Subsidi pertanian adalah dukungan keuangan yang diberikan oleh pemerintah kepada petani dan pelaku bisnis pertanian untuk membantu mendukung pendapatan mereka, mengatur pasokan komoditas pertanian, dan memengaruhi permintaan serta penawaran komoditas tertentu. Subsidi ini dapat diberikan untuk berbagai jenis komoditas, baik hasil pertanian maupun hasil peternakan, dan bisa bersifat umum atau ditujukan untuk tujuan penggunaan khusus, seperti dalam program pemberian makanan di sekolah. Meskipun demikian, subsidi pertanian sering kali menjadi topik kontroversial karena keterlibatan besar perusahaan agribisnis yang memiliki kepentingan politik dan ekonomi dalam hal tersebut.

Dampak Subsidi Pertanian

Subsidi pertanian berfungsi sebagai aliran uang dari pembayar pajak ke pemilik lahan usaha tani, namun dampaknya kompleks dan sering kontroversial.

1. Perdagangan Internasional dan Harga Pangan Global

Subsidi komoditas pertanian yang diekspor dapat menurunkan harga global, menguntungkan konsumen di negara berkembang. Namun, hal ini merugikan petani non-subsidi dan meningkatkan kemiskinan dengan mengurangi harga pangan. Perdebatan seputar subsidi pertanian sering menghambat pembicaraan perdagangan internasional.

2. Kemiskinan di Negara Berkembang

Subsidi pertanian di negara maju menurunkan harga pangan global, sehingga petani di negara berkembang sulit bersaing. Dampaknya termasuk peningkatan kemiskinan di kalangan petani non-subsidi. Contohnya, Haiti mengalami penurunan produksi beras lokal karena tidak bisa bersaing dengan impor beras yang disubsidi.

3. Dampak pada Asupan Nutrisi

Subsidi pangan berkalori tinggi dapat menyebabkan obesitas karena harga yang murah. Misalnya, jagung digunakan sebagai pakan ternak, meningkatkan kandungan lemak dalam daging sapi. Namun, penelitian mengenai kaitan kebijakan pertanian dengan obesitas masih kontroversial.

4. Dampak Lingkungan

Subsidi pada pertanian skala besar mendorong pertanian monokultur yang merusak lingkungan dan mengancam keberlangsungan lebah sebagai penyerbuk alami. Subsidi pada industri daging juga menyebabkan masalah lingkungan seperti emisi gas rumah kaca dan konsumsi air yang besar.

Intervensi pemerintah melalui subsidi pertanian dapat mengganggu mekanisme pasar, memengaruhi produksi dan harga komoditas, serta menyebabkan ketidakadilan ekonomi.

Subsidi Pertanian di Berbagai Wilayah

1. Uni Eropa

   • Pada tahun 2010, Uni Eropa mengalokasikan 47 Miliar Euro untuk pertanian, dengan sebagian besar subsidi didasarkan pada luas lahan yang dikelola. Sektor pertanian dan perikanan menerima 40% dari dana tersebut.

2. Afrika

   • Peningkatan harga pangan dan pupuk telah meningkatkan kerawanan pangan di wilayah perkotaan dan pedesaan di beberapa negara miskin di Afrika. Kebijakan baru berfokus pada peningkatan produktivitas tanaman pangan pokok.

3. Selandia Baru

   • Selandia Baru memiliki sistem pertanian dengan pasar yang sangat terbuka setelah reformasi pada tahun 1984 yang menghentikan semua jenis subsidi. Subsidi pertanian di negara lain dianggap sebagai hambatan bagi Selandia Baru dalam bersaing sebagai negara pengekspor bahan pertanian.

4. Amerika Serikat

   • Amerika Serikat memberikan subsidi sekitar US$ 20 miliar per tahun kepada petani melalui U.S. farm bill. Program ini telah mengalami perubahan signifikan dari tahun 1930an hingga saat ini, dengan sebagian besar subsidi diberikan kepada produsen jagung karena kebijakan energi yang mengarah pada produksi etanol dari jagung.

5. Asia

   • Subsidi pertanian tetap menjadi topik utama dalam perdagangan global. Jepang dan Korea Selatan termasuk di antara negara-negara di Asia yang memberikan subsidi besar kepada petani mereka, meskipun ada upaya untuk mengubah sektor pertanian di Korea Selatan yang dihadapi dengan resistensi dari berbagai pihak.

