Penggunaan BIG DATA pada E-Services

                     Pengertian Big Data

 DATA adalah buzzword atau menangkap-frase yang digunakan untuk menggambarkan volume besar, baik dari data terstruktur dan tidak terstruktur yang begitu besar sehingga sulit untuk memproses dengan menggunakan teknik database dan perangkat lunak biasa. Dalam kebanyakan kejadian data perusahaan yang terlalu besar atau bergerak terlalu cepat atau melebihi kapasitas pengolahan saat ini. Big data memiliki potensi untuk membantu perusahaan meningkatkan operasi, membuat lebih cepat dan keputusan yang lebih cerdas.

Contoh data besar mungkin petabyte (1.024 terabyte) atau exabyte (1.024 petabyte) data yang terdiri dari miliaran triliunan catatan dari jutaan orang dari berbagai sumber yang berbeda (misalnya Web, penjualan, contact center pelanggan, media sosial, data ponsel dan sebagainya). Data tersebut biasanya terstruktur longgar atau data yang sering tidak lengkap dan tidak dapat diakses.

Pengertian big data dari pendapat para ahli :

§  Menurut (Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul) Big Data merupakan istilah yang berlaku untuk informasi yang tidak dapat diproses atau dianalisis menggunakan alat tradisional.

§  Menurut (Dumbill, 2012) , Big Data adalah data yang melebihi proses kapasitas dari kovensi sistem database yang ada. Data terlalu besar dan terlalu cepat atau tidak sesuai dengan struktur arsitektur database yang ada. Untuk mendapatkan nilai dari data, maka harus memilih jalan altenatif untuk memprosesnya.

   Sejarah Big Data

                 Awal mulanya th. 1970-2000 data yang di bangun merupakan data dengan jenis terstruktur serta              adalah relational database seperti MySQL, oracle, dan sebagainya.  Lalu pada th. 1995 selanjutnya mulai  di bangun satu business intelligence yang memakai structured serta relational database dengan sistem            seperti cognos, pentaho dan sebagainya. Pada 2010 sampai saat ini di bangun satu sistem yang mempunyai      maksud 3V (volume, velocity, varity) atau 4V (ditambah value), serta dengan berbagai teknologinya                seperti map reduce, high performance computers cluster dan sebagainya. Big Data bisa dipakai untuk                membuat satu usaha yang mempunyai intelijen manfaat mensupport pengambilan keputusan.

        Business Intelligence yang didalamnya ada pemakaian big data juga memerlukan satu teknologi yang bisa mensupport sistem usaha yang ada di dalam intelijen usaha tersebut, hingga bisa jalan sesuai sama yang diinginkan. Hingga butuh di bangun satu infrastruktur yang pas serta bisa menangani keperluan big data yakni satu diantaranya yaitu sistem pemrosesan data yang amat cepat meskipun diwaktu yang sama data memiliki ukuran besar serta tumbuh dengan cepat.
          Karakteristik Big Data

Big Data memiliki 5 karakteristik penting yang harus dipahami. Berikut karakteristik Big Data:

a.       Data Lebih Banyak

Random sampling pada Small Data sebenarnya adalah alternatif dari mengumpulkan dan menganalisis dataset penuh, karena keterbatasan teknologi dan kapasitas penyimpanan. Kelemahannya adalah sampling membutuhkan perencanaan dan eksekusi yang hati-hati serta bekerja.

b.       Berantakan (Messy)

Big data meciptakan dataset yang lebih berantakan, namun mampu memberikan gamberab yang lebih menyeluruh, meskipun tidak terstruktur. Contohnya Google Translate, perusahaan yang bermarkas di Mountain View, California, AS ini mengumpulkan seluruh dokumen dengan terjemahan yang mereka bisa kumpulkan dengan kualitas yang berbeda-beda. Data yang dikumpulkan memang berantakan namun terjemahan yang dihasilkan lebih akurat daripada sistem yang lebih berdasarkan alogaritma, dan jauh lebih kaya (meliputi 60 bahasa).

c.        Korelasi

Big Data sering memprediksi berdasarkan korelasi, ketimbang hungungan sebeb akibat. Contoh, pada awalnya Amazon.com mengandalkan review dari suatu tim ahli “The Amazon Voice”. Kemudian mereka menggunakan rekomendasi yang dihasilkan dari personalisasi penjualan produk (pelangga yang memberi produk A cenderung membeli produk B maka juka pelanggan lain membeli produk A, Amazon akan merekomendasikan produk B). Kini sepertiga penjualan Amazon diperoleh dari penawaran produk ke user dari hasil rekomendasi berdasarkan personalisasi.

d.       Datafikasi                             

Mendatfikasi suatu fenomena adalah menyimpannya dalam format yang terkuantifikasi agar bisa ditabulasi dan dianalisis serta menangkap informasi dan menyimpannya dalam format data yang memudahkannya untuk digunakan kembali. Memindahkan data ke bentuk digital belum tentu mendatafikasi.

