Sertifikasi Internasional Big Data Analyst (Launching + Batch 1)

Setelah merintis lebih kurang setahun akhirnya saya dan tim Research Center Digital Business Ecosystem (RC DBE) berhasil menyelenggarakan Sertifikasi Internasional Big Data Analyst bekerja sama dengan TUV Rheinland. Proses paling lama pembentukan program ini adalah membuat materi yang memenuhi standard internasional mengenai keilmuan Big data Analyst. Output dari sertifikasi personal ini adalah individu yang mempunyai kemampuan untuk melakukan proses predictive analytics, membuat model predictive berdasarkan data terstruktur dan tidak terstruktur, mempunyai pemahaman dan mampu melakukan proses machine learning, kemampuan melakukan text analytics, analisa jejaring sosial, framework komputasi big data, computational modelling, serta artificial neural network dan deep learning.

Tanpa diduga respon pasar sangat bagus. Batch 1 dilaksanakan tanggal 15-19 Juli langsung fully booked, demikian juga untuk batch 2 yang akan dilaksanakan nanti bulan agustus, jadi pendaftar saat ini hanya bisa mendapatkan tempat di batch 3 dan seterusnya.

Launching acara sertifikasi ini dilakukan pada tanggal 15 Juli pagi, dihadiri rektor Universitas Telkom dan Direktur dari TUV Rheindland Indonesia. Berikut ini adalah foto fotonya

66635283 10157117950460202 1548982467858268160 o66980030 10157117950505202 7201925355207131136 o67163142 10157117950580202 2825727561781215232 o

Rangkaian acara sertifikasi berlangsung selama 4 hari (26 jam) penyampaian teori dan praktek mulai dari materi introduction, statistik, data mining, machine learning, SNA, text analytics, computation model, deep learning, dan big data computation. Berikut ini adalah suasana kelas pelatihan sertifikasi.

66687830 10157117950715202 5393105672407613440 oWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 12 13 PMWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 12 14 PM

Pada hari ke 5 dilaksanakan ujian sertifikasi secara online. Berikut ini suasana ujian dan wrap up perpisahan diakhir acara disertai foto bersama

WhatsApp Image 2019 07 19 at 10 15 57 PMWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 15 57 PM 1WhatsApp Image 2019 07 19 at 10 15 57 PM 2

Tertulis di kaos peserta, “Big Data is not about Data” . Sampai jumpa di batch 2.

beberapa testimoni peserta

WhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 22 PMWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 23 PMWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 25 PMWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 25 PM 1WhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 26 PMWhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 26 PM 1WhatsApp Image 2019 07 19 at 10 19 27 PM

 

 

 

 

 

 

 

 

Publikasi Scopus Mei 2019

Update terakhir daftar publikasi Scopus saya adalah pada bulan Agustus 2018 . Setelah update tersebut, sebagian publikasi konferensi sepanjang tahun 2018 sudah pada muncul dalam daftar Scopus. Total saat ini terdapat 34 publikasi Scopus yang bisa dilihat pada halaman ini. Dari 34 publikasi tersebut, disitasi sebanyak 74 kali oleh 56 publikasi Scopus lainnya. Nilai h-index, yaitu ukuran produktivitas dan manfaat publikasi kepada peneliti lainnya (dalam bentuk sitasi). Nilai h-index dilihat dari publikasi yang paling banyak disitasi dan jumlah sitasi yang diperoleh dari publikasi lainnya. Nilai h-index publikasi saya adalah 5, termasuk bagus untuk jumlah publikasi yang masih sedikit. 

Selanjutnya motivasi saya adalah meningkatkan jumlah publikasi dengan lebih sering memasukkan publikasi penelitian ke jurnal internasional bereputasi (Scopus Q4, Q3, Q2, bahkan Q1), sambil tetap menjaga ritme produktivitas publikasi di prosiding konferensi terindeks Scopus. Saat ini setahun, produktivitas saya rata rata adalah sekitar 10-15 publikasi pada prosiding terindeks Scopus. Doakan semoga makin rajin 😉

 

Screenshot 20190510 214545

Workshop Open Source Intelligence untuk Para Diplomat

Dalam mendukung fungsi menjadi wakil urusan pemerintah RI di luar negeri, Kemenlu perlu membekali para diplomatnya dengan ilmu pencarian informasi terkini. Mulai dari ekstraksi informasi, peringkasan, sampai dengan mencari hubungan antar data atau pola dari Big Data, Oleh karena itu Kemenlu mengadakan pelatihan untuk keahlian tersebut. Saya (dan tim RC DBE bekerja sama dengan TPCC) mengisi pelatihan tersebut pada tanggal 29-30 April 2019 di Pusdiklat Kemenlu di Jakarta. Materi pelatihannya adalah mengenai OSINT (Open Source Intelligence).

