Vol.30, No.1, Juni 2024 ISSN (p): 1693-590x, ISSN (e): 2686-4711
DOI: 10.36309/goi.v30i1.262  76
Received June 1 st , 2024; Revised June 9 th , 2024; Accepted June 19 th , 2024
Analisis Big Data dan Artificial Intelligence (AI):       dalam Industri Khususnya Prediksi Penyakit Jantung dengan Phyton
Haryanto* 1 *1 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Dharma AUB Surakarta, Indonesia. E-mail : haryanto@stmik-aub.ac.id

## Abstrak
Big Data adalah kumpulan data dengan volume data yang sangat besar dan keragaman sumber  data  yang  luas,  sehingga  perlu  dikelola  dengan  metode  dan  perangkat  bantu  yang sesuai  dengan  kinerjanya.  Sudah  ada  banyak  data  besar,  dan  big  data  dapat  bekerja  sama dengan AI dan digunakan dalam berbagai industri.
Sugiono (2019) menyatakan bahwa penelitian ini bersifat kualitatif dan berfokus pada industri,  khususnya  pada  prediksi  penyakit  jantung  melalui  kecerdasan  buatan  dan  big  data. Dia  kemudian  mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber,  dengan  beberapa  darinya  diambil dari  database  Kagle.  Analisis  data  induktif  menggunakan  fakta  yang  ditemukan, mengidentifikasi maknanya, dan kemudian mendeskripsikannya
Ini  akan  memulai  dengan  penjelasan  tentang  apa  itu  Big  Data  dan  AI,  kemudian berbicara tentang apa yang menyebabkan mereka berkembang dengan cepat, bagaimana data diklasifikasikan,  dan  langkah-langkah  yang  diperlukan  untuk  mengelolanya.  Bagian  akhir artikel  memuat  beberapa  contoh  teknologi  Big  Data  yang  digunakan  dalam  bisnis  dan  sektor layanan publik. Ini juga mencakup hasil kerja big data dengan Kagle dan AI dengan machine learning  dengan  phyton  sebagai  skripnya  untuk  membuat  model  prediksi  penyakit  potensial. Hasil  dari  studi  ini  menunjukkan  bahwa  sekitar  68%  pasien  mengalami  penyakit  jantung, menurut  analisis  data  science  dan  python.  Dari  empat  belas  pasien  baru  dan  tiga  belas parameter  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya,  analisis  ini  cukup  akurat  dalam  memprediksi penyakit jantung.
Kata-kata kunci : big data, AI, Machine Learning, Phyton.

## Abstract
Big Data is a collection of data with a very large data volume and a wide diversity of data  sources,  so  it  needs  to  be  managed  with  methods  and  tools  that  are  appropriate  to  its performance. There is already a lot of big data, and big data can work together with AI and be used in various industries.
Sugiono  (2019)  stated  that  this  research  is  qualitative  and  focuses  on  industry, especially on predicting heart disease through artificial intelligence and big data. He then collected data from various sources, with some of it taken from the Kagle database. Inductive data analysis uses discovered facts, identifies their meaning, and then describes them
It will start with an explanation of what Big Data and AI are, then talk about what is causing them to develop rapidly, how data is classified, and the steps required to manage it. The final section  of the article contains  several examples of  Big  Data technology  used  in  business and  the  public  service  sector.  It  also  includes  the  results  of  big  data  work  with  Kagle  and  AI with  machine  learning  with  Python  as  a  script  to  create  potential  disease  prediction  models. The  results  of  this  study  showed  that  around  68%  of patients  had  heart  disease,  according  to data science and python analysis. From fourteen new patients and thirteen previously identified parameters, this analysis was quite accurate in predicting heart disease.
.
