MAKALAH
PENERAPAN BIG DATA DAN AI DALAM PENINGKATAN INTEGRASI DATA
Disusun Oleh :
LISA FADILATURRAHMAH 2111050067 YUSNITA DAHLIA PUTRI 2111050061 ANDIKA PRAMUDITA 2111059002P
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER
INSTITUT TEKNOLOGI DAN BISNIS DARMAJAYA BANDAR LAMPUNG
2025
Kata Pengantar
Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena berkat rahmat dan karunia- Nya, penulis dapat menyelesaikan makalah ini dengan baik. Makalah ini berjudul "Penerapan Big Data dan AI dalam Peningkatan Integrasi Data" disusun sebagai salah satu tugas akademik dalam rangka memahami lebih dalam tentang penerapan teknologi informasi modern dalam dunia bisnis dan industri.Dalam era digital saat ini, data menjadi salah satu aset terpenting bagi organisasi.
Dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data yang dihasilkan, diperlukan pendekatan yang efektif untuk mengelola dan menganalisis data tersebut. Big Data dan Artificial Intelligence (AI) muncul sebagai solusi yang menjanjikan, memberikan kemampuan untuk mengintegrasikan dan menganalisis data secara efisien. Melalui makalah ini, penulis berusaha untuk menjelaskan bagaimana kedua teknologi ini dapat diterapkan untuk meningkatkan integrasi data serta manfaat dan tantangan yang mungkin dihadapi.
Penulis menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran yang konstruktif sangat diharapkan untuk perbaikan di masa mendatang. Penulis juga ingin mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan, baik secara langsung maupun tidak langsung, dalam proses penyusunan makalah ini. Semoga makalah ini dapat bermanfaat bagi pembaca dan memberikan wawasan baru mengenai pentingnya penerapan Big Data dan AI dalam integrasi data
08 Januari 2025
Penulis
DAFTAR ISI
Kata Pengantar... i
DAFTAR ISI...ii
BAB I...1
PENDAHULUAN... 1
1.1 Latar Belakang... 1
1.2 Rumusan Masalah...2
1.3 Tujuan penulisan... 2
1.4 Manfaat... 2
BAB II... 4
PEMBAHASAN...4
2.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data...4
2.2 Real-time Integration...5
2.3 Pembuatan Data Warehouse... 5
2.4 Analitik Prediktif...6
2.5 Dampak Penerapan Big Data dan AI...6
2.6 Tantangan dalam Penerapan Big Data dan AI...6
2.7 Kesimpulan Pembahasan...7
BAB III...8
KESIMPULAN DAN SARAN...8
3.1 Kesimpulan... 8
3.2 Saran... 9
DAFTAR PUSTAKA... 11
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Di era digital saat ini, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi organisasi di berbagai sektor. Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, volume data yang dihasilkan setiap hari mencapai angka yang luar biasa. Menurut laporan dari International Data Corporation (IDC), diperkirakan bahwa pada tahun 2025, volume data global akan mencapai 175 zettabytes. Data ini tidak hanya berasal dari transaksi bisnis, tetapi juga dari interaksi pengguna di media sosial, perangkat IoT (Internet of Things), sensor, dan berbagai sumber lainnya.
Fenomena ini dikenal sebagai Big Data, yang mencakup tiga karakteristik utama volume, kecepatan, dan variasi. Big Data memberikan peluang besar bagi organisasi untuk menggali wawasan yang lebih dalam dari data yang mereka miliki. Namun, untuk dapat memanfaatkan potensi tersebut secara efektif, diperlukan pendekatan yang tepat dalam pengelolaan dan analisis data. Di sinilah peran Artificial Intelligence (AI) menjadi sangat penting. AI menawarkan kemampuan untuk menganalisis data dalam skala besar dengan cara yang lebih efisien dan efektif dibandingkan dengan metode tradisional. Melalui algoritma machine learning dan teknik analisis canggih lainnya, AI dapat membantu organisasi dalam mengenali pola, memprediksi tren, dan membuat keputusan berbasis data.Integrasi data menjadi aspek krusial dalam konteks ini.
Dalam banyak kasus, data yang dihasilkan berada dalam departemen atau sistem. Hal ini dapat menghambat kemampuan organisasi untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang operasi mereka dan mengurangi efektivitas pengambilan keputusan. Dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, organisasi dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam dan akurat tentang perilaku pelanggan, efisiensi operasional, serta tren pasar.
