Pelatihan Kecerdasan Buatan bagi Siswa-Siswi SMKN-4 Bandung
Ratnadewi 1 , Heri Andrianto 2 , Riko Arlando Saragih 3 , Agus Prijono 4 , Tio Dewantho Sunoto 5 , Yohana Susanthi 6 , Judea Janoto Jarden 7
1-7 Fakultas Teknik / Prodi Teknik Elektro, Universitas Kristen Maranatha
1 ratnadewi@maranatha.ac.id, 2 heri.andrianto@eng.maranatha.edu,
3 riko.as@eng.maranatha.edu, 4 agus.prijono@eng.maranatha.edu,
5 tio.dewantho@eng.maranatha.edu, 6 yohana.susanthi@eng.maranatha.edu
7 judea.j.jarden@eng.maranatha.edu

## Abstract
One  of  the well-known  field  of  electrical  engineering  is  artificial  intelligence  which  has developed rapidly and is widely used by people today.  However, there is a problem that many young people do not know about artificial intelligence. The lack of knowledge and examples  of  artificial  intelligence  applications  can  be  an  obstacle  for  the  younger generation  to  start  studying  artificial  intelligence  from  an  early  age.  Therefore,  the provision  of  knowledge  about  electrical  engineering,  especially  artificial  intelligence, needs  to  be  disseminated  to  studens  so  they  understand  the  scope  and  application  of electrical  engineering  in  society.  The  training  implementation  method  used  is  Group Pretest-Posttest  Design,  in  which  studens  at  SMKN-4  Bandung  are  given  training  to better understand artificial intelligence, machine learning, deep learning and knowledge about  computer  vision  and  material  about  NLP  (Natural  Language  Processing).  Before and  after  the  training,  participants  were  asked  to  take  a  quiz  (PreTest  dan  PostTest)  to find  out  their  level  of  knowledge.  Quiz  results  show  that  from  the  first  test  there  is  an increase  in  knowledge  by  an average  of  36 points,  while  for  the  second  test  there  is  an increase in knowledge by an average of 50 points, then on third test there is an increase in  knowledge  by  an  average  of  37  points.  The  enthusiasm  and  response  of  the  training participants  was  relatively  high  during  the  training  and  the  attendance  rate  for  each session was close to 100%.
Keywords:  training,  artificial  intelligence  (AI),  machine  learning,  deep  learning,  NLP ( Natural Language Processing )

## Abstrak
Salah satu bidang ilmu dari Teknik Elektro yang  dikenal adalah kecerdasan buatan yang sudah  berkembang  pesat dan  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  pada  saat  ini.  Namun terdapat  masalah yaitu  generasi  muda  banyak  yang  belum  mengetahui  kecerdasan buatan.  Masih  minimnya  pengetahuan  dan  contoh-contoh  aplikasi  kecerdasan  buatan dapat  menjadi  hambatan  bagi  generasi  muda  untuk  mulai  mempelajari  kecerdasan buatan  sejak  dini.  Oleh  karena  itu  pembekalan  mengenai  keilmuan  Teknik  Elektro khususnya  kecerdasan  buatan  perlu  disosialisasikan  kepada  para  siswa-siswi  agar mereka  memahami  lingkup  dan  aplikasi  ilmu  dari  bidang  Teknik  Elektro  dalam masyarakat.  Metode  pelaksanaan  pelatihan  yang  digunakan  adalah  Group  Pretest- Posttest  Design,  yaitu  siswa-siswi  SMKN-4  Bandung  diberi  pelatihan  agar  lebih memahami  tentang    kecerdasan  buatan,  machine  learning,  deep  learning serta
Ratnadewi, Heri Andrianto, Riko Arlando Saragih, Agus Prijono, Tio Dewantho Sunoto, Yohana Susanthi, Judea Janoto Jarden
pengetahuan  tentang  computer  vision  dan  materi  tentang  NLP  (Natural  Language Processing). Sebelum dan setelah pelatihan peserta diminta mengikuti kuis (PreTest dan PostTest) untuk  mengetahui tingkat pengetahuan mereka. Hasil kuis menunjukkan bahwa dari test pertama terjadi peningkatan pengetahuan rata-rata sebesar 36 point, sedangkan untuk test kedua terjadi peningkatan pengetahuan rata-rata sebesar 50 point, berikutnya pada  test  ketiga  terjadi  peningkatan  pengetahuan  rata-rata  37  point.  Antusias  dan respons para peserta pelatihan relatif tinggi saat pelatihan dan tingkat kehadiran peserta setiap sesinya mendekati 100% .
Kata  Kunci: pelatihan,  kecerdasan  buatan  (AI), machine  learning, deep  learning, NLP ( Natural Language Processing )

## Pendahuluan
Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence, AI ) adalah suatu bidang ilmu dari Teknik  Elektro  yang  banyak  digunakan  pada  saat  ini.  Hal  ini  didukung  oleh kemajuan teknologi yang sangat pesat dan meningkatnya kemampuan komputasi komputer  serta  telepon  genggam  membuat  banyak  aplikasi  dapat  digunakan dengan mudah. Beberapa aplikasi kecerdasan buatan yang sudah digunakan pada iPhone  atau  Android  yaitu  pengenalan  suara  (Ahmad,  2017).  Berbagai algoritma pada  kecerdasan  buatan, machine  learning ,  dan deep  learning cukup  sulit dipahami  terlebih  bagi  mereka  yang  baru  mengetahuinya,  seperti  aplikasi  yang umum  pada computer  vision (CV)  dan natural  language  processing (NLP)  (Ian Goodfellow  et  al,  2016;  A.R.  Davies,  2018;  Aston  Zhang  et  al,  2021;  Xieling Chen, 2022; Farhad Pourpanah et al, 2023).
Dengan  aplikasi  dan  manfaat  kecerdasan  buatan  saat ini  dan  di  masa  yang akan  datang,  sedangkan  masalahnya,  generasi  muda  banyak  yang  belum mengetahui  kecerdasan  buatan,  maka  setelah  berdiskusi  dengan  pihak  sekolah, maka  pengabdi  perlu  memberikan  pengetahuan  dan  contoh-contoh  aplikasi kecerdasan  buatan,  agar  generasi  muda  dibekali  pengetahuan  dan  dapat  mulai mempelajari  kecerdasan  buatan.  Sehingga  kegiatan  pengabdian  kepada masyarakat  yang  baru  dilaksanakan  oleh  prodi  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik, Universitas  Kristen  Maranatha,  berupa  pelatihan  pengenalan  Kecerdasan  Buatan kepada siswa-siswi kelas 10 dari berbagai konsentrasi yang terdapat pada SMKN- 4 Bandung.
Melimpahnya  data  yang  tersedia  dapat  dimanfaatkan  peneliti  untuk mencapai  tujuan  tertentu,  termasuk  penggunaan  kecerdasan  buatan  agar  secara otonom  komputer  dapat  menyelesaikan  tugasnya  secara  mandiri  dan  mencakup berbagai bidang ilmu alam dan sosial. Kumpulan data dapat memiliki format yang beda dengan jumlah yang meningkat cepat. Oleh karena itu, dibutuhkan algoritma yang  dapat  mengerti  dan  mengeksplorasi  ilmu  yang  terkandung  dalam  data, mampu  memprediksi  dan  mendeteksi  secara  otomatis. Deep  Learning ,  dengan kemampuannya  dan  banyaknya  hubungan  antar  neuron,  diharapkan  dapat menyelesaikan  masalah  tersebut.  Beberapa  penelitian  terkini  telah  mendukung penerapan deep  learning pada  berbagai  bidang  keilmuan.  Dalam  artikel  berikut, dijelaskan  contoh  penggunaan deep  learning ,  seperti  pengenalan  kegiatan manusia  di YouTube ,  segmentasi  sel  pada  skala  besar,  citra  dada X-ray ,  dan hubungan data time-series multi-variabel dengan pandemi COVID-19 (Yudistira, 2021).
