## ITEJ Juli-2019, Volume 4 Nomor 1 Page 14 - 25

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## Development of Big Data Analytics Model

## Saiful Rizal
School of Electrical Engineering and Informatics Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia saiful.rizal@students.itb.ac.id
Abstract—  The  development  of  information  technology  produces  very  large  data  sizes,  with various variations in data and complex data structures. Traditional data storage techniques are not sufficient for storage and analysis with very large volumes of data. Many researchers conducted their research  in  analyzing  big data  with various  analytics  models  in  big  data.  Therefore, the  purpose  of the survey paper is to provide an understanding of analytics models in big data for various uses using algorithms in data mining. Preprocessing big data is the key to turning big data into big value.
Keywords—big data, analytics model, algorithms, data mining

## I. PENDAHULUAN
Pada  konteks  perkembangan  informasi  digital,  semakin  banyak  perusahaan  yang  menganalisis sejumlah  besar  data  yang  disebut  dengan big  data . Big  data adalah  generasi  berikutnya  dari data warehousing dan business  analytics.  Big  data memberikan revenues  cost secara  efisien  bagi perusahaan  [1]. Big  data memiliki  kumpulan  data  yang  sangat  kompleks,  luas,  dan  data  tidak terstruktur. Big data memberikan kemampuan untuk melakukan pengolah data yang bervariasi dengan jumlah yang besar sesuai dengan kebutuhan  dari pebisnis, peneliti, dan pemerintah. Big data sangat membantu pengguna dalam mengolah data dengan cepat dan mendapatkan hasil data yang terpercaya. Tantangan  sebenarnya  adalah  mengidentifikasi  atau  mengembangkan  metode  yang  paling  hemat biaya  dan  andal  untuk  mengekstraksi  nilai  dari  semua big  data yang  sekarang  tersedia,  maka data analytics pada big data menjadi penting.
Big data mengubah proses bisnis yang belum pernah terjadi sebelumnya seputar analisis bisnis dan big  data  telah  dihasilkan  terutama  dari  komunitas  web  dan e-commerce [2]. Web-based  systems (WBS),  mulai  dari  sistem  rekomendasi  produk,  platform e-commerce ,  jejaring  sosial,  permainan, hingga aplikasi CRM (Customer Relationship Management), dan SCM (Supply Chain Management), secara tradisional mengandalkan data analytics untuk beroperasi. Untuk WBS, data analytics adalah tentang  menghasilkan  prediksi  dan  wawasan  yang  dapat  ditindaklanjuti  untuk  meningkatkan pengalaman pelanggan secara real-time , meningkatkan kecerdasan pasar dan pelanggan, memprediksi perilaku pelanggan, mengoptimalkan efisiensi operasional, mempersonalisasikan penyediaan layanan, mencegah ancaman keamanan dan penipuan, meminimalkan risiko, dan berinovasi proses dan layanan [3].
Data analytics pada big data mempunyai tujuan untuk mengubah big data menjadi big value . B ig data  analytics adalah  proses  mengeksplorasi  sejumlah  besar  data  dan  berbagai  jenis  data  dengan tujuan  memperoleh  informasi  yang  berharga  [4].  Media  sosial  dan  sensor  sebagai  bagian  dari
teknologi  informasi  memberikan  sumber  data  triliunan  byte.  Sumber  data  dari  teknologi  sebagai sumber big  data .  Setiap  kumpulan  data  set  sebagai  sumber big  data memiliki  ukurang  yang  sangat besar  dengan  kompleksitas  datanya  yang  tinggi  sehingga  sulit  untuk  ditangani  jika  hanya menggunakan pemrosesan data secara tradisional atau menggunakan basis data manajemen biasa.
Dalam 25 tahun terakhir, data telah tumbuh secara masif di berbagai bidang dengan berbagai jenis. Menurut laporan statistik dari International Data Corporation (IDC), pada tahun 2011, volume data keseluruhan  yang  dibuat  di  dunia  adalah  1,8ZB  yang  meningkat  hampir  sembilan  kali  dalam  lima tahun berikutnya [5]. Pada tahun 2015 IDC melaporkan volume data keseluruhan yang dibuat di dunia adalah 7,9ZB [6].
Gambar 1. Total Digital Universe.
Dengan  peningkatan  volume  data  universal,  teknologi big  data dan  proses  analisisnya  umumnya digunakan  untuk  memberikan  deskripsi  tentang  dataset  yang  besar.  Dibandingkan  dengan  dataset tradisional lainnya dan prosesnya, big data mencakup data semi terstruktur dan tidak terstruktur yang membutuhkan  analisis  secara  terkini. Big  data juga  mendapatkan  perincian  tentang  prospek  baru untuk  menentukan  nilai-nilai  baru,  mendukung  untuk  meningkatkan  pemahaman  mendalam  tentang nilai-nilai  tersembunyi,  dan  juga  menimbulkan  tantangan  baru,  Misalnya,  bagaimana  mengatur  dan memanipulasi  dataset.  Volume  informasi  dari  berbagai  sumber  semakin  besar,  juga  memberikan beberapa  masalah  yang  menantang  yang  menuntut  resolusi  cepat.  Proses  visualisasi big  data adalah proses  penting  lainnya  yang  mengambil  tempat  penting  dalam  masalah big data  analytics .  Karena melalui visualisasi data hanya laporan akhir data analytics yang akan divisualisasikan.
