Kemudahan dan kenyamanan pengguna menjadi hal yang penting bagi Netray. Oleh karena itu, Netray terus berupaya memperbaiki dan melakukan pembaharuan fitur secara berkala guna memahami kebutuhan pengguna. Kini Netray telah menyediakan alternatif pembayaran melalui GoPay.
Untuk menikmati fitur-fitur unggulan Netray, kamu hanya perlu membuat akun dan melakukan registrasi. Dengan berlangganan (subscribe), kamu dapat memilih fitur layanan yang sesuai dengan kebutuhanmu sehingga akan lebih efektif dan ekonomis. Seperti apa langkah-langkahnya? Simak tutorial berikut.
2. Lalu kamu akan dialihkan ke halaman registrasi.
3. Pilih Trialuntuk melakukan demo terlebih dahulu atau pilih Subscribe jika ingin langsung berlangganan.
4. Isi data diri (nama lengkap, nama pengguna, email, password, dan nomor telepon). Pastikan semua data terisi dengan benar lalu klik persetujuan kebijakan privasi dan konfirmasi bahwa kamu bukanlah bot.
5. Klik Next dan kamu akan dialihkan ke halaman berikut. Pilih layanan yang sesuai dengan kebutuhanmu (Add to cart)
7. Pastikan pesananmu sudah sesuai (lihat bagian Order Summary). Kamu dapat mengubah jumlah keyword dan jangka waktu sesuai kebutuhan. Jika tidak, Netray akan otomatis menggunakan pengaturan standar (1 keyword dan 1 bulan). Kemudian klik Subscribe. Dengan mengeklik subscribe kamu dianggap setuju dengan Ketentuan Kebijakan Privasi Netray dan Syarat dan Ketentuan Netray.
8. Kamu akan dialihkan ke halaman faktur yang berisi detail pesananmu dan berapa jumlah uang yang harus dibayar. Lalu klik Payment. Faktur ini juga akan otomatis dikirimkan ke emailmu.
9. Klik Continue dan pilih cara pembayaran melalui GoPay. Klik Pay Now dan akan muncul Order ID beserta QR Code. Buka aplikasi Gojek atau aplikasi dompet digital lain. Scan QR code yang tertera pada layar monitor. Cek detail pembayaran di aplikasi lalu klik Pay. Masukan Pin dan transaksi kamu berhasil.
11. Klik I Already Paid untuk memastikan bahwa kamu telah melakukan pembayaran. Lalu dalam beberapa detik, Netray akan membawamu pada halaman Dashboard.
Selamat, fitur yang kamu beli telah aktif. Klik Create Topic untuk mulai membuat topikmu.
Perlu kamu tahu bahwa setiap satu keyword hanya mengakomodasi satu kali pemrosesan data. Artinya, kamu tidak dapat mengubah atau mengganti keyword setelah mengeklik Create Topik. Jika kamu ingin lebih fleksibel, kamu dapat beralih ke paket premium Netray. Di paket premium kamu bebas mengubah atau mengganti keywordmu meski hanya memiliki satu slot keyword. Jika ada pertanyaan, silakan hubungi Kontak Netray.
Sejak Juli 2020 lalu, Media Monitoring Netray telah dibuka untuk pengguna mandiri. Media monitoring berbasis analisis big data dan kecerdasan buatan ini tak hanya mengakomodasi kepentingan bisnis dan korporasi, tetapi juga dapat digunakan untuk kepentingan perorangan, sebagai sumber penelitian. Netray juga menyediakan paketTrial untuk kamu yang ingin mencoba Netray secara gratis. Agar kamu dapat memanfaatkan fitur Netray Trial secara maksimal simak tutorial berikut ini.
2. Lalu kamu akan dialihkan ke halaman registrasi. Pilih Trial untuk melakukan demo.
3. Isi data diri (nama lengkap, nama pengguna, e-mail, password, dan nomor telepon). Pastikan semua data terisi dengan benar lalu klik Persetujuan Kebijakan Privasi dan konfirmasi bahwa kamu bukanlah bot.
5. Klik Register untuk mendaftarkan akunmu pertama kali. Akun yang sudah pernah didaftarkan tidak bisa mendaftar kembali. Klik Login untuk masuk jika sudah punya akun.
6. Buka email kamu untuk melihat link aktivasi yang dikirimkan Netray dan lakukan verifikasi akun. Berikut tampilan dashboard-mu setelah berhasil verifikasi.
Untuk paket Trial, kamu hanya bisa mencoba fitur Twitter dan News. Instagram dan Facebook akan aktif apabila kamu telah meng-upgrade akunmu ke premium (Upgrade Membership) atau berlangganan Netray.
7. Klik menu profil di pojok kanan lalu pilih Edit Profil. Lengkapi profilmu terlebih dahulu agar kamu dapat mengaktifkan fitur Twitter dan News. Jika sudah, klik Submit.
8. Fitur monitoring Twitter dan News sudah aktif. Kamu dapat mulai memasukkan topik yang kamu inginkan.
Lalu bagaimana cara membuat topik dan membaca data di dashboard Netray? Simak tips dan triknya berikut.
Membuat Topik di Dashboard Netray (Trial)
1. Klik menu Create Topic. Masukkan judul topikmu pada kolom Name kemudian masukkan keywords topikmu pada kolom Keyword. Kamu punya 2 slot keyword yang dapat kamu maksimalkan.
Tips: Jangan menggunakan keyword yang terlalu umum karena akan menyulitkanmu dalam melakukan analisis (misal; penyakit, pemerintah, pandemi dsb). Gunakanlah keyword yang spesifik (misal; covid-19, psbb, atau nama brand). Akan tetapi, jangan terlalu spesifik (psbb di Bandung) karena data yang akan ditampilkan hanyalah data yang mengandung rangkaian kata tersebut. Alternatif terbaik adalah dengan memanfaatkan fitur penggabungan. Gunakan tanda && di antara dua kata yang wajib ada dalam data (misal psbb && bandung). Keyword ini akan lebih spesifik dan maksimal daripada keyword ‘psbb di bandung‘ (terlalu spesifik) ataupun ‘psbb’ saja atau ‘bandung‘ saja (akan menyangkut semua topik tentang pssb dan topik tentang bandung).
2. Jika semua sudah lengkap terisi klik Save. Dalam beberapa detik, dashboard Netray akan muncul. Crawling data akan berjalan beberapa menit tergantung frekuensi kemunculan topik. Untuk paket Trial, Netray membatasi jumlah data maksimal hingga 2000 dengan periode seminggu ke belakang. Meskipun topik yang dicari mungkin mengandung banyak data, Netray akan berhenti setelah mengumpulkan jumlah tersebut.
Fitur Apa Saja yang Dapat Diakses Ketika Mencoba Netray Trial?
Kamu dapat mengakses semua fitur yang ada di menu Overview. Selanjutnya, Account Monitoring, Social Network Analysis, Reporting, dan Comparing hanya bisa kamu dapatkan apabila kamu melakukan upgrade ke premium.
Nah, di Overview ini apa saja sih yang bisa ditampilkan Netray untuk kamu?
Data Statistik : meliputi total Impression, Potential Reach, Account (Male or Female), Persebaran Perangkat, Total Tweets.
Grafik Peak Time : frekunsi sebuah topik diperbincangkan dalam sebuah periode.
Sentiment Trend : kurva untuk melihat perbandingan sentimen di tiap periode.
Tweets : semua tweet yang berhubungan dengan kata kunci. Kamu dapat melihat lebih detail dengan mengeklik View All Tweets. Kamu juga dapat memfilter tweet mana yang ingin kamu lihat berdasarkan sentimen (negative/neutral/positive) atau berdasarkan urutan (paling populer, paling baru, hinga yang paling lawas). Jika ingin melihat tweet mana yang paling mempengaruhi perbincangan topik secara umum lakukan filter berdasarkan yang paling populer. Jika ingin melihat akun yang paling awal memperbincangkan topik gunakan filter Older. Ini akan berguna ketika kamu mencari tahu inisiator sebuah topik atau tagar yang sedang trending.
Top Words : kosakata populer yang paling banyak muncul dalam tweet warganet. Kamu juga dapat mengeklik masing-masing kata untuk melihat apa saja tweet yang mengandung kata tersebut dalam topik terkait.
Top Accounts : akun yang paling berpengaruh dalam perbincangan topik, baik berdasarkan pada impresi yang diperoleh (sort by Popular) atau berdasarkan frekuensi kemunculannya (sort by Count).
Top Entitas : People, Organization, Facilities, Complains, Locations.
Popular Media : video atau gambar populer yang berhubungan dengan kata kunci topik.
