ABSTRAK Nama : Aldi Naufal Fitrah Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Extensible High Throughput Streaming Platform Berbasis Kafka untuk Pemrosesan Data dari Media Sosial Pembimbing : Muhammad Hafizhuddin Hilman, S.Kom., M.Kom., Ph.D. Dengan bertambahnya jumlah pengguna internet seiring waktu, bertambah pula jumlah data yang dihasilkan dari aktivitas yang berasal dari media sosial. Data tersebut dapat digunakan untuk berbagai keperluan, salah satunya untuk keperluan moderasi supaya aktivitas pengguna internet tetap tunduk pada hukum yang berlaku. Namun, diperlukan cara yang optimal untuk melakukan proses tersebut mengingat data yang jumlahnya sangat besar. Penelitian ini mengajukan sebuah platform yang dapat menjadi salah satu pilihan untuk memproses data media sosial yang berjumlah besar tersebut. Rancangan platform pada penelitian ini ditujukan untuk dapat memiliki throughput yang besar. Selain itu, platform dirancang untuk dapat dimodifikasi demi memenuhi berbagai kebutuhan. Karenanya, aspek extensibility juga menjadi perhatian utama dalam proses pengembangan platform. Kedua tujuan utama dalam pengembangan platform ini dapat diwujudkan dengan bantuan sebuah klaster Apache Kafka yang membuat platform memiliki sifat loosely-coupled dan juga extensible. Dengan berpusat pada klaster Apache Kafka, proses pengolahan data yang ada dapat dilakukan secara paralel, dan terbukti dapat meningkatkan throughput dari platform secara keseluruhan. Sebagai pembanding, penelitian ini diuji coba dengan suatu skenario bersama dengan platform Tweetream yang dikembangkan oleh Susanto (2022). Hasil dari uji coba tersebut membuktikan bahwa platform pada penelitian ini dapat mengungguli Tweetream. Kata kunci: Media sosial, pemrosesan data, throughput, extensibility, Apache Kafka, Tweetream