Perbandingan Metode Mapreduce Berbasis Single Node
Hadoop Pada Aplikasi Word Count
Elvira Oktaviani 1 , Mastura Diana Marieska* 2, Alvi Syahrini Utami 3 ,
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya e-mail: 1 elviraviany@gmail.com , * 2 mastura.diana@ilkom.unsri.ac.id ,
3 alvisyahrini@ilkom.unsri.ac.id ,

## Abstrak
Dalam  konteks  pemrosesan  Big  Data,  Hadoop  MapReduce  menjadi  framework  yang digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak dan melakukan pemrosesan data yang besar secara  paralel.  Word  Count  merupakan  jenis  pekerjaan  yang  digunakan  untuk  menghitung kemunculan kata-kata unik dalam sebuah file teks. Kecepatan dalam pemrosesan data merupakan faktor  penting  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  pemenuhan  standar  pemrosesan  Big  Data. Penelitian  yang  dilakukan  melibatkan  pemrosesan  file  teks  menggunakan  metode  MapReduce pada  Hadoop  Distributed  File  System  (HDFS)  menggunakan  single  node  dengan membandingkan  hasil  pemrosesan  word  count  dengan  dan  tanpa  menggunakan  metode MapReduce.  Penelitian  ini  memberikan  hasil  bahwa  implementasi  Word  Count  tanpa menggunakan  metode  MapReduce  menawarkan  kecepatan  yang  lebih  baik  dalam  pemrosesan data teks bahasa Indonesia dibandingkan dengan menggunakan Hadoop single node. Selain itu, perbandingan  waktu  pemrosesan  antara  program  Word  Count  dengan  metode  MapReduce berbasis Hadoop dan Word Count tanpa MapReduce menunjukkan bahwa program Word Count tanpa  MapReduce  memiliki  waktu  pemrosesan  yang  lebih  cepat.  Reduksi  waktu  yang  tinggi, hingga 95% pada file berukuran 5 MB, dapat dicapai dengan penggunaan metode Word Count tanpa  MapReduce,  meskipun  tingkat  reduksi  tersebut  menurun  seiring  dengan  peningkatan ukuran file.

## Kata kunci— Big Data, Word Count, MapReduce, HDFS, Hadoop Single Node

## Abstract
In the context of Big Data processing, Hadoop MapReduce serves as a framework used to develop software and process large-scale data in parallel. Word Count is a type of task used to count the occurrences of unique words in a text file. Considering processing time is crusial in adhering to standards of Big Data Processing. The conducted research involved the processing of text files using the MapReduce method on the Hadoop Distributed File System (HDFS) using a  single  node,  comparing  the  results  of  Word  Count  processing  with  and  without  the  use  of MapReduce. The research findings indicate that the implementation of Word Count without using MapReduce offers better speed in processing Indonesian language text data on a Hadoop single node.  Additionally, the  comparison  of  processing  time  between  the Word  Count  program with Hadoop MapReduce and the Word Count program without MapReduce shows that the latter has faster processing time. A significant reduction in processing time, up to 95% for a 5 MB file size, can  be  achieved  by  using  the  Word  Count  method  without  MapReduce.  However,  the  level  of reduction decreases with increasing file size.
Keywords—Big Data, Word Count, MapReduce, HDFS, Hadoop Single Node

## 1. PENDAHULUAN
ord Count [1] merupakan jenis job yang digunakan untuk menghitung kemunculan sebuah kata unik yang terdapat pada tipe data file teks dengan keluaran berupa jumlah berapa kata yang muncul pada pengujian tersebut. Word Count sendiri dapat mempengaruhi akurasi dalam analisis  sentimen  terkait  pengelompokan  kata  positif,  negatif  dan  netral  pada text  mining yang merupakan teknik mengekstraksi informasi dari data teks. Data dalam jumlah yang sangat besar, variatif  dan  sangat  cepat  pertumbuhannya  disebut  dengan Big  Data .  Faktor  kecepatan  pada komputasi  tersebut  berpengaruh  pada  komponen  yang  memenuhi  standar  pemrosesan  terkait. Maka dari itu, untuk menunjang proses komputasi tersebut sangat penting untuk mengaplikasikan suatu algoritma tertentu yang membuat pemrosesan data tersebut menjadi efektif dan efisien [2].
