Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tingginya jumlah kendaraan bermotor di Indonesia memiliki dampak kepada kualitas udara. Aplikasi Mahoni merupakan upaya solusi dari permasalahan tersebut dengan membawa konsep kota cerdas. Penulis melakukan pengembangan arsitektur microservice yang melayani fitur pada aplikasi Mahoni yaitu servis kualitas udara, perjalanan, dan penukaran poin menjadi kupon sesuai dengan kebutuhan pengguna. Aplikasi Mahoni dikembangkan dengan menggunakan arsitektur event-driven agar dapat mencatat beragam data yang berasal dari sensor udara dan aktivitas pengguna secara real-time. Digunakan message broker untuk mendapatkan throughput yang tinggi dan mempermudah integrasi dengan komponen big data yang memerlukan data stream untuk melakukan stream processing dan real-time analytics melalui change data capture. Data stream diolah menjadi keluaran yang dibutuhkan seperti visualisasi data menggunakan dashboard. Untuk mencapai hal tersebut, arsitektur Kappa diimplementasikan untuk membangun arsitektur big data yang scalable dan reliable. Keterhubungan implementasi keseluruhan arsitektur pada penelitian ini diuji dengan melakukan end-to-end testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keseluruhan komponen sistem aplikasi Mahoni terhubung dengan baik dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Komponen arsitektur event-driven terbukti dapat mengatasi data stream dengan throughput tinggi dan bersifat loosely-coupled sehingga integrasi komponen baru pada sistem lebih mudah. Komponen arsitektur big data juga terbukti dapat mengatasi pertumbuhan data dengan melakukan scaling sehingga menghasilkan sistem yang reliable.

---

The high number of motorized vehicles in Indonesia is causing air quality issues. To combat this problem, the Mahoni application introduces a smart city concept. It employs a microservice architecture, offering features such as air quality monitoring, travel assistance, and point redemption for coupons according to user needs. Event-driven architecture is utilized for real-time data collection from air sensors and user interactions. Message broker is used to get high throughput and facilitate integration with big data components that require data streams to perform stream processing and real-time analytics through change data capture. Stream data is processed into the required output such as data visualization using dashboards. To achieve this, Kappa architecture is implemented to build a scalable and reliable big data architecture. The connectedness of the implementation of the entire architecture in this study was tested by conducting end-to-end testing. The results of the test show that all components of the Mahoni application system are well connected in meeting user needs. The event-driven architecture component is proven to cope with high-throughput data streams and is loosely-coupled, allowing easy integration of new components. The big data architecture component is also proven to accommodate data growth by scaling, ensuring a reliable system."

"Tingginya jumlah kendaraan bermotor di Indonesia memiliki dampak kepada kualitas udara. Aplikasi Mahoni merupakan upaya solusi dari permasalahan tersebut dengan membawa konsep kota cerdas. Penulis melakukan pengembangan arsitektur microservice yang melayani fitur pada aplikasi Mahoni yaitu servis kualitas udara, perjalanan, dan penukaran poin menjadi kupon sesuai dengan kebutuhan pengguna. Aplikasi Mahoni dikembangkan dengan menggunakan arsitektur event-driven agar dapat mencatat beragam data yang berasal dari sensor udara dan aktivitas pengguna secara real-time. Digunakan message broker untuk mendapatkan throughput yang tinggi dan mempermudah integrasi dengan komponen big data yang memerlukan data stream untuk melakukan stream processing dan real-time analytics melalui change data capture. Data stream diolah menjadi keluaran yang dibutuhkan seperti visualisasi data menggunakan dashboard. Untuk mencapai hal tersebut, arsitektur Kappa diimplementasikan untuk membangun arsitektur big data yang scalable dan reliable. Keterhubungan implementasi keseluruhan arsitektur pada penelitian ini diuji dengan melakukan end-to-end testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keseluruhan komponen sistem aplikasi Mahoni terhubung dengan baik dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Komponen arsitektur event-driven terbukti dapat mengatasi data stream dengan throughput tinggi dan bersifat loosely-coupled sehingga integrasi komponen baru pada sistem lebih mudah. Komponen arsitektur big data juga terbukti dapat mengatasi pertumbuhan data dengan melakukan scaling sehingga menghasilkan sistem yang reliable.

