Menjadi Creator dan Dewan Juri Kompetisi Big Data Challenge
Setiap tahun, Pusat Prestasi Nasional (Puspresnas) Kemendikbud selalu mengadakan kompetisi bagi para mahasiswa S1 se-Indonesia yang diberi judul Satria Data.
ITB secara official belum pernah mengirimkan wakilnya ke dalam kompetisi tersebut. Oleh karena itu Ditmawa ITB dan FMIPA ITB membentuk kepanitiaan dari dosen dan profesional untuk membuat kompetisi kecil skala kampus untuk menjaring mahasiswa/i yang akan menjadi wakil resmi di kompetisi nasional Puspresnas.
Kompetisi “kecil” ini sendiri dibagi menjadi 4 kategori sesuai dengan kompetisi aslinya, yakni:
- Statistic Competition,
- Essay Statistitc Competition,
- Infographic Competition, dan
- Big Data Challenge (BDC).
Saya didapuk menjadi penanggung jawab bagi kompetisi BDC. Tugasnya itu membuat soal dan menjadi salah satu dewan juri saat fase final nanti.
Karena tidak ada bocoran sama sekali bagaimana kompetisi Satria Data tahun lalu, maka saya membuat soal sendiri dari data publik. Hal yang penting adalah data yang digunakan bukan data sintetis. Karena tidak mungkin juga saya menggunakan data dari perusahaan tempat saya bekerja, maka kasusnya saya ambil (web scrape) dari situs OLX Autos, yakni:
Melakukan prediksi harga mobil bekas dari informasi yang tersedia.
Agar menantang, sengaja data yang saya berikan benar-benar raw. Peserta diberikan keleluasaan sebesar-besarnya untuk mengekstrak features dari data tersebut. Sekalian menguji kemampuan data pre-processing mereka. Parameter yang digunakan untuk menentukan kualitas akurasi dari prediksi harga tersebut adalah MAPE (mean absolute percentage error).
Kompetisinya saya buat di platform Kaggle sehingga workload saya menjadi less effort (karena proses perhitungan dan penentuan nilai setiap tim dilakukan secara otomatis). Kompetisinya sendiri baru resmi dimulai pada Senin pagi kemarin.
Total ada 17 tim mahasiswa yang mengikuti kemudian akan disaring menjadi 10 finalis yang kelak akan diberikan kesempatan untuk mempresentasikan model machine learning (atau deep learning) yang mereka buat.