 
Disadur dari: https://id.wikipedia.org/wiki/Subsidi_pertanian

Pertanian berkelanjutan adalah gerakan pertanian yang menerapkan prinsip-prinsip ekologi, yang mempelajari hubungan antara organisme hidup dan lingkungannya. Pertanian berkelanjutan didefinisikan sebagai sistem terpadu praktik produksi tumbuhan dan hewan dalam satu lokasi, yang memiliki fungsi jangka panjang berikut:

1. Memenuhi kebutuhan pangan manusia dan serat.
2. Peningkatan kualitas lingkungan dan sumber daya alam yang berbasis pertanian.
3. Penggunaan yang sangat efisien dari sumber daya alam tak terbarukan.
4. Pemanfaatan sumber daya yang tersedia di lahan pertanian secara terpadu, dengan penggunaan pengendalian dan siklus biologis untuk meningkatkan kualitas hidup petani dan masyarakat secara keseluruhan.

Meskipun demikian, pertanian berkelanjutan sering kali dianggap sebagai langkah menuju tujuan, bukan tujuan itu sendiri. Pertanian yang benar-benar berkelanjutan bertujuan untuk mengurangi konsumsi energi, meminimalkan dampak terhadap lingkungan, mengurangi penggunaan barang-barang kemasan, mendorong pembelian lokal melalui rantai pasokan pangan yang pendek, mengurangi konsumsi bahan makanan olahan, dan meningkatkan kegiatan berkebun di masyarakat dan di rumah. Meskipun beberapa pihak berpendapat bahwa pertanian berkelanjutan mungkin menghadapi tantangan secara ekonomi.

Sumber Daya Pertanian Berlanjutan

Sumber daya alam merupakan komponen vital dalam pertanian berkelanjutan, yang menggabungkan prinsip-prinsip ekologi dalam praktik produksi tanaman dan hewan. Faktor seperti cahaya matahari, udara, tanah, dan air memegang peranan penting dalam pemanfaatan sumber daya alam di lahan pertanian. Pengelolaan yang baik terhadap faktor ini sangat diperlukan untuk menjaga keberlanjutan lingkungan pertanian. Pentingnya nutrisi tanah menjadi perhatian dalam pertanian berkelanjutan, di mana pengembalian nutrisi ke tanah menjadi kunci dalam meminimalkan penggunaan sumber daya alam non-terbarukan seperti gas alam dan mineral. Cara pengembalian nutrisi dapat dilakukan melalui berbagai metode, seperti daur ulang sampah organik, tanaman legum, produksi nitrogen industri, serta teknologi rekayasa genetika.

Pengelolaan air juga merupakan aspek penting dalam pertanian berkelanjutan, di mana irigasi yang tepat dan manajemen drainase sangat diperlukan untuk mencegah salinisasi tanah dan menjaga keberlanjutan sumber daya air. Erosi tanah juga menjadi perhatian utama, di mana metode pertanian tanpa pembajakan dan desain jalur kunci menjadi solusi untuk mengurangi erosi tanah. Selain itu, ketersediaan lahan pertanian juga menjadi isu penting, terutama dengan meningkatnya permintaan akan bahan pangan dan tekanan untuk memperluas lahan pertanian. Namun, perlu diingat bahwa perluasan lahan pertanian juga berkontribusi pada deforestasi dan kehilangan biodiversitas, sehingga pengelolaan lahan yang bijaksana sangat diperlukan.

Di sisi energi, pertanian berkelanjutan juga berupaya untuk mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil dengan mengembangkan teknologi energi terbarukan dalam rantai produksi pangan. Hal ini menjadi penting mengingat keterbatasan dan kenaikan harga bahan bakar fosil yang dapat mempengaruhi ketahanan pangan global. Dengan demikian, upaya untuk memanfaatkan sumber daya alam secara berkelanjutan dalam pertanian adalah kunci untuk menjaga keberlanjutan lingkungan dan memastikan ketahanan pangan jangka panjang.

Disadur dari: https://id.wikipedia.org/wiki/Pertanian_berkelanjutan

Pertanian mencakup proses ilmiah dan teknologi yang terlibat dalam membudidayakan dan memanfaatkan tanaman untuk berbagai tujuan seperti makanan, bahan bakar, serat, bahan kimia, rekreasi, dan pelestarian lahan. Pertanian modern juga mencakup bidang penelitian seperti genetika tanaman, fisiologi tanaman, meteorologi, dan ilmu tanah. Ini melibatkan aplikasi interdisipliner bidang-bidang seperti biologi, kimia, ekonomi, ekologi, ilmu bumi, dan genetika. Para profesional yang berspesialisasi dalam bidang pertanian disebut sebagai ahli agronomi.

