Posts

Buku "Teknologi Big Data: Sistem Canggih dibalik Google, Facebook, Yahoo!, IBM" versi Hard Copy dan eBook

Image
versi hard copy Dengan rendah hati saya persembahkan buku pertama di Indonesia ( berbahasa Indonesia ) yang membahas teknologi Big Data.  Ada tiga hal yang menjadi motivasi saya untuk menulis buku ini: (1) perkembangan teknologi Big Data yang makin menyita perhatian dalam dunia teknologi informasi dan bisnis modern; (2) adanya kemajuan dan sambutan yang positif akan adopsi teknologi Big Data di Indonesia; (3) belum adanya sebuah buku berbahasa Indonesia yang khusus membahas tentang teknologi Big Data ( saat penerbitan edisi pertama pada tahun 2015 ). Buku ini didedikasikan untuk memberikan pengetahuan dasar namun komprehensif tentang konsep Big Data beserta teknologi terapannya. Disajikan sedemikian rupa mulai dari teori yang sifatnya konseptual, tutorial, hingga contoh implementasi sederhana yang berbasis   real world data . Pembahasan dimulai dengan definisi Big Data, latar belakang munculnya istilah tersebut, serta berbagai contoh kasus aplikasinya. Kemudian

Aplikasi Android : Indonesian Text Summarizer - Perangkum Text Berbahasa Indonesia secara Otomatis

Image
  Indonesian Text Summarizer (Perangkum Text Bahasa Indonesia) Indonesian Text Summarizer is an Automatic Text Summarizer App for text written in Indonesian. It works with two types of input: text and URL to an online article. If the input is a URL, firstly, the App will crawl the text content from the provided URL, then summarize the crawled text. Indonesian Text Summarizer adalah perangkum teks berbahasa Indonesia yang dikembangkan secara spesifik untuk memproses teks berbahasa Indonesia. Aplikasi ini dapat memproses dua jenis input: teks dan URL. Jika inputnya berupa URL, maka aplikasi ini akan mengekstrak teks dari laman web URL tersebut, setelah itu dilanjut merangkum isinya. Download dari Google Play Make summary from Text Input Make summary from URL Input Selamat mencoba! Silakan berikan komen, saran, kritik ... atau apa saja.

Validitas Rapid Test Covid 19 : Accuracy vs F1-Score, Pilih yang Mana?

Image
Ilustrasi : bloomberg.com Pada masa pandemi Covid 19 ini, berbagai jenis (merek) alat Rapid Diagnostic Test (RDT) Antibodi Covid 19, atau lebih dikenal dengan istilah Rapid Test , telah diimpor dalam skala besar demi percepatan penanganan Covid 19 di tanah air. Kini, alat Rapid Test ini telah bebas diperjualbelikan secara online. Terkait hal ini, Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19 telah mengeluarkan daftar rekomendasi RDT Antibodi Covid-19 yang terdiri atas 20 merek ( Soal Alat Rapid Test Vivadiag, BNPB: Ini Berita Bikin Heboh aja ). Namun demikian, beredar berita bahwa alat Rapid Test merek tertentu diduga tidak akurat ( Beda Hasil Test Bikin Heboh, Dinkes Tarik Rapid Test Merk Viva Diag ). Bahaya Rapid Test yang Tak Akurat : False Positive & False Negative Alat Rapid Test Covid 19 tidak dapat menentukan secara pasti apakah seseorang telah positif terjangkit Covid 19 atau tidak. Banya

Amazon Elastic MapReduce (EMR) : Menjalankan Apache Spark mode Fully Distributed dengan Biaya kurang dari Rp 1.500,-

Image
Men- setup dan menjalankan Apache Spark mode Fully Distributed akan jauh lebih mudah dan murah jika menggunakan cloud services seperti halnya Amazon Web Services (AWS) dibandingkan dengan menjalankannya di rumah sendiri (akan membutuhkan paling tidak 3 komputer, Local Area Network , dan install Apache Spark di tiap komputer tersebut). Ilustrasi : ambsoft.de Apa yang perlu disiapkan? #1 Install Apache Spark mode Standalone di local environment Bisa menggunakan laptop Windows, MacOS, ataupun Linux. Bagi pengguna MacOS, silakan ikuti tutorialnya disini : Cara Install dan Menjalankan Apache Spark pada MacOS Catalina Untuk pengguna Windows 10 atau 7, tutorialnya ada disini: Membuat dan Menjalankan Aplikasi Apache Spark dengan Intellij IDEA pada OS Windows #2 Gunakan Maven untuk mem- package program aplikasi Apache Spark Jika Anda telah mengikuti tutorial untuk menginstal dan menjalankan Apache Spark baik di OS Windows ataupun MacOS seperti pada item