## ITEJ
Information Technology Engineering Journals eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id
A Survey on Big Data Analytics Model

## Candra Kurniawan
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung candrak@student.itb.ac.id
Abstract—Topic about big data analytics have received a lot of attention and interest at this time. There are many topics can be discussed related to the analytical model, tools, and technology used. Big data analytics model involves many processes with various technologies used. Skills in handling big  data,  extracting  mining,  and  developing  insight  are  needed  in  applying  big  data  analytics. Suitable analytical hardware and software also needed in decision making. Big data analytics is a key to a business strategy, but only a small portion of big data is currently used to support their business strategy.  Big  data  analitycs  can  answer  many  questions  about  how  to  manage  costs,  time,  and development or optimization strategies, and other decision making choices. However, there are many challenges  in  big  data  analytics  technology.  This  survey  paper  addresses  topics  related  to  the analytical  model,  tools,  and  technology  used.  This  paper  also  discusses  the  application  of  big  data analytics in various fields.
Keywords—big data, big data analytics model, applications of big data analytics

## I. PENDAHULUAN
Data  didefinisikan  sebagai  representasi  terstruktur  dari  entitas  tunggal  [1]. Saat  ini,  baik  sistem maupun  penggunanya  telah  menggunakan  generasi  data  dengan  ukuran  yang  besar  dan  akan  terus tumbuh secara eksponensial.  Pertumbuhan ini dapat dilihat dari ukuran data yang digunakan, dimana ukuran  paling  kecil  data  yang  pernah  digunakan  adalah  bit  ( binary  digit )  dan  kini  telah  mencapai petabytes (PB), dan diperkirakan akan terus tumbuh melampaui ukuran yang saat ini bisa diukur oleh manusia. Pertumbuhan data yang kuat ini menyebabkan lahirnya istilah big data .
Big data memang identik dengan istilah yang menggambarkan volume data yang besar. Lebih dari itu, big data tidak hanya merujuk pada volume datanya saja tetapi juga fitur lain yang dimiliki big data membuat istilah ini berbeda dengan  konsep data masif dan data yang sangat besar [2]. Perbedaannya dapat dilihat berdasarkan tiga tipe definisi, yaitu: 1) definisi atribut yang menjelaskan dimensi dari big data (dijelaskan  lebih  lanjut  pada  BAB  II) ; 2)  definisi  komparatif  dimana big  data didefinisikan sebagai data yang ukurannya di luar kemampuan perangkat lunak basis data biasa dalam menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis; dan 3) definisi arsitektur yang menyatakan bahwa big data adalah tempat dimana volume data, kecepatan akuisisi, atau representasi data membatasi kemampuan untuk melakukan analisis yang efektif menggunakan pendekatan tradisional.
Tentu  saja,  baik  data  maupun big  data tidak  akan  menghasilkan  informasi  ataupun  pengetahuan apabila tidak diproses. Vercellis [1] menyatakan bahwa informasi adalah hasil dari kegiatan ekstraksi dan  pemrosesan  data,  dan  informasi  ditransformasikan  menjadi  pengetahuan/wawasan  ketika
digunakan  untuk  membuat  keputusan  dan  mengembangkan  tindakan  yang  sesuai. Knowledge Discovery in Databases (KDD) atau penemuan pengetahuan/wawasan dalam basis data adalah proses untuk  mengidentifikasi  kumpulan  data  sehingga  dapat  dipahami  [3].  Untuk  mendapatkan  penemuan pengetahuan/wawasan tersebut dibutuhkan proses dengan urutan berulang dan interaktif dari langkah- langkah utamanya, digambarkan pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Proses dalam KDD
Big  data  analytics (BDA)  dalam  terminologi  Layman  adalah  analisis  data  yang  melibatkan  data dalam jumlah besar (sampai triliunan baris) atau analisis masalah yang sulit dipecahkan . Tujuan utama dari big d ata  analytics adalah  untuk  mendapatkan big  value /informasi  yang  berharga  [4],  sehingga dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang yang mengarah pada pengambilan keputusan dan strategi bisnis  yang  lebih  baik.  BDA  sebagai  proses  untuk  menemukan  dan  mengelola  informasi,  pola,  dan kesimpulan  yang  berguna  dari big  data [5]  memiliki  dampak  penting  pada  proses  pengambilan keputusan  dengan  menerapkan  metode  ilmiah  untuk  memecahkan  masalah  yang  sebelumnya  sulit untuk dipecahkan [6]. Analisis statistik tradisional berbasis hipotesis pada awalnya digunakan sebagai basis  utama  dalam  BDA,  namun  kini  BDA  telah  melibatkan  pembelajaran  mesin,  pemodelan prediktif, alat pemrosesan yang lebih cepat, lingkungan analitik berkinerja tinggi, dan analitik visual [7].
Sayangnya  tidak  semua  implementasi  BDA  berhasil,  keterampilan  dalam  menangani big  data , mengekstrak  makna,  dan  mengembangkan  wawasan  sangat  berpengaruh.  Untuk  mendapatkan wawasan  yang  dibutuhkan,  maka  implementasi  BDA  yang  tepat,  keterampilan  analitik  yang kompeten,  dan  kesesuaian  perangkat  keras  atau  perangkat  lunak  analitik  yang  dipakai,  atau  bisa disebut  kecermatan  dalam  memilih  fitur,  semuanya  diperlukan  dalam  pengambilan  keputusan. Pemilihan fitur telah  menunjukkan  keefektifannya  dalam  banyak  penerapan  tetapi  karakteristik  unik dari big  data membutuhkan  keahlian  dan  tantangan  tersendiri  [8].  Sampai  saat  ini,  hanya  sebagian kecil saja big data dari jutaan bahkan triliunan sumber yang dimanfaatkan dengan melakukan analisis, padahal  dengan  BDA  dalam  sebuah  bisnis  dapat  menjadi  strategi  yang  baik  dan  menjadikan keuntungan yang terus mengalir. BDA dapat menemukan jawaban yang diinginkan, seperti bagaimana mengatur  biaya,  bagaimana  mengatur  waktu,  strategi  dalam  mengembangkan  produk  baru,  strategi pengoptimalan penawaran produk, dan pilihan pengambilan keputusan lainnya.
Sebagai hasilnya, survei ini bertujuan untuk memberikan tinjauan tentang model analitik pada big data yang  berfokus  pada  penerapannya  dalam  berbagai  bidang.  Penulisan  dalam  survei  literatur  ini dibagi  menjadi  beberapa  bab.  Bab  2  membahas  gambaran  umum  data  analitik  dan big  data .  Bab  3 melengkapi  bagian  sebelumnya  dan  membahas  penerapan  model  analitik  pada big  data di  berbagai bidang,  lengkap  dengan  masalah  dan  peluangnya.  Catatan  kesimpulan  diberikan  di  bagian  4  untuk merangkum hasil dan peningkatan di masa mendatang.

## II. GAMBARAN UMUM MODEL ANALITIK DAN BIG DATA

## A. Model Analitik
Dalam terminologi Layman, data analitik dideskripsikan sebagai kegiatan analisis data, baik besar atau kecil, untuk memahami dan melihat bagaimana menggunakan pengetahuan yang tersembunyi di dalamnya.  Apabila  dikaji  berdasarkan  modelnya  dan  diurutkan  berdasarkan  tingkat  kesulitannya  dari yang termudah sampai yang tersulit, terdapat empat jenis model analitik[9], yaitu : 1. Deskriptif
Model  ini  menjawab  pertanyaan  “apa  yang  terjadi”,  analisis  deskriptif  mendeskripsikan  dan merangkum  fitur-fitur  dasar  yang  telah  tersirat  pada  seluruh  populasi  dari  set  data  yang  diberikan.
Ringkasan disajikan dalam bentuk grafik untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan. Set data yang diberikan juga disajikan sesuai kecenderungan utama, variabel, dan penyebaran data. 2. Diagnostik
Model  diagnostik  menjawab  pertanyaan  “mengapa  terjadi”,  memungkinkan  untuk  menemukan  akar permasalahan  utama  dari  suatu  kejadian.  Kunci  utama  dalam  model  ini  adalah  mengidentifikasi anomali yang ada.
3. Prediktif Model  analitik  prediktif  menjawab  pertanyaan  “apa  yang  mungkin  terjadi”,  analisis  ini  dapat menghasilkan apa saja yang bisa memengaruhi tren dan pola jika suatu data berubah. Lebih jauh lagi arah prediksi bukan hanya sekedar prediksi di masa depan, namun juga dapat diterapkan pada peristiwa yang tidak diketahui di masa lalu, dan masa sekarang.
4. Preskriptif
Menjawab  pertanyaan  “apa  yang  harus  dilakukan  selanjutnya”,  merupakan  kombinasi  analitik deskriptif dan prediktif.
Data  mining adalah  salah  satu  aktivitas  dalam  data  analitik. Data  mining juga  sering  disebut Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  yang  sekilas  dibahas  dalam  Bab  1.  Langkah  yang  harus dilalui  sehingga  data  dapat  menghasilkan  pengetahuan  adalah  seleksi  data, preprocessing  data , transformasi data, data mining , dan interpretasi/evaluasi. Dalam seleksi data, data yang relevan dengan analisis diambil dari basis data. Proses ini dilakukan dengan memilih subset dari basis data atau sampel data dimana penemuan harus dilakukan. Preprocessing data, dalam kegiatan ini pembersihan data dan integrase data dilakukan. Pembersihan data dilakukan dengan menghilangkan data yang tidak konsisten dan  data  yang  memiliki noise .  Integrasi  data  adalah  proses  menggabungkan  data  yang  berasal  dari sumber  yang  berbeda.  Transformasi  data,  pada  langkah  ini  dilakukan  fungsi  ringkasan  atau  agregat, data  ditransformasikan  secara  koheren  untuk mining yang  sesuai.  Proses  transformasi  juga  berarti mengurangi  dan  memproyeksikan  data  untuk  memperoleh  representasi  yang  sesuai  dengan  tugas spesifik yang akan dilakukan. Data mining , pada langkah ini, beberapa metode misalnya peringkasan, klasifikasi,  pengelompokan,  regresi,  dan  algoritma  yang  tepat  digunakan  untuk  mengekstraksi  pola yang  sesuai  dan  mewakili  hasil  yang  diharapkan.  Langkah  terakhir  adalah  interpretasi/evaluasi. Evaluasi  dilakukan  oleh  pengguna  untuk  mengidentifikasi  dan  mengekstrak  pengetahuan  dari  data yang diproses sehingga pada akhirnya menghasilkan pengetahuan/wawasan.
Ada tujuh teknik dasar dalam data mining, yaitu: karakterisasi dan diskriminasi, klasifikasi, regresi, analisis deret waktu, aturan asosiasi, pengelompokan/kluster, dan deskripsi dan visualisasi [1]. 1. Karakterisasi  dan  diskriminasi  adalah  teknik  yang  menggeneralisasi,  merangkum,  dan mengkontraskan berdasarkan karakteristik datanya.
2. Klasifikasi adalah  teknik  yang paling umum  digunakan  yang  berisi satu set sampel pra-klasifikasi untuk  membuat  model  yang  dapat  mengklasifikasikan  kumpulan  data  yang  besar.  Teknik  ini membantu  dalam  memperoleh  informasi  penting  tentang  data  dan  metadatanya.  Teknik  ini  terkait erat dengan teknik analisis kluster dan menggunakan pohon keputusan atau sistem jaringan saraf.
3. Regresi digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan hubungan dalam kumpulan data.
4. Analisis deret waktu meliputi analisis regresi, penggalian pola sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis kesamaan.
5. Aturan asosiasi membantu menemukan hubungan antara dua atau lebih item. Teknik ini membantu untuk mengetahui hubungan antara berbagai variabel dalam basis data.
6. Pengelompokan/kluster atau juga disebut segmentasi adalah salah satu teknik tertua yang digunakan dalam data mining, dimana proses identifikasi dilakukan dengan mengelompokkan data yang mirip satu sama lain untuk memahami perbedaan dan persamaan di antara data.
7. Teknik  terakhir  adalah  deskripsi  dan  visualisasi,  merupakan  teknik  yang  paling  berguna  yang digunakan  untuk  menemukan  pola  dan  mengubah  data  yang  dianggap  miskin  menjadi  data  yang baik. Teknik ini digunakan pada awal proses data mining .
