## Pendampingan Kegiatan MBKM Artificial Intelligence for Startup di PT. Orbit Ventura Indonesia
Perak Samosir 1 , Wilson Rajagukguk 2 , Daniel B. S. Simamora 3
1,3 Institut Teknologi Indonesia, Tangerang Selatan, Indonesia
3 Universitas Kristen Indonesia, Jakarta, Indonesia E-mail: samosirperak@gmail.com; wrajagukguk@yahoo.com; Daniel.simamora2000@gmail.com

## Abstrak
Pada  era  revolusi  industri  4.0  telah  terjadi  berbagai  perubahan  di  dunia diantaranya perubahan sosial, budaya,  tenaga kerja dan ekonomi, yang  secara umum  berbasis  teknologi  yang  berkembang  dengan  sangat  pesat.  Perguruan Tinggi  harus  mempersiapkan  lulusan  yang  tangguh  dalam  menghadapi perubahan  yang  terjadi  dengan  memperkuat  kompetensi  lulusannya.  Dalam rangka  meningkatkan  kompetensi  lulusan  Perguruan  Tinggi,  maka  sejak  tahun 2020  Kemendikbudristek  telah  meluncurkan  Program  MBKM.  Ada  delapan kegiatan  pembelajaran  yang  ditawarkan  melalui  Program  MBKM  dan  salah satunya  adalah  Program  Magang  dan  Studi  Independen  Bersertifikat  (MSIB). Program  ini  telah  dikuti  oleh  seorang  mahasiswa  bimbingan  penulis  (sebagai Dosen Pembimbing MBKM) pada tanggal 23 Agustus 2021 sampai 25 Februari 2022  (satu  semester)  di  P.  T.  Orbit  Ventura  Indonesia  dengan  topik  Artifcial Intelligence  for  Startup.  Dalam  pelaksanaannya  Dosen  Pembimbing  harus memonitor  kegiatan  yang  dilakukan  mahasiswa  melalui  logbook  (laporan kegiatan)  mingguan  Kampus  Merdeka.  Dari  pelaksanaan  kegiatan  ini  diperoleh bahwa  mahasiswa  mendapat  nilai  A  yang  disetarakan  untuk  18  SKS  pada Semester Ganjil 2021/2022.
Kata Kunci: MBKM, MSIB, Dosen Pembimbing, Articial Intelligence , Logbook

## Abstract
In the era of the industrial revolution 4.0, there have been various changes in the world including social, cultural, labor and economic changes, which are generally based on technology that are developing very rapidly. Universities must prepare graduates who are resilient in dealing with changes that occur by strengthening the  competence  of  their  graduates.  In  order  to  increase  the  competence  of university graduates, since 2020 the Kemendikbudristek has launched the MBKM Program. There are eight learning activities offered through the MBKM Program and  one  of  them  is  the  Program  Magang  dan  Studi  Independen  Bersertifikat (MSIB).  This  program  was  attended  by  a  student  guided  by  the  author  (as  an MBKM Supervisor) from 23 August 2021 to 25 February 2022 (one semester) at P.  T.  Orbit  Ventura  Indonesia  with  the  topic  Artificial  Intelligence  for  Startup.  In practice, the Supervisor must monitor the activities carried out by students through the  weekly  logbook  (activity  report)  of  the  Kampus  Merdeka.  From  the implementation of this activity it was found that students got an A grade which is equivalent to 18 credits in the 2021/2022 Odd Semester.
Keywords : MBKM, MSIB, Supervisor, Artificial Intelligence, Logbook.

## PENDAHULUAN
Pada  era  revolusi  industri  4.0 telah  terjadi  berbagai  perubahan  di
dunia  diantaranya  perubahan  sosial, budaya, tenaga kerja dan ekonomi.Perubahan  tersebut    secara
umum berbasis teknologi yang berkembang  dengan  sangat  pesat. Untuk  itu  Perguruan  Tinggi  harus mempersiapkan  lulusan  yang  tangguh dalam menghadapi perubahan tersebut dengan  cara  memperkuat  kompetensi mahasiswa dalam menghadapi perubahan  dan  perkembangan  yang terjadi.  Jika  selama  ini  Perguruan Tinggi  telah  melakukan  kolaborasi dengan dunia usaha dan dunia industri (DUDI),  namun  pada  era  revolusi industri 4.0 ini harus ada link and match antara lulusan pendidikan tinggi – tidak saja dengan DUDI, tetapi juga dengan masa  depan  yang  sangat  cepat perubahannya (Wulandari dkk, 2021).
Untuk  menghadapi  tantangan perubahan dan perkembangan teknologi yang semakin cepat tersebut, maka sejak awal tahun 2020 Kemendikbudristek telah membuat suatu  kebijakan  dengan  meluncurkan Program  MBKM  yang  bertujuan  untuk memberikan kebebasan bagi mahasiswa dalam melaksanakan kegiatan  pembelajaran  (Nurwardani, 2020). Selama maksimum tiga semester  mahasiswa  dapat  mengikuti kegiatan pembelajaran di luar program studi  dan  kampusnya  sesuai  dengan IKU2  (Nurwardani,  2021).  Program MBKM ini diharapkan dapat
memberikan  atmosfir  pembelajaran yang menyegarkan bagi mahasiswa, di mana  mahasiswa  dapat  langsung merasakan  bagaimana  pembelajaran konseptual  yang  mereka  terima  di kampus dapat diaplikasikan di lapangan.  Tentu  saja  hal  ini  dapat meningkatkan kompetensi lulusan ketika  mereka  memasuki  dunia  kerja kelak  (Makarim.  2020;  Wulandari  dkk, 2021).
Dalam pelaksanaan Program MBKM  mahasiswa  didampingi  oleh Dosen  Penggerak  Program  MBKM yang  dapat  berperan  sebagai  Dosen Pembimbing,  mentor  dan  fasilitator ketika mahasiswa melaksanakan kegiatan pembelajaran di luar program studi.  Dalam  melaksanakan  tugas tersebut  Dosen  Penggerak  Program MBKM  terlebih  dahulu  telah  mengikuti Sosialisasi Dosen Penggerak Program MBKM (Hendayana, 2020).
