Teknologi Big Data

Pada 1 Februari 2025, Google Finance secara keliru menampilkan nilai tukar Rp 8.170,65 per dolar AS untuk rupiah Indonesia, yang menyebabkan kebingungan luas di kalangan analis keuangan, pedagang, dan masyarakat umum. Nilai tukar pasar yang sebenarnya, sebagaimana dilaporkan oleh Bank Indonesia , berada di sekitar Rp 16.312 per dolar AS , menjadikan perbedaan ini terlalu signifikan untuk diabaikan. Insiden ini tidak hanya menimbulkan kekhawatiran tentang keandalan data keuangan online, tetapi juga menyoroti peran penting teknologi Big Data dalam sistem informasi keuangan. Tantangan Big Data dalam Agregasi Data Keuangan 1. Kegagalan Pengambilan Data dan Pipeline Google Finance, seperti platform keuangan lainnya, mengumpulkan data nilai tukar dari berbagai sumber, termasuk bank sentral, institusi keuangan, dan penyedia data pihak ketiga. Kegagalan dalam pipeline pengambilan data dapat menyebabkan data yang usang atau salah ditampilkan. Kerangka kerja Big Data seperti Apache K...

Google Ngram adalah sebuah alat unik yang memungkinkan kita untuk melakukan analisis frekuensi kata atau frasa dalam koleksi besar buku yang telah didigitalkan oleh Google. Dimulai dari tahun 1500 hingga 2019, Ngram menyediakan data mengenai seberapa sering sebuah kata muncul dalam literatur yang dipublikasikan selama rentang waktu tersebut. Alat ini menggunakan database yang berisi jutaan buku dalam berbagai bahasa, memberikan gambaran mendalam tentang bagaimana bahasa, budaya, dan ide-ide berkembang dari waktu ke waktu. Mengapa Google Ngram Penting? Google Ngram menjadi penting karena ia membuka jalan baru untuk memahami bagaimana kata-kata, istilah, dan ide-ide berubah dalam konteks sejarah dan budaya. Hal ini sangat berharga bagi berbagai disiplin ilmu seperti sejarah, linguistik, dan ilmu sosial. Dengan alat ini, kita bisa melacak bagaimana perkembangan suatu konsep, seperti demokrasi atau industrialisasi, mencerminkan perubahan yang terjadi di masyarakat. Sebagai contoh, dengan ...

Data Science Data Science adalah bidang yang melibatkan pengolahan data dalam jumlah besar untuk membangun model prediktif, preskriptif, dan deskriptif. Ini mencakup kegiatan seperti mengumpulkan, memproses, menganalisis, hingga memanfaatkan data untuk berbagai tujuan, termasuk membangun model yang bisa memprediksi atau memberikan rekomendasi. Data Science menggabungkan ilmu komputer, bisnis, dan statistik. Contoh Aplikasi Data Science: 1. Model Prediktif: Data Science sering digunakan untuk membuat model yang bisa memprediksi kejadian di masa depan dengan menganalisis data historis menggunakan algoritma statistik dan pembelajaran mesin. 2. Intelijen Bisnis:  Dengan menganalisis kumpulan data besar, perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan, tren pasar, dan faktor lain yang membantu mereka membuat keputusan bisnis yang lebih baik. 3. Deteksi Penipuan:  Di sektor keuangan, Data Science membantu mendeteksi penipuan dengan menganalisis pola transaksi yang mencurigakan. 4. A...

data_science_gis_01 Data science + Geographic Information System (GIS) - Membuat Heat Map total deposit Tokopedia per kabupaten / kota dengan Python - GeoPandas Tutorial #1: Membuat grafik garis (line chart) menggunakan Matplotlib dan Seaborn. Plotting data geometry di atas peta dasar (basemap). Membuat heat map pada peta NKRI menggunakan data wilayah administrasi kab/kota seluruh Indonesia, diintegrasikan dengan data jumlah pengguna Tokopedia yang memiliki deposit per-kab/kota beserta jumlah total deposit per-kab/kota. Import modules yang diperlukan. In [ ]: import pandas as pd import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt import contextily as cx from sqlalchemy.engine import create_engine import seaborn as sns sns . set_style ( 'darkgrid' ) Load shapefile seluruh wilayah Indonesia pada level negara. In [ ]: adm0 = gpd . read_file ( '../geoBoundaries-IDN-...