Implementasi Feature Store sebagai Tools Manajemen Fitur Machine Learning pada PT Bank Central Asia Tbk

Wirawan Tamrin, Rendy (2025) Implementasi Feature Store sebagai Tools Manajemen Fitur Machine Learning pada PT Bank Central Asia Tbk. MBKM thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (598kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (472kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_III.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (422kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (486kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Download (51kB)

Abstract

PT Bank Central Asia Tbk (BCA), sebagai salah satu bank terbesar di Indonesia berkomitmen untuk terus menghadirkan inovasi teknologi guna meningkatkan kualitas layanan di era digitalisasi. Seiring perkembangan teknologi, BCA menghadapi tantangan pengelolaan data secara terstruktur untuk meningkatkan konsistensi antar proyek yang membutuhkan data yang sama. Untuk menjawab tantangan tersebut, perusahaan berencana mengadopsi Feature Store sebagai alat manajemen fitur machine learning. Oleh karena itu, dibutuhkan peran karyawan magang di bawah pengawasan data scientist BCA untuk mengeksplorasi dan mengimplementasikan Feature Store menggunakan library Feast. Beberapa tugas yang dilakukan selama kegiatan magang ialah melakukan pemahaman konsep dasar Feature Store, pembelajaran penggunaan Mobaxterm sebagai tools untuk mengakses server perusahaan secara remote untuk pengembangan proyek, pembelajaran penggunaan Docker untuk membuat, mengemas, dan menjalankan proyek Feast dalam sebuah container. Selanjutnya, mahasiswa juga melakukan eksplorasi penggunaan library Feast guna mengetahui kelayakan Feast untuk diimplementasikan pada perusahaan. Setelah melakukan eksplorasi dan dinilai layak untuk diadopsi, mahasiswa melakukan implementasi library Feast sebagai alat manajemen fitur machine learning. Hasil magang menunjukkan bahwa penggunaan Feature Store mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan dan manajemen fitur machine learning hingga 20 kali lebih cepat dibandingkan metode sebelumnya. Hasil ini memberikan manfaat nyata bagi perusahaan dalam mendukung pengelolaan fitur yang lebih efektif dan terpusat.

Item Type:	Thesis (MBKM)
Keywords:	Feature store, library Feast, machine learning, manajemen fitur 5 Implementasi Feature Store Rendy Wirawan Tamrin, Universitas Multimedia Nusantara
Subjects:	?? T70 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Jan 2025 12:55
Last Modified:	24 Jan 2025 12:55
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/35965

Actions (login required)

View Item