Teknik Industri

Pentingnya Big Data dalam Era Digital

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana pada 28 Maret 2024


Big data, istilah yang mulai populer sejak tahun 1990-an, mengacu pada kumpulan data yang terlalu besar atau kompleks untuk diolah oleh perangkat lunak aplikasi pengolahan data tradisional. Seiring dengan perkembangan teknologi, jumlah dan kompleksitas data terus meningkat secara eksponensial, menuntut pendekatan yang baru dalam analisis dan pengelolaannya.

Analisis big data menawarkan sejumlah tantangan, termasuk dalam hal menangkap, menyimpan, menganalisis, dan membagikan data. Konsep dasar big data awalnya terkait dengan tiga konsep kunci: volume, variasi, dan kecepatan. Namun, keberadaan data yang berkualitas juga menjadi aspek penting, yang dikenal sebagai veracity.

Pertumbuhan non-linear dalam kapasitas penyimpanan informasi digital global dan berkurangnya penyimpanan analog.

Penggunaan istilah "big data" saat ini cenderung merujuk pada penggunaan analitik prediktif, analisis perilaku pengguna, atau metode analisis data canggih lainnya yang mengekstrak nilai dari big data, dan jarang terkait dengan ukuran tertentu dari kumpulan data. Analisis data besar dapat menemukan korelasi baru untuk "mengidentifikasi tren bisnis, mencegah penyakit, memerangi kejahatan, dan sebagainya".

Perkembangan teknologi juga memungkinkan jumlah dan ukuran data yang tersedia untuk berkembang pesat, melalui perangkat seperti perangkat seluler, perangkat Internet of Things, peralatan pemantauan udara, log perangkat lunak, kamera, mikrofon, pembaca radio-frequency identification (RFID), dan jaringan sensor nirkabel.

Tantangan utama dalam memproses dan menganalisis big data adalah kemampuan perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan. Relational database management systems dan perangkat lunak statistik sering kali kesulitan dalam memproses dan menganalisis big data. Oleh karena itu, sering diperlukan perangkat lunak yang berjalan secara paralel pada banyak server.

Meskipun definisi big data terus berkembang, konsep tersebut secara umum mengacu pada kumpulan data yang terlalu besar atau kompleks untuk diolah oleh perangkat lunak dan alat tradisional. Pemahaman akan pentingnya big data di era digital saat ini semakin meningkat, dengan perkiraan pertumbuhan pasar big data yang mencapai miliaran dolar.

Dibandingkan dengan bisnis intelligence, big data menggunakan analisis matematis, optimisasi, dan statistik induktif untuk mengungkapkan hubungan dan ketergantungan dari kumpulan data besar dengan kepadatan informasi rendah. Ini menawarkan potensi untuk memperoleh wawasan baru, memprediksi hasil, dan mengidentifikasi tren yang mungkin tidak terdeteksi sebelumnya.

Karakteristik Penting Big Data 

Big data merupakan istilah yang merujuk pada kumpulan data yang besar dan kompleks, yang mencakup berbagai karakteristik yang menentukan nilai dan potensi wawasan yang dapat diperoleh dari data tersebut. Berikut adalah beberapa karakteristik utama dari big data:

  1. Volume Volume mengacu pada kuantitas data yang dihasilkan dan disimpan. Besarnya data menentukan nilai dan wawasan potensial, dan biasanya data dianggap sebagai big data jika ukurannya lebih besar dari terabytes dan petabytes.

  2. Variety Variety menggambarkan jenis dan sifat data. Teknologi sebelumnya seperti RDBMS efisien dalam menangani data terstruktur. Namun, perubahan dari data terstruktur menjadi data semi-terstruktur atau tak terstruktur menantang alat dan teknologi yang ada. Big data berkembang dengan tujuan utama untuk menangkap, menyimpan, dan memproses data semi-terstruktur dan tak terstruktur yang dihasilkan dengan kecepatan tinggi dan ukuran besar. Big data mencakup teks, gambar, audio, video, dan melengkapi bagian yang hilang melalui fusi data.

  3. Velocity Velocity merujuk pada kecepatan data yang dihasilkan dan diproses untuk memenuhi tuntutan dan tantangan yang ada. Big data seringkali tersedia secara real-time dan dihasilkan secara lebih terus-menerus dibandingkan dengan data kecil.

  4. Veracity Veracity mengacu pada kebenaran atau keandalan data, yang mencakup kualitas dan nilai data. Big data harus tidak hanya besar dalam ukuran, tetapi juga dapat diandalkan untuk mencapai nilai dalam analisisnya. Kualitas data yang ditangkap dapat bervariasi, mempengaruhi analisis yang akurat.

