Seminar Big Data Bank Indonesia Agustus 2017

#latepost blog entry. Awal Agustus 2017 dalam rangka memperingati hari kemerdekaan Indonesia, Bank Indonesia mengadakan seminar nasional Big Data dengan tema “Globalisasi Digital: Optimalisasi Pemanfaatan Big Data untuk Akselerasi Pertumbuhan Ekonomi”. Saya beruntung diundang untuk menghadiri acara ini, karena selain pembicaranya adalah orang orang penting perekonomian baik dari internal Bank Indonesia, pemerintahan maupun dari pelaku pasar digital, tapi juga karena seminar ini menunjukkan keseriusan bank sentral dalam mengadopsi big data. Adopsi big data berarti adopsi metode dan teknologi pendukungnya. Bukanlah hal yang mudah untuk industri perbankan mengadopsi cara baru seperti big data.

Diantara penbicara adalah keynote speech dari Gubernur BI.  Pembicara panel pertama, Gubernur DKI Pak Djarot, Walikota Makasar Pak Ramdhan, dan Prof Soehono guru besar ITB. Pada sesi kedua pembicara panel adalah Direktur Statistik Bank Indonesia, Direktur Digital Strategic Pt Telkom, Direktur Transformasi TIK direktorat Pajak. Dilanjutkan keynote speech dari Menteri perencanaan Pembangunan Nasional / Kepala Bappenas. Sesi ketiga diisi oleh Direktur Digital Banking Bank Mandiri, CEO Modalku, dan CEO Midtrans (VeriTrans). Sesi keempat diisi oleh CEO Tokopedia, Perwakilan Google Indonesia, dan CEO Gojek. 

Acara ini sangat menarik terutama pada segmen financial technology dan digital industry pada sesi ke 3 dan ke 4, dimana para pembicara dengan detail menceritakan suka duka industri digital indonesia serta tips dan trick untuk survive. Sedangkan pada sessi pertama tentang smart city, karena yang berbicara adalah para pemimpin pemerintahan (gubernur dan walikota), maka materi yang dibawakan agak kurang greget (terlalu global). 

IMG 8457IMG 8471IMG 8495IMG 8474IMG 8484IMG 8486IMG 8489

IMG 8498

Advertisements

Human Development Index vs Total Revenue Kota/Kab di Indonesia

Kota/Kab. mana yang sudah maju ?

HDI (Human Development Index) adalah indeks tingkat kesejahteraan masyarakat dilihat dari tingkat kesehatan, pengetahuan, ketrampilan yang pada akhirnya dijadikan ukuran untuk perkembangan ekonomi suatu Kota/Kab. Total Revenue (Rev) adalah total pendapatan suatu Kota/Kab dalam kurun waktu tertentu. Suatu Kota/Kab dengan HDI yang besar seharusnya mempunyai Rev yang besar, atau sebaliknya Rev yang besar meningkatkan nilai HDI Kota/Kab. Pertanyaannya adalah bagaimana melihat Kota/Kab yang sudah mempunyai performansi seperti asumsi diatas. Data diambil dari gerakan Open Data INDO DAPOER (Indonesia Database for Policy and Economic Research) yang dikeluarkan oleh World Bank. Untuk snapshot ini, saya hanya mengambil data tahun 2013 saja.

Dari 469 Kota/Kab di Indonesia mayoritas berada pada daerah HDI tinggi tapi Rev kecil (klaster warna merah). Pengecualian pada klaster warna hijau, yaitu 4 Kota/Kab dengan performansi bagus, yaitu Kab. Kutai Kartanegara, Kota Surabaya, Kab. Bogor dan Kota Bandung. Kluster warna biru terdapat Kota/Kab yang nilai HDI kecil dan Rev kecil seperti Kab. Asmat, Kab. Lombok Barat, Kab. Lebak, Kab. Sampang dll. Pada kluster warna biru pemerintah harus bekerja keras untuk meningkatkan nilai HDI pada daerah daerah tersebut dengan harapan akan mendorong Rev. Kuster warna oranye adalah Kota/Kab yang sepertinya akan menuju kearah peningkatan Rev, contohnya yaitu Kab. Bekasi, Kota Medan, Kab. Tangerang, Kab. Karawang dll.

