<p>Penyediaan <em>file</em> video dengan <em>bitrate</em> bervariasi menjadi syarat utama bagi layanan <em>Video On Demand</em> yang menerapkan <em>adaptive streaming</em>. Hal tersebut dilakukan dengan <em>transcoding</em> yang menghasilkan<em> </em>video dengan <em>multi-bitrate</em>. Proses <em>multi-bitrate</em> <em>transcoding</em> membutuhkan waktu yang tidak singkat. Lama durasi waktunya sebanding dengan besarnya <em>bitrate, frame size</em> dan <em>frame rate</em>. Untuk mempersingkat durasi <em>transcoding</em>, dibuat sebuah prototipe layanan <em>transcoding </em>dengan menerapkan <em>Mapreduce</em>. Layanan <em>transcoding</em> dengan <em>Mapreduce</em> terdiri dari satu komputer <em>master</em> dan beberapa komputer <em>worker</em> yang terhubung dalam satu LAN. Dengan dikoordinir oleh komputer <em>master</em>, komputer-komputer <em>worker</em> mengerjakan proses <em>Map</em> dan <em>Reduce</em>. Di dalam proses <em>Map</em> dilakukan <em>transcoding</em> terhadap <em>segmented videos</em>. Di dalam proses <em>Reduce </em>dilakukan penggabungan segmen-segmen video yang telah di-<em>transcode</em> dengan parameter/<em>key</em> (<em>bitrate, frame size,</em> dan <em>frame rate</em>) yang sama menjadi satu video yang utuh. Prototipe layanan <em>transcoding </em>dibuat menggunakan <em>Library FFMPEG</em> untuk <em>transcoding</em>, SCP untuk transfer <em>file</em>, RPC untuk komunikasi antar komputer. Di dalam pengujian prototipe, jumlah komputer <em>worker</em> ditentukan sebanyak 7 buah. Kinerja layanan <em>transcoding</em> sangat memuaskan dengan rata-rata efektifitas <em>transcoding </em>sebesar 71,3% dibandingkan dengan <em>transcoding </em>menggunakan satu komputer.</p><p> </p><p><em><strong>Abstract</strong></em></p><p><em>The provision of video files with varying bitrates is the main requirement for Video On Demand services that implement adaptive streaming. Transcoding that produces multiple bitrates achieves that. Multi-bitrate transcoding can take a longer time. That duration is comparable with the large of the video's bitrates, frame sizes, and frame rates. A transcoding service prototype was created based on Mapreduce to shorten the duration. Transcoding service using Mapreduce consists of several computers connected to a LAN, one as master and the other as worker computers. The master coordinates the workers to do the Map and Reduce process. In the Map process, workers transcode the segmented videos. In the Reduce process, workers merge all transcoded video segments with the same key or parameters (bitrate, frame size, and frame rate) into a single video. The transcoding service prototype was created using the FFMPEG library for transcoding, SCP for file transfer, and RPC for communication between computers. In the testing stage, the number of workers is 7 computers. Service performance is very satisfactory, with average transcoding effectiveness of </em>71,3%<em> compared to transcoding using a single computer.</em></p><p><em><strong><br /></strong></em></p><p> </p>