big data (paper)

TUGAS PAPER

BIG DATA

KELOMPOK : 7

Nama :

Ardiyanto 1501167273

Kartika Sari Putri 1501172121

Leni Gustini 1501166301

Susanti Kusuma 1501192470

Wendy 1501153993

06 PJM

Abstrak

Tujuan dari pembahasan ini adalah untuk memberikan wawasan kepada pembaca akan

pentingnya pengetahuan tentang big data, kelebihan dan kekurangan serta cara pengelolaan big

data tersebut juga contoh-contoh pengelolaan big data di perusahaan. Seperti kita ketahui bahwa

big data sulit untuk dikelola terlebih pada data – data yang sudah tersimpan lama dan masih

menggunakan cara tradisional. Untuk itu perusahaan sekarang ini sudah menggunakan teknologi

sebagai penunjang segala kegiatan bisnisnya serta pengelolaan datanya dengan menggunakan

staff IT yang bertanggungjawab dalam database. Sebenarnya big data dalam jangka waktu yang

sudah lama disimpan dapat dimanfaatkan kembali bagi perusahaan dan selain itu big data akan

menjadi sebuah investasi yang sangat menghasilkan karena akan ada banyak manfaat big data

bagi perusahaan yang bisa mengelolanya dengan baik. Contoh manfaat misalnya membuat

perusahaan memiliki kesempatan untuk mengambil keputusan bisnis yang didasarkan pada hasil

dari data ilmiah atau dapat juga dijadikan pengambilan keputusan yang diperlukan untuk

membandingkan market perusahaan dari yang tahun – tahun sebelumnya dengan sekarang, untuk

itu big data memiliki peranan penting dalam perusahaan.

Maka dari itu, alangkah lebih baik jika perusahaan dapat dengan cerdas mengelola big

data terutama data terpenting yang dapat dimanfaatkan kembali karena data merupakan bagian

yang sangat riskan bagi perusahaan.

Metode analisa yang digunakan adalah metode pengumpulan data melalui artikel dan e-

journal yang dapat ditemukan dengan pencarian menggunakan internet. Data tersebut

dikumpulkan dan dicari kebenarannya untuk dituangkan kedalam paper ini. Juga dilihat

keberadaannya disalah satu perusahaan sebagai contoh dalam penulisan paper ini.

Kata kunci : big data, analisa

BAB I

Pendahuluan

1.1 Latar Belakang

Akhir-akhir ini, istilah ‘big data’ menjadi topik yang dominan dan sangat sering dibahas dalam industri IT. Banyak pihak yang mungkin heran kenapa topik ini baru menjadi pusat perhatian padahal ledakan informasi telah terjadi secara berkelangsungan sejak dimulainya era informasi. Perkembangan volume dan jenis data yang terus meningkat secara berlipat-lipat dalam dunia maya Internet semenjak kelahirannya adalah fakta yang tak dapat dipungkiri. Mulai data yang hanya berupa teks, gambar atau foto, lalu data berupa video hingga data yang berasal system pengindraan. Lalu kenapa baru sekarang orang ramai-ramai membahas istilah big data? Apa sebenarnya ‘big data’ itu?

Hingga saat ini, definisi resmi dari istilah big data belum ada. Namun demikian, latar belakang dari munculnya istilah ini adalah fakta yang menunjukkan bahwa pertumbuhan data yang terus berlipat ganda dari waktu ke waktu telah melampaui batas kemampuan media penyimpanan maupun sistem database yang ada saat ini. Kemudian, McKinseyGlobal Institute (MGI), dalam laporannya yang dirilis pada Mei 2011, mendefinisikan bahwa big data adalah data yang sudah sangat sulit untuk dikoleksi, disimpan, dikelola maupun dianalisa dengan menggunakan sistem database biasa karena volumenya yang terus berlipat. Tentu saja definisi ini masih sangat relatif, tidak mendeskripsikan secara eksplisit sebesar apa big data itu. Tetapi, untuk saat sekarang ini, data dengan volume puluhan terabyte hingga beberapa petabyte kelihatannya dapat memenuhi definis MGI tersebut. Di lain pihak, berdasarkan definisi dari Gartner, big data itu memiliki tiga atribute yaitu : volume , variety , dan velocity. Ketiga atribute ini dipakai juga oleh IBM dalam mendifinisikan big data. Volume berkaitan dengan ukuran, dalam hal ini kurang lebih sama dengan definisi dari MGI. Sedangkan variety berarti tipe atau jenis data, yang meliputi berbagai jenis data baik data yang telah terstruktur dalam suatu database maupun data yang tidak terorganisir dalam suatu database seperti halnya data teks pada web pages, data suara, video, click stream, log file dan lain sebagainya. Yang terakhir, velocity dapat diartikan sebagai kecepatan dihasilkannya suatu data dan seberapa cepat data itu harus diproses agar dapat memenuhi permintaan pengguna.