Tantangan  teknis  berkaitan  dengan  mengatasi  7V big  data ( Volume,  Variety,  Velocity,  Veracity, Variability, Value, Visualization ) untuk mendukung data analytics . B ig data analytics menggunaan set data  yang  sangat  besar  (dari  Terabytes  ke  Exabytes)  dan  kompleks  sehingga  mereka  membutuhkan teknologi  penyimpanan,  manajemen,  analisis,  dan  untuk  visualisasi  data  yang  canggih  dan  unik  [7]. Keberhasilan  dalam big  data  analytics untuk  WBS  tergantung  pada  pembangunan  infrastruktur  yang secara  efektif  mengatur  komponen  teknologi  untuk  memproses,  menyimpan,  mengintegrasikan,  dan memvisualisasikan sejumlah besar data dari berbagai jenis (terstruktur, terstruktur dan tidak terstruktur) dari internal dan eksternal sumber termasuk media sosial, IoT , web logs , dan web-crawler information [8] .
Gambar 2. Data Set Dan Sumber Data Yang Tersedia Untuk Untuk Big Data Analytics.
(Gambar diambil dari [9] ).

## II. GAMBARAN UMUM MODEL ANALITICS PADA BIG DATA

## A. Big Data
Mengingat popularitasnya saat ini, definisi big data sangat beragam. IDC merupakan pelopor dalam mempelajari data besar dan dampaknya, mendefinisikan big data dalam laporan 2011 yang disponsori oleh  EMC  (pemimpin cloud  computing )  [15]:  ``  Teknologi big  data menggambarkan  generasi  baru teknologi dan arsitektur, yang dirancang untuk secara ekonomis mengekstraksi nilai dari volume yang sangat  besar  dari  berbagai  sumber  data,  dengan  mengaktifkan  pengambilan  data  dengan  kecepatan tinggi, pencarian, dan atau analisis''.
Pada  tahun  2011,  laporan  Mckinsey  [10]  mendefinisikan big  data sebagai  kumpulan  data  yang mempunyai  ukuran  di  atas  kemampuan  perangkat  lunak  basis  data  biasa  untuk  menangkap, menyimpan,  mengelola,  dan  menganalisis.  Definisi  ini  subjektif  dan  tidak  mendefinisikan  besar  data dalam hal metrik tertentu. Namun, ia memasukkan aspek evolusi dalam definisi (dari waktu ke waktu atau lintas sektor) dari apa yang harus dianggap sebagai big data.
Menurut  penelitian  Han  Hu  dkk.  [11] big  data diciptakan  untuk  menangkap  makna  tren  yang muncul  dengan    menunjukkan  karakteristik  unik  lainnya  dibandingkan  dengan  data  tradisional, big data umumnya  tidak  terstruktur  dan  memerlukan  lebih  banyak  analisis  wakt.  Perkembangan  ini membutuhkan  arsitektur  sistem  baru  untuk  akuisisi  data,  transmisi,  penyimpanan,  dan  mekanisme pemrosesan data skala besar.
Tabel 1. Perbandingan antara big data dan data tradisional

## B. Arsitektur Sistem Big Data
Menurut  penelitian  Han  Hu  dkk.  [11]    fokus  pada value  chain untuk big  data  analytics .  Secara khusus,  menggambarkan big data value chain yang terdiri  dari empat tahap ( generation, acquisition, storage, dan processing ). Rincian untuk setiap fase dijelaskan sebagai berikut.
Data  generation memperhatikan  bagaimana  data  dihasilkan.  Dalam  hal  ini,  istilah big  data dimaksudkan untuk berarti kumpulan data besar, beragam, dan kompleks yang dihasilkan dari berbagai sumber  data longitudinal dan atau  terdistribusi, termasuk sensor,  video, dan sumber digital lain  yang tersedia.  Biasanya,  kumpulan  data  ini  dikaitkan  dengan  berbagai  tingkatan  nilai  spesifik  domain. Namun, ada banyak tantangan teknis dalam mengumpulkan, memproses, dan menganalisis kumpulan data  yang  menuntut  solusi  baru  untuk  merangkul  kemajuan  terbaru  dalam  teknologi  informasi  dan komunikasi.
Data  acquisition mengacu  pada  proses  memperoleh  informasi  dan  dibagi  lagi  menjadi pengumpulan  data,  transmisi  data,  dan  pra-pemrosesan  data.  Pertama,  karena  data  dapat  berasal  dari beragam  sumber,  situs  web  yang  menampung  teks,  gambar,  dan  video  yang  diformat.  Pengumpulan data mengacu pada teknologi pengumpulan data khusus yang memperoleh data mentah dari lingkungan produksi  data  tertentu.  Kedua,  setelah  mengumpulkan  data  mentah,  kita  memerlukan  mekanisme transmisi berkecepatan tinggi untuk mengirimkan data ke sistem penyimpanan penyimpanan yang tepat untuk  berbagai  jenis  aplikasi  analitik.  Akhirnya,  kumpulan  data  yang  dikumpulkan  mungkin mengandung  banyak  data  yang  tidak  berarti,  yang  secara  tidak  perlu  meningkatkan  jumlah  ruang penyimpanan dan memengaruhi analisis data konsekuen. Sebagai contoh, redundansi adalah umum di sebagian  besar  kumpulan  data  yang  dikumpulkan  dari  sensor  yang  digunakan  untuk  memantau lingkungan,  dan  kita  dapat  menggunakan  teknologi  kompresi  data  untuk  mengatasi  masalah  ini. Dengan demikian, kita harus melakukan operasi pra-pemrosesan data untuk penyimpanan yang efisien.
