Analisis Implementasi Penanganan Distributed Heterogenous Database pada Arsitektur Cloud

dokumen-dokumen yang mirip
Basis Data 2. Database Client / Server. Arif Basofi, S.Kom. MT. Teknik Informatika, PENS

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI EVOLUTIONARY QUERY OPTIMASI DENGAN ARSITEKTUR MULTI-AGENT PADA SISTEM BASIS DATA TERDISTRIBUSI

Arsitektur Sistem Basis Data. Gentisya Tri Mardiani, S.Kom., M.Kom

BAB II LANDASAN TEORI. Basis Data Terdistribusi didefinisikan sebagai sebuah collection of multiple,

ARSITEKTUR SISTEM. Alif Finandhita, S.Kom, M.T. Alif Finandhita, S.Kom, M.T 1

ANALISA PERBANDINGAN RESPONSE TIME DAN THROUGHPUT PADA XML DAN DBMS SEBAGAI MEDIA PENYIMPANAN DATA

SISTEM TERDISTRIBUSI UNTUK SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN DENGAN WEB SERVICE

Database Terdistribusi. by: Ahmad Syauqi Ahsan

SIMULASI OPTIMASI QUERY PADA FEDERATED DATABASE

BAB III PERANCANGAN. aplikasi pencarian judul buku terdiri dari perangkat keras (hardware) dan perangkat

COMPARING MVC LARAVEL DAN MVC METEOR JS PADA WEB JAPANLAYOUT

Sistem Basis Data Terdistribusi Arif Basofi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

ANALISIS DAN PERANCANGAN WEB PORTAL SISTEM INFORMASI AKADEMIK BEBERAPA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN BASIS DATA TERDITRIBUSI PADA SUATU YAYASAN

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. sebuah sistem pencarian lokasi kuliner berbasis mobile web untuk wilayah

Web Services merupakan salah satu bentuk implementasi dari arsitektur model aplikasi N-Tier yang berorientasi layanan. Perbedaan Web Services dengan

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM

OPTIMASI QUERY PADA DATABASE UNTUK 2-WAY SMS DIPENDA PROVINSI SULAWESI UTARA

CLOUD COMPUTING PENGANTAR KOMPUTER & TI 1A :

ANALISA PERFORMANSI PERTITIONING TABEL PADA RELATIONAL DATABASE MANAGEMENT SYSTEM

Sistem Terdistribusi 2. Model arsitektur Terdistribusi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Cloud computing dalam pengertian bahasa Indonesia yang diterjemahkan

PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM CLIENT/SERVER MENGGUNAKAN TEKNOLOGI JAVA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Praktikum Basis Data 2. BAB 1 : Pendahuluan

PRAKTIKUM BASIS DATA TERDISTRIBUSI MODUL 5 DISTRIBUSI DAN FRAGMENTASI DATA

Model arsitektur Terdistribusi

Pertemuan XI Database Connectivity Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika. Caca E. Supriana, S.Si.,MT.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi semakin pesat sampai saat ini dengan terus dikembangkannya

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI GOOGLE GEARS PADA WINDOWS MOBILE DENGAN STUDI KASUS WEB PENJUALAN BARANG PRANESTI NOVITASARI

Microsoft Data Access Components (MDAC) Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom

Pemahaman mengenai Model arsitektur SisTer Mengetahui Sudut pandang logis Arsitektur Sistem Tersebar. Memahami model Arsitektur sistem

BAB 1 PENDAHULUAN. satu hal yang sangat dominan dan terjadi dengan sangat pesat. Informasi

PRAKTIKUM BASIS DATA TERDISTRIBUSI MODUL 4 SINKRONISASI DATA

Pemilihan Kurikulum pada Program Teknologi Informasi

Bab II. TINJAUAN PUSTAKA

PRAKTIKUM BASIS DATA TERDISTRIBUSI MODUL 3 DATABASE LINK DENGAN HETEROENOUS SERVICE

IMPLEMENTASI BASIS DATA TERDISTRIBUSI PADA SISTEM INFORMASI MANAJEMEN INDUSTRI DALAM OPTIMALISASI PRODUKSI

Pendahuluan. Semester Genap Th Ajaran 2012/2013. Budi Susanto UKDW. Sistem Basis Data. Sistem Basis Data. Teknik Informatika

