Kamis, 17 Mei 2018
Kamis, 15 Maret 2018
Rabu, 29 November 2017
Rabu, 15 Maret 2017
Rabu, 25 Januari 2017
Kamis, 11 Agustus 2016
Aplikasi GIS dalam Business Intelligence: Waqf Case
Sistem Informasi Geografis atau Geographic Information System (GIS) adalah sistem informasi khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan). Dalam arti yang lebih sempit, GIS adalah sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola dan menampilkan informasi berefrensi geografis, misalnya data yang diidentifikasi menurut lokasinya, dalam sebuah database.
Para praktisi juga memasukkan orang yang membangun & mengoperasikannya dan data sebagai bagian dari sistem ini. Beberapa contoh manfaat teknologi Sistem Informasi Geografis dapat digunakan untuk investigasi ilmiah, pengelolaan sumber daya, perencanaan pembangunan dan perencanaan rute.
Dalam tools Business Intelligence, aplikasi GIS juga dapat ditemukan. Seperti contoh pada gambar. Gambar peta menjelaskan ihwal pemetaan lahan wakaf di seluruh wilayah Nusantara. Berdasarkan hasil yang dapat dilihat, 33 provinsi memiliki warna yang berbeda. Klasifikasi ini didasarkan pada luas lahan wakaf yang ada pada daerah tersebut.
Daerah dengan warna biru pekat adalah provinsi dengan luas lahan wakaf terbesar. Provinsi Riau (1.183.976.528 M2), Provinsi Sulawesi Selatan (1.029.030.278 M2) dan Provinsi Aceh (767.869.101 M2), adalah 3 provinsi yang masuk ke dalam daerah dengan luas lahan wakaf paling besar dibanding dengan daerah lain. Provinsi lain seperti Sumatera Selatan dan Sumatera Barat mengikuti di belakangnya.
Sementara itu daerah dengan warna putih adalah provinsi dengan luas lahan wakaf terkecil. Provinsi Papua (694.466 M2) dan Papua Barat (591.117 M2) adalah daerah yang masuk dalam kelompok dengan luas lahan wakaf paling rendah. Selain itu juga ada Maluku dan Sulawesi Utara.
Business Intelligence, selain fungsinya dalam analisis tren, reporting hingga prediksi, ternyata juga dapat digunakan untuk fungsi pemetaan melalui tools GIS ini. Kelebihannya adalah, BI mampu mengolah data yang jauh lebih banyak dibanding aplikasi lain, sehingga diharapkan mampu meng-capture insight yang lebih bermakna.
Jumat, 05 Agustus 2016
Sentiment Analysis on Indonesia Waqf
Sentiment Analysis adalah
sebuah cabang penelitian pada domain Text Mining yang mulai booming pada awal
tahun 2002-an. Risetnya mulai marak semenjak paper dari B.Pang dan L.Lee
muncul. Sederhananya, text mining lebih bertujuan untuk mengolah kata, bukan
mengolah angka.
Sentiment analysis
terdiri dari 3 subproses besar yakni: Subjectivity Classification, Orientation
Detection dan Opinion Holder & Target Detection. Hingga saat ini, hampir
sebagian besar penelitian di bidang sentiment analysis ditujukan untuk Bahasa
Inggris karena memang Tools/Resources untuk bahasa inggris sangat banyak.
Beberapa resources yang sering digunakan untuk sentiment analysis adalah
SentiWordNet dan WordNet.
SMART Consulting sebagai
sebuah lembaga yang fokus dalam riset ekonomi keuangan syariah mencoba mengukur
tingkat sentimen publik terhadap kondisi wakaf di Indonesia. Desk khusus yang
membidangi riset terkait wakaf adalah WAQFI atau Waqf Research Institute. Sebagai
sumber data, dipilihlah 80 dokumen spesifik yang digunakan, baik berupa artikel
maupun jurnal terkait wakaf di Indonesia. Tools Semantria dipakai sebagai alat
bantu pengolahan.
Hasil analisis
sentimen terhadap kondisi perwakafan di Indonesia memperlihatkan kondisi
berikut. Sebanyak 2% menunjukkan sentimen sangat positif (high positif).
Demikian pula 64% mengarah kepada sentimen positif. Sementara itu sebanyak 11% menunjukkan
sentimen negatif. Sisanya sebesar 23% menunjukkan sentimen yang netral.
Fakta yang ada
adalah, jumlah luas tanah wakaf di
Indonesia merupakan harta wakaf terbesar
di dunia. Kesadaran umat
Islam di Indonesia terhadap wakaf juga sudah cukup tinggi. Sementara itu, kondisi
geografis Indonesia yang sangat luas, memungkinkan berkembangnya wakaf jika
dikelola secara produktif. Seperti halnya zakat,
wakaf juga merupakan instrumen sosial Islam yang akan berperan signifikan di
masa mendatang.
Langganan:
Postingan (Atom)