Adapun  definisi Big  Data yakni  perpaduan  sistem  teknologi  yang  memungkinkan  kita untuk mengelola sejumlah besar data berbeda dengan kecepatan dan akurasi yang wajar dalam menganalisis. Terdapat 3 atribut pada Big Data yakni variety, volume , serta velocity [3]. Utilitas teknologi  yang  dimiliki  dari  proses big  data meliputi  melakukan  koneksi  data  penyimpanan dengan memanfaatkan key-value store (KVS) juga melakukan komputasi secara paralel dengan mengaplikasikan MapReduce [4].
Volume data yang akan diproses oleh aplikasi cloud tumbuh jauh lebih cepat daripada daya  komputasi.  Pertumbuhan  ini  menuntut  strategi  baru  untuk  memproses  dan  menganalisis informasi. Hadoop  MapReduce telah  menjadi  model  komputasi  yang  kuat  untuk  mengatasi masalah  ini. Hadoop HDFS menjadi  lebih populer  di  antara semua  alat Big  Data karena open source dengan  skalabilitas  yang  fleksibel,  lebih  sedikit  mengeluarkan  biaya  &  memungkinkan penyimpanan  data  dalam  bentuk  apa  pun  tanpa  perlu  memiliki  tipe  data  atau  skema  yang ditentukan. [5]
Berdasarkan  uraian  tersebut, Hadoop  MapReduce adalah  suatu framework untuk mengembangkan  suatu software ,  serta  mampu  melakukan  pengolahan  kumpulan  data  yang berukuran  besar  dengan  pemrosesan  paralel  pada node komputasi  [5]. MapReduce dan HDFS merupakan  bagian  inti  dari teknologi Hadoop di  mana HDFS menyediakan  penyimpanan  data yang  banyak  dan  beragam,  dan MapReduce menyediakan  pemrosesan  data  yang  cepat. MapReduce biasanya  mendukung batch-based paralelisasi  skala  tinggi  dan  pemrosesan  yang andal. Kerangka kerja Hadoop MapReduce menggunakan sistem file terdistribusi untuk membaca dan  menulis  datanya. Oleh  karena  itu,  kinerja I/O dari Hadoop MapReduce sangat  bergantung pada HDFS [6]. Kajian yang akan diteliti melibatkan pemrosesan big data menggunakan metode MapReduce pada Hadoop Distributed File System (HDFS) . Hasil pemrosesan akan dibandingkan dengan pemrosesan word count tanpa map reduce .
Berbagai studi telah dilakukan terkait metode MapReduce pada Hadoop Single Node. Pada  penelitian  [7],  dilakukan  pengujuan terhadapat  pemrosesan polling dengan  menggunakan metode MapReduce dan  tanpa MapReduce serta  membandingkan  hasil  pengujian  terhadap Hadoop dengan  ukuran block  default dan block yang  diperbesar.  Dari  penelitian  tersebut, disimpulkan bahwa metode MapReduce akan bekerja secara efektif di data ukuran besar tetapi tidak di data yang berukuran kecil. Sedangkan pengujian terhadap block pada Hadoop didapatkan hasil  bahwa block yang  diperbesar  tidak  lebih  cepat  dibandingkan  dengan block berukuran default .
Penelitian  lain  [2]  melakukan  implementasi  metode MapReduce berbasis HDFS ,  yang mengungkapkan  bahwa MapReduce mampu  diterapkan  dalam  beragam  cara. Apache  Flink menyediakan  fungsi  transformasi  untuk  membuat  metode MapReduce seperti Hadoop dengan cara yang sama. Arsitektur Apache Flink memungkinkan MapReduce mengirimkan data mikro- batch ke  memori  hampir  secara real-time ,  sehingga  proses  komputasi  menjadi  lebih  cepat. Kecepatan yang dihasilkan oleh metode MapReduce pada Apache Flink sebesar dua kali daripada kecepatan  penggunaan Hadoop  MapReduce ,  namun  maksimalnya  keluaran  yang  diharapkan dipengaruhi oleh spesifikasi komputer yang memumpuni.
