Tag Archives: statistika

16Jul/20

KeRis Data Science : Webinar Series #1 Machine Learning dengan R berbasis Web-GUI

Kelompok Riset Data Science Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Jember selenggarakan Webinar R Computation Series dengan tema Doing machine learning with R easier (15/7). Prof. Drs. I Made Tirta, M.Sc. Ph.D., Guru Besar Statistika Jurusan Matematika sebagai narasumber menyampaikan materi dengan judul Machine Learning dengan R berbasis Web-GUI. “Machine learning dengan R makin mudah dengan memanfaatkan Virtual Statistics Laboratory yang ada di Laboratorium Statistika Jurusan Matematika. Pengguna bisa menentukan tujuan analisis, pemilihan variabel model hingga jenis fitur plotnya” jelas Prof. Made dihadapan peserta webinar. Webinar Series #1 diikuti mahasiswa sarjana dan magister matematika FMIPA UNEJ, tenaga pendidik di lingkungan Universitas Jember, pemerhati statistika dari beberapa perguruan tinggi di Indonesia diantaranya Universitas Brawijaya, Universitas Diponegoro Semarang, Universitas Negeri Semarang, Universitas Sebelas Maret Surakarta, IAIN Purwokerto, Universitas Manchung Malang, IKIP Saraswati Tabanan Bali dan Universitas Riau Kepulauan. Continue reading

14Oct/19

Dr.rer.pol. Dedy Dwi Prastyo dari ITS Surabaya: Prediksi dan Forecasting dengan Machine Learning

“Machine learning adalah suatu ilmu yang mempelajari tentang metode dan model statistik yang digunakan oleh komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa perintah yang jelas, demikian arti secara definisinya. Machine learning bergantung pada model dan kesimpulan. Metode machine learning akan menghasilkan suatu model matematika yang didasarkan pada data” ungkap Dr.rer.pol. Dedy Dwi Prasyto dari Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data (FMKS), Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya pada acara Forum Group Discussion (FGD) “Pendekatan Machine Learning dalam Prediksi dan Forecasting” di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Jember (14/10). “Machine Learning juga layaknya suatu mesin akan tetapi berperilaku seperti layaknya manusia yang memiliki otak, bisa melakukan prediksi dan peramalan dengan menggunakan data atau perilaku yang lalu. Setelah dipahami perilaku akan dibuat metodologi dengan memanfaatkan sistem komputer dan database” lanjutnya. Acara yang diselenggarakan oleh Data Science Research Group Jurusan Matematika FMIPA diikuti oleh mahasiswa dan dosen yang menekuni bidang ilmu statistika dan komputasi. Continue reading

01Apr/19

Dr. Suhartono ITS Surabaya, Peramalan dengan Statistical Machine Learning

Machine Learning pada dasarnya sama dengan metode statistika klasik, hanya trend-nya saat ini digunakan istilah tersebut. Sedangkan fuzzy adalah ilmu yang yang berusaha menjebatani beberapa kasus nyata yang bersifat ambigu dan tidak dapat di nyatakan ke dalam model matematika klasik” jelas Dr. Suhartono Ketua Departemen Statistika ITS Surabaya dalam memaparkan mengenai pemanfaatan machine learning dan fuzzy untuk peramalan atau forecasting. Kuliah tamu yang berlangsung di Gedung Matematika FMIPA (29/3) diselenggarakan oleh Quantitative Ecology and Environmental Statistics Research Group (QUEST). Kegiatan ini juga dilaksanakan dalam rangka mendukung riset yakni Pengembangan Model Jaringan Saraf Tiruan pada Statistical Downscalling untuk Data Extrem Rendah bagi Prediksi Bencana Kekeringan oleh Keris Data Science yang merupakan penelitian DRPM Riset Dasar tahun 2019-2020 dengan diketuai Dr. Alfian Futuhul Hadi dengan Dian Anggraeni, M.Si dan Abduh Riski, M.Si sebagai anggotanya. Continue reading

10Sep/18

Mahardika, Ph.D. dari NTU Singapore : Deep Learning untuk Jaringan Saraf Tiruan

“Perkembangan kecerdasan buatan atau biasa dikenal sebagai Artificial Intelegence menjadi isu terhangat yang terus dibicarakan pada akhir ini, pun tak terlepas pula dari pembicaraan tentang Machine Learning” papar Mahardika Pratama, Ph.D. Professor (Assistant) dari Nanyang Technological University Singapore di awal Kuliah Tamu dan Diskusi Terbatas Modern Statistical Data Mining “Autonomous Deep Learning: Learning from Data Streams” di Ruang Multimedia Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Jember (Sabtu-Minggu, 8-9 September 2018). Dan Machine Learning sering menerapkan algoritma kecerdasan buatan atau umumnya disebut Neural Network atau jaringan saraf tiruan. “Permasalahan yang dihadapi ketika menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan adalah pada tingkat akurasi, setting parameter, dan pre-processing data sehingga kemudian muncul konsep Deep Learning” lanjutnya. Alumnus ITS Surabaya tahun 2010 itu juga menjelaskan dalam Deep Learning , pre-processing data menjadi satu kesatuan dengan arsitektur jaringan saraf, sesuai namanya “deep”, layer yang digunakan sangat banyak sehingga membutuhkan akurasi yang semakin tinggi. Continue reading