Program MBKM diharapkan dapat mengatasi masalah yang terjadi ketika lulusan  pendidikan  tinggi  memasuki dunia  kerja.  Banyak  lulusan  ternyata belum mempunyai pengalaman bekerja pada  dunia  industri  ataupun  dunia profesi. Kegiatan magang selama satu semester  pun  dirasakan  tidak  cukup untuk  memberikan  pengalaman  nyata dan  peningkatan  kompetensi  bagi
mahasiswa.  Alih-alih  bermanfaat  bagi industri, kehadiran mahasiswa magang sering dirasakan mengganggu aktivitas di  industri.  Di  sisi  lain,  saat  ini perusahan menginginkan lulusan yang telah memiliki semua kemampuan yang dibutuhkan pada sektor masingmasing sehingga mengurangi biaya rekrutmen.
Dari delapan kegiatan pembelajaran  yang  ditawarkan  dalam
Program  MBKM  salah  satunya  adalah Program
Magang dan Studi
Independen Bersertifikat (MSIB).
Program ini merupakan program unggulan dari Kemendikbudristek dalam upaya memberikan pengalaman dalam  kegiatan  pembelajaran  di  luar kampus bagi mahasiswa melalui program  magang  atau  studi  selama dua  semester.  Untuk  melaksanakan Program  MSIB  program  studi  pada Perguruan Tinggi harus bermitra dengan  pihak-pihak  di  luar  program studi ataupun di luar Perguruan Tinggi. Tentu  saja  diharapkan  mitra  Kampus Merdeka  merupakan  organisasi  yang benarbenar dapat meningkatkan kompetensi  lulusan  pendidikan  tinggi yaitu suatu organisasi terbaik di sektor masing-masing  (Tim  Microcredential, 2021).
Program  MSIB Kampus  Merdeka terdiri dari:
1. Magang Bersertifikat Kampus
Merdeka. Dalam program ini dirancang suatu pengalaman belajar yang  baik,  kemudian  digunakan untuk diakselerasikan dengan program magang sehingga program magang  dapat  berlangsung  dengan cepat.
2. Studi Independen Bersertifikat
Kampus  Merdeka.  Dalam  program ini  dirancang  secara  khusus  suatu program  pembelajaran  di  kelas untuk  menghadapi  tantangan  yang dihadapi  oleh  mitra  atau  industri. Program  ini  dapat  dikuti  dalam bentuk kursus secara daring ataupun bootcamp.
Pada tahun 2020 Institut Teknologi Indonesia
telah melaksanakan kontrak kerjasama dengan  mitra  P.T.  Orbit  Ventura Indonesia  dengan  nomor  kontrak kerjasama 02/KS-ITI/VII/2020; 029/BD- OFA/MOU /VII/2020 untuk menyelenggarakan kerjasama kegiatan Studi Independen Bersertifikat (SIB)  Kampus  Merdeka.  Dan  pada Semester  Ganjil  Tahun  Akademik 2021/2022 program ini telah dikuti oleh Daniel
B. S. Simamora
(NIM.1121800041), mahasiswa
Program Studi Teknik Mesin ITI dengan Dosen  Pembimbing  Dra.  Ir.  Perak
Samosir,
M.Si. Kegiatan SIB
dilaksanakan pada tanggal 23 Agustus 2021  sampai  25  Februari  2022  (satu semester) dengan topik  kegiatan Artifcial Intelligence for Startup.

## METODE
Kegiatan Studi Independen Bersertifikat  Kampus  Merdeka  telah dilaksanakan selama 23 minggu secara daring, mulai 23 Agustus 2021 sampai 28  Januari  2022.  Selama  kegiatan berlangsung, Dosen Pembimbing bertindak sebagai pendamping mahasiswa  dengan  cara  melakukan montoring  logbook  (laporan  kegiatan) mingguan Kampus Merdeka dan melaporkannya pada https://siakad.iti.ac.id/siakad/set_kegiat ankkn/61. Dosen Pembimbing kegiatan dan  kedua  dosen  penulis  artikel  ini merupakan  dosen  dengan  bidang keilmuan  Matematika,  Aljabar  Linear Elementer  (Matriks)  dan  Statistika, sehingga dapat mendampingi mahasiswa  dalam  mengikuti  kegiatan SIB  dengan  topik  Artificial  Intelligence for  Startup  yang  domainnya  adalah ketiga bidang ilmu di atas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
K egiatan Studi Independen Bersertifikat  Kampus  Merdeka  telah selesai  dilaksanakan  dengan  laporan kegiatan sebagai berikut. Minggu 1 – 3.
Kegiatan Studi Independen Bersertifikat  Kampus  Merdeka  diawali dengan  acara  onboarding  sebagai acara  pembukaan  program  Kampus Merdeka pada minggu pertama 23 – 27 Agustus 2021 yang kemudian dilanjutkan dengan pembukaan masing-masing program peserta,  yaitu Orbit Future Academy. Dalam pertemuan ini mahasiswa:
a. Mendapatkan  pengenalan  terhadap Ilmu  Kecerdasan  Buatan  (Artificial Intelligence)  yang  penerapannya sangat  luas  dalam  menyelesaikan masalah-masalah sehari-hari.
b. Mempelajari pengertian dasar Artificial Intelligence (AI), yang terdiri dari  Machine  Learning  (ML)  yang subset nya Deep Learning.
c.  Mengenal  domain  dalam  AI,  yaitu Data Science yang berurusan dengan data-data numerik, kemudian Natural Language
Processing  yang  mengatasi  data- data text dan speech, dan Computer Vision  yang  mengatasi  data-data berdimensi  tinggi  dari  gambar  dan video.
d. Mempelajari  System  Thinking,  yaitu cara  memandang  masalah  secara keseluruhan
di mana
bagianbagiannya
saling
berhubungan. Kemudian membahas
mengenai  Algoritma,  Flow,  dan System Map.
e. Menyaksikan  cuplikan  dari  Startup Korean Drama, di mana mahasiswa dapat  melihat  gambaran  hackathon yang merupakan ajang untuk tim-tim menciptakan  prototype  dari  suatu produk, yang kemudian akan dilakukan  Deck  Pitching  selama  3 menit di depan investor dan audience.
f.  Mengenal Data yang terbagi menjadi
Structured  dan  Unstructured  Data.
