[Azriel’s Late Post] Seminar Explore Bandung Open Data – XBOT

[Azriel’s Late Post] Seminar Explore Bandung Open Data – XBOT

Seri Azriel’s Late Post ini adalah kumpulan tulisan yang dibuat sebelum laman dikakipelangi ini diluncurkan, dan ditulis selama periode 2015 – 2017. Selamat menikmati 🙂

Aku mendapat email pada pukul 16.15 bahwa kita harus sampai pada pukul 16.30 atau tidak diberi izin untuk mengikuti seminar. Ini membuatku kaget dan kecewa, karena pengumumannya sangat mendadak. Aku diantar oleh bubi dan kami sudah berangkat pukul 15.50, namun jalanan padat sehingga untuk tiba pukul 16.30 ke lokasi rasanya tidak memungkinkan. Untungnya kami akhirnya tiba pukul 16.40, dan ternyata ruangan seminar pun masih kosong.Setelah menunggu sampai pukul 17.15, akhirnya acara dimulai. Dibuka dengan menyanyikan lagu Indonesia Raya bersama-sama, dengan band hotel. Band hotel ini sepanjang seminar hanya duduk di tempat band sampai seminar usai.

Seminar dimulai dengan sambutan dari Ibu Henny S. Widyaningsih (mantan wakil ketua Komisi Informasi Pusat). Beliau tampak tergesa-gesa dalam memberikan sambutan, sehingga sambutannya cukup singkat (dan aku kurang bisa mengingat materi sambutannya). Setelah memberikan sambutan, Ibu Henny langsung segera pergi meninggalkan acara seminar, tanpa ada sesi tanya jawab.

Kemudian ada presentasi pembuka dari Bpk. Asep Cahyadi, yang menjelaskan bahwa Bandung sedang melangkah menuju creative city. Pak Asep menjelaskan bahwa menurut negara lain, Bandung sudah sangat dekat menjadi Creative City, namun anehnya orang Indonesia berpikir sebaliknya yaitu Bandung masih jauh dari Creative City. Jika ingin menjadi creative city, maka sebuah kota haruslah memiliki sistem data yang terbuka.

Bandung sekarang sudah memiliki 800 bahkan hampir 900 file data. Pak Asep juga menjelaskan jika sebuah kota ingin menjadi creative city, data sangat berperan untuk membuka tindak pidana pencucian uang, membantu memperbaiki masalah publik lainnya. Kota-kota lain di dunia banyak yang memiliki data yang lebih sedikit daripada kota Bandung. Namun di kota lain tersebut data lebih terperinci sedangkan di Bandung lebih mengutamakan kuantitas sebagai moral booster bagi para data miner dan warga-waraga dalam mengekspos data.

Lucunya adalah setelah bagian ini disampaikan, Pak Asep melewatkan beberapa slide yang menurutku penting, karena itu menunjukkan cara orang yang kurang familiar dengan data mining tentang bagaimana cara membuka data di Bandung. Setelah melewatkan beberapa slide tadi, Pak Asep langsung menutup sesi presentasi tanpa membuka sesi tanya jawab. Lalu pergi dengan tergesa-gesa dan memberi alasan bahwa ada acara lain.

Presentasi selanjutnya dari pihak Data Analyst Indonesia, sayang sekali aku tidak mendapatkan namanya dan juga tidak ada informasi di poster. Beliau yang membawakan presentasi menggantikan Bpk. Dio yang namanya tercantum di poster. Bapak pembicara menjelaskan bahwa Data Analyst Indonesia berdiri di Jakarta dan mencari klien yang ingin datanya diekstrak untuk kemudian disimpan atau dipost secara publik. Data Analyst Indonesia belum memiliki kantor tetap di Bandung, dan baru memiliki kantor tetap di Jakarta dan Yogyakarta.

Data Analyst Indonesia adalah menjadi tempat untuk data mining, yang dilakukan Data Analyst Indonesia adalah melihat dahulu format data yang disediakan klien, apabila format nya mudah untuk dibaca maka hanya disortir dan divualisasikan saja. Dan apabila data nya membutuhkan proses data mining, maka akan dilakukan proses mining data terlebih dahulu untuk kemudian di sortir dan divisualisasikan.

Data Analyst Indonesa juga menyediakan pelatihan data mining, yang berlangsung selama 3 bulan. Pelatihannya berupa Project Based Learning dimana setiap minggu peserta akan diajarkan teknik baru, serta mereview project sebelumnya dan diberikan project baru untuk dikerjakan selanjutnya.Selama proses ini akan ada selingan berupa seminar yang dilaksanakan pada hari kerja setelah jam kerja, karena mayoritas peserta sudah bekerja. Terkadang seminar ini dibuka juga untuk publik dan untuk peserta dari batch pelatihan sebelumnya. Baru ada satu batch pelatihan data mining yang berakhir pada pertengahan tahun 2016.

