Webinar Data Science Mengajarkan Machine Learning untuk Riset

Pemilihan metode analisis yang tepat menjadi bagian penting dalam penelitian berbasis data. Melalui Premium Webinar Data Science & Machine Learning untuk Penelitian, peserta dapat mempelajari cara mengolah dataset, mengenali model analisis, hingga memahami hasil prediksi dengan bantuan perangkat analisis dan kecerdasan buatan. Informasi kegiatan ini dilansir dari Detikcom.

Machine Learning menyediakan sejumlah pendekatan yang dapat digunakan berdasarkan tujuan penelitian. Classification membantu menentukan kategori data, Regression digunakan untuk memperkirakan nilai, sedangkan Clustering berfungsi mengidentifikasi kelompok berdasarkan kemiripan karakteristik. Ketiga metode tersebut memiliki kegunaan berbeda sehingga pemilihannya perlu disesuaikan dengan persoalan yang hendak diteliti.

Pemahaman mengenai karakteristik setiap pendekatan membantu peneliti menentukan metode pengolahan data yang lebih relevan.

Materi webinar juga mencakup perbedaan statistik, Data Science, Machine Learning, dan Artificial Intelligence (AI). Peserta akan mempelajari konsep prediction dan inference serta membedakan supervised learning dari unsupervised learning.

Belajar Machine Learning dengan Python dan JASP

Kemampuan pemrograman tingkat lanjut bukan satu-satunya cara untuk mulai mempelajari Machine Learning. Penggunaan perangkat lunak dengan antarmuka visual memungkinkan proses analisis dijalankan tanpa mengharuskan pengguna menulis kode secara langsung. Dalam webinar ini, peserta diperkenalkan pada pengolahan data menggunakan Python melalui coding serta JASP dengan pendekatan no-code. Kedua pendekatan tersebut memberikan gambaran mengenai cara menjalankan analisis melalui metode pemrograman maupun perangkat visual.

Demonstrasi JASP menjadi salah satu bagian kegiatan. Prosesnya meliputi membuka dataset, menentukan modul analisis, menjalankan model Machine Learning sederhana, dan membaca hasil awal yang dihasilkan oleh perangkat lunak. Melalui demonstrasi tersebut, peserta dapat mengenali tahapan analisis secara lebih terstruktur, mulai dari menyiapkan data hingga memahami keluaran model. Pemahaman ini berkaitan dengan kemampuan memilih metode yang sesuai dengan tujuan penelitian.

Memanfaatkan AI sebagai Asisten Riset secara Kritis

Selain metode analisis dan perangkat lunak, webinar membahas penggunaan AI sebagai Research Copilot. Teknologi ini dapat dimanfaatkan untuk membantu memahami keluaran analisis serta mengeksplorasi informasi yang ditemukan dalam data penelitian.

Meskipun dapat membantu proses riset, hasil yang diberikan AI tetap membutuhkan pemeriksaan berdasarkan bukti. Validasi diperlukan untuk mengurangi risiko kesalahan interpretasi, termasuk bias dan halusinasi AI ketika menjelaskan hasil penelitian.

Materi tersebut akan dibawakan oleh Dr. Pardomuan Robinson, S.ST., M.Stat., C.PS., yang berprofesi sebagai Senior Data Scientist dan Statistician BPS. Ia telah memublikasikan lebih dari 200 artikel jurnal terindeks SINTA dan Scopus.

Jadwal dan Fasilitas Peserta Webinar

Premium Webinar Data Science & Machine Learning untuk Penelitian dijadwalkan berlangsung secara daring melalui Zoom Meeting pada Senin, 2 November 2026, pukul 19.00-21.30 WIB. Format daring memungkinkan peserta mengikuti materi melalui pertemuan virtual. Selain sesi pembelajaran, peserta akan memperoleh sejumlah fasilitas pendukung.

Fasilitas tersebut mencakup e-sertifikat nasional 12 JP, rekaman webinar dengan akses seumur hidup, dan e-modul eksklusif. Peserta juga mendapatkan panduan Statistic, ML & AI serta Data Science & ML Roadmap Cheat Sheet. Materi pendukung ini melengkapi pembahasan mengenai metode analisis, pemanfaatan perangkat lunak, dan penerapan Machine Learning dalam penelitian.

Fasilitas lainnya meliputi voucher Educativa dan KelasRiset, akses Lifetime Research Community, serta doorprize sesuai syarat dan ketentuan. Seluruh fasilitas tersebut menjadi bagian dari rangkaian penawaran dalam kegiatan pembelajaran ini.

Secara keseluruhan, webinar ini menggabungkan pengenalan konsep Data Science, praktik awal Machine Learning melalui Python dan JASP, serta pembahasan penggunaan AI untuk membantu proses penelitian. Materinya mencakup pemilihan metode analisis, pengoperasian perangkat, dan pemeriksaan hasil agar interpretasi data tetap berlandaskan bukti.