Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.347
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BERKALA FISIKA Media Statistika Jurnal Masyarakat Informatika MATEMATIKA Scientific Journal of Informatics E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal E-Komtek
Ragil Saputra
Departemen Ilmu Komputer/Informatika Fakultas Sains Dan Matematika Universitas Diponegoro
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics Physics Social Sciences

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT

 1 
Analisis Data Sosial Media Twitter Menggunakan Hadoop dan Spark Irfan Rizqi Prabaswara; Ragil Saputra
IT Journal Research and Development Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : UIR PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1253.583 KB) | DOI: 10.25299/itjrd.2020.vol4(2).4099

Abstract

Big data merupakan sumber data yang memiliki volume yang besar, variasi yang banyak, dan aliran data yang sangat cepat. Contoh big data antara lain data dari media sosial dan query pencarian Google. Data tersebut mampu melacak aktivitas penyakit dan data yang ada tersedia setiap saat. Pengolahan big data bukanlah suatu hal yang mudah, sehingga diperlukan suatu tools yang dapat membantu proses pengolahan terhadap big data. Salah satu tools tersebut adalah hadoop. Meskipun kinerja hadoop lebih unggul daripada RDBMS tradisional, akan tetapi pengolahan data menggunakan hadoop belum maksimal. Sehingga, diperlukan pengolahan data yang lebih cepat. Salah satu cara untuk meningkatkan kecepatan pengolahan data ialah menerapkan spark untuk proses pengolahan data yang ada di HDFS (Hadoop Distributed File System). Pada penelitian ini dilakukan plotting tren dan pemetaan pada data Demam Berdarah Dengue (DBD) yang berasal dari media sosial twitter. Penelitian ini bertujuan untuk membuat visualisasi data yang diperoleh dari twitter dengan menggunakan hadoop dan spark dalam memantau perkembangan DBD di wilayah Asia Tenggara. Hasil dari plotting tren menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara data twitter, data asli kejadian DBD yang diperoleh dari WHO. Penelitian ini juga melakukan pengujian performa hadoop dan spark. Semakin besar alokasi memory executor yang diterapkan serta semakin besar dan serupa alokasi maksimal memory scheduler yang diterapkan pada tiap node, maka waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan task semakin singkat. Akan tetapi, pada titik tertentu konfigurasi hadoop dan spark menemui titik puncaknya, sehingga jika alokasi diperbesar menghasilkan hasil yang sama.
Co-Authors Ahmad Ashari Aji, Gumilang Hanggoro Narendro Ardila, Ardila Aris Sugiharto Ashari Arief, Ashari Bayu Surarso Beta Noranita Dinar Mutiara KN Djalal Er Riyanto Edy Suharto Eko Adi Sarwoko Emilia, Firda Hamid Nasrullah Hapsari Dita Anggraeni Hasbi Yasin Helmi Arif Wibawa Helmie Arif Wibawa Irfan Rizqi Prabaswara Kurniawan, Muhammad Arief Naafi, Hilmi Keigi Okky Pamungkas H, Okky Pamungkas Panji Wisnu Wirawan Priyo Sidik Sasongko Rismiyati Rismiyati Rismiyati Rismiyati Satriyo Adhy Silmi Kafatan, Silmi Suryono Suryono Sutikno Sutikno