stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Penambangan data pendidikan
Sasaran

Ryan S.Baker dan Kalina Yacef  merumuskan empat tujuan dari kegiatan penambangan data pendidikan:
Menghasilkan prediksi perilaku belajar pelajar – Tujuan ini dapat dicapai dengan pemodelan data pelajar yang menciptakan model pelajar yang menggabungkan karakteristik pelajar, termasuk informasi rinci seperti pengetahuan, perilaku dan motivasi belajar. Pengalaman pengguna pelajar dan kepuasan mereka secara keseluruhan terhadap pembelajaran juga diukur melalui pemodelan data pelajar ini.
Menemukan atau meningkatkan model domain – Melalui ragam metode dan penerapan EDM, penemuan model baru dan perbaikan pada model yang sudah ada dapat dilakukan. Contohnya termasuk menyediakan ilustrasi konten pendidikan untuk melibatkan pelajar dan menentukan urutan pembelajaran yang optimal untuk mendukung gaya belajar pelajar.
Mengkaji dampak dukungan pendidikan yang dapat dicapai melalui sistem pembelajaran.
Memajukan pengetahuan ilmiah tentang pembelajaran dan pembelajar dengan membangun dan menggabungkan model data pelajar, bidang penelitian EDM serta teknologi dan perangkat lunak yang digunakan.
Pengguna dan pemangku kepentingan

Terdapat empat pengguna dan pemangku kepentingan utama yang terlibat dalam aktivitas penambangan data pendidikan, yaitu:
Pelajar – Pelajar tertarik untuk memahami kebutuhan mereka dan metode untuk meningkatkan pengalaman dan kinerja mereka. Misalnya, pelajar juga bisa mendapatkan wawasan dari informasi yang dihasilkan oleh metode dan teknik EDM untuk memberikan masukan aktivitas dan sumber daya yang dapat digunakan berdasarkan interaksi mereka dengan alat pembelajaran daring dan wawasan dari pelajar sebelumnya atau yang serupa dengannya. Untuk tingkatan pelajar yang lebih muda, EDM juga dapat memberikan informasi kepada orang tua tentang progres belajar anak mereka. EDM dapat memberikan rekomendasi penting untuk mengelompokkan pelajar secara efektif dalam lingkungan daring. Tantangannya adalah menggunakan data yang kompleks untuk mempelajari dan menafsirkan kelompok-kelompok ini melalui pengembangan model yang dapat ditindaklanjuti.
Pengajar – Pengajar semestinya berupaya memahami proses pembelajaran dan metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan proses pengajaran mereka. Pendidik dapat menggunakan aplikasi EDM untuk membantu mereka dalam menyusun kurikulum, menentukan metode terbaik untuk menyampaikan pelajaran, dan merekomendasikan alat yang dapat digunakan untuk melibatkan peserta didik untuk meningkatkan hasil pembelajaran. Penyulingan data untuk teknik penilaian manusia memberikan peluang bagi pengajar untuk memanfaatkan EDM untuk mengidentifikasi dengan cepat pola perilaku pelajar, yang dapat mendukung metode pengajaran mereka selama durasi aktivitas pembelajaran atau untuk meningkatkan pengajaran mereka di masa depan. Menggunakan EDM, pengajar dapat menentukan ragam indikator yang menunjukkan kepuasan dan keterlibatan siswa terhadap materi pelajaran, dan juga memantau kemajuan pembelajaran.
Peneliti – Peneliti fokus dalam pengembangan dan evaluasi teknik penambangan data untuk meningkatkan efektivitas metode maupun kualitas data.  Konferensi internasional tahunan bagi para peneliti dimulai pada tahun 2008 untuk mendiskusikan macam topik dalam EDM. Topik-topik ini berkisar dari penggunaan data mining untuk meningkatkan efektivitas institusi hingga kinerja pelajar.
Tata Usaha Institusi Pembelajaran – Tata usaha institusi pembelajaran memiliki tanggung jawab dalam mengalokasikan sumber daya institusi pembelajaran. Ketika institusi semakin bertanggung jawab atas keberhasilan siswa, pengelolaan aplikasi EDM menjadi lebih umum di lingkungan pendidikan. Staf pengajar dan penasihat menjadi lebih proaktif dalam mengidentifikasi dan menangani siswa yang berisiko. Namun, terkadang menjadi tantangan untuk menyampaikan informasi kepada pengambil keputusan agar dapat mengelola aplikasi secara tepat waktu dan efisien.
Fase-fase

