Jumat, 09 Desember 2016
MAKALAH BIG DATA
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
BIG DATA
Guna Memenuhi Tugas Mata Kuliah Sistem Informasi
Manajemen
yang dibimbing oleh Bapak Septia Lutfi, S.kom, M.kom.
Disusun oleh :
SINSIN AINUN SINFIA (11150559)
STIE BANK JATENG
SEMARANG 2016
Daftar
isi
Kata Pengantar
BAB I. Pendahuluan
A.
Latar Belakang Penulisan Makalah
B.
Rumusan Masalah
C.
Tujuan Penulisan Makalah
BAB II. Pembahasan
BAB III. Penutup
A.
Kesimpulan
B.
Saran
Daftar Pustaka
KATA
PENGANTAR
Dengan
menyebut nama Allah yang Maha Pengasih dan Maha penyayang. Saya panjatkan puja
dan puji syukur atas kehadirat-Nya, yang telah melimpahkan rahmat dan
hidayah-Nya sehingga saya bisa menyelesaikan makalah tentang Sistem Informasi
Manajemen guna memenuhi tugas dari Bapak Septia Lutfi, S.kom, M.kom.
Makalah
ini telah saya susun dengan semaksimal mungkin untuk menambah wawasan tentang Big
Data dalam Sistem Informasi Manajemen.
Terlepas
dari semua itu, sepenuhnya saya menyadari bahwa dalam makalah ini terdapat
banyak kekurangan seperti dalam susunan kata maupun tata bahasanya. Oleh karena
itu saya sangat mengharapkan kritik dan saran dari pembaca demi kesempurnaan
makalah ini.
Akhir
kata, saya sangat berharap semoga makalah ini memberikan manfaat dan menambah
wawasan kepada pembaca tentang Sistem Informasi Manajemen.
Semarang, 05
Desember 2016
BAB
I
PENDAHULUAN
A.
LATAR BELAKANG
Data
adalah catatan atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari datum,
berasal dari bahasa latin yang berarti “sesuatu yang diberikan”. Dalam penggunaan
sehari-hari data berarti sesuatu yang diterima secara apa adanya. Pernyataan
ini adalah hasil pengukuran suatu variable yang bentuknya dapat berupa angka,
kata-kata atau citra.
Data
begitu penting bagi bisnis dan masyarakat seperti halnya internet yang telah
menjadi satu. Lebih banyak data yang mampu memberikan informasi yang akurat dan
dianggap lebih baik untuk pengambilan keputusan dan dapat memberika efisiensi
dan mengurangi biaya serta risiko.
Suatu
data besar biasnya terdisiri dari data set yang mempunyai kemampuanpperangkat
lunak dengan ukuruan luar yang begitu besar dan bertugas untuk menyimpan,
mengolah serta memproses dalam waktu yang cukup lama. Dari tahun 2012 sampai
sekarang ukuran big data terus mengalami perkembangan mulai dari lusin terabyte
dan paybyte data dalam satu set data tunggal.
Ada berbagai dimensi yang terkait
dengan Big Dta dimulai dari Volume, Variety dan Velocity. Dari ketiga dimensi
tadi terdapat perbedaan dari Big Data itu sendiri yang membedakan saru dengan
yang lainnya dan mempunyai peran pekerjaan yang berdeda pula. Dengan
perkembangan zaman Big Data akan terus mengalami perubahan yang semakin lama
semakin sempurna.
B.
Rumusan Masalah
1. Apa
itu analisis Big Data ?
2. Apa
saja manfaat dari Big data ?
3. Apakah
contoh penggunaan Big Data ?
4. Apa
dimensi dari Big Data ?
C.
Tujuan
Dengan
dibuatnya makalah tentang Big Data bertujuan untuk mengetahui analisi dari Big
Data, apa saja manfaat Big Data yang diperoleh, contoh penggunaan Big Data dan
dimensi dari Big Data bagi para pembaca.