Jika Anda mengikuti artikel-artikel yang telah kami unggah, Anda mungkin sudah cukup paham apabila tool media monitoring bisa digunakan untuk melakukan riset akademik. Terdapat banyak manfaat ketika media monitoring dijadikan untuk riset akademik. Salah satunya adalah tool ini dapat menampilkan data secara real time, mampu memetakan aktor, hingga sentimen publik sehingga riset akademik menggunakan media monitoring menjadi lebih praktis dan insightfull.
Apabila pada pada tulisan sebelumnya sudah dibicarakan field apa saja yang dapat di-cover oleh media monitoring, kali ini kita akan melihat contoh riset akademik menggunakan media monitoring. Peragaan contoh-contoh ini bertujuan agar Anda memiliki gambaran ketika masih bingung kira-kira riset akademik seperti apa yang dapat dikerjakan menggunakan media monitoring.
Daftar Isi
1. Analisis Sentimen terhadap Kebijakan Pemerintah
Contoh riset akademik menggunakan media monitoring untuk pemantauan media massa daring dan media sosial yang pertama adalah terkait topik kebijakan pemerintah. Anda bisa melakukan analisis atas sentimen publik terhadap suatu kebijakan pemerintah yang akan atau sedang dijalankan.
Judul: “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Pembangunan Infrastruktur melalui Media Sosial”
Tujuan: Mengidentifikasi dan menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan pembangunan infrastruktur yang dikeluarkan oleh pemerintah.
Metodologi: Menggunakan alat media monitoring untuk mengumpulkan data dari Twitter, Facebook, dan Instagram; menerapkan teknik NLP untuk analisis sentimen.
Hasil: Menunjukkan persepsi positif, negatif, dan netral masyarakat terhadap kebijakan tersebut.
2. Studi Kasus Krisis Perusahaan
Anda juga bisa memanfaatkan media monitoring untuk riset akademik pada sektor bisnis. Semisal untuk studi kasus krisis perusahaan. Sebuah bisnis kerap diterpa kendala dan masalah. Studi yang Anda lakukan akan melihat bagaimana mitigasi krisis perusahaan via media.
Judul: “Dampak Krisis Produk terhadap Reputasi Perusahaan: Studi Kasus Melalui Media Monitoring”
Tujuan: Menganalisis bagaimana krisis produk mempengaruhi reputasi perusahaan di mata publik.
Metodologi: Mengumpulkan data dari berita online, forum, dan media sosial; menganalisis frekuensi dan sentimen dari diskusi yang berkaitan dengan krisis.
Hasil: Memetakan perubahan persepsi publik sebelum, selama, dan setelah krisis.
3. Pengaruh Kampanye Pemilu
Politik merupakan studi yang paling menarik untuk diamati karena politik kerap menarik perhatian publik secara luas. Salah satu contoh yang bisa diambil adalah memanfaatkan media monitoring untuk riset isu pemilu. Semisal pengaruh kampanye pada perolehan suara.
Judul: “Efektivitas Kampanye Pemilu di Media Sosial: Studi Analisis Media Monitoring”
Tujuan: Mengukur efektivitas kampanye politik di media sosial dalam meningkatkan dukungan pemilih.
Metodologi: Memantau aktivitas kampanye kandidat di Twitter dan Facebook serta menganalisis keterlibatan pengguna dan perubahan dalam sentimen publik.
Hasil: Mengidentifikasi strategi kampanye yang paling efektif dalam menarik dukungan.
4. Tren Konsumen di Industri Fashion
Tren yang sedang populer juga menarik atensi publik secara masif. Semisal tren berpakaian masa sekarang atau yang sedang digemari anak muda. Menjalankan media monitoring untuk riset akademik di pasar konsumen fashion bisa memberi insight yang akan dimanfaatkan oleh dunia bisnis.
Ilustrasi riset akademik menggunakan media monitoring
Judul: “Analisis Tren Konsumen di Industri Fashion melalui Media Monitoring”
Tujuan: Mengidentifikasi tren fashion terbaru dan preferensi konsumen berdasarkan diskusi di media sosial.
Metodologi: Mengumpulkan data dari Instagram, Pinterest, dan blog fashion; menggunakan analisis teks untuk mengidentifikasi kata kunci dan tren populer.
Hasil: Menyediakan wawasan tentang tren fashion yang sedang berkembang dan preferensi konsumen.
5. Pemantauan Kampanye Kesehatan Masyarakat
Isu kesehatan masyarakat pasca pandemi Covid 19 menjadi isu yang tak lagi bisa diabaikan. Dunia akademik sepatutnya memiliki pandangan yang menyeluruh terkait bagaimana sebuah isu kesehatan masyarakat. Termasuk apabila para pemangku kepentingan mengkampanyekan isu di ruang publik.
Judul: “Evaluasi Kampanye Kesehatan Masyarakat tentang Vaksinasi melalui Media Sosial”
Tujuan: Menilai efektivitas kampanye kesehatan masyarakat dalam meningkatkan kesadaran dan penerimaan vaksinasi.
Metodologi: Mengumpulkan data dari Twitter dan Facebook selama periode kampanye; menganalisis frekuensi, sentimen, dan topik diskusi.
Hasil: Menunjukkan tingkat kesadaran dan perubahan sikap publik terhadap vaksinasi.
6. Persepsi Publik terhadap Isu Lingkungan
Contoh riset akademik menggunakan media monitoring yang bisa Anda lakukan selanjutnya adalah terkait pandangan masyarakat atas isu lingkungan. Monitoring untuk riset akademik dengan tema ini tergolong cukup mudah mengingat isu semacam pemanasan global hampir diketahui oleh seluruh lapisan masyarakat dewasa ini.
Judul: “Persepsi Publik terhadap Isu Pemanasan Global: Analisis Media Sosial”
Tujuan: Mengidentifikasi persepsi dan kepedulian publik terhadap isu pemanasan global.
Metodologi: Mengumpulkan data dari Twitter, Facebook, dan forum diskusi lingkungan serta menganalisis sentimen dan topik utama yang dibahas.
Hasil: Menggambarkan tingkat kepedulian publik dan pandangan mereka terhadap isu pemanasan global.
7. Pengaruh Influencer di Media Sosial
Terakhir, media monitoring buat riset akademik yang bisa Anda ambil adalah dengan topik pengaruh influencer di media sosial. Pemantauan media seperti media sosial dapat memberi Anda gambaran seberapa efektif pengaruh influencer guna mendongkrak eksistensi suatu produk kecantikan.
Judul: “Pengaruh Influencer terhadap Perilaku Konsumen: Studi Kasus di Industri Kecantikan”
Tujuan: Menganalisis pengaruh influencer media sosial terhadap keputusan pembelian konsumen.
Metodologi: Memantau aktivitas influencer di Instagram dan YouTube; menganalisis keterlibatan pengguna dan perubahan dalam perilaku konsumen.
Hasil: Menunjukkan tingkat pengaruh influencer terhadap keputusan pembelian produk kecantikan.
Berikut tadi adalah contoh riset akademik menggunakan media monitoring yang bisa Anda lakukan apabila Anda membutuhkan. Tentu saja contoh ini tidak untuk membatasi topik tetapi untuk memantik contoh-contoh judul riset akademik yang lain. Lalu, media monitoring seperti apa yang cocok untuk dijadikan tools riset akademik Anda?
Riset AkademikMenggunakan Media Monitoring Netray
Netray Media Monitoring hadir untuk segala kebutuhan riset Anda, baik riset pasar untuk bisnis maupun riset akademik untuk bidang studi Anda. Netray dirancang sebagai media monitoring yang ramah dengan akademisi karena efektif dan memberikan hasil yang akurat. Selain itu, sebagai media monitoring Indonesia termurah, Netray juga menjadi pilihan yang tepat untuk jadi teman skripsi Anda. Untuk berkenalan dengan Netray, Anda bisa mencobanya secara gratis di sini atau berlangganan dengan paket termurah seharga Rp350.000 saja. Informasi lebih lanjut, hubungi Kontak Netray.
Kebanyakan orang mungkin merasa bingung akan keberadaan profesi data analyst dan data scientist. Sekilas jika tidak mengulik secara mendalam kedua pekerjaan ini terlihat sama. Ya, kedua profesi ini sama-sama berhubungan dengan analisis data. Apalagi dua profesi ini zaman sekarang menjadi yang paling banyak diminati dan bergaji tinggi menurut data World Economic Forum Future of Jobs Report 2023. Mari kita lihat perbedaannya pada paparan berikut.
