00:00:00
hai hai
00:00:02
Hai Ki halo semuanya balik lagi bareng
00:00:04
gua Irwan kali ini kita akan bahas
00:00:07
terkait mata kuliah atau materi kita
00:00:11
yaitu pengantar remaining di pertemuan
00:00:13
pertama ini 16 terkait Apa itu the
00:00:15
mainin bagaimana cara kerjanya Kenapa
00:00:17
terus menggunakan utama ini gitu ya am
00:00:19
ini penting Kenapa karena kita ini
00:00:21
kebanjiran data saat ini berbagai macam
00:00:23
data banyak ya dari teks mulai dari
00:00:25
WhatsApp semua segala hal yang berkaitan
00:00:27
dengan kehidupan kita itu mulai direkam
00:00:30
dengan data seperti kita membuat with
00:00:32
membuat status menghujat orang di
00:00:34
Instagram ya terus kemudian
00:00:36
nge-like status orang kemudian memberi
00:00:39
ulasan di aplikasi itu semua data nah
00:00:41
dan semua betul itu kita bisa oleh kita
00:00:43
bisa tambang untuk mendapatkan
00:00:45
pengetahuan dari sama dengan cara paling
00:00:47
cepat sama ini pembahasannya
00:00:50
kenalan dulu nah ini gua
00:00:53
saat ini gue masih jadi mahasiswa di
00:00:55
masih jadi mahasiswa di ITB University
00:00:59
mahasiswa doktoral ilmu komputer nih
00:01:02
bidang yang gue kaji yaitu computational
00:01:04
intelligence dan and optimization atau
00:01:07
misalkan itu masuk ke dalam cukup and
00:01:09
artificial inteligence ditambahin bisnis
00:01:11
trojans tes mainin the science
00:01:13
machine-learning dan yang sejenisnya
00:01:16
gitu
00:01:17
gue juga sering jadi
00:01:19
pemilihan misalkan
00:01:23
saat ini juga beberapa ngebimbing
00:01:25
mahasiswa dari awal dari Bali ada yang
00:01:28
dari Sumatera ada yang tadi Jogja ada
00:01:31
yang dari Sulawesi banyaklah
00:01:33
nah ini WhatsAppnya nggak bener ya
00:01:36
post-op kemenkeu blokir nggak tahu
00:01:38
kenapa tiba-tiba
00:01:39
dari WhatsApp ngasih apa tebak logo
00:01:43
sendiri itu kemudian pada saat ditanyain
00:01:45
ke WhatsAppnya katanya saya melanggar
00:01:47
peraturan gitunya yang tidak semestinya
00:01:49
enggak tahu padahal itu WhatsApp lagi
00:01:51
didiamin tiba-tiba keluar sendiri
00:01:52
kemudian nggak bisa dipakai sampai saat
00:01:53
ini Sudahlah Biarkan saja kalau misalkan
00:01:56
punya butuh apa-apa mau nanya segala
00:01:58
macam dokumen untuk komentar aja ya di
00:02:00
bawah oke Hai seterusnya nanti schemer
00:02:04
jadi gini sih
00:02:06
PowerPoint ini dipakai atau digunakan
00:02:08
untuk Sebenarnya ya powerpointnya
00:02:11
digunakan untuk ini bahan ajar
00:02:13
multimedia taidi nanti teman-teman tuh
00:02:15
misalkan mau belajar mau upgrade skill
00:02:17
mau update ke pengetahuan ya nulisnya
00:02:20
biar nanti d'inspire temen-temen yang
00:02:22
lain nih Kebanyakan orang kalau misalkan
00:02:24
mereka kuliah sukain secure dengan
00:02:28
teman-temannya lebih jago padahal Rp
00:02:31
sold in secure itu disebabkan apa coba
00:02:33
disebabkan kita itu kurang pengetahuan
00:02:35
kurang nulis dalam diri kita sehingga
00:02:37
biar kita nggak Insert your itu bukan
00:02:39
dengan cara menyalakan keadaan atau
00:02:41
dengan cara Mengapa yang membuat diri
00:02:43
kita lebih rendah daripada orang lain
00:02:44
tapi the MySQL itu bisa kita hilangkan
00:02:47
dengan cara apa dengan cara kita
00:02:48
menaikkan now Let's menaikkan taraf
00:02:50
hidup kita menaikkan pribadi kita agar
00:02:52
lebih baik kalau misalkan oleh kita
00:02:54
pengetahuan kita lebih tinggi Institut
00:02:56
akan hilang dengan sendirinya percaya
00:02:59
dan dan Gue jamin itu karena Gue
00:03:01
ngalamin selama tips tadinya secure
00:03:03
Kemudian oleh kita tambah maka segera
00:03:05
ditangani langsung sendirinya Kenapa
00:03:07
kita udah lumayan PD kita lebih PD
00:03:09
terhadap sesuatu yang akan kita hadapi
00:03:10
karena kita sudah tahu nanohash itu
