Panen Sidang dan Problematikanya

Menjelang akhir semester dan menjelang wisuda periode berikutnya, biasanya sudah maklum akan adanya periode masa sidang. Demikian juga yang terjadi di tempat kami. Dalam periode 8 hari kedepan kami memasuki periode sidang masal. Ada sekitar 200an mahasiswa yang harus disidang. Muncul beberapa hal yang merepotkan, yang terutama adalah problem plotting dosen penguji dan ketersediaan ruangan.

Karena beragamnya keilmuan yang diujikan maka seringkali ketersediaan dosen yang kompeten untuk menguji menjadi terbatas atau tidak merata. Ada dosen dengan keahlian tertentu tidak banyak menguji dan ada dosen yang terpaksa menguji bidang yang bukan keahlian yang bersangkutan. Ini terjadi disebabkan juga tidak meratanya peminatan skripsi yang dilakukan mahasiswa, ya tapi ini resiko suatu prodi dengan banyak akar keilmuan dalam satu payung, tapi distribusi kompetensi dosen yang tidak merata.

Problem ketersediaan ruangan terjadi karena terbatasnya jumlah ruang sidang. Lebih susahnya lagi pada saat yang bersamaan masih berlangsungkan masa UAS, sehingga sulit memperoleh ruang kosong cadangan untuk penjadwalan kembali suatu jadwal yang tidak bisa dipenuhi dosen, karena dosen tersebut masih harus mengerjakan penugasan penugasan penting lainnya, sedangkan sidang harus tetap berlangsung. Sulitnya melakukan penjadwalan ulang berakibat jadwal menguji yang tidak efektif, bahkan beberapa dosen sampai harus menguji secara paralel dalam waktu yang sama.

Memang akhirnya serba repot, masa sidang jadi dipenuhi dengan kegiatan negosiasi jadwal, mencari dosen penguji pengganti jika jadwal tidak bisa dipenuhi, tukar menukar jadwal antar dosen, yang pada akhirnya hal ini menjadi aktivitas kolaboratif antar dosen untuk menentukan siapa pengganti layak bagi dirinya dan apakah dirinya layak menggantikan dosen lain. Dan ini lumayan menyerap energi dan waktu ya ..

Problematika penjadwalan ini membuat saya berpikir apa tidak sebaiknya kita adaptasi model baru yaitu waktu sidang berdasarkan kesepakatan langsung antara mahasiswa dan para penguji (tidak perlu difasilitasi bagian administrasi) dan tidak perlu dilakukan di ruang fisik. Nah kalo gini problem penjadwalan tidak akan ada lagi, yang ada adalah negosiasi jadwal sidang. Kekuatiran yang muncul  adalah semakin bertambahnya mahasiswa, maka kedepannya masa sidang akan jadi masa yang memusingkan bagi semua pihak (mahasiswa, dosen dan pendukung administrasi) ..

Wisuda Mahasiswa Bimbingan (Nov 2015)

Hari ini adalah hari wisuda 4 mahasiswa bimbingan saya di data analytics. 3 dari 4 mahasiswa tersebut memang sudah berteman akrab sejak sebelum bimbingan skripsi dengan saya, sehingga selama masa pengerjaan skripsi terlihat mereka saling membantu dan memberikan motivasi satu sama lainnya. Akhirnya doktrin “data analytics” cukup melekat di benak mereka, sehingga mereka lah yang menjadi supporter dan buzzer untuk implementasi data analytics di berbagai bidang termasuk bisnis. Sering kalo ada mahasiswa lain bertanya tanya tentang hal teknis, mereka lah yang membantu saya menjadi asisten untuk mengajari mahasiswa lainnya. Bahkan pada saat memberikan workshop untuk dosen dosen pun mereka yang menjadi asisten saya mengajari dosen dosen yang lain

