Analysis Sentiment

Apa itu Sentiment Analysis ?

Sentiment Analysis adalah penambangan kontekstual teks yang mengidentifikasi dan mengekstrak informasi subjektif dalam sumber, dan membantu para pembisnis untuk memahami sentimen sosial dari merek, produk atau layanan mereka saat memantau percakapan online. Namun, analisis aliran media sosial biasanya terbatas pada analisis sentimen dasar dan menghitung berdasarkan metrik. Ini sama saja dengan menggaruk permukaan dan kehilangan suatu informasi penting yang menunggu untuk ditemukan. Jadi apa yang harus dilakukan mereka untuk menangkap buah yang telah matang tersebut ?

Dengan kemajuan terbaru dalam pembelajaran mendalam, kemampuan algoritma untuk menganalisis teks telah meningkat pesat. Penggunaan kreatif teknik kecerdasan buatan canggih dapat menjadi alat yang efektif untuk melakukan penelitian mendalam. Kami percaya bahwa penting untuk mengklasifikasikan percakapan pelanggan yang masuk tentang merek berdasarkan pada baris berikut:

1. Aspek kunci dari produk dan layanan merek yang diperhatikan pelanggan.
2. Niat dan reaksi yang mendasari pengguna terkait aspek-aspek tersebut.
Konsep dasar ini ketika digunakan dalam kombinasi, menjadi alat yang sangat penting untuk menganalisis jutaan percakapan merek dengan tingkat akurasi manusia.

Apa saja metode pendekatan Sentiment Analysis?

Secara umum, terdapat 2 pendekatan untuk melakukan Sentiment Analysis, yaitu pendekatan menggunakan Machine Learning dan dan pendenkatan menggunakan Knowledge-Based. Pendekatan-pendekatan tersebut memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing.

1. Machine Learning Approach

Machine Learning memerlukan dataset untuk digunakan sebagai data training. Data training adalah proses pembelajaran yang dilakukan oleh mesin menggunakan data / dataset yang tersedia. Akurasi dari pendekatan klasifikasi machine learning sangat baik, akan tetapi performa klasifikasinya tergantung dataset yang digunakan. Metode-metode yang masuk ke dalam kategori ini adalah sebagai berikut:

• Naïve Bayes
• Maximum Entropy
• SVM
• Neural Network

2. Knowledge-Based Method Approach

Knowledge-Based adalah pendekatan Sentiment Analysis pada word level, dimana entitas yang diproses adalah kata. Metode-metode yang masuk di dalam pendekatan ini adalah sebagai berikut:

• Lexicon-Based
• PMI (Pointwise Mutual Information)

3. Hybrid Approach

Pendekatan ini menggabungkan knowledge-based approach dan machine learning approach. Beberapa penelitian sukses mengaplikasikan keduanya secara bersamaan.


4. Contoh Penggunaan Sentimen Analisis Menngunakan Twitter

Analisis sentimen pada twitter menggunakan bahasa R. Sentiment analysis merupakan salah satu bidang dari ilmu komputer yang mempelajari komputasi linguistik, pengolahan bahasa alami. Tema yang diangkat pada post ini adalah Black Campaign.

Pertama adalah masuk ke apps.twitter.com. Lalu pilih create an application.

Setelah terbuat maka akan terlihat kode untuk tokennya. Kode inilah yang akan digunakan untuk mendaftarkan API twitter pada bahasa R.

Langkah selanjutnya adalah pengkodean pada program R. Terlebih dahulu kita menginstall package untuk mencari kata kunci yaitu twitteR dan RCurl. Package ini kemudian juga diaktifkan.

Token token yang telah didapat dimasukkan kedalam sintaks bahasa R untuk mendaftarkan API twitter.

