Kartick Chandra Mondal

Keahlian akademik Kartick Chandra Mondal berpusat pada pengembangan dan penerapan metode data mining, machine learning, dan deep learning untuk pemodelan prediktif dan analisis risiko di berbagai domain. Dalam lima tahun terakhir, fokus risetnya bergeser secara signifikan ke arah keamanan siber dan kecerdasan buatan untuk Internet of Things (IoT), seperti terlihat pada publikasi 2026 tentang deteksi intrusi berbasis deep learning dan analisis kinerja lintas model. Ia juga aktif mengembangkan pendekatan data-driven untuk penilaian risiko di industri asuransi, prediksi harga saham, serta pemodelan deret waktu multivariat menggunakan jaringan saraf tiruan. Di bidang biodiversitas dan lingkungan, Mondal menerapkan teknik data mining untuk restorasi mangrove, pemodelan distribusi spesies, dan analisis dampak perubahan iklim terhadap hasil pertanian melalui meta-analisis. Publikasi terbarunya juga mencakup integrasi data real-time menggunakan Apache Spark dan Kafka, serta deteksi sitasi diri untuk kredibilitas peneliti. Secara berkesinambungan, riset sebelumnya tentang ETL, komputasi awan, dan penambangan pola frekuensi tetap menjadi fondasi, namun kini diperkuat dengan pendekatan ensemble learning dan analisis big data yang lebih canggih. Objek kajiannya meliputi data biodiversitas, data keuangan, data sensor IoT, dan data lingkungan, dengan metode yang mencakup klasifikasi, klasterisasi, aturan asosiasi, dan pemodelan spasial berbasis GIS. Arah riset mutakhirnya menonjolkan integrasi deep learning untuk keamanan siber, prediksi risiko multidimensi, dan konservasi biodiversitas berbasis data.