Penulis:  Basma Ahimsa F, (SaIG, 2202392)

Penyunting: Hilmy Nurizky

Dok. Penulis

Perjalanan panjang penyusunan skripsi ini sesungguhnya tidak bermula saat saya mengajukan judul di awal semester akhir, melainkan jauh sebelumnya, ketika saya masih duduk di bangku Semester 5 dalam mata kuliah Metodologi Penelitian. Kala itu, ide mengenai pemanfaatan algoritma K-Means Clustering untuk mengidentifikasi permukiman kumuh hanyalah sebuah gagasan sederhana—sebuah tugas akhir mata kuliah yang saya kerjakan dengan pemahaman yang masih sangat terbatas. Saya masih ingat betul bagaimana konsep tersebut terasa abstrak, arah penelitiannya belum memiliki pijakan yang kokoh, dan metodologinya masih meraba-raba. Hasil akhirnya pun mencerminkan kebingungan tersebut; saya hanya mendapatkan nilai B+ untuk mata kuliah itu. Bagi sebagian orang, nilai tersebut mungkin sudah cukup, namun bagi saya, itu adalah sebuah tanda tanya besar. Apakah ide ini memang kurang layak, atau sayanya yang belum mampu menggali potensinya?

Alih-alih menyerah dan mencari judul baru yang lebih "aman" atau populer, nilai B+ tersebut justru menjadi pecutan tersendiri bagi saya. Ada rasa penasaran yang belum tuntas mengenai bagaimana teknologi informasi geospasial dapat memecahkan masalah sosial yang begitu kompleks seperti permukiman kumuh di Kota Bandung. Saya meyakini bahwa integrasi antara Machine Learning dan Sains Informasi Geografi memiliki kekuatan yang belum sepenuhnya saya eksplorasi di Semester 5. Oleh karena itu, dengan tekad yang bulat namun bercampur rasa was-was, saya memutuskan untuk membawa kembali topik "setengah matang" ini ke panggung yang lebih serius: Seminar Proposal di Semester 6.

Masa-masa transisi dari Semester 6 ke Semester 7 adalah fase di mana idealisme berbenturan dengan realitas teknis. Di sinilah saya mulai menyadari ketika bimbingan bahwa sekadar menggunakan K-Means tidaklah cukup. Saya harus memperkuat fondasi penelitian ini dengan metode yang lebih canggih dan akurat. Keputusan untuk mengintegrasikan Object-Based Image Analysis (OBIA) untuk delineasi fisik dan interpolasi spasial Inverse Distance Weighting (IDW) untuk data sosial adalah titik balik yang mengubah skripsi ini dari sekadar tugas kuliah menjadi sebuah karya ilmiah yang saya banggakan. Proses menambahkan metode OBIA kedalam penelitian saya bukanlah hal yang mudah. Berhari-hari saya habiskan di depan layar laptop, bergelut dengan trial and error, segmentasi citra yang gagal, hingga hasil klasterisasi yang awalnya tidak masuk akal.

Memasuki semester 7, proses pengerjaan ternyata menuntut usaha yang jauh lebih besar dari perkiraan, terutama dalam integrasi metode Object-Based Image Analysis (OBIA) dan interpolasi spasial. Hal ini menyebabkan target penyelesaian skripsi saya mundur dari rencana awal tanggal 31 Oktober menjadi 1 Desember. Dalam masa keterlambatan tersebut, saya menyadari telah melakukan kesalahan fatal dalam hal komunikasi. Saat menghadapi kendala pengerjaan, saya sempat tidak memberikan kabar  kepada dosen pembimbing karena merasa takut dan malu belum bisa memberikan progres yang signifikan.

Sikap tidak mengomunikasikan kendala tersebut justru menimbulkan konsekuensi yang kurang baik, yaitu terhambatnya proses bimbingan dan hilangnya kepercayaan dari dosen pembimbing. Dari pengalaman ini, saya mendapatkan pelajaran berharga bahwa dalam dunia akademis maupun profesional, komunikasi yang jujur dan terbuka adalah kunci utama menjaga kepercayaan. Saya belajar bahwa sikap resilien bukan hanya tentang kemampuan menyelesaikan masalah teknis, tetapi juga keberanian untuk datang menghadap dosen, mengakui keterlambatan, dan mengomunikasikan kendala yang dihadapi alih-alih menghindar. Skripsi ini akhirnya selesai bukan hanya sebagai tugas akhir kuliah, tetapi juga sebagai proses pendewasaan diri saya dalam bersikap dan bertanggung jawab.

Kini, skripsi ini telah rampung bukan hanya sebagai syarat kelulusan semata, tetapi sebagai bukti kapasitas diri saya sebagai mahasiswa Sains Informasi Geografi. Saya telah membuktikan pada diri sendiri bahwa saya mampu menguasai metode analisis spasial tingkat lanjut dan menyelesaikan apa yang telah saya mulai, meskipun jalannya tidak selalu mulus. Terima kasih kepada dosen pembimbing yang telah bersabar, kepada diri saya di masa lalu yang tidak mengganti judul penelitian, dan kepada setiap kendala yang memaksa saya untuk menjadi pembelajar yang lebih tangguh. Skripsi ini adalah penutup bab perkuliahan, sekaligus pembuka bagi ambisi-ambisi saya selanjutnya di dunia profesional maupun akademis di masa depan.