Educativa Gelar Workshop Machine Learning untuk Riset Akademik

Pemanfaatan teknologi analisis data menjadi salah satu pendekatan yang dapat membantu peneliti memperoleh temuan akademik lebih mendalam. Melalui Machine Learning, proses identifikasi pola, pengelompokan data, dan prediksi dapat dilakukan menggunakan metode yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian. Dilansir dari Detikcom, Educativa menghadirkan program EXCLUSIVE Workshop: Machine Learning untuk Riset Akademik Tanpa Coding.

Kegiatan ini ditujukan bagi dosen, peneliti, serta mahasiswa pascasarjana yang ingin mempelajari penerapan teknologi tersebut tanpa harus menguasai pemrograman Python atau R. Machine Learning menawarkan sejumlah pendekatan analisis yang bisa diterapkan berdasarkan karakteristik dan tujuan penelitian. Penggunaannya tidak terbatas pada proses pengolahan data, tetapi juga mencakup pencarian keterkaitan serta identifikasi karakteristik dalam sekumpulan informasi.

Salah satu metode yang dipelajari adalah Classification. Pendekatan ini digunakan untuk memasukkan data ke dalam kategori tertentu berdasarkan karakteristik yang dimiliki sehingga peneliti dapat melakukan pengelompokan secara sistematis.

Metode lainnya adalah Regression, yaitu pendekatan untuk menghasilkan prediksi dalam bentuk angka. Teknik ini dapat dimanfaatkan ketika penelitian membutuhkan perkiraan nilai berdasarkan data yang dianalisis. Sementara itu, Clustering berfungsi menemukan kelompok data berdasarkan tingkat kemiripan karakteristik. Melalui pendekatan tersebut, peneliti dapat mengidentifikasi pola pengelompokan tanpa harus menentukan kategori terlebih dahulu.

Ketiga metode tersebut mempunyai fungsi berbeda. Pemilihan teknik analisis perlu disesuaikan dengan kebutuhan penelitian agar proses pengolahan data menghasilkan informasi yang relevan dengan tujuan kajian.

Evaluasi Model dan Interpretasi Hasil Analisis

Pembuatan model Machine Learning perlu disertai pemahaman mengenai cara mengukur kualitas hasilnya. Evaluasi menjadi bagian penting karena membantu peneliti mengetahui apakah model yang digunakan sudah menunjukkan performa sesuai kebutuhan analisis. Dalam workshop ini, peserta akan mempelajari tiga aspek evaluasi, yakni Accuracy, RMSE, dan Feature Importance.

Ketiganya menjadi materi penting untuk memahami performa model serta membaca hasil analisis secara lebih cermat. Accuracy digunakan sebagai salah satu ukuran evaluasi model klasifikasi. Adapun RMSE berkaitan dengan pengukuran kesalahan prediksi numerik, sedangkan Feature Importance membantu melihat tingkat kepentingan fitur dalam model.

Pemahaman terhadap indikator tersebut diperlukan agar hasil pemodelan tidak langsung diterima tanpa pemeriksaan. Peneliti juga perlu mampu menginterpretasikan keluaran analisis sebelum menggunakannya sebagai bagian dari temuan akademik.

Materi Praktik JASP, jamovi, dan Generative AI

Program yang diselenggarakan Educativa ini mengutamakan pembelajaran berbasis praktik. Peserta akan menggunakan JASP dan jamovi sebagai perangkat untuk mempelajari penerapan Machine Learning dalam kegiatan penelitian. Materi dimulai dari persiapan data, kemudian dilanjutkan dengan pembuatan model Classification, Regression, dan Clustering.

Rangkaian pembelajaran tersebut dirancang untuk memperkenalkan proses analisis dari tahap awal hingga pemeriksaan hasil pemodelan. Selain perangkat analisis, peserta juga diperkenalkan dengan Generative AI yang dimanfaatkan sebagai research copilot. Teknologi tersebut digunakan untuk membantu membaca hasil evaluasi dan menyusun draf temuan akademik secara lebih terarah.

Pemanfaatan Generative AI menjadi bagian pendamping dalam proses penelitian yang dibahas selama pelatihan. Peserta akan mempelajari bagaimana teknologi ini dapat membantu memahami keluaran analisis serta mengembangkan penyajian temuan penelitian.

Sebagai bagian akhir pembelajaran, setiap peserta akan mengerjakan Mini Machine Learning Research Project. Proyek mini tersebut menjadi bagian dari rangkaian kegiatan untuk menerapkan materi yang telah dipelajari selama workshop.

Jadwal dan Pelaksanaan Workshop Educativa

EXCLUSIVE Workshop: Machine Learning untuk Riset Akademik Tanpa Coding dijadwalkan berlangsung melalui tiga pertemuan daring. Seluruh sesi dilaksanakan menggunakan Zoom Meeting pada November 2026. Pertemuan pertama berlangsung pada 5 November 2026, dilanjutkan sesi kedua pada 6 November 2026. Sementara itu, pertemuan ketiga dijadwalkan pada 12 November 2026.

Ketiga sesi tersebut memiliki durasi yang sama, yakni pukul 19.00-21.30 WIB. Pembagian materi dilakukan secara bertahap agar peserta dapat mengikuti pembahasan mulai dari pengenalan konsep hingga penerapan analisis. Pada sesi pertama, peserta mempelajari Fundamental Machine Learning & AI for Research.

Pembahasan ini menjadi dasar untuk mengenali konsep Machine Learning dan pemanfaatan kecerdasan buatan dalam kegiatan penelitian akademik. Sesi kedua membahas Prediction dan Model Evaluation. Materi berfokus pada penerapan metode prediksi serta pemahaman mengenai evaluasi performa model yang digunakan dalam analisis data.

Adapun pertemuan ketiga mencakup Clustering, Research Interpretation, dan Mini Project. Materi tersebut mengarahkan peserta untuk memahami pengelompokan data, menginterpretasikan hasil penelitian, serta mengerjakan proyek mini Machine Learning.

Melalui rangkaian kegiatan ini, dosen, peneliti, dan mahasiswa pascasarjana dapat mempelajari penerapan Machine Learning untuk kebutuhan riset akademik dengan bantuan JASP dan jamovi tanpa harus menguasai coding Python atau R.