## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## UJI PERFORMA DAN PERBANDINGAN RDBMS MYSQL DAN HIVE-HADOOP
Nurul Azizah 1 , Henry Saptono 2
1, 2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12640 nurul.azizah195@gmail.com, henry@nurulfikri.co.id

## Abstract
The amount of data that is proliferating today requires fast storage as well, and this is because they need for data is also critical and accessing it also requires fast time. Therefore we need to know a system that supports big data processing or big data promptly. Fast enough. We need to know how the performance of a relational database system and a system that processes data is not relational. The existence of MySQL and Hive-Hadoop can make us find which system we should use to store data and obtain the desired data quickly. This analysis and comparison research wants to know how the performance of the two systems, namely between MySQL and Hive-Hadoop, can access structured data. This research will be conducted by using experimental methods and manipulating the experimental environment with computer virtualization. The conclusion that Hive- Hadoop  can  be  faster  to  process  extensive  data  compared  to  MySQL  because  Hive-Hadoop  uses  HDFS,  where  files  will distribute in blocks of files to connected computers.

## Keywords: Hive-Hadoop, MySQL, Big Data, HDFS

## Abstrak
Banyaknya data yang berkembang pesat saat ini membutuhkan penyimpanan yang cepat pula, hal ini karena kebutuhan akan data juga sangat penting dan dalam mengakses pun membutuhkan waktu yang cepat pula, oleh karena itu kita perlu mengetahui sistem  yang  mendukung  pemrosesan  data  besar  atau big  data dengan  waktu  yang  cukup  cepat.  Kita  perlu  tau  bagaimana performa dari sebuah sistem database yang relasional dan sistem yang memproses data secara tidak relasional. Adanya MySQL dan Hive-Hadoop bisa membuat kita menemukan sistem mana yang harus kita pakai untuk selanjutnya dalam menyimpan data dan  memperoleh  data  yang  diinginkan  secara  cepat.  Penelitian  analisa  dan  perbandingan  ini  ingin  mengetahui  bagaimana performa dari kedua sistem yakni antara MySQL dan Hive-Hadoop yang keduanya bisa mengakses data secara terstruktur. Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  metode  percobaan  dan  memanipulasi  lingkungan  percobaan  dengan  virtualisasi komputer.  Dengan  kesimpulan  bahwa  Hive-Hadoop  bisa  lebih  cepat  untuk  memproses  data  besar  dibandingkan  dengan MySQL, karena Hive-Hadoop menggunakan HDFS dimana file  akan didistribusikan secara blok-blok file ke dalam komputer yang terhubung.
Kata kunci: Hive-Hadoop, MySQL , Big Data, HDFS

## 1. PENDAHULUAN
Sejak beberapa tahun terakhir ini, perkembangan IT sedang berkembang  dengan  sangat  cepat  dan  pesat.  Dengan perkembangan  tersebut,  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa perkembangan  banyaknya  data  juga  sangat  berpengaruh dimulai  dari  memproses  data  yang  besar di suatu kegiatan teknologi. Banyaknya data yang semakin besar dan semakin sulit  untuk  ditampung  pada sistem database manapun sehingga  sulit  untuk  dianalisa dan  diproses  dengan  cepat. Oleh  karena  itu,  data  yang  semakin  banyak  dan  besar  ini mulai dikenal dengan nama big data . Dengan big data ini,
proses pencarian, penyimpanan data, dan analisa pada data akan membutuhkan waktu yang cukup lama.
Awalnya  banyak  sekali  organisasi  atau  perusahaan  yang menggunakan RDBMS untuk memproses atau menyimpan data-data  yang  dimiliki.  Namun,  seiring  perkembangan teknologi  informasi  yang  bertujuan  untuk  mempermudah kinerja  dalam  pencarian,  penyimpanan  data  dan  lainnya tidak  membutuhkan  waktu  lama  lagi  untuk  melakukan tugasnya.  Ada  teknologi  baru  bernama Hadoop yang menggunakan  teknologi  HDFS  dan MapReduce .  Adanya teknologi tersebut maka Hadoop memproses data secara
terdistribusi  dalam  beberapa  komputer  bahkan  ribuan, dengan HDFS dan MapReduce maka kinerja Hadoop sangat terbantu.  Jika  makin  banyak  data  yang  tersimpan  di  satu server,  maka  penyimpanan storage  server akan  semakin penuh.  Bila Hadoop hanya  punya  satu server ,  maka kemungkinan server tersebut bisa mengalami masalah dan mengakibatkan storage tidak dapat diakses kembali.
