Jumat, 23 Desember 2016
TUGAS MAKALAH INTELIGENSI BISNIS
“SISTEM INFORMASI
INTELIGENSI : INTELIGENSI BISNIS”
Guna
memenuhi tugas mata kuliah Sistem Informasi Manajemen
OLEH :
NAMA : SITI
KHASANAH
NIM : 11150561
Dosen :
SEPTIA LUTFI, S.kom, M.kom
STIE BANK BPD JATENG
SEMARANG
2016
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena atas
rahmat dan karunia-Nyalah sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas makalah dengan
judul “Sistem Informasi IntelIgensi : IntelIgensi Bisnis”
Dalam penulisan ini, penulis sangat banyak mendapat bantuan
dari berbagai pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu. Untuk itu, dalam
kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih yang kepada pihak-pihak yang
telah membantu keberhasilan tulisan ini.
Harapan penulis semoga makalah ini membantu menambah pengetahuan dan pengalaman bagi para
pembaca, sehingga penulis dapat meperbaiki bentuk maupun isi makalah ini
sehingga kedepannya dapat lebih baik.
Makalah ini penulis akui masih banyak kekurangan karena
pengalaman yang penulis miliki sangat kurang, oleh karena itu penulis harapkan
kepada para pembaca untuk memberikan masukan masukan yang bersifat membangun
untuk kesempurnaan makalah ini.
Semarang, Desember 2016
Penulis
DAFTAR ISI
Kata pengantar................................................................................................ i........
Daftar isi......................................................................................................... ii........
Bab I PENDAHULUAN............................................................................... 1........
A. LATAR BELAKAN MASALAH.................................................... 1........
B. RUMUSAN MASALAH.................................................................. 2........
C. TUJUAN MASALAH....................................................................... 2........
BAB II PEMBAHASAN.............................................................................. 3........
A.
DEFINISI INTELGENSI BISNIS................................................... 3........
B.
.................................................................. KONSEP
DARI INTELIGENSI BISNIS........... 5
C.
MANFAAT DARI INTELIGENSI BISNIS.................................... 5........
BAB III PENUTUP....................................................................................... 8........
KESIMPULAN.................................................................................... 8
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................... 9
BAB I
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG
Saat ini persaingan bisnis semakin ketat, analisis data
merupakan salah satu faktor yang menentukannya. Perusahaan harus dapat
menganalisis data perusahaannya dengan tepat dan cermat agar dapat bertahan
dalam persaingan bisnis. Analisis data yang dilakukan perusahaan akan digunakan
dalam pengambilan keputusan. Dimana saat ini pengambilan keputusan yang
mengandalkan intuisi sudah tidak dapat digunakan lagi, mengingat lingkungan
bisnis dewasa ini semakin rumit. Penjualan suatu produk tidak hanya ditentukan
oleh harga dan kualitas produk saja, banyak faktor lain yang ikut ambil bagian
seperti karakteristik pelanggan, faktor geografi, musim, dan lain sebagainya.
Karena faktor-faktor di atas perusahaan membutuhkan sebuah alat bantu yang
dapat digunakan untuk mengolah data untuk menjadi informasi yang kelak akan
menjadi pengetahuan yang dapat digunakan oleh perusahaan dalam mengambil
keputusan. Salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan Inteligensi Bisnis (IB).
Untuk bisa membangun sistem Inteligensi Bisnis yang baik, banyak hal yang harus diperhatikan mulai dari
tahap pengembangan Inteligensi
Bisnis , lingkungan dari Inteligensi Bisnis , dan tools yang
digunakan.
Banyak perusahaan di indonesia yang masih belum menggunakan Inteligensi Bisnis dalam membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan. Contohnya
pada perusahaan penyedia pinjaman untuk kredit mobil yang masih menggunakan
cara tradisional dalam penentuan kelayakan pinjaman customernya. Dengan
menggunakan Inteligensi Bisnis , perusahaan penyedia pinjaman kredit untuk pembelian mobil (leasing)
bisa menentukan dengan mudah pelanggan mana yang layak untuk diberikan pinjaman
dengan lebih hasil yang lebih cepat dan tepat. Dengan kata lain Inteligensi Bisnis membuat sebuah pekerjaan menjadi lebih efisien dan efektif.