  5. Value Value adalah nilai informasi yang dapat dicapai melalui pemrosesan dan analisis dataset besar. Nilai juga dapat diukur melalui penilaian terhadap kualitas lain dari big data, serta mewakili profitabilitas informasi yang diperoleh dari analisis big data.

Selain karakteristik utama di atas, big data juga memiliki karakteristik tambahan seperti kelembagaan, keunikannya, dan skalabilitas. Dengan memahami karakteristik ini, perusahaan dapat memanfaatkan potensi big data secara lebih efektif untuk mendukung pengambilan keputusan dan inovasi di berbagai bidang industri.

Arsitektur dan Teknologi di Balik Big Data

Arsitektur big data telah berkembang seiring waktu, dimulai dari repositori data khusus yang dibangun oleh perusahaan-perusahaan dengan kebutuhan khusus. Vendor komersial telah menawarkan sistem manajemen basis data paralel untuk big data sejak tahun 1990-an. Salah satu pelopor dalam hal ini adalah Teradata Corporation, yang pada tahun 1984 memasarkan sistem pemrosesan paralel DBC 1012. Sistem Teradata adalah yang pertama dalam menyimpan dan menganalisis 1 terabyte data pada tahun 1992.

Sejak itu, konsep big data semakin berkembang, dengan teknologi dan platform seperti HPCC Systems yang dikembangkan oleh Seisint Inc. (sekarang LexisNexis Risk Solutions) pada tahun 2000. Platform ini secara otomatis membagi, mendistribusikan, menyimpan, dan mengirimkan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tak terstruktur melintasi beberapa server. Pengguna dapat menulis alur pipa pemrosesan data dan kueri dalam bahasa pemrograman dataflow deklaratif yang disebut ECL.

Selain itu, teknologi MapReduce yang dikembangkan oleh Google pada tahun 2004 juga memainkan peran penting dalam arsitektur big data. Konsep MapReduce menyediakan model pemrosesan paralel, yang kemudian diadopsi oleh proyek sumber terbuka Apache yang dikenal sebagai "Hadoop". Seiring dengan itu, Apache Spark dikembangkan pada tahun 2012 sebagai respons terhadap keterbatasan paradigma MapReduce, dengan menambahkan pemrosesan di dalam memori dan kemampuan untuk melakukan banyak operasi.

Selain itu, pendekatan seperti MIKE2.0 telah diusulkan sebagai solusi untuk mengelola big data dengan lebih efisien. Pendekatan ini mengakui perlunya revisi dalam manajemen informasi sebagai dampak dari big data.

Dalam ekosistem big data, teknologi juga memegang peran penting. Teknik analisis data seperti A/B testing, machine learning, dan pemrosesan bahasa alami menjadi kunci dalam memahami dan mengolah big data. Selain itu, teknologi-teknologi seperti business intelligence, komputasi awan, dan basis data memainkan peran vital dalam menyimpan, mengelola, dan menganalisis data besar. Visualisasi data juga menjadi aspek penting dalam memahami hasil analisis data.

Dengan teknologi dan arsitektur yang semakin berkembang, big data menjadi semakin dapat diakses dan dimanfaatkan oleh berbagai industri untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan inovasi.

Pengapliasian Big Data 

Perkembangan big data telah meningkatkan permintaan akan spesialis manajemen informasi, sehingga perusahaan-perusahaan besar seperti Software AG, Oracle Corporation, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP, dan Dell menghabiskan lebih dari $15 miliar untuk mengakuisisi perusahaan-perusahaan yang mengkhususkan diri dalam manajemen data dan analitika. Pada tahun 2010, industri ini bernilai lebih dari $100 miliar dan tumbuh hampir 10 persen setiap tahunnya, sekitar dua kali lebih cepat daripada bisnis perangkat lunak secara keseluruhan.

Teknologi yang menggunakan data semakin populer dalam ekonomi yang berkembang. Terdapat 4.6 miliar langganan ponsel di seluruh dunia, dan antara 1 miliar hingga 2 miliar orang mengakses internet. Antara tahun 1990 dan 2005, lebih dari 1 miliar orang di seluruh dunia menjadi bagian dari kelas menengah, yang berarti lebih banyak orang menjadi lebih melek informasi, yang pada gilirannya menyebabkan pertumbuhan informasi. Kapasitas efektif dunia untuk pertukaran informasi melalui jaringan telekomunikasi adalah 281 petabyte pada tahun 1986, 471 petabyte pada tahun 1993, 2.2 exabyte pada tahun 2000, 65 exabyte pada tahun 2007, dan perkiraan menempatkan jumlah lalu lintas internet pada 667 exabyte per tahun pada tahun 2014. Sekitar sepertiga dari informasi yang tersimpan secara global berupa teks alfanumerik dan data gambar diam, yang merupakan format paling berguna untuk sebagian besar aplikasi big data. Ini juga menunjukkan potensi dari data yang belum dimanfaatkan (misalnya dalam bentuk konten video dan audio).