Kedua  teknologi  ini  sama-sama  untuk  bisa  untuk memproses  data  namun  berbeda  cakupan.  RDBMS digunakan  untuk  data  yang  terstruktur  sedangkan Hadoop bisa digunakan untuk data yang tidak terstruktur. Dan juga Hadoop bukanlah  sebuah database melainkan  sebuah framework  yang  memungkinkan  untuk  memproses  data berukuran besar. Oleh karena itu, untuk memudahkan dalam pengetahuan  dan  penggunaan  sistem  ini,  maka  penulis membuat  analisa  performa  untuk  keduanya  sehingga  tahu bagaimana  performa  diantara keduanya  dalam  memproses data yang besar. Serta tepat dalam  menggunakan software dan hardware yang dipilih dan digunakan.
1.1 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan diatas, maka ada dua masalah utama dalam pembuatan penelitian ini:
1. Apa sajakah indikator atau parameter yang digunakan untuk  menganalisa  performa  dari  teknologi  MySQL dan Hadoop ?
2. Bagaimanakah  performa  dari  kedua  teknologi  yang dianalisa?
1.2 Batasan Masalah
Adapun untuk batasan  masalah  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Analisa  performa  dari  kedua  teknologi  yang  diteliti tidak termasuk keamanan.
2. Penelitian  ini  dilakukan  dalam  lingkup  percobaan saja bukan di sebuah instansi atau perusahaan.
3. Lingkungan percobaan pada virtualisasi.
1.3 Tujuan dan Manfaat
Secara umum tujuan serta manfaat dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  bagaimana  performa  dari Hadoop dan MySQL dalam memproses data dalam jumlah besar. Secara khusus,  penelitian  ini  akan menjadi  ilmu  pengetahuan tambahan  bagi  peneliti  terkait Hadoop dan  MySQL  dan sebagai  karya  tulis  yang  bisa  digunakan  pada  lingkungan kampus atau rujukan dalam mengimplementasi.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Database
Database adalah  kumpulan  data  (elementer)  yang  secara logika  berkaitan  dalam  mempresentasikan  fenomena/fakta
secara terstruktur dalam domain tertentu untuk mendukung aplikasi dalam sistem tertentu [1].
Database menurut  Connoly  adalah  kumpulan  data yang secara logis terkait satu sama lain dan digunakan bersama oleh  banyak  pemakai,  serta  dirancang  untuk  memenuhi kebutuhan  informasi  banyak  pemakai  dalam  suatu organisasi. Artinya database merupakan penyimpanan data yang  tunggal  dan  besar  yang  dapat  digunakan  secara simultan oleh banyak bagian departemen dan user [2].

## 2.2   RDBMS
RDBMS  ( Relational  Database  Management  System ) merupakan sekumpulan program komputer yang mengendalikan  pembuatan,  perawatan,  dan  penggunaan sebuah organisasi database dengan  menggunakan komputer sebagai platform .  DBMS  memungkinkan  pengguna program  aplikasi  yang  berbeda  untuk  dengan  mudah mengakses database yang  sama.  DBMS  menggunakan berbagai  macam  model  database,  seperti network  model atau relational model [3].
2.3   MySQL
MySQL  adalah  perangkat  lunak  sistem  manajemen  basis data yang digunakan untuk menyimpan dan mengolah data [2]. MySQL adalah sebuah server database SQL multiuser dan multi-threaded . Database ini  dibuat  untuk  keperluan sistem database yang  cukup  baik,  MySQL  untuk  sistem operasi  Unix  bersifat freeware ,  dan  terdapat  versi shareware untuk sistem operasi Windows [3].
2.4 Big Data
Big  data adalah  data  yang  melebihi  proses  kapasitas  dari konversi 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  alternatif  untuk  memprosesnya [4].

## 2.5 HADOOP
Hadoop adalah platform perangkat lunak open source yang dikelola  oleh Apache  Software  Foundation .  Ini  adalah platform yang  paling  dikenal  untuk  menyimpan  dan mengelola  sejumlah  besar  data  secara  efisien  dan  hemat biaya. Hadoop merupakan software  open-source yang dibuat menggunakan Java untuk penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan terdistribusi untuk data yang sangat besar yang berada dibawah Apache Software Foundation.
Inti dari Hadoop ada 2 yakni HDFS dan MapReduce . HDFS merupakan  file  terdistribusi  yang tinggi  toleransi kegagalannya, maksud dari file terdistribusi sendiri adalah data  yang  tersimpan  tidak  berada  hanya  di  satu hardisk tetapi  disimpan  dalam  beberapa hardisk komputer sedangkan MapReduce adalah model pemrograman standar
fungsional dari Hadoop , yang digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar.