00:03:13
adalah pengetahuan-pengetahuan itu
00:03:14
adalah kita sudah mengetahui itu begitu
00:03:17
ya atau belajar di sini ya ini
00:03:21
kalian bisa cek aja di sana kemudian apa
00:03:25
aja disana banyak ya yang gratis-gratis
00:03:27
itu mulai dari Word Excel Powerpoint
00:03:30
Oh pokoknya
00:03:33
dilihat aja Oke
00:03:36
selanjutnya referensi yang digunakan
00:03:38
untuk materi ini adalah 1-8 tuh silakan
00:03:42
Nanti dicari saja buku-bukunya misalkan
00:03:44
ada dari kejauhan ini buku yang bagus
00:03:47
banget ya tresorit Mana buku yang bagus
00:03:50
banget untuk ini buku yang bagus banget
00:03:53
untuk Brazzer data mining untuk pemula
00:03:56
terus kemana gitu ada yang pakai tools
00:03:59
misalkan nggak tau tuh si pakai apa
00:04:01
Kalau enggak salah membeku yang pertama
00:04:03
ini dia pake tools nya itu
00:04:06
Eh
00:04:11
saya pakai er studio-studio ke bawah
00:04:15
nanti dibaca aja Oke kita langsung
00:04:19
jadi begini
00:04:22
sebenarnya apa sih
00:04:25
data-data ini bulan Juli 2017
00:04:41
itu sangat ini itu sekitar 7,8 miliar
00:04:46
orang Coba ya total populasi itu
00:04:49
kemudian pengguna mobile phone atau
00:04:51
smartphone ya yang unik yakni itu batu
00:04:53
yang baru berarti Maksudnya yang unik
00:04:55
itu mukena yang baru yang untuk yang
00:04:57
masing-masing lah gitu Misalkan gua sama
00:04:59
lu itu unik gitu karena gua bukan lu
00:05:01
bukan gua komik itu sekitar 5,5 miliar
00:05:04
orang penetrasinya 2016 yang sangat
00:05:06
tinggi sekali internet user pengguna
00:05:08
internet di dunia ini 4,5 miliar
00:05:11
berarti kalau misalnya kita lihat dari
00:05:13
sini seri kalau kita lihat dari sini
00:05:16
maka hampir semua orang ya hampir semua
00:05:19
orang yang menggunakan smartphone dia
00:05:23
menggunakan internet ada berarti satu
00:05:25
miliar orang sekitar satu miliar orang
00:05:27
ini selisih ya Selisih dari sini ada
00:05:30
sekitar satu miliar orang itu tidak
00:05:33
menggunakan internet ya bisa jadi itu
00:05:35
teleponnya Telepon Nokia jadul atau apa
00:05:37
gitu ya enggak mau orang pakai internet
00:05:39
atau bisa jadi disana diapakai
00:05:41
smartphone tapi memang jaringannya itu
00:05:43
tidak memadai untuk internetan GTA
00:05:45
misalkan di negara-negara Konflik
00:05:46
selesai internet yakni Salman di Somalia
00:05:49
atau kemudian di Timur Tengah yang Ya
00:05:52
seperti halnya suri atau apa gitu Nah
00:05:55
itu mungkin mereka ingin menggunakan
00:05:57
internet tapi karena terkendala di
00:05:59
Konflik negaranya
00:06:02
introducing enggak ada maka dia nggak
00:06:04
bisa menggunakan internet sehingga kita
00:06:06
bisa lihat sekitar satu miliar orang itu
00:06:08
tidak menggunakan internet ya dari orang
00:06:10
yang menggunakan mobile phone aktif
00:06:12
sosial media user orang yang menggunakan
00:06:14
sosial media secara aktif itu sekitar 4
00:06:17
miliar Oke kalau misalkan kita lihat di
00:06:19
sini dari empat miliar orang ini dengan
00:06:21
internet pengguna internet berarti kalau
00:06:24
misalnya kita lihat 4,5 milyar orang dan
00:06:27
4 miliar orang di sini
00:06:29
berarti ada sekitar setengah miliar
00:06:33
orang yang menggunakan internet tapi dia
00:06:35
enggak aktif men sosial media ya mungkin
00:06:38
aja dia orang yang emang nggak suka main
00:06:41
sosial media gitu ya karena ada kita
00:06:43
tahu Ia ada beberapa artis ada beberapa
00:06:45
aktor selebritis memang tidak
00:06:47
menggunakan sosial media dalam
00:06:48
kehidupannya ia bisa jadi berhenti
00:06:50
orang-orang yang biasa pun ya bukan
00:06:52
selebritis juga tidak menggunakan sosial
00:06:54
media dalam kehidupan bisa jadi kan
00:06:55
enggak masalah hilang pilihan orang
00:06:57
berapi sosial media aktif itu sekitar 4