Meskipun banyak vendor menawarkan produk siap pakai untuk big data, para ahli mendorong pengembangan sistem yang dibuat khusus in-house jika perusahaan memiliki kemampuan teknis yang cukup. Dengan demikian, big data telah membuka peluang baru dalam berbagai industri dan menjadi kunci untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan inovasi yang lebih besar.
 

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Big_data

Selengkapnya
Pentingnya Big Data dalam Era Digital

Teknik Industri

Profesi di Bidang Data: Peluang Karier yang Menjanjikan di Era Digital

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana pada 28 Maret 2024


Kebutuhan akan praktisi data semakin meningkat di berbagai perusahaan saat ini. Hampir semua perusahaan membutuhkan tenaga ahli data untuk mengelola data dengan efisien guna kemajuan bisnis.

Olahan data yang optimal dapat menghasilkan informasi dan wawasan yang berharga bagi perkembangan perusahaan. Itulah mengapa perusahaan rela memberikan kompensasi besar kepada praktisi data. Tidak heran jika semakin banyak orang tertarik untuk berkarier di bidang data.

Menurut riset Kementerian Komunikasi dan Informatika RI, Indonesia membutuhkan setidaknya 9 juta Sumber Daya Manusia (SDM) atau talenta digital hingga tahun 2030 untuk memanfaatkan potensi maksimal dari ekosistem digital. DQLab Universitas Multimedia Nusantara (UMN) membahas beberapa profesi di bidang data yang bersinar pada tahun 2022 dan diprediksi semakin menjanjikan dalam 5 tahun ke depan:

  1. Analis Data

Seorang analis data bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, melaporkan, dan memvisualisasikan data sebagai kesimpulan. Mereka juga memanipulasi database dan melakukan analisis statistik serta interpretasi data. Keterampilan yang diperlukan termasuk penggunaan alat seperti spreadsheet, Google Analytics, SQL, dan Tableau, serta pemahaman dasar dalam bahasa pemrograman, visualisasi data, dan statistika.

  1. Ilmuwan Data

Seorang ilmuwan data bertugas membuat prediksi berdasarkan pola dari data yang ada, dengan melakukan analisis dan pemrosesan data. Mereka harus memiliki keterampilan statistika, data mining, machine learning, pemrograman Python & R, serta kemampuan komunikasi untuk menyampaikan hasil dengan visualisasi data.

  1. Insinyur Data

Profesi ini melibatkan penanganan data mentah dengan menggunakan pengetahuan logis dan dasar database. Insinyur data bertanggung jawab atas infrastruktur data di perusahaan, termasuk membangun data warehouse dan mempersiapkan data untuk digunakan oleh ilmuwan data dan analis data. Keterampilan yang dibutuhkan mencakup ETL, pemodelan data, data warehousing, manipulasi data dengan SQL dan NoSQL, serta visualisasi data.

  1. Intelijen Bisnis

Intelijen bisnis memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan fakta data yang sudah diolah. Mereka memeriksa data pelanggan, mengelola penyebaran data, dan mengembangkan kebijakan untuk pengumpulan dan analisis data. Keterampilan yang diperlukan termasuk analisis data, komunikasi, dan pengetahuan industri.

  1. Analisis Bisnis

Analisis bisnis adalah pendekatan untuk mengakses dan mengeksplorasi data perusahaan guna meningkatkan rencana bisnis dan kinerja. Mereka membantu dalam menyusun strategi, mengidentifikasi peluang pasar, dan memprediksi potensi risiko berdasarkan data. Analisis bisnis menjadi pelengkap bagi intelijen bisnis dalam menginterpretasikan data secara efektif.

Dengan pertumbuhan ekosistem digital yang terus berkembang, profesi di bidang data menjanjikan karier yang cerah dan beragam peluang.

 

Disadur dari:  edukasi.kompas.com

 

Selengkapnya
Profesi di Bidang Data: Peluang Karier yang Menjanjikan di Era Digital

Teknik Industri

Etika Big Data: Pedoman Penting dalam Era Informasi Digital

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana pada 28 Maret 2024


Etika Big Data, juga dikenal sebagai etika data, merujuk pada sistematisasi, pembelaan, dan rekomendasi konsep perilaku yang benar dan salah terkait dengan data, khususnya data pribadi. Sejak awal Internet, jumlah dan kualitas data telah meningkat secara dramatis dan terus meningkat secara eksponensial. Big data menggambarkan jumlah data yang sangat besar dan kompleks sehingga perangkat lunak aplikasi pemrosesan data tradisional tidak mencukupi untuk mengatasi mereka. Inovasi terbaru dalam penelitian medis dan perawatan kesehatan, seperti sekuensing genom massal, pencitraan resolusi tinggi, catatan medis pasien elektronik, dan sejumlah perangkat kesehatan terhubung internet telah memicu banjir data yang akan mencapai rentang exabyte dalam waktu dekat. Etika data semakin relevan seiring bertambahnya jumlah data karena dampaknya yang luas.