Seiring dengan berkembangnya kajian di bidang penambangan data pendidikan, bermunculan ragam teknik penambangan data yang diterapkan pada ragam konteks pendidikan. Pada tiap kasus, tujuan dari aktivitas penambangan data adalah melakukan interpretasi pada data mentah untuk mendapatkan informasi bermakna mengenai proses pembelajaran yang kemudian digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang desain dan lintasan lingkungan pembelajaran. Secara umum, aktivitas penambangan data pendidikan terdiri dari empat fase:
Fase pertama dari proses penambangan data pendidikan (dengan mengabaikan tahap pra-pemrosesan) adalah menemukan hubungan dalam data. Hal ini melibatkan pencarian melalui gudang data dari lingkungan pendidikan dengan tujuan menemukan hubungan yang konsisten antar variabel . Beberapa algoritma untuk mengidentifikasi hubungan tersebut telah digunakan, antara lain klasifikasi, regresi, pengelompokan, analisis faktor, analisis jaringan sosial, penambangan aturan asosiasi, dan penambangan pola sekuensial .
Hubungan yang ditemukan kemudian harus divalidasi untuk menghindari terjadinya overfitting .
Hubungan yang telah divalidasi kemudian diterapkan untuk membuat prediksi tentang kejadian masa depan di lingkungan pembelajaran.
Prediksi digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dan pengambilan kebijakan.
Selama fase 3 dan 4, data disajikan dalam bentuk visualisasi atau dalam bentuk lain untuk agar dapat dibaca oleh manusia. Sejumlah besar penelitian dalam bidang penambangan data pendidikan telah dilakukan untuk mencari praktik terbaik dalam melakukan visualisasi data .
Pendekatan utama

Dalam kajian penambangan data secara umum, metode prediksi, pengelompokan, dan penambangan hubungan dianggap sebagai metode universal. Namun, dalam kajian penambangan data pendidikan, metode Penemuan dengan Model dan Distilasi Data untuk Penilaian Manusia dianggap sebagai pendekatan yang lebih menonjol.
Pendekatan utama > Penemuan dengan model (discovery with models)

Dalam metode penemuan dengan model, suatu model dikembangkan melalui prediksi, pengelompokan atau rekayasa pengetahuan penalaran manusia dan kemudian digunakan sebagai komponen dalam analisis lain, yaitu dalam prediksi dan penambangan hubungan. Dalam penggunaan metode prediksi, prediksi model menentukan variabel baru.
Untuk pemanfaatan penambangan relasional, model yang dikembangkan memungkinkan proses analisis antara prediksi baru dan variabel tambahan. Dalam ragam kasus, penemuan dengan model menggunakan model prediksi yang telah divalidasi dan telah terbukti dapat digeneralisasikan di seluruh konteks.
Penerapan utama metode ini mencakup dalam kasus penemuan hubungan antara perilaku pelajar, karakteristik pelajar dan variabel kontekstual lain dalam lingkungan pembelajaran. Penemuan lebih lanjut atas permasalahan penelitian yang lebih luas dan spesifik dalam berbagai konteks juga dapat dieksplorasi dengan menggunakan metode ini.
Pendekatan utama > Penyulingan data untuk penilaian manusia (Distillation of data for human judgment)

Manusia dapat melakukan inferensi tentang data yang mungkin berada di luar cakupan yang disediakan oleh metode penambangan data otomatis. Dalam kajian penambangan data pendidikan, data disaring (disuling atau didistilasi) untuk penilaian manusia dengan dua tujuan utama, identifikasi dan klasifikasi.
Untuk tujuan identifikasi, data disaring dengan tujuan memungkinkan manusia melakukan identifikasi pola-pola yang diketahui, yang mungkin sulit untuk ditafsirkan. Misalnya, dalam perumusan kurva pembelajaran, kajian umum dalam dunia pendidikan, ditentukan pola yang secara jelas mencerminkan hubungan antara pembelajaran dan pengalaman pelajar dalam periode waktu tertentu.
Data juga disaring untuk tujuan klasifikasi fitur data, yang digunakan untuk mendukung pengembangan model prediksi. Klasifikasi sangat membantu mempercepat pengembangan model prediksi.
Tujuan dari metode ini adalah untuk merangkum dan menyajikan informasi dari data pendidikan dalam bentuk yang bermanfaat, interaktif dan menarik secara visual untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam lingkungan pendidikan. Secara spesifik, metode ini memiliki manfaat bagi pengajar dalam memahami informasi penggunaan sistem belajar dan efektivitas sistem dalam kegiatan pembelajaran. Penerapan utama penyulingan data untuk penilaian manusia mencakup identifikasi pola pembelajaran siswa, perilaku, peluang kolaborasi, dan pelabelan data untuk digunakan oleh model prediksi.
Aplikasi

