Lulusan Pertama Doktor Sistem Informasi Undip, Usman Raih IPK 4,00

KOMPAS.com - Dosen Universitas Bina Darma Palembang Usman Ependi meraih gelar doktor usai mempertahankan disertasinya pada ujian Disertasi program studi Doktor Sistem Informasi (DSI) Sekolah Pascasarjana Universitas Diponegoro (Undip).

Usman Ependi berhasil meraih predikat cumlaude dengan IPK 4,00.

Dr Usman Ependi melakukan penelitian dengan judul "Pengembangan Model Penilaian Kota Pintar Menggunakan Crowdsourced Data dan Long Short-Term Memory Berbasis General Systems Theory".

Menurut Dr Usman Ependi, dalam rangka mencapai pemahaman yang lebih mendalam mengenai ekosistem perkotaan melalui penilaian kota pintar, terdapat keterbatasan yang signifikan dalam teknik evaluasi tradisional.

Baca juga: Kisah Ulfah, Tabung Uang KIP Kuliah buat S2, Lulus Raih IPK 4,0 di UB

Hasilkan model penilaian kota pintar yang komprehensif

Keterbatasan tersebut mencakup sumber data yang tidak selalu sesuai, kurangnya data yang komprehensif, dan kendala waktu nyata.

"Perkembangan signifikan dalam ketersediaan crowdsourced data telah memberikan gambaran dinamis yang berharga mengenai sistem perkotaan," kata Usman seperti dikutip dari laman Undip, Sabtu (2/3/2024).

Menurutnya, kesadaran akan pentingnya data ini mendorong penelitian ini untuk mengembangkan sebuah model penilaian kota pintar dengan menggunakan crowdsourced data.

Tujuan utamanya mengatasi kesenjangan dalam pemahaman tentang interaksi perkotaan.

Saat bersamaan menangani tantangan data tidak seimbang yang berasal dari crowdsourced data.

Baca juga: Minimal IPK untuk Raih Cumlaude, Magna Cumlaude, dan Summa Cumlaude

Ia menambahkan penelitian ini mengadopsi pengembangan model didasari dari prinsip General Systems Theory (GST) untuk kota pintar dengan pendekatan melalui Metodologi Ilmu Desain.

Selain itu, penanganan data tidak seimbang ditekankan dengan penggunaan hibrid level data yang menggabungkan oversampling dan undersampling, yang mencakup Random Over Sampling dan Neighborhood Cleaning Rule (ROS-NCL) dengan algoritma klasifikasi long short-term memory (LSTM).

Hasil dari penelitian ini adalah sebuah model penilaian kota pintar yang komprehensif.

Model ini menyediakan pemahaman yang mendalam tentang ekosistem perkotaan melalui tiga dimensi utama keberlanjutan: sosial, ekonomi, dan lingkungan.

Model ini juga mencakup dua belas indikator yang relevan dengan dimensi-dimensi ini.

Validitas dan efektivitas model ini telah diuji secara empiris melalui studi kasus pada empat kota di Pulau Jawa Indonesia, yakni Surabaya, Semarang, Bandung, dan Jakarta.

Baca juga: Sosok Lulusan Terbaik Teknik UI, IPK 3,91 dan Raih Prestasi Internasional

Hasil penilaian dari model ini dipresentasikan melalui analisis multidimensi, memberikan pandangan mendalam tentang setiap kota yang dapat digunakan untuk panduan pengembangan dan perbaikan pada masa mendatang.

Selain itu, pendekatan ROS-NCL dan algoritma LSTM terbukti sangat efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan data dalam klasifikasi crowdsourced data ke dimensi dan indikator penilaian kota pintar, mendemonstrasikan superioritasnya dibandingkan dengan pendekatan lain dalam hibrid level data.