Abstrak —  Big  Data  bukanlah  sebuah  teknologi,  teknik, maupun  inisiatif  yang  berdiri  sendiri.  Big  Data  adalah  suatu trend  yang  mencakup  area  yang  luas  dalam  dunia  bisnis  dan teknologi.  Big  Data  menunjuk  pada  teknologi  dan  inisiatif  yang melibatkan  data  yang  begitu  beragam,  cepat  berubah,  atau berukuran  super  besar  sehingga  terlalu  sulit  bagi  teknologi, keahlian,  maupun  infrastruktur  konvensional  untuk  dapat menanganinya  secara  efektif.  Bank  Mandiri  adalah  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  perbankan,  perusahaan  ini  salah satunya  adalah  melayani  pemesanan  barang  antar  Wilayah, Area  dan  Cabang  dari  seluruh  Indonesia.  Dalam  proses pelaporannya,  staf  gudang  masih  menggunakan  data  yang  di sediakan  dari  system  yang  sudah  ada,  namun  data  yang  di sediakan  masih  dalam  bentuk  laporan  data  biasa  yang  di hasilkan dari OLTP dan data yang bersifat tidak dapat di ubah, sehingga  laporan  yang  di  berikan  kepada  management  tingkat atas  sebagai  bahan  analisa  dalam  pengabilan  keputusan  kurang informatif.  Penulis  akan  mengembangkan  aplikasi  yang  dapat mengolah  dan  melakukan  pencarian  pola  data  sebagai  bahan pelaporan,  implementasi  teknologi  big  data  akan  sangat membantu  proses  pengelolaan  data  pada  aplikasi  tersebut, dikarenakan data yang di kelola dalam kurun waktu yang cepat akan terus  bertambah, sehingga pengelolaan data  menggunakan teknologi  big  data  menjadi  solusi  untuk  dapat  mengolah  data dalam  melakukan  pencarian  pattern  pada  data  gudang  Bank Mandiri.  Aplikasi  yang  akan  di  kembangkan  tersebut  akan menyajikan  informasi-informasi  yang  di  butuhkan  seperti pattern  barang  yang  paling  banyak  di  pesan  dan  pattern  user yang  paling  banyak  melakukan  pemesanan,  sehingga  pattern pada  aplikasi  tersebut  akan  membantu  staff  dalam  melakukan pelaporan  dan  Manegement  tingkat  atas  dalam  melakukan analisa dalam pengambilan keputusan.
Kata  kunci —  Big  Data,  Hadoop,  Mapreduce,  Pattern,  Gudang, Bank Mandiri.

## I. P ENDAHULUAN
Bank  Mandiri  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang perbankan,  perusahaan  ini  dalam  kegiatan  salah  satunya adalah  melakukan  transaksi  pemesanan  barang  antar  wilayah, area dan kantor pusat pusat, selain dalam melakukan transaksi gudang  kepada  wilayah  dan  area,  staf  bagian  gudang  juga  di tugaskan untuk membuat pelaporan data gudang yang akan di berikan  kepada  management  untuk  dijadikan  bahan  analisa dalam  pengambilan  keputusan,  pengelolaan  data  dilakukan berdasarkan  data  yang  di  peroleh  dari  berbagai  transaksi gudang,  namun  system  yang  ada  pada  saat  ini  belum mensupport  untuk  kebutuhan  pengelolaan  data  pintar  sebagai bahan  pelaporan,  sehingga  staf  yang  bekerja  pada  bagian
gudang masih menyediakan laporan-laporan biasa yang hanya di  hasilkan  oleh  OLTP,  laporan  tersebut  kurang  membantu management  tingkat  atas  dalam  melakukan  analisa,  hal  ini tentu  saja  memiliki  dampak  laporan  yang  kurang  informatif bagi  management  tingkat  atas,  sehingga  dalam  melakukan analisa data tanpa  memiliki informasi  yang kurang  informatif dalam  pengelolaan  data  gudang  yang  cukup  besar,  sebagai salah  satu  dampak  nya  adalah  terdapat  barang  masuk  yang banyak, namun barang tersebut lama tidak di gunakan atau di pesan  oleh  Wilayah  dan  Area,  sehingga  barang  tersebut  tidak terpakai dan tidak efisien.
Pengembangan  aplikasi  pengelolaan  data  untuk  pencarian pattern untuk data gudang dengan menggunakan teknologi Big Data  pada  Bank  Mandiri  di  harapkan  akan  membantu  proses pengelolaan  data  gudang.  menggunakan  teknologi  big  data dikarenakan data gudang akan terus mengalami perkembangan data  yang  besar  karena  transaksi  data  yang  di  peroleh  dari seluruh  Wilayah  dan  Area  Bank  Mandiri,  sehingga pengelolaan  data  untuk  pencarian  pattern  pada  data  gudang menggunakan  teknologi  Big  Data  di  harapkan  dapat  menjadi solusi  untuk  pengelolaan  data  tersebut.  Aplikasi  pengelolaan data untuk pencarian pattern menggunakan teknologi big data akan di kembangkan menggunakan java. Penerapan pengelolaan  data  dengan  teknologi  Big  Data  pun  untuk kedepannya  di  harapkan  mampu  untuk  membantu  mengelola data-data  yang  sifatnya  besar  yang  bertransaksi  di  Bank Mandiri. Sehingga hasil dari aplikasi pengelolaan data tersebut dapat  membantu  pihak  staf  dan  managament  dalam  membuat dan menganalisa hasil laporan.