Cristobal Romero dan Sebastian Ventura mendaftarkan aplikasi dari penambangan data pendidikan. Dalam taksonominya, bidang penerapan EDM adalah:
Analisis dan visualisasi data
Menyediakan umpan balik untuk instruktur pengajar
Rekomendasi untuk pelajar
Prediksi kinerja pelajar
Pemodelan data pelajar
Deteksi dini perilaku pelajar yang tidak diinginkan
Pengelompokkan pelajar
Analisis jaringan sosial
Mengembangkan peta konsep (concept maps)
Membangun perangkat pelajaran – EDM dapat diterapkan pada sistem manajemen kursus seperti Moodle yang bersifat sumber-terbuka. Moodle berisi data penggunaan yang mencakup berbagai aktivitas pengguna seperti hasil tes, jumlah pembacaan yang diselesaikan dan partisipasi dalam forum diskusi. Alat penambangan data pendidikan dapat digunakan untuk menyesuaikan aktivitas pembelajaran tiap pengguna dan dapat disesuaikan dengan kecepatan siswa menyelesaikan kursus. Hal ini khususnya bermanfaat untuk pembelajaran daring dengan berbagai tingkat kompetensi.
Perencanaan dan penjadwalan
Penelitian baru mengenai lingkungan pembelajaran seluler menunjukkan bahwa penambangan data pendidikan dapat bermanfaat secara lebih luas. Penambangan data pendidikan dapat digunakan untuk membantu menyediakan konten yang telah dipersonalisasi untuk kebutuhan pengguna seluler, meskipun terdapat perbedaan mutlak dalam pengelolaan konten dalam perangkat seluler dan komputer pribadi standar serta peramban web .
Pemanfaatan penambangan data pendidikan yang baru akan berfokus dalam memungkinkan pengguna dengan kemampuan non-teknis menggunakan dan terlibat dalam pengembangan teknik, metode, dan aktivitas penambangan data, menjadikan pengumpulan dan pemrosesan data lebih mudah diakses oleh semua pengguna. Contohnya termasuk alat statistik dan visualisasi yang menganalisis jaringan sosial dan pengaruhnya terhadap hasil pembelajaran dan produktivitas.
Kursus

Pada bulan Oktober 2013, situs pembelajaran daring Coursera menawarkan kursus daring terbuka mengenai "Big Data dalam Pendidikan" dengan topik mengajarkan bagaimana dan kapan menggunakan metode utama untuk penambangan data pendidikan.  Kursus ini kemudian dipindahkan ke platform edX pada musim panas tahun 2015, dan terus dijalankan di platform edX sejak saat itu. Kursus tersebut telah diarsipkan dan sekarang tersedia daring.
Teachers College, Universitas Columbia menawarkan jenjang pendidikan magister sains (MS) dalam bidang kajian Analisis Pembelajaran.
Tempat-tempat publikasi

Sejumlah besar hasil kajian mengenai penambangan data pendidikan diterbitkan pada the International Conference on Educational Data Mining, yang diselenggarakan oleh the International Educational Data Mining Society.
1st International Conference on Educational Data Mining (2008) – Montreal, Kanada
2nd International Conference on Educational Data Mining (2009) – Cordoba, Spanyol
3rd International Conference on Educational Data Mining (2010) – Pittsburgh, PA, Amerika Serikat
4th International Conference on Educational Data Mining (2011) – Eindhoven, Negeri Belanda
5th International Conference on Educational Data Mining (2012) – Chania, Yunani
6th International Conference on Educational Data Mining (2013) – Memphis, TN, Amerika Serikat
7th International Conference on Educational Data Mining (2014) – London, Inggris Raya
8th International Conference on Educational Data Mining] (2015) – Madrid, Spanyol
9th International Conference on Educational Data Mining] (2016) – Raleigh, NC, Amerika Serikat
10th International Conference on Educational Data Mining] (2017) – Wuhan, China
11th International Conference on Educational Data Mining] (2018) – Buffalo, NY, Amerika Serikat
12th International Conference on Educational Data Mining] (2019) – Montréal, QC, Kanada
13th International Conference on Educational Data Mining] (2020) – Daring
14th International Conference on Educational Data Mining (2021) – Paris, Perancis
Makalah-makalah dengan topik penambangan data pendidikan juga dipublikasikan di the Journal of Educational Data Mining (JEDM).
Terdapat ragam makalah mengenai penambangan data pendidikan yang rutin diterbitkan dalam konferensi terkait, seperti Artificial Intelligence and Education, Intelligent Tutoring Systems, dan User Modeling, Adaptation, and Personalization .
Pada tahun 2011, penerbit Chapman & Hall / CRC Press, Taylor dan Francis Group menerbitkan Buku Pegangan Penambangan Data Pendidikan (the Handbook of Educational Data Mining) untuk pertama kali. Referensi ini diperuntukkan bagi mereka yang tertarik untuk berpartisipasi dalam komunitas penambangan data pendidikan.
Kontes-kontes

Pada tahun 2010, kejuaraan KDD Cup yang diselenggarakan oleh Association for Computing Machinery (ACM) menggunakan data dari lingkungan pendidikan. Set data disediakan oleh DataShop, dan terdiri dari lebih dari 1.000.000 tupel data dari pelajar yang menggunakan aplikasi tutor kognitif. Enam ratus tim bersaing untuk mendapatkan hadiah uang lebih dari US$8.000 (berasal dari hibah Facebook). Tugas para kontestan adalah merancang suatu algoritma yang, setelah belajar dari data yang disediakan, akan membuat prediksi paling akurat dari data baru. Para pemenang mengirimkan algoritma yang memanfaatkan pembuatan fitur (suatu bentuk pembelajaran representasi), random forest, dan jaringan Bayesian .
Biaya dan tantangan

Seiring dengan kemajuan teknologi, terdapat beban biaya dan tantangan dalam melakukan aktivitas penambangan data pendidikan. Tantangan ini termasuk biaya untuk penyimpanan data log dan biaya perekrutan staf yang berdedikasi untuk mengelola sistem. Selain itu, dalam beberapa kasus, sistem data mungkin tidak selalu terintegrasi dengan mulus antara satu sama lain meskipun telah didukung dengan perangkat statistik dan visualisasi lain. Hal ini membuat upaya menyediakan satu versi data yang sederhana menjadi sulit. Selain itu, memilih data mana yang akan ditambang dan dianalisis juga merupakan suatu tantangan tersendiri,  sehingga membuat fase awal penambangan memakan waktu dan tenaga yang besar. Dari awal hingga akhir, strategi dan implementasi penambangan data pendidikan mengharuskan seseorang untuk menjunjung privasi dan etika bagi seluruh pemangku kepentingan yang terlibat.
Kritik

Generalisasi – Kajian penambangan data pendidikan bersifat spesifik pada lingkungan pendidikan tertentu dan waktu di mana penelitian tersebut dilakukan, dan oleh karena itu, tidak dapat selalu digeneralisasikan ke institusi maupun lingkungan pembelajaran lain. Penelitian juga menunjukkan bahwa bidang penambangan data pendidikan lebih dijajaki di negara-negara dan budaya Barat. Hal ini membuat negara dan budaya lain mungkin tidak terwakili dalam penelitian dan temuan kajian. Pengembangan model masa depan harus mempertimbangkan penerapan dalam berbagai konteks.
Privasi – Privasi individu terus menjadi perhatian dalam penerapan perangkat penambangan data pendidikan. Dengan adanya perangkat yang terbuka, mudah diakses, dan mudah digunakan di pasaran, para pelajar dan keluarga mereka mungkin menghadapi risiko akibat informasi yang diberikan siswa ke sistem pembelajaran, dengan harapan menerima umpan balik yang bermanfaat bagi kinerja mereka di masa depan. Ketika pengguna semakin memiliki pemahaman mengenai hal privasi daring, administrator perangkat penambangan data pendidikan harus bersikap proaktif dalam melindungi privasi penggunanya dan transparan tentang bagaimana dan dengan siapa informasi tersebut akan digunakan dan dibagikan. Pengembangan perangkat penambang data pendidikan harus mempertimbangkan perlindungan privasi individu sambil tetap memajukan penelitian di bidang ini.
Plagiarisme – Deteksi plagiarisme merupakan tantangan berkelanjutan bagi para pendidik dan pengajar baik luring maupun daring. Namun, karena kompleksitas yang terkait dengan pendeteksian dan pencegahan plagiarisme digital pada khususnya, alat penambangan data pendidikan saat ini tidak cukup canggih untuk mengatasi masalah ini secara akurat. Oleh karena itu, pengembangan kemampuan prediktif dalam isu-isu terkait plagiarisme harus menjadi fokus penelitian di masa depan.
Adopsi – Tidak diketahui seberapa luas adopsi aktivitas penambangan data pendidikan dan sejauh mana ragam institusi telah menerapkannya atau mempertimbangkan penerapan strategi penambangan data pendidikan. Oleh karena itu, tidak jelas apakah ada hambatan yang menghalangi pengguna untuk mengadopsi proses penambangan data pendidikan di lingkungan pendidikan mereka.
Lake Sebu, Cotabato Selatan

