Pemateri
M. Ilham Habib
Software Engineer/Instruktur GeosoftwareM. Ilham Habib adalah profesional di bidang Geografi dan Sains Data Spasial dengan keahlian dalam GIS, Penginderaan Jauh, dan Analisis Spasial berbasis Machine Learning. Ilham merupakan lulusan Sarjana Sains Geografi dari Universitas Negeri Padang dengan IPK 3.67, dengan fokus pada pemetaan, analisis geospasial, penginderaan jauh, serta pemrograman Python untuk analisis data spasial. Ilham memiliki pengalaman mengajar yang cukup baik, di antaranya pernah menjadi asisten dosen dan mengajar di universitas negeri padang jurusan geografi dan universitas bung hatta jurusan Perencanaan wilayah dan kota. Selain itu ilham juga telah menjadi instruktur di bidang GIS, Remote Sensing, dan machine learning untuk data spasial pada berbagai pelatihan profesional yang diselenggarakan oleh Geosoftware ID. Dedikasinya dalam bidang geospasial juga tercermin dari berbagai prestasi nasional yang diraihnya, seperti Juara 1 Lomba Karya Tulis Ilmiah Geografi Nasional (PIKOM-G), Juara 3 Kompetisi Pemetaan SCALE MAP, dan juga juara 3 dalam kompetisi mapcom barrashepere 2025 oleh PT Barrakusuma Spatial Teknologi
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk membekali Sobat Geosoftware dengan pemahaman teoritis dan keterampilan praktis dalam pemetaan tutupan lahan dan pembuatan peta kreatif berbasis Machine Learning. Pada pelatihan ini, peserta akan mempelajari konsep dasar pengolahan data citra satelit Sentinel-2, mulai dari akses data melalui Google Earth Engine (GEE) dan penggunaan Python dengan library GEEMAP, hingga penerapan algoritma Machine Learning (XGBoost) untuk klasifikasi tutupan lahan seperti mangrove, vegetasi, lahan terbangun, dan tanah terbuka.
Peserta juga akan dibimbing dalam melakukan feature engineering, evaluasi hasil model, serta visualisasi peta tematik modern dan interaktif menggunakan Python dan QGIS. Melalui praktik langsung dan Mini Project, peserta dapat memperoleh pemahaman menyeluruh mengenai penerapan Machine Learning untuk pemetaan geospasial. Materi pelatihan disusun secara bertahap agar mudah dipahami oleh peserta yang telah memiliki dasar Python, GIS, dan konsep Machine Learning.
Jadwal dan List Materi:
Sesi 1
- Setup Environment
- Overview Basic Python
- Pengenalan Google Earth Engine dan GEEMAP
- Akuisisi Data Citra Sentinel-2
Sesi 2
- Karakteristik Spektral dan Pembuatan Spectral Indices
- Feature Preparation untuk Machine Learning
- Strategi Sampling dan Pembuatan Training Data
- Data Preparation dan Train–Test Split
Sesi 3
- Pengenalan XGBoost dan Perbandingan dengan Algoritma Lain
- Training Model XGBoost
- Accuracy Assessment dan Confusion Matrix
- Hyperparameter Tuning untuk Optimasi Model
- Feature Importance dan Error Analysis
Sesi 4
- Prediction dan Perhitungan Luas Area
- Visualisasi Interaktif dengan Leaflet
- Visualisasi Statis – Membuat Peta Kreatif dan Modern menggunakan QGIS
Konten
Pengenalan dan Akuisisi Data Sentinel-2 dengan library GEEMAP
Feature Engineering dan Persiapan Data Training
Machine Learning - Training, Evaluation, dan Prediction
Silabus
01
Silabus Kelas 1
Akses silabus melalui link berikut: https://s.id/silabusmangrove
Frequently Asked Question
Apakah pelatihan ini cocok untuk peserta yang belum pernah menggunakan Python sebelumnya?
Pelatihan ini memerlukan pemahaman dasar Python. Peserta sebaiknya sudah pernah mencoba menulis kode sederhana seperti membaca data, membuat perulangan (loop), atau menjalankan fungsi dasar. Materi tidak membahas logika pemrograman dari nol. Tapi, tenang saja, sobat Geosoftware yang belum memiliki kemampuan dasar terkait pemrograman Python dapat membeli pelatihan ASINKRONUS (pembelajaran mandiri melalui video pembelajaran dan modul) dengan diskon khusus 40% apabila membeli 1 paket dengan pelatihan ini (cara pembelian kami tampilkan di poster publikasi yang di-upload di feed instagram kami), atau dapat menghubungi admin kami di no +62 851-7983-6138,
Apakah peserta harus menguasai machine learning?