Secara keseluruhan nilai HDI ada pada kondisi baik, akan tetap proses yang berlangsung belum membawa kepeningkatan Rev yang seimbang, sepertinya perlu pemberdayaan ekonomi rakyat seperti usaha usaha kewirausahaan. Terlihat juga ketimpangan kesejahteraan masyarakat antara pulau jawa dan luar pulau jawa.

Untitled4 2

Konferensi Internasional SCBTII 2017

Tanggal 20 Juli 2017 FEB Telkom University mengadakan konferensi international 8th SCBTII (Sustainable Collaboration in Business, Technology, Information and Innovation) di Hotel Grand Preanger, Bandung. Saya bersama dengan tim lab. Social Computing and Big Data ikut berpartisipasi dengan mengirimkan 6 paper dan poster hasil riset lab kami mengenai sentiment analysis, social network, sharing economy business model, dan data mining. Topik penelitian dan data mulai dari situs e-commerce C2C dan B2C seperti Bukalapak, Tokopedia, Elevenia, MatahariMall, sampai dengan industri pariwisata, situs jual beli rumah dan lain lain. Keikutsertaan di konferensi ini sekaligus sebagai perpisahan 7 mahasiswa anggota lab yang akan diwisuda bulan juli ini. 

Saya share dalam blog ini adalah foto foto tim lab kami dan topik paper yang dipresentasikan oleh masing masing pembuat paper.

20245726 10155297081955202 4112449497662892014 n

foto bersama dengan tim lab, sesudah presentasi paper kami ..

20108459 10155297081935202 1918739512197985889 n

Paper 1. Yora dengan paper “Implementation of Genetic Process Mining to Support Information System Audit

20139897 10155297081980202 922630502192945516 n

Paper 2. Mia dengan paper ” A Core of Ecommerce Customer Experience Based on Conversational Data using Network Text Methodology

20140014 10155297082010202 5376826786335428309 n

Paper 3. Fatma dengan paper ” A Comparison of Indonesia E-commerce Industry Sentiment Analysis for Marketing Intelligence Effort (Case Study of Bukalapak, Tokopedia, and Elevenia)”

20246010 10155297082040202 7818811475462775937 n

Paper ke 4. Sheila dengan judul ” Summarizing Online Conversation of Indonesia Tourism Industry using Network Text Analysis”

20108277 10155297082170202 5926907697437121903 n

Paper ke 5, Dion dengan paper ” Sharing Business Model Compass for Indonesian Sharing Economy’s Business Entities”

20228397 10155297082155202 1208421842565980975 n

Paper ke 6 (dalam bentuk poster) dari Fariz dengan judul ” Property Business Classification Model Based on Indonesia E-commerce Data”

Screen Shot 2017 07 22 at 9 17 18 PM

Akhirnya usai sudah SCBTII 2017, sampai jumpa di SCBTII 2018 … 

Shariah Vs Capitalism : Perlukah Pengganti GDP ?

Pada saat berbuka puasa minggu kemarin, sempat terjadi diskusi menarik dengan beberapa rekan mengenai sistem perekonomian Indonesia dan sebaiknya model ekonomi apa yang cocok untuk Indonesia. Dari hasil diskusi ini munculah perbandingan Shariah vs Capitalism. Seperti kita ketahui, saat ini prinsip Capitalism (kapitalisme) dan persaingan bebas merajai dunia, akan tetapi mulai bermunculan kritik kritik mengenai praktek ini, seperti bahwa kapitalisme bukan merupakan ekonomi yang berkelanjutan untuk masa depan, terjadinya monopolisme, dan makin curamnya jurang perbedaan si kaya dan si miskin. Lawan ekstrim dari kapitalisme ini adalah sistem marxism atau sosialisme dimana segala aktivitas ekonomi diatur oleh negara dengan tujuan kemaslahatan masyarakat luas. 