2.6 HIVE
Hive adalah perangkat lunak data warehouse berbasis open source yang disediakan oleh Apache yang digunakan untuk Query  dan  mengelola  kumpulan  data  yang  didistribusikan secara  SQL. Hive membantu  untuk  membuat  konsep  data dengan  cara  terstruktur dan  menyediakan  bahasa query seperti  SQL  yang  dikenal  sebagai HiveQL [5]. Hive memiliki metastore yang mana sebagai tempat menyimpan data. layanan metastore berjalan di JVM yang sama dengan layanan Hive yang menggunakan database tertanam  yakni derby yang disimpan di sistem file lokal dalam mode ini.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah jenis penelitian  percobaan yang  berupaya  mengisolasi serta kontrol di masing-masing  situasi yang sesuai dengan situasi  yang  hendak  diteliti  lalu mengamati  pada  efek maupun  pengaruh  saat conditional sentence memanipulasi kondisi tersebut.
Peneliti  akan  melakukan  manipulasi  atau  eksperimen terhadap MySQL dan Hadoop sehingga peneliti mengetahui performa keduanya.
3.2   Tahapan penelitian
Berikut adalah alur tahapan penelitian yang akan dilakukan:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  pertama  adalah  Studi  Literatur mencari teori-teori yang mendukung untuk penelitian, kedua adalah  Analisa  kebutuhan  sistem  yakni  mencari  tahu kebutuhan dari sistem yang akan coba diteliti dan rancangan pengujian  sistem  yang  akan  diuji,  ketiga  adalah
Implementasi  yakni  melakukan  pemasangan  aplikasi  yang akan digunakan untuk penelitian, keempat adalah pengujian dan  hasil  dimana  pengujian  dilakukan  dan  akan  didapati hasil  dari  rancangan  pengujian  yang  telah  dibuat  untuk penelitian.  Kelima  adalah  Evaluasi  dari  percobaan  yang sudah dilakukan dalam penelitian, dan yang terakhir adalah kesimpulan dari penelitian yang sudah dilakukan dan saran untuk  para  peneliti  selanjutnya yang  akan  meneliti  sistem yang sama atau sejenisnya.
3.3   Rancangan Penelitian
a. Metode Pengumpulan Data
Digunakan  untuk  memperoleh  informasi  dan  data sebagai  acuan  rancangan  untuk  menyelesaikan masalah yang  peneliti  ambil.  Dalam  penelitian  ini terdapat  beberapa  metode  yang  dilakukan  dalam pengumpulan data, yaitu:
1. Studi Pustaka Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam pengumpulan  data  adalah  studi  pustaka.  Studi pustaka  ini  akan  mengarahkan  peneliti  untuk mencari  data  serta informasi  melalui  dokumen- dokumen  berupa  dokumen  tertulis,  foto-foto, gambar  maupun  dokumen  elektronik yang  bisa mendukung  dalam  proses  penulisan  dan penelitian.
2. Eksperimen Melakukan  eksperimen  atau  percobaan  yang memiliki tujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang  merupakan  performa  dari  MySQL  dan Hadoop yang  akan  digunakan  untuk  bahan laporan  dalam  penulisan  tugas  akhir  ini. Melakukan  eksperimen  atau  percobaan  yang memiliki tujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang  merupakan  performa  dari  MySQL  dan Hadoop yang  akan  digunakan  untuk  bahan laporan dalam penulisan tugas akhir ini.
b. Lingkungan Percobaan Penelitian  ini  akan  dilakukan  dalam  lingkungan percobaan dengan teknologi virtualisasi. c. Alat dan Bahan Untuk melakukan penelitian ini, peneliti menggunakan  perangkat: 1. Perangkat Keras Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian  ini adalah: • Model : Toshiba DT01ACA100 (MS2OA810)
• Processor : Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz × 8 • RAM : 8GB • Hardisk : 1,0TB
2. Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
• Sistem Operasi Xubuntu 16.04 LTS
• MySQL
• Hadoop
• Hive • Derby
• JDK 1.8
• SSH
4. ANALISA DAN PERANCANGAN
4.1   Analisa Kebutuhan Software
Software yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah diantaranya :
1. VirtualBox, karena lingkungan percobaannya  adalah virtual,  maka  diperlukan  salah  satu  aplikasi  untuk virtualisasi yakni Virtual Box.
2. OS Linux Xubuntu 16.04, merupakan sistem operasi yang akan digunakan untuk penelitian.
3. MySQL  Versi  5.7  , software  database yang  akan dijalankan untuk query big data.
4. Hadoop Versi  2.7.2,  platform  berbasis  java  untuk mendukung aplikasi yang berjalan pada big data.
5. Hive Versi  1.2.2,  perangkat  lunak datawarehouse yang digunakan untuk query dan mengolah data yang didistribusikan secara SQL dan Hadoop . 6. Derby Versi  10.13.1.1, open  source sebagai metastore yang tertanam Hive .
