STUDIUM GENERALE, 3 MEI 2025

Program Studi Sains Data Fakultas Sains (FS) ITERA telah menyelenggarakan kegiatan rutin Studium Generale ke-22 Semester Genap Tahun Akademik 2024/2025 dengan tema “Echoes of Insight: Becoming a Data Scientist Who Commands Attention.” Kegiatan ini dilaksanakan pada Sabtu, 3 Mei 2025, dengan narasumber Bapak Adhi Rahmadian, M.Si., seorang Data Scientist, Dosen, sekaligus petani hortikultura.

Pada pembukaan kegiatan, Kaprodi Sains Data, Bapak Tirta Setiawan, S.Pd., M.Si., memberikan sambutan bahwa Studium Generale bertujuan memberikan wawasan tambahan di luar materi perkuliahan, serta meningkatkan soft skill mahasiswa melalui pengalaman langsung dari para praktisi. Dengan tema yang diangkat, diharapkan mahasiswa mendapatkan wawasan mengenai bagaimana menjadi Data Scientist yang mampu menarik perhatian dan memberikan dampak.

Kegiatan ini dibuka secara simbolis oleh Kaprodi, dilanjutkan dengan pemaparan materi oleh narasumber, serta dimoderatori oleh Ibu Ira Safitri, M.Si., MSc., selaku dosen Sains Data.

Materi Studium Generale

Narasumber memaparkan materi “Echoes of Insight: Becoming a Data Scientist Who Commands Attention.” Tema ini diangkat karena banyak praktisi Data Science yang bagus secara teknis, namun tidak mampu menyampaikan temuannya secara berdampak. Narasumber juga mengutip kalimat Albert Einstein: “If you can’t explain it simply, you don’t understand it well enough.”

Berikut empat poin utama materi narasumber:

1. The Missing Link
   Aspek non-teknis menjadi penting saat akurasi tidak cukup. Penyebab gagalnya implementasi model Data Science di antaranya:
   • Pengambil keputusan tidak memahami model.
   • Tim teknis gagal menerjemahkan model menjadi nilai bisnis.
   • Kurangnya perhatian terhadap kepentingan pemangku kepentingan.
     Data VentureBeat 2019 menyatakan bahwa 87% proyek Data Science tidak berlanjut ke tahap produksi. Ini menunjukkan bahwa akurasi bukan segalanya, tetapi dampak dan komunikasi juga penting.
2. The Complete Data Scientist
   Narasumber menyampaikan bahwa seorang Data Scientist yang lengkap memiliki empat hal:
   • Technical skills.
   • Communication skills.
   • Domain knowledge.
   • Influence skills.
3. Storytelling with Data
   Otak manusia memahami cerita lebih cepat dibandingkan angka. Dengan visualisasi, otak merespons 60.000 kali lebih cepat dibanding teks. Narasumber mencontohkan Florence Nightingale yang menyampaikan pesan dengan visualisasi “diagram mawar” dan berdampak besar terhadap reformasi sanitasi. Lima elemen penting dalam storytelling:
   • Konteks (mengapa penting),
   • Karakter (siapa yang terdampak),
   • Konflik (apa masalahnya),
   • Perjalanan (bagaimana menemukannya),
   • Resolusi (apa yang harus dilakukan).
     Salah satu studi kasus adalah penurunan drastis pelanggan baru bulan pertama karena ada hambatan saat proses onboarding.
4. Negotiation & Influence Skills
   Analogi gunung es menunjukkan bahwa analisis hanyalah permukaan dari tantangan organisasi. Di bawah permukaan ada:
   • Keterbatasan sumber daya,
   • Perspektif pemangku kepentingan,
   • Ketidakselarasan rekomendasi dengan kondisi organisasi.
   Dalam sesi “Building Your Influence,” narasumber menyampaikan bahwa seorang analis perlu berkembang menjadi penasihat strategis. Caranya:
   • Berkomunikasi secara konsisten.
   • Membangun personal branding.
   • Menepati komitmen.
   • Menyusun portofolio yang kuat.

Mahasiswa Sains Data sangat antusias dan aktif selama kegiatan berlangsung. Banyak pertanyaan diajukan kepada narasumber, yang menunjukkan ketertarikan peserta terhadap topik yang dibawakan.

