LMS-SPADA INDONESIA
Course Content
Topic outline
-
Sebelum masuk ke pertemuan, mohon untuk membaca pendahuluan berikut. Untuk mempermudah dalam komunikasi silakan gabung dalam grup WA PDK UM Metro dan UM Mataram melalui link https://chat.whatsapp.com/JKaVjMwNQIcLMlf4QRNT6O
-
Assalamualaikum Wr. WB.
Untuk mahasiswa yang luar biasa! 🌟
Selamat datang di perkuliahan Big DataSaya Dani Anggoro, S.Kom., M.Kom. dari prodi S1 Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Metro (UM Metro),Dan saya Imam Dinanta, dosen dari prodi S1 Teknologi dan Sistem Informasi Universitas Muhammadiyah Mataram (UMMAT).Kami sangat senang menyambut Anda di Mata Kuliah Big Data! Bersama-sama, kita akan menjelajahi dunia Big Data dari pengenalan hingga penggunaan alat-alat yang canggih. Kami berdua akan bekerja sama dalam penyusunan materi, kontrak perkuliahan, dan penilaian. Selain itu, perkuliahan ini akan melibatkan mahasiswa dari program studi Ilmu Komputer UM Metro serta Teknologi dan Sistem Informasi UMMAT . Semua kegiatan perkuliahan akan berlangsung secara daring melalui platform spada.ummetro.ac.id.
Mari bersiap-siap untuk petualangan ilmiah yang menarik dalam mata kuliah ini! 🚀
-
Silakan unduh RPS (Rencana Pembelajaran Semester) mata kuliah ini melalui tautan yang tersedia di laman ini.
-
Silakan unduh Kontrak Kuliah melalui tautan yang tersedia di laman ini.
-
-
Selamat datang di minggu pertama mata kuliah Big Data! Pada sesi ini, mari kita menjelajahi dunia Big Data dengan lebih mendalam. Ayo, mari kita mulai dengan memahami gambaran umum dan perkembangan Big Data. Kita akan merambah pemahaman awal tentang apa itu Big Data dan mengapa konsep ini begitu penting. Modul perkuliahan dan video interaktif yang menarik dapat Anda temukan di bawah ini. Yuk, kita mulai petualangan pengetahuan ini bersama-sama!
Gambar Umum Big Data. Bab ini menjelaskan gambaran umum tentang data, informasi, pengetahuan (knowladge) serta pengambalin keputusan dalam teknologi big data
Perkembangan Big Data. Bab ini menjelaskan beberapa konsep utama Big Data, mengapa analisis canggih diperlukan, dan apa peran baru yang diperlukan untuk ekosistem Big Data. Berikut berbagai perkembangan data dan munculnya sumber data yang besar dari tahun ke tahun yang ditunjukan pada materi berikut ini
-
Pada video ini akan ditampilkan bagaimana pemrosesan Big Data dari sumber data sampai menjadi sebuah pengetahuan untuk menunjang keputusan
-
-
Selamat datang di pertemuan daring minggu kedua mata kuliah Big Data. Pada sesi ini, kita akan menjelajahi elemen-elemen yang membentuk Big Data serta mengidentifikasi karakteristik yang menjadikan data sebagai bagian dari domain Big Data. Selamat bergabung dan selamat belajar!
-
Mari kita mulai petualangan pembelajaran kita di bab ini dengan mengungkap elemen-elemen Big Data dan karakteristik yang melingkupinya. Siapkan diri Anda untuk menjelajahi dunia big data!
-
Pada video ini akan dijelaskan apa itu big data, apa saja karakteristik yang ada pada big data ? dan bagaimana big data di proses ?
-
Pada video ini akan dijelaskan elemen dan karakteristik dari Big Data
-
Post ini digunakan untuk mengetahui sejauh mana pemahaman mahasiswa terhadap materi yang diberikan. Silakan kerjakan post test ini, post test terdiri dari 5 soal pilihan ganda dengan total durasi waktu 5 menit
-
-
Selamat datang di pertemuan minggu ketiga mata kuliah Big Data. Pada sesi ini, kita akan menjelajahi ekosistem Big Data Analyticsmenjadikan big data begistu istimewa. Selamat bergabung dan selamat belajar!
-
Dalam pertemuan sebelumnya, kita telah menjelajahi dunia Big Data, mengungkap karakteristik-karakteristiknya yang , dan mengikuti perjalanannya dari sekadar data hingga menjadi pengetahuan yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan.
