Cara Mahasiswa UNM Bangun Dataset Ikan AI Kolaborasi dengan BRIN

Oleh VOXBLICK

Sabtu, 14 Maret 2026 - 08.30 WIB

Cara Mahasiswa UNM Bangun Dataset Ikan AI Kolaborasi dengan BRIN

Mahasiswa UNM bangun dataset ikan AI (Foto oleh Pavel Danilyuk)

VOXBLICK.COM - Kamu pasti pernah membayangkan, bagaimana caranya kecerdasan buatan bisa mengenali beragam jenis ikan hanya dari sebuah foto? Nah, ternyata, di balik teknologi canggih itu ada usaha kolektif dan kolaborasi yang seru! Contohnya, mahasiswa Sains Data Universitas Negeri Makassar (UNM) yang bekerja sama dengan Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) untuk membangun dataset ikan demi kemajuan riset AI di Indonesia.

Proyek ini bukan hanya sekadar tugas kuliah, tapi juga langkah nyata mahasiswa untuk memberikan kontribusi langsung dalam dunia riset dan teknologi.

Kalau kamu tertarik untuk tahu, seperti apa proses membangun dataset ikan AI kolaborasi UNM dan BRIN, yuk simak panduan praktis berikut!

Langkah-Langkah Praktis Mahasiswa UNM Bangun Dataset Ikan AI

Identifikasi Kebutuhan Dataset
Segalanya dimulai dari menentukan spesies ikan apa saja yang ingin diidentifikasi oleh AI. Mahasiswa UNM bersama BRIN membuat daftar prioritas, seperti ikan konsumsi lokal maupun ikan hias yang banyak ditemukan di Indonesia.
Pengumpulan Data Gambar
Kunci sukses dataset berkualitas ada di data yang lengkap dan bervariasi. Tim mahasiswa melakukan pengambilan gambar ikan secara langsung di laboratorium, pasar ikan, bahkan beberapa spot perairan. Selain itu, mereka juga mengumpulkan data dari sumber terbuka, tentunya dengan memperhatikan hak cipta.
Labeling Data
Setelah terkumpul ratusan hingga ribuan foto ikan, proses berikutnya adalah pelabelan. Masing-masing gambar diberi label spesies, ciri-ciri fisik, hingga kondisi lingkungan pengambilan gambar. Tahapan ini dibantu oleh ahli biologi dari BRIN agar hasilnya akurat.
Quality Control
Supaya AI benar-benar “belajar” dari data yang benar, mahasiswa melakukan pengecekan ulang. Gambar-gambar yang buram, terduplikasi, atau salah label langsung dieliminasi. Setiap data diverifikasi oleh dua pihak, mahasiswa dan peneliti BRIN.
Pengolahan dan Standarisasi Format
Data yang sudah lolos quality control diolah kembali agar formatnya konsisten. Misalnya, resolusi gambar disamakan, dan file diberi nama yang mudah dipahami oleh sistem AI.
Penyimpanan dan Dokumentasi Dataset
Dataset yang sudah siap diunggah ke repository khusus, lengkap dengan dokumentasi agar mudah digunakan oleh peneliti lain. Semua langkah ini diarsipkan supaya jika ada update atau penambahan spesies, prosesnya bisa diikuti dengan mudah.

Manfaat Kolaborasi Mahasiswa UNM dan BRIN untuk Riset AI

Meningkatkan Akurasi AI Lokal
Dengan dataset yang relevan dan spesifik terhadap ikan Indonesia, model kecerdasan buatan jadi lebih akurat dalam mengidentifikasi spesies asli tanah air.
Mempercepat Inovasi di Bidang Perikanan
Dataset ini menjadi fondasi bagi aplikasi teknologi seperti monitoring populasi ikan, identifikasi penyakit, hingga otomatisasi klasifikasi hasil tangkapan nelayan.
Mengasah Soft Skill Mahasiswa
Lewat proyek nyata dan kolaborasi lintas bidang, mahasiswa belajar langsung tentang teamwork, manajemen proyek, serta komunikasi ilmiah.
Berbagi Sumber Daya untuk Kemajuan Bersama
Hasil kerja keras ini bisa diakses oleh peneliti, dosen, hingga pelaku industri perikanan. Kolaborasi ini membuka peluang lebih luas untuk riset lanjutan dan pengembangan produk berbasis AI.

Tips Praktis Jika Kamu Ingin Membangun Dataset AI Sendiri

Mulai dari Proyek Kecil
Pilih objek yang mudah dijangkau, misal ikan hias di sekitar lingkunganmu, sebelum beralih ke skala yang lebih besar.
Konsisten dalam Labeling
Buat pedoman pelabelan yang jelas sejak awal, supaya data tetap konsisten dan minim error.
Kolaborasi dengan Ahli
Jangan ragu meminta bantuan dari dosen, peneliti, atau komunitas terkait untuk memastikan keakuratan data.
Dokumentasi Lengkap
Selalu catat proses, perubahan, dan hasil akhir dataset-mu. Ini penting untuk keberlanjutan proyek.

Inspirasi untuk Generasi Muda: Gabungkan Teknologi dan Kepedulian Lingkungan

Kolaborasi antara mahasiswa Sains Data UNM dan BRIN dalam membangun dataset ikan AI memperlihatkan, bahwa inovasi tak harus datang dari laboratorium besar atau perusahaan raksasa.

Kamu pun bisa mulai dari mana saja, selama ada keinginan untuk belajar dan berkontribusi. Jadi, yuk jadikan proyek-proyek seperti ini inspirasi untuk menciptakan solusi berbasis teknologi yang bermanfaat bagi lingkungan dan masyarakat!