e. Value

Mengumpulkan data adalah hal yang krusial namun tidak cukup karena kebanyakan nilai dari data terletak pada penggunaan, bukan kepemilikan. Dalam era Big Data, seluruh data akan dianggap berharga, bahkan data paling menda dan sepele. Tidak seperti sumber daya lain, nilai data tidak berkurang setelah digunakan. Biaya petimpanan digital telah berkurang setengahnya setiap dua tahun, sementara storage density meningkat 50 juta kali dalam 50 tahun terakhir.
  Pengertian E-Services

Sistem Layanan Elektronik atau E-layanan (Electronic Services disingkat E-Services) merupakan satu aplikasi terkemuka memanfaatkan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di daerah yang berbeda. Namun, definisi yang tepat dari layanan elektronik sulit didapat sebagian peneliti telah menggunakan definisi yang berbeda untuk menggambarkan layanan elektronik. Meskipun definisi ini berbeda, dapat dikatakan bahwa mereka semua sepakat tentang peran teknologi dalam memfasilitasi pelayanan yang membuat mereka lebih dari layanan elektronik.

  







PENERAPAN BIG DATA PADA PERUSAHAAN E-SERVICE

1. Uber (e-commerce dalam bentuk jasa)

Uber memegang database driver yang sangat besar dengan fasilitas Big Data, jadi jika terdapat penumpang melakukan order driver melalui aplikasi Uber, sistem akan mencarikan driver yang paling dekat dengan lokasi penumpang. Uber memegang database driver yang sangat besar dengan fasilitas Big Data, jadi jika terdapat penumpang melakukan order driver melalui aplikasi Uber, sistem akan mencarikan driver yang paling dekat dengan lokasi penumpang.

 2. Tokopedia (e-commerce)

Adalah salah satu jaringan toko online terbesar di Indonesia yang dimiliki dan dijalankan oleh PT. Tokopedia. Saat ini Tokopedia berhasil menjadi situs marketplace online dengan tingkat kunjungan paling tinggi di Indonesia, yakni di peringkat 55 menurut situs web pengukur tingkat dan kualitas kunjungan Alexa.com per tanggal 1 April 2013. Selain itu, Tokopedia juga telah memiliki lebih dari 20 ribu merchant, 56 ribu anggota terdaftar, dan ratusan ribu produk.

3.Facebook (e-goverment dan e-commerce)

Karena data anggotanya yang sangat besar sebagai dasar untuk meningkatkan keuntungan dari iklan, permainan game dan penjualan software

4.    Wikipedia (e-library)

Wikipedia adalah perpustakaan elektronik terbesar di dunia dan pastinya sangat banyak data yang ada di Wikipedia sehingga menggunakan fasilitas Big Data

5. Tiket.com (e-Ticket)

Tiket.com memiliki layanan seperti reservasi kamar hotel, pembelian tiket pesawat tujuan domestik, serta penjualan tiket event serta tiket bioskop. jumlah transkasi online di situsnya pada tahun ini mencapai 15.000 pemesanan tiket per hari atau melonjak 3 kali lipat dibandingkan dengan tahun sebelumnya yang berada di kisaran 5.000 pemesanan tiket per hari.

Tiket.com juga akan mengembangkan mitra strategis untuk layanan reservasi hotel dengan menggandeng 2.000 hotel di seluruh Indonesia dan 85.000 hotel di seluruh dunia. Pihaknya juga menyediakan pemesanan tiket kereta api secara online dengan bekerja sama dengan PT Kereta Api Indonesia. Dengan memiliki layanan dan konsumen sebanyak itu tiket.com menggunakan fasilitas Big Data.

6.  Blibli.com

Blibli.com adalah salah satu E-commerce di Indonesia dengan konsep belanja online ala mall. Dengan konsep tersebut blibli mengharapkan masyarakat Indonesia yang terbiasa belanja di mall bisa menemukan barang yang mereka cari dengan mudah dan menyenangkan dimanapun dan kapanpun. Blibli adalah produk pertama PT Global Digital Niaga yang merupakan anak perusahaan Djarum dibidang digital yang didirikan pada tahun 2010. Blibli bekerja sama dengan teknologi provider kelas dunia, mitra logistik, banking partner serta merchant partner dengan standar tertentu untuk menciptakan sistem back-end yang bisa memenuhi kebutuhan pengguna blibli. Saat ini Djarum Group melalui Global Digital Prima Ventures (GDP) misalnya, membentuk inkubator bernama Merah Putih Inc, sebuah inkubator start-up lokal berbasis komunitas dan memberikan bantuan modal bagi start-up lokal yang inovatif. Kantor pusat Blibli bermarkas di Jakarta Barat dengan biaya infrastruktur seperti server dan jaringan hampir mencapai Rp 100 miliar.