Kemajuan teknologi cloud & peningkatan penggunaan Internet menciptakan kumpulan data baru yang sangat besar dengan peningkatan nilai bagi bisnis dan kekuatan pemrosesan untuk
W
menganalisisnya dengan harga terjangkau. Big Data masih dalam masa pertumbuhan awal tetapi sudah  memiliki  efek  mendalam  pada  Perusahaan  teknologi  dan  cara  kami  melakukan  bisnis. Ukuran kumpulan data ini menunjukkan bahwa eksploitasi mungkin memerlukan kategori baru penyimpanan data dan sistem analisis dengan arsitektur yang berbeda. Paradigma pemrograman Hadoop-MapReduce memiliki  basis  substansial  dalam  komunitas Big  Data karena  efektivitas biaya  pada  kluster Linux ,  dan  di cloud melalui  unggahan  data  ke vendor  cloud yang  telah mengimplementasikan Hadoop/HBase .  Efektivitas  dan  kemudahan  penggunaan  metode MapReduce dalam  paralelisasi  melibatkan  banyak  algoritma  analisis  data.  Adapun HDFS merupakan sistem file terdistibusi yang menjadi suatu wadah penampungan data yang terbilang besar [5].
Pada  penelitian  ini  diimplementasikan  aplikasi Word  Count yang  dapat  menghitung jumlah  kemunculan  kata  unik  pada  dokumen  teks.  Implementasi Word  Count akan  dilakukan dengan  2  cara,  yaitu  secara  sekuensial  tanpa MapReduce dan  dengan MapReduce memakai Hadoop. Konfigurasi Hadoop yang digunakan adalah Hadoop Single Node, dimana HDFS dan MapReduce dijalankan  pada  satu  komputer.  Selanjutnya  dilakukan  pengukuran  lamanya processing time untuk  variasi  ukuran  file  teks.  Nilai processing time pada  implementasi Word Count tanpa MapReduce akan dibandingkan dengan menggunakan MapReduce , untuk kemudian dianalisis perbedaannya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini terbagi atas 4 tahapan, yaitu pengumpulan data, pengembangan perangkat lunak, pengujian, dan analisis hasil. Gambar 1 alur tahapan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  pertama,  dilakukan  pengumpulan  data  sesuai  dengan  ukuran  yang diinginkan. Tahap pengembangan perangkat lunak merupakan tahap dimana aplikasi Word Count dikembangkan dengan 2 cara, yaitu dengan Hadoop MapReduce yang dijalankan pada HDFS dan tanpa MapReduce berupa program bahasa Java yang dijalankan secara sequential . Tahap ketiga merupakan  pengujian  penelitian  untuk  mendapatkan  nilai processing  time pada  tiap  kasus  uji. Tahap terakhir merupakan tahap membandingkan dan menarik kesimpulan. Pada tahap terakhir ini akan dihitung persentase reduksi nilai processing time pada implementasi dengan MapReduce dan tanpa MapReduce.

## 2.2 Pengujian Penelitian
Pengujian dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Data yang diolah  merupakan  data plain  text yang  telah  dimodifikasi  agar  menyesuaikan  ukuran  yang diinginkan. Pengujian dimulai dari menginputkan data dan sistem melakukan proses pengolahan data menggunakan program MapReduce Word Count dengan proses pengujian yang dijalankan pada Hadoop . Lalu pengujian dilanjutkan dengan mengolah data menggunakan program Word Count tanpa MapReduce . Pengujian dilakukan secara bertahap mulai dari ukuran data uji terkecil hingga data terbesar sesuai dengan distribusi ukuran data sebelumnya agar menghasilkan keluaran yang diharapkan. Hal ini diilustrasikan dalam Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Kerangka Kerja Pengujian
Berikut penjelasan dari kerangka kerja pada Gambar 1 sebagai berikut:
a. Input Dataset
Pada  tahap  ini  dilakukan  penginputan  dataset  berupa  data plain  text yang  telah dimodifikasi sehingga menyesuaikan dengan ukuran yang akan digunakan.
