PERAN ANALISIS DATA BESAR DALAM MENGIDENTIFIKASI DAN MENGURANGI RISIKO SPEKULASI.

Abstract

Latar belakang penelitian ini adalah volume dan kecepatan data yang belum pernah terjadi sebelumnya di pasar keuangan, yang menawarkan peluang besar untuk mengidentifikasi dan mengurangi risiko spekulasi melalui analisis data besar. Kemampuan untuk memproses dan menganalisis triliunan titik data secara real-time dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang pola-pola spekulatif, sentimen pasar, dan potensi risiko sistemik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran analisis data besar dalam mengidentifikasi dan mengurangi risiko spekulasi. Metode yang digunakan meliputi tinjauan literatur tentang aplikasi data besar dalam keuangan, studi kasus implementasi platform analitik data besar oleh lembaga keuangan dan regulator, serta pengembangan model prediktif berbasis data besar untuk mendeteksi anomali spekulatif. Data yang dipertimbangkan mencakup data perdagangan frekuensi tinggi, berita keuangan, sentimen media sosial, dan data rantai pasok. Hasil dan pembahasan diharapkan dapat mengidentifikasi teknik-teknik analisis data besar yang paling efektif dalam mendeteksi gelembung spekulatif dan penularan risiko, menyoroti tantangan dalam kualitas data dan privasi, serta membahas implikasi bagi pengawasan regulasi dan strategi manajemen risiko. Penelitian ini akan memberikan wawasan penting bagi praktisi dan regulator untuk memanfaatkan kekuatan data besar.