## II. L ANDASAN T EORI
A. Definisi Big Data
Menurut  Thomas,  “Big  Data  adalah  istilah  yang menggambarkan volume data yang besar - baik terstruktur dan tidak  terstruktur  -  yang  membanjiri  bisnis  pada  sehari-hari  . Tapi  itu  bukan  jumlah  data  yang  penting.  Itu  yang  dilakukan organisasi  dengan  data  yang  penting.  data  besar  dapat dianalisis  untuk  wawasan  yang  mengarah  pada  keputusan yang lebih baik dan bergerak bisnis strategis” [6].

## B. Kartakteristik Big Data
Karakteristik big data antara lain :
- Volume
Jumlah  data  yang  dihasilkan  dan  disimpan.  Ukuran  data

## Implementasi Big Data untuk Pencarian Pattern Data Gudang Pada

## PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk
Fauzi Megantara 1 , Harco Leslie Hendric Spits Warnars 2
1 Program Pascasarjana, Universitas Budi Luhur, 2 Doctor of Computer Science, Bina Nusantara University Email : 1 fauzimegantara08@gmail.com, 2 shendric@binus.edu
JURNAL SISFOTEK GLOBAL                                          ISSN : 2088 – 1762 Vol. 6 No. 2 / September 2016
menentukan  nilai  dan  potensi  mendalam  –  dan  apakah  itu dapat sebenarnya dianggap sebagai big data atau bukan - Variety
Jenis  dan  sifat  dari  data.  Ini  membantu  orang-orang  yang menganalisisnya  yang  menggunakan  secara  efektif  hasil mendalam - Velocity
Pada  konteks  ini,  kecepatan  data  yang  dihasilkan  dan diproses untuk memenuhi permintaan dan tantangan-tantangan yang ada di lintasan perkembangan dan pengembangan [6].

## C. Pengertian Hadoop
Hadoop  merupakan  framework  software  berbasis  Java  dan open  source  yang  berfungsi  untuk  mengolah  data  yang memiliki  ukuran  yang  besar  secara  terdistribusi  dan  berjalan diatas cluster yang terdiri dari beberapa komputer yang saling terhubung  ( parallel  computing ).  Berdasarkan  Hadoop  dapat mengolah  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar  hingga petabyte  (1  petabyte  =  10245  bytes)  dan  dijalankan  di  atas ratusan  bahkan  ribuan  komputer.  Hadoop  dibuat  oleh  Doug Cutting yang pada asalnya Hadoop ini adalah sub project dari Nutch  yang  digunakan  untuk  search  engine.  Hadoop  bersifat open  source  dan  berada  di  bawah  bendera  Apache  Software Foundation.  [7].

## D. Arsitektur Hadoop
Hadoop  terdiri  dari  common  Hadoop  yang  berguna  dalam menyediakan  akses  ke  dalam  file  system  yang  didukung  oleh Hadoop.  Common  Hadoop  ini  berisi  paket  yang  diperlukan oleh JAR file, skrip  yang dibutuhkan  untuk  memulai Hadoop dan dokumentasi pekerjaan yang telah dilakukan oleh Hadoop.
Bedasarkan inti dari Hadoop adalah terdiri dari:
1. Hadoop  Distributed  File  System  (HDFS)  Untuk  data yang terdistribusi.
2. MapReduce  Framework untuk aplikasi dan programming yang terdistribusi. [7].
Secondary NameNode NameNode
DataNode DataNode
JobTracker
TaskTracker TaskTracker HDFS MapReduce HADOOP (a) (b)
Gambar 1 : Inti Hadoop (a) komponen HDFS (b) komponen MapReduce

## E. Metode Pengembangan Perangkat Lunak Agile
Rational  Unified  Process,  adalah  suatu  kerangka  kerja proses  pengembangan  perangkat  lunak  iteratif  yang  dibuat oleh  Rational  Software,  suatu  divisi  dari  IBM  sejak  2003. RUP  bukanlah  suatu  proses  tunggal  dengan  aturan  yang konkrit,  melainkan  suatu  kerangka  proses  yang  dapat diadaptasi dan dimaksudkan untuk disesuaikan oleh organisasi pengembang  dan  tim  proyek  perangkat  lunak  yang  akan memilih elemen proses sesuai dengan kebutuhan mereka. [1]

## III. METODE PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelum bahwa akan di kembangkan aplikasi pengelolaan data untuk pencarian pattern pada  data  gudang  dengan  menggunakan  teknologi  big  data berbasis  java,  metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang akan  digunakan  yaitu  metodologi  Scrum  (Agile),  karena berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Marcos Kalinowski,  et.al,  2015.  Penelitian  tersebut  dilakukan  pada tahun 2015 dengan responden beberapa organisasi menghasilkan  bahwa  Scrum  merupakan  model  proses  yang paling banyak dipakai oleh beberapa organisasi  yang  menjadi responden  tersebut  sebanyak  60,81%  [3].  Penelitian  yang dilakukan  Ayca  Tarhan  dan  Seda  Gunes  Yilmaz,  2014 mengatakan bahwa kinerja pengembangan dan kualitas produk yang  dilakukan  dengan  menggunakan  proses  Agile  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  proses  Incremental.    Adapun tahapan  –  tahapan  yang  dilakukan  dalam  metode  Scrum (Agile) yaitu Pregame, Game dan Postgame [5].

## Gambar 2 : Metode Scrum (Agile)
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa teknik dalam pengumpulan data, yaitu :
a. Observasi
Observasi  adalah  kegiatan  pengamatan  yang  direncanakan, sistematis  dan  hasilnya  dicatat  serta  diinterpretasikan  dalam rangka memperoleh pemahaman tentang objek yang diamati.
Pada  penelitian  ini  observasi  dilakukan  dengan  cara mencatat dan mengamati langsung dengan mendatangi gudang Bank Mandiri, serta melihat bagaimana pengelolaan data yang di buat untuk di jadikan bahan pelaporan.
b. Wawancara
Wawancara  di  lakukan  untuk  mendapatkan  data  dan informasi kepada staff dan management Bank Mandiri.

## B. Langkah-langkah Penelitian

## Gambar 3 : Langkah-Langkah Penelitian
Pada  langkah-langkah  penelitian  ada  3  tahapan  yang  harus dilakukan  untuk  melakukan  implementasi  berdasarkan metodelogi yang digunakan yaitu:
1. Analisa
Dalam  tahap  analisa,  peneliti  menggunakan  langkah berdasarkan  metodelogi  agile,  pada  tahapan  analisa  dalam metodelogi agile sama halnya dengan langkah Pregame, dalam tahap ini peneliti melakukan analisa dari system yang akan di kembangkan  berdasarkan  kebutuhan  user,  pada  tahapan  ini proses pengumpulan data dan observasi dilakukan.
2. Perancangan
Pada tahapan ini, peneliti menggunakan langkah berdasarkan motodelogi agile pada tahap “Game”, pada tahap ini  peneliti  mempertimbangkan  variable    kebutuhan,  kualitas dan  penyelesaian  berdasarkan  analisa  perancangan,  pada proses  perancangan  aplikasi  pengelolaan  data  dengan menggunakan  teknologi  big  data  pada  data  gudang, perancangan  ini  menggunakan  sistem  yang  akan  di kembangkan  di  modelkan  dengan  UML  (Unified  Modelling Language)  diagram,  yaitu  :  Use  Case  Diagram,  Activity Diagram, Class Diagram dan Deployment Diagram.
3. Implementasi
Pada tahapan ini peneliti menggambarkan proses implementasi  berdasarkan  metodologi  agile  yang  biasa  di sebut  dengan  postgame,  dimana  aplikasi  pengelolaan  data dengan  menggunakan  teknologi  big  data  pada  data  gudang bank  mandiri  sudah  siap  untuk  dilakukan  implementasi  dan sudah melalui proses analisa, perancangan dan pengembangan.  Dimana  pada  proses  implementasi  tersebut peneliti  akan  menggambarkan  dari  proses  instalasi  hadoop (teknologi  big  data),  dokumentasi  implementasi  aplikasi pengelolaan  data  untuk  pencarian  pattern  pada  data  gudang dengan  teknologi  hadoop,  serta  pengujian  aplikasi  untuk memastikan  aplikasi  sudah  siap  dan  suda  melalui  tahap pengujian.

## IV. R ANCANGAN S ISTEM Y ANG D IUSULKAN

## A. Analisa Aplikasi Usulan
Program  Aplikasi  yang  diusulkan  yaitu  terdiri  dari  sebuah aplikasi client. Aplikasi client yaitu Aplikasi Pengelolaan data untuk  pencarian  pattern  data  gudang  yang  berperan  sebagai interface  oleh  user  untuk  melakukan  pengelolaan  data  dan menampilkan pattern data yang di butuhkan. Aplikasi tersebut
menggunakan teknologi big data agar saat proses pengelolaan data  pada  aplikasi  tersebut  lebih  optimal,  sehingga  saat  user akan menampilkan pattern berdasarkan data yang telah di olah akan lebih maksimal.

## B. Perancangan Unfied Modelling Language (UML)
Proses  perancangan  ini  adalah  untuk  perancangan  sistem yang akan dibentuk yang dapat berupa penggambaran proses- proses  suatu  elemen-elemen  dari  suatu  komponen,  proses perancangan  ini  merupakan  suatu  tahapan  awal  dari perancangan  aplikasi  dari  Sistem  Aplikasi  Android  untuk Sales.