Ekonomi Shariah adalah praktek ekonomi berdasarkan prinsip ajaran agama islam, yaitu transaksi keuangan dan aktivitas ekonomi lainnya yang sesuai dengan aturan pada Quran dan Sunnah. Beberapa contoh pelaksanaan ekonomi shariah adalah berhutang tanpa riba (tidak dikenakan bunga), jual beli barang dengan akad/billing/invoice, simpan pinjam di bank shariah, dan lain lain. Tujuan dari ekonomi shariah adalah untuk menjamin keadilan ekonomi bagi masing masing pelaku transaksi, menjaga kejujuran (meminimalkan penipuan), meratakan pemberdayaan ekonomi jadi bukan hanya segelintir orang yang menikmati keuntungan berlebih sedangkan sisanya tidak mendapatkan keuntungan yang sesuai. Shariah disebut sebut sebagai alternatif tengah dari dua ekstrim ideologi kapitalisme dan sosialisme. 

Capitalism atau kapitalisme adalah prinsip ekonomi atau ideologi untuk mengambil keuntungan sebesar besarnya untuk keuntungan kelompok / pribadi. Pada sistem kapitalis investasi dan pengambilan keputusan ditentukan oleh kelompok bisnis, demikian juga harga dan distribusi barang ditentukan oleh kompetisi di pasar. Kapitalisme mendorong kompetisi yang tinggi sehingga produk yang dihasilkan benar benar berkualitas. Akan tetapi kapitalisme dikritik karena kekuasaan ekonomi dipegang oleh sekelompok kecil kapitalis, memprioritaskan profit diatas segala nilai lainnya seperti kesejahteraan sosial dan kelangsungan sumber daya alam. Kapitalisme juga dituding sebagai penyebab ketidak seimbangan dan ketidak stabilan ekonomi. 

GDP atau Gross Domestic Product adalah pengukuran moneter untuk menentukan nilai pasar dari semua nilai barang dan jasa yang diproduksi dalam satu periode tertentu. GDP ini adalah nilai tunggal, artinya peristiwa ekonomi yang terjadi  digambarkan dalam bentuk satu nilai representasi. Tentu saja nilai tunggal ini tidak mengambarkan dinamika siapa yang memproduksi barang dan jasa tersebut, apakah hanya segelintir kapitalis atau semua elemen masyarakat secara merata ikut berperan dalam memproduksi barang dan jasa tersebut.  

Sayangnya GDP saat ini adalah standard yang digunakan untuk melihat kesejahteraan suatu negara. Suatu nilai tidak tunggal (contoh nilai Ratio atau nilai Distribusi), tentu akan lebih baik menggambarkan dinamika perekonomian dibandingkan dengan nilai tunggal GDP diatas. Sebagai contoh yang ga nyambung adalah misal  “rata rata umur penduduk Bandung adalah 30 tahun, tentu nilai tunggal 30 tahun ini tidak mengambarkan apa apa, akan berbeda jika ukuran yang dipakai adalah nilai ratio usia produktif / usia keseluruhan penduduk atau nilai distribusi usia dan jumlah orang pada tiap usia” .  

Berhubung saya sendiri sedang belajar mengenai ekonomi makro dan sistem perekonomian, maka masukan dan kritikan akan diterima dengan senang hati. Sepertinya riset mengenai hal ini (alat ukur pengganti GDP) ini akan sangat menarik, selain itu sangat menarik melihat bagaimana implementasi shariah pada saat standard perekonomian dunia saat ini dikuasai para kapitalis.

Ada yang berminat untuk meriset ini ??  ..

636069052205139287417551989 SOCIALISM CAPITALISM

Technopreneur Workshop Speaker

Berawal dari kebiasaan ngomong mengenai New Digital Economy dan Disruptive Innovation, akhirnya pada suatu kesempatan saya ditodong untuk memberikan materi tentang Technopreneurship. Saya yang latar belakangnya bukan dari bidang Entrepreneurship sempat khawatir juga, jangan jangan saya cuman sok tahu tentang bidang ini. Akhirnya setelah menyelidiki kesana kemari, ternyata Technopreneur ini lebih kental ke nuansa inovasi penggunaan teknologi, startup, solusi inovatif, dan hal hal yang lebih erat ke bidang ICT (atau TIK) (high technology). Technopreneur adalah Entrepreneur (wirausaha) yang melibatkan penggunaan high technology (termasuk ICT). Technopreneur erat hubungannya dengan StartUp dan metode metode kebaruan saat ini seperi crowdsource / crowdfunding, dll

Acara dilangsungkan di plaza clicksquare, dengan peserta sekitar 300 orang, lumayan banyak dan ternyata bidang ini sangat menarik minat audiens yah. Peserta didominasi oleh anak anak SMA yang sedang mengikuti seleksi paskibraka tingkat kota Bandung. Berbicara dengan audiens anak SMA ini sangat menyenangkan, mereka mempunyai rasa ingin tahu yang besar.  Apalagi saya berharap mereka inilah yang nanti akan menjadi tulang punggung ekonomi digital masa depan Indonesia, sehingga saya berusaha menyampaikan dengan bahasa yang sederhana tapi mudah dipahami, terutama berkenaan dengan praktik ekonomi global yang sangat dipengaruhi oleh teknologi TIK. 

Diskusi meliputi fenomena TIK, tantangan / kompetisi pekerjaan, perlunya bangsa kita akan ide ide inovasi / kreatif dengan bantuan teknologi TIK, serta bekal apa saja yang mereka butuhkan untuk bisa survive di masa depan. Banyak juga yang belum terbayang implementasi praktisnya. Saya coba putarkan video youtube tentang Future Vision, setidaknya memberikan gambaran kondisi near future dan itu adalah masa dimana mereka akan berkarya. 93 dari 255 juta penduduk Indonesia terhubung internet, setidaknya dari 93 juta tersebut bisa lahir technopreneur technopreneur handal Indonesia. Semoga .. Amin 

IMG 3299

7th Techno screen

IMG 3309

1ST ROUND FINAL RESULT : PILKADA DKI BATTLE

Entri ini adalah terusan dari laporan half report dinamika jejaring sosial mengenai Pilkada DKI pada masa kampanye dari tanggal 8-11 Februari 2017. Di babak final result ini saya tampilkan data penuh twitter selama seminggu terakhir masa kampanye, yaitu data dari tanggal 8-15 Februari 2017. Data ini sudah mengendap lebih dari sebulan tidak saya analisa, karena memang saya  tidak sempat. Kebetulan hari ini lagi flu, jadi sambil istirahat di rumah saya iseng otak atik data akhir kampanye pilkada di twitter. Menariknya adalah karena kita sudah tahu hasil putaran pertama Pilkada DKI, maka dari data kampanye kita bisa pelajari, apakah pola yang terjadi mengkorfirmasi hasil pilkada putaran pertama tersebut. Mekanisme dan hashtag / keyword pengambilan data dijelaskan pada entri blog half report. 


Hasil Cepat (lihat tabel dibawah) 

Selama seminggu masa pengumpulan data, terkumpul data untuk masing masing paslon sebesar 116160 tweet (paslon1), 199815 tweets (paslon2),180312 tweets (paslon3). Jumlah tweets paslon2 paling besar, diikuti ketat oleh paslon3, sedangkan paslon1 tertinggal jauh dibawah ..sepertinya memang tweets paslon1 lebih ga ngoyo atau memang tidak banyak yang ngetweet tentang paslon1 tersebut dibandingkan 2 paslon lainnya.

