Kajian Perbandingan Microsoft SQL Server  Dan Hyperledger Fabric  
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Perbandingan Microsoft SQL Server Dan Hyperledger Fabric Studi Kasus Database Kepegawaian BPS Akhmad Fadil Mubarok ( 221810129 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT yang sistemnya blockchain terdistribusi , Ringkasan— Perkembangan teknologi memunculkan berbagai teknologi baru , salah satunya adalah blockchain. Melalui shared ledger , blockchain berkembang menjadi teknologi yang dapat digunakan untuk menyimpan data seperti halnya database. Dengan juga menyediakan high availability melalui fault tolerance. Akan tetapi , blockchain sebagai database masih memiliki batasan , salah satunya adalah throughput yang rendah. Contoh blockchain yang dapat digunakan selayaknya database adalah Hyperledger Fabric , tetapi terbatasnya perbandingan Hyperledger Fabric dan Microsoft SQL Server mengakibatkan ketidakjelasan keandalan Hyperledger Fabric sebagai database untuk alternatif dari Microsoft SQL Server. Oleh karena itu , peneliti melakukan kajian membandingkan Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric dari segi fitur dan performa. Perbandingan fitur dilakukan dengan membandingkan karakteristik baik kekurangan maupun kelebihan platform pengujian , sedangkan performa dilakukan dengan membandingkan waktu eksekusi tiap operasi pengujian. Pengujian kueri Hyperledger Fabric dilakukan melalui CLI dan CouchDB. Dari penelitian ini , diketahui bahwa setiap platform mempunyai karakteristik unik yang menjadikan keunggulan dan kelemahan dari setiap platform pengujian. Selain itu , Microsoft SQL Server menghasilkan performa yang lebih unggul dibandingkan Hyperledger Fabric secara keseluruhan pengujian performa. Oleh karena itu , diperlukan pengembangan lebih lanjut bagi implementasi blockchain sebagai database sebelum digunakan sebagai alternatif Microsoft SQL Server. Kata Kunci— Blockchain , Database , Microsoft SQL Server , Hyperledger Fabric I. LATAR BELAKANG Perkembangan zaman yang cepat tentunya berpengaruh pada munculnya teknologi baru. Teknologi tersebut dirancang untuk dapat membantu dan memudahkan individu dalam melakukan sesuatu. Martono dalam [ 1 ] menjelaskan bahwa teknologi menjanjikan kemudahan bagi tiap individu sehingga orang-orang tidak perlu kerepotan dalam melakukan suatu kegiatan. Selain itu , Martono menambahkan bahwa teknologi juga menjanjikan manfaat- manfaat lainnya seperti perubahan gaya hidup , kemajuan informasi , peningkatan produktivitas dan kecepatan dalam beraktifitas. Salah satu teknologi yang berkembang pada satu dekade terakhir adalah teknologi blockchain. Pada mulanya , blockchain didefinisikan sebagai public ledger dari semua transaksi Bitcoin yang pernah dilakukan. Dalam ledger tersebut berisi informasi lengkap tentang alamat dan saldo mulai dari genesis block ( blok awal ) hingga blok yang baru selesai ditambang [ 2 ] . Akan tetapi , blockchain berkembang menjadi sesuatu yang memungkinkan untuk melakukan implementasi shared legder yang mana terdapat kelompok entitas yang diizinkan untuk menulis transaksi baru di shared ledger tersebut [ 3 ] . Blockchain memiliki beberapa karakteristik , di antaranya yaitu blockchain bersifat desentralisasi , transparansi , open source , immutable ( kekal ) , memiliki model konsensus , dan menggunakan prinsip anonimitas [ 4 ] . jenis blockchain Terdapat dua jenis blockchain yang dibagi berdasarkan anggota yang melaksanakan konsensus , yaitu public atau permissionless ledger dan private atau permissioned ledger. Tiap tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Dalam public ledger , protokol konsensus dibuka untuk semua orang sehingga terdapat tranparansi dalam setiap transaksi yang ada , tetapi hal ini membuat peserta anonim ( tidak diketahui identitasnya ) juga dapat berinteraksi dan ikut ke dalam transaksi. Sedangkan dalam private ledger , konsensus dilakukan oleh node peserta yang telah terdaftar dalam jaringan sehingga konsensus dapat terlaksana dengan lebih cepat , tetapi hal ini dapat membuat salah satu sifat blockchain yaitu keterbukaan menjadi berkurang [ 3 ] . Semakin berkembangnya teknologi blockchain , blockchain sendiri mulai dapat digunakan sebagai sistem alternatif penyimpanan data ( database ) , khususnya adalah permissioned ledger yang mana juga dapat disebut database- based ledger [ 3 ] . Selain itu , blockchain memiliki arsitektur yang terdesentralisasi dan terdistribusi yang mana node akan tetap saling tersinkronisasi secara realtime meskipun salah satu atau sebagian node terputus dari jaringan blockchain [ 5 , 6 ] . Dengan kata lain , dengan sifat terdistribusi dari karakteristik blockchain memungkinkan tersedianya high availability. Dalam suatu sistem sendiri , terdapat masalah yang dapat muncul apabila terlalu banyak traffic yang tertuju pada suatu sistem. Hal ini dapat menyebabkan web server sibuk menjawab permintaan pengguna ( client ) dan terkadang mengalami server mati atau kegagalan server sehingga suatu web server tidak dapat menangani permintaan [ 7 ] . Hal ini berarti terlalu banyak request atau traffic tinggi yang hanya tertuju kepada sebuah tersebut server dapat berpotensi menyebabkan mengalami kegagalan ( failure ) . Kegagalan tersebut dapat berupa server sibuk ( busy ) maupun server mati ( down ) . Oleh karena itu , diperlukan tindakan untuk meminimalkan risiko kasus kegagalan tersebut. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan sistem yang memiliki availability yang tinggi ( high availability ) [ 8 ] . server 1 / 9 Dalam hal ini arsitektur blockchain yang terdesentralisasi dan terdistribusi dapat membuat traffic terbagi dan tidak hanya tertuju pada satu server saja. Selain itu , meskipun salah satu ataupun sebagian server dalam sistem mengalami kegagalan ( mati atau crash ) maka layanan masih dapat dijalankan. Sehingga apabila blockchain digunakan sebagai bentuk database , maka blockchain dapat memberikan jaminan layanan high availability data [ 6 ] . Akan tetapi , sebagai sebuah database , blockchain masih memiliki performa yang cukup jauh dengan database tradisional pada umumnya. Blockchain masih memiliki throughput atau transaction rate yang jauh dari database tradisional [ 3 ] . Saat ini , baik data pegawai aktif maupun data pensiunan pegawai BPS tersimpan dalam sebuah sistem kepegawaian BPS yang disebut Sistem Informasi Kepegawaian ( SIMPEG ) . SIMPEG BPS merupakan suatu sistem informasi berbentuk digital yang mengatur seluruh kegiatan kepegawaian di lingkungan BPS berbasis web. Dalam SIMPEG , kasus kegagalan server dikarenakan traffic yang tinggi tentunya dapat informasi terjadi. Berdasarkan publikasi BPS Kepegawaian [ 9 ] , pada tahun 2021 terdapat 16.262 orang pegawai aktif di Badan Pusat Statistik. Apabila sebagian besar pegawai tersebut mengakses server kepegawaian dalam waktu yang bersamaan , maka akan terdapat potensi kasus kegagalan ( failure ) pada server kepegawaian BPS karena banyaknya traffic yang tertuju pada satu server. tentang Berdasarkan informasi dari Kepala Subbagian Mutasi Pegawai III BPS Pusat Tahun 2021 , pengelolaan database SIMPEG BPS saat ini masih menggunakan Sistem Manajemen Basis Data ( DBMS : Database Management System ) Microsoft SQL Server. Menurut [ 10 ] , Microsoft SQL Server menempati peringkat ketiga sebagai database yang paling umum digunakan setelah MySQL dan PostgreSQL. Sesuai dengan namanya , Microsoft SQL server dikembangkan oleh Perusahaan Microsoft [ 11 ] . Microsoft SQL Server menyimpan data dalam bentuk relasional dimana setiap data dimasukkan dalam suatu tabel terstruktur yang berelasi antara satu sama lain [ 12 ] . Salah satu kelebihan dari Microsoft SQL Server adalah pada bahasa Structured Query Language ( SQL ) yang didukungnya yaitu Transact SQL ( T-SQL ) yang mana perintah- perintah T-SQL yang dapat disisipkan dalam bahasa pemrograman [ 13 ] . Secara default , Microsoft SQL Server masih belum menyediakan high availability dikarenakan arsitekturnya yang masih menggunakan bentuk client server [ 14 ] . Akan tetapi , dalam Microsoft SQL Server terdapat beberapa cara untuk menyediakan high availability , di antaranya adalah AlwaysOn Availability Groups , database mirroring , maupun database replication. Cara tersebut memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing , tetapi cara tersebut tetap lebih kompleks memerlukan konfigurasi dibandingkan dengan menyediakan Microsoft SQL Server secara biasa. Selain itu , baik dalam AlwaysOn Availability Groups maupun database mirroring , apabila beberapa database memiliki ketergantungan dengan database lain , maka akan terdapat batasan operasi yang dapat dilakukan terhadap database mirror [ 15 ] . lanjut yang Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Thomas , Guyer , dan Vance [ 15 ] menyatakan bahwa database mirroring juga memiliki beberapa batasan , yaitu : • Tidak dapat melakukan mirroring database lebih dari sekali • Database dalam jumlah terbatas dapat dicerminkan di tiap instance SQL. Failover mudah , tetapi failback lebih kompleks. • Mirrored database dan / atau backup. tidak dapat melakukan kueri • Hanya mendukung one to one pasangan server. • Synchronous mirroring tidak toleran terhadap batasan latency dan bandwidth , sementara asynchronous mirroring latency atau tidak memiliki masalah bandwidth , tetapi memiliki potensi data-loss [ 16 ] . yang arsitekturnya terdesentralisasi Berdasarkan kekurangan dan batasan dari teknik database mirroring , serta didukung dengan [ 6 ] yang menjelaskan bahwa blockchain sebagai bagian dari Distributed Ledger Techhnology ( DLT ) yang dapat menyediakan high availability dikarenakan dan terdistribusi sehingga solusi alternatif demi meminimalkan risiko kegagalan server adalah menggunakan Distributed Ledger Techhnology. Dalam DLT , setiap node akan memiliki salinan data yang disinkronkan sehingga setiap node partisipan dalam jaringan akan memperbarui dirinya sendiri secara independen ( Bank of England dalam [ 17 ] ) . DLT tidak dikelola oleh operator maupun otoritas pusat mana pun [ 17 ] . Salah satu platform yang menggunakan konsep DLT adalah Hyperledger Fabric. Hyperledger Fabric merupakan private project dan permissioned ledger open-source yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan. Hyperledger Fabric memiliki ledger yang tidak terekspos ke publik dan hanya anggota terdaftar dalam channel yang dapat mengakses ledger secara langsung sehingga cocok untuk digunakan oleh organisasi [ 18 ] . Selain itu , Hyperledger Fabric juga memiliki dua database pilihan yang dapat dijadikan state database , yaitu LevelDB dan CouchDB. State database akan memiliki proses yang terpisah dari peer sehingga perlu ada pertimbangan tambahan dalam hal pengaturan , manajemen , dan operasi. Pada Hyperledger Fabric , ledger dan smart contracts akan dimiliki oleh setiap peer yang terhubung dalam jaringan Hyperledger Fabric [ 19 ] . Hal tersebut dapat mendukung pendistribusian database dan traffic pada tiap peer , serta dapat menyediakan data availability yang tinggi bagi pengguna. Selain itu , dalam environment yang berbasis DLT , kegagalan tidak akan menghentikan jalannya infrastruktur selama validator tercukupi. Bahkan apabila satu node kehilangan datanya karena kegagalan sistem , maka node tersebut dapat dipulihkan oleh node lain. Hal ini dikarenakan semua node memiliki data yang sama dan disinkronkan secara real time [ 6 ] . sebagian node Atas dasar penjabaran di atas , serta masih terbatasnya penelitian tentang kajian perbandingan antara Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric , maka dilakukanlah kajian ini yang berisi tentang perbandingan antara Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric sebagai database untuk mengetahui apakah Hyperledger Fabric memang layak digunakan dalam praktik database BPS , serta melakukan konfirmasi bahwa 2 / 9 Hyperledger Fabric dapat mendukung high availability sebagai penyimpanan data. II. TUJUAN PENELITIAN Adapun tujuan dari penelitian ini di antaranya adalah sebagai berikut : • Memberikan perbandingan karakteristik dan performa antara Hyperledger Fabric dengan Microsoft SQL Server. • Memberikan alternatif solusi untuk menggantikan Microsoft SQL Server sebagai database yang mendukung high availability III. PENELITIAN TERKAIT Terdapat beberapa penelitian terkait yang menjelaskan tentang perbandingan database serta penggunaan Hyperledger Fabric sebagai database. Penelitian tersebut digunakan sebagai pedoman dan acuan dalam kajian ini. Pedoman dan acuan tersebut mencakup metrik perbandingan database , metode perbandingan database , metode perbandingan Hyperledger dan metode Fabric , perbandingan Microsoft SQL Server. Berikut merupakan beberapa