Mengenal Jurusan Sains Data: Kurikulum, Peluang Kerja, dan Tantangannya

Jurusan Sains Data

Jurusan Sains Data merupakan cabang studi yang bertujuan untuk mengajarkan prinsip-prinsip, metodologi, dan aplikasi dalam pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penggunaan data besar (big data) untuk menghasilkan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan. Dalam era digital yang terus berkembang, data menjadi aset yang sangat berharga bagi organisasi dan perusahaan di berbagai sektor, mulai dari teknologi informasi, keuangan, kesehatan, hingga pemerintahan dan manufaktur.

Mahasiswa Jurusan Sains Data akan mempelajari berbagai disiplin ilmu seperti statistika, matematika, komputer, dan ilmu pengetahuan data (data science). Mereka akan dilatih untuk menguasai teknik-teknik analisis data yang kompleks, termasuk pemrosesan data, pemodelan statistik, machine learning, dan artificial intelligence (AI). Keterampilan ini penting untuk menggali wawasan dari data yang besar dan kompleks yang dihasilkan oleh sistem informasi modern.

Selain keterampilan teknis, mahasiswa juga akan mempelajari aspek-etika dalam penggunaan data, keamanan data, dan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku. Mereka harus memahami bagaimana mengelola data dengan aman, menjaga privasi individu, dan mematuhi standar kepatuhan seperti GDPR di Eropa atau CCPA di California.

Jurusan ini juga menekankan pentingnya pemahaman konteks bisnis dan kebutuhan domain spesifik. Mahasiswa akan belajar untuk berkolaborasi dengan profesional dari berbagai bidang, seperti ekonomi, biologi, atau ilmu sosial, untuk mengidentifikasi tantangan dan peluang, serta merancang solusi data-driven yang efektif. Kemampuan untuk berkomunikasi dengan jelas dan efektif, baik secara lisan maupun tertulis, juga menjadi fokus penting dalam kurikulum.

Dalam masa studi, mahasiswa akan terlibat dalam proyek-proyek praktikum dan penelitian yang melibatkan analisis data riil. Ini memberi mereka pengalaman praktis dalam menerapkan teknik dan alat analisis data untuk menyelesaikan masalah nyata dalam berbagai industri. Kolaborasi dengan perusahaan, lembaga riset, atau organisasi nirlaba juga memungkinkan mahasiswa untuk membangun jaringan profesional yang kuat dan memperluas peluang karir mereka setelah lulus.

Tantangan yang dihadapi lulusan Jurusan Sains Data mencakup kompleksitas data yang semakin besar dan beragam, kebutuhan untuk memilih dan menerapkan teknik analisis yang tepat, serta kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis yang sama. Mereka juga harus selalu mengikuti perkembangan teknologi dan metodologi baru dalam sains data untuk tetap relevan dalam industri yang berubah dengan cepat ini.

Lulusan Jurusan Sains Data memiliki peluang karir yang luas di berbagai sektor dan peran, seperti data scientist, analis bisnis, engineer AI, spesialis big data, atau konsultan data. Mereka berperan penting dalam membantu organisasi membuat keputusan yang didasarkan pada bukti dan mengoptimalkan operasi menggunakan wawasan yang diberikan oleh data. Dengan keterampilan yang mereka peroleh selama masa studi, lulusan jurusan ini berpotensi untuk menjadi pemimpin dalam transformasi digital dan inovasi di masa depan.

Baca Juga: Artis-Artis Ini Memilih Jurusan Sains Data: Mengapa Jurusan Sains Data Begitu Menarik?

Mata Kuliah di Jurusan Sains Data

Jurusan Sains Data atau Data Science merupakan disiplin ilmu yang menggabungkan statistik, analisis data, pengembangan komputer, dan pemahaman domain bisnis untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data besar. Mata kuliah yang diajarkan dalam jurusan ini mencakup berbagai aspek pemodelan data, analisis statistik, pembelajaran mesin, dan pengolahan besar data. Berikut adalah beberapa contoh mata kuliah yang umumnya diajarkan dalam jurusan Sains Data:

Pengantar Sains Data: Memperkenalkan konsep dasar dan aplikasi Sains Data dalam berbagai industri dan bidang.