Sampai  saat  ini,  teknologi  kecerdasan  buatan  ( AI )  banyak  bermanfaat  bagi lembaga  pendidikan  untuk  menaikkan  efisiensi,  mengurangi  biaya  operasional,
Ratnadewi, Heri Andrianto, Riko Arlando Saragih, Agus Prijono, Tio Dewantho Sunoto, Yohana Susanthi, Judea Janoto Jarden
memberikan  gambaran  pendapatan  dan  pengeluaran  yang  lebih  komprehensif meningkatkan  kemampuan  untuk  menjawab  pertanyaan  dengan  cepat  (Raup, Ridwan, Khoeriyah, Supiana, & Zaqiah, 2022).
Deep Learning ialah sub-bidang dari kecerdasan buatan. Bila pada machine learning ,  pengenalan  fitur  dikerjakan  oleh  pakar,  maka  pada deep  learning , ekstraksi fitur dikerjakan secara langsung oleh algoritma. Algoritma deep learning yang kerap dipakai pada pengenalan gambar yaitu algoritma convolutional neural network ( CNN ).  Faktor  utama  dalam  pengembangan  sistem  pengenalan  gambar menggunakan CNN adalah akurasi yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti desain arsitektur CNN , jumlah data pelatihan, dan lain sebagainya. Dalam konteks pengenalan  merek  mobil,  algoritma CNN memiliki  beberapa  parameter  kunci yang akan berdampak besar pada akurasi pengenalan merek mobil, seperti model arsitektur CNN , ukuran ROI logo mobil, dan jumlah data pelatihan (Fauzan, Bejo, & Suwastono, 2021). Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan. Aplikasi  teknologi machine  learning dalam  bidang computer  vision sangat  terkait  dengan teknologi deep learning . Lingkungan sekitar menjadi inspirasi teknologi deep learning para ahli komputer.  Bahwa tujuan penelitian yang pernah dilakukan (Arifin, Haidi, & Dzalhaqi, 2021) adalah untuk memahami dan mengetahui teknologi deep learning serta  menggunakan  objek  gambar  untuk  diproses.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga bertujuan untuk generasi Ulul Albab agar dapat mempelajari teknologi kecerdasan buatan  dan  memanfaatkannya.  Penelitian  yang  dilakukan  dalam  karya  tulis  ini adalah  jenis  penelitian  kualitatif  menggunakan  metode  studi  pustaka  dengan mengacu  pada  berbagai  buku,    jurnal  dan website untuk  memperoleh  informasi yang  relevan.  Teknologi  kecerdasan  buatan  akan  terus  berkembang  dan  semakin canggih,  namun  demikian,  teknologi  juga  dapat  memiliki  dampak  negatif  yang perlu diwaspadai.
Pada  penelitian  literatur  (Andriana,  2021),  dilakukan  penelitian  seputar model pembelajaran digital dengan menggunakan teknologi deep learning untuk memudahkan  siswa  inklusi  di  sekolah  reguler  dan  menolong  guru  ketika memberikan materi pembelajaran. Model pembelajaran digital berbasis teknologi deep  learning , machine  learning dan artificial  intelligence dapat  dimanfaatkan oleh siswa inklusi dalam pendidikan vokasi.

## Metode Pengabdian
Pelaksanaan  kegiatan  pengabdian  kepada  masyarakat  dilakukan  di Laboratorium  Komputer  –  Program  Sarjana  Teknik  Elektro,  Universitas  Kristen Maranatha dengan mengikutsertakan dosen, mahasiswa dan teknisi laboratorium, dan  sebagai pesertanya adalah 32 orang siswa-siswi dan 7 orang guru SMKN-4 Bandung.  Dengan  pelatihan  tersebut,  diharapkan  pengetahuan  siswa-siswi  dan para  guru  dapat  meningkat  khususnya  di  bidang  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligence,  AI ),  pengetahuan  tentang Computer  Vision dan  materi  tentang NLP ( Natural Language Processing ).
Gambar 1. Pelaksanaan pelatihan Kecerdasan Buatan.