Jumlah akun yang terlibat dalam percakapan adalah 22004 (paslon1), 38498 (paslon2), dan 27359 (paslon3). Lagi lagi terlihat bahwa akun yang membicarakan paslon1 paling sedikit. Jumlah interasi / percakapan tentang paslon2 dan paslon3 mendominasi jagad twitter dengan nilai sebesar 125076 dan 78956 interaksi. Hal ini menunjukan bahwa dinamika percakapan dalam waktu tersebut terhitung tinggi dibandingkan dengan jumlah akun yang terlibat pada percakapan tersebut. Jumlah akun dan interaksi menghasilkan density (kepadatan) jejaring sosial masing masing paslon. Nilai density masing masing paslon tidak terlalu berbeda antara satu dan lainnya, hal ini tidak mengherankan untuk suatu jejaring sosial seperti twitter.

Untuk Top-5 Mentions di masing masing jejaring paslon, terlihat bahwa paslon1 justru @SBYudhoyono yang paling banyak di mention dengan dua kali lebih banyak daripada cagubnya sendiri @AgusYudhoyono. Paslon2 @basuki_btp paling banyak di mention dan nilainya jauh lebih besar dari mention mention lainnya, hal ini sudah bisa kita duga sebelumnya, akan tetapi cawagubnya (atau akun kampanye @AhokDjarot) malah tidak terlihat pada Top-5 Mentions tersebut. Top-5 Mentions jejaring paslon2 juga menyertakan tokoh tokoh publik lainnya seperti @afgansyah_reza dan @jokoanwar. Paslon 3, @sandiuno dan @aniesbaswedan dominan pada posisi 1 dan 3 Top-5 Mentions di jejaringnya, cukup surprising ada akun @maspiyuuu yang ternyata sangat banyak dimentions di jejaring paslon ini. siapakah @maspiyuuu ?. Ada juga aktor @pandji sebagai pendukung paslon3 nongol disini.

Top-5 Tweets masing masing paslon menyertakan akun akun dengan jumlah tweets yang hampir mirip satu dan lainnya, bisa dibilang tidak ada satu aktorpun yang dominan dalam jumlah tweet. Paslon 2 mempunyai rata rata tweet yang lebih banyak, wajar hal ini bisa dilihat dari jumlah total tweet paslon2 yang paling banyak. Kemudian diikuti dengan paslon 3 dan paslon 1.

Modularity menunjukan seberapa jelas perbedaan pembentukan kelompok kelompok pada jejaring sosial. Semakin tinggi nilai modularity menyatakan bahwa kelompok kelompok tersebut makin jelas pemisahannya atau dengan kata lain tidak ada aktor yang yang posisinya meragukan berada di kelompok A atau kelompok B. Dari ke 3 jejaring paslon, Paslon2 mempunyai modularity terkecil, dan paslon3 modularitynya terbesar, hal ini bisa diartikan bahwa kelompok kelompok pada paslon2 batasannya menjadi lebih blur, seseorang bisa masuk ke satu kelompok ke kelompok lainnya dengan lebih mudah. Akibatnya adalah diseminasi informasi berjalan lebih lancar karena ada akun / agen yang mudah menyebarkan informasi dengan cara berpindah kelompok.

Jumlah 5 kelompok terbesar terlihat bahwa paslon1 dan paslon3 mempunyai kelompok dominan yang besarnya melebihi 20% dari total ukuran jejaring sosial, jadi terdapat kelompok kelompok yang menjadi motor dari jejaring sosial paslon tersebut. Di pihak lain kelompok terbesar pada paslon2 hanya berukuran 12%, hal ini menunjukkan bahwa kelompok kelompok pada paslon2 terbentuk secara natural tanpa ada kelompok yang jadi motor dominan. 