Dari segi teknologi, dipublikasikannya GoogleBigtable pada 2006 telah menjadi moment muncul dan meluasnya kesadaran akan pentingnya kemampuan untuk memproses ‘big data’. Berbagai layanan yang disediakan Google, yang melibatkan pengolahan data dalam skala besar termasuk search engine-nya, dapat beroperasi secara optimal berkat adanya Bigtable yang merupakan sistem database berskala besar dan cepat. Semenjak itu, teknik akses dan penyimpanan data KVS (Key-Value Store) dan teknik komputasi paralel yang disebut MapReduce mulai menyedot banyak perhatian. Lalu, terinspirasi oleh konsep dalam GoogleFile System dan MapReduce yang menjadi pondasi Google Bigtable, seorang karyawan Yahoo! bernama Doug Cutting kemudian mengembangkan software untuk komputasi paralel terdistribusi (distributed paralel computing) yang ditulis dengan menggunakan Java dan diberi nama Hadoop. Saat ini Hadoop telah menjadi project open source-nya Apache Software. Salah satu pengguna Hadoop adalah Facebook, SNS (Social Network Service) terbesar dunia

dengan jumlah pengguna yang mencapai 800 juta lebih. Facebook menggunakan Hadoop dalam memproses big data seperti halnya content sharing, analisa access log, layanan message / pesan dan layanan lainnya yang melibatkan pemrosesan big data.

Jadi, yang dimaksud dengan ‘big data’ bukanlah semata-mata hanya soal ukuran, bukan hanya tentang data yang berukuran raksasa. Big data adalah data berukuran raksasa yang volumenya terus bertambah, terdiri dari berbagai jenis atau varietas data, terbentuk secara terus menerus dengan kecepatan tertentu dan harus diproses dengan kecepatan tertentu pula. Momen awal ketenaran istilah ‘big data’ adalah kesuksesan Google dalam memberdayakan ‘big data’ dengan menggunakan teknologi canggihnya yang disebut Bigtable beserta teknologi-teknologi pendukungnya.

Berdasarkan uraian di atas, kami merasa tertarik untuk mengangkat pembahasan yang dirumuskan dalam judul “Apakah yang dimaksud dengan Big Data?”

1.2 Ruang Lingkup

Ruang lingkup dari penulisan paper ini akan di batasi pada definisi dari Big Data dan keterkaitan antara Big Data dengan informasi serta digambarkan dengan salah satu contoh yaitu Big Data pada media social Facebook

1.3 Tujuan dan Manfaat

Tujuan dari penulisan paper ini adalah :

Untuk mengetahui definisi atau pengertian dari Big Data. Menggambarkan pengertian Big Data dengan salah satu media social yaitu Facebook

Manfaat dari penulisan paper ini adalah :

Dapat menambah wawasan mahasiswa, khususnya jurusan Informatika, tentang Apakah yang dimaksud dengan Big Data.

Dapat mengerti gambaran seperti apa Big Data itu dengan salah satu contoh yang kita gambarkan yaitu pada media social Facebook

1.4 Metodologi

Metodologi akan menekankan pada aspek-aspek sebagai berikut:

Memberikan gambaran yang jelas mengenai Big Data Teknik pengumpulan data yang kami gunakan adalah teknik pengumpulan data secara

dokumen/kualitatif Analisis data yang kami lakukan dengan menggunakan deskripsi kualitatif

BAB II

Landasan Teori

2.1 Big Data

2.1.1 Pengertian Big Data

Big data menurut Richard adalah sekumpulan data (data set) yang besarnya jauh melebihi

kemampuan database software tools pada umumnya untuk melakukan capture, menyimpan,

mengelola dan menganalisis. Tujuan big data adalah untuk menciptakan nilai tambah dan

memberikan implikasi mengenai bagaimana organisasi harus didesain, diorganisir dan dikelola.