BAB II
PEMBAHASAN
A. Analisi
Big Data
Big Data merupakan istilah data elektronik yang
tidak hanya sangat bersar melainkan juga sangat cepat berubah dengan berbagai
banyak jenisnya. Di jagad teknologi, Big Data menjadi sangat popular setelah miliaran
manusia menggunakan internet untuk berbagai kebutuhan sehari-hari. Begitu
banyak data yang bisa diakses dan tersimpan di computer-komputer di internet
dapat berupa teks, gambar, suara, video, animasi, blog, buku, cuaca, posisi
tempat di bumi , suhu, penerbangan, belanja di supermarket dll. Perusahaan
“Super Big” penggunaan Big Data, antara lain Facebook, Google, Twitter dan
Yahoo.
Pengolahan Big Data dibutuhkan orang banyak
antara lain untuk mengetahui topik yang sedang buming saat itu juga di twitter,
mencari teman lama secra cepat melalui Facebook dan lain-lain. Perusahaan perlu
mengolah Big Data untuk pengambilan keputusan bisnis yang harus cepat. Misalnya
untuk mengetahui kebiasaan dan kesukaan pelanggan tanpa harus bertanya,
mengetahui selera pembaca portal berita di web untuk disesuaikan dengan iklan
yang ditampilkan, mengatur perjalanan pesawat agar tidak delay, mengendalikan
wabah penyakit dan sebagainya.
Untuk mengolah Big Data menjadi informasi yang
lebih berguna, perlu program “big” yang artinya bukan program “biasa”. Jika
data konvensional selama ini hanya berisi teks dan angka biasa seperti data
keuangan, maka cukup diolah dengan database biasa pula, missal MS Acces, MS Sql
Server dan lain-lain yang selama ini hanya mengolah data terstuktur. Big data
tidak dapat diolah hanya dengan program database konvensional yang disebut
Database Management System (Structured Query Language) atau RDBMAS (Relational
Database Management System. Big Data membutuhkan program database yang
mendukung NoSQL (Not only Sql), yang mampu mengolah data tidak terstuktur.
Dalam bahasa Inggris, Big Data terkait dengan 3V, yakni Volume (ukuran
data sangat besar), Velocity (kecepatan transfer/perubahan data sangat tinggi),
dan Variety (variasi atau jenis data sangat banyak). Ada juga yang menjadikan
4V, ditambah Value, karena sangat besarnya nilai bisnis yang dihasilkan,
sehingga menjadi besar pula peluang kerja bagi profesional di bidang
pemrograman komputer, pengolahan data statitisk, dan Cloud Computing. Kebutuhan
SDM di bidang Big Data pada 2015 ini diproyeksi sekitar 4,4 juta orang. Di
Amerika saja butuh 190.000 orang pada 2011 dan akan tambah butuh lagi 490.000
pada 2018.
B.
Manfaat
dari Big Data
Berikut adalah ulasan beberapa manfaat Big Data untuk suatu bisnis :
1.
Dapat dikonsiderasikan sebagai
suatu investasi, dimana implikasi yang nyata baru dapat dirasakan apabila
proses penelitian dan interpretasi big data. Perusahaan menggunakan hasil
analisis Big Data tersebut untuk memperoleh nilai bisnis. Hasil analisis ini lalu
diterapkan untuk menghasilkan strategi bisnis yang solutif dan implementatif.
Selain itu juga untuk mengoptimalkan operasional dan mengenali ketidakefisienan
sampai menerapkan analitik prediktif untuk mengantisipasi kejadian-kejadian
seperti kaburnya pelanggan, kegagalan produk atau menurunnya kualitas, dan
penipuan finansial.
2.
Perusahaan-perusahaan dapat
berekspansi setelah melihat potensi costumer dan perilaku pengguna.
3.
Sebagai tambang emas bagi ahli
data karena tidak sedikit penyedia data yang menjual data-data analsisis mereka
dengan harga mahal.
4.
Para HR perusahaan menggunakan Big
Data untuk mengenal karyawan secara komprehensif, memprediksi perilaku
karyawan, menekan pengeluaran, serta menciptakan strategi bisnis yang memiliki
implikasi yang positif. Contohnya adalah penggunaan LinkedIn untuk melacak
serta menganalisa kemampuan, pengetahuan, pengalaman, dan jejak karir dari
karyawan, mantan karyawan, dan calon karyawan.
5.
Secara keseluruhan, Big Data
membuat pengambilan keputusan bisnis yang didasarkan atas data yang ilmiah dan
terukur, bukan berdasarkan common sense, intuisi, atau kebijaksanaan yang
bersifat praktis.
C.
Contoh
Penggunaan Big Data
Big Data dan Business Intelligence digunakan oleh semua kalangan dari
instansi pemerintahan sampai lembaga masyarakat dan digunakan juga oleh lembaga
swasta yang sekarang sudah menjadi sukses dengan menggunakan Big Data taupun
Business Intelegence, berikut ini penggunaan Big Data dan Business
Intelliegence :
1.
Contoh pemerintah
Pada tahun 2012, pemerintah obama
menggunakn Big Data penelitian dan pengembangan inisiatif. Yang mengeksplorasi
bagaimana data besar bisa digunakan untuk mengatasi masalah – masalah penting
yang dihadapi oleh pemerintah. Inisiatif ini terdiri dari 84 program big data
yang berbeda yang tersebar di enam departemen.
Analisis data besar memainkan peran
besar dalam kampanye Barack Obama sukses 2012 pemilihan ulang. Amerika serikat
pemerintahan federal memiliki enam dari sepuluh superkomputer paling kuat
didunia. Utah data center adalah pusat data saat ini sedang dibangun oleh
Amerika serikat National Security Agency. ketika selesai, fasilitas tersebut
akan mampu menangani Yottabytes informasi yang dikumpulkan oleh NSA melalui
internet.
2.
Contoh
di sektor swasta
eBay.com menggunakan dua gudang data
pada 7,5 petabyte dan 40PB serta Hadoop klaster 40PB untuk pencarian,
rekomendasi, konsumen, dan merchandising. Di dalam eBay 90PB data warehouse.
Amazon.com menangani jutaan operasi
backend setiap hari, serta pertanyaan lebih dari setengah juta penjual pihak ketiga.
Teknlogi inti yang membuat amazon berkembang dengan basis Linux dan pada 2005
mereka memiliki tiga database Linux terbesar didunia dengan kapasitas 7,8 TB,
18,5 TB, dan 24,7 TB.
Walmart mmenangani lebih dari 1 juta
transaksi nasabah setiap jam, yang diimpor ke database diperkirakan lebih dari
2,5 petabyte (2.50 terabyte) data. Setara dengan 17 kali informasi yang
terdapat dalam semua buku di perpustakaan kongres AS.
Windermere Real Estate menggunakan
sinyal GPS anonim dari hampir 100 juta driver untuk membantu pembelian rumah
baru menentukan waktu berkendara khas mereka ke dan dari tempat kerja di
berbagai kali dalam sehari.
3.
Contoh
dibidang Arsitektur
Pada tahun 2004, Google menerbitkan
sebuah makalah tentang proses yang disebut MapReduce yang menggunakan
arsitektur tersebut. MapReduce framework menyediakan model pemrosesan paralel
dan implementasi terkait untuk memproses sejumlah besar data. Dengan MapReduce,
query dibagi dan didistribusikan ke seluruh node paralel dan diproses langsung
mencari lokasi. Makalah itu sangat sukses sehingga orang lain ingin meniru
algoritmanya. Oleh karena itu, sebuah implementasi dari kerangka MapReduce
diadopsi oleh sebuah proyek open rource Apache Hadoop bernama Teknologi
Topological Program Analisis Data DARPA.
4.
Contoh
di Bidang Pasar
“Big Data” telah meningkatkan
permintaan spesialis manajemen informasi dalam Software AG, Oracle Corporation,
IBM, Microsoft, SAP, EMC,HP dan Dell telah menghabiskan lebih dari $ 100 miliar
dan tumbuh hampir 10 persen per tahun, tentang dua kali lebih cepat berbagai
bisnis perangkat lunak secara keseluruhan.