Keyword : Big Data, AI, Machine Learning, python

## 1. PENDAHULUAN
Istilah  " Big  Data "  mengacu  pada  kumpulan  data  yang  sangat  besar  dan  kompleks  yang tidak dapat diproses dengan perangkat pengelola database konvensional atau aplikasi pemroses data lainnya. Menurut Gartner IT Glossary, Big Data adalah aset data yang sangat besar, cepat, dan/atau  beragam  yang  membutuhkan  metode  pengolahan  data  inovatif  yang  memungkinkan proses automation, insight, dan pengambilan keputusan yang lebih baik [1].
Dengan mempertimbangkan definisi tersebut, tiga fitur utama data besar adalah volume, kecepatan,  dan  keragaman.  Variety  merujuk  pada  sifat-sifat  yang  sangat  beragam  dari  sumber data, baik dari basis data yang terstruktur maupun data-data yang tidak terstruktur [6]. Volume terkait dengan besaran data yang harus dikelola dalam jumlah yang sangat besar. Velocity terkait dengan kecepatan pemrosesan data yang harus mengimbangi pesatnya pertumbuhan jumlah data [6].
Ketika big  data dan  AI  ada,  kedua  sistem  ini  dapat  diintegrasikan.  Dalam  analisis sentimen pasar, integrasi AI dan big data memiliki potensi yang signifikan untuk meningkatkan pemahaman konsumen tentang sentimen. AI tidak hanya mempercepat analisis data yang sangat besar,  tetapi  juga  meningkatkan  akurasi  dalam  menafsirkan  sentimen  dan  emosi.  Khususnya, pembelajaran  mesin  model  telah  memungkinkan  perbaikan  sentimen  konsumen  secara berkelanjutan [8].
Dengan meningkatkan produktivitas dan efisiensi operasional, AI memiliki potensi untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Pada tingkat makro, AI membantu kebijakan perencanaan dan pengelolaan sumber daya yang lebih akurat, dan membantu bisnis mendapatkan keunggulan kompetitif  melalui  optimalisasi  rantai  pasokan,  personalisasi  penawaran  layanan,  dan manajemen data pelanggan yang lebih baik [10].
Menurut  Haryanto  et  al.  (2024),  Kecerdasan  digital  bukan  hanya  kemampuan  untuk menggunakan  teknologi,  tetapi  juga  keterampilan  informatika,  pengetahuan  media,  etika,  dan keterampilan  sosial  online.  Jadi,  penggabungan digital  intelligence dan  AI  dengan big  data sangat  membantu  menyelesaikan  analisis  data  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan  di  industri bisnisnya.
. 2. METODE PENELITIAN
Sugiono  (2019)  menyatakan  bahwa  penelitian  ini  bersifat  kualitatif  dan  berfokus  pada ekonomi  kreatif  dan  kecerdasan  buatan  untuk  membantu  pemulihan  ekonomi  nasional.  Di  sisi lain,  data  yang  dikumpulkannya  berasal  dari  berbagai  sumber,  termasuk  laman  resmi  badan pusat  statistik  dan  kementerian  terkait,  serta  sumber  lain.  Analisis  data  induktif  menggunakan fakta yang ditemukan, mendapatkan makna, dan kemudian memberikan deskripsi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemicu Perkembangan Big Data
Menurut Hilbert dan Lopez, ada tiga hal utama yang memicu perkembangan teknologi Big Data [2] :
78
a. Meningkatnya kemampuan penyimpanan data.
Daya  tampung  penyimpanan  telah  meningkat  secara  signifikan.  Penyimpanan  data  dari sistem analog ke digital ditunjukkan pada grafik sebelah kanan Gambar 1 .
Gambar 1 Grafik Pertumbuhan Data Storage [2]
b. Dengan signifikannya pertumbuhan kemampuan mesin pemrosesan data. Kapasitas komputasi mesin dan perangkat komputer telah meningkat pesat bersama dengan pesatnya perkembangan teknologi hardware .
Gambar 2 Grafik Pertumbuhan Kapasitas Komputasi [2]
c. Ketersediaan data yang melimpah.
Perusahaan  Amerika  yang  bekerja  di  berbagai  industri  memiliki  data  setidaknya  100 terabytes ,  dan  banyak  di  antaranya  lebih  dari  1 petabyte .  Ini  harus  dipenuhi  karena perkembangan  sistem  dan  kebutuhan  data  harus  berjalan  bersamaan.Jika  tidak  terpenuhi, akan  terjadi  kegagalan  penyimpanan  data  atau  setidaknya  akan  muncul  masalah  seperti komputer mengalami bottleneck ketika terhubung saat sistem berjalan .
Gambar 3 Grafik Ketersediaan Data dari Berbagai Sektor di AS [2]

## 3.2 Klasifikasi Data
Teknologi Big  Data berkemampuan  dalam  menangani  segala  variasi  data. Secara umum ada 2 kelompok data yang harus dikelola, yaitu : a. Data terstruktur
Kelompok data dengan tipe, format, dan struktur data yang telah didefinisikan Data OLAP, data  transaksional,  RDBMS  konvensional,  file  CSV,  dan spreadsheet adalah  beberapa sumber datanya.
b. Data tidak terstruktur
Untuk  membuat  kelompok  data  tekstual  terstruktur,  diperlukan  lebih  banyak  upaya,  alat, dan  waktu  karena  formatnya  tidak  stabil  atau  tidak  memiliki  struktur  yang  jelas.  Aplikasi internet  seperti  log  data  URL,  media  sosial,  e-mail,  blog,  video,  dan  audio  menghasilkan data ini.
.
3.3 Tahapan Pengelolaan Big Data
Berikut  ini  adalah  4  tahap  pengelolaan Big  Data serta  perangkat  bantu  ( tools )  yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung pemrosesan pada tiap tahap [3][5] :
a. Acquired
Berhubungan dengan sumber dan cara mendapatkan data.
b. Accessed
Berhubungan  dengan  daya  akses  data,  pengaturan,  integrasi,  penyimpanan,  dan  komputasi diperlukan  untuk  mengakses  data  yang  sudah  dikumpulkan.  Perangkat  pemrosesan  seperti Hadoop, Nvidia CUDA, Twitter Storm, dan GraphLab, dan perangkat manajemen data seperti Neo4J, Titan, dan HDFS.
80

## c. Analytic
Hasil  dari  proses  pengelolaan  data  terkait  dengan  informasi  yang  akan  dikumpulkan.  Analitik dapat  berupa  deskriptif  (membuat  gambaran  data),  diagnostic  (mencari  sebab  akibat  berdasar data), predictive (memprediksi  kejadian  di  masa  depan),  atau prescriptive (memberi  saran tentang pilihan dan konsekuensi dari setiap pilihan).
MLPACK dan Mahout adalah alat untuk tahap analitik. d. Application
Terkait  dengan  visualisasi  dan  penyampaian  hasil  analitik.  Tahap  ini  dilakukan  dengan menggunakan RStudio.
.
3.4 Artificial Intelligence
Gambaran  Umum Artificial  Intelligence  Artificial  intelligence (AI)  secara  resmi diciptakan  dan  definisikan  oleh  John  McCharty  dan  dikenal  sebagai  “ The  Science  and Enginering of Making Intelligent Machines ” [18]. Artificial intelligence adalah ilmu baru dalam bidang  teknologi  yang  memperluas  teori,  metode,  dan  sistem  aplikasi  kecerdasan  manusia (Ligeza,  1995).  AI  dapat  membantu  manusia  dimasa  depan  dan  dapat  menciptakan  teknologi industri  serta  lingkungan  baru  atau  dalam  artian  lain  AI  adalah  hasil  simulasi  dari  kecerdasan manusia  yang  dijalankan  oleh  mesin  [17].  AI  sudah  mengotomatisasi  banyak  aktifitas  seperti penyimpanan, pengambilan, dan pengelolaan data serta informasi yang dapat membantu dalam mengelola kebutuhan perusahaan [8].