> consumer_key <- 'diisikan consumer key'

> consumer_secret <- 'diisikan consumer secret'

> access_token <- 'diisikan access token'

> access_secret <- 'diisikan access secret'

Jika tidak terdapat error maka koneksi API twitter dengan bahasa R berhasil. Kemudian kita  melakukan mining tweets dengan memasukkan kata kuncinya. Dalam contoh ini kata kunci yang digunakan adalah "antek pki".

Langkah selanjutnya adalah menginstall package corpus dan tm. Package ini digunakan untuk menampilkan semua tweet hasil mining.

Lalu kita menampilkan hasil tweet yang dilakukan mining. Cara menampilkannya dengan memanggil Corpus yang baru saja diinstall.

> kampanye_corpus <- Corpus(VectorSource(miningtweets_text))

> kampanye_corpus

> inspect(kampanye_corpus)

Kemudian dilakukan filter kata untuk menyaring agar hanya kata kunci yang dibutuhkan saja yang akan digunakan.

Setelah itu dilakukan wordcloud untuk menampilkan kata-kata kunci dalam bentuk gambar susunan seperti awan. Dilakukan install packagenya terlebih dahulu.

Jika sudah maka lakukan wordcloud untuk menampilkan kata kunci yang telah disaring.

> wordcloud(black_clear, random.order=F, col=rainbow(50))

Quantum Computation

A. Pendahuluan

Quantum Computation sendiri adalah bidang studi yang difokuskan pada teknologi komputer berkembang berdasarkan prinsip-prinsip teori kuantum, yang menjelaskan sifat dan perilaku energi dan materi pada tingkat kuantum (atom dan subatom).

Quantum Computer adalah alat untuk perhitungan yang menggunakan secara langsung fenomena dari mekanik kuantum, seperti superposisi dan belitan , untuk melakukan operasi pada Data. Cara kerja quantum computer sendiri berbeda dengan komputer baisanya. Jika dalam komputasi klasik jumlah data dihitung dengan bit, dalam komputer kuantum hal ini dilakukan dengan qubit (quantum bit). Yang berarti jika di komputer biasanya hanya mengenal 0 atau 1, dengan qubit sebuah komputer quantum dapat mengenal keduanya secara bersamaan dan itu membuat kerja dari komputer quantum itu lebih cepat dari pada komputer biasa.

B. Algoritma Shor

Algoritma Shor merupakan sebuah algoritma kuantum yang efisien bisa menguraikan pada pengali jumlah besar. Algortima ini merupakan pusat pada sistem yang menggunakan teori bilangan untuk memperkirakan periodisitas dari urutan nomor. Ditemukan oleh Peter Shor. Algortima ini di perbaharui oleh Lov Grover dari Bell Labs pada tahun 1996, dengan algoritma yang sangat cepat dan terbukti menjadi yang tercepat mungkin untuk mencari melalui database tidak terstruktur.

Algoritma ini sangat efisien sehingga hanya membutuhkan rata-rata, sekitar akar N persegi  pencarian untuk menemukan hasil yang diinginkan, sebagai lawan pencarian dalam komputasi klasik, yang pada kebutuhan rata-rata N / 2 pencarian. N adalah jumlah total elemen.

Algoritma Shor didasarkan dari sebuah teori bilangan: fungsi F(a) = xamod n adalah feungsi periodik jika x adalah bilangan bulat yang relatif prima dengan n. Dalam Algoritma Shor, n akan menjadi bilangan bulat yang hendak difaktorkan. Pada masalah ini algoritma quantum shor memanfaatkan pararellisme quantum untuk melakukannya hanya dengan satu langkah. Karena F(A) adalah fungsi periodik, maka fungsi ini memiliki sebuah periode r. Diketahui x0mod n = 1, maka xr mod n =1, begitu juga x2r mod n dan seterusnya.

C. Quantum Gates

Gate sendiri dalam bahasa Indonesia adalah Gerbang, jadi Quantum Gates adalah gerbang kuantum yang dimana berfungsi mengoperasikan bit yang terdiri dari 0 dan 1 menjadi qubits. dengan demikian Quantum gates mempercepat banyaknya perhitungan bit pada waktu bersamaan.

D. Penerapan

Pada 19 Nov 2013 Lockheed Martin, NASA dan Google semua memiliki satu misi yang sama yaitu mereka semua membuat komputer kuantum sendiri. Komputer kuantum ini adalah superkonduktor chip yang dirancang oleh sistem D – gelombang dan yang dibuat di NASA Jet Propulsion Laboratories.

NASA dan Google berbagi sebuah komputer kuantum untuk digunakan di Quantum Artificial Intelligence Lab menggunakan 512 qubit D -Wave Two yang akan digunakan untuk penelitian pembelajaran mesin yang membantu dalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mencari set data astronomi planet ekstrasurya dan untuk meningkatkan efisiensi searchs internet dengan menggunakan AI metaheuristik di search engine heuristical.

A.I. seperti metaheuristik dapat menyerupai masalah optimisasi global mirip dengan masalah klasik seperti pedagang keliling, koloni semut atau optimasi swarm, yang dapat menavigasi melalui database seperti labirin. Menggunakan partikel terjerat sebagai qubit, algoritma ini bisa dinavigasi jauh lebih cepat daripada komputer konvensional dan dengan lebih banyak variabel.

Penggunaan metaheuristik canggih pada fungsi heuristical lebih rendah dapat melihat simulasi komputer yang dapat memilih sub rutinitas tertentu pada komputer sendiri untuk memecahkan masalah dengan cara yang benar-benar cerdas . Dengan cara ini mesin akan jauh lebih mudah beradaptasi terhadap perubahan data indrawi dan akan mampu berfungsi dengan jauh lebih otomatisasi daripada yang mungkin dengan komputer normal.

Cloud Computing (jurnal)

Muhammad Zaim Milzam             57414600

Nicko Fajar                                    57414920     

ABSTRAK

Salah satu topik terhangat Information and Communication Technology (Teknologi Informasi dan Komunikasi) saat ini adalah cloud computing. Teknologi cloud computing dihadirkan sebagai upaya untuk memungkinkan akses sumber daya dan aplikasi dari mana saja melalui jaringan Internet, sehingga keterbatasan pemanfaatan infrastruktur ICT yang sebelumnya ada dapat diatasi. NIST mendefiniskan Clud Computing adalah sebuah model untuk kenyamanan, akses jaringan on-demand untuk menyatukan pengaturan konfigurasi sumber daya komputasi (seperti, jaringan, server, media penyimpanan, aplikasi, dan layanan) yang dapat dengan cepat ditetapkan dan dirilis dengan usaha manajemen yang minimal atau interaksi dengan penyedia layanan. Pembahasan paper dimulai dengan uraian dari beberapa pendapat dan penelitian terdahulu tentang teknologi cloud computing, selanjutnya ditinjau kelebihan dan kekurangan yang dapat ditimbulkan atas implementasi cloud computing. Pembahasan diakhiri dengan kesimpulan apakah cloud computing merupakan solusi ICT ? dan saran yang dapat dijadikan bahan pertimbangan penguna dalam implementasi cloud computing.  

Kata kunci : ICT, cloud, computing, internet

1.        Pendahuluan

Salah satu topik terhangat Teknologi Informasi dan Komunikasi saat ini adalah cloud computing. Sebagai satu trend teknologi yang masih terus dikembangkan dalam penelitian oleh para praktisi ICT sampai saat ini, teknologi cloud computing dihadirkan sebagai upaya untuk memungkinkan akses sumber daya dan aplikasi dari mana saja melalui jaringan Internet, sehingga keterbatasan pemanfaatan infrastruktur ICT yang sebelumnya ada dapat diatasi.

Dalam kata lain cloud computing bisa berarti akses fasilitas komputer secara bersamasama memelalui Internet dari berbagai lokasi. Sebagai contoh, sebuah Bank besar menggunakan cloud computing untuk operasional transaksi online, dan secara tidak disadari sebagian dari kita sebenarnya telah menggunakan fasilitas cloud computing dalam bentuk email dan World Wide Web (WWW). NIST mendefiniskan Clud Computing sebagai “sebuah model untuk kenyamanan, akses jaringan on-demand untuk menyatukan pengaturan konfigurasi sumber daya komputasi (seperti, jaringan, server, media penyimpanan, aplikasi, dan layanan) yang dapat dengan cepat ditetapkan dan dirilis dengan usaha manajemen yang minimal atau interaksi dengan penyedia layanan .

Cloud computing menawarkan peluang dan tantangan baru bagi praktisi ICT.  Di beberapa kasus, keahlian yang dimiliki praktisi ICT dapat langsung  digunakan dalam penerapan teknologi cloud, dan dalam beberapa kasus yang lain perlu di dikembangkan . Dituntut peningkatkan kemampuan beradaptasi sesuai standar di lingkungan cloud computing. Beberapa perusahaan besar telah mengeksplorasi teknologi cloud computing untuk dijadikan bisnis seperti Microsoft, IBM, Google dan Amazon dengan menginvestasikan jutaan dolar untuk hal tersebut. Perusahaan tersebut menawarkan layanan cloud, sehingga sebagian besar tugas pemantauan, konfigurasi, integrasi, pembelian infrastruktur perangkat keras dan perangkat lunak tidak lagi dibutuhkan karena akan ditangani oleh penyedia cloud. Dengan cloud computing, tidak ada lagi koneksi point-to-point antara pengguna dan infrastruktur komputasi .

 Saat ini masih terdapat kekhawatiran bagi administrator ICT di perusahaan atau organisasi untuk menerapkan cloud computing pada perusahaan mereka, hal tersebut didasari kekhawatiran akan kehilangan kontrol atas data perusahaan mereka. Ini terjadi karena media penyimpanan data perusahaan tersimpan di penyedia layanan cloud computing. Masalah lainnya adalah mengenai Interoperabilitas dan keamanan.

 Pembahasan paper dimulai dengan uraian dari beberapa pendapat dan penelitian terdahulu tentang teknologi cloud computing, selanjutnya ditinjau kelebihan dan kekurangan yang dapat ditimbulkan atas implementasi cloud computing. Pembahasan diakhiri dengan kesimpulan apakah cloud computing merupakan solusi ICT ? dan saran yang dapat dijadikan bahan pertimbangan penguna dalam implementasi cloud computing.

2.       Cloud Computing (‘Komputasi Awan”)

Gambar 1. Cloud Computing

2.1   Karakteristik Cloud Computing

Lima karakteristik penting dari cloud computing , yaitu :

1.       On-demand self-service. Konsumen dapat menentukan kemampuan komputasi secara sepihak, seperti server time dan network storage, secara otomatis sesuai kebutuhan tanpa memerlukan interaksi manusia dengan masing-masing penyedia layanan.

2.       Broad network access. Kemampuan yang tersedia melalui jaringan dan diakses melalui mekanisme standar yang mengenalkan penggunaan berbagai platform (misalnya, telepon selular, tablets, laptops, dan workstations).

3.       Resource pooling. Penyatuan sumberdaya komputasi yang dimiliki penyedia untuk melayani beberapa konsumen virtual yang berbeda, ditetapkan secara dinamis dan ditugaskan sesuai dengan permintaan konsumen. Ada rasa kemandirian lokasi bahwa pelanggan pada umumnya tidak memiliki kontrol atau pengetahuan atas keberadaan lokasi sumberdaya yang disediakan, tetapi ada kemungkinan dapat menentukan lokasi di tingkat yang lebih tinggi (misalnya, negara, negara bagian, atau datacenter). Contoh sumberdaya termasuk penyimpanan, pemrosesan, memori, bandwidth jaringan, dan mesin virtual.

4.       Rapid elasticity. Kemampuan dapat ditetapkan dan dirilis secara elastis, dalam beberapa kasus dilakukan secara otomatis untuk menghitung keluar dan masuk dengan cepat sesuai dengan permintaan. Untuk konsumen, kemampuan yang tersedia yang sering kali tidak terbatas dan kuantitasnya dapat disesuaikan setiap saat.

5.       Measured Service. Sistem cloud computing secara otomatis mengawasi dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya dengan memanfaatkan kemampuan pengukuran (metering) pada beberapa tingkat yang sesuai dengan jenis layanan (misalnya, penyimpanan, pemrosesan, bandwidth, dan account pengguna aktif). Penggunaan sumber daya dapat dipantau, dikendalikan, dan dilaporkan sebagai upaya memberikan transparansi bagi penyedia dan konsumen dari layanan yang digunakan.

2.2   Model Layanan Cloud Computing

Tiga model layanan dari cloud computing , yaitu :

1.       Cloud Software as a Service (SaaS). Kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk menggunakan aplikasi penyedia dapat beroperasi pada infrastruktur cloud. Aplikasi dapat diakses dari berbagai perangkat klien melalui antarmuka seperti web browser (misalnya, email berbasis web). Konsumen tidak mengelola atau mengendalikan infrastruktur cloud yang mendasar termasuk jaringan, server, sistem operasi, penyimpanan, atau bahkan kemampuan aplikasi individu, dengan kemungkinan pengecualian terbatas terhadap pengaturan konfigurasi aplikasi pengguna tertentu. Contohnya adalah Google Apps, SalesForce.com dan aplikasi jejaring sosial seperti FaceBook.

2.       Cloud Platform as a Service (PaaS). Kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk menyebarkan aplikasi yang dibuat konsumen atau diperoleh ke infrastruktur cloud computing menggunakan bahasa pemrograman dan peralatan yang didukung oleh provider. Konsumen tidak mengelola atau mengendalikan infrastruktur cloud yang mendasar termasuk jaringan, server, sistem operasi, atau penyimpanan, namun memiliki kontrol atas aplikasi yang disebarkan dan memungkinkan aplikasi melakukan hosting konfigurasi. Contohnya yang sudah mengimplementasikan ini adalah Force.com dan Microsoft Azure investment.

3.       Cloud Infrastructure as a Service (IaaS). Kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk memproses, menyimpan, berjaringan, dan sumber komputasi penting yang lain, dimana konsumen dapat menyebarkan dan menjalankan perangkat lunak secara bebas, yang dapat mencakup sistem operasian aplikasi. Konsumen tidak mengelola atau mengendalikan infrastruktur cloud yang mendasar tetapi memiliki kontrol atas sistem operasi, penyimpanan, aplikasi yang disebarkan, dan mungkin kontrol terbatas komponen jaringan yang pilih (misalnya, firewall host). Contohnya seperti Amazon Elastic Compute Cloud dan Simple Storage Service.

2.3   Model Penyebaran Cloud computing

Empat model penyebaran cloud computing , yaitu:

1.       Private cloud. Infrastruktur cloud yang semata-mata dioperasikan bagi suatu organisasi. Ini mungkin dimiliki,dikelola dan dijalankan oleh suatu organisasi, pihak ketiga atau kombinasi dari beberapa pihak dan mungkin ada pada on premis atau off premis.

2.       Community cloud. Infrastruktur cloud digunakan secara bersama oleh beberapa organisasi dan mendukung komunitas tertentu yang telah berbagi concerns (misalnya; misi, persyaratan keamanan, kebijakan, dan pertimbangan kepatuhan). Ini mungkin dikelola oleh organisasi atau pihak ketiga dan mungkin ada pada on premis atau off premis.

3.       Public cloud. Infrastuktur cloud yang disediakan untuk umum atau kelompok industri besar dan dimiliki oleh sebuah organisasi yang menjual layanan cloud.

4.       Hybrid cloud. Infrastruktur cloud merupakan komposisi dari dua atau lebih cloud (swasta, komunitas, atau publik) yang masih entitas unik namun terikat bersama oleh standar atau kepemilikan teknologi yang menggunakan data dan portabilitas aplikasi (e.g., cloud bursting for load-balancing between clouds).

Perbedaan SaaS, PaaS dan IaaS dapat dilihat dari sisi kendali atau tanggung jawab yang dilakukan oleh vendor penyedia jasa layanan cloud maupun customer. Pada gambar 2, di situ dijelaskan stack (jenjang) teknologi komputasi dari Networking naik hingga ke Application. Dijelaskan sampai di stack mana suatu vendor layanan cloud memberikan layanannya, dan mulai dari jenjang mana konsumen mulai memegang kendali dan bertanggung jawab penuh pada stack di atasnya.

Mulai dari kanan, pada SaaS, seluruh stack merupakan tanggung jawab penyedia layanan cloud. Konsumen benar-benar hanya mengkonsumsi aplikasi yang disediakan. Pada PaaS, penyedia layanan cloud bertanggung jawab mengelola Networking hingga Runtime. Konsumen memiliki kendali dan bertanggung jawab membuat aplikasi dan juga skema database-nya. Pada IaaS, penyedia layanan cloud bertanggung jawab untuk Networking hingga Virtualization. Konsumen sudah mulai bertanggung jawab untuk Operating System ke atas. Sebagai perbandingan, di gambar juga ditunjukkan arsitektur tradisional on-premise (bukan cloud), alias semua ada di data center kita. Di sini kita bertanggung jawab untuk seluruh stack, dari Networking hingga Application

2.4   Implementasi Cloud Computing Perusahaan

 ICT besar telah membelanjakan miliaran dollar sejak tahun 1990-an untuk mengembangkan cloud computing. Sebagai contoh, Sun’s telah dikenal dengan slogan “ther network is the computer” di dirikan pada akhir tahun 1980-an. Salesforce.com telah menyediakan on-demand Software as a Service (SaaS) untuk pelanggannya sejak 1999. IBM dan Microsoft telah memulai layanan Web sejak awal tahun 2000-an. Microsoft’s Azure menyediakan layanan sistem operasi dan satu set tools dan layanan. Google’s pepuler dengan Google Docs menyediakan Web-based pengolah kata, spreadsheet dan apliasi presentasi. Google App menperkenankan pengembang sistem untuk menjalankan aplikasi Phyton/Java di dalam infrastruktur Google. Amazaon dikenal sebagai penyedia layanan Web seperti ECS (Elastic Compute Cloud) dan S3 (Simple Storage Service). Yahoo! mengumumkan bahwa dapat menggunakan framework Apache Hadoop untuk memperkenakan pengguna bekerja dengan ribuan nodes dan 1 petabyte (1 miliar gygabytes) data.

Contoh yang telah disebutkan membuktikan penyedia cloud computing menawarkan layanan pada tiap tingkatan implementasinya; perangkat keras (Amazon dan Sun), sistem operasi (Google dan Microsoft), layanan perangkat lunak (Google, Yahoo! dan Microsoft).

Target penyedia cloud computing adalah dari berbagai kelompok end-user, dari pengembang perangkat lunak sampai masyarakat umum. Sebagai informasi tambahan mengenai cloud computing, University of California (UC) Berkeley’s menyajikan perbandingan model cloud antara Amazon, Microsoft dan Google.

