Blog

  • Isu dan Solusi Penyimpanan Big Data

    Isu dan Solusi Penyimpanan Big Data

    Penyimpanan data adalah salah satu pilar utama dalam teknologi Big Data. Dalam dunia yang semakin digital, data dihasilkan dengan kecepatan dan volume yang luar biasa dari berbagai aktivitas manusia dan mesin. Berikut ini adalah penjelasan detail tentang bagaimana penyimpanan data dalam Big Data bekerja, serta tantangan yang dihadapi dan solusi yang tersedia:

    1. Volume Data yang Sangat Besar Salah satu karakteristik utama Big Data adalah volumenya yang sangat besar. Data yang dihasilkan setiap hari mencapai ratusan exabyte, setara dengan miliaran gigabyte. Sistem penyimpanan tradisional seperti hard drive atau database relasional (RDBMS) tidak mampu menangani skala data ini. Teknologi modern seperti Hadoop Distributed File System (HDFS) dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah besar dengan cara membaginya menjadi blok-blok kecil yang tersebar di banyak server. Sistem ini tidak hanya meningkatkan kapasitas penyimpanan tetapi juga memastikan keandalan jika terjadi kerusakan pada salah satu server.
    2. Keanekaragaman Data Big Data tidak hanya terdiri dari data terstruktur, seperti angka atau tabel, tetapi juga data tidak terstruktur dan semi-terstruktur. Contohnya adalah teks dari media sosial, gambar, video, log perangkat, dan data dari sensor. Untuk menangani keanekaragaman ini, teknologi penyimpanan modern seperti NoSQL databases (contohnya MongoDB, Cassandra, atau Couchbase) dirancang agar fleksibel dan dapat menyimpan berbagai format data tanpa memerlukan skema yang kaku seperti pada database tradisional.
    3. Aksesibilitas Data Dalam dunia bisnis yang bergerak cepat, akses terhadap data harus mudah dan cepat. Teknologi penyimpanan berbasis cloud, seperti Amazon S3, Google Cloud Storage, dan Microsoft Azure, memungkinkan pengguna untuk menyimpan dan mengakses data kapan saja dan dari mana saja. Teknologi ini menggunakan model pay-as-you-go, yang artinya perusahaan hanya membayar untuk kapasitas yang mereka gunakan, sehingga lebih hemat biaya.
    4. Keamanan Data Karena sifatnya yang sering kali sensitif, seperti informasi pelanggan, data medis, atau data keuangan, teknologi penyimpanan data harus memiliki langkah-langkah keamanan yang ketat. Teknologi seperti enkripsi data, otentikasi multi-faktor, dan kontrol akses berbasis peran (role-based access control) diterapkan untuk melindungi data dari akses tidak sah atau kebocoran. Selain itu, penyedia layanan penyimpanan cloud sering kali menyediakan alat audit dan log aktivitas untuk memastikan transparansi dan keamanan.
    5. Skalabilitas dan Kinerja Salah satu tantangan terbesar dalam penyimpanan data adalah bagaimana sistem dapat tumbuh sesuai kebutuhan tanpa menurunkan kinerja. Sistem seperti Elasticsearch atau Redshift memungkinkan perusahaan untuk menyimpan dan mencari data dalam jumlah besar dengan performa tinggi. Selain itu, teknologi seperti sharding dan replikasi digunakan untuk meningkatkan skalabilitas dengan membagi data ke beberapa server atau lokasi fisik.

    Solusi Penyimpanan Big Data

    Teknologi penyimpanan Big Data hadir dalam berbagai bentuk untuk memenuhi kebutuhan spesifik. Berikut adalah beberapa solusi populer:

    1. Hadoop Distributed File System (HDFS) HDFS adalah sistem file terdistribusi yang dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah besar dengan cara membaginya ke beberapa node. Sistem ini memastikan bahwa data tetap tersedia meskipun salah satu node mengalami kerusakan.
    2. Cloud Storage Layanan seperti Amazon S3, Google Cloud Storage, dan Azure menawarkan fleksibilitas, aksesibilitas, dan biaya yang efisien. Cloud storage sangat cocok untuk perusahaan yang ingin menyimpan data tanpa harus mengelola infrastruktur fisik.
    3. NoSQL Databases NoSQL databases seperti MongoDB, Cassandra, dan DynamoDB dirancang untuk menangani data tidak terstruktur dan semi-terstruktur. Mereka memberikan fleksibilitas dalam menyimpan data dengan skema yang dinamis.
    4. Data Lakes Data lakes adalah repositori penyimpanan yang dapat menampung data dalam format mentah, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Teknologi ini memungkinkan organisasi untuk menyimpan data apa adanya, sehingga dapat digunakan untuk analisis di masa mendatang.
    Contoh Implementasi

