BIG DATA

05.16 0 Comments


Big Data
Metode
Predictive modeling
Pemeriksaaan klaim asuransi manual memakan waktu dan memungkinkan terjadinya error karena tak mungkin personel memeriksa setiap detail dokumen yang berlembar-lembar. Predictive modeling mampu memeriksa data memungkinkan deteksi kecurangan secara proaktif dengan mengidentifikasi pola dan hubungan antara manusia dan data (diantaranya data cuaca, voice recording, data historis gaji, klaim medis, cuaca, dan lain-lain).
Contohnya, seorang pekerja mengajukan klaim karena matanya terluka. Dengan analisa predictive, perusahaan asuransi bisa saja mengetahui pembicaraan si pekerja ini di sebuah forum tentang film yang baru ia tonton beberapa saat setelah terjadinya kecelakaan tersebut. Informasi ini membantu investigator memeriksa kemungkinan adanya detail klaim yang tak salah sebelum terjadinya proses pembayaran.

Social Network Analysis (SNA)
Media sosial menghubungkan setiap individu di belahan dunia manapun dengan cara yang belum pernah ada sebelumnya. Jutaan posting di media sosial menghasilkan data dalam jumlah sangat besar yang menciptakan jaringan-jaringan sosial. Dari jaring-jaringan inilah sudah banyak penelitian yang diterapkan dalam bidang keamanan, termasuk untuk melawan pencucian uang, melacak aktivitas teroris, mengidetifikasi perdagangan rahasia dan mencegah upaya kecurangan.
SNA memungkinkan perusahaan secara proaktif meneliti sejumlah besar data untuk menemukan hubungan melalui jaringan dan simpul. Contohnya, awalnya mungkin sebuah kecelakaan mobil terlihat wajar. Namun, ternyata saat dilakukan pemeriksaan dengan SNA ditemukan bahwa alamat salah seorang korban kecelakaan atau kendaraan yang mengalami kecelakaan tersebut ternyata sudah pernah terlibat dengan banyak klaim asuransi lainnya. Kemampuan big data memberikan informasi semacam itu membantu perusahaan menghemat waktu dan memberikan wawasan terkait parameter-parameter kecurangan.

CRM sosial
Media sosial kini menjadi bagian dari strategi digital banyak perusahaan. penting bagi perusahaan untuk menghubungkan media sosial dengan CRM (Customer Relationship Management) perusahaan. Dengan menggunakan informasi yang dikumpulkan dari CRM sosial, perusahaan bisa memahami trend perilaku dan permintaan konsumen dan preferensi yang membentuk CRM sosial secara lebih transparan. Tools CRM sosial mampu mencari jutaan posting media sosial, termasuk blog, Twitter, dan platform lainnya untuk mencari informasi yang dibutuhkan.
Contohnya, dengan memanfaatkan CRM, investigator bisa mencari tahu apakah individu yang mengajukan klaim memiliki hubungan dengan orang lain yang terlibat dalam kecelakaan tersebut. Investigator juga bisa mengetahui di mana individu yang mengajukan klaim ini berada saat terjadi kecelakaan melalui GPS data. Data-data tak terstruktur seperti itu membantu investigator menggali informasi lebih cepat dan detail terkait nasabah asuransi.

Contoh Studi Kasus Penggunaan Analisis Big Data

Dalam implementasinya, penerapan analisis big data cocok untuk berbagai bidang bisnis. Berikut adalah contoh studi kasus penggunaannya :

1.      Lembaga Keuangan dapat menggunakan analisi big data agar cepat mengidentifikasi potensi penipuan sebelum menjadi besar efeknya, sehingga meminimalkan resiko kerugian secara finansial.
2.      Pemerintahan dapat memanfaatkan analsiis big data untuk meningkatkan keamanan negara dengan mampu mendeteksi mencegah dan melawan serangan cyber.
3.      Industry kesehatan dapat menggunakan analisi terhadap big data untuk meningkatkan layanan perawatan pasien dan menemukan cara yang lebih baik untuk melelola sumber daya dan personil
4.      Perusahaan telelkomunikasi dapat memanfaatkan analisi big data untuk mencegah churn pelanggan dan juga merencanakan cara terbaik untuk mengiptimalkan jaringan nirkabel baik yang baru maupun yang sudah ada
5.      Marketing dapat menggunakan big data untuk melakukan analisis senimen untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk dan layanan yang dipasarkan
6.      Perusahaan asuransi dapat menggunakan analisi big data untuk mengkategorikan pengajuan asuransi yang dapat segera diproses dan mana yang perlu divalidasi dengan dilakukan kunjungan oleh agen asuransi
7.      Perusahaan ritel dapat menggunakan unformasi dari social media seperti facebook, twitter, Instagram yang disimpan dengan  teknologi big data, yang selanjutnya digunakan untuk menganalisis bagaimana perilaku, persepsi pelanggan terhadap suatu produk atau brand dari perusahaan

Sumber :
https://integrity-indonesia.com/id/blog/2018/02/15/3-metode-revolusioner-analisis-big-data-dalam-deteksi-kecurangan-asuransi/
https://www.scribd.com/document/345210517/Contoh-Studi-Kasus-Penggunaan-Analisis-Big-Data

0 komentar:

KOMPUTASI MODERN

05.13 0 Comments


Komputasi Modern

Desain dan konsep awal

Kembali ke awal, konsep untuk komputasi modern lahir pada abad ke-19. Seorang profesor matematika Inggris bernama Charles Babbage merancang Analytical Engine. Ide-idenya adalah dasar untuk konsep-konsep yang melahirkan komputer yang dapat diprogram. Model awalnya memiliki data dan memori program yang dipisahkan, operasi yang berbasis instruksi, dan unit input input yang terpisah. Dia dikreditkan dengan menciptakan komputer mekanik pertama, meskipun tidak pernah secara resmi selesai. Ini adalah kerangka dasar untuk apa komputer saat ini didasarkan.