literatur yang menjadi pedoman dan acuan yang terkait dengan penelitian ini. arsitektur Hyperledger Fabric , jauh lebih Penelitian yang dilakukan oleh Ankur Sharma , Divya Agrawal , Felix Martin Schuhknecht , dan Jens Dittrich ( 2019 ) dengan judul “Blurring the Lines between Blockchains and Database Systems : the Case of Hyperledger Fabric” [ 20 ] . Dalam penelitian ini , peneliti menyebutkan bahwa blockchain mempunyai keunggulan apabila dibandingkan dengan DLT , yaitu pada byzantine fault tolerance yang membuat blockchain mampu dioperasikan tanpa memerlukan partisipan yang saling kenal. Akan tetapi , sistem blockchain masih memiliki kekurangan pada aspek pemrosesan transaksi apabila dibandingkan dengan database klasik. Hal ini dikarenakan database yang telah muncul beberapa dekade lebih depan daripada blockchain. Penelitian juga menjelaskan bahwa Hyperledger Fabric menjadi salah satu platform blockchain terdepan yang mampu digunakan sebagai database meskipun dengan kekurangan-kekurangan yang dimilikinya. Selain itu , dijelaskan pula tahapan transaksi yang terdapat dalam Hyperledger Fabric , mulai dari simulation phase , ordering phase , validation phase , commit phase. luas dari DLT ini Penelitian yang dilakukan oleh Atsushi Santo dkk ( 2016 ) dengan judul “Applicability of Distributed Ledger Technology to Capital Market Infrastructure” [ 6 ] . Dalam penelitian ini , peneliti menjelaskan tentang konsep DLT dan penerapannya pada Capital Market Infrastructure. Dalam penelitian ini , konsep antara blockchain dan DLT dianggap sama , tetapi DLT tidak terbatas / terikat dengan virtual currency. Evaluasi penerapan DLT berdasar pada 6 aspek , yaitu applicability untuk setiap layer dari capital market , throughput , proses konsensus , data privacy , availability , dan biaya. Berdasarkan penelitian ini , diketahui bahwa pada dasarnya DLT sudah memiliki ketersediaan yang tinggi dikarenakan node yang terdistribusi. Selain itu , kegagalan sebagian node tidak akan menghentikan jalannya operasi infrastruktur DLT selama jumlah validator masih terpenuhi. Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penelitian yang dilakukan oleh Murat Kuzlu dkk ( 2019 ) dengan judul “Performance analysis of a hyperledger fabric blockchain framework : Throughput , latency and scalability” [ 21 ] . Dalam penelitian ini , peneliti menunjukkan analisis performa terhadap Hyperledger Fabric versi 1.4 dengan menggunakan Hyperledger Caliper sebagai benchmark tool. ini , evaluasi dilakukan berdasarkan Dalam penelitian throughput dan latency , dimana variabel uji yang digunakan adalah Transaction number ( txNumber ) , Transaction rate ( rateControl ) , Transaction type , dan Multiple Simultaneous Transactions. Berdasarkan penelitian ini , diketahui bahwa transaction rate ( tps ) yang melebihi 200 dengan transaksi simultan akan memiliki dampak latency dan throughput jaringan. terhadap Penelitian yang dilakukan oleh Onno W. Purbo dkk ( 2020 ) judul “Benchmark and comparison between dengan hyperledger and MySQL” [ 22 ] . Dalam penelitian ini , peneliti menunjukkan perbandingan antara Hyperledger Fabric dan MySQL. Peneliti menggunakan infrastruktur yang terdiri dari delapan node dengan transaksi sampai dengan 20000 transaksi per detik. Berdasarkan penelitian ini , didapatkan beberapa informasi penting yaitu kinerja Hyperledger Fabric lebih stabil / konsisten daripada MySQL , jumlah participating nodes berpengaruh terhadap throughput dan latency , dan volume data maksimum dalam satu transaksi di Hyperledger Fabric sekitar 10 kali lebih besar daripada MySQL dan waktu yang dihabiskan untuk memproses satu transaksi sekitar 80 sampai 200 kali lebih cepat daripada MySQL. Penelitian yang dilakukan oleh Rafael Almeida dkk ( 2015 ) dengan judul “Performance Evaluation MySQL InnoDB and for Decision Support Microsoft SQL Server 2012 Environments” ini , peneliti [ 23 ] . Dalam penelitian menunjukkan perbandingan antara MySQL InnoDB dan Microsoft SQL Server. Dalam penelitian ini , pengujian dilakukan dengan empat skenario kueri yang diulang dalam empat ukuran data yang berbeda yaitu 1 GB , 3 GB , 6GB , dan 12 GB. Evaluasi dilakukan berdasarkan waktu eksekusi terhadap pengujian yang dilakukan. Berdasarkan penelitian ini , diketahui bahwa Microsoft SQL Server memiliki performa yang baik bahkan untuk dataset yang besar sekalipun. Sedangkan MySQL InnoDB memiliki performa yang masih dapat diterima untuk ukuran data sampai dengan 6 GB , tetapi tergolong buruk untuk dataset berukuran lebih dari 6 GB. Penelitian yang dilakukan oleh Ciprian-Octavian Truica dkk ( 2015 ) dengan judul “Performance evaluation for CRUD operations in asynchronously replicated document oriented database” [ 24 ] . Dalam penelitian ini , peneliti menunjukkan perbandingan antara relational database ( Microsoft SQL Server , MySQL dan PostgreSQL ) dan nonrelational database ( MongoDB , CouchDB , dan Couchbase ) dalam operasi create , read , update , dan delete. Dalam penelitian ini , ujicoba dilakukan perulangan selama 50 kali dengan jumlah operasi 1000 , 10000 dan 100000. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan lama waktu eksekusi untuk tiap operasi. Berdasarkan penelitian ini , diketahui bahwa secara keseluruhan database nonrelational memiliki performa yang lebih unggul daripada database relational. 3 / 9 [ 25 ] . Dalam penelitian Penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Arif Rahman ( 2019 ) dengan judul “Kajian Perbandingan Database Relational dan Nonrelational pada data BPS dalam menghadapi era big data” ini , peneliti membandingkan antara relational database ( MySQL ) dan nonrelational database ( Hadoop dan Couchbase ) . Dalam perbandingan tersebut , digunakan kueri write ( single insert dan multiple insert ) dan kueri read ( kueri sederhana dan kueri kompleks ) . Evaluasi dilakukan dengan membandingkan lama waktu eksekusi untuk tiap operasi. Waktu eksekusi tiap operasi diperoleh menggunakan fungsi microtime ( ) dari PHP script. Berdasarkan penelitian ini , diketahui bahwa nonrelational database memiliki keunggulan pada struktur data yang schema less. Sedangkan untuk perbandingan performa waktu eksekusi , MySQL lebih unggul dalam hal multiple insert , Couchbase lebih unggul dalam hal single insert , dan Hadoop lebih unggul dalam hal read. Penelitian yang dilakukan oleh Blaz Podgorelec , Vid Kersic , Muhamed Turkanovic ( 2019 ) dengan judul “Analysis of Fault Tolerance in Permissioned Blockchain Networks” [ 26 ] . Dalam penelitian ini , peneliti melakukan pengujian CFT ( Crash Fault Tolerance ) dan BFT ( Byzantine Fault Tolerance ) terhadap Hyperledger Fabric yang menggunakan Raft Consensus. Dalam pengujian tersebut , digunakan percobaan melakukan transaksi saat sebagian node mengalami crash dan setelah node dilakukan recovery. Berdasarkan penelitian ini , diketahui bahwa Hyperledger Fabric tidak memenuhi BFT , tetapi dapat memenuhi CFT. Hal ini menjukkan bahwa permissioned blockchain dapat memberikan availability yang tinggi , tetapi dengan menurunkan security dan immutability. Penelitian yang dilakukan oleh Chowdhury dkk ( 2018 ) dengan judul “Blockchain versus Database : A Critical Analysis” [ 27 ] . Dalam penelitian ini , peneliti melakukan perbandingan antara blockchain secara umum dengan database tradisional secara umum yang berorientasi terpusat. Berdasarkan penelitian ini , diketahui blockchain dapat digunakan sebagai sistem database dengan kasus penggunaan yang disesuaikan oleh pengguna. Apabila kepercayaan , keandalan ( availability ) , dan sumber data menjadi fokus utama penggunaan maka blockchain dapat menjadi pilihan yang sesuai untuk penyimpanan data , sedangkan apabila kerahasiaan data dan performa menjadi fokus utama penggunaan , maka database tradisional dapat menjadi pilihan terbaik untuk penyimpanan data. terkait yang Berdasarkan beberapa penelitian telah dijelaskan , masih belum dapat diketahui perbandingan karakteristik dan performa antara Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric. Hal ini dikarenakan tidak terdapat penelitian yang membahas secara langsung perbandingan antara kedua platform tersebut. Oleh karena itu , peneliti ini untuk memberikan perbandingan melakukan kajian Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric secara langsung. IV. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data Pada penelitian ini , data yang digunakan sebagai dataset perbandingan performa kueri merupakan hasil generate data Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik menggunakan script PHP berdasarkan struktur data pokok dan data pendidikan kepegawaian BPS. Kemudian , data tersebut distandardisasi agar dapat diinputkan ke dalam platform uji coba. Hal ini dilakukan karena pada data SIMPEG mencakup data pribadi yang bersifat sensitif apabila disebarkan oleh publik , sehingga penelitian ini tidak menggunakan data asli dari SIMPEG dan hanya menggunakan data generate ( dummy ) . Dari data generate tersebut , dihasilkan 8 tabel dengan 36 atribut. B. Metode Analisis Pada penelitian ini , analisis dilakukan dengan mengevaluasi performa dan fitur / karakteristik dari platform percobaan , yaitu Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric ( baik menggunakan CLI maupun CouchDB ) . Pada perbandingan performa dilakukan dengan berdasarkan waktu eksekusi dari operasi create , delete , dan read yang didapat dengan tersebut akan menggunakan perintah “time”. Perintah menghasilkan waktu eksekusi mulai dari proses dimulai hingga mendapatkan hasil kueri ( output ) yang mana dapat juga disebut sebagai response time. Pada operasi create dan delete , operasi dilakukan secara multiple insert maupun multiple delete. Hal ini berarti dalam satu kali transaksi , akan terdapat banyak atau lebih dari satu data yang akan dimasukkan / dihapus di database yang digunakan. Pada operasi read , digunakan beberapa skenario kueri yang telah direncanakan mulai dari kueri yang sederhana ( tanpa where clause ) hingga kueri yang lebih kompleks ( dengan where clause ) . Tabel 1 menunjukkan skenario kueri yang digunakan dalam penelitian ini. Sedangkan upaya mendapatkan fitur / karakteristik dari platform percobaan dilakukan melalui literatur review dan fakta yang didapatkan saat kemudian dibandingkan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan masing-masing platform. pengujian. Fitur / karakteristik tersebut Jenis Kueri Kueri 1 TABEL I TABEL SKENARIO KUERI OPERASI READ Query Statement SQL Mango Query { " selector " : { } , " fields " : [ " nip_bps " , " nip " , " nama " , " jenis_kelamin " , " tempat_lahir " , " tanggal_lahir " , " alamat " , " agama " , " status_perkawinan " , " perkiraan_pensiun " , " jabatan_terakhir " , " status_pegawai " , " golongan " ] } SELECT nip_bps , nip , nama , jenis_kelamin , tempat_lahir , tanggal_lahir , alamat , agama , status_perkawinan , perkiraan_pensiun , jabatan_terakhir , status_pegawai , golongan FROM dbo.pegawai AS a JOIN dbo.agama AS b ON ( a.id_agama = b.id_agama ) JOIN dbo.status_pegawai AS c ON ( a.id_status_pegawai = c.id_status_pegawai ) JOIN dbo.status_perkawinan AS d ON ( a.id_status_perkawinan 4 / 9 = d.id_status_perkawinan ) JOIN dbo.golongan AS e ON ( a.id_golongan = e.id_golongan ) ; SELECT c.nip_bps , nama , jabatan_terakhir , nama_prodi_jurusan , nama_instansi_pendidikan , tahun_lulus FROM dbo.pegawai AS a JOIN dbo.pegawai_pendidikan AS b ON ( a.nip_bps = b.nip_bps ) JOIN dbo.pendidikan AS c ON ( b.id_pendidikan = c.id_pendidikan ) ; SELECT g.nip_bps , nip , nama , jenis_kelamin , agama , no_telepon , golongan , status_pegawai , status_perkawinan , nama_instansi , email_instansi , nama_prodi_jurusan , nama_instansi_pendidikan , tahun_lulus FROM dbo.pegawai AS a JOIN dbo.agama AS b ON ( a.id_agama = b.id_agama ) JOIN dbo.golongan AS c ON ( a.id_golongan = c.id_golongan ) JOIN dbo.instansi AS d ON ( a.id_instansi = d.id_instansi ) JOIN dbo.status_pegawai AS e ON ( a.id_status_pegawai= e.id_status_pegawai ) JOIN dbo.status_perkawinan AS f ON ( a.id_status_perkawinan = f.id_status_perkawinan ) JOIN dbo.pegawai_pendidikan AS g ON ( a.nip_bps = g.nip_bps ) JOIN dbo.pendidikan AS h ON ( g.id_pendidikan= h.id_pendidikan ) ; SELECT nip_bps , nip , nama , jenis_kelamin , tempat_lahir , tanggal_lahir , no_telepon , Kueri 2 Kueri 3 Kueri 4 { " selector " : { } , " fields " : [ " nip_bps " , " nama " , " jabatan_terakhir " , " pendidikan " ] } { " selector " : { } , " fields " : [ " nip_bps " , " nip " , " nama " , " jenis_kelamin " , " agama " , " no_telepon " , " golongan " , " status_pegawai " , " status_perkawinan " , " nama_instansi " , " email_instansi " , " pendidikan " ] } Kueri 5 { " selector " : { " nama_instansi " : " Ka ntor BPS ke-2 " , " agama " : " Islam " } , Kueri 