## Gambar 4 : Use Case Diagram Big Data Proses
Use  Case  Diagram menggambarkan,  User  menjalankan aplikasi  pengelolaan  data  untuk  pencarian  pattern  dengan teknologi  big  data,  kemudian  user  memilih  menu  big  data proses, terdapat 2 sub menu, user memilih sub menu big data proses dan menjalankannya. User memilih sub menu big data result,  kemudian  user  memilih  option  yang  diingin  kan, kemudian  data  akan  tampil,  dan  data  tersebut  dapat  di  lihat detailnya  secara  terperinci  dengan  memilih  data  yang  di inginkan dan mengklik see detail.
Pada Proses gambar di atas merupakan activity diagram dari teknologi Big Data  untuk melakukan  proses pengelolaan data gudang,  dimana  data  yang  berada  di  database  di  export  to input.txt, kemudian system melakukan hapus ftp out dan ftp in dari directory hadoop, dan input.txt yang berada pada local di import ke directory hadoop dan kemudian akan menjadi ftp in, setelah  itu  ftp  in  yang  berada  pada  directory  hadoop  akan  di proses  dengan  menggunakan  algoritma  mapreduce,  kemudian hasil  proses  akan  di  simpan  menjadi  ftp  out  pada  directory hadoop  dan  ftp  out  akan  terexport  by  system  ke  local (C:\output)  yang  menandakan  proses  wordcount  sudah berhasil di jalankan.
Gambar 6 : Class diagram Aplikasi gudang
Entity  class  diagram  menggambarkan  entitas-entitas  yang membentuk  sistem.  Dalam  rancangan  system  ini,  terbentuk struktur  system  gudang  entitas,  yaitu  class  diagram  system gudang  yang  digambarkan  pada  gambar  Class  diagram Aplikasi gudang.
Gambar 7: Deployment Diagram Implementasi Big Data
Pada Implementasi big data, terdapat beberapa proses yang bekerja  pada  system,  dalam  prosesnya  database  gudang  di export  menjadi  .txt  kemudian  data  yang  sudah  di  rubah menjadi  txt  tersebut  di  import  ke  ftp  in  di  dalam  directory hadoop, kemudian di dialam directory hadoop proses big data dengan menggunakan algoritma mapreduce terjadi, jika proses big data sudah selesai, hasil dari proses big data akan menjadi ftp out di directory hadoop, satelah ftp out sudah masuk dalam directory hadoop, ftp out akan di eksport ke file lokal menjadi ouput.bat  yang  dapat  di  baca  juga  sebagai  file.txt,  kemudian saat  user  ingin  melihat  data  berdasarkan  periode,  user  dapat melihatnya  di  “Result”  kemudian  pada  prosesnya  program akan  mengambil  file  output  dan  memanggil  data  yang berdasarkan  kode  program  yang  berada  di  output  dalam
database gudang,  kemudian user dapat melihat  hasil dari data kelolaan dengan teknologi big data pada User Interface di java yang  telah  di  jalankan.  gambaran  proses  pengelolaan  data dengan  teknologi  Big  Data  dapat  di  lihat  pada  deployment Diagram.

## C. Implementasi
h. Proses Running Aplikasi
Sebelum menjalankan aplikasi, start hadoop untuk menjalankan proses big data [4]

## Gambar 8 : start Hadoop pada CMD
Kemudian  akan  tampil  comandpromt  yang  menandakan jalannya hadoop berhasil yaitu
Gambar 9 : command prompt hadoop sukses di jalankan
Berikut  adalah  User  Interface  pada  menu  Big  Data,  terdapat sub menu pada User Interface yaitu submenu Big Data Process dan submenu Result
Gambar 10 : Tampilan User Interface Menu Big Data
Berikut adalah Tampilan Big Data Process. Pada tampilan ini, data yang di database gudang akan di proses dengan teknologi big data ketika user memilih button process
barang kode_barang nama_barang stock barang_masuk kode_brg_masuk tanggal qty kode_cust kode_barang customer kode_cust nama_cust password detail_pesan kode_detail pemesanan_fk kode_barang qty pemesanan kode_pesan tanggal_pesan deskripsi kode_cust 1 1 M M 1 1 M M
Gambar 11 : Tampilan User Interface submenu Big Data Process
Setelah  klik  proses  dilakukan,  dalam  prosesnya  table detail_pesan yang berada di database akan di export to txt, dan txt  tersebut  akan  tersimpan  di  local  dengan  nama  “input.txt”, gambar  input.txt  dapat  di  lihat  di  bawah  ini,  gambar  tersebut adalah  hasil  dari  table  detail  pesan  sudah  di  export  to  txt menjadi “input.txt”
Gambar 12 : proses dari db export to “input.txt”
Dalam  proses  running,  program  akan  membaca  directory hadoop, dalam directory hadoop terdapat ftp out, dalam proses running  program  ftp  out  yang  tersimpan  atau  masih  dalam keadaan  kosong  akan  di  remove,  hal  tersebut  di  karenakan directory  hadoop  pada  ftp  out  tidak  dapat  menyimpan  dan melakukan  duplicate  data,  sehingga  di  haruskan  melakukan remove ftp out dari directory hadoop, berikut adalah cara kerja pada  proses  remove  ftp  out,  saat  prosesnya  comandprom remove  ftp  out  akan  muncul,  sebagai  pemberitahu  bahwa  ftp out  sudah  di  remove,  berikut  command  prom  saat  tampil  dan script programnya :