Statistika untuk Sains Data: Mempelajari teknik statistik yang digunakan dalam analisis data, termasuk distribusi, regresi, dan inferensi statistik.

Pengolahan dan Manajemen Data: Fokus pada teknik pengumpulan, pengolahan, dan manajemen data untuk analisis lebih lanjut.

Pemodelan dan Analisis Data: Menyelidiki teknik pemodelan data untuk mengekstraksi pola dan membuat prediksi menggunakan teknik statistik dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Mesin: Mempelajari algoritma dan teknik pembelajaran mesin untuk analisis prediktif dan pengambilan keputusan.

Pengolahan Bahasa Alami: Memahami teknik untuk menganalisis dan memproses data teks dan bahasa alami.

Visualisasi Data: Mempelajari teknik untuk mengkomunikasikan hasil analisis data melalui visualisasi yang efektif.

Big Data Analytics: Fokus pada teknik dan alat untuk analisis data skala besar (Big Data) menggunakan infrastruktur yang sesuai.

Etika dan Keamanan Data: Menyelidiki isu-isu etika dalam penggunaan data serta strategi keamanan untuk melindungi informasi sensitif.

Proyek Sains Data: Proyek praktis di mana mahasiswa menerapkan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari dalam solusi nyata untuk masalah analisis data.

Mata kuliah-mata kuliah ini dirancang untuk memberikan mahasiswa pemahaman yang mendalam tentang teori dan aplikasi praktis dalam Sains Data, mempersiapkan mereka untuk karir di berbagai sektor yang membutuhkan analisis data yang cermat dan solusi berbasis data.

Daftar Peluang atau Prospek Kerja Lulusan Sains Data

Lulusan Sains Data memiliki peluang karir yang sangat menjanjikan di berbagai sektor industri yang semakin bergantung pada analisis data dan kecerdasan buatan. Berikut adalah beberapa peluang atau prospek kerja yang bisa diikuti oleh lulusan Sains Data:

1. Data Scientist: Mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang berharga bagi perusahaan atau organisasi. Data scientist juga bertanggung jawab untuk mengembangkan model prediksi dan mengoptimalkan algoritma machine learning.
2. Data Analyst: Mengumpulkan, mengorganisir, dan menganalisis data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti data. Data analyst biasanya fokus pada pemahaman dan pelaporan data yang sudah ada.
3. Business Intelligence (BI) Analyst: Menggali data dan menggunakan alat BI untuk menghasilkan laporan dan visualisasi yang membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis.
4. Data Engineer: Bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data, termasuk basis data dan sistem data warehousing, untuk memfasilitasi analisis data yang efektif.
5. Machine Learning Engineer: Merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan sistem machine learning untuk memecahkan masalah yang kompleks dan memprediksi pola dari data yang besar.
6. Big Data Analyst: Mengelola dan menganalisis data yang sangat besar (big data) menggunakan alat dan teknik khusus untuk mengekstrak informasi yang berharga dan meningkatkan pemahaman bisnis.
7. Quantitative Analyst (Quant): Menggunakan model matematika dan statistik untuk menganalisis risiko keuangan, mengembangkan strategi investasi, atau membangun model untuk pasar keuangan.
8. Data Consultant: Memberikan saran dan konsultasi kepada perusahaan tentang bagaimana menggunakan data mereka untuk meningkatkan operasi dan keputusan bisnis.
9. Data Product Manager: Bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengelola produk-produk berbasis data, mulai dari aplikasi analitik hingga platform machine learning, untuk memenuhi kebutuhan pasar.
10. Research Scientist: Terlibat dalam riset dan pengembangan di bidang data science, misalnya untuk memajukan teknik analisis data atau untuk memecahkan tantangan dalam domain spesifik seperti kesehatan, energi, atau transportasi.
11. AI (Artificial Intelligence) Engineer: Merancang dan mengembangkan sistem kecerdasan buatan, termasuk pengolahan bahasa alami, visi komputer, atau sistem otomatisasi.
12. Statistical Analyst: Menerapkan teori statistik dan metode analisis untuk mengeksplorasi data dan membuat prediksi berdasarkan informasi statistik yang dikumpulkan.
13. Predictive Modeler: Mengembangkan model prediktif untuk memprediksi perilaku pelanggan, tren pasar, atau hasil bisnis lainnya menggunakan data historis dan teknik analisis statistik.
14. Healthcare Data Analyst: Mengelola dan menganalisis data medis untuk mendukung pengambilan keputusan klinis dan operasional di industri kesehatan.
15. Marketing Analyst: Menganalisis data pemasaran untuk mengidentifikasi perilaku konsumen, mengukur efektivitas kampanye pemasaran, dan mengoptimalkan strategi pemasaran berdasarkan hasil analisis data.

Lulusan Sains Data harus memiliki pemahaman yang kuat tentang matematika, statistik, pemrograman komputer, dan pengetahuan domain spesifik yang relevan. Keterampilan analitis yang baik, pemahaman yang mendalam tentang algoritma machine learning, dan kemampuan untuk mengomunikasikan temuan data secara efektif juga sangat penting dalam membangun karir dalam bidang ini.

Para Tokoh di Indonesia yang Sukses Lulusan Jurusan Kuliah Sains Data

Di Indonesia, lulusan jurusan Sains Data atau Data Science telah mencapai kesuksesan dalam berbagai bidang, terutama dalam industri teknologi, fintech, e-commerce, dan lainnya yang berkaitan dengan analisis data dan kecerdasan buatan. Berikut beberapa contoh tokoh yang bisa disebutkan berdasarkan kontribusi mereka dalam bidang Sains Data di Indonesia:

1. Fajrin Rasyid – Co-founder dan mantan CEO dari Bukalapak, salah satu unicorn atau perusahaan startup terbesar di Indonesia. Beliau memiliki latar belakang dalam teknik informatika dan memanfaatkan analisis data untuk mengembangkan platform e-commerce Bukalapak.
2. William Tanuwijaya – Pendiri dan CEO dari Tokopedia, platform e-commerce terbesar di Indonesia. Beliau memiliki latar belakang dalam teknik informatika dan telah memanfaatkan data secara efektif dalam membangun dan mengelola Tokopedia.
3. Andi Taufan Garuda Putra – Pendiri dan CEO dari Amartha, sebuah platform peer-to-peer lending yang fokus pada pembiayaan mikro untuk perempuan di pedesaan. Beliau memiliki latar belakang dalam teknik informatika dan telah mengaplikasikan analisis data untuk membangun model bisnis yang sukses.
4. Joachim Sebastian Kusuma – Pendiri dan CEO dari KoinWorks, platform peer-to-peer lending yang menggunakan teknologi untuk memberikan akses keuangan yang lebih baik bagi masyarakat. Beliau juga memiliki latar belakang dalam teknik informatika dan mengandalkan analisis data untuk pengembangan platformnya.
5. William Henley – Co-founder dan CEO dari Mekari (sebelumnya bernama Talenta), sebuah perusahaan teknologi yang menyediakan solusi manajemen SDM dan akuntansi. Beliau menggunakan data untuk meningkatkan efisiensi dalam layanan yang diberikan oleh Mekari.
6. Shinta Bubu – Co-founder dan CEO dari Lemonilo, platform e-commerce yang fokus pada produk kesehatan dan kebugaran. Beliau menggunakan data untuk memahami kebutuhan pasar dan meningkatkan pengalaman pengguna Lemonilo.
7. Aditya Herlambang – Co-founder dan CEO dari Kata.ai, perusahaan teknologi yang menyediakan solusi berbasis kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami. Beliau memiliki latar belakang dalam sains data dan menggunakan analisis data untuk mengembangkan solusi-solusi inovatif di Kata.ai.

