Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Prototipe Big data Cluster

## Berbasis Mikrokontroller Untuk Edukasi
Riska Kurniyanto Abdullah Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Kalimantan
Balikpapan, Indonesia riska.abdullah@lecturer.itk.ac.id
Bowo Nugroho
Jurusan Matematika dan Teknologi
Informasi Institut Teknologi Kalimantan
Balikpapan, Indonesia bowo.nugroho@lecturer.itk.ac.id Ramadhan Paninggalih Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Kalimantan Balikpapan, Indonesia ramadhan.paninggalih@lecturer.itk.ac.id Diterima : November 2021 Disetujui : Desember 2021 Dipublikasi : Januari 2022
Abstrak— Pembangunan cluster untuk big data tidaklah murah, butuh  standar  tertentu  untuk  menghasilkan  cluster  big  data yang  baik. Pada  Penelitian  ini dibuat  suatu  Prototipe  big data cluster  berbasis  mikrokontroller  yang  bertujuan  untuk merumuskan  langkah-langkah  penting  dalam  pembuatan cluster  big  data  dan  secara  khusus.  Hal  ini  dapat  digunakan untuk keperluan edukasi untuk proses pembelajaran konsep – konsep  dari  big  data.  Sarana  untuk  belajar  dan  latihan implementasi  konsep  big  data  yang  ingin  kami  tekankan  ini yaitu  sebagai  tools  (alat  bantu)  untuk  mendukung  dari perwujudan  ekosistem  pendidikan  yang  lebih  baik  khususnya untuk  mikrokontroller  dan  big  data  processing.  Metode  yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan cara melaksanakan eksperimen  prototipe  untuk  mendapatkan langkah  yang  tepat dalam membangun lingkungan Big data yang sesuai. Selain itu terlibat  juga  metode  perancangan  sistem  untuk  merancang Prototipenya terlebih dahulu. Tahapan dari penelitian yaitu di mulai dari proses studi literatur, kemudian proses rancangan, lalu evaluasi proses rancangan kemudian setelah itu dilakukan proses  implementasi  hardware  dan  software.  Setelah  selesai implementasi hardware dan software dua langkah terakhir yaitu proses  analisis  performa.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan performa big data cluster yang dibuat dari 5 perangkat raspberry pi dibandingkan dengan satu buah server cloud dengan software big data yang sama yaitu hadoop dan spark. Dari hasil tersebut performa  yang  didapat  terdapat  perbandingan  yang  jauh  di mana jika di ketika task eksekusi di cloud lebih cepat hingga 8,5 kali di performa HDFS, sedangkan untuk waktu eksekusi CPU lebih singkat hingga 7 kali jika dibandingkan dengan Protoype ini.  Hal  ini  menunjukkan  untuk  mendekati  performa  sesuai dengan standar lab big data, maka dibutuhkan lebih banyak lagi perangkat raspberry pi dan penyesuaian konfigurasi lainnya.
Kata Kunci—big data, raspberry pi, hadoop, spark.
Abstract  —  Cluster  development  for  Big  data  is  not  cheap,  it takes certain standards to produce a good  Big data cluster. In this  research,  a  microcontroller-based  Big  data  cluster prototype  was  created  which  aims  to  formulate  the  important steps in making  Big data clusters and specifically. This can be used  for  educational  purposes  for  the  process  of  learning  the concepts of Big data. The means for learning and practicing the
implementation  of  the  Big  data  concept  that  we  want  to emphasize  are  as  tools  to  support  the  realization  of  a  better educational  ecosystem,  especially  for  microcontrollers  and  big data processing. The method used in this research is to carry out prototype  experiments  to  get  the  right  steps  in  building  an appropriate  Big  data  environment.  In  addition,  the  system design method is also involved in designing the prototype first. The stages of the research are starting from the literature study process,  then  the  design  process,  then  evaluating  the  design process  then  after  that  the  hardware  and  software implementation  process  is  carried  out.  After  completing  the hardware  and  software  implementation,  the  last  two  steps  are the performance analysis process. The results of the study show the  performance  of  a  big  data  cluster  made  of  5  raspberry  pi devices compared to one cluod unit computing with the same big data software, namely hadoop and spark performance, that is, there is a very far comparison where when the task execution on the cloud system is faster up to 8.5 times in HDFS performance, while for CPU execution time up to 7 times shorter compared to this  Protoype.  This  shows  that  to  get  closer  to  performance according to big data lab standards, more raspberry pi devices are needed.
Term— big data, raspberry pi, hadoop, spark.

