Profiling Pengguna Media Sosial Menggunakan Teknologi Big Data

Setiawan, Erlangga Djati (2022) Profiling Pengguna Media Sosial Menggunakan Teknologi Big Data. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06111440000087-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB)

Abstract

Perkembangan media sosial di Indonesia diiringi dengan perkembangan infrastruktur internet di Indonesia serta perkembangan gawai yang memudahkan untuk mengakses media sosial mengakibatkan pengguna media sosial di Indonesia dari tahun ke tahun semakin meningkat. Dari data yang telah dibeberkan Kementerian Komunikasi dan Informatika, dari 63 juta orang yang menggunakan internet, 95% adalah pengguna media sosial. Pengguna media sosial di Indonesia yang begitu banyak memiliki perilaku tertentu seperti waktu penggunaan media sosial dan memiliki ciri-ciri tertentu seperti penggunaan bahasa, perangkat, dan sebagainya. Dengan mengamati perilaku dan ciri-ciri tersebut, akan diketahui profil pengguna media sosial di Indonesia, sehingga dapat dijadikan referensi oleh pengembang aplikasi sebagai dasar untuk pengembangan aplikasi. Dengan memanfaatkan data pengguna media sosial dengan jumlah yang besar dan teknologi big data, maka data tersebut dapat diolah sehingga mendapatkan profil pengguna media sosial. Teknologi big data tersebut menggunakan Apache Hadoop yang menyediakan HDFS (Hadoop Distribution File System) untuk menyimpan data dalam jumlah besar dan MapReduce untuk pemrosesan data dengan menggunakan konsep komputasi paralel sehingga data dapat diproses secara bersamaan. Hal ini menjadikan MapReduce sebagai pemroses data yang lebih efisien daripada model pemroses data dengan konsep komputasi sekuensial. Karena pengguna media sosial di Indonesia begitu banyak dan prasarana yang belum memadai, maka penelitian ini hanya menggunakan satu komputer (single node) sebagai media penelitian dan data yang didapatkan hanya berjumlah dua ratus ribu. Dari hasil penelitian ini didapatkan pengguna terbanyak berdasarkan atribut adalah sebagai berikut: Indonesia (negara, dengan jumlah 337), 16 November 2021 (tanggal, dengan jumlah 201.247), Android (perangkat, dengan jumlah 113.902), Bahasa Inggris (bahasa, dengan jumlah 73.440), pukul 14:01 - 16:00 (waktu, dengan jumlah 42.879), tidak terverifikasi (status verifikasi, dengan jumlah 204.280)
====================================================================================================================================
The development of social media in Indonesia is accompanied by the development of internet infrastructure in Indonesia as well as the development of devices that make it easier to access social media, resulting in an increase in social media users in Indonesia from year to year. From the data released by the Ministry of Communication and Information, of the 63 million people who use the internet, 95% are social media users. So many social media users in Indonesia have certain behaviors such as when to use social media and have certain characteristics such as the use of language, devices, and so on. By observing these behaviors and characteristics, the profiles of social media users in Indonesia will be known, so that they can be used as references by application developers as a basis for application development. By utilizing large amounts of social media user data and big data technology, the data can be processed to obtain social media user profiles. The big data technology uses Apache Hadoop which provides HDFS (Hadoop Distribution File System) to store large amounts of data and MapReduce for data processing using the concept of parallel computing so that data can be processed simultaneously. This makes MapReduce a more efficient data processor than the sequential computational data processing model. Because there are so many social media users in Indonesia and inadequate infrastructure, this study only uses one computer (single node) as a research medium and the data obtained is only two hundred thousand. From the results of this study, it was found that the most users based on the attributes are as follows: Indonesia (country, with a total of 337), November 16.2021 (date, with a total of 201.247), Android (device, with a total of 113.902), English (a language, with a total of 73.440), 14:01 - 16:00 (time, totaling 42.879), unverified (status verification, totaling 204.280)

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Media Sosial, Hadoop, MapReduce, HDFS. Social Media, Hadoop, MapReduce, HDFS.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.9.I52 Information visualization
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Erlangga Djati Setiawan
Date Deposited:	09 Mar 2023 06:43
Last Modified:	15 Sep 2024 01:16
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97747

Actions (login required)

View Item