Jurnal Komputer Terapan Vol. 3, No. 1, Mei 2017, Jurnal Politeknik Caltex Riau

SISTEM INFORMASI PENJUALAN ONLINE SEPATU PADA TOKO STARS SHOP MEDAN

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN PERFORMANSI LOAD BALANCING DENGAN ALGORITMA LEASTCONN PADA DATABASE SERVER

Analisis dan Implementasi Basis Data Terdistribusi Horizontal pada MongoDB untuk ClikKB BKKBN Regional Jawa Barat

SISTEM BASIS DATA By Novareza Klifartha

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN


APLIKASI PELAPORAN KERUSAKAN JALAN TOL MENGGUNAKAN LAYANAN WEB SERVICE BERBASIS ANDROID

Bab 4 Hasil dan Pembahasan

BAB II. 2.1 Model Data High Level Data Model (Conceptual Data Model)

Pengantar Basis Data SISTEM BASIS DATA I. WAN H. Manihuruk, S.kom

6/26/2011. Database Terdistribusi. Database Terdesentralisasi

Sistem Berkas Digital Untuk Berkas Penelitian di Universitas Klabat

Analisis Arsitektur Aplikasi Web Menggunakan Model View Controller (MVC) pada Framework Java Server Faces

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

PERTEMUAN 1 PENGENALAN DBMS

Jurnal Ilmiah INOVASI, Vol.14 No.2 Hal , Mei-Agustus 2014, ISSN

PROSES. Sistem Terdistribusi

TUGAS PENGGANTI UAS MATA KULIAH SISTEM INFORMASI TERDISTRIBUSI. Makalah Arsitektur dan Desain Database Management System Terdistribusi

WEBMETHODS SEBAGAI SOLUSI INTEGRASI BISNIS PROSES. STUDI KASUS: FBIP TELKOM

PRAKTIKUM BASIS DATA TERDISTRIBUSI MODUL 5 DISTRIBUSI DAN FRAGMENTASI DATA

Lingkungan Database. Mustamin Tewa

IMPLEMENTASI APLIKASI KETERSEDIAAN KOLEKSI BUKU YANG TERSIMPAN DALAM DISTRIBUTED DATABASE DENGAN MENGGUNAKAN WIRELESS APPLICATION PROTOCOL ( WAP )

ANALISIS PERFORMANSI LOAD BALANCING DENGAN ALGORITMA ROUND ROBIN DAN LEAST CONNECTION PADA SEBUAH WEB SERVER ABSTRAK

DATABASE LINGKUNGAN DATABASE

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

BAB III LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Cloud Computing Windows Azure

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di era globalisasi sekarang ini, perkembangan dunia teknologi

SKRIPSI DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM DATABASE TERDISTRIBUSI UNTUK PERENCANAAN BONGKAR MUAT PETIKEMAS

Sistem Terdistribusi. Silabus

BAB II KAJIAN PUSTAKA

LOAD BALANCING PADA CLOUD COMPUTING MENGGUNAKAN ALGORITMA WEIGHTED LEAST CONNECTION JARINGAN KOMPUTER SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. Kemajuan dari teknologi Database Management System (DBMS) telah

PENDAHULUAN BASIS DATA. Institut Teknologi Sumatera

Gambar Notifikasi via

IMPLEMENTASI WEB-SERVICE UNTUK PEMBANGUNAN SISTEM KARTU RENCANA STUDI (KRS) ON-LINE

KOMPONEN DAN ARSITEKTUR BASIS DATA. Pengolahan Basis Data D3-TI STMIK AMIKOM

PENJURIAN ONLINE BERBASIS WEB SERVICE

MEMBANGUN DATA WAREHOUSE

ABSTRAK. Kata Kunci : GRE, HTTP, IMS, IPsec, L2TP, OPNET Modeler 14.5, Video Call, VoIP, VPN.

Pemodelan Basis Data. Rima Dias Ramadhani, S.Kom., M.Kom Wa:

ABSTRAK. Kata kunci: Behavior-Driven Development, MEAN Stack, Web Marketplace. Universitas Kristen Maranatha

Definisi Cloud Computing

PRAKTIKUM. Rekayasa Web. Modul 6: Restful API Server & Client Codeigniter. Laboratorium Teknik Informatika Universitas Pasundan

Interoperabilitas. bagaimana mereka berkomunikasi?