3.       Aspek Keamanan dan Privasi Cloud Computing

 Beberapa aspek yang berkaitan dengan keamanan dan privasi di yang harus diperhatikan adalah sebagai berikut :

·          Manajemen Resiko dan Ketaatan, organisasi yang mulai mengadopsi cloud tetap harus bertanggung jawab untuk aspek manajemen keamanan, resiko, dan ketaatan terhadap aturan yang berlaku di industri terkait. Manajemen resiko dan ketaatan ini membutuhkan tim internal yang kuat dan transparansi proses dari penyedia jasa cloud. Rekomendasi : Penyedia jasa cloud harus menggunakan beberapa framework atau best practice seperti MOF, atau ITIL, dan memiliki sertifikasi seperti ISO/IEC 27001:2005, dan mempublikasikan laporan audit ke SAS 70 type II. Selain itu juga disesuaikan dengan ketentuan dan kebijakan suatu negara.

·          Manajemen Akses dan Identitas, identitas bisa didapat melalui beberapa penyedia jasa cloud, dan harus bersifat interoperabelitas antar organisasi yang berbeda, penyedia cloud yang berbeda, dan berlandaskan proses yang kuat. Rekomendasi : Autentikasi yang disarankan adalah menggunakan beberapa faktor sekaligus, seperti biometric, one time password token (seperti token BCA), kartu ID dengan chip, dan password.

·          Integritas Layanan, layanan berbasis cloud harus dibangun dengan landasan keamanan yang kuat, dan proses-proses operasionalnya juga harus diintegrasikan dengan manajemen keamanan di organisasi tersebut. Penyedia layanan cloud harus mengikuti proses yang bisa dibuktikan, terdefinisi, dan jelas dalam mengintegrasikan keamanan dan privasi ke dalam layanannya mulai dari titik paling awal, di setiap titik di dalam siklus, sampai paling penghabisan. Selain itu manajemen keamanan dan auditing harus selaras antara penyedia cloud dan pelanggan. Rekomendasi : Gunakan sertifikasi semacam EAL4+ (untuk evaluasi keamanan), SDL (untuk pengembangan aplikasi), ISO/IEC 18044 (untuk incident response).

·          Integritas Klien, layanan cloud yang digunakan di sisi klien harus memperhatikan aspek keamanan, ketaatan, dan integritas di sisi klien. Integritas klien bisa ditingkatkan dengan menggunakan paduan praktek terbaik. Rekomendasi : Perkuat sistem desktop, pastikan kesehatan sistem desktop, terapkan IT policy yang tepat, federasi identitas, Network Access Protection dan sebagainya.

·          Proteksi Informasi, layanan cloud membutuhkan proses yang andal untuk melindungi informasi sebelum, selama, dan setelah transaksi. Manfaatkan Klasifikasi Data untuk meningkatkan kontrol terhadap data yang siap dilepas ke cloud.

Rekomendasi : Gunakan teknologi enkripsi dan manajemen hak informasi (IRM) sebelum data dilepas ke cloud.

4. Kelebihan dan Kekurangan

4.1 Kelebihan Cloud Computing

· Menghemat biaya investasi awal untuk pembelian sumber daya.

· Bisa menghemat waktu sehingga perusahaan bisa langsung fokus ke profit dan berkembang dengan cepat.

· Membuat operasional dan manajemen lebih mudah karena sistem pribadi/perusahaan yang tersambung dalam satu cloud dapat dimonitor dan diatur dengan mudah.

· Menjadikan kolaborasi yang terpercaya dan lebih ramping.

· Mengehemat biaya operasional pada saat realibilitas ingin ditingkatkan dan kritikal sistem informasi yang dibangun.

4.2 Kekurangan Cloud Computing

· Hal penting dalam cloud computing adalah koneksi internet, diperlukan bandwith yang memadai dan stabil agar cloud computing berjalan dengan baik. Komputer akan menjadi lambat atau tidak bisa dipakai sama sekali jika internet bermasalah atau kelebihan beban.

· Perusahaan yang menyewa layanan dari cloud computing tidak punya akses langsung ke sumber daya. Jadi, semua tergantung dari kondisi vendor/penyedia layanan cloud computing.

· Jika server penyedia layana rusak atau punya layanan backup yang buruk, maka perusahaan akan mengalami kerugian besar.