Structured data karena sudah terstruktur,  bisa  direpresentasikan dalam  Data  Frame  (tabel  baris  dan kolom).  Sedangkan,  Unstructured Data  adalah  data  yang  perlu  diberi perlakuan  khusus,  misalnya  seperti gambar, video, speech dan email. g. Mempelajari  bahwa  kualitas  data yang  digunakan  dalam  merancang AI harus rapi, tidak ada yang hilang, dan  harus  berisi  informasi-informasi yang relevan dengan yang diteliti.
h. Mempelajari AI Ethics, untuk merancang  sebuah  program  AI  g tidak boleh melanggar norma-norma masyarakat,
serta
dapat dinikmati/dibeli oleh semua kalangan tanpa terkecuali.
i.  Memahami  bias  dalam  AI,  yaitu
kecenderungan terjadinya error
pada  keluaran  dari  AI.  Bias  diatasi dengan  memberikan  data  yang berkualitas,  relevan,  dan  juga  telah diolah  melalui  proses  Exploratory Data Analysis.
j.  Memahami domain utama matematika  yang  digunakan  dalam AI, yaitu:
 Peluang  yaitu  algoritma  Naïve
Bayes, yang memanfaatkan konsep peluang bersyarat.
 Kalkulus,  untuk  algoritma  seperti Regresi  Linear  dan  Stochastic Gradient Descent.
 Aljabar  Linier  digunakan  dalam mengolah  data  dalam  bentuk dataframe maupun yang berdimensi tinggi seperti mengolah gambar berwarna. Berkat notasi matriks, perhitungan  menjadi  lebih  cepat, yang  didukung  juga  oleh  Python library
NumPy,
karena mengandalkan struktur data array , sehingga perhitungan menjadi  lebih  cepat  karena array fokus menyimpan 1 tipe data.
k.  Mempelajari ilmu mengenai Startup . Ilmu soft skill belajar mencari potensi diri,  yaitu  kemampuan  dalam  diri yang mempunyai kemungkinan untuk dikembangkan.
Volume 5, Nomor 2, Tahun 2023 Hal 1340 - 1359
l.  Mempelajari  AI cycle ,  yang  dimulai dari Problem Scoping dengan memaparkan  poin-poin  penting  dari masalah.  Pemaparan  ini  disingkat dalam  4  Ws,  yaitu Who , What , Where ,  dan Why . Who adalah elemen  yang  mencari  tahu  siapa saja  yang  mengalami  dan  terlibat dalam  suatu  masalah. What adalah elemen yang mencari tahu masalah utama  dan  faktor-faktor  pendukung masalah .  Where adalah  elemen yang  mencari  tahu  di  mana  tempat umumnya  masalah  terjadi. Why adalah  elemen  yang  mencari  nilai utama dari suatu permasalahan, dan menjelaskan  bagaimana  masalah bisa diperbaiki. m. Mempelajari Data  Acquisition ,  yaitu proses  pengukuran,  pengumpulan dan  validasi  data  yg  dibutuhkan dalam  suatu  proyek  atau  kegiatan, yang bisa dikumpulkan dari berbagai sumber.  Beberapa  teknik  yang dilakukan  adalah Data  Scraping , Crawling , melalui API dan juga bisa melalui  observasi  dari  sensor  yang digunakan.
n. Mempelajari Data  Exploration ,  yang merupakan langkah selanjutnya dalam  merancang  AI,  yaitu  proses memproses  data  mentah  ( raw ), sehingga mendapatkan insight yang
dapat berguna untuk melihat pattern dan  juga  membuat  keputusan.  Hal ini dilakukan dengan Statistik Deskriptif.
o. Mempelajari metode AI Cycle selanjutnya, yaitu Machine Learning modeling  ( MLM ) ,  yaitu  membuat MLM  dari  hasil  data  yang  sudah diolah sebelumnya, kemudian melakukan  evaluasi  untuk  menilai performa  model  tersebut  supaya dapat  menghasilkan  output  yang baik. MLM dipilih berdasarkan kebutuhannya, dimulai dari
Supervised , Semi-Supervised Learning , dan Unsupervised
Learning . Supervised Learning dibagi  menjadi Regression dan Classification yang  masing-masing memiliki algoritmanya masingmasing,  begitu  juga  dengan Unsupervised learning yang melihat pola  data  dari  input  yang  diberikan. Setelah model ML ditentukan, selanjutnya adalah melakukan evaluasi. Salah satunya adalah yang Model Selection , yaitu metode yang memilih  model  terbaik  dari  calon model-model ML yang sudah dibuat.
Kemudian sesi dilanjutkan dengan  pertemuan  bersama  kelas- elas  lain  untuk  melakukan  evaluasi hasil  pembelajaran  selama  seminggu
yang membahas AI Cycle, yang dimulai dari Problem Scoping , Data Acquisition , Data Exploration , Modelling & Evaluation , dan Deployment .
Minggu 4 – 9 .
Pada  minggu  ke-4  hingga  9  kegiatan mahasiswa sebagai berikut: a. Mengenal  bahasa  pemrograman Python. Selanjutnya memulai instalasi  Jupyter  Notebook  melalui situs Anaconda. Kemudian bersama kelompok masing-masing mulai membuat  script  sederhana  untuk mengenal fungsi print, dan mengenal  tipe-tipe  data  seperti integer,  float,  list,  tuple,  set,  dan dictionary.
b. Mengenal penggunaan Python, khususnya  pada  library-library  yang umum  digunakan  dalam  dunia  AI dan  ML  seperti  NumPy,  Pandas, Matplotlib,  dan  Seaborn.  Diawali dengan dasar membaca dan menulis file.txt menggunakan Python  Syntax  "with"  dan  "open()". Kemudian  belajar  menggunakan Numpy  untuk  membuat  array  1 dimensi, melihat ukurannya, membuat matrix 2D dan 3D, slicing, transpose, melakukan perkalian matrix,  inverse,  dan  eigen  value. Selanjutnya  belajar  menggunakan
Pandas untuk membuat data Tabular  atau  DataFrame,  slicing berdasarkan index dan juga conditions (True/False), serta mengambil  nilai  tertentu  dari  suatu kolom/feature.  Belajar  visualisasi data dengan Matplotlib dan Seaborn, untuk membuat line chart, bar chart, pie chart, boxplot, dan juga histogram  untuk  melihat  distribusi data.  Sesi  ditutup  dengan  latihan membuat visualisasi data demografi /peta menggunakan library Folium. c.  Mempelajari bahwa dalam mendesain Algoritma haruslah finite (bisa berakhir), definite (jelas), harus memiliki  masukan,  menghasilkan keluaran/output, dan efektif. Algoritma yang efektif adalah algoritma  yang  menjalani  perintah untuk memproses data dalam waktu yang relatif singkat.
