## Pelatihan Data Science pada 2024 Guru dan Siswa SMA/SMK Provinsi Nusa Tenggara Timur
Danny Manongga 1 , Ade Iriani 2 , Budhi Kristianto 3 , Irwan Sembiring 4 , Hendry 5 , Evangs Mailoa 6 , Nina Setiyawati 7 , Dwi Hosanna Bangkalang 8 1,2,3,4,5,6,7,8 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana E-mail: 1 danny.manongga@uksw.edu, 2 ade.iriani@uksw.edu, 3 budhik@uksw.edu,
4 irwan@uksw.edu, 5 hendry @uksw.edu, 6 evangs.mailoa@uksw.edu,
7 nina.setiyawati@uksw.edu, 8 dwihosanna.bangkalang@uksw.edu

## Abstrak
Data  menjadi  aset  paling  berharga  untuk  organisasi  mana  pun  karena  dapat  memandu pengambilan  keputusan.  Oleh  karena  itu  kemampuan data  science merupakan  salah  satu  skill penting. Data  science tergambarkan  sebagai  proses  yang  dimulai  dari  pengumpulan  dan pengolahan, kemudian disajikan sebagai informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan atau  bermanfaat  bagi  pihak  yang  berkepentingan  dengan  data. Data  science memiliki  banyak fungsi  dan  manfaat  dimana  beberapa  diantaranya  adalah  membantu  menciptakan  budaya keputusan berbasis data, mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan konsistensi dan keandalan data. Melihat pentingnya kemampuan data science , maka Fakultas Teknologi Informasi bekerja sama  dengan  ASEAN  Foundation  serta  Dinas  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Provinsi  Nusa Tenggara  Timur  (NTT)  melakukan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (PkM)  dalam  bentuk pelatihan kepada 2024 guru dan siswa SMA/SMK Provinsi NTT sebagai bagian untuk mencetak talenta digital Indonesia. Pelatihan didukung oleh SAP yang merupakan perusahaan software dan teknologi  yang  berbasis  di  Jerman  melalui platform SAP  Analytics  Cloud  (SAC).  PkM dilaksanakan secara daring dan luring. Guru dan siswa antusias mengikuti pelatihan ini terlihat dari hasil evaluasi yang bisa dikerjakan dengan baik oleh para peserta.
Kata kunci: Data Science, SAP Analytics Cloud, Talenta Digital

## Abstract
Data  is  the  most  valuable  asset  for  any  organization  because  it  can  guide  decision  making. Therefore data science ability is one of the important skills. Data science is described as a process that starts from collecting and processing, then presented as information that is useful for making decisions or useful for parties interested in data. Data science has many functions and benefits, some of which are helping to create a culture of data-driven decisions, reducing pressure and increasing  consistency  and  dampening  data.  Seeing  the  importance  of  data  science  skills,  the Faculty of Information Technology is working with the ASEAN Foundation and Dinas Pendidikan dan Kebudayaan of the Province of East Nusa Tenggara (NTT) to conduct Community Service in the form of training for teachers and students of the 2024 SMA/SMK NTT Province as part of the producing Indonesian digital talent. The training is supported by SAP which is a software and technology  company  based  in  Germany  through  the  SAP  Analytics  Cloud  (SAC)  platform. Teachers  and  students  who  enthusiastically  participated  in  this  training  can  be  seen  from  the results of the evaluation that the participants were able to do well.
Keywords: Data Science, SAP Analytics Cloud, Digital Talent

