## Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch

## (Data Benchmark for Google BigQuery and Elasticsearch)
Nisrina Akbar Rizky Putri 1 , Widyawan 2 , Teguh Bharata Adji 3
Abstract—Nowadays,  the  cloud  is  not  only  a  data  storage medium but can be used as a medium for managing or analyzing data.  Google  offers  Google  BigQuery  as  a  platform  capable  of managing and analyzing data, while Elasticsearch itself is a search and analysis engine that can be used to analyze data using Kibana. Using  a  dataset  in  the  form  of  tweets  crawled  through http://netlytic.org/,  containing  the  hashtags  #COVID19  and #coronavirus, the data will be analyzed  and used to compare its performance  with  benchmarks.  Benchmark  is  a  process  used  to measure and compare performance against an activity so that the desired  level  of  performance  is  achieved.  Data  benchmark  is performed  on  both  platforms  to  generate  or  determine  the workload of the platforms. The result obtained in this study is that Google  BigQuery  has  superior  results,  both  from  the  upload container  for  larger  datasets  than  Elasticsearch  and  with  two query  testing  models.  The  query  management  time  on  Google BigQuery  is  also  shorter  and  faster  than  Elasticsearch. Meanwhile,  the  visualization  results  from  these  two  platforms have the same percentage amount.
Intisari—Cloud  di  masa  kini  tidak  hanya  berfungsi  sebagai media  penyimpanan  data,  tetapi  dapat  digunakan  juga  sebagai media untuk mengelola ataupun menganalisis suatu data. Google menawarkan  Google  BigQuery  sebagai  platform  yang  mampu mengelola  dan  menganalisis  data,  sedangkan  Elasticsearch merupakan  mesin  pencari  dan  analisis  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis  data  dengan  menggunakan  Kibana.  Dengan menggunakan dataset berupa cuitan hasil proses crawling melalui http://netlytic.org/  yang  mengandung  tagar  #COVID19  dan #coronavirus,  data  tersebut  dianalisis  dan  digunakan  untuk membandingkan  kinerjanya  dengan  benchmark.  Benchmark merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  mengukur  dan membandingkan  kinerja  terhadap  sebuah  aktivitas,  sehingga tercapai  tingkat  kinerja  yang  diinginkan.  Data  benchmark dilakukan  pada  kedua  platfrom  untuk  menghasilkan  atau mengetahui  beban  kerja  dari  platfrom.  Hasil  akhir  yang didapatkan menunjukkan bahwa Google BigQuery memiliki hasil yang  lebih  unggul,  baik  dari  wadah  upload  untuk  dataset  yang lebih  besar  dibandingkan  Elasticsearch  dan  dengan  dua  model pengujian kueri. Waktu pengelolaan kueri pada Google BigQuery juga lebih singkat dan cepat dibandingkan dengan Elasticsearch. Selain  itu,  hasil  visualisasi  dari  kedua  platform  ini  memiliki jumlah persentase yang sama.
Kata  Kunci—Google  BigQuery,  Elasticsearch,  Benchmarking, Tweets.

## I. P ENDAHULUAN
Dengan segala perkembangan teknologi yang semakin pesat, internet  kini  menjadi  salah  satu  sumber  dari  banyaknya  data dan informasi. Data merupakan berkas digital yang dihasilkan baik  oleh  komputer  ( raw ),  acak,  belum  terorganisasi,  dan belum memiliki nilai, fungsi maupun arti [1].
Setiap harinya terbuat 2,5 Qi-byte data, sehingga 90% data di  dunia  saat  ini  telah  dibuat  hanya dalam dua  tahun  terakhir [2]. Jumlah ini terus bertambah dikarenakan adanya kebiasaan sosial yang baru, transformasi sosial, serta peningkatan sistem perangkat lunak yang makin luas [3]. Salah satu penyumbang data dengan jumlah cukup banyak adalah media sosial, seperti Twitter dengan  cuitannya yang  menjadi  sumber  data.  Twitter dipilih  karena  menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  populer dengan  lebih  dari  353  juta  pengguna  aktif  dalam  setiap bulannya [4]. Cuitan ini nantinya dapat disimpan sebagai salah satu media untuk menyampaikan informasi.