00:07:01
miliar rupiah ini Apa artinya Pada saat
00:07:03
kita melihat ada empat miliar orang yang
00:07:06
menggunakan sosial media secara aktif
00:07:08
berarti dalam satu hari itu beberapa
00:07:11
terabyte atau berapa z a b atau
00:07:15
yottabyte data bukan bukan GB lagi data
00:07:18
yang dihasilkan dalam satu hari nggak
00:07:20
usah jauh-jauh dalam 1 menit misalkan ya
00:07:22
Kemarin ada kasus di Twitter salah satu
00:07:25
kasus ya seorang artis terkena narkoba
00:07:27
kita yang suka dakjuk sekarang jadi
00:07:29
drags Nah si si artis ini dia akan
00:07:35
ketahuan tuh
00:07:36
nah terus kemudian itu kan masih lama di
00:07:40
Flickr semua orang bukan semuanya banyak
00:07:42
orang itu ngetweet hal yang sama untuk
00:07:45
satu kasus tertentu sampai dia trending
00:07:47
topic di Twitter nah
00:07:49
Hai setiap orang yang ngetweet itu kan
00:07:51
didata kalau misalnya kita lihat 15000
00:07:54
twitbirthday ada 15080 itulah banyaknya
00:07:58
itu baru satu orang belum lagi nanti di
00:08:00
YouTube satu menit orang di YouTube Itu
00:08:03
berapa orang coba yang upload video
00:08:05
pengguna YouTube bisa satu menit
00:08:07
500000000
00:08:08
Hai 10 persennya d500k orang itu mapel
00:08:11
video coba berapa-berapa apa beberapa
00:08:15
terabyte yang harus dikeluarkan oleh
00:08:17
Google atau YouTube itu untuk
00:08:20
mengakomodir orang-orang yang mau
00:08:22
ngupload video gitu kan Nah ini makanya
00:08:25
Kenapa kita harus menggunakan Tadi
00:08:27
kenapa kita menggunakan pertama ini tuh
00:08:30
ya Jadi kita harus tahu dulu intuisi
00:08:32
data yang sekarang saat ini sedang
00:08:34
berjalan seperti apa Ya seperti ini nih
00:08:36
pengguna internetnya banyak kemudian
00:08:39
pengguna Mobile Phone nya banyak
00:08:40
kemudian yang pengguna aktif sosial
00:08:42
media You share-nya banyak ini orang
00:08:44
yang lebih sangat banyak deh oke telepon
00:08:48
lagi nah ini agrowidya atau
00:08:50
pertumbuhannya Nah jadi pertumbuhannya
00:08:52
kalau kita lihat itu resi
00:08:55
populasi itu 1,1 Persib naik dari tahun
00:08:58
2019 populasi manusia naik ternyata ya
00:09:00
walaupun ada ini mungkin 2020 berarti
00:09:04
belum terhitung sebagian ya senam bulan
00:09:08
kan
00:09:09
dari awal Januari sampai Juli itu kan
00:09:11
covert ya karena kan Desember itu belum
00:09:14
terlalu menyebar kemudian hebat lebarnya
00:09:16
itu sekitar bulan januari-februari
00:09:17
sampai Juli itu kan banyak oleh
00:09:20
meninggal juga gak fit ya apalagi di
00:09:21
Italia itu kan yang waktu itu ya lagi
00:09:24
rame-ramenya nah ini 1,1 persen
00:09:26
pertumbuhan kalau misalkan kita copy
00:09:28
mungkin bisa jadi lebih tinggi lagi
00:09:29
terus kemudian pengguna mobil itu naik
00:09:32
juga 2,4 ini artinya pengguna seluruh
00:09:35
pengguna yang ada di sini semuanya naik
00:09:37
ya semuanya naik dari sebelum tahun
00:09:41
kemarin dari tahun Juli 2020 2019 itu
00:09:46
naik ya penggunanya semua untuk pengguna
00:09:48
internet pengguna mobile pengguna sosial
00:09:51
media itu semuanya naik-naik inilah
00:09:53
artinya Apa artinya semakin banyak Data
00:09:56
yang akan dihasilkan di tahun-tahun
00:09:58
berikutnya begitu Itu isinya tuh tanah
00:10:01
nah ini adalah data dalam satu hari apa
00:10:04
aja ton satu hari berapa produksinya
00:10:07
Berapa produksi data dalam suatu hari
00:10:09
Hai produksi data dalam suatu hari itu
00:10:11
kalau kita bisa lihat disini 500000000
00:10:12
tweet
00:10:14
500000000 tweet setiap hari dikirimkan
00:10:16
oleh orang-orang yang aktif di Twitter
00:10:18
500000000 ya okelah masih mending
00:10:21
500000000 to itu enggak terlalu banyak
00:10:24
lah kenapa masuk enggak terlalu
00:10:26
menghabiskan
00:10:28
kapasitas hardisk nya Twitter gitu
