Pelatihan dan Sertifikasi BNSP – Pada 2-6 November 2024, AMD Academy sukses menggelar Pelatihan Profesional Algoritma Evolusioner di Graha Arkatama, Malang. Acara ini diikuti oleh peserta dari Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya (Polsri) dan ITSK RS. dr. Soepraoen Kesdam V/BRW Pelatihan ini tak hanya menawarkan pengalaman belajar interaktif. Tetapi juga peluang untuk mendapatkan sertifikasi BNSP Associate Data Scientist. Setiap peserta yang mengikuti sesi pelatihan berhasil dinyatakan kompeten, membuktikan kemampuan mereka dalam menerapkan bidang data scientist dengan baik.
Materi pelatihan ini memberikan peserta keahlian dalam mengaplikasikan algoritma evolusioner untuk menyelesaikan masalah kompleks di berbagai industri. Dari memecahkan masalah optimasi logistik, mengembangkan sistem kecerdasan buatan, hingga penelitian ilmiah, teknik ini memungkinkan para profesional dan akademisi untuk meraih efisiensi yang lebih tinggi. Pendekatan-pendekatan inovatif ini juga membawa peserta lebih dekat pada kemampuan untuk mendesain sistem yang responsif dan adaptif.
Hari Pertama: Memulai Perjalanan dengan Ahli Kompeten di Bidangnya
Dalam Pelatihan Algoritma Evolusioner yang diselenggarakan oleh AMD Academy, peserta mendapat bimbingan langsung dari salah satu ahli di bidang algoritma dan kecerdasan buatan, yaitu Dr. Agung Setia Budi, S.T., M.T., M.Eng., Ph.D. Dengan latar belakang pendidikan dan pengalaman yang mendalam, Pak Agung membawa wawasan yang luas dan pengetahuan terdepan dalam teknik optimasi berbasis evolusi, yang merupakan materi utama dalam pelatihan ini.
Pak Agung meraih gelar Sarjana Teknik (S.T.) dan Magister Teknik (M.T.) yang menjadi fondasi kuat bagi pengetahuan tekniknya. Ia melanjutkan pendidikan Master of Engineering (M.Eng.) kemudian meraih gelar Doktor (Ph.D.) dengan keahlian yang tidak diragukan lagi pada bidang kecerdasan buatan dan optimasi algoritma. Sebagai pengajar utama, Dr. Agung memandu peserta pelatihan melalui sesi-sesi mendalam yang mencakup teori dan praktik langsung, mulai dari Genetic Algorithm hingga Multi-objective Evolutionary Algorithms dan teknik optimasi lanjutan lainnya.
Pemaparan Materi dari Genetic Algorithm hingga Genetic Programming
2 November 2024 – Pada hari pertama, pelatihan dibuka dengan sesi perkenalan pada pukul 08.00 WIB, di mana peserta dari berbagai latar belakang diperkenalkan dengan pelatih, fasilitas, serta satu sama lain. Setelah sesi perkenalan, peserta dipandu untuk mengatur dan mempersiapkan tools yang akan mereka gunakan, yaitu Python dan Matlab, yang akan mempermudah mereka dalam memahami konsep dan praktik algoritma evolusioner. Memasuki materi pertama, yaitu Genetic Algorithm (GA), peserta diperkenalkan pada konsep dasar GA yang memanfaatkan prinsip seleksi alam untuk mencari solusi optimal dari masalah yang kompleks. Dengan cara ini, peserta mendapatkan wawasan tentang bagaimana mekanisme alam dapat diterapkan dalam proses pemrograman dan optimasi.
Sesi dilanjutkan dengan hands-on langsung dalam penerapan GA. Dengan menggunakan Python atau Matlab, peserta menerapkan metode GA dalam menyelesaikan kasus-kasus optimasi. Praktik langsung ini membantu peserta memahami bagaimana algoritma GA dapat mengidentifikasi solusi optimal dalam masalah nyata. Selepas jeda ishoma, pelatihan berlanjut dengan materi Genetic Programming (GP), yang menjelaskan cara mengotomatisasi pembuatan kode program melalui metode evolusi. GP memungkinkan sistem untuk “belajar” dan “beradaptasi” seiring waktu, sehingga lebih efektif dalam otomatisasi proses yang kompleks.
Hari Kedua: Memperdalam Keahlian dengan Differential Evolution (DE), Evolution Strategies (ES), dan Estimation of Distribution Algorithms (EDA)
3 November 2024 – Hari kedua pelatihan membawa peserta lebih jauh dalam dunia algoritma evolusioner dengan materi tentang Differential Evolution (DE). DE adalah metode yang sangat efektif untuk optimasi parameter, terutama dalam masalah yang melibatkan banyak variabel. Materi ini membantu peserta mengembangkan solusi yang lebih efisien dan tepat untuk berbagai masalah optimasi.