Teknologi  yang  dikenal  sebagai  kecerdasan  buatan  bertujuan  untuk  meniru penggunaan  kecerdasan  manusia  mesin,  terutama  pemrograman  komputer.  Prinsip  manusia kecerdasan  digunakan  untuk  membangun  AI,  yang  memungkinkan  mesin  meniru  dan melakukan tugas-tugas dari yang sederhana hingga kompleks dengan tujuan penalaran, persepsi, dan  pembelajaran.  John  McCarthy,  yang  pertama  kali  menggunakan  istilah  "cerdasan  buatan" dan  menulis  buku  " Artificial  Intelligence  for  Beginners "  (2018),  mendefinisikan  kecerdasan buatan sebagai berikut:
“ Tujuan  dari  kecerdasan  buatan  adalah  untuk  menciptakan  robot  yang  bertindak secara  cerdas.”  ilmu  menciptakan  mesin  cerdas,  khususnya  program  komputer  yang berwawasan  luas.  Itu serupa terhadap  masalah  pemanfaatan  komputer  untuk  mempelajari kecerdasan  manusia,  namun  AI  tidak  harus demikian   terbatas pada  cara  yang dapat  diamati secara fisiologis.”
Mendefinisikan  kecerdasan  buatan  sebagai  upaya  untuk  memodelkan  kecerdasan manusia  dan  merancang  mesin  sedemikian  rupa  meniru  tingkah  laku  manusia  dalam melaksanakan tugasnya, kecuali sifat biologis.
AI terbagi menjadi dua kategori: AI Lemah, yang berarti AI lemah atau sempit, dan AI  Kuat,  yang  berarti  AI  kuat  atau  umum.  AI  yang  lemah  atau  sempit  memiliki  kemampuan untuk melakukan tugas tertentu, seperti yang dilakukan Siri pada produk Apple. AI yang kuat atau umum juga memiliki kemampuan untuk melakukan tugas tertentu tanpa bantuan manusia. Selanjutnya,  kecerdasan  buatan  dibagi  menjadi  empat  (empat)  jenis:  Mesin  reaktif  (mesin reaktif), Memori Terbatas (memoria terbatas), Teori Pikiran (teori pikiran), dan Kesadaran Diri (self-awareness).  Mesin  reaktif  adalah  jenis  AI  yang  menggunakan  ide  tertua  dan  bekerja dengan  meniru  kemampuan  manusia  untuk  merespon  rangsangan,  sedangkan  memori  terbatas adalah hasil dari perkembangan AI jenis mesin reaktif yang meniru manusia [7].
Meskipun  AI  masih  dalam  tahap  pengembangan,  telah  banyak  digunakan  dalam bidang  ekonomi,  politik,  dan  bahkan  pendidikan.  Alat  bantu  virtual  seperti  Siri  yang  berbasis pada sistem iOS, Google Now yang beroperasi pada sistem berbasis Android, dan Cortana yang beroperasi  pada  sistem  berbasis  Windows  adalah  contoh  kecil  penerapan  kecerdasan  buatan dalam kehidupan sehari-hari. Selain itu, penerapan kecerdasan buatan juga termasuk dalam fitur rekomendasi  yang  tersedia  di  layanan  musik  atau  streaming  film  online.  Aplikasi  ini memungkinkan  Anda mengidentifikasi lagu  atau  film  yang  disukai berdasarkan lagu  atau film yang telah Anda pilih sebelumnya [6].

