Studi Banding Big Data STIS di Bandung

Studi Banding Big Data STIS di Bandung

Dalam rangka meningkatkan wawasan dan menambah jejaring, Tim Big Data STIS melakukan studi banding ke beberapa tempat yang dilaksanakan pada tanggal 21-23 Oktober 2019 di Bandung.

Dalam rangka meningkatkan wawasan dan menambah jejaring, Tim Big Data STIS melakukan studi banding ke beberapa tempat yang dilaksanakan pada tanggal 21-23 Oktober 2019 di Bandung. Ada tiga tempat yang dikunjungi yaitu:

  1. Telkom University
  2. Institut Teknologi Bandung
  3. Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI)

Laporan Kunjungan

Telkom University

Kunjungan Tim Big Data STIS di Digital Business Research Center, Telkom University

Dalam kunjungan pertama, tim berkunjung ke Social Computing and Big Data Laboratory yang merupakan bagian dari Digital Business Research Center yang ada di Telkom University. Tim disambut dengan hangat oleh Bapak Andry Alamsyah selaku ketua Research Center dan beberapa anggota timnya. Kunjungan ini dibuka dengan perkenalan melalui paparan profil instansi secara umum dan secara khusus profil dari tim peneliti di masing-masing instansi beserta penelitian-penelitian yang sudah dan sedang dilakukan oleh masing-masing tim.

Dari perkenalan tersebut Bapak Andry Alamsyah memaparkan sejarah dan proses terbentuknya Digital Business Research Center. Dikatakan bahwa Social Computing and Big Data Laboratory sudah didirikan sejak tahun 2012 namun baru pada tahun 2018 Research Center tersebut secara resmi muncul. Pada awal berdirinya, kegiatan yang dilakukan masih difokuskan untuk menghasilkan publikasi ilmiah sebanyak-banyaknya. Salah satu hasil penelitian, yang sebagian besar dilakukan dengan menggunakan data dari media sosial, yang telah dipublikasikan adalah Pendeteksian Objek Fashion Populer menggunakan Convolutional Neural Network.

Setelah itu, kegiatan lebih difokuskan untuk menghasilkan produk-produk, dimana produk yang sedang populer untuk saat ini adalah dalam bentuk training dan workshop untuk Artificial Intelligence. Dari kegiatan training tersebut peserta dapat belajar dan nantinya mendapat sertifikat pelatihan. Pak Andry mengatakan bahwa tenaga pengajar yang memberikan training tidak harus berasal dari internal sehingga terbuka peluang untuk melakukan kerja sama. Tidak hanya itu, salah satu kegiatan yang baru-baru ini mereka lakukan adalah Big Data for Teens dimana di dalamnya dilakukan edukasi kepada remaja mengenai data yang dihasilkan dari media sosial.

Statistik ofisial dan Big Data dapat berjalan bersama-sama, dimana statistik ofisial menghasilkan angka sementara Big Data digunakan untuk melihat trend atau pola yang dapat memberikan penjelasan lebih lanjut terhadap angka tersebut

Dalam diskusi lebih lanjut terlihat bahwa salah satu perbedaan antara Research Center mereka dengan Tim Big Data STIS adalah pada tujuan akhir yang ingin dicapai. Sebagai perguruan tinggi kedinasan yang berada di bawah naungan Badan Pusat Statistik, Tim Big Data STIS dapat menghasilkan laporan-laporan pendukung yang berasal dari Big Data untuk kemudian dapat disandingkan dengan statistik ofisial yang dikeluarkan BPS sehingga ada insight yang lebih di dalamnya. Pak Andry mengatakan bahwa memang statistik ofisial dan Big Data dapat berjalan bersama-sama, dimana statistik ofisial menghasilkan angka sementara Big Data digunakan untuk melihat trend atau pola yang dapat memberikan penjelasan lebih lanjut terhadap angka tersebut.

Institut Teknologi Bandung

Kunjungan Tim Big Data STIS di Laboratorium Parallel Computing, Institut Teknologi Bandung

Di hari berikutnya, Tim Big Data STIS mengunjungi Laboratorium Parallel Computing di Institut Teknologi Bandung. Di sana, tim bertemu dengan Bapak Achmad Imam Kistijantoro selaku Ketua Program Studi Sarjana Sistem dan Teknologi Informasi yang juga merupakan seorang ahli dalam hal Distributed Systems.

Dalam paparannya beliau mengatakan bahwa Big Data memiliki setidaknya dua jenis spesialisasi di dalamnya yaitu Data Engineer dan Data Analyst. Keduanya memiliki fokus dan disiplin ilmu yang berbeda yang nantinya bisa dikolaborasikan untuk membentuk suatu sistem yang berjalan dengan baik. Data Engineer lebih berfokus kepada bagaimana menyiapkan infrastruktur yang baik untuk mengambil, menyimpan dan mengolah data. Berbekal dari pengalaman, beliau juga menyampaikan terkadang untuk mengatasi suatu masalah dalam infrastruktur data, pendekatan non engineering juga perlu dilakukan. Sebagai contoh, dengan membuat SOP penjadwalan pengiriman data, arus masuk data dapat lebih terkontrol dan menjamin infrastruktur yang ada tetap available.

Dalam pengimplementasian infrastruktur data, beliau juga menekankan terhadap penggunaan program atau teknologi berbasis open source untuk setiap komponen. Penggunaan open source akan lebih menguntungkan dibandingkan dengan mengembangkan program atau teknologi sendiri dari awal mengingat open source dikembangkan secara kolaboratif oleh banyak pihak.

Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI)

Kunjungan Tim Big Data STIS di Pusat Penelitian Informatika, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI)

Terakhir, Tim Big Data STIS bertemu dengan kelompok penelitian Machine Learning Pusat Penelitian Informatika, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI). Seperti sebelumnya, kunjungan dibuka dengan perkenalan melalui paparan profil instansi secara umum beserta penelitian-penelitian yang sudah dan sedang dilakukan oleh masing-masing tim. Selain kelompok penelitian Machine Learning, di dalam Pusat Penelitian Informatika LIPI juga terdapat tiga kelompok penelitian lainnya yaitu kelompok penelitian Data Science, High Processing Computer, dan Computer Vision. Selanjutnya Bapak Hilman Ferdinandus Pardede memberikan pemaparan singkat terkait asal mula berkembangnya Artificial Intelligence.

Beberapa penelitian yang dilakukan di dalam kelompok penelitian ini antara lain adalah pengembangan POS tagger untuk Bahasa Indonesia, pendeteksian penyakit pada tanaman menggunakan foto, dan speech enhacement untuk secure voice communication. Dalam diskusi disebutkan bahwa salah satu tantangan yang dihadapi oleh tim peneliti di LIPI adalah pada tahapan pengumpulan data karena kegiatan tersebut dapat memakan waktu yang lama dan mengeluarkan biaya yang cukup banyak. Hal ini tentu membuka kepada peluang untuk dilakukannya joint research mengingat Tim Big Data STIS sebagai tim di perguruan tinggi kedinasan yang berada di bawah naungan Badan Pusat Statistik memiliki akses data yang lebih mudah. Penelitian yang lebih mendalam selanjutnya dapat dilakukan oleh tim peneliti dari LIPI. Tak hanya itu, kerja sama juga dapat dilakukan untuk penggunaan infrastruktur pengolahan data mengingat sudah tersedianya komputer yang memiliki tenaga komputasi yang tinggi di LIPI.

Kesimpulan

Dari kegiatan studi banding yang telah dilakukan, ada banyak poin menarik yang dapat diambil sebagai pelajaran untuk lebih berkembangnya kemampuan baik teknis maupun non teknis dari Tim Big Data STIS. Beberapa poin tersebut antara lain:

  1. Penggunaan Big Data dan statistik ofisial dapat dilakukan secara beriringan dimana Big Data digunakan untuk melihat trend sementara statistik ofisial digunakan untuk memberikan angka statistik
  2. Big Data memiliki setidaknya dua jenis spesialisasi di dalamnya yaitu Data Engineer dan Data Analyst. Keduanya memiliki fokus dan disiplin ilmu yang berbeda yang nantinya bisa dikolaborasikan untuk membentuk suatu sistem yang berjalan dengan baik
  3. Pemanfaatan tools yang sudah tersedia khususnya yang berlisensi open source akan lebih efektif dibandingkan dengan mengembangkan tools sendiri. Kontribusi dapat dilakukan dengan mengembangkan tools tersebut lalu mengirimkan hasilnya ke komunitas terkait untuk di review lebih lanjut
  4. Beberapa peluang kerja sama dapat dilakukan antar tim antara lain untuk pemasaran produk baik progam, penelitian maupun workshop dengan Telkom University dan juga melalui joint research dengan LIPI

Share Tweet Send
0 Comments
Loading...
You've successfully subscribed to Big Data STIS
Great! Next, complete checkout for full access to Big Data STIS
Welcome back! You've successfully signed in
Success! Your account is fully activated, you now have access to all content.