Program Studi Sains Data, Fakultas Sains (FS), Institut Teknologi Sumatera (ITERA) telah sukses menyelenggarakan Diskusi Kelompok Terumpun atau Focus Group Discussion Kurikulum pada hari Sabtu, 26 Oktober 2024. FGD Kurikulum ini menghadirkan beberapa narasumber dari berbagai stakeholder seperti BPS Provinsi Lampung, GMP, BMKG, dan Telkom. FGD Kurikulum ini dibuka oleh Bapak Tirta Setiawan, S.Pd., M.Si. selaku Kepala Program Studi Sains Data. “Dalam penyusunan kurikulum kita perlu merancang detail terkait dengan kebutuhan dari dunia kerja atau perusahaan yang Bapak/Ibu pimpin. Kami sudah memiliki banyak inputan dari mahasiswa yang magang dan berkegiatan di beberapa instansi dan masukannya juga cukup banyak terkait dengan kurikulum dan bahkan sangat spesifik di beberapa kompetensi di berbagai mata kuliah. Oleh karena itu di kesempatan ini saya sebagai Koordinator prodi mewakili bagian kurikulum di program studi Sains Data meminta banyak sekali inputan terkait dengan kebutuhan dari setiap kompetensi dari perusahaan yang Bapak Ibu pimpin”. Setelah menyambut narasumber yang hadir pada acara ini, selanjutnya Bapak Tirta Setiawan, S.Pd., M.Si. menjelaskan terkait tentang program studi sains data di ITERA termasuk student body, minat dan penjelasan tentang sains data. Setelah menjelaskan terkait program studi sains data, dilanjutkan penjelasan tentang kurikulum di program studi sains. Kurikulum disusun mulai dari fundamental seperti matematika, statistik, hingga mata kuliah teknis lanjutan yang terkait dengan analisis data spasial, bioinformatika, pemodelan data, dan teknologi basis data. Terdapat mata kuliah pilihan mulai dari semester 5-8 dengan fokus pada data engineering, domain development, dan keterampilan soft skill. Mulai dari Profil Lulusan, Capaian Pembelajaarn Lulusan, hingga Bahan Kajian untuk tiap Mata kuliah dijelaskan dalam acara FGD Kurikulum ini.

Dalam kesempatan ini, beberapa narasumber memberikan pesan dan masukan antara lain dari perwakilan BPS, Ibu Nurika Damayanti, S.ST., M.Stat. menyampaikan bahwa mahasiswa yang menjalani MBKM dan Kerja Praktik (KP) sudah mampu menyelesaikan proyek dengan baik, terutama dalam hal analisis data. Mahasiswa dapat mengolah data dengan tools seperti Python dan R, yang lebih up-to-date dibandingkan software sederhana seperti SPSS yang biasa kami gunakan. Ini juga memberi BPS wawasan baru tentang metode analisis data terkini. Namun, ada catatan terkait CPL (Capaian Pembelajaran Lulusan) ke-8 disignifikankan, bagaimana mahasiswa berkomunikasi. Secara keilmuan mahasiswa memang mampu, namun bagaimana cara berkomunikasinya itu masih kurang, sehingga BPS merasa kurangnya kemampuan membuka komunikasi efektif ini menjadi PR bersama agar mereka dapat berkomunikasi dengan lebih baik di dunia kerja. BPS juga melihat adanya perbedaan gaya komunikasi antara generasi mereka dan generasi milenial ke atas. Hal ini memunculkan tantangan komunikasi lintas generasi yang perlu diatasi.
Sedangkan dari GMP bidang Perkebunan, Bapak Saefudin menyampaikan bahwa adanya ekspektasi untuk fresh graduate yang masuk ke middle management, karena melibatkan
interaksi dengan top management. Mereka perlu lebih terbiasa menyampaikan laporan dalam bentuk executive summary, bukan laporan rinci, kemampuan tersebut masih perlu ditingkatkan. Beberapa kemampuan yang harus ditingkatkan lagi, yaitu: Leadership, Akuntabilitas, dan Inisiatif. Lulusan prodi Sains Data diharapkan mampu menghadapi tantangan dengan keberanian, khususnya penting bagi generasi Gen Z yang cenderung memilih zona nyaman. Bertanggung jawab penuh atas hasil kerja, baik secara individu maupun tim. Proaktif dalam meningkatkan performa dan hasil kerja sesuai kebutuhan lapangan. Salah stu contohnya mampu menghasilkan laporan eksekutif summary yang ringkas untuk top management.

