UNDIP, Semarang (27/10) – Pemanfaatan sains data dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) semakin luas, mulai dari penelitian akademik hingga pengambilan keputusan di dunia industri. Namun, perkembangan teknologi ini juga menghadirkan tantangan, mulai dari kebutuhan komputasi yang besar dan dampak lingkungan hingga kualitas data yang menentukan ketepatan analisis. Isu tersebut menjadi sorotan Seminar Nasional Statistika Ria dan Festival Sains Data (SATRIA DATA) 2026 yang digelar di Gedung Prof. Soedarto, S.H., Kampus Universitas Diponegoro (UNDIP) Tembalang pada Senin, 26 Oktober 2026.
Mengusung tema ‘Talenta Sains Data Berdampak: Mengolah Data, Menggerakkan Bangsa Menuju Indonesia Emas 2045’, seminar yang berlangsung setelah pembukaan SATRIA DATA 2026 ini mempertemukan perspektif akademisi dan praktisi industri untuk memperluas wawasan peserta tentang penerapan sains data dalam menjawab persoalan nyata. Dua narasumber yang hadir ialah Taufik Sutanto, M.Sc.Tech., Ph.D. dari UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dan Divo Dharma Silalahi, Ph.D. dari SMART Research Institute, PT Sinar Mas Agro Resources and Technology (SMART) Tbk. Diskusi dipandu oleh Dr. Hasbi Yasin, S.Si., M.Si., dosen Fakultas Sains dan Matematika UNDIP.
Dalam paparannya, Taufik Sutanto, Ph.D. mengangkat pentingnya pengembangan Green AI, yakni kecerdasan buatan yang memperhatikan efisiensi sumber daya dan dampak lingkungan. Menurutnya, peningkatan kemampuan AI tidak seharusnya hanya diukur dari akurasi, tetapi juga dari kebutuhan energi, biaya komputasi, penggunaan air, serta limbah elektronik yang menyertai pengembangannya. Ia menekankan perlunya pendekatan yang lebih efisien agar pemanfaatan AI tidak hanya terpusat pada institusi dengan infrastruktur komputasi besar, tetapi juga dapat diakses oleh lebih banyak perguruan tinggi dan peneliti.
Taufik juga memperkenalkan pendekatan Data-Centric AI, yang menempatkan kualitas dan pemilihan data sebagai perhatian utama, bukan semata-mata memperbesar model. Salah satu contoh yang dibahas ialah ecoCluster, sebuah konsep klaster komputer mini yang memanfaatkan single-board computer untuk mendukung pendidikan AI dan big data dengan biaya lebih terjangkau serta konsumsi energi lebih rendah. Pendekatan ini membuka peluang bagi institusi pendidikan untuk mengembangkan kompetensi sains data tanpa selalu bergantung pada perangkat komputasi berskala besar, sekaligus mendorong riset AI yang lebih inklusif dan berkelanjutan.
Melengkapi perspektif tersebut, Divo Dharma, Ph.D. membahas Robust Statistics for Big Data Processing: Industrial Experience. Ia menjelaskan, data industri dapat berasal dari berbagai sumber, seperti sensor, citra satelit, penginderaan jauh, pengukuran spektrum, hingga aktivitas operasional. Data yang beragam dan berdimensi tinggi ini kerap mengandung pencilan (outliers) serta titik berpengaruh tinggi (high leverage points) yang berpotensi mengubah hasil pemodelan. Karena itu, metode statistika perlu mampu mengenali anomali dan menjaga agar kesimpulan analisis tetap dapat diandalkan.
Divo memaparkan penerapan metode statistika robust untuk meningkatkan keandalan analisis, termasuk melalui pengembangan model yang lebih tahan terhadap gangguan data dan pemilihan variabel yang relevan. Dalam praktiknya, pendekatan ini dapat membantu pengolahan data penginderaan jauh untuk pemodelan vegetasi, identifikasi anomali ukuran larva dari citra drone, pemantauan aktivitas lapangan, hingga pembacaan data sensor di perkebunan. Pesan utamanya, kualitas keputusan tidak cukup ditentukan oleh banyaknya data atau kecanggihan model; proses analisis juga harus mampu membedakan pola yang bermakna dari data menyimpang yang dapat menyesatkan hasil.
Melalui penyelenggaraan seminar ini, UNDIP menghadirkan ruang pertemuan antara pengetahuan yang dikembangkan di perguruan tinggi dan pengalaman penerapannya di industri. Mahasiswa tidak hanya memperoleh gambaran mengenai perkembangan mutakhir sains data, tetapi juga diajak mempertimbangkan aspek keberlanjutan, kualitas informasi, dan manfaat teknologi bagi penggunanya. Wawasan tersebut menjadi bekal penting bagi generasi muda untuk mengembangkan inovasi yang dapat diterapkan secara bertanggung jawab.
Sebagai tuan rumah SATRIA DATA 2026, UNDIP turut mendorong penguatan kompetensi talenta sains data agar mampu menghasilkan inovasi yang relevan bagi masyarakat dan dunia usaha. Semangat tersebut sejalan dengan komitmen UNDIP sebagai universitas riset yang unggul, serta visi UNDIP Bermartabat dan Bermanfaat. Melalui kolaborasi akademisi, mahasiswa, dan industri, penguasaan sains data diharapkan berkembang menjadi solusi nyata yang mendukung transformasi digital dan pembangunan Indonesia menuju Indonesia Emas 2045. (Komunikasi Publik/UNDIP/DHW)