Algoritma  yang  digunakan  dalam data  mining bervariasi,  disesuaikan  dengan  tujuan  dan  variabel yang tersedia. Terdapat 10 algoritma terpopuler dalam data mining [10], yaitu C4.5 dan turunannya, K- means , Support  Vector  Machines (SVM),  Apriori, Expectation-Maximization (EM), PageRank , AdaBoost, k-Nearest Neighbor (kNN), Naive Bayes, Classification and Regression Tree (CART). 1. C4.5  dan  turunannya,  merupakan  teknik  pengklasifikasian  yang  merupakan  teknik  yang  umum digunakan  dalam  data  mining.  Masukan  berupa  kumpulan  kasus  dijadikan  sebagai  dasar  dimana masing-masing kasus mewakili sejumlah kecil kelas dan dideskripsikan dengan nilai-nilainya untuk
sekumpulan  atribut  yang  tetap,  sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah classifier yang  dapat  secara akurat memprediksi kelas di mana sebuah kasus baru berada.
2. K-means adalah  metode  iteratif  sederhana  untuk  mempartisi  set  data  yang  diberikan  ke  sejumlah kluster  yang  ditentukan  pengguna.  Algoritma  ini  telah  ditemukan  oleh  beberapa  peneliti  dari berbagai disiplin ilmu.
3. Support  Vector  Machines (SVM)  menawarkan  salah  satu  metode  yang  paling  kuat  dan  akurat  di antara  beberapa  algoritma  yang  ada.  SVM  memiliki  landasan  teori  yang  kuat, data  training yang kecil,  dan  tidak  peka  terhadap  jumlah  dimensi.  Selain  itu,  metode  yang  efisien  untuk  SVM  juga terus dikembangkan.
4. Apriori adalah satu pendekatan data mining dengan menemukan itemet yang sering muncul dari set data transaksi, sehingga aturan asosiasi dapat dijalankan.
5. Expectation-Maximization (EM)  merupakan  pendekatan  yang  fleksibel  dan  berbasis  matematika untuk pemodelan dan pengelompokan data yang diamati pada fenomena acak.
6. PageRank adalah  algoritma  pencarian  berbasis  peringkat  menggunakan hyperlink di Web .  Google adalah contoh perusahaan yang telah sukses besar menggunakan algoritma ini. Saat ini, setiap mesin pencarian memiliki metode peringkat berdasarkan tautannya sendiri.
7. AdaBoost memanfaatkan ensemble  learning ,  dimana  metode  ini  yang  menggunakan  banyak data training untuk  memecahkan  masalah.  Kemampuan  generalisasi  sebuah ensemble biasanya  jauh lebih baik daripada yang konvensional saja, sehingga metode ensemble sangat menarik. Algoritma AdaBoost adalah  salah  satu  metode ensemble yang  memiliki  fondasi  teoretis  yang  kuat,  prediksi yang sangat akurat, sederhanaan, dan pengaplikasian yang luas dan sukses.
8. k-Nearest Neighbor (kNN) adalah sebuah metode klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran  data  yang  sudah  terklasifikasikan  sebelumya.  Termasuk  dalam supervised  learning, dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam kNN.
9. Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik.  Metode  ini memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai  teorema  Bayes.  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan naive dimana  diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas.
10. Classification  and  Regression  Tree (CART)  adalah  metode  pohon  regresi  dan  pohon klasifikasi.  Jika  variabel  dependen  yang  dimiliki  bertipe  kategorik  maka  CART  menghasilkan pohon  klasifikasi  ( classification  trees ),  sedangkan  jika  variabel  dependen  yang  dimiliki  bertipe kontinu atau numerik maka CART menghasilkan pohon regresi ( regression trees ).

## B. Big Data
Penelitian mengenai big data masih menarik untuk terus dikaji selama dua dasawarsa terakhir. Big data bukan hanya merepresentasikan tindakan pengumpulan dan penyimpanan data dengan ciri ukuran besar saja, tetapi juga dicirikan oleh kompleksitas struktural dan makna, tingkat produksi yang tinggi, dan keanekaragaman sifat dari sumber[11].
Doug Laney, pada tahun 2001 menyampaikan konsep dimensi big data yang menjadi karakteristik penting dari big data . Karakteristik yang digagas mencirikan tantangan dan peluang yang ada saat itu dan  masih  terus  berlanjut  di  era  sekarang.  Doug  Laney  membagi  dimensi big  data menjadi  3  yaitu volume , velocity ,  dan variety [12]  yang  dikenal  sebagai  3V  dari big  data .  Dimensi-dimensi big  data yang lain (V tambahan) terus ditambahkan seiring berjalannya waktu, namun masih tetap berpedoman pada 3V. Veracity dan value [13] ditambahkan oleh  Russom menjadikan 5V dari big data . Kemudian variability dan visualization ditambahkan  dan  melengkapi  dimensi  mejadi  7V  dari big  data seperti terlihat  pada  Gambar  2. Volume menggambarkan  ukuran  data, variety menggambarkan  keragaman jenis data, velocity menggambarkan laju pertumbuhan maupun perubahan data, veracity merujuk pada sejauh mana data dapat dipahami ( biases, noise, abnormality ), value berhubungan dengan manfaat data dalam  membuat  keputusan, variability menunjukkan  variasi  data  dalam  varietas  tertentu,  dan visualization berhubungan dengan cara untuk merepresentasikan data.

## Gambar 2 Dimensi Big Data
Big data dapat dikelompokkan menjadi lima kategori berdasarkan sumbernya, yaitu web dan media sosial, mesin ke mesin, data transaksi besar, biometrik, dan data yang dihasilkan manusia [14]. 1. Data yag berasal dari web dan media sosial adalah sumber utama yang menghasilkan big data saat ini. Data yang dimaksud berupa foto, video, data yang diunggah ke media sosial, pencarian konten web melalui mesin pencari, unggahan konten web, dan konten lainnya. 2. Data dari mesin ke mesin bervariasi dari berbagai sumber seperti pembacaan peralatan smart meter, pembacaan  RFID  di stasiun,  kantor,  bus atau alat transportasi lainnya, pembacaan  sensor  minyak, dan sinyal GPS dalam berbagai perangkat.
3. Data  transaksi  besar  adalah  kategori  data  yang  dihasilkan  dari  perangkat Healthcare ,  catatan  data panggilan dari berbagai operator telekomunikasi, catatan tagihan ponsel, saluran telepon, listrik, dan kartu prabayar kereta dan gerbang tol.
4. Data  biometrik  berasal  dari  perangkat  biometrik  untuk  menyimpan  data  masuk  dan  keluar karyawan,  kehadiran  pegawai,  sistem  absensi  siswa,  dan  sistem  pengenalan  wajah.  Data  buatan manusia  contohnya  adalah  dari  rekaman  suara call  center, surat  elektronik,  dan  catatan  medis elektronik.