Data analyst atau Analis Data adalah suatu profesi yang bertujuan untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Mereka menggunakan berbagai teknik dan alat statistik untuk menemukan pola, tren, dan wawasan penting yang tersembunyi di dalam data. Tugas umum untuk seorang analis data dapat meliputi:
Memperoleh data dari sumber primer dan sekunder
Membersihkan dan menata ulang data untuk dianalisis
Menganalisis kumpulan data untuk menemukan tren dan pola yang dapat diterjemahkan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti
Menyajikan temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk menginformasikan keputusan berbasis data
Menjaga integritas data dan memastikan kualitas data yang digunakan dalam analisis.
Contoh pekerjaan yang biasa dilakukan analis data seperti membuat laporan kinerja bulanan atau tahunan, menganalisis tren penjualan, dan pengeluaran untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan serta menghasilkan visualisasi data untuk memudahkan pemahaman tren dan pola.
Sedangkan data scientist atau ilmuwan data adalah profesional yang bertugas untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan sejumlah besar data. Mereka menggunakan berbagai metode statistik, pembelajaran mesin, dan teknik analitik untuk mengeksplorasi data, menemukan pola, dan membuat prediksi. Profesi ini diyakini sebagai versi lanjutan dari seorang data analis. Pekerjaan sehari-hari data scientist dapat berupa:
Pengumpulan, pembersihan, dan pemrosesan data mentah
Mendesain model prediksi dan algoritma pembelajaran mesin untuk menggali kumpulan data besar (big data)
Mengembangkan alat dan proses untuk memantau dan menganalisis keakuratan data
Membangun alat visualisasi data, dashboard, dan laporan
Menulis program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data
Contoh pekerjaan dalam dunia nyata yang biasa dilakukan data scientist adalah biasanya memprediksi perilaku pelanggan menggunakan model machine learning, mengembangkan sistem rekomendasi, mengidentifikasi pola dalam data yang dapat meningkatkan kinerja bisnis.
Keahlian dan Alat Data Analyst vs Data Scientist
Analis data dan ilmuwan data sama-sama bekerja dengan data, tetapi setiap perannya menggunakan keahlian dan alat yang sedikit berbeda. Banyak keahlian yang dibutuhkan seiring ilmu data yang berkembang. Berikut ini adalah perbandingan keduanya:
Keahlian
Data Analis
Data Scientist
Matematika
Matematika Dasar, Statistik
Statistik tingkat lanjut, analisis prediktif
Pemrograman
Phyton, SQL tingkat dasar
Pemrograman tingkat lanjut
Alat
Excel,SPSS, BI, SAS
Hadoop, MySQL, TensorFlow, Spark
Lainnya
Visualisasi data, berpikir kritis
Machine learning, data modeling
Jenis Data yang Dihadapi Data Analyst vs Data Scientist
Data analyst dan data scientist memang sering kali bekerja dengan data, tetapi peran mereka memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda dalam mengelola dan menganalisis data. Termasuk terdapat sedikit perbedaan terkait jenis data yang bisa mereka hadapi. Salah satunya cenderung bisa lebih efektif dalam menangani data dengan volume besar atau big data.
Data Analyst
Data Scientist
Struktur data
Terstruktur: Biasanya bekerja dengan data terstruktur seperti tabel dalam database relasional.
Terstruktur dan Tidak Terstruktur: Bekerja dengan data terstruktur dan tidak terstruktur seperti teks, gambar, video, dan data sensor.
Kurun data
Data Historis: Fokus pada data historis untuk memahami kinerja masa lalu dan tren.
Data Historis dan Real-time: Menggunakan data historis dan data real-time untuk membuat model prediktif dan analisis lanjutan.
Sumber data
Data Operasional: Data yang berasal dari operasi bisnis sehari-hari.
Data Kompleks: Data yang lebih kompleks dan beragam dari berbagai sumber.
Jenjang Pendidikan yang Dibutuhkan
Kebanyakan data analyst mensyaratkan minimal gelar sarjana di bidang Statistika, Matematika, Ilmu Komputer, dan Ekonomi, dan Bisnis. Sedangkan data scientist biasanya dibutuhkan dari jurusan yang relevan seperti Matematika, Statistika, Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Fisika, Teknik Elektro, dan Ekonomi Bisnis.
Meskipun gelar tersebut pada umumnya menjadi jalur utama menuju karir di bidang data, beberapa opsi baru bermunculan bagi mereka yang tidak memiliki gelar atau pengalaman sebelumnya. Dengan mengikuti bootcamp untuk mendapat Sertifikat Profesional dalam bidang analitik data. Mereka yang tertarik pada analitik data dapat membangun keterampilan yang diperlukan dalam waktu kurang lebih enam bulan studi.
Hasil analisis di media monitoring adalah salah satu contoh buah karya dari seorang ilmuwan data. Apabila Anda tertarik atau membutuhkan layanan media monitoring, Netray Media Monitoring hadir untuk memenuhinya. Silakan coba di situs Netray atau cari informasi terlebih dahulu di situs ini dan di sini.
Dunia bisnis yang dinamis membuat kita harus selalu aware akan pergerakan kompetitor agar tak kalah saing. Apalagi di era digital yang serba cepat, persaingan bisnis bisa menjadi kian sengit. Untuk keluar sebagai pemenang, perusahaan dituntut untuk selalu selangkah lebih maju dari kompetitor. Salah satu cara untuk mewujudkannya adalah dengan melakukan analisis kompetitor yang mendalam.
Analisis kompetitor secara tradisional seringkali berhadapan dengan keterbatasan informasi dan waktu. Maka di sinilah media monitoring hadir sebagai solusi revolusioner. Media monitoring memungkinkan perusahaan untuk memantau secara komprehensif aktivitas online kompetitor, mulai dari strategi pemasaran, peluncuran produk baru, hingga sentimen publik terhadap merek mereka.
Analisis kompetitor dengan media monitoring adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan memahami informasi tentang aktivitas dan kinerja pesaing melalui pengawasan media. Berikut langkah-langkah umum yang dapat dilakukan dalam melakukan analisis kompetitor menggunakan media monitoring:
Gambar 1. Ilustrasi analisis kompetitor dalam bisnis Image by Lalmch from Pixabay
Mengidentifikasi Pesaing Utama: Tentukan pesaing langsung yang ingin dianalisis. Pastikan dahulu untuk memahami siapa mereka dan di mana mereka aktif secara online (misalnya situs web, media sosial, forum industri).
Memilih Platform Media Monitoring: Pilih alat atau platform media monitoring yang sesuai dengan kebutuhan. Beberapa alat yang populer termasuk Brandwatch, Mention, Hootsuite, atau Sprout Social. Pastikan alat ini dapat memantau berbagai jenis media seperti sosial media, berita online, forum, blog, dan lainnya.
Menentukan Kriteria Pemantauan: Tetapkan parameter dan kata kunci untuk memantau aktivitas pesaing Anda. Ini bisa mencakup nama merek, produk spesifik, pemimpin perusahaan, atau topik terkait industri Anda.
Mengumpulkan Data: Gunakan alat media monitoring untuk mengumpulkan data tentang aktivitas pesaing Anda. Data ini dapat mencakup jumlah dan jenis postingan media sosial, publikasi pers, perubahan produk, kampanye iklan, dan lain-lain.
Analisis Data: Setelah data terkumpul, lakukan analisis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan insight yang relevan. Perhatikan bagaimana pesaing merespons tren industri, bagaimana strategi iklan mereka berperforma, dan bagaimana audiens merespons konten mereka.
Evaluasi Kinerja: Bandingkan kinerja media pesaing dengan kinerja Anda sendiri. Identifikasi kekuatan dan kelemahan relatif, serta peluang dan ancaman yang mungkin timbul dari strategi mereka.
Tindakan Lanjut: Berdasarkan hasil analisis, buat strategi untuk meningkatkan keunggulan kompetitif Anda. Perbaiki strategi pemasaran dan komunikasi Anda, atau bahkan rencanakan peluncuran produk baru berdasarkan informasi yang Anda dapatkan.
Pantau Secara Berkelanjutan: Media monitoring bukanlah tugas sekali jadi. Penting untuk terus memantau kompetitor Anda secara teratur untuk tetap mendapatkan informasi terbaru dan dapat merespons dengan cepat terhadap perubahan di pasar.
Kendala Analisis Kompetitor, Pentingnya Menggunakan Media Monitoring
Seperti yang telah disebutkan di awal tulisan, pemanfaatan media monitoring bagi perusahaan memberi berbagai keunggulan dalam melakukan analisis kompetitor. Tools digital tersebut hadir sebagai solusi modern dan efektif untuk mengatasi permasalahan yang kerap dihadapi oleh para pengusaha.