Penyimpanan  cuitan  tidak  hanya  dilakukan  secara  lokal, tetapi dapat juga menggunakan cloud . Pengguna dapat dengan mudah menggunakan data tersebut di mana pun dan membayar layanan  sesuai  dengan  yang  digunakan  [5].  Selain  media penyimpanan, cloud dapat  digunakan  sebagai  media  untuk mengelola  ataupun  menganalisis  suatu  data.  Google menawarkan platform yang mampu mengelola dan menganalisis suatu data mentah ( raw ), yaitu Google BigQuery, sedangkan Elasticsearch merupakan mesin pencari dan analisis yang  bersifat open  source sehingga  dapat  digunakan  untuk menganalisis data dengan menggunakan Kibana.
BigQuery  adalah  sebuah enterprise  data  warehouse yang dapat  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  menyanggupi super-fast  SQL  queries menggunakan  kekuatan  pemrosesan dari infrastruktur Google [6]. BigQuery digambarkan  sebagai alat dari Google Developers yang memungkinkan dijalankannya  kueri  dengan  cepat  dari  kumpulan  data  dalam jumlah  besar.  Untuk  merespons  suatu  tuntutan  pada cloud berdasarkan big  data dan analytical ,  BigQuery  menyediakan kemampuan  untuk  memproses  kueri  yang  besar  dari dataset . Google BigQuery digambarkan seperti menyediakan pengelolaan  sepenuhnya, NoOps ,  dan  murah  biaya  dalam menganalisis [7]. BigQuery dapat melakukan pengelolaan data, seperti  membuat  atau  menghapus  tabel  berdasarkan  skema dengan  kode  JSON,  serta  mengimpor  data dengan  jenis  CSV atau  JSON.  BigQuery  juga  dapat  digunakan  dari  bahasa  apa pun yang dapat bekerja dengan REST API atau sesuai dengan yang  dibutuhkan.  BigQuery  memberikan  kredit  sebesar  $300 dan dalam waktu satu tahun untuk mengeksplor.
Elasticsearch merupakan tool yang dapat menangani analisis media  sosial  atau  sebagai  media  penyimpanan  dan  mesin pencari serta analisis yang mampu mengelola data secara real-
1,2,3 Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi, Universitas  Gadjah  Mada,  Jl.  Grafika  No.2,  Yogyakarta  55281 Indonesia (tlp: 0274-552-301; fax: 0274-547-506; e-mail:
1 nisrinaakbar95@mail.ugm.ac.id,
2 widyawan@ugm.ac.id, 3 adji@ugm.ac.id)
time dan  bersifat scalable ,  yang  berarti  dapat  melakukan penyesuaian  tergantung  pada  kebutuhan  pengguna  dan sistemnya  [8].  Elasticsearch memiliki  kueri dengan  level rendah  yang  berbasis RESTful .  Konsep  yang  dimiliki  adalah dapat mengasumsikan index sebagai database dengan tipe dan dokumen  menjadi record atau row ,  sedangkan mapping diasumsikan seperti table skema.  Elastic.co dapat mengimpor data  dengan  jenis  CSV ataupun  JSON  dan  biasanya Elasticsearch akan langsung melakukan konversi teks menjadi suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menyaring  karakter- karakter yang tidak diperlukan, sehingga data secara langsung disaring. Dengan menggunakan Kibana sebagai alat visualisasi, Elasticsearch  dapat  diandalkan  sebagai  alat  yang  mampu menganalisis  suatu  data.  Baik  Elasticsearch  diinstal  secara lokal  ataupun  dengan  masa  empat  belas  hari  percobaan  dari Elastic.co, disediakan beberapa fitur yang dapat dicoba dalam menganalisis dan memvisualisasi data.
Kedua platform di  atas  mampu  menganalisis  dan memvisualisasikan  data  cuitan.  Dengan  melakukan  suatu perbandingan  kinerja  di  antara  Google  BigQuery dan Elasticsearch  dengan  menggunakan  data  cuitan  tersebut, dilakukan benchmark pada  kedua platform . Benchmark merupakan suatu proses yang digunakan untuk mengukur dan membandingkan  kinerja  terhadap  sebuah  aktivitas,  sehingga suatu organisasi atau perusahaan mencapai tingkat kinerja yang diinginkan. Benchmark sebenarnya  dapat  diklasifikasikan berdasarkan hal yang sedang atau akan diklasifikasikan. Secara konseptual, benchmark bertujuan  untuk  menghasilkan  beban kerja  suatu  aplikasi  dan  uji  kemampuan  dari  suatu  proses dataset untuk  menampilkan  atau  menunjukkan  hasil  evaluasi [9]. Benchmark sendiri dapat diklasifikasikan berdasarkan hal yang  sedang  atau  akan  diklasifikasikan.  Pengelompokan  ini dibagi menjadi benchmark pada perangkat keras atau perangkat lunak. Pada makalah ini disinggung mengenai benchmark pada perangkat lunak, yang di dalamnya terdapat subkategori, yaitu application software , yang membandingkan suatu kinerja dan fungsi  spesifik  suatu  aplikasi;  sistem  perangkat  lunak,  yaitu membandingkan kinerja dan fungsi dari perangkat lunak; dan service  applications dan micro-benchmark ,  yang  mengukur kinerja paling kecil dan spesifik [10].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  dengan  melakukan crawling data pada Twitter yang didapatkan dari http://netlytic.org/ , yang memiliki jumlah sekitar 5.000 cuitan mengandung tagar #COVID19 dan #coronavirus, makalah ini membandingkan  kinerja platform Google  BigQuery  dan Elasticsearch. Benchmarking data dilakukan untuk menghasilkan atau mengetahui beban kerja suatu platform dan uji  kemampuan  dalam  memproses  suatu dataset untuk menampilkan atau menunjukkan hasil evaluasi yang memiliki guna [9].
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan topik mengenai benckmark telah  dilakukan.  Salah  satunya  adalah  pengujian pada dataset yang  berisikan  status  Twitter  dalam  jumlah 100.000  dan  3.000.000  baris  status  dengan  menggunakan Hadoop 2, Spark, dan Presto [11]. Pengujian dilakukan dengan suatu proses dari kueri dari model yang sudah ditentukan untuk mengetahui  waktu  responsnya.  Pengujian  dilakukan  dalam
lima  aktivitas  berbeda,  yaitu  pengujian  dengan  kueri tingkat rendah,  yaitu “select” ;  pengujian  dengan  kueri tingkat menengah, yaitu “group” ; lalu pengujian dengan kueri tingkat tinggi,  yaitu “join” .  Pada  pengujian  keempat  dan  kelima digunakan  kueri  tingkat  rendah,  tetapi  dilakukan  peningkatan sebanyak dua dan empat kali lipat pada core processor- nya. Penelitian  lainnya  melakukan  evaluasi  dan  perbandingan kinerja pada Twitter River dan Logstash. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan  data  cuitan  yang  didapatkan dengan crawling dengan  jumlah  berkisar  60.000  cuitan. Parameter yang diamati adalah beban proses CPU, penggunaan RAM,  penggunaan disk ,  jumlah  masukan  data  Twitter  ke Elasticsearch, dan jumlah input field Twitter ke  Elasticsearch [12].
Telah  dilakukan  juga  penelitian  yang  membandingkan kinerja  pada  basis  data  NoSQL,  yaitu  Elasticsearch  dan CouchDB,  dengan  menggunakan  sampel dataset yang  terdiri atas  20.000  dokumen  [13].  Pengujian  dilakukan  dengan  cara insertion , selection , updation ,  dan deletion pada  data sampelnya. Hasil yang didapatkan setelah dilakukan observasi adalah  Elasticsearch  membutuhkan  lebih  banyak  waktu dibandingkan  CouchDB  pada  perintah insert , update ,  dan delete data.  Akan  tetapi,  dalam  melakukan selection data, kinerja dari Elasticsearch jauh lebih efisien.
Penelitian  lain  mengenai benchmark dilakukan  pada  data mengenai meteorologi dan oseanografi (MOData) dengan cara mengetahui waktu respons suatu indeks dan nonindeks dengan menggunakan  tiga  model  kueri  yang  diujikan  dengan menggunakan Hive. Tipe kueri yang diujikan pertama adalah “SELECT  WHERE”  serta  tipe  kedua  “SELECT  JOIN”  dan “SELECT GROUP BY” [14].
Penelitian  selanjutnya  melakukan  perbandingan  pada Amazon  Web  Service  dan  Microsoft  Azure  Cloud  Platform untuk High  Performance  Computing (HPS)  [15].  Kedua platform tersebut dibandingkan untuk mengetahui kinerja pada kedua  HPC benchmark ,  yaitu HPC Challenge (HPPC)  dan High-Performance  Conjugate  Gradient (HPCG).  Kedua benchmark merupakan  tes  dari  beberapa  aspek  dari  sistem kinerja  pada  komputer,  termasuk  pada  kecepatan  komputasi, memory bandwidth , dan network bandwidth .

## II. M ETODOLOGI

## A. Crawling Data
Dalam makalah ini, data didapatkan dari http://netlytic.org/ . Website tersebut  mampu  melakukan crawling data  pada beberapa media sosial dan juga dapat melakukan pengelolaan menggunakan dataset pribadi.  Pada  makalah  ini  dibutuhkan data  berupa  cuitan  dari  Twitter. Crawling dilakukan  dengan menggunakan  akun  pribadi  yang  akan  mencari  berdasarkan keyword sesuai  dengan  kebutuhan,  lalu  dapat  dilakukan  filter berdasarkan bahasa atau sumber dan target dari cuitan dengan batas  maksimal  2.500  cuitan  yang  dapat  dikenai  proses crawling .
Data  yang  didapatkan  pada  makalah  ini  merupakan  data yang dicuitkan pada tanggal 23 Maret 2021, dengan dilakukan crawling sebanyak  dua  kali;  dalam  satu  kali crawling didapatkan  2.500  cuitan.  Data  didapatkan  dengan  pencarian
berupa  dua  tagar  yang  berbeda,  yaitu  #COVID19  dan #coronavirus.  Data  cuitan  tersebut  didapatkan  dalam  bentuk dua buah file CSV. Untuk kebutuhan dalam makalah ini, kedua file CSV digabungkan ( merged ) menjadi satu file CSV dengan total data menjadi 5.000 cuitan.

## B. Merged Dataset
Kedua dataset yang  didapatkan  melalui http://netlytic.org/ disimpan di Google Drive. Kemudian, dengan Google Colab, kedua file tersebut  digabungkan.  Sebelumnya,  dilakukan beberapa  impor  modul  pada  Google  Colab,  salah  satunya digunakan  untuk  memanggil  data  CSV  yang  disimpan  pada Google Drive yang akan diinisialisasikan menggunakan path . Kemudian,  dilakukan  langkah  dalam  penggabungan dataset . Kedua file CSV yang memiliki jenis tagar berbeda digabungkan menjadi satu file CSV sehingga memudahkan pengelolaan data menggunakan Google BigQuery dan Elasticsearch. Berikut ini merupakan syntax yang  digunakan  dalam  penggabungan dataset menggunakan Google Colab.
all_files = glob.glob(os.path.join(path, “CoronavirusTweets_*.csv”))
all_df = [] for f in all_file: df = pd.read_csv(f, sep=’,’) all_df.append(df)
merged_df = pd.concat(all_df, ignore_index=True, sort=True)
merged_df.to_csv(“TD_Merged.csv”)

## C. Pengujian Model Pertama
Setelah  data  digabungkan  menggunakan  Google  Colab, selanjutnya data diujikan menggunakan Google BigQuery dan Elasticsearch.  Pada  pengujian  model  pertama,  dengan  data sebanyak  5.000  cuitan,  dilakukan selecting data  dari  masing- masing platform .  Dari  kedua platfrom , terdapat  perbedaan dalam cara memasukkan perintah kueri. Berikut ini ditunjukkan kueri pengujian pada Google BigQuery,
SELECT * FROM ‘benchmarkdata.tweets_merged.Tweets_corona’
sedangkan  di  bawah  ini  merupakan  bagian  kueri  pengujian menggunakan Elasticsearch.