Masalah data storage terus-menerus menyimpan dan mengelola kumpulan data dengan skala besar. Sistem  penyimpanan  data  dapat  dikategorikan  menjadi  dua  bagian:  infrastruktur  perangkat  keras  dan manajemen data. Infrastruktur perangkat keras terdiri dari kumpulan sumber daya teknologi informasi dan komuniasi bersama yang diorganisasikan untuk berbagai tugas sebagai respon terhadap permintaan organisasi.  Infrastruktur  perangkat  keras  harus  dapat  ditingkatkan  untuk  dapat  dikonfigurasi  ulang secara  dinamis  dalam  mengatasi  berbagai  jenis  aplikasi  yang  ada.  Perangkat  lunak  manajemen  data digunakan di atas infrastruktur perangkat keras untuk memelihara dataset skala besar. Selain itu, untuk menganalisis  atau  berinteraksi  dengan  data  yang  disimpan,  sistem  penyimpanan  harus  menyediakan beberapa fungsi antarmuka, permintaan cepat, dan model pemrograman lainnya.
Analisis data memanfaatkan metode atau alat analitik untuk memeriksa, mengubah, dan memodelkan data  untuk  mengekstraksi  nilai.  Banyak  bidang  aplikasi  memanfaatkan  peluang  yang  disajikan  oleh data  berlimpah  dan  metode  analisis  khusus  untuk  memperoleh  dampak  yang  diinginkan.  Meskipun berbagai  bidang  menimbulkan  persyaratan  aplikasi  dan  karakteristik  data  yang  berbeda,  beberapa bidang  ini  dapat  memanfaatkan  teknologi  mendasar  yang  serupa.  Penelitian  analitik  yang  muncul dapat diklasifikasikan      ke  dalam    enam   bidang   teknis    kritis: data analytics, text analytics, multimedia  analytics,  web  analytics,  networkanalytics,  dan    mobile  analytics.  Klasifikasi  ini dimaksudkan untuk melihat karakteristik data utama dari setiap area.
Gambar 2. Big Data Technology Map
Penelitian big data adalah bidang luas yang terhubung dengan banyak teknologi yang memungkinkan. Pada  gambar.2  menyajikan  peta  teknologi big  data .  Dalam  peta  teknologi  ini,  penelitian  [11] mengaitkan daftar teknologi yang memungkinkan, baik sumber terbuka maupun kepemilikan, dengan berbagai tahapan dalam big data value chain.
Peta ini mencerminkan tren perkembangan big data . Pada tahap pembuatan data, struktur big data menjadi  semakin  kompleks,  dari  terstruktur  atau  tidak  terstruktur  menjadi  campuran  dari  berbagai jenis, sedangkan sumber data menjadi semakin beragam. Pada tahap akuisisi data, pengumpulan data, pra-pemrosesan  data,  dan  penelitian  transmisi  data  muncul  pada  waktu  yang  berbeda.  Selain  itu, teknologi atau metode berkualitas yang terkait dengan tahapan yang berbeda dapat dipilih dari peta ini untuk menyesuaikan sistem big data .

## C. Karakteristik Big Data
Menurut  Doug  Laney  [12]  karakteristik big  data adalah Volume,  Velocity dan Variety ,  yang dikenal sebagai 3V:
Volume :  Organisasi  mengumpulkan  data  berasal  dari  sumber  data  yang  beragam,  termasuk transaksi komersial, data media sosial dan informasi dari sensor atau data mesin-ke-mesin.
Velocity :  Aliran  data  masuk  dengan  kecepatan  yang  tinggi  dan  harus  dialokasikan  dengan  cara yang  sesuai.  Berbagai  jenis  sensor  IoT,  tag  RFID,  dan smart  metering mendorong  kebutuhan  untuk menangani aliran data secara real time .
Variety :  Data  hadir  dalam  berbagai jenis  format  seperti terstruktur,  data  berbentuk  numerik  yang tersimpan dalam database tradisional hingga data dokumen teks tidak terstruktur, email, video, audio, stok dan transaksi keuangan.
Tetapi  ketiga  V  ini  berkembang  menjadi  tujuh  V  dengan  menambahkan  empat  lagi  V  seperti , Veracity, Variability, Value, dan Visualization , yang dikenal dengan 7V [7]:
Veracity : Veracity mengacu  pada  tingkat  di  mana  seseorang  mempercayai  informasi  yang digunakan untuk mengambil keputusan. Singkatnya, akurasi data diperiksa untuk diproses lebih lanjut agar inkonsistensi dari kumpulan data dapat tertangani.
Variability :  Ini  menunjukkan  variasi  data  dalam  varietas  tertentu.  Ini  juga  mempertimbangkan inkonsistensi  aliran  data.  Kualitas  data  yang  diambil  dapat  sangat  bervariasi,  yang  memengaruhi analisis yang akurat.
Value :  Pengguna  menjalankan queries terhadap  data  yang  disimpan  dan  mengumpulkan  hasil penting dari data yang difilter. Dengan value yang sesuai mendapatkan peringkat data sesuai dengan persyaratan.
Visualization: Menemukan  cara  untuk  merepresentasikan  informasi  yang  membuat  temuan menjadi jelas. Ini adalah salah satu tantangan big data.
D. Analytics Model
Big  data  analytics adalah  proses  menggunakan  algoritma  analisis  yang  berjalan  pada  platform pendukung  yang  kuat  untuk  mengungkap  potensi  yang  tersembunyi  dalam big  data ,  seperti  pola tersembunyi atau korelasi yang tidak diketahui [11]. Selain itu big  data  analytics merupakan proses mengeksplorasi  sejumlah  besar  data  dan  berbagai  jenis  data  dengan  tujuan  memperoleh  informasi yang berharga [4].
Terdapat  beberapa model  analytics dalam big  data  analytics ,  mulai  dari descriptive analytics, diagonostic  analytics , prediktive analytics ,  dan preskriptive  analytics seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar. 3 [9], di mana tiga (analisis deskriptif, prediktif, dan preskriptif) menjadi dominan.