Seperti masalah akses informasi. Media monitoring memiliki tools yang dapat membantu perusahaan untuk memantau berbagai sumber informasi online secara komprehensif, termasuk media sosial, situs web berita, forum online, dan platform online lainnya. Hal ini memberikan gambaran yang lebih menyeluruh tentang aktivitas dan strategi kompetitor.
Media monitoring juga menyediakan informasi secara real-time, sehingga perusahaan dapat melacak aktivitas kompetitor secara langsung dan mengetahui tren terbaru di industri. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil langkah antisipasi dalam menghadapi perubahan pasar.
Analisis media monitoring dapat menjangkau informasi yang mendalam seperti sentimen publik. Media monitoring memungkinkan perusahaan untuk menganalisis sentimen publik terhadap merek dan produk mereka, atau pun merek dan produk kompetitor. Informasi ini sangat penting untuk memahami bagaimana publik memandang perusahaan dan produknya, sehingga perusahaan dapat mengambil langkah yang tepat untuk meningkatkan reputasi dan citranya.
Selain memiliki banyak manfaat, media monitoring dapat menghemat waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk melakukan analisis kompetitor secara tradisional. Dengan alat ini, perusahaan tidak perlu menghabiskan waktu untuk mencari dan mengumpulkan informasi secara manual, sehingga dapat fokus pada analisis dan pengambilan keputusan.
Termasuk juga kemudahan penggunaan bagi pelaku bisnis dan masyarakat umum. Media monitoring umumnya dilengkapi dengan fitur yang mudah digunakan, sehingga dapat dioperasikan oleh tim yang tidak memiliki keahlian khusus dalam analisis data.
Informasi dan wawasan yang diperoleh dari media monitoring pada akhirnya dapat menjadi salah satu pelengkap dalam pengambilan keputusan serta menjadi dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam strategi bisnis. Media monitoring memberi Anda start yang lebih awal guna bertarung di dalam kerasnya persaingan bisnis.
Netray Media Monitoring adalah salah satu tools analisis kompetitor yang termurah untuk saat ini. Cukup berlangganan sebesar 350 ribu rupiah per bulan, Anda sudah dapat menggunakan alat yang mampu menjawab segala kebutuhan pemantauan media terutama yang berkaitan dengan bisnis. Jika Anda tertarik dengan layanan Netray, Anda dapat mencobanya di sini.
Data adalah harta karun berharga dalam era digital ini. Namun data yang tersedia, biasanya masih berupa data mentah yang tak akan memiliki arti tanpa diolah terlebih dahulu. Di sinilah peran penting analisis data, yakni untuk menguak potensi tersembunyi dalam data. Tanpa analisis data bagaikan berjalan tanpa kompas di lautan luas.
Lantas apakah itu analisis data? Analisis data merupakan proses sistematis untuk mengurai, menginterpretasikan, dan mengolah data agar dapat diambil kesimpulan yang berharga. Ini merupakan langkah penting untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi organisasi, perusahaan, maupun individu.
Seiring dengan bertambahnya jumlah dan kompleksitas data, maka diperlukan proses yang efisien untuk memperoleh makna dan nilai dari kumpulan data tersebut. Proses analisis data biasanya melibatkan beberapa tahapan, diantaranya:
Pengumpulan data merupakan proses mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti survei, eksperimen, sensor, atau database.
Pembersihan data yaitu tahap memeriksa dan membersihkan data dari kesalahan, inkonsistensi, anomali, white spaces dan lainnya.
Pengolahan data: Mengubah data ke format yang sesuai untuk analisis, seperti normalisasi data dan transformasi data.
Analisis data: Menerapkan teknik statistik, machine learning, atau metode lain untuk mengekstrak informasi dari data.
Visualisasi data merupakan tahap memvisualisasikan data menggunakan grafik, bagan, dan tabel untuk memudahkan interpretasi.
Interpretasi adalah tahap menarik kesimpulan dan interpretasi dari hasil analisis data.
Komunikasi yaitu tahap mengkomunikasikan hasil analisis data kepada pemangku kepentingan dengan cara yang jelas dan ringkas.
Gambar 1. Ilustrasi analisis data Image by Photo Mix from Pixabay
Tipe Analisis Data
Pada dasarnya data bisa diolah dengan berbagai cara untuk menghasilkan kesimpulan sesuai yang diinginkan. Untuk mendapatkan hasil yang terbaik biasanya digunakan empat jenis analisis. Berikut jenis yang umum digunakan oleh berbagai kalangan:
Analisis Deskriptif
Analisis yang bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik data atau merangkum data kuantitatif dengan menampilkan statistik. Misalnya, analisis statistik deskriptif dapat menunjukkan distribusi penjualan pada sekelompok karyawan dan rata-rata angka penjualan per karyawan.
Analisis Prediktif
Analisis yang bertujuan untuk memprediksi ataupun memproyeksi nilai yang bisa terjadi di masa depan berdasarkan data di masa lalu dan sekarang. Sebagai contoh, Anda bisa memperhatikan bahwa produk tertentu mempunyai penjualan terbaik selama bulan Mei dan Juni setiap tahunnya, sehingga hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk mengarahkan serta memperkirakan titik tertinggi serupa di tahun mendatang.
Analisis Diagnostik
Analisis yang bertujuan untuk menyelidiki dan mengurai suatu masalah untuk menemukan penyebab utamanya. Misalnya menelusuri data banyak pasien yang memiliki gejala terkait virus tertentu guna mendiagnosis penyakit, mengembangkan rencana perawatan yang efektif, dan meningkatkan hasil kesehatan pasien.
Analisis Preskriptif
Analisis ini merupakan gabungan dari ketiga analisis di atas, meski cenderung berfokus pada prediksi dan rekomendasi. Melalui hasil analisis jenis ini akan memberikan saran tentang tindakan apa yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan. Contohnya analisis ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan jadwal produksi dengan mempertimbangkan berbagai faktor, seperti permintaan pelanggan, ketersediaan bahan baku, dan kapasitas mesin. Hal ini dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi biaya.
Gambar 2. Analisis data untuk meningkatkan pelayanan publik Image by Markus Winkler from Pixabay
Analisis data pada dasarnya dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Seperti dalam bidang bisnis, analisis data dapat membantu untuk meningkatkan penjualan, profitabilitas, dan efisiensi. Kemudian dalam pemerintahan untuk membantu dalam memberikan layanan yang lebih baik kepada masyarakat, meningkatkan keamanan publik, dan lainnya.
Lalu bisa juga untuk organisasi nirlaba guna membantu mengidentifikasi kebutuhan masyarakat, mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif, dan mengukur dampak program mereka. Bahkan untuk individu dapat membantu untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang keuangan, kesehatan, hingga karir.
Anda dapat dengan mudah mencoba analisis data melalui Netray. Dengan dashboard yang mudah dipahami akan menjawab kebutuhan akan data yang begitu banyak. Jika tak ingin kesulitan membaca data anda juga dapat memperoleh rangkuman analisis data yang diingin melalui Netray Special Report dengan harga yang affordable. Jika ingin mengetahui lebih lanjut kunjungi situs berikut.
Sebagai sebuah tools analisis, media monitoring dapat digunakan dalam berbagai bidang riset. Meski kerap digunakan untuk riset pasar dalam konteks bisnis, tools ini juga dapat membantu dalam bidang riset akademik. Hal ini karena media monitoring memiliki kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis informasi dari berbagai sumber media secara efisien dan efektif.
Selain itu, media monitoring juga dapat menyediakan bukti dan rujukan dalam mendukung argumen pada tulisan akademis. Fungsi ini menjadi penting dalam riset, yakni untuk memperkuat validitas dan relevansi temuan terhadap penelitian. Lalu apa saja bidang studi yang bisa menggunakan media monitoring untuk riset akademik. Berikut beberapa di antaranya:
Studi Komunikasi dan Media Massa
Media monitoring dapat digunakan untuk menganalisis liputan media terhadap isu-isu tertentu, perubahan tren dalam pemberitaan, dan perbandingan antara narasi media yang berbeda. Ini relevan untuk studi tentang framing media, representasi publik, dan etika media.
Media monitoring memungkinkan peneliti untuk mengukur seberapa luas suatu cerita atau informasi disebarkan melalui berbagai media. Hal ini karena media memiliki peran penting dalam membentuk opini dan persepsi masyarakat terhadap berbagai isu sosial, politik, dan budaya.
Dengan memonitor media, peneliti dapat melihat bagaimana cerita-cerita ini dibangun, bagaimana narasi disusun, dan bagaimana pilihan redaksi mempengaruhi cara informasi disampaikan kepada publik.