               Studi kasus Tiket Kereta Api

PT Kereta Api Indonesia (PT. KAI Persero) memberikan kemudahan bagi pengguna jasa kereta api. Kemudahan ini berupa layanan pembelian tiket KA secara online payment yang digunakan pada gerai anjungan tunai mandiri (ATM) Bank yang tergabung dalam ATM Bersama dan ATM Bank lainnya yang tersebar di seluruh Indonesia.

Rabu, 26 Januari 2011, PT. KAI dan PT Arta Jasa menandatangani Memorandum of Understanding (MoU) tentang pembelian tiket melalui sistem jaringan online, di Gedung Jakarta Railway Center (JRC). Nota kesepahaman ini ditantandatangani oleh Direktur Komersial PT. KAI, Sulistyo Wimbo Hardjito dan Direktur PT. Arta Jasa, Arya Damar.

Selain melalui stasiun, agen tiket, pusat reservasi, layanan online payment ini merupakan alternatif tambahan pilihan calon penumpang untuk mendapatkan dan membayar tiket KA. Sehingga pengguna jasa KA dapat memanfaatkan layanan ini kapan dan dimana saja.

PT. KAI akan terus mengembangkan pelayanan yang mengikuti perkembangan zaman dan menyesuaikan dengan kebutuhan yang diinginkan oleh pelanggan. “Dari pelayanan online ticketing ini, selain memberikan kemudahan kepada pelanggan kami, juga diharapkan dapat mengurangi praktek percaloan tiket KA.

Kerjasama ini sebagai bukti bahwa PT. KAI ingin terus berkembang menjadi penyedia jasa angkutan massal perkeretaapian yang berbasis teknologi informasi mengikuti kebutuhan konsumen.

  Cara mendapatkan tiket/reservasi Online payment

1.    Penjualan atau pemesanan melalui sistem ini    dilakukan di situs web resmi PT. Kereta Api Indonesia              (Persero).

2.    Setelah itu calon penumpang diminta untuk mengisi tanggal keberangkatan, stasiun asal, stasiun tujuan,       jumlah penumpang yang dipesan.

3.    Lalu klik Tampilkan. Maka akan muncul tampilan daftar kereta api, harga bangku penumpang, jam                    keberangkatan dan ketersediaan bangku penumpang.

  4.    Pilih kereta yang anda inginkan lalu klik Booking.

  5.    Reservasi dapat dilakukan 2x24 jam sebelum keberangkatan kereta.

 6.    Karena situs tersebut dapat diakses oleh banyak orang, maka ketersediaan beserta harga dapat berubah suatu   waktu.

7.    Bila anda sudah yakin ingin memesan tiket perjalanan kereta api tersebut maka klik pada button tersebut,        lalu klik Lanjutkan.

8.    Setelah itu calon penumpang diminta untuk mengisi data berupa nama, no identitas, email, dan nomer           telepon.

9.    Untuk saat ini bank yang dapat melayani adalah ATM Mandiri, BRI, BNI, BCA, BTN, BRI Syariah.

  10.    Pembayaran juga dapat dilakukan di Indomaret dan Alfamart.

  11.    Pembayaran dilakukan maksimal 30 menit setelah mendapatkan kode booking.

 12.    Resi pembayaran ATM kemudian ditukarkan ke loket penjualan di stasiun yang sudah online dengan membawa KTP asli dan fotocopy.

13.    Pemesanan tiket dianggap batal jika pembayaran tidak dilakukan dalam periode 30 menit tersebut.

14.    Calon penumpang akan dikenakan extra charge sebesar Rp 7500,- (saat transaksi pembayaran).

 Strategi pemasaran PT. Kereta Api Indonesia (Persero)

1.      Periklanan (advertising)

Bentuk-bentuk periklanan PT. Kereta Api Indonesia (Persero) antara lain:

-          Surat kabar : Kontak Kereta Api

-          Website : tiket.kereta-api.co.id

-          Majalah : REL

2.      Penjualan Langsung (personal selling)

Penjualan langsung PT. Kereta Api Indonesia (Persero) yaitu:

Penjualan tiket langsung di loket stasiun Kereta Api.

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan

• ·         Memudahkan pembelian tanpa perlu berdesak-desakan di loket pembayaran
• ·         Dapat mengurangi calo
• ·         Lebih fleksibel dan efisien
• ·         Mengurangi resiko kehabisan tiket

Kekurangan

• ·         Banyak masyarakat yang belum mengetahui cara-cara pemesanan melalui online
• ·         Fasilitas online ini hanya bisa dinikmati oleh sebagian orang yang memiliki kartu atm dan bisa menggunakannya.
• ·         Belum memasyarakat, masyarakat dikalangan menengah kebawah sebagian besar tidak tahu & tidak bisa                              menggunakan system berbasis online.
• ·         Rawan penipuan dengan banyaknya situs-situs yang tidak resmi.