## Gambar 13 : remove ftp out from directory hadoop
Setelah menjalankan proses remove ftp out pada directory hadoop,  dalam  directory  hadoop,  juga  terdapat  ftp  in,  dalam proses  ini  running  program  ftp  in  yang  tersimpan  atau  masih
dalam  keadaan  kosong  juga  akan  di  remove,  hal  tersebut  di karenakan  directory  hadoop  pada  ftp  in  tidak  dapat menyimpan  dan  melakukan  duplicate  data,  sehingga  di haruskan  melakukan  remove  ftp  in  dari  directory  hadoop, berikut  adalah  cara  kerja  pada  proses  remove  ftp  in,  saat prosesnya  comandprom  remove  ftp  in  akan  muncul,  sebagai pemberitahu bahwa ftp in sudah di remove, berikut command prom saat tampil dan script programnya :

## Gambar 14 : remove ftp in from directory hadoop
Setelah ftp out dan ftp in sudah di remove dalam directory hadoop,  program  akan  mengimport  input.txt  yang  sudah tersimpan  pada  proses  sebelumnya  ke  dalam  ftp  in  dalam directory  hadoop.  program  tersebut  juga  akan  menggunakan command  promt  dalam  menjalankan  running  programnya sebagai  pemberitahu  bahwa  input.txt  sudah  di  import  di directory  hadoop,  berikut  command  prom  saat  tampil  dan script programnya :
Gambar 15 : copy input txt to ftp in di directory hadoop
9. Setelah  ftp  in  sudah  terisi  oleh  data  dari  input.txt, selanjutnya  adalah  proses  wordcount  data  pada  directory hadoop,  pada  proses  ini  data  pada  ftp  in  di  kelola  oleh algoritma  mapreduce,  dimana  proses  wordcountmapper  dan wordcountreducer  dilakukan  dan  proses  algoritma  tersebut sudah  di  jelaskan  pada  bab  sebelumnya.  Setelah  berhasil  di jalankan,  akan  muncul  wordcound  mapreduce  succses,  dan output  dari  running  program  tersebut  secara  otomatis  akan tersimpan  pada  ftp  out.  program  tersebut  juga  menggunakan command  promt  dalam  menjalankan  running  programnya sebagai  pemberitahu  bahwa  proses  wordcount  mapreduce sudah  di  import  di  directory  hadoop,  berikut  command  prom saat tampil dan script programnya :
Gambar 16 : Command promt proses wordcount mapreduce in directory hadoop
Setelah proses wordcount mapreduce selesai, akan muncul command prompt kembali untuk memanggil data dari ftp out, di sini proses ftp out akan di panggil untuk menampilkan data hasil  output  ke  user  interface,  dan  ftp  out  yang  sudah terpanggil  akan  tersimpan  di  lokal  yang  sudah  di  siapkan (c:\output), berikut command promt di maksud :
Gambar 17 : Command promt proses output hasil dari big data ke local
Setelah  proses  wordcount  di  lakukan,  output  dari  proses mapreduce  akan  tampil  seperti  gambar  di  bawah  ini  dengan format  output.txt  dengan  tersimpan  di  ftp  out  dan  secara  by system tersimpan juga di file local :
Gambar 18 : hasil output dari proses big data
Berikut  adalah  tampilan  dari  submenu  result,  pada tampilan ini, user dapat melihat hasil data yang di kelola oleh teknologi  Big  Data  dari  menu  Big  Data  Proses,  di  menu  Big Data  Result,  user  dapat  melihat  data  yang  di  kelola  oleh teknologi  Big  data  by  periode  maupun  by  kode/nama  barang sesuai  periode    atau  kode/nama  barang  yang  di  inginkan  dan nama wilayah yang melakukan pemesanan