Metode  presentasi  disertai  dengan  diskusi  dan  tanya  jawab  serta  penilaian pemahaman  dengan  menggunakan  test  ( PreTest dan PostTest )  sebanyak  3  kali. Dalam  kegiatan  ini  terdapat  suatu  kelompok  yang  diberi treatment (perlakuan, yaitu  berupa  pelatihan)  dan  selanjutnya  diobservasi  hasilnya  berupa PostTest ( treatment adalah  sebagai  variabel  independen  dan  hasil  adalah  sebagai  variabel dependen).  Pada  kegiatan  ini  juga  terdapat PreTest sebelum  diberi  perlakuan.
Dengan  demikian  hasil  perlakuan  dapat  diketahui  lebih  akurat,  karena  dapat membandingkan  dengan  keadaan  sebelum  diberi  perlakuan.  Ini  yang  disebut Group Pretest-Posttest Design .
Kegiatan  dilaksanakan  selama  2  hari,  tanggal  11-12  April  2023,  pukul 10:00-15:00,  bertempat  di  laboratorium  komputer,  program  studi  teknik  elektro, Universtas  Kristen  Maranatha,  Bandung.  Ilustrasi  suasana  kegiatan  pelatihan Kecerdasan Buatan diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 2. Grafik nilai rata-rata hasil pre test dan post test .
Berdasarkan hasil pre test dan post test yang dilaksanakan sebanyak 3 kali selama 2  hari  pelatihan,  didapatkan score dengan  perhitungan  nilai  rata-ratanya  sebagai berikut :
Ratnadewi, Heri Andrianto, Riko Arlando Saragih, Agus Prijono, Tio Dewantho Sunoto, Yohana Susanthi, Judea Janoto Jarden
Tabel 1 Nilai rata-rata Pre Test dan Post Test
Rata-rata nilai pre test Rata-rata nilai post test Peningkatan Test pertama 50 86 36 Test kedua 34 84 50 Test ketiga 41 78 37
Gambar 2. dan Tabel 1. memperlihatkan nilai rata-rata pre test dan post test , dan setelah  dilaksanakan  pelatihan  maka  rata-rata  pengetahuan  para  peserta mengalami peningkatan. Untuk test pertama terjadi peningkatan  sebesar 36 point dari  nilai  50  menjadi  86,  untuk  test  kedua  terjadi  peningkatan  sebesar  50  point dari nilai 34 menjadi 84, dan berikutnya pada test ketiga juga terjadi peningkatan sebesar 37 point dari nilai 41 menjadi 78.

## Hasil dan Pembahasan
Pelatihan  dengan  tema  “Kecerdasan  Buatan”  ( Artificial  Intelligence , AI ) dilaksanakan  selama  2  hari,  pada  tanggal  11-12  April  2023,  pukul  10:00-15:00, bertempat di Laboratorium Komputer, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Kristen  Maranatha,  Bandung,  dengan  jumlah  peserta  32  orang  dan  7  orang  guru pendamping dari siswa-siswi SMKN-4 Bandung.
Materi  pelatihan  terdiri  dari  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence , AI ), Machine  Learning , Deep  Learning , Computer  Vision dan Natural  Language Processing ( NPL ).  Semua  materi  pelatihan  dibagikan  kepada  para  peserta  dan boleh dibawa pulang. Tahapan pelatihan melalui proses pre test , presentasi materi, tanya jawab dan post test , dengan materi pertanyaan berkisar kepada sebelum dan sesudah presentasi materi. Selama dua hari pelatihan, terdapat tiga sesi proses pre test dan post  test ,  pada  Gambar  2  dan  Tabel  1  mengindikasikan  adanya peningkatan pengetahuan tentang materi pelatihan. Peningkatan nilai tertinggi 50 point terjadi pada pre test dan post test bagian ke dua dengan pertanyaan berkisar pada computer vision dan image synthesis yang berhubungan dengan materi deep learning .
Antusiasme  para  peserta  pelatihan  relatif  tinggi  dan  ditunjukkan  dengan jumlah penanya rata-rata 6 orang siswa pada setiap sesi tanya jawab dan memang jumlahnya  dibatasi  karena  waktu  pelatihan  yang  terbatas.  Antusiasme  juga diperlihatkan  oleh  para  guru  pendamping  dengan  ikut  bertanya.  Gambar  3. memperlihatkan tanggapan para peserta terhadap pertanyaan yang mereka ajukan serta jawaban yang mereka terima.
Ratnadewi, Heri Andrianto, Riko Arlando Saragih, Agus Prijono, Tio Dewantho Sunoto, Yohana Susanthi, Judea Janoto Jarden
Gambar 3. Penilaian peserta atas jawaban pembicara terhadap pertanyaan mereka
Kami  sangat  mengapresiasi  respons  dan  semangat  siswa-siswi  SMKN-4 Bandung,  karena meskipun  pelatihan  berlangsung  di  bulan  puasa,  namun  tingkat kehadiran peserta setiap sesinya hampir 100%.
Para  siswa-siswi  SMKN-4  Bandung,  memberikan  respons  yang  sangat positif  terhadap  pertanyaan-pertanyaan:  apakah  pelatihan  ini  berguna  bagi saudara?,  materi  apa  yang  bisa  kami  bagikan  untuk  pelatihan  berikutnya?,  dan pertanyaan  sejenisnya  yang  mengarah  kepada  manfaat  yang  diperoleh  setelah mengikuti  pelatihan.  Tingkat  kepuasan  dan  manfaat  para  siswa  mengikuti pelatihan terwakili melalui ilustrasi Gambar 4.
Gambar 4. Penilaian peserta atas materi yang disampaikan
Respons  para  siswa-siwi  sangat  beragam  sesuai  dengan  bidang  ilmu  yang sedang  mereka  dalami  di  SMK4-Bandung,  dan  yang  sangat  menggembirakan, sambil  berseloroh  terdapat  seorang  guru  pendamping  yang  mengundang pembicara kami untuk menjadi guru di sekolah mereka. Hal ini mungkin respons sesaat  karena  materi  pelatihan  disampaikan  dengan  santai,  lugas,  kekinian  dan
Ratnadewi, Heri Andrianto, Riko Arlando Saragih, Agus Prijono, Tio Dewantho Sunoto, Yohana Susanthi, Judea Janoto Jarden
tidak  menggurui.  Tampaknya  undangan  yang  terlontar  dari  seorang  guru pendamping  tersebut,  tenyata  didukung  oleh  hasil  evaluasi  materi  dan  cara penyampaian pada Gambar 5.
Gambar 5. Penilaian peserta atas kompetensi pembicara
Dokumentasi dari pelaksanaan pelatihan “Kecerdasan Buatan” dibuat dalam bentuk video singkat di kanal YouTube Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat  (LPPM)  Universitas  Kristen  Maranatha  (UKM)  pada  tautan https://youtu.be/ir1wgMTQXF4  dan  kanal  Instagram  UKM  pada  tautan https://www.instagram.com/reel/Cq_2rc8PYyn/?igshid=YmMyMTA2M2Y=. Sedangkan dokumentasi berupa foto-foto selama kegiatan pelatihan berlangsung, disimpan sebagian di OneDrive dan sebagian lainnya di Google drive.

## Simpulan
Simpulan  yang  didapat  dari  kegiatan  Pelatihan  Kecerdasan  Buatan    bagi Siswa-siswi SMKN-4 Bandung ini adalah:
1. Kegiatan  Pelatihan  Kecerdasan  Buatan  bagi  Siswa-siswi  SMKN-4  Bandung yang  diselenggarakan  oleh  Prodi  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik, Universitas  Kristen  Maranatha  telah  dilaksanakan  dengan  baik  pada  tanggal 11-12  April  2023,  pukul  10:00-15:00  WIB,  bertempat  di  laboratorium komputer, Teknik Elektro, Universtas Kristen Maranatha.