Etika Big Data berbeda dari etika informasi karena fokus etika informasi lebih berkaitan dengan isu-isu hak kekayaan intelektual dan kekhawatiran yang berkaitan dengan pustakawan, arsiparis, dan profesional informasi, sedangkan etika Big Data lebih berkaitan dengan pengumpul dan penyebar data terstruktur atau tidak terstruktur seperti pialang data, pemerintah, dan perusahaan besar. Namun, karena sistem kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin secara rutin dibangun menggunakan kumpulan data besar, pembahasan seputar etika data sering terkait erat dengan etika kecerdasan buatan. Lebih baru-baru ini, masalah etika Big Data juga telah diteliti dalam hubungannya dengan bidang etika teknologi dan sains lainnya, termasuk etika dalam matematika dan etika rekayasa, karena banyak bidang matematika terapan dan rekayasa menggunakan kumpulan data yang semakin besar.

Pandangan dan Implikasinya

Etika data adalah topik yang semakin mendapat perhatian di era digital saat ini, karena melibatkan prinsip-prinsip yang penting untuk melindungi hak individu dan memastikan penggunaan data yang adil dan transparan. Artikel ini akan merangkum beberapa prinsip utama yang terkait dengan etika data dan implikasinya dalam konteks yang lebih luas.

1. Kepemilikan Data

Salah satu prinsip utama dalam etika data adalah bahwa individu memiliki hak atas data pribadi mereka. Ini mencakup hak untuk mengontrol dan membatasi berbagi data pribadi mereka. Pada era internet, pertanyaan tentang kepemilikan data semakin relevan dengan adanya observasi dan pemantauan yang masif terhadap individu.

2. Transparansi Transaksi

Prinsip ini menekankan pentingnya akses transparan terhadap desain algoritma yang digunakan dalam menghasilkan data agregat dari data personal seseorang. Hal ini juga memperhatikan bagaimana bias bisa terintegrasi dalam desain algoritma, yang dapat mengakibatkan penindasan sistematis.

3. Persetujuan

Sebelum menggunakan data personal seseorang, persetujuan yang diinformasikan dan secara eksplisit dinyatakan dari pemilik data diperlukan. Ini mencakup pemahaman yang jelas tentang data apa yang akan digunakan, oleh siapa, kapan, dan untuk tujuan apa.

4. Privasi

Prinsip privasi memastikan bahwa upaya yang wajar dilakukan untuk menjaga privasi dalam transaksi data. Meskipun adanya nilai tambah dari berbagi data, penting untuk mempertimbangkan kekhawatiran privasi individu.

5. Nilai Data

Pertanyaan ekonomi muncul seputar berapa nilai data sebenarnya. Meskipun sulit untuk mengukur secara tepat, beberapa pendekatan mencoba untuk mengaitkan nilai data dengan nilai layanan yang diberikan oleh perusahaan teknologi. Ini mengangkat pertanyaan apakah layanan teknologi gratis dalam pertukaran data pribadi adalah pertukaran yang sepadan bagi konsumen.

6. Keterbukaan Data

Konsep keterbukaan data mengusulkan bahwa data harus tersedia secara bebas dan tanpa batasan yang akan menghambat penggunaannya. Langkah-langkah menuju penerbitan dataset terbuka oleh pemerintah telah didorong untuk meningkatkan transparansi dan akuntabilitas.

Penting untuk diingat bahwa kesediaan untuk berbagi data bervariasi dari individu ke individu, dan faktor-faktor seperti generasi dapat mempengaruhi sikap terhadap berbagi data.

Dalam rangka menghadapi tantangan etis yang kompleks ini, langkah-langkah harus diambil untuk memastikan bahwa prinsip-prinsip etika data dihormati dan dilaksanakan dengan baik dalam praktik penggunaan data. Dengan memperhatikan prinsip-prinsip ini, kita dapat membangun lingkungan yang lebih inklusif dan adil dalam pemanfaatan data di era digital.


Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Big_data_ethics

Selengkapnya
Etika Big Data: Pedoman Penting dalam Era Informasi Digital

Teknik Industri

Memahami Statistik Deskriptif: Mengungkap Rahasia Data

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana pada 28 Maret 2024


Statistik deskriptif adalah sekumpulan statistik ringkasan yang secara kuantitatif menggambarkan atau merangkum fitur dari kumpulan informasi, sedangkan statistik deskriptif merupakan proses penggunaan dan analisis statistik tersebut. Tujuan statistik deskriptif adalah untuk merangkum sampel data, bukan untuk menggunakan data tersebut untuk mempelajari populasi yang dianggap mewakili sampel data tersebut. Ini berbeda dengan statistik inferensial, yang bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data yang diperoleh.

Statistik deskriptif umumnya tidak dikembangkan berdasarkan teori probabilitas, dan seringkali merupakan statistik nonparametrik. Meskipun analisis data utamanya menggunakan statistik inferensial, statistik deskriptif biasanya juga disajikan. Misalnya, dalam laporan penelitian tentang subjek manusia, biasanya terdapat tabel yang mencantumkan ukuran sampel keseluruhan, ukuran sampel dalam subkelompok penting, dan karakteristik demografis atau klinis seperti usia rata-rata, proporsi subjek dari setiap jenis kelamin, proporsi subjek dengan penyakit penyerta terkait, dll.

Beberapa ukuran yang umum digunakan untuk menggambarkan kumpulan data adalah ukuran pusat dan ukuran keragaman atau dispersi. Ukuran pusat meliputi mean, median, dan mode, sedangkan ukuran keragaman meliputi standar deviasi (atau varians), nilai minimum dan maksimum variabel, kurtosis, dan skewness. Dengan memahami dan menggunakan statistik deskriptif ini, kita dapat mengungkap rahasia yang tersembunyi dalam data dan membuat kesimpulan yang lebih tepat tentang populasi yang direpresentasikan oleh sampel data tersebut.

Penggunaan Analisis Statistik

Penggunaan statistik deskriptif dan ringkasan memiliki sejarah yang luas, dan, memang, tabulasi sederhana dari populasi dan data ekonomi adalah cara pertama topik statistik muncul. Lebih baru-baru ini, kumpulan teknik summarisasi telah dirumuskan di bawah judul analisis data eksploratori: contoh dari teknik tersebut adalah diagram kotak.

Di dunia bisnis, statistik deskriptif memberikan ringkasan yang berguna tentang berbagai jenis data. Misalnya, investor dan pialang dapat menggunakan catatan historis perilaku pengembalian dengan melakukan analisis empiris dan analitis pada investasi mereka untuk membuat keputusan investasi yang lebih baik di masa depan.

Analisis Univariat Analisis univariat melibatkan deskripsi distribusi variabel tunggal, termasuk kecenderungan pusatnya (termasuk rata-rata, median, dan modus) dan dispersinya (termasuk rentang dan kuartil dari data-set, dan ukuran penyebaran seperti varians dan standar deviasi). Bentuk distribusi juga dapat dijelaskan melalui indeks seperti skewness dan kurtosis. Karakteristik distribusi variabel juga dapat digambarkan dalam format grafis atau tabular, termasuk histogram dan stem-and-leaf display.

Analisis Bivariat dan Multivariat Ketika sampel terdiri dari lebih dari satu variabel, statistik deskriptif dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan antara pasangan variabel. Dalam hal ini, statistik deskriptif meliputi:

Tabulasi silang dan tabel kontingensi Representasi grafis melalui scatterplot Ukuran kuantitatif ketergantungan Deskripsi distribusi kondisional Alasan utama untuk membedakan analisis univariat dan bivariat adalah bahwa analisis bivariat tidak hanya merupakan analisis deskriptif sederhana, tetapi juga menjelaskan hubungan antara dua variabel yang berbeda. Ukuran kuantitatif ketergantungan meliputi korelasi (seperti Pearson's r ketika kedua variabel kontinu, atau rho Spearman jika satu atau kedua variabel tidak) dan kovariansi (yang mencerminkan skala variabel diukur). Kemiringan, dalam analisis regresi, juga mencerminkan hubungan antara variabel. Kemiringan yang tidak distandardisasi menunjukkan perubahan unit dalam variabel kriteria untuk perubahan satu unit dalam prediktor. Kemiringan distandardisasi menunjukkan perubahan ini dalam unit standar (z-score). Data yang sangat miring sering kali ditransformasi dengan mengambil logaritma. Penggunaan logaritma membuat grafik lebih simetris dan terlihat lebih mirip dengan distribusi normal, sehingga lebih mudah diinterpretasikan secara intuitif.