Setelah DE, sesi berlanjut dengan Evolution Strategies (ES), yang membahas teknik optimasi berbasis evolusi untuk mencapai hasil yang optimal pada permasalahan multi-dimensional. Dengan pemahaman ini, peserta dibekali kemampuan baru dalam mengembangkan solusi yang lebih adaptif.
Tak hanya teori, peserta juga mengikuti sesi hands-on di mana mereka mengimplementasikan DE dan ES untuk memecahkan masalah nyata. Setelah jeda ishoma, materi dilanjutkan dengan Estimation of Distribution Algorithms (EDA), yang menggunakan pendekatan distribusi probabilitas dalam optimasi. EDA dikenal efektif dalam menyederhanakan proses pencarian solusi, sehingga peserta dapat lebih memahami aplikasi distribusi probabilitas dalam optimasi. Sesi ini diakhiri dengan praktik EDA, yang membuat peserta semakin terlatih dalam penerapan algoritma berbasis distribusi.
Hari Ketiga: Studi Kasus Mendalam dengan Memetic Algorithms (MA) dan Coevolutionary Algorithms (CEA)
4 November 2024 – Pada hari ketiga, fokus pelatihan adalah pada Memetic Algorithms (MA), yang menggabungkan pencarian lokal dengan proses evolusi untuk memecahkan masalah optimasi kombinatorial. Materi ini sangat bermanfaat dalam bidang logistik, desain jaringan, dan kasus lainnya yang membutuhkan solusi kompleks. Setelah pembahasan teori, peserta melakukan praktik MA langsung dengan menggunakan Python atau Matlab. Memperkuat pemahaman mereka dalam menyelesaikan masalah optimasi secara efisien.
Dilanjutkan dengan sesi studi kasus, peserta mendapatkan kesempatan untuk mengintegrasikan berbagai konsep yang telah dipelajari dalam dua hari sebelumnya untuk menyelesaikan permasalahan nyata. Studi kasus ini memungkinkan peserta untuk mengeksplorasi pendekatan baru dalam pemecahan masalah.
Sesi sore diisi dengan Workshop Coevolutionary Algorithms (CEA), yang memberi peserta wawasan tentang bagaimana algoritma ini digunakan dalam desain sistem multi-agen. CEA memungkinkan beberapa entitas dalam suatu sistem untuk berevolusi bersama, meningkatkan kemampuan adaptif keseluruhan sistem. Sesi ini diakhiri dengan praktik langsung dalam implementasi CEA, di mana peserta menerapkan algoritma tersebut pada kasus optimasi sistem multi-agen.
Hari Keempat: Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA), Genetic Fuzzy Systems (GFS), dan Data Sains
5 November 2024 – Hari keempat dimulai dengan materi Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA), yang sangat berguna untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan berbagai tujuan. Dengan pendekatan ini, peserta dapat memahami cara menyelesaikan permasalahan yang membutuhkan solusi optimal dari berbagai sudut pandang.
Materi dilanjutkan dengan Genetic Fuzzy Systems (GFS), yang mengombinasikan konsep algoritma genetika dengan sistem fuzzy untuk masalah yang membutuhkan tingkat fleksibilitas yang tinggi. Peserta kembali melakukan praktik implementasi MOEA dan GFS. Membiasakan diri dengan penggunaan teknologi ini untuk memecahkan masalah-masalah yang kompleks dan multi-tujuan.
Di sesi siang, fokus beralih ke dunia data sains, di mana peserta diajarkan cara mengintegrasikan algoritma evolusioner dalam analisis data. Materi ini membantu peserta memahami penggunaan teknik evolusioner dalam data sains, diakhiri dengan proyek data sains. Peserta menyelesaikan proyek ini sebagai aplikasi dari ilmu yang telah mereka pelajari, sehingga semakin siap menghadapi ujian sertifikasi di hari berikutnya.
Hari Kelima: Pelaksanaan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist
6 November 2024 – Hari terakhir pelatihan ini menjadi momen yang dinantikan, yaitu Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist. Acara dimulai dengan sesi persiapan sertifikasi, di mana peserta diberi panduan untuk memahami komponen-komponen ujian sertifikasi Associate Data Scientist. Persiapan ini meliputi pengulangan materi-materi penting dan latihan soal.