    Dalam dunia e-commerce, perusahaan seperti Amazon dan Alibaba menggunakan teknologi penyimpanan Big Data untuk menyimpan miliaran data transaksi pelanggan. Data ini kemudian dianalisis untuk menghasilkan rekomendasi produk yang relevan dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Di sektor kesehatan, teknologi penyimpanan Big Data digunakan untuk menyimpan data medis pasien, hasil scan, dan data genomik, yang memungkinkan analisis mendalam untuk diagnosis dan pengembangan obat.

    Manfaat Teknologi Penyimpanan Big Data

    Penerapan teknologi penyimpanan Big Data memberikan banyak manfaat, seperti:

    1. Efisiensi Operasional: Dengan teknologi yang tepat, perusahaan dapat mengelola data dalam jumlah besar tanpa meningkatkan biaya operasional secara signifikan.
    2. Mendukung Analisis Real-Time: Data yang disimpan dalam sistem yang efisien dapat diakses dan dianalisis dalam waktu nyata, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat.
    3. Keamanan yang Lebih Baik: Teknologi modern memastikan bahwa data sensitif dilindungi dari ancaman keamanan.
    4. Fleksibilitas: Perusahaan dapat menyesuaikan kapasitas penyimpanan sesuai kebutuhan tanpa harus berinvestasi dalam infrastruktur fisik.
    Tantangan dalam Penyimpanan Data

    Meski menawarkan banyak keuntungan, penyimpanan data dalam Big Data juga memiliki tantangan, seperti:

    1. Biaya: Penyimpanan data dalam skala besar membutuhkan investasi awal yang signifikan, meskipun solusi berbasis cloud dapat membantu mengurangi biaya ini.
    2. Fragmentasi Data: Data yang tersebar di berbagai format dan lokasi dapat menyulitkan integrasi dan analisis.
    3. Keamanan: Dengan meningkatnya jumlah data, risiko kebocoran atau serangan siber juga meningkat.
    4. Kompleksitas Pengelolaan: Mengelola infrastruktur penyimpanan data dalam skala besar memerlukan tenaga ahli yang kompeten.

    Dengan memahami teknologi penyimpanan data dalam Big Data, kita dapat melihat betapa pentingnya peran teknologi ini dalam mendukung transformasi digital di berbagai sektor.

  • Big Data: Teknologi, Metode, dan Strategi dalam Era Informasi

    Big Data: Teknologi, Metode, dan Strategi dalam Era Informasi

    Dalam beberapa dekade terakhir, Big Data telah menjadi salah satu topik terpenting dalam dunia teknologi dan bisnis. Peran Big Data tidak hanya terbatas pada pengumpulan dan penyimpanan data dalam jumlah besar, tetapi juga bagaimana data tersebut digunakan untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat. Artikel ini akan membahas Big Data dari tiga perspektif utama: sebagai teknologi, metode, dan strategi. Dengan penjelasan sederhana, diharapkan pembaca dapat memahami bagaimana Big Data memengaruhi kehidupan dan pengambilan keputusan di berbagai sektor.

    Big Data sebagai Teknologi

    Big Data sebagai teknologi merujuk pada perangkat keras dan perangkat lunak yang memungkinkan pengelolaan dan analisis data dalam skala besar. Data yang dihasilkan dari berbagai sumber, seperti media sosial, sensor IoT (Internet of Things), transaksi online, dan perangkat mobile, membutuhkan infrastruktur yang kuat untuk menyimpannya. Teknologi Big Data melibatkan:

    1. Penyimpanan Data: Karena data yang dihasilkan sangat besar dan beragam, penyimpanan tradisional seperti hard drive atau database konvensional tidak lagi memadai. Teknologi seperti Hadoop Distributed File System (HDFS) atau Amazon S3 memungkinkan penyimpanan data dalam jumlah besar dengan biaya yang efisien.
    2. Pengolahan Data: Selain menyimpan, data perlu diproses untuk diubah menjadi informasi yang bermakna. Alat seperti Apache Spark atau Google BigQuery dirancang untuk memproses data dalam skala besar dengan cepat.
    3. Keamanan Data: Karena sifatnya yang sering kali sensitif, seperti informasi pelanggan atau data medis, teknologi Big Data juga mencakup langkah-langkah keamanan seperti enkripsi, kontrol akses, dan audit untuk mencegah kebocoran data.