B. RUMUSAN MASALAH
1. Apa
definisi dari Inteligensi Bisnis?
2. Apa
saja Konsep dari Inteligensi Bisnis
3. Apa
saja manfaat Inteligensi Bisnis?
C. TUJUAN
1. Untuk
mengetahui Definisi dari Inteligensi Bisnis.
2. Untuk
mengetahui Konsep Inteligensi Bisnis.
3. Untuk
mengetahui manfaat dari Inteligensi Bisnis.
BAB II
PEMBAHASAN
A. DEFINISI INTELIGENSI BISNIS
Inteligensi Bisnis (IB) adalah sekumpulan teknik dan alat untuk mentransformasi dari data
mentah menjadi informasi yang berguna dan bermakna untuk tujuan analisis bisnis. Teknologi
IB dapat menangani data yang tak terstruktur dalam jumlah yang sangat besar
untuk membantu mengidentifikasi, mengembangkan, dan selain itu membuat
kesempatan strategi bisnis yang baru. Tujuan dari IB yaitu untuk memudahkan
interpretasi dari jumlah data yang besar tersebut. Mengidentifikasi kesempatan
yang baru dan mengimplementasikan suatu strategi yang efektif berdasarkan
wawasan dapat menyediakan bisnis suatu keuntungan pasar yang kompetitif dan
stabilitas jangka panjang.
Teknologi IB menyediakan riwayat, pandangan
sekarang dan prediksi dari operasi bisnis. Fungsi-fungsi umum dari teknologi
inteligensi bisnis adalah pelaporan, pemrosesan
analisis daring, analitis, penggalian
data, penggalian proses, pemrosesan
kejadian kompleks, manajemen
performansi bisnis, pengukuran, penggalian teks, analitis prediktif dan analitis preskriptif.
IB
dapat digunakan untuk mendukung sejumlah besar keputusan bisnis mulai dari
operasi sampai strategis. Keputusan operasi termasuk penempatan dan harga
produk. Keputusan strategis termasuk prioritas, tujuan dan arah pada tingkat
yang lebih luas. Pada semua kasus, IB lebih efektif bila digabungkan dengan
data yang didapat dari pasar tempat perusahaan beroperasi (data eksternal)
dengan data dari sumber internal bisnis perusahaan seperti data operasi dan
finansial (data internal). Bila digabungkan, data eksternal dan internal bisa
menyediakan gambaran yang lebih lengkap, yang efeknya, menciptakan
"inteligensi" yang tidak dapat diturunkan dari kumpulan data tunggal
manapun.
Istilah
"Business Intelligence" awalnya ditemukan oleh Richar Millar Devens
dalam "Cyclopedia of Commercial and Business Anecdotes" pada tahun
1865. Devens menggunakan istilah tersebut untuk menjelaskan bagaimana seorang
bankir, Sir Henry Furnese, mendapatkan profit dengan memainkan informasi
tentang lingkungannya, sebelum kompetitornya. "Sepanjang Holandia,
Flanders, Perancis, dan Jerman, dia memelihara rentetan inteligensi bisnis yang
komplit dan sempurna. Berita-berita dari banyak pertempuran pertama kali
diterima olehnya, dan jatuhnya Namur menambah keuntungannya, berkat penerimaan
paling awal dari berita." (Devens, (1865), p. 210). Kemampuan untuk
mengumpulkan dan bereaksi berdasarkan informasi yang diterima, suatu kemampuan
yang Furnese sangat handal, sampai sekarang masih menjadi jantung dari BI.
Dalam
artikel tahun 1958, peneliti dari IBM Hans Peter Luhn menggunakan istilah
inteligensi bisnis. Dia menggunakan definisi kamus Webster tentang inteligensi:
"kemampuan untuk memahami hubungan mendalam dari fakta yang ada dengan
suatu cara sebagai panduan aksi terhadap tujuan yang diinginkan."
Business
Intelligence seperti yang dipahami sekarang dikatakan telah berkembang dari
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang mulai dari tahun 1960-an dan berkembang
sepanjang pertengahan 1980-an. SPK berasal dari model dibantu-komputer yang
dibuat untuk membantu dalam pembuatan keputusan dan perencanaan. Dari SPK,
gudang data, Sistem Informasi Eksekutif, OLAP dan inteligensi bisnis muncul
menjadi fokus pada akhir 80-an.
Di
tahun 1988, konsorsium Itali-Belanda-Prancis-Inggris melaksanakan pertemuan
internasional tentang Analisis Data Ragamcara di Roma. Tujuan utamanya yaitu
untuk mereduksi beragam dimensi menjadi satu atau dua (dengan mendeteksi pola
pada data) yang dapat dipresentasikan pada pembuat-keputusan manusia.
Pada
tahun 1989, Howard Dresner (kemudian sebagai analis Gartner Group) mengajukan
"Business Intelligence" sebagai istilah umum untuk menjelaskan
"konsep dan metode untuk meningkatkan pembuatan keputusan bisnis dengan
menggunakan sistem bantu berdasar-fakta. Baru pada akhir 1990-an penggunaan ini
menyebar luas.
B. KONSEP DARI INTELIGENSI BISNIS
Konsep
dari Inteligensi Bisnis menekankan
pada 5 pendayagunaan informasi yang digunakan untuk kerperluan bisnis.
Pendayagunaannya antara lain adalah sebagai berikut :
1. Data
sourcing
Dalam hal ini Inteligensi Bisnis memiliki
kemampuan untuk dapat mengakses berbagai sumber data dan informasi yang berada
pada sejumlah sumber yang berbeda dimana pada setiap sumber memliki format
penyimpanan data yang berbeda pula.
2. Data
analysis
Dalam hal ini intelligence memiliki
kemampuan untuk dapat menganalisis data yang didapatkan dari aktivitas
perusahaan dan informasi dari perusahaan sehingga dapat dijadikan sebuah
pengetahuan yang kelak dapat digunakan perusahaan untuk meningkatkan kinerja
perusahaan.
3. Situation
awareness
Dalam hal ini Inteligensi Bisnis memiliki kemampuan untuk dapat
menyediakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mencari dan memberikan
data serta informasi yang dibutuhkan oleh perusahaan ketika perusahaan
menghadapi kejadian darurat atau terdesak.
4. Risk
analysis
Dalam hal ini Inteligensi Bisnis memiliki
kemampuan untuk dapat memberikan perhitungan resiko yang akan dihadapi
perusahaan terhadap berbagai kemungkinan yang terjadi akibat dari
pilihan-pilihan tertentu yang diambil oleh perusahaan.
5. Decision
support
Dalam hal ini Inteligensi Bisnis memiliki
kemampuan untuk dapat memberikan pertimbangan- pertimbangan yang dapat
digunakan untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang dapat
menghasilkan keputusan-keputusan yang berkualitas yang diambil berdasarkan
berbagai perhitungan dan pengolahan terhadap data atau informasi baik internal
maupun eksternal yang dimiliki oleh perusahaan.
C. MANFAAT DARI INTELIGENSI BISNIS
Perusahaan
menggunakan Inteligensi Bisnis
untuk memahami, meningkatkan kinerja, penganggaran biaya yang lebih efisien dan
mengidentifikasi peluang bisnis baru. Beberapa hal kegunaan Business
Intelligence, antara lain:
1. Analisa
dalam perilaku konsumen, pola pembelian dan trend penjualan
2. Mengukur, melacak dan memprediksi penjualan
dan kinerja keuangan
3. Penganggaran,
perencanaan keuangan dan peramalan
4. Mengetahui
kinerja kegiatan pemasaran
5. Optimalisasi
proses dan kinerja operasional
6. Meningkatkan
efektifitaspengiriman dan pasokan
7. Analisa
CRM (Customer Relationship Management)
8. Analisa
Resiko
9. Analisa
nilai strategis
10. Analisa
social media
Jika
pada lembaga bisnis (profit organization) Inteligensi Bisnis dimanfaatkan
untuk meningkatkan kinerja melalui pemilihan strategi bisnis yang tepat, maka
pada lembaga pemerintahan (non-profit organization) Inteligensi Bisnis dapat
digunakan untuk meningkatkan kinerja perusahaan melalui peningkatan efisiensi
pelaksanaan kerja sehingga pada akhirnya akan tercipta perbaikan layanan pada
masyarakat serta pengelolaan anggaran yang tepat. Inteligensi Bisnis juga
dapat membantu suatu perusahaan dalam menganalisis perubahan trend yang terjadi
sehingga akan membantu perusahaan menentukan strategi yang diperlukan dalam
mengantisipasi perubahan trend tersebut.