Tokoh-tokoh di atas menunjukkan bahwa lulusan jurusan Sains Data di Indonesia memiliki potensi besar untuk mencapai kesuksesan dalam berbagai bidang, terutama dalam industri teknologi dan startup. Mereka telah mengaplikasikan keterampilan dalam analisis data untuk memecahkan masalah bisnis, mengembangkan produk inovatif, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Tantangan yang Dihadapi Lulusan Sains Data

Lulusan Jurusan Sains Data menghadapi sejumlah tantangan yang perlu mereka hadapi untuk berhasil dalam karir yang sangat dinamis dan berkembang pesat di bidang sains data. Berikut adalah beberapa tantangan utama yang dihadapi oleh mereka:

1. Kebutuhan akan Keterampilan Multidisiplin: Sains Data merupakan bidang yang memadukan berbagai disiplin ilmu seperti matematika, statistika, komputer, dan domain spesifik seperti bisnis, kedokteran, atau ilmu sosial. Tantangan utama bagi lulusan adalah untuk memahami dan mengintegrasikan pengetahuan dari berbagai bidang ini untuk menghasilkan solusi data-driven yang efektif dan relevan.
2. Kompleksitas Data yang Semakin Besar: Era digital saat ini menyebabkan ledakan data yang besar dan beragam. Lulusan harus menghadapi tantangan dalam mengelola, membersihkan, dan menganalisis data yang kompleks ini. Mereka harus mampu menggunakan teknik-teknik seperti data mining, data preprocessing, dan pengolahan big data untuk mengekstrak wawasan yang berharga dari data yang besar dan heterogen.
3. Teknologi dan Alat Analisis yang Terus Berkembang: Industri sains data terus berubah dengan cepat, dengan munculnya teknologi baru dan perangkat lunak analisis data yang lebih canggih. Lulusan harus selalu mengikuti perkembangan terbaru dalam teknologi seperti machine learning, deep learning, cloud computing, dan AI untuk tetap relevan dalam industri ini.
4. Keamanan dan Etika Data: Penggunaan data yang meluas juga menimbulkan tantangan baru terkait dengan keamanan data dan kepatuhan terhadap regulasi privasi. Lulusan harus memahami prinsip-prinsip keamanan data, menjaga privasi individu, dan mematuhi regulasi seperti GDPR atau CCPA dalam pengolahan dan analisis data.
5. Keterampilan Komunikasi dan Kolaborasi: Salah satu tantangan besar bagi lulusan adalah untuk dapat berkomunikasi hasil analisis data secara efektif kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis yang sama. Kemampuan untuk berkomunikasi dengan jelas dan persuasif, serta berkolaborasi dengan berbagai tim dan departemen, sangat diperlukan untuk mengimplementasikan solusi data-driven secara efektif.
6. Tekanan untuk Inovasi dan Kreativitas: Dalam lingkungan yang kompetitif, lulusan harus mampu untuk terus berinovasi dan menciptakan solusi-solusi baru yang dapat memberikan nilai tambah bagi organisasi mereka. Mereka harus mampu memanfaatkan data untuk mengidentifikasi peluang baru, mengoptimalkan proses bisnis, dan meningkatkan keunggulan kompetitif perusahaan.
7. Pendidikan dan Pengembangan Profesional Berkelanjutan: Tantangan terakhir adalah untuk terus mengembangkan keterampilan dan pengetahuan mereka dalam sains data setelah lulus. Industri ini terus berubah, dan lulusan harus siap untuk belajar hal baru, mengikuti kursus pelatihan, atau mendapatkan sertifikasi baru untuk tetap relevan dalam karir mereka.

Dengan menghadapi tantangan-tantangan ini secara proaktif, lulusan Jurusan Sains Data memiliki peluang untuk membangun karir yang sukses sebagai data scientist, analis bisnis, engineer AI, atau profesional sains data lainnya di berbagai industri. Kemampuan untuk menguasai keterampilan teknis yang kompleks, beradaptasi dengan perubahan teknologi, dan menerapkan solusi data-driven yang inovatif akan menjadi kunci kesuksesan mereka dalam era digital ini.

