Nama Penulis 1 / Program Studi : Immanuel / Ilmu Komputer Nama Penulis 2 / Program Studi : Tara Mazaya Lababan / Ilmu Komputer Nama Penulis 3 / Program Studi : Pradipta Davi Valendra / Ilmu Komputer Judul : Analisis Performa GPU pada OpenStack Nova, Zun, dan Ironic Menggunakan Glmark2, Phoronix PyTorch, dan Phoronix NAMD pada Lingkungan Komputasi Awan Fasilkom UI Pembimbing : Muhammad Hafizhuddin Hilman, S.Kom., M.Kom., Ph.D. Arawinda Dinakaramani, S.Kom., M.Hum. Banyak informasi yang tersebar pada media sosial. Kehadiran media sosial seperti X (Twitter), Facebook, dan TikTok memfasilitasi persebaran informasi dari seluruh penjuru dunia. Informasi yang ada pada media sosial beragam jenisnya, mulai dari ekspresi diri, opini, atau bahkan informasi terkait suatu kejadian di dunia nyata. Permasalahannya, informasi yang bertebaran di media sosial belum tentu relevan dengan informasi yang diinginkan. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan penggunaan kecerdasan buatan untuk melakukan kurasi data. Namun, dalam menggunakan kecerdasan buatan biaya komputasi yang diperlukan cukup mahal dan banyaknya informasi yang diproses dapat membuat waktu untuk melakukan analisis data menjadi cukup lama. Untuk menanggulangi masalah tersebut, penggunaan paradigma cloud computing dapat digunakan karena sumber daya komputasi cloud umumnya lebih mudah diakses dibandingkan dengan sumber daya komputasi lokal. Sudah terdapat sebuah library bernama FogVerse yang dibangun dengan Apache Kafka untuk melakukan stream data processing, yaitu FogVerse. FogVerse merupakan salah satu solusi untuk digunakan dalam pembangunan aplikasi berbasis stream data processing karena kemampuannya untuk melakukan pemrosesan berbagai sumber data dan menangani aliran informasi yang banyak. FogVerse pada dasarnya digunakan dalam pengaturan sumber daya untuk fog computing, tetapi penelitian ini hanya berfokus pada penggunaan FogVerse sebagai server yang menghubungkan setiap komponen pada sistem. Penelitian ini dilakukan untuk meneliti dua hal utama, yaitu meningkatkan kemampuan dari FogVerse secara keseluruhan dan merancang serta mengimplementasikan sistem deteksi kejadian darurat menggunakan data dari media sosial yang diimplementasikan menggunakan FogVerse yang sudah dimodifikasi. Terdapat tiga pengingkatan pada FogVerse, yaitu dynamic partition, multiprocessing, dan auto scaling. Dari hasil peningkatan FogVerse, penelitian dilakukan untuk menujukan bahwa terjadinya peningkatan dari sisi throughput dan latency terhadap aplikasi yang dibangun menggunakan FogVerse terbaru. Kata kunci: Apache Kafka, FogVerse, multiprocessing, real-time, throughput, latency, media sosial