IMPLEMENTASI DAN ANALISIS TEKNOLOGI DATAOPS UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA DATA PIPELINE DALAM SIKLUS HIDUP DATA (STUDI KASUS PENGELOLAAN DATA INFRASTRUKTUR DI TELKOM DBT INS-ARMI)

Muhammad Alfian Nurul Yaqien, - (2023) IMPLEMENTASI DAN ANALISIS TEKNOLOGI DATAOPS UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA DATA PIPELINE DALAM SIKLUS HIDUP DATA (STUDI KASUS PENGELOLAAN DATA INFRASTRUKTUR DI TELKOM DBT INS-ARMI). S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_RPL_1903712_Title.pdf Download (1MB)
	Text S_RPL_1903712_Chapter1.pdf Download (693kB)
	Text S_RPL_1903712_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB)
	Text S_RPL_1903712_Chapter3.pdf Download (1MB)
	Text S_RPL_1903712_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (2MB)
	Text S_RPL_1903712_Chapter5.pdf Download (659kB)
	Text S_RPL_1903712_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB)

Abstract

Data Ops hadir sebagai praktik untuk mengatasi permasalahan dari proyek analitik data, seperti adanya batasan antar tim yang menyebabkan lemahnya kolaborasi dan komunikasi, tidak adanya standarisasi data, serta lambatnya proses pengiriman produk analitik data. Penelitian ini ditujukan untuk mengimplementasikan praktik DataOps dalam pengelolaan data infrastruktur perusahaan di Telkom DBT, menganalisis perbandingan performa data pipeline antara eksekusi manual dengan pendekatan DataOps, serta menganalisis hasil evaluasi teknologi dan alat DataOps yang digunakan. Untuk perbandingan performa data pipeline diukur dari waktu eksekusi yang mengacu kepada penelitian sebelumnya. Kemudian Skala Likert digunakan sebagai alat untuk mengevaluasi teknologi dan alat DataOps yang digunakan melalui kuesioner yang diisi oleh tim data dari Squad ARMI. Hasil yang didapat dari perbandingan performa data pipeline, eksekusi pada ETL Live Infra dihasilkan bahwa implementasi DataOps memiliki waktu eksekusi 70632,7 ms (1 menit 17,77 detik) lebih cepat dari pada Eksekusi yang dilakukan secara manual. Kemudian eksekusi ETL Static Infra dengan pendekatan DataOps memiliki selisih waktu eksekusi 21286,6 ms (35,477 detik) lebih cepat dari pada eksekusi yang dilakukan secara manual. Maka implementasi DataOps ini berhasil meningkatkan performa data pipeline dengan perbedaan selisih yang cukup signifikan. Sedangkan hasil dari evaluasi teknologi atau alat DataOps dengan metrik Simplicity, Usability, dan Compatibility yaitu rata-rata persentase skor teknologi secara keseluruhan diperoleh 80,88% dan dapat diinterpretasi bahwa teknologi yang digunakan memiliki kriteria Sangat Layak. Rata-rata persentase disetiap indikator diperoleh Simplicity sebesar 80,37%, Usability sebesar 80,40%, dan Compatibility sebesar 81,87% sehingga semua indikator memiliki kriteria Sangat Layak. -------- DataOps is a practice that aims to overcome issues commonly found in data analytics projects such as team boundaries causing weak collaboration and communication, absence of data standardization, and slow delivery of data analytics products. This research focuses on implementing DataOps practices for managing company infrastructure data at Telkom DBT. The study analyzes the performance comparison of data pipelines between manual execution and the DataOps approach and evaluates the technology and DataOps tools used. The research measures data pipeline performance from the execution time referred to in previous studies. The Likert Scale is used to evaluate DataOps technology and tools through a questionnaire answered by the data team from the ARMI Squad. The results show that the DataOps implementation improved the performance of the data pipeline significantly. Execution time for ETL Live Infra was 70632.7 ms (1 minute 17.77 seconds) faster than manual execution, while the execution of ETL Static Infra with the DataOps approach was 21286.6 ms (35.477 seconds) faster than manual execution. The study also shows that the technology used has Very Eligible criteria, with an average percentage score of 80.88% for the Simplicity, Usability, and Compatibility metrics. The average percentage for each indicator was 80.37% for Simplicity, 80.40% for Usability, and 81.87% for Compatibility, indicating all indicators had Very Eligible criteria.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing: Raditya Muhammad : 6682222 Asyifa Imanda Septiana : 6681802
Uncontrolled Keywords:	DataOps, Data Pipeline, Siklus Hidup Data, Analitik Data
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	UPI Kampus cibiru > S1 Rekayasa Perangkaat Lunak
Depositing User:	Muhammad Alfian Nurul Yaqien
Date Deposited:	08 May 2023 06:49
Last Modified:	08 May 2023 06:49
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/89791

Actions (login required)

View Item