Webinar dan Workshop - Intelligent Data Categorization Menggunakan TensorFlow: Pendekatan Machine Learning Modern
Pada hari Senin, tanggal 29 Juni 2026, telah dilaksanakan kegiatan Webminar dan Workshop dengan tema “Intelligent Data Categorization Menggunakan TensorFlow: Pendekatan Machine Learning Modern”. Kegiatan ini merupakan bagian dari program diseminasi hasil kegiatan Kuliah Kerja Nyata (KKN) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta (UMJ), yang dilaksanakan oleh mahasiswa KKN Informatika Kelompok 3. Kegiatan ini terselenggara atas kerja sama dengan Universitas Teknologi Muhammadiyah (UTM) melalui Wakil Ketua Himpunan Sistem Informasi yaitu saudara Satrio Luhur Budiman, dengan dukungan dan pendampingan dari dosen pembimbing KKN, Bapak Mirza Sutrisno, S.Si., M.Kom serta koordinasi pelaksanaan oleh Ketua Kelompok KKN, Shud Khalid.
Kegiatan berlangsung pada pukul 08.00 - 10.00 WIB dan dipandu oleh saudara Nurfaiq Faizzaki selaku Master of Ceremony (MC), serta dimoderatori oleh saudara Adji Setyawan Saputra. Webinar ini ditujukan untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa Universitas Teknologi Muhammadiyah Jakarta mengenai penerapan Machine Learning dan TensorFlow dalam analisis sentimen terhadap layanan akademik. Melalui kegiatan ini, para peserta akan mempelajari konsep dasar analisis sentimen, tahapan pengolahan data teks, proses pembangunan model menggunakan TensorFlow, serta implementasinya dalam mengklasifikasikan opini mahasiswa menjadi sentimen positif, netral, atau negatif. Dengan adanya webinar ini, diharapkan para mahasiswa dapat memahami bagaimana teknologi kecerdasan buatan dimanfaatkan untuk mengolah data secara otomatis sebagai dasar evaluasi dan peningkatan kualitas layanan akademik berbasis data.
Memasuki sesi pertama, yaitu webinar, materi disampaikan oleh saudara Handaffa Rafi Pasya, mahasiswa peserta Program MSIB NF Academy. Pada sesi ini, pemateri menjelaskan konsep dasar analisis sentimen sebagai salah satu penerapan Machine Learning yang digunakan untuk mengidentifikasi opini atau penilaian mahasiswa terhadap layanan akademik ke dalam kategori sentimen positif, netral, atau negatif. Selain itu, peserta juga diperkenalkan dengan konsep Machine Learning, TensorFlow sebagai framework untuk membangun model analisis sentimen, serta peran Natural Language Processing (NLP) dalam mengolah data teks. Materi yang disampaikan mencakup latar belakang dan tujuan analisis sentimen, tahapan implementasi sistem mulai dari pengumpulan data, text preprocessing, pelabelan data, pembangunan model menggunakan TensorFlow, hingga proses evaluasi model menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Selanjutnya, peserta mempelajari studi kasus analisis komentar mahasiswa terhadap layanan akademik, alur kerja sistem mulai dari proses tokenisasi, konversi kata menjadi representasi numerik oleh TensorFlow, proses pelatihan model Machine Learning, hingga demonstrasi prediksi sentimen terhadap komentar baru. Pada akhir sesi, pemateri juga menjelaskan hasil implementasi sistem, manfaat analisis sentimen bagi peningkatan kualitas layanan akademik, serta peluang pengembangan penelitian melalui penggunaan dataset yang lebih besar, model Deep Learning yang lebih kompleks, integrasi dengan sistem survei daring, dan visualisasi hasil analisis dalam bentuk dashboard.
Setelah sesi webinar selesai, kegiatan dilanjutkan dengan sesi workshop yang dipandu oleh saudari Shud Khalid, mahasiswa peserta Program MSIB NF Academy. Berbeda dengan sesi webinar yang berfokus pada pemahaman konsep, sesi workshop lebih menekankan pada praktik langsung dalam membangun model analisis sentimen menggunakan TensorFlow. Pada sesi ini, peserta diperkenalkan dengan berbagai tools yang digunakan dalam pengembangan model, seperti Google Colab sebagai lingkungan pemrograman, Python sebagai bahasa pemrograman, TensorFlow dan Keras sebagai framework Machine Learning, Pandas untuk pengelolaan dataset, serta Tokenizer untuk mengubah data teks menjadi representasi numerik. Selanjutnya, peserta mengikuti demonstrasi implementasi analisis sentimen mulai dari proses pengumpulan data komentar mahasiswa, data cleaning, text preprocessing, tokenization, dan padding, hingga pembangunan, pelatihan, serta evaluasi model menggunakan TensorFlow. Setelah model selesai dibangun, peserta juga mempraktikkan pengujian model dengan memasukkan komentar baru untuk melihat hasil prediksi sentimen secara langsung. Melalui praktik ini, peserta dapat memahami alur kerja pengembangan sistem analisis sentimen secara menyeluruh, mulai dari pengolahan data hingga menghasilkan prediksi yang dapat dimanfaatkan sebagai dasar evaluasi layanan akademik secara lebih cepat dan objektif.
Sebagai penutup rangkaian kegiatan, peserta diminta untuk mengisi post-test dan formulir evaluasi sebagai bentuk umpan balik terhadap pelaksanaan kegiatan. Acara kemudian diakhiri dengan sesi dokumentasi bersama serta penutupan resmi oleh MC.
Dengan terselenggaranya kegiatan Webinar dan Workshop " Intelligent Data Categorization Menggunakan TensorFlow: Pendekatan Machine Learning Modern ", diharapkan mahasiswa Universitas Teknologi Muhammadiyah Jakarta dapat memperoleh wawasan serta keterampilan baru dalam memahami dan mengimplementasikan teknologi Machine Learning untuk analisis data teks. Melalui kegiatan ini, peserta diharapkan mampu memahami konsep analisis sentimen, tahapan pembangunan model menggunakan TensorFlow, serta proses implementasinya dalam mengolah opini mahasiswa terhadap layanan akademik secara otomatis. Selain itu, kegiatan ini diharapkan dapat meningkatkan kompetensi mahasiswa dalam bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan Natural Language Processing (NLP), sehingga mampu mengembangkan solusi berbasis data yang inovatif untuk mendukung evaluasi, pengambilan keputusan, dan peningkatan kualitas layanan akademik di lingkungan perguruan tinggi.
Sertifikat Peserta dapat diunduh pada tautan berikut: