Workshop Online Guest Lecture Series 2
Sabtu, 6 Maret 2021 – Setelah sukses menggelar Online Guest Lecture Series#1 dengan Tema Neural Network Multivariate Time Series: Teori, Terapan dan Simulasi. Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Univeritas Brawijaya kembali menyelenggarakan Online Guest Lecture Series#2 yang selanjutnya disebut OGL#2. Sama halnya dengan OGL#1, kegiatan ini bersifat terbuka bagi civitas akademika di lingkungan internal Jurusan Statistika maupun Non-Jurusan Statistika. Tujuan penyelenggaraan kegiatan ini adalah untuk menambah wawasan dan memperdalam topik-topik keilmuwan statistika khususnya pada bidang biostatistika kepada dosen, tenaga kependidikan, dan mahasiswa di lingkungan Jurusan Statistika maupun non-Jurusan Statistika.
Kegiatan OGL#2 menghadirkan 2 narasumber yakni pemateri pertama Prof. Ir. Waego Hadi Nugroho, Ph.D. salah satu Dosen Jurusan Statistika Universitas Brawijaya dengan materi yang disampaikan berupa Modelling Berat Badan Bayi Lahir Rendah dan Stunting dengan Symbolic Regression dan Logistic Regression melalui Pendekatan Machine Learning. Dan pemateri kedua yakni Prof. Nur Iriawan, M.Ikom, Ph.D dari Departemen Statistika-Institut Teknologi Sepuluh Nopember dengan materi yang disampaikan berupa BIG DATA dan Bayesian Modelling dalam Image Processing Tumor Otak. Kegiatan OGL#2 dimulai pada pukul 08.15 WIB dengan pemutaran video profil Jurusan Statistika. Pada pukul 08.30 WIB yang diawali dengan pemutaran Profil Jurusan dan Profil Laboratorium BioStatistika dan acara dibuka oleh Dekan Fakultas MIPA Universitas Brawijaya yaitu Prof. Widodo, S.Si., M.Si., Ph.D.Med.Sc. dengan harapan semoga acara dapat berjalan dengan lancar dan dapat bermanfaat menambah wawasan bagi peserta workshop karena memuat materi terkini.
Kegiatan OGL#2 terbagi menjadi 2 sesi, sesi pertama yaitu penyampaian materi Modelling Berat Badan Bayi Lahir Rendah dan Stunting dengan Symbolic Regression dan Logistic Regression melalui Pendekatan Machine Learning oleh Prof. Ir. Waego Hadi Nugroho, Ph.D. selama 60 menit. Pemateri menjelaskan mengenai berat badan bayi lahir rendah dengan 3 pendekatan yakni regresi logistic, statistika, machine learning, dan symbolic regression. Secara umum dapat disimpulkan bahwa penggunaan 13 variable predictor untuk mengklasifikasikan berat badan bayi lahir rendah (BBLR) dan Panjang Badan Bayi Stunting ketiga pendekatan memiliki ketepatan yang sangat tinggi, apabila pengumpulan data ditunjukan untuk menguji hipotesis tentang mencari persamaan yang terbaik dan menduga variabel yang dominan, pendekatan regresi logistik lebih sesuai, bilamana pengumpulan data ditujukan untuk mengklasifikasikan bayi BBLR atau Panjang bayi Stunting, pendekatan statistika, machine learning, dan symbolic regression dapat digunakan. Apabila bentuk model sudah diketahui, penggunaan regresi logistic dan machine learning lebih sesuai, namun apabila bentuk model belum diketahui, maka penggunaan symbolic regression menjadi pilihan.
Sesi kedua yaitu penyampaian materi BIG DATA dan Bayesian Modelling dalam Image Processing Tumor Otak oleh Prof. Nur Iriawan, M.Ikom, Ph.D. selama 60 menit. Pemateri menjelaskan mengenai MRI Tumor Otak yang diimplementasikan pada Neo-Normal Mixture Model (Nenomimo) dan Spatially contrained Neo-Normal Mixture Model (Sc-Nenomimo). Penelitian ini menggunakan metode dengan pemisahan segmen yang menjadi Region of interest dengan segmen lain dalam citra MRI, sehingga didapatkan segmentasi Citra. Tahapan selanjutnya yaitu diolah dengan Statistika Komputasi dan dilakukan pengelompokan dengan analisis Cluster.
Kegiatan OGL#2 ini sangat diminati oleh Dosen dan mahasiswa, melihat jumlah pendaftar sebanyak 761 dengan total kedatangan di aplikasi Zoom sebanyak 277 partisipan. Meskipun selama kegiatan terdapat kendala jaringan yang menyebabkan suara tidak stabil terdengar, namun peserta sangat mengapresiasi kegiatan ini dan berharap agar Jurusan Statistika berkenan mengadakan kembali acara yang bertemakan seperti Regresi Nonparametrik, Time series, Analisis Survival, Spatial Econometrics, Psychology, Teknik sampling dan Queueing Theory. (Redaktur: DAR/NSR)