Kemiskinan masih menjadi masalah utama dan serius yang harus mendapat perhatian khusus pemerintah daerah dan pusat di Indonesia. Target pemerintah untuk menurunkan kemiskinan di Indonesia kurang dari 10% sampai saat ini belum tercapai. Berbagai upaya yang dilakukan pemerintah dengan memberikan berbagai bentuk bantuan kemiskinan belum dapat mengurangi angka kemiskinan yang ada saat ini. Permasalahan dalam pengentasan dan penanggulangan kemiskinan ini juga dirasakan United Nation (Persatuan Bangsa-bangsa) untuk membantu beberapa negara berkembang yang ada di dunia melalui Pulse Lab. Pulse Lab merupakan salah satu proyek yang berada dibawah Global Pulse. Global Pulse merupakan gabungan proyek dari pemerintah Indonesia melalui Kementerian PPN/Bappenas dan Perserikatan Bangsa-bangsa (PBB). Pulse Global ini adalah inisiatif yang sangat baik yang akan memanfaatkan data baru dan teknologi untuk mendeteksi secara real time perilaku populasi yang berubah dalam menanggapi krisis apapun. Tahun 2018 Pulse Lab mengadakan kegiatan dalam bentuk Research Dive berupa kegiatan yang mengeksplor, menganalisis dan memanfaatkan data untuk pengembangan dan penyelesaian masalah-masalah kemanusian di Indonesia.
Kegiatan Research Dive melibatkan berbagai bidang ilmu dari profesional maupun akademisi di Indonesia yang dilakukan secara terbuka. Untuk Research Dive dengan topik Artificial Intelligence and Machine Learning for Estimating Poverty, salah satu dosen STMIK AKAKOM atas nama Sri Redjeki, S.Si, M.Kom mendapatkan kesempatan untuk bergabung dengan 20 peneliti di Indonesia yang tertarik dengan bidang Kemiskinan. Kegiatan akan diadakan tanggal 15-18 Juli 2018 bertempat di kantor Pulse Lab Jakarta. Dalam acara tersebut beliau bergabung dalam tim dengan tugas untuk melakukan estimasi perhitungan kemiskinan pada suatu wilayah dengan memanfaatkan data dari social media. Kegiatan ini, diharapkan dari 20 peserta ini akan menghasilkan wawasan baru tentang cara memanfaatkan dataset baru dan yang baru muncul dan Artificial Intelligence (AI) untuk mengurangi kemiskinan di seluruh Indonesia. Hasil dari pengukuran kemiskinan dengan data besar dimaksudkan untuk melengkapi data survei sosioekonomi nasional (SUSENAS) yang telah dikumpulkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS).
Sri Redjeki, S.Si., M.Kom adalah salah satu dosen STMIK AKAKOM yang saat ini menempuh S3 di Universiti Selangor yang memiliki konsentrasi untuk mengabungkan statistik dan kecerdasan buatan untuk mengolah data kemiskinan. Beliau memulai tertarik topik riset tentang Kemiskinan sejak tahun 2014 saat mendapatkan dana Hibah Bersaing (HIBER) dari Ristek Dikti selama 3 tahun. Hasil dari HIBER menghasilkan aplikasi SIMISKIN yang telah digunakan oleh Kabupaten Bantul untuk melakukan monitoring bantuan kemiskinan. Semoga STMIK AKAKOM mampu untuk terus memberikan kontribusi nyata ke masyarakat dibidang Teknologi Informasi. (Sri Redjeki)
Sumber :
http://rd.pulselabjakarta.id/
http://cgs.unisel.edu.my/v3/sri-redjeki-pelajar-kedoktoran-pengkomputeran-terpilih-dalam-program-research-dive/?
Berita
Sri Redjeki, S.Si., M.Kom, Dosen STMIK AKAKOM berhasil lolos dalam program Research Dive : Artificial Intelligence and Machine Learning for Estimating Poverty
6 tahun yang lalu
Berita Lainnya
POLDA DIY Kembali Gandeng UTDI Gelar Test Psikotest Tertulis
2 tahun yang lalu
YOGYAKARTA – Kamis (20/01/2022) Polda DIY Kembali bekerjasama dengan Universitas Teknologi Digital Indonesia (UTDI) untuk menyelenggarakan test psikotes tertulis.Kegiatan tersebut dilaksanakan ...
SelengkapnyaUTDI Gandeng RSPAU Hardjolukito Laksanakan Vaksinasi Booster Covid-19
2 tahun yang lalu
Melanjutkan keberhasilan vaksinasi tahap 1 dan 2, Universitas Teknologi Digital Indonesia (UTDI) yang dahulu bernama STMIK Akakom bekerja sama dengan Tim Vaksinator ...
SelengkapnyaMigrasi Data STMIK Akakom ke UTDI Lancar, Tunjang Proses Akademik dan Pelayanan
2 tahun yang lalu
Transformasi STMIK Akakom menjadi Universitas Teknologi Digital Indonesia (UTDI) merupakan keniscayaan dalam upaya meningkatkan perannya dalam meningkatkan literasi digital kepada ...
Selengkapnya