6 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik no_handphone , email , alamat , perkiraan_pensiun , jabatan_terakhir , agama , nama_instansi , email_instansi FROM dbo.pegawai AS a JOIN dbo.agama AS b ON ( a.id_agama = b.id_agama ) JOIN dbo.instansi AS c ON ( a.id_instansi = c.id_instansi ) WHERE nama_instansi = 'Kantor BPS ke-2 ' AND agama = 'Islam ' ; SELECT b.nip_bps , nip , nama , jenis_kelamin , tempat_lahir , tanggal_lahir , no_telepon , no_handphone , email , alamat , perkiraan_pensiun , jabatan_terakhir , agama , status_perkawinan , nama_instansi_pendidikan , tahun_lulus FROM dbo.pegawai AS a JOIN dbo.pegawai_pendidikan AS b ON ( a.nip_bps = b.nip_bps ) JOIN dbo.pendidikan AS c ON ( b.id_pendidikan= c.id_pendidikan ) JOIN dbo.agama AS d ON ( a.id_agama= d.id_agama ) JOIN dbo.status_perkawinan AS e ON ( a.id_status_perkawinan = e.id_status_perkawinan ) WHERE nama_instansi_pendidikan = 'Universitas Gadjah Mada ' AND jenis_kelamin = 'LK ' AND status_perkawinan = 'Belum Kawin ' AND agama IN ( 'Hindu ' , 'Islam ' , 'Buddha ' ) ; SELECT g.nip_bps , nip , nama , jenis_kelamin , tempat_lahir , tanggal_lahir , agama , no_telepon , golongan , status_pegawai , status_perkawinan , " fields " : [ " nip_bps " , " nip " , " nama " , " jenis_kelamin " , " tempat_lahir " , " tanggal_lahir " , " no_telepon " , " no_handphone " , " email " , " alamat " , " perkiraan_pensiun " , " jabatan_terakhir " , " agama " , " nama_instansi " , " email_instansi " ] } { " selector " : { " pendidikan " : { " $ elemMatch " : { " nama_instansi_pen didikan " : " Universitas Gadjah Mada " } } , " jenis_kelamin " : " LK " , " agama " : { " $ in " : [ " Hindu " , " Islam " , " Buddha " ] } , " status_perkawinan " : " Belum Kawin " } , " fields " : [ " nip_bps " , " nip " , " nama " , " jenis_kelamin " , " tempat_lahir " , " tanggal_lahir " , " no_telepon " , " no_handphone " , " email " , " alamat " , " perkiraan_pensiun " , " jabatan_terakhir " , " agama " , " status_perkawinan " , " pendidikan " ] } { " selector " : { " tempat_lahir " : { " $ regex " : " Jakarta " } , " $ not " : { " agama " : " Islam " } , 5 / 9 " status_pegawai " : { " $ in " : [ " CPNS " , " PNS " ] } , " status_perkawinan " : " Belum Kawin " } , " fields " : [ " nip_bps " , " nip " , " nama " , " jenis_kelamin " , " agama " , " no_telepon " , " golongan " , " status_pegawai " , " status_perkawinan " , " nama_instansi " , " email_instansi " , " pendidikan " ] } nama_instansi , email_instansi , nama_prodi_jurusan , nama_instansi_pendidikan , tahun_lulus FROM dbo.pegawai AS a JOIN dbo.agama AS b ON ( a.id_agama= b.id_agama ) JOIN dbo.golongan AS c ON ( a.id_golongan = c.id_golongan ) JOIN dbo.instansi AS d ON ( a.id_instansi = d.id_instansi ) JOIN dbo.status_pegawai AS e ON ( a.id_status_pegawai = e.id_status_pegawai ) JOIN dbo.status_perkawinan AS f ON ( a.id_status_perkawinan = f.id_status_perkawinan ) JOIN dbo.pegawai_pendidikan AS g ON ( a.nip_bps = g.nip_bps ) JOIN dbo.pendidikan AS h ON ( g.id_pendidikan = h.id_pendidikan ) WHERE tempat_lahir LIKE ' % Jakarta % ' AND NOT agama = 'Islam ' AND status_pegawai IN ( 'CPNS ' , 'PNS ' ) AND status_perkawinan = 'Belum Kawin ' ; C. Pengujian High availability Hyperledger Fabric Dalam penelitian ini , pengujian high availability pada Hyperledger Fabric dilakukan dengan cara menguji pada sisi crash fault tolerance yang dimiliki oleh Hyperledger Fabric yang mana high availability paling sering dicapai melalui fault tolerance [ 28 ] . Pada gambar 1 ditunjukkan tahapan dalam melakukan pengujian crash fault tolerance pada tiap node atau server dengan penjelasan dari tahapan tersebut adalah sebagai berikut [ 26 ] . 1. Membentuk / membuat jaringan Hyperledger Fabric yang akan digunakan. 2. Melakukan tes awal dengan membuat transaksi awal ( init transaction ) . 3. Menghancurkan / memutuskan koneksi salah satu node. 4. Mencoba mengirimkan transaksi pada tiap node yang masih terhubung. 5. Apabila transaksi pada poin 4 berhasil , maka pengujian dilanjutkan dengan pengujian recovery node , sedangkan apabila transaksi gagal , maka crash fault tolerance tidak terpenuhi. Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 6. Melakukan proses dengan menghubungkan kembali node yang terputus ke dalam jaringan Hyperledger Fabric. recovery node 7. Mencoba mengirimkan transaksi kembali setelah proses recovery pada tiap node yang masih terhubung. 8. Apabila transaksi pada poin 7 berhasil maka crash fault tolerance terpenuhi , sedangkan apabila transaksi gagal maka crash fault tolerance tidak terpenuhi. Gambar 1. Flowchart pengujian fault tolerance Hyperledger Fabric V. KERANGKA PIKIR Gambar 1. Kerangka pikir Penelitian ini merupakan kajian mengenai perbandingan performa dan fitur / karakteristik antara platform Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric. Penelitian ini bertujuan untuk memberi alternatif pilihan sistem penyimpanan data dalam mengantisipasi adanya potensi high traffic ataupun terjadi crash / down pada server database Kepegawaian BPS. Dalam penelitian ini , percobaan dilakukan dengan membandingkan performa dan fitur DBMS Microsoft SQL Server dengan platform Hyperledger Fabric , baik pada sisi peer ( melalui CLI ) maupun pada state database ( CouchDB ) . Perbandingan tersebut dilakukan dengan menggunakan data hasil generate berdasarkan struktur dasar data kepegawaian sebagai dataset pengujian. Pada perbandingan performa , dilakukan tiga jenis percobaan kueri , yaitu percobaan percobaan create , percobaan delete , dan percobaan select. Percobaan create dilakukan dengan menggunakan metode multiple insert yang berarti dalam satu kali transaksi akan terdapat banyak record pegawai yang akan dimasukkan ke dalam database. Percobaan delete juga dilakukan dengan metode multiple delete yang berarti dalam satu kali transaksi akan terdapat banyak record pegawai yang akan dihapus dari database. Percobaan read dilakukan dengan menggunakan beberapa skenario tertentu , yaitu dua skenario 6 / 9 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik O P E R A S I D E L E T E sql cli-peer1 cli-peer2 cli-peer3 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 I S U K E S K E U T K A W ) S M M A L A D ( 0 0 5000 10000 15000 20000 DATA VOLUME Gambar 4. Perbandingan hasil waktu eksekusi pada operasi delete Gambar 4 menunjukkan grafik perbandingan performa operasi delete. Berdasarkan grafik tersebut , dapat dilihat bahwa Microsoft SQL Server hampir mencapai tujuh belas kali lebih cepat daripada Hyperledger Fabric. Sedangkan untuk performa antar peer Hyperledger Fabric pada operasi delete cenderung setara atau hampir sama. yang menunjukkan data yang terdapat pada tampilan SIMPEG BPS ( data pokok dan data pendidikan ) , satu skenario yang menampilkan semua data multi tabel dan tiga skenario yang bertujuan mencari informasi tertentu. Kemudian , dari beberapa percobaan kueri tersebut akan dievaluasi dari waktu eksekusi ( response time ) dan throughput tiap kueri. Pada perbandingan fitur akan menunjukkan keunggulan dan kekurangan dari masing-masing platform percobaan. Fitur / karakteristik akan didapatkan melalui literatur review dan fakta pada pengujian. Keunggulan dan kekurangan tersebut kemudian dibandingkan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan masing-masing sistem. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Karakteristik TABEL 2 TABEL PERBANDINGAN KARAKTERISTIK Karakteristik Arsitektur Control Fault tolerance Data model Data struktur Data schema Query support License Microsoft Sql Server ( Database ) client-server centralized no* relational database table oriented schema-fixed sql close source Hyperledger Fabric ( Blockchain ) peer to peer decentralized yes key-value store json-based document schema-less mango query** open source Keterangan : *by default ; **apabila menggunakan CouchDB sebagai state database. Berdasarkan tabel 2 , diketahui bahwa Microsoft SQL Server memiliki arsitektur client-server , kontrol terpusat , data model berbentuk relational , struktur data table oriented , skema data yang pasti ( schema-fixed ) , bahasa kueri SQL , lisensi close source , dan torance. Sedangkan Hyperledger Fabric sebagai platform blockchain memiliki arsitektur peer to peer , kontrol terdesentralisasi , data model berbentuk key-value store , struktur data json-based document , tidak menggunakan skema data ( schema-less ) , bahasa kueri mango query , lisensi open source , dan memiliki fault torance. tidak memiliki fault B. Analisis Performa O P E R A S I C R E A T E sql cli-peer1 cli-peer2 cli-peer3 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 I S U K E S K E U T K A W ) S M M A L A D ( 0 0 5000 10000 15000 20000 DATA VOLUME Gambar 3. Perbandingan hasil waktu eksekusi pada operasi create Gambar 3 menunjukkan grafik perbandingan performa operasi create. Berdasarkan grafik tersebut , dapat dilihat bahwa Microsoft SQL Server menunjukkan performa hampir mencapai sepuluh kali lebih cepat daripada Hyperledger Fabric. Sedangkan untuk performa antar peer Hyperledger Fabric pada operasi create cenderung setara atau hampir sama. Gambar 5. Perbandingan hasil waktu eksekusi pada operasi read Gambar 5 menunjukkan grafik perbandingan performa operasi read. Berdasarkan grafik tersebut , dapat dilihat dengan kueri sederhana yang ditunjukkan oleh skenario kueri 1 sampai kueri 3 diketahui bahwa performa CLI Hyperledger Fabric menghasilkan waktu eksekusi yang masih terlampau jauh dengan performa Microsoft SQL Server yakni mencapai 49 kali lebih lambat dari waktu eksekusi Microsoft SQL Server , sedangkan CouchDB sebagai state database Hyperledger Fabric menghasilkan waktu eksekusi hampir mencapai dua kali lebih lambat dari waktu eksekusi Microsoft SQL Server. Sedangkan dengan kueri tidak sederhana yang ditunjukkan oleh skenario kueri 4 sampai kueri 6 diketahui bahwa performa CLI Hyperledger Fabric masih menghasilkan waktu eksekusi terlampau jauh dengan performa Microsoft SQL Server yakni mencapai 140 kali lebih lambat dari waktu eksekusi Microsoft SQL Server , sedangkan pada CouchDB menghasilkan waktu eksekusi yang dapat mengimbangi performa Microsoft SQL Server dan bahkan mampu melampauinya , yaitu sekitar 0.4 hingga 1.8 kali dari waktu eksekusi Microsoft SQL Server. 7 / 9 C. Analisis Karakteristik Pengujian high availability Hyperledger Fabric dilakukan sesuai dengan prosedur yang terdapat ada [ 26 ] . Prosedur tersebut telah digambarkan pada gambar 1. Setelah melakukan pengujian tersebut , didapatkanlah hasil seperti pada tabel 3. PENGUJIAN HIGH AVAILABILITY PADA HYPERLEDGER FABRIC ( SALAH SATU SERVER CRASH ) TABEL 3 Server yang Dimatikan Org1 Org2 Org3 Server yang Diujikan Org1 Org2 Org3 fault Berdasarkan tabel 3 , diketahui bahwa semua skenario tolerance saat salah satu organization pengujian mengalami crash atau dimatikan berhasil dilakukan tanpa terdapat satu pun server yang gagal melakukan transaksi , baik organization 1 , organization 2 , maupun organization 3. Oleh karena itu , pengujian dapat dilanjutkan dengan melakukan recovery node pada organization yang mengalami crash atau dimatikan dan melanjutkan pengujian fault tolerance. Hasil pengujian fault tolerance pada Hyperledger Fabric saat percobaan recovery node dapat dilihat pada tabel 4. TABEL 4 PENGUJIAN HIGH AVAILABILITY PADA HYPERLEDGER FABRIC ( SALAH SATU SERVER DI-RECOVERY ) Server yang Server yang Di-recovery Org1 Org2 Org3 Diujikan Org1 Org2 Org3 Berdasarkan tabel 4 , diketahui bahwa semua skenario pengujian fault tolerance setelah dilakukan recovery node pada organization yang mengalami crash atau dimatikan berhasil dilakukan tanpa terdapat satu pun server yang gagal melakukan transaksi , baik organization 1 , organization 2 , maupun organization 3. Oleh karena itu , dapat disimpulkan bahwa Hyperledger Fabric dengan model arsitektur yang digunakan pada penelitian ini dapat menyediakan crash fault tolerance dan dikarenakan CFT terpenuhi , maka dapat dianggap bahwa Hyperledger Fabric dalam penelitian ini dapat menyediakan high availability. VII. PENUTUP Pada penelitian ini , kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan percobaan yang telah dilakukan adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan kajian terhadap fitur yang dimiliki platform pengujian , Hyperledger Fabric memberikan keunggulan berupa arsitekturnya yang terdistribusi sehingga semua peer memiliki salinan data yang sama , untuk serta menyimpan data dengan struktur tidak pasti tanpa perlu mendefinisikan skema data ataupun saat data memiliki missing value. Selain itu , Hyperledger Fabric bersifat yang memungkinkan schema-less Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik open source sehingga konfigurasi dapat disesuaikan dengan penggunaannya. Sementara itu , Microsoft SQL terpusat memudahkan Server pengorganisasian akses data yang ada , serta dengan menggunakan pendefinisian constraint di awal dapat menyediakan integritas data yang tinggi. kontrol dengan 2. Percobaan kueri telah dilakukan pada kedua platform dengan operasi create , delete dan read dengan jumlah data penelitian mencapai 20.000 data untuk melihat perbandingan kinerja performa dari Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric berdasarkan waktu eksekusi. Berdasarkan percobaan tersebut , didapatkan hasil bahwa untuk jumlah data mencapai 20.000 data , Microsoft SQL Server lebih unggul daripada Hyperledger Fabric di operasi create , delete , dan read dengan kueri sederhana. Akan tetapi , CouchDB , sebagai state Fabric , mampu mengimbangi dan bahkan menyaingi Microsoft SQL Server dalam kueri tidak sederhana. Oleh karena itu , secara keseluruhan performa Hyperledger Fabric masih belum mampu menandingi performa Microsoft SQL Server dari segi waktu eksekusi untuk jumlah data tersebut. database Hyperledger 3. Hyperledger Fabric terbukti mampu menyediakan crash fault tolerance. Oleh karena itu , Hyperledger Fabric terbukti mampu menyediakan high availability melalui fault tolerance yang dimilikinya. DAFTAR Beberapa saran terkait penelitian yang dapat dijadikan bahan untuk penelitian lebih lanjut adalah sebagai berikut. 1. Pada penelitian ini , peneliti melakukan penelitian menggunakan Hyperledger Fabric dan Microsoft SQL Server dengan konfigurasi versi default atau bawaan. Penelitian dapat dikembangkan dengan menggunakan versi paling optimal dari kedua platform tersebut dimana Hyperledger Fabric dapat dikonfigurasi dan dioptimalkan seperti pada Hyperledger Fabric++ yang menggunakan reordering dan early abort [ 20 ] , serta melakukan kustomisasi pada konfigurasi Hyperledger Fabric yang digunakan sesuai dengan kebutuhan pengguna. 2. Arsitektur Hyperledger Fabric yang digunakan dalam penelitian services dan ini memisahkan orderer organization. Penelitian dapat dilanjutkan dengan melihat bagaimana performa saat orderer service dan organization terdapat dalam server yang sama. Orderer service sendiri yang merupakan berhubungan dengan ledger yang dilakukan oleh orderer node. pengurutan transaksi proses 3. Percobaan dilakukan pada server dengan sistem operasi Ubuntu yang mana Microsoft SQL Server seharusnya lebih optimal apabila dijalankan di server dengan sistem operasi Windows. Penelitian dapat dikembangkan dengan melihat apakah dengan environment berbeda akan mendapatkan hasil yang sama. 4. Dikarenakan penelitian ini hanya menggunakan server berspesifikasi 2 CPU , 4GB RAM , dan 30GB storage yang mana spesifikasi tersebut belum mampu untuk data yang 8 / 9 besar , maka percobaan dapat dilakukan dengan meningkatkan spesifikasi server untuk pengujian pada data dengan jumlah yang besar. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] M. Ngafifi , Kemajuan Teknologi Dan Pola hidup Manusia Dalam Perspektif Sosial Budaya , Jurnal Pembangunan Pendidikan : Fondasi Dan Aplikasi , vol. 2 , no. 1 , pp. 33-47 , 2014. [ 2 ] M. Swan , Blockchain : Blueprint for a new economy. O’Reilly , 2015. [ 3 ] L. Ghiro , F. Restuccia , S. D'Oro , S. Basagni , T. Melodia , L. Maccari dan R. L. Cigno , A blockchain definition to clarify its role for the internet of things , in 2021 19th Mediterranean Communication and Computer Networking Conference ( MedComNet ) . Februari 2021 , pp. 1-20. [ 4 ] M. B. Yassein , F. Shatnawi , S. Rawashdeh dan W. Mardin , Blockchain technology : Characteristics , security and privacy ; issues and solutions , in 2019 IEEE / ACS 16th International Conference on Computer Systems and Applications ( AICCSA ) . Abu Dhabi , UEA : IEEE , November 2019 , pp. 1- 8. [ 5 ] F. T. Sunmola dan U. D. Apeji , Applicability of Distributed Ledger Technology to Capital Market Infrastructure , JPX Working Paper , vol. 15 , pp. 01-27 , Agustus 2016. [ 6 ] A. Santo , I. Minowa , G. Hosaka , S. Hayakawa , M. Kondo , S. Ichiki , dan Y. Kaneko , Applicability of Distributed Ledger Technology to Capital Market Infrastructure , JPX Working Paper , vol. 15 , pp. 01-27 , Agustus 2016. [ 7 ] D. Ardian , A. F. Rochim , dan E. D. Widianto , Analisis Perbandingan Unjuk Kerja Sistem Penyeimbang Beban Web Server Dengan Haproxy Dan Pound Links , Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , vol. 1 , no. 2 , pp. 28-33 , April 2013. [ 8 ] S. C. Nugroho , Implementasi High Availability Dengan Load Balancing dan Replikasi Database Pada SIPADU STIS , 2016. [ Skripsi ] [ 9 ] BPS. ( 2021 ) Statistik Kepegawaian Badan Pusat Statistik Tahun 2019- 2021 [ Online ] . Available : https : / / www.bps.go.id / menu / 66 / informasi- tentang-kepegawaian-dan-keuangan.html # masterMenuTab2 [ 10 ] Stackoverflow. ( 2020 ) 2020 Developer Survey [ Online ] . Available : Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Conference on Blockchain ( Blockchain ) . Atlanta , USA : IEEE , Juli 2019 , pp. 536-540. [ 22 ] Purbo , O. W. , Sriyanto , S. , Suhendro , S. , Aziz , R. A. , dan Herwanto , R , Benchmark and comparison between hyperledger and MySQL , TELKOMNIKA Telecommunication Computing Electronics and Control , vol. 18 , no. 2 , pp. 705-715 , April 2020. [ 23 ] R. Almeida , P. Furtado , dan J. Bernardino , Performance Evaluation MySQL InnoDB and Microsoft SQL Server 2012 for Decision Support Environments , in Proceedings of the Eighth International C* Conference on Computer Science & Software Engineering. Yokohama , Japan , Juli 2015 , pp. 56-62. [ 24 ] C. Truica , F. Radulescu , A. Boicea dan I. Bucur , Performance Evaluation for CRUD Operations in Asynchronously Replicated Document Oriented Database , in 2015 20th International Conference on Control Systems and Computer Science. Bucharest , Romania : IEEE , May 2015 , pp. 191-196. [ 25 ] M. A. Rahman , Kajian Perbandingan Database Relational dan Nonrelational Pada Data BPS Dalam Menghadapi Era Big Data , 2019. [ Skripsi ] [ 26 ] B. Podgorelec , V. Kersic dan M. Turkanovic. Analysis of fault tolerance in permissioned Blockchain Networks , in 2019 XXVII International Conference and Automation Information , Communication Technologies ( ICAT ) . 2019. on [ 27 ] M.J. Chowdhury , A. Colman , M. A. Kabir , J. Han dan P. Sarda , Blockchain Versus Database : A critical analysis , in 2018 17th IEEE International Conference On Trust , Security And Privacy In Computing And Communications / 12th IEEE International Conference On Big Data Science And Engineering ( TrustCom / BigDataSE ) . New York , USA : IEEE , September 2018 , pp. 1348-1353. [ 28 ] Storage Networking Industry Association , The SNIA dictionary : A glossary of storage networking , data , and Information Management Terminology. SNIA , 2022. https : / / insights.stackoverflow.com / survey / 2020 2019 Server ( n.d. ) SQL [ 11 ] Microsoft. [ Online ] . Available : https : / / www.microsoft.com / en-us / sql-server / sql-server-2019 [ 12 ] A. Oppel dan R. Sheldon , SQL A Beginner’ s Guide , Third Edition. McGraw Hill , 2009. [ 13 ] D. Puspitasari , Y. Watekulis , dan R. A. Asmara , Penggunaan Tansact Sql ( T-SQL ) Pada Pengembangan Aplikasi Manajemen Basis Data Berbasis Web , Jurnal SimanteC , vol. 6 , no. 2 , pp. 55-62 , Desember 2017. [ 14 ] Microsoft. ( 2022 ) Securing SQL Server [ Online ] . Available : https : / / docs.microsoft.com / en-us / sql / relational- databases / security / securing-sql-server [ 15 ] Z. Hayat dan T. R. Soomro , Implementation of Microsoft SQL Server Using ‘AlwaysOn’ fot High Availability and Disaster Recovery Without Shared Storafe , Internasional Journal of Experiential Learning & Case Studies , vol. 3 , no. 1 , pp. 09-17 , Juni 2018. [ 16 ] Microsoft. ( n.d. ) What is an always on availability group ? [ Online ] . Available : https : / / docs.microsoft.com / en-us / sql / database- engine / availability-groups / windows / overview-of-always-on-availability- groups-sql-server ? view=sql-server-ver16 [ 17 ] M. Rauchs , A. Glidden , B. Gordon , G. Pieters , M. Recanatini , F. Rostand , K. Vagneur , dan B. Zhang , Distributed Ledger Technology Systems A Conceptual Framework. Cambridge : University of Cambridge , 2018 , pp. 15. [ 18 ] Hyperledger. ( 2020 ) Introduction [ Online ] . Available : https : / / hyperledger- fabric.readthedocs.io / en / release-2.2 / whatis.html [ 19 ] Hyperledger. ( 2020 ) Ledger [ Online ] . Available : https : / / hyperledger- fabric.readthedocs.io / en / release- 2.2 / ledger.html ? highlight=state % 20database # state-database [ 20 ] A. Sharma , F. M. Schuhknecht , D. Agrawal , dan J. Dittrich , Blurring the Lines between Blockchains and Database Systems : the Case of Hyperledger Fabric. Amsterdam , Netherlands : ACM SIGMOD , April 2019 , pp. 105-122. [ 21 ] Kuzlu , M. , Pipattanasomporn , M. , Gurses , L. , dan Rahman , S , Performance Analysis of a Hyperledger Fabric Blockchain Framework : Throughput , Latency and Scalability , in 2019 IEEE International 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O B-METODE O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Perbandingan Microsoft SQL Server Dan Hyperledger Fabric Studi Kasus Database Kepegawaian BPS Akhmad Fadil Mubarok ( 221810129 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT yang sistemnya blockchain terdistribusi , Ringkasan— Perkembangan teknologi memunculkan berbagai teknologi baru , salah satunya adalah blockchain. Melalui shared ledger , blockchain berkembang menjadi teknologi yang dapat digunakan untuk menyimpan data seperti halnya database. Dengan juga menyediakan high availability melalui fault tolerance. Akan tetapi , blockchain sebagai database masih memiliki batasan , salah satunya adalah throughput yang rendah. Contoh blockchain yang dapat digunakan selayaknya database adalah Hyperledger Fabric , tetapi terbatasnya perbandingan Hyperledger Fabric dan Microsoft SQL Server mengakibatkan ketidakjelasan keandalan Hyperledger Fabric sebagai database untuk alternatif dari Microsoft SQL Server. Oleh karena itu , peneliti melakukan kajian membandingkan Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric dari segi fitur dan performa. Perbandingan fitur dilakukan dengan membandingkan karakteristik baik kekurangan maupun kelebihan platform pengujian , sedangkan performa dilakukan dengan membandingkan waktu eksekusi tiap operasi pengujian. Pengujian kueri Hyperledger Fabric dilakukan melalui CLI dan CouchDB. Dari penelitian ini , diketahui bahwa setiap platform mempunyai karakteristik unik yang menjadikan keunggulan dan kelemahan dari setiap platform pengujian. Selain itu , Microsoft SQL Server menghasilkan performa yang lebih unggul dibandingkan Hyperledger Fabric secara keseluruhan pengujian performa. Oleh karena itu , diperlukan pengembangan lebih lanjut bagi implementasi blockchain sebagai database sebelum digunakan sebagai alternatif Microsoft SQL Server. Kata Kunci— Blockchain , Database , Microsoft SQL Server , Hyperledger Fabric
VII. PENUTUP Pada penelitian ini , kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan percobaan yang telah dilakukan adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan kajian terhadap fitur yang dimiliki platform pengujian , Hyperledger Fabric memberikan keunggulan berupa arsitekturnya yang terdistribusi sehingga semua peer memiliki salinan data yang sama , untuk serta menyimpan data dengan struktur tidak pasti tanpa perlu mendefinisikan skema data ataupun saat data memiliki missing value. Selain itu , Hyperledger Fabric bersifat yang memungkinkan schema-less Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik open source sehingga konfigurasi dapat disesuaikan dengan penggunaannya. Sementara itu , Microsoft SQL terpusat memudahkan Server pengorganisasian akses data yang ada , serta dengan menggunakan pendefinisian constraint di awal dapat menyediakan integritas data yang tinggi. kontrol dengan 2. Percobaan kueri telah dilakukan pada kedua platform dengan operasi create , delete dan read dengan jumlah data penelitian mencapai 20.000 data untuk melihat perbandingan kinerja performa dari Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric berdasarkan waktu eksekusi. Berdasarkan percobaan tersebut , didapatkan hasil bahwa untuk jumlah data mencapai 20.000 data , Microsoft SQL Server lebih unggul daripada Hyperledger Fabric di operasi create , delete , dan read dengan kueri sederhana. Akan tetapi , CouchDB , sebagai state Fabric , mampu mengimbangi dan bahkan menyaingi Microsoft SQL Server dalam kueri tidak sederhana. Oleh karena itu , secara keseluruhan performa Hyperledger Fabric masih belum mampu menandingi performa Microsoft SQL Server dari segi waktu eksekusi untuk jumlah data tersebut. database Hyperledