SINKRONISASI DATA DENGAN PEMROSESAN PARALEL MENGGUNAKAN MODEL PEMROGRAMAN MAPREDUCE - Murti Retnowo (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia, 2017)
Penelitian dalam pemrosesan data menunjukan bahwa semakin besar data semakun membutuhkan waktu yang lebih lama. Pemrosesan data berukuran besar pada komputer tunggal memiliki keterbatasan yang dapat diatasi dengan memproses data secara paralel. Penelitian ini memanfaatkan model pemrograman MapReduce pada sinkronisasi data dengan melakukan duplikasi data dari database client ke database server. MapReduce adalah model pemrograman yang dikembangkan untuk mempercepat pemrosesan data berukuran besar. Penerapan model MapReduce pada proses pelatihan dilakukan pada pembagian data yang disesuaikan dengan jumlah sub-proses (thread) dan pemasukan data ke database server serta menampilkan data hasil sinkronisasi data. Percobaan dilakukan dengan menggunakan data sebesar 1.000, 10.000, 100.000 dan 1.000.000 data, serta menggunakan thread sebanyak 1, 5, 10, 15, 20 dan 25 thread. Hasil penelitian menunjukan bahwa penggunaan model pemrograman MapReduce dapat menghasilkan waktu yang lebih cepat, namun waktu untuk membuat thread ketika jumlah thread yang banyak memerlukan waktu yang lebih lama. Hasil penggunaan model pemrograman MapReduce dapat memberikan efisiensi waktu dalam melakukan sinkronisasi data baik pada database tunggal maupun database terdistribusi.Kata Kunci: mapreduce, sinkronisasi data, multithread, message passing, Static Tasks Assigment