Sebelum wisuda 2 orang tersebut sudah bekerja sebagai data scientist di perusahaan masing masing. 1  orang masih belum, menurut saya karena terlalu banyak pilihan pekerjaan jadi membuat dia bingung. Pasar buat talent mereka sangat besar, i wish them very good luck. Anyway selamat buat bimbingan saya yang lulus bulan november 2015 ini, maaf saya tidak bisa menghadiri acara wisuda.  By the way,  memang saya biasanya juga tidak pernah hadir di acara seremonial wisuda, tapi yang penting adalah pembekalan ilmu untuk mereka di dunia kerja / dunia sesudah kuliah. lets rock the world

 

Dicari : Mahasiswa untuk Skripsi di Bidang Data Science / Data Analytics

Saat ini tantangan untuk grup riset Big Data dan Social Computing semakin besar dan bertambah dengan adanya beberapa tawaran (tepatnya tantangan) untuk meneliti di bidang Data Analytics dari beberapa instansi dan industri. Untuk itu kami membutuhkan beberapa mahasiswa untuk ikut aktif terlibat dalam riset ini dalam bentuk proyek tugas akhir / skripsi / magang. Sebagai gambaran umum pekerjaan Data Analytics yang dilakukan adalah melakukan menentukan ruang lingkup masalah, menentukan ruang observasi (untuk pengambilan data), melakukan pre processing data, melakukan aktivitas data mining seperti klasifikasi, klustering, regresi, asosiasi dan lain lain hingga membentuk model data atau melakukan aktivitas social network analysis atau proses sentiment analysis. 

Profil mahasiswa bisa dari ilmu bisnis / manajemen maupun dari teknik, ataupun kolaborasi kedua bidang ilmu tersebut. Syarat syarat yang kami butuhkan adalah:  (nomer 1 wajib, nomer 2,3,4 boleh salah satu)

  1. punya minat / passion yang besar di bidang data science / data analytics dengan orientasi bisnis
  2. mengerti teori, konsep dan teknik data mining
  3. mengerti teori, konsep dan teknik sentiment analysis
  4. mengerti teori, konsep dan teknik social network analysis

Penguasaan tiga hal penting (teori, konsep dan teknik) biasanya kami lakukan bersama sama dalam bentuk diskusi antar mahasiswa atau antar mahasiswa dengan dosen. Dengan forum diskusi rutin diharapkan penguasaan mahasiswa akan tiga hal penting tersebut bisa tercapai dengan cepat. Jika berminat silahkan kontak saya. 

Data science for datadriven business 1 638

sumber gambar : google

Tips Skripsi

Berhubung mulai berhubungan dengan skripsi mahasiswa, berikut ini saya bikin tips skripsi menurut saya, dan udah pernah saya kultwitkan dengan hashtag #tipsskripsi

1. pilih tema yang paling kalian sukai dan minati
2. pilih tema yang fokus dan metode yang jelas, jangan kemana mana dan kebanyakan metode, nanti kalian jadi bingung sendiri
3. jangan pilih tema yang dipaksakan pembimbing, kalo gak cocok mending cari pembimbing lain
4. cari pembimbing yang paling ahli dibidangnya, tapi dengan pertimbangan availibilitas waktu pembimbing yang mendukung
5. tahukah kalian, pada saat rekrutmen karyawan, selain IPK, tema skripsi juga menjadi pertimbangan rekruter
6. kalo nemu metode yang menarik, kuasai metode tersebut, sebelum mencari case study yang cocok. jangan maksain case study tanpa tahu metodenya
7. semangat akademik adalah semangat keingintahuan, jangan cari aman dan membuat skripsi biasa aja. nanti menyesal di kemudian hari
8. buatlah skripsi dengan seluruh kemampuan terbaik, selain puas kalian juga pasti bangga dengan materi yang sangat kalian kuasai
9. skripsi adalah masterpiece kalian belajar 4 tahun, menunjukkan kompetensi kalian, bisa jadi bekal untuk apply beasiswa, etc
10. kuasai materi secara makro/general dan hubungannya dengan ilmu lain, kemudian kerjakan secara detail / mikro, kemudian lihat efeknya, semacam zoom in zoom out di lensa sehingga semua range tercover
11. jangan kelamaan gak ketemu pembimbing, bisa bisa pembimbing lupa sama topik kalian

sekian semoga membantu, silahkan kalo ada pertanyaan