Selain itu dari perwakilan Telkom, Bapak Ir. Agus Laksono, MM. menyampaikan kebutuhan terhadap Data Scientist. Telkom diharapkan dapat merekrut lebih banyak data scientist untuk mendukung proyek di bidang robotik, analitik, dan sensor. Pentingnya profesi baru seperti learning engineer dan data scientist. Terdapat perubahan dalam industri di mana beberapa pekerjaan hilang, tetapi juga banyak pekerjaan baru yang muncul. Ada permintaan tinggi untuk posisi seperti data scientist, sales development, representative, success manager, dan tech engineer, dengan kebutuhan mencapai ribuan orang. Begitupun untuk struktur jabatan dari level junior hingga VP, termasuk posisi seperti data analyst dan data engineer. Selain itu, Lulusan, terutama yang baru lulus, sering kali belum memiliki kemandirian yang cukup dan kurang siap dalam hal keterampilan teknis yang diperlukan. Kemandirian sangat penting, terutama bagi posisi junior hingga senior. Lulusan diharapkan dapat berinisiatif dan tidak hanya menunggu instruksi. Tidak hanya itu, Mahasiswa umumnya memiliki keterampilan teknis yang kuat, tetapi soft skills mereka, seperti inisiatif dan kreativitas, sering kali kurang berkembang. Beberapa mahasiswa yang proaktif selama magang menunjukkan kemampuan inovatif dan inisiatif yang signifikan. Alat dan teknologi baru, seperti machine learning dan data engineering, sangat diperlukan di industri. Mahasiswa yang telah terpapar dengan alat tersebut menunjukkan peningkatan kecepatan dan efisiensi dalam menyelesaikan tugas.

Selanjutnya perwakilan dari BMKG, Bapak Febri Sugiansyah, M.Si. menyampaikan pendapat tentang ekspektasi terhadap lulusan program studi sains data, dan terkait kesesuain kurikulum di dunia industry khususnya BMKG, yaitu: Mahasiswa diharapkan terus meningkatkan pembelajaran dan memperbarui pengetahuan mereka untuk mengikuti kemajuan teknologi. Keterampilan seperti kolaborasi, komunikasi, dan kepemimpinan diharapkan sudah ada pada mahasiswa. BMKG tidak mengalami kesulitan dalam hal konsultasi harian antara mahasiswa dan pegawai, yang mendukung pembelajaran. Mahasiswa yang menjalani magang di BMKG telah menunjukkan kinerja yang baik dalam problem solving dan adaptasi terhadap lingkungan
kerja. Program studi sains data juga diharapkan memiliki kesesuaian antara bahan kajian dan mata kuliah yang diajarkan dengan kebutuhan keterampilan yang dibutuhkan di BMKG, terutama dalam analisis data.

Selamat kepada peserta yang sudah lolos seleksi. Berikut daftar dan posisi yang telah lulus dan masuk ke tahap training.

Nama	Posisi
Rizki Adrian Bennovry	Fotografer
Silvia Azahrani	Editor Website
Khoirul Amar Sidik	Infografis Desainer
Khusnun Nisa	Infografis Desainer
Andrian Agustinus Lumban Gaol	Infografis Desainer
Christian Arvianus Nathanael Biran	Infografis Desainer
Sella Dianka Fitri	Copy Writer
Kharisma Gumilang	Copy Writer
Shula Talitha Ardhya Putri	Copy Writer
Putri Intan Kirani	Copy Writer
Putri Olivia Nuraeni	Copy Writer
Nabilah Andika Fitriati	Media Content Creator
Silvia Azahrani	Media Content Creator
Elisabeth Claudia Simanjuntak	Media Content Creator
Ratu Keisha Jasmine Deanova	Media Content Creator
Presilia	Media Content Creator
Wahyudianto	Media Content Creator

Tahap Training akan dimulai 24 Juli 2023. Selamat Bergabung di Humas Program Studi Sains Data!