00:10:31
kenapa Karena kan ditwitter ya video
00:10:34
juga paling
00:10:36
panjang itu sekitar dua setengah menitan
00:10:38
ya dan itu juga kebanyakan video yang eh
00:10:41
nggak ngetik nah terus kemudian
00:10:43
kebanyakan juga mereka mainnya teks ya
00:10:46
dampaknya juga dibatasi beda halnya
00:10:48
dengan
00:10:49
Facebook kalau Facebook itukan videotool
00:10:53
kadang-kadang sejam setengah kemudian
00:10:56
dia kalau ngupload foto Pulau segala
00:10:59
macam tu bisa gitu ya Sekali atau 10
00:11:03
gitu apalagi kalau kita lihat YouTube
00:11:05
YouTube itu lebih parah lagi kalau
00:11:07
misalkan kita lihat gunanya otomatis
00:11:10
yang orang pengguna YouTube kalau mau
00:11:11
ngupload materi atau konten itu pasti
00:11:13
konten video kan kalau di YouTube nah
00:11:15
satu video anggotanya misalkan sekitar
00:11:17
100 mb Kenapa video 100 megapiksel MB
00:11:21
untuk video itu enggak terlalu gede
00:11:22
Kalau Fotokan misalnya 10 main gaya
00:11:25
Okelah kalau videonya
00:11:27
101 orang Kemudian dari 500 juta orang
00:11:31
10% nya itu enggak video semua berapa
00:11:34
Berapa harga yang harus dikeluarkan oleh
00:11:36
YouTube ya Pak untuk mengupload ke untuk
00:11:40
menyediakan itu ya infrastruktur agar
00:11:44
sih para penggunanya bisa mengupload
00:11:46
video itu begitu ya makanya inilah
00:11:49
segitu banyaknya itu kemudian mana ini
00:11:51
data kredit Facebook 444 peta pahit peta
00:11:56
Baitul gimana ya coba seri kita Zoom Wah
00:12:00
ini agak ngeblur ya Oke kalau kita lihat
00:12:02
disini
00:12:04
satuannya ya
00:12:06
Hai sore kalau kita lihat disini
00:12:08
satuannya itu dari mulai babit atau
00:12:12
begitu berarti 11 begitu satu huruf atau
00:12:15
karakter atau satu bait itu 8-bit
00:12:17
kemudian KB atau terapi peta B nah ini
00:12:21
tetapi ini berarti peta B itu berarti
00:12:23
kalau gigatera itu 100 ya es 1000-an 3
00:12:26
bait ke terabyte u1000 Sule 1024 ya juga
00:12:29
baik kerabat itu 1000 kayak terus
00:12:32
kemudian dari cara baik petani itu
00:12:34
seribu bait kalau misalkan 1000 kali
00:12:37
1771 juta GB ya Bari satu peta baik itu
00:12:41
satu juta GB batik kalau empat peta baik
00:12:44
itu badai 4jut GB ini nanti tolong
00:12:48
klarifikasi kalau saya salah ngitung
00:12:49
kalau misalkan itu mohon maaf karena ini
00:12:52
bukan itu intinya bukan belajar
00:12:54
matematika tapi merupakan bener nah 44
00:12:57
juta peta 4juta GB salah satu hari 4juta
00:13:00
kita GB dihasilkan oleh Facebook coba
00:13:03
Bayangkanlah tercipta percentage website
00:13:07
itu berapa banyak habis yang harus
00:13:10
disediakan oleh Facebook oh buat kalian
00:13:12
yang belum tahu itu Data Center Facebook
00:13:14
silahkan ditonton ya di YouTube yang
00:13:16
lain di channel lain itu ketik aja data
00:13:18
Centre Facebook mereka tepungnya Data
00:13:20
Center di Awas kalau masalah itu
00:13:22
tempatnya dingin kenapa di sampai-sampai
00:13:23
karena biar nggak panas gitu Dan mereka
00:13:25
itu bisa mengurangi eh apa tuh namanya
00:13:29
pengeluaran untuk mendinginkan suhu
00:13:31
ruangan karena Emang di daerah yang
00:13:33
sudah dingin gitu nah itu nanti di Cepu
00:13:35
kayak Perumahan tapi isinya data hardisk
00:13:38
semua banyak itu nanti ditontonnya Lebih
00:13:41
banyak lebih baik tolong lebih banyak
00:13:43
nonton hang lain seperti itu yang nambah
00:13:44
pengetahuan ya jangan Nontonnya juga
00:13:46
juga dan mulu itu akan meninggal ada
00:13:48
manfaatnya buat gua bakal keluar diulas
00:13:50
itu juga cubitan begitu ya jadi cari hal
00:13:54
yang memang akan bisa membuat kita
00:13:55
menjadi pribadi lebih baik lagi
00:13:57
kedepannya Ya karena apa Karena Om
00:13:59
menjadi pribadi yang bebek itu adalah
00:14:01
suatu aset yang apa tuh namanya aset
00:14:04
yang menjanjikan gitu karena apa Karena
00:14:05
pada saat kita lihat ngerjain gue bisa
00:14:08
semua Mito tapi kalau misalkan kita
00:14:09
seringnya nonton joget-joget
00:14:11
spesifikasi kelebihan enggak ada disuruh
00:14:13
joget itu enggak ada yang ada itu
00:14:15
disuruh Bisa ini bisa itu biasanya bisa
00:14:17
begitu maka Abdullah diri kita saat
00:14:19
mulai saat ini
00:14:23
nah 463 FB Apa itu website itu XA XA
00:14:28
baik-baik kalau safety suatu peta 1
00:14:30
example itu satu Exo begitu shop 1000
00:14:34
peta b Nanti kalau misalkan satu Exo
00:14:36
baik itu berapa giga tinggal kalian
00:14:38
distribusi kali seringkali 1000 kali
00:14:39
sibuk 1000007e kalisto miliar satu
00:14:42
menempati 463 miliar GB ya ini
00:14:47
463 miliar GB itu akan dihasilkan oleh
00:14:52
eh eh Ayo kita ya oleh manusia itu
00:14:56
setiap hari dalam lebih tahun 2025
00:15:00
katanya gitu nah terus kemudian
00:15:05
95000000 foto dan video itu dicat
00:15:07
Instagram
00:15:10
95000000 foto dan video
00:15:13
Aduh
00:15:15
95000000 foto dan video itu di-share
00:15:17
Instagram Ketut kemudian
00:15:21
28 peta B ini juga terus kemudian ini
00:15:26
juga pokoknya banyak deh itu ini sesuai
00:15:28
untuk misi biar nanti kita paham aja itu
00:15:31
apa Oh kenapa kita memarkan bermain nah
00:15:34
ini
00:15:35
inilah data hari ini ya ini tetapi ini
00:15:39
banyak banget kan kekes kemudian
00:15:42
hai
00:15:43
eh Big data ini juga sama nih dalam
00:15:46
bidang kesehatan Oke ini juga banyak ya
00:15:48
dalam bidang kesehatan mana lagi
00:15:51
Oh ini kayaknya sama aja semuanya
00:15:55
sebelumnya intinya itulah oke wae
00:15:58
drowning in database ini John naisbitt
00:16:01
1982 Dia bilang gini gua drowning in
00:16:03
database
00:16:04
dia bilang kita ini kebanjiran data tapi
00:16:07
kita kelaparan pengetahuan jadi kita tuh
00:16:10
punya data tapi kita bingung mau diapain
00:16:12
ini John naisbitt 1982 dia bilang begini
00:16:14
kalau misalkan dia bilang kalau misalkan
00:16:16
dia masih hidup dan dia bilang quote
00:16:18
quote nya di pakai saat ini maka dia
00:16:21
akan bilang bukan kebanjiran lagi saat
00:16:23
ini mungkin tsunami Dia mungkin belum
00:16:26
tsunami bukan kebanjiran lagi karena
00:16:28
kita tahulah Ram itu masih gede masuk
00:16:31
bentuknya masih gede-gede desktop itu
00:16:33
smartphone itu belum kita pakai dan
00:16:35
komputer-komputer yang dan
00:16:37
komputer-komputer kalau yang zaman dulu
00:16:40
kita tahu kecil-kecil semua Hai semuanya
00:16:42
segala macem gitu Nah maka Kalau hari
00:16:46
ini smartphone sudah dipegang semua
00:16:47
semua data itu banyak yang kita rekam
00:16:49
itu itu dia orang bilang kebanjiran eh
00:16:52
bukan kebanjiran lagi dalam film ini
00:16:54
kita udah sudah sudah tsunami Oke kalau
00:16:57
transformation Apa itu data
00:16:59
transformation the transformation itu
00:17:01
ada perubahan data Apa itu perubahan
00:17:03
data perubahan dapat mengubah bentuk
00:17:05
beta ke
00:17:06
11.4 ke titik yang lain nah the jadi
00:17:11
kita akan memperbaiki perbedaan data
00:17:13
informasi pengetahuan
00:17:14
Oke kita lihat di sini ada yang
00:17:17
piramida-piramida
00:17:21
Nah jadi begini pada saat pertama kita
00:17:25
akan menghasilkan data tentunya ya oke
00:17:27
anggap aja Misalkan satu data ini kita
00:17:30
bisa bilang ke data suhu ruangan mewah
00:17:33
yang paling gampang Jadi kalau misalkan
00:17:35
kita berada di dalam ruangan yang 5°
00:17:38
Celcius Oke misalkan kita ada diruangan
00:17:41
5° Celcius Hai + data 5° Celcius untuk
00:17:45
apa Nah itulah kenapa kenapa Data itu
00:17:48
tidak miring-miring wasya data itu tidak
00:17:50
memiliki arti Jadi ia 5° Celcius apa ya
00:17:54
ya nggak ada ya udah 5° Celcius seperti
00:17:57
kayak misalkan Kalian nih didalam suatu
00:17:58
ruangan atau di kamar kemudian kalian
00:18:00
lihat ada lemari ada meja ada kasur atau
00:18:03
bantal ada poster BTS gitu ada dan lain
00:18:08
sebagainya Nah itu semua data dan data
00:18:13
itu apa mining atau Apa artinya nggak
00:18:15
ada itu hanya sekedar bertahan saja
00:18:16
kalau kalian masukkan ke dalam tabel
00:18:18
misalkan kalian masukkan ke dalam tabel
00:18:20
ya contohnya
00:18:22
Oke ini misalkan nama barang sini ya
00:18:25
nama barang
00:18:28
tuh susah lagi nama barang terus
00:18:32
kemudian yang ini apa turunnya jumlah
00:18:35
gitu ya jumlah
00:18:38
Hai Nah kalau misalkan kalian nama
00:18:40
barang jumlah disini lemari satu kasus
00:18:43
Ratu lemari satu kasur satu truk
00:18:47
kemudian poster BTS lima
00:18:49
Nah itu
00:18:51
bisa kalian rekam Nah bisa kalian
00:18:54
reklame yang tadinya media bukan data
00:18:57
didalam rumah kalian itu bisa dijadikan
00:18:58
data dengan cara Payudara kamu jadi itu
00:19:00
ditulis pakai manual gue mau pakai Excel
00:19:02
kek yang penting bentuknya begini
00:19:03
contohnya gitu nah ini Jadi data cuman
00:19:06
Tata ini ini mules-mules nggak nanti ya
00:19:09
udah kalau males satu Emang kenapa gitu
00:19:11
kenapa gitu Nah itulah
00:19:15
nah ini
00:19:17
5° Celcius Oke Nah setelah itu sih data
00:19:22
5° Celcius ini akan diubah menjadi
00:19:24
informasi kenapa dia harus dijadikan
00:19:25
informasi agar itu bisa lebih punya
00:19:28
mining juga agar dia lebih punya arti
00:19:31
sudah begini kan kita rekam terus
00:19:33
kemudian Kalau setelah direbus mau
00:19:35
diapain masa Udah direkam capek-capek
00:19:36
terus dibuang kan buat apaan yang
00:19:38
ngerekam Oh ya maka dari itu si Tata
00:19:41
yang tadinya dia itu meaning less maka
00:19:43
dia harus memiliki arti gimana caranya
00:19:45
biar data memiliki arti caranya adalah
00:19:47
diubah ditransformasikan dari data
00:19:49
menjadi informasi nya itulah yang
00:19:52
dimaksud dengan perubahan data nah terus
00:19:55
kemudian Gimana caranya mengubah data
00:19:56
menjadi informasi caranya mudah salah
00:19:59
satunya adalah dengan kita membuat apa
00:20:01
tuh namanya
00:20:02
eh sering caranya mudah kita membuat
00:20:06
namanya pesawat misalkan itu bisa juga
00:20:10
contohnya skala apa Misal ya misal
00:20:13
kurang dari
00:20:17
Hai kok enggak bakal WIB
00:20:20
Hai teman tadi Hei kok hilang Oh ya
00:20:23
m skala skala mana sekarang tadi ke
00:20:27
kurang dari
00:20:29
5° itu artinya dingin
00:20:35
Hai dingin
00:20:38
Hai
00:20:39
terus ke antara 5 sampai
00:20:46
eh eh
00:20:49
Hai kurang dari 15
00:20:52
itu sedang
00:20:56
Oh maaf ya kalau kurang kelihatan
00:20:59
terus lebih dari 15
00:21:02
itu onas misalny namanya misal
00:21:09
Hai panas nah
00:21:12
Hai berarti kita bisa mengubah
00:21:16
mentransformasikan si 5° Celcius ini
00:21:19
menjadi informasi dengan cara apa dengan
00:21:21
cara memasukkan 5° Celcius ke dalam
00:21:23
skala yang ada di sini
00:21:25
nah ke dalam skala ini dia termasuknya
00:21:29
5° ini 5 = ya oke dia ini termasuk nya
00:21:33
5° Celcius ini ke dalam skala mana Nah
00:21:36
karena dia 57 suster masuk dalam skala
00:21:38
ini ya
00:21:40
dingin karena dia kurang dari sama
00:21:43
dengan 5° berarti dia masuk ke dalam
00:21:44
sini maka kita bisa menginformasikan
00:21:47
data 5° Celcius itu adalah dingin di
00:21:51
sini
00:21:52
kita bisa informasikan dia dingin di
00:21:54
informasi oke udah tuh berubah jadi
00:21:57
dingin ini lebih memiliki arti artinya
00:22:01
apa Oh berarti ruangan ini dingin Nah
00:22:04
itu punya arti yang tadinya Oh ini
00:22:06
ruangannya 5° Celcius kalau kita bilang
00:22:09
