Graph Database Applications and Concepts

Perkembangan dunia IT yang semakin pesat merupakan salah satu pemicu perkembangan basis data. Graph database diciptakan karena meningkatnya kebutuhan untuk menganalisis beragam database. Teknologi ini dibuat untuk menganalisis data skala besar dengan lebih cepat. Buku ini adalah panduan komprehensif untuk memahami dan mengimplementasikan dua platform graph database populer, TigerGraph dan Neo4j. Diperkenalkan juga konsep dasar Machine Learning dan penerapannya pada Neo4j dan TigerGraph. Penyajian materi diberikan secara jelas dan terperinci disertai berbagai contoh kasus nyata yang ada di kehidupan sehari-hari. Setiap bab memiliki contoh-contoh latihan yang dapat membantu Anda untuk lebih memahami ulasan yang disajikan. Buku ini dirancang untuk membantu pembaca dari berbagai latar belakang, mulai dari pemula hingga profesional, untuk menguasai kedua teknologi ini. Profil Penulis: Fauzan Risqullah, S.Kom. Lulus dari SMK jurusan Rekayasa Perangkat Lunak dengan peminatan web development. Telah menyelesaikan S1 Sistem Informasi pada tahun 2023 di Universitas Bina Nusantara. Memiliki pengalaman sebagai website designer dan data entry operator di PT. Global Dinamika Teknologi di tahun 2018 dan mengikuti lomba IT Software desktop di tingkat Kota Tangerang pada tahun 2019. Pada tahun 2022 bekerja sebagai Technical Consultant di PT. Indonesia Global Solusindo. Selama periode satu tahun terlibat dalam proyek eksplorasi terkait pengadaan sistem anti fraud berbasis graph analytics serta proyek lain, seperti data virtualization dan master data management. Kemudian pada tahun 2023 telah mempublikasikan dua jurnal di Journal of Theoretical and Applied Information Technology dengan judul “Graph Database And Relational Database In Detecting Money Laundering Cases: A Literature Review System dan Product Recommendation System Design Using Graph Database” Edwin Tunggoro, S.Kom. Menyelesaikan S1 Sistem Informasi pada tahun 2023 di Universitas Bina Nusantara. Pada tahun 2022 bekerja sebagai IT App Support di PT. Accelist Lentera Indonesia. Selama satu tahun telah melakukan analisa berbagai error pada beberapa aplikasi yang terkait dengan data sekaligus memperbaikinya, melakukan inject data, dan melakukan FCT (full cycle test) apabila terdapat improvement pada aplikasi. Pada tahun 2023 mempublikasikan dua jurnal di Journal of Theoretical and Applied Information Technology dengan judul “Graph Database And Relational Database In Detecting Money Laundering Cases: A Literature Review System” dan “Product Recommendation System Design Using Graph Database” Dr. Indrajani, S.Kom., M.M. Indrajani saat ini bekerja sebagai tenaga IT di salah satu bank swasta nasional terkemuka di Indonesia. Selain itu, ia adalah dosen di beberapa universitas terkemuka di Indonesia, seperti Bina Nusantara University, UKRIDA, Universitas Tarumanagara, Universitas Mercu Buana, Kwik Kian Gie School (Program Studi Magister Akuntansi), dan Universitas Pelita Harapan. Kemudian dia juga menjadi Pembicara pada seminar-seminar tingkat nasional dan internasional dengan topik-topik yang berhubungan dengan basis data