    Sebagai contoh, dalam dunia bisnis e-commerce, teknologi Big Data memungkinkan perusahaan seperti Amazon untuk menyimpan miliaran data pembelian pelanggan dan menganalisisnya untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan.

    Big Data sebagai Metode

    Metode dalam Big Data mengacu pada pendekatan atau cara yang digunakan untuk mengolah, menganalisis, dan memanfaatkan data. Beberapa metode utama dalam Big Data adalah:

    1. Pengumpulan Data: Data dikumpulkan dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Misalnya, data terstruktur seperti angka dalam spreadsheet dan data tidak terstruktur seperti foto, video, atau teks media sosial.
    2. Analisis Data: Setelah dikumpulkan, data dianalisis menggunakan algoritma canggih seperti machine learning dan kecerdasan buatan (AI). Analisis ini membantu menemukan pola, tren, atau anomali yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
    3. Visualisasi Data: Hasil analisis sering kali lebih mudah dipahami dalam bentuk grafik, diagram, atau dashboard interaktif. Alat seperti Tableau atau Microsoft Power BI digunakan untuk membuat visualisasi yang informatif.

    Sebagai ilustrasi, dalam sektor kesehatan, metode Big Data memungkinkan analisis pola penyebaran penyakit berdasarkan data dari rumah sakit, sehingga pemerintah dapat mengambil langkah preventif yang tepat waktu.

    Big Data sebagai Strategi

    Big Data sebagai strategi mengacu pada bagaimana organisasi menggunakan data sebagai bagian integral dari rencana bisnis mereka. Dalam konteks ini, data tidak hanya dianggap sebagai aset, tetapi juga sebagai landasan untuk inovasi dan daya saing. Strategi Big Data melibatkan:

    1. Pengambilan Keputusan yang Didukung Data: Organisasi menggunakan data untuk mendukung keputusan strategis. Misalnya, perusahaan ritel dapat menentukan lokasi toko baru berdasarkan analisis data demografis dan pola belanja masyarakat.
    2. Personalisasi Layanan: Dengan menganalisis data pelanggan, perusahaan dapat menawarkan layanan yang disesuaikan dengan kebutuhan individu. Contohnya adalah Netflix, yang menggunakan data tontonan untuk merekomendasikan film atau serial kepada pengguna.
    3. Efisiensi Operasional: Big Data dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional, seperti mengoptimalkan rantai pasok atau mengurangi biaya produksi.

    Strategi ini terbukti sukses di berbagai sektor. Dalam industri transportasi, misalnya, perusahaan seperti Uber menggunakan data secara real-time untuk mengelola permintaan, menentukan tarif dinamis, dan mengoptimalkan rute perjalanan.

    Tantangan dalam Implementasi Big Data

    Meski menawarkan banyak peluang, penerapan Big Data juga menghadapi berbagai tantangan, seperti:

    1. Fragmentasi Data: Data sering kali tersebar di berbagai tempat dan format, sehingga sulit untuk diintegrasikan.
    2. Kurangnya Standarisasi: Tidak adanya standar universal untuk format data atau proses analisis dapat menghambat kolaborasi antar organisasi.
    3. Keamanan dan Privasi: Dalam era di mana data menjadi komoditas, melindungi data dari kebocoran atau penyalahgunaan menjadi semakin penting.
    4. Kurangnya SDM yang Kompeten: Penggunaan Big Data membutuhkan tenaga ahli dengan keahlian di bidang analisis data, statistik, dan pemrograman, yang masih sulit ditemukan di banyak negara.