BAB III
PENUTUP
A. KESIMPULAN
Inteligensi Bisnis (IB) adalah sekumpulan teknik dan alat
untuk mentransformasi dari data mentah menjadi informasi yang berguna dan
bermakna untuk tujuan analisis bisnis.
Ada
5 konsep dari intelegensi Bisnis yaitu Data sourcing, Data analysis, Situation
awareness, Risk analysis, Decision support.
Inteligensi Bisnis dapat
digunakan untuk meningkatkan kinerja perusahaan melalui peningkatan efisiensi
pelaksanaan kerja sehingga pada akhirnya akan tercipta perbaikan layanan pada
masyarakat serta pengelolaan anggaran yang tepat. Inteligensi Bisnis juga
dapat membantu suatu perusahaan dalam menganalisis perubahan trend yang terjadi
sehingga akan membantu perusahaan menentukan strategi yang diperlukan dalam
mengantisipasi perubahan trend tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Selasa, 06 Desember 2016
Tugas Makalah Big Data
“BIG DATA”
Guna
memenuhi tugas mata kuliah Sistem Informasi Manajemen
OLEH :
NAMA : SITI
KHASANAH
NIM : 11150561
Dosen :
SEPTIA LUTFI, S.kom, M.kom
STIE BANK BPD JATENG
2016
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena atas
rahmat dan karunia-Nyalah sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas makalah dengan
judul “Big Data”
Dalam penulisan ini, penulis sangat banyak mendapat bantuan
dari berbagai pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu. Untuk itu, dalam
kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih yang kepada pihak-pihak yang
telah membantu keberhasilan tulisan ini.
Harapan penulis semoga makalah ini membantu menambah pengetahuan dan pengalaman bagi para
pembaca, sehingga penulis dapat meperbaiki bentuk maupun isi makalah ini
sehingga kedepannya dapat lebih baik.
Makalah ini penulis akui masih banyak kekurangan karena
pengalaman yang penulis miliki sangat kurang, oleh karena itu penulis harapkan
kepada para pembaca untuk memberikan masukan masukan yang bersifat membangun
untuk kesempurnaan makalah ini.
Semarang, Desember 2016
Penulis
DAFTAR ISI
Kata pengantar................................................................................................ i
Daftar isi......................................................................................................... ii
Bab I PENDAHULUAN............................................................................... 1
A. LATAR BELAKAN MASALAH.................................................... 1
B. RUMUSAN MASALAH.................................................................. 2
C. TUJUAN MASALAH....................................................................... 2
BAB II PEMBAHASAN.............................................................................. 3
A.
DEFINISI BIG DATA ..................................................................... 3
B.
PERBEDAAN
BIG DATA DENGAN BUSINESS INTELLIGENCE....... 4.
C.
KEGUNAAN BIG DATA DI INDONESIA................................... 5
BAB III PENUTUP....................................................................................... 9
KESIMPULAN.................................................................................... 9
SARAN ............................................................................................. 10
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................. 11
BAB I
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG
Pada
era digital ini, tentunya informasi menjadi satu hal yang sangat vital dalam
menunjang digitalisasi tersebut karena informasi sudah banyak digunakan
diberbagai bidang untuk memudahkan pekerjaan setiap pemakaiannya dan membantu
proses kegiatan strategis namun semua informasi tersebut harus disimpan,
dikelola, dan dilindungan informasi lebih dapat dimaksimalkan manfaatnya. Sudah
banyak sekali kejadian yang merugikan perusahaan karena tidak memanfaatkan
informasi yang ada atau bahkan membuang informasi yang diperoleh, hal tersebut
sangat merugikan perusahaan karena tidak dapat memaksimalkan fungsi dari
informasi yang ada untuk mempermudah proses pengambilan keputusan, perencanaan
strategis, dan perencanaan operasional. Hal seperti ini harus dapat dicegah
dengan penanganan yang baik serta perhatian yang lebih agar informasi tersebut
dapat bermamfaat secara maksimal bagi perusahaan.