Gambar 1. Ilustrasi riset akademik di bidang ekonomi Image by Pexels from Pixabay
Studi Opini Publik dan Politik
Dalam konteks opini publik dan politik, media monitoring dapat membantu memantau perubahan dalam pandangan masyarakat terhadap isu-isu politik dan sosial. Hal ini penting untuk memahami dinamika komunikasi politik, respons terhadap kebijakan, dan mobilitas publik.
Dengan memantau media, peneliti dapat menganalisis sentimen publik terhadap berbagai isu atau peristiwa. Mereka dapat mengidentifikasi bagaimana masyarakat merespons berita tertentu, apakah ada polarisasi opini, atau adakah konsensus yang muncul.
Media monitoring membantu dalam memahami bagaimana media massa mengkonstruksi berita dan membingkai isu-isu tertentu. Ini penting karena media memiliki kekuatan untuk mempengaruhi persepsi publik dengan cara mereka menyajikan informasi dan memilih sudut pandang tertentu.
Penelitian Ekonomi Makro dan Mikro
Media monitoring bisa menjadi alat yang penting dalam riset akademik bidang ekonomi, baik pada level makro maupun mikro. Pada level makro, contohnya media monitoring dapat digunakan untuk membaca perubahan GDP berbasis indeks sentimen pemberitaan media massa. Atau persepsi masyarakat terhadap situasi ekonomi berbasis consumer confidence index.
Untuk level mikro, media monitoring digunakan untuk memonitor percakapan konsumen, evaluasi merek, dan respons terhadap kampanye pemasaran. Ini membantu perusahaan memahami sentimen pasar, kebutuhan konsumen, dan tren dalam perilaku pembelian. Beberapa yang bisa dipantau adalah persepsi dan citra merek, efektivitas kampanye pemasaran, dinamika persaingan dan tren pasar, preferensi konsumen, respon terhadap keputusan bisnis, serta riset pasca penjualan.
Studi Epidemiologi dan Kesehatan Masyarakat
Dalam studi epidemiologi, media monitoring dapat digunakan untuk memantau penyebaran informasi kesehatan masyarakat, respons terhadap wabah penyakit, atau persepsi masyarakat terhadap vaksinasi.
Dengan menggunakan media monitoring secara efektif, peneliti epidemiologi dan kesehatan masyarakat dapat memperoleh wawasan yang lebih komprehensif dan real-time tentang dinamika kesehatan populasi serta merancang strategi intervensi yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Analisis Kebijakan Publik
Media monitoring sangat berharga dalam riset akademik tentang analisis kebijakan publik karena menyediakan akses terhadap informasi terbaru dan luas tentang bagaimana kebijakan dipahami, diterapkan, dan dipengaruhi oleh masyarakat serta media.
Media monitoring dapat mendukung analisis kebijakan publik dengan memantau liputan media terkait kebijakan atau inisiatif pemerintah. Ini membantu dalam mengevaluasi bagaimana kebijakan diterima oleh publik, direspons oleh berbagai kelompok kepentingan, dan efektivitas komunikasi kebijakan.
Jika dirinci, beberapa riset yang dapat dilakukan dengan media monitoring terkait analisis kebijakan publik antara lain memantau perkembangan kebijakan, analisis sentimen publik, identifikasi stakeholder dan opini, mengukur cakupan dan dampak kebijakan, implementasi kebijakan, evaluasi efektivitas kebijakan, dan perencanaan strategis atau rekomendasi kebijakan.
Gambar 2. Ilustrasi riset akademik Image by Pexels from Pixabay
Penelitian Sosial dan Budaya
Dalam riset akademik tentang budaya dan masyarakat, media monitoring dapat digunakan untuk memahami tren dalam produksi budaya, respons terhadap peristiwa budaya, atau perubahan dalam nilai-nilai sosial yang tercermin.
Media monitoring memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi tren sosial dan perubahan budaya yang sedang terjadi. Mereka dapat melacak bagaimana nilai-nilai, norma, dan perilaku sosial berubah seiring waktu, serta bagaimana media mempengaruhi proses ini.
Dengan demikian, media monitoring bukan hanya relevan untuk bisnis dan manajemen reputasi, tetapi juga merupakan alat yang berharga bagi peneliti akademik untuk mengumpulkan data, memperdalam pemahaman, dan menghasilkan wawasan baru dalam berbagai bidang studi.
Dengan Dashboard Netray, peneliti dapat mengumpulkan data untuk riset akademik lebih efektif dan efisien. Netray juga menyertakan analisis sentimen, jaringan dan aktor, serta analisis isu untuk topik yang sedang dipantau sehingga dapat memperkaya hasil riset. Kunjungi Netray Trial untuk mencoba Netray secara gratis dan dapatkan pengalaman riset yang mudah dan menyenangkan.
Media monitoring memiliki banyak manfaat yang penting, terutama dalam konteks bisnis, organisasi, dan riset. Di antaranya adalah mengikuti perkembangan tren, memantau reputasi, analisis kompetitor, riset pasar, campaign, manajemen krisis, identifikasi peluang, pemantauan kebijakan dan regulasi, serta pengambilan keputusan. Tidak hanya untuk riset pasar dalam konteks bisnis, media monitoring juga dapat membantu dalam bidang riset akademik.
Media monitoring merupakan proses mengumpulkan informasi dari berbagai media massa untuk memantau berita atau konten tertentu yang relevan dengan suatu perusahaan, organisasi, individu atau topik tertentu. Tujuannya adalah untuk memahami opini publik, mencari tahu topik apa yang sedang dibicarakan atau merek mana yang sedang populer, hingga mengukur efektivitas kampanye pemasaran atau PR. Lalu, apa hubungannya dengan riset akademik?
Ya, riset akademik dapat menggunakan media monitoring sebagai salah satu metode pengumpulan data dan analisis. Media monitoring dapat menjadi sumber data primer yang berharga. Misalnya, untuk penelitian tentang opini publik atau analisis dampak kebijakan, media monitoring dapat memberikan wawasan tentang bagaimana isu tersebut dipersepsikan oleh masyarakat.
Manfaat Media Monitoring untuk Riset Akademik
Media monitoring dapat sangat bermanfaat dalam konteks riset akademik untuk beberapa alasan. Berikut 8 alasan media monitoring bisa untuk riset akademik:
Mengumpulkan Data Secara Real-Time: Media monitoring memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data secara real-time atau mendekati real-time dari berbagai sumber media seperti berita, artikel, blog, dan media sosial. Ini memungkinkan riset untuk tetap terkini dan responsif terhadap peristiwa atau tren yang sedang berkembang.
Analisis Tren dan Opini Publik: Dengan menggunakan media monitoring, peneliti dapat menganalisis tren, pergeseran opini publik, dan dinamika sosial yang terjadi dalam waktu nyata. Ini dapat membantu memahami perubahan dalam pandangan masyarakat terhadap isu tertentu.
Gambar 1. Ilustrasi riset akademik Image by Pexels from Pixabay
Pemetaan Jaringan dan Aktor: Analisis jaringan sosial melalui media monitoring dapat membantu peneliti dalam memahami hubungan antara aktor-aktor dalam jaringan sosial atau politik. Hal ini relevan dengan studi tentang pengaruh sosial, advokasi, atau pengambilan keputusan. Dalam konteks pemantauan berita, media monitoring dapat membantu mengidentifikasi sumber berita utama dan pihak-pihak yang berpengaruh dalam suatu topik atau industri. Informasi ini penting untuk memahami dinamika kekuasaan dan agenda-setting dalam media.
Studi Kasus dan Penelitian Kualitatif: Media monitoring dapat membantu peneliti menemukan studi kasus yang relevan atau kejadian yang bisa dijadikan fokus penelitian lebih lanjut. Hal ini memungkinkan peneliti untuk mengembangkan kerangka teoritis atau konteks empiris yang lebih baik. Media monitoring dapat memberikan studi kasus atau data kualitatif yang mendalam tentang bagaimana isu tertentu diperlakukan dan dipersepsikan dalam media dan masyarakat. Ini dapat memperkaya penelitian kualitatif dengan data empiris dari dunia nyata.
Mengukur Reaksi, Dampak, dan Evaluasi Kebijakan: Dalam penelitian yang berkaitan dengan kebijakan publik atau peristiwa penting, media monitoring dapat membantu mengukur reaksi publik terhadap peristiwa tersebut. Ini dapat memberikan wawasan tentang bagaimana suatu topik atau kejadian mempengaruhi masyarakat secara umum. Media monitoring dapat digunakan untuk mengukur dampak publik dari kebijakan atau inisiatif tertentu. Ini membantu dalam menilai efektivitas langkah-langkah kebijakan atau kampanye komunikasi.