Contoh penerapan Big Data dan AI dalam integrasi data dapat dilihat di berbagai sektor industri. Di sektor kesehatan, misalnya, rumah sakit menggunakan analitik berbasis AI untuk mengintegrasikan data pasien dari berbagai sumber seperti catatan medis elektronik, hasil tes laboratorium, dan perangkat wearable untuk memberikan perawatan yang lebih baik dan lebih personal kepada pasien. Di sektor ritel, perusahaan menggunakan analitik prediktif untuk memahami preferensi pelanggan dan mengoptimalkan rantai pasokan mereka.
Namun, meskipun banyak manfaat yang ditawarkan oleh penerapan Big Data dan AI dalam integrasi data, terdapat juga sejumlah tantangan yang harus dihadapi oleh organisasi. Masalah privasi data menjadi perhatian utama, terutama dengan meningkatnya regulasi terkait perlindungan data pribadi seperti GDPR di Eropa. Selain itu, kualitas data juga menjadi isu penting jika data yang digunakan tidak akurat atau tidak konsisten, hasil analisis dapat menyesatkan dan berpotensi merugikan organisasi.Dengan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan Big Data dan AI dalam meningkatkan integrasi data serta menganalisis manfaat dan tantangan yang dihadapi oleh organisasi. Melalui pemahaman yang lebih baik tentang aspek-aspek ini, diharapkan organisasi dapat memanfaatkan teknologi ini secara optimal untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan yang lebih baik di era digital saat ini.
1.2 Rumusan Masalah
1. Apa saja penerapan Big Data dan AI dalam integrasi data 2. Apa manfaat yang diperoleh dari penerapan kedua teknologi ini 3. Apa saja tantangan yang dihadapi dalam proses integrasi data 1.3 Tujuan penulisan
1. Menganalisi Penerapan Big Data dan AI dalam Integrasi Data 2. Mengidentifikasi Manfaat dari Penerapan Big Data dan AI 3. Menganalisis Tantangan dalam Proses Integrasi Data 1.4 Manfaat
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:
1. Bagi Pemerintah dan Lembaga Kesehatan
Dapat memberikan data yang berguna dalam merumuskan kebijakan terkait kesehatan masyarakat dan teknologi informasi, terutama dalam sektor-sektor yang memiliki tingkat kompleksitas tinggi.
2. Bagi Perusahaan
Memberikan wawasan mengenai pentingnya menciptakan lingkungan kerja yang mendukung penggunaan teknologi Big Data dan AI, serta langkah-langkah untuk mengurangi risiko dan memaksimalkan manfaat dari integrasi data.
3. Bagi Individu
Penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai kondisi kesehatan informasi serta pentingnya menjaga kualitas data dalam kehidupan sehari-hari.
BAB II PEMBAHASAN
Bab ini akan membahas secara mendalam penerapan Big Data dan Artificial Intelligence (AI) dalam integrasi data, serta bagaimana kedua teknologi ini dapat saling melengkapi untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan informasi di berbagai sektor. Pembahasan ini akan mencakup beberapa aspek kunci, yaitu pengumpulan dan pengolahan data, real-time integration, pembuatan data warehouse, analitik prediktif, serta dampak dan tantangan yang terkait dengan penerapan teknologi ini.
2.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pengumpulan data adalah langkah awal yang krusial dalam proses integrasi data. Dengan adanya Big Data, organisasi dapat mengumpulkan informasi dari berbagai sumber yang beragam, termasuk media sosial, transaksi online, sensor IoT (Internet of Things), aplikasi mobile, dan sistem manajemen informasi. Metode pengumpulan data yang umum digunakan meliputi
Web Scraping: Teknik ini digunakan untuk mengumpulkan data dari situs web secara otomatis. Data yang dikumpulkan dapat berupa ulasan produk, harga, atau informasi demografis pengguna. Web scraping memungkinkan organisasi untuk mendapatkan data terkini yang relevan dengan kebutuhan bisnis mereka.
Sensor dan IoT: Perangkat IoT dapat mengumpulkan data secara real-time dari lingkungan fisik, seperti suhu, kelembapan, dan lokasi. Dalam konteks industri 4.0, sensor yang terpasang pada mesin dapat memberikan informasi tentang kinerja dan kesehatan mesin secara langsung.
Survei dan Kuesioner: Metode tradisional ini masih relevan untuk mengumpulkan data kualitatif dan kuantitatif dari pengguna atau pelanggan. Survei online menggunakan platform digital dapat menjangkau audiens yang lebih luas dengan biaya yang lebih rendah.