Definisi  OSINT menurut wikipedia

Open-source intelligence (OSINT) is data collected from publicly available sources to be used in an intelligence context. In the intelligence community, the term “open” refers to overt, publicly available sources (as opposed to covert or clandestine sources). It is not related to open-source software or collective intelligence.

OSINT under one name or another has been around for hundreds of years. With the advent of instant communications and rapid information transfer, a great deal of actionable and predictive intelligence can now be obtained from public, unclassified sources.

Melihat definisi diatas, maka materi yang kami berikan adalah pengolahan data tidak terstruktur menggunakan pendekatan analisa topologi / jaringan dan analisa konten. Untuk analisa jaringan kami gunakan metodologi SNA, sedangkan untuk analisa konten, kami gunakan metodology analisa sentimen, jaringan kata, dan pencarian topik. Materi ini disambut cukup baik oleh para peserta, walaupun bagi sebagian besar dari mereka materi ini baru pertama kali mereka dengar. Untuk itu mereka membutuhkan waktu lebih untuk berlatih sebelum terbiasa menggunakan metode metode tersebut.

Para peserta adalah para diplomat yang sedang berada di Indonesia, hasil chit chat dengan peserta saya baru tahu kalau penempatan mereka diputar tiap 3 tahun sekali. Ilustrasinya 3 tahun di negara A, kemudian 3 tahun di Indonesia, baru dilanjutkan lagi 3 tahun di negara B, dan seterusnya.
Berikut ini adalah foto foto event tersebut.

 

58701354 10156916913510202 2654951613323542528 n58961755 10156917831080202 3835078170927693824 n59286209 10156916913345202 6220184651265212416 n57420717 10156916914030202 8657118905690488832 n58543647 10156916913555202 9011473327021096960 n58599071 10156916913280202 7948282094478688256 n58673996 10156916913660202 4369038293396881408 n59295328 10156916913420202 8270174740669267968 n

Education 4.0

Banyak artikel dan riset yang menunjukkan teknologi menganggu / merubah secara revolusioner suatu proses, termasuk proses bisnis dan proses hubungan sosial. Industry 4.0 atau revolusi industri 4.0 menunjukkan bagaimana teknologi merubah secara drastis praktek bisnis dari industri. Di bidang lain juga kita kenal ada Health 4.0, dan juga Education 4.0 yang jadi bahasan di entry blog ini. 

Saya diundang menjadi narasumber pada acara seminar Education 4.0 yang dihadiri oleh kepala sekolah SD, SMP, SMA / SMK. Para kepala sekolah ini merupakan garis depan pendidikan dasar dan menengah generasi masa depan bangsa. Sebagai dosen, saya sering menghadapi mahasiswa yang tidak berkarakter, dalam konteks tidak tahu tujuan / maunya apa, tidak tahu passionnya, tidak terlibat dalam diskusi di kelas, tidak kritis, bahkan beberapa tidak jujur (fair). Nah, kalau kita runut ulang, perilaku perilaku tersebut muncul karena karakter tersebut kurang dipentingkan di pendidikan sekolah dasar dan menengah.

Education 4.0 adalah konsep yang menunjukkan bahwa dengan kemajuan teknologi, siswa sebagai pusat pembelajaran mempunyai kemampuan untuk mengakses materi pembelajaran, dan menerapkannya ke industri dalam bentuk magang, atau melakukan riset berkolaborasi dengan peneliti lain. Untuk itu diperlukan karakter yang kuat agar siswa mampu memanfaatkan teknologi yang ada.

Pada kepala sekolah tersebut, saya tekankan perlunya pendidikan holistik, yaitu pendidikan yang menitik beratkan kepada nilai siswa sebagai manusia. Siswa paham peran diri dalam ekosistemnya, memahami efek positif dan negatif dari setiap tindakan terhadap lingkungan, baik hubungan antar manusia maupun hubungan dengan lingkungan (menjaga kebersihan lingkungan, tidak membuang sampah  sembarangan, dll).