Menyediakan Bukti dan Rujukan: Media monitoring dapat menyediakan bukti dan rujukan dalam mendukung argumen dalam tulisan akademis. Ini penting untuk memperkuat validitas dan relevansi temuan penelitian.
Mengukur Efektivitas Komunikasi: Bagi penelitian dalam bidang komunikasi atau media, media monitoring dapat membantu mengukur efektivitas strategi komunikasi suatu organisasi atau kampanye.
Analisis Sentimen: Media monitoring sering kali mencakup analisis sentimen, yang memungkinkan peneliti untuk mengevaluasi apakah opini publik cenderung positif, negatif, atau netral terhadap topik tertentu. Ini penting untuk studi tentang persepsi publik atau respon terhadap kebijakan dan peristiwa.
Media monitoring dapat menjadi sumber data primer yang berharga untuk membantu peneliti mengumpulkan dan mengolah data besar menjadi lebih mudah dan praktis. Dengan Dashboard Netray, peneliti dapat mengumpulkan data untuk riset akademik lebih efektif dan efisien. Netray juga menyertakan analisis sentimen, jaringan dan aktor, serta analisis isu untuk topik yang sedang dipantau sehingga dapat memperkaya hasil riset. Kunjungi Netray Trial untuk mencoba Netray secara gratis dan dapatkan pengalaman riset yang mudah dan menyenangkan.
Manusia cenderung mengingat informasi yang disajikan dengan gambar karena otak manusia memproses gambar lebih cepat daripada teks. Apalagi di era informasi yang serba cepat ini begitu banyak data besar atau big data akan lebih mudah dipahami dalam bentuk grafik maupun bagan oleh khalayak umum ketimbang membaca beribu kata. Inilah yang membuat visualisasi data menjadi hal yang penting dalam proses memahami big data. Visualisasi data adalah teknik untuk mengubah data mentah yang kompleks menjadi representasi visual yang mudah dipahami, baik dalam bentuk grafik, bagan, peta, dan lain sebagainya.
Jenis Visualisasi Data unrtuk Big Data
Ada banyak jenis visualisasi data big data, masing-masing berguna untuk tujuan tertentu. Berikut beberapa jenis visualisasi yang sering digunakan untuk big data:
1. Histogram
Histogram merupakan grafik batang yang menunjukkan distribusi frekuensi data. Kegunaannya adalah untuk melihat distribusi data kontinu atau diskret, misalnya jumlah pembelian dalam perusahaan retail seperti pada gambar di bawah ini.
Scatter plot adalah grafik yang biasa digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel numerik dengan menggunakan titik-titik data. Biasanya digunakan untuk analisis korelasi, pola, dan outlier dalam dataset besar.
Heatmap adalah grafik yang menampilkan data dalam bentuk matriks berwarna yang menunjukkan intensitas nilai data dengan menggunakan skema warna. Berguna untuk melihat pola dan tren dalam data berdimensi tinggi seperti korelasi pasar saham, analisis clickstream website, dan lainnya
Berguna untuk menunjukkan tren dan perubahan data dari waktu ke waktu. Seperti untuk pergerakan saham, jumlah penjualan bulanan, pemantauan suhu udara dan lainnya.
Biasa digunakan untuk menampilkan data kategorikal dengan batang horizontal atau vertikal. Diagram ini berfungsi untuk membandingkan jumlah atau nilai antar kategori, misalnya jumlah penjualan per produk.
Sering digunakan untuk memvisualisasikan data hierarkis yang kompleks seperti analisis penjualan, analisis media sosial, hingga analisis lalu lintas web.
Network graph atau jaringan grafik digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara entitas dalam data, yang diwujudkan dalam node (simpul) dan edges (garis penghubung). Visualisasi semacam ini biasanya diterapkan untuk analisis jaringan media sosial, jaringan penyakit, jaringan penipuan dan lainnya.
Wordl cloud merupakan digunakan untuk menampilkan frekuensi kata dalam bentuk awan kata. Kata yang lebih sering muncul akan ditampilkan lebih besar. Biasanya digunakan untuk analisis teks, melihat tema umum dalam ulasan pelanggan atau media sosial.
Untuk menampilkan data yang terkait dengan lokasi geografis. Contohnya adalah pada analisis data spasial berupa peta kepadatan populasi, lokasi kejadian kriminal, peta distribusi toko ritel dan lainnya.
10. 3D Visualization
Menampilkan data dalam tiga dimensi untuk memberikan perspektif tambahan. Penggunaan: Analisis data kompleks yang memerlukan lebih dari dua dimensi, misalnya visualisasi kepadatan penduduk, molekul struktur kimia, penelitian obat, model topografi dan sebagainya
Visualisasi big data menjadi alat yang penting untuk menganalisis dan memahami data dalam jumlah yang sangat besar dan kompleks. Berikut beberapa keuntungan jika menggunakan visualisasi data:
Memudahkan Pemahaman: Data dalam bentuk angka atau teks sering kali sulit dipahami. Visualisasi mengubah data tersebut menjadi bentuk grafis yang lebih mudah dipahami, seperti grafik, peta, dan diagram, sehingga informasi bisa lebih cepat diserap.
Meningkatkan Efisiensi Analisis: Visualisasi memungkinkan analisis data yang lebih cepat dan efisien. Dengan visualisasi, pola, tren, dan anomali dalam data dapat lebih mudah dikenali dibandingkan dengan menganalisis data mentah.
Mendukung Pengambilan Keputusan: Pengambilan keputusan yang didasarkan pada data yang divisualisasikan cenderung lebih tepat dan cepat. Visualisasi data membantu pengambil keputusan untuk memahami situasi secara komprehensif dan membuat keputusan yang lebih baik.
Komunikasi yang Lebih Efektif: Visualisasi data membantu menyampaikan informasi secara lebih efektif kepada audiens yang beragam. Ini penting dalam presentasi bisnis, laporan, dan publikasi di mana pesan perlu disampaikan dengan jelas dan cepat.
Mengidentifikasi Keterkaitan dan Korelasi: Dengan visualisasi, keterkaitan dan korelasi antara berbagai variabel dalam dataset besar dapat diidentifikasi dengan lebih mudah. Ini bisa membantu dalam penemuan wawasan baru yang tidak terlihat hanya dengan analisis numerik.
Meningkatkan Pengawasan dan Monitoring: Dalam konteks monitoring sistem atau proses, visualisasi membantu dalam memantau kinerja dan mengidentifikasi masalah dengan cepat. Ini sangat penting dalam operasi real-time di industri seperti IT, manufaktur, dan keuangan.
Dewasa ini banyak alat yang tersedia untuk mempermudah ilmuwan data dalam memvisualisasikan data besar. Berikut beberapa contoh alat yang sering digunakan seperti Tableau, power BI, Apache Superset, QlikView, D3.js, Plotly, Grafana, Looker, Kibana.
Visualisasi data merupakan kunci untuk membuka potensi big data. Dengan visualisasi data yang tepat, kita dapat mengubah data menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti sehingga dapat menghasilkan wawasan baru yang berharga.
Netray mengolah big data dan menyajikan ke dalam bentuk Dashboard yang praktis dan mudah dipahami. Dengan visualisi data yang sederhana, pembaca bisa mendapatkan insight yang menarik dari data yang diolah. Apabila pembaca berminat mencoba Netray Media Monitoring dapat mengunjungi Netray Trial atau simak hasil analisis kami di blog Analisis Netray.
Setiap kali debitur ingin mengajukan pinjaman, kreditur akan melakukan analisis untuk menghindari kemungkinan gangguan penagihan. Analisis tersebut dikenal dengan istilah analisis risiko kredit. Kreditur perlu menghitung segala potensi debitur gagal mengembalikan pinjaman hingga tenggat waktu atau jatuh tempo pembayaran.
Dalam proses analisis tersebut, kreditur biasanya akan dihadapkan dengan data yang memiliki jumlah yang sangat besar. Pasalnya, semakin luas dan mendalam data yang dimiliki, kemungkinan untuk menghasilkan assessment yang akurat akan semakin tinggi. Tentu saja hal ini memberi beban pekerjaan yang besar bagi kreditur sehingga perlu mencari cara guna mengatasinya.
Memanfaatkan teknologi yang dewasa ini sedang berkembang pesat, yakni teknologi kecerdasan buatan, sangat mungkin menawarkan alternatif. Untuk alasan ini, sejumlah pihak sedang mengembangkan teknologi AI berbasis large language model (LLM) yang dapat melakukan analisis risiko kredit. LLM ini nantinya mampu memberikan laporan yang komprehensif sekaligus sesuai dengan target dan kebutuhan di dunia nyata.