    Masa Depan Big Data

    Big Data memiliki potensi besar untuk terus berkembang seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data. Beberapa tren yang diperkirakan akan mendominasi masa depan Big Data meliputi:

    1. Kecerdasan Buatan yang Lebih Lanjut: Integrasi AI dan Big Data akan memungkinkan analisis yang lebih cepat dan akurat, serta kemampuan prediksi yang lebih baik.
    2. Analitik Prediktif: Penggunaan data untuk memprediksi kejadian di masa depan akan menjadi elemen kunci dalam pengambilan keputusan bisnis.
    3. Penggunaan IoT: Dengan semakin banyaknya perangkat yang terhubung ke internet, jumlah data yang dihasilkan akan meningkat drastis, memberikan peluang baru untuk analisis data.
    4. Regulasi yang Lebih Ketat: Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang privasi, diharapkan akan ada regulasi yang lebih ketat untuk memastikan data digunakan secara etis.

    Kesimpulan

    Big Data adalah salah satu inovasi terpenting di era digital. Sebagai teknologi, ia memberikan infrastruktur yang diperlukan untuk mengelola data dalam skala besar. Sebagai metode, ia menyediakan pendekatan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Sebagai strategi, ia memberikan panduan bagi organisasi untuk menggunakan data sebagai landasan pengambilan keputusan. Dengan memahami ketiga perspektif ini, kita dapat melihat bagaimana Big Data membentuk masa depan dan membantu kita menghadapi tantangan di berbagai sektor.

  • Memahami Echo Chamber: Sebuah Fenomena di Era Media Sosial

    Memahami Echo Chamber: Sebuah Fenomena di Era Media Sosial

    Echo chamber adalah sebuah metafora yang menggambarkan situasi di mana seseorang hanya terpapar pada informasi yang memperkuat pandangan atau keyakinan yang sudah ada sebelumnya. Mirip seperti suara gema di dalam ruangan kosong, informasi yang sama terus berulang dan diperkuat, sehingga individu menjadi semakin yakin dengan pandangannya dan sulit untuk menerima perspektif yang berbeda.

    Fenomena echo chamber pada media sosial disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain: 1) Algoritma Media Sosial: Algoritma media sosial dirancang untuk menyajikan konten yang relevan dengan minat pengguna. Namun, ini bisa menyebabkan filter bubble, di mana pengguna hanya melihat konten yang sesuai dengan preferensi mereka, sehingga memperkuat pandangan yang sudah ada. 2) Kelompok Sosial Online: Kelompok-kelompok online yang homogen dalam hal pandangan politik, agama, atau minat tertentu dapat menciptakan ruang yang aman bagi anggota untuk berbagi dan memperkuat pandangan mereka, tanpa adanya tantangan atau kritik dari luar. 3) Konfirmasi Bias: Kecenderungan manusia untuk mencari informasi yang mengkonfirmasi apa yang sudah kita percaya juga berkontribusi pada terbentuknya echo chamber.

    Analisis jaringan sosial adalah metode yang sangat berguna untuk mempelajari fenomena echo chamber. Dengan menggunakan SNA, kita dapat memetakan hubungan antara individu, kelompok, atau bahkan ide dalam suatu jaringan sosial.

    Konsep Dasar dalam SNA

    • Node: Representasi dari individu, kelompok, atau entitas dalam jaringan.
    • Edge: Representasi dari hubungan antara dua node.
    • Community: Kelompok node yang saling terhubung erat.

    Penerapan SNA untuk Mempelajari Echo Chamber

    1. Identifikasi Struktur Jaringan:

      • Centralitas: Mengidentifikasi individu atau kelompok yang paling berpengaruh dalam menyebarkan informasi.
      • Density: Mengukur seberapa padat hubungan antar node dalam suatu komunitas.
      • Betweenness centrality: Mengidentifikasi node yang menjadi penghubung antara kelompok yang berbeda.
    2. Analisis Komunitas:

      • Deteksi komunitas: Mengidentifikasi kelompok-kelompok yang homogen dalam hal pandangan atau minat.
      • Analisis inter-komunitas: Menganalisis hubungan antara komunitas yang berbeda.
    3. Analisis Difusi Informasi:

      • Model SIR: Simulasi penyebaran informasi dalam jaringan untuk melihat bagaimana informasi menyebar dan mempengaruhi opini publik.

