BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Transportasi umum merupakan sarana yang disediakan untuk masyarakat guna membantu kebutuhan berkendara tanpa memakai kendaraan pribadi. Fungsi perkembangan teknologi pada layanan transportasi adalah penyediaan jasa transportasi guna mendorong pemerataan pembangunan, untuk melancarkan mobilitas distribusi barang dan jasa serta meningkatkan kesejahteraan masyarakat di wilayah pedalaman dan terpencil (Fitriati, 2010). Oleh sebab itu, pembangunan transportasi diarahkan untuk meningkatkan pelayanan jasa transportasi secara efisien, handal, berkualitas, aman dan dengan harga terjangkau. Strategi pemerintah untuk melayani kebutuhan angkutan masyarakat dengan membangun angkutan cepat masal (bus rapid transit/brt) atau yang biasa disebut busway, merupakan salah satu alternatif solusi untuk mengurangi kemacetan arus lalu-lintas (Fitriati, 2010). Busway adalah salah satu transportasi umum yang sering digunakan oleh masyarakat di kota. Banyaknya halte yang tersebar di penjuru kota memudahkan akses masyarakat menggunakan moda transportasi ini. Selain itu, tarif yang ditawarkan pun cukup terjangkau untuk masyarakat. Tujuan perjalanan yang jauh pun dapat ditempuh dengan tarif yang murah. Banyak orang memilih menggunakan busway karena dapat terhindar dari macet dan hujan. Dengan beberapa kelebihan tersebut, busway menjadi salah satu alternatif transportasi paling sering digunakan oleh masyarakat. Jakarta, sebagai kota terbesar dan terpadat di Indonesia menerapkan BRT sebagai salah satu moda transportasi publik unggulan. Sistem transportasi BRT Jakarta adalah yang pertama di Asia Tenggara, dan memiliki jalur terpanjang di dunia, dengan panjang 210 km. Dalam operasionalnya, BRT Jakarta sepenuhnya telah mengimplementasikan sistem tiket elektronik menggunakan smart card, sehingga tidak ada lagi halte yang menjual tiket tunai dan data perjalanan setiap penumpang akan tersimpan di dalam database. 1

2 2 Salah satu perusahaan penyedia jasa layanan transportasi BRT di Jakarta menyatakan jumlah penumpang yang diangkut oleh layanan transportasi tersebut pada semester I tahun 2016 mengalami kenaikan setiap bulannya (Kompas, 2016). Berdasarkan data yang dirilis, jumlah rata rata penumpang setiap bulannya pada semester I 2016 adalah Januari (8,51 juta), Februari (8,15 juta), Maret (9,01 juta), April (9,10 juta), Mei (10 juta) dan Juni (10,206 juta). Namun, dengan bertambahnya penumpang busway setiap saat, menyebabkan banyaknya data transaksi yang masuk setiap harinya. Jumlah tertinggi terjadi pada bulan Agustus tahun 2016 yang mencapai orang (Kompas, 2016). Itu berarti setiap hari rata-rata penumpang berjumlah orang. Jumlah yang sangat banyak ini menyebabkan perlu adanya analisis transaksi untuk mengetahui profile transaksi. Profile transaksi mempunyai tujuan untuk mengetahui detil transaksi yang terjadi. Dengan besarnya data tersebut dibutuhkan analisis big data untuk membantu memudahkan pemrosesan data transaksi busway tersebut. Analisis big data dilakukan untuk menunjang proses bisnis penyedia layanan busway. Salah satunya dengan menganalisis audit trail transaksi busway menggunakan mapreduce. Mapreduce adalah salah satu pendekatan untuk menganalisa big data. Mapreduce adalah model pemrograman aplikasi untuk memproses dan menganalisa dataset besar secara paralel pada cluster multinode. Analisis dan pemrosesan datanya menggunakan 2 fase, fase map dan fase reduce (Ghazi dan Gangodkar, 2015). Mapreduce sangat populer digunakan karena kemudahan, efisiensi, dan kemampuannya mengolah big data (Maitrey dan Jha, 2015). Data transaksi busway yang berjumlah banyak dapat diproses dengan lebih mudah menggunakan mapreduce. Audit trail transaksi adalah suatu proses pengecekan record transaksi yang runtut urutan waktunya, diketahui asal usul data input dan outputnya, dan mengetahui segala detil aktivitas yang terjadi di suatu tempat pada data yang disediakan. Audit trail biasanya berasal dari aktivitas seperti transaksi finansial, riset ilmiah, transaksi data pada bidang kesehatan, dsb. Industri biasa memakai audit trail pada bidang akuntansi, untuk melihat dokumentasi transaksi yang terjadi secara detil. Detil transaksi dapat berupa catatan cetak atau catatan elektronik. Salah