Daftar Universitas Jurusan Sains Data Terbaik di Indonesia

Di Indonesia, jurusan Sains Data atau Data Science sering kali terintegrasi dalam program-program yang lebih umum seperti Informatika, Statistika, atau Ilmu Komputer dengan spesialisasi dalam analisis data. Berikut adalah beberapa universitas terkemuka di Indonesia yang menawarkan program atau spesialisasi dalam Sains Data atau bidang terkait:

1. Institut Teknologi Bandung (ITB) – ITB menawarkan program Magister dan Doktor dalam Ilmu Komputer dengan spesialisasi dalam bidang Data Science.
2. Universitas Indonesia (UI) – UI memiliki program Magister dan Doktor dalam Ilmu Komputer dengan pilihan spesialisasi dalam Data Science dan Big Data Analytics.
3. Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) – ITS Surabaya menawarkan program Magister dan Doktor dalam Teknik Elektro dengan fokus pada Big Data dan Sistem Informasi.
4. Universitas Gadjah Mada (UGM) – UGM Yogyakarta memiliki program Magister dan Doktor dalam Ilmu Komputer dengan spesialisasi dalam bidang Data Mining dan Data Science.
5. Universitas Bina Nusantara (BINUS) – BINUS Jakarta memiliki program Sarjana dan Magister dalam Teknik Informatika dengan konsentrasi dalam Data Science.
6. Universitas Multimedia Nusantara (UMN) – UMN memiliki program Sarjana dan Magister dalam Teknik Informatika dengan pilihan spesialisasi dalam Data Science dan AI.
7. Institut Teknologi Telkom (ITT) – ITT Bandung menawarkan program Sarjana dan Magister dalam Teknik Informatika dengan pilihan spesialisasi dalam Big Data dan Data Science.
8. Universitas Katolik Parahyangan (UNPAR) – UNPAR memiliki program Sarjana dan Magister dalam Teknik Informatika dengan fokus pada Data Science dan Teknologi Informasi.
9. Universitas Ciputra (UC) – UC Surabaya menawarkan program Sarjana dalam Teknik Informatika dengan pilihan spesialisasi dalam Data Science dan Analitika Bisnis.
10. Universitas Indonesia Komputer (UNIKOM) – UNIKOM Bandung memiliki program Sarjana dalam Ilmu Komputer dengan pilihan spesialisasi dalam Data Science.

Pastikan untuk memeriksa informasi lebih lanjut mengenai kurikulum, fakultas, fasilitas laboratorium, dan kesempatan kerja sama industri yang ditawarkan oleh masing-masing universitas sebelum memutuskan untuk mendaftar di jurusan Sains Data di Indonesia.

Lowongan Program Magang Mahasiswa Jurusan Sains Data

Untuk mencari lowongan program magang bagi mahasiswa jurusan Sains Data, Anda dapat mengikuti beberapa langkah berikut:

1. Periksa di Universitas atau Sekolah Anda: Banyak universitas atau sekolah tinggi yang menawarkan program magang sebagai bagian dari kurikulum mereka. Periksa dengan departemen Sains Data atau layanan karir universitas Anda untuk melihat apakah ada program magang yang tersedia.
2. Cari di Platform Pencarian Kerja Online: Situs web seperti LinkedIn, Indeed, Glassdoor, dan JobStreet sering memiliki daftar magang yang tersedia di berbagai perusahaan. Cari dengan kata kunci seperti “magang sains data”, “program magang data analyst”, atau “internship data scientist”.
3. Kunjungi Acara atau Seminar Industri: Acara-acara industri seperti konferensi data, seminar teknologi, atau pameran startup sering menjadi tempat yang baik untuk mencari kesempatan magang. Jaringanlah dengan profesional yang hadir dan perwakilan perusahaan yang berpartisipasi.
4. Hubungi Perusahaan dan Startup: Langsung hubungi perusahaan-perusahaan teknologi, konsultan data, perusahaan perbankan, atau organisasi lain yang mungkin tertarik dengan kemampuan analisis data. Ajukan pertanyaan tentang kemungkinan magang dan kirimkan CV dan surat lamaran yang menonjolkan keterampilan Anda.
5. Ikuti Grup dan Komunitas Profesional: Bergabung dengan grup LinkedIn, forum online, atau komunitas lokal yang terkait dengan sains data dan analisis data. Terkadang, anggota komunitas dapat berbagi informasi tentang kesempatan magang yang belum diumumkan secara terbuka.
6. Periksa Media Sosial: Beberapa perusahaan mengumumkan program magang mereka melalui akun media sosial mereka, seperti LinkedIn, Facebook, atau Twitter. Pastikan untuk mengikuti perusahaan yang Anda minati dan aktif mencari informasi tentang kesempatan magang.
7. Jaringan dengan Dosen atau Alumni: Dosen atau alumni dari program Sains Data di universitas Anda mungkin memiliki kontak atau informasi tentang program magang yang tersedia. Jangan ragu untuk meminta saran atau rekomendasi dari mereka.
8. Gunakan Sumber Daya Karir Universitas: Manfaatkan layanan karir atau pusat magang di universitas Anda untuk mendapatkan bantuan dalam mencari dan mengajukan lamaran magang yang sesuai.

