Peningkatan Kemampuan Mahasiswa ITPA dalam Analisis Data Pertanian melalui Pelatihan Data Mining dengan Google Colab

Penulis

DOI:

10.29303/jpmpi.v8i2.11745

Diterbitkan:

2025-06-29

Terbitan:

Vol 8 No 2 (2025): April-Juni 2025

Kata Kunci:

Data Mining, google colab, mahasiswa, prediksi, pertanian

Artikel

Unduhan

Cara Mengutip

Febriansyah, Muntari, S., & S Prawira, N. (2025). Peningkatan Kemampuan Mahasiswa ITPA dalam Analisis Data Pertanian melalui Pelatihan Data Mining dengan Google Colab. Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA, 8(2), 616–619. https://doi.org/10.29303/jpmpi.v8i2.11745

Metrik

Metrik sedang dimuat ...

Abstrak

Di era pertanian presisi dan digitalisasi informasi, kemampuan dalam mengelola dan menganalisis data dalam skala besar (big data) menjadi kompetensi strategis, terutama untuk menjawab tantangan agrikultur modern. Salah satu permasalahan utama yang dihadapi petani sayur di daerah mitra pengabdian adalah kesulitan dalam memprediksi hasil panen secara akurat akibat minimnya analisis berbasis data historis. Padahal, data produksi, iklim, dan harga pasar tersedia dalam jumlah besar namun belum dimanfaatkan secara optimal, baik oleh petani maupun oleh mahasiswa calon tenaga profesional di bidang pertanian. Observasi awal menunjukkan bahwa mahasiswa Institut Teknologi Pagar Alam (ITPA) belum memiliki pemahaman dan keterampilan yang memadai dalam mengaplikasikan metode data mining untuk mengekstraksi informasi bermakna dari data pertanian. Kegiatan pengabdian ini dirancang untuk meningkatkan literasi data dan keterampilan teknis mahasiswa ITPA melalui pelatihan penggunaan teknik data mining berbasis Google Colab. Google Colab dipilih karena mendukung eksekusi pemrograman Python di lingkungan cloud computing tanpa memerlukan instalasi perangkat lunak lokal, serta memungkinkan kolaborasi dan efisiensi dalam pengolahan data besar. Pelatihan diikuti oleh 10 mahasiswa yang dibagi ke dalam dua sesi, masing-masing mencakup pengantar konsep data mining, pengolahan dataset pertanian, serta implementasi algoritma klasifikasi dan klastering. Evaluasi pasca-pelatihan menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman konseptual maupun kemampuan praktis peserta. Dengan adanya pelatihan ini, diharapkan mahasiswa mampu menjadi penggerak transformasi digital di sektor pertanian melalui pemanfaatan data secara lebih strategis.

Referensi

Febriansyah. 2024. “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Data Gizi Balita Pada Uptd Puskesmas Bumi Agung.” JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) 12(3).

Mukti, Yogi Isro. 2025. Deep Learning : Fondasi , Arsitektur , Dan Aplikasi Prediksi Bitcoin. ed. M.Hum Abdul Rosid, SE. Banten: Yayasan Pendidikan dan Sosial Indonesia Maju (YPSIM).

Mulyoto, Ari. 2024. Naïve Bayes Pada Google Colabs. Eureka Med. ed. Wildan Rasyid Mukhtar. Purbalingga.

Nugroho, Kuncahyo Setyo, Mahmud Isnan, Teddy Suparyanto, and Bens Pardamean. 2025. Aplikasi Kecerdasan Buatan Untuk Pertanian Modern.

Rosiana, Malenda; Rita Nurmalina; Nia. 2024. “Sistem Pemasaran Kopi Robusta Di Kota Pagar Alam Sumatera Selatan.” Jurnal Agribisnis Indonesia (Journal of Indonesian Agribusiness) 12(1): 49–62.

Sefri, Anggi Putri et al. 2022. “Analisis Saluran Pemasaran Jeruk Keprok Varietas Gerga Di Kelurahan Agung Lawangan Kecamatan Dempo Utara Kota Pagar Alam Manfaat Untuk Menunjang Kehidupan Sehari-Hari.” Journal of Agricultural Socio-Economic and Agribusiness (JASEA) 1(1): 31–47.

Biografi Penulis

Febriansyah, Institut Teknologi Pagar Alam

Siti Muntari, Institut Teknologi Pagar Alam

Nanda S Prawira, Institut Teknologi Pagar Alam

Lisensi

Hak Cipta (c) 2025 Febriansyah, Siti Muntari, Nanda S Prawira

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Penulis yang akan mempublikasikan Artikelnya di Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA harus menyetujui ketentuan sebagai berikut:

  1. Penulis dapat mempertahankan Hak Cipta Artikel yang akan di publikasikan dan penulis memberikan hak publikasi pertama kepada Jurnal Penabdian Magister Pendidikan IPA dengan pekerjaan secara bersamaan dan berlisensi di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. yang memungkinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal di Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA.
  2. Penulis dimasukkan dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (misalnya: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkan artikel dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA.
  3. Penulis diizinkan dan anjurkan untuk mem-posting Artikelnya secara online (misalnya: di repositori institusional atau di website mereka - socmed) setelah diterbitkan oleh Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA, hal ini bertujuan untuk mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya capaian pengutipan Artikel (H-Index) lebih banyak. (Lihat Efek Akses Terbuka).