Sejarah Agronomi:

Pemuliaan Tanaman

Bidang agronomi ini mencakup pemuliaan selektif tanaman untuk menghasilkan tanaman terbaik untuk berbagai kondisi. Pemuliaan tanaman telah meningkatkan hasil panen dan meningkatkan nilai gizi berbagai tanaman, termasuk jagung, kedelai, dan gandum. Ini juga menghasilkan pengembangan jenis tanaman baru. Sebagai contoh, gandum hibrida yang dinamakan tritikale diproduksi dengan persilangan antara gandum dan gandum. Tritikale mengandung protein yang lebih mudah dicerna daripada baik gandum maupun gandum. Agronomi juga telah menjadi instrumen penting untuk penelitian produksi buah dan sayuran. Selain itu, penerapan pemuliaan tanaman untuk pengembangan rumput-rumputan telah menghasilkan pengurangan dalam permintaan pupuk dan input air, serta jenis rumput dengan resistensi penyakit yang lebih tinggi.

Bioteknologi

Agronom menggunakan bioteknologi untuk memperpanjang dan mempercepat pengembangan karakteristik yang diinginkan. Bioteknologi seringkali merupakan kegiatan laboratorium yang membutuhkan pengujian lapangan terhadap varietas tanaman baru yang dikembangkan. Selain meningkatkan hasil panen, bioteknologi agronomi semakin banyak digunakan untuk penggunaan baru selain pangan. Sebagai contoh, biji-bijian saat ini digunakan terutama untuk margarin dan minyak makan lainnya, tetapi dapat dimodifikasi untuk menghasilkan asam lemak untuk deterjen, bahan bakar pengganti, dan petrokimia.

Ilmu Tanah

Agronom mempelajari cara berkelanjutan untuk membuat tanah lebih produktif dan menguntungkan. Mereka mengklasifikasikan tanah dan menganalisisnya untuk menentukan apakah mengandung nutrisi penting untuk pertumbuhan tanaman. Makronutrien umum yang dianalisis meliputi senyawa nitrogen, fosfor, kalium, kalsium, magnesium, dan belerang. Tanah juga dinilai untuk beberapa mikronutrien, seperti seng dan boron. Persentase bahan organik, pH tanah, dan kapasitas penahanan nutrisi juga diuji di laboratorium regional. Agronom akan menginterpretasikan laporan laboratorium ini dan memberikan rekomendasi untuk memodifikasi nutrisi tanah guna pertumbuhan tanaman optimal.

Konservasi Tanah

Selain itu, agronom mengembangkan metode untuk menjaga tanah dan mengurangi efek erosi oleh angin dan air. Sebagai contoh, teknik yang dikenal sebagai tanam kontur dapat digunakan untuk mencegah erosi tanah dan mengonservasi curah hujan. Peneliti agronomi juga mencari cara untuk menggunakan tanah lebih efektif dalam menyelesaikan masalah lain. Masalah-masalah tersebut termasuk pembuangan kotoran manusia dan hewan, polusi air, dan akumulasi pestisida di tanah, serta menjaga tanah untuk generasi mendatang seperti pembakaran padang setelah produksi tanaman. Teknik manajemen padang rumput meliputi pertanian tanpa pembajakan, penanaman rumput pengikat tanah di sepanjang kontur pada lereng curam, dan menggunakan saluran kontur dengan kedalaman hingga 1 meter.

Agroekologi

Agroekologi adalah pengelolaan sistem pertanian dengan penekanan pada aplikasi ekologi dan lingkungan. Topik ini erat terkait dengan pekerjaan untuk pertanian berkelanjutan, pertanian organik, dan sistem pangan alternatif serta pengembangan sistem penanaman alternatif.

Model Teoritis

Ekologi produksi teoritis adalah studi kuantitatif tentang pertumbuhan tanaman. Tanaman diperlakukan sebagai jenis pabrik biologis, yang mengolah cahaya, karbon dioksida, air, dan nutrisi menjadi produk yang dapat dipanen. Parameter utama yang dipertimbangkan adalah suhu, sinar matahari, biomassa tanaman yang berdiri, distribusi produksi tanaman, serta pasokan nutrisi dan air.

Disadur dari: https://id.wikipedia.org/wiki/Agronomi

Python, bahasa pemrograman yang ditafsirkan dan tingkat tinggi, telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia sejak dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum. Filosofi desain Python menitikberatkan pada keterbacaan kode dan penggunaan spasi putih yang signifikan, membuatnya menjadi pilihan yang ideal untuk proyek-proyek skala kecil maupun besar.

Salah satu keunggulan Python adalah kemampuannya dalam menangani berbagai paradigma pemrograman, termasuk pemrograman terstruktur, berorientasi objek, dan fungsional. Dikenal sebagai bahasa "termasuk baterai", Python dilengkapi dengan perpustakaan standar yang luas, memungkinkan pengguna untuk mengakses berbagai fungsi dan alat tanpa perlu menginstal tambahan.

Sejak dirilisnya Python 2.0 pada tahun 2000, bahasa ini telah mengalami beberapa pembaruan signifikan, termasuk fitur-fitur seperti pemahaman daftar dan sistem pengumpulan sampah yang lebih canggih. Pada tahun 2008, Python 3.0 diperkenalkan sebagai revisi utama, meskipun tidak sepenuhnya kompatibel dengan versi sebelumnya. Hal ini membutuhkan modifikasi pada kode Python 2 untuk dapat berjalan pada Python 3.

Python memiliki keunggulan dalam ketersediaannya untuk berbagai sistem operasi. Implementasi referensi Python, yang dikenal sebagai CPython, dikembangkan dan dipelihara oleh komunitas pemrogram global. Python Software Foundation, sebuah organisasi nirlaba, bertanggung jawab atas pengelolaan dan pengembangan sumber daya Python dan CPython.

Sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, Python secara konsisten menduduki peringkat teratas dalam daftar bahasa pemrograman yang diminati oleh para pengembang. Keunggulan Python dalam keterbacaan kode, fleksibilitas, dan kemampuan yang luas menjadikannya pilihan yang sangat dihargai dalam berbagai industri dan proyek pengembangan perangkat lunak.

Sejarah dan Filosofi Python

Python, bahasa pemrograman yang diciptakan pada akhir 1980-an oleh Guido van Rossum di Belanda, merupakan kelanjutan dari bahasa ABC dan memiliki kemampuan untuk menangani pengecualian serta berinteraksi dengan sistem operasi Amoeba. Implementasinya dimulai pada bulan Desember 1989, dengan van Rossum sebagai pengembang utama hingga Juli 2018, ketika dia mengumumkan "liburan permanen" dari tanggung jawabnya sebagai Benevolent Dictator For Life Python. Python 2.0 dirilis pada tahun 2000 dengan berbagai fitur baru, termasuk pengumpul sampah pendeteksian siklus dan dukungan untuk Unicode.

Tanggal akhir penggunaan Python 2.7 awalnya dijadwalkan pada tahun 2015, namun ditunda hingga tahun 2020 karena banyaknya kode yang tidak dapat dengan mudah dilanjutkan ke Python 3. Pada 2022, perilisan Python 3.10.4 dan 3.9.12 dipercepat karena masalah keamanan, sementara versi 3.6 dan yang lebih lama tidak lagi didukung. Python memperoleh popularitasnya sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer.

Python adalah bahasa pemrograman multi-paradigma, mendukung pemrograman berorientasi objek, terstruktur, fungsional, dan berorientasi aspek. Desainnya menawarkan dukungan untuk pemrograman fungsional dalam tradisi Lisp dengan fungsi seperti filter, map, dan reduce, serta pemahaman daftar, kamus, set, dan ekspresi generator. Filosofi Python diuraikan dalam dokumen The Zen of Python, menekankan nilai-nilai seperti kecantikan, keterbacaan, dan kesederhanaan.

Python dirancang untuk menjadi sangat dapat dikembangkan dan modular, dengan perpustakaan standar yang besar dan penerjemah yang mudah diperluas. Visi van Rossum terhadap bahasa inti kecil dengan perpustakaan yang luas berasal dari pengalamannya dengan bahasa ABC. Python juga dikenal karena pendekatannya yang menyenangkan dan ramah pengguna, tercermin dalam namanya yang terinspirasi oleh grup komedi Inggris Monty Python.

Pengguna dan penggemar Python sering disebut sebagai Pythonistas, dan bahasa ini terus berkembang dengan komunitas yang kuat di belakangnya. Dengan sejarah yang kaya dan filosofi yang kuat, Python tetap menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati dan dipilih oleh pengembang di seluruh dunia.

Sintaks dan Semantik Python

Python dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dibaca dan dipahami. Sintaksnya bersih dan tidak berantakan secara visual, sering menggunakan kata kunci bahasa Inggris daripada tanda baca. Berbeda dengan bahasa lain seperti C atau Pascal, Python tidak menggunakan tanda kurung awal untuk membatasi blok, dan pernyataan titik koma setelahnya bersifat opsional.

Indentasi adalah kunci dalam Python, menggunakan spasi untuk membatasi blok kode. Peningkatan indentasi menandakan awal blok, sedangkan penurunan indentasi menandakan akhir blok. Ini memastikan bahwa struktur visual program mencerminkan struktur semantiknya dengan akurat.

Python menawarkan beragam pernyataan dan kontrol aliran, termasuk if, else, elif, for, while, try, except, raise, class, def, with, break, continue, pass, assert, yield, dan import. Pernyataan-pernyataan ini memberikan fleksibilitas dalam menulis kode dan menangani pengecualian, iterasi, dan banyak lagi.

Python juga memiliki konsep metode pada objek, yang memungkinkan fungsi yang dilampirkan ke kelas objek. Penulisan kode Python menganut prinsip duck typing, memungkinkan variabel tanpa tipe yang ditentukan tetapi objek yang diketik. Operasi aritmatika seperti penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian dapat dilakukan dengan mudah menggunakan simbol yang terintegrasi dalam bahasa.

_{Hierarki tipe standar di Python 3}

Dengan kesederhanaan sintaks dan semantiknya, Python menjadi pilihan yang populer di kalangan pengembang. Keterbacaan dan kemudahan penggunaan membuatnya menjadi bahasa yang ideal untuk berbagai proyek, dari yang sederhana hingga yang kompleks. Dengan Python, kompleksitas kode dapat dikurangi tanpa mengorbankan fungsionalitas, menjadikannya salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati dan digunakan di seluruh dunia.

Disadur dari: id.wikipedia.org/wiki/Python

Transformasi data merupakan inti dari komputasi, yang berfungsi sebagai saluran yang melaluinya informasi berevolusi dari satu format atau struktur ke format lainnya. Proses ini merupakan bagian integral dari berbagai tugas yang berhubungan dengan data, termasuk integrasi data, penyimpanan data, dan integrasi aplikasi.

Kompleksitas transformasi data dapat sangat bervariasi, tergantung pada tingkat perubahan yang diperlukan antara data sumber dan data target. Sementara beberapa transformasi mungkin sangat mudah, yang lain membutuhkan manipulasi yang rumit. Biasanya, transformasi data memadukan langkah-langkah manual dan otomatis untuk mencapai hasil yang diinginkan. Alat dan teknologi yang digunakan untuk transformasi data sangat beragam, yang mencerminkan beragamnya format, struktur, kompleksitas, dan volume data yang mengalami transformasi.

Salah satu bentuk transformasi data yang penting adalah penyusunan ulang data master. Di sini, seluruh basis data mengalami transformasi atau penyusunan ulang tanpa perlu mengekstrak data. Dalam database yang dirancang dengan baik, semua data dihubungkan secara langsung atau tidak langsung ke sekumpulan tabel database master melalui batasan kunci asing.

Dengan menyusun ulang tabel-tabel basis data master ini dengan indeks unik yang berbeda, baik data yang terkait secara langsung maupun tidak langsung juga diubah. Meskipun ada transformasi ini, bentuk asli data tetap dapat diakses melalui indeks unik yang ada. Sangat penting untuk menjalankan penyusunan ulang database ini dengan cermat untuk menghindari dampak buruk pada arsitektur perangkat lunak.Dalam skenario di mana pemetaan data terjadi secara tidak langsung melalui model data yang memediasi, proses ini disebut sebagai mediasi data.

Proses Perjalanan Transformasi Data

Transformasi data adalah proses penting dalam bidang pengelolaan data, yang mencakup beberapa langkah penting yang disesuaikan dengan kompleksitas transformasi yang ada. Mari kita selidiki setiap langkah untuk memahami signifikansinya dalam narasi transformasi yang lebih luas.

1. Penemuan Data:
Perjalanannya dimulai dengan penemuan data, di mana alat pembuatan profil atau skrip manual mengungkap seluk-beluk struktur dan karakteristik data. Langkah mendasar ini meletakkan dasar untuk memahami bagaimana data harus dibentuk dan dibentuk agar selaras dengan tujuan transformasi.

2. Pemetaan Data:
Di sini, masing-masing bidang menjalani pemetaan, modifikasi, penggabungan, pemfilteran, atau agregasi untuk membentuk hasil akhir. Biasanya dipelopori oleh pengembang atau analis teknis yang berpengalaman dalam teknologi transformasi, pemetaan data menetapkan cetak biru perjalanan transformasi.

3. Pembuatan Kode:
Prosesnya beralih ke pembuatan kode, di mana instruksi yang dapat dieksekusi, seperti SQL, Python, atau R, dibuat berdasarkan aturan pemetaan yang telah ditentukan sebelumnya. Teknologi transformasi memainkan peran penting di sini, memanfaatkan metadata atau definisi yang disediakan oleh pengembang untuk menghasilkan kode yang diperlukan.