Dengan perkembangan teknologi yang semakin berkembang pesat, membuka peluang bagi seorang Data Science untuk bekerja di berbagai bidang, salah satunya pada  bidang Fintech. Guna meningkatkan pemahaman mahasiswa mengenai karir seorang Data Science di bidang Fintech, bersamaan dengan peluang tersebut prodi Sains Data bersama himpunan mahasiswa sains data (HMSD) mengadakan Studium Generale ke-8 dengan tema Data Science in Fintech Industry pada Sabtu, 26 Juni 2023 dengan menghadirkan narasumber Founder & CEO PT. AMA Salam Indonesia yaitu Bapak Agus Hermawan, S.Si., M.Si.

Koordinator Program Studi Sains Data ITERA, Tirta Setiawan,S.Pd.,M.Si  dalam sambutannya menyampaikan terima kasih kepada narasumber Agus Hermawan, S.Si., M.Si. yang telah bersedia hadir menjadi narasumber  Studium Generale  ke-8  prodi Sains Data, serta para civitas akademika ITERA yang telah menyempatkan waktunya untuk hadir di Studium Generale. Tema pada Studium Generale ke-8  merupakan tema baru  yang pertama kali diadakan oleh prodi Sanis  Data. Dengan diadakannya Studium Generale ke- 8 diharapkan para peserta dapat mengambil info sebanyak banyaknya dari narasumber mengenai Sains Data dalam bidang Fintech.

Dalam penuturannya, Agus Hermawan, S.Si., M.Si. yang merupakan seorang Founder & CEO menyampaikan bahwa Fintech merupakan perusahaan yang berfokus pada deliver sebuah layanan keuangan kepada konsumen. Bidang Fintech sendiri sudah diregulasi oleh Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) dan Bank Indonesia ( BI ). Berdasarkan hasil survei yang dilakukan Boston Consulting Group ( BCG ) tahun 2021 dijelaskan bahwa layanan keuangan bidang Fintech ( digital ) lebih baik jika dibandingkan dengan transaksi tradisional. Pada bidang Fintech diperlukan pengetahuan cloud computing, mobile services serta IoT yang  baik.

Ditekankan kembali, sebagai seorang Data Scientist ( DS ) harus memiliki skill dan pengetahuan dalam bidang bisnis, matematika statistika dan ilmu komputer. Selain itu, seorang DS harus paham mengenai package, tools, dan library yang akan digunakan untuk memecahkan masalah dari sebuah dataset. Diera serba teknologi AI (Artificial intelligence) sudah banyak berkembang saat ini bahkan dalam berbagai aspek salah satunya pada bidang Fintech. Salah satu pendorong pertumbuhan Fintech adalah AI, dimana AI dapat membantu cost efficiency dan decision intelligence. AI sangat dibutuhkan dalam dunia Fintech, karena dengan adanya AI dapat membantu pekerjaan seorang DS dalam hal training sebuah dataset.. Berdasarkan pengalaman pemateri, bidang Data Science sendiri banyak melakukan pekerjaan  preparing dan cleansing data karena terkadang sumber data yag didapatkan belum terstruktur dengan baik.

Dalam Studium Generale yang dimoderatori  oleh Vidia M.Sc. juga dibahas bahwa suatu pengetahuan tidak bisa hanya berpatokan pada suatu keilmuan, yang artinya sebagai seorang Data Science kita harus terus menambah ilmu ataupun skill secara terus menerus karena sebagai seorang Data Scientist kita harus selalu up to date terhadap perkembangan teknologi yang ada. 

Berikut nama-nama yang sudah lolos seleksi berkas :

Nama	NIM
Elisabeth Claudia Simanjuntak	122450123
Presilia	122450081
Farahanum Afifah Ardiansyah	122450056
Nabilah Andika Fitriati	121450139
Anita Rahma Pramoda Cahyani	121450154
Shula Talitha Ardhya Putri	121450087
Wahyudiyanto	121450040
Nabila Zakiyah Zahra	122450139
Muhammad Farhan	121450044
Nabila Azhari	121450029
Khoirul Amar Sidik	121450012
Khusnun Nisa	122450078
ANDRIAN AGUSTINUS LUMBAN GAOL	121450090
Christian Arvianus Nathanael Biran	121450112
Rizki Adrian Bennovry	121450073
Putri Intan Kirani	121450055
Sella Dianka Fitri	121450043
Silvia Azahrani	121450070
Halilah Roja Nasywa	121450046
Ratu Keisha Jasmine Deanova	122450106
Kharisma Gumilang	121450142
Putri Olivia Nuraeni	121450009

Proses seleksi selanjutnya adalah tahap interview pada tanggal 6 Juli 2023. Link Interview . Peserta yang diterima akan di umumkan sehari setelah tahap interview selesai.