## 1. PENDAHULUAN
Data menjadi aset paling berharga untuk organisasi mana pun [1] . Setiap organisasi perlu memiliki  pengetahuan  dan  mekanisme  pemrosesan  data  yang  cepat  dan  handal  untuk meningkatkan  penggalian  wawasan  yang  dapat  ditindaklanjuti  untuk  memandu  pengambilan keputusan  berdasarkan  data  [2].  Untuk  mencapai  hal  tersebut,  organisasi  harus  dapat  [3]:  1) mengembangkan standar dan metrik kualitas data; 2) mengintegrasikan dari berbagai jenis data; 3)  mengelola  keamanan  data;  4)  mengidentifikasi  kemampuan  analitis  untuk  orang  dan  proses serta  mengadopsi  alat  TI  untuk  mendukungnya;  5)  menentukan  keahlian  yang  berbeda  untuk ilmuwan data yang efektif; 6) mempelajari komposisi strategi, budaya dan tata kelola, ideal untuk memfasilitasi penciptaan nilai.
Data  science merupakan  paradigma  penemuan  baru  namun  telah  berkembang  sangat signifikan  [4]. Data  science tergambarkan  sebagai  proses  yang  dimulai  dari  pengumpulan  dan pengolahan, kemudian disajikan sebagai informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan atau  bermanfaat  bagi  pihak  yang  berkepentingan  dengan  data.  Adapun  beberapa  fungsi  dan manfaat data  science adalah  sebagai  berikut:  1)  membantu  menciptakan  budaya  keputusan berbasis  data,  mengurangi  ketidakpastian  dan  meningkatkan  konsistensi  dan  keandalan  data, memperluas  pandangan  manajemen  tentang  data  besar  [5];  2)  memberikan  analisis,  evaluasi, prediksi,  dan  dukungan  pengoptimalan  serta  merampingkan  analisis  data  dan  pembuatan wawasan  [6],  [7];  3)  memfasilitasi  integrasi  dan  komunikasi,  membantu  dalam  memahami lingkungan  bisnis  dan  menemukan  peluang  [8],  [9];  4)  memfasilitasi  manajemen  kinerja organisasi dan meningkatkan daya saing [10]–[12].
Melihat  pentingnya  kemampuan data  science ,  maka  Fakultas  Teknologi  Informasi bekerja sama dengan ASEAN Foundation serta Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Provinsi Nusa Tenggara  Timur  (NTT)  melakukan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (PkM)  dalam  bentuk pelatihan  kepada  2024  guru  dan  siswa  SMA/SMK  Provinsi  NTT.  Pelatihan  ini  juga  bertujuan untuk  mempersiapkan  anak  muda  Indonesia  menjadi  talenta  digital  yang  selain  terbekali kemampuan analisis data juga memiliki skill critical thinkin g dan problem solving . Hal ini juga menjadi  bagian  akselerasi  pendidikan  di  NTT  yang  menekankan  pada  pemanfaatan  teknologi. Pelatihan didukung oleh SAP yang merupakan perusahaan software dan teknologi yang berbasis di Jerman melalui platform SAP Analytics Cloud (SAC).

## 2. METODE
Kegiatan   Pengabdian   kepada   Masyarakat   ini   dilaksanakan   melalui pelatihan proses analisis data kepada guru dan siswa SMA/SMK Provinsi NTT. Alur pelaksanaan PkM ini berfokus untuk mengedukasi  serta  memotivasi  partisipasi  masyarakat  dalam  kegiatan  perubahan,  dimana perubahan  yang  dimaksud  pada  PkM  ini  adalah  kesadaran  akan  pentingnya  data.  Selain  itu, pelatihan  juga  menekankan  pada  proses  integrasi  sudut  pandang  pemecahan  masalah  dengan peningkatan kemampuaan critical thinking dan problem solving . Alur pelaksanaan PkM terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Pelaksanaan PkM

## 2.1 Perencanaan
Perencanaan dilakukan secara daring oleh tim PkM UKSW dengan Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Provinsi NTT. Pada tahap ini ditentukan daftar sekolah, daftar tempat pelaksanaan PkM dan juga jadwal pelaksanaannya.