Generasi Pertama Komputasi Modern

Kebanyakan orang mengklasifikasikan sejarah komputasi menjadi tiga generasi terpisah. Generasi pertama terjadi dari akhir 1930-an hingga pertengahan 1940-an. Itu ditandai dengan terciptanya komputer digital pertama yang disebut ABC. Komputer ABC dibangun oleh Dr. John V. Atanasoff dan Clifford Berry, oleh karena itu akronimnya (Astanasoff-Berry Computer). Ini dibangun pada tahun 1937. Pada tahun 1943, militer telah membangun komputer pertama mereka, Colossus. Itu adalah komputer digital pertama yang sepenuhnya dapat diprogram. Itu digunakan selama Perang Dunia II untuk mendekripsi sandi. Akhirnya, pada tahun 1946, komputer tujuan umum pertama dibangun bernama Electronic Numerical Integrator and Computer, atau singkatnya ENIAC. Beratnya 30 ton, memiliki 18.000 tabung vakum tempat pengolahan dilakukan. Itu tidak bisa multitask, dan tidak memiliki sistem operasi.

Generasi Kedua dari Komputasi Modern

Generasi komputer ini ditandai oleh penggunaan transistor dan bukannya tabung vakum. Pada tahun 1951 komputer pertama untuk penggunaan komersial dirilis ke publik yang disebut UNIVAC1 dan pada tahun 1953, IBM merilis komputer seri 650 dan 700. Poin penting dari generasi ini, yang terjadi sejak 1947-1962, adalah bahwa lebih dari 100 bahasa pemrograman komputer dikembangkan, dan memori serta sistem operasi muncul. Selain itu, tape dan disk digunakan untuk penyimpanan serta printer untuk output.

Generasi Ketiga dari Komputasi Modern
Pada tahun 1963, perubahan komputasi terbesar mengubah segalanya. Sirkuit terintegrasi membantu komputer menjadi lebih kecil, lebih dapat diandalkan, dan lebih cepat. Mereka dapat menjalankan banyak program sekaligus. Pada 1980 MS-Dos lahir dan pada 1981 IBM merilis komputer pribadi pertama mereka untuk penggunaan di rumah dan di kantor. Tak lama setelah itu, Apple memberi pengguna GUI, atau antarmuka pengguna grafis, dan pada 1900 internet lahir. Komputer terus menjadi lebih cepat, dan modem kabel kecepatan tinggi mengubah cara data dibagikan. Ponsel dan perangkat seluler terus mengubah lanskap komputasi. Tidak ada informasi di luar ujung jari kami. Layar sentuh, Kontrol Gerak, dan Layanan Berbasis Cloud adalah arah komputasi yang sedang bergerak sekarang. Tidak ada keraguan bahwa komputasi akan terus berubah dan berkembang.

Implementasi di berbagai bidang

Biologi

Implementasi dalam komputasi modern di bidang biologi terdapat Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya.

Fisika
Dalam bidang fisika komputasi modern dapat menyelesaikan permasalahan medan magnet dengan menggunakan komputasi fisika, dalam hal ini menentukan besarnya medan magnet dan membandiangkan hubungan antara medan magnet dengan panjang kawat. Implementasi komputasi modern di bidang fisika ada Computational Physics yang mempelajari suatu gabungan antara Fisika, Komputer Sains dan Matematika Terapan untuk memberikan solusi pada “Kejadian dan masalah yang kompleks pada dunia nyata” baik dengan menggunakan simulasi juga penggunaan algoritma yang tepat. Pemahaman fisika pada teori, eksperimen, dan komputasi haruslah sebanding, agar dihasilkan solusi numerik dan visualisasi / pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika.Untuk melakukan pekerjaan seperti evaluasi integral, penyelesaian persamaan differensial, penyelesaian persamaan simultan, mem-plot suatu fungsi/data, membuat pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan bekerja dengan bilangan kompleks yang menjadi tujuan penerapan fisika komputasi. Banyak perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, baik MatLab, Visual Basic, Fortran, Open Source Physics (OSP), Labview, Mathematica, dan lain sebagainya digunakan untuk pemahaman dan pencarian solusi numerik dari masalah-masalah pada Fisika komputasi.

Matematika

Dalam bidang matematika komputasi modern menerapkan teknik-teknik komputasi matematika meliputi metode numerik, scientific computing, metode elemen hingga, metode beda hingga, scientific data mining, scientific process control dan metode terkait lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah real yang berskala besar. Terdapat numerical analysis yaitu sebuah algoritma dipakai untuk menganalisa masalah – masalah matematika.Contohnya, penerapan teknik-teknik komputasi matematika meliputi metode numerik, scientific computing, metode elemen hingga, metode beda hingga, scientific data mining, scientific process control dan metode terkait lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah real yang berskala besar.

Sumber :
http://fatchiyah.lecture.ub.ac.id/teaching-responsibility/bioinformatics/whats-bioinformatics/
https://blog.tcitechs.com/blog/evolution-modern-computing-tci-technologies/



0 komentar:

Langganan: Postingan (Atom)