5. Kesimpulan dan Saran

5.1 Kesimpulan

Profesional ICT dituntut untuk meningkatkan keahlian yang dimiliki atas penerapan teknologi cloud computing. Dengan kemampuan dan keterampilan yang dimiliki, para profesional dapat menangkap peluang baru yang dapat digunakan sebagai kesempatan untuk memperluas kompetensi mereka. Perusahaan perlu mengembangkan pengetahuan dan pemahaman tenaga ICT yang mereka miliki, sehingga nantinya transisi ke teknologi berbasis cloud akan yang diterapkan dapat berhasil dan menguntungkan. Teknologi dalam bidang ICT begitu cepat berkembang, dan ini merupakan sebuah tantangan. Maka dibutuhkan kesiapan para profesional dan perusahaan ICT untuk mengantisipasi perkembangan tersebut.

5.2 Saran

Bagi yang akan menggunakan cloud computing perlu dipertimbankan dengan matang sebelum beralih ke jenis layanan yang ditawarkan teknologi ini, tidak semua layanan harus menggunakan on-demand, karena terdapat jenis-jenis layanan yang akan lebih efisien bila dilakukan secara on-premise. Beberapa jenis layanan bahkan dapat dilakukan secara bersamaan (hybrid) dengan menggabungkan kedua jenis model tersebut. Diperlukan kesiapan infrastruktur yang memadai, karena dibutuhkan bandwith internet yang cepat dan stabil agar cloud computing dapat berjalan dengan baik.

Sentiment Analysis Twitter Menggunakan R

Anggota Kelompok:

Axel Aryobowo

M. Fadil Fidrian

M. Zaim Milzam

Taufik Hidayat

4IA10

Pada postingan ini saya akan membahas analisis sentimen pada twitter menggunakan bahasa R. Sentiment analysis merupakan salah satu bidang dari ilmu komputer yang mempelajari komputasi linguistik, pengolahan bahasa alami. Tema yang diangkat pada post ini adalah Black Campaign.

Pertama adalah masuk ke apps.twitter.com. Lalu pilih create an application.

Setelah terbuat maka akan terlihat kode untuk tokennya. Kode inilah yang akan digunakan untuk mendaftarkan API twitter pada bahasa R.

Langkah selanjutnya adalah pengkodean pada program R. Terlebih dahulu kita menginstall package untuk mencari kata kunci yaitu twitteR dan RCurl. Package ini kemudian juga diaktifkan.

Token token yang telah didapat dimasukkan kedalam sintaks bahasa R untuk mendaftarkan API twitter.

> consumer_key <- 'diisikan consumer key'

> consumer_secret <- 'diisikan consumer secret'

> access_token <- 'diisikan access token'

> access_secret <- 'diisikan access secret'

Jika tidak terdapat error maka koneksi API twitter dengan bahasa R berhasil. Kemudian kita  melakukan mining tweets dengan memasukkan kata kuncinya. Dalam contoh ini kata kunci yang digunakan adalah "antek pki".

Langkah selanjutnya adalah menginstall package corpus dan tm. Package ini digunakan untuk menampilkan semua tweet hasil mining.

Lalu kita menampilkan hasil tweet yang dilakukan mining. Cara menampilkannya dengan memanggil Corpus yang baru saja diinstall.

> kampanye_corpus <- Corpus(VectorSource(miningtweets_text))

> kampanye_corpus

> inspect(kampanye_corpus)

Kemudian dilakukan filter kata untuk menyaring agar hanya kata kunci yang dibutuhkan saja yang akan digunakan.

Setelah itu dilakukan wordcloud untuk menampilkan kata-kata kunci dalam bentuk gambar susunan seperti awan. Dilakukan install packagenya terlebih dahulu.

Jika sudah maka lakukan wordcloud untuk menampilkan kata kunci yang telah disaring.

> wordcloud(black_clear, random.order=F, col=rainbow(50))