## 2.2 Pelaksanaan Pelatihan
Pelaksanaan pelatihan dilakukan dengan kombinasi beberapa metode, yaitu:
1. Ceramah.  Metode  ini  digunakan  pada  saat  pemaparan  materi  terkait data  science . Pemaparan  dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  pentingnya data  science , manfaatnya  serta  mengapa data  science menjadi  salah  satu  kemajuan  paling signifikan di awal abad ke-21.
2. Workshop .  Metode  ini  digunakan  pada  kegiatan  inti  PkM,  yaitu  pelatihan pengolahan data science yang terdiri dari proses menganalisis data yang terdiri dari mengunggah data set, data cleaning dan validasi data set, pemodelan data, eksplorasi data, dan visualisasi data.
3. Evaluasi.  Metode  ini  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  peserta  pelatihan memahami  proses  analisis  data.  Setiap  peserta  diminta  untuk  mengerjakan  soal berdasarkan  pada  materi  yang  telah  diberikan  dan  praktik  yang  telah  dilakukan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kegiatan PkM yang dilakukan pada tanggal 15-16 Maret 2023 ini terlaksana secara luring maupun daring ( hybrid ). Pelatihan dilakukan di laboratorium komputer SMKN 1 Kupang, SMAN 3 Kupang, SMKN 6 Kupang, SMAN 1 Kupang, SMKN 5 Kupang, SMA Katolik Giovanni, dan SMAN 2 Kupang dimana pesertanya merupakan guru-guru dan siswa-siswa SMA/SMK se-Kota Kupang. Proses analisis data dipraktikkan melalui platform SAC dan diikuti secara antusias oleh peserta. Praktik dimulai dengan mengunggah data set. Adapun data set yang diunggah merupakan data dummy yang telah disediakan dalam format excel.  Model struktur data dari atribut-atribut data set akan tampil seperti terlihat pada Gambar 2. Setelah berhasil mengunggah data, jika ada data yang belum sesuai format, maka perlu dilakukan data cleaning . Contoh data set terlihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Model Struktur Data Set
Gambar 3. Data Set Hasil Data Cleaning
Gambar 4. Automatic Model
Langkah selanjutnya adalah membuat automatic modeling dengan fitur Smart Discovery yang disediakan oleh SAC. Pada tahap ini, data yang diunggah dimodelkan secara otomatis oleh sistem yang kemudian ditampilkan dalam bentuk grafik seperti terlihat pada Gambar 4. Model yang  telah  dibuat  dapat  dieksplorasi  sebagai  bagian  dari  simulasi  jika  ada  perubahan  data. Eksplorasi data terlihat pada Gambar 5. Adapun hasil eksplorasi data kemudian divisualisasikan seperti yang ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 5. Simulasi dan Eksplorasi Data

## Gambar 6. Visualisasi Data
Pelatihan  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  tingkat  pengetahuan  dan  keterampilan digital ini diikuti oleh siswa dan guru dari berbagai bidang. Animo dan antusias peserta pelatihan terlihat pada Gambar 7. Tingkat keberhasilan pelatihan ini terlihat dari banyaknya peserta yang berhasil menyelesaikan sampai tahap visualisasi data dimana tahap ini dapat dijadikan sebagai evaluasi  pemahaman  peserta.  Perbandingan  tingkat  pemahaman  peserta  di  awal  pelatihan  dan banyaknya  peserta  yang  berhasil  menyelesaikan  tahap  visualisasi  terlihat  pada  Gambar  8  dan Gambar 9.
Gambar 7. Dokumentasi Kegiatan Pelatihan
Gambar 8. Perbandingan Tingkat Pengetahuan Peserta Tentang Data Science
Gambar 8. Perbandingan Tingkat Keberhasilan Peserta Menyelesaikan Visualisasi Data