7. MapReduce ,  model  komputasi  berbasis  java  pada system  terdistribusi  dalam  rangka  mendukung aplikasi Big Data .
8. JDK  1.8.0_221,  perangkat  lunak  yang  digunakan untuk melakukan proses kompilasi dari kode Java ke bytecode.
9. SSH, protokol jaringan kriptografi untuk komunikasi data yang aman.
4.2 Analisa Kebutuhan Software
Berdasarkan  kebutuhan  software  yang  diperlukan, maka kebutuhan  hardware  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1) Spesifikasi minimum untuk menggunakan MySQL ● Processor : Intel Core or Xeon 3GHz (or Dual Core 2GHz) or equal
AMD CPU. ● Core
: Single (Dual/Quad Core is recommended)
● RAM
: 4 GB (6 GB recommended)
2) Spesifikasi minimum untuk menggunakan Hadoop
• Processor
: Intel i3 or above • RAM : 4 GB
• Free Disk Space : 25 GB
3) Spesifikasi fisik yang digunakan
• Processor
: Intel® Core™ i7-7700 CPU
@ 3.60GHz x 8 • RAM : 8 GB
• Hardisk : 1,0 TB
Tabel 1. Spesifikasi Hardware pada Mesin Virtual yang akan digunakan sebagai Penelitian
H A D O O P
Node Processor RAM OS
Master Intel®
Core™ i7- 7700 CPU @ 3.60GHz x 8 2 GB Xubuntu 16.04 Slave1 Intel® Core™ i7- 7700 CPU @ 3.60GHz x 8 2 GB Xubuntu 16.04 Slave2 Intel® Core™ i7- 7700 CPU @ 3.60GHz x 8 2 GB Xubuntu 16.04 MySQL Server Intel® Core™ i7- 7700 CPU @ 3.60GHz x 8 2 GB Xubuntu 16.04 4.3 Rancangan Sistem
1. Rancangan Arsitektur Sistem Hadoop
Rancangan  arsitektur  yang  akan  digunakan  untuk sistem Hadoop adalah  peneliti  akan  menggunakan  3 server yang  diantaranya  1 master dan  2 slave yang mana  pada  masing-masing server akan  dipasang sebuah Hadoop dan  di  dalam server  master akan dipasang  juga  sebuah Hive dan Derby sebagai pendukung Hadoop yang  akan  digunakan  untuk memproses data secara SQL.
Gambar 2. Rancangan Arsitektur dari Sistem Hadoop
Untuk  proses write yang  terjadi  pada Hadoop akan dijalankan di HDFS dengan skema berikut:
Gambar 3. Proses Write yang Terjadi di HDFS
Pada gambar 3, bisa dijelaskan bahwa jika ada  perintah menyimpan  oleh user ,  maka  komputer user akan berkomunikasi dengan namenode untuk memberitahu bahwa  ada  file  yang  akan  disimpan  di  HDFS  serta menanyakan lokasi datanode yang bisa diakses untuk menyimpan  data  yang  akan  disimpan,  setelah mendapat  daftar  nama  dan  alamat datanode yang tersedia  maka  komputer user akan  langsung mentransfer  data  ke datanode yang  ada.  Data  yang ditransfer  sudah otomatis  dibelah  menjadi block atau kepingan  data  yang  tersimpan  dalam datanode . Setelah  kepingan  data  diterima  maka datanode akan mengirimkan  laporan  ke namenode bahwa  data  telah diterima dan disimpan.
Sedangkan  untuk  proses read pada  HDFS  adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Proses Read yang terjadi di HDFS
Pada gambar 4, ditunjukkan alur dari proses read data atau file di HDFS. Saat user memerintahkan eksekusi perintah read di  komputer user ,  maka  akan  ada komunikasi  dengan namenode untuk  menanyakan nama dan alamat datanode yang harus diakses untuk mendapatkan data yang diinginkan. Maka setelah user mendapatkan nama dan alamat datanode akan secara langsung mengakses datanode yang bersangkutan dan kemudian  data  akan  ditampilkan  sesuai  perintah  dari user.