4. Eksekusi Kode:
Dengan kode di tangan, saatnya untuk mengeksekusi. Baik terintegrasi secara mulus dalam alat transformasi atau memerlukan intervensi manual dari pengembang, eksekusi kode menghidupkan proses transformasi, mengarahkan data menuju kondisi yang diharapkan.

5. Tinjauan Data:
Pengembaraan transformasi mencapai puncaknya pada peninjauan data, yang hasilnya diperiksa dengan cermat untuk memastikan keselarasan dengan tujuan transformasi. Biasanya dipimpin oleh pengguna bisnis atau pengguna akhir, langkah ini mengungkap anomali atau kesalahan apa pun, menandakan perbaikan atau persyaratan baru bagi pengembang atau analis.

Menjelajahi Transformasi Data: Batch vs Interaktif

Transformasi data telah lama menjadi proses fundamental dalam dunia manajemen data, dan hadir dalam dua bentuk utama: batch dan interaktif. Mari kita pelajari setiap jenisnya untuk memahami signifikansi dan implikasinya dalam ranah integrasi data.

• Transformasi Data Batch:

Secara tradisional, transformasi data telah beroperasi sebagai proses massal atau batch, di mana pengembang atau ahli teknis menulis kode atau menentukan aturan transformasi dalam alat integrasi data. Aturan-aturan ini kemudian dieksekusi pada volume data yang besar, mengikuti serangkaian langkah linier yang telah ditentukan sebelumnya. Transformasi data batch berfungsi sebagai tulang punggung berbagai teknologi integrasi data, termasuk pergudangan data, migrasi, dan integrasi aplikasi.

• Manfaat dan Keterbatasan:

Meskipun transformasi data batch telah membuktikan nilainya selama bertahun-tahun, transformasi data batch memiliki manfaat dan keterbatasan. Di satu sisi, hal ini memungkinkan pemrosesan volume data yang sangat besar, memberi makan aplikasi penting dan penyimpanan data. Akan tetapi, hal ini juga menimbulkan tantangan. Sebagai contoh, pengguna bisnis sering kali tidak berperan langsung dalam proses transformasi, yang menyebabkan potensi salah tafsir terhadap persyaratan dan bertambahnya waktu untuk mendapatkan solusi. Hal ini memicu kebutuhan akan kelincahan dan layanan mandiri dalam integrasi data, yang bertujuan untuk memberdayakan pengguna agar dapat mentransformasi data secara interaktif.

• Transformasi Data Interaktif:

Masukkan transformasi data interaktif (IDT), sebuah kemampuan baru yang merevolusi lanskap transformasi data. Tidak seperti transformasi batch, IDT memungkinkan analis bisnis dan pengguna untuk berinteraksi langsung dengan kumpulan data yang besar melalui antarmuka visual yang intuitif. Antarmuka ini memfasilitasi pemahaman, koreksi, dan manipulasi data melalui interaksi sederhana seperti mengklik atau memilih elemen data. Perusahaan seperti Trifacta, Alteryx, dan Paxata menawarkan alat transformasi data interaktif, mengabstraksikan kerumitan teknis dan memberdayakan pengguna untuk mengontrol data mereka.

• Manfaat dan Implikasi:

Solusi transformasi data interaktif menyederhanakan proses persiapan data, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mentransformasi data dan menghilangkan kesalahan yang merugikan dalam interpretasi. Dengan menghilangkan pengembang dari persamaan, sistem ini menempatkan kekuatan di tangan pengguna bisnis dan analis, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dan memanipulasi data sesuai kebutuhan. Visualisasi dalam antarmuka membantu dalam mengidentifikasi pola dan anomali, yang selanjutnya meningkatkan pemahaman data dan pengambilan keputusan.

Bahasa Transformasional

Dalam bidang transformasi data, terdapat banyak bahasa yang dirancang khusus untuk tujuan ini. Bahasa-bahasa ini sering kali memerlukan tata bahasa terstruktur, biasanya menyerupai bentuk Backus–Naur (BNF), untuk memfasilitasi penggunaannya. Mari kita jelajahi beberapa bahasa transformasional yang menonjol dan signifikansinya dalam lanskap transformasi data.