Ketika mengajukan lamaran magang, pastikan untuk menyesuaikan CV dan surat lamaran Anda dengan posisi yang Anda lamar. Tunjukkan minat Anda yang kuat dalam sains data, serta keterampilan analitis dan pemrograman yang Anda miliki. Magang dalam sains data akan memberikan Anda pengalaman praktis yang berharga dan memperluas jaringan profesional Anda di industri yang berkembang pesat ini.

Rekomendasi Beasiswa Jurusan Sains Data

Mencari beasiswa untuk jurusan Sains Data (Data Science) dapat dilakukan melalui beberapa sumber yang berbeda. Berikut adalah beberapa rekomendasi untuk mencari beasiswa dalam bidang ini:

1. Beasiswa dari Perguruan Tinggi atau Sekolah Tinggi: Banyak perguruan tinggi dan sekolah tinggi yang menawarkan beasiswa akademis untuk mahasiswa yang berprestasi, termasuk mereka yang mengambil jurusan Sains Data. Informasi mengenai beasiswa ini biasanya dapat ditemukan di situs web resmi perguruan tinggi atau dapat ditanyakan langsung kepada bagian administrasi atau keuangan kampus.
2. Beasiswa dari Perusahaan Teknologi: Perusahaan besar dalam industri teknologi seperti Google, Microsoft, Facebook, atau Amazon seringkali menawarkan program beasiswa atau sponsor untuk mahasiswa yang mengambil jurusan terkait Sains Data. Program ini dapat mencakup dukungan finansial serta kesempatan untuk magang atau bekerja di perusahaan tersebut.
3. Beasiswa dari Organisasi Profesional: Organisasi atau asosiasi dalam bidang teknologi dan sains data seperti IEEE Computational Intelligence Society atau Data Science Association mungkin memiliki program beasiswa atau bantuan pendidikan untuk mahasiswa yang tertarik dalam bidang ini.
4. Beasiswa dari Pemerintah: Pemerintah daerah atau pusat kadang-kadang menyediakan beasiswa atau program bantuan keuangan untuk mahasiswa yang mengejar pendidikan di bidang teknologi atau sains data. Periksa dengan lembaga pendidikan atau pemerintah setempat untuk informasi lebih lanjut.
5. Kompetisi atau Penghargaan Akademik: Beberapa kompetisi atau penghargaan akademik dalam bidang sains data dapat memberikan hadiah berupa beasiswa atau bantuan pendidikan. Ini seringkali bergantung pada prestasi akademik dan kontribusi dalam penelitian atau proyek-proyek terkait sains data.
6. Program Pertukaran dan Studi Luar Negeri: Beberapa program pertukaran atau studi luar negeri mungkin memiliki dana bantuan atau beasiswa khusus yang bisa digunakan untuk pendidikan di bidang sains data.
7. Beasiswa Online: Platform online yang menyediakan informasi tentang berbagai jenis beasiswa, termasuk untuk bidang teknik dan teknologi. Beberapa situs web seperti Beasiswa Indonesia (beasiswa.id) atau Beasiswa Kampus (beasiswa.kampusku.com) dapat menjadi sumber informasi yang berguna.

Penting untuk aktif mencari informasi melalui situs web resmi perguruan tinggi, organisasi profesi, lembaga pemerintah, dan sumber-sumber terpercaya lainnya dalam komunitas akademik dan industri teknologi untuk mendapatkan informasi yang lebih spesifik tentang beasiswa yang tersedia dan persyaratan pendaftarannya.

Penulis: Fadillah