b. Pengujian dengan metode MapReduce berbasis Hadoop
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  program Word  Count dengan  metode MapReduce berbasis Hadoop Distributed File System pada 1 komputer ( Single Node ) c. Pengujian tanpa Mapreduce
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian program Word Count tanpa Mapreduce yang dijalankan secara sequential .
d. Hasil
Hasil akhir pada proses pengujian ini berupa data teks dengan menampilkan hasil dari jumlah  setiap  kata  yang  muncul  dan  akumulasi  waktu  yang  digunakan  pada pemrosesan tersebut.

## 2.3 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder berupa file teks dengan format plain text yang diperoleh dari sumber yang menyediakan dataset yang dapat diakses secara
publik  pada website  Kaggle dengan  dibagi  menjadi  beberapa  ukuran.  Tabel  1  menampilkan pembagian data teks yang akan diproses. Dan ukuran data maksimal untuk pengujian adalah 200 MB. Pembatasan ukuran data uji dilakukan untuk menghindari terjadinya lag .
Tabel 1 Pembagian Ukuran Data Uji Data ke- Ukuran 1 5 MB 2 10 MB 3 20 MB 4 50 MB 5 100 MB 6 200 MB

## 2.4 Format Data Pengujian
Adapun  format  data  pengujian  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  sebagai berikut:
Tabel 2. Format Data Pengujian Word Count dengan MapReduce dan tanpa MapReduce Data ke- Ukuran Pengujian 1 Pengujian 2 Pengujian 3 Rata-rata 1 5 MB 2 10 MB 3 20 MB 4 50 MB 5 100 MB 6 200 MB
Untuk tiap data uji akan dihitung nilai processing time sebanyak 3 kali. Dari ketiga nilai processing time ini kemudian diambil nilai rata-ratanya. Hal ini dilakukan agar nilai processing time yang  terukur  dapat  lebih  valid.  Setelah  diambil  nilai  rata-rata  untuk  tiap  data  ujia  pada program Word  Count dengan  dan  tanpa MapReduce ,  selanjutnya  dibandingkan  dan  diambil selisihnya seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perbandingan Pengujian Data ke- Ukuran Dengan MapReduce Tanpa MapReduce Selisih 1 5 MB 2 10 MB 3 20 MB 4 50 MB 5 100 MB 6 200 MB

## 2.5 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode pengembangan perangkat lunak pada penelitian ini menerapkan model Rational Unified Process (RUP) , yang terdiri dari empat fase pengembangan [8], yaitu:
1. Fase Insepsi
Pada  tahap  awal  ini  dilakukan  pengumpulan  literatur  yang  digunakan  sebagai
352  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 347 - 356
penyempurnaan  sebuah  rumusan  masalah  terhadap  penelitian  tentang  implementasi word count dengan  metode MapReduce berbasis Hadoop ,  mengumpulkan  data,  menentukan batasan  masalah  dan  pada  tahap  ini  juga  telah  melakukan  perencanaan  proyek pengembangan.
2. Fase Elaborasi
Pada  fase  ini  untuk  menganalisa  rumusan  masalah  dengan  bertujuan  menyempurnakan rumusan  masalah  penelitian  dan  batasan  penelitian  serta  memperbaiki.  Pada  fase  ini  juga melakukan  analisa  terhadap  fase  sebelumnya  yaitu  insepsi  dengan  menggunakan  teknik Unified  Modeling  Language  (UML) dan  juga  fase  ini  melakukan  pembuatan  diagram aktivitas  dari  perangkat  lunak  yang  akan  dikembangkan  sesuai  kebutuhan  fungsional  dan non fungsional.