Layer arsitektur dari sistem big data dapat didekomposisi menjadi tiga lapisan seperti terlihat pada Gambar 3, yaitu lapisan infrastruktur, lapisan komputasi, dan lapisan aplikasi [2].
1. Lapisan infrastruktur terdiri dari kumpulan sumber daya teknologi informasi yang dapat diatur oleh infrastruktur cloud  computing dan  didukung  dengan  teknologi  virtualisasi.  Sumber  daya  ini terhubung  dengan  lapisan  atasnya  dengan service  level  agreement (SLA)  dalam  memenuhi permintaan big data . 2. Lapisan  komputasi  merangkum  berbagai  alat  yang  digunakan  dalam  pemrosesan  data  ke  dalam lapisan middleware yang menggunakan sumber daya teknologi informasi. Dalam konteks big data , alat pemrosesan data adalah alat yang digunakan dalam integrasi data, manajemen data, dan model pemrograman.  Integrasi  data  berarti  memperoleh  data  dari  sumber  yang  berbeda  dan mengintegrasikan set data ke dalam suatu formula yang sama dengan operasi pra-pemrosesan data yang  diperlukan.  Manajemen  data  mengacu  pada  mekanisme  dan  alat  yang  menyediakan penyimpanan data, seperti sistem file terdistribusi dan penyimpanan data SQL atau NoSQL. Model pemrograman  mengimplementasikan  logika  aplikasi  abstraksi  dan  memfasilitasi  aplikasi  analisis data, seperti MapReduce , Dryad , Pregel , dan Dremel .
3. Lapisan  aplikasi  mengeksploitasi  antarmuka  yang  disediakan  oleh  model  pemrograman  untuk mengimplementasikan  berbagai  fungsi  analisis  data,  termasuk  kueri,  analisis  statistik, pengelompokan,  dan  klasifikasi  yang  kemudian  digabungkan  dengan  metode  analitik  dasar  untuk berbagai tujuan.
Gambar 3 Lapisan Arsitektur dari Sistem Big Data

## C. Model Analitik pada Big Data
Big data analytics (BDA) seperti yang telah disebutkan dalam terminologi Layman pada bahasan sebelumnya adalah analisis data yang melibatkan data dalam jumlah besar atau analisis masalah yang sulit dipecahkan . Singkatnya pemrosesan data terdiri dari pengumpulan, pemrosesan, dan pengelolaan data  untuk  menghasilkan  informasi  baru  bagi  pengguna.  Di  dalam  analisis big  data dikenal  4A, dimana  manajemen big  data dibagi  menjadi  empat,  yaitu: access (akses), assemble (menghimpun), analyze (menganalisis), dan act (aksi) [15]. 4. Akses data atau sering juga disebut akuisisi data. Arsitektur big data harus memperoleh data dengan kecepatan  tinggi  dari  berbagai  sumber  data  dengan  banyak  protokol  kontrol  akses  yang  berbeda. Filter  data  yang  dapat  memilah  data  dengan  hanya  menyimpan  data  tertentu  yang  sesuai  sangat penting dalam bagian ini.
5. Menghimpun  data.  Berbagai  format  data  harus  dapat  diurai  dan  diekstrak  informasinya  pada langkah  ini.  Termasuk  di  dalamnya  pembersihan  data,  penempatan  ke  dalam  mode  yang  dapat dihitung, dan penyimpanan pada lokasi yang tepat, atau biasa dimisalkan seperti mekanisme extract , transform , dan load .
6. Analisis  data.  Dalam  bagian  ini  kueri  dijalankan,  pemodelan  dilakukan,  dan  algoritma  dibangun untuk  menemukan  wawasan  baru  (proses  KDD).  Proses  ini  membutuhkan  data  yang  sudah dibersihkan terlebih dahulu, terintegrasi, dan dapat dipercaya.
7. Aksi  atau  tindakan.  Aktivitas  terakhir  adalah  bagaimana  suatu  tindakan  menghasilkan  keputusan yang  berharga  berdasarkan  hasil  analisis  pada  langkah  sebelumnya.  Pengambilan  keputusan merupakan hal yang sangat penting dalam bisnis karena menentukan keberlanjutan suatu organisasi selanjutnya.
Terdapat  banyak tools yang  bisa  digunakan  dalam big  data  analytics. Tools digunakan  untuk manajemen big  data mulai  dari  akuisisi  data,  penyimpanan  data,  hingga  visualisasi  data.  Berikut  ini adalah beberapa tools yang sering digunakan:
1. Apache  Hadoop.  Hadoop  adalah open  source  framework ,  berbasis  Java,  yang  mendukung pemrosesan  set  data  besar  dalam  lingkungan  terdistribusi.  Kerangka  dasar  hadoop  berisi  empat modul  utama,  yaitu Hadoop  Distributed  File  System (HDFS),  YARN,  MapReduce,  dan  Hadoop Common [16]. HDFS adalah sistem file terdistribusi yang menyediakan akses throughput tinggi ke data aplikasi.  YARN adalah  kerangka  kerja untuk penjadwalan pekerjaan dan  manajemen sumber daya. MapReduce adalah sistem berbasis YARN untuk pemrosesan parallel dari set data yang besar. Hadoop  Common  adalah  utilitas  umum  yang  mendukung  modul  Hadoop  lainnya.  Proyek  terkait Hadoop lainnya  yang  terdapat di  Apache  adalah  Ambari,  Avro,  Cassandra,  Hbase, Hive, Mahout, Zookeeper, dan lainnya.
2. Map  reduce.  MapReduce  adalah  model  pemrograman,  diusulkan  oleh  Google,  untuk  komputasi paralel  dalam  memproses  dan  menganalisis  set  data  yang  besar.  Proses  utamanya  sebelum menghasilkan keluaran adalah pemetaan, pengacakan, dan pengurangan.
3. Dryad. Dryad adalah model pemrograman yang juga digunakan untuk pemrosesan paralel set data besar  dalam  lingkungan  terdistribusi.  Ini  terdiri  dari  sekelompok  node  komputasi,  dan  pengguna menggunakan  sumber  daya  dari  cluster  komputer  untuk  menjalankan  program  mereka  secara terdistribusi.
4. Apache  Spark.  Spark  juga  merupakan open  source framework yang  dibangun  untuk  pemrosesan yang  cepat  dan  analitik  yang  canggih.  Spark  dirancang  untuk  mengatasi  keterbatasan  Hadoop MapReduce dan meningkatkan kinerja pada analisis big data . Fitur utama Spark yang membuatnya unik  adalah  kemampuannya  untuk  melakukan  penghitungan  memori.  Spark  memungkinkan penulisan aplikasi dengan cepat di java, scala, atau python. Selain itu, kueri SQL, streaming data, pembelajaran mesin, dan pemrosesan data grafik juga didukung dalam Spark.
5. Rapidminer.  Rapidminer  adalah platform perangkat  lunak  yang  menyediakan  integrase  untuk pembelajaran  mesin, data  mining , text  mining ,  analisis  prediktif,  dan  analitik  bisnis.  Sering dimanfaatkan  untuk  aplikasi  bisnis  dan  komersial  juga  untuk  penelitian,  pendidikan,  pelatihan, prototyping cepat,  dan  pengembangan  aplikasi.  Integrasi  yang  ditawarkan  mendukung  semua prosedur proses data mining termasuk persiapan set data, validasi, visualisasi dan optimasi hasil. 6. Storm.  Storm  adalah  sistem  terdistribusi  dan fault  tolerant untuk  memproses  data streaming yang besar. Fault  tolerant didefinisikan  sebagai  suatu  fitur  yang  memungkinkan  suatu sistem tetap berjalan normal meskipun ada kerusakan pada salah satu komponen di dalamnya.  Berbeda dengan Hadoop yang dirancang untuk pemrosesan batch , storm dirancang khusus untuk pemrosesan real- time .    Kelebihan  yang  lain  adalah  mudah  untuk  dioperasikan  dan  memberikan  kinerja  yang kompetitif karena fault tolerant .
Dilihat  dari  ukuran data  yang  sangat  besar  dan akan terus  tumbuh  menjadi  lebih  besar lagi,  maka dibutuhkan tools yang menyediakan teknik penyimpanan yang efisien dan efektif. Tools tersebut antara lain Hbase, Skytree, dan NoSQL. HBase adalah produk dari Apache, open source yang menyediakan akses  baca  dan  tulis  ke  basis  data  yang  besar.  HBase  mampu  menangani  set  data  yang  sangat  besar dengan  miliaran  baris  dan  jutaan  kolom  dan  dengan  mudah  menggabungkan  sumber  data  yang menggunakan  berbagai  macam  struktur  dan  skema  yang  berbeda.  SkyTree  adalah platform data analitik  dan  pembelajaran  mesin  berkinerja  tinggi  yang  berfokus  pada  penanganan big  data .  NoSQL ( Non-Relational Databases ) sering juga disebut not only SQL atau bukan sekedar SQL. NoSQL adalah pendekatan administrasi data dan desain basis data dengan jumlah besar pada lingkungan terdistribusi. Basis  data  NoSQL  yang  paling  populer  dibangun  menggunakan  Apache  Cassandra,  basis  data  milik Facebook,  dan  kini  sudah  menjadi open  source .  Implementasi  database  NoSQL  lainnya  termasuk SimpleDB, Google BigTable, MemcacheDB, Cassandra, MongoDB dan Voldemort.

## III. MODEL ANALITIK PADA BIG DATA DAN PENERAPANNYA
Penerapan  b ig  data analytics tlah  terbukti  banyak  membantu  di  berbagai  bidang.  Survei  ini mengumpulkan  dan  menganalisis  beberapa  makalah  yang  berhubungan  dengan  penerapan big  data analytics dalam  berbagai  bidang  dengan  berbagai  metodologi  dan tools digunakan.  Survei  ini mengkategorikan  setiap  makalah  yang  dikaji  ke  dalam  bidang-bidang  spesifiknya  sesuai  dengan Gambar 4.
Gambar 4 :Bidang Penerapan Big Data Analytics
1. Big data analytics dalam bidang energi dan utilitas.
Peluang  untuk  implementasi  model  BDA  yang  berfokus  pada  sisi  konsumen  dari  sektor  energi cukup  banyak.  Dalam  penelitian  [9],  pengembangan  model  BDA  dilakukan  untuk  melacak  dan memantau konsumsi listrik rumah tangga. Model analitik yang digunakan adalah analitik deskriptif dan preskriptif.  Model  ini  bertujuan  untuk  memberikan  hasil  analisis  yang  dapat  membantu  pengguna untuk  mengelola  konsumsi  listrik  rumah  tangga  dengan  lebih  baik.  Algoritma  regresi  digunakan penulis sebagai data mining . Regresi dipilih karena keluaran yang diperlukan untuk prediksi konsumsi listrik dalam model dalam format numerik kontinu. Selain itu, regresi juga dianggap sebagai algoritma yang populer.
Gambar 5 Big Data Analytics Model untuk memonitor konsumsi listrik rumah tangga
Penulis membuat model, Gambar 5, yang mengadopsi KDD dengan penyesuaian di beberapa tahapan. Tools yang  digunakan  penulis  adalah  Hadoop  dan  NoSQL  sebagai  penyimpanannya.  Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, model BDA yang diusulkan untuk memonitor konsumsi listrik rumah tangga sudah  dapat  digunakan  dan  dapat  memenuhi  tujuannya,  yaitu  memberikan  hasil  analisis  yang  dapat membantu pengguna untuk mengelola konsumsi listrik rumah tangga dengan lebih baik. Peluang untuk pengembangan  lebih  lanjut  di  masa  depan  adalah  mengembangkan  model  menjadi  lebih  luas cakupannya dengan memasukkan faktor-faktor eksternal seperti data cuaca.
2. Big data analytics dalam bidang kesehatan.
Big  data  analytics memiliki  potensi  mengubah  cara  penyedia  layanan  kesehatan  dalam menggunakan  teknologi  untuk  mendapatkan  wawasan  dari  data  klinis  yang  dimiliki  dan  membuat keputusan  yang  lebih  baik  berdasarkan  informasi  yang  tersedia.  Penemuan  asosiasi  dan  pemahaman pola atau tren dalam data melalui BDA selain memiliki potensi untuk meningkatkan perawatan, juga dapat  menyelamatkan  banyak  nyawa  dan  membuat  biaya  menjadi  lebih  rendah  [17].  Penulis mengusung  sebuah  arsitektur,  Gambar  6,  yang  merangkum  kerangka  konseptual  BDA,  mulai  dari sumber data sampai dengan aplikasi BDA.

## Gambar 6 Penerapan Arsitektur Konseptual Big Data Analytics
BDA  dapat  membantu  mengurangi  inefisiensi  pada  operasi  klinis  (diagnosis  dan  pengobatan pasien),  penelitian  &  pengembangan  (pemodelan  prediktif),  dan  kesehatan  masyarakat  (kepentingan populasi) [18]. Selain itu, kontribusi BDA dalam perawatan kesehatan yang saat ini ada adalah sebagai berikut:
b. Pengobatan  berbasis  bukti.  Yaitu  menggabungkan  dan  menganalisis  berbagai  data  terstruktur  dan tidak terstruktur, data  keuangan  dan  operasional, data  klinis,  dan  data  genom  untuk  mencocokkan perawatan  dengan  hasil,  memprediksi  pasien  yang  berisiko  terhadap  suatu  penyakit,  dan memberikan perawatan yang lebih efisien.
c. Analisis  Genomik.  Membuat  proses  lebih  efisien  dan  hemat  biaya.  Analisis  genomik  dibutuhkan sebagai bagian dari proses pengambilan keputusan perawatan medis dan rekam medis pasien.
d. Analisis penipuan pra-ajudikasi: Secara cepat menganalisis sejumlah besar permintaan klaim untuk mengurangi penipuan, pemborosan, dan penyalahgunaan.
e. Pemantauan  perangkat  jarak  jauh.  Menangkap  dan  menganalisis  data  dalam  volume  besar  dan bergerak  cepat  dari  perangkat  di  rumah  sakit,  untuk  pemantauan  keamanan  dan  prediksi  kejadian buruk.
f. Analitik  profil  pasien:  Menerapkan  analitik  lanjutan  ke  profil  pasien  untuk  mengidentifikasi perawatan  proaktif  lanjutan/pencegahan  dari  perubahan  gaya  hidup  pasien,  risiko  berdasarkan riwayat kesehatan, dan peluang terserang penyakit tertentu.
Memang sudah cepat dan luas penggunaan  BDA  di bidang  kesehatan,  namun  beberapa tantangan ketika  BDA  menjadi  lebih  umum  masih  menjadi  tantangan.  Masalah  seperti  penjaminan  privasi, keamanan,  standar,  tata  kelola,  dan  peningkatan  alat  dan  teknologi  masih  belum  semua  terselesaikan dan masih menarik perhatian.
3. Big data analytics dalam bidang periklanan.
Iklan  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang  mempengaruhi  tingkat  penjualan  suatu  produk dalam  suatu  perusahaan.  Dengan  strategi  periklanan  yang  tepat,  maka  akan  meningkatkan  penjualan produk,  yang  berimbas  pada  keuntungan  perusahaan  yang  semakin  besar.  BDA  mampu  mengambil peran dalam upaya tersebut. Tantangan tersebut dapat diatasi dengan mengembangkan kerangka kerja BDA mobile  marketing dan  rekomendasi  periklanan  [19].  Pendekatan  yang  ditawarkan  mendukung sistem  rekomendasi  iklan  berbasis  lokasi  menggunakan  teknologi  terkini  dan  mampu  menyajikan keputusan iklan yang relevan untuk pengguna.
Kerangka kerja yang ditawarkan mendukung operasi periklanan offline dan online. Teknik analisis yang  dipilih  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  periklanan  berdasarkan big  data yang dikumpulkan pada profil pengguna seluler, perilaku akses, dan pola mobilitas.  Sejumlah teknologi dan tools digunakan  sebagai  solusi  untuk  mendukung  sistem  rekomendasi  yang  dibangun,  yaitu  analisis real-time berdasarkan  Spark,  Informasi  GEO  yang  terintegrasi  dengan  profil  set  data,  algoritma  K- Means (Gambar 7), dan teknik kluster.
Gambar 7 Prosedur K-Means yang Digunakan
Hasil  pembahasan  menunjukkan  bahwa  pendekatan  yang  dirumuskan  masih  membutuhkan peningkatan. Peningkatan komponen analisis data dari sistem, batasan atau ruang lingkup proyek, dan beberapa fitur masih bisa menjadi peluang di masa depan untuk menyempurnakan kerangka kerja yang digagas.
4. Big data analytics dalam bidang media sosial.
Aplikasi  lain  yang  penting  dan  terus  berkembang  adalah  media  sosial.  Analisis  berdasarkan unggahan di situs-situs media sosial seperti Facebook dan Twitter memberikan kesempatan yang dapat digunakan  untuk  menarik  kesimpulan  dan  membuat  prediksi  tentang  kegiatan  yang  terjadi  di  area tertentu  dan  pada  waktu  tertentu  [20].  Pemanfaatkan  cuitan  di  twitter  misalnya  untuk  mendapatkan insight kemacetan di suatu area beserta penyebabnya, juga informasi lakalantas, bahaya atau keadaan darurat, pengalihan jalan, dan peristiwa penting.
BDA yang diterapkan ke Twitter bisa dimanfaatkan untuk analisis sentimen berdasarkan pembaruan status  [21].  Dalam  prosesnya,  t ools yang  digunakan  adalah  Mahout  dari  Hadoop  dan  naïve  bayes sebagai algoritmanya. Berdasarkan hasil yang didapatkan, model BDA pada Gambar 8 yang diusulkan dapat  mengukur  opini  orang  di  berbagai  topik  yang  berkaitan  dengan  berbagai  bidang.  Dengan menggunakan hash  tag, penulis  dapat  menyediakan  metode  otomatis  sederhana  untuk  mengevaluasi pendapat orang.
Gambar 8 Arsitektur Analisis Sentimen pada Twitter
Aplikasi  pengiriman  pesan  dari Facebook, salah satu media sosial raksasa,  menggunakan  Hadoop dengan Hive untuk penyimpanan dan analisis [22]. Platform media sosial ini sangat informatif melalui sudut  pandang crowdsourcing . Insight dari  Facebook  dapat  memberi  peluang  pada  pengembang  dan pemilik situs web untuk analisis real-time terkait aktivitas pengguna Facebook di seluruh dunia dengan memanfaatkan plugin ,  halaman  facebook  itu  sendiri,  dan  iklan  dalam  facebook.  Analitik  ini  dapat membantu mendapatkan wawasan tentang bagaimana pengguna facebook berinteraksi dengan konten yang ada, sehingga para pemanfaat kepentingan dapat mengoptimalkan layanan yang dimiliknya, untuk promosi melalui iklan yang sesuai misalnya.