Mengotomatiskan proses analisis risiko kredit dapat membawa perubahan transformatif pada industri keuangan. Terdapat sejumlah kelebihan ketika memanfaatkan LLM dibandingkan hanya mengandalkan analisis dengan metode tradisional atau yang biasa dikerjakan secara manual. Kelebihan tersebut antara lain:
Menyederhanakan pemrosesan sejumlah besar data
Pengembangan AI berbasis LLM dirancang sedemikian rupa untuk menyederhanakan pemrosesan sejumlah besar data. Semisal dengan metode rekayasa prompt yang memberikan contoh kepada pengguna terkait topik risiko kredit tertentu. Rekayasa prompt tersebut juga menjelaskan arah, jalur, dan interaksi antara variabel untuk menilai risiko kredit.
Memungkinkan analisis secara langsung (real time)
Kompetensi utama digitalisasi analisis adalah ketersediaan data yang diperbarui secara terus-menerus. Dengan demikian, pengguna dapat memantau perkembangan dan membuat keputusan yang cepat dan tepat berdasarkan informasi terkini.
Analisis yang lebih konsisten dan objektif
Analis manusia mungkin dipengaruhi oleh bias atau tingkat keahlian yang berbeda-beda, penggunaan LLM untuk penilaian risiko kredit dapat mempertahankan tingkat analisis standar berdasarkan infrastruktur rekayasa cepatnya.
Gambar 1. Ilustrasi analisis risiko kredit (source: Freepik)
Kompleksitas Penggunaan Kecerdasan Buatan untuk Analisis Risiko Kredit
Dengan pengaruh wacana sektor keuangan yang semakin kuat dewasa ini pada pengembangan kecerdasan buatan, pengaruh otomatisasi dalam kerja analisis risiko kredit semakin besar. Meskipun demikian, tetap ada hambatan-hambatan yang harus dipecahkan guna meningkatkan efisiensi secara signifikan dan menghasilkan akurasi keputusan yang lebih baik. Sejumlah faktor yang menyumbang kompleksitas dari penggunaan kecerdasan buatan, seperti GPT-4 yang populer, untuk analisis risiko kredit antara lain sebagai berikut.
Kerumitan Analisis Multidimensi
Analisis risiko kredit melibatkan berbagai aspek. Diperlukan pertimbangan berbagai variabel seperti riwayat kredit pribadi, status keuangan saat ini, kondisi ekonomi secara keseluruhan, dan faktor khusus industri.
Sifat Dinamis Data Keuangan
Data keuangan bersifat dinamis dengan perubahan berkelanjutan dan volatilitas sesekali. Sifat dinamis ini membuat interaksi antar variabel menjadi lebih relevan dan menghasilkan hubungan yang terus berkembang antara fitur dan risiko kredit.
Kesulitan dalam Pemanfaatan Model Bahasa
Terdapat tantangan mendasar dalam menggunakan model bahasa seperti GPT-4 untuk tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh analis kredit. Analis kredit memiliki pemahaman mendalam tentang dinamika dan risiko keuangan yang sulit direplikasi oleh model bahasa.
Pembuatan laporan risiko kredit yang komprehensif akhirnya menguji batas-batas LLM seperti GPT-4. Meskipun beberapa elemen mungkin dapat dipecahkan menggunakan model bahasa yang ada, sifat analisis yang kompleks seperti pemikiran manusia tentu menuntut lebih. Semisal ketika dihadapkan pada data yang tak kasat mata, anomali, atau perubahan kebutuhan.
Efektivitas GPT-4 dalam membuat laporan risiko kredit bergantung pada kapasitasnya untuk memahami dan menggabungkan pengetahuan dan intuisi yang masih berada dalam kerangka analisis. Sehingga bisa dikatakan bahwa proyek pengembangan ini masih terbuka sangat lebar meskipun telah banyak pondasi yang sudah diletakkan.
Sebagai produk jasa yang melayani industri pada sektor digital, Netray menawarkan solusi permasalahan analisis big data dengan mudah, termasuk mengolah data-data ekonomi dan keuangan. Salah satu kelebihan Netray adalah kustomisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan konsumen dan industri. Untuk informasi lebih lanjut hubungi Kontak Netray.
“Data is the new oil” begitu kata seorang matematikawan asal Inggris. Seperti minyak, data mentah perlu diolah/diinterpretasikan agar menjadi berharga dan menumbuhkan wawasan baru. Seiring dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan dan dikumpulkan, maka muncul kebutuhan untuk mengelola dan menganalisis data tersebut secara efektif.
Hal inilah yang mendorong kehadiran data science atau ilmu data. Ilmu data adalah bidang yang menggabungkan berbagai disiplin ilmu seperti matematika, statistik, pemrograman, dan ilmu komputer guna mempelajari tentang data terutama sejak kehadiran big data. Bunga rampai ilmu ini dibutuhkan untuk menemukan pola dan pemahaman berharga dari data.
Eksistensi data science gaungnya semakin populer sejak munculnya internet dan big data. Sebelumnya, publik lebih mengenal ilmu ini dengan sebutan data mining atau predictive analytics dibandingkan data science.
Meski istilah data sciencebaru mulai populer satu dekade terakhir. Penggunaan istilah ini kalangan ilmuwan telah ada sejak tahun 1997 oleh seorang guru besar statistika industri, C.F Jeff Wu. Data science yang sebelumnya hanya dianggap sebagai kajian dalam ilmu statistika, kini telah dianggap sebagai bidang ilmu yang bersifat mandiri. Secara sederhana, ilmu ini memiliki tujuan utama untuk memahami dan menganalisis segala fenomena yang berkaitan dengan data terstruktur, semi terstruktur, maupun tidak berstruktur.
Komponen Utama Data Science
Gambar 1. Skema/metode data science
Layaknya sebuah ilmu, data science juga memiliki metode tersendiri untuk menggali pengetahuan. Hal tersebut tercakup dalam komponen utama data science seperti berikut ini:
Pengumpulan Data (Data Collection): mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, file, sensor, media sosial, dan lainnya.
Pembersihan Data (Data Cleaning): tahap memproses dan membersihkan data untuk menghilangkan kesalahan, duplikasi, dan inkonsistensi.
Analisis Data (Data Analysis): menggunakan teknik statistik dan analitik untuk mengekstraksi wawasan dari data.
Pemodelan Data (Data Modeling): membangun model prediktif menggunakan teknik machine learning dan algoritma statistik untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola.
Visualisasi Data (Data Visualization): menggunakan grafik dan diagram untuk memvisualisasikan data dan hasil analisis agar mudah dipahami.
Interpretasi dan Pengambilan Keputusan (Interpretation and Decision Making): menggunakan wawasan yang diperoleh untuk membuat keputusan yang didasarkan pada data.
Alat Data Science
Selain metode, komponen data science selanjutnya adalah alat atau tools. Seperti layaknya peneliti dalam bidang keilmuan tertentu, alat tersebut berguna untuk mencari, mengolah, hingga menyajikan temuan dari data. Lantas alat dan teknologi seperti apa yang digunakan ilmuwan data untuk menyelesaikan berbagai tugas yang berkaitan dengan big data? Diantaranya sebagai berikut:
1. Pemrograman dan Bahasa Skrip
Python: Bahasa pemrograman yang paling populer untuk data science karena kemudahan penggunaan, pustaka yang banyak, dan komunitas yang besar.
R: Bahasa pemrograman yang kuat untuk analisis statistik dan visualisasi data.
SQL: Bahasa kueri untuk mengakses dan memanipulasi data dalam database relasional.
JavaScript: Bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun aplikasi web interaktif untuk visualisasi data dan dashboard.
2. Perangkat Lunak dan Platform
Jupyter Notebook: aplikasi web open-source untuk pengembangan data science yang memungkinkan pengguna untuk menulis kode, menjalankan analisis, dan memvisualisasikan hasil dalam satu tempat.
Colab: Notebook Jupyter berbasis cloud yang memungkinkan kolaborasi real-time.
Git: Sistem kontrol versi untuk melacak perubahan pada kode dan data.
Platform cloud: Seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure menawarkan berbagai layanan untuk data science, termasuk komputasi, penyimpanan, dan database.
3. Alat Analisis Data
NumPy: Pustaka Python untuk komputasi numerik dan manipulasi array.
Pandas: Pustaka Python untuk analisis data dan manipulasi DataFrame.
Matplotlib: Pustaka Python untuk visualisasi data dasar.
