Computer File
Peringkasan dan penambangan data review pelanggan pada sistem terdistribusi hadoop
Penjualan jasa reservasi online di bidang perhotelan menggunakan website e-commerce sedang berkembang pada saat ini. Website-website penyedia jasa reservasi tersebut juga menyediakan fasilitas untuk memberikan review kepada para pelanggan agar dapat memberi ulasan terhadap hotel yang telah ditempati pelanggan tersebut. Dengan makin maraknya pemesanan kamar hotel online, data review pelanggan pun menjadi semakin banyak. Data review tersebut akan menjadi sangat tidak bermanfaat jika tidak diolah. Maka dari itu dibutuhkan suatu perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengubah review-review hotel tersebut menjadi suatu hal yang lebih berguna. Review-review yang telah diolah tersebut nantinya dapat digunakan oleh pengelola hotel untuk mempertahankan fasilitas hotel yang baik dan memperbaiki fasilitas hotel yang buruk. Review-review tersebut juga dapat sangat berguna bagi para pelanggan untuk dapat memilih hotel yang diinginkan dengan lebih mudah.
Untuk mengolah review-review hotel tersebut, dibutuhkan suatu perangkat lunak yang dapat melakukan peringkasan dan analisis terhadap review-review hotel tersebut. Maka dari itu, perlu dilakukan tahap-tahap pengolahan review pelanggan. Skripsi ini merupakan lanjutan dari skripsi berjudul "Pengembangan Aplikasi untuk Meringkas dan Menambang Data Review Pelanggan Pada Website E-Commerce Penyedia Kamar Hotel" yang telah berhasil menghasilkan perangkat lunak yang dapat mengolah review hotel tersebut, namun untuk mengelola big data memerlukan waktu yang lama. Dalam penelitian ini, Hadoop digunakan sebagai sistem yang dapat melakukan kerja komputasi secara paralel pada banyak komputer secara bersamaan. Untuk itu dibutuhkan perangkat lunak yang dapat mengelola data review pelanggan dalam ukuran data input sangat besar dan dapat berjalan pada lingkungan Hadoop.
Pada penelitian ini, telah berhasil dikembangkan perangkat lunak yang dapat melakukan peringkasan dan analisis terhadap review pelanggan yang berjalan dalam MapReduce pada sistem terdistribusi Hadoop. Terdapat dua MapReduce yang memiliki fungsi untuk memperoleh review pelanggan yang lebih informatif. Performa dari perangkat lunak sendiri cukup baik. Dari hasil rata-rata keseluruhan hasil eksperimen, dibutuhkan waktu kurang lebih 8 menit 37 detik untuk mengelola data sebanyak 7GB dengan menggunakan 25 komputer yang bekerja dengan spesifikasi perangkat keras: processor Intel Core i3-2120 CPU @3.30GHz x4, VGA Galllium 0.4 on AMD JUNIPER, OS type 64-bit, 4GB RAM dan 94.8 GB Hardisk.
Kata-kata kunci: Big Data, Hadoop, MapReduce, Review Pelanggan, Teks Mining
Barcode | Tipe Koleksi | Nomor Panggil | Lokasi | Status | |
---|---|---|---|---|---|
skp33042 | DIG - FTIS | Skripsi | INFO KEV p/16 | Perpustakaan | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Missing |
Tidak tersedia versi lain