3. Fase Konstruksi
Fase  Konstruksi  bertujuan  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak  berdasarkan  diagram UML . Pada fase ini terdapat proses implementasi, desain dan pengujian. Dari proses tersebut memiliki  hasil  jumlah  kata  dari  masukan  yang  telah  diproses  menggunakan Hadoop MapReduce word count yang akan diujikan pada penelitian ini.
4. Fase Transisi
Pada  Fase  yang  terakhir  ini  dilakukan  pengujian  dan  analisa  untuk  penarikan  kesimpulan terhadap implementasi word count dengan metode MapReduce berbasis Hadoop .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Skenario Pengujian
Pengujian  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  yang  telah dikembangkan  dan  digunakan  sebanyak  6  dokumen plain  text berbahasa  Indonesia  dengan  6 dokumen tersebut  digunakan  pada  pengujian word count dengan MapReduce dan Word  Count tanpa MapReduce .  Sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  yang  telah  di  diuraikan  sebelumnya, dalam  pengujian  penelitian,  dokumen  data  uji  akan  diproses  dan  waktu  pemrosesannya  akan diakumulasi.  Hasil  akumulasi  waktu  ini  akan  dibandingkan  dan  dianalisis  untuk  mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam.
Pengujian Word  Count menggunakan  metode MapReduce dan  tanpa MapReduce ini bertujuan  untuk  membandingkan  performa  peningkatan processing  time pada Hadoop Distributed File System dan pemrosesan serial. Dalam pengujian penelitian, setiap dokumen data uji  diproses  menggunakan  perangkat  lunak  yang  telah  dikembangkan  satu-persatu.  Totalnya, dilakukan 18 kali pengujian.
Proses pengujian penelitian dilakukan dengan ketentuan 3 kali pengujian untuk setiap file data uji yang akan di ambil rata-rata processing time file tersebut dalam satuan waktu detik. Hasil pengujian  kemudian  dirangkum  berupa  reduksi  waktu  dari  kedua  metode  tersebut  untuk selanjutnya dianalisis dan dievaluasi.

## 3.2 Analisis Hasil
Data hasil pengujian ini adalah hasil dari pengujian Word Count dengan MapReduce dan tanpa MapReduce . Pada tabel 4 dan 5 dilakukan pengujian pada 6 file dan setiap file di jalankan sebanyak 3 kali. Hasil dari 3 kali pengujian tersebut akan di ambil rata-rata waktu pemrosesan nya dalam satuan waktu detik.
Tabel 4. Hasil Pengujian Word Count dengan MapReduce Data ke- Ukuran Pengujian 1 (detik) Pengujian 2 (detik) Pengujian 3 (detik) Rata-rata (detik) 1 5 MB 4.477 5.060 4.403 4.646
Data ke- Ukuran Pengujian 1 (detik) Pengujian 2 (detik) Pengujian 3 (detik) Rata-rata (detik) 2 10 MB 6.238 5.936 6.650 6.274 3 20 MB 13.604 13.140 15.027 13.923 4 50 MB 17.239 13.934 15.155 15.442 5 100 MB 27.019 27.584 26.291 26.964 6 200 MB 118.451 117.258 121.250 118.986 Tabel 5. Hasil Pengujian Word Count tanpa MapReduce Data ke- Ukuran Pengujian 1 (detik) Pengujian 2 (detik) Pengujian 3 (detik) Rata-rata (detik) 1 5 MB 0.005 0.004 0.004 0.004 2 10 MB 1.640 1.293 1.350 1.407 3 20 MB 2.699 3.299 3.251 3.083 4 50 MB 6.157 6.350 6.131 6.212 5 100 MB 24.874 24.601 25.564 25.013 6 200 MB 57.458 55.938 54.820 56.072
Data dari pengujian ini adalah hasil pengujian penghitungan kata dengan MapReduce dan tanpa MapReduce . Pada Tabel 4  dan 5, file diuji dan setiap file dijalankan 3 kali. Hasil dari 3 pengujian akan diambil rata-rata processing time dalam detik.