Negara majju membuat meningkatnya
penggunaan teknologi data intensif. Ada 4,6 miliar langganan ponsel di seluruh
dunia dan ada antara 1 sampai 2 miliar orang mengakses internet, antara tahun
1990 dan 2005, lebih dari 1 miliar orang di seluruh dunia memasuki kelas
menengah yang berarti semakain banyak orang yang memperoleh uang akan menjadi
melek lagi yang pada gilirannya menyebabkan pertumbuhan informasi. Kapasitas
yang efektif di dunia untuk bertukar informasi. Kapasitas yang efektif didunia
untuk bertukar informasi melalui jaringan telekomunikasi adalah 281 petabyte
pada tahun 198, 471 petabyte pada tahun 1993, 2,2 exabyte pada tahun 2000, 5
exabyte pada tahun 2007 dan diperkirakan bahwa jumlah lalulintas yang mengalir
melalui internet akan mencapai 7 exabyte per tahun pada tahun 2013.
Dalam implementasinya,
penerapan analisis big data cocok untuk berbagai bidang bisnis. Berikut ini beberapa
contoh studi kasus penggunaannya :
1.
Lembaga keuangan
dapat menggunakan analisis big data agar cepat mengidentifikasi potensi
penipuan sebelum menjadi besar efeknya, sehingga meminimalkan resiko kerugian
secara finansial.
2.
Pemerintahan
dapat manfaatkan analisis big data untuk meningkatkan keamanan negara dengan
mampu mendeteksi, mencegah dan melawan serangan cyber.
3.
Industri
kesehatan dapat menggunakan analisis terhadap big data untuk meningkatkan
layanan perawatan pasien dan menemukan cara yang lebih baik untuk mengelola
sumber daya dan personil.
4.
Perusahaan
telekomunikasi dapat memanfaatkan analisis big data untuk mencegah churn
pelanggan, dan juga merencanakan cara terbaik untuk mengoptimalkan jaringan
nirkabel baik yang baru maupun yang sudah ada.
5.
Marketing dapat
menggunakan big data untuk melakukan analisis sentimen untuk mengetahui tingkat
kepuasan pelanggan terhadap produk dan layanan yang dipasarkan.
6.
Perusahaan asuransi
dapat menggunakan analisis big data untuk mengkategorikan pengajuan asuransi
yang dapat segera diproses, dan mana yang perlu divalidasi dengan dilakukan
kunjungan oleh agen asuransi.
7.
Perusahaan ritel
dapat menggunakan informasi dari social media seperti Facebook, Twitter,
Google+ yang disimpan dengan teknologi big data, yang selanjutnya digunakan
untuk menganalisis bagaimana perilaku, persepsi pelanggan terhadap suatu produk
atau brand dari perusahan.
Sejalan dengan terus
berkembangnya teknologi analisis big data, dan hampir semua bisnis sudah mulai
berfikir bahwa mendapatkan manfaat dari implementasi analisis big data adalah
suatu keharusan untuk menghadapi perubahan dan persaingan yang semakin pesat
dan ketat saat ini.
· Ada beberapa contoh Aplikasi yang ditawarkan oleh perusahaan/vendor dalam hal analisis terhadap big data :
2.
HP Big Data
12. Google
Big Query
13. Pivotal Big Data
D.
Dimensi -Dimensi Big Data
Ada 3 dimensi
awal dalam Big Data yaitu 3V: Volume, Variety dan Velocity
1. Volume
·
Mengubah
12 terabyte Tweet dibuat setiap hari ke dalam peningkatan sentimen analisis
produk.
·
Mengkonvert
350 milliar pembacaan tahunan untuk lebih baik dalam memprediksi kemampuan beli
pasar.
Volume data juga terus meningkat sehingga tidak dapat diprediksi jumlah
pasti dan juga ukuran dari data sekitar lebih kecil dari petabyte sampai
zetabyte. Dataset big data sekitar 1 terabyte sampai 1 petabyte perperusahaan
jadi jika big data digabungkan dalam sebuah organisasi / group perusahaan
ukurannya mungkin bisa sampai zetabyte dan jika hari ini jumlah data sampai
1000 zetabyte, besok pasti akan lebih tinggi dari 1000 zetabyte.
2. Variety
Volume data yang banyak tersebut bertambah dengan kecepatan yang begitu
cepat sehingga sulit bagi kita untuk mengelola hal tersebut. Kadang-kadang 2
menit sudah menjadi terlambat. Untuk proses dalam waktu sensitif seperti
penangkapan penipuan, data yang besar harus digunakan sebagai aliran ke dalam
perusahaan Anda untuk memaksimalkan nilainya.