d. Mengenal  bug  dalam  program.  Bug adalah  kesalahan  dalam  program yang  tidak  sesuai  dengan  tata penulisan  pemrograman  dan  juga logika,  sehingga  program  tidak berjalan semestinya bahkan error.
e. Mempelajari  cara  membuat  code yang  rapi  (Clean  Code),  sehingga setiap code kita menjadi lebih dapat dipahami oleh kita dan juga programmer  lain,  karena  menjadi
terlihat  lebih  sederhana,  ekspresif, dan tidak ada duplikat.
f.  Mempelajari  teknik  pemrograman Object Oriented Programming (OOP),  yang  merupakan  teknik pemograman  dengan  menyiapkan sebuah  fungsi  yang  terdiri  dari method-method  tertentu,  yang  bisa diakses oleh banyak variable bernama Object.
g. Mengerjakan soal Quiz untuk menguji pemahaman dalam pemrograman  Python,  debugging, dan clean code. Selanjutnya dilakukan sesi bersama untuk belajar  menyusun  algoritma  dalam flowchart  menggunakan  software Raptor  dan  Flowgorithm.  Dengan bantuan  software  tersebut,  dapat dibuat diagram alir dengan mudahdi mana  diagram  alir  dapat  dikonversi menjadi bahasa pemrograman Python yang boleh dijalankan dalam Jupyter Notebook.
h. Mempelajari  salah  satu  algoritma klasifikasi, yaitu
K- Nearest Neighbors (KNN) yang cara kerjanya adalah  menghitung  jarak  suatu  titik data  terhadap  titik-titik  data  lainnya. Kemudian mempraktekkan algoritma  KNN  tersebut  dengan bahasa pemrograman Python, menggunakan library Machine
Learning yaitu  ScikitLearn.  Alurnya adalah,  data  diambil  dari  CSV,
dilakukan scaling dengan StandardScaler() sehingga data terdistribusi  normal,  kemudian  data dibagi  menjadi  80% Training dan 20% Testing ,  selanjutnya  data Training akan  digunakan  untuk memprediksi data Testing . Performa algoritma  KNN  akan  dievaluasi dengan menetapkan jumlah n neighbors sebanyak 1 sampai 9, dan memaparkannya  dalam  grafik Line Plot untuk melihat pada K berapakah KNN  berhasil  mendapatkan  akurasi tertinggi.
i.  Mempelajari  metode Unsupervised Learning dengan menggunakan algoritma K- Means CLustering , yaitu algoritma  yang  mengelompokkan data menjadi jumlah cluster sebanyak K dengan menginisialisasi titik ( centroid ) acak sebanyak K, dan mengoptimasi koordinat titik dengan cara  meminimalisir  rata-rata  jarak tiap cluster terhadap masing-masing data.
j.  Mengenal dasar-dasar Deep Learning , dengan mempelajari Artificial Neural Network yang desainnya terinspirasi dari cara kerja saraf otak manusia bekerja. Algoritma ini menerima data,
kemudian akan dilakukan
perhitungan  oleh weight dan  bias, kemudian  akan  melewati  beberapa laye r aktivasi seperti ReLU, Sigmoid, dan juga Softplus. k.  Mempelajari library Tensorflow
Keras  untuk  membantu  membuat model Artificial  Neural  Network . Dengan library ini,  kita  dapat membuat model lebih cepat, menentukan  jumlah neuron dan layer dengan  bebas,  dan  juga memilih Activation  Function yang kita  mau.  Mempelajari  juga  metode untuk  mencegah overfitting ,  seperti Dropout dan juga Normalisasi. l.  Mempelajari Convolutional  Neural Network (CNN).  CNN  merupakan algoritma  yang  dirancang  khusus untuk  mengolah  gambar  dan  video, karena kemampuannya dalam mengekstrak pixel-pixel penting dalam gambar tersebut. Singkatnya, sebuah  gambar  yang  diinput  akan dilalui  oleh matrix  filter ,  kemudian layerActivation  Function,  sehingga pixel-pixel pentingnya berhasil disaring. Selanjutnya kumpulan pixel itu  akan  dilakukan  pooling  untuk mengambil  pixel-pixel  terbesarnya saja. Dengan ukuran matrix terakhir ini yang lebih kecil, maka selanjutnya
siap  dimasukkan  ke  dalam Artificial Neural Network untuk dilatih.
m. Mempelajari Descriptive  Statistics untuk melihat sifat sebaran data dari nilai  mean,  median,  modus,  dan rentang  kuartil.  Juga  mempelajari Inferential  Statistics untuk  dapat mengambil  kesimpulan  data  dari jenis distribusinya, melakukan estimasi/prediksi secara tepat ( point ) atau  interval  ( confidence  interval ), dan  juga  melakukan  Uji  Hipotesis untuk mengecek adanya perbedaan signifikan dari Null Hypothesis yang ditetapkan  sebelumnya.  Terakhir mempelajari  algoritma Supervised Learning yaitu Regresi Linier.
n. Mempelajari  alur/ workflow seorang
Data Scientist dalam diagram CRISP ( Cross  Industry  Standard  Process ), sehingga bisa melakukan:
1. Business Understanding yaitu mengetahui  objektif  atau  masalah apa yang ingin diselesaikan.
2. Data  Understanding ,  yaitu  koleksi data  yang  representatif  dengan masalah yang mau diselesaikan.
3. Data  Preparation ,  mempersiapkan data  seperti  membersihkan Missing Values , melakukan Exploratory Data Analysis untuk menemukan informasi dan fitur yang penting.
Volume 5, Nomor 2, Tahun 2023 Hal 1340 - 1359
4. Modeling ,  memanfaatkan insight
dari Data  Preparation ,  sehingga dapat membangun algoritma Machine  Learning yang  baik,  yang berakhir  dengan  performa  yang maksimal.
5. Evaluation ,  mengevaluasi  performa model  yang  sudah  dibuat  dan  juga menarik kesimpulan-kesimpulan penting  dari  eksplorasi  data,  yang bermanfaat untuk mengambil keputusan ( Decision Making ).
6. Deployment ,  dengan  model  yang sudah siap dilatih, maka setiap data baru  yang  masuk  akan  siap  diolah dan  melakukan  estimasi/prediksi berdasarkan  data  yang  masuk tersebut.
o. Mempelajari  lebih  lanjut  mengenai
Data  Preparation ,  yang  dimulai  dari cara  memproses  data  dengan  baik, mentransformasi  dengan  berbagai jenis scaler ,  sehingga  data  terskala dengan  baik  tanpa  mengubah  arti dari nilai pada data tersebut. Scaler yang dapat dicoba adalah MinMaxScaler  yang  menekan  data dari 0 sampai 1, dan juga
StandardScaler yang membuat data terdistribusi normal. Kemudian mempelajari beberapa teknik visualisasi  data,  sehingga  dapat menarik insight yang  maksimal  dari
data  untuk  diri  sendiri  dan  juga pemegang kebijakan.
p. Mempelajari algoritma Linear Regression dan Naive Bayes .
Mempelajari Uji Asumsi pada Regresi  Linier,  untuk  memvalidasi apakah  kita  boleh  membuat  model Regresi  Linier  pada  data  kita. Dimulai  dari  cek  kolinearitas,  uji normalitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.  Kemudian  pada Naive Bayes , mempelajari cara memprediksi  dengan  menghitung peluang  prediksi  terhadap  peluang setiap fitur.
q. Mempelajari algoritma Decision Tree dan Hierarchical Clustering . Decision  Tree mampu  mengekstrak informasi  dari  data  dengan  baik, dengan  membuat  sebuah  sistem seperti  pohon,  yang  di  mana rantingrantingnya  adalah  fitur-fitur penting  yang  merepresentasikan label.  Semakin  ke  bawah,  model Decision Tree semakin baik melihat pola  pada  data,  namun  memiliki resiko overfitting . Kemudian dengan Hierarchical Clustering , yang mengklaster data dimulai dari jumlah data  terkecil,  hingga  terbentuk cluster  dengan  data-terdekatnya, yang  dapat  divisualisasikan  dengan Dendogram, sehingga dapat
menentukan  jumlah  cluster  yang optimal  pada  n_cluster  ke  berapa,
dan menghitung Silhouette Scorenya .
r.  Mempelajari  Visualisasi  Data.  Data
dapat dipresentasikan secara Exploratory (visualisasi  data  dan informasi  singkat)  dan Explanatory (visualisasi  data  kompleks  dan  juga informasi lengkap beserta tabelnya). Secara praktis, ketimbang menggunakan matplotlib untuk Visualisasi
Data, dapat menggunakan tools yang sudah ada seperti  Tableau,  Power  BI,  dan Google  Data  Studio.  Selanjutnya mahasiswai  mengerjakan exercise untuk  membuat dashboard  data visualization menggunakan  Google Data  Studio  dari  dataset  Covid  19 Indonesia. s.  Mempelajari SQL ( Structured Query Language ), yang merupakan
susunan  perintah  untuk  menarik data-data  sesuai  keperluan,  dari database yang merupakan
kumpulan  tabel-tabel,  atau  disebut sebagai
Relational Database . MySQL  merupakan  salah  satu perangkat  lunak  untuk  melakukan query ini.  Contoh  perintah,  klausa, dan operator yang digunakan adalah CREATE, SELECT, INSERT,
DELETE,  IN,  OR,  AND,  LIKE,  dan masih banyak lagi.
t.  Mempelajari domain Natural Language  Processing  (NLP),  yang merupakan  disiplin  ilmu  hasil  dari irisan antara Computer Science dan ilmu Linguistik. Ilmu ini menerapkan ilmu  bahasa,  sehingga  program komputer mampu mengenal bahasa alami  yang  digunakan  manusia sehari-hari.  Ada  beberapa  teknik linguistik  yang  digunakan  untuk preprocessing data text/speech tersebut, yaitu Lemmatization,
Stemming, Chunking, dan
sebagainya. Selanjutnya mempelajari  Python  library  yang umum digunakan yaitu NLTK ( Natural  Language  Toolkit ),  yang berisi function berguna, seperti word and sentence tokeniza tion, lemmatization ,  dan  juga  tersedia kumpulan text untuk  diolah,  yang disebut sebagai Corpus.
u. Mempelajari  teknik Web  Scraping yang  sangat  bermanfaat  untuk menarik  data  dari  website  dengan mengakses HTML-nya yang dibantu oleh library Python seperti Request s,
Selenium, dan BeautifulSoup .
v.  Mempelajari langkah-langkah preprocessing text/documents .

## Minggu 10 dan 11
a. Penerapan NLP Sentiment Analysis, yang  merupakan  proses  mengolah data document/text untuk  menarik insight mengenai  penilaian  rating produk, deteksi emosi customer, dan juga  menganalisa  bahasa  lebih  dari satu.  Salah  satu  teknik  yang digunakan adalah Rule-Based Sentiment  Analysis yang  membuat struktur dictionary ,  yang  berisi  kata seperti Bad , Good , Great dan dipasang-pasangkan  oleh values - nya  berisi  nilai  sentimennya.  Selain rulebased , Sentiment  Analysis juga memanfaatkan pendekatan Machine
Learning .  Namun  kekurangannya, perlu  dilakukan preprocessing data seperti  penghapusan punctuation , stemming ,  dan lemmatizing yang bersifat repetitif. Selanjutnya belajar penerapan NLP dalam perancangan Chat Bot , yang kini marak digunakan dalam  industri,  sebagai  substitusi call center.
b. Mempelajari implementasi NLP
untuk
pembuatan
Text
Summarizing . Beberapa pendekatan
yang  digunakan  adalah Extractive Summarization dan Abstractive
Summarization .    Tahapan Text Summarizing adalah Tokenization ,
Text
Cleaning , pembuatan
WordFrequency Table , dan
Summarization .  Salah  satu  metode ekstraksi  yang  digunakan  adalah MMR atau Maximum Marginal Relevance , yang menghitung kesamaan bagian-bagian pada teks. Untuk hasil pemrosesan yang maksimal, MMR digunakan
bersamaan dengan Cosine Similarity yang menghitung similaritas tertinggi antar kalimat.
c.  Mempelajari implementasi NLP pada Speech  Recognition .  Poin penting  untuk  merancang  sistem Speech  Recognition adalah  gaya dan pola bicara use r, bahasa, dialek, dan  aksen.  Tahapan  kerja Speech Recognition adalah  input,  ekstraksi, perbandingan, dan validasi identitas pengguna.  Pada  tahap  Ekstraksi, input berupa suara disimpan sebagai pola dengan memanfaatkan penerapan  model  statistik  Hidden Markov  Model.  Teknik  ekstraksi yang  umum  digunakan  adalah MelFrequency Cepstrum Coefficients (MFCC),  singkatnya, input  suara  yang  masuk  akan disaring  pada  nilai  ambang  batas tertentu,  sehingga  dapat  menyaring noise sebelum suara diubah menjadi text .
d. Mempelajari Computer Vision .