2. Pelatihan  Kecerdasan  Buatan  bagi  Siswa-siswi  SMKN-4  Bandung  telah berhasil  meningkatkan  pengetahuan  siswa-siswi  dan  para  guru  SMKN-4 Bandung tentang kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence, AI ), pengetahuan tentang Computer  Vision dan  materi  tentang NLP ( Natural  Language Processing ). Peningkatan pengetahuan ini terlihat berdasarkan hasil kuis yang menunjukkan  bahwa  dari  test  pertama  terjadi  peningkatan  pengetahuan  rata- rata  sebesar  36  point,  sedangkan  untuk  test  kedua  terjadi  peningkatan pengetahuan  rata-rata  sebesar  50  point,  berikutnya  pada  test  ketiga  terjadi peningkatan pengetahuan rata-rata 37 point.
3. Antusias para peserta kegiatan pelatihan kecerdasan buatan relatif tinggi yang ditunjukkan  dengan jumlah  penanya  rata-rata  6  orang  siswa  pada  setiap  sesi tanya jawab.
Ratnadewi, Heri Andrianto, Riko Arlando Saragih, Agus Prijono, Tio Dewantho Sunoto, Yohana Susanthi, Judea Janoto Jarden
4. Saran untuk pengembangan kegiatan pelatihan kecerdasan buatan bagi siswa- siswi SMA/SMK selanjutnya yaitu perlu ditingkatkan demo hasil karya tugas akhir  mahasiswa  yang  menggunakan  kecerdasan  buatan  dari  segi  kuantitas dan  kualitasnya  agar  para  peserta  lebih  memahami  aplikasi  kecerdasan buatan.

## Daftar Pustaka
Ahmad,  A.  (2017).  Mengenal  Artificial  Intelligence,  Machine Learning,  &  Deep Learning. Jurnal  Teknologi  Indonesia , 1 (June),  1–6.  https://amt- it.com/mengenal-perbedaan-artificial-inteligence-machine-learning-deep- learning/
Andriana,  A.  (2021).  Model  Pembelajaran  Berbasis  Deep  Learning  Bagi  Siswa Inklusi  di  Pendidikan  Vokasi  Systematic  Literature  Review. Jurnal  Tiarsie , 18 (4), 127–135.
Arifin,  I.,  Haidi,  R.  F.,  &  Dzalhaqi,  M.  (2021).  Penerapan  Computer  Vision Menggunakan Metode Deep Learning pada Perspektif Generasi Ulul Albab. Jurnal Teknologi Terpadu , 7 (2), 98–107.
https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.436
Chen, X., Xie, H., & Tao, X. (2022). Vision, status, and research topics of Natural Language  Processing. Natural  Language  Processing  Journal , 1 (1),  1–7. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2022.100001
Davies,  E.  R.  (2018). Computer  Vision :  Principles,  Algorithms,  Applications, Learning (5th editio). Academic Press.
Fauzan,  M.  N.,  Bejo,  A.,  &  Suwastono,  A.  (2021). Pengenalan  Merek  Mobil Menggunakan Deep Learning dan Tensorflow .
Goodfellow,  I.,  Bengio,  Y.,  &  Courville,  A.  (2016). Deep  learning:  adaptive computation and machine learning . The MIT Press.
Pourpanah, F., Abdar, M., Luo, Y., Zhou, X., Wang, R., Lim, C. P., Wang, X.-Z., &  Wu,  Q.  M.  J.  (2023).  A  Review  of  Generalized  Zero-Shot  Learning Methods. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 45 (4), 4051–4070. https://doi.org/10.1109/ TPAMI.2022.3191696
Raup, A., Ridwan, W., Khoeriyah, Y., Supiana, S., & Zaqiah, Q. Y. (2022). Deep Learning  dan  Penerapannya  dalam  Pembelajaran. JIIP  -  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Pendidikan , 5 (9), 3258–3267. https://doi.org/10.54371/jiip.v5i9.805
Yudistira,  N.  (2021).  Peran  Big  Data  dan  Deep  Learning  untuk  Menyelesaikan Permasalahan  Secara  Komprehensif. EXPERT:  Jurnal  Manajemen  Sistem Informasi Dan Teknologi , 11 (2), 78–89.
https://doi.org/10.36448/expert.v11i2.2063
Zhang, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into Deep Learning . Cambridge University Press.