Konferensi Digital Diplomacy Kementrian Luar Negeri

Kementrian Luar Negeri Indonesia atau Ministry of Foreign Affair (MFA) dalam rangka menghadapi era disrupsi Industry 4.0 mengadakan acara Regional Conference on Digital Diplomacy 2019 (RCDD 2019). Acara RCDD 2019 ini diadakan pada tanggal 10-11 September 2019 dengan tema “Digital Diplomacy: Challenges and Opportunities”.  Konferensi ini menjadi wadah bagi para pakar di bidang diplomasi digital, yang berasal dari lembaga think tank, kementrian, lembaga terkait, dan akademisi untuk saling bertukar pikiran. Terdapat 16 negara peserta yang diwakili oleh pejabat setingkat menteri yaitu: Australia, Brunei Darussalam, Kamboja, Republik Rakyat Tiongkok, India, Indonesia, Jepang, Republik Korea, Laos, Malaysia, Myanmar, Selandia Baru, Filipina, Singapura, Thailand, dan Vietnam.

Acara dibuka oleh Menteri luar negeri RI, ibu Retno Marsudi, kemudian dilanjutkan dengan sesi l, yaitu debat terbuka dari 16 perwakilan negara sahabat, dengan tema “Upaya Mengatasi Tantangan dan Memanfaatkan Kesempatan pada Diplomasi Digital”. Sesi 2, dilanjutkan diskusi panel dengan tema “Peran Diplomasi Digital dalam Situasi Krisis”. Sesi 3 adalah diskusi panel dengan tema “Pemanfaatan Teknologi Digital untuk Mencapai Tujuan Diplomasi dalam Pembangunan Ekonomi”. Selain acara diskusi panel, di RCDD 2019 itu juga terdapat eksibisi dari pelaku bisnis di Indonesia, terutama bisnis startup / unicorn.

Saya menjadi salah satu pembicara diskusi panel sesi 2, bersama dengan duta besar jepang untuk Indonesia, Mr. Ishii, yang merupakan salah satu selebgram saat ini. Mdm Xiuping, mantan duta besar Cina untuk ASEAN, Mr. Buttigieg, mewakili DFAT Australia, Ibu Rahimah dari Facebook Indonesia, dan Moderator Mdm. Usher dari Pulse Lab Jakarta. Pembicara lain berbicara mengenai pengalaman dalam menghadapi krisis, sedangkan saya sebagai satu satunya wakil dari akademisi, membawakan metode untuk mengukur, memprediksi, dan menanggulangi berita palsu pada saat krisis.

Screen Shot 2019 10 24 at 19 49 52

Digital Diplomacy merupakan hal yang sangat baru buat saya, bukan bidang yang biasa saya tekuni selama melakukan penelitian, namun karena faktor kemampuan melakukan proses Data Analytics yang membuat saya bisa bercerita banyak mengenai Digital Diplomacy dari sudut interpretasi data yang ada selama ini. Saya sangat menikmati pengalaman baru ini, berbicara dan berdiskusi tentang hal yang baru, bertemu orang orang baru, dan memperluas kekayaan pengetahuan saya. Terima kasih Kemenlu yang sudah mengundang saya dalam acara keren ini. 

69856100 10157261586170202 563582357290876928 n  169850761 10157261586430202 3819122556401614848 n70877445 10157261587085202 3165662364854910976 n70371606 10157261586895202 8660251049245802496 n70365181 10157261586545202 6109052570049708032 n69909919 10157261586690202 2985428571993931776 n69758070 10157261586790202 5067592849822842880 n70791592 10157261587150202 6795083165049290752 n

 

 

 

 

Lab. SCBD goes to ICOICT 2019 Kualalumpur

Tahun 2019, tim Lab. SCBD kembali berpartisipasi di konferensi internasional ICOICT. Konferensi ICOICT ke 7 ini, kamu mempresentasikan 7 paper hasil penelitian. The 7th ICOICT dilaksanakan di hotel Federal di area Bukit Bintang, Kualalumpur pada tanggal 24-26 juli 2019. Momen istimewa karena baru pertama kali saya membawa rombongan tim sedemikian besar (9 orang) ke luar negeri. Berikut foto foto kami, fotonya tambah keren karena kami bawa kaos seragam tertulis SCBD :). See you on the next conference.