    Contoh Penerapan SNA dalam Penelitian Echo Chamber

    • Mempelajari Penyebaran Misinformasi: Dengan menggunakan SNA, kita dapat melacak bagaimana informasi palsu menyebar dalam jaringan sosial dan mengidentifikasi sumber-sumber utama penyebaran misinformasi.
    • Menganalisis Polarisasi Politik: SNA dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok politik yang terpolarisasi dan menganalisis bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain.
    • Mempelajari Radikalisasi Online: Dengan melacak interaksi pengguna dalam forum online yang ekstrem, SNA dapat membantu kita memahami bagaimana individu menjadi radikal.

    Tantangan dalam Penerapan SNA

    • Kualitas Data: Kualitas data yang digunakan dalam analisis jaringan sangat penting. Data yang tidak lengkap atau bias dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat.
    • Kompleksitas Jaringan: Jaringan sosial yang sangat besar dan kompleks dapat sulit untuk dianalisis.
    • Etika Penelitian: Penelitian yang melibatkan analisis data sosial media harus memperhatikan aspek etika, seperti privasi dan persetujuan pengguna.

    Alat dan Software untuk SNA

    • Gephi: Perangkat lunak open-source yang populer untuk visualisasi dan analisis jaringan.
    • NetworkX: Pustaka Python untuk menciptakan, memanipulasi, dan menganalisis struktur jaringan.
    • R: Bahasa pemrograman dengan berbagai paket untuk analisis jaringan sosial, seperti igraph dan sna.

    Analisis jaringan sosial merupakan alat yang sangat berharga untuk memahami fenomena echo chamber. Dengan menggunakan SNA, kita dapat mengidentifikasi struktur jaringan sosial, menganalisis difusi informasi, dan mengukur tingkat polarisasi dalam masyarakat. Namun, perlu diingat bahwa SNA hanya merupakan salah satu alat dalam kotak peralatan peneliti. Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang echo chamber, perlu dikombinasikan dengan metode penelitian lainnya, seperti survei dan wawancara.

  • Konsep Distinctiveness Centrality (DC) Pada Analisis Jaringan Sosial

    Konsep Distinctiveness Centrality (DC) Pada Analisis Jaringan Sosial

    Distinctiveness Centrality (DC) adalah sebuah pendekatan dalam melakukan analisis jaringan sosial dengan memanfaatkan konsep Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dari text mining untuk menganalisis jaringan. DC menekankan peran hubungan langsung antara node dalam jaringan, terutama yang terjadi dengan node yang memiliki sedikit koneksi (loosely connected nodes). Node-node ini seringkali dianggap kurang signifikan dalam analisis jaringan tradisional, tetapi DC mengungkapkan bahwa mereka dapat memainkan peran penting sebagai penghubung antara inti jaringan dan pinggirannya.

    DC dirancang untuk memperkaya pemahaman tentang posisi suatu entitas dalam jaringan dengan memberikan bobot lebih besar pada koneksi dengan node yang memiliki derajat rendah. Metrik ini relevan untuk analisis jaringan yang memerlukan perhatian khusus pada koneksi yang tidak dominan tetapi penting secara struktural.

    Dalam implamentasinya DC banyak dimanfaatkan dalam beberapa studi kasus antara lain:

    1. Analisis Semantic Networks
      DC telah digunakan dalam Semantic Brand Score (SBS), sebuah pendekatan untuk mengukur persepsi merek melalui analisis jaringan kata. Dalam jaringan ini, node merepresentasikan kata, dan hubungan antar kata dihitung berdasarkan kemunculannya dalam konteks tertentu. DC membantu mengidentifikasi kata yang penting dalam membentuk persepsi merek dengan menyoroti hubungan dengan kata-kata yang kurang sering muncul, tetapi signifikan secara konteks.
      Studi Kasus:
      Dalam analisis merek sebuah perusahaan teknologi, DC digunakan untuk menyoroti kata kunci seperti “inovasi” dan “keberlanjutan” yang jarang dikaitkan langsung dengan merek tetapi muncul dalam diskusi terkait produk unggulan mereka. Dengan menggunakan D1, kata-kata ini diberi bobot lebih tinggi dibandingkan kata umum seperti “produk” atau “kualitas.”
    2. Analisis Harga di Pasar SPBU
      DC diterapkan untuk menganalisis jaringan urban, khususnya jaringan harga SPBU di Italia. Dalam studi ini, node merepresentasikan SPBU, dan hubungan antar node dihitung berdasarkan pola kesamaan harga. DC membantu mengidentifikasi SPBU yang berfungsi sebagai referensi harga untuk wilayah tertentu, meskipun volume transaksi mereka rendah.
      Hasil:
      SPBU di daerah terpencil ternyata memiliki pengaruh signifikan terhadap fluktuasi harga di daerah urban sekitarnya, menunjukkan peran mereka sebagai penghubung ekonomi.
    3. Pemetaan Interdependensi Teknologi
      DC digunakan untuk memetakan hubungan antar teknologi dalam jaringan inovasi. Node merepresentasikan teknologi tertentu, sementara hubungan menunjukkan tingkat interdependensi antara teknologi tersebut. DC membantu mengidentifikasi teknologi yang berfungsi sebagai “jembatan” antara kelompok teknologi besar.
      Studi Kasus:
      Dalam industri energi, DC mengungkapkan bahwa teknologi baterai memainkan peran penghubung penting antara sektor energi terbarukan dan sektor otomotif. Teknologi ini memiliki sedikit paten dibandingkan teknologi lainnya, tetapi koneksinya strategis dalam ekosistem inovasi.
    4. Jaringan Media Sosial
      DC dapat digunakan untuk mengidentifikasi pengguna media sosial yang meskipun jarang memposting, memiliki hubungan strategis dalam mempengaruhi jaringan yang lebih besar. Dalam studi pemasaran media sosial, pengguna ini sering menjadi influencer tak terlihat yang dapat meningkatkan atau menurunkan persepsi merek.
      Hasil:
      Dalam kampanye media sosial, DC membantu menemukan bahwa pengguna dengan koneksi ke komunitas niche memiliki dampak lebih besar dalam mempromosikan produk dibandingkan dengan selebriti dengan pengikut yang lebih banyak.

    Distinctiveness Centrality memberikan pandangan baru dalam analisis jaringan sosial dengan menyoroti koneksi yang tidak dominan tetapi strategis. Dengan fleksibilitas parameter α\alphaα dan penerapan dalam berbagai jaringan (berbobot atau tidak berbobot), DC menjadi alat yang sangat berguna untuk mengungkap pola jaringan yang tidak terlihat melalui metrik tradisional seperti degree, betweenness, atau closeness centrality. Pemanfaatan DC dalam analisis jaringan semantik, urban, teknologi, dan media sosial menunjukkan potensi besarnya untuk memberikan wawasan strategis.

  • Academic Social Network

    Academic Social Network

    Salah satu metode analisis jaringan sosial yang populer digunakan adalah deteksi komunitas. Implementasi deteksi komunitas dapat diterapkan pada academic social network (ASN). Dalam ASN, Deteksi komunitas dapat digunakan untuk mendeteksi komunitas peneliti berdasarkan area penelitian, bidang ilmu, kolaborasi peneliti, dan hubungan penulisan pada artikel yang telah dipublikasi. Jaringan peneliti dapat dimodelkan dengan menggunakan hubungan jaringan melalui hubungan interkoneksi dan hubungan interaksi yang terjadi yaitu (G = V; E). Setiap peneliti dinotasikan sebagai sebuah simpul (V) pada jaringan, dan hubungan antara peneliti secara interkoneksi atau interaksi dinotasikan sebagai sisi (E), sehingga ASN dapat dipelajari struktur dan sifatnya melalui beberapa metode dan teknik analisis jaringan dan graf.

    Pemanfaat ASN di Indonesia dapat memberikan kontribusi bagi pemerintah khususnya bagi peneliti dalam meningkatkan kualitas dan kuantitas dalam penelitian dan menghasilkan publikasi yang berdaya saing internasional, karena salah satu indikator kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi dari suatu negara adalah jumlah hasil penelitian yang dipublikasi dan dimanfaatkan untuk kemajuan bangsa. Social network analysis dengan menggunakan metode deteksi komunitas dapat dimanfaatkan untuk mengetahui struktu jaringan peneliti yang ada di Indonesia dan melihat peta kekuatan penelitian di Indonesia melalui artikel yang telah dipublikasi. Pemetaan didasarkan pada area topik penelitian, profil peneliti, universitas/fakultas, dan kolaborasi antara peneliti.