Setelah pengumpulan data dilakukan, langkah selanjutnya adalah pengolahan data. Proses ini meliputi pembersihan data (data cleaning), transformasi data (data transformation), dan integrasi data (data integration). Pembersihan data bertujuan untuk menghilangkan kesalahan atau inkonsistensi dalam dataset. Transformasi data melibatkan konversi format data agar sesuai dengan
kebutuhan analisis. AI berperan penting dalam tahap ini dengan menggunakan algoritma machine learning untuk mengenali pola dalam data dan mengidentifikasi anomali yang mungkin terjadi.
2.2 Real-time Integration
Salah satu keuntungan utama dari penerapan Big Data dan AI adalah kemampuan untuk melakukan integrasi data secara real-time. Real-time integration memungkinkan organisasi untuk menggabungkan data dari berbagai sumber dengan cepat dan efisien. Hal ini sangat penting dalam situasi di mana keputusan harus diambil dengan segera.Contoh penerapan real-time integration dapat dilihat pada sektor keuangan, di mana bank menggunakan sistem analitik berbasis AI untuk memantau transaksi secara langsung dan mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. Dengan integrasi data yang cepat, bank dapat mengambil tindakan preventif sebelum kerugian lebih lanjut terjadi. Misalnya, jika sistem mendeteksi transaksi yang tidak biasa pada akun tertentu, bank dapat segera memblokir transaksi tersebut hingga verifikasi dilakukan.Di sektor ritel, perusahaan dapat memanfaatkan real-time integration untuk memahami perilaku pelanggan saat berbelanja. Dengan menganalisis data transaksi secara langsung, perusahaan dapat menawarkan promosi yang relevan kepada pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka. Contohnya adalah penggunaan teknologi beacon di toko fisik untuk mengirimkan penawaran khusus kepada pelanggan berdasarkan lokasi mereka di dalam toko.
2.3 Pembuatan Data Warehouse
Data warehouse adalah sistem penyimpanan terpusat yang digunakan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Pembangunan data warehouse menjadi langkah penting dalam proses integrasi data karena memungkinkan organisasi untuk menyimpan informasi secara terstruktur dan mudah diakses.Big Data memungkinkan organisasi untuk membangun data warehouse yang lebih besar dan lebih kompleks dibandingkan dengan sistem tradisional. Dengan menggunakan teknologi seperti Hadoop atau cloud computing, organisasi dapat menyimpan dan mengelola volume data yang sangat besar dengan biaya yang lebih rendah. Data warehouse modern juga mendukung arsitektur berbasis cloud yang memungkinkan akses fleksibel terhadap data dari mana saja.Data warehouse juga mendukung proses analisis yang lebih mendalam. Dengan memiliki akses ke semua data yang terintegrasi dalam satu tempat, analis dapat melakukan query yang kompleks dan menghasilkan laporan yang lebih akurat serta informatif. Misalnya, perusahaan e- commerce dapat menganalisis riwayat pembelian pelanggan untuk mengidentifikasi tren musiman dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka.
2.4 Analitik Prediktif
Analitik prediktif adalah salah satu aplikasi paling menarik dari kombinasi Big Data dan AI.
Dengan menggunakan algoritma machine learning, organisasi dapat menganalisis data historis untuk memprediksi tren atau perilaku di masa depan. Dalam sektor kesehatan, misalnya, analitik prediktif digunakan untuk memprediksi kemungkinan penyakit berdasarkan riwayat kesehatan pasien dan faktor risiko lainnya. Ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk mengambil langkah proaktif dalam perawatan pasien sebelum gejala muncul.Di sektor pemasaran, perusahaan dapat menggunakan analitik prediktif untuk memahami preferensi pelanggan dan meramalkan produk apa yang akan diminati di masa depan. Dengan informasi ini, perusahaan dapat menyesuaikan strategi pemasaran mereka agar lebih efektif. Misalnya, retailer besar seperti Amazon menggunakan analitik prediktif untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian sebelumnya.
2.5 Dampak Penerapan Big Data dan AI
Penerapan Big Data dan AI dalam integrasi data tidak hanya memberikan manfaat bagi organisasi tetapi juga berdampak pada masyarakat secara keseluruhan. Beberapa dampak positif antara lain
Peningkatan Efisiensi Operasional: Organisasi dapat mengoptimalkan proses bisnis mereka melalui analisis berbasis data.
Pengambilan Keputusan Berbasis Data: Keputusan strategis dapat didasarkan pada wawasan yang diperoleh dari analisis data.
Inovasi Produk dan Layanan: Kemampuan untuk memahami kebutuhan pelanggan memungkinkan organisasi untuk mengembangkan produk baru yang lebih relevan.
Peningkatan Kualitas Layanan Pelanggan: Dengan memahami perilaku pelanggan secara lebih baik, perusahaan dapat meningkatkan pengalaman pelanggan melalui layanan yang lebih personal.
2.6 Tantangan dalam Penerapan Big Data dan AI
Meskipun banyak manfaatnya, penerapan Big Data dan AI juga menghadapi sejumlah tantangan
Privasi Data: Pengumpulan dan penggunaan data pribadi menimbulkan kekhawatiran tentang privasi individu.
Kualitas Data: Jika data yang digunakan tidak akurat atau tidak konsisten, hasil analisis bisa menyesatkan.
Kompleksitas Teknologi: Mengintegrasikan berbagai sistem teknologi memerlukan keahlian khusus serta investasi waktu dan sumber daya.
Kepatuhan Regulasi: Organisasi harus mematuhi berbagai regulasi terkait perlindungan data pribadi seperti GDPR atau HIPAA.
2.7 Kesimpulan Pembahasan
Penerapan Big Data dan AI dalam integrasi data menawarkan banyak peluang bagi organisasi untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Dari pengumpulan hingga analisis data, kedua teknologi ini saling melengkapi dalam menciptakan sistem informasi yang lebih responsif terhadap kebutuhan bisnis. Namun, tantangan seperti privasi data dan kualitas informasi tetap perlu diatasi agar manfaat dari integrasi ini dapat dimaksimalkan.
Dalam bab selanjutnya, kita akan membahas tantangan-tantangan tersebut secara lebih mendalam serta memberikan rekomendasi bagi organisasi dalam menerapkan teknologi ini secara efektif.
BAB III
KESIMPULAN DAN SARAN 3.1 Kesimpulan
Penerapan Big Data dan Artificial Intelligence (AI) dalam integrasi data telah menunjukkan dampak yang signifikan bagi organisasi di berbagai sektor, mulai dari kesehatan, keuangan, hingga ritel. Melalui pemanfaatan teknologi ini, organisasi dapat mengoptimalkan pengelolaan informasi, meningkatkan efisiensi operasional, dan memperbaiki pengambilan keputusan strategis. Beberapa kesimpulan kunci yang dapat diambil dari pembahasan ini adalah sebagai berikut
1. Optimalisasi Pengumpulan dan Pengolahan Data: Big Data memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan informasi dari beragam sumber dengan volume dan kecepatan yang tinggi. Proses pengolahan data yang efisien, didukung oleh AI, memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi pola dan tren yang sebelumnya tidak terlihat, sehingga menciptakan wawasan yang lebih mendalam.
2. Kemampuan Integrasi Data Secara Real-time: Real-time integration menjadi salah satu keunggulan utama dalam penerapan Big Data dan AI. Kemampuan untuk mengintegrasikan data secara langsung memungkinkan organisasi untuk merespons dinamika pasar dan perilaku pelanggan dengan cepat, meningkatkan daya saing dan relevansi produk atau layanan.
3. Pembangunan Data Warehouse yang Efektif: Pembuatan data warehouse yang terintegrasi dan berbasis cloud memberikan organisasi fleksibilitas dalam menyimpan dan mengelola data. Dengan akses yang lebih mudah terhadap informasi terstruktur, analis dapat melakukan query kompleks dan menghasilkan laporan yang lebih informatif serta akurat.
4. Analitik Prediktif sebagai Alat Strategis: Analitik prediktif telah terbukti menjadi alat yang sangat berharga dalam meramalkan tren masa depan dan perilaku pelanggan. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning, organisasi dapat mengambil langkah proaktif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengoptimalkan strategi pemasaran.
5. Dampak Sosial dan Ekonomi: Penerapan Big Data dan AI tidak hanya memberikan manfaat bagi organisasi tetapi juga berdampak positif pada masyarakat secara keseluruhan.
Misalnya, di sektor kesehatan, analitik berbasis data dapat meningkatkan kualitas
perawatan pasien, sedangkan di sektor ritel, pemahaman yang lebih baik tentang preferensi pelanggan dapat mendorong inovasi produk.