Peserta cukup memiliki kemampuan dasar terkait machine learning (training, testing, klasifikasi), terutama pada pengolahan data geospasial. Tapi, tenang saja, sobat Geosoftware yang belum memiliki kemampuan dasar Machine Learning dapat membeli pelatihan ASINKRONUS (pembelajaran mandiri melalui video pembelajaran dan modul) dengan diskon khusus 40% apabila membeli 1 paket dengan pelatihan ini (cara pembelian kami tampilkan di poster publikasi yang di-upload di feed instagram kami), atau dapat menghubungi admin kami di no +62 851-7983-6138.
Apakah materi pelatihan bisa diikuti jika belum memiliki latar belakang GIS?
Bisa, selama peserta memahami konsep dasar peta dan data spasial. Pengalaman menggunakan QGIS atau software GIS lain akan sangat membantu dalam memahami proses pengolahan data dan interpretasi hasil peta.
Apakah peserta harus memiliki software khusus sebelum pelatihan dimulai?
Tidak perlu instalasi kompleks. Seluruh praktik dijalankan melalui Google Colab (berbasis cloud), sedangkan QGIS digunakan untuk visualisasi data spasial. Peserta cukup menyiapkan akun Google dan akun Google Earth Engine (GEE) yang aktif.
Apakah pelatihan ini bersifat teori atau praktik?
Pelatihan ini bersifat 100% praktik dengan pendekatan hands-on. Setiap sesi berfokus pada penerapan langsung — mulai dari akuisisi data citra Sentinel-2, pembuatan fitur (feature engineering), hingga penerapan machine learning dan pembuatan peta hasil.
Apakah peserta akan mendapatkan sertifikat setelah pelatihan?
Ya. Peserta yang mengikuti minimal dua sesi pelatihan akan memperoleh Certificate of Completion dari Geosoftware.ID. Selain itu, tersedia mini project (opsional) bagi peserta yang ingin menerapkan materi secara mandiri. Peserta yang menyelesaikan dan mengumpulkan mini project tersebut akan mendapatkan Certificate of Appreciation sebagai bentuk penghargaan atas partisipasi aktif dan hasil karyanya.
Apakah peserta akan mendapatkan dataset untuk latihan?
Ya, semua dataset yang digunakan selama pelatihan akan disediakan oleh penyelenggara, termasuk data Sentinel-2, contoh training samples, dan file pendukung untuk analisis machine learning.
Apakah ada rekaman pelatihan yang bisa diakses setelah sesi berakhir?
Ya. Peserta akan mendapatkan rekaman video dan materi pelatihan setelah seluruh sesi selesai, sehingga bisa dipelajari kembali secara mandiri.
Kelas Ini Cocok Untuk?
01
Kemampuan Dasar yang Disarankan untuk Peserta:
1. Pemahaman Dasar Geografi dan Geospasial: Memiliki pengetahuan konseptual mengenai peta, sistem koordinat, proyeksi, serta jenis data spasial seperti data vektor dan raster. Pemahaman ini membantu peserta dalam memahami konteks analisis citra satelit dan penerapan data geospasial menggunakan Python dan QGIS; 2. Kemampuan dalam Pemrograman Python: Memiliki kemampuan dasar dalam pemrograman Python, khususnya yang berkaitan dengan analisis data geospasial. Peserta diharapkan memahami konsep logika pemrograman seperti variabel, tipe data, kondisi, fungsi, dan perulangan (looping), yang akan digunakan dalam praktik pengolahan data citra dan penerapan algoritma Machine Learning; 3. Memiliki kemampuan dasar terkait machine learning untuk analisis data geospasial....
02
Spesifikasi Perangkat yang Disarankan:
1. Sistem Operasi: Windows 10/11 (64-bit), macOS versi terbaru, atau distribusi Linux (misalnya Ubuntu 20.04 LTS atau lebih baru). 2. Prosesor (CPU): Minimal Intel Core i3 generasi ke-8 atau setara (AMD Ryzen 3 2000 series atau lebih baru). Direkomendasikan Intel Core i5 generasi ke-10 atau setara (AMD Ryzen 5 3000 series atau lebih baru) untuk kinerja optimal. 3. Memori (RAM): Minimal 8 GB RAM. Direkomendasikan 16 GB RAM untuk mendukung proses multitasking dan penggunaan aplikasi pengembangan secara bersamaan....
03
CATATAN
Pelatihan ini ditujukan bagi peserta yang ingin mempelajari analisis data geospasial menggunakan Python dan Machine Learning. Peserta diharuskan memiliki dasar Python, GIS, dan konsep dasar Machine Learning agar dapat mengikuti seluruh sesi dengan optimal. Materi disusun secara bertahap, mulai dari pengolahan data citra Sentinel-2 hingga visualisasi hasil dalam bentuk peta tematik yang modern dan interaktif....