2. Rancangan Arsitektur RDBMS MySQL
Peneliti  akan  melakukan  perancangan  arsitekur MySQL  dengan  menggunakan  arsitektur  MySQL Server yang biasa digunakan oleh para pengguna pada umumnya,  yakni  peneliti  akan  menggunakan  satu client dan  satu server. Dimana  satu server ini  akan menjadi node utama dimana data disimpan dan client yang melakukan read dan write. Seperti yang terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 5. Rancangan Arsitektur MySQL
Untuk alur kerja dari MySQL adalah  akan terjadinya dialog  antara client dan server melalui daemon pada MySQL,  dimana daemon ini  adalah  sebutan  untuk program  yang  berjalan  pada background (berjalan tanpa  campur  tangan  manusia).  Daemon  tidak akan aktif  bekerja,  kecuali  jika  ada  permintaan  kepada daemon untuk melakukan pekerjaan. Setelah daemon MySQL dijalankan, daemon tersebut akan memberikan  proses  dialog  dengan client.  Client kemudian  diminta  untuk  melakukan  autentifikasi untuk mengolah database MySQL.
4.4 Rancangan Pengujian
Pengujian  pada Hadoop akan  menggunakan Hive yang merupakan data warehouse yang ada di Hadoop itu sendiri dan Derby sebagai database eksternalnya  dan  untuk MySQL akan diuji secara langsung di MySQL, dimana dua perangkat  tersebut memungkinkan untuk melakukan create dan select ,  sehingga  bisa  dibandingkan  kinerja  keduanya berdasarkan  percobaan  pada  2  perangkat  tersebut. Query yang  akan  digunakan  adalah query “select” dan “insert” untuk diujikan pada kedua perangkat.

## 1. Pengujian Hadoop
Perangkat  yang  akan  digunakan  dalam  pengujian Hadoop ini yaitu Hive dengan database eksternalnya yakni Derby .  Berikut  akan  dijabarkan  langkah- langkah yang akan dilakukan untuk proses pengukuran pada Hadoop .
a. Pengujian Lama Waktu Load Data Untuk melakukan pengujian lama waktu load data adalah sebagai berikut:
1. Memastikan topologi sistem yang diukur.
2. Menentukan data  warehouse dan database yang akan digunakan yaitu Hive dan Derby.
3. Menentukan  data  yang  akan digunakan  untuk
pengujian.
4. Menentukan query yang akan digunakan yaitu insert .
5. Menentukan  berapa  kali  pengujian  akan dilakukan.
6. Menjalankan Hive yang  telah  terinstal  di komputer untuk menguji kinerja Hadoop .
7. Melihat output yang  dihasilkan  dari  alat ukur yaitu waktu load data pada Hadoop yang telah ditentukan datanya.
8. Ulangi langkah-langkah di atas untuk penambahan data 2GB-5GB. Dan selanjutnya dicatat waktu pengukuran saat pengujian.
b. Pengujian Lama Waktu Select Data Untuk  melakukan  pengujian  lama  waktu select data adalah sebagai berikut:
1. Memastikan topologi sistem yang diukur.
2. Menentukan data  warehouse dan database yang akan digunakan yaitu Hive dan Derby .
3. Menentukan data yang akan digunakan untuk pengujian.
4. Menentukan query yang  akan  digunakan yaitu select .
5. Menentukan  berapa  kali  pengujian  akan dilakukan.
6. Menjalankan Hive yang  telah  terinstal  di komputer untuk menguji kinerja Hadoop .
7. Melihat output yang dihasilkan dari alat ukur yaitu  waktu query  data pada  Hadoop  yang telah ditentukan datanya.
8. Ulangi langkah-langkah diatas untuk penambahan data 2GB-5GB. Dan selanjutnya dicatat waktu pengukuran saat pengujian.
Tabel 2. Contoh Tabel Hasil Eksekusi Load dan Select Data Ukuran data Pengujian ke 1 GB (s) 2 GB (s) 3 GB (s) 4 GB (s) 5 GB (s) Pengujian 1 Pengujian 2 Pengujian 3
2. Pengujian MySQL
Untuk  pengujian  MySQL  rancangan  pengujian  yang akan  digunakan  dalam  proses  pengukuran  adalah sebagai berikut:
a. Pengujian Lama Waktu Load Data
1. Memastikan  topologi  sistem  yang  akan diukur.
2. Menentukan database yang  akan  digunakan yaitu MySQL.
3. Menentukan macam-macam query yang akan digunakan, diantaranya Insert.
4. Melakukan  pengujian  beberapa  kali  dengan penambahan data untuk menemukan
perbedaan  kecepatan waktu load data seiring banyaknya data yang di insert .
5. Melihat output yang dihasilkan dari alat ukur yaitu kecepatan load data.
b. Pengujian Lama Waktu Select Data
1. Memastikan  topologi  sisten  yang  akan diukur.
2. Menentukan database yang  akan  digunakan yaitu MySQL.
3. Menentukan macam-macam query yang akan digunakan, diantaranya select.
4. Melakukan  pengujian  beberapa  kali  dengan penambahan data untuk menemukan perbedaan kecepatan  waktu query eksekusi seiring banyaknya data yang di select .