## 3.5 Machine Learning
Machine  Learning adalah  sebuah  metode  pengolahan  data  yang  memungkinkan komputer  untuk  belajar  dari  data  yang  diberikan  dan  berfokus  pada  peningkatan  pemecahan masalah  dengan  belajar  dari  pengalaman  [16].  Machine  learning  banyak  digunakan  dalam digital  marketing  untuk  membantu  memperbaiki  efektivitas  promosi  digital  marketing  yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis  perilaku  konsumen  dan  menyesuaikan  konten  untuk promosi dengan menganalisis kebiasaan dari pengguna serta menawarkan produk yang relevan dan  menarik  bagi  mereka.  Dengan  menggunakan  machine  learning,  digital  marketer  dapat mengoptimalkan Search Engine Optimization (SEO) mereka dengan menganalisis data tentang tren pencarian dan perilaku pengguna, hal ini dapat membantu digital marketer dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dimasa depan. Machine  learning  juga  biasanya  digunakan  dalam  NLP  untuk  memahami  makna  dan  konteks dari  kata-kata  yang  digunakan  dalam  promosi  digital,  dan  hal  ini  tentunya  dapat  membantu dalam  merancang  promosi  pemasaran  yang  lebih  efektif  dan  menarik  untuk  target  pelanggan tertentu [12].
3.6 Predictive Analytics
Predictive  analytics adalah  suatu  teknik  analitik  yang  digunakan  untuk  memproses data  historis  dan  memprediksi  hasil  yang  mungkin  terjadi  di  masa  depan  [14].  Dalam  digital marketing,  predictive  analytics  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  membantu  menganalisis perilaku  pengguna  dalam  menentukan  peluang  yang  paling  baik  untuk  melakukan  retargeting. Predictive  analytics  memanfaatkan  model  statistik  dan machine  learning untuk  menemukan pola dalam data historis dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Dengan menggunakan data  tentang  perilaku  pengguna  sebelumnya, predictive  analytics dapat  menentukan  tindakan retargeting  yang  paling  efektif  serta  dapat  membantu  menentukan  harga  untuk  produk  atau layanan mereka. Melalui analisis data pasar dan perilaku pelanggan, predictive analytics dapat menentukan  harga  yang  optimal  untuk  menghasilkan  tingkat  penjualan  yang  maksimal,  serta dapat  membantu  memperkirakan  perilaku  pelanggan  dan  menghasilkan  informasi  tentang kebutuhan  pelanggan  [15].  Dalam  implementasinya  pada  digital  marketing,  penggunaan predictive  analytics memerlukan  pemahaman  yang  baik  tentang  data,  statistik,  dan  teknologi. Namun,  ketika  digunakan  dengan  benar, predictive  analytics dapat  menjadi  alat  yang  sangat kuat untuk membantu meningkatkan efektivitas perusahaan digital marketing[13].
3.7 Pemanfaatan Big Data Pada Sektor Bisnis
Perusahaan-perusahaan  yang  bergerak  dalam  sektor  bisnis  memiliki  orientasi  utama pada  pencapaian  margin  laba  setinggi  mungkin  ( profit  oriented ).  Berbagai  informasi  penting dapat  dihasilkan  dari  Big  Data  yang  dapat  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  bagi pimpinan perusahaan sebagai berikut [3][4] :
a. Mengetahui  respons  masyarakat  terhadap  produk-produk  yang  dikeluarkan  melalui analisis sentimen di media sosial.
b. Membantu perusahaan mengambil keputusan secara lebih tepat dan akurat berdasarkan data
c. Membantu meningkatkan citra perusahaan di mata pelanggan.
d. Perencanaan  usaha,  dengan  mengetahui  perilaku  pelanggan  seperti  pada  perusahaan telekomunikasi dan perbankan.
e. Mengetahui trend pasar dan keinginan konsumen.