Ujian sertifikasi dimulai pukul 09.30 WIB dan berlangsung hingga 11.30 WIB. Menguji kompetensi peserta dalam penerapan algoritma evolusioner dan keterampilan analisis data. Dengan ujian ini, peserta tidak hanya diuji dalam pemahaman teoretis, tetapi juga dalam kemampuan praktis mereka. Hasil ujian mengumumkan bahwa seluruh peserta dinyatakan kompeten dan berhasil mendapatkan sertifikasi BNSP Associate Data Scientist. Sertifikasi ini menandai pencapaian penting bagi setiap peserta dan membuka peluang baru bagi mereka dalam bidang teknologi dan analisis data.
Apa Kata Mereka?
“Kesan saya sangat senang sekali karena kebetulan saya mengikuti pelatihan ini untuk memperdalam riset dalam bidang optimasi algoritma, dan AMD Academy menyelenggarakan pelatihan yang sangat relevan dengan kebutuhan saya.
Selama empat hari pelatihan, saya dapat mengimplementasikan apa yang telah saya pelajari tentang algoritma evolusioner untuk penelitian saya, dan ini akan sangat berguna untuk studi lanjut saya.
Pemateri tentu saja sangat kompeten. Saya mendapat banyak wawasan baru mengenai 10 algoritma yang disampaikan, terutama karena diajarkan oleh pengajar yang sangat berpengalaman dan dengan cara penyampaian yang mudah dipahami serta aplikatif. Setelah pelatihan, saya langsung bisa mempraktikkan ilmunya.
Dari materi yang disampaikan, algoritma yang paling menarik bagi saya adalah Particle Swarm Optimization (PSO) dan Evolution Strategies (ES). Rating untuk pelatihan ini saya berikan 9,99/10. Untuk AMD Academy, terus belajar dan maju bersama AMD Academy!”
Ibu Risqy Siwi Pradini dari ITSK RS. dr. Soepraoen Kesdam V/BRW, yang mengikuti pelatihan dengan skema sertifikasi Associate Data Scientist.
“Lokasi pelatihan sangat nyaman, materi yang disampaikan lengkap dan detail, dan peserta diberikan waktu yang luas untuk berdiskusi. Hal ini sangat membantu, karena setiap hal yang kurang dipahami dapat langsung diselesaikan.
Pemateri juga sesuai dengan ekspektasi kami, bahkan mereka langsung menanyakan kasus-kasus yang pernah kami tangani. Dengan begitu, kami bisa mendapatkan solusi yang tepat dan aplikatif. Dari materi yang disampaikan, Genetic Algorithm sangat menarik karena memungkinkan kami membuat model matematis pada satu kasus untuk menemukan berbagai solusi. Secara keseluruhan, saya memberikan rating 9/10. Keren dan sangat solutif!”
Bapak Yonki Alexander Volta dari Politeknik Negeri Sriwijaya, yang mengikuti pelatihan dengan skema sertifikasi Associate Data Scientist
Modul Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist
Dalam era digital, kebutuhan akan kemampuan analisis data yang kuat menjadi sangat penting bagi perusahaan dan industri. AMD Academy, melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist, menawarkan program pelatihan yang komprehensif berdasarkan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). Program ini terdiri dari beberapa modul yang disusun dengan tujuan membekali peserta dengan keahlian analisis dan pemodelan data yang sesuai standar profesional di Indonesia.
Setiap modul dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mulai dari tahap awal pengumpulan dan pembersihan data, hingga membangun dan mengevaluasi model data. Berikut adalah rincian modul pelatihan yang dapat diikuti oleh peserta:
1. Menentukan Label Data
Langkah pertama dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist ini adalah memahami cara menentukan label atau target data yang relevan. Modul ini mengajarkan peserta tentang proses identifikasi variabel target berdasarkan tujuan analisis. Yang merupakan tahap awal dalam setiap proyek data science. Dengan keterampilan ini, peserta dapat menentukan label yang sesuai dan memastikan bahwa proses analisis diarahkan untuk menjawab pertanyaan utama atau permasalahan yang ingin diselesaikan.
2. Mengumpulkan Data
Pada modul ini, peserta belajar bagaimana mengumpulkan data yang diperlukan secara efisien dan efektif. Modul ini mencakup pemahaman mengenai berbagai sumber data, baik internal maupun eksternal, serta metode pengumpulan data yang optimal. Peserta juga diajarkan cara memastikan kualitas data yang diambil sesuai dengan kebutuhan proyek dan standar SKKNI, sehingga proses analisis berjalan dengan lancar.
3. Menelaah Data
Dalam tahap ini, peserta akan melakukan eksplorasi data awal untuk memahami karakteristik dan pola yang ada dalam data tersebut. Dengan menelaah data secara menyeluruh, peserta dapat mengidentifikasi outlier, pola data, dan struktur distribusi. Modul ini juga memberikan pemahaman tentang teknik-teknik statistik deskriptif yang mendalam agar peserta dapat membuat kesimpulan awal dari data yang akan digunakan.