Walaupun bukan seorang ahli pendidikan, saya bercerita berdasarkan pengalaman mendidik anak yang pernah bersekolah dasar di sekolah holistik kemudian sekarang masuk ke SMA negeri dan pengalaman mengajar mahasiswa. Pengalaman praktis ini banyak bermanfaat untuk para kepala sekolah. Saya ceritakan anak saya sekarang di SMA Negeri mempunyai karakter yang lebih kuat dibanding teman temannya, karena mereka selama ini berkutat ke pendidikan akademis saja, sehingga nilainya bagus dan bisa masuk ke SMA Negeri favorit. Pendidikan karakter banyak diabaikan. Menurut saya ini adalah masalah terbesar bangsa kita. Hal ini sudah terpotret dari karakter mahasiswa dan juga nantinya karakter lulusan (generasi muda pada umumnya)

Saya juga bercerita pentingnya siswa mempunyai karakter yang kuat (kritis, jujur, logis, dan obyektif), karena di masa depan mereka akan bersaing dengan otomatisasi (tenaga robot), sehingga jika memiliki keunikan maka mereka akan dengan mudah akan tergantikan oleh robot (otomatisasi)

 

57097016 10156870491085202 1739220528041820160 o

berikut ini adalah materi presentasi saya

Workshop Claim Data Behaviour Analysis untuk Aktuaris

Tanggal 12 dan 13 Februari 2019, saya diundang oleh Persatuan Aktuaris Indonesia untuk memberikan materi dalam workshop dengan tema “Claim Data Behavior Analysis”. Materi yang saya berikan adalah seputar Data Analytics dengan menggunakan R. Informasi acaranya bisa dilihat di link ini. Acara ini sangat menarik bagi saya pribadi karena saya belum begitu paham dengan pekerjaan profesi aktuaris ini, walaupun secara garis besar saya paham bahwa pekerjaan utamanya adalah perhitungan resiko berdasarkan profile pelanggan. Dari perhitungan profile resiko tersebut baru deh ditentukan premi asuransi yang harus dibayarkan pelanggan. Baik asuransi jiwa maupun asuransi kerugian lainnya. Namun data dan model apa yang digunakan, bagaimana konstruksi model dan informasi lain lainnya masih merupakan tanda tanya besar bagi saya. 

Aktuaris mempunyai pengetahuan yang mumpuni dalam bidang matematika dan statistik, namun masih perlu belajar mengenai prinsip kerja data analytics dan machine learning. Dengan latar belakang cukup mumpuni, oleh karenanya materi yang saya berikan bisa dicerna dengan mudah oleh para peserta. 

Saya sendiri masih belajar bagaimana membuat model resiko dan rekan rekan aktuaris membutuhkan pembelajaran metode metode baru untuk melengkapi model model yang mereka punyai. Nah klop khan, semoga kolaborasi risetnya lekas terwujud, amin

berikut ini foto foto dokumentasi kegiatan tersebut. 

 

51675113 10156739161625202 5371719136160251904 n52464375 10156739161680202 8982137214330732544 o51699188 10156739161860202 3065142572302204928 o51795584 10156739161930202 324344449746337792 o51833953 10156739161795202 3808156461217873920 o51982105 10156739162010202 315653076616740864 o52020673 10156739162110202 1696963440033136640 o52053758 10156739161740202 8232804530874482688 o52328353 10156739162405202 5456512334728003584 n52513939 10156739162170202 9189932916136738816 o

 

Relaunch Asosiasi Ilmuwan Data Indonesia

Pada bulan November 2016, kami para founder bersama sama mendeklarasikan berdirinya Asosiasi Ilmuwan Data Indonesia (AIDI), cerita lengkapnya ada di entry blog ini. Seiring berjalannya waktu, dan bersamaan kesibukan antar founder, sehingga AIDI belum bisa membuka pendaftaran anggota baru. Untungnya kami diberikan kesempatan untuk relaunch AIDI dan membuka pendaftaran anggota baru pada tanggal 5 februari 2019 di Jogjakarta.

