Dosen Ubhara Jaya Kupas Penggunaan Alat Pembelajaran Cloud Untuk Implementasi AI
Bekasi – Dosen Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Herlawati, S.Si., MM., M.Kom mengupas tentang penggunaan alat pembelajaran cloud untuk implementasi kecerdasan buatan. Jurnal dengan judul ‘Learning Tools for Artificial Intelligence Implementation’ ini pun sudah dipublis pada Maret 2024.
Dalam upaya menjembatani kesenjangan antara kemampuan mahasiswa dan kebutuhan industri, penelitian terbaru dari Universitas Bhayangkara Jakarta Raya memperkenalkan berbagai alat pembelajaran berbasis cloud untuk implementasi Kecerdasan Buatan (AI).
Penelitian yang dipimpin oleh Herlawati dari Fakultas Ilmu Komputer ini bertujuan untuk menyediakan fasilitas laboratorium yang efisien dan hemat biaya, khususnya bagi kampus swasta yang sering kali menghadapi keterbatasan dana.
Menurut Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI), mahasiswa sarjana (S1) dan diploma (D3) berada pada level 5 dan 6. Di mana mereka dituntut memiliki kemampuan menerapkan pengetahuan sesuai kebutuhan pekerjaan. Namun, fasilitas laboratorium yang mendukung kompetensi tersebut sulit disediakan oleh banyak institusi pendidikan. Penelitian ini mencoba mengatasi kesenjangan tersebut dengan memanfaatkan teknologi berbasis cloud yang tidak memerlukan biaya besar.
Baca Juga: Strategi Pemasaran Efektif Untuk Pedagang Ayam Di Bekasi Dari Dosen Ubhara Jaya
Salah satu mata kuliah yang harus dikuasai mahasiswa adalah AI, yang kini telah merambah berbagai bidang. Namun, kurikulum yang diterapkan saat ini umumnya hanya fokus pada metode-metode yang sering digunakan di bidang AI.
Sementara penerapan dalam industri memerlukan aplikasi langsung. Penelitian ini membuktikan bahwa beberapa aplikasi online seperti Google Colab, Play with Docker, Streamlit, dan Teachable Machine dapat digunakan sebagai pengganti laboratorium.
Hasil Penelitian:
Google Colab – Menyediakan Integrated Development Environment (IDE) berbasis cloud untuk pemrograman Python. Selain menawarkan IDE, Google juga memungkinkan penggunaan server yang kuat, seperti GPU dan TPU, meski sekarang berbayar.
Teachable Machine – Cocok untuk pengguna AI yang tidak menguasai bahasa pemrograman. Aplikasi ini membantu memahami konsep Machine Learning dengan mudah melalui pengenalan pola dalam bentuk gambar, video, atau ekspresi.
Streamlit Share – Memungkinkan pengguna menjalankan aplikasi AI yang dirancang. Aplikasi ini perlu dijalankan secara lokal terlebih dahulu menggunakan perpustakaan Streamlit sebelum diunggah ke GitHub.
Play with Docker – Memfasilitasi pembuatan beberapa instance untuk mengintegrasikan antara satu kontainer Docker dengan yang lain. Meski membutuhkan ukuran yang besar, Docker memungkinkan penginstalan aplikasi AI di server lain tanpa perlu menginstal pustaka pendukung.
Baca Juga: Penelitian Dosen Ubhara Jaya Soroti Disinformasi Sebagai Ancaman Keamanan Kontemporer
Kesimpulan Penelitian:
Untuk menjembatani kesenjangan antara lulusan universitas dan dunia kerja, diperlukan kurikulum yang sesuai serta fasilitas dan infrastruktur yang memadai. Dengan memanfaatkan alat-alat berbasis cloud yang bersifat open-source, kampus tidak perlu mengeluarkan biaya besar, cukup dengan menyediakan akses internet yang memadai.
Hasil karya mahasiswa dapat dilihat dengan jelas, diharapkan mereka tidak hanya memahami teori AI tetapi juga mampu menerapkannya dalam sistem yang lengkap sebagai persiapan setelah lulus.
Penelitian ini memberikan rekomendasi alat yang dapat digunakan laboratorium tanpa memerlukan sumber daya besar, sehingga gap antara dunia kerja dan pendidikan dapat diminimalkan, menghasilkan lulusan yang siap kerja.