3 3 satu cara untuk mengetahui behaviour transaksi dari user adalah melakukan user profiling sesuai beberapa parameter unik tertentu. User profiling adalah suatu teknik untuk memisahkan beberapa preferensi user sesuai dengan parameter-parameter tertentu yang kita tentukan. Pemakaian user profiling pada audit trail traksaksi untuk membantu memisahkan user dan mengetahui pada bagian mana dalam data yang mengalami suatu permasalahan. Sebagai contoh, kita dapat mengetahui jumlah user yang menggunakan busway pada tanggal tertentu, atau kita dapat mengetahui nominal transaksi user yang menggunakan salah satu kartu prabayar tertentu, dan lain sebagainya. Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian yang diusulkan akan fokus pada pembahasan mengenai audit trail di bagian profiling transaksi data transaksi busway. Profiling akan dilakukan mengacu pada jumlah transaksi dan nominal transaksi. Dari acuan tersebut akan dibatasi berdasarkan beberapa parameter tertentu. Sehingga setelah penelitian selesai, dapat dijadikan analisis pendukung keputusan bisnis, sehingga penyedia layanan busway dapat mengetahui data transaksi busway agar dapat memperbaiki dan meningkatkan performa layanan busway untuk masyarakat. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka permasalahan yang akan diangkat yaitu : 1. Bagaimana menerapkan konsep big data pada sistem pengolahan data yang digunakan pada sistem teknologi informasi BRT di DKI Jakarta dengan menggunakan pengolahan data transaksi BRT untuk dapat melakukan proses agregasi data berdasarkan parameter tertentu untuk dilakukan proses visualisasi informasi yang dapat digunakan untuk mendukung proses bisnis BRT? 2. Bagaimana cara mengimplementasikan algoritma user transaction profiling transaksi BRT dengan menggunakan mapreduce?

4 4 1.3 Batasan Masalah Dalam penelitian ini akan dibatasi ruang lingkup permasalahan yang akan ditangani. Ruang lingkup dibatasi pada : 1. Data transaksi busway diambil dari file comma separated value (CSV) yang telah disimpan pada penyimpanan big data HDFS. 2. Penelitian hanya menggunakan dataset transaksi. 3. Data yang digunakan terbatas pada dataset primer yang diperoleh dari Direktorat Sistem dan Sumber Daya Informasi (DSSDI) Universitas Gadjah Mada (UGM), bersifat statis atau tidak terjadi penambahan data selama pengembangan. 4. Pengujian yang dilakukan adalah uji fungsionalitas (pengujian black box), uji processing time pada node yang berbeda dengan jumlah data yang berbeda pula, dan penampilan visualisasi data dalam bentuk grafik. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dilakukannya pengembangan ini adalah menerapkan konsep big data dengan menggunakan pengolahan data transaksi BRT untuk dapat melakukan proses agregasi data berdasarkan parameter tertentu untuk dilakukan proses visualisasi informasi yang dapat digunakan untuk mendukung proses bisnis BRT. Selain itu dapat mengetahui perbandingan performa algoritma mapreduce pada jumlah data dan jumlah node yang berbeda, maupun dengan algoritma yang tidak memakai mapreduce. 1.5 Manfaat Penelitian Setelah mendapatkan hasil dari penelitian ini, diharapkan akan memberikan manfaat, antara lain : 1. Mengetahui jumlah dan nominal transaksi berdasarkan beberapa parameter. 2. Dalam bidang keilmuan, akan didapat algoritma user transaction profiling untuk audit trail transaksi. 3. Dalam bidang bisnis, melalui visualisasi data ke dalam bentuk grafik visualisasi diharapkan pengelola BRT akan mampu mengetahui kepadatan transaksi pada titik tertentu, nama bank issuer dari kartu pembayaran yang