{ "range": { "@timestamp": { "gte": "2021-03-23T05:46:19.000Z", "lte": "2021-03-23T13:53:04.000Z", "format": "strict_date_optional_time" } } }

## D. Pengujian Model Kedua
Pada  pengujian  model  kedua  dibuat  sebuah  kueri  dengan kondisi  yang  memilih  beberapa  kolom  dengan  syarat user_location dan user_bio “IS  NOT  NULL”  serta user_follower_count dan user_friends_count >=  1,  yang diurutkan  berdasarkan user_created_at dari  yang  terendah. Berikut ini merupakan kueri pengujian pada Google BigQuery,
SELECT author as screen_name, id, user_created_at, user_location_lang, user_bio as Description, description as Text, source, user_followers_count, user_friends_count, retweeted_screen_name, tweet_type, in_reply_to_screen_name, pubdate as Tweet_Create,
FROM ‘benchmarkdata.tweets_merged.Tweets_corona’ WHERE user_location IS NOT NULL AND user_bio IS NOT NULL AND user_followers_count >= 1 AND user_friends_count >= 1 ORDER BY user_created asc
Sementara  itu,  di  bawah  ini  merupakan  bagian  kueri  yang digunakan  pada  pengujian  data  di  Elasticsearch,  dengan diberikan  kondisi  yang  memiliki  kolom  dengan  beberapa syarat.
{ "range": { "user_friends_count": {
"gte": "1" } } } ], "minimum_should_match": 1 }
},
{
"bool": { "should": [ { "range": { "user_followers_count": { "gte": "1"
} } } ], "minimum_should_match": 1 } } ] } }, {
"range": { "@timestamp": { "gte": "2021-03-23T05:46:19.000Z", "lte": "2021-03-23T13:53:04.000Z", "format": "strict_date_optional_time" } } }
], "should": [],
"must_not": [ {
"match_phrase": { "user_location": "NULL" } }, { "match_phrase": { "user_bio": "NULL" } }

## E. Alat dan Bahan
Spesifikasi  laptop  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini adalah sebagai berikut.
• Intel(R) Core (TM) i3-2310M CPU @ 2.10GHz 2.10GHz
• Sistem operasi 64-bit
• Memori 4GB(RAM)
• 5.000  cuitan  dari  Twitter  yang  mengandung  tagar #COVID19 dan #coronavirus.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  tahapan crawling data,  hasil  yang  didapatkan  adalah 5.000 cuitan yang memiliki tagar #COVID19 dan #coronavirus
dengan  total  tiga  puluh  kolom.  Pengujian  pertama  dilakukan untuk  membandingkan  Google  BigQuery  dan  Elasticsearch dalam  mengelola  suatu  kueri.  Sebelumnya,  pada  Google BigQuery dibuat  tabel  dengan  cara  mengimpor  data  CSV secara  lokal  dengan  besar  file  maksimal  10  MB.  Jika  ukuran melebihi  10  MB,  dilakukan  impor  melalui  GCS  yang  tidak memiliki  batas  maksimal  dalam  ekspor data.  Elasticsearch mengimpor data secara lokal dengan batas maksimal tepatnya 1.024 MB.
Gbr.  1  dan  Gbr.  2  merupakan  hasil pengolahan kueri pada kedua platform .  Hasil  yang  diambil  adalah query  time ,  yang merupakan  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  pengelolaan  kueri, dan total time , yang merupakan waktu keseluruhan permintaan
Gbr. 1 Log model pertama pada Google BigQuery .
Gbr. 2 Log model pertama pada Elasticsearch .
pada website .  Hasil  keluaran  pada  pengujian  model  pertama dari  kedua platform yang  didapatkan  disajikan  pada  Tabel  I. Hasil query  time pada  Google  BigQuery  adalah  141  ms, sedangkan  pada  Elasticsearch  membutuhkan  waktu  103  ms.
