Dokumen ini membahas pentingnya pengumpulan data dalam penelitian, termasuk data internal dan data crawling yang digunakan di berbagai bidang. Data dimensi tinggi, network data, dan jenis-jenis data dalam jaringan juga dijelaskan, menggarisbawahi peran mereka dalam analisis dan pengembangan teknologi. Selain itu, dokumen menjelaskan manfaat penggunaan data network dalam menghemat biaya operasional dan meningkatkan keamanan data.

1. HIGH DIMENSIONAL DATA Pertemuan 3

2. PROSES KOLEKSI
DATA
Koleksi data merupakan tahapan
dalam proses penelitianyang penting,
karena hanya dengan mendapatkan
datayang tepat maka proses
penelitian akan berlangsungsampai
peneliti mendapatkan jawaban dari
perumusanmasalah yang sudah
ditetapkan
Sebuah jenis data dalam bidang statistik
yangklasifikasinya berdasarkan sumber dan
pengguna, yangmana data internal ini adalah
data yang bisa didapatkandari dalam maupun
pihak internal pada suatu organisasi,bisa juga
berupa perusahaan atau sebuah tempat dimana
dilakukannya banyak penelitian. Data
internaldigunakan untuk menggambarkan suatu
keadaanmaupun kegiatan dalam suatu organisasi
maupunperusahaan itu sendiri.
DATA INTERNAL

3. DATA CRAWLING
Analisis data dapat digunakan dalam berb
agai bidang,seperti bisnis, ekonomi, sains,
dan teknologi, danmemainkan peran penting
dalam meningkatkan efisiensidan membuat
keputusan. Selain analisis data, dikenal juga
istilah data crawling.
Data crawling adalah proses automatis
untukmengumpulkan dan mengindeks data
dari berbagaisumber seperti situs web,
database, atau dokumen".
Data yang dikumpulkan melalui crawling
kemudian dapatdiproses dan digunakan
untuk berbagai tujuan, sepertianalisis data,
penelitian, atau pengembangan sistem
informasi.
Tujuan utama data crawling adalah untuk
mengumpulkandata dari berbagai sumber dan
mengindeksnya sehinggamudah untuk diakses dan
dianalisis
TUJUAN DATA
CRAWLING

4. TUJUAN DATA CRAWLING LANJUTAN
Pengumpulkan data besar dari berbagai sumber sepertisitus web, database, atau
dokumen dalam waktu singkatdan efisien.
Menggunakan data yang dikumpulkan untuk melakukananalisis data seperti analisis
pasar, analisis perilakupelanggan, dan lain-lain
Menggunakan data yang dikumpulkan untuk melakukanpenelitian seperti penelitian
pasar, penelitian sosial, danlain-lain
Membuat database yang mengandung informasi dariberbagai sumber seperti situs
web, database, ataudokumen.
Memantau informasi dari berbagai sumber seperti mediasosial, situs web, dan lain-
lain untuk memastikan bahwainformasi yang diterima akurat dan up-to-date
Menggunakan data yang dikumpulkan untuk membangunaplikasi seperti aplikasi
pencarian, aplikasi e-commerce,dan lain-lain

5. PEMBAGIAN PERLAKUAN DATA
Pembagian perlakuan terhadap data tergantung jenis data:
1. High Dimensional Data,
2. Network Data,
3. Text Data (Sentiment Analysis)

6. HIGH DIMENSIONAL DATA
Data dimensi tinggi paling sering digunakan dalampembelajaran mesin, pembelajaran
mendalam, dan ilmudata. Ini mengacu pada kumpulan data yang memilikisejumlah besar
fitur atau variabel, yang dapatmenyulitkan untuk menganalisis dan mengekstraksiwawasan
yang bermakna. Data dimensi tinggi seringditemui di bidang seperti pengenalan gambar
danucapan, pemrosesan bahasa alami, dan genomic
Fungsi dari High-Dimensional Data adalah untukmemberikan informasi yang lebih lengkap
dan detailmengenai suatu objek atau fenomena. Dengan memilikibanyak dimensi, data
dapat memberikan gambaran yanglebih akurat dan kompleks mengenai suatu objek
ataufenomena.

7. CONTOH HIGH DIMENSIONAL DATA
ontoh High-Dimensional Data adalah data citra medis,data genomik, data sensor,
dan data sosial media. Datacitra medis memiliki banyak dimensi seperti
warna,tekstur, dan bentuk. Data genomik memiliki banyakdimensi seperti urutan DNA
dan ekspresi gen. Datasensor memiliki banyak dimensi seperti suhu,kelembaban, dan
tekanan. Data sosial media memilikibanyak dimensi seperti teks, gambar, dan video

8. NETWORK DATA
Data network adalah sebuah sistem yang dirancang untukmentransfer dan
menyimpan data dari satu titik akses jaringan ketitik akses jaringan lainnya.
Tak hanya itu, teknologi ini juga bisa transfer data melalui accesspoint yang
diciptakan dari pengalihan data, jalur transmisi, dankontrol sistem.
Data network terdiri dari sistem komunikasi seperti circuit switch,leased line, dan
jaringan packet switching.

9. JENIS – JENIS NETWORK DATA
Flow Data --> low data bisa dibilang sebagai teknologi terbaikuntuk pemantauan
jaringan umum. Berasal dari sakelar ataurouter, jenis data network ini bisa memberikan
perusanaa akseske berbagai detail tentang protokol, ports, alamat IP, dan lain-lain.
Packet data --> Jenis data network ini merupakan tipe data palingterperinci yang
tersedia untuk tim IT, dan paling sering digunakanuntuk masalah troubleshooting yang
rumit. Meskipun flow datadapat digunakan untuk menyelesaikan sekitar 80%
masalahmasalah jaringan, 20% sisanya memerlukan kinerja dari packetdata
NMP --> Simple network management protocol (SNMP) adalahprotokol lapisan aplikasi
yang digunakan untuk memantau jaringandalam perangkat. Kelebihan jenis data network
ini adalah bahwaia kompatibel dengan hampir semua perangkat teknologi. Tidakseperti
flow data yang dikumpulkan secara otomatis dari routerdan sakelar, SNMP harus secara
teratur melakukan ping ke setiapperangkat untuk pembaruan guna mengumpulkan data
API --> API sendiri adalah seperangkat metode komunikasi yangditentukan di antara
berbagai komponen yang digunakan untukmembangun software. Karena ia berbentuk
antarmuka, tidak adastandar apa pun untuk teknologi ini. Dengan kata lain, API
akanmenjadi unik untuk setiap perangkat, baik dalam bentuk maupunfungsinya

10. MANFAAT NETWORK DATA
1. Menghemat dana operasional perusahaan.
2. Lisensi situs cenderung menjadi lebih murah daripadamembeli beberapa lisensi
mandiri.
3. File data dapat dengan mudah dibagikan di antarapengguna.
4. Pengguna jaringan dapat berkomunikasi melalui emaildan instant messenger.
5. Keamanan data menjadi lebih terjamin.