Presentasi diakhiri dengan tawaran untuk ikut menjadi data miner di Data Analyst Indonesia. Kemudian sesi tanya jawab dibuka, dan aku berdiri sambil mengangkat tangan dengan harapan aku dipilih untuk dapat mengajukan pertanyaan.

Aku bertanya 2 pertanyaan, dalam pertanyaan pertamaku aku bertanya apakah Data Analyst Indonesia sudah mulai memanfaatkan Artificial Intelligence (AI) untuk proses data mining. Beliau menjawab bahwa sekarang Data Analyst Indonesia sudah mulai developing sebuah AI untuk mengambil data dan menulisnya, namun sepertinya setelah membandingkan data dari prototipe AI dan pengambilan data manual, tampak lebih cepat untuk melakukan ekstrasi data secara manual. Dalam pertanyaan keduaku aku bertanya apakah ada kesempatan magang di Data Analyst Indonesia, dan ternyata belum ada kesempatan untuk sekarang.

Seusai presentasi, waktu istirahat dimulai dan aku bergegas memberikan kartu namaku ke bapak data miner, dan aku minta untuk dikontak jika ada kesempatan magang, atau batch pelatihan kedua. Lucunya, ketika aku sudah selesai memberikan kartu nama, seorang mahasiswa menanyakan padaku apakah aku kenal dengan Kak Febriyan, yang merupakan bosku di Pleasurra. Aku menjawab bahwa aku kenal, dan saat seminar ini, aku baru saja diberikan tawaran magang di Pleasurra.

Pada istirahat makan malam, aku sangat menikmati menu makan malam tersebut, dan aku mengambil makanan yang cukup banyak. Aku merasa bahwa makanan ini berupa bonus dari seminar, dan aku sangat bersyukur dan berterimakasih pada panitia karena sudah memberikan aku menu makanan yang lengkap, mulai dari cemilan, sampai ke makan malamnya.

Seusai istirahat, presentasi berikutnya berasal dari kak Aris Budi Wibowo yaitu co-founder dari Python ITB, Python ITB adalah sebuah komunitas yang fokus untuk membantu mahasiswa belajar Bahasa pemrogaman python. Kak Aris membuka presentasi dengan data pengguna social media atau search engine di dunia, dan aku ingat bahwa dalam 1 menit ada lebih dari 2 juta search di Google, dan hamper 3 juta video ditonton di Youtube.

Sesudah data ini di buka, Kak Aris memberi intermezzo dengan sebuah film berjudul “Money Ball”, dimana sesuai cerita Kak Aris, ada sebuah tim bernama Oakland Atlantics yang bermain di liga Major League Baseball yang memanfaatkan data untuk mendapatkan peluang menang terbaik. Pelatih dari tim ini (Billy Beane) menggunakan data dan persentase untuk mengukur keberhasilan sukses suatu pemain, dan tim ini telah memperoleh 26 permainan tanpa kalah, yang menurut aku sangat hebat, dan makin membuktikan bahwa olahraga dan matematika sangat berhubungan.

Kak Aris berkomentar mengenai presentasi pembuka dari Pak Asep, karena menurut Kak Aris, kota yang patut dicontoh baik dalam kuantitas file data, atau dalam kualitasnya adalah San Francisco, yang sekarang sudah memiliki lebih dari 1500 file data yang cukup runut. Beliau juga menyebut bahwa sekarang departemen polisi di San Francisco sekarang sudah menyiapkan 1 squad khusus untuk satu jenis tindakan kriminal, yang diarahkan ke pusat permasalahan tersebut. Ini membuktikan pentingnya peranan data dalam kehidupan sehari-hari.

Sesudah menyampaikan peranan data, Kak Aris memberi informasi mengenai beberapasoftware yang berguna untuk data mining, dan cara dasar dari data mining. Berdasarkan survey yang diambil ke orang-orang professional dalam bidang ini, software yang paling sering digunakan adalah R. Menurut Kak Aris, R adalah software yang cocok untuk data miner yang berpengalaman karena fleksibilitasnya, namun R sendiri adalah softwareyang kompleks. Software yang memang cocok untuk pemula adalah Excel, dan Python.