---

The high number of motorized vehicles in Indonesia is causing air quality issues. To combat this problem, the Mahoni application introduces a smart city concept. It employs a microservice architecture, offering features such as air quality monitoring, travel assistance, and point redemption for coupons according to user needs. Event-driven architecture is utilized for real-time data collection from air sensors and user interactions. Message broker is used to get high throughput and facilitate integration with big data components that require data streams to perform stream processing and real-time analytics through change data capture. Stream data is processed into the required output such as data visualization using dashboards. To achieve this, Kappa architecture is implemented to build a scalable and reliable big data architecture. The connectedness of the implementation of the entire architecture in this study was tested by conducting end-to-end testing. The results of the test show that all components of the Mahoni application system are well connected in meeting user needs. The event-driven architecture component is proven to cope with high-throughput data streams and is loosely-coupled, allowing easy integration of new components. The big data architecture component is also proven to accommodate data growth by scaling, ensuring a reliable system."

"Tingginya jumlah kendaraan bermotor di Indonesia memiliki dampak kepada kualitas udara. Aplikasi Mahoni merupakan upaya solusi dari permasalahan tersebut dengan membawa konsep kota cerdas. Penulis melakukan pengembangan arsitektur microservice yang melayani fitur pada aplikasi Mahoni yaitu servis kualitas udara, perjalanan, dan penukaran poin menjadi kupon sesuai dengan kebutuhan pengguna. Aplikasi Mahoni dikembangkan dengan menggunakan arsitektur event-driven agar dapat mencatat beragam data yang berasal dari sensor udara dan aktivitas pengguna secara real-time. Kafka digunakan sebagai message broker untuk mendapatkan throughput yang tinggi dan mempermudah integrasi dengan komponen big data yang memerlukan data stream untuk melakukan stream processing dan real-time analytics melalui change data capture dengan bantuan Debezium dan Kafka Connect. Data stream diolah menjadi keluaran yang dibutuhkan seperti visualisasi data menggunakan dashboard. Untuk mencapai hal tersebut, arsitektur Kappa diimplementasikan untuk membangun arsitektur big data yang sederhana, scalable, dan reliable. Arsitektur big data pada penelitian ini terdiri dari beberapa komponen yaitu Flink, Cassandra, InfluxDB, dan Grafana. Keterhubungan implementasi keseluruhan arsitektur pada penelitian ini diuji dengan melakukan end-to-end testing. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa keseluruhan komponen sistem aplikasi Mahoni terhubung dengan baik dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Komponen arsitektur event-driven juga dibuktikan dapat mengatasi data stream dengan throughput tinggi dan bersifat loosely-coupled sehingga integrasi komponen baru pada sistem lebih mudah. Komponen arsitektur big data juga dibuktikan dapat mengatasi pertumbuhan data dengan melakukan scaling pada Flink sehingga menghasilkan sistem yang reliable.

---

The high number of motorized vehicles in Indonesia has an impact on air quality. Mahoni application is an attempt to solve the problem by bringing the concept of smart city. The author develops a microservice architecture that serves features in the Mahoni application, namely air quality services, travel, and redemption of points into coupons according to user needs. Mahoni application is developed using event-driven architecture in order to record various data from air sensors and user activities in real-time. Kafka is used as a message broker to get high throughput and facilitate integration with big data components that require data streams to perform stream processing and real-time analytics through change data capture with the help of Debezium and Kafka Connect. Stream data is processed into the required output such as data visualization using dashboards. To achieve this, Kappa architecture is implemented to build a simple, scalable, and reliable big data architecture. The big data architecture in this research consists of several components, namely Flink, Cassandra, InfluxDB, and Grafana. The connectedness of the implementation of the entire architecture in this study was tested by conducting end-to-end testing. The results of the test show that all components of the Mahoni application system are well connected in meeting user needs. The event-driven architecture component is also proven to be able to cope with high-throughput data streams and is loosely-coupled so that the integration of new components in the system is easier. The big data architecture component is also proven to be able to cope with data growth by scaling Flink to produce a reliable system."