Penelitian  kibria  dkk.  [9]  pada  operator  jaringan  berada  dalam descriptive analytics  untuk menggunakan  alat  visualisasi  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang  apa  yang  telah  terjadi,  kinerja jaringan, profil lalu lintas, dll. Descriptive analytics mendeskripsikan dan merangkum fitur-fitur dasar yang  telah  tersirat  pada  seluruh  populasi  dari  dataset  yang  diberikan.  Ringkasan  ditampilkan  dalam berbentuk  grafik  untuk  memfasilitasi  proses  pengambilan  keputusan.  Dataset  yang  diberikan  juga disajikan sesuai kecenderungan utama, variabilitas dan penyebaran.
Operator jaringan dapat menggunakan diagonostic analytics untuk mengetahui akar penyebab dari anomali jaringan dan mencari tahu KPI yang salah dan fungsi elemen jaringan. Untuk mendapatkan diagonostic analytics , alat analisis menggunakan teknik seperti drill-down , pembelajaran mendalam, penemuan data, korelasi, dll.
Prediktive analytics adalah  alat  yang  sangat  baik  untuk  membuat  prediksi  dapat  menghasilkan perkiraan tentang apa yang mungkin terjadi, misalnya, lokasi pelanggan di masa mendatang, pola lalu lintas  masa  depan  dan  kemacetan  jaringan,  dll. Prediktive analytics memberikan  peristiwa  prediksi berdasarkan pada data real time dan yang diarsipkan dengan memanfaatkan berbagai teknik statistik seperti machine  learning , data  mining ,  pemodelan  sebagai  beberapa  proses  analitik,  dan game- theoretic analysis .
Preskriptive  analytics berjalan  selangkah  lebih  maju  dari  sekadar  memprediksi  peristiwa  pada masa  depan  dengan  menyarankan  opsi  memberikan  keputusan, virtualization , edge-computing ,  dll., Bersama  dengan  implikasi  dari  setiap  opsi  keputusan.  Oleh  karena  itu, preskriptive  analytics memerlukan predictive model , data yang dapat ditindaklanjuti, dan sistem umpan balik untuk melacak hasil  yang  dihasilkan  oleh  tindakan  yang  diambil.  Opsi  keputusan  (mis.,  Untuk  perluasan  jaringan, penggunaan  sumber  daya)  diproduksi  dengan  mempertimbangkan  jaringan  preferensi  operator, kendala sistem dll. Preskriptive analytics juga dapat menyarankan tindakan terbaik untuk setiap target yang telah ditentukan.
Salah  satu  tahap  awal  dari  setiap  upaya  analitik  adalah  penggabungan  studi  investigasi  sumber daya  data.  Dengan  kata  lain,  sebelum  laporan  dibuat  atau  pemodelan  kuantitatif  dilakukan,  seorang analis  perlu  lebih  memahami  apa  yang  ada  dalam  file  data.  Proses  investigasi  ini  melibatkan  untuk melakukan  analisis  distribusi  berbagai  variabel  data,  mungkin  menghitung  metrik  maksimum, minimum,  dan  varians  seperti  standar  deviasi.  Proses  ini  memberikan  karakter  deskriptif  dari  apa variabel  data  terdiri  dan  membuat  analisis  tambahan  lebih  kuat,  karena  mengidentifikasi  adanya masalah seperti bias data atau outlier , dan bahkan kesalahan dalam sumber daya data.
Algoritma data mining dan teknik analisis data memainkan peran penting dalam big data analytics dalam  hal  pengurangan  dimensi,  biaya  komputasi,  kebutuhan  memori,  manajemen  dan  akurasi  hasil akhir  [12].    Metode data  mining sebagian  besar  berasal  dari  statistik, machine  learning,  artificial intelligence , dan database systems [13].
Big data memberikan tantangan dan peluang bagi data mining untuk mengembangkan model yang ditingkatkan.  Peralatan  komputasi  analitis  di  dalam  memori  saat  ini  tidak  lagi  menghalangi  ukuran data yang dapat untuk dianalisis. Keuntungan utama adalah dapat menganalisis lebih banyak populasi dengan  berbagai  analisis  klasik  dan  modern. Data  mining juga  dapat  mencoba  lebih  banyak  opsi konfigurasi untuk algoritma tertentu, misalnya, topologi neural network termasuk fungsi aktivasi dan kombinasi yang berbeda, karena model berjalan lebih cepat dalam.
Menggunakan  beberapa  metode  algoritma  dalam data  mining sangat  penting  dalam pengembangan model, sehingga data mining harus cepat dalam pengembangan model. Intinya adalah bahwa big  data tumbuh  semakin  besar,  dan data  mining perlu  secara  signifikan  mengurangi  waktu siklus yang diperlukan untuk menganalisis data besar menjadi membuat model yang siap digunakan.
Gambar 3. Analytics Model, Control Data, Driver Adoption Pada Analitik Dalam Sistem Komunikasi Operator Seluler.

## III. ANALYTICS MODEL PADA BIG DATA
Pada International  Conference  on  Data  Mining  ’06 21  desember  2006  melakukan  pemungutan suara terbuka dengan seluruh 145 peserta menghasilkan  10 algoritma terbaik dalam data mining [14] . Hasil 10 algoritma terbaik yaitu, C4.5 dan tururannya , k-means algorithm, support vector machines (svm), apriori algorithm , expectation maximization algorithm, pagerank, k-nearest neighbors, naıve bayes, classiﬁcation and regression trees, adaboost.
Gambar 4. Preprocessing big data adalah kunci untuk mengubah big data menjadi data yang berkualitas dan cerdas.
A. C4.5
C4.5  merupakan  metode  yang  membangun  pengklasifikasi  yang  umum  digunakan  menggunakan decision tree untuk melakukan prediksi. Metode decision tree berguna untuk menemukan hubungan antara sejumlah inputan variabel dengan sebuah target variabel. Decision tree menggabungkan antara permodelan  dengan  mengeksplorasi  data  sebagai  proses  model  awal  pada  pemodelan  dan  dapat dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain.
Pada  penelitian  Lu  Han  dkk.  [16]  berdasarkan  jaringan  elemen  pengetahuan  darurat  serta metodologi representasi hirarkis untuk model respons darurat, penelitian ini telah menyajikan metode untuk  memecahkan  masalah  yang  terkait  dengan  manajemen  darurat  di  dua  tingkat,  yaitu  proses konstruksi  model  dan  proses  pemilihan  model.  Dalam  proses  konstruksi  model,  koefisien keseimbangan, yang dibangun secara dinamis dengan menyimpulkan jaringan pengetahuan peristiwa yang  mendasarinya,  ditambahkan  ke  algoritma  C4.5  yang  ditingkatkan  untuk  mencapai  proses konstruksi  model  baru.  Proses  baru  ini  tidak  hanya  memanfaatkan  algoritma  C4.5  yang  lebih  baik dalam menyelesaikan masalah yang melekat pada penyimpangan atribut utama, tetapi juga mencakup kelemahan dalam koefisien kesetimbangan yang ditentukan  oleh pengetahuan para ahli sebelumnya. Selain  itu,  proses  baru  memenuhi  persyaratan  untuk  pemilihan  dinamis  yang  didasarkan  pada informasi kontekstual selama proses pemilihan model.
B. K-Means Algorithm
K-Means  Algorithm menggunakan  pendekatan  non-hirarkis  untuk  membentuk  kluster  yang  baik adalah  dengan  menentukan  sebelumnya  jumlah  klaster  yang  diinginkan,  k,  dan  menetapkan  setiap kasus ke salah satu klaster k sehingga dapat meminimalkan ukuran dispersi di dalam kluster. Analisis cluster memiliki aplikasi yang luas, termasuk segmentasi pelanggan, pengenalan pola, studi biologi, dan  klasifikasi  dokumen  web.  Metode K-Means Algorithm memiliki  proses  untuk  membagi  data  ke dalam  sejumlah  kluster  sehingga  kelompok  data  yang  terbentuk  berdasarkan  kelompok  data  yang memiliki  karakteristik  yang  ke  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  karakteristik  data  yang  berbeda di kelompokan ke dalam cluster yang lain .
Penelitian  oleh Pengfei  Shan  [17]  menggunakan  metode  entropi  maksimum  grey-gradient  untuk mengekstraksi fitur dari gambar, menggunakan metode k-means algorithm untuk mengklasifikasikan gambar, dan menggunakan metode evaluasi Average Precision (AP) dan Intersection Over Union (IU) untuk  mengevaluasi  hasil.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  segmentasi  gambar  dapat direalisasikan dengan baik dengan menggunakan metode K-mean.
C. Support Vector Machines (SVM)
Support  Vector  Machines (SVM)  merupakan  salah  satu  teknik  Machine  Learning  (ML)  paling efektif.  SVM  telah  menarik  perhatian  banyak  peneliti  dalam  analisis  geospasial.  Sementara  di sebagian  besar  studi  geospasial,  SVM  telah  diterapkan  pada  klasifikasi remotely  sensed  data. SVM tidak  hanya  mampu  secara  efektif  mempertimbangkan  variabel  kontinu  dan  kategorikal,  data terdistribusi  tidak  normal,  hubungan  non-linier,  data noisy dan  kompleks,  dan dataset pelatihan dengan outlier, juga dapat menghindari overfitting dan memastikan kinerja generalisasi yang baik.
Penelitian  oleh  Firoozeh  Karimi  dkk.  [17]  menggunakan  teknik  SVM  untuk  memodelkan  ekspansi kota.  Berbagai  model  SVM  dievaluasi  untuk  memilih  model  perluasan  kota  yang  paling  efisien  di
Guilford  County,  NC,  selama  periode  2001-2011.  Proses  pemodelan  meliputi  eksplorasi  berbagai metode pengambilan sampel, pemeriksaan berbagai variabel prediktor, penelitian parameterisasi SVM dan regulasi kernel, dan pengembangan berbagai metrik evaluasi. Penerapan tiga metode pengambilan sampel  termasuk  pengambilan  sampel  acak,  pengambilan  sampel  semua  sel  yang  berubah,  dan pengambilan  sampel berimbang  mengungkapkan  efek  signifikan  metode ini terhadap  kinerja  model. Model  perluasan  kota  berbasis  SVM  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  dampak  ekspansi  kota terhadap  fragmentasi  habitat,  pencemaran  lingkungan,  masalah  hidrologi,  gangguan  satwa  liar, penggundulan  hutan,  perusakan  ladang  pertanian,  dan  pemanasan  regional  dan  global.  Oleh  karena itu,  model  ini  akan  sangat  membantu  perencana  kota,  pembuat  kebijakan  lingkungan,  dan  ahli geografi  untuk  memperbaiki  kegiatan  yang  berkaitan  dengan  interaksi  antara  lingkungan  alam  dan bangunan.