| Lake Sebu |
| --- | --- |
Munisipalitas
Danau Sebu yang juga menjadi nama munisipalitas
Peta lokasi Lake Sebu dalam Kota Batu Selatan
Negara: Filipina
Region: SOCCSKSARGEN (Region XII)
Provinsi: Kota Batu Selatan
Distrik: Distrik ke-2 Cotabato Selatan
Barangay: 19
Pemerintahan
 • Wali kota: Antonio Fungan
Luas
 • Total: 702,00 km2 (27,100 sq mi)
Populasi (2010)
 • Total: 76.170
 • Kepadatan: 0,0.011/km2 (0,0.028/sq mi)
Zona waktu: UTC+8 (PST)
Kode pos: 9512
Kode area telepon: 83
Kelas penghasilan: Ke-1
Lake Sebu adalah munisipalitas yang terletak di provinsi Cotabato Selatan, Filipina. Berdasarkan sensus tahun 2010, munisipilitas ini memiliki populasi sebanyak 76.170 jiwa.
Sejarah

Lake Sebu resmi dibentuk sebagai munisipalitas di provinsi Cotabato Selatan pada 11 November 1982 melalui Batas Pambansa Bilang 249, tetapi baru diresmikan melalui plebisit pada 15 Oktober 1983. Munisipalitas ini merupakan hasil pemekaran dari sebagian barangay di T'Boli dan Surallah.
Pembagian wilayah

Secara administratif Lake Sebu terbagi menjadi 19 barangay, yaitu:
Bacdulong
Denlag
Halilan
Hanoon
Klubi
Lake Lahit
Lamcade
Lamdalag
Lamfugon
Lamlahak
Lower Maculan
Luhib
Ned
Siluton
Talisay
Takunel
Upper Maculan
Tasiman
Pranala luar

Kode Geografis Standar Filipina Diarsipkan 2012-04-13 di Wayback Machine.
Informasi Sensus Filipina Diarsipkan 2013-10-04 di Wayback Machine.
Sistem Manajemen Kinerja Pemerintah Lokal Diarsipkan 2016-03-04 di Wayback Machine.
| l b  Provinsi Cotabato Selatan |
| --- | --- |
Munisipalitas: Banga • Lake Sebu • Norala • Polomolok • Santo Niño • Surallah • T'boli • Tampakan • Tantangan • Tupi
Kota komponen: Koronadal
Kota sangat urban: General Santos (Secara administratif independen dari provinsi, namun oleh National Statistics Office dimasukkan ke Cotabato Selatan)
Mercusuar

Mercusuar di Fårö
Mercusuar di ujung dunia di Ushuaia, Argentina
Mercusuar, menara api, menara suar, atau menara angin adalah sebuah bangunan menara dengan sumber cahaya di puncaknya untuk membantu navigasi kapal laut. Sumber cahaya yang digunakan beragam mulai dari lampu sampai lensa dan (pada zaman dahulu) api.
Karena saat ini navigasi kapal laut telah berkembang pesat dengan bantuan GPS, jumlah mercusuar di dunia telah merosot menjadi kurang dari 1.500 buah. Mercusuar biasanya digunakan untuk menandai daerah-daerah yang berbahaya, misalnya karang dan daerah laut yang dangkal.
Salah satu mercusuar yang paling terkenal di dunia adalah Pharos di Alexandria, yang merupakan salah satu dari Tujuh Keajaiban Dunia.
Sejarah > Era Modern