67315621 10157142953745202 31066817006927872 n67455588 10157138645505202 5770099506305564672 n67354480 10157138645570202 6551990258068619264 n67246502 10157138645680202 365182218567417856 n

Belajar Machine Learning di SEAMLS 2019

 

Tulisan ini bener bener late blog entry, karena baru sekarang sempat menulis mengenai acara SEAMLS 2019, setelah hampir satu bulan acara berlangsung. South East Machine Learning School (SEAMLS) adalah acara yang digagas oleh anak anak muda dan dilaksanakan pada tanggal 8-12 juli 2019 di Fasilkom Universitas Indonesia. Organizernya ada 4 anak muda yang merupakan peneliti Google DeepMind, PhD Student, dan juga penyelanggara lokal dari Fasilkom UI. Tentang organizer acara ini bisa dilihat dihalaman berikut. SEAMLS adalah acara pembelajaran tentang Machine Learning yang luar biasa, menampilkan penelitian terkini (state-of-the art) yang membagikan ilmunya selama 5 hari penuh. Daftar acara dan pembicara dapat dilihat di link berikut (sekaligus beberapa slide dari pembicara).

Acara ini menampilkan presentasi teoritis (fondasi Math/Stat), diskusi panel beberapa topik, dan juga aspek praktis how to code machine learning, dengan menggunakan python Google Collab. Beberapa pemateri yang menarik perhatian saya adalah Prof Wee Sun Lee mengenai Machine Learning dan Cheng Soon Ong mengenai Math of Machine Learning. Untuk mengikuti acara ini ternyata tidak mudah lho, peserta diseleksi dari sekitar 1200 pelamar, yang diterima hanya 200 calon peserta. Saya sangat merasa beruntung mendapatkan kesempatan untuk mengikuti acara ini.

Beberapa bisnis lokal juga ikut hadir mensponsori acara ini, kalau tidak salah ada GDP labs, Bukalapak, tokopedia, traveloka, airy, kumparan, dan lain lainnya. Peserta juga diminta untuk menampilkan poster penelitian mereka pada sesi presentasi poster yang dilangsungkan selama 2 hari. Overall acara ini selain sangat berkesan karena penyelanggaran yang rapih, makanannya enak enak, pembicara yang sangat bermutu, goodie  stuff yang banyak, kesempatan jejaring dengan peneliti peneliti bidang machine learning. Semoga tahun depan bisa berkesempatan ikutan lagi.

Note: sebagai bocoran perkembangan machine learning kedepannya hampir lebih dari 90 persen di dominasi oleh deep learning (deep neural network).

tambahan dari status yang saya tulis di facebook, sesaat setelah selesai mengikuti pelatihan ini:

seminggu penuh belajar machine learning (ML) di southeast asia machine learning school (SEAMLS2019). pembicara para ilmuwan ML dari akademisi, author, dan industri (termasuk dari Google (Deepmind, Brain)) . Google mendominasi implementasi ML/AI untuk NLP, computer vision, deep learning, dll, jadi peserta banyak belajar dari pengalaman mereka melakukan riset dan juga implementasi.

pembelajaran ini membutuhkan pemahaman matematik yang cukup dalam untuk mengambarkan proses learning, yang saya inget konsep turunan, operasi matriks, stokastik, aljabar, distribusi, inferensi, dll. untung masih inget, walaupun banyak lupanya 😅😅😅.

beruntung banget bisa ikutan sekolah ini, jadi berasa cetek banget ilmu yang dipunyai sekarang. deep learning dan variansinya akan makin berkembang pesat ke depannya. tidak akan berhenti sampai komputer bisa seperti bayi baru lahir, tidak dikasih data apa apa tapi lama lama bayi itu tumbuh menjadi anak yang pintar dan paham akan lingkungan sekitarnya.