Big data menurut Edd Dumbill adalah data yang melebihi kapasitas pengolahan sistem database

konvensional. Nilai big data untuk sebuah organisasi terbagi ke dalam dua kategori: penggunaan

analitis, dan memungkinkan produk-produk baru. Analisa big data dapat mengungkapkan wawasan

tersembunyi sebelumnya oleh data terlalu mahal untuk diproses.

Big data menurut Margaret adalah kumpulan data terstruktur dan semi tersruktur sebuah

perusahaan untuk mengefisien dam mengefektifkan kinerja perusahaan. Tujuannya, untuk

menemukan pola peluang bisnis.

Big data menurut Lisa adalah kumpulan data dari sumber-sumber tradisional dan digital di

dalam dan luar perusahaan yang merupakan sumber untuk penemuan dan analisis yang sedang

berlangsung. Umumnya, data merupakan campuran dari data terstruktur dan multi-terstruktur.

2.1.2 Cara Mengali Potensi Big Data

Lima cara agar big data mampu menghasilkan potensi transformasi berdasarkan riset yang

dilakukan McKinsey Global Institute:

1. Menciptakan transparansi.

2. Memberdayakan eksperiment untuk menemukan kebutuhan, mengekspos variabilitas, dan

meningkatkan kinerja.

3. Melakukan segmentasi populasi untuk mengkustomisasi tindakan.

4. Mendukung pengambilan keputusan dengan automated algorithms.

5. Melakukan inovasi model bisnis, produk dan jasa baru.

2.1.3 Strategi Terapkan Big Data

Pengumpulan daa dengan skala besar (large scale data gathering) dan penerapan analytics

secara cepat telah menjadi arena baru dalam melakukan diferensiasi secara kompetitif. Tujuannya,

agar strategi big data dapat diintegrasikan dengan strategi bisnis perusahaan. Beberapa prinsip

utama menurut McKinsey Global institute:

1. Menyelaraskan pilihan-pilihan strategis

2. Mengidentifikasi big data resource dan gaps

3. Menyadari implikasi organisasional

Bab III

Pembahasan

Saat ini, fenomena Big Data sudah tidak asing lagi ditelinga perusahaan - perusahaan

besar terlebih perusahaan multinational. Dalam sebuah penelitian, memberitaukan bahwa

tantangan pertumbuhan data dibagi menjadi 3 bagian :

Volume. Banyak faktor yang mempengaruhi peningkatan jumlah data yang beredar,

seperti data berkas transaksi yang disimpan bertahun tahun lamanya, lalu juga seperti

data tentang akun yang berada pada media sosial, adanya data tentang chace yang ada

pada mesin - mesin pabrik yang disimpan, dan masih banyak lagi. Sebetulnya

permasalahan tentang membludaknya volume data ini sudah ada sejak dulu, dan

solusipun telah diterapkan dengan mengurangi biaya yang harus dikeluarkan untuk

melakukan penyimpanan data. Tetapi seiring dengan berjalannya waktu, masalah lain

muncul. Yaitu tentang bagaimana cara untuk mengolah data yang begitu banyak sampai

bisa menghasilkan sebuah nilai yang berarti.

Velocity. Bagian ini merupakan tantangan yang cukup berat bagi sebagian besar

perusahaan. Karena mereka berurusan dengan waktu, jadi mereka harus mengelola data

yang ada yang begitu banyaknya dengan cepat atau bahkan hampir mendekati kata real-

time.

Variety. Merupakan pengelolaan data yang terdiri dari berbagai jenis dan format. Tentu

saja dari begitu banyaknya data yang ada tidaklah hanya dalam satu format saja, pastinya

dalam berbagai macam jenis format yang tentunya harus dikelola dengan baik. Pada

bagian ini, masih ada segelintir perusahaan yang merasa kesulitan untuk mengatasi

permasalahan ini.