Secara garis besar, Computer Vision mempelajari  pola  dalam  gambar dengan cara melakukan perhitungan pada  setiap  komponen  kecil  pada gambar  atau  yang  disebut  dengan pixel,  kemudian  dimasukkan  ke dalam  jaringan  saraf  tiruan  (ANN) yang  umum  dilakukan  juga  pada pembuatan  model  dalam Data Science dan Natural  Language Processing .  Kemudian  mempelajari Raster ,  yang  ada  muncul  saat melakukan zoom-in sangat  dalam dan melihat kumpulan pixel.
Berbeda  dengan Vector yang  tidak pecah  seperti Raster kita  di-zoom, karena  membuat  gambar  dengan fungsi matematika (titik dan poligon). Selanjutnya mempelajari teori warna,  seperti Red  Green  Blue (RGB), Cyan  Magenta  Yellow  Key (CMYK),  dan HSL (Hue  Saturation Lightness).  Ketiga  properti  warna tersebut  berisi  nilai  dengan  jarak  0 sampai 255, sehingga dari kombinasi tersebut
dapat
menghasilkan jutaan
warna berbeda.  Dengan  memanfaatkan perbedaan nilai warna ini, kita dapat melakukan Data Augmentation yang sangat bermanfaat untuk memperbanyak  data  kita  yang
sedikit,  dengan  mengubah  nilai warna,  menggeser  pixel  ( shifting ), memperbesar-memperkecil ( scaling ),  merotasi  dan  membalik gambar ( rotate and flipping ).
e. Mempelajari Data Acquisition dalam domain Computer Vision . Ada beberapa cara untuk dapat mengambil  gambar-gambar  dengan efektif, misalnya dengan menghubungkan API Kaggle dengan  Google  Colab  yang  kita gunakan.  Bisa  juga  menggunakan extension  dari  Google  Chrome, bernama Image Downloader, sehingga ketika kita membuka suatu browser, akan tampil seluruh gambar yang ada di laman tersebut. Selanjutnya belajar membuat anotasi pada gambar, seperti membuat  box  pada  gambar.  Tools yang  bisa  digunakan  adalah  pyrcc5 yang  bisa  didapatkan  dari  github tzuzalin  pada  repositorinya  yang bernama LabelImg.
f.  Mempelajari tahap selanjutnya setelah Data Acquisition pada Computer  Vision,  yaitu  modelling. Tensorflow dan Keras menyediakan banyak  pretrained  model,  yang merupakan model yang sudah dilatih sebelumnya  oleh  para  peneliti. Menggunakan  pretrained  model  ini
sangat  diutamakan,  karena  untuk membangun  model  dari  dasar  akan memakan  waktu  yang  cukup  lama, dan  juga  mengharuskan  kita  untuk memiliki  data  gambar  yang  cukup banyak. Pretrained Model yang bisa digunakan MobileNet, VGG16, EfficientNet, dan banyak lagi.
Mahasiswa bersama teman- teman dari kelas lain, belajar mengenai training  model yang  dihubungkan dengan embedded  system ,  seperti microcontroller  Raspberry PI  dan Jetson  Nano.  Kemudian  melakukan review  terhadap  materi Computer Vision , mulai dari penerapan Computer Vision seharihari, metode-metode akuisisi  data  gambar  dari  internet, labeling dengan box  model dan polygon , menggunakan pretrained model menggunakan Keras Tensorflow , seperti MobileNet, VGG16, dan efficient net .
Minggu 12 dan 13 a. Mempelajari implementasinya dalam Image Classification . Berbeda
dengan Data  Science yang  perlu dilakukan preprocessing berupa
scaling , normalisasi, dan Dimensionality Reduction , pada Image Classification perlu dilakukan preprocessing untuk  meminimalisir adanya Illumination , Deformation ,
Occlusion , Clutter ,  dan Intraclass Variation .  Dengan  begitu,  model tidak  akan  salah  klasifikasi  pada objek  yang  salah  tapi  mirip  hanya karena properti nilai warnanya yang tidak jelas. Selanjutnya juga mempelajari  penggunaan  algoritma K- Nearest Neighbors Classifier untuk melakukan image classification , dan teknik-teknik untuk mencegah overfitting .
b. Melanjutkan materi Computer
Vision ,  dengan  melakukan Object Detection .  Metode  ini  menerapkan algoritma Deep Learning , yaitu Mask R-CNN  yang  mengolah  gambar sehingga  didapatkan  object-object yang dipisahkan berdasarkan warnawarna yang berbeda, sehingga model tidak perlu mengolah  keseluruhan  warna  pada gambar. Dengan mendapatkan item yang  terpisah  ini,  model  dapat melabeli  masing-masing  segment dengan hasil prediksinya. Selanjutnya mempelajari Edge Detection ,  yang  pada  prinsipnya juga  tidak  mengolah  keseluruhan warna  pada  gambar,  namun  hanya item  yang  memiliki edges . Edges atau  ujung  object  ini  dihasilkan  dari jaringan Convolution dengan melakukan  kerneling  dan  pooling
Volume 5, Nomor 2, Tahun 2023 Hal 1340 - 1359
sebelum dimasukkan ke dalam ANN ( Artificial Neural Network ).
c.  Mempelajari Version Control dengan menggunakan  Git  dan  GitHub.
