Pengaruh Bigdata Analytic Terhadap Demokrasi dan Dunia Politik Indonesia

Jumlah yang fantastis para pengguna media sosial di Indonesia ini menghimpun menjadi pertumbuhan samudera data  yang tentu siapapun bisa ambil peluang ( harvest information ) sesuai dengan tujuan dan target sasarannya. Tidak demikian dengan pemilik media social, mereka sudah mengantisipasi hal ini, bagi pihak siapapun yang ingin berafiliasi menjadi pihak ketiga media sosial tersebut siap-siap merogok kocek yang lebih dalam. Sebagai contoh, pihak twitter memberikan charge twitter’s API sebesar $2500 / bulan atau sekitar Rp. 35 jt bulan.

Sedangkan facebook lebih membatasi tidak diperkenankan untuk pengambilan data kecuali dengan skema kerjasama B2B yang lebih besar. Yang lainnya Instagram dan Youtube sendiri koneksi melalui pihak ke-3 dengan tariff kira-kira Rp. 5 jt /bulan pada kapasitas 10.000 koneksi per hari. Tentu data yang diperoleh dengan budget Rp. 45 jt /bln tidak seberapa banyak dibanding jumlah pengguna media sosial Indonesia yang posting di media sosial tersebut. Tetapi kembali tergantung untuk kepentingan apa dan seberapa result yang ingin dihasilkan tergantung effort investasi berapa yang di keluarkan oleh para penyedia Bigdata atau end user itu sendiri.

Opportunity yang terbuka lebar ini tentu hasilnya sangat bermanfaat baik bagi Pemerintah, pebisnis atau bahkan organisasi partai politik dan para kontenstan pesta demokrasi untuk menjaring konstituen dan pendukung yang saat sudah mulai hangat di Indonesia. Setiap Institusi akan mengambil peran dan fungsinya sesuai dengan ekspektasi dan sasaran program masing-masing.

Pengguna media social yang begitu besar punya berbagai cara dalam berinteraksi di media sosial, menurut survey APJI ( asosiasi penyedia Jaringan Internet Indonesia ) tahun 2020, sebanyak 75 % netizen menggunakan media sosial untuk posting kaitan politik, porsi terbesar dalah 97.5 % untuk berbagai informasi apapun dan 94.6 % untuk berjualan secara online atau menawarkan barang/jasa.     

Agar masyarkat lebih mendalami tentang Bigdata, bagaimana cara bekerja dan dengan perangkat/tools apa saja, dalam kesempatan ini penulis akan menjelaskan dengan bahasa yang mudah dipahami para pembaca karena tidak semua netizen dan masyarakat pada umumnya familiar dengan istilah-istilah dalam dunia Bigdata ini. Harapannya pembaca bisa lebih memahami tentang bigdata dari istilah, cara kerja, sub-bagian, manfaat yang diperoleh, dan penggunaan di kehidupan pekerjaan sehari-hari termasuk sektor ril.

Baca juga: Jawab Tantangan Gubernur Ganjar, Gian dan Anindita Buat Big Data Pertanian Bernama Tandhur

Apa Itu Bigdata

Bigdata adalah sebuah sistem besar berisi program komputer yang bisa mengumpulkan dan mengolah data dalam jumlah besar, kapasitas besar data baik yang tidak terstruktur maupun yang terstruktur menjadi sebuah data dengan tata bahasa yang baik dan informasi bermanfaat dan berharga. Pengumpulan dengan jumlah besar dan tidak terstruktur ( unstructured ) tersebut diperoleh dari sumber data yang terpisah dan berbeda-beda ( secara platform ) menggunakan sub-progam komputer yang disebut Datamining. Dalam module datamining, program crawler berjalan dari backend mengambil satu-persatu data yang dimaksud untuk diolah selanjutnya oleh NLP ( natural language processing ). Terdapat 3 bagian penting dalam Bigdata yaitu Datamining, NLP dan Data Analytic.    

Sumber Data

Pertama-tama dalam sebuah sistem pemrosesan data, hal penting yang harus kita definisikan adalah sumber data. Ketika data sudah terdefinisikan maka terlihat karekteristik data, format data dan bagaimana cara pengambilan data.  Dalam kaitan bigdata yang akan digunakan untuk analisis sosial dan berorientasi ke serapan persepsi publik, maka sumber data yang paling relevan adalah media sosial. Kita akan terus mendapatkan data terbaru dari netizen pengguna media sosial tersebut, informasi-informasi dan isu yang berkembang di masyarakat.

Dengan telah ditentukankan sumber data maka selanjutnya adalah kita akan mencari cara bagaimana tahapan pengambilan data tersebut , agar kita memperoleh data yang sesuai dengan kriteria pencarian yang dimaksud. Dalam dunia IT, pertukaran data antar dua sistem atau lebih itu biasanyan menggunakan fasilitas layanan API ( application programming interface ). Sebuah metode request-respond yang diawali pengiriman kode tertentu dari client ke server data, maka jika kode nya sesuai maka data akan dikirimkan dari server sumber data tersebut ke client. Beberapa sumber data media sosial seperti Twitter, Instagram dan Youtube menyediakan API untuk proses pengambilan data tersebut.

Datamining

Data yang telah diambil oleh program yang telah dibuat menggunakan API tadi perlu di proses karena masih berupa data mentah dimana masih terdapat garbage yang perlu dibersihkan untuk tahapan proses selanjutnya di datamining.

Datamining adalah sekumpulan algoritma komputer ( program engine ) yang dirancang untuk melakukan pengumpulan data dalam jumlah besar. Mesin datamining berjalan 24/7 dengan cara lebih aktif sebuah program masuk ke sumber tujuan data melalui crawling, scraping atau melalui koneksi API ( application program interface ) dengan sumber data.

Data yang besar tersebut setelah diperoleh, selanjutnya diproses untuk dilakukan data cleaning, data extracting, data characterization, data classification, data pattern analysis. Pada pemprosesan ini, program komputer melakuan perhitungan-perhitungan aritmatika yang rumit dengan menggunakan algoritma statistik Naïve-bayes, TF-IDF, BOW,  Logistic Regresstion dan algoritma yang lainnya sampai menemukan struktur yang lebih sempurna dari sebuah narasi data.

Output pada tahapan ini data sudah menjadi terstruktur,bisa dibaca karena sudah menemukan pola yang dimaksud. Untuk selanjutnya kepingan data tersebut diolah oleh program penting lain dalam Bigdata yang disebut NLP.