Laporan Kegiatan SDGs Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, IPB, 2019

Laporan Kegiatan SDGs Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, IPB, 2019

Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam ilkom@apps.ipb.ac.id, https://cs.ipb.ac.id fmipa@apps.ipb.ac.id, www.fmipa.ipb.ac.id

Summer Course: Data Mining on Air Pollution Modelling as Impacts of Forest Fires (MAPFire) 2019

2019 Bogor, Jawa Barat Latar Belakang dan

Deskripsi Program

MAPFire 2019, merupakan agenda

summercourse tahun kedua yang

memiliki tema sama, terkait

dengan pemodelan polutan yang

dihasilkan dari kebakaran Hutan

dan Lahan, menggunakan teknik

dan metode data mining.

Kebakaran Hutan dan Lahan di

Indonesia menghasilkan

asap/kabut yang menyebar ke

wilayah Indonesia dan negara

tetangga. Banyak dampak buruk

yang dihasilkan dari asap

kebekaran hutan ini, diantaranya

terhadap kesehatan, dan gas

rumah kaca. Hasil-hasil studi, dan

kasus untuk pemodelan polusi

udara dan pergerakan asap/kabut

yang digunakan dalam

mendapatkan informasi tambahan

berupa identifikasi wilayah2 lain

yang terdampak asap kebakaran

hutan menggunakan Data mining

merupakan bentuk materi dan

pembelajaran yang diberikan pada

MAPFire 2019.

Diharapkan setelah mengikuti

selurh agenda MAPFire 2019,

peserta dapat mengerti,

menjelaskan, dan mampu

menerapkan pengembangan

teknologi serta metode data

mining untuk membangun model

berupa prediksi, klasifikasi,

Klasterisasi terhadap data polutan

hasil dari kebakaran Hutan dan

Lahan sebagai usaha pencegahan

dan mitigasi di Indonesia

Proses Implementasi

Total Kredit yang diikuti oleh

Partisipan dari MPAFire 2019

dapat ditransfer ke Mata Kuliah:

Topics on Applied Data Mining

(KOM631) yang ditawarkan oleh

Progrm Magister Komputer,

Departemen Ilmu Komputer IPB

University dengan kredit yaitu: 3(2-

2). Susunan dari summer course ini

adalah sebagai berikut:

Conceptual Lecture

● Regional air pollution modelling

● Introduction to Data Mining

● Basic Techniques on Data Mining

● Partitioning and density-based

clustering methods

● Introduction to classification

methods

Hands-on-Practical

● Air pollution modelling using

WRF-chem

● Exploring and visualization

pollution datasets using R

● Generating haze and pollution

datasets using HYSPLIT and R

● Clustering pollutant

concentration using R

● Classification haze dispersion

dataset using R

Pengajar:

● Prof. Dominick Spracklen, School

of Earth and Environment,

University of Leeds

● Assoc Prof. Steve Arnold, School

of Earth and Environment,

University of Leeds

● Dr Wida Susanty binti Haji

Suhaili, School of Computing and

Informatics, Universiti Teknologi

Brunei

● Assoc Prof Dr Mohd Fadlee A

Rasid, Faculty of Engineering,

Universiti Putra Malaysia

● Dr Eng Yudi Adityawarman,

Agency for Assessment and

Laporan Kegiatan SDGs Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, IPB, 2019

Application of Technology,

Indonesia

● Dr. Lailan Syaufina, Faculty of

Forestry, Bogor Agricultural

University

● Dr. Imas S. Sitanggang,

Computer Science Department,

FMIPA IPB

● Dr Sony Hartono Wijaya,

Computer Science Department,

FMIPA IPB

● Dr. Eng Annisa, Computer

Science Department, FMIPA IPB

● Laura Kiely MSc (PhD student at

University of Leeds UK)

● Muhammad Asyhar Agmalaro,

S.Si, M.Kom, Computer Science

Department, FMIPA IPB

● Hari Agung Adrianto, M.Kom,

Computer Science Department,

FMIPA IPB (PhD student at

University of Leeds UK)

Hasil dan Dampak Kegiatan

Inisiasi kerja sama (MoA)

Departemen Ilmu Komputer

dengan UTB, dan UPM.

Tantangan dan Lesson

Learned

Pelaksanaan mandiri (dari sisi

biaya, promosi dan lain-lain) dan

berkelanjutan.

Replicability

Partisipasi pada kegiatan-kegiatan

internasional seperti ini

memberikan eksposur yang baik

untuk dosen dan mahasiswa.