Berbagai masalah ini muncul pada saat dimana teknologi traditional yang digunakan oleh

sebuah organisasi tidak lagi dapat menampung dan melayani kebutuhan informasi yang semakin

lama semakin banyak dan juga semakin membutuhkan kecepatan.

Big Data merupakan kumpulan data yang dimiliki perusahaan dalam jumlah yang sangat

besar, dan mungkin tidak terstruktur yang bisa datang dari berbagai sumber secara real time.

Definisi dari kata Big ini yang berarti besar, dilihat dari volume, velositas dan varisasi data yang

diproduksi setiap saat. Masalah ini muncul sebagian besar karena pengadopsian internet yang

setiap saat membuat konten baru dari setiap individu yang menggunakannya, seperti salah satu

konten yang dimiliki Google yakni Google Translate yang menggunakan Mechine Learning.

Big Data seperti pisau bermata dua. Bagi perusahaan yang bisa mengelolanya, Big Data

akan menjadi sebuah investasi yang sangat menghasilkan. Mengapa tidak, akan ada banyak

manfaat Big Data bagi perusahaan yang bisa mengelolanya dengan baik. Contoh manfaat

misalnya membuat perusahaan memiliki kesempatan untuk mengambil keputusan bisnis yang

didasarkan pada hasil dari data ilmiah. Selama bertahun-tahun, HR telah menggunakan data tidak

terstruktur dari jawaban karyawan dalam surveinya. Pada era Big Data sekarang ini, data tak terstruktur

tersebut datang dari sumber dalam dan luar organisasi, termasuk dari social media, blog, wiki, email, dan

lain-lain. Semua sumber ini akan memberikan semakin banyak insight terhadap keterlibatan karyawan

terhadap perusahaan.

Seperti pada Starbucks yang mendapatkan masukan tentang motivasi karyawannya dari

survei dengan banyak pertanyaan terbuka. Starbucks mempekerjakan mahasiswa paska sarjana

untuk membantu mereka membuat analisa konten dari informasi yang jumlahnya masif tersebut.

Tools untuk mengotomatisasikan proses ini masih dalam tahap pengembangan. Menurut Ranjan

Dutta, direktur pengukuran dan predictive analytics pada PwC Saratoga, teknik analisa otomatis

terhadap data tak terstruktur sebagian besar masih dalam tahap awal pengembangannya. Tetapi

kemampuan tools-tools seperti ini akan berkembang cepat dalam 5 tahun ke depan. Menurutnya,

perusahaan seperti SAP, Oracle, dan Workday saat ini terus mengembangkan perangkat lunak

yang terus memudahkan analisa big data.

Baru sedikit HR pada organisasi yang menggunakan data dari situs jejaring sosial. Selain

Juniper yang telah disebutkan di atas, organisasi lain yang banyak menggali manfaat dari

Linkedin adalah Thrivent. Thrivent mencari kandidat yang memiliki semangat entrepreneurial

dan menemukan Linkedin adalah alat yang efektif untuk melakukan pencarian semacam ini.

3.1. Keuntungan dan kerugian dari Big Data

Berikut sedikit ulasan tentang kentungan dan kerugian dari penggunaan Big Data pada

sebuah perusahaan.

3.1.1. Keuntungan.

Beberapa keuntungan yang dapat diraih apabila sebuah perusahaan dapat mengelola Big

Data pada perusahaannya.

Dapat meningkatkan penjualan. Dengan adanya Big Data, perusahaan dapat menganalisa

semua data yang terkait dengan produk yang dimilikinya. Termasuk umpan balik yang

diberikan dari customer mengenai kepuasan mereka. Sehingga perusahaan dapat

mengembangkan produknya dan menghilangkan bagian - bagian yang dirasa tidak

penting.

Dapat menjaga relasi dengan pelanggan. Data pelanggan yang dimiliki perusahaan dapat

digunakan untuk menjaga relasi kepada pelanggan. Contoh sederhana seperti pengucapan

selamat kepada pelanggan pada saat mereka berulang tahun atau pada saat mereka

merayakan hari besar. Tindakan ini dapat dilakukan supaya pelanggan menjaga

loyalitasnya kepada perusahaan

Dapat digunakan untuk menjaga relasi dengan karyawan. Dengan data setiap karyawan

yang disimpan maka perusahaan dapat menilai kinerja dan tingkat kepuasan setiap

karyawannya. Data ini penting, karena akan digunakan untuk pengambilan keputusan

untuk pengadaan program baru yang akan diadakan oleh perusahaan kepada setiap

karyawannya.

Kemudahan untuk mengakses semua data yang tiba - tiba dibutuhkan. Karena perusahaan

telah menyimpan semua data yang telah mereka gunakan dalam sebuah database.

Pemantauan langsung secara keseluruhan terhadap kinerja perusahaan secara real-time

yang dapat membantu pihak pihak pengambil keputusan dapat merencanakan kegiatan

bisnis apa yang harus dilakukan berikutnya.

Kemampuan untuk menemukan, mendapatkan, mengekstrak, analisa, menghubungkan,

mengvisualisasikan data dengan perangkat pilihan perusahaan seperti SAP, HANA, dan

lain sebagainya

Konvergensi solusi dengan berbagai aplikasi SAP

Mengidentifikasi resiko yang mungkin muncul dengan mengoptimalkan keputusan yang

kompleks dan dapat menanggulangi segala kejadian yang tidak diharapkan apabila terjadi

3.1.2. Kekurangan.

Beberapa kerugian yang ditimbulkan dari pengadaan Big Data pada sebuah perusahaan

yang tidak dapat mengelolanya.

Pendekatan secara komprehensif untuk penggunaan Big Data. Banyak perusahaan yang

tidak menghiraukan pendekatan ini dan tidak menggunakan sentralisasi informasi.

Menurut sebuah survei terbaru yang dilakukan oleh LogLogic, 59% perusahaan

mengatakan bahwa mereka lebih nyaman menggunkan sistem yang terpisah, tidak

mengelola log data, dan menggunakan spreadsheet kuno. Padahal penggunaan perangkat

analisa yang tepat dapat merampingkan dan dapat membantu untuk mengolah data yang

banyak tersebut.

Pendekatan secara koheren yang harus dilakukan untuk mengelola Big Data yang

dimiliki oleh sebuah perusahaan supaya data tersebut dapat menghasilkan nilai dan

diberikan kepada pembuat keputusan.

Cara yang efektif yang digunakan untuk mengolahnya. Dikarenakan data hanyalah

sekumpulan fakta yang telah dikumpulkan dan harus dilakukan pengolahan lagi untuk

mendapatkan nilai yang sesuai dengan kebutuhan pembuat keputusan. Maka dari itu,

perangkat analisis yang tepat dan cocok akan sangat dibutuhkan untuk melakukannya.

Tenaga kerja yang baik. Sangat sedikit orang - orang yang bisa bekerja mengolah data

dengan volume dan data set yang besar. Dan tentunya hal ini tidak dapat dilakukan hanya

dengan satu orang, tetapi dengan adanya kerja sama beberapa orang yang memang bisa

mengelolanya. Kesulitan terjadi pada saat perusahaan harus menentukan kombinasi yang

baik antara orang - orang tersebut agar dapat menghasilkan sebuah nilai yang berarti.

Masalahnya, untuk tingkat ilmuan saja masih jarang yang dapat melakukan pekerjaan ini.

3.2. Cara yang tepat untuk mengelola Big Data.

3.2.1. Value creation roadmap.

Satu faktor yang paling penting, adalah faktor dari manusia atau dalam pembahasan ini

adalah mereka para staf diperusahaan. Perusahaan harus melatih setiap staf ITnya untuk dapat

mengelola database, teknologi serta ontologi dengan baik untuk dapat mengelola Big Data

dalam perusahaannya. Tujuannya adalah supaya para staff dapat memastikan bahwa seluruh data

yang ada dapat diakses dengan tanpa adanya hambatan waktu (tepat waktu) dan memfasilitasi

database perusahaan dengan algoritma yang terotomatisasi serta cara - cara yang inofatif untuk

dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan oleh para eksekutif. Dan tidak lupa untuk

memahami dengan baik segala faktor yang mempengaruhi keamanan dari data tersebut.