Tabel 6. Reduksi Processing Time Word Count dengan MapReduce dan tanpa MapReduce
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  perhitungan  kinerja  waktu  dengan  tujuan  untuk mengetahui  tingkat  pengurangan  yang  dihasilkan  dalam  setiap  uji  coba.  Tingkat  pengurangan waktu proses diungkapkan dalam bentuk persentase. Semakin tinggi nilai persentasenya, semakin tinggi pula tingkat pengurangan waktu.
Berdasarkan  Tabel  6,  pengolahan  dengan  tingkat  pengurangan  yang  menghasilkan ukuran berkas terkecil sebesar 5 MB memiliki pengurangan waktu hingga 95%. Secara bertahap, pengurangan waktu untuk ukuran berkas yang lebih besar menurun dan mencapai 7.23% pada berkas sebesar 100 MB, kemudian meningkat kembali menjadi 52.87% pada berkas sebesar 200 MB.
Data ke- Ukuran Dengan MapReduce (detik) Tanpa MapReduce (detik) Reduksi Waktu (detik) Reduksi Waktu (%) 1 5 MB 4.646 0.004 4.642 95% 2 10 MB 6.274 1.407 4.867 77.57% 3 20 MB 13.923 3.083 10.840 77.85% 4 50 MB 15.442 6.212 9.230 59.77% 5 100 MB 26.964 25.013 1.951 7.23% 6 200 MB 118.986 56.072 62.914 52.87%
354  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 347 - 356
Gambar 3. Grafik Perbandingan Performasi Waktu Pengujian Word Count dengan MapReduce dan tanpa MapReduce
Berdasarkan  grafik  yang  dihasilkan  pada  Gambar  3,  terlihat  bahwa  waktu  pemrosesan untuk penghitungan kata tanpa MapReduce lebih cepat dibandingkan dengan penghitungan kata menggunakan MapReduce berbasis Hadoop . Hal ini dapat terjadi karena pemrosesan pada sistem Hadoop dijalankan  pada  satu node sehingga  fitur  paralel  pada Hadoop tidak  berjalan  secara optimal. Hadoop sendiri  bekerja  dengan  fitur  paralel  yang  membagi  data  yang  akan  diproses menjadi blok-blok dan kemudian didistribusikan ke beberapa node dalam sebuah cluster . Pada Hadoop single  node ini,  semua  proses  berjalan  pada  satu  mesin  sehingga  sistem  paralel  tidak berfungsi secara optimal karena hanya menggunakan 1 node . Namun, Hadoop single node tentu masih dapat menjalankan sistem file terdistribusi pada HDFS dan YARN yang bertindak untuk mengalokasikan sumber daya pada sistem Hadoop single node tersebut. Persentase  reduksi processing  time cenderung  mengecil  seiring  dengan  bertambahnya ukuran file. Persentase reduksi terbesar didapat pada ukuran file terkecil, yaitu 5 MB. Persentase reduksi terbesar didapat pada ukuran file 100MB. Hal ini dapat terjadi akibat implementasi sistem blok  pada  HDFS.  Pada  HDFS  data  disimpan,  dibuat  replikanya,  dan  diproses  untuk  tiap  satu ukuran  blok.  Pada  ukuran  file  100MB  didapat  nilai processing  time yang  mendekati  nilai processing time pada pemrosesan serial, menunjukkan bahwa pemrosesan blok pada HDFS paling optimal di ukuran file 100MB.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  proses  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  analisis  hasil  pengujian pemrosesan Word  Count secara  serial  atau  tanpa  menggunakan  metode MapReduce berbasis Hadoop  Distributed  File  System pada  file teks  berbahasa  Indonesia  berhasil  dilakukan  dengan mengukur tingkat reduksi processing time . Adapun kesimpulan yang diperoleh pada  penelitian implementasi Word Count pada teks berbahasa Indonesia ini adalah sebagai berikut:
0 20 40 60 80 100 120 140 5 MB 10 MB 20 MB 50 MB 100 MB 200 MB W ak tu P em ro se sa n (De ti k ) Ukuran Data Uji

## Perbandingan Performasi Waktu Pengujian
dengan mapreduce tanpa mapreduce
1. Didapatkan hasil bahwa implementasi Word Count tanpa MapReduce menawarkan kecepatan dan  skalabilitas  yang  lebih  baik  dalam  pemrosesan  pengujian  6  file  data  teks  berbahasa indonesia pada Hadoop single node .
2. Dapat disimpulkan bahwa hasil perbandingan waktu proses dari program Word Count dengan MapReduce berbasis Hadoop  Distributed  File  System dan  program Word  Count tanpa MapReduce dengan waktu proses word count tanpa map reduce lebih cepat. Kedua metode menghasilkan hasil yang baik dalam pemrosesan teks berbahasa Indonesia. Namun, metode word count tanpa MapReduce memberikan waktu pemrosesan dengan tingkat reduksi tertinggi yaitu 95% pada file 5 MB. Tingkat reduksi menurun secara berkala untuk file yang lebih besar.

## 5. SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilaksanakan, berikut saran yang dapat dijadikan acuan untuk penelitian berikutnya :
1. Untuk  meningkatkan  performa  kinerja  proses,  diperlukan  penggunaan  perangkat  dengan spesifikasi yang tinggi.
2. Mengevaluasi  kembali  program Word  Count dengan  menggunakan  metode MapReduce berbasis Hadoop Distributed File System untuk pemrosesan paralel teks berbahasa Indonesia bisa menggunakan mode instalasi Pseudo-Distributed atau Fully distributed untuk kinerja yang lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    S.  Prabowo,  “Implementasi  Algoritma  Penjadwalan  untuk  pengelolaan  Big  Data  dengan Hadoop,”  Indones.  J.  Comput.,  vol.  2,  no.  2,  p.  119,  2017,  doi: 10.21108/indojc.2017.2.2.189.
[2]  P. A. T. Taqwin, A. B. Osmond, and R. Latuconsina, “Implementasi Metode Mapreduce Pada Big Data Berbasis Hadoop Distributed File System,” e-Proceeding Eng., vol. 5, no. 1, pp. 1013–1020, 2018, [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ACDT.2017.7886152.
[3]   J. Hurwitz, A. Nugent, F. Halper, and M. Kaufman, Big Data for Dummies, no. 1. 2013.
[4]   A. P. Sujana, “Memanfaatkan Big Data Untuk Mendeteksi Emosi,” Tek. Komput. Unikom, vol. 2, no. 2, pp. 1–4, 2013.
[5]    Phady,  R.  P.  (2012).  Big  Data  Processing  with  Hadoop-MapReduce  in  Cloud  Systems. Institute of Advanced Engineering and Science, International Journal of Cloud Computing and Services Science. Vol.2, No.1. https://doi.org/10.11591/closer.v2i1.1508.
[6]    C.  Engineering,  M.  Sahane,  S.  Sirsat,  R.  Khan,  N.  S.  Mahal,  and  R.  Baug,  “Analysis  of Research Data using MapReduce Word Count Algorithm,” vol. 4, no. 5, pp. 8–11, 2015, doi: 10.17148/IJARCCE.2015.4542.
[7]  Yunadian, Y., Nuha, H. H., & Prabowo, S. (2020). Pengolahan Data Polling berbasis Media Sosial menggunakan MapReduce pada Framework Hadoop. 7(1), 2581–2591.
[8]  Tia, T. K., & Kusuma, W. A. (2018). Model Simulasi Pengembangan Perangkat Lunak Menggunakan Rational Unified Process (Rup). Teknika: Engineering and Sains Journal , 2 (1), 33. https://doi.org/10.51804/tesj.v2i1.226.33-40