"[ABSTRAKPT. XYZ merupakan perusahaan telekomunikasi di Indonesia yang sedangberusaha mentransformasikan bisnisnya menuju layanan broadband dan bisnisdigital. Banyak peluang bisnis di layanan broadband dan bisnis digital yang dapatdiidentifikasi dengan memproses dan menganalisis data dengan cepat, tepat, danmenyeluruh. Saat ini PT. XYZ telah memiliki kemampuan dalam mengolahbeberapa sumber data yang terstruktur dengan ukuran data yang terbatas. Untukmembuat perhitungan dan keputusan yang jitu, terutama di layanan broadband danbisnis digital, PT. XYZ dituntut juga untuk bisa memproses dan menganalisis datayang memiliki karakteristik 3V (Velocity, Volume, Variety) atau dikenal dengan bigdata. Penelitian ini bertujuan untuk merancang arsitektur sistem pemrosesan bigdata di PT. XYZ. Kerangka arsitektur (framework) enteprise yang digunakan dalampenelitian ini adalah TOGAF. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalahrancangan arsitektur sistem pemrosesan big data yang mampu mengolah data yangmemiliki karakteristik 3V, yaitu aliran data yang cepat, berukuran masiv, danberanekaragam (terstruktur maupun tidak terstruktur) dengan biaya lebih rendahdari sistem pemrosesan data yang dimiliki PT. XYZ saat ini. Saran untuk penelitianini kedepannya adalah sistem pemrosesan big data di PT. XYZ dapatdiimplementasikan dengan baik jika mendapat dukungan penuh dari manajemenperusahaan, dimulai dengan kasus bisnis yang spesifik (specific business case) yangingin disasar. Hasil yang maksimal dari kasus bisnis tersebut dapat dijadikanlandasan untuk investasi sistem pemrosesan big data yang lebih menyeluruh dalammendukung transformasi bisnis menuju layanan broadband dan bisnis digital.

---

ABSTRACTPT. XYZ is a telecommunication company in Indonesia which is transforming it's business to broadband services & digital business. Many business opportunities in broadband services & digital business can be identified by processing and analyzing data quickly, accurately, and completely. Right now PT. XYZ has the capability in processing some structured data sources with limited data size. To make accurate calculations and decisions, especially in broadband services and digital business, PT. XYZ also required to be able to process and analyze the data that has the characteristics of 3V (Velocity, Volume, Variety) or known as big data. This research aims to design the architecture of big data processing system. The enterprise architecture framework used in this study is TOGAF. The results obtained from this study is the design of big data processing system architecture that is capable of processing data which has the characteristics of 3V (the fast dataflow, massive data size, and diverse structured or unstructured data sources) at a lower cost than the current data processing system in PT. XYZ. The suggestion about this study is the big data processing system can be implemented properly in PT. XYZ with the full support of the PT. XYZ management, started with a specific business use case that want targeted. The maximum results from the business use case can be used as a piloting for big data processing system investments morethorough in supporting business transformation toward broadband services and digital business. ;PT. XYZ is a telecommunication company in Indonesia which is transforming it?s business to broadband services & digital business. Many business opportunities inbroadband services & digital business can be identified by processing and analyzing data quickly, accurately, and completely. Right now PT. XYZ has the capability inprocessing some structured data sources with limited data size. To make accuratecalculations and decisions, especially in broadband services and digital business,PT. XYZ also required to be able to process and analyze the data that has thecharacteristics of 3V (Velocity, Volume, Variety) or known as big data. Thisresearch aims to design the architecture of big data processing system. Theenterprise architecture framework used in this study is TOGAF. The resultsobtained from this study is the design of big data processing system architecturethat is capable of processing data which has the characteristics of 3V (the fast dataflow, massive data size, and diverse structured or unstructured data sources) at alower cost than the current data processing system in PT. XYZ. The suggestionabout this study is the big data processing system can be implemented properly inPT. XYZ with the full support of the PT. XYZ management, started with a specificbusiness use case that want targeted. The maximum results from the business usecase can be used as a piloting for big data processing system investments morethorough in supporting business transformation toward broadband services anddigital business. , PT. XYZ is a telecommunication company in Indonesia which is transforming it’s business to broadband services & digital business. Many business opportunities inbroadband services & digital business can be identified by processing and analyzing data quickly, accurately, and completely. Right now PT. XYZ has the capability inprocessing some structured data sources with limited data size. To make accuratecalculations and decisions, especially in broadband services and digital business,PT. XYZ also required to be able to process and analyze the data that has thecharacteristics of 3V (Velocity, Volume, Variety) or known as big data. Thisresearch aims to design the architecture of big data processing system. Theenterprise architecture framework used in this study is TOGAF. The resultsobtained from this study is the design of big data processing system architecturethat is capable of processing data which has the characteristics of 3V (the fast dataflow, massive data size, and diverse structured or unstructured data sources) at alower cost than the current data processing system in PT. XYZ. The suggestionabout this study is the big data processing system can be implemented properly inPT. XYZ with the full support of the PT. XYZ management, started with a specificbusiness use case that want targeted. The maximum results from the business usecase can be used as a piloting for big data processing system investments morethorough in supporting business transformation toward broadband services anddigital business. ]"

"Menurut laporan Ericsson Mobility Report (2018), bahwa Jumlah total langganan seluler ada di sekitar 7,9 miliar pada Q3 2018, dengan 120 juta pelanggan baru bertambah pada kuartal tersebut. Di Indonesia juga sudah cukup banyak orang yang melek dengan teknologi, terutama internet. Pada penelitian ini, peneliti ingin mencari tentang karakteristik dari aplikasi (mobile app) yang berbayar (purchase) dan gratis (Free), terhadap peluang usaha pada perusahaan baru (startup) di Indonesia. Pada penelitian ini akan dilakukan pengamatan pada big data dan big data analytics, dari hasil pengumpulan aplikasi dalam bentuk populasi pada Google Play dan Apple App Store Indonesia. Pengambilan data akan menggunakan bahasa pemrograman Python 3.7 dan Anaconda sebagai IDE (Integrated Development Environment) sebagai basis visualisasi dari data dan program. Pengumpulan data dan penelitian akan berjalan dimulai dari Januari 2020.

---

According to the Ericsson Mobility Report (2018), the total number of cellular subscriptions is around 7.9 billion in Q3 2018, with 120 million new customers increasing in the quarter. In Indonesia, there are many people who are literate with technology, especially the internet. In this study, researchers want to find out about the characteristics of the application (mobile app) that is paid and free with in-app purchases, to business opportunities in new companies (startups) in Indonesia. In this study, observations will be made on big data and big data analytics, from the results of collecting applications in the form of population on Indonesia Google Play and Apple App Store. Data processing will use the Python 3.7 programming language, and Anaconda as an IDE (Integrated Development Environment) as the basis for visualization of data and programs. Data collection and research will run starting from January 2020."

"ABSTRAKJakarta yang telah didukung oleh teknologi big data. Peran teknologi big data bagi perkembangan smart city sangat penting karena dapat menjadi dasar untuk menyusun perencanaan dan menentukan kebijakan pemerintah daerah. Pada tesis ini dibahas mengenai analisis implementasi teknologi big data di Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dengan menggunakan metode gap analysis pada data-data hasil in-depth interview dan data pendukung lainnya. Berdasarkan hasil gap analysis diketahui bahwa implementasiteknologi big data di Jakarta Smart City masih memerlukan perbaikan dan pengembangan karena masih adanya kesenjangan pada elemen-elemen penelitian yaitu data, infrastruktur, pengelolaan, sumber daya manusia dan manfaat. Pada penelitian ini selanjutnya dirumuskan usulan perbaikan terhadap kesenjangan yang ditemukan dan menyusun urutan prioritas perbaikan dengan menggunakan metode capability, accessibility, readiness dan leverage (CARL).

---

ABSTRACTThe Jakarta Smart City Unit is a work unit of the Jakarta Provincial Government in Indonesia with the main duty and function of implementing smart city, one of itsefforts using big data technology. The role of big data technology in the development of smart city is very important, because it can be the basis of the steps in determining the policies of the local government. This study discusses and analyses the implementation of big data technology in the Provincial Government of Jakarta by using gap analysis tool based on in-depth interview data and other supporting data. Based on the results of the gap analysis, it is known that the use of big data technology in Jakarta Smart City still needs improvement and development because there are still gaps in the research elements, namely data, infrastructure, governance, human resources and benefit. In this study the proposed improvements to the gaps that were found and formulated the priority order of improvement using the method of Capability, Accessibility, Readiness,and Leverage CARL."

"Perkembangan teknologi informasi dan internet dalam berbagai sektor kehidupan menyebabkan terjadinya peningkatan pertumbuhan data di dunia. Pertumbuhan data yang berjumlah besar ini memunculkan istilah baru yaitu Big Data. Karakteristik yang membedakan Big Data dengan data konvensional biasa adalah bahwa Big Data memiliki karakteristik volume, velocity, variety, value, dan veracity. Kehadiran Big Data dimanfaatkan oleh berbagai pihak melalui Big Data Analytics, contohnya Pelaku Usaha untuk meningkatkan kegiatan usahanya dalam hal memberikan insight yang lebih luas dan dalam. Namun potensi yang diberikan oleh Big Data ini juga memiliki risiko penggunaan yaitu pelanggaran privasi dan data pribadi seseorang. Risiko ini tercermin dari kasus penyalahgunaan data pribadi Pengguna Facebook oleh Cambridge Analytica yang berkaitan dengan 87 juta data Pengguna. Oleh karena itu perlu diketahui ketentuan perlindungan privasi dan data pribadi di Indonesia dan yang diatur dalam General Data Protection Regulation (GDPR) dan diaplikasikan dalam Big Data Analytics, serta penyelesaian kasus Cambridge Analytica-Facebook. Penelitian ini menggunakan metode yuridis normatif yang bersumber dari studi kepustakaan. Dalam Penelitian ini ditemukan bahwa perlindungan privasi dan data pribadi di Indonesia masih bersifat parsial dan sektoral berbeda dengan GDPR yang telah mengatur secara khusus dalam satu ketentuan. Big Data Analytics juga memiliki beberapa implikasi dengan prinsip perlindungan privasi dan data pribadi yang berlaku. Indonesia disarankan untuk segera mengesahkan ketentuan perlindungan privasi dan data pribadi khusus yang sampai saat ini masih berupa rancangan undang-undang.

---

The development of information technology and the internet in various sectors of life has led to an increase in data growth in the world. This huge amount of data growth gave rise to a new term, Big Data. The characteristic that distinguishes Big Data from conventional data is that Big Data has the characteristic of volume, velocity, variety, value, and veracity. The presence of Big Data is utilized by various parties through Big Data Analytics, for example for Corporation to incurease their business activities in terms of providing broader and deeper insight. But this potential provided by Big Data also comes with risks, which is violation of one's privacy and personal data. One of the most scandalous case of abuse of personal data is Cambridge Analytica-Facebook relating to 87 millions user data. Therefor it is necessary to know the provisions of privacy and personal data protection in Indonesia and which are regulated in the General Data Protection (GDPR) and how it applied in Big Data Analytics, as well as the settlement of the Cambridge Analytica-Facebook case. This study uses normative juridical methods sourced from library studies. In this study, it was found that the protection of privacy and personal data in Indonesia is still partial and sectoral which is different from GDPR that has specifically regulated in one bill. Big Data Analytics also has several implications with applicable privacy and personal data protection principles. Indonesia is advised to immediately ratify the provisions on protection of privacy and personal data which is now is still in the form of a RUU."

"Data merupakan unsur terpenting dalam setiap penelitian dan pendekatan ilmiah. Metodologi sains data digunakan untuk memilah, memilih dan mempersiapkan sejumlah data untuk diproses dan dianalisis. Teknologi big data mampu mengumpulkan data dengan sangat banyak dari berbagai sumber dengan tujuan untuk mendapatkan informasi dengan visualisasi tren atau menyingkapkan pengetahuan dari suatu peristiwa yang terjadi baik dimasa lalu, sekarang, maupun akan datang dengan kecepatan pemrosesan data sangat tinggi. Analisis prediktif memberikan wawasan analisis lebih dalam dan kemunculan machine learning membawa analisis data ke tingkat yang lebih tinggi dengan bantuan teknologi kecerdasan buatan dalam tahap pemrosesan data mentah. Analisis prediktif dan machine learning menghasilkan laporan berbentuk visual untuk pengambil keputusan dan pemangku kepentingan. Berkenaan dengan keamanan siber, big data menjanjikan kesempatan dalam rangka untuk mencegah dan mendeteksi setiap serangan canggih siber dengan memanfaatkan data keamanan internal dan eksternal."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."

"Data are the prominent elements in scientific researches and approaches. Data Science methodology is used to select and to prepare enormous numbers of data for further processing and analysing. Big Data technology collects vast amount of data from many sources in order to exploit the information and to visualise trend or to discover a certain phenomenon in the past, present, or in the future at high speed processing capability. Predictive analytics provides in-depth analytical insights and the emerging of machine learning brings the data analytics to a higher level by processing raw data with artificial intelligence technology. Predictive analytics and machine learning produce visual reports for decision makers and stake-holders. Regarding cyberspace security, big data promises the opportunities in order to prevent and to detect any advanced cyber-attacks by using internal and external security data."