1. AWK: Sebagai salah satu bahasa transformasi data tekstual tertua dan terpopuler, AWK telah teruji oleh waktu, menawarkan kemampuan yang kuat untuk memanipulasi data.
2. Perl: Terkenal karena fleksibilitasnya, Perl berfungsi sebagai bahasa tingkat tinggi yang mampu melakukan operasi yang kuat pada data biner dan teks, menjadikannya pilihan yang disukai banyak pengembang.
3. Bahasa Templat: Bahasa-bahasa ini berspesialisasi dalam mengubah data menjadi dokumen, memenuhi kebutuhan pembuatan dan pemrosesan dokumen.
4. TXL: Dengan fokus pada pembuatan prototipe, TXL menawarkan deskripsi berbasis bahasa yang ideal untuk mengubah kode sumber atau data secara efisien.
5. XSLT: Berfungsi sebagai bahasa transformasi data XML standar, XSLT dapat diterapkan secara luas di berbagai domain, menyediakan transformasi data XML yang mulus.

• Bahasa Transformasi Khusus Domain (DSL):

Perusahaan seperti Trifacta dan Paxata telah memelopori pengembangan DSL yang dirancang khusus untuk melayani dan mengubah kumpulan data. DSL ini, seperti "Wrangle" dari Trifacta, menyederhanakan proses transformasi dan meningkatkan produktivitas, khususnya bagi pengguna non-teknis.

• Keuntungan DSL:

Salah satu keuntungan utama DSL adalah kemampuannya untuk mengabstraksi logika eksekusi yang mendasarinya, memungkinkan integrasi yang lancar dengan berbagai mesin pemrosesan seperti Spark, MapReduce, dan Dataflow. Tidak seperti bahasa tradisional, DSL tidak terikat pada mesin dasar tertentu, sehingga menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas dalam operasi transformasi data.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Data_transformation_(computing)

Analitika prediktif adalah bentuk analitika bisnis yang menerapkan pembelajaran mesin untuk menghasilkan model prediktif untuk berbagai aplikasi bisnis. Ini mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif dan pembelajaran mesin yang menganalisis fakta-fakta saat ini dan historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan atau yang tidak diketahui lainnya. Ini merupakan subset utama dari aplikasi pembelajaran mesin; dalam beberapa konteks, hal ini sinonim dengan pembelajaran mesin.

Dalam bisnis, model prediktif memanfaatkan pola yang ditemukan dalam data historis dan transaksional untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Model-model ini menangkap hubungan antara banyak faktor untuk memungkinkan penilaian risiko atau potensi yang terkait dengan satu set kondisi tertentu, membimbing pengambilan keputusan untuk transaksi kandidat.

Efek fungsional yang menentukan dari pendekatan teknis ini adalah bahwa analitika prediktif menyediakan skor prediktif (probabilitas) untuk setiap individu (pelanggan, karyawan, pasien perawatan kesehatan, SKU produk, kendaraan, komponen, mesin, atau unit organisasi lainnya) untuk menentukan, memberi informasi, atau mempengaruhi proses organisasi yang berlaku pada sejumlah besar individu, seperti dalam pemasaran, penilaian risiko kredit, deteksi penipuan, manufaktur, perawatan kesehatan, dan operasi pemerintah termasuk penegakan hukum.

Definisi Analitika Prediktif: Analitika prediktif adalah seperangkat teknologi intelijen bisnis (BI) yang mengungkapkan hubungan dan pola dalam volume data besar yang dapat digunakan untuk memprediksi perilaku dan peristiwa. Berbeda dengan teknologi BI lainnya, analitika prediktif melihat ke depan, menggunakan peristiwa masa lalu untuk memprediksi masa depan. Teknik statistik analitika prediktif meliputi pemodelan data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, algoritma pembelajaran mendalam, dan penambangan data. Seringkali, peristiwa yang tidak diketahui yang menarik minat berada di masa depan, tetapi analitika prediktif dapat diterapkan pada jenis yang tidak diketahui apa pun, baik itu terjadi di masa lalu, sekarang, atau di masa depan. Misalnya, mengidentifikasi tersangka setelah suatu kejahatan telah terjadi, atau penipuan kartu kredit saat itu terjadi. Inti dari analitika prediktif bergantung pada penangkapan hubungan antara variabel-variabel penjelas dan variabel yang diprediksi dari kejadian-kejadian masa lalu, dan memanfaatkannya untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui. Namun, penting untuk dicatat bahwa akurasi dan kegunaan hasil akan sangat bergantung pada tingkat analisis data dan kualitas asumsi.

Analitika prediktif sering didefinisikan sebagai prediksi pada tingkat granularitas yang lebih detail, yaitu, menghasilkan skor prediktif (probabilitas) untuk setiap elemen organisasi individu. Hal ini membedakannya dari peramalan. Misalnya, "Analitika prediktif—Teknologi yang belajar dari pengalaman (data) untuk memprediksi perilaku masa depan individu untuk menghasilkan keputusan yang lebih baik." Dalam sistem industri masa depan, nilai dari analitika prediktif akan diprediksi dan mencegah masalah potensial untuk mencapai nol-kegagalan dan lebih lanjut akan terintegrasi ke dalam analitika preskriptif untuk optimasi keputusan.

Teknik Analitik untuk Memprediksi Data

Dalam dunia analitik, terdapat beragam pendekatan dan teknik yang digunakan untuk melakukan prediksi data, yang dapat dikelompokkan ke dalam teknik regresi dan teknik pembelajaran mesin.

• Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai kemampuan mesin untuk belajar dan meniru perilaku manusia yang memerlukan kecerdasan. Hal ini dicapai melalui kecerdasan buatan, algoritma, dan model.

• Model ARIMA

Model ARIMA adalah contoh umum dari model deret waktu. Model ini menggunakan autoregresi, yang berarti model dapat disesuaikan dengan perangkat lunak regresi yang akan menggunakan pembelajaran mesin untuk melakukan sebagian besar analisis regresi dan smoothing. Model ARIMA dikenal tidak memiliki tren keseluruhan, tetapi memiliki variasi di sekitar rata-rata yang memiliki amplitudo konstan, menghasilkan pola waktu yang secara statistik serupa. Melalui ini, variabel dianalisis dan data disaring untuk lebih memahami dan memprediksi nilai masa depan.

• Model Deret Waktu

Model deret waktu adalah subset dari pembelajaran mesin yang memanfaatkan deret waktu untuk memahami dan meramalkan data menggunakan nilai-nilai masa lalu. Deret waktu adalah urutan nilai variabel selama periode yang sama, seperti tahun atau kuartal dalam aplikasi bisnis. Untuk mencapai ini, data harus dihaluskan, atau varians acak dari data harus dihilangkan untuk mengungkapkan tren dalam data.

• Model Prediktif

Model Prediktif adalah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi perilaku masa depan. Ini menggunakan model prediktif untuk menganalisis hubungan antara unit spesifik dalam sampel yang diberikan dan satu atau lebih fitur unit tersebut. Tujuan dari model-model ini adalah untuk menilai kemungkinan bahwa unit dalam sampel lain akan menampilkan pola yang sama.

• Analisis Regresi

Secara umum, analisis regresi menggunakan data struktural bersama dengan nilai-nilai masa lalu dari variabel independen dan hubungan antara mereka dan variabel dependen untuk membentuk prediksi.

• Regresi Linier

Dalam regresi linier, sebuah plot dibangun dengan nilai-nilai sebelumnya dari variabel dependen yang dipetakan pada sumbu Y dan variabel independen yang sedang dianalisis dipetakan pada sumbu X. Garis regresi kemudian dibangun oleh program statistik yang mewakili hubungan antara variabel independen dan dependen yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai-nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen. Dengan garis regresi, program juga menunjukkan persamaan intercept kemiringan untuk garis yang mencakup tambahan untuk istilah kesalahan regresi, di mana semakin tinggi nilai istilah kesalahan, semakin tidak presisi model regresi. Untuk mengurangi nilai istilah kesalahan, variabel independen lainnya diperkenalkan ke dalam model, dan analisis serupa dilakukan pada variabel independen tersebut.

Penerapan Analitik Prediktif dalam Bidang Bisnis

Analisis prediktif merupakan bagian penting dari analisis bisnis yang menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat model prediktif untuk berbagai aplikasi bisnis. Dalam konteks audit, tinjauan analitik digunakan untuk mengevaluasi keberagaman saldo akun yang dilaporkan. Proses ini melibatkan penggunaan metode seperti ARIMA dan analisis regresi untuk membentuk prediksi yang disebut ekspektasi bersyarat dari saldo yang sedang diaudit. Metode STAR juga digunakan untuk melakukan tinjauan analitik dengan menggunakan analisis regresi. Penyerapan prosedur analitis ke dalam standar audit menyoroti kebutuhan untuk menyesuaikan metodologi ini sesuai dengan data yang spesifik.

Kesimpulannya, analisis prediktif telah menjadi elemen penting dalam berbagai bidang bisnis dan industri. Dengan memanfaatkan data historis dan teknik prediktif, perusahaan dapat merencanakan strategi, mengambil keputusan yang lebih baik, dan meningkatkan efisiensi operasional. Dari manajemen aset hingga perlindungan anak, serta prediksi arus kas hingga keputusan hukum, analisis prediktif memberikan beragam manfaat yang dapat membantu perusahaan mencapai tujuan mereka dengan lebih baik. Dengan adopsi teknologi ini, perusahaan dapat mengoptimalkan kinerja mereka, meningkatkan keuntungan, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

Disadur dari: en.wikipedia.org