5. Melihat output yang dihasilkan dari alat ukur yaitu kecepatan query ekseskusi.
6. Setelah  itu  dibandingkan  hasil  masing- masing percobaan untuk dianalisa.
Tabel 3. Contoh Tabel Hasil Load dan Select Data di MySQL
Ukuran data Pengujian ke 1 GB (s) 2 GB (s) 3 GB (s) 4 GB (s) 5 GB (s) Pengujian 1
Pengujian 2
Pengujian 3

## 5. IMPLEMENTASI DAN ANALISA
5.1 Data Penelitian
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data dengan format CSV yang berukuran 1GB sampai 5GB. Data didapat dari website http://data.gdeltproject.org/ events/index.html. Peneliti menggunakan data yang di dapat dari website tersebut dengan ukuran 1GB lalu di copy-paste agar  bisa  mendapatkan  data  sampai  5GB.  Data  ini merupakan  data  yang  terstruktur  dalam  1  tabel  sehingga menggunakan format CSV agar memudahkan dimasukkan ke dalam format database terstruktur. Untuk memudahkan memasukkan  data  ke  dalam  tabel  sistem  SQL,  maka  data dibuat dengan format delimeter  (pembatas) koma, sehingga perintah  atau  format  yang  dijalankan  bisa  disesuaikan dengan format SQL.
5.2 Pengujian
Pada  pengujian  ini,  peneliti  sudah  memastikan  bahwa parameter  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  uji  dalam penelitian ini adalah diantaranya
a. Besarnya data yakni antara 1GB sampai dengan 5GB.
b. Query eksekusi  pada Hive dan  MySQL  yakni Load data dan select data.
Paramater  yang  digunakan  diatas  adalah  uji  coba  yang dilakukan  oleh  peneliti  sehingga  bisa  mengetahui bagaimanakah  performa  dari  MySQL  dan Hadoop yang digunakan untuk bahan penelitian.
1. Pengujian Hadoop
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  menguji Hadoop :
1) Setelah  memastikan Hadoop,  Hive dan Derby terpasang (ada dalam lampiran). Masuk ke sistem hive
$ bin/hive
2) Cek database hive>show databases;
3) Membuat  database  dan  menggunakan database tersebut
hive>create database tugas; hive>use tugas;
4) Create table data hive>create  table  data1gb(kode1  int, kode2  int, kode3 char(20), kode4 char(20));
5) Melakukan load data ke dalam tabel hive>load data  local inpath
‘/home/document/data1gb.csv’  overwrite  into table data1gb;
6) Mencatat  waktu  yang  diperoleh  dari load data
7) Melakukan query select dan  mencatat waktu hasil query hive> select * from data1gb;
8) Melakukan langkah 5-7 untuk  menguji data 1GB sampai 3 kali sebagai perbandingan.
9) Melakukan  langkah  4  sampai  8  untuk  data  2GB sampai 5GB.
Tabel 5. Pengujian Load Data pada Hadoop Ukuran data Pengujian ke 1 GB (s) 2 GB (s) 3 GB (s) 4 GB (s) 5 GB (s) Pengujian 1 60,642  94,47 8 107,62 9 152,72 2 329,63 8 Pengujian 2 61,945  106,1 98 107,33 4 169,98 7 329,94 6 Pengujian 3 62,034  108,0 41 108,42 4 171,26  330.10 3 Rata-rata 61,54 102,9  107,79  257,65 6 385,22 9
Hasil  keseluruhan  pengujian  dari select  data dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 6. Pengujian Select Data pada Hadoop
Ukuran data Pengujian ke 1 GB (s) 2 GB (s) 3 GB (s) 4 GB (s) 5 GB (s) Pengujian 1 0 sec, 8 map 0 sec, 18 map 0 sec, 26 map 0 sec, 35 map 0 sec, 43 map Pengujian 2 0 sec, 8 map 0 sec, 17 map 0 sec, 28 map 0 sec, 34 map 0 sec, 43 map Pengujian 3 0 sec, 8 map 0 sec, 17 map 0 sec, 26 map 0 sec, 34 map 0 sec, 44 map Rata-rata 0 sec,   8 map 0  sec, 17 map 0  sec, 26 map 0  sec, 34 map 0  sec, 43 map
2. Pengujian MySQL
Langkah-langkah  pengujian  dalam Load  data yang dilakukan pada MySQL:
1) Pastikan  masuk  ke  dalam  MySQL  untuk memulai melakukan pengujian
$ mysql -u root -p
2) Mengecek dan membuat database mysql > show databases; mysql > create database tugas;
(keterangan:  nama  database  menggunakan nama sesuai yang diinginkan)
3) Menggunakan database yang sudah dibuat mysql > use tugas;
4) Membuat tabel 1GB mysql  >  create  table  data1gb(kode1  int,  kode2 int, kode3 int, kode4 int);
5) Melakukan load data ke dalam tabel mysql > load data local infile
‘/home/document/data1gb.csv’ into table data1gb fields terminated by ‘,’ lines terminated by ’\n’;
[keterangan  :  load  data  local  infile(pada  file penyimpanan local), „home/document/data1gb .csv‟ (lokasi  datanya),  fields  terminated  by  „,‟ (pembatas  antar  kata  yakni  koma  „,‟)  ,  lines terminated  by  „\n‟ (baris  baru  menggunakan enter)]
6) Mencatat  waktu  yang  diperoleh  dari load data
7) Melakukan query select dan  mencatat waktu hasil query mysql> select * from data1;
8) Melakukan langkah 5-7 untuk  menguji data 1GB sampai 3 kali sebagai perbandingan.