Sering  kali  Git  dan  GitHub  diartikan sebagai  2 tools yang  sama,  namun keduanya berbeda, bahkan kita bisa menggunakan  salah  satunya  saja. Mahasiswa mempelajari cara menginstall  Git,  sehingga  dapat menggunakan  aplikasi  bernama  Git Bash, yang bentuknya adalah Command  Line  Interface ,  seperti Command  Prompt yang  umum dimiliki semua orang di komputernya.
d. Mempelajari  pemrograman  dalam
Web  Development ,  yang  sangat bermanfaat untuk melakukan Deployment pada project AI and ML. Web  Development adalah  disiplin ilmu  yang  menerapkan  beberapa bahasa  pemrograman,  untuk  sisi Frontend (dari  sisi  user  dengan tampilan depan website), dan Backend (dari  sisi  server  website).
Untuk Frontend ,  digunakan  bahasa
" Markup " dan " Stylesheet ", menggunakan  HTML  dan  CSS. Dengan  HTML,  dibangun  struktur website,  kemudian  merapikannya supaya  lebih  menarik  dengan  CSS. Bahkan,  supaya  lebih  interaktif, kita
menggunakan bahasa pemrograman JavaScript untuk menerapkan  logika  pemrograman pada website.
e. Mempelajari salah satu implementasi domain Data Science , yaitu Time Series Forecasting . Time Series adalah  data  yang  berisi observasi pada urutan waktu dalam periode  yang  sudah  kita  tetapkan, bisa  berupa  harian,  jam,  tahunan, bahkan  detik.  Misalnya, dataset penjualan  barang  setiap  harinya selama 1 tahun, dan data percobaan tumbuhan  yang  diamati  setiap  hari selama  1  bulan.  Umumnya,  data Time Series dibagi terhadap kategori
" pattern "-nya,  yaitu:  - Random ,  di mana  data  yang  tercatat  tidak memiliki  pola  yang  jelas,  atau acakacakan.  - Trend ,  di  mana  data memiliki slope /kemiringan yang jelas, misalnya nilai yang bertambah atau  berkurang  seiring  waktu.  - Seasonal , adalah data yang memiliki pola  yang  jelas,  sehingga  pada periode waktu tertentu, bisa diprediksi  nilainya. Cyclical ,  adalah data  yang  polanya  berulang  juga, namun periodenya tidak begitu jelas.
f.  Lanjut  mempelajari Time  Series , yaitu  properti  penting  yang  perlu diamati,  yang  disebut Stationarity .
Dalam data  Time  Series ,  penting untuk  mengamati stationarity pada dataset kita, karena dapat menggambarkan  perilaku  data  kita dari  waktu  ke  waktu. Stationarity diukur  dengan  nilai Mean dan Variance dari  data.  Data  yang stasioner, memiliki nilai rata-rata dan variansi  yang  tetap.  Artinya,  nilai maksimum dan minimumnya cenderung  tetap  sepanjang  waktu, meskipun berubah-ubah, serta jarak antar  datanya  terdistribusi  normal. Kita  dapat  memprediksi  suatu  nilai pada  data Time  Series dengan menggunakan metode ARIMA ( Univariate Time
Series Forecasting ).  Secara  garis  besar, kita mempedulikan nilai p, d, dan q, yang  artinya:  -p,  seberapa  banyak data  lampau  digunakan.  -d,  sifat stationarity-nya  -q,  nilai  rata-rata untuk  mengurangi  nilai  error  akibat fitur yang memiliki korelasi berantai. Selanjutnya  belajar  secara hands- on ,  dengan  bahasa  pemograman Python  dengan  membangun  model Linear  Regression dan Support Vector  Regression pada  sebuah dataset Time Series .
g. Mempelajari implementasi Data
Science ,  yaitu Recommendation System . Algoritma Recommendation
System  dapat  dibentuk  dengan algoritma yang berbeda-beda, misalnya Cosine  Similarity dan Singular Value Decomposition .
h. Di  awal  minggu  ke-14  mahasiswa menghadiri sosialisasi Orbit Habibie Techfest . Sebuah pameran teknologi dan kompetisi yang mengenalkan  ide-ide  berlandaskan Artificial Intelligence dalam menyelesaikan  permasalahan  yang ada, khususnya di Indonesia. Ada 3 jenis kompetisi, yaitu Quality of Life , Classroom , dan Computer Vision . Minggu 14 – 18.
a. Mempelajari  pengembangan  diri
seperti kemampuan Time
Management ,  perbedaan  antara Fixed  Mindset dan Growth  Mindset , Self-Awareness, Work Life Balance , pentingnya  memiliki  etika,  cara berbicara yang baik dengan metode Elevator  Pitch ,  belajar  mengenai pentingnya bekerja sama dan manfaat-manfaat  yang  didapatkan, mempelajari  bagaimana  caranya memiliki kemampuan berkomunikasi yang  baik  dan  belajar  cara  menjadi pendengar yang baik.
b. Belajar lebih dalam mengenai entrepreneurship/kewirausahaan. Di era  teknologi  digital  ini,  banyak sekali  permasalahan  yang  dapat
diselesaikan dengan memanfaatkan teknologi.  Dengan  begitu,  sangat disarankan  kepada  banyak  orang untuk  berani  mengambil  resiko  dan mulai  membangun  solusi  terhadap masalah  yang  ada.  Dengan  begitu, kita  sudah  membuka  lapangan pekerjaan yang baru pada masyarakat,  serta  Indonesia  akan memiliki semakin banyak startup. c.  Mempelajari salah satu aspek penting sebagai entrepreneur dalam membentuk  suatu  produk  atau solusi, yaitu Idea Validation .
d. Mengenal ciri-ciri penting dari seorang  entrepreneur  yang  sukses yaitu  kemampuan  menyelesaikan masalah atau problem solving .
e. Belajar mengenai bagaimana perusahaan, khususnya startup yang baru lahir mendapatkan pendanaan atau funding . Pihak yang melakukan funding atau pendanaan (investor) umumnya di bawah suatu badan yang disebut Venture Capital .