Seringkali di lokasi yang terpencil dan sulit untuk mendapatkan akses, mercusuar modern bekerja jauh lebih fungsional namun juga tidak terlalu artistic dan indah, karena biasanya mereka menggunakan baterai surya yang dapat diisi ulang dan memiliki sebuah lampu sorot tunggal yang tidak dapat berubah tempat yang berdiri di kerangka baja menara mercusuar.
Mercusuar terakhir yang masih menggunakan petugas manusia dibangun di Amerika Serikat, yaitu Charleston Light pada tahun 1962. Menyerupai menara kontrol lalu-lintas udara, menara ini memiliki bentuk segitiga modern, dengan paduan lapisan aluminium, penyejuk udara, dan lift.
Lihat pula

Alur pelayaran
Navigasi
Galeri

Mercusuar Oinake di perbatasan Indonesia dan Papua Nugini
Mercusuar di pelabuhan Tanjung Emas, Semarang
Prangko Mercusuar Semarang
Prangko Mercusuar Cikoneng
Mercusuar Bukit Watangan di Puger, Jember.
Mercusuar di Jakarta, sekitar abad ke-19 s.d 20.
Pranala luar

Wikimedia Commons memiliki media mengenai Mercusuar.
The Lighthouse Directory Diarsipkan 2013-11-09 di Wayback Machine. Research tool with details of over 9000 lighthouses and navigation lights around the world with photos and links.
Lighthouse Explorer Website Diarsipkan 2007-03-04 di Wayback Machine. The Lighthouse Explorer Database, with over 7500 lighthouses listed in searchable format, with information, photos, maps and other information
The WWW Virtual Library: The World's Lighthouses, Lightships & Lifesaving Stations Diarsipkan 2019-10-24 di Wayback Machine. Links to a variety of lighthouse related resources on the web
Guide to Lighthouses A growing gallery of Lighthouses images and history
Lighthouses and beacons on Planete-TP
Volume 7, US Coast Guard Lightlist Diarsipkan 2009-06-24 di Wayback Machine. in PDF Format.
Gambar panorama 360 derajat dan gambar VR Mercusuar Jepang
Chairul Basri

| Chairul Basri |
| --- | --- |
 
Sekretaris Jenderal Departemen Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Masa jabatan 25 Juli 1966 – 26 Mei 1979
Presiden: Soeharto
Menteri: Awaloedin Djamin Mursalin Daeng Mamangung Mohammad Sadli Subroto Harun Al Rasyid Zain
Pendahulu jabatan baruPengganti Urip Widodo
 
Informasi pribadi
Lahir: (1921-08-07)7 Agustus 1921 Rao, Sumatera Barat, Hindia Belanda
Suami/istri: Idayatien
Anak: 6
Kerabat: Asrul Sani (adik) Chatib Basri (anak)
Karier militer
Pihak:  Indonesia
Masa dinas: 1945–1979
Pangkat:  Mayor Jenderal TNI
NRP: 13651
Satuan:  TNI Angkatan Darat
Komando: Infanteri


Sunting kotak info • L • B
 
Mayor Jenderal TNI (Purn.) Chairul Basri (lahir 7 Agustus 1921
) merupakan seorang perwira tinggi dan birokrat dari Indonesia. Ia menjabat sebagai Sekretaris Jenderal Departemen Tenaga Kerja dari tahun 1966 hingga 1979.
Ia merupakan ayah dari Chatib Basri.
Pendidikan

Meer Uitgebreid Lager Onderwijs B
Algemeene Middelbare School B
Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia (tidak selesai)
Advanced Intelligence Course, Poona, India
Kursus Reguler Lembaga Ketahanan Nasional (20 Mei 1965 – 12 Desember 1965)
Kursus Singkat Sekolah Staf dan Komando Angkatan Darat (1969)
Karier militer

Anggota Tentara Keamanan Rakyat Jakarta (1945)
Perwira Intelijen Hubungan Luar Negeri
Pembantu Menteri Perburuhan (1960 – 1966)
Sekretaris Jenderal Departemen Tenaga Kerja (25 Juli 1966 – 1973)
Sekretaris Jenderal Departemen Tenaga Kerja, Transmigrasi, dan Koperasi (1973 – 1978)
Sekretaris Jenderal Departemen Tenaga Kerja dan Transmigrasi (1978 – 26 Mei 1979)