## 3.8 Pemanfaatan Big Data Pada Sektor Layanan Publik
Perusahaan  atau  institusi  yang  yang  berada  pada  sektor  layanan  publik  lazimnya memiliki orientasi utama pada pencapaian kepuasan klien/ pelanggan. Resource Big Data dapat memberikan  andil  dengan  menyajikan  berbagai  informasi  berharga  sebagai  berikut[3][6] :
a. Mendapatkan feedback dan respon masyarakat sebagai dasar penyusunan kebijakan dan
82
perbaikan  pelayanan  publik. Feedback tersebut  dapat  diperoleh  dari  sistem  informasi layanan pemerintah maupun dari media sosial.
b. Membuat  layanan  terpadu  dengan  segmen  khusus  sehingga  layanan  bisa  lebih efektif dan efisien.
c. Menemukan  solusi  atas  permasalahan  yang  ada,  berdasarkan  data.  Sebagai  contoh: menganalisis  informasi  cuaca  dan  informasi  pertanian  terkait  data  tingkat  kesuburan tanah,  pemerintah  dapat  menetapkan  atau  menghimbau  jenis  varietas  tanaman  yang ditanam oleh petani pada daerah dan waktu tertentu.

## 3.9 Pemanfaatan Big Data Pada Sektor Layanan Medis
Membahas Big Data Indonesia ini sangat menarik sekali dikarenakan tidak hanya bisa di  implementasikan  ke  dalam  bisnis  namun  juga  bisa  di  implementasikan  ke  berbagai  bidang yang mana di dalamnya berhubungan dengan data-data besar salah satunya adalah rumah sakit. Seperti yang diketahui bahwa rumah sakit ini selalu berhubungan dengan data yang lebih besar terutama  Rumah  Sakit  Pusat  yang  mana  menjadi  tujuan  pasien  dari  berbagai  daerah.  Tidak hanya data pasien saja yang di simpan namun data karyawan pun juga di simpan di dalamnya sehingga jika dikumpulkan data tersebut akan sangat besar. [11]
Dalam  bidang  kesehatan Big  Data akan  menerapkan  analytic  yang  mana  bisa membuahkan hal-hal  positif  bagi dunia  kesehatan. Big  Data ini  akan mengacu pada informasi dengan  jumlah  yang  besar  kemudian  dikonsolidasikan  dan  dianalisis  oleh  teknologi  kemudian diterapkan pada bidang kesehatan. Big Data juga bisa digunakan untuk mencegah epidemi dan menyembuhkan  suatu  penyakit.   Di  dalam  praktiknya  Big  Data  ini  juga  bisa  digunakan  untuk mendapatkan data pribadi pasien yang bisa digunakan untuk mengurangi kesalahan pihak rumah sakit dalam memberikan obat. Hal ini bisa saja terjadi karena rumah sakit kekurangan data dari pasien tersebut sehingga dengan adanya Big Data hal tersebut tidak akan pernah terjadi.
Dalam pemanfaatan Sektor Medis, ini akan di ketahui prosentase pasien sakit jantung, dari  criteria  yang  sudah  di  tentukan  dari  hasil  test.  Dengan  mengambil  data  dari  kaggle.com yaitu  heard.csv,  ada  13  kriteria  yang  di  dapat.  Sehingga  dengan  13  kriteria,bisa  di  gunakan untuk analisa data science dan bisa tepat prediksinya. Kolaborasi ini menggunakan google colab dan google drive ,Serta pemrograman menggunakan python yaitu kombinasi AI dengan machine learning  dan  fasilitas  yang  sudah  di  sediakan Python .  Analisa  Data  yang  di  hasilkan  adalah sebagai berikut:
Langkah  awal  adalah  menghubungkan  google  colab  dengan  google  drive,  sebagai contoh dengan perintah sebagai berikut:
#connect to google Drive from google.colab import drive drive.mount ('/content/drive') from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/')
Setelah bisa melakukan koneksi dengan data di goole drive, selanjutnya data yang ada digoogle drive yaitu heard.csv, di panggil dengan cara pandas dan di munculkan lima data saja.