Untuk  menarik  perhatian  investor menyuntikan  dananya  ke  suatu perusahaan,  para founders harus memaparkan business plan perusahaannya melalui tahap deckpitching yang  tidak  jauh  beda dengan  presentasi.  Pada pitching tersebut, founders memaparkan
masalah  yang  ingin  diselesaikan, dan  juga  solusi  yang  ditawarkan. Selan itu juga bagaimana perkembangan startup tersebut selama  ini,  bagaimana  mereka mendapatkan revenue , serta bagaimana  rencana  perusahaan tersebut untuk jangka panjangnya.
f.  Mempelajari beberapa metode yang dilakukan  oleh  perusahaan  untuk menjaga  keutuhan  perusahaannya hingga  jangka  yang  panjang,  salah satunya  yaitu  Go  To  Market  yang merupakan cara bagaimana perusahaan  dapat  memasukkan produknya ke pasar.
g. Belajar mengenai pentingnya marketing dalam sebuah perusahaan.  Di  era  digital  peran Marketing sangat  penting,  bahkan seringkali memanfaatkan Digital Marketing .
h. Belajar  mengenai pitching ,  dengan menyaksikan  acara Indonesia  Fund Fest 2021  yang  diadakan  secara
LIVE . Pitching sering dilakukan oleh para Founders ,  khususnya  ketika perusahaan masih dalam tahap awal pembangunan. Pitching dilakukan untuk  menarik  perhatian  investor menyuntikan  dananya  ke  suatu perusahaan.
i.  Mempelajari
tahapan-tahapan dalam  melakukan funding . Funding dapat  dilakukan  secara  eksklusif kepada  investor,  atau  dengan  cara berpartisipasi  dalam  ajang funding event yang  biasa  diadakan  oleh Startup Accelerator yang juga menghadirkan Venture Capital .
j.  Diadakan  sesi sharing dan  tanya jawab  dengan  Bapak  Nalin  Singh, selaku Co-Founder dan  CEO  Orbit Future  Academy.  Para students diberi kesempatan untuk
mengajukan pertanyaan-pertanyaan
yang  kemudian  akan  disampaikan dan dijawab oleh Pak Nalin.
Sangatlah  menambah  wawasan, jawabanjawaban  dari  beliau  dan juga  arahannya,  yang  berkaitan dengan  transformasi  digital,  masa depan  Indonesia  dalam  bersaing  di dunia  digital,  pemanfaatan Artificial Intelligence dalam  menyelesaikan masalah, cara menjadi entrepreneur yang baik dan masih banyak lagi.
k.  Menyaksikan  acara  Habibie Tech
Fest 2021, yang merupakan festival
teknologi di mana acara ini menghadirkan karya-karya dari peserta  seluruh  indonesia  yang menyajikan solusi berbasis teknologi digital  dan Artificial  Intelligence . Setiap  peserta  melakukan pitching
selama  4  menit  kepada  para  juri, beberapa di antaranya adalah Bapak  Nalin  Singh,  Bapak  Sachin Gopalan, dan Bapak Ilham Habibie. Setiap peserta menjelaskan masalah yang ingin dipecahkan dan juga  solusi  yang  ditawarkan.  Salah satu  karya  yang  menarik  banyak perhatian,  adalah  peserta  yang membuat  sebuah  program  yang dapat mendeteksi keberadaan nikel, dengan cara memanfaatkan Computer  Vision yang  menerima input  gambar-gambar  tanah  pada daerah tambang.
Minggu 19 – 23.
Melakukan  pembelajaran  mandiri dan mengerjakan Final Project bersama teman-teman kelompok, dapat dilihat pada https://gitlab.com/daniel-bss/teamb- virtoural .
Semua  Rincian  Kegiatan  yang dilakukan dapat dilihat pada https://siakad.iti.ac.id/siakad/set_kegiat ankkn/61 .

## SIMPULAN
Dari hasil kegiatan Studi
Independen Bersertifikat Kampus Merdeka diperoleh bahwa:
1. Mahasiswa peserta kegiatan ini dan Dosen
Pembimbingnya
mendapatkan  pengetahuan  yang
sangat  lengkap  mengenai  Artificial Intelligence for Startup.
2. Komponen utama Artificial Intelligence  adalah  Data  Science dan  Natural  Language  Processing (NLP).
3. Mahasiswa peserta kegiatan mendapatkan  nilai  A,  dikonversikan dalam  18  SKS  matakuliah  pada Semester Ganjil 2021/2022.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Mahasiswa dan Dosen Pembimbing kegiatan Studi
Independen
Bersertifikat Kampus
Merdeka  mengucapkan  terimakasih atas bantuan berbagai pihak yang telah membantu terlaksananya kegiatan SIB ini. Ucapan terimakasih kami sampaikan kepada:
1. Kemendikbudristek,
atas
kesempatan  yang  diberikan  kepada mahasiswa  untuk  melaksanakan kegiatan SIB ini.
2. Rektor  ITI,  Dr.  Ir.  Marzan  Aziz Iskandar,  IPU,  atas  dukungannya dalam kerjasama dengan mitra P.T.
Orbit Ventura Indonesia.
REFERENSI https://siakad.iti.ac.id/siakad/set_kegiat an kkn/61 . Rincian Kegiatan Studi Independen  Bersertifikat  di  P.  T. Orbit  Ventura  Indonesia  atas nama mahasiswa Daniel Bernard
Sahala Simamora.
NIM 1121800041. Makarim,  Nadim  A.  (2020).  Mengenal
Merdeka Belajar –  Kampus Merdeka.  Kemerdekaan  Belajar. Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi  Kementerian  Pendidikan dan Kebudayaan.
Nurwardani, P. (2020). Panduan Program Kompetisi Kampus
Merdeka  Tahun  Anggaran  2021. Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi  Kementerian  Pendidikan dan Kebudayaan.
Nurwardani,  P.  (2021).  Buku  Panduan
Indikator Kinerja Utama Perguruan Tinggi Negeri.
Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi  Kementerian  Pendidikan dan Kebudayaan.
Simamora,  Daniel  B.  S.  (2021).
Logbook Mingguan Kampus Merdeka.
Tim  Microcredential.  (2021).  Panduan Singkat Magang dan Studi Independen  Bersertifikat  untuk Mahasiswa.
Wulandari,  Dewi  dkk.  (2021)  Panduan Program  Bantuan  Kerja  Sama Kurikulum dan Implementasi
Merdeka Belajar-Kampus Merdeka. Direktorat Pembelajaran dan
Kemahasiswaan Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan 2021. Hendayana, Yayat. (2020). Peningkatan Kualifikasi dan Kompetensi  Dosen  Penggerak untuk Mendukung Kampus Merdeka. Direktorat Jenderal
Pendidikan  Tinggi  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.