    Pertumbuhan situs ASN yang sangat pesat berkontribusi terhadap pertumbuhan data yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis ASN. Fenomena pembetukan komunitas pada ASN cenderung lebih stabil jika dibandingkan dengan jaringan sosial lainnya seperti: facebook, twitter, dan myspace, oleh sebab itu data ASN lebih representatif jika digunakan untuk keperluan analisis ASN. Dalam ASN, komunitas terbentuk melalui dua cara yaitu:

    • Pada ASN hubungan interkoneksi merupakan hubungan peneliti yang terbentuk melalui kesamaan bidang ilmu (discipline) antara peneliti. Interkoneksi merupakan pengakuan masing-masing peneliti (self claim) yang dimuat pada profil publik di situs ASN. Fenomena pembentukan komunitas berdasarkan kesamaan bidang ilmu (discipline) ini selanjutnya disebut sebagai komunitas stabil.
    • Pada ASN proses interaksi merupakan hubungan peneliti yang terbentuk melalui interaksi ilmiah dalam penulisan artikel secara bersama-sama (publication) yang terjadi antara peneliti yang dipublikasi pada ASN. Fenomena pembentukan komunitas berdasarkan interaksi publikasi ini selanjutnya disebut disebut sebagai komunitas dinamis.

    Hubungan interkoneksi dan interaksi pada ASN dapat dilihat pada situs Researchgate [www.researchgate.net] (RG) dan Academia.edu [www.academia.edu] (Academia). ASN digunakan oleh peneliti untuk berkomunikasi, berkolaborasi dan berbagi artikel terkait dengan berbagai topik penelitian dan bidang ilmu yang telah dipublikasi baik secara nasional atau internasional. Hubungan interkoneksi antara peneliti dapat terbentuk melalui hubungan berdasarkan disiplin ilmu, bidang kepakaran, institusi/universitas yang sama antara peneliti, sedangkan hubungan interaksi dapat terbentuk melalui hubungan penulisan artikel bersama (authorship), hubungan kutipan pada artikel (citation), transaksi informasi melalui berbagi artikel dan hubungan kolaborasi.

    Dalam kasus ASN, terbentuknya komunitas peneliti berdasarkan disiplin ilmu yang sama dan bidang kepakaran diduga berasal dari proses dinamika yang terjadi pada hubungan interaksi pada publikasi, yaitu penulisan artikel secara bersamasama Dari fenomena ini menunjukkan bahwa komunitas stabil terbentuk melalui proses dinamika yang terjadi pada komunitas dinamis, tetapi masih diperlukan pembuktian secara empiris terhadap fenomena ini. Dalam membuktikan fonomena ini, data RG merupakan data yang representatif untuk digunakan dalam membuktikan dan mendeteksi komunitas pada ASN jika dibandingkan dengan Academia, karena data RG memiliki kelengkapan fitur dan karakteristik yang lebih cocok untuk mereprestasikan hubungan interkoneksi dan interaksi peneliti dibandingkan dengan Academia. Selain itu, RG membuka ruang untuk dapat mengakses dan menarik data yang lebih terbuka dibandingkan dengan Academia.

     

    Oleh:

    Edi Surya Negara

    Dosen Universitas Bina Darma

  • Community Detection Pada Jaringan Sosial

    Community Detection Pada Jaringan Sosial

    Analisis jaringan merupakan bidang penelitian yang terus diteliti secara intensif. Analisis jaringan menyelidiki karakteristik struktural jaringan, model pembentukan jaringan, dan lain-lain. Dalam jaringan sosial terdapat kelompok elemen yang dapat diamati dengan relasi tertentu yang disebut komunitas. Deteksi komunitas (community detection) adalah metode yang dapat digunakan untuk mengalisis komunitas dengan tujuan untuk mengekstrak berbagai informasi komunitas dengan beberapa teknik analisis.

    Deteksi komunitas merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis jaringan yang kompleks yang memungkinkan studi tentang struktur mesoscopic yang sering dikaitkan dengan karakteristik organisasi dan fungsional dari jaringan yang mendasarinya. Deteksi komunitas bertujuan untuk menemukan kelompok (cluster) sebagai subgraph di dalam jaringan. Deteksi komunitas merupakan kunci yang dapat digunakan untuk memahami struktur dan sifat jaringan yang kompleks dan juga dapat digunakan sebagai alat untuk menggali informasi yang berguna dari jaringan tersebut.

