## PENGEMBANGAN MODUL MIGRASI DATA INDERAJA MENGGUNAKAN METODE PEMROSESAN PARALEL DALAM LINGKUP BIG DATA

## (DEVELOPMENT OF REMOTE SENSING DATA MIGRATION MODULE USING PARALLEL PROCESSING METHODS IN BIG DATA ENVIRONMENT)
Riyan Mahendra Saputra 1,a , Kartika Eka Yanindra 1 , Emalia Efendy 1
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor Utama
e-mail: riyan.lpn@gmail.com
Diterima 16 November 2018; Direvisi 22 Maret 2019; Disetujui 5 Juni 2020

## ABSTRACT
Nowadays, the era of information technology, data that used and produced by an organization in carrying out its business processes are getting big and continuously increasing so that it requires a good method in its management. Remote sensing data is data generated by several types of sensors (active and passive) satellites. Generate data stored in several media, formats, and sizes. Pustekdata LAPAN carries out one of its functions in managing remote sensing image data at a National Remote Sensing Data Bank, including data migration. The problem faced in data migration is slow to access, and the process using a folder-based sequential approach. The purpose of this study is to develop a data migration  module  using  parallel  processing  methods  in  a  big  data  environment  to  improve  the performance of existing migration systems to be more efficient, effective, fast, easy, and safe. The data used for testing are medium resolution data of Landsat 8 with a size of 780 MB/scene, high-resolution SPOT 6 and 7 with a size of 300 MB - 5 GB/scene, and very high-resolution Pleiades with a size of 2 - 5 GB/scene. Migration testing does by using 10-100 samples data for each type of data. The experimental results showed an increase of 12,8 times faster in a 1Gbps network environment compared with the previous migration module process and 4,8 times faster in a 10 Gbps network environment compare with 1 Gbps network.
Keywords: big data, data management, parallel processing, imagery data, remote sensing
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2. Desember 2019

## ABSTRAK
Era teknologi informasi sekarang ini, data yang digunakan dan dihasilkan oleh suatu organisasi dalam  menjalankan  proses  bisnisnya  semakin  besar  dan  terus  meningkat  sehingga  membutuhkan metode yang  baik dalam pengelolaannya.  Data penginderaan  jauh  merupakan data  yang  dihasilkan dari beberapa jenis sensor satelit aktif maupun pasif. Data tersebut disimpan dalam beragam media, format dan ukuran. Pustekdata LAPAN melakukan pengelolaan seluruh data citra penginderaan jauh yang  dimilikinya  di  sistem  Bank  Data  Penginderaan  Jauh  Nasional,  termasuk  migrasi  data. Permasalahan yang dihadapi dalam migrasi data adalah akses yang lambat, terutama karena prosesnya masih  menggunakan  pendekatan  sekuensial  berbasis folder .  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengembangkan modul migrasi data menggunakan metode pemrosesan paralel dalam lingkup big data untuk meningkatkan performa sistem migrasi yang ada menjadi lebih efisien, efektif, cepat, mudah dan aman. Pada pengujian ini digunakan data resolusi menengah Landsat 8 dengan ukuran 780 MB/ scene , resolusi tinggi SOPT 6 dan 7 dengan ukuran 300 MB – 5 GB/ scene dan resolusi sangat tinggi Pleiades dengan ukuran 2-5 GB/ scene . Pengujian dilakukan dengan meggunakan 10-100 data sampel untuk setiap  jenis  data.  Hasil  percobaan  menunjukkan  peningkatan  kecepatan  12,8  kali  lebih  cepat  dari modul migrasi sebelumnya di lingkungan jaringan 1 Gbps dan 4,8 kali lebih cepat dalam lingkungan jaringan 10 Gbps dibandingkan 1 Gbps.
Kata kunci: big data, pengelolaan data, pemrosesan paralel, data citra, penginderaan jauh

## 1  PENDAHULUAN
Era teknologi informasi sekarang ini, hampir  setiap  organisasi  menghadapi permasalahan  dalam  pengelolaan  data. Data  tersebut  menjadi  besar  dan bertambah diakibatkan oleh proses atau aktifitas  organisasi  dalam  menjalankan tugas dan fungsinya, sehingga diperlukan  pengelolaan  data  yang  baik untuk  menangani  jumlah  data  yang besar  ( big  data management )  tersebut. Kegiatan  penginderaan  jauh  terdiri  dari kegiatan  akuisisi  data,  pengolahan  data dan pengelolaan data dari beberapa jenis sensor satelit aktif dan pasif (optis, radar dan lidar). Kegiatan tersebut menghasilkan  data  citra  dengan  format dan  ukuran  yang  beragam  serta  terus bertambah sehingga memerlukan sistem pengelolaan yang baik. Pengelolaan data penginderajaan  jauh  di  PUSTEKDATA LAPAN dikelola dalam sistem Bank Data Penginderaan Jauh Nasional (BDPJN).
Data  penginderaan  jauh  dapat dikategorikan berdasarkan resolusi spasial, yaitu resolusi rendah, menengah,  tinggi  dan  sangat  tinggi (Omali, 2018). Penyimpanan data penginderaan  jauh  berbasis folder disimpan dalam berbagai media penyimpanan. Sistem BDPJN terdiri dari beberapa subsistem yaitu, akuisisi data, pengolahan data, penyimpanan data dan distribusi data . Proses perpindahan data atau  migrasi  data  antar  subsistem  dan media  penyimpanan  menjadi  hal  yang utama  dan  begitu  juga  dengan  migrasi data  antar  media  penyimpanan  karena keterbatasan umur media penyimpanan.
Pengelolaan  data  penginderaan  jauh di  BDPJN  telah  dilakukan  sejak  tahun 2012  dan  terus  diperbaiki  sampai  saat ini. Permasalahan  yang  dihadapi  dalam pengelolaan  data  di  sistem  BDPJN  saat ini yaitu, pengaturan media penyimpanan,  perpindahan  file/data antar  jenis  media  penyimpanan  dan akses data.
Tabel 1-1 : PROSES MIGRASI DATA CITRA INDERAJA (Pustekdata, 2013)
No Resolusi Satelit Kelas Data Ukuran File Waktu Migrasi 1 Resolusi Menengah LANDSAT 8 H 780 MB 12 menit/ data 2 Resolusi Tinggi SPOT 6 H 250 MB - 4 GB  14-35 menit/ data 3 Resolusi Tinggi SPOT 7 H 250 MB - 5 GB  14-35 menit/ data 4 Resolusi Sangat Tinggi PLEIADES H 2 GB - 6 GB 27-50 menit/ data
Proses  perpindahan  atau  migrasi data  menggunakan  aplikasi  eksisting ( Migration  Manager  KIT (PUSTEKDATA, 2013))  memerlukan  waktu  proses  yang cukup lama ditunjukkan pada Tabel 1-1. Hal ini membutuhkan  proses perbaikan pengelolaan penyimpanan data yang baik dalam migrasi data di sistem BDPJN.
Proses migrasi data eksisting dilakukan  secara  berurut  (sekuensial). Proses yang dilakukan antara data yang satu  dengan  data  lainnya  tidak  saling bergantung sehingga dapat diparalelkan. Pemanfaatkan multicore  processor (satu server)  atau multiworker (beberapa server)  dapat  meningkatkan  waktu proses  dan  memproses  banyak  data menggunakan  kemampuan  yang  ada. Proses  yang  berjalan  secara  paralel bernilai  optimal  jika  waktu  yang diperlukan  untuk  menyelesaikan  suatu masalah  berbanding  lurus  dengan jumlah  pemrosesnya.  Upaya  yang dilakukan  untuk  mencapai  tingkat optimal pada pemrosesan secara paralel adalah  sia-sia  kecuali  diikuti  oleh pencapaian pada proses sekuensial yang hampir  sama  besarnya  (Amdahl,  1967). Kamilah dan Saputra (2015), melakukan percepatan proses publikasi data
menggunakan parallel programming
dengan  memaksimalkan  jumlah core processor namun masih dapat ditingkatkan  dan  belum  dalam  lingkup Big Data .
Merujuk pada model 3V, definisi big data dibedakan  berdasarkan  ukuran ( volume )  terkait  dengan  pengelolaan penyimpanan, kecepatan ( velocity ) terkait akses atau operasional penyimpanan  dan  keragaman  ( variety ) tentang pengelolaan data (Laney, 2001). Demchenko, et  al. (2013)  memperbaiki definisi Big Data dengan menambahkan 2 unsur yaitu nilai ( value ) dan ketelitian ( veracity )  menjadi  5V.  Unsur  tersebut didapatkan  dari  hasil  inisiasi  klasifikasi data  dan  pemrosesan  pada  model  yang lebih spesifik.
Menurut Chi, et al. (2016) tantangan besar  yang  dihadapi  metode big  data dalam penginderaan jauh dibagi menjadi 3 yaitu, komputasi (meliputi perpindahan  data,  penyimpanan  data dan distribusi data), metodologi (meliputi penyajian data, penggabungan data dan visualisasi data) dan aplikasi (identifikasi data, interpretasi data dan sebaran data).
Chi, et  al. (2016)  mengajukan  kerangka kerja trinitas dalam memahami permasalahan big  data di  penginderaan jauh  yaitu,  kepemilikan  data,  metode pengolahan data dan eksploitasi big data untuk  menyelesaikan  permasalahan yang nyata.
Teknologi big data menurut Moorthy, et al. (2014) dapat diturunkan menjadi 2 komponen utama, yaitu perangkat keras dan perangkat lunak. Komponen perangkat  keras  merupakan  komponen infrastruktur  yaitu server , storage dan sistem  jaringan,  sedangkan  komponen perangkat lunak berfungsi untuk melakukan pengelolaan dan pengaturan data  serta  pendukung  pengambilan keputusan.  Perangkat  yang  digunakan dapat  dikategorikan  berdasarkan  jenis data  yang  digunakan  untuk  tujuan tertentu, seperti analisis data.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  perbaikan  di  sistem  BDPJN dan  dibatasi  untuk  pengembangan modul  migrasi  data  menggunakan metode  pemrosesan  paralel  dalam lingkup big  data untuk  meningkatkan performa  sistem  migrasi  yang  ada menjadi lebih efisien dan efektif.

## 2  METODOLOGI
Data  menurut  Moorthy, et  al.  (2014) dapat  diklasifikasikan  menjadi  3,  yaitu data  terstruktur  ( structured )  yang  dapat dikelompokkan  menjadi  suatu  skema relasi  kolom  dan  baris  di  dalam database ;  data  semi  struktur  ( semi structured )  yang  terbentuk  dari  data terstruktur namun tidak memiliki skema yang  tetap  seperti weblog ;  data  tidak terstruktur  ( unstructured )  adalah  data yang  tidak  bisa  dilakukan  pembuatan indeks  ke  dalam  tabel  relasi  secara mudah  untuk  analisa  dan  pencarian seperti data citra, audio dan video. Data citra  penginderaan  jauh  terdiri  dari  file image/raster secara individual termasuk kategori data tidak terstruktur. Sedangkan  metadata  dan  file  informasi lainnya  merupakan  data  semi  struktur dan  keduanya  adalah  bagian  dari  data spasial. Data citra penginderaan jauh di sistem BDPJN terdiri dari data citra optis (resolusi  rendah  sampai  resolusi  sangat tinggi)  dan  data  radar.  Data  tersebut memiliki  ukuran  data  yang  beragam, ditunjukkan pada Tabel 2-1.
Data  citra  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dibatasi  hanya  4  jenis satelit  dari  22  jenis  satelit  yang  ada, dengan  kriteria  data  yang  masih diakuisisi oleh stasiun bumi dan ukuran file  yang  besar.  Data  yang  digunakan ditunjukkan pada Tabel 1-1.

## Tabel 2-1:DATA CITRA PADA SISTEM BDPJN
No Resolusi Satelit Ukuran File 01 Rendah NOAA 300 MB 02 Rendah MODIS TERRA  5,5 GB 03 Rendah MODIS AQUA  5,5 GB 04 Rendah NPP-NPOESS  10 GB 05 Menengah LANDSAT 5 350MB 06 Menengah LANDSAT 7 560MB 07 Menengah LANDSAT 8 780 MB 08 Menengah ALOS(AVNIR, PRISM) 280MB 09 Menengah SPOT 2 60 MB 10 Menengah SPOT 4 60 MB 11 Tinggi SPOT 5 240 MB 12 Tinggi SPOT 6 250 MB* 13 Tinggi SPOT 7 250 MB * 14 Sangat Tinggi IKONOS 600 MB * 15 Sangat Tinggi QUICKBIRD  1,5 GB * 16 Sangat Tinggi PLEIADES 2 GB * 17 Sangat Tinggi WORLDVIEW  4 GB * 18 Sangat Tinggi GEO EYE 4 GB * 19 Sangat Tinggi RAPID EYE  600 MB* 20 Menengah RADARSAT 410 MB 21 Tinggi TERRASAR-X  1,1 GB 22 Menengah ALOS PALSAR  750 MB
* Ukuran bervariasi tergantung luasan
Demchenko, et al. (2014) mengajukan Big Data Architecture Framework (BDAF) yang terdiri  dari  lima  komponen  dalam lingkungan sistem big data, yaitu, model, struktur  dan  jenis  data  ( format, non/relational, file system, etc ), pengaturan big  data (siklus  hidup, transformasi,  klasifikasi big  data ), analisis  dan  perlengkapannya  (aplikasi big  data ,  target  penggunaan,  penyajian, visualisasi), infrastruktur big data (media penyimpanan, komputasi, jaringan,) dan keamanan big  data (keamanan    dalam proses, perpindahan, lingkungan pemrosesan yang dipercaya).
Lee  dan  Kang  (2015)  mengajukan desain  arsitektur  yang  terdiri  dari  3 lapisan  yaitu,  lapisan  pengelolaan  dan integrasi  data  spasial,  lapisan  analisa dan  lapisan  layanan  dalam  lingkup big data .  Lapisan pengelolaan dan integrasi
data  spasial  mempunyai  peran  dalam penyimpanan, pengambilan,  pembuatan indeks, dan pencarian data secara cepat. Lapisan  analisa  mempunyai  tanggung jawab  melakukan  analisis  data  spasial (analisis  statistik  dananalisis  citra). Lapisan  layanan  mempunyai  tugas menyiapkan  layanan  untuk  analisis, layanan berbagi pakai, pemantauan dan pengelolaan  layanan  yang  bisa  diakses oleh sistem lain.
Desain  arsitektur  aplikasi  yang diusulkan  menggunakan  komponen- komponen dalam kerangka kerja arsitektur big  data ( Demchenko,  et  al., 2014 )  dan  menggabungkan  dengan pendekatan three  tier  structure .  Lapisan data  merepresentasikan  tempat  data (terstruktur  dan  tidak  terstruktur); lapisan  proses merupakan  lapisan middle  ware yang  menghubungkan lapisan  atas  dengan  bawah  yang menjalankan  eksekusi  perintah  dari lapisan  atas;  lapisan  aplikasi  menjadi interface dengan  pengguna  maupun sistem  lainnya  dalam  pengaksesan  data dalam aplikasi tertentu.

## Gambar 2-1: Desain arsitektur aplikasi
Desain  arsitektur  sistem  yang  diajukan terlihat  pada  Gambar  2-1  mengadopsi desain  arsitektur  Lee ,  et  al. (2017) dengan  perbedaan  dalam  penanganan file  system .  Pengembangan  modul migrasi data penginderaan jauh menggunakan  metode  pengembangan aplikasi  (Kendall  dan  Kendall  (2006), Jogiyanto  (2013))  dan  mengadopsi metode  pemrosesan  paralel  dalam lingkup big  data yang  dikembangkan. Percobaan dilakukan dengan menggunakan  3  buah  server  untuk pemrosesan dengan spesifikasi
Lapisan data Lapisan proses
Lapisan Aplikasi
processor 8 core , memory 16 GB dan 1 PC untuk modul aplikasi client .

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain modul migrasi data terhubung dengan database BDPJN, aplikasi dibuat menggunakan bahasa pemrogaman Java dan Scala untuk  mengirimkan  perintah ke lingkungan server pemrosesan ( Apache Spark) . Dalam lingkungan server pemrosesan yang  telah  dibuat  memiliki satu node Master dan dua node Worker. Node  Master menerima  perintah  dari aplikasi client, perintah tersebut didistribusikan  ke node  Worker untuk diekseskusi.
Identifikasi  proses  migrasi  data  yang ada di BDPJN diawali dengan pemilihan data  berdasarkan folder data  citra penginderaan jauh. Dilanjutkan pencarian secara manual oleh operator di dalam folder media penyimpanan. Akses langsung  ke  dalam  media  penyimpanan akan  berdampak  pada  keamanan  data terutama rentan terhadap ancaman virus dan  ancaman  lainnya,  sehingga  akses langsung  perlu  dibatasi  dan  digantikan melalui aplikasi. Setelah proses pemilihan folder data  yang  akan dimigrasi  dilanjutkan  dengan  proses migrasi  yang  dilakukan  secara  berurut (sekuensial).
Alur  Migrasi  data  dari  sistem  yang dikembangkan tampak pada Gambar  3- 1. Tahap inisiasi merupakan proses awal untuk  koneksi database .  Tahapan selanjutnya  adalah  melakukan setting job untuk  memilih  jenis  data,  membuat
daftar  data  terpilih,  dan  menentukan tujuan migrasi. Dilanjutkan dengan Send to  Master  Node, setelah  mendapatkan daftar  data  dalam  bentuk  .txt  yang berisikan data dan tujuan migrasi. Daftar data dikirim ke spark master dan diubah dalam  bentuk  RDD  ( resilient  distributed dataset )  kemudian  dibuatkan  partisi  di dalam RDD. Tahapan selanjutnya Worker node  receive  data menunjukkan  bahwa worker node menerima RDD dari master . Worker Node  Migrate data akan mengerjakan perintah berdasarkan RDD yang diberikan oleh master . Dilanjutkan dengan melakukan migrasi data ke folder tujuan  sesuai  dengan  informasi  yang diterima.Kemudian  setiap worker akan membuat log keterangan  lama  waktu proses  pekerjaan  (berisi  range  waktu pengerjaan, status berhasil/gagal). Dilanjutkan  dengan Send  to  Master untuk  mengirimkan log yang  sudah dibuat. Master juga  menghitung  berapa lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan pekerjaan yang diberikan. Kemudian Send to Application merupakan tahap dimana master mengirimkan hasil log ke aplikasi, tahap selanjutnya  aplikasi  melakukan update database dari  hasil log yang  diterima. Gambar  3-2(a)  menunjukkan  halaman Master berisikan  informasi  kondisi lingkungan Apache  Spark yang  terdiri dari informasi worker dan aplikasi yang berjalan.  Gambar  3-2(b)  menunjukan aplikasi  yang  dipakai  oleh  pengguna untuk  melakukan  pencarian  data  dan melakukan perintah migrasi.
Gambar 3-1: Alur proses migrasi data menggunakan metode paralel dalam lingkup Big Data
start initiation setting job send to master node worker node receive data worker node migrate data send to master node send to application application update database finish
Gambar 3-2: (a) Master manajemen; (b) Aplikasi migrasi data
Percobaan yang dilakukan
menggunakan  data  Landsat  8,  SPOT  6, SPOT  7  dan  Pleiades    dengan  jumlah sampel yang digunakan sebanyak 10, 20, 30,  40,  50,  60,  70,  80,  90  dan  100 sampel.  Percobaan  dilakukan    dengan menggunakan  koneksi  jaringan  1  Gbps dan  10  Gbps.  Jika  menggunakan pendekatan parallel programming, peningkatan  yang  diperoleh  tergantung
dari  desain  aplikasi  dan  jumlah pemrosesannya saja (Kamilah & Saputra, 2015).  Jika  menggunakan  pendekatan Big  Data ,  peningkatan  tidak  hanya diperoleh  dari  aplikasi  dan  jumlah pemrosesnya (jumlah core prosesor) saja, tetapi bisa ditingkatkan dari aplikasi dan hardware pemrosesnya (prosesor, memory ,  perangkat  jaringan  dan  lain- lain).
Tabel 3-1 : HASIL PERCOBAAN MIGRASI DATA CITRA INDERAJA PADA (A) LINGKUNGAN 1GBPS; (B) LINGKUNGAN 10GBPS
No  Jumlah Data Landsat 8 SPOT 6 SPOT 7 Pleaides Ukuran (GB) Waktu Ukuran (GB) Waktu  Ukuran (GB) Waktu Ukuran (GB) Waktu 1 10 15,10 3m 42s 3,71 1m 42s 2,5 2m 48s 94,60 21m 2 20 27,20 12m 7,55 3m 24s 5,38 5m 54s 102,00 26m 3 30 39,90 18m 10,60 5m 24s 8,11 8m 42s 111,00 28m 4 40 51,90 22m 13,30 6m 10,9 11m 117,00 31m 5 50 66,00 30m 17,10 8m 18s 13,1 13m 124,00 35m 6 60 81,80 37m 19,40 9m 36s 15,5 16m 144,00 37m 7 70 98,30 44m 22,10 10m 18,3 19m 151,00 37m 8 80 113,00 57m 24,70 11m 21,2 21m 158,00 42m 9 90 127,00 1h 27,20 12m 23,4 24m 203,00 56m 10 100 141,00 44m 29,40 13m 26,2 26m 254,00 1h 20m (a) No  Jumlah Data Landsat 8 SPOT 6 SPOT 7 Pleaides Ukuran (GB) Waktu Ukuran (GB) Waktu  Ukuran (GB) Waktu Ukuran (GB) Waktu 1 10 15,10 36 s 3,71 30s 2,5 19s 94,60 5m 2 20 27,20 1m 18s 7,55 37s 5,38 25s 102,00 5m 12s 3 30 39,90 1m 30s 10,60 39s 8,11 36s 111,00 5m 54s 4 40 51,90 2m 12s 13,30 1m 18s 10,9 58s 117,00 6m 6s 5 50 66,00 3m 17,10 1m 18s 13,1 1m 24s 124,00 6m 30s 6 60 81,80 3m 24s 19,40 2m 15,5 1m 36s 144,00 7m 30s 7 70 98,30 4m 22,10 2m 6s 18,3 1m 48s 151,00 8m 36s 8 80 113,00 4m 30s 24,70 2m 18s 21,2 1m 54s 158,00 8m 48s 9 90 127,00 5m 27,20 2m 30s 23,4 2m 203,00 12m 10 100 141,00 5m 54s 29,40 2m 42s 26,2 2m 12s 254,00 16m (b) (a) (b)
Hasil percobaan menunjukkan kecepatan proses untuk aplikasi menggunakan pendekatan paralel dalam lingkup big data ditunjukkan pada Tabel 3-1(a)  dan  3-1(b).  Waktu  pengujian sangat dipengaruhi oleh kecepatan  rata- rata  transfer  dari  konfigurasi  perangkat yang  digunakan,  akses  ke  media penyimpanan  dan  media  penyimpanan. Untuk  pengujian  dalam  lingkungan  1 Gbps,  kecepatan  rata-rata  transfer maksimal
754 Mbps,
kemudian dilakukan
perbaikan
konfigurasi perangkat  dengan  meningkatkan buffer memory pada konfigurasi kartu jaringan dan  mengaktifkan  mode jumbo  frame sehingga didapatkan kecepatan rata-rata transfer
maksimal 900 Mbps.
Perbandingan migrasi data pada lingkungan 1 Gbps sebelum
menggunakan metode big data (Tabel 1- 1)  dan  sesudah  menggunakan  metode pemrograman paralel dalam lingkup big data
(Tabel 3-1(a)) mengalami
peningkatan  yang  signifikan.  Singh (2013), mengatakan kecepatan digambarkan  sebagai  kecepatan  yang diperoleh  dari  membandingkan  waktu yang dibutuhkan menyelesaikan pekerjaan  oleh  satu  prosesor  dengan multi prosesor (n),
S(n) = T(1)/T(n) …………………….… (1) dengan:
S adalah kecepatan T adalah waktu pemrosesan Jika memproses 10 data
menggunakan metode sebelumnya, yaitu melalui  aplikasi Migration  Management KIT (MMK),  waktu  proses  migrasi  yang diperlukan untuk data Landsat 8 adalah 120 menit, untuk data SPOT 6 dan SPOT 7  adalah  140  menit,  dan  untuk  data Pleiades adalah
270
menit (PUSTEKDATA,  2013).  Waktu  yang dibutuhkan untuk migrasi data Landsat 8  menggunakan  pemrograman  paralel dengan 16 core prosesor adalah 12 menit (Kamilah  &  Saputra,  2015).  Jika menggunakan  metode  pemrograman paralel  dalam  lingkup Big  Data ,  waktu yang  dibutuhkan  untuk  migrasi  data Landsat  8  adalah  3  menit  42  detik (kecepatan  32,4  kali  lebih  cepat dibandingkan  dengan  metode  aplikasi yang  ada  dan  3,24  kali  lebih  cepat dibanding  menggunakan  pemrograman
paralel),  1  menit  42  detik  untuk  data SPOT 6 (kecepatan 82,3 kali lebih cepat dibandingkan  dengan  metode  aplikasi yang  ada  dan  3,8  kali  lebih  cepat dibanding  menggunakan  pemrograman paralel),  2  menit  48  detik  untuk  data SPOT  7  (kecepatan  50  kali  lebih  cepat dibandingkan  dengan  metode  aplikasi yang  ada  dan  3,5  kali  lebih  cepat dibanding  menggunakan  pemrograman paralel)  dan  21  menit  untuk  data Pleiades (kecepatan 12,8 kali lebih cepat dibandingkan  dengan  metode  aplikasi yang  ada  dan  1,28  kali  lebih  cepat dibanding  menggunakan  pemrograman paralel). Dalam percobaan menggunakan beberapa  jumlah  data  di  lingkungan  1 Gbps,  peningkatan  kecepatan  tidak terlalu  signifikan  untuk  data  yang semakin besar ukurannya.
Kecepatan  rata-rata  transfer  di lingkungan  10  Gbps  adalah  5  Gbps. Perbandingan migrasi data pada lingkungan  1  Gbps  dengan  10  Gbps untuk  data  Landsat  8  mengalami peningkatan  kecepatan  rata-rata  10,21 kali  lebih  cepat,  untuk  data  SPOT  6 mengalami peningkatan kecepatan rata- rata  5,21  kali  lebih  cepat,  untuk  data SPOT 7 mengalami peningkatan kecepatan  rata-rata  11,35  kali  lebih cepat, dan untuk data Pleiades mengalami peningkatan kecepatan rata- rata 4,8 kali lebih cepat.

## 4  KESIMPULAN
Pembuatan modul migrasi data dalam sistem  BDPJN  menggunakan  metode pemrograman paralel dalam lingkup Big Data dengan  mengubah  desain  baik hardware maupun software aplikasi yang  ada.  Desain  arsitektur  aplikasi menggunakan  komponen  BDAF  dengan membagi  menjadi  tiga  lapisan,  yaitu lapisan data, lapisan proses dan lapisan aplikasi. Hasil proses migrasi menggunakan pendekatan paralel dalam lingkup Big Data mengalami peningkatan kecepatan lebih dari 12 kali dibandingkan  aplikasi  yang  ada  dalam lingkungan jaringan
1
Gbps. Peningkatan proses migrasi lebih dari 4,8 kali  kecepatan  dalam  jaringan  10  Gbps dibandingkan dengan aplikasi  dengan 1 Gbps.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Kemenristekdikti  yang  telah membiayai penelitian ini melalui program  Insinas  No  Kontrak  14/INS- 1/PPK/E4/2019.

## DAFTAR RUJUKAN
Amdahl,  G.M.  (1967). Validity  of  the Single Processor Approach to Achieving  Large  Scale  Computing Capabilities .  American  Federation  of Information Processing Societies
(AFIPS)  Conference  Proceedings  (30): 483 – 485.
Bernstein,  A.J.  (1966). Analysis  of Programs for Parallel Processing . IEEE Transactions on Electronic Computers. EC15 (5): 757 – 763.
Chi,  M.,  Benediktsson,  A.,  F.,  Sun,  Z.,
Shen, J., & Zhu, Y. (2016). BIG DATA
for  Remote  Sensing :  Challenges  and Opportunities , 104(11). http://doi.org/10.1109/JPROC.201
6.2598228
Demchenko, Y., De Laat, C., & Membrey,
P.  (2014). Defining  architecture components  of  the  BIG  DATA Ecosystem. 2014 International Conference on Collaboration Technologies and Systems , CTS 2014, (May), 104 – 112. http://doi.org/10.1109/CTS.2014.6
867550
Jogiyanto.  (2013). Analisis  &  Desain Sistem Informasi : Pendekatan terstruktur  teori  dan  praktik  aplikasi bisnis . Andi Offset. Yogyakarta Kamilah, Anis dan Saputra, R.M . (2015). Percepatan  Proses  Publikasi  Data  di Katalog  Bank  Data  Penginderaan Jauh  Nasional  (BDPJN)  dengan
Parallel Programming . Seminar Nasional  Penginderaan  Jauh:  186 – 194.
K. E. Kendall and J. E. Kendall. (2010). Systems Analysis and Design, 8th ed , S.  Yagan,  Ed.  New  Jersey:Prentice Hall,
K. E. Kendall and J. E. Kendall . (2006). Analisis  dan  Perancangan  Sistem .
Edisi Keempat. Bandung : PT Index.
Laney, D. (2001). META Delta. Application Delivery Strategies, 949(February 2001), 4. http://doi.org/10.1016/j.infsof.2008 .09.005
Lee,  J.,  Kang,  M.,  Lee,  J.,  &  Kang,  M.
(2015). Geospatial BIG DATA : Challenges and Opportunities Procedia Computer Science Geospatial BIG DATA : Challenges and
Opportunities .  BIG  DATA  Research. http://doi.org/10.1016/j.bdr.2015.0
1.003
Lee, et  al .  (2017). Design  of  Educational BIG  DATA  application  using  SPARK . ICACT  355 – 357.  ISBN  978-89- 968650-9-4 Moorthy, M., Baby, R.,
&
Senthamaraiselvi,  S.  (2014). An Analysis  for  Big  Data  and  its Technologies . International Journal of Computer  Science  Engineering  & Technology, 5(12), 412.
Omali,  Thomas  U.  2018. Impacts  of Sensor  Spatial  Resolution  on  Remote Sensing  Image  Classification .  GSJ: Volume  6,  Issue  1,  January  2018, Online: ISSN 2320-9186.
PUSTEKDATA  (2013). Laporan  akhir Kegiatan Pengembangan sistem Bank Data  Penginderaan  Jauh  Nasional  di Pustekdata , 2013 Singh, I. (2013). Review Article Review on Parallel  and  Distributed  Computing . Scholars Journal of Engineering and Technology  (SJET),  218 – 225.  ISSN 2321-435X