Kali ini, kita akan memasuki dunia big data yang lebih dalam, menjelajahi ekosistem big data analytics. Apa saja perangkat dan alat yang ada di dalamnya? Dan siapa-siapa yang terlibat dalam pemrosesan big data ? Semua akan terungkap dalam video pembelajaran ini! Jadi, jangan lewatkan!
-
Materi ini akan mengulas tentang Big Data Analytics, termasuk konsep dasarnya, peran aktor yang terlibat, serta manfaatnya. Jangan lewatkan kesempatan untuk mendalami topik ini karena kita akan menjelajah lebih dalam dan juga melihat peluang pekerjaan baru yang muncul dalam ranah Big Data Analytics.
-
Setelah mempelajari materi tentang Big Data Analytics, kita akan mengevaluasi sejauh mana pemahaman yang diperoleh dari materi yang telah disampaikan. Kuis interaktif ini terdiri dari 5 soal pilihan ganda, dengan durasi waktu 30 detik per soal. Setiap peserta hanya diperbolehkan untuk menjawab sekali dan harus mengisi nickname dengan menggunakan NPM. Selamat mengerjakan!
-
-
Menjelajahi struktur konseptual yang mencakup lapisan-lapisan penting untuk menangani volume besar data akan membawa Anda ke dunia yang mendalam dan dinamis. Dengan memahami komponen-komponen seperti data source, data ingestion layer, hingga data storage layer, Anda akan dapat mengelola data dengan efisiensi dan efektivitas.
Namun, tidak hanya tentang struktur. Proyek Analitik Big Data melibatkan peran-peran kunci yang vital. Bisnis user, project sponsor, data engineer, dan lainnya membentuk fondasi penting dari pengelolaan proyek, dari pemahaman kebutuhan bisnis hingga implementasi solusi analitik yang luar biasa.
Tidak ketinggalan, Siklus Hidup Analitik membuka pintu menuju pemahaman mendalam tentang perjalanan data. Dengan melalui tahapan discovery, data preparation, hingga operationalize, Anda akan menjadi bagian dari tim analitik yang dapat memahami, membangun model relevan, dan mengintegrasikan solusi analitik ke dalam operasional bisnis.
-
Materi berikut mejelaskan bagaimana arsitektur big data, siapa saja yang terlibat dalam big data dan apa saja tools yang digunakan
-
Video ini mengenalkan arsitektur big data dari sumber data sampai dengan proses analisa
-
Pada video berikut, kita akan melihat bagaimana salah satu startup sukses di Indonesia yaitu Gojek memanfaatkan Big Data dalam bisnisnya
-
Dari Gambaran Umum Lifecycle Analitik Data, Buatlah studi kasus dengan mengambil salah satu perusahaan besar yang ada di Indonesia atau perusahaan Asing di dunia untuk melakukan fase ke-1, yaitu Discovery. Berikan penjelasan detail terkait hasil penyelidikan anda dari:
- Fakta-fakta (Analisis kondisi existing yang ada disana)
- Permasalahan yang ditemukan (identifikasi problem base), yang membutuhkan teknik optimasi, pemodelan, prediksi ( output berupa value, supervised, atau unsupervised), dan peramalan.
- Dari hasil penjabaran permasalahan pada point (b), manakah permasalahan yang menurut anda paling komplek? Jelaskan!
Dari beberapa Kunci Sukses Proyek analitik,manakah pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan pada saat ini, jelaskan alasannya!
Kirim jawaban dalam bentuk file .pdf pada halaman ini
-
-
Materi ini merupakan salah satu bagian dari arsitektur Big Data dalam mengumpulkan data terstruktur. lapisan ini merupakan tempat berlangsungnya pemrosesan secara analitik yang sedang dalam keadaaan aktif. Di sini, fokus utamanya adalah mengumpulkan data value dan menyesuaikan data mana saja digunakan dan tidak, sehingga pada akhirnya akan dapat lebih bermanfaat dan mudah digunakan untuk lapisan berikutnya
-
Pertemuan kali ini kita akan membahas kembali mengenai query-query dasar SQL yang digunakan untuk mengakses database. SQL terdiri dari beberapa perintah atau query yang digunakan untuk berinteraksi dengan database yaitu Data Definition Language (DDL) dan Data Manipulation Language (DML)
-
Post ini digunakan untuk mengetahui sejauh mana pemahaman mahasiswa terhadap materi yang diberikan. Silakan kerjakan post test ini, post test terdiri dari 7 soal pilihan ganda dengan total durasi waktu 10 menit
-
pertemuan 5, kali ini akan membahas mengenai STRUKTUR QUERY LANGUAGE (SQL DDL, DML, dan DCL)
-
-
Apa itu Crawling Data?
Crawling data adalah proses automatis untuk mengumpulkan dan mengindeks data dari berbagai sumber seperti situs web, database, atau dokumen. Proses ini menggunakan software atau aplikasi khusus yang disebut "crawler" untuk mengakses sumber data dan mengambil informasi yang dibutuhkan.Jadi di pertemuan kali ini kita akan membahasa mengenai cara crawl data pada twit di sosial media twitter.
-
Pada materi kali ini menjelaskan pengertian "crawl data", perbedaan crawl dengan scraping dan serta kegunaan crawl pada pengolahan data
-
Kali ini kita akan membahas mengenai apa itu crawling, perbedaan crawling dengan scraping dll
-
Silahkan dilihat video berikut untuk mempermudah memahami mengenai Crawling Data secara baik dan benarhttps://h5p.org/node/1445844?feed_me=nps
-
Silahkan di coba sebagai latihan untuk crawl data pada data twitter
-
-
Korelasi, pembersihan, dan normalisasi data adalah tahapan penting dalam analisis data yang diperlukan karena masing-masing memberikan manfaat khusus dalam memproses dan memahami data. Untuk itu pada pertemuan kali ini kita akan membahas secara ringkas mengenai penjelasan korelasi, pembersihan dan normmalisasi data pada sebuah big data
-
Korelasi merujuk pada hubungan statistik antara dua atau lebih variabel. Korelasi digunakan untuk memahami sejauh mana variabel-variabel tersebut berkaitan satu sama lain. Korelasi dapat berupa positif, negatif, atau tidak ada hubungan antara variabel. Pembersihan data merupakan proses mempersiapkan dan membersihkan data mentah agar dapat diolah dan dianalisis dengan benar. Sementara untuk Normalisasi dalam konteks big data mengacu pada proses mengatur dan menyelaraskan data agar dapat digunakan dengan lebih efisien dalam analisis dan pemrosesan.
-
Silahkan disimak video berikut, bagaimana proses pembersihan data dengan menggunakan Rapidminer
-
Pada proses Korelasi, pembersihan, dan normalisasi data adalah tahapan penting dalam analisis data yang diperlukan karena masing-masing memberikan manfaat khusus dalam memproses dan memahami data pada sebuah big data. Sehingga, ketiga langkah ini saling melengkapi dan mendukung pengolahan dan analisis data yang baik.
-
Silahkan dijawab pertanyaan berikut sesuai dengan pemahaman anda
-
-
-
Persiapan Sebelum Ujian:
- Pastikan Anda memiliki koneksi internet yang stabil.
- Pastikan perangkat (komputer atau perangkat lain) dalam kondisi baik dan terhubung ke internet.
Waktu Pelaksanaan Ujian:
- Ujian dimulai pukul 08:00 WIB.
- Ketika ujian dimulai, baca petunjuk dengan seksama.
Pengerjaan Soal:
- Baca soal dengan teliti sebelum memilih jawaban.
- Usahakan untuk menjawab setiap soal dalam urutan yang logis, tetapi jika ada soal yang sulit, Anda bisa mengabaikannya sementara dan kembali lagi nanti jika waktu masih tersisa.
- Perhatikan sisa waktu secara teratur.
- Jangan lupa menjawab semua soal. Tidak ada pengulangan pengerjaan, jadi pastikan jawaban Anda final sebelum melanjutkan ke soal berikutnya.
Penyusutan Waktu:
- Ingat bahwa Anda memiliki waktu terbatas, yaitu 60 menit, untuk mengerjakan 30 soal. Atur waktu Anda dengan bijak.
Pengumpulan Jawaban:
- Pastikan semua jawaban telah diisi sebelum waktu berakhir.
- Jika Anda telah menyelesaikan semua soal atau waktu sudah habis, klik tombol "Selesai" atau mengumpulkan jawaban sesuai instruksi yang diberikan oleh pengawas (jika ada).
-
UJIAN TENGAH SEMESTER : ESAI Quiz
- Setelah menyelesaikan soal pilihan ganda, Anda dapat mulai mengerjakan soal esai.
- Baca setiap soal esai dengan teliti dan pertimbangkan waktu yang tersisa untuk masing-masing soal.
- Jika ada waktu, Anda dapat kembali memeriksa dan mengoreksi jawaban soal esai setelah menulis jawaban Anda.
Penyusutan Waktu:
- Ingat bahwa Anda memiliki waktu terbatas, yaitu hingga pukul 11:55 WIB, untuk menyelesaikan semua soal.
Pengumpulan Jawaban:
- Pastikan semua jawaban esai telah ditulis dengan baik dan lengkap sebelum waktu berakhir.
- Jika Anda telah menyelesaikan semua soal atau waktu sudah habis, klik tombol "Selesai" atau mengumpulkan jawaban sesuai instruksi yang diberikan oleh pengawas (jika ada).
-
-
-
Silakan akses Link Google Meet Pertemuan 9 disini
-
Pada video ini akan ditampilkan bagaimana membuat visualisasi hasil pemrosesan Big Data
-
Silakan kerjakan post test berikut sebagai evaluasi dari pertemuan 9
-
-
Dalam big data, korelasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara berbagai faktor dalam jumlah data yang sangat besar. Ini dapat membantu organisasi mengambil keputusan yang lebih baik, mengidentifikasi tren, dan memahami bagaimana variabel-variabel tertentu memengaruhi satu sama lain.
-
Dalam video ini, kita akan menjelajahi konsep yang menarik yaitu "Korelasi dalam Big Data." Big data telah membuka peluang besar untuk mengungkap hubungan-hubungan yang kompleks dalam jumlah data yang sangat besar, dan dalam video ini, kita akan memahami bagaimana korelasi dalam big data dapat memberikan wawasan berharga untuk berbagai aspek kehidupan kita, mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah. Mari kita mulai dengan memahami konsep penting ini dan bagaimana ia dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang data-data besar yang kita miliki.
-
Korelasi adalah konsep statistik yang dapat membantu kita memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. Melalui video ini, kita akan menjelaskan berbagai tipe korelasi yang ada, bagaimana mereka berbeda satu sama lain, dan bagaimana menerapkannya dalam analisis data kita. Mari kita mulai dengan memahami dasar-dasar tipe korelasi dan bagaimana mereka dapat membantu kita mengungkap pola-pola yang tersembunyi dalam data.
-
Setelah melihat video diatas, sialakan erjakan kuis berikut untuk mengetahui sejauh mana pemahaman terkait materi di pertemuan 10
-
-
-
Pada pertemuan kali ini, kita akan membahasa mengenai persamaan Regresi Linier. Persamaan regresi linier adalah model statistik yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara satu variabel dependen (biasanya disebut variabel respons) dan satu atau lebih variabel independen (biasanya disebut prediktor atau variabel eksplanatori). Tujuan dari persamaan regresi linier adalah untuk memahami bagaimana perubahan dalam variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
-
analisis regresi linier dapat berupa pemahaman tentang hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dalam konteks data yang dianalisis. Hal ini membantu dalam memahami hubungan antara variabel dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan model yang telah dikembangkan.
-
-
-
-
-
Sebelum melakukan instalasi Hadoop, akan lebih baik kita memahami dulu kebutuhan aplikasi yang digunakan, pada video berikut akan dijelakan bagaimana ekosistem hadoop dan aplikasi apa yang dibutuhkan
-
Big data telah menjadi bagian penting dalam dunia bisnis dan teknologi, dan pengolahan data dalam skala besar memerlukan alat yang kuat. Inilah mengapa Hadoop, platform open-source yang kuat, menjadi salah satu pilihan utama para profesional data. Dalam video ini, kami akan membahas langkah-langkah penting dalam mengelola dan menganalisis big data dengan menggunakan Hadoop. Mari kita mulai!
-
Silakan kerjakan evaluasi berikut ini untuk mengetahui pemahaman Anda tentang Hadoop
-
-
-
Materi ini menjelasakan mengenai penggunaan SPARK dalam mengelola Big Data
-
Pada video ini akan disampaikan bagaimana pemanfaatan SPARK oleh praktisi yang menggunakan secara langsung
-
Soal evaluasi adalah pilihan ganda sebanya 10 soal, dengan durasi pengerjaan 15 menit. dengan maksimal upaya pengerjaan 2x. Sebelum mengerjakan pastikan sudah membaca materi pertemuan 15
-
LMS-SPADA INDONESIA