 

Disadur dari: id.wikipedia.org

Selengkapnya
Memahami Statistik Deskriptif: Mengungkap Rahasia Data

Teknik Industri

Mengenal Python: Bahasa Pemrograman Populer dengan Keterbacaan Kode yang Tinggi

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana pada 27 Maret 2024


Python, bahasa pemrograman yang ditafsirkan dan tingkat tinggi, telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia sejak dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum. Filosofi desain Python menitikberatkan pada keterbacaan kode dan penggunaan spasi putih yang signifikan, membuatnya menjadi pilihan yang ideal untuk proyek-proyek skala kecil maupun besar.

Salah satu keunggulan Python adalah kemampuannya dalam menangani berbagai paradigma pemrograman, termasuk pemrograman terstruktur, berorientasi objek, dan fungsional. Dikenal sebagai bahasa "termasuk baterai", Python dilengkapi dengan perpustakaan standar yang luas, memungkinkan pengguna untuk mengakses berbagai fungsi dan alat tanpa perlu menginstal tambahan.

Sejak dirilisnya Python 2.0 pada tahun 2000, bahasa ini telah mengalami beberapa pembaruan signifikan, termasuk fitur-fitur seperti pemahaman daftar dan sistem pengumpulan sampah yang lebih canggih. Pada tahun 2008, Python 3.0 diperkenalkan sebagai revisi utama, meskipun tidak sepenuhnya kompatibel dengan versi sebelumnya. Hal ini membutuhkan modifikasi pada kode Python 2 untuk dapat berjalan pada Python 3.

Python memiliki keunggulan dalam ketersediaannya untuk berbagai sistem operasi. Implementasi referensi Python, yang dikenal sebagai CPython, dikembangkan dan dipelihara oleh komunitas pemrogram global. Python Software Foundation, sebuah organisasi nirlaba, bertanggung jawab atas pengelolaan dan pengembangan sumber daya Python dan CPython.

Sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, Python secara konsisten menduduki peringkat teratas dalam daftar bahasa pemrograman yang diminati oleh para pengembang. Keunggulan Python dalam keterbacaan kode, fleksibilitas, dan kemampuan yang luas menjadikannya pilihan yang sangat dihargai dalam berbagai industri dan proyek pengembangan perangkat lunak.

Sejarah dan Filosofi Python

Python, bahasa pemrograman yang diciptakan pada akhir 1980-an oleh Guido van Rossum di Belanda, merupakan kelanjutan dari bahasa ABC dan memiliki kemampuan untuk menangani pengecualian serta berinteraksi dengan sistem operasi Amoeba. Implementasinya dimulai pada bulan Desember 1989, dengan van Rossum sebagai pengembang utama hingga Juli 2018, ketika dia mengumumkan "liburan permanen" dari tanggung jawabnya sebagai Benevolent Dictator For Life Python. Python 2.0 dirilis pada tahun 2000 dengan berbagai fitur baru, termasuk pengumpul sampah pendeteksian siklus dan dukungan untuk Unicode.

Tanggal akhir penggunaan Python 2.7 awalnya dijadwalkan pada tahun 2015, namun ditunda hingga tahun 2020 karena banyaknya kode yang tidak dapat dengan mudah dilanjutkan ke Python 3. Pada 2022, perilisan Python 3.10.4 dan 3.9.12 dipercepat karena masalah keamanan, sementara versi 3.6 dan yang lebih lama tidak lagi didukung. Python memperoleh popularitasnya sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer.

Python adalah bahasa pemrograman multi-paradigma, mendukung pemrograman berorientasi objek, terstruktur, fungsional, dan berorientasi aspek. Desainnya menawarkan dukungan untuk pemrograman fungsional dalam tradisi Lisp dengan fungsi seperti filter, map, dan reduce, serta pemahaman daftar, kamus, set, dan ekspresi generator. Filosofi Python diuraikan dalam dokumen The Zen of Python, menekankan nilai-nilai seperti kecantikan, keterbacaan, dan kesederhanaan.

Python dirancang untuk menjadi sangat dapat dikembangkan dan modular, dengan perpustakaan standar yang besar dan penerjemah yang mudah diperluas. Visi van Rossum terhadap bahasa inti kecil dengan perpustakaan yang luas berasal dari pengalamannya dengan bahasa ABC. Python juga dikenal karena pendekatannya yang menyenangkan dan ramah pengguna, tercermin dalam namanya yang terinspirasi oleh grup komedi Inggris Monty Python.

Pengguna dan penggemar Python sering disebut sebagai Pythonistas, dan bahasa ini terus berkembang dengan komunitas yang kuat di belakangnya. Dengan sejarah yang kaya dan filosofi yang kuat, Python tetap menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati dan dipilih oleh pengembang di seluruh dunia.