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pelaksanaan  kegiatan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  melalui  pelatihan data  science yang dilakukan secara hybrid kepada guru dan siswa SMA/SMK Provinsi Nusa Tenggara Timur menggunakan platform SAC dapat terlaksana dengan baik dan lancar.  Sebanyak 2024 guru dan siswa antusias mengikuti pelatihan terlihat dari hasil evaluasi yang bisa dikerjakan dengan baik oleh para peserta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada ASEAN Foundation yang telah mensponsori kegiatan PkM, serta kepada  Dinas  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  yang  membantu terselenggaranya pelatihan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O. B. Nielsen, B. Nielsen, and " A Olivia, “A Comprehensive Review of Data Governance Literature,” Issue  Nr ,  vol.  8,  no.  8,  p.  3,  2017,  [Online].  Available: http://aisel.aisnet.org/iris2017http://aisel.aisnet.org/iris2017/3.
[2] M.  A.  Waller  and  S.  E.  Fawcett,  “Data  science,  predictive  analytics,  and  big  data:  A revolution that will transform supply chain design and management,” J. Bus. Logist. , vol. 34, no. 2, pp. 77–84, 2013, doi: 10.1111/jbl.12010.
[3] V. Grover, R. H. L. Chiang, T. P. Liang, and D. Zhang, “Creating Strategic Business Value from Big Data Analytics: A Research Framework,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 35, no. 2, pp. 388–423, 2018, doi: 10.1080/07421222.2018.1451951.
[4] M. L. Brodie, “What is Data Science?,” Appl. Data Sci. , no. June, 2019, doi: 10.1007/978- 3-030-11821-1.
[5] H.  Wimmer  and  C.  Aasheim,  “Examining  Factors  that  Influence  Intent  to  Adopt  Data Science,” J.  Comput.  Inf.  Syst. ,  vol.  59,  no.  1,  pp.  43–51,  2019,  doi: 10.1080/08874417.2017.1295790.
[6] K. D. A. Carillo, “Let’s stop trying to be ‘sexy’ – preparing managers for the (big) data- driven  business  era,” Bus.  Process  Manag.  J. ,  vol.  23,  no.  3,  pp.  598–622,  2017,  doi: 10.1108/BPMJ-09-2016-0188.
[7] B. Kitchens, D. Dobolyi, J. Li, and A. Abbasi, “Advanced Customer Analytics: Strategic Value Through Integration of Relationship-Oriented Big Data,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 35, no. 2, pp. 540–574, 2018, doi: 10.1080/07421222.2018.1451957.
[8] N. Roberts, D. E. Campbell, and L. R. Vijayasarathy, “Using Information Systems to Sense
Opportunities for Innovation: Integrating Postadoptive Use Behaviors with the Dynamic Managerial Capability Perspective,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 33, no. 1, pp. 45–69, 2016, doi: 10.1080/07421222.2016.1172452.
[9] Y. Wang, L. A. Kung, and T. A. Byrd, “Big data analytics: Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 126, pp. 3–13, 2018, doi: 10.1016/j.techfore.2015.12.019.
[10]  M.  Troilo,  A.  Bouchet,  T.  L.  Urban,  and  W.  A.  Sutton,  “Perception,  reality,  and  the adoption  of  business  analytics:  Evidence  from  North  American  professional  sport organizations,” Omega  (United  Kingdom) ,  vol.  59,  pp.  72–83,  2016,  doi: 10.1016/j.omega.2015.05.011.
[11]  T.  S.  H.  Teo,  R.  Nishant,  and  P.  B.  L.  Koh,  “Do  shareholders  favor  business  analytics announcements?,” J.  Strateg.  Inf.  Syst. ,  vol.  25,  no.  4,  pp.  259–276,  2016,  doi: 10.1016/j.jsis.2016.05.001.
[12]  O. Müller, M. Fay, and J. vom Brocke, “The Effect  of Big Data  and Analytics on Firm Performance: An Econometric Analysis Considering Industry Characteristics,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 35, no. 2, pp. 488–509, 2018, doi: 10.1080/07421222.2018.1451955.