Course Analisis Big Data

Course Description

Mata kuliah Analisis Big Data dengan bobot 3 SKS merupakan mata kuliah keahlian yang membekali mahasiswa S1 Agribisnis Digital dengan pemahaman komprehensif mengenai konsep, teknik, dan alat analisis data berskala besar dalam ekosistem agribisnis modern. Tujuan pembelajaran mata kuliah ini adalah agar mahasiswa mampu mengolah, memvisualisasikan, dan menginterpretasikan data terstruktur maupun tidak terstruktur untuk mendukung pengambilan keputusan strategis berbasis data di sektor pertanian. Ruang lingkup materi mencakup pengenalan ekosistem Big Data, teknik pengumpulan data agribisnis, metode analisis statistik dan *machine learning* dasar, serta implementasi *business intelligence* untuk optimasi rantai pasok dan produktivitas pertanian. Metode pembelajaran diterapkan melalui kombinasi kuliah interaktif, praktikum laboratorium data, dan studi kasus berbasis proyek nyata di industri agribisnis. Relevansi mata kuliah ini sangat krusial bagi program studi Agribisnis Digital karena kemampuan analisis data merupakan kompetensi inti dalam menghadapi transformasi digital, meningkatkan efisiensi operasional, serta menjawab tantangan ketahanan pangan melalui pendekatan berbasis data yang akurat dan prediktif.

Program Objectives (PO)

Mampu menganalisis karakteristik, arsitektur, dan ekosistem big data dalam konteks operasional bisnis agribisnis digital secara kritis dan sistematis.
Mampu menerapkan teknik pengumpulan, pembersihan, dan pemrosesan data agribisnis berskala besar menggunakan perangkat lunak yang relevan sesuai standar kompetensi kerja.
Mahasiswa mampu mengintegrasikan aspek etika, keamanan data, dan pemanfaatan teknologi big data dalam pengembangan model bisnis agribisnis yang berkelanjutan.
Mahasiswa mampu menguasai konsep dasar big data serta menerapkan teknik pengumpulan dan pembersihan data dari berbagai sumber agribisnis digital.

Mahasiswa mampu mengoperasikan perangkat lunak dan teknologi pengolahan data untuk menganalisis fenomena pasar serta rantai pasok agribisnis.
Mahasiswa mampu melakukan pengumpulan, pembersihan, dan pengolahan data agribisnis menggunakan perangkat lunak yang relevan.
Mahasiswa mampu menerapkan teknik analisis data untuk memecahkan permasalahan spesifik dalam sistem agribisnis lokal dan global.
Mahasiswa mampu menyusun visualisasi data dan laporan analitik sebagai dasar pengambilan keputusan manajerial di bidang agribisnis.
Mahasiswa mampu menerapkan teknik pengolahan dan analisis data besar (big data analytics) menggunakan perangkat lunak statistik untuk mengidentifikasi tren pasar agribisnis.

Aktifitas Pembelajaran

Pertemuan 1
Karakteristik, arsitektur, dan ekosistem big data dalam sektor agribisnis.
Date 10 September 2026
Pertemuan 2
Konsep, karakteristik (5V), dan urgensi big data dalam rantai nilai agribisnis.
Date 17 September 2026
Pertemuan 3
Arsitektur teknologi dan infrastruktur penyimpanan data untuk kebutuhan agribisnis digital.
Date 24 September 2026
Pertemuan 4
Teknologi cloud computing untuk penyimpanan dan manajemen data agribisnis
Date 1 Oktober 2026
Pertemuan 5
Melakukan teknik data scraping dan pengumpulan data dari sumber-sumber digital pertanian.
Date 8 Oktober 2026
Pertemuan 6
Melakukan manipulasi dan pembersihan data (data cleaning) untuk menjamin kualitas data agribisnis.
Date 15 Oktober 2026
Pertemuan 7
Melakukan pembersihan dan integrasi data agribisnis dari berbagai sumber (IoT, media sosial, dan data pasar)
Date 22 Oktober 2026
Pertemuan 8
Date 29 Oktober 2026
Pertemuan 9
Algoritma pengolahan data menggunakan bahasa pemrograman yang relevan.
Date 5 November 2026
Pertemuan 10
Metode analisis deskriptif untuk memetakan tren pasar komoditas pertanian.
Date 12 November 2026
Pertemuan 11
Melakukan analisis prediktif terhadap pola permintaan dan penawaran produk agribisnis berbasis data
Date 19 November 2026
Pertemuan 12
Menyusun visualisasi data yang informatif mengenai performa sistem agribisnis menggunakan alat bantu visual
Date 26 November 2026
Pertemuan 13
Hasil analisis data ke dalam rekomendasi strategis bagi pelaku usaha agribisni
Date 3 Desember 2026
Pertemuan 14
Merancang model bisnis agribisnis berbasis data yang efisien, transparan, dan berdaya saing global
Date 10 Desember 2026
Pertemuan 15
Menganalisis regulasi privasi dan keamanan data dalam implementasi sistem digital di sektor pertanian.
Date 17 Desember 2026
Pertemuan 16
Date 24 Desember 2026