Sayangnya real-time BDA ini kebanyakan hanya menghasilkan insight yang berguna dalam waktu singkat karena pergeseran data/informasi terkait suatu topik analisis tertentu. Kecenderungan pengguna media  sosial  hanya  menyampaikan  satu  hal  yang  disukai  saja  pada  unggahan  sosial  media  tanpa menyampaikan  hal  yang  tidak  disukai,  berlaku  juga  sebaliknya,  membuat  informasi  yang  disajikan cepat  kadaluwarsa.  Misalnya,  apabila  terjadi  kemacetan  di  suatu  area,  maka  pengguna  akan mengunggah  status/cuitan  tentang  kemacetan,  namun  apabila  kemacetan  sudah  berakhir,  pengguna cenderung  tidak  menyampaikan  hal  tersebut  pada  media  sosialnya.  Hal  inilah  yang  membuat insight yang  dihasilkan  hanya  bertahan  beberapa  jam  saja,  sekaligus  menjadi  tantangan  ke  depannya bagaimana BDA dapat dilakukan dengan cepat dan menghasilkan insight yang akurat.
5. Big data analytics dalam bidang perbankan.
Bidang  perbankan  saat  ini  membutuhkan  peningkatan  dalam  hal  kemampuan  menghasilkan  data, bertukar data, pemrosesan, analisis, pelaporan, dan penyimpanan yang aman [23]. Peluang baru telah muncul  untuk  teknologi  informasi  keuangan  tidak  hanya  untuk  mengurangi  biaya,  tetapi  juga  untuk memperoleh kemampuan baru untuk penggunaan aplikasi analitik dan pembelajaran mesin pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya yang dikenal sebagai tren big data .
Analitik big  data sekarang  sedang  diterapkan  di  bidang  perbankan  guna  membantu  penyedia layanan perbankan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggannya, baik internal maupun eksternal.  Investasi  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan  informasi  agregat  dari  berbagai  sumber seperti peramalan keuangan, penentuan harga aset, dan manajemen portofolio.  Selain itu, manajemen data keuangan yang lebih baik dapat disarankan dengan menggunakan BDA.
6. Big data analytics dalam bidang keamanan.
Keamanan  merupakan  bagian  penting  dalam  kehidupan  manusia.  Ancaman  keamanan  adalah  hal yang  menjadi  perhatian  utama  untuk  dicegah.  Ancaman  yang  dimaksud  adalah  terorisme, meningkatnya  tingkat  kejahatan,  kerusuhan  sipil,  penembakan,  bencana  alam,  dan  keadaan  darurat lainnya [24]. Big data analytics dapat membantu mengatasi masalah terkait keamanan tersebut.
Big data analytics dapat diimplementasikan pada dunia pendidikan di universitas, dimana teknologi big  data dapat  digunakan  untuk  memeriksa/memantau  peserta  didik  dengan  kesimpulan  analisis prediksi atau prediksi dilakukan terhadap peserta didik apakah mereka sudah terbiasa dengan ideologi ortodoks  yang  dapat  menyebabkan  masalah  yang sangat sensitif  seperti terorisme.  Dalam lingkungan universitas,  tersedia  sejumlah  besar  data  pribadi  dan  akademik.  Berbagai  alat  tersedia  untuk pemantauan dan analisis data. Ide dasarnya adalah analisis perilaku peserta didik yang bertujuan untuk mengamati apakah dia menyimpang dari perilaku normal yang menyebabkan kegiatan ilegal atau tidak sah. Pemantauan dan prediksi menyediakan sistem peringatan dini. Peringatan dini ini dapat didukung dengan dengan informasi, bimbingan, saran, motivasi dan umpan balik yang didukung untuk mencegah perilaku  menyimpang  yang  berujung  terorisme.  Sumber big  data untuk  analisis  ini  bisa  berasal  dari basis data tradisional, data pribadi, jejak digital web, aktivitas luar ruangan, video pengawasan, sensor parker, dan lainnya. Platform Hadoop dapat dipakai menangani big data ini.
7. Big data analytics dalam bidang bisnis.
Analisis  perilaku  pelanggan  adalah  pasar  yang  besar,  menjanjikan,  dan  belum  dijelajahi  secara menyeluruh.  Potensi  besar  yang  dijanjikan  untuk  mengetahui  pelanggan  mana  yang  merupakan pembeli  paling  berharga  menjadi  sengan  penting  karena  membantu  keberlangsungan  bisnis  ke depanya. Big data analytics memiliki kemampuan untuk membawa organisasi bisnis pada tingkat yang lebih  tinggi  dengan  menganalisis  perilaku  pelanggan  dan  mengubahnya  menjadi  wawasan  yang berharga. KDD menjadi kunci utama dari proses menghasilkan data menjadi wawasan.
Big data analytics menawarkan banyak peluang untuk meningkatkan nilai bisnis dan produktivitas dan  salah  satu  aplikasi  utamanya  adalah  untuk  meningkatkan  kemampuan  pengambilan  keputusan yang  lebih  cepat,  memahami  kebutuhan  pelanggan,  mengembangkan  strategi  untuk  meluncurkan produk  dan  layanan  baru,  menjelajahi  pasar  baru,  meningkatkan  perputaran  persediaan,  mengurangi keluhan pelanggan, dan meningkatkan produktivitas dan efisiensi staf [25], segmentasi pelanggan yang tepat berdasarkan transaksi sebelumnya dan informasi profil dapat dilakukan. Analisis pola pembelian dan  penawaran  produk  yang  dibuat  khusus,  analisis  data  tidak  terstruktur  dari  media  sosial,  multi- media untuk memahami selera, preferensi, dan pola pelanggan, serta melakukan analisis sentiment dari produk  yang  dihasilkan  juga  bisa  dilakukan  dengan big  data  analytics .  Lebih  jauh  lagi  pemasaran tertarget dan analisis pesaing bisa dihasilkan dari big data analytics .
Tools yang  dapat  umum  dipakai  untuk  menganalisis  data  adalah  pohon  keputusan,  karena  dapat digunakan secara efisien. Visualisasi data pelanggan dari hasil analisis memegang peran penting karena analitik pelanggan tidak lengkap tanpa visualisasi data. Tools untuk visualisasi data adalah bisa berupa SAS, Polymaps, Visual Analytics, atau Flot.