·
Meneliti
5 juta transaksi yang dibuat setiap hari untuk mengidentifikasi potensi
penipuan
·
Menganalisis
500 juta detail catatan panggilan setiap hari secara real-time untuk
memprediksi gejolak pelanggan lebih cepat.
Berbagai jenis data dan sumber data. Variasi adalah tentang mengelolah
kompleksitas beberapa jenis data, termasuk structured data, unstructured data
dan semi-structured data. Organisasi perlu mengintegrasikan dan menganalisis
data dari array yang kompleks dari kedua sumber informasi Traditional dan non
traditional informasi, dari dalam dan luar perusahaan. Dengan begitu banyaknya
sensor, perangkat pintar (smart device) dan teknologi kolaborasi sosial, data
yang dihasilkan dalam bentuk yang tak terhitung jumlahnya, termasuk text,
web data, tweet, sensor data, audio, video, click stream, log file dan banyak
lagi.
3. Velocity :
Big Data adalah setiap jenis data – data baik
yang terstruktur maupun tidak terstruktur seperti teks, data sensor, audio,
video, klik stream, file log dan banyak lagi. Wawasan baru ditemukan ketika
menganalisis kedua jenis data ini bersama-sama.
·
Memantau
100 video masukan langsung dari kamera pengintai untuk menargetkan tempat
tujuan.
·
Mengeksploitasi
80% perkembangan data dalam gambar, video, dan dokumen untuk meningkatkan
kepuasan pelanggan.
Data dalam gerak. Kecepatan di mana data dibuat, diolah dan dianalisis
terus menerus. Berkontribusi untuk kecepatan yang lebih tinggi adalah sifat
penciptaan data secara real-time, serta kebutuhan untuk memasukkan streaming
data ke dalam proses bisnis dan dalam pengambilan keputusan. Dampak Velocity
latency, jeda waktu antara saat data dibuat atau data yang ditangkap, dan
ketika itu juga dapat diakses. Hari ini, data terus-menerus dihasilkan pada
kecepatan yang mustahil untuk sistem tradisional untuk menangkap, menyimpan dan
menganalisis. Jenis tertentu dari data harus dianalisis secara real time untuk
menjadi nilai bagi bisnis.
Untuk mendalami Big Data, program dan istilah berikut ini perlu
dipelajari, meskipun tidak harus semuanya, yakni sistem operasi Linux, Apache
Hadoop, Apache HBase, MongoDB, MapReduce, HDFS (Hadoop Distributed File
System), bahasa pemrograman Java, Hive, Pig, Python, R, dan Cloud. Teknologi
Cloud dibutuhkan karena Big Data perlu didukung server yang kuat dengan tempat
penyimpanan besar dan mudah dikembangkan. Cloud telah lebih dahulu berkembang
dan tersedia luas dengan biaya lebih murah daripada tidak menggunakan Cloud.
BAB
III
PENUTUP
A. Kesimpulan
Big Data merupakan istilah data elektronik yang
tidak hanya sangat bersar melainkan juga sangat cepat berubah dengan berbagai
banyak jenisnya. Di jagad teknologi, Big Data menjadi sangat popular setelah miliaran
manusia menggunakan internet untuk berbagai kebutuhan sehari-hari. Karena memberikan banyak manfaat disegala
bidang, seperti sekarang ini mayoritas orang sudah bergantung kepada internet
untuk menunjang kegiatan usahanya dengan laba yang bisa diperoleh dari
penggunaan big data misalnya saja pada suatu perusahaan. Ada pun tiga dimensi awal dalam Big Data yaitu 3V yang pertama Volume,
Variety dan Velocity.
B. Saran
Menyadari bahwa penulis masih
jauh dari kata sempurna, kedepannya penulis akan lebih focus dan details dalam
menjelaskan makalah Big Data dalam Sistem Informasi Manajemen diatas dengan
sumber-sumber yang lebih banyak yang tentunya dapat dipertanggungjawabkan.
Daftar Pustaka
Langganan:
Postingan (Atom)