Sintaks dan Semantik Python

Python dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dibaca dan dipahami. Sintaksnya bersih dan tidak berantakan secara visual, sering menggunakan kata kunci bahasa Inggris daripada tanda baca. Berbeda dengan bahasa lain seperti C atau Pascal, Python tidak menggunakan tanda kurung awal untuk membatasi blok, dan pernyataan titik koma setelahnya bersifat opsional.

Indentasi adalah kunci dalam Python, menggunakan spasi untuk membatasi blok kode. Peningkatan indentasi menandakan awal blok, sedangkan penurunan indentasi menandakan akhir blok. Ini memastikan bahwa struktur visual program mencerminkan struktur semantiknya dengan akurat.

Python menawarkan beragam pernyataan dan kontrol aliran, termasuk if, else, elif, for, while, try, except, raise, class, def, with, break, continue, pass, assert, yield, dan import. Pernyataan-pernyataan ini memberikan fleksibilitas dalam menulis kode dan menangani pengecualian, iterasi, dan banyak lagi.

Python juga memiliki konsep metode pada objek, yang memungkinkan fungsi yang dilampirkan ke kelas objek. Penulisan kode Python menganut prinsip duck typing, memungkinkan variabel tanpa tipe yang ditentukan tetapi objek yang diketik. Operasi aritmatika seperti penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian dapat dilakukan dengan mudah menggunakan simbol yang terintegrasi dalam bahasa.

Hierarki tipe standar di Python 3

Dengan kesederhanaan sintaks dan semantiknya, Python menjadi pilihan yang populer di kalangan pengembang. Keterbacaan dan kemudahan penggunaan membuatnya menjadi bahasa yang ideal untuk berbagai proyek, dari yang sederhana hingga yang kompleks. Dengan Python, kompleksitas kode dapat dikurangi tanpa mengorbankan fungsionalitas, menjadikannya salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati dan digunakan di seluruh dunia.


Disadur dari: id.wikipedia.org/wiki/Python

Selengkapnya
Mengenal Python: Bahasa Pemrograman Populer dengan Keterbacaan Kode yang Tinggi

Teknik Industri

Menggali Potensi Mahadata: Tantangan dan Solusi dalam Era Digital

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana pada 27 Maret 2024


Mahadata, atau yang sering disebut juga sebagai big data, menggambarkan volume data yang luar biasa besar, kompleks, dan tidak terstruktur. Pengelolaannya menjadi sulit jika hanya mengandalkan perangkat manajemen basis data biasa atau aplikasi pengolah data tradisional. Istilah ini mencerminkan pertumbuhan eksponensial data dan informasi, menantang organisasi untuk mengolah data besar yang beragam dengan efektif.

Kehadiran mahadata memberikan dampak yang signifikan di berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, pariwisata, pemerintahan, dan lainnya. Untuk mengatasi tantangan yang dihadapi dalam pengelolaan dan analisis mahadata, berbagai alat dan teknologi telah dikembangkan. Contohnya adalah perangkat lunak seperti Gephi, Python, Netlytics, NiFi, dan Tableau.

Pemahaman akan pentingnya mahadata memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan pengelolaan dan analisis data mereka. Dengan memanfaatkan mahadata secara efektif, organisasi dapat menghemat biaya, waktu, dan membuat keputusan yang lebih tepat, baik dari sisi internal maupun eksternal.

Oleh karena itu, dalam era digital ini, penting bagi setiap organisasi untuk memahami dan memanfaatkan potensi mahadata dengan baik. Dengan demikian, mereka dapat tetap bersaing dan berkembang di pasar yang semakin kompleks dan berubah dengan cepat.

 

Visualisasi suntingan harian di Wikipedia yang dibuat oleh IBM. Teks dan gambar yang ada di Wikipedia hingga beberapa terabita adalah contoh sederhana mahadata.

Ciri khas

Mahadata, atau big data, memiliki beberapa karakteristik khas yang membedakannya dari jenis data lainnya. Untuk memahami potensi dan tantangan dalam pengelolaan data besar ini, penting untuk mengetahui ciri-ciri yang menyertainya.

  1. Volume Mahadata ditandai dengan volume data yang sangat besar, memerlukan penyimpanan yang luas dan analisis yang mendalam untuk mengolahnya secara efektif.

  2. Kecepatan (Velocity) Data dalam mahadata mengalir dengan cepat dan sering kali dalam waktu nyata, menuntut respons dan analisis yang cepat pula.

  3. Keberagaman (Variety) Data dalam mahadata dapat memiliki beragam bentuk dan format, baik yang terstruktur maupun tidak, tergantung pada sumber data yang digunakan.

  4. Keabsahan (Veracity) Keabsahan data dalam mahadata menjadi hal yang krusial. Penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dapat dipercaya dan valid untuk dijadikan dasar pengambilan keputusan.

  5. Nilai (Value) Nilai sebuah data dalam mahadata ditentukan oleh kemampuannya untuk memberikan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan yang tepat setelah melalui proses analisis yang cermat.

 

Alat Penting dalam Pengelolaan dan Analisis Data Besar

Mahadata, atau big data, telah menjadi fokus utama dalam dunia teknologi informasi dan bisnis modern. Dengan jumlah data yang terus bertambah dengan cepat dari berbagai sumber, penting untuk memiliki perangkat yang tepat untuk mengelola dan menganalisis data tersebut. Berikut adalah beberapa peralatan mahadata yang penting untuk membantu dalam proses tersebut:

  1. Gephi

Gephi merupakan perangkat lunak sumber terbuka yang berfokus pada visualisasi dan analisis jaringan. Dengan Gephi, analis data dapat mengungkap pola dan tren, serta menyoroti data yang signifikan. Kelebihan Gephi terletak pada kemampuannya untuk memvisualisasikan data dalam skala besar dan memberikan hasil analisis secara real-time.

  1. Python

Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang populer dalam analisis data. Dengan berbagai fungsi bawaannya, Python memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai tugas pemrosesan data dengan mudah. Python juga dikenal karena kemampuannya dalam mempercepat proses pengodean dan memudahkan pembacaan kode.

  1. Netlytic

Netlytic adalah aplikasi berbasis web untuk analisis teks dan visualisasi jaringan sosial. Dengan Netlytic, pengguna dapat secara otomatis meringkas teks besar dan menemukan pola dalam jaringan sosial, seperti pada platform media sosial dan forum online.

  1. Apache NiFi

Apache NiFi adalah proyek perangkat lunak yang dirancang untuk mengotomatisasi aliran data antara sistem perangkat lunak. NiFi memungkinkan pengguna untuk mengelola aliran informasi antar sistem secara efisien dan otomatis.

  1. Tableau

Tableau merupakan perangkat lunak yang digunakan untuk analisis data secara visual. Dengan berbagai fitur seperti dashboard, penemuan data, dan laporan hasil analisis, Tableau memudahkan pengguna dalam mengubah data mentah menjadi informasi yang bernilai dan mudah dipahami.

Dengan menggunakan peralatan mahadata ini, organisasi dapat mengelola dan menganalisis data besar dengan lebih efisien dan efektif. Kemampuan visualisasi dan analisis yang dimiliki oleh peralatan ini membantu dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan berdasarkan data yang akurat.

 

Memanfaatkan Mahadata dalam Berbagai Bidang

Mahadata, atau big data, telah merambah ke berbagai sektor dengan potensi besar untuk memberikan wawasan dan keuntungan yang signifikan. Dalam bidang bisnis, alat seperti Gephi memberikan kemudahan dalam menganalisis jaringan sosial, memungkinkan organisasi untuk menemukan implikasi bisnis penting seperti penargetan dan pemosisian merek dengan mudah. Media sosial, seperti Facebook dan Twitter, menjadi tempat penting dalam mempromosikan merek dan produk, dan melalui Gephi, analisis koneksinya dapat memberikan wawasan yang berharga bagi perencanaan strategis.

Di sektor kesehatan, mahadata menjadi kunci untuk meningkatkan hasil perawatan pasien dan mengoptimalkan proses bisnis. Dengan teknik ilmu data, seperti yang digunakan dalam penelitian prediksi kanker payudara, alat seperti Gephi juga dapat digunakan untuk menganalisis interaksi jaringan protein dalam tubuh untuk menemukan pola yang mungkin berguna dalam diagnosis dan pengobatan penyakit.

Dalam industri pariwisata, mahadata telah membuka peluang baru dalam memahami perilaku konsumen dan meningkatkan layanan. Melalui analisis data, organisasi pariwisata dapat belajar banyak tentang preferensi pelancong dan menggunakan wawasan tersebut untuk membangun hubungan yang lebih baik dengan pelanggan. Penggunaan alat seperti Netlytic untuk menganalisis media sosial dan portal pariwisata dapat memberikan informasi yang berharga tentang kepuasan pengunjung dan membantu dalam perencanaan pengembangan destinasi wisata.

Secara keseluruhan, mahadata telah membuka pintu untuk inovasi dan kemajuan di berbagai bidang. Dengan memanfaatkannya dengan bijaksana, organisasi dapat meningkatkan efisiensi, meningkatkan kualitas layanan, dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan bukti yang kuat dari analisis data yang mendalam.

 

Disadur dari: id.wikipedia.org

 

Selengkapnya
Menggali Potensi Mahadata: Tantangan dan Solusi dalam Era Digital
« First Previous page 2 of 7 Next Last »