PERANCANGAN ARSITEKTUR BIG DATA ENVIRONMENT PADA AIS MARINE TRACKING SYSTEM BERBASIS HADOOP FRAMEWORK (STUDI KASUS: AIS Project – Konsorsium AIS Project)

Dermawan, Kadek Teguh (2023) PERANCANGAN ARSITEKTUR BIG DATA ENVIRONMENT PADA AIS MARINE TRACKING SYSTEM BERBASIS HADOOP FRAMEWORK (STUDI KASUS: AIS Project – Konsorsium AIS Project). Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
2129101046-COVER.pdf
Download (1MB)
[img] Text (ABSTRAK)
2129101046-ABSTRAK.pdf
Download (94kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
2129101046-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (125kB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
2129101046-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (548kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
2129101046-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (479kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
2129101046-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
2129101046-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (116kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
2129101046-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (228kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
2129101046-LAMPIRAN.pdf
Download (696kB)

Abstract

Universitas Pendidikan Ganesha saat ini menjadi anggota Konsorsium Automatic Identification System (AIS) ITS. Perangkat AIS yang dapat dipasang oleh anggota konsorsium mampu merekam transmisi dan menyimpan hasil transmisi perangkat AIS yang telah terpasang pada kapal laut. Saat ini data transmisi disimpan dalam satu perangkat server. Transmisi data yang dihasilkan dalam bentuk format data .csv (comma separated values). Infrastruktur penyimpanan data yang digunakan saat ini berorientasi pada penyimpanan menggunakan dedicated server. Ketika ukuran data tumbuh semakin besar maka diperlukan penambahan storage pada server tersebut. Data hasil rekaman AIS berpotensi pada bertumbuhnya data dalam jumlah besar (Big Data), jika dilihat dari infrastruktur penyimpanan data saat ini maka terdapat potensi semakin besar workload yang akan dialami pada dedicated server jika tidak disesuaikan dengan lingkungan kerja Big Data. Berdasarkan gambaran keadaan infrastruktur saat ini, maka tujuan umum pada penelitian ini melakukan eksplorasi rancangan pengembangan arsitektur lingkungan kerja Big Data menggunakan Hadoop Framework. Volume data yang mampu dikoleksi dari transmisi AIS berjumlah 9,613,762 records. Selain hasil data transmisi, diberikan volume data sintetik sebanyak 1.000.000 records untuk menambah volume data. Total volume data yang keseluruhan dalam penelitian ini adalah 10.613.762 records. Volume data yang relatif besar memberikan tantangan waktu akses yang relatif tinggi yang tersimpan pada suatu single server. Benchmark yang diperoleh dengan perancangan arsitektur Big Data menggunakan Hadoop memperoleh improvement kecepatan akses query sebesar 94,82% dibandingkan dengan penggunaan dedicated server. Rata-rata performa query yang dicapai adalah 3,6392 detik. Hal ini menujukkan bahwa pengembangan arsitektur big data menggunakan Hadoop menjadi solusi yang menjanjikan untuk menyimpan dan memproses big data. Hasil benchmark dapat dijadikan referensi untuk memberikan gambaran mengenai kemampuan Hadoop environtment untuk menangani studi kasus Big Data AIS. Kata Kunci: AIS, Big Data, Hadoop, Distributed Computing, Enterpreise Architecture Planning.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: AIS, Big Data, Hadoop, Distributed Computing, Enterpreise Architecture Planning.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Mr. KADEK TEGUH DERMAWAN
Date Deposited: 26 Jul 2023 04:45
Last Modified: 26 Jul 2023 04:45
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/17009

Actions (login required)

View Item View Item