Saat
ini sudah banyak perusahaan yang menyadari pentingnya pengolaan data dengan
cara memanfaatkan big data. Akhir-akhir ini juga istilah ‘big data’ menjadi
topik yang sering dibahas dalam industri Teknologi Informasi. Banyak pihak yang
mungkin heran kenapa topik ini menjadi pusat perhatian padahal ledakan
informasi telah terjadi secara berkelangsungan sejak dimulainya era informasi,
perkembangan volume dan jenis data yang terus meningkat secara berlipat-lipat
dalam dunia maya (internet), semenjak kelahirannya tersebut adalah fakta yang
tidak dapat dipungkiri. Mulai data yang hanya berupa teks, gambar atau foto,
lalu data berupa video hingga data yang berasal sistem pengindraan.
Hingga
saat ini definisi resmi dari istilah ‘big data’ belum ada. Namun demikian latar
belakang dari munculnya istilah ini adalah fakta yang menunjukkan bahwa
pertumbuhan data yang terus berlipat ganda dari waktu ke waktu telah melampaui
batas kemampuan media penyimpanan maupun sistem database yang ada saat ini.
B. RUMUSAN MASALAH
Dari latar belakang yang telah dibahasa
kita dapat menemukan rumusan masalah, yaitu sebagai berikut :
1. Apa
definisi atau pengertian dari Big Data?
2. Apa
perbedaan dari Big Data dan Business Intelligence?
3. Bagaimana
kegunaan Big Data di Indonesia?
C. TUJUAN
Adapun tujuan dari penulisan makalah ini
adalah sebagai berikut :
1. Untuk
mengetahui definisi atau pengertian dari Big Data.
2. Untuk
mengetahui perbedaan dari Big Data dan Business Intelligence.
3. Untuk
mengetahui kegunaan dari Big Data di Indonesia.
BAB II
PEMBAHASAN
A. DEFINISI BIG DATA
Big Data merupakan istilah untuk data elektronik, yang
tidak hanya sangat besar, tapi juga sangat cepat berubah, dan sangat banyak
jenisnya. Big Data menjadi sangat populer di dunia teknologi setelah miliaran
manusia menggunakan internet untuk berbagai kebutuhan. Sangat banyak data
tersimpan di komputer-komputer dan di internet berupa teks, gambar, suara,
video, animasi, blog, buku, cuaca, posisi tempat di bumi, suhu, penerbangan,
belanja di supermarket, dan lain-lain. Perusahaan “Super Big” pengguna Big
Data, antara lain Facebook, Google, Twitter, dan Yahoo.
Banyak orang membutuhkan pengolahan Big Data, antara
lain untuk mengetahui topik yang sedang hangat saat ini di Twitter, mencari
teman lama secara cepat melalui Facebook, dan lain-lain. Perusahaan perlu
mengolah Big Data untuk pengambilan keputusan bisnis yang harus cepat. Misal,
untuk mengetahui kebiasaan dan kesukaan pelanggan tanpa harus bertanya,
mengetahui selera pembaca portal berita di web untuk disesuaikan dengan iklan
yang ditampilkan, mengatur perjalanan pesawat agar tidak delay, mengendalikan
wabah penyakit, dan sebagainya.
Untuk mengolah Big Data menjadi informasi yang lebih
berguna, perlu program “big” yang artinya bukan program “biasa”. Jika data
konvensional selama ini hanya berisi teks dan angka biasa seperti data
keuangan, maka cukup diolah dengan database biasa pula, misal MS Access, MS SQL
Server, dan lain-lain yang selama ini hanya untuk mengolah data terstruktur.