6. Tantangan yang Harus Dihadapi: Meskipun banyak manfaat yang diperoleh, tantangan seperti privasi data, kualitas informasi, keamanan siber, serta kompleksitas teknologi tetap menjadi hambatan signifikan dalam penerapan Big Data dan AI. Organisasi harus proaktif dalam mengatasi tantangan ini agar dapat memaksimalkan potensi teknologi tersebut.
3.2 Saran
Berdasarkan kesimpulan di atas, berikut adalah beberapa saran strategis bagi organisasi yang ingin menerapkan Big Data dan AI dalam integrasi data
1. Investasi dalam Infrastruktur Teknologi Canggih: Organisasi perlu berinvestasi dalam infrastruktur teknologi yang kuat untuk mendukung pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dalam skala besar. Penggunaan solusi berbasis cloud seperti Amazon Web Services (AWS) atau Microsoft Azure dapat memberikan fleksibilitas dan skalabilitas yang diperlukan untuk menangani volume data yang terus meningkat.
2. Pengembangan Kebijakan Privasi Data yang Komprehensif: Sangat penting bagi organisasi untuk menetapkan kebijakan privasi data yang jelas dan transparan. Kebijakan ini harus mencakup prosedur pengumpulan data, penggunaan data pribadi, serta langkah- langkah keamanan untuk melindungi informasi sensitif pelanggan sesuai dengan regulasi perlindungan data seperti GDPR atau HIPAA.
3. Fokus pada Kualitas Data: Organisasi harus menerapkan praktik terbaik dalam manajemen kualitas data untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah akurat dan konsisten. Ini termasuk proses pembersihan data secara rutin serta audit berkala terhadap dataset untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah kualitas.
4. Pelatihan Berkelanjutan bagi Karyawan: Untuk memaksimalkan potensi Big Data dan AI, organisasi perlu menyediakan pelatihan berkelanjutan bagi karyawan mengenai penggunaan teknologi baru serta keterampilan analitis. Program pelatihan ini harus mencakup pemahaman tentang algoritma machine learning, teknik analisis statistik, serta etika penggunaan data.
5. Mendorong Kolaborasi Lintas Departemen: Integrasi data yang efektif memerlukan kolaborasi antara berbagai departemen dalam organisasi. Membangun tim lintas fungsi—
yang melibatkan profesional dari TI, pemasaran, keuangan, dan operasional—dapat mempercepat proses integrasi serta memastikan bahwa semua perspektif dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan.
6. Monitoring Kinerja dan Evaluasi Berkelanjutan: Organisasi perlu secara rutin memonitor hasil dari penerapan Big Data dan AI untuk mengevaluasi efektivitas strategi yang diterapkan. Menggunakan metrik kinerja kunci (KPI) dapat membantu dalam menilai dampak dari inisiatif berbasis data serta melakukan penyesuaian berdasarkan umpan balik.
7. Mengadopsi Pendekatan Berbasis Risiko: Dalam menghadapi tantangan terkait privasi data dan keamanan siber, organisasi harus mengadopsi pendekatan berbasis risiko dalam pengelolaan informasi. Ini mencakup penilaian risiko secara berkala terhadap sistem TI serta penerapan langkah-langkah mitigasi untuk melindungi data dari ancaman eksternal maupun internal.
DAFTAR PUSTAKA
Marr, B. (2018). Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things. Kogan Page Publishers.
Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). “Big Data: A New Perspective for the Internet of Things.” Journal of Computer Networks and Communications, Volume 2014, Issue 1, pp. 1-12.
doi: 10.1155/2014/684897
International Data Corporation (IDC). (2020). The Global Datasphere Forecast 2020–2025. IDC.
Retrieved from https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46701620
Dutta, S. (2021). “How AI is Transforming Big Data Analytics.” Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/sap/2021/06/15/how-ai-is-transforming-big-data-analytics/
Prabowo, A. (2022). Penerapan Big Data dan AI dalam Meningkatkan Kualitas Layanan Pelanggan di Sektor Ritel (Tesis Magister). Universitas Indonesia.
Zhang, Y., & Wang, X. (2019). “The Role of Big Data in Enhancing Decision-Making Processes in Organizations.” In Proceedings of the International Conference on Big Data and Smart Computing (pp. 45-50). IEEE.
ISO/IEC 27001:2013. (2013). Information Technology – Security Techniques – Information Security Management Systems – Requirements. International Organization for Standardization.
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson Education Limited. Retrieved from https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Modern- Approach-4th/dp/0134610997