    Dalam level group analysis, secara informal komunitas adalah sebuah kelompok yang memiliki kedekatan interkoneksi dan intensitas interaksi yang tinggi dalam sebuah jaringan. Mendeteksi komunitas pada jaringan sosial merupakan permasalahan yang kompleks, karena adanya berbagai definisi tentang komunitas dan algoritma deteksi komunitas yang berbeda untuk mendeteksinya. Perbedaan definisi komunitas secara struktur dan sifat menjadi tantangan tersendiri untuk mampu mendeteksi hubungan antara simpul, sisi dalam jaringan non-overlapping dan overlapping pada jejaring sosial.

     

    Oleh: Edi Surya Negara
    (Dosen Universitas Bina Darma)

  • Network Data

    Network Data

    Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) selalu disertai dengan produksi data digital yang dihasilkan dari user generated content, mobile sensor, penginderaan jarak jauh, video surveilance dan semakin meluasnya penggunaan TIK oleh individu maupun organisasi menjadikan data digital tumbuh sangat pesat. Tidak hanya volume data digital yang bertambah secara eksponensial, tetapi juga strukturnya yang mengalami pergeseran. Pertumbuhan data yang sangat pesat atau sering disebut dengan big data. Perkembangan dan pertumbuhan data ini menghasilkan dataset dalam dunia nyata yang memiliki struktur dan fungsi yang hubungannya dapat direpresentasikan dengan simpul dan sisi, dimana hubungan tersebut dapat dimodelkan dengan jaringan dengan menggunakan fungsi teori graf.

    Dataset jaringan yang dihasilkan dari dunia nyata dapat dibagi menjadi empat kategori yaitu: jaringan sosial, jaringan informasi, jaringan teknologi, dan jaringan biologis.

    Jaringan sosial adalah hubungan sosial antara individu atau kelompok yang berinteraksi satu sama lain. Hubungan ini dapat berupa hubungan antara individu dengan individu, individu dengan kelompok atau kelompok dengan kelompok.

    Jaringan informasi merupakan jaringan antara entitas yang memiliki informasi seperti, world wide web (www), jaringan penulis, dan jaringan kutipan.

    Jaringan teknologi mengacu kepada jaringan teknologi buatan manusia seperti jaringan internet, jaringan listrik, jaringan jalan, jaringan kereta api, dan jaringan rute pesewat.

    Jaringan biologis merupakan sistem biologi seperti jaringan saraf, jalur metabolik, jaringan makanan, jaringan pembuluh darah dan hubungan interaksi antara protein.

     

    Oleh: Edi Surya Negara
    (Dosen Universitas Bina Darma)

  • Analisis Jaringan Sosial

    Analisis Jaringan Sosial

    Analisis jaringan sosial telah banyak dilakukan untuk memahami sifat, struktur, dan pola pada jaringan sosial. Salah satu sifat dan struktur jaringan sosial yang banyak dipelajari adalah komunitas. Analisis jaringan sosial untuk mendeteksi komunitas pada jaringan sosial merupakan permasalahan yang kompleks, hal ini disebabkan oleh perbedaan definisi tentang komunitas dan kompleksitas jaringan sosial.

    Analisis jaringan merupakan bidang penelitian yang terus berkembang. Analisis jaringan menyelidiki karakteristik struktural jaringan, model pembentukan jaringan, dan lain-lain. Dalam jaringan sosial terdapat kelompok elemen yang dapat diamati dengan relasi tertentu yang disebut komunitas. Deteksi komunitas (community detection) adalah metode yang dapat digunakan untuk mengalisis komunitas dengan tujuan untuk mengekstrak berbagai informasi komunitas dengan beberapa teknik analisis.

    Community detection Analisis jaringan sosial juga dapat dilakukan untuk pemetaan dan pengukuran hubungan diantara individu, kelompok, dan organisasi seperti: menganalisis dan mempelajari kolaborasi antara mahasiswa dan pembimbing pada publikasi, penyebarluasan publikasi, komunikasi antara akademisi atau peneliti serta mengukur aliran beasiswa, menganalisis berbagai macam kasus sosial masyarakat seperti: kelompok teroris, organisasi kejahatan, dan kelompok narkotika dan lain-lain. Beberapa teknik atau metode yang dapat digunakan untuk menganalisis jaringan sosial adalah network distribution, network segmentation, link prediction, community detection dan lain-lain.

    Oleh: Edi Surya Negara
    (Dosen Universitas Bina Darma)