## Gambar 19 : Tampilan menu Big Data Result
Setelah  tampilan  menu  Big  Data  Result  keluar,  kemudian pilih  search  by  periode  dan  pilih  periode  yang  di  inginkan, setelah itu pilih button result, rincian data barang berdasarkan periode yang dipilih akan tertampil pada user interface berikut, selain  itu  user  juga  dapat  melihat  report  data  secara terdeskripsi  seperti  jumlah  barang  yang  di  pilih  berdasarkan periode,  jumlah  barang  yang  sering  di  pesan  dan  jumlah barang yang jarang di pesan seperti pada User Inteface gambar di bawah ini :

## Gambar 20 : Form See the Result pada Big Data Process
Setelah  data  yang  di  inginkan  tampil  pada  menu  big  data result,  user  dapat  melihat  rincian  data  dengan  cara  memilih data  yang  di  inginkan  kemudian  klik  see  result,  kemudian akan  tampil  tampilan  hasil  see  detail  dari  data  yang  di  pilih secara terperinci. user juga dapat melihat deskripsi dari rincian data  yang  di  tampilkan  untuk  memudahkan  proses  pelaporan kepada management.
Gambar 21 : Tampilan hasil see detail ke User Interface
i. Pengujian Black Box
Tujuan  dari  pengujian  adalah  mengidentifikasi  strategi pengujian,  prosedur  pengujian  yang  memungkinkan  proses pengujian  yang  efektif  /  efesien  dan  pengujian  dilakukan dengan menggunakan Jenis Pengujian Black Box.
Berdasarkan hasil pengujian dengan kasus sample uji yang telah  dilakukan  memberikan  kesimpulan  bahwa  pada  proses penglolaan  data  dengan  menggunakan  aplikasi  pengelolaan data  dengan  teknologi  big  data  mampu  melewati  pengujian system yang telah di berikan sesuai dengan keinginan user.
j. Kualitas  Perangkat  Lunak  pada  Aspek  Functionality dengan ISO 9126
Kemampuan  perangkat  lunak  untuk  menyediakan  fungsi sesuai  kebutuhan  pengguna,    ketika  digunakan  dalam  kondisi tertentu.
Dari  hasil  pengujian  dapat  diketahui  persentase  untuk masing-masing penilaian adalah :
Ya      = (85/85)x100% = 100% Tidak  = (0/85)x100% = 0%
Berikut ini analisis data dari pengujian funcionality :
Tabel 1 : Analisis data pengujian Functionality
Berdasarkan  analisis  deskriptif  dan  perhitungan  maka  di peroleh  persentase  100%  dari  pengujian  functionality  dari pengujian ISO 9126. Dari skor persentase yang di dapat maka kualitas  perangkat  lunak  dari  sisi  functionality  telah  sesuai dengan  atribut  functionality  dan  mempunyai  skala  sangat tinggi.
VI. KESIMPULAN
a. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  dapat  di  tarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan analisis dan pengujian pada aspek Functionality  dengan  ISO  9126  yang  menggunakan metode  angket  didapatkan  100%  yang  mempunyai  arti bahwa  kualitas  sistem  informasi  sudah  sesuai  atribut Functionality,    sementara  untuk  metode  black-box  testing yaitu  secara  keseluruhan  Aplikasi  Big  Data  untuk Pencarian  Pattern  Data  Gudang  pada  PT.  Bank  Mandiri (persero) tbk. sudah berjalan dengan baik.
2. Dengan  adanya  aplikasi  pengelolaan  data  untuk  pencarian pattern  data  gudang  dengan  menggunakan  teknologi  Big Data, staff dan  management  dapat memperoleh informasi- informasi  pattern  data  untuk  pelaporan  dan  analisa  dalam mengambil keputusan.
3. Staff  dan  management  juga  dapat  memperoleh  informasi dari aplikasi dalam bentuk pattern data by periode, barang dan  customer  berdasarkan  kebutuhkan  user  dalam  metode pengumpulan data.
b. Saran