Big Data tidak dapat diolah hanya dengan program database konvensional yang
disebut SQL (Structured Query Language) atau RDBMS (Relational Database
Management System). Big Data membutuhkan program database yang mendukung NoSQL
(Not only SQL), yang mampu mengolah data tidak terstruktur.
Dalam bahasa Inggris, Big Data terkait dengan 3V,
yakni Volume (ukuran data sangat besar), Velocity (kecepatan transfer/perubahan
data sangat tinggi), dan Variety (variasi atau jenis data sangat banyak). Ada
juga yang menjadikan 4V, ditambah Value, karena sangat besarnya nilai bisnis
yang dihasilkan, sehingga menjadi besar pula peluang kerja bagi profesional di
bidang pemrograman komputer, pengolahan data statitisk, dan Cloud Computing.
B. PERBEDAAN BIG DATA DAN BUSINESS
INTELLIGENCE
Perbedaan yang mendasar adalah bagaimana konsep Big Data dan Business
Intelligence memproses data.Untuk menghadapi volume yang tinggi, prinsip
Business Intelligence mengajak kita untuk membersihkan data yang ada. Proses
pembersihan ini akan membuang residu yang dianggap tidak penting. Sedangkan
prinsip Big Data adalah untuk tidak membuang data apapun karena residu tersebut
mungkin akan menjadi penting sejalannya waktu.
Untuk menghadapi velositas yang tinggi, prinsip Business Intelligence
mengajak kita untuk melakukan operasi batch secara teratur. Operasi ini akan
medorong data dari sistem transaksi ke data warehouse untuk diproses
selanjutnya. Sedangkan prinsip Big Data adalah real-time processing.
Untuk menghadapi variasi data yang tinggi, prinsip Business Intelligence
mengajak kita untuk menciptakan struktur melalui ekstraksi, transformasi
dan membuang residu yang tersisa. Big Data memiliki pendekatan yang serupa
namun tanpa harus membuang data mentah yang kita miliki. Misalnya dari
sebuah unstructured data kita bisa melakukan entity
resolution untuk mengekstrak konteks sebuah kata (contoh: Apple adalah
perusahaan atau label rekaman atau buah). Kalkulasi ini biasanya dilakukan
secara real time.
C. KEGUNAAN BIG DATA DI INDONESIA
Pemanfaatan Big Data di
Indonesia antara lain, sebagai berikut :
1.
Pemanfaatan Big Data dalam bidang agrikultur
Sebagai
negara agraris dengan lebih dari 30 juta petani dan lahan pertanian yang luas,
Indonesia tentunya akan diuntungkan dengan adaptasi teknologi Big Data
khususnya di bidang agrikultur. Regi Wahyu CEO dari Mediatrac, perusahaan
analisa Big Data terkemuka di tanah air, dalam presentasinya bercerita tentang
bagaimana Big Data bisa membantu para petani. Ide ini muncul di saat Regi
merasa tertantang untuk meningkatkan taraf hidup petani. Lalu bagaimana
caranya?
Regi
merekrut sejumlah mahasiswa berbakat dari Universitas Padjadjaran untuk
melakukan riset di sebuah areal persawahan di Jawa Barat. Tahap pertama yang
dilakukan adalah menganalisa kualitas tanah dan luas sawah dengan foto aerial.
Tim riset mengambil 400 foto untuk tiap 1 hektar sawah. Tahap selanjutnya
adalah mengamati pertumbuhan tinggi padi setiap minggu dan juga mengumpulkan
data cuaca dari hari ke hari.
Informasi-informasi
yang telah dikumpulkan tersebut akhirnya menjadi Big Data yang bisa digunakan
untuk membantu para petani meningkatkan produksi panen, memprediksi waktu yang
tepat untuk bercocok tanam, dan lainnya. Kedepannya, proyek ini akan dilakukan
juga di daerah lain.
2.
Pemanfaatan Big Data untuk mengurangi kecurangan pajak
Kepala
Direktorat Jenderal Pajak, Iwan Djuniardi, juga ikut serta dalam konferensi Big
Data ini. Iwan membawakan topik pemanfaatan Big Data untuk meningkatkan
pendapatan pajak negara. Menurut Iwan, hingga saat ini kesadaran masyarakat
untuk membayar pajak masih rendah sehingga setiap tahun Dirjen Pajak tidak
pernah memenuhi target pendapatan pajak.
Penerapan teknologi Big Data dalam perpajakan ini masih dalam
tahap pengembangan. Iwan sempat menampilkan demo dari sistem pajak online dalam
konferensi Big Data kemarin. Demo tersebut memperlihatkan visualisasi yang
sangat detail seperti silsilah keluarga, jenis dan barang kekayaan apa saja
yang dimiliki, serta jenis pajak dan status apakah sudah membayar pajak atau
belum.
Dengan
teknologi ini, tentunya pemerintah bisa meningkatkan kesadaran membayar pajak,
mengurangi penipuan pajak, dan mengoptimasi pendapatan negara.
3.
Pemanfaatan teknologi wearable dalam Big Data
Teknologi
wearable biasanya digunakan untuk membantu aktivitas sehari-hari seperti
komunikasi dan navigasi. Tapi di tangan Daniel Oscar Baskoro, teknologi
wearable telah menjelma sebagai teknologi pengumpul informasi Big Data.
Oscar
merupakan mahasiswa dan peneliti di Universitas Gajah Mada. Ia telah berhasil
memenangkan banyak penghargaan dalam perjalanan karirnya seperti menjadi Google
Ambassador untuk wilayah Asia Tenggara, pemenang kompetisi World Bank Global
Winner Award di London dengan aplikasi bencana alam, dan masih banyak lagi.
Dalam presentasinya, Oscar menjelaskan tentang teknologi wearable dan
menampilkan sejumlah aplikasi yang ia kembangkan untuk Google Glass dan
smartphone, yaitu Quick Disaster, Weaver, Realive, dan Stress Rate.
Quick
Disaster merupakan aplikasi bencana alam yang akan membantu pengguna saat
terjadi dan setelah bencana alam. Misalnya saat terjadi gempa bumi, Google
Glass akan membantu memberikan solusi di saat bencana itu terjadi dengan
memberikan navigasi jalur evakuasi. Setelah bencana terjadi, pengguna bisa
mengambil gambar dan melaporkan kerusakan-kerusakan yang terjadi akibat bencana
alam melalui aplikasi ini.
Weaver
adalah aplikasi untuk meningkatkan pengalaman berkendara yang awalnya ia
kembangkan untuk Toyota. Aplikasi ini bisa melacak berapa banyak bahan bakar
minyak yang dihabiskan, mengetahui rasio penggunaan bahan bakar, dan mengetahui
berapa banyak kadar CO2 yang dikeluarkan setiap mobil.
Realive
merupakan aplikasi untuk melaporkan kejadian secara real time seperti apabila
ada kebakaran, kecelakaan, dan kejadian lain. Sedangkan Stress Rate, merupakan
aplikasi untuk mengetahui tingkat kepadatan penduduk di suatu area publik.
Kedua aplikasi ini masih dalam tahap pengembangan dan akan diluncurkan dalam
waktu dekat.
4.
Kesempatan dan
tantangan Big Data untuk meningkatkan sektor kesehatan
Topik
selanjutnya yang tidak kalah menarik adalah pemanfaatan Big Data di sektor
kesehatan yang disajikan oleh Anis Fuad, peneliti dari Universitas Gajah Mada.
Dalam presentasinya, Anis menjelaskan situasi sektor kesehatan di Indonesia
yang mana saat ini setiap klinik, puskesmas, dan rumah sakit menggunakan
software yang berbeda-beda untuk mencatat data pasien. Data yang dikirim Dinas
Kesehatan pun masih sangat sederhana dan tidak semuanya lengkap. Selain itu,
sumber informasi yang bisa dikumpulkan sangat banyak mulai dari klinik, data
kesehatan pasien, finansial, admistrasi, hingga media sosial.