OPTIMALISASI CLUSTER SERVER LMS DAN IPTV DENGAN VARIASI ALGORITMA PENJADWALAN

BAB 1 PENDAHULUAN. perubahan kultur kita sehari-hari. Dalam era yang disebut information age ini, media

WEB-BASED INTERPRISE sebagai SOLUSI BISNIS

Ranah Aplikasi Database. Lingkungan Database. Pendekatan Database. Personal Computer Databases. Workgroup Databases. database

Oleh : Dosen Pembimbing : Umi Laili Yuhana, S.Kom, M.Sc Hadziq Fabroyir, S.Kom

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

TSI Perbankan REPLIKASI

LANDASAN TEORI. Dunia informasi di Indonesia sedang dan harus. berubah. Saat ini, dunia pemasaran tidak dapat

Bab III Metodologi Penelitian.

Transkripsi:

Analisis Implementasi Penanganan Distributed Heterogenous Database pada Arsitektur Cloud Ria Aniansari 1, Warih Maharani 2, Alfian Akbar Gozali 3 Fakultas Informatika IT Telkom Bandung Jl. Telekomunikasi No. 1 Bandung e-mail: 1 riaaniansari@gmail.com, 2 wrh@ittelkom.ac.id, 3 aag@ittelkom.ac.id Abstrak Perkembangan teknologi informasi menjadikan pengelolaan informasi dan kemudahan pengaksesan menjadi unsur penting dalam sistem informasi. Adanya penurunan performansi pada arsitektur yang tersentralisasi menyebabkan sebagian pihak mengatasinya dengan melakukan perubahan ke arsitektur basis data yang terdistribusi. Selain itu, munculnya arsitektur cloud pada database yang merupakan suatu arsitektur dimana sebuah database dapat diakses oleh client dari cloud service. Hal ini memberikan kemudahan saat melakukan pengaksesan informasi secara on demand. Oleh karena itu, pada penelitian ini penulis mengimplementasikan bagaimana penanganan database terdistribusi heterogen yang dibangun sebagai Database as a Service (DBaaS) pada arsitektur relational cloud. Adapun studi kasus yang digunakan adalah database distro dan menggunakan tiga jenis penyimpanan data pada database terdistribusi yaitu fragmentasi vertikal, fragmentasi horizontal dan replikasi. Hasil akhir yang didapat dalam penelitian ini berupa performansi sistem DBaaS dengan menggunakan parameter uji response time, throughput dan memory usage. Dimana pada implementasi yang dilakukan database terdistribusi dengan penyimpanan data secara fragmentasi vertikal memiliki hasil performansi yang lebih baik dibandingkan penyimpanan secara fragmentasi horizontal, dan replikasi. Berdasarkan hasil pengujian, fragmentasi vertikal lebih baik daripada fragmentasi horizontal dan replikasi. Kata kunci: : response time, throughput, memory usage, fragmentasi, replikasi Abstract Development of information technology makes management of information and ease of accessing a database become an important element in information systems. A decrease in performance on a centralized architecture causes can be handle by changing to the architecture of a distributed database. In addition, the architecture of cloud on the database is an architecture database that can be accessed by a client with cloud service. This provides a convenience when accessing information on demand. Therefore, in this research, author implemented how to handling of heterogeneous distributed database that was built as a Database as a Service (DBaaS) on cloud relational architecture. The case study used is the distro database and using 3 different data storage in distributed database that is vertical fragmentation, horizontal fragmentation, and replication. The results in this research are the performance of DBaaS system using the test parameter of response time, throughput and memory usage. Where performed on the implementation of a distributed database by storing data in vertical fragmentation has a better performance results than horizontal fragmentation, and replication. Based on the test results, the vertical fragmentation better than horizontal fragmentation and replication. Keywords: : response time, throughput, memory usage, fragmentation, replication 1. Pendahuluan Seiring dengan perkembangan teknologi informasi untuk diketahui atau diolah menjadi suatu bentuk informasi lainnya baik di akses dalam lokasi yang sama ataupun di lokasi yang berbeda-beda dengan adanya kemudahan pengaksesan suatu database dan kecepatan dalam pengaksesan data menjadikannya suatu unsur penting dalam suatu sistem infornasi. Oleh karena itu, perfomansi suatu sistem informasi haruslah diperhatikan. Arsitektur dalam basis data terdiri dari beberapa bentuk yaitu tersentralisasi dan terdistribusi. Perbedaan antara keduanya terletak pada lokasi basis data yang digunakan. Pada arsitektur tersentralisasi, basis data yang digunakan terletak pada sebuah server saja. Sedangkan untuk arsitektur terdistribusi, basis data yang digunakan terletak pada beberapa server yang terletak di lokasi yang berbeda. Permasalahan penurunan performansi yang biasa terjadi pada arsitektur tersentralisasi dapat ditangani dengan mengubah arsitektur basis datanya menjadi arsitektur basis data yang tersdistribusi. Basis data terdistribusi terdiri dari dua tipe yaitu homogen database dan heterogen database. Jenis penyimpanan data pada database terdistribusi ada dua jenis yaitu fragmentasi dan replikasi. Saat ini basis data terdistribusi dengan tipe heterogen database memiliki perkembangan DBMS yang berbeda dalam 286

kemajuan komputer dan komunikasi sehingga menyebabkan peningkatan penggunaan implementasi heterogen database pada skenario jaringan DBMS. Seiring dengan meningkatnya era internet saat ini menjadikan munculnya suatu arsitektur cloud yang merupakan suatu paradigma baru yang saat ini popular dalam bidang teknologi informasi dengan model yang nyaman, dapat diakses dimana-mana dan on-demand akses melalui jaringan untuk berbagai resource. [1] Arsitektur cloud pada database sendiri merupakan suatu arsitektur dimana sebuah database dapat diakses oleh client.[5] Berdasarkan dengan karakteristik distributed heterogenous database dan perkembangan arsitektur cloud dan keuntungan yang dimilikinya, maka penulis akan melakukan suatu analisa dan implementasi bagaimana penanganan distributed heterogenous database yang dibangun sebagai DBaaS (Database as a Service) pada arsitektur cloud berdasarkan performansi sistem dengan parameter uji response time, throughput dan memory usage. 2. Metode Penelitian Tahapan penelitian yang dilakukan adalah melakukan studi literatur mengenai topik distributed database, untuk kemudian dibangun rancangan sistem yang dapat diimplementasikan pada arsitektur cloud. 2.1 Arsitektur Relational Cloud Sistem ini di desain dan di rancang sesuai dengan topik penelitian yang dilakukan mengenai analisis dan implementasi penanganan heterogenous distributed database pada arsitektur cloud. Berikut ini adalah gambaran penelitian yang dilakukan : Oracle DBMS SQL Server DBMS Gambar 1 : Modifikasi arsitektur Relational Cloud Pada penelitian ini, penulis membangun database distribusi yang bersifat heterogen yang nantinya akan dibangun sebagai DBaaS pada layer untrusted platform. Rancangan sistem basis data terdistribusi dengan jenis heterogen diimplementasikan dengan menggunakan dbms oracle 10g dan sql server 2008. Pengaksesan kedua database yang saling terdistribusi ini diatur oleh Oracle sebagai penyedia layanan distribusinya. Pada saat user akan melakukan pengaksesan atau request terhadap sistem maka user tidak perlu mengetahui bahwa database yang diakses berada di mana atau database apa yang digunakan ataupun apakah sifat database yang digunakan terdistribusi atau tidak, user hanya menerima hasil sesuai dengan request yang diakses dengan menggunakan arsitektur cloud. Dalam hal ini cloud berperan sebagai suatu fasilitas pengaksesan request yang diberikan kepada sistem dalam merequest data yang disediakan oleh cloud provider. Dimana hasil dari request tersebut akan didistribusikan kepada client atau user. Berdasarkan sumber yang dijadikan sebagai acuan dikatakan bahwa pihak operator atau developer pada AaaS (ApplicationasaService) atau yang biasa disebut dengan SaaS (Software as a Service) mengembangkan aplikasi dalam bentuk web service. Maka pada analisis arsitektur disini yaitu front-end adalah antarmuka komunikasi antara aplikasi server dan aplikasi client. Sehingga front-end dibangun menggunakan web service yang nantinya akan menampilkan format data berupa JSon. Adapun back-end merupakan layer database yang digunakan pada DBaaS. Dimana DBaaS (Database as a Service) yang dibangun menggunakan database relational yang terdistribusi secara heterogen Aplikasi klien akan berkomunikasi dengan arsitektur relational cloud yang dibangun dengan menggunakan http request. Ketika front-end menerima request dari client, maka DBaaS akan memanggil router yang akan menganalisis kemana request harus dilanjutkan untuk suatu eksekusi di database yang terdistribusi heterogen tersebut berdasarkan metadata yang diminta oleh klien. Dimana penanganan data pada database yang terdistribusi antara DBMS Oracle dan DBMS SQL Server tersebut diatur oleh DBMS pada oracle yang dihubungkan dengan menggunakan database link. 287

