Pelatihan Datascience pada Pra-Pemrosesan Data untuk Siswa SMK Media Informatika - Jakarta

Datascience Training on Data Pre-Processing for Media Informatics Vocational School Students - Jakarta

Abstract

Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) merupakan upaya untuk melengkapi siswa dengan keterampilan yang relevan dalam teknologi informasi. Meskipun kurikulum perguruan tinggi telah menekankan pada teknologi dan ilmu komputer, kurangnya pemahaman tentang data science dan pra-pemrosesan data masih menjadi masalah. PKM ini tidak hanya mengajarkan penggunaan alat seperti Python tetapi juga mendorong pemikiran analitis dan kritis saat menganalisis data. Proses pra-pemrosesan data, termasuk normalisasi dan penanganan outlier, berdampak langsung pada input data model machine learning. PKM berfokus pada pelatihan siswa SMK Media Informatika dalam machine learning dan eksplorasi perubahan pada data masukan untuk mempengaruhi akurasi model, melalui serangkaian eksperimen menggunakan berbagai jenis dataset, program ini menganalisis bagaimana modifikasi pada data dapat mempengaruhi performa model pembelajaran mesin. Tujuan PKM adalah meningkatkan pemahaman siswa tentang pentingnya pra-pemrosesan data dalam mencapai model machine learning yang akurat. Evaluasi keberhasilan PKM melibatkan peningkatan pemahaman siswa, pengembangan keterampilan praktis, dan umpan balik positif. Pelatihan PKM berhasil meningkatkan pemahaman peserta dengan jumlah yang tidak mengerti berkurang dari 3,3% menjadi 0% setelah post-test. Persentase peserta yang mengerti materi meningkat dari 46,7% menjadi 60%.

Community service is an effort to equip students with relevant skills in information technology. Although the college curriculum has emphasized technology and computer science, the lack of understanding of data science and data Pre-Processing is still an issue. Community service not only teaches the use of tools such as Python but also encourages analytical and critical thinking when analyzing data. Data Pre-Processing, including normalization and outlier handling, has a direct impact on the input data of machine learning models. The Community Service focuses on training SMK Media Informatika students in machine learning and exploring changes to the input data to affect model accuracy. Through a series of experiments with varied datasets, the Community Service analyzes the effect of changes to the data on model performance. The aim of the project was to improve students understanding of the importance of data Pre-Processing in achieving accurate machine learning models. The project's success was evaluated based on increased student understanding, practical skill development, and positive feedback. PKM training succeeded in improving participants' understanding with the number of those who did not understand decreasing from 3.3% to 0% after the post-test. The percentage of participants who understood the material increased from 46.7% to 60%.