Seaborn: Pustaka Python untuk visualisasi data statistik yang lebih canggih.
Scikit-learn: Pustaka Python untuk pembelajaran mesin dan algoritma statistik.
4. Alat Pembelajaran Mesin:
TensorFlow: Pustaka sumber terbuka untuk pengembangan pembelajaran mesin dan deep learning.
PyTorch: Pustaka Python lain untuk deep learning.
Keras: Pustaka Python tingkat tinggi untuk deep learning yang dibangun di atas TensorFlow.
5. Alat Big Data:
Hadoop: Kerangka kerja sumber terbuka untuk pemrosesan data terdistribusi.
Spark: Mesin komputasi terdistribusi yang populer untuk memproses big data.
Kafka: Platform streaming data yang memungkinkan transfer data real-time.
6. Alat Visualisasi Data
Tableau: Platform visualisasi data yang populer untuk membuat dashboard dan laporan interaktif.
Power BI: Alat visualisasi data dari Microsoft yang terintegrasi dengan produk Microsoft lainnya.
Plotly: Pustaka Python untuk membuat visualisasi data interaktif.
Bokeh: Pustaka Python lain untuk membuat visualisasi data interaktif.
Seiring waktu, data science terus dipakai dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, hingga e-commerce. Sebagai contoh Tokopedia dan Bukalapak menggunakan data science untuk analisis perilaku konsumen, rekomendasi produk, dan optimasi penjualan. Data science membantu perusahaan memahami preferensi pengguna dan menyesuaikan penawaran serta promosi yang lebih tepat sasaran.
Kemudian dalam bidang transportasi seperti yang dilakukan oleh Gojek dan Grab yang memanfaatkan data science untuk optimasi rute, prediksi permintaan, dan personalisasi layanan. Algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk memprediksi waktu tiba kendaraan dan menawarkan rekomendasi rute terbaik bagi pengemudi.
Lalu pada bidang kesehatan, startup seperti Halodoc dan Alodokter, menggunakan data science untuk telemedicine, analisis data pasien, dan pengembangan algoritma diagnostik. Data pasien dianalisis untuk memberikan rekomendasi medis yang lebih akurat.
Pada pada bidang media dan hiburan platform streaming seperti Netflix dan Spotify, menggunakan ilmu data untuk analisis preferensi penonton dan pendengar, serta personalisasi konten yang ditawarkan kepada pengguna.
Data Science vs Data Scientist vs Data Engineer
Ketiga frasa tersebut mungkin terlihat serupa, terutama bagi mereka yang masih asing dengan pengolahan data. Namun terdapat perbedaan yang cukup signifikan dari masing-masing istilah akan tetapi masih saling berkaitan. Data science merupakan disiplin atau bidang ilmu yang mempelajari bagaimana data dihasilkan, diolah, dan dipresentasikan.
Jika dalam bidang ilmu terdapat ilmuwan, maka data scientist adalah seorang profesional yang membangun kerangka penelitian dan analisis data. Tugas seorang ilmuwan data adalah menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Mereka menggunakan teknik statistik, machine learning, dan AI.
Sedangkan data engineer adalah profesional yang merancang hingga memelihara infrastruktur big data. Insinyur data bertanggung jawab atas desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur yang mendukung pengolahan dan analisis data. Mereka memastikan bahwa data yang dibutuhkan oleh ilmuwan data tersedia dan dapat diakses dengan mudah.
Kedua peran ini selalu ada dan saling melengkapi dalam proses analisis data dan pengambilan keputusan berbasis data di sebuah organisasi atau perusahaan. Termasuk juga ketika Netray mengembangkan sejumlah produk berbasis big data seperti media monitoring. Hasil dari pengembangan tim data science dalam bentuk pemantauan topik di media sosial dan media massa daring bisa disimak di blog Netray.
Apakah kecerdasan buatan dapat membantu dalam dunia investasi dan pasar modal? Jawabannya adalah iya. Kecerdasan buatan jenis Large Language Model dipercaya dapat membantu investor sekaligus menjadi penasihat dalam berbagai kegiatan dalam pasar modal. Aplikasi LLM untuk investasi dapat dilakukan dengan program populer seperti Gemini, ChatGPT, hingga Claude. Mereka terbukti mampu mengkalkulasikan hingga menjabarkan hitungan seputar pasar modal.
LLM (Large Language Model) memiliki potensi besar untuk diaplikasikan di pasar modal dan investasi. LLM memiliki kapasitas untuk memahami input yang kompleks dan menghasilkan output yang sesuai spesifikasi atau kebutuhan. Berikut beberapa kemampuan LLM yang dapat dimanfaatkan untuk membantu kegiatan pasar modal.
Analisis Data dan Riset Pasar
LLM dapat memproses dan menganalisis data pasar yang sangat besar dengan cepat dan efisien, termasuk data harga saham, berita keuangan, laporan perusahaan, dan media sosial.
Hal ini memungkinkan LLM untuk mengidentifikasi pola dan tren yang sulit dilihat oleh manusia, sehingga membantu investor membuat keputusan investasi yang lebih tepat. LLM juga dapat digunakan untuk menghasilkan laporan riset pasar yang komprehensif dan akurat, membantu investor memahami kondisi pasar dan prospek investasi di masa depan.
Otomatisasi Pekerjaan Investasi
LLM untuk investasi dilakukan dengan mengotomatisasi pekerjaan yang berulang dan memakan waktu, seperti analisis fundamental dan teknikal, screening saham, dan pembuatan portofolio.
Hal ini memungkinkan investor untuk fokus pada tugas yang lebih strategis, seperti mengembangkan strategi investasi dan mengelola risiko. LLM juga dapat digunakan untuk membangun chatbot yang dapat menjawab pertanyaan investor tentang investasi dan membantu mereka membuat keputusan investasi yang tepat.
LLM untuk investasi biasanya digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dan kejahatan pasar modal dengan menganalisis data pasar dan perilaku investor. LLM dapat mengidentifikasi pola yang tidak biasa dan menandakan aktivitas yang berpotensi ilegal, seperti manipulasi pasar dan insider trading. Hal ini dapat membantu melindungi investor dari kerugian finansial dan menjaga integritas pasar modal.
Pengembangan Produk dan Layanan Investasi Baru
LLM dapat digunakan untuk mengembangkan produk dan layanan investasi baru yang dipersonalisasi untuk kebutuhan investor yang berbeda. Selain itu, LLM untuk investasi dapat membantu investor memilih penanaman modal yang sesuai dengan profil risiko dan tujuan keuangan mereka. LLM juga dapat digunakan untuk membangun platform investasi yang lebih mudah digunakan dan intuitif.
Pengembangan Program LLM untuk Investasi
Beberapa perusahaan global telah mempraktikan kecerdasan buatan atau LLM untuk investasi. Diantaranya adalah AlphaSense, perusahaan perangkat lunak yang mengembangkan platform kecerdasan buatan yang membantu profesional membuat keputusan penting dalam analisis pasar modal. Perusahaan ini telah menangani klien global seperti Kelloggs, Walmart, Unilever, Starbucks, dan lain sebagainya.
Kemudian ada Kensho, perusahaan yang bergerak di bidang teknologi finansial yang berfokus pada analisis pasar keuangan dengan kecerdasan buatan (AI). Kensho dikenal karena mengembangkan sistem pembelajaran mesin canggih yang membantu lembaga keuangan terkemuka dalam menganalisis data keuangan yang besar dan kompleks.
Seperti manusia, LLM dapat menjadi spesialis dengan pembelajaran transfer yang berarti data baru dapat dimasukkan ke dalam model terlatih sebelumnya untuk mempelajari pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk tugas tertentu. Hal ini memungkinkan LLM generalis untuk bergeser menjadi berbagai jenis ahli dengan pelatihan (training) yang spesifik.
Gambar 2. Contoh LLM untuk investasi yakni ChatGPT
LLM spesialisasi jenis ini masih dalam tahap pengembangan awal dan masih banyak potensi yang belum terealisasi. LLM juga dapat bias, tidak akurat, dan mudah dimanipulasi. Penting untuk menggunakan LLM secara bertanggung jawab dan menyadari keterbatasannya dan selalu mempertimbangkan faktor lain sebelum membuat keputusan investasi.
Ada banyak ragam pengembangan LLM sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Salah satunya seperti pengembangan kecerdasan buatan untuk sektor ekonomi dan bisnis. Atau pengembangan LLM untuk kebutuhan chatbot spesifik seperti chatbot kesehatan, yang memberi jawaban sesuai dengan konteks. Simak terus artikel Netray untuk memantau perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan pengaplikasiannya.