2.2 Alur Sistem DbaaS Gambar 2 : arsitektur komunikasi heterogen database Proses bisnis yang terjadi pada studi kasus ini adalah sebagai berikut: Gambar 3: Alur Sistem DBaaS Adapun studi kasus yang digunakan adalah kasus database store. Berikut ini adalah skema tabel relasinya : Gambar 4 : Tabel relasi 3. Analisis Hasil Pengujian Pengukuran performansi yang di lakukan pada umumnya dialakukan dengan menggunakan parameter pengukuran troughput, response time dan memory usage. Dimana parameter response time merupakan waktu yang dibutuhkan DBaaS untuk melayani satu service yang diminta atau di request oleh client, sedangkan parameter troughput merupakan jumlah service yang bisa dilayani oleh DBaaS dalam satuan waktu tertentu. Sedangkan memory usage merupakan penggunaan memory pada saat melakukan 288

satu kali request. Berikut ini adalah skenario pengujian yang dilakukan terhadap sistem yang diimplementasikan : a. Pengujian di lakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi pengujian dari titik client yang dilakukan sebanyak 3 kali pengujian berdasarkan 6 request yang diberikan yang akan kemudian akan diambil rata-rata response time, troughputnya, dan memory usage yang nantinya akan dianalisis. b. Pengujian dilakukan dengan 10,20,30,40,50 user secara bersamaan sebagai perbandingan konkurensi terhadap request yang dilakukan c. Pengujian dilakukan terhadap : i. Sistem pengaksesan dua basis data yang terdistribusi secara heterogen dengan fragmentasi horizontal ii. Sistem pengaksesan dua basis data yang terdistribusi secara heterogen dengan fragmentasi vertikal iii. Sistem pengaksesan dua basis data yang terdistribusi secara hetrogen dengan replikasi iv. Pengaksesan basis data yang terpusat (centralize database) 3.1. Analisis terhadap Response Time Berikut ini merupakan hasil analisis dari setiap skenario berdasarkan request yang dilakukan terhadap pengujian DBaaS. Dimana pada pengujian ini client melakukan request untuk mengambil seluruh data product yang tesimpan pada database. (ms) 100,00 50,00 0,00 Response Time 10 20 30 40 50 horizontal vertikal centralize replikasi user Gambar 5: Grafik response time view all product Berdasarkan grafik gambar 4-1 dapat disimpulkan bahwa pada database terdistribusi heterogen dengan menggunakan fragmentasi horizontal memiliki peningkatan response time yang sangat signifikan berdasarkan banyaknya user sedangkan distribusi database heterogen dengan fragmentasi vertikal, replikasi dan database yang terpusat memiliki response time yang tidak jauh berbeda. Hal ini dikarenakan pada skenario View All Product ini dilakukan join sebanyak 8 tabel sehingga proses komputasi yang dibutuhkan untuk fragmentasi horizontal ini lebih besar karena proses yang dipakai terdiri dari proses join dan juga union untuk menggabungkan isi dari dua buah database yang terdistribusi dan juga menggunakan database link. Sedangkan pada fragmentasi vertikal serta replikasi proses komputasi yang perlu dikeluarkan hanya proses join. Dan untuk menggabungkan antara tabel yang terbagi/terfragmen hanya perlu menggunakan database link saja. Pada database terpusat response time cenderung lebih stabil hampir sama dengan vertikal dan replikasi. 3.2. Analisis terhadap Troughput Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh grafik di bawah ini : req/sec 1,00 Troughput 0,00 10 20 30 40 50 horizontal vertikal centralized replikasi Gambar 6: Grafik troughpt view all product 289

Pada grafik troughput dapat disimpulkan bahwa semakin banyak user yang mengakses request secara bersamaan maka troughput yang diperoleh akan semakin kecil. Semakin cepat response time pada setiap request yang dilakukan maka nilai akan semakin besar. Pada database terdistribusi baik dengan fragmentasi horizontal, vertikal, maupun replikasi mengalami perubahan troughput yang menurun seiring dengan banyaknya user yang mengakses sistem, hal ini dikarenakan pengaruh jaringan pada saat pengaksesan dari sisi client ke DBaaS, serta adanya pengaruh link komunikasi antara database terdistribusi dari sisi oracle dan sql server. Sedangkan pada database terpusat perubahan troughput cenderung lebih stabil. 3.3. Analisis terhadap Memory Usage Berdasarkan pengujian terhadap memory usage, diperoleh hasil sebagai berikut : Memory Usage 1000,00 0,00 10 20 30 40 50 horizontal vertikal centralized Gambar 7 : Grafik memory usage view all product Penggunaan memory usage pada database yang terpusat juga cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan database yang terdistribusi hal ini dikarenakan penggunaan memori yang digunakan untuk mengakses DBaaS. Pengaksesan data pada DBaaS yang memiliki sistem terpusat akan jauh menghabiskan memori karena memori yang digunakan terpusat pada satu database sedangkan pada database yang terdistribusi pemakaian memori akan terbagi merata diantara kedua database. 4. Kesimpulan Berdasarkan analisis dan pengujian terhadap uji performasi DBaaS yang dibangun dengan database yang terdistribusi baik dengan penyimpanan data dengan fragmentasi secara horizontal, fragmentasi secara vertikal, maupun pada replikasi pada arsitektur cloud. Maka dapat diambil beberapa poin kesimpulan sebagai berikut : a. Berdasarkan hasil pengujian sesuai dengan studi kasus yang diimplementasikan database terdistribusi akan memiliki performansi yang lebih baik jika dilakukan proses penyimpanan data secara fragmentasi vertikal karena memiliki keunggulan mencapai + 48,2% lebih dibandingkan fragmentasi horizontal, dan + 2.68% dibandingkan replikasi pada skenario view all product, view product by id dann view product by category. b. Proses eksekusi pada pembagian data secara horizontal yang dilakukan pada studi kasus ini memiliki performansi response time dan troughput yang kurang bagus dikarenakan proses komputasi yang dibutuhkan untuk pengaksesan datanya jauh lebih besar karena harus melakukan proses join dan proses union. c. Penggunaan memory usage pada sistem basis data terdistribusi cenderung lebih kecil yaitu sebesar +12.16% dibandingkan dengan sistem basis data yang terpusat sebesar + 13.66% hal ini dikarenakan proses query pada sistem basis data terdistribusi tidak hanya terjadi pada satu komputer saja, namun pada dua buah komputer tidak seperti database terpusat yang hanya menggunakan satu buah komputer. d. Berdasarkan pengujian yang dilakukan DBaaS yang dibangun berdasarkan database yang terdistribusi memiliki performansi yang baik jika proses fragmentasi yang dipilih sesuai dengan kebutuhan studi kasus. Untuk pengembangan selanjutnya, dapat dilakukan pengimplementasian pada database yang bersifat homogen serta menggunakan jenis database yang berbeda misalnya network dbms, object orientied dbms, atau hierarchical dbms. Daftar Pustaka Journal: [1] Hou, Zhengxioung dkk. 2010. ASAAS: Application Software as a Service for High Performance Cloud Computing. 290

Texbooks: [2] Brantner, Mathias and friend. Building a Database in the Cloud [3] Cardenas, Alfonso. 1987. Heterogeneous Distributed Database Management : The HD- DBMS [4] Curino, Carlo dkk. 2010. Relational Cloud: A Database-as-a-Service for the Cloud [5] Delaney, Kalen. 2006. Inside Mocrosoft SQL SERVER 2005 : The Storage Engine. [6] Gremper, Fabian. 2011. Relational Cloud: A Database-as-a-Service for the Cloud [7] IBM. 2011. IBM Cloud Computing Reference Architecture 2.0. [8] Oracle. 2011. Oracle Database Administrator Guide : Distributed Database Architecture [9] Silberschatz-Korth-Sudarshan. 2001. Database System Concept. Mc Graw-Hill Thesis/Disertation: [10] Fathir, Abdul. 2011. Implementasi dan Analisis Basis Data Terdistribusi Heterogen. Institut Teknologi Telkom: Bandung [11] Martha Ragil, Firdaus Yanuar. ANALISA PERBANDINGAN RESPONSE TIME DAN THROUGHPUT PADA XML DAN DBMS SEBAGAI MEDIA PENYIMPANAN DATA. Intitut Teknologi Telkom : Bandung [12] Sudrajat, Febriyana. 2012. Implementasi dan Analisis Performansi Pada Database as a Service Dengan Menggunakan Arsitektur Relational Cloud. Institut Teknologi Telkom : Bandung 291