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  IoT  saat  ini  sudah sangat  berkembang  pesat bahkan  sudah  pada  beberapa  penerapan  di  pelayanan kesehatan  lokal  di  Indonesia[1].  Pemrosesan  data  untuk menjadi  informasi,  kemudian  menjadi  pengetahuan  dapat dilakukan dengan cepat. salah satunya  cara dan metode yang tersedia  yaitu dengan menggunakan konsep Big data . Pada konsep Big  data, data  yang  diperoleh  akan  disimpan  pada suatu media kemudian diproses dengan metode khusus untuk pengelolaan  data  yang  sangat  besar.  Proses  tersebut memungkinkan akses dan pemrosesan data dilakukan dalam rentang  waktu  yang  masih  dianggap  wajar.  Sering  kali pendekatan pada metode transformasi data tradisional dengan data yang sudah sangat besar bisa terpengaruh dengan faktor Big  (O) .  Faktor Big(O) di  mana  waktu  proses  meningkat
seiring dengan jumlah dan besar data yang jadi masukan dari sistem[2].
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  yaitu  data  yang disajikan  oleh[3]  yang  mana  responden  yang  dimaksud adalah  mahasiswa  UPI  (Universitas  Pendidikan  Indonesia) yang  rutin  ikut  dalam  berbagai  pelatihan  Big  data.  Data tersebut merepresentasikan antara tahun angkatan mahasiswa dan persentase dari pengetahuannya  tentang Big data . Dari data  tersebut  kita  bisa  melihat  bahwa  untuk  memahami konsep Big data sendiri tidaklah mudah, meskipun institusi yang  sudah  memiliki  lab  TIK  saja  hasilnya  masih  kurang maksimal.  Artinya  mahasiswa  yang  dimaksud  memelajari Big data hanya dari teorinya saja, tanpa terlibat langsung cara mengimplementasikannya di perangkat yang memadai. Oleh karena  itu  sangat  penting  untuk  institusi  mulai  menggarap Infrastruktur  terkait  bidang  Big  data  ini.  Sebuah  lab  yang khusus  untuk  menangani  Pekerjaan  Big  data,  bukan  hanya Lab TIK saja.
Kesenjangan dari ketersediaannya infrastruktur big data menyebabkan  kegiatan  edukasi  yaitu  pelatihan  dan pembelajaran  tentang  konsep big  data menjadi  masalah baru[4].  Sebelum  mengimplementasikan  berbagai  macam tools untuk pengolahan Big data , hal yang pertama dilakukan adalah  membuat cluster komputer.  Kadang kala  pengadaan cluster ini yang menjadi hambatan[5]. Tidak semua lembaga pendidikan  mempunyai  infrastruktur cluster  big  data . Sementara  untuk  menyewa  di server  cloud membutuhkan biaya  yang tidak sedikit.  Dengan adanya  masalah  ini maka tentunya  diperlukan low  cost  cluster yang  siap  untuk diimplementasikan tools big  data. Dengan  adanya  sarana tersebut maka keperluan edukasi dan latihan untuk penerapan konsep-konsep Big data bisa lebih mudah dan murah untuk dilakukan[6].
Informasi  yang  sangat  besar  perlu  untuk  diolah menjadi  suatu  pengetahuan  yang  berguna.  Untuk mewujudkan  hal  tersebut  maka  data  yang  diperoleh  perlu diproses pada  suatu cluster yang bernama big data  cluster . Masalahnya  pembangunan big  data  cluster yang  sesuai standar  butuh  biaya  yang  sangat  mahal[7].    Karena  hal tersebut  Guru,  Dosen,  pendidik  ataupun  penyelenggara pendidikan kadang hanya menyampaikan teorinya saja tanpa melibatkan peserta didik terjun langsung dalam praktikum di cluster big data itu sendiri.
Seperti  yang  telah  dilakukan  oleh[8],  yang  mana salah  satu  cara  mengatasi  kesenjangan  tersebut  di  atas, mereka menggunakan perangkat Iridis-pi untuk kepentingan edukasi dalam penerapan konsep – konsep big data bagi para mahasiswa.  Namun  sayangnya  perangkat  yang  digunakan sudah tidak relevan lagi untuk saat ini.
Pada  artikelnya  menyebutkan resource komputasi untuk  big  data  disarankan  menggunakan  teknologi cloud computing [9].  Latar  belakang  dari  penelitiannya  yaitu semakin berkembangnya teknologi big data dan cloud maka kedua  teknologi  ini  seharusnya  dapat  disatukan  menjadi sistem  yang  sepenuhnya  utuh.  Detail  perangkat  yang dimaksud diantaranya menggunakan teknologi virtual untuk mengakses dan mengelola cpu setelah itu membuat arsitektur khusus,  sehingga resource tersebut  dapat  diakses  dalam layanan cloud .  Sementara  itu  penggunaan storage pun ditekankan menggunakan storage dengan tipe NAS ( Network Attached  Storage ).  NAS  ini  merupakan  suatu  metode  yang mampu  memisahkan  antara  sistem  komputasi  dan storage . Secara spesifik storage yang dimaksud dapat diakses dalam jaringan tertentu.
Dalam jangka panjang format penyatuan teknologi big  data  dan cloud  computing ini  akan  memudahkan maintenance , namun di lain sisi ternyata membutuhkan fixed cost untuk  memanfaatkan  /  menyewa cloud yang  dimaksud agar tetap tersedia. Pada dasarnya artikel yang disampaikan mengenai kampanye penggunaan  big data untuk UKM agar dapat melakukan eksplorasi dengan bisnisnya ke level yang lebih lanjut.
Melihat  potensi  data  yang  berkembang  di  Industri dan ingin mencoba mengolahnya dengan teknologi hadoop . Terdapat  masalah  dalam memanfaatkan  data  mentah  secara langsung  ke  dalam cluster big  data  sehingga  diperlukan metode  khusus  untuk  menyelesaikannya[10].  Dalam  paper- nya  disebutkan  metode  baru  diusulkan  untuk  menjaga  agar performa hadoop tetap efisien. Hasil dari penelitiannya yaitu berhasil melakukan analisis big data dengan core dari hadoop namun  hanya  dilakukan  pada  satu node saja.  Selain  itu pemrograman  paralel  dilakukan  untuk  memaksimalkan kemampuan processor yang  digunakan. Dataset yang digunakan  tergolong  standar untuk  big  data  yaitu  sebesar  1 TB. Sayang sekali pada penelitiannya tidak disertakan detail perangkat  keras  apa  yang  digunakan  dan  seperti  apa spesifikasi yang digunakannya.
Kebutuhan industri yang mulai lumrah karena data yang dihasilkan sudah sangat banyak[11]. Dari hal itu maka perlu  untuk  mengorganisasikan  dan  melakukan  analisis terhadap data tersebut, sehingga bisa memaksimalkan proses bisnis  maupun  penggunaan  resource  secara  tidak  langsung dapat diminimalisir. Masalah yang diangkat pada penelitian ini yaitu ketidakmampuan komputer produk stock ( general ) dalam melakukan komputasi skala besar baik berupa storage , kemampuan processor begitu pun dengan eksekusi program. Pada Error!  Reference  source  not  found. :  Perbandingan ekosistem data analitik dengan komputasi. Secara sederhana merupakan  perbandingan  antara  komputer  dengan  daya komputasi  yang  memanfaatkan hadoop dan  map reduce
Gambar 1. Pemahaman Mahasiswa Mengenai Big data
sumber: (Maula, 2016)
untuk  analitik  dan  di  sebelah  kanan  merupakan  suatu perangkat komputer umum yang biasanya kita gunakan[11].
Pada  artikel  ini[11]  menekankan  perangkat  keras yang  digunakan  harus  ramah  energi  dengan  tingkat kompleksitas  yang  komputasi  yang  mumpuni.  Diantaranya terkait teknologi nano yang diterapkan pada berbagai macam chip komputer saat ini dan terus berkembang. Sementara itu
pada  perangkat  lunak  desain  I/O buffer dan  pemrograman paralel  otomatis  harus  dimanfaatkan  untuk  mendapatkan hasil yang maksimal.
Keterkaitan dan hubungan antara big data dan SDN ( Software  Define  Networking )  menjadi  topik  yang  dibahas pada penelitiannya[12]. Secara umum SDN dapat dimanfaatkan sebagai perangkat penunjang dari infrastruktur
Gambar 2. Perbandingan ekosistem data analitik dengan komputasi. (Bramasto dan Sunarto,2016)
Gambar 3. Intra dan inter data center network big data berbasis SDN (Cui dkk., 2016).
untuk cluster  big  data .  Pada Error!  Reference  source  not found. dapat  dilihat  merupakan  strategi  penggunaan  SDN untuk memaksimalkan akses dan trafict data antara intra dan inter pada data center . Untuk mewujudkan hal ini dibutuhkan perangkat keras, perangkat lunak berupa SDN dan operator yang  berpengalaman.  Secara  teknis  untuk  arsitektur  yang demikian  dibutuhkan  penanganan  yang  intensif  atau  juga bersifat berkala karena di bagian controller aplikasi tersebut merupakan node yang  sangat  sibuk  karena  mengharuskan beroperasi dan melayani hampir seluruh request dari sistem (semua traffict lewat controller ini).  Meskipun  demikian bukan hal yang mustahil hal ini bisa dilakukan. Perencanaan dan  penggunaan  alokasi  sumber  daya  yang  tepat  sangat dibutuhkan  untuk  mewujudkan  arsitektur  yang  ada  pada sistem infrastruktur big data.
Pada  penelitiannya[13]  menerapkan  perangkat big data cluster yang  ramah  energi.  Perangkat  tersebut diwujudkan berupa perangkat keras micro komputer cluster dari perangkat raspberry pi sejumlah 25 Buah. Raspberry pi yang  digunakan  yaitu  model  2B  yang  dihubungkan  dengan sistem  jaringan  100  MB. Cluster ini  dapat  menghasilkan floating  point  operation sejumlah  15.4  GFLOPS  dengan hanya  menggunakan  daya  sebanyak  93  Watt  saja.  Namun memang jika dibandingkan dengan komputer high-end Intel x86 performa ini tetap saja ini masih jauh di bawahnya. Yang menarik  yaitu  bisa  mengoperasikan  banyak node layaknya supercomputer dengan  daya yang  sangat  rendah.  Hasil  dari penelitian ini yaitu sebuah cluster raspberry-pi yang terdapat pada Gambar .
Pada  penelitiannya[14]    percobaan streaming data analisis  menggunakan apache  spark .  Disebutkan  dalam artikelnya resource perangkat keras yang digunakan yaitu 3 buah PC dengan RAM 4GB, HDD 500 GB, dan CPU Intel Core  i3 .  Sementara  perangkat  lunak  yang  digunakan  yaitu apache spark yang berjalan di atas infrastruktur hadoop .
Ekstraksi  pengetahuan  dari  sumber  data  yang  sangat banyak  baik  jenis  dan  ragamnya  disebut  dengan  big  data. Dalam  penelitian[15]  penggunaan cluster dengan  platform MapReduce diupayakan  menggunakan  komputasi  paralel dengan metode SMOTE. Metode SMOTE merupakan salah satu metode oversampling yang populer di mana berdasarkan aturan nearest neighbor rule . SMOTE-GPU mengupayakan proses  yang  efisien  dalam  melakukan handling  dataset bahkan pada beberapa juta instance . Metode ini sangat efektif
meski berjalan pada perangkat komputer komoditas bahkan pada perangkat laptop sekalipun.
Gambar 5.. Raspberry-pi cluster (Cloutier dkk., 2016).
Dalam  artikelnya[5],  mereka  mencoba  membuat cluster  general untuk  mewujudkan computer  cluster yang ramah  energi.  Sistem  yang  berhasil  dibuat  pada  proyeknya yaitu  sistem cluster dengan  jumlah node  raspberry-pi sebanyak lima buah dan perangkat penunjang lainnya. Pada Gambar  5  merupakan  sistem  yang  diimplementasikannya, adapun  model  perangkat  yang  digunakan  pada projectnya yaitu raspberry-pi model  3B.  Pada  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  analisis  menggunakan  program  paralel dengan bantuan library MPI. Penggunaan library ini sangat minim  karena  para  developer  yang  merasa  familiar  akibat kurang  tersedianya  tutorial  dan  referensi  dari library ini. Mungkin saat ini teknologi terkait dengan hal tersebut yang bisa  mengeksekusi  baik  yaitu  sekelas  teknologi  yang digunakan  pada library  python  ray . Library  ray dapat mengoptimalkan python saat  dieksekusi  dalam  sistem terdistribusi.
Terdapat kasus unik pada sebuah penelitian[16],  di mana hal itdi implementasikan dengan sistem yang bernama ecommerce SIRCLO. Pada ecommerce tersebut terdapat data mentah  yang  akan  dijadikan  sebagai  bahan  eksperimen ekstraksi  pengetahuan.  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut mereka melakukan perancangan infrastruktur pemrosesan big data dengan  menggunakan  apache  drill.  Selain  itu  HDFS digunakan  juga  sebagai  sistem file terdistribusi  agar  data yang di-ekstrak dan dijalankan secara paralel.
Gambar 4. Konfigurasi komputer cluster

## Gambar 2. Ilustrasi rancangan studi kasus SIRCLO
Dalam paper [17] dijelaskan pemrosesan data yang dilakukan pada website tidak perlu seutuhnya dilakukan pada satu  proses website tersebut.  Solusi  yang  ditawarkan  oleh [17]yaitu  melakukan  pemrosesan  data  yang  besar  terpisah dengan  program  utama website .  Sebenarnya  dalam pengembangan  aplikasi  berbasis website dan  rekayasa perangkat  lunak  metode  ini  disebut  dengan  nama  lain yaitu async  request . Async  request membuat  program  utama website dapat berjalan terpisah dari thread sehingga jika ada proses yang memerlukan komputasi berat maka akan di skip. Setelah  komputasi  berat  tersebut  selesai  barulah  kemudian data yang ada di halaman website diperbaharui.
Paralel programimng
dapat
memudahkan pemrosesan  data  yang  ada  pada  sistem.  Pemrosesan  yang biasanya di eksekusi sekuensial kini dapat dilakukan dengan mode concurrent (eksekusi  pada  waktu  yang  bersamaan).
[18]Dalam penelitiannya yaitu membuat suatu cluster rendah energi  dengan  perangkat raspberry-pi 3  model  A. Cluster dibangun dengan perangkat sebanyak 20 buah raspberry-pi . Selain itu perangkat lunak yang digunakan pada cluster yaitu menggunakan  Open-MPI  ( Message  Parsing  Interface ) sebagai interface  cluster .  Berbeda  dengan  implementasi  di penelitian yang lain[18] sama sekali tidak melibatkan hadoop ataupun spark .  Secara  singkat  bisa  disimpulkan  perangkat yang  dibangun  ini  merupakan  perangkat  universal  yang dibuat  untuk  tujuan  edukasi.  Bertujuan  edukasi  karena dengan  perangkat  kecil  seperti  itu  sangat  tidak  mungkin untuk  menghasilkan  performa  yang  mendekati  super komputer yang dibentuk dari komputer komoditas (perangkat komputer murah yang digunakan sehari-hari, bukan standar server).  Penggunaan cluster  raspberry-pi spesifik  dengan MPI  juga  dilakukan  oleh[19]  yang  juga  sama  tetap memanfaatkan  perangkat raspberry-pi sebagai  perangkat cluster yang rendah biaya. Perbedaan mendasar dari proyek
lainnya[19] yaitu kali ini  menambahkan VPN sebagai akses jaringan  untuk  memfasilitasi  perangkat  yang  lokasinya terpisah jauh.
Indonesian Road Data Center Operation (IRODCO) merupakan  suatu  konsep  yang  disusun  berdasarkan  suatu masalah  di  mana  ada  beberapa  operator  sulit  untuk mendapatkan  informasi  data  jalan.  Pada  artikelnya[20], mengemukakan ide ini. Pada Gambar 6: Arsitektur IRODCO dapat  dilihat  dirancang  untuk  dapat  melakukan  proses analitik pada berbagai data yang tidak seragam dari berbagai instansi  dalam  hal  ini  Kementerian  PU  dan  Pemerintah daerah,  BUMN  dan  Swasta.  Karena  sifat  data  yang  sangat beragam  tersebut  maka  tentu  ini  diperlukan  suatu  metode khusus agar data yang diolah bisa menyesuaikan bentuk satu sama  lain  hingga  memberikan  informasi  yang  sesuai  yang diinginkan.

## Arsitektur Cluster Big data
Dalam  penelitian  sering  kali  ada  pekerjaan  untuk memroses dataset yang  bisa  saja  untuk  mengerjakannya membutuhkan  resource  yang  besar.  Untuk  mengatasi  hal tersebut dalam penelitiannya [21] membuat suatu cluster dari raspberry-pi yang  dapat  menunjang  kegiatan  penelitian mereka.  Dalam  artikelnya  disebutkan  performa  dari cluster yang  dibuat  masih  bisa  memungkinkan  untuk  digunakan, mengingat  dari  pada  harus  membayar  biaya  lebih  untuk menyewa cloud .
Data yang ada di internet terus berkembang, ibaratnya sedang  tumbuh  menjadi  lebih  besar  dan  masif  secara eksponensial  dari  waktu  ke  waktu.  Data  tersebut  atau sejenisnya memerlukan infrastruktur khusus untuk dianalisis sehingga bisa menjadi pengetahuan. Pada penelitiannya [22] yang  berjudul Data,  Distribution,  Deployment:  Software
Gambar 3. Layout layer 4 Raspberry Pi Computer (Cox dkk., 2014)
Architecture Convergence in Big data Systems mengemukakan  tentang  konsep  arsitektur big  data . Dikemukakan  bahwa  antara requirement dan  struktur  dari rancangan  harus  saling  berharmonisasi  satu  sama  lain. Adapun  konsep  yang  dimaksud  dapat  dilihat  pada Error! Reference  source  not  found. secara  detail  dijelaskan rancangan sistem big data ini dibuat menggunakan teknologi database nosql ( mongodb ). Keunggulan dari mongodb yaitu dapat melakukan baca tulis pada storage dengan latensi yang rendah.  Selain  itu mongodb juga  mudah  sekali  dalam melakukan scaling ,  sehingga  load  dari  sistem  bisa  dibagi pada beberapa instance.
Terdapat  sebuah project yang  dinamai  iridis-pi. Iridis-pi[8] adalah sebuah cluster superkomputer yang dibuat dari 64 buah raspberry pi 2 model B. Tujuan dari cluster ini dibentuk  yaitu  untuk  mendemonstrasikan cluster kecil dengan  energi  rendah.  Sangat  detail  dalam  laporan  di artikelnya  di  mana cluster dibangun  dengan  biaya  sebesar 3400 GBP, yang jika di konversikan ke nilai rupiah saat ini yaitu  sebesar  Rp.  68.654.768,-.  Adapun layout dari raspberry-pi yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 7.

## II. METODE
Sebelum memulai melakukan formatting, pertama-tama tuliskan  isi  teks  makalah  anda  pada  file  yang  berbeda. Pastikan  urutan  paragaraf,  sub  judul  atau  heading  dan persamaan telah berada pada urutan yang tepat.

## Gambar 9. Metode Penelitian
Pada  tahap  studi  literatur  indikator  Pencapaian  yaitu didapatkan signifikansi penelitian yang tercermin dari artikel jurnal  yang ditemukan  pada  rentang kurang  lebih  10  tahun sebelumnya. Setelah itu selanjutnya tahap proses rancangan
yaitu  merincikan  alat,  bahan,  dan  metode  perancangan. Indikator  pencapaian  pada  proses  ini  yaitu  Gambar  blok modul dari rancangan sistem.
Tahap  berikutnya  yaitu  Implementasi  desain  yang dilakukan  untuk  membangun  infrastruktur  yang  dimaksud. Indikator  dari  tahap  ini  yaitu Cluster  Big  data sudah  bisa digunakan  dengan  terminal.  Selanjutnya  tahap  akhir  yaitu Analisis  performa,  tahap  ini  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa baik dan seberapa pantas infrastruktur ini digunakan pada  konsep-konsep big  data dan  studi  kasus  tertentu. Indikator tahap ini yaitu terciptanya grafik eksekusi cluster terhadap suatu metode big data .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Rancangan
Seperti  terlihat  pada  Gambar  9  desain  sistem  akan dimulai  terlebih  dahulu  dari  merakit  perangkat,  instalasi sistem  operasi  hingga  konfigurasi  dan  percobaan  sistem. Secara  detail  untuk  tahap  perakitan  dan  instalasi  akan  di bahas sebagai berikut.

## 1) Perakitan Perangkat Keras
Langkah pertama bisa dilakukan dengna memasukkan microsd ke board raspberry pi 3 seperti pada ilustrasi 9. Pastikan bagian kuningan micro sd card harus mengarah  ke  atas  sehingga micro  sd  card dapat  di  baca dengan  benar  oleh board  raspberry  pi 3.  Setelah memasangkan micro  sd  card ,  maka  langkah  selanjutnya yaitu  memasang keyboard USB  dan mouse USB  pada interface USB yang ada pada board raspberry pi 3. Sama seperti interface USB pada umumnya board raspberry pi 3 mendukung USB 2.0 dan USB 3.0.
Untuk keperluan output pada monitor maka board raspberry  pi 3  perlu  dihubungkan  dengan  kabel  HDMI yang  menuju  ke  monitor.  Biasanya  jika  yang  tersedia hanya  monitor  dengan interface VGA,  maka  diperlukan konverter HDMI to VGA agar monitor bisa dipergunakan sebagaimana  mestinya.  Kemungkinan  besar  penggunaan port HDMI  hanya  digunakan  satu  kali  saja  pada  saat inisiasi  konfigurasi  /  konfigurasi  awal.  Langkah selanjutnya yaitu memasangkan kabel jaringan LAN pada port yang  disediakan  pada raspberry  pi  3 kemudian langkah  terakhir  yaitu  menyambungkan  pada  sumber tegangan  dari  adaptor  sebagai  sumber  tegangan  dengan interface micro usb di board .
Gambar 10. Memasukkan microsd ke board raspberry pi 3
Berikut  pada  gambar  12: Board lengkap  seluruh interface terpasang  merupakan  ilustrasi  ketika  semua interface yang dibutuhkan untuk konfigurasi awal terpasang. Setelah  ini  bisa  melanjutkan  untuk  menghidupkan board dengan  mengalirkan  listrik  5  V  dari port  micro  usb yang tersedia .

## 2) Instalasi Sistem Operasi
Instalasi sistem operasi raspberry pi 3 dilakukan di atas  sistem linux .  Oleh  karena  itu  sebelum  melakukan instalasi  program  baru  maka  dianjurkan  untuk  melakukan update . Perangkat lunak yang dibutuhkan untuk install sistem operasi raspberry pi ke dalam micro sd card yaitu rpi-imager. Perangkat  lunak  ini  dapat  diinstall  melalui  snap.  Cara  lain selain menggunakan snap bisa juga dengan cara melakukan unduh rpi-imager dari link  github .  Setelah  berkas  deb berhasil diunduh lakukan lalu gunakan progam tersebut untuk membantu  instalasi os  raspberry  pi ke microsd yaitu rpi- imager . Program ini yang akan digunakan untuk menginstall sistem operasi raspberry pi di micro sc card .

## 3) Desain Jaringan
Jaringan  komputer  yang  digunakan  yaitu  jaringan komputer dengan kabel melalui interface ethernet . Pemilihan teknologi ini terkait performa yang harus dicapai oleh cluster .
Tentunya  sangat  memungkinkan  untuk  menggunakan jaringan  nirkabel  namun  akan  sangat  mempengaruhi load data pada setiap perangkat raspberry pi yang berkomunikasi di  dalam cluster (Halfacree,  2018).  Lakukan  konfigurasi perangkat rapsberry  pi dengan  mengubah  IP  jaringan ethernet . Langkah tersebut ditunjukkan pada Gambar 1: Pilih wireless & wired networks settings dan Gambar 2: Atur IP untuk ethernet pada eth0. Alokasi yang diterapkan yaitu ip 192.168.1.151  –  192.168.1.155.  Pada  perangkat  dengan  IP 192.168.1.151  merupakan  perangkat  dengan  peran  master, sedangkan sisanya merupakan perangkat worker .

## 4) Cloning MicroSD
Cloning microsd card dibutuhkan sebagai opsi agar proses  konfigurasi  dari  masing-masing  perangkat  raspberry pi dapat dilakukan lebih efisien. Proses modifikasi yang perlu dilakukan jika menggunakan hasil cloning dari micro sd card dari  perangkat  master  yaitu  hanya  perlu  melakukan perubahan  hostname  dan  ip  address.  Proses  cloning  dapat dilakukan di sistem linux dengan perintah sebagai berikut.
sudo dd if=/dev/sdc | gzip -c > /media/storage1/master/iso/big-data-cluster-1.1.img.gz
Sementara itu untuk menyalin image ke dalam microsd card yaitu dengan perintah berikut.
sudo gzip -dc /media/storage1/master/iso/big-data-cluster- 1.1.img.gz | sudo dd of=/dev/sdc bs=1M status=progress

## 5) Instalasi Hadoop dan Spark
Hadoop  memerlukan  java  jdk  sebagai  syarat utamanya untuk berjalan di sistem terdistribusi. Oleh karena itu sangat penting untuk memastikan jika Java JDK sudah ter- install  sebelumnya.  Versi  Java  JDK  yang  dianjurkan  yaitu Java JDK 8 (Watson, 2019). lakukan instalasi hadoop dengan command berikut.
sudo tar -xvf hadoop3.2.0.tar.gz -C /opt/ rm hadoop3.2.0.tar.gz && cd /opt sudo mv hadoop-3.2.0 hadoop sudo mv /opt/hadoop-3.2.0/ /opt/hadoop/ sudo chown pi:pi -R /opt/hadoop
Untuk instalasi spark dilalukan setelah diunduh, extract spark dengan perintah berikut seperti
$ sudo tar -xvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/
Gambar 12. Board lengkap seluruh interface terpasang

## Gambar 11. Load task pada HDFS dan SPARK System
$ rm spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz && cd /opt $ sudo mv spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 spark $ sudo chown pi:pi -R /opt/spark