Lalu,  untuk  total  waktu  keseluruhan,  Google  BigQuery membutuhkan  1.400  ms  dan  Elasticsearch  membutuhkan waktu  3.988  ms.  Kedua platform ini  menghasilkan outcome row yang sama, yaitu sejumlah 5.000 baris.
Gbr. 3 dan Gbr. 4 merupakan hasil kueri pengujian kedua. Hasil  yang  didapatkan  pada  pengujian  model  kedua ditunjukkan  pada  Tabel  II.  Hasil query  time dari  Google BigQuery adalah sebesar 79 ms, sedangkan pada Elasticsearch dibutuhkan  waktu  89  ms. Total  time yang  dibutuhkan  pada Google  BigQuery  sebesar  1.100  ms,  sedangkan  Elasticsearch membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama,  yaitu  6.245  ms.
Gbr. 3 Log model kedua pada Google BigQuery.
Gbr. 4 Log model kedua pada Elasticsearch.
T ABEL I S ELECTION T IME
Google BigQuery (ms) Elasticsearch (ms) Query Time 141 103 Total Time 1400 3988 Outcome Row 5.000 5.000
Sementara  itu,  pada outcome  row yang  didapatkan  Google BigQuery  sejumlah  3.222  baris,  lebih  sedikit  dibandingkan Elasticsearch yang berjumlah 4.907 baris.
Pada  visualisasi  data,  Google  BigQuery memiliki  Data Studio, sedangkan  pada  Elasticsearch  sudah  menjadi  satu dengan  Kibana , seperti  pada  Gbr.  5  dan  Gbr.  6  yang menunjukkan TOP  hashtag dari dataset .  Kedua platform tersebut menunjukkan jumlah persentase yang cukup berbeda.
Google  BigQuery  memvisualisasikan  61,4%  tagar  yang digunakan dalam cuitan adalah ‘lainnya’ atau dapat dikatakan sebagai  cuitan  dengan  tagar  yang  beragam  dan  30,3% merupakan  cuitan  yang  membahas  COVID19.  Sementara  itu, pada  Elasticsearch,  persentase  tertinggi  terdapat  pada  tagar #COVID19, dengan jumlah persentase 29,92%.
Selanjutnya,  visualisasi  pada  Gbr.  7  dan  Gbr.  8 menunjukkan TOP source dari dataset pada  kedua platform yang  memiliki  hasil  sedikit  berbeda.  Pengguna  yang menggunakan  Twitter  Web  App pada  Google  BigQuery memiliki  persentase  32,6%,  sedangkan  pada  Elasticsearch memiliki persentase 28,6%. Urutan kedua dan ketiga diduduki source yang sama pada kedua platform , tetapi nilai persentase pada  Elasticsearch lebih  tinggi  dibandingkan  pada  Google BigQuery.
Gbr. 5 TOP hashtag pada Google BigQuery .
Gbr. 6 TOP hashtag pada Elasticsearch.
T ABEL II C ONDITION T IME
Google BigQuery (ms) Elasticsearch (ms) Query Time 79 89 Total Time 1.100 6.245 Outcome Row 3.222 4.907

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  perbandingan kinerja  dari platform Google  BigQuery  dan  Elasticsearch Kibana . Beberapa perbedaan bisa terlihat dari kedua platform ini, dari besar input data yang dapat dilakukan masing-masing platform ,  Google  BigQuery  lebih  unggul  karena  dapat mengimpor  data  jauh  lebih  besar  dari  Elasticsearch.  Walau disaat  memvisualsasikan  jumlah  tagar  dan source keduanya memiliki persentase yang hampir sama.  Pada pengujian kueri pada kedua platform menunjukan hasil dalam pemrosesan data dengan menggunakan Google BigQuery lebih cepat dan stabil dibandingkan  dengan  Elasticsearch.  Pada  pengujian  model kedua memiliki pengaruh pada kinerja platform terutama pada Elasticsearch  yang  membutuhkan  waktu  pengelolaan  cukup lama kurang lebih dua kali lipat dibandingkan pengujian model
pertama,  sedangkan  pada  Google  BigQuery  cenderung  lebih cepat dan stabil.

## R EFERENSI
[1]  E.  Pratama  dan  I.P.  Agus, Handbook  Data  Warehouse .  Bandung, Indonesia: Informatika Bandung, 2018.
[2]  C.  Dobre  dan  F.  Xhafa,  “Intelligent  Services  for  Big  Data  Science,” Futur. Gener. Comput. Syst. , Vol. 37, hal. 267–281, 2014.
[3]  V.K. Jain dan S. Kumar, “Big Data Analytic Using Cloud Computing,” Proc. - 2015 2nd IEEE Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Eng. (ICACCE 2015) , 2015, hal. 667–672.
[4]  H.  Tankovska  (2021)  “Global  Social  Networks  Ranked  by  Number  of Users 2021,” [Online], https://www.statista.com/statistics/272014/global -social-networks-ranked-by-number-of-users/,  tanggal  akses:  31-Mar- 2021).
[5]  P. Srivastava dan R. Khan, “A Review Paper on Cloud Computing,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng. , Vol. 8, No. 6, hal. 17-20, 2018.
[6]  J.  Tigani  dan  S.  Naidu, Google  BigQuery  Analytics ,  Hoboken,  USA:
Gbr. 7 TOP source pada Google BigQuery.
Gbr. 8 TOP source pada Elasticsearch.
Wiley, 2014.
[7]  O. Dawelbeit dan R. McCrindle, “Efficient Dictionary Compression for Processing  RDF  Big  Data  Using  Google  BigQuery,” Proc.  2016  IEEE Glob. Commun. Conf. (GLOBECOM 2016) , 2016, hal. 1–6.
[8]  V.A.  Zamfir,  M.  Carabas,  C.  Carabas,  dan  N.  Tapus,  “Systems Monitoring  and  Big  Data  Analysis  Using  the  Elasticsearch  System,” Proc.  -  2019  22nd  Int.  Conf.  Control  Syst.  Comput.  Sci.  (CSCS  2019) , 2019, hal. 188–193.
[9]  Y.C.  Tay,  “Data  Generation  for  Application-Specific  Benchmarking,” Proc. VLDB Endow. , Vol. 4, No. 12, hal. 1470–1473, 2011.
[10]  A. Bog, Benchmarking Transaction and Analytical Processing Systems . Cham, Switzerland: Springer, 2014.
[11]  D.O. Baskoro, Big Data Benchmark pada Hadoop 2, Spark, dan Presto Menggunakan  Metode  Perbandingan  Waktu  Respon  Query ,  Skripsi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2015.
[12]  P.P.I.  Langi,  Widyawan,  W.  Najib,  dan  T.B.  Aji,  “An  Evaluation  of
Twitter  River  and  Logstash  Performances  as  Elasticsearch  Inputs  for Social Media Analysis of Twitter,” Proc. 2015 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Syst. ICTS 2015 , 2016, hal. 181–186.
[13]  S.  Gupta  dan  R.  Rani,  “A  Comparative  Study  of  Elasticsearch  and CouchDB  Document  Oriented  Databases,” Proc.  Int.  Conf.  Inven. Comput. Technol. (ICICT 2016) , 2016, hal. 1–4.
[14]  A.U. Abdullahi, R. Ahmad,  dan N.M.  Zakaria, “Big  data: Performance Profiling  of  Meteorological  and  Oceanographic  Data  on  Hive,” Proc. 2016 3rd Int. Conf. Comput. Inf. Sci. (ICCOINS 2016) , 2016, hal. 203– 208.
[15]  C. Kotas, T. Naughton, dan N. Imam, “A Comparison of Amazon Web Services  and  Microsoft  Azure  Cloud  Platforms  for  High  Performance Computing,” 2018  IEEE  Int.  Conf.  Consum.  Electron.  (ICCE  2018) ,
2018, hal. 1–4.