ke orang lemas ruangan ini 5° Celcius
00:22:12
ini orang tetua pendiem karena apa Ya
00:22:16
karena ya Terus kenapa kalau meretas
00:22:18
views Gak ada artinya tapi kalau
00:22:21
misalkan kita bilang ke orang masuk
00:22:23
ruangan ini dingin orang tuh lebih Oh
00:22:25
iya lebih were gitu uh dingin ya maka
00:22:27
dia akan mempersiapkan sesuatu nah
00:22:29
mempersiapkan sesuatu itu disebut dengan
00:22:31
olej nol tidaknya apa setiap sederhana
00:22:35
Dia bisa bilang dibilang itu pengetahuan
00:22:38
yang dipersiapkan setelah kita menerima
00:22:40
informasi misalkan nih kan 500 pendingin
00:22:44
nah 0laza orang berbeda-beda maka
00:22:47
didalam ruangan tersebut itu ada orang
00:22:49
yang ambil jaket oke Ada orang yang
00:22:52
ngambil jaket
00:22:55
Nda orang yang ngambil apa ada orang
00:22:57
yang ambil remote untuk ngecilin apa
00:23:00
untuk menaikkan suhu di ruang tersebut
00:23:01
ada juga orang yang keluar ruangan
00:23:04
karena enggak tahan dengan dingin
00:23:06
sehingga dia buru-buru keluar untuk
00:23:08
menormalisasikan suhu tubuh dia itu
00:23:12
namanya nulis gitu ya itu namanya nontes
00:23:15
kemudian qwizdom nah wisdom itu apa
00:23:18
wisdom itu adalah
00:23:19
kebijaksanaan-kebijaksanaan itu seperti
00:23:22
halnya ke kalau misalkan si apa tuh
00:23:27
namanya misalkan ya kita lihat punya apa
00:23:30
namanya kita lihat orang nih kita akan
00:23:32
mengambil jaket tadi kan di Norwich
00:23:34
terus kita lihat orang yang dia
00:23:36
kedinginan diam aja gitu nah dengan
00:23:39
wisdom itu kita bisa ngasih ke dia
00:23:41
jaketnya gitu Nah itu bisa mengin puisi
00:23:44
sendiri atau misalkan Islam itu bisa ke
00:23:46
Insight Insert itu apa sih yang bisa
00:23:48
kita peroleh dari suhu ruangan dingin
00:23:51
ini gitu kira-kira Misalkan ke gini ke
00:23:56
suhunya 5° Celcius kemudian kita cek
00:23:59
dengan termometer sama suhunya 5°
00:24:01
celcius dengan lihat di remote AC itu 5°
00:24:05
celsius berarti hasilnya bagus misalnya
00:24:07
kayak gitu Nah itu kita bisa mencari
00:24:10
Insight dari
00:24:12
fakta atau keadaan yang saat itu sedang
00:24:15
terjadi itulah poinnya begitu itu secara
00:24:18
sederhana ya setiap sederhana begitu
00:24:20
biar ini paham dulu
00:24:23
Hai apa tuh namanya ya perubahan
00:24:25
transformasi data Ketut kemudian data
00:24:28
Ini adanya terus struktur ada yang tidak
00:24:30
terstruktur Apa itu data terstruktur apa
00:24:32
tidak terstruktur jadi data itu ada yang
00:24:35
tersebut Tuhan itu terstruktur kalau
00:24:38
misalkan kita lihat di sini ternyata
00:24:41
seri
00:24:43
kalau kita lihat disini ternyata data
00:24:45
itu lebih banyak yang tidak terstruktur
00:24:47
nih
00:24:50
jadi datanya tidak terstruktur itu lebih
00:24:52
banyak di dalam kehidupan dibanding
00:24:54
detektif yang terstruktur Contohnya apa
00:24:57
contohnya datanya terstruktur itu adalah
00:24:59
data-data seperti pembelian kita di
00:25:01
supermarket gitu Kannada Kama barang
00:25:03
kode barang harga satuan ya gan terus
00:25:07
kemudian ada data-data nilai siswa nilai
00:25:09
mahasiswa gitu itu kan data-data yang
00:25:11
terstruktur yang sifatnya tabular lah
00:25:13
biasanya pake tabel gini nah tertutup
00:25:16
bisa pakai tabel gini gitu terus
00:25:18
kemudian
00:25:19
eh pokoknya data-data yang biasanya
00:25:23
Hai didatabase lah gitu atau masih tetap
00:25:26
situ yang sifatnya kayak apa tuh yang ya
00:25:30
pokoknya yang tabel-tabel ginilah gitu
00:25:34
itu the tersebut lebih mudahnya begitu
00:25:37
ada yang tidak terstruktur Apa itu data
00:25:39
tidak terstruktur nahdlatut tersebut itu
00:25:42
tidak berbentuk tabular begini dia itu
00:25:44
bentuknya seperti apa kau tidak tahu
00:25:46
bulatnya bentuknya teks bisa misalkan di
00:25:49
twit itu pendapat itu tutur misalkan
00:25:51
kita ingin menentukan kalimat ini
00:25:54
positif atau negatif duit ini hujatan
00:25:56
atau bukan gitu sarkasme atau buka Nah
00:25:58
itu adalah data yang tidak terstruktur
00:26:01
gitu kamu nggak ada loh kalau gitu itu
00:26:04
enggak ada di tabel tabel nama-nama
00:26:07
ini karena ma nama tweet terus kemudian
00:26:12
disamping nya
00:26:15
apa nilai misalkan kalimatnya positif
00:26:19
atau negatif juga enggak pernah begitu
00:26:21
kita menilai itu positif atau negatif
00:26:23
pada jam kemampuan kita membaca ajakan
00:26:25
kita lihat di situ ini apa namanya
00:26:28
hujatan ini gitu Oh ini baik nih
00:26:31
mendukung kayak gitu Nah itu kan
00:26:32
tergantung kita Nah itu namanya dekat
00:26:36
tidak terstruktur contoh lain tertutup
00:26:37
serta itu seperti apa ini lagu-lagu
00:26:40
ada image video
00:26:44
Hai itu datanya tidak terstruktur tuh
00:26:47
WordPress ymail spesies itu datang kita
00:26:51
terstruktur itu banyaknya audio-video
00:26:54
itu semua data-data yang tidak tertutup
00:26:56
terus kemudian 80% lebih yang ada di
00:27:00
dunia ini itu datanya tidak terstruktur
00:27:01
ya kita nonton video nonton audio apa
00:27:05
dengerin lagu terus kemudian kita lihat
00:27:07
gambar semua
00:27:09
segala macem itu lebih banyak daripada
00:27:13
kita melihat data-data yang sifatnya
00:27:14
tersebut turun jangan bahan kita
00:27:16
misalkan ngelihat enggak ada orang yang
00:27:18
ah gue lagi pengen hiburan terus dia
00:27:21
buka data nilai siswa dakwah yang begitu
00:27:24
kalau hiburan ya fotonya video
00:27:28
Makanya lebih banyak orang yang
00:27:30
memproduksi
00:27:32
high dibanding produksi ini kenapa kalau
00:27:35
ini kan sifatnya dia lebih khusus ya
00:27:37
untuk nilai siswa untuk data penduduk
00:27:41
itu kalau nih lebih umum lebih banyak
00:27:44
hiburan ini misalkan orang pengen nonton
00:27:46
video yang lucu dengan video joget
00:27:49
lagu-lagu BTS
00:27:51
Nah itu dia jadi lebih banyak datanya
00:27:56
struktur-struktur begitu karena orang
00:27:59
lebih suka juga
00:28:00
menyimpan data yang tidak terstruktur
00:28:02
Kenapa karena kita tidak tersentuh itu
00:28:04
bebas kita kita bikin videonya bebas
00:28:06
kita enggak ada aturan sopan harus nih
00:28:09
pakai tabel ini enggak ada begitukan
00:28:11
kita Ia bikin video bikin aja upload aja
00:28:13
bikin duit aja kita nggak mesti ngasih
00:28:15
tahu ini adalah data ini adalah kalimat
00:28:18
hujatan ya kita enggak pernah gitu ye
00:28:20
pucat aja ya apalagi
00:28:23
nanti di Indonesia itu kan mereka sudah
00:28:25
hatam lho kalau bagian wujud
00:28:27
menghujaniku sudah banyak korban soalnya
00:28:30
nanti kita akan bahas tentang
00:28:33
sampai sini dulu aja Takutnya lengkap ya
00:28:36
saya juga bukan menganggapnya kalian
00:28:37
ngedengerin tapi saya ngomong gue yang
00:28:40
ngomong Udah lumayan enak nah ini
00:28:42
sekitar di pertemuan kedua kita Lambat
00:28:44
tipe data dan seterusnya di awal ini
00:28:47
kita bahas terkait pertemuan data kita
00:28:48
simpulkan ya ya di bawah ini kita sudah
00:28:50
bahas tentang eh apa tuh namanya
00:28:54
pertemua pengenalan tentang data
00:28:56
Sebanyak apa data yang dihasilkan
00:28:57
kemudian pertumbuhan data dari tahun ke
00:29:01
tahun semakin tinggi dan tipe-tipe apa
00:29:03
Data jenis data itu pengobatan
00:29:05
pengubahan data atau data transformation
00:29:08
dari mulai data menjadi knowledge
00:29:11
kemudian jenis-jenis data yaitu struktur
00:29:14
yang tidak terstruktur dan lebih banyak
00:29:16
Data yang tidak terstruktur yang ada
00:29:17
dalam kehidupan kita ini gitu Itu saja
00:29:20
mungkin Terimakasih semoga bermanfaat
00:29:22
dan sampai jumpa di pertemuan
00:29:23
selanjutnya