## B. Hasil dan Pembahasan
Proses ETL dilakukan dengan mengeksekusi berkas python di atas spark . Berikut source code dari program :
from pyspark import SparkConf, SparkContext import collections import time
start = time.time() conf =
SparkConf().setMaster("yarn").setAppName("RatingsHistogramInRPI") sc = SparkContext(conf = conf) # turn off warn and info sc.setLogLevel("ERROR") lines = sc.textFile("/SparkCourse/ml-100k/u.data") ratings = lines.map(lambda x: x.split()[2]) result = ratings.countByValue() sortedResults = collections.OrderedDict(sorted(result.items())) for key, value in sortedResults.items(): print("%s %i" % (key, value)) end = time.time() print(f"total waktu yang dibutuhkan {end - start}")
hasil output dari program :
2021-06-30 22:07:40,142 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Add WebUI Filter. org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.amfilter.AmIpFilter, Map(PROXY_HOSTS -> pi1, PROXY_URI_BASES -> http://pi1:8088/proxy/application_1625061645646_0004), /proxy/application_1625061645646_0004 1 6110
2 11370
3 27145 4 34174 5 21201 total waktu yang dibutuhkan 179.4764699935913
Hasil  pengujian  menunjukkan  dari  eksekusi TESTDFIO  dan  SPARKBENCH  yang  dimonitor  dengan grafana . Metric terdapat  pada  bagian  akhir  dokumentasi pengujian, didapat sistem cluster raspberry pi ternyata hanya bisa melakukan proses data kurang dari 1GB. Selain itu akan mengalami error Java Heap Memory .
T ABEL 1. S PESIFIKASI RPI C LUSTER
Spesifikasi Item Jumlah Core CPU 40 RAM 9 GB HDD 116 GB Network 100 Mbps
Pada  tabel  1  spesidikasi  raspberrry  pi  cluster  yaitu Jumlah  core  CPU  sebanak  40  core,  dengan  RAM  9  GB, hardisk untuk HDFS sebanyak 116 GB dan konfigurasi antar jaringan  lokal  sebesar  100  Mbps.  Perlu  diketahui  saat melakukan benchmark pada network hasil yang kami peroleh network  dari  masing-masing  node  tidak  dapat  bekerja maksimal  hingga  100  Mbps  dikarenakan  bottleneck  dari desain raspberry pi sendiri. Hal ini sebenarnya sudah diatasi
pada  perangkat  raspberry  pi  di  genenrasi  selanjutnya  yaitu raspberry pi 4.
T ABEL 2. S PESIFIKASI C LOUD SERVER
Spesifikasi Item Jumlah
Core CPU
48 RAM 32 GB
HDD 1 TB
Network 10 Mbps
Pada  tabel  2.  Spesifikasi  cloud  server  yang  kami gunakan yaitu vps cloud dengan cpu core sejumlah 48 core, ram 32 GB, HDD sebesar 1TB, serta dengan jalur internet IX sebesar 10Mbps. Spesifikasi ini adalah spesifikasi maksimal yang  ada  jika  melihat  jumlah  CPU  yang  digunakan  dengan referensi pada penyedia cloud server yang kami gunakan.
T ABEL 3. H ASIL P ENGUJIAN 1 TASK HDFS Komponen Uji Satuan Rpi Cluster Cloud Toleransi Error Waktu Eksekusi CPU Detik 179,56 24,13 5% Total Penggunaan RAM GB 8.32 23,20 5% Waktu bootstrap Detik 93,2 3,01 5% Waktu total eksekusi Detik 272.76 27,14 5%
Pengukuran  kami  lakukan  sebanyak  lima  kali percobaan  dan  hasil  rata-rata  pengukuran  tersebut  kami tuangkan  pada  tabel  3.  Hasil  pada  tabel  3  dan  selanjutnya pada  tabel  4  disertakan  toleransi  error  5%  sebagai  ambang batas  dari  kemungkinan  kesalahan  pengukuran  akibat perbedaan  konfigurasi  yang  kami  lakukan  pada  masing- masing perangkat. Dapat dilihat pada tabel 3 kurang lebih ada perbedaan sekitar 700 persen untuk waktu eksekusi CPU.
Sementara  itu  pada  tabel  4  konfigurasi  khusus menggunakan  tambahan  aplikasi  spark  yang  mana  terjadi kenaikan  performa  dari  masing-masing  sistem  kurang  lebih sebesar  75%.  Hal  ini  menunjukkan  penggunaan  kombinasi antara  HDFS  dan  Spark  sangat  direkomendasikan  untuk mendapatkan performa yang maksimal.
T ABEL 4. H ASIL P ENGUJIAN 1 TASK HDFS DAN SPARK Komponen Uji Satuan Rpi Cluster Cloud Toleransi Error Waktu Eksekusi CPU Detik 132,26 18,23 5% Jumlah  Penggunaan Memory GB 8,12 20,21 5% Waktu bootstrap Detik 92,33 2,50 5% Waktu total eksekusi Detik 224,59 20,73 5%

## IV. K ESIMPULAN
Prototipe big  data  cluster dengan  perangkat  raspberry pi  dengan  1  perangkat  master  dan  4  worker  belum  cukup untuk menyaingi kemampuan single node cloud server yang
terpasang hadoop dan spark . Namun hal ini sebenarnya tidak terlalu signifikan pada penelitian ini karena dengan modul ini diharapkan  mahasiswa  dapat melatih  kemampuannya  untuk membuat cluster  big  data dari  awal  dengan  tantangan  dan kondisi  yang  mendekati  dengan  kondisi  data  center  untuk sistem big data umumnya. Sementara itu untuk memperbaiki performa cluster  raspberry  pi agar  mendekati  performa sesuai dengan cloud  server , maka dibutuhkan lebih banyak perangkat worker dari raspberry  pi dengan  kemungkinan sebanyak 28 node worker . 28 node tersebut diperoleh dari 7 dikali  dengan  4 worker existing .  Sesuai  dengan  hasil  yang kami peroleh ada perbedaan sekitar kurang lebih 700 persen di antara cluster raspberry pi dalam penelitian ini dan cloud server yang kami gunakan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Seluruh tim peneliti mengucapkan Terima kasih banyak untuk  LPPM  Institut  Teknologi  Kalimantan  atas  dukungan dana  yang  telah  diberikan  pada  penelitian  ini.  Proses monitoring  dan  progress  yang  telah  dilakukan  sangat menunjang perkembangan penelitian ini.

## Referensi
[1] G.  Priyandoko,  “Rancang  Bangun  Sistem  Portable Monitoring  Infus  Berbasis  Internet  of  Things,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, hal. 56–61, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjeee/article/view /10508/3092.
[2] I.  Cholissodin  dan  E.  Riyandani, Analisis  Big  data (Teori  &  Aplikasi) .  Fakultas  Ilmu  Komputer  - Universitas Brawijaya, 2016.
[3] R.  N.  Maula,  “Penggunaan  Big  data  Dalam  Intansi Dibawah Naungan,” in Forum Keuangan dan Bisnis V, Th. 2016 , 2016, hal. 405–414, [Daring]. Tersedia pada: http://fkbi.akuntansi.upi.edu/wp- content/uploads/2017/10/FKBI-V_ITFC_03_Rita- Nikamatul-Maula_Universitas-Pendidikan- Indonesia.pdf.
[4] F.  B.  Universitas  Gajah  Mada,  “Biotalks#8: ‘Tantangan dan Peluang Penggunaan Big data dalam
Pengembangan Riset Biologi,’” 2020.
https://biologi.ugm.ac.id/2020/10/07/biotalks8- tantangan-dan-peluang-penggunaan-big-data-dalam- pengembangan-riset-biologi/ (diakses Apr 05, 2021).
[5] K. Doucet dan J. Zhang, “Learning cluster computing by creating a raspberry Pi cluster,” Proc. SouthEast Conf.  ACMSE  2017 ,  hal.  191–194,  2017,  doi: 10.1145/3077286.3077324.
[6] B.  Williamson,  “The  hidden  architecture  of  higher education:  building  a  big  data  infrastructure  for  the ‘smarter  university,’” Int.  J.  Educ.  Technol.  High. Educ. ,  vol.  15,  no.  1,  hal.  1–26,  2018,  doi: 10.1186/s41239-018-0094-1.
[7] A. Adrian, “Big data challenges,” Control Eng. , vol. 4,  no.  3,  hal.  31–40,  2013,  doi:  10.4172/2324- 9307.1000133.
[8] S. J. Cox, J. T. Cox, R. P. Boardman, S. J. Johnston, M. Scott, dan N. S. O’Brien, “Iridis-pi: A low-cost, compact  demonstration  cluster,” Cluster  Comput. , vol.  17,  no.  2,  hal.  349–358,  2014,  doi: 10.1007/s10586-013-0282-7.
[9] B. M. Purcell, “Big data using cloud computing,” J. Technol. Res. , no. October, hal. 8, 2013.
[10] A. Saldhi, D. Yadav, D. Saksena, A. Goel, A. Saldhi, dan  S.  Indu,  “Big  data  analysis  using  Hadoop cluster,” in 2014 IEEE International Conference on
Computational Intelligence and Computing Research, IEEE ICCIC 2014 , 2015, hal. 37–46, doi: 10.1109/ICCIC.2014.7238418.
[11] S.  Bramasto  dan  S.  Sunarto,  “Big  data  dan Komputasi Skala Besar,” J. IPTEK , vol. 1, no. 1, hal. 12–23, 2016, doi: 10.31543/jii.v1i1.92.
[12] L. Cui, F. R. Yu, dan Q. Yan, “When big data meets software-defined networking: SDN for big data and big data for SDN,” IEEE Netw. , vol. 30, no. 1, hal. 58–65, 2016, doi: 10.1109/MNET.2016.7389832.
[13] M.  F.  Cloutier,  C.  Paradis,  dan  V.  M.  Weaver,  “A raspberry  Pi  cluster  instrumented  for  fine-grained power measurement,” Electron. , vol. 5, no. 4, 2016, doi: 10.3390/electronics5040061.
[14] H.  Sitepu,  C.  Z.  Tumbel,  dan  M.  Hutagalung, “Analisis  Big  data  Berbasis  Stream  Processing Menggunakan Apache Spark,” J.  Telemat. ,  vol.  11, no.  1,  hal.  6,  2017,  [Daring].  Tersedia  pada: http://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/145.
[15] P.  D.  Gutiérrez,  M.  Lastra,  J.  M.  Benítez,  dan  F. Herrera, “SMOTE-GPU: Big data preprocessing on commodity hardware for imbalanced classification,” Prog. Artif. Intell. , vol. 6, no. 4, hal. 347–354, 2017, doi: 10.1007/s13748-017-0128-2.
[16] Y.  H.  Partogi,  A.  Bhawiyuga,  dan  A.  Basuki, “Rancang Bangun Infrastruktur Pemrosesan Big data Menggunakan Apache Drill ( Studi Kasus : SIRCLO ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 3, hal. 951–957, 2018.
[17] H.  Sulastri,  A.  Rahmatulloh,  dan  D.  K.  Hidayat, “Server-Side Processing Techniques for Optimizing the  Speed  of  Presenting  Big  data,” J.  Pilar  Nusa Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  hal.  47–52,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i1.62.
[18] K. Doucet dan J. Zhang, “The creation of a low-cost raspberry Pi cluster for teaching,” Proc.  24th  West. Can. Conf. Comput. Educ. WCCCE 2019 , no. Figure 1, 2019, doi: 10.1145/3314994.3325088.
[19] D. V. Diwedi dan S. J. Sharma, “Development of a Low Cost Cluster Computer Using Raspberry Pi,” in Proceedings  -  2018  IEEE  Global  Conference  on Wireless Computing and Networking, GCWCN 2018 , 2019, hal. 11–15, doi: 10.1109/GCWCN.2018.8668647.
[20] D. S. Dewandaru, “Perancangan Big data Jalan Dan Jembatan,” J.  HPJI  (Himpunan  Pengemb.  Jalan Indones. , vol. 6, no. 2, hal. 83–92, 2020.
[21] P. A. Pankov, I. V Nikiforov, dan D. F. Drobintsev, “Hardware and software data processing system for research and scientific purposes based on Raspberry
Pi 3 microcomputer,” 2021, vol. 32, no. 3, hal. 57– 69, doi: 10.15514/ISPRAS.
[22] I.  Gorton  dan  J.  Klein,  “Distribution,  Data, Deployment: Software Architecture Convergence in Big data Systems,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, hal. 1689–1699, 2013.