9) Melakukan  langkah  4  sampai  8  untuk  data  2GB sampai 5GB
10) Menghitung rata-rata waktu yag didapatkan
Hasil dari pengujian secara keseluruhan pada saat load data dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 7. Pengujian Load Data pada MySQL Ukuran data Pengujian ke 1 GB (s) 2 GB (s) 3 GB (s) 4 GB (s) 5 GB (s) Pengujian 1 2 hours 29 min 19.09 sec 2 hours 29 min 32.15 sec 2 hours 30 min 43,09 sec 2 hours 32 min 47,59 sec 2 hours 33 min 13,05 sec Pengujian 2 2 hours 29 min 20,74 sec 2 hours 29 min 32.40 sec 2 hours 30 min 44,19 sec 2 hours 30 min 48,34 sec 2 hours 33 min 13,46 sec Pengujian 3 2 hours 29 min 21,67 sec 2 hours 29 min 32, 42 sec 2 hours 30 min 44,27 sec 2 hours 30 min 48,42 sec 2 hours 33 min 14,04 sec Rata-rata 2 hours 29 min 20,5 sec 2 hours 29 min 32,32 sec 2 hours 30 min 43,85 sec 2 hours 30 min 48,11 sec 2 hours 33 min 13,51 sec
Hasil  pengujian  secara  keseluruhan  pada  saat select data dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 8. Hasil Select Data di MySQL Ukuran data Pengujian ke 1 GB (s) 2 GB (s) 3 GB (s) 4 GB (s) 5 GB (s) Pengujian 1 36,20 sec 40,15 sec 44,56 sec 48,51 sec 57,32 sec Pengujian 2 40,13 sec 48,34 sec 62,39 sec 65,27 sec 71,44 sec Pengujian 3 44,27 sec 62,41 sec 70,12 sec 73,26 sec 75,17 sec Rata-rata 40,2 sec 50,3 sec 59,02 sec 62,34 sec 67,97 sec
3. Analisa Pengujian Load Data MySQL vs Hadoop
Pada pengujian yang telah dilakukan  pada load data di  MySQL  dan Hadoop ternyata  semakin  banyaknya data  semakin  banyak  waktu  yang  diperlukan  serta setelah  dibandingkan  waktu  yang  diperlukan  lebih efektif  pada  saat load  data di Hadoop dibandingkan dengan di MySQL. Berikut adalah tabel perbandingan waktu load data antara MySQL dan Hadoop :
Tabel 9. Rata-rata Waktu Load Data di MySQL dan Hadoop Ukuran Data (GB) Load data MySQL (s) Load data Hadoop (s) 1 GB 2 hours 29 min 20,5 sec 61,54 sec 2 GB 2 hours  29 min 32,32 sec 102,9 sec 3 GB 2 hours 30 min 43,85 sec 107,79 sec
Ukuran Data (GB) Load data MySQL (s) Load data Hadoop (s) 4 GB 2 hours  30 min 48,11 sec 257,656 sec 5 GB 2 hours 33 min 13,51 sec 385,229 sec
Berdasarkan  tabel  9,  waktu  yang  diperlukan  oleh MySQL lebih lama dibandingkan Hadoop , dalam hal ini  karena  MySQL  butuh  memproses  data  secara terstruktur  dan  dalam  satu  manajemen.  Sedangkan untuk Hadoop , dalam memproses data dibantu proses dari  HDFS  yakni  file  yang  dimasukkan  akan didistribusikan  ke  dalam node-node lain  yang terhubung satu dengan yang lainnya. Sehingga waktu yang  diperlukan  untuk load  data jauh  lebih  cepat dibandingkan dengan MySQL.
4. Analisa Pengujian Select Data MySQL vs Hadoop
Untuk  pengujian  select  data  di  MySQL  dan Hadoop didapatkan hasil berikut ini:
Tabel 10. Hasil Pengujian Select Data di MySQL dan Hadoop Ukuran Data (GB) Select data MySQL (s) Select data Hadoop (s) 1 GB 40,2 sec 0 sec, 8 map 2 GB 50,3 sec 0 sec, 17 map 3 GB 59,02 sec 0 sec, 26 map 4 GB 62,34 sec 0 sec, 34 map 5 GB 67,97 sec 0 sec, 43 map
Dari tabel 10, kita bisa simpulkan semakin banyaknya data yang dimasukkan akan semakin lama juga waktu yang  dibutuhkan  untuk  membaca  data.  MySQL memerlukan waktu untuk membaca satu per satu data yang  telah  dimasukkan  lalu  kemudian  dipilih  untuk dililhat secara keseluruhan. Untuk Hadoop , data yang telah  dipetakan  akan  secara  cepat  didapatkan  dan ditampilkan  oleh  sistem  sehingga  waktu  yang diperlukan sangat cepat dibandingkan dengan MySQL.

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti  terkait  performa  MySQL  dan Hadoop adalah sebagai berikut:
1. Indikator  atau  parameter  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  besarnya  data  yakni  mulai  1GB sampai  5GB,  kriteria  data  tersebut  diujikan  pada sistem  MySQL  dan Hadoop ,  dan  parameter  lainnya adalah kueri eksekusi yang digunakan yakni load data dan select  data karena  pada  penelitian  ini,  peneliti
ingin mengetahui performa dari masing-masing sistem dalam  bentuk  menulis  dan  membaca  data  sehingga kueri  yang  digunakan  adalah load  data  dan  select data.
2. Performa  yang  ditampilkan  oleh  kedua  sistem  ini sangat  signifikan  dilihat  dari  lamanya  waktu. Berdasarkan  dari  parameter  yang  digunakan  oleh peneliti,  bahwa  ketika load  data ke  dalam  MySQL membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  jika dibandingkan  dengan Hadoop .  Diantara  keduanya memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda  sehingga jika  dibandingkan  berdasarkan  waktu  memang  akan berbeda jauh, karena secara umum Hadoop merupakan file  sistem  untuk mendistribusikan  data  sedangkan MySQL  merupakan database untuk  penyimpanan data.
6.2 Saran
Saran  dari peneliti untuk para peneliti yang ingin menguji performa Hadoop dan MySQL selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Karena  penelitian  ini  membahas  tentang big  data , maka  gunakanlah  komputer  dengan  spesifikasi  yang tinggi atau jika ingin melakukan percobaan maka harus dengan  RAM  minimal  4  GB, hardisk menggunakan SSD, processor minimal Intel i3.
2. Menggunakan  komputer  fisik  dan  bukan  komputer virtual  untuk  uji  coba big  data melalui  sistem  atau aplikasi apapun, agar hasil yang didapatkan bisa lebih akurat.
3. Pastikan  bahwa  pada  komputer  yang  akan  digunakan hanya ada aplikasi database atau yang berkaitan untuk database .
4. Hanya gunakan OS yang ringan untuk mempermudah pemrosesan  sistem  dan  data,  sebaiknya  gunakan  OS Linux  versi  server  serta  gunakan  aplikasi  yang terbarukan  agar  masih  ada  versi  yang  bisa  terkoneksi dengan aplikasi lain.
5. Pastikan hanya menjalankan 1 service tanpa ada proses lain  yang  berjalan  ketika load  data atau select  data , karena  akan  sangat  mempengaruhi  prosesor  dalam bekerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Minarni, “Sistem Informasi Inventory Obat pada Rumah  Sakit  Umum  Daerah  (RSUD)  Padang,” Jurnal Momentum, p. 105, 2014.
[2] F.  P.  H.  H.  Susanto,  “Perbandingan  Unjuk  Kerja MySQL Cluster Versus  MySQL  Konvensional,” Yogyakarta, 2015.
[3] W.  S.  D.  S.  Ida  Bagus  Teguh  Teja  Murti,  Artist, “Analisa Perbandingan Kinerja DSMS dan RDBMS pada Studi Kasus Transaksi Online,” [Art], Institut Teknologi Sepuluh November.
[4] A.E. T., “Rancangan Aplikasi Smart City berbasis Mobile untuk  meningkatkan  Kualitas  Layanan Publik  Studi  Kasus  Pemkot Bogor,” Jurnal  Teknik
Komputer AMIK BSI, Vol. 3, p.26, 2016.
[5] K.  S.  Raste,  “ Big  Data  Analytics-Hadoop Performance Analysis ,” in In Partial Fulfillment of the  Requirements  for  Degree  Master  of  Science  in Computer Science, San Diego, 2014.