Jakarta, Indonesia – Workshop Machine Learning for Official Statistics, yang diadakan pada 3-7 Februari 2025 di Jakarta, telah sukses diselenggarakan, mempertemukan para ahli statistik dan ilmuwan data dari berbagai negara di kawasan Asia-Pasifik. Acara ini diselenggarakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), Divisi Statistik Perserikatan Bangsa-Bangsa (UNSD), dan Institut Statistik untuk Asia dan Pasifik (SIAP), dengan tujuan meningkatkan kapasitas statistik melalui teknik machine learning.

Langkah Menuju Statistik Resmi yang Lebih Modern

Dengan meningkatnya peran Big Data dan Artificial Intelligence (AI), workshop ini menjadi wadah penting bagi peserta untuk mengeksplorasi penerapan machine learning dalam statistik resmi dan pemantauan Sustainable Development Goals (SDGs). Para ahli dari BPS-Statistics Indonesia, UNSD, dan SIAP membimbing sesi pelatihan yang mencakup topik utama seperti:

• Dasar-dasar ilmu data dan machine learning.
• Metode klasifikasi supervised dan unsupervised.
• Teknik regresi lanjutan serta latihan praktik menggunakan R.
• Model berbasis pohon keputusan, termasuk random forests dan decision trees.
• Pertimbangan etika serta identifikasi bias dalam model machine learning.

Partisipasi yang Aktif dan Kunjungan Lapangan

Workshop ini dihadiri oleh 23 peserta dari Kantor Statistik Nasional (NSO) di berbagai negara Asia-Pasifik, termasuk Indonesia, Malaysia, Kazakhstan, Timor-Leste, Thailand, Türkiye, dan Vietnam.

Pada hari pertama, seluruh peserta mengunjungi kantor pusat Badan Pusat Statistik (BPS) di Pasar Baru, Jakarta, di mana mereka disambut hangat oleh Plt. Deputi Bidang Metodologi dan Informasi Statistik, Puji Ismartini, beserta timnya. Kunjungan dimulai dengan tur ke Pusat Statistik Terpadu (PST), dilanjutkan dengan sesi di BPS Command Center. Setelah makan siang, para peserta kembali ke Politeknik Statistika STIS untuk memulai sesi pelatihan.

Pembelajaran Interaktif dengan Para Ahli

Pelatihan ini disampaikan oleh mentor berpengalaman, termasuk Christophe Bontemps dari UNSIAP dan Sean Lovell dari UNSD. Para peserta mempelajari konsep dan definisi dasar ilmu data serta machine learning, metode klasifikasi, dan teknik regresi. Selain materi teoritis, para mentor juga menyediakan demonstrasi interaktif dan latihan praktik untuk memperdalam pemahaman peserta.

Selain instruktur dari UNSIAP dan UNSD, para ahli dari BPS juga turut memberikan kontribusi dalam sesi pelatihan. Lya Hulliyyatus Suadaa mempresentasikan studi kasus mengenai klasifikasi bisnis di BPS, sementara Arie Wahyu Wijayanto membahas penerapan algoritma Random Forest dalam analisis data.

Memperkuat Kolaborasi Regional

Acara ini berhasil memperkuat kerja sama antar kantor statistik nasional, di mana peserta dari berbagai negara berbagi pengalaman dan praktik terbaik. Diskusi juga menyoroti tantangan dalam penerapan model machine learning, terutama terkait akses terhadap data berkualitas tinggi dan penyesuaian model dengan konteks kelembagaan yang berbeda.

Komitmen terhadap Inovasi di Masa Depan

Saat workshop berakhir, para peserta menyatakan komitmen kuat untuk menerapkan ilmu yang diperoleh di kantor statistik masing-masing. Rencana untuk inisiatif pengembangan kapasitas lebih lanjut dan workshop lanjutan juga dibahas guna memastikan pembelajaran dan inovasi terus berlanjut dalam pemanfaatan machine learning untuk statistik resmi.

Keberhasilan workshop ini menandai langkah penting dalam memodernisasi sistem statistik melalui metodologi ilmu data dan machine learning yang canggih, membuka jalan bagi pengambilan keputusan berbasis data yang lebih baik di seluruh kawasan Asia-Pasifik.