Dengan
peran teknologi Big Data, semua informasi kesehatan penduduk Indonesia akan
menjadi terpusat. Sehingga data tersebut bisa diolah dan dianalisa untuk
meningkatkan sektor kesehatan di Indonesia seperti melakukan prediksi penyakit
dan mengetahui tingkat kesehatan penduduk di tanah air.
5. Mengembangkan teknologi Bahasa Indonesia dengan Big
Data
Tidak
hanya di sektor kesehatan dan pertanian, Big Data juga bisa digunakan dalam
Bahasa Indonesia seperti yang diungkapkan oleh Ruli Manurung dari Universitas
Indonesia.
Menurut
Ruli, kita bisa mengklasifikasi dan mengelompokkan jutaan kata-kata Bahasa
Indonesia dengan Big Data. Selain itu, kita juga bisa melakukan pemetaan tata
kalimat untuk nantinya bisa digunakan untuk melakukan terjemahan ke bahasa
asing atau sebaliknya. Hal lain yang bisa dilakukan dengan Big Data terhadap
Bahasa Indonesia adalah Automatic Essay Grading yang bisa digunakan untuk
melakukan penilaian tugas siswa secara otomatis.
Contoh-contoh
di atas hanya sebagian kecil dari pemanfaatan teknologi Big Data. Masih banyak
sektor lain dan masalah yang bisa diaplikasikan dan dipecahkan untuk memajukan
Indonesia. Beberapa di antaranya seperti pengelolaan energi, makanan,
pendidikan, keamanan, hingga mengurangi kemiskinan. Dengan teknologi,
diharapkan akan lebih banyak anak muda dan juga startup yang menggunakan Big
Data untuk memecahkan masalah dan memajukan negara ini di masa mendatang.
BAB III
PENUTUP
A. KESIMPULAN
Big Data merupakan istilah untuk data elektronik, yang
tidak hanya sangat besar, tapi juga sangat cepat berubah, dan sangat banyak
jenisnya. Big Data menjadi sangat populer di dunia teknologi setelah miliaran
manusia menggunakan internet untuk berbagai kebutuhan. Sangat banyak data
tersimpan di komputer-komputer dan di internet berupa teks, gambar, suara,
video, animasi, blog, buku, cuaca, posisi tempat di bumi, suhu, penerbangan,
belanja di supermarket, dan lain-lain. Perusahaan “Super Big” pengguna Big
Data, antara lain Facebook, Google, Twitter, dan Yahoo.
Big Data terkait dengan 3V, yakni Volume (ukuran data
sangat besar), Velocity (kecepatan transfer/perubahan data sangat tinggi), dan
Variety (variasi atau jenis data sangat banyak). Ada juga yang menjadikan 4V,
ditambah Value, karena sangat besarnya nilai bisnis yang dihasilkan, sehingga
menjadi besar pula peluang kerja bagi profesional di bidang pemrograman
komputer, pengolahan data statitisk, dan Cloud Computing.
Ada lima pemanfaatan Big Data di Indonesia, yaitu
sebagai berikut :
1.
Pemanfaatan Big Data dalam bidang agrikultur
2.
Pemanfaatan Big Data untuk mengurangi kecurangan pajak
3.
Pemanfaatan teknologi wearable dalam Big Data
4.
Kesempatan dan
tantangan Big Data untuk meningkatkan sektor kesehatan
5. Mengembangkan teknologi Bahasa Indonesia dengan Big
Data
B. SARAN
Untuk
perusahaan yang memiliki kumpulan data yang sangat banyak, disarankan untuk
menerapkan Big Data dan bukan hanya sekedar sistem manajemen data yang biasa
saja seperti database. Kumpulan data tersebut dapat diolah dan dianalisis
menjadi sebuah data atau informasi yang sangat berguna bagi orang lain, seperti
halnya yang dilakukan oleh Google pada mesin pencarian miliknya, dengan
pengguna memasukan kata kunci pada mesin pencarian tersebut, pengguna akan
mendapatkan data atau informasi yang dibutuhkan pengguna lewat bantuan Big Data yang dimiliki oleh Google.
DAFTAR PUSTAKA
Langganan:
Postingan (Atom)