## D. Apriori Algorithm
Apriori Algorithm adalah sebuah algoritma pencarian pola yang memiliki teknik data mining untuk mempelajari  korelasi  dan  asosiasi  antar  variabel  dalam  database  Algoritma  ini  ditujukan  untuk mendapatkan  kombinasi  item  yang  mempunyai  nilai  berulang  tertentu  dengan  kesesuaian  kriteria yang diinginkan. Hasil yang didapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  oleh  Santosh  Kumar  [18]  membuat  model  sistem  rekomendasi  untuk  memprediksi  dan merekomendasikan  konsumsi  berbagai  item  pertanian  menggunakan apriori  algorithm .  Sistem  yang dikembangkan mampu membuat prediksi dan rekomendasi berdasarkan perilaku pembelian pelanggan sebelumnya  dan  rekomendasi  item  barang  yang  dibeli.  Model  yang  dibuat  dapat  membuat  prediksi barang  yang  dikonsumsi  oleh  semua  pelanggan,  sehingga  petani  dapat  memproduksi  barang  sesuai pilihan mereka. Dengan demikian prediksi kumulatif dapat membantu petani untuk merencanakan dan membuat budidaya pertanian untuk musim apa pun, sehingga tidak akan ada pemborosan barang yang diproduksi  oleh  petani.  Dengan  demikian  sistem  yang  dikembangkan,  membantu  pelanggan  untuk merekomendasikan lebih banyak barang daripada yang diprediksi.
E. Expectation Maximization Algorithm
Expectation Maximization Algorithm ( EM Algorithm ) merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan nilai estimasi kemungkinan maksimal dari parameter dalam sebuah model probabilistik. EM  Algorithm telah  banyak  digunakan  untuk  estimasi  parameter  dalam  identifikasi  proses  data. EM Algorithm adalah algoritma untuk estimasi kemungkinan maksimum dari parameter dan memastikan konvergensi fungsi kemungkinan. Dengan adanya variabel yang hilang dan dalam masalah yang tidak terkondisikan, algoritma EM sangat membantu desain algoritma identifikasi yang lebih kuat. Situasi seperti  itu  sering  terjadi  di  lingkungan  industri.  Pengamatan  yang  hilang  karena  kerusakan  sensor, beberapa  kondisi  operasi  proses  dan  informasi  waktu  tunda  yang  tidak  diketahui  adalah  beberapa contoh yang dapat menggunakan algoritma EM.
Penelitian  oleh  Nima  Sammaknejad  dkk.  [19]  melakukan  ulasan  tentang  aplikasi  algoritma  EM untuk mengatasi masalah pengamatan variabel yang hilang akibat kerusakan sensor. Dalam artikel ini, aplikasi algoritma EM dalam identifikasi proses data-driven telah diperkenalkan. Metode identifikasi untuk sistem linear parame-ter varying / switching, waktu tunda, ruang keadaan dan model yang dapat diperbarui  serta  hidden  markov  model  melalui  langkah-langkah  Expectation  (E)  dan  Maximization (M)  ditinjau. Keuntungan  langkah  E  untuk  estimasi  parameter  yang  kuat  dengan  adanya  outlier  dan data  yang  hilang  telah  dijelaskan.  Algoritma  EM  menjamin  peningkatan  monotonik  dari  fungsi kemungkinan  yang  diharapkan.  Algoritma  EM  pada  dasarnya  adalah  varian  dari  estimasi kemungkinan  maksimum  dan  mampu  menangani  data  yang  hilang,  penerapannya  dalam  deteksi kesalahan,  deteksi  sinyal,  dan  penyaringan  di  hadapan  data  yang  hilang  adalah  arah  yang  menarik untuk  dijelajahi.  Masalah  hilangnya  data  sering  terjadi  pada  praktis engineering  systems .  Dengan meningkatnya  dimensi  dan  volume  data  dalam  analisis big  data ,  efisiensi  komputasi  dari  algoritma EM  dan  kemampuannya  dalam  menangani  data  dimensi  tinggi.  Kinerja  algoritma  EM  sensitif terhadap nilai awal. Meskipun banyak upaya dalam menemukan nilai awal yang tepat untuk memulai iterasi EM, pilihan terbaik dari nilai awal tetap sebagai masalah terbuka.

## F. PageRank
PageRank adalah  algoritma  pencarian  yang  mempunyai  fungsi  untuk  mendapatkan  situs  web  yang lebih  populer.  Implementasi  p agerank terdapat  pada  fitur  utama  dalam  Google  untuk  melakukan pencarian.  PageRank  merupakan  algoritma  analisis hyperlink yang  dirancang  untuk  menstandarisasi signifikan  relatif  dari  beberapa  objek  yang  terhubung  dalam  jaringan  objek  data.  Algoritma  ini memproses  jenis  analisis  jaringan  yang  ingin  mengeksplorasi  hubungan  antara  objek  dan peringkatnya.
Penelitian oleh Eonho Kim dan  Minsoo Jeon [20] mengusulkan model PageRank diusulkan untuk mengatasi  masalah  yang  ada  dalam  memperkirakan  peringkat  olimpiade  taekwondo.  Sebagai hasilnya,  peneliti  mengidentifikasi  kemungkinan  menerapkan  model  PageRank  untuk  menghitung peringkat olimpiade taekwondo dengan peringkat dapat dihitung lebih akurat dan wajar.
G. K-Nearest Neighbors ( k-NN )
K-Nearest  Neighbors (k-NN) merupakan  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 k-NN.  K-NN  termasuk  kelompok instance-based  learning . Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning dikarenakan hanya menyimpan sebagian atau  seluruh  data  latih,  kemudian  menggunakan  data  latih  tersebut  ketika  proses  prediksi.  k-NN dilakukan  dengan  mencari kelompok  k  objek  dalam data training yang  paling  dekat  (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing.
Penelitian  oleh  Isaac  Triguero dkk.  [15] telah  membahas  peran  k-NN  sebagai  alat  yang  baik  untuk mendapatkan smart  data yang  merupakan  data  berkualitas  tinggi  untuk  dilakukan  analisis.  Banyak dari  teknik  preprocessing  data  ini  didasarkan  pada  kerja  yang  mendasari  algoritma  k-NN  yang memungkinkan  proses  preprocessing  yang  sederhana  namun  efektif.  Proses-proses  ini  ternyata bermanfaat tidak hanya untuk algoritma k-NN untuk  apa yang awalnya dirancang, tetapi juga untuk banyak teknik data mining lainnya.
H. Naıve Bayes
Naıve  Bayes merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  memprediksi  peluang  yang  mungkin terjadi  di  masa  yang  akan  datang  yang  didasarkan  pada  pengalaman/kejadian  di  masa  sebelumnya. Naive  Bayes  menggunakan  metode  yang  sama  untuk  memprediksi  probabilitas  kelas  yang  berbeda berdasarkan  berbagai  atribut.  Algoritma  ini  sebagian  besar  digunakan  dalam  klasifikasi  teks  dan dengan masalah memiliki beberapa kelas.
Penelitian  oleh Kevin Joy  Dsouza  dan  Zahid  Ahmed Ansari  [21]  dilakukan  dengan  menggunakan pengklasifikasi naıve bayes untuk  mengklasifikasikan  data  medis.  Kesesuaian  pengklasifikasian  dan akurasi klasifikasi diukur menggunakan kriteria kinerja yang berbeda. Penelitian ini bermanfaat bagi para peneliti dan pengembang dalam memahami dan menggunakan teknik klasifikasi dalam diagnosis medis.

## I. Classiﬁcation and Regression Trees ( CART )
Classiﬁcation  and  Regression  Trees (CART)  yaitu  metode  pohon  regresi  dan  pohon  klasifikasi. Tujuan  klasifikasi  pada  metode  CART  menghasilkam  sebuah  pohon  klasifikasi  yang  diperoleh melalui penyekatan berulang terhadap sstruktur data. Metode CART sangat efektif untuk diterapkan pada pengamatan dengan data yang relatif banyak.
Dari  Penelitian  oleh  Y  Ji  dkk  [22]  beberapa  kesimpulan  dapat  ditarik,  algoritma  CART  dengan fungsi  ganda  klasifikasi  dan  regresi  sangat  cocok  untuk  memecahkan  masalah  dengan  menghitung penggunaan energi per jam dari unit terminal HVAC yang tidak dapat diukur secara langsung. Model generik dan proses terstandardisasi dibuat, dan tipe variabel input dan jumlah data pelatihan dianalisis dalam  penelitian  ini.  Metode  ini  dapat  diprogram  sepenuhnya  dan  sangat  cocok  untuk  memproses sejumlah besar data di berbagai jenis bangunan..

## J. Adaboost
Adaboost bertujuan meningkatkan kemampuan weak classifier , untuk meningkatkan akurasi model. Algoritma adaboost termasuk  dalam boosting algorithm ,  yang artinya  merupakan combined learning algorithm .  Gagasan  utama  dari  algoritma  ini  adalah  untuk  membangun  beberapa  model  " weak "  dan menggabungkannya  di  bawah  aturan  tertentu  untuk  mendapatkan  model  baru  berkekuatan  tinggi. Model " weak " tidak perlu sangat akurat. Ketika algoritma adaboost membangun model "lemah", bobot data  dengan  kesalahan  tinggi  diperbesar.  Maka  data  dengan  kesalahan  tinggi  lebih  efektif.  Dengan algoritma iterasi berulang dan  hasil akhirnya optimal dan akurat.
Dalam  algoritma adaboost ,  setiap  set  sampel training diperoleh  dengan  mengubah  bobot  distribusi data  sampel training .  Pada  awal  algoritma,  setiap  set  sampel training ditugaskan  dengan  bobot  yang sama.  Pada  akhir  langkah training ,  bobot  set  sampel training dengan  kesalahan  diatas  ambang  besar tetap  akan  ditingkatkan  dan  bobot  set  sampel training yang  kesalahannya  kurang  dari  ambang kesalahan  tetap  akan  berkurang.  Dengan  menyesuaikan  semua  bobot  set  sampel,  total  data  sampel training baru  diperoleh.  Dengan  cara  ini,  sampel  yang  diukur  sebagai  kesalahan  tinggi  menunjukkan lebih  penting  dalam  proses  pelatihan  model  " weak "  di  setiap  waktu.  Pada  akhir  setiap  loop,  model " weak " yang relevan dengan data sampel dengan kesalahan tinggi diperoleh. Menurut kesalahan model " weak ", bobot model dihitung.
Penelitian  oleh  Yinlei  Wen  dkk  [22]  metode  analisis  baru  dikembangkan  berdasarkan  algoritma adaboost.  Dengan  menggunakan neural  network dengan  struktur  tetap,  serangkaian  model  dibangun yang mungkin tidak akurat. Tingkat kesalahan model dihitung untuk mendapatkan dan menyesuaikan bobot  setiap  model.  Model  akurat  yang  lebih  tinggi  dibangun  oleh  model  dan  bobot.  Dibandingkan dengan  metode neural  network tradisional,  metode  berbasis  adaboost  ini  tidak  perlu  menyesuaikan jumlah simpul neural network . Selain itu, tetap akurat dan mengurangi kompleksitas.

## IV. C ONCLUSION
Dalam  survei  literatur  ini, big  data dan  berbagai  konsepnya  meliputi  arsitektur  sistem big  data , karakteristik big  data ,  teknik  analisis big  data ,  dan  algoritma  analisis big  data telah  dipelajari. Big data memiliki kemampuan untuk mempengaruhi berbagai bidang teknologi informasi, dari ilmu sosial ke ilmu politik, dari industri keuangan ke bisnis, dari ilmu kedokteran ke kesehatan masyarakat, dari perawatan  kesehatan  ke  genetika,  dan  dari  obat-obatan  yang  dipersonalisasi  ke  pasien  /  kebiasaan. Data science menawarkan peluang baru dalam komputasi. Tetapi sementara itu, analytics model pada big  data hadir  dengan  banyak  tantangan  yang  memungkinkan  peningkatan  pemahaman  tentang pemanfataan big data . Alat analitik yang berkembang saat ini dan pemanfaatan sumber daya terbuka secara cerdas adalah kunci untuk meningkatkan nilai sebenarnya dari big data secara real time untuk pengambilan keputusan yang dapat ditindaklanjuti dan hasil yang lebih akurat.

## R EFERENCES
[1] M.  Minelli,  M.  Chambers,  and  A.  Dhiraj, Big  Data,  Big  Analytics :  Emerging  Business Intelligence  And  Analytic  Trends  For  Today’s  Businesses .  Hoboken,  New  Jersey:  Wiley  & Sons, Inc., 2013.
[2] H. Chen, R. Chiang, and V. Storey, “Business intelligence and analytics: From big data to big impact,” MIS Q. , vol. 36, no. 4, 2012.
[3] H.-M. Chen, R. Kazman, and S. Haziyev, “Agile Big Data Analytics for Web-Based Systems: An Architecture-Centric Approach,” IEEE Trans. Big Data , vol. 2, no. 3, pp. 234–248, 2016.
[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] S.  Jiang,  X.  Qian,  T.  Mei,  and  Y.  Fu,  “Personalized  Travel  Sequence  Recommendation  on Multi-Source Big Social Media,” IEEE Trans. Big Data , vol. 2, no. 1, pp. 43–56, 2016.
[6] J. Gantz and D. Reinsel, “Extracting Value from Chaos State of the Universe,” 2011.
[7] S.  Gaikwad,  P.  Nale,  and  R.  Bachate,  “Survey  on  Big  data  Analytics  for  digital  world,”  in 2016  IEEE  International  Conference  on  Advances  in  Electronics,  Communication  and Computer Technology, ICAECCT 2016 , 2017, pp. 180–186.
[8] H.  M.  Chen,  R.  Kazman,  S.  Haziyev,  and  O.  Hrytsay,  “Big  Data  System  Development:  An Embedded  Case  Study  with  a  Global  Outsourcing  Firm,”  in Proceedings  -  1st  International Workshop on Big Data Software Engineering, BIGDSE 2015 , 2015, pp. 44–50.
[9] M.  G.  Kibria,  K.  Nguyen,  G.  P.  Villardi,  O.  Zhao,  K.  Ishizu,  and  F.  Kojima,  “Big  Data Analytics,  Machine  Learning,  and  Artificial  Intelligence  in  Next-Generation  Wireless Networks,” IEEE Access , vol. 6, pp. 32328–32338, 2018.
[10] J.  Manyika,  B.  Chui,  M.,  J.  B.,  Bughin,  R.  Dobbs,  C.  Roxburgh,  and  A.  Hung  Byers,  “Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity,” 2011.
[11] 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.
[12] D.  Laney, 3D  Data  Management:  Controlling  Data  Volume,  Velocity,  and  Variety,  Gartner , no. February 2001. CRC Press Taylor & Francis Group, 2014.
[13] C. K.-S. Leung, Big Data Mining and Analytics . 2014.
[14] H. Motoda et al. , Top 10 algorithms in data mining , vol. 14, no. 1. London: Springer, 2007.
[15] I. Triguero, D. García-Gil, J. Maillo, J. Luengo, S. García, and F. Herrera, “Transforming big data  into  smart  data:  An  insight  on  the  use  of  the  k-nearest  neighbors  algorithm  to  obtain quality  data,”  in Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery , 2019, vol. 9, no. 2, pp. 1–24.
[16] L.  Han,  W.  Li,  and  Z.  Su,  “An  assertive  reasoning  method  for  emergency  response management  based  on  knowledge  elements  C4.5  decision  tree,”  in Expert  Systems  with Applications , 2019, vol. 122, pp. 65–74.
[17] P. Shan, “Image segmentation method based on K-mean algorithm,” Eurasip J. Image Video Process. , vol. 2018, no. 1, 2018.
[18] M.  B.  S.  Kumar  and  K.  Balakrishnan,  “Development  of  a  Model  Recommender  System  for Agriculture  Using  Apriori  Algorithm,”  in Cognitive  Informatics  and  Soft  Computing ,  2019, vol. 768.
[19] N.  Sammaknejad,  Y.  Zhao,  and  B.  Huang,  “A  review  of  the  Expectation  Maximization algorithm  in  data-driven  process  identification,” J.  Process  Control ,  vol.  73,  pp.  123–136, 2019.
[20] E.  Kim  and  M.  Jeon,  “Proposal  for  implementation  of  a  ranking  model  for  Olympic Taekwondo  competitions  using  PageRank,” Int.  J.  Perform.  Anal.  Sport ,  vol.  19,  no.  2,  pp. 227–235, 2019.
[21] K.  J.  D’souza  and  Z.  Ansari,  “Big  Data  Science  in  Building  Medical  Data  Classifier  Using Naïve Bayes Model,” pp. 76–80, 2019.
[22] Y. Ji, P. Xu, and J. Y. Chen, “An hourly electricity consumption calculation method for hvac terminal units with classification and regression tree on the basis of sub-metering,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 238, p. 012002, 2019.