Selain  kesimpulan,  juga  diberikan  saran  yang  mungkin bisa dijadikan pertimbangan dalam pengembangan aplikasi ini selanjutnya. Berikut saran-sarannya antara lain : 1. Diperlukannya  pihak  yang  bertanggung  jawab  untuk pemeliharaan  aplikasi  baik  dalam  masalah  hardware ataupun software, agar aplikasi dapat berjalan dengan baik.
2. Program  aplikasi  ini  masih  harus  dikembangkan  seiring dengan  kemajuan  teknologi  yang  terus  berkembang  dan peningkatan  kebutuhan  yang  semakin  beragam  sehingga dapat memenuhi kebutuhan user.
Berdasarkan  hasil  penelitian  perancangan  aplikasi  android untuk  sales dengan  menggabungkan local based service yang berbasis client-serv er  dengan tujuan mempermudah pekerjaan sales  dalam  absensi  adalah  dengan  cara  aplikasi  andoid mengambil titik koordinat  yang berupa longitude dan latitude disimpan dalam database untuk rekapan data sales tersebut.
Aplikasi  android  untuk  sales  dengan  menggabungkan local  based  service berbasis client-server dapat  dipergunakan untuk  sales  ketika  mendapatkan  proyek  dan  langsung melakukan  input  saat  itu  juga  ( real  time )  dengan  cara  sales input  dengan  aplikasi  android  kemudian  setelah  data  di save , data  tersebut  akan  masuk  ke  dalam server ,  dan    saat  itu  juga admin  dapat  melakukan  tindakan  terhadap  data  inputan  dari sales untuk cetak atau revisi. Hasilnya akan dijadikan laporan untuk manager.
D AFTAR P USTAKA
[1] Dwijaantara,2010, https://dwijaantara.wordpress.com/2010/10/25/agile- method/. tanggal akses 20 Mei 2016, pukul 17:00
[2] IwanPrasetyo,2015,http://www.tukarpengetahuan.com/2015/06/pengert ian-agile-development-methods.html. tanggal akses 15 Mei 2016, pukul 19:30.
[3] Kalinowski,  Marcos  et  al.  2015  Toward  Building  Knowledge  on Causes  of  Critical  Requirements  Engineering  Problems.  27th International  Conference  on  Software  Engineering  and  Knowledege
Engineering (SEKE 2015) . [4] Praba,
Prakash.
2014,
http://www.codeproject.com/Articles/757934/Apache-Hadoop-for- Windows-Platform  tanggal  akses  08  Mei  2016,  pukul  20:00  (instalasi hadoop)
[5] Tarhan,  Ayca  dan  Yilmaz,  Seda  Gunes.  2014  Systematic analyses  and comparion  of  development  performance  and  product  quality  of Incremental  Process  and  Agile  Process.  Information  and  Software Technology, 2014, 56, 477-494. Elsevier.
[6] Thomas  H.  Davenport.  2013  http://www.sas.com/en_th/insights/big- data/what-is-big-data.html,  tanggal akses 14 Mei 2016, pukul 21:00
[7] Wijaya, W. M. Teknologi Big Data : Sistem Canggih di Balik Google, Yahoo!,  Facebook,  IBM  (Teori  hingga  Tutorial).  Edisi  1.  Cetakan  1.
Deepublish. April 2015. Yogyakarta.
[8] Spits Warnars, Mining Patterns with Attribute Oriented Induction”, The International  Conference  on  Database,  Data  Warehouse,  Data  Mining and  Big  Data  (DDDMBD2015),  Tangerang,  Indonesia,  pp.  11-21,  10- 12 September 2015.
[9] Harco  Leslie  Hendric  Spits  Warnars,  Muhamad  Iskandar  Wijaya,  Hok Bun  Tjung,  Dendy  Fransiskus  Xaverius,  Dedy  Van  Hauten,  Sasmoko
(2016),  “Easy  understanding  of  Attribute  Oriented  Induction  (AOI) characteristic  rule  algorithm”,  International  journal  of  Applied Engineering Research (IJAER), vol. 11, No. 8, pp. 5369-5375.
[10] Riswan  Efendi  Tarigan,  Kartika  Sari  Dewi  (2015).  Web-Based Implementation  of  E-Marketing  to  Support  Product  Marketing  of Chemical Manufacturing Company. CommIT Journal, 9(2), pp. 73-82. Digital , Jasakom, Yogyakarta, 2014.