Mimpi AIDI adalah mengawal kedaulatan data Indonesia. Data sebagai komoditas strategis, maka AIDI mencakup keilmuan yang luas, contohnya seperti big data, machine learning, artificial intelligence, computational linguistic, statistik, bioinformatics, sampai juga ke keilmuan sosial seperti bisnis, politik, dan komunikasi

Sambutan saya pada relaunch AIDI ini adalah sebagai berikut :

Asosiasi Ilmuwan Data Indonesia atau disingkat AIDI atau dalam bahasa inggris adalah Indonesia Data Scientist Society adalah suatu perkumpulan stakeholder yang terdiri dari individu, komunitas, dan perusahaan yang berkepentingan dan peduli pada perkembangan keilmuan data, serta implementasi dari manfaat data tersebut.  AIDI secara resmi dideklarasikan pada bulan november 2016, mendapatkan ijin dari Kementrian Hukum dan HAM pada tahun 2017. Di awal tahun 2019 ini, baru terbentuk kepengurusan harian AIDI dalam acara re-launch yang diselenggarakan di Jogja, 5 Februari 2019.

AIDI dibangun dengan semangat kebersamaan antara para pemimpin dan pakar dari stakeholder yang bergerak di ekosistem yang berhubungan dengan Data Science dan Data Analytic untuk mencari sebuah wadah yang dapat menyatukan suara.  Misi dari AIDI adalah Membangun Ekosistem Data Science Indonesia yang Bermanfaat, Aman, Sejahtera, Berdaya-saing dan Berkesinambungan untuk mendukung kedaulatan data Indonesia. Seperti kita ketahui Data adalah komoditas strategis bangsa, yang mempunyai nilai  mencakup banyak kepentingan dan melewati batas berbagai ilmu pengetahuan.  

Salah satu aktivitas yang dicanangkan oleh AIDI adalah berpartisipasi dalam pembuatan regulasi atau peraturan perundangan terkait dengan Data sebagai komoditas strategis, karena regulasi atau peraturan perundangan akan membentuk dan mengatur arah IIndustri yang melibatkan Data Science dan Data Analytics di masa mendatang. Masih banyak regulasi yang akan dibutuhkan untuk mengatur Industri jasa Data Mining ataupun Analytics, di mana Industri harus berperan dan terlibat memberikan masukan, pandangan dan saran agar Data Science bisa bermanfaat bagi masyarakat Indonesia. Tercipta iklim industri dan ekosistem yang mendukung kemandirian dan berkelanjutan. 

Sampai saat ini tercatat ada 350 anggota AIDI, yang terdiri dari berbagai bidang keahlian seperti machine learning, artificial intelligence, big data, data mining / data analytics, computational language, statistika, bioinformatics bahkan bidang non teknis seperti bisnis, politik, dan komunikasi. Dengan keberagaman latar belakang keilmuan yang dimiliki anggotanya, diharapkan AIDI mempunyai kapabilitas tinggi dalam bersinergi dan berkarya untuk kepentingan pembangunan Indonesia.

Terdapat beberapa aktivitas yang berafiliasi dengan AIDI, diantaranya adalah Workshop, Seminar, Kompetisi, dan Eksibisi National Data Days, Konferensi Ilmiah ICODIS (International Conference on Data and Information Science) dan ICADEIS (Internasional Conference on Advacement in Data Science, E-Learning, and Information Systems), Sertifikasi Internasional Big Data Analitik, Konferensi Big Data Indonesia, idBigData Meetup, dan lain lain

Sedangkan beberapa komunitas yang terlibat dalam pembentukan AIDI serta mempunyai afiliasi aktivitas dengan AIDI adalah Data Science Indonesia, Tau-data Indonesia, Komunitas Big Data Indonesia, Lab. Social Computing dan Big Data, Machine Learning ID, dan R Indonesia. Beberapa Industri yang terlibat dalam inisiasi dan kepengurusan AIDI adalah Solusi247, NoLimit, Mediawave, Zamrud Technology, dan Bahasa Kita.

Beberapa ilmuwan yang terlibat di AIDI antara lain adalah dari Telkom University, Universitas Padjajaran, Institut Teknologi Bandung, Universitas Gadjah Mada, Universitas Indonesia, LIPI, BPPT, Politeknik Statistika, dan Universitas Widyatama.

Demikian dapat kami sampaikan sekilas mengenai AIDI. kami berharap AIDI bisa menjadi wadah bertemu dan kolaborasi bersama antar ilmuwan data dalam berbagai bidang untuk membuat solusi untuk kepentingan bangsa. untuk itu  kami mengajak rekan rekan semua untuk bergabung di AIDI. 

Untuk bergabung bisa mendaftar pada tautan di bawah ini. 

2019 02 14 22 36 11

51231751 10156722442250202 619563343279030272 n51510822 10156722442305202 5379348316632907776 n51342227 10156722442600202 763510641083285504 n51838878 10156722442465202 833664250349092864 n

Math & Big Data

Suatu hari saya dikontak oleh himpunan mahasiswa matematika (Himatika) dari salah satu perguruan tinggi swasta (PTS) di Bandung Utara, yaitu Universitas Islam Bandung (Unisba). Mereka berencana mengadakan seminar yang idenya adalah bertanya belajar matematika itu untuk apa, atau dipermudah dengan bahasan peran matematika dalam dunia kerja. Karena saya lulusan matematika dan kebetulan menggeluti bidang yang lagi hype yaitu Big Data, maka saya diminta tolong untuk mengisi acara seminar tersebut.

Biasanya permintaan mengisi acara seminar tidak serta merta saya terima, tetapi kali ini karena temanya Math & Big Data maka saya tertarik untuk mengisinya dan share beberapa pengalaman saya. Bahasan materi lebih kearah menyadarkan para mahasiswa bahwa kuantifikasi fenomena, pembuatan model, machine learning, ketersediaan data dalam skala besar, ternyata membutuhkan peran ilmu matematika, baik dalam hal logika, formulasi, abstraksi, dan verifikasi. Profesi Data Scientist merupakan jembatan untuk mewujudkan hal tersebut.

Acara diadakan pada hari sabtu tanggal 16 februari 2019. Beberapa dosen Unisba juga ikut serta hadir, serta mengajukan pertanyaan, diantaranya adalah bagaimana membuat lulusan matematika ini mempunyai ketrampilan atau skill yang bisa langsung diaplikasikan ke dunia kerja. Bagaimana susunan kurikulum yang baik untuk adopsi kebutuhan tersebut. Saya menjawab sebaiknya diberikan porsi SKS yang cukup besar (sekitar 12-15 SKS) bagi mahasiswa untuk mengambil matakuliah peminatan dari jurusan luar, sehingga mahasiswa matematika mendapatkan sebagian skill dunia kerja sesuai dengan peminatan profesi yang nanti mereka inginkan. 

Karakteristik orang matermatika adalah sibuk dengan dunianya sendiri, tanpa mengetahui ilmu yang mereka miliki itu sebenarnya dibutuhkan banyak oleh masyarakat luas. Kemampuan abstraksi, menurunkan formula, berpikir logis (deduktif dan induktif), merupakan kemampuan yang sangat dibutuhkan di dunia kerja. Dunia kerja tidak hanya melulu mengenai ketrampilan atau skill tapi juga pemahaman mendalam tentang suatu domain. 

Beberapa foto dari acara tersebut

52460344 10156747525190202 6297495724745555968 n51960792 10156747525210202 492616256176783360 n51747281 10156747525305202 5919647295434915840 n52586331 10156747525260202 3617584875348951040 o52846898 10156747525335202 6589775026696749056 n

Penyimpanan Publikasi di Academia

Sudah sejak beberapa tahun yang lalu, Academia.edu merupakan pilihan saya untuk menyimpan hasil karya / publikasi ilmiah saya dan rekan rekan lab. Pemilihan Academia karena platform ini cukup sederhana dan mudah diakses oleh rekan rekan yang tidak mempunyai latar belakang akademis. Academia sendiri bukan merupakan tempat penyimpanan ideal, bahkan menurut saya tidak ada tempat penyimpanan publikasi yang benar benar sesuai dengank einginan saya.  Beberapa tempat lainnya dimana saya ikutan daftar adalah adalah Researchgate, Arxiv.org, dan Mendeley. Menurut saya ketiganya tidak sesederhana Academia sebagai  tempat “hanya” untuk penyimpanan. Kalau ada masukan yang lain mohon dikasih tahu ya.

Sudah sejak beberapa lama juga Academia menyediakan layanan berbayar.  Saya selalu berusaha untuk tidak berbayar, karena kebutuhan saya yang sederhana untuk penyimpanan saja. Namun berhubung jumlah publikasi sudah mencapai angka 50an lebih, maka mau tidak mau saya mulai melirik layanan berbayar Academia, terutama layanan web nya. Akhirnya saya pun berlangganan, sambil melihat lihat apakah layanan ini bisa membantu atau memberikan, Nanti kita lihat selama setahun kedepan. Anyway alamat web academia saya adalah:

https://andryalamsyah.academia.edu/

Tampilannya cukup simpel tapi cukup bagus ya .. 

Screen Shot 2018 11 25 at 19 09 00  2Screen Shot 2018 11 25 at 19 09 12  2Screen Shot 2018 11 25 at 19 09 22  2

Dinamika Topologi Jejaring Perbankan (Studi Kasus PilPres 2014)

Entryblog ini menceritakan isi publikasi yang saya dan mahasiswa saya (Dian) yang berjudul The Dynamic of Banking Network Topology, case study : Indonesian Presidential Election Event. Tulisan ini dipublikasikan pada International Workshop on Big Data and Information Security (IWBIS 2018) yang diselenggarakan oleh Fasilkom Universitas Indonesia. Publikasi ini terindeks scopus dan bisa diunduh di link berikut ini (IEEE). Entryblog ini juga dibuat karena secara resmi sekarang papernya sudah dipublikasikan. Oh ya paper ini meraih penghargaan best presenter. Congrats kepada Dian yang berhasil mempresentasikan dengan baik.

Transaksi perbankan atau transaksi antar bank, membentuk jejaring transaksi yang bisa mengindikasikan kesehatan perekonomian suatu negara. Semakin banyak / aktif jejaring transaksi tersebut menunjukkan geliat perekonomian yang baik. Perilaku bank dapat dilihat dari alur transaksi yang dilakukannya, terutama menghadapi faktor faktor eksternal ekonomi yang sering berpengaruh besar, terutama faktor politik. Krisis ekonomi 2008 menunjukkan kegagalan Lehman Brothers dalam menahan laju penyebaran isu / impact dalam waktu cepat adalah penyebab kebangkrutan perusahaan tersebut. Hal tersebut menunjukkan juga bahwa pasar keuangan mempunyai sifat saling terhubung dalam jejaring yang besar. Hal ini menjadi alasan / dasar mengapa pendekatan secara jaringan lebih penting daripada pendekatan individual terhadap satu bank tertentu.

Peristiwa politik seperti pesta demokrasi pilpres mempengaruhi stabilitas ekonomi (termasuk sektor keuangan). Sentimen masyarakat bisa menjadi motor apakah mereka akan melakukan transaksi perbankan sebagai representasi aktivitas ekonomi atau mereka menunggu peristwa politik selesai berlangsung terlebih dahulu, sehingga menunda aktivitas ekonominya untuk beberapa saat. Saat ini hubungan antara peristiwa politik dan perubahan topologi jaringan perbankan belum pernah diteliti secara mendetail.

Penelitian ini memberikan gambaran (insight) dari suatu event driven dynamic network topology, atau perubahan topologi jejaring perbankan yang dipicu oleh suatu event, dalam hal ini adalah event pilpres Indonesia tahun 2014. Data yang kami gunakan adalah data transaksi perbankan Indonesia dalam durasi sebulan antara tanggal 25 juni – 25 juli 2014. Pilpres sendiri diadakan pada tanggal 8 juli 2014. Data ini digunakan untuk kepentingan riset dan tidak boleh dipublikasikan. Untuk menjaga kerahasiaan data, maka kami melakukan proses anonymasi data. Satu hal yang kami jaga dari data asli adalah bentuk distribusinya oleh karena itu aplikasi Frechet Distance digunakan agar supaya menjaga distribusi data asli dan data hasil anonimasi (masking) tetap pada jarak yang konsisten sama pada semua titik pengukuran.

Hasil properti jaringan berupa nodes (bank), edges (hubungan transaksi antar bank), averege degree (rata rata transaksi), dan density (kepadatan jaringan) bisa dilihat pada gambar dibawah ini.

Screen Shot 2018 11 22 at 19 43 57  2Screen Shot 2018 11 22 at 19 44 09  2Screen Shot 2018 11 22 at 19 44 18  2Screen Shot 2018 11 22 at 19 44 56  2

perilaku 3 bank utama (dalam bentuk rata rata transaksinya) diperlihatkan pada gambar 6, sedangkan fluktuasi tersebsar dari 3 bank selama 10 hari pengamatan menjelang pilpres 2014 diperlihartkan pada gambar 7.

Screen Shot 2018 11 22 at 19 45 15  2

Analisa dan Kesimpulan

Kepadatan jaringan transaksi bank yang rendah menunjukkan tingginya resiko perpecahan jaringan karena ketidakmampuan jejaring mentolerasi kegagalan suatu bank untuk melakukan transaksi. Akibat lain adalah reduksi alternatif jalur yang memungkinkan bank yang mempunyai kemampuan lemah mendapatkan bantuan dari bank yang lebih kuat. Saat saat akhir kampanye dimana kepadatan jaringan rendah adalah waktu dimana resiko perpecahan jaringan sangat besar. Saat akhir masa perhitungan (recapitulation) adalah saat dimana jejaring sedang dalam kondisi kuat. Secara umum kepadatan jejaring transaksi antar bank relatif stabil diatas nilai / garis median.

Berdasarkan hasil pengukuran topologi jaringan, kita asumsikan bahwa partai yang sedang berkampanye melakukan usaha promosi besar besaran beberapa hari menjelang akhir kampanye dengan melibatkan uang   dalam jumlah yang banyak. Hal ini bisa ditunjukkan dengan peningkatan nilai transaksi dan kepadatan jaringan. Pada hari terakhir kampanye, atmosfer kampanye sudah berkurang, (juga nilai transaksi dan kepadatan jaringan). Masyarakat mempunyai kekhawatiran psikologis mengenai kemungkinan kegagalan pilpres yang bisa berakibat resiko kegagalan aktivitas ekonomi, dan faktor keamanan lainnya, hal ini  digambarkan dengan penurunan nilai transaksi serta berkurangnya lalu lintas transaksi. Temuan ini bisa menjadi pengetahuan untuk mendukung otoritas dalam melakukan tindakan yang sesuai.

Temuan dari penelitian ini adalah:

1. bank lebih aktif bertransaksi sampai 3 hari menjelang akhir kampanye, dan kemudian sangat berkurang menjelang akhir kampanye.

2. bank aktif bertransaksi dalam jumlah besar sampai 3 hari menjelang akhir kampanye

3. aktivitas transaksi antar bank relatif stabil dan hanya berkurang pada saat akhir kampanye.

National Data Days 2018

Tanggal 19 November 2018 dilaksanakan acara National Data Days 2018 di Telkom University. Acara ini merupakan rangkaian beberapa acara meliputi seminar, workshop, kompetisi, dan eksibisi. Namun pada tahun 2018 ini acara eksibisi ditiadakan. NDD 2018 merupakan acara NDD ketiga yang dilakukan sejak pertama kali tahun 2016 bernama Data Science Days (DSD). Info tentang acara 2016 disini, sedang NDD 2017 ada disini . Acara tahun ini diadakan oleh HMBTI, FEB, RC DBE dan yang paling penting adalah Lab. SCBD yang setiap tahun secara rutin menyumbangkan konten untuk workshop. Tahun ini Lab. SCBD mengirimkan 4 peneliti untuk menyampaikan materi workshop.  

Acara dibuka oleh ibu wakil rektor bidang riset dan kemahasiswaan, dilanjutkan oleh acara seminar yang diisi oleh dua pembicara dari LIPI, yaitu Dr. Didi (Big Data Security) dan Dr. Hilman (Machine Learning). Pada saat yang bersamaan secara parallel berlangsung penjurian final kompetisi dengan peserta antara lain IPB, ITS, UI, UGM, UNISSULA, Poltek Statistika, dan TelU sendiri. Setelah makan siang acara dilanjutkan oleh workshop oleh Samuel Chan (algorit.ma) yang kemudian diteruskan oleh workshop oleh peneliti peneliti lab scbd. Acara ditutup dengan pengumuman pemenang kompetisi.

berikut foto fotonya

46488405 10156540978545202 7438683722297114624 n

IMG 20181119 102448 498

IMG 20181119 123122 815

IMG 20181119 134932

IMG 20181119 145723

IMG 20181119 145812

IMG 20181119 145917

IMG 20181119 145955

IMG 20181119 150027

IMG 20181119 181532 558

IMG 20181112 193918 457