23
JUL
2018

Sri Redjeki, Pelajar Kedoktoran Pengkomputeran Terpilih dalam Program Research Dive

Sri Redjeki pelajar Kedoktoran Pengkomputeran di bawah seliaan Prof.Madya Dr. Setyawan Widyarto telah terpilih dan mengikuti Program Research Dive. Research Dive adalah sebuah kegiatan hackathon-style research yang diselenggarakan oleh Pulse Lab Jakarta, di mana penyelidik selama tiga hari penuh menganalisis berbagai tipe data, menyusun metode penyelidikan baru secara kolaboratif, dan kemudian mendokumentasikannya dalam bentuk technical-report.

Sri Redjeki telah berhasil mempertahankan cadangan penyelidikan yang bertajuk “Permodelan Hibrid Rangkaian Neural Tiruan dan Sentimen Analisis Berazaskan Pelancongan untuk Ramalan Kemiskinan di Yogyakarta, Indonesia pada 5 Julai 2018 (Khamis), jam 9.00 pagi – 10.00 pagi bertempat di Bilik Mesyuarat Hidayat, Jabatan Pengkomputeran, FKSVP, Kampus Bestari Jaya dengan penilai PM Dr. Raja Mohd Tariqi Raja Lope Ahmad dan Dr. Suziyanti Binti Marjudi. Sesi pembentangan cadangan penyelidikan dipengerusikan oleh Dr. Nazri Mohamad Yasin.

Program Research Dive adalah program di bawah Global Pulse, Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB). United Nations Global Pulse adalah sebuah prakarsa inovatif di bawah Kantor Eksekutif Sekretaris Jenderal Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) di bidang Big Data dan Revolusi Data. Pulse Lab Jakarta adalah sebuah proyek bersama antara PBB dan Pemerintah Indonesia melalui UN Global Pulse dan Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas).

Kegiatan Research Dive ketujuh yang mengangkat tema Artificial Intelligence & Machine Learning for Estimating Poverty pada:
Hari/Tanggal: Minggu-Rabu, 15 – 18 Juli 2018
Tempat: Pulse Lab Jakarta, Wisma Nusantara, Lantai 5,
Jl. M.H. Thamrin Nomor 59, Jakarta Pusat

Adapun research tasks dalam kegiatan penyelidikan ini antara lain:
Task 1 – Estimating poverty at the provincial level with satellite data
Task 2 – Estimating poverty at the city level with e-commerce data
Task 3 – Estimating poverty at the district level with social media data
Task 4 – Estimating poverty at the household level with social media data and household survey results

 

Biodata: Third person story is preferred.

Leave a Reply

*

captcha *