4. Memvalidasi Data
Validasi data merupakan langkah penting yang memastikan data yang digunakan telah sesuai dan tidak mengandung bias atau error. Dalam modul ini, peserta diajarkan cara melakukan validasi data dengan menggunakan berbagai metode yang sesuai standar SKKNI. Peserta akan mempelajari teknik validasi seperti cross-validation, split validation, dan cara mengidentifikasi anomali yang dapat memengaruhi hasil analisis.
5. Menentukan Objek Data
Modul ini mengarahkan peserta untuk menentukan objek data secara spesifik sesuai dengan tujuan analisis. Di sini, peserta diajarkan cara menetapkan subset data dan variabel yang relevan, sehingga analisis dapat lebih fokus dan akurat. Penentuan objek data yang tepat merupakan dasar penting dalam proses analisis data agar model yang dikembangkan lebih tepat sasaran.
6. Membersihkan Data
Proses pembersihan data merupakan hal penting yang tidak bisa diabaikan dalam analisis data. Pada modul ini, peserta mempelajari teknik membersihkan data dari kesalahan, data duplikat, atau data yang hilang. Dengan menggunakan standar pembersihan data yang sesuai SKKNI, peserta dapat memastikan data yang digunakan telah bersih, valid, dan siap diolah lebih lanjut.
7. Mengkonstruksi Data
Tahap selanjutnya dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist ini adalah membentuk atau mengkonstruksi data. Peserta akan belajar cara menggabungkan berbagai sumber data, membuat transformasi variabel yang diperlukan, serta teknik encoding untuk mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif. Modul ini sangat penting bagi data scientist untuk membuat data siap diolah dan diinterpretasi.
8. Membangun Model
Pada modul ini, peserta mulai mempraktikkan cara membangun model prediktif dan deskriptif yang sesuai dengan tujuan analisis. Peserta akan diajarkan tentang berbagai algoritma pembelajaran mesin, seperti regression, classification, dan clustering. Peserta juga mempelajari bagaimana memilih algoritma yang tepat berdasarkan tipe data dan masalah yang ingin diselesaikan, sehingga hasil pemodelan dapat memberikan wawasan yang akurat dan bermanfaat.
9. Mengevaluasi Hasil Pemodelan
Modul terakhir adalah mengevaluasi model yang telah dibangun. Di sini, peserta mempelajari teknik-teknik evaluasi model, seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score, untuk model klasifikasi, serta R-squared untuk model regresi. Evaluasi model ini memastikan bahwa model yang dihasilkan sudah sesuai dan mampu menjawab permasalahan yang ada. Teknik evaluasi model yang sesuai standar SKKNI ini akan membantu peserta dalam menilai dan memilih model terbaik sebelum diterapkan.
Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist, peserta tidak hanya memperoleh keterampilan teknis yang sesuai dengan standar nasional, tetapi juga memperoleh pemahaman yang mendalam tentang setiap tahapan dalam proses data science. Program ini menjadi solusi tepat bagi para profesional dan akademisi yang ingin mengembangkan karier di bidang data science dan analitik.
Sertifikasi BNSP yang diakui secara nasional ini akan menjadi nilai tambah bagi para peserta, meningkatkan daya saing mereka di pasar kerja, sekaligus memberikan pengakuan resmi atas kompetensi yang dimiliki. AMD Academy berkomitmen penuh untuk mendukung peserta mencapai standar kompetensi tertinggi di bidang data science, memastikan setiap peserta siap menghadapi tantangan dan peluang dalam dunia kerja yang semakin berkembang pesat di era digital ini.
Bergabunglah Bersama AMD Academy: Raih Sertifikasi dan Tingkatkan Kompetensi Anda!
Jangan lewatkan kesempatan untuk mengembangkan karier Anda di dunia data science, kecerdasan buatan, dan teknologi optimasi. AMD Academy menyediakan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist yang didesain khusus untuk membekali Anda dengan keterampilan terkini dan pengetahuan mendalam yang sesuai dengan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). Dengan pengajaran langsung dari para ahli dan praktisi berpengalaman, Anda akan siap menghadapi tantangan industri dengan percaya diri.
Bersama AMD Academy, Anda tidak hanya mendapatkan pelatihan intensif dan sertifikasi resmi, tetapi juga dukungan penuh untuk meraih potensi tertinggi dalam karier. Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist yang Anda peroleh akan memperkuat kredibilitas dan daya saing Anda di dunia kerja.
Siap menjadi bagian dari masa depan teknologi? Bergabunglah dengan AMD Academy sekarang dan wujudkan impian Anda untuk menjadi ahli di bidang data science! Hubungi admin kami di sini!
Author: Sesario Kevin Putratama (DTS Batch 07)