5 5 digunakan, hingga berbagai variabel bisnis lainnya yang dapat digunakan untuk mendukung proses bisnis BRT. 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Studi Literatur Studi Literatur digunakan untuk mengumpulkan informasi mengenai metode dan teori Big Data berbasis MapReduce, Audit Trail, dan User Profiling. Metode dan teori yang dikumpulkan ialah tentang User Profiling pada data berbasis MapReduce. Informasi akan didapat dari buku, jurnal, makalah, dan artikel-artikel yang ada di internet. 2. Analisis Sistem Pada tahap ini dilakukan perancangan desain sistem User Profiling yang disesuaikan dengan tipe dan format data. Analisis sistem dilakukan agar dapat memproses data menjadi format yang bisa diolah dengan menggunakan MapReduce. Bahasa pemrograman yang akan digunakan adalah Python. 3. Pengumpulan Data Pada penelitian ini, akan digunakan dataset sekunder yang berasal dari penyimpanan HDFS di Zeppelin DSSDI UGM. Dataset yang digunakan berisi 22 GB data transaksi busway selama 2 tahun. 4. Perancangan Sistem Perancangan sistem dilakukan berdasarkan data-data dari hasil analisis. Sebelum dilakukan implementasi sistem, perlu dilakukan proses perancangan sistem dengan baik yang meliputi proses masukan (input) dan bagaimana menampilkan keluaran (output). Dari hasil analisis dan rancangan inilah dapat ditentukan tools dan metode yang cocok untuk digunakan dalam proses implementasi sistem pada tahap selanjutnya. 5. Implementasi Sistem Implementasi dilakukan berdasarkan perancangan yang telah dibuat sebelumnya. Implementasi dari sistem User Profiling berbasis MapReduce ini menggunakan tiga tahap, yang pertama yaitu pemrosesan data untuk mengagregasi data, yang kedua adalah melakukan eksperimen perbandingan processing time pada

6 6 setiap node dengan jumlah data yang berbeda, dan yang terakhir memvisualisasikan hasil agregasi untuk menghasil tampilan visual. 6. Pengujian Sistem Pada tahap pengujian akan dilakukan dua kali pengujian dan dua macam eksperimen. Dimana keduanya dilakukan untuk mengetes penelitian yang telah dilakukan. Dua kali pengujian untuk mengetahui apakah algoritma yang dibuat bisa dijalankan atau tidak. Dua macam eksperimen untuk mengetahui perbandingan processing time algoritma pada setiap node dengan jumlah data yang berbeda. Kemudian setelah diuji pada seluruh data dilakukan pengujian fungsional (pengujian black box). 7. Penulisan Laporan Tahap penulisan laporan akan dilakukan secara bertahap, bersamaan dengan pembuatan sistem. 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dibagi menjadi tujuh bab, yaitu: BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini disampaikan penjelasan mengenai latar belakang permasalahan, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini disampaikan penjelasan mengenai penelitian-penelitian sejenis yang telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya, termasuk persamaan dan perbedaan penelitiannya. BAB III LANDASAN TEORI Pada bab ini disampaikan penjelasan mengenai uraian teori-teori dasar yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan dan akan menjadi dasar dari pemecahan permasalahan. BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bab ini disampaikan penjelasan mengenai analisis permasalahan, rancangan umum penelitian, analisis dataset, rancangan

7 7 prapemrosesan, rancangan validasi dan pembanding, rancangan algoritma, rancangan pengujian, rancangan eksperimen, dan rancangan visualisasi. BAB V IMPLEMENTASI Pada bab ini disampaikan penjelasan mengenai lingkungan implementasi, implementasi dataset, implementasi prapemrosesan, implementasi agregasi user transaction profiling, implementasi output ke file CSV, implementasi pengujian di cluster hadoop 9 node, dan implementasi visualisasi. BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini disampaikan penjelasan mengenai hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Kemudian dilakukan pembahasan mengenai penelitian yang telah dilakukan. BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini disampaikan penutup dari laporan penelitian yang sudah dibuat, kesimpulan dari uraian pada bab-bab sebelumnya serta saran untuk pengembangan penelitian ini ke depannya.