Menurut data dan Kak Aris orang pada umumnya tidak bisa memanfaatkan Microsoft Excel dengan sempurna, setelah slide yang menunjukkan statistik ini dilewati, Kak Aris menyebut bahwa beliau pernah mengikuti tutorial dengan judul “How To Use Excel”, ternyata tutorial ini menjelaskan penggunaan Excel untuk seorang Data Miner, yang ternyata mudah untuk diikuti pemula.

Beliau menutup presentasi dengan sejumlah tutorial website, seperti Udacity, EDX, dan beberapa website lagi yang namanya kulupakan. Sesudah menjelaskan keuntungan dan kekurangan dari sebuah website, Kak Aris mengajak mahasiswa untuk bergabung dengan Python ITB, dan aku tertarik, sehingga aku langsung add username line (yang Kak Aris display di screen utama) tersebut ke HP-ku, dan berharap untuk bisa ikut.

Presentasi berikutnya adalah presentasi terakhir yang dibawakan oleh Kak Erin Erina, yang bekerja di DataViz, yaitu sebuah perusahaan yang menjadi konsultan dari sebuah hasil data mining. Kak Erin membuka presentasi dengan analogi dari data. Menurut beliau, data bagai superpower yang mesti diketahui kegunaannya dan cara memanfaatkannya, aku suka analogi ini.

Kak Erin melanjutkan presentasi dengan menunjukkan sebuah kumpulan angka yang tidak rapih, dan meminta peserta untuk menghitung jumlah angka 7, dan aku tidak bisa menemukannya sampai Kak Erin memberikan warna kepada angka 7 yang ada di halaman itu, Kak Erin mengulang ini beberapa kali, namun dengan sampel data berbeda, dan cara berbeda seperti, penggelapan warna, pemberian bentuk, mewarnai graph, dan lain-lain

Kak Erin menjelaskan bahwa untuk memproses data, ada proses yang harus dilewati, dan ternyata, sebelum mengambil data, sebuah bisnis harus menentukan tujuan dari data mining ini. Sesudah tujuan ditentukan, maka bisnis tersebut harus menentukan jenis data yang diambil, dan dari mana. Jika kedua poin itu sudah ditentukan, maka data akan diproses (data mine), dan jika dirasa kurang lengkap bisa dipoles dan diperbaiki. Sesudah data mine dilakukan, maka proses berikutnya adalah memproses data itu dan menulisnya, sesudah itu data baru divisualisasikan, dan dianalisis untuk perbaikan bisnis.

Presentasi dilanjutkan dengan beberapa software yang mudah untuk digunakan data mining. Kak Erin merekomendasikan software Tableau karena Tableau tidak butuh pengalaman programming. Selain Tableau software lain yang bisa dilakukan tanpa pengalaman programming adalah Oracle, namun Oracle tidak sefleksibel Tableau karena hanya bisa memproses file-file dalam format native ke Oracle atau Java. Kak Erin merekomendasikan Tableau karena keringanannya, kecepatannya, fleksibilitasnya dan yang menurutku paling penting adalah kemudahan dipakainya. Kak Erin bercerita bahwa ia pernah melatih orang-orang yang mungkin kurang mengerti teknologi, karena berdasarkan cerita Kak Erin, peserta pelatihan ini sudah cukup berumur, dan bahkan tidak memiliki smartphone. Namun Tableau tetap mudah untuk dipakai dan dimengerti dengan baik oleh peserta pelatihan ini.

Poin penting terakhir dari presentasi Kak Erin adalah fungsi data dalam pembenahan masalah. Kak Erin menunjukkan data bahwa di Indonesia, daerah yang paling sering terkena Demam Berdarah adalah Jawa Timur, dan Kak Erin berpendapat bahwa pemerintah sebaiknya lebih memonitor dan mendidik warga di Jawa Timur dalam kasus Demam Berdarah.

Kak Erin menutup presentasi terakhir pada malam ini dengan menunjukkan bahwa di Bandung, banyak anak-anak yang tidak sekolah di daerah Bojong Soang, yang merupakan titik nomor satu paling banyak anak tidak bersekolah. Nomor 2 di data ini adalah Sarijadi, yang membuatku merasa tersindir, karena aku homeschool. Kak Erin menjelaskan bahwa anak-anak di daerah ini sebaiknya diedukasi pentingnya sekolah, agar mereka minat untuk bersekolah.

Aku cukup senang bisa ikut seminar ini, karena presentasinya menarik, dan cocok untukku yang suka membanding-bandingkan beberapa hal dengan data. Aku juga senang karena bisa berkenalan dengan kakak-kakak mahasiswa yang memiliki minat programming juga. Sebagai pelengkap, menu makan malam di seminar ini sangat enak.So I have feed my brain with precious information and feed my tummy with yummy food, thank you bubi for signing me to this seminar.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *