Tugas Ekonomi Digital Baru ke-2
NAMA : DYANDRA ERSA TIANARA
NIM : 1401154520
KELAS : MB – 38 – 01
PENERAPAN BIG DATA PADA E-SERVICE
Pengertian Big Data
DATA adalah buzzword atau menangkap-frase yang digunakan untuk menggambarkan volume besar, baik dari data terstruktur dan tidak terstruktur yang begitu besar sehingga sulit untuk memproses dengan menggunakan teknik database dan perangkat lunak biasa. Dalam kebanyakan kejadian data perusahaan yang terlalu besar atau bergerak terlalu cepat atau melebihi kapasitas pengolahan saat ini. Big data memiliki potensi untuk membantu perusahaan meningkatkan operasi, membuat lebih cepat dan keputusan yang lebih cerdas.
Contoh data besar mungkin petabyte (1.024 terabyte) atau exabyte (1.024 petabyte) data yang terdiri dari miliaran triliunan catatan dari jutaan orang dari berbagai sumber yang berbeda (misalnya Web, penjualan, contact center pelanggan, media sosial, data ponsel dan sebagainya). Data tersebut biasanya terstruktur longgar atau data yang sering tidak lengkap dan tidak dapat diakses.
Pengertian big data dari pendapat para ahli :
- Menurut (Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul) Big Datamerupakan istilah yang berlaku untuk informasi yang tidak dapat diproses atau dianalisis menggunakan alat tradisional.
- Menurut (Dumbill, 2012) , Big Data adalah data yang melebihi proses kapasitas dari kovensi sistem database yang ada. Data terlalu besar dan terlalu cepat atau tidak sesuai dengan struktur arsitektur database yang ada. Untuk mendapatkan nilai dari data, maka harus memilih jalan altenatif untuk memprosesnya.
Sejarah Big Data
Awal mulanya th. 1970-2000 data yang di bangun merupakan data dengan jenis terstruktur serta adalah relational database seperti MySQL, oracle, dan sebagainya. Lalu pada th. 1995 selanjutnya mulai di bangun satu business intelligence yang memakai structured serta relational database dengan sistem seperti cognos, pentaho dan sebagainya. Pada 2010 sampai saat ini di bangun satu sistem yang mempunyai maksud 3V (volume, velocity, varity) atau 4V (ditambah value), serta dengan berbagai teknologinya seperti map reduce, high performance computers cluster dan sebagainya. Big Data bisa dipakai untuk membuat satu usaha yang mempunyai intelijen manfaat mensupport pengambilan keputusan.
Business Intelligence yang didalamnya ada pemakaian big data juga memerlukan satu teknologi yang bisa mensupport sistem usaha yang ada di dalam intelijen usaha tersebut, hingga bisa jalan sesuai sama yang diinginkan. Hingga butuh di bangun satu infrastruktur yang pas serta bisa menangani keperluan big data yakni satu diantaranya yaitu sistem pemrosesan data yang amat cepat meskipun diwaktu yang sama data memiliki ukuran besar serta tumbuh dengan cepat.
Karakteristik Big Data
Big Data memiliki 5 karakteristik penting yang harus dipahami. Berikut karakteristik Big Data:
A. Data Lebih Banyak
Random sampling pada Small Data sebenarnya adalah alternatif dari mengumpulkan dan menganalisis dataset penuh, karena keterbatasan teknologi dan kapasitas penyimpanan. Kelemahannya adalah sampling membutuhkan perencanaan dan eksekusi yang hati-hati serta bekerja.
B. Berantakan (Messy)
Big data meciptakan dataset yang lebih berantakan, namun mampu memberikan gamberab yang lebih menyeluruh, meskipun tidak terstruktur. Contohnya Google Translate, perusahaan yang bermarkas di Mountain View, California, AS ini mengumpulkan seluruh dokumen dengan terjemahan yang mereka bisa kumpulkan dengan kualitas yang berbeda-beda. Data yang dikumpulkan memang berantakan namun terjemahan yang dihasilkan lebih akurat daripada sistem yang lebih berdasarkan alogaritma, dan jauh lebih kaya (meliputi 60 bahasa).
C. Korelasi
Big Data sering memprediksi berdasarkan korelasi, ketimbang hungungan sebeb akibat. Contoh, pada awalnya Amazon.com mengandalkan review dari suatu tim ahli “The Amazon Voice”. Kemudian mereka menggunakan rekomendasi yang dihasilkan dari personalisasi penjualan produk (pelangga yang memberi produk A cenderung membeli produk B maka juka pelanggan lain membeli produk A, Amazon akan merekomendasikan produk B). Kini sepertiga penjualan Amazon diperoleh dari penawaran produk ke user dari hasil rekomendasi berdasarkan personalisasi.
D. Datafikasi
Mendatfikasi suatu fenomena adalah menyimpannya dalam format yang terkuantifikasi agar bisa ditabulasi dan dianalisis serta menangkap informasi dan menyimpannya dalam format data yang memudahkannya untuk digunakan kembali. Memindahkan data ke bentuk digital belum tentu mendatafikasi.
B. Value
Mengumpulkan data adalah hal yang krusial namun tidak cukup karena kebanyakan nilai dari data terletak pada penggunaan, bukan kepemilikan. Dalam era Big Data, seluruh data akan dianggap berharga, bahkan data paling menda dan sepele. Tidak seperti sumber daya lain, nilai data tidak berkurang setelah digunakan. Biaya petimpanan digital telah berkurang setengahnya setiap dua tahun, sementara storage density meningkat 50 juta kali dalam 50 tahun terakhir.
Pengertian E-Services
Sistem Layanan Elektronik atau E-layanan (Electronic Services disingkat E-Services) merupakan satu aplikasi terkemuka memanfaatkan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di daerah yang berbeda. Namun, definisi yang tepat dari layanan elektronik sulit didapat sebagian peneliti telah menggunakan definisi yang berbeda untuk menggambarkan layanan elektronik. Meskipun definisi ini berbeda, dapat dikatakan bahwa mereka semua sepakat tentang peran teknologi dalam memfasilitasi pelayanan yang membuat mereka lebih dari layanan elektronik.
CONTOH KASUS DAN PENERAPAN BIG DATA / KOMPUTASI MODERN PADA PT. KAI
PT Kereta Api Indonesia (PT. KAI Persero) memberikan kemudahan bagi pengguna jasa kereta api. Kemudahan ini berupa layanan pembelian tiket KA secara online payment yang digunakan pada gerai anjungan tunai mandiri (ATM) Bank yang tergabung dalam ATM Bersama dan ATM Bank lainnya yang tersebar di seluruh Indonesia.
Rabu, 26 Januari 2011, PT. KAI dan PT Arta Jasa menandatangani Memorandum of Understanding (MoU) tentang pembelian tiket melalui sistem jaringan online, di Gedung Jakarta Railway Center (JRC). Nota kesepahaman ini ditantandatangani oleh Direktur Komersial PT. KAI, Sulistyo Wimbo Hardjito dan Direktur PT. Arta Jasa, Arya Damar.
Selain melalui stasiun, agen tiket, pusat reservasi, layanan online payment ini merupakan alternatif tambahan pilihan calon penumpang untuk mendapatkan dan membayar tiket KA. Sehingga pengguna jasa KA dapat memanfaatkan layanan ini kapan dan dimana saja.
KAI akan terus mengembangkan pelayanan yang mengikuti perkembangan zaman dan menyesuaikan dengan kebutuhan yang diinginkan oleh pelanggan. “Dari pelayanan online ticketing ini, selain memberikan kemudahan kepada pelanggan kami, juga diharapkan dapat mengurangi praktek percaloan tiket KA.
Kerjasama ini sebagai bukti bahwa PT. KAI ingin terus berkembang menjadi penyedia jasa angkutan massal perkeretaapian yang berbasis teknologi informasi mengikuti kebutuhan konsumen.
Cara mendapatkan tiket/reservasi Online payment
- Penerapan komputasi modern pada website PT.KAI yaitu terletak pada fitur Layanan Pemesanan Tiket secara online melalui Aplikasi Mobile Milik (PT. KAI). Dengan layanan ini user/penumpang tidah perlu lagi datang langsung ke stasiun kereta api untuk membeli tiket, karena pembeli dapat memesannya secara online melalui Aplikasi Mobile. Tidak hanya untuk membeli tiket tetapi penumpang juga dapat melihat jadwal serta berita mengenai kereta api. Berikut tampilan aplikasi mobile milik PT. KAI :
2. Gambar dibawah Ini merupakan tampilan ketika user hendak membeli tiket maka dia dapat mengetahui bangku yang sudah terisi atau masih kosong dalam pemberangkatan yang hendak dibelinya.
3. Setelah melakukan booking atau pembelian tiket secara online maka calon penumpang hanya tinggal melakukan pembayaran melalui pilihan cara pembayaran yang telah dipilih dengan sebelumnya ditampilkan terlebih dahulu data pesanan yang dipesan seperti pada gambar dibawah:
4. Dan pada fitur yang dimiliki aplikasi ini penumpang juga dapat melihat peta rute perjalanannya dan berisi informasi mengenai jumlah kilometer yang ditempuh serta informasi mengenai stasiun yang ditujunya.
Strategi pemasaran PT. Kereta Api Indonesia (Persero)
- Periklanan (advertising)
Bentuk-bentuk periklanan PT. Kereta Api Indonesia (Persero) antara lain:
– Surat kabar : Kontak Kereta Api
– Website : tiket.kereta-api.co.id
– Majalah : REL
- Penjualan Langsung (personal selling)
Penjualan langsung PT. Kereta Api Indonesia (Persero) yaitu:
Penjualan tiket langsung di loket stasiun Kereta Api.
Kelebihan
- Memudahkan pembelian tanpa perlu berdesak-desakan di loket pembayaran
- Dapat mengurangi calo
- Lebih fleksibel dan efisien
- Mengurangi resiko kehabisan tiket
Kekurangan
- Banyak masyarakat yang belum mengetahui cara-cara pemesanan melalui online
- Fasilitas online ini hanya bisa dinikmati oleh sebagian orang yang memiliki kartu atm dan bisa menggunakannya.
- Belum memasyarakat, masyarakat dikalangan menengah kebawah sebagian besar tidak tahu & tidak bisa menggunakan system berbasis online.
- Rawan penipuan dengan banyaknya situs-situs yang tidak resmi.
KESIMPULAN
Dapat disimpulkan bahwa komputasi dan bigdata sangat berguna di era digital seperti sekarang. perekonomian yang tidak didukung oleh big data mapun komputasi modern akan sangat tertinggal jauh dengan kompetitor. Seperti yang dilakukan oleh PT KAI yang bergerak pada bidang penyediaan jasa dimana dengen PT KAI menerapkan mobile computing yang merupakan salah satu jenis dari komputasi modern dapat sangat membantu konsumen dalam hal mecari tahu informasi mengenai jadwal kereta api ataupun dalam memesan atau booking tiket dimana penumpang menjadi tidak harus antri terlalu lama. Dan dari hal tersebut juga turut membantu PT KAI dalam mencapai visi & misinya memberikan layanan yang prima terhadap konsumen.
Sumber/Referensi:
- http://abirafdi21.blogspot.co.id/2016/11/big-data-adalahbuzzword-atau-menangkap.html
- http://www.jagatreview.com/2014/02/tiga-cio-di-indonesia-jadi-yang-terbaik-berkat-pemanfaatan-big-data/
- http://nurchairudin11.blogspot.co.id/2016/04/makalah-penerapan-komputasi-modern-pada.html