## IV. KESIMPULAN
Dalam  tulisan ini,  pembahasan  mengenai big  data dilakukan . Topik ini  dinilai  telah  mendapatkan banyak perhatian dan minat saat ini. Terdapat banyak sekali bahasan dengan topik big data dan yang dibahas  dalam  tulisan  ini  adalah  topik-topik  yang  berkaitan  dengan  model  analitiknya, tools ,  dan teknologi yang digunakan. Tulisan ini juga membahas penerapan BDA dalam berbagai bidang.
Model  analitik  pada big  data melibatkan  banyak  proses  dengan  berbagai  teknologi  yang digunakan.  Keterampilan  dalam  menangani big  data ,  mengekstrak  makna,  dan  mengembangkan wawasan adalah kemampuan yang dibutuhkan oleh seseorang dalam menerapkan BDA. Tidak hanya SDMnya,  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  dibutuhkan  kesesuaian  perangkat  keras  atau  perangkat lunak analitik yang dipakai juga diperlukan dalam pengambilan keputusan. Hanya sebagian kecil saja dari big data yang sampai saat ini dimanfaatkan, padahal BDA adalah kunci dari strategi bisnis yang akan  menjadikan  keuntungan  besar  bagi  sebuah  organisasi.  BDA  dapat  menjadi  jawaban  bagaimana mengatur  biaya,  waktu,  dan  strategi  pengembangan  dan  pengoptimalan,  dan  pilihan  pengambilan keputusan lainnya.
Namun,  ada  banyak  tantangan  dalam  teknologi big  data analytics baik  dalam  hal  pemrosesan, penyimpanan,  maupun  hasil  penerapannya  di  berbagai  bidang.  Lebih  jauh  lagi,  permasalahan  yang dibahas dalam tulisan ini akan membutuhkan solusi transformatif untuk ditangani dan menjadi peluang untuk pengembangan selanjutnya. Oleh karena itu, untuk mencapai manfaat yang dijanjikan dari BDA, penelitian  lanjutan  masih  terbuka  lebar  untuk  pengaplikasian  BDA  di  berbagai  bidang  dengan memanfaatkan tools , teknologi,  atau  model  yang sudah  ada, atau bahkan  menciptakan  model analitik yang baru pada big data .

## REFERENSI
[1] C. Vercellis, Data mining and optomization for decision making, vol. 1. 2009.
[2] Han Hu, Yonggang Wen, Tat-Seng Chua, and Xuelong Li, “Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial,” IEEE Access, vol. 2, pp. 652–687, 2014.
[3] U.  M.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth,  “From  Data  Mining  to  Knowledge Discovery in Databases,” AI Mag., vol. 17, pp. 37–54, 1996.
[4] B.  Santosa  and  A.  Umam,  Data  Mining  dan  Big  Data  Analytics,  Teori  dan  Implementasi Menggunakan Python dan Apache Spark, Cetakan 1. Penebar Media Pustaka, 2018.
[5] M.  Cao,  R.  Chychyla,  and  T.  Stewart,  “Big  Data  Analytics  in  Financial  Statement  Audits,” Account. Horizons, vol. 29, p. 150219103526005, 2015.
[6] T. H. Davenport, Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities. USA: Harvard Business Review Press, 2014.
[7] H.  Chen  and  V.  C.  Storey,  “Business  Intelligence  and  Analytics:  From  Big  Data  to  Big Impact,” vol. 36, no. 4, pp. 1165–1188, 2012.
[8] J. Li and H. Liu, “Challenges of Feature Selection for Big Data Analytics,” IEEE Intell. Syst., vol. 32, no. 2, pp. 9–15, 2017.
[9] R. Dollah and H. Aris, “A Big Data Analytics Model for Household Electricity Consumption Tracking and Monitoring,” 2018 IEEE Conf. Big Data Anal., pp. 44–49, 2019.
[10]  X. Wu et al., Top 10 algorithms in data mining. 2008.
[11]  M. Khosrow-pour et al., “Encyclopedia of Information Science and Technology, First Edition,” Encycl. Inf. Sci. Technol. First Ed., vol. IX, 2011.
[12]  D. Laney, “3-D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety,” META Gr. Res Note 6, vol. 6, 2001.
[13]  B. P. Russom, “Big Data Analytics,” 2011.
[14]  P. Radhika, P. P. Kumar, S. L. Sailaja, and V. Gayatri, “Confrontation and oppurtunities of big data  -  A  survey,”  Proc.  2017  Int.  Conf.  Big  Data  Anal.  Comput.  Intell.  ICBDACI  2017,  vol. 6859, no. 6 2, pp. 153–157, 2017.
[15]  Karmasphere, “Deriving Intelligence from Big Data in Hadoop: A Big Data Analytics Primer,” 2011.
[16]  M. Merrouchi, M. Skittou, and T. Gadi, “Popular platforms for big data analytics : A survey,” 2018 Int. Conf. Electron. Control. Optim. Comput. Sci., pp. 1–6, 2018.
[17]  W. Raghupathi and V. Raghupathi, “Big data analytics in healthcare : promise and potential,” pp. 1–10, 2014.
[18]  J.  Manyika  et  al.,  “Big  data: The next frontier  for innovation,  competition, and productivity.” 2011.
[19]  L. Deng, J. Gao, and C. Vuppalapati, “Building a Big Data Analytics  Service Framework for Mobile Advertising and Marketing,” 2015 IEEE First Int. Conf. Big Data Comput. Serv. Appl., pp. 256–266, 2015.
[20]  A. Bifet, “Mining Big Data in Real Time,” no. March 2013, 2018.
[21]  M.  Kumar,  “Analyzing  Twitter  sentiments  through  big  data,”  2016  3rd  Int.  Conf.  Comput. Sustain. Glob. Dev., pp. 2628–2631, 2016.
[22]  D. Borthakur, S. Rash, N. Spiegelberg, R. Schmidt, and J. Gray, “Apache Hadoop goes realtime at Facebook Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook,” no. May, 2014.
[23]  A.  Munar,  E.  Chiner,  and  I.  Sales,  “A  Big  Data  Financial  Information  Management Architecture for Global Banking,” 2014.
[24]  Setiyono  and  S.  H.  Supangkat,  “Big  Data  Analytics  for  Safe  and  Secure  City,”  Proceeding  -
2018 Int. Conf. ICT Smart Soc. Innov. Towar. Smart Soc. Soc. 5.0, ICISS 2018, pp. 1–5, 2018.
[25]  J.  Ram,  C.  Zhang,  and  A.  Koronios,  “The  implications  of  Big  Data  analytics  on  Business Intelligence : A qualitative study in China,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 87, pp. 221– 226, 2016.