Demikian pengumuman humas program studi sains data 2023.

Salam,
Tim Humas Program Studi Sains Data

Dalam era teknologi canggih yang terus berkembang, machine learning telah menjadi kekuatan pendorong yang luar biasa. Dengan kemampuan komputasi yang tinggi dan ketersediaan data yang melimpah, machine learning mampu menghadirkan transformasi yang luar biasa di berbagai bidang. Salah satu bidang tersebut adalah pengembangan model machine learning pada penilaian daur hidup(Life Cycle Assesment- LCA). Guna meningkatkan pemahaman mahasiswa seputar Pengembangan Model Machine Learning Pada Penilaian Daur Hidup, Prodi Sains Data bersama himpunan mahasiswa sains data (HMSD) menggelar kegiatan rutin Studium Generale dengan mengusung tema “Pengembangan Model Machine Learning Pada Penilaian Daur Hidup(Life Cycle Assesment- LCA)”. Kegiatan tersebut dilaksanakan pada hari Selasa, 30 Mei 2023 dengan menghadirkan narasumber Nugroho Adi Sasongko, Ph.D, IPU yang merupakan Kepala Pusat Riset Sistem Produksi Berkelanjutan dan Penilaian Daur Hidup.

Koordinator Program Studi Sains Data ITERA, Tirta Setiawan,S.Pd.,M.Si dalam sambutannya menyampaikan terima kasih kepada narasumber Nugroho Adi Sasongko, Ph.D, IPU yang telah bersedia menjadi narasumber dengan harapan studium generale yang disampaikan memberikan gambaran awal mengenai peran machine learning dalam Life Cycle Assement(LCA) dan bagaimana kontribusinya terhadap pembangunan berkelanjutan. Pembangunan berkelanjutan terdiri dari 3 pilar utama yaitu ekonomi, sosial, dan lingkungan.

Dalam penuturannya, Nugroho Adi Sasongko, Ph.D, IPU menyampaikan Perancis merupakan negara dengan emisi paling stabil, pencapaian ini didukung dengan bantuan data sains yang efektif. Seseorang yang belajar data science harus interdispliner yaitu tidak hanya fokus pada satu database. Terdapat beberapa skill yang harus dimiliki salah satunya adalah machine learning. Tipe Machine learning yang sering digunakan adalah supervised learning yang terdiri dari klasifikasi dan regresi. Machine Learning dapat dikembangkan dalam penilaian daur hidup(Life Cycle Assessment- LCA).

Life Cycle Assessment (LCA) tidak hanya mencakup lingkungan tetapi bisa isu sosial seperti jumlah buruh,korupsi, tenaga kerja, dan sebagainya. Terdapat hubungan antara LCA dengan Carbon footprint yang mana carbon footprint merupakan salah satu bagian dari Life Cycle Impect Assessment. Pada tahun ini di Indonesia akan terdapat pasar karbon yang berasal dari pembangkit listrik. Machine learning model LCA untuk produk berbasis pendekatan mengggunakan data, yang mana machine learning akan membuat model dari dataset yang tersedia.

Pengembangan model machine learning dalam penilaian daur hidup (Life Cycle Assessment – LCA) membuka pintu menuju pemahaman yang mendalam tentang dampak lingkungan produk atau layanan. Dengan menggali data-data berharga yang tersebar di seluruh ranah digital, model-model canggih ini dapat memecahkan teka-teki kompleks yang tersembunyi dalam siklus hidup produk, membantu kita mengidentifikasi pola tersembunyi, mengoptimalkan desain berkelanjutan, dan bahkan memprediksi perilaku konsumen untuk masa depan yang lebih ramah lingkungan. Dengan memanfaatkan teknologi digital, model-machine learning menjelma menjadi pemandu yang cerdas dalam perjalanan menuju masa depan yang berkelanjutan dan bertanggung jawab.