Selain itu, perusahaan juga harus bisa melakukan sebuah inisiatif terhadap teknologi

seperti apa yang digunakan. Teknologi tersebut harus dapat menavigasi seluruh data yang ada,

harus dapat digunakan oleh user, arsitektur teknologi yang tepat, jaringan yang mendukung,

perangkat lunak serta perangkat keras yang cocok untuk pengelolaan data dalam jumlah besar.

Lalu, perusahaan juga harus mengembangkan metriknya secara rinci untuk menilai

seberapa baik program Big Data Management yang mereka lakukan, termasuk didalamnya

penilaian atau perhitungan waktu yang dibutuhkan untuk mengambil sebuah nilai dari data. Hal

ini dilakukan untuk mengitegrasikan sumber - sumber informasi yang baru dengan sumber

informasi yang sudah ada.

Dari segi proses, perusahaan harus memperhatikan horizontal partitioning yang

dilakukan dengan mengutamakan informasi yang diperlukan terlebih dahulu untuk diolah.

Pendekatan Traditional information lifecycle management sudah tidak lagi relevan pada jumlah

data yang besar terutama pada physical layout yang bertujuan untuk meningkatkan performanya.

Karena beberapa hal berikut :

Informasi merupakan sesuatu yang berkaitan langsung dengan pengambilan keputusan.

Informasi sangat mendukung untuk memperjelas strategi apa yang akan digunakan

Informasi sangat diperlukan untuk menjalankan kegiatan bisnis

Historical supporting Information

Informasi yang disimpan dalam jangka waktu panjang demi sebuah kepentingan.

3.3. Penerapan dan penggunaan Big Data.

3.3.1. Pemerintahan.

Contoh penggunaan Big Data pada pemerintah Amerika serikat. Pada tahun 2012,

presiden Amerika serikat Barak Obama mengumumkan tentang penelitian dan pengembangan

yang dilakukan untuk mengeksplorasi tentang manfaat dari Big Data yang dapat digunakan

untuk memecahkan masalah - masalah penting yang sedang dihadapi oleh pemerintah. Kegiatan

ini terdiri dari 84 program yang berbeda dan tersebar ke 6 departemen pemerintahan yang ada di

Amerika Serikat sana. Analisis tentang Big Data ini ternyata membawa pengaruh yang cukup

kuat pada kampanye yang disampaikan oleh Barak Obama yang membuatnya terpilih lagi pada

tahun 2012 sebagai presiden. Pemerintah Federal negara Amerika Serikat memiliki 6 buah super

komputer dari 10 super komputer yang terbaik di seluruh dunia. Programnya yang terbaru adalah

Utah Data Center yang saat ini sedang dibangun oleh National Security Agency dan ketika Data

Center ini selesai dibangun, fasilitas ini akan diperkirakan dapat menampung segala informasi

dan data yang dikumpulkan oleh NSA dari internet hingga mencapai hitungan Yottabyte.

3.3.2. Sektor swasta

Salah satu pengguna Big Data pada sektor swasta adalah sebuah perusahaan jual - beli

barang online yaitu eBay.com, yang menggunakan dua buah "gudang data" yakni dengan

kapasitas masing - masing 7.5 Pettabyte dan yang satu lagi berkapasitas mencapai 45 Pettabyte

serta penggunaan Hadoop Cluster.

Lalu selanjutnya juga berasal dari perusahaan jual beli online yakni Amazone.com yang

menangani jutaan operasi back-end dan lebih dari setengah juta pertanyaan yang diajukan oleh

penjual pihak ke tiga. Teknologi yang membuat perusahaan ini dapat menangani semua kegiatan

tersebut adalah dengan penggunaan teknologi yang berbasis Linux dan pada tahun 2005,

Amazone.com meimiliki 3 buah database terbesar didunia dengan kapasitas masing - masing

7.5Terrabyte, 18.5Terrabyte, dan 24.5Terrabyte.