#data di jalankan dan di panggil 5 data import pandas as pd df=pd.read_csv('/content/drive/My Drive/Dataset/heart.csv') df.head(5)
Tabel 1 Data pasien menampilkan 5 data
Data  yang  tampil  hanya  lima  row  saja,  setelah  itu  ,di  tampilkan  data  pasien  yang  usiannya antara usia 40 tahun sampai dengan 50 tahun.dengan perintah sebagai berikut: Perintah ini akan menampilkan pasien usia antara 40 tahun dan maximal 50 tahun.
#menampilkan data usia antara 40 sampai 50
df[(df['age']>40) & (df['age']< 50)]
Tabel 2 Data pasien Usia 40 tahun sampai 50 tahun
Setelah menampilkan data usia pasien,maka bisa di lakukan analisa data dengan menggunakan artificial  intelligence  dengan  machine  learning  mengunakan  fasilitas  pemrograman  python. Untuk  Artificial  inteliggence  dan  machine  learning  fasilitas  sudah  tersedia  pada  pyton,  salah satu contoh pada perintah di bawah ini:
#mulai menganalisa data science dengan artificial inteligence dengan machine learning
x=df.iloc[:, 0:13] y=df.iloc[:,  13] x y
Tabel 3 Data X dan Y nilai sama
karena hasil sama maka di buat pengacakan dengan AI dan bantuan Phyton,sudah tersedia. kita ambil data dari library Sklean from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,y_test,y_train,Y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.1 ) x_train x_train
Tabel 4. Data pasien dan hasil prosentase prediksi mengidap penyakit jantung 0.677 atau 68%
Jadi  dengan  langsung  mengolah  dengan machine  learning dapat  melakukan  klasifikasi  data, membuat  model  yang  memisahkan  datannya.  Jadi  dari  14  pasien  baru  yang  berpotensi mempunyai resiko penyakit jantung sebesar 68%.

## 4. KESIMPULAN
Big  Data memiliki  karakteristik  3V  : Volume (berukuran  sangat  besar), Variety (datanya  sangat  beragam), Velocity (memiliki  kecepatan  akses  data  yang  memadai).  Sumber data  untuk Big  Data bisa  berupa  basis  data  yang  terstruktur  ataupun  data-data  yang tidak terstruktur.  Ada  4  tahap  yang  harus  dilalui  untuk  memproses Big  Data hingga  dihasilkannya output informasi bagi user , yaitu : acquired , accessed , analytic , dan application . Manfaat  teknologi Big  Data telah  dirasakan  secara  luas  dalam  berbagai  sektor. Perusahaan-perusahaan  yang  bergerak  pada  sektor  bisnis  dapat  memanfaatkan  informasi- informasi  berharga  yang  dihasilkan Big  Data untuk  mengoptimalkan  proses  pengambilan keputusan,  agar  target  memaksimalkan  raihan profit dapat  tercapai.  Sedangkan  institusi  yang bergerak  di  bidang  layanan  publik  dapat  menggunakan output informasi  dari Big  Data untuk memaksimalkan tingkat kepuasan layanan kepada klien/ pelanggannya.
Dengan  dukungan google  colab dan google  drive ,  sangant  membatu  dalam menganalisa  data  dari big  data ,  seerta  sangat  mudah  diimplementasikan  dengan  phyton  dan kagle, sehingga sangat membantu dalam mennganalisa data dan sangant akurat.

## 5. SARAN
Melihat besarnya peluang sektor ekonomi dan kesehatan ke depan, lanjutnya diperlukan penelitian  dan  pengembangan  yang  dapat  fokus  pada  pemanfaatan  secara  mendalam  di  sektor ekonomi  dan  kesehatan.  Hal  ini  tentu  akan  sangat  bermanfaat  bagi  keduanya  pemerintah  dan pelaku subsektor ekonomi dan kesehatan untuk meningkatkan nilai tambah mereka produk dan layanan kesehatan, seperti BPJS dan Asuransi lainnya Selain itu, dalam hal kecerdasan buatan, hal  itu  perlu  dilakukan  terus  dikembangkan  agar  lebih  bermanfaat  tidak  hanya  bagi  sektor ekonomian dan kesehatan saja, namun juga bagi  sektor lainn ya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] The  Gartner  IT  Glossary  :  What  is  Big  Data? https://www.gartner.com,  diakses  2  Juni 2007.
[2] Hilbert  and  Lopez,  2011, The  World’s  Technological  Capacity  to  Store, Communicate, and Compute Information , Science.
[3] Tim  Penyusun  Kominfo,  2015, Buku  Saku  Big  Data ,  Kementerian  Komunikasi dan Informatika.
[4] Indra Ava Dianta,dkk,2022, Penerapan Big Data Untuk Mengatur Sistem Analisis Data, JURITEK Vol 2 No. 1 Maret 2022 – P-ISSN : 2809-0802; E-ISSN : 2809-0799
[5] Eko Siswo Adi Sahputra,2024, Penerapan Big Data Dan Analytics Untuk Meningkatkan, Keunggulan Kompetiti,  CAKRAWALA, p-ISSN: 2620-8490; e-ISSN: 2620-8814
[6] Budi  Maryanto,  2017,  Big  Data  Dan  Pemanfaatannya  Dalam  Berbagai  Sektor,  Media Informatika Vol.16 No.2 (2017) .
[7] Mohammad  Arkan,dkk,2024,  Peran  Artificial  Intelligence  Dalam  Analisis  Big  Data Untuk  Mendukung  Sektor  Bisnis  E-Commerce,  Jurnal  Pengabdian  Kolaborasi  dan Inovasi IPTEKS Volume 2, No 1 – Februari 2024 e-ISSN : 29863104
[8] Lucky, Silvia, Haryanto,dkk, 2024, Digital Economy Digital Economy Digital Economy Market Sentiment With Artificial Intelligence: A Revolution In The, International Journal of  Social  and  Education  (INJOSEDU)    Vol.  1  No.  1  April  2024,  hal.,  50-60  e-ISSN: 3047-6151
[9] Judijanto,  bahrun,  haryanto,  et,al,  2024,  Ai-Based  Decision  Making  In  Macro  And Microeconomics: Toward, Prosiding Seminar Nasional Indonesia Vol. 2 No. 2 Juni 2024, hal., 206-218 e-ISSN: 3026-5169.
[10] Haryanto, et,all, 2024, New Horizons Of Education: Sharpening Digital Intelligence For Today's, International Journal of Social and Education (INJOSEDU) Vol. 1 No. 1 April 2024, hal., 171-182e-ISSN: 3047-6151
[11] https://www.soltius.co.id/id/blog/read/peran-big-data-indonesia-untuk-rumah-sakit-dan- pelayanan-      kesehatan
[12] Miklosik, A., dan Evans, N. (2020). Impact of Big Data and Machine Learning on Digital Transformation in Marketing: A Literature Review. IEEE Access, 8, 101284–101292
[13] Gupta, S., dan Joshi, S. (2022). Predictive Analytic Techniques for enhancing marketing performance  and  Personalized  Customer  Experience.  Internation al  Interdisciplinary Humanitarian Conference for Sustainability (IIHC).
[14] Provost, F., dan Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O’Reilly Media, Inc.
[15] Hair,  J.  F.  (2007).  Knowledge  creation  in marketing:  The  role  of  predictive  analyt ics. European Business Review, 19(4), 303–315.
[16] Mohri,  M.,  Rostamizadeh,  A.,  dan  Talwalkar,  A.  (2012).  Foundations  of  machine learning.
[17] Marinchak,  C.  M.  D.,  Forrest,  E.,  dan  Hoanca,  B.  (2018).  Artificial  intelligence: Redefining marketing management and the customer experience. International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation, 8(2), 14–24.
[18] McCorduck,  P.  (2004).  Machines  who  think:  A  personal  inquiry  into  the  history  and prospects of artificial intelligence (2nd, Ed.). New York: AN AK Peters Book.