#machinelearning #artificialintelligence #researcherlife

66477382 10157110349680202 1780610505103114240 n

66077562 10157098731665202 949929942764748800 n

64922753 10157110350155202 416552780501614592 n66215946 10157101985090202 20256938373677056 n67162636 10157110350385202 466684660982743040 n67118954 10157110350265202 577572792350801920 n66835967 10157110350020202 3900726935025614848 n66698503 10157110349735202 3956817094787465216 n66586803 10157110349855202 7172957419998281728 n66577271 10157110350090202 2342169743819014144 n66495536 10157110349800202 1390150204975480832 n66443353 10157110349955202 1039893148085518336 n

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

 

 

 

 

 

 

 

 

ICOICT 2019 (Paper Accepted)

Dalam mendukung usaha meningkatkan publikasi Scopus seperti yang saya tulis dalam entry blog beberapa saat yang lalu , maka tim lab SCBD kembali mengirimkan publikasi ke event tahunan Konferensi ICOICT ke 7 tahun 2019 yang akan dilaksanakan di Kualalumpur , Malaysia.  Tahun ini adalah tahun ke 6 lab kami berpartisipasi, setelah tahun 2014, 2015, 2016, 2017, dan 2018. Tahun ini kami mengirimkan 8 paper, dan hasilnya alhamdulilah 7 paper diterima. Pengiriman dan penerimaan paper ICOICT tahun ini adalah terbanyak sepanjang sejarah partisipasi lab kami di ICOICT. Semoga diberikan kelancaran pelaksanaan acara konferensi publikasi dari lab kami. Berikut ini adalah daftar paper yang diterima di ICOICT 2019

 

Screen Shot 2019 05 16 at 17 34 51

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 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

 

Riset Smart Farming dengan LIPI

Salah satu kerja sama antara Research Center Digital Business Ecosystem (RC DBE) Telkom University dan UPT Balai Pengembangan Instrumentasi (BPI) LIPI adalah pengembangan riset Smart Farming dan Smart Aquaculture. Kedua teknologi ini diinisaisi dan dikembangkan oleh tim BPI LIPI. Smart Farming adalah metode pertanian dengan memanfaatkan teknologi untuk otomatisasi proses pertanian seperti penyiraman air, pengaturan suhu, kelembaban dan lain lain. Lokasi demo implementasi teknologi Smart Farming ada di desa Pamalayan, Kab Garut, di Kaki Gunung Cikuray. Di lokasi ini, teknologi tersebut diimplementasikan ke area kebun strawberry (greenhouse and non greenhouse). Di lokasi ini juga terintegrasi dengan peternakan ayam dan sapi. Beberapa teknologi yang diimplementasikan seperti energi surya, angin, pemanfaatan kotoran sapi untuk penghangat kandang ayam, selain implementasi teknologi sensor (IoT / Internet of Things) untuk penyiraman tanaman, penyesuaian suhu, kelembaban, pemberian nutrisi secara otomatis. Sedangkan Smart Aquaculture adalah teknologi nano bubble pada kolam untuk meningkatkan kadar oksigen pada air, teknologi ini bisa meningkatkan jumlah dan kualitas ikan / udang di tambak. Smart Aquaculture baru akan dikembangkan demo lokasinya pada tahun 2019.

Saya dan tim RC DBE diundang untuk melihat lokasi Smart Farming. Tujuan utama acara sebetulnya adalah penandatanganan Perjanjian Kerja Sama (PKS) antara RC DBE dan BPI LIPI. Acara dilangsungkan di kantor desa Pamalayan, dan kemudian dilanjutkan makan siang dan peninjauan lokasi Smart Farming yang tidak jauh dari kantor desa tersebut. Dengan melihat demo pemanfaatan teknologi, tim RC DBE sudah bisa mempunyai ide ide baru untuk penelitan lebih lanjut, kemungkinan sampai kearah komersialisasinya dan juga implikasi sosial ekonomi dari teknologi ini. Oh ya sebagai bonus kami dipersilahkan memetik strawberry dan jeruk garut sesukanya, Berikut foto foto dari acara tersebut. 

48422192 10156624529530202 4971924824126390272 n

49080563 10156624530135202 2437147293393092608 n48421992 10156624529625202 3923695415102275584 n48420788 10156624529980202 5112148763242135552 n48390280 10156624530025202 2827470815992217600 n49344967 10156624529555202 5397898349103808512 n49323233 10156624529720202 5558226793908928512 n

48894141 10156624529775202 8951364838806781952 n48416521 10156624530105202 3387924757759393792 n49067549 10156624530205202 6410933533384114176 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.