Selanjutnya adalah Walmart yang menangani lebih dari 1juta transaksi setiap jam dan

dimasukkan kedalam database yang diperkirakan berkapasitas lebih dari 2.5Pettabyte. Jumlah itu

setara dengan 167 kali lebih banyak dari pada semua data buku yang berada pada perpustakaan

Kongres negara Amerika Serikat.

Dan yang terakir adalah Windemere Real Estate yang menggunakan signal GPS anonim

untuk lebih dari 100 juta pengendara. Hal tersebut dilakukan untuk membantu orang - orang

calon pembeli rumah baru supaya mereka dapat menentukan waktu dalam mobilitas mereka

sehari - hari.

3.3.3. Arsitektur.

Pada tahun 2004, Google mempublikasikan sebuah fitur baru yang dinamakan

MapReduce. Framwork ini mam[u melakukan pengolahan dan implementasi model dalam

jumlah yang besar (dalam kapasitas data yang besar). Dengan MapReduce ini, queri dapat

dilakukan secara terpisah dan dapat didistribusikan secara pararel. Hasilnya sangat memuaskan,

sehingga membuat perusahaan lain yaitu Apache mengadopsi fitur ini untuk membuat konsep

yang sama yang dinamai Hadoop.

BAB IV

Kesimpulan dan Saran

4.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang bisa didapat dari karya ini adalah Big Data yang merupakan

kumpulan data yang dimiliki perusahaan dengan jumlah yang sangat besar dan tidak terstuktur,

untuk itu perusahaan harus dapat mengelolah data yang perusahaan terima sehingga

perusahaan dapat menjadikan data ini sebagai kumpulan informasi dan mendapat keuntungan

dari Big Data yang telah di kelola agar perusahaan dapat merencanakan startegi yang untuk

kedepannya, pengambilan keputusan maupun forescasting dan keuntungan lainnya seperti yang

dibahas di bab 3. Namun, jika perusahaan tidak dapat mengelola Big Data maka perusahaan

akan mengalami kesulitan seperti data yang diterima perusahaan tidak relevan yang

mengakibatkan kesalahan dalam pengambilan keputusan . selain itu perusahaan juga harus

mengetahui cara untuk mengelola, penerapan dan penggunaan Big Data sehingga perusahaan

dapat memaksimalkan penggunaan Big Data untuk keuntungan perusahaan.

4.2 Saran

Setiap perusahaan mempunyai Big Data , namun kebanyakan perusahaan tidak dapat

mengelola Big Data sehingga perusahaan tidak mampu untuk memanfaatkan Big Data untuk

keuntungan perusahaan, padahal jika perusahaan dapat mengelolah Big Data , perusahaan akan

mendapat banyak keuntungan dari data tersebut. Selain itu ada baiknya perusahaan mempelajari

bagaimana cara mengelola Big Data yang baik dan benar , dan memnafaatkan Big Data

tersebut agar menjadi informasi yang dapat membantu dan memajukan perusahaan.

Daftar Pustaka

Arthur, Lisa. “What Is Big Data?”. Forbes. www.forbes.com. 20 Mar. 2014. Web 15 Aug. 2013.

<http://www.forbes.com/sites/lisaarthur/2013/08/15/what-is-big-data/>

Dumbill, Edd. “What is big data? | An Introduction to big data landscape.” O’reilly.

strata.oreilly.com. 20 Mar. 2014. Web. 11 Jan. 2012.

<http://strata.oreilly.com/2012/01/what-is-big-data.html>

Kumalaradjaja, Richard. “Big Data Big Oportunity?” INFOKOM. library.binus.ac.id, 20 Mar.

2014. Web. 20 Apr. 2012. <http://library.binus.ac.id/eColls/eArticle/Content/INFOKOM

%20APRIL%202012%20JUDUL%2015.pdf>

Rouse, Margaret. “big data (Big Data)”. SearchCloudComputing.

searchcloudcomputing.techtarget.com. 20 Mar. 2014. Web 8 Mar. 2011. <

http://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/big-data-Big-Data>

http://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/big-data-Big-Data

http://library.binus.ac.id/eColls/eArticle/Content/INFOKOM%20APRIL%202012%20JUDUL%2015.pdf

http://library.binus.ac.id/eColls/eArticle/Content/INFOKOM%20APRIL%202012%20JUDUL%2015.pdf

http://strata.oreilly.com/2012/01/what-is-big-data.html

http://www.forbes.com/sites/lisaarthur/2013/08/15/what-is-big-data/

http://www.forbes.com/

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Picture

Binusian ID :1501167273

Full Name : Ardiyanto

Email : chenxiaob.yahoo.co.id

Address Current

Jl.Angke Indah gang 6 No.340

Jakarta Barat 11330

DKI Jakarta, Indonesia

Permanent

Jl.Angke Indah gang 6 No.340

Jakarta Barat 11330


Phone Numbers : Mobile : 62-8-1212173343

Home : 62-21-6311655

: Fax : 62-21-6311655

:Office: 62-21-6311655

Gender Male

Birth Place/Date : Jakarta, 01 November 1993

Nationality : Indonesia

Martial Status : Single

Region : Christian

Formal Education

Jan 2011-Present :Bina Nusantara University, Jakarta

, Indonesia

Bacheleor (S1), Information Systems GPA: 2.77


PICTURE

PERSONAL INFORMATION

Binusian ID 1501172121

Full Name Kartika Sari Putri

E-Mail [email protected]

Address Current :

Jalan U No.13

Jakarta Barat


Permanent :

Perum PDP blok A.14 no.12

Karawang, 41352

Jawa barat, Indonesia

Phone Number Mobile : 0899-415-4440

Home : 0267-480173

Gender Female

Birth Place / Date Karawang / 29 Oktober 1992

Nasionallity Indonesia

Marital Status Single

Religion Christian

FORMAL EDUCATION

September 2011-Present Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia

Backelor(S1), Information System GPA : 3.75

ORGANIZATION EXPERINCE

Oct 2011 – present Himsisfo, Vice of Project Management

Help to analysis, design and requirement in

organization

Aug 2012 – Aug 2013 Himsisfo, Vice of coordinator commission 2

Help coordinate commission 2

Jun 2013 – Sept 2013 Himsisfo, Coordinator

Coordinator of community relations in study tour

Jun 2012 – Aug 2012 Himsisfo, Coordinator of community relations

Coordinator of community relations in AKSI


Picture


Full Name : Leni Gustini

Email : shinyeon_yeon.yahoo.com

Address Current

Jl Haji Senen no 54

Jakarta Barat 00000


Permanent

Jl Raya Kosambi n0 52

Karawang 41313


Home : 62-26-7436449

Fax : 62-85-781898236

Office: 62-85-781898236

Gender : Female

Birth Place/Date : Jungkat, 01 Agustus 1993



Region : Christian

Formal Education


,Indonesia


Organization Experience

Oct 2011 – Present : HIMSISFO, Commite

Commitee


Picture


Full Name : Susanti Kusuma

Email : [email protected]

Address Current

: Komp. Karang Anyar , Jl. Karang Anyar Permai,

Raya kav 53-54 Blk. Blok B18 000,

Jakarta Pusat 10470


Permanent

Jl. Sukaramai N0 100

Lhokseumawe 24531

DI Aceh, Indonesia


Home : 62-857-6010798

Fax : 62-857-6010798

Office: 62-857-6010798

Gender : Female

Birth Place/Date : Perbaungan, 01 September 1993



Region : Buddha

Formal Education


,Indonesia


Organization Experience

Sept 2011 – Jul 1012 : HIMSISFO, Activis

Komisi Tiga


Picture

Personal Information


Full Name : Wendy

Email : wendywijayaa.gmail.com

Address Current

Jl Muara karang blok Q 4 selatan nomor 18

Jakarta Utara 14450


Permanent

Jl Muara karang blok Q 4 selatan nomor 18

Jakarta Utara 14450



Home : 62-21-6625049

Fax : 62-21-6625049

Office: 62-21-6625049

Gender : Male

Birth Place/Date : Jakarta, 04 Juni 1993


Martial Status :Single

Region : Buddha

Formal Education


,Indonesia


big data (paper)

Documents