Pengolahan data dari sebuah sistem Polling menjadi hal yang sangat penting karena data hasil olah tersebut dapat digunakan oleh publik untuk dijadikan acuan di dalam menghadapi sebuah persoalan yang berkembang di masayarakat. Pertumbuhan di dalam penggunaan media sosial semakin meningkat dari tahun ke tahun, di mana Indonesia sendiri merupakan pengguna media social Twitter terbanyak ke-5 di dunia. Di dalam proses pengolahan data, jika data yang akan diolah berukuran cukup besar, akan memperlambat komputasi yang dilakukan. Hal tersebut mendorong penulis untuk membuat sebuah sistem yang dapat memperoses data polling yang dilakukan melalui media sosial dengan waktu yang lebih efisien. Hadoop merupakan salah satu sistem yang optimal untuk digunakan di dalam pengolahan data polling pada Tugas Akhir ini. Pada Hadoop terdapat 2 modul utama yaitu Hadoop Distributed File System (HDFS) yang merupakan sistem penyimpanan terdistribusi, dan MapReduce yang merupakan algoritma/komputasi pada Hadoop. Pada pengoloahan data polling ini menggunakan program wordcount dengan MapReduce pada Hadoop dan dengan program wordcount tanpa MapReduce. Dilakukan pengujian terhadap 2 metode tersebut, dengan diujikan menggunakan beberapa data dengan ukuran dari yang kecil sampai ke yang berukuran besar. Dan dihasilkan bahwa, MapReduce lebih unggul dalam segi kecepatan proses data dibandingkan dengan metode proses data tanpa MapReduce. Dengan rata-rata dari data yang diujikan, menggunakan MapReduce pada Hadoop dapat memproses data 1,3 kali lebih cepat dibandingkan tanpa MapReduce pada Hadoop.