Tanjung Malim, Malaysia — Universitas Negeri Yogyakarta (UNY) melalui Department of Electrical Engineering Education, Faculty of Engineering berkolaborasi dengan Faculty of Technical and Vocational Education, Universiti Pendidikan Sultan Idris (UPSI), Malaysia, menyelenggarakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat internasional bertajuk “Community Based Introduction to Data Science and Machine Learning for UPSI Students: Preparing for Future AI Advancements”. Kegiatan dilaksanakan pada 15 Juni 2026 di lingkungan FTVE UPSI, Tanjung Malim, Perak, Malaysia, dan diikuti sekitar 48 mahasiswa UPSI.

Kegiatan ini merupakan bagian dari upaya meningkatkan literasi data dan kompetensi mahasiswa dalam memahami serta menerapkan konsep dasar data science, machine learning, dan kecerdasan buatan (AI). Program dirancang sebagai pembelajaran berbasis praktik agar peserta tidak hanya memahami konsep, tetapi juga memperoleh pengalaman langsung dalam mengolah data dan membangun model sederhana.

Pembelajaran Berbasis Praktik

Dalam kegiatan tersebut, peserta diperkenalkan pada alur kerja data science mulai dari pengenalan dataset, preprocessing, pelatihan model, evaluasi, hingga interpretasi hasil. Praktik dilakukan menggunakan Python dan Google Colab, sehingga peserta dapat mengikuti pembelajaran tanpa memerlukan instalasi perangkat lunak yang kompleks.

Materi juga mencakup pengenalan konsep data, label, fitur, model, prediksi, dan evaluasi. Selain aspek teknis, peserta mendapatkan materi mengenai etika pemanfaatan AI, antara lain privasi data, bias, hak cipta, dan penggunaan AI secara bertanggung jawab. Pendekatan tersebut sejalan dengan rancangan program yang menempatkan sosialisasi, pelatihan, penerapan teknologi, pendampingan, evaluasi, dan keberlanjutan sebagai tahapan utama kegiatan.

Kolaborasi Akademik UNY–UPSI

Kegiatan ini juga menjadi bagian dari penguatan kolaborasi akademik antara UNY dan UPSI. Dalam pelaksanaannya, mitra UPSI berperan menyediakan tempat dan fasilitas, mengoordinasikan peserta, serta memberikan pendampingan selama kegiatan. Mitra juga dilibatkan dalam evaluasi dan pengembangan kegiatan agar materi yang diberikan sesuai dengan kebutuhan peserta.

Selain pelatihan, program dirancang menghasilkan perangkat pembelajaran yang dapat digunakan secara berkelanjutan, antara lain modul pelatihan, slide pembelajaran, notebook Google Colab, dataset contoh, worksheet, dan rubrik penilaian mini project. Peserta juga diarahkan untuk mengenal pembelajaran berbasis proyek sebagai sarana menerapkan konsep machine learning secara kontekstual.

Peserta Berikan Respons Positif

Hasil evaluasi menunjukkan respons yang sangat positif dari peserta. Berdasarkan 46 responden, rata-rata penilaian kepuasan mencapai 4,90 dari skala 5,00 atau 98,1%. Sebanyak 92,9% penilaian berada pada skor 5, sementara tidak terdapat penilaian pada skor 1 maupun 2.

Hasil tersebut menunjukkan bahwa kegiatan memperoleh penerimaan yang sangat baik dari peserta. Evaluasi menjadi bahan penting bagi tim pelaksana untuk menyempurnakan materi, metode pembelajaran, dan pendampingan pada kegiatan berikutnya.

Mendukung Pendidikan Berkualitas

Program kolaborasi UNY dan UPSI ini turut mendukung Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 4: Pendidikan Berkualitas, melalui peningkatan kompetensi mahasiswa dalam literasi data dan AI. Kegiatan juga memperkuat SDG 17: Kemitraan melalui kolaborasi berkelanjutan antara perguruan tinggi di Indonesia dan Malaysia.

Ke depan, modul, notebook, dataset, dan perangkat pembelajaran yang dikembangkan diharapkan dapat terus dimanfaatkan dalam pembelajaran dan kegiatan berbasis proyek. Keberlanjutan program juga diarahkan melalui pendampingan dan pengembangan jejaring kolaborasi antara UNY dan UPSI.

Melalui kegiatan ini, S1 Teknik Elektro UNY terus memperkuat perannya dalam pengembangan kompetensi teknologi dan jejaring akademik internasional. Kolaborasi dengan UPSI menjadi langkah nyata dalam membekali mahasiswa dengan keterampilan data science, machine learning, dan AI yang relevan dengan perkembangan teknologi masa depan.