Comparative Study: Penggunaan Media Sosial oleh Pemerintah Kota Bandung dan Kota Gold Coast

Penelitian ini bertujuan untuk meliahat bagaimana pemerintah pada kota yang menerapkan konsep smart city memanfaatkan platform media sosisal. Kasus yang diambil adalah akun twitter Majelis Kota Gold Coast dan Pemerintah Kota Bandung. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dengan memanfaatkan software NVivo 12 Plus sebagai alat analisis. Data yang digunakan berasal dari akun twitter resmi @cityofgoldcoast milik Majelis Kota Gold Coast dan akun @humasbdg milik Pemerintah Kota Bandung. Hasil dari penelitian ini adalah kedua akun tersebut memiliki kesamaan dalam hal penyampaian informasi dan pola interaksi. Kedua akun dalam menyampaikan informasi tidak secara lengkap, melainkan mencantumkan tautan yang terhubung ke website resmi pemerintah. Selanjutnya kedua akun melakukan pola interaksi yang hanya satu arah. Perbedaan kedua akun terletak pada topik pembahasan disetiap akun dan persebaran informasi. Akun @cityofgoldcoast cenderung mentweet terkait kondisi aktual yang terjadi. Berbeda dengan akun @humasbdg yang memiliki topik pembahasan seputar keprotokoleran. Selain itu kedua akun memiliki persebaran informasi yang menyesuaikan dengan interaksi yg dilakukan. Diakhir penulis memberikan catatan terkait penelitian lanjutan dari pada penelitian ini

RANCANG BANGUN APLIKASI PENDATAAN SENSUS EKONOMI BERBASIS MOBILE

Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan sebuah institusi pemerintah yang mempunyai hak untuk melakukan kegiatan statistik yaitu berupa sensus dan survei. BPS melakukan pengolahan data dari beberapa sensus, cotohnya yaitu tentang sosial dan kependudukan, ekonomi dan perdagangan, serta pertanian dan pertambangan. Setiap data dan keputusan yang diambil harus berdasarkan informasi yang valid dan akurat. Namun semakin meningkatnya permintaan data dan informasi maka akan berpengaruh pula pada meningkatnya kegiatan survei yang tidak sebanding dengan terbatasnya jumlah SDM. Meski BPS mempunyai sistem dan infrastruktur teknik informasi yang memadai, namun masih ada sistem yang belum sepenuhnya terintegrasi dengan baik. Sistem yang akan dibuat adalah sistem pada aplikasi yang digunakan BPS dalam pengolahan data sensus ekonomi untuk Usaha Mikro dan Kecil. Sistem tersebut dianalisis dengan cara pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner. Sistem yang akan dianalisis tersebut diharapkan dapat dibuat aplikasi dengan menggunakan model Waterfall.Dengan menggunakan model Waterfall maka kualitas pengembangan yang dihasilkan akan lebih baik karena dilakukan secara bertahap sehingga sistem yang akan dikembangkan dapat membantu petugas dalam mengolah data.Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan sebuah institusi pemerintah yang mempunyai hak untuk melakukan kegiatan statistik yaitu berupa sensus dan survei. BPS melakukan pengolahan data dari beberapa sensus, cotohnya yaitu tentang sosial dan kependudukan, ekonomi dan perdagangan, serta pertanian dan pertambangan. Setiap data dan keputusan yang diambil harus berdasarkan informasi yang valid dan akurat. Namun semakin meningkatnya permintaan data dan informasi maka akan berpengaruh pula pada meningkatnya kegiatan survei yang tidak sebanding dengan terbatasnya jumlah SDM. Meski BPS mempunyai sistem dan infrastruktur teknik informasi yang memadai, namun masih ada sistem yang belum sepenuhnya terintegrasi dengan baik. Sistem yang akan dibuat adalah sistem pada aplikasi yang digunakan BPS dalam pengolahan data sensus ekonomi untuk Usaha Mikro dan Kecil. Sistem tersebut dianalisis dengan cara pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner. Sistem yang akan dianalisis tersebut diharapkan dapat dibuat aplikasi dengan menggunakan model Waterfall.Dengan menggunakan model Waterfall maka kualitas pengembangan yang dihasilkan akan lebih baik karena dilakukan secara bertahap sehingga sistem yang akan dikembangkan dapat membantu petugas dalam mengolah data

New and Existing Approaches Reviewing of Big Data Analysis with Hadoop Tools

             الجميع متصل بوسائل التواصل الاجتماعي مثل) الفيس بوك وتويتر ولنكدان والانستغرام ...الخ) , التي تتولد من خلالها كميات هائلة من البيانات لا تستطيع التطبيقات التقليدية من معالجتها , حيث تعتبر وسائل التواصل الاجتماعي منصة مهمة لتبادل المعلومات والآراء والمعرفة التي يجريها العديد من المشتركين ,على الرغم من هذه السمات الأساسية ، تساهم البيانات الضخمة أيضًا في العديد من المشكلات ، مثل جمع البيانات ، والتخزين ، والنقل ، والتحديث ، والمراجعة ، والنشر ، والمسح الضوئي ، والتصور ، وحماية البيانات ... إلخ. للتعامل مع كل هذه المشاكل، ظهرت الحاجة إلى نظام مناسب لا يقوم فقط بإعداد التفاصيل، بل يوفر أيضًا تحليلًا ذا مغزى للاستفادة من المواقف الصعبة، سواء ذات الصلة بالأعمال التجارية، أو القرار المناسب، أو الصحة، أو وسائل التواصل الاجتماعي، أو العلوم، الاتصالات، البيئة... إلخ.يلاحظ المؤلفون من خلال قراءة الدراسات السابقة أن هناك تحليلات مختلفة من خلال Hadoop وأدواته المختلفة مثل المشاعر في الوقت الفعلي وغيرها. ومع ذلك، فإن التعامل مع هذه البيانات الضخمة يعد مهمة صعبة. لذلك فإن هذا النوع من التحليل يكون بكفاءه أكثر أكثر كفاءة فقط من خلال نظام Hadoop البيئي.، الغرض من هذه الورقة هو تحليل الأدبيات المتعلقة بتحليل البيانات الضخمة لوسائل التواصل الاجتماعي باستخدام إطار Hadoop لمعرفة أدوات التحليل تقريبًا الموجودة في العالم تحت مظلة Hadoop وتوجهاتها بالإضافة إلى الصعوبات والأساليب الحديثة لها للتغلب على تحديات البيانات الضخمة في المعالجة غير المتصلة وفي الوقت الفعلي. تعمل التحليلات في الوقت الفعلي على تسريع عملية اتخاذ القرار إلى جانب توفير الوصول إلى مقاييس الأعمال وإعداد التقارير. كما تم توضيح المقارنة بين Hadoop و spark.Everybody is connected with social media like (Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram…etc.) that generate a large quantity of data and which traditional applications are inadequate to process. Social media are regarded as an important platform for sharing information, opinion, and knowledge of many subscribers. These basic media attribute Big data also to many issues, such as data collection, storage, moving, updating, reviewing, posting, scanning, visualization, Data protection, etc. To deal with all these problems, this is a need for an adequate system that not just prepares the details, but also provides meaningful analysis to take advantage of the difficult situations, relevant to business, proper decision, Health, social media, science, telecommunications, the environment, etc. Authors notice through reading of previous studies that there are different analyzes through HADOOP and its various tools such as the sentiment in real-time and others. However, dealing with this Big data is a challenging task. Therefore, such type of analysis is more efficiently possible only through the Hadoop Ecosystem. The purpose of this paper is to analyze literature related analysis of big data of social media using the Hadoop framework for knowing almost analysis tools existing in the world under the Hadoop umbrella and its orientations in addition to difficulties and modern methods of them to overcome challenges of big data in offline and real –time processing. Real-time Analytics accelerates decision-making along with providing access to business metrics and reporting. Comparison between Hadoop and spark has been also illustrated

Real-time big data processing for anomaly detection : a survey

The advent of connected devices and omnipresence of Internet have paved way for intruders to attack networks, which leads to cyber-attack, financial loss, information theft in healthcare, and cyber war. Hence, network security analytics has become an important area of concern and has gained intensive attention among researchers, off late, specifically in the domain of anomaly detection in network, which is considered crucial for network security. However, preliminary investigations have revealed that the existing approaches to detect anomalies in network are not effective enough, particularly to detect them in real time. The reason for the inefficacy of current approaches is mainly due the amassment of massive volumes of data though the connected devices. Therefore, it is crucial to propose a framework that effectively handles real time big data processing and detect anomalies in networks. In this regard, this paper attempts to address the issue of detecting anomalies in real time. Respectively, this paper has surveyed the state-of-the-art real-time big data processing technologies related to anomaly detection and the vital characteristics of associated machine learning algorithms. This paper begins with the explanation of essential contexts and taxonomy of real-time big data processing, anomalous detection, and machine learning algorithms, followed by the review of big data processing technologies. Finally, the identified research challenges of real-time big data processing in anomaly detection are discussed. © 2018 Elsevier Lt