 

Paslon1

1universe

universe paslon1

 

2 5kelompokbesar

5 kelompok besar pada paslon1

 

1 100tokohutama

100 akun utama pada paslon1

 

Paslon2

 

2universe

universe paslon2

 

2universezoom

universe paslon2 (zoomed)

 

 

2directed75actor

75 akun utama di jejaring paslon2

Paslon3

 

3universe

universe paslon3

 

3universedeg11 2605

universe paslon3 (degree 11 – 2605)

 

3 75actor

75 akun utama pada paslon3

  

Profile Tweet

Tabletweet

 

Kasimpulan

Hasil akhir putaran pertama sudah kita ketahui paslon1 tersingkir, dan paslon2, paslon3 maju ke babak kedua. Hasil analisa jejaring sosial seminggu terakhir kampanye mengkonfirmasikan bahwa aktivitas jejaring sosial memang paslon1 paling rendah, indikasinya adalah jumlah tweet, jumlah akun, jumlah interaksi, ukuran kelompok dominan dan tokoh utama jejaring malah bukan cagubnya sendiri. Isu isu dalam jejaring sosial ini lebih banyak ke bapak mantan presiden bukan ke akun kampanye atau akun cagubnya. Paslon2 walaupun kelompoknya lebih natural dan partisipan jejaring sosial paling banyak, akan tetapi sangat terfokus pada tokoh Ahok, tidak ada tokoh lain yang menjadi pelengkap atau backup dominan dari paslon ini. Paslon3, cagub dan cawagub muncul sebagai tokoh dominan pada jejaring sosialnya, ini menunjukkan banyak alternatif pilihan / cerita yang bisa dimunculkan dari aktifnya kedua tokoh tersebut.

Apakah hasil analisa jagad twitter ini bisa digunakan sebagai alat prediksi pemenang pada putaran ke 2 bulan depan nanti ? .. hmm menurut saya, analisa ini bisa menjadi alat bantu, akan tetapi bukan sebagai alat penentu kemenangan. Dengan melihat dinamika jejaring sosial, kita bisa melihat hal hal yang tidak bisa kita kuantifikasikan sebelumnya. Dan mungkin juga pada kondisi tertentu, kita bisa melakukan rekayasa (dalam level tertentu) apakah jejaring sosial kita berjalan sesuai dengan ekspektasi kita. Banyak faktor dominan lainnya yang bisa tiba tiba menjadi faktor penentu kemenangan, jejaring sosial adalah salah satunya. Jadi gimana setelah melihat entri blog ini anda menjagokan nomer 2 atau nomer 3 yang menang ? ..  

4 Papers Scopus ICOICT 2017

International Conference on Information and Communication Technology (ICOICT) adalah konferensi berskala internasional terindeks Scopus, dipublikasikan pada IEEE Xplore dan diselenggarakan oleh Telkom University (School of Computing). Tahun 2017 ini ICOICT disellengarakan untuk ke 5 kalinya pada tanggal 27-29 Mei di Malaka Malaysia. Tahun ini ada 4 paper dari lab SCBD FEB yang lolos seleksi dari total 5 paper yang kami submit.

Sepanjang ingatan saya tahun ini adalah ke 4 kalinya saya dan tim lab. SCBD FEB ikut berpartisipasi, mulai dari ICOICT 2014 (2 paper), ICOICT 2015 (3 paper), ICOICT 2016 (2 Paper), dan tahun ini 4 paper. Pengalaman tahun tahun sebelumnya membuktikan bahwa publikasi ICOICT cukup cepat terpublikasi di IEEE Xplore dan Scopus, membuat konferensi ini merupakan konferensi favorit lab kami untuk mempublikasikan hasil penelitian. 

Judul paper paper yang lolos tersebut adalah : 1. Hybrid Sentiment and Network Analysis of Social Opinion Polarization. 2. Social Network Data Analytics for Market Segmentation in Indonesian Telecomunication Industry. 3. Training Data Optimization Strategy for Multiclass Text Classification. 4. Indonesia Infrastructure and Consumer Stock Portfolio Prediction using Artifical Neural Network Backpropagation. 

Tema dan metode pada paper paper tersebut cukup beragam, mulai dari Tema Finance (no.4), Marketing (no.2), sampai dengan Social Behavior (no.1). Sedangkan metode yang digunakan mulai dari sentiment analysis (no.1, no.3), social network analysis (no.1, no.2), artificial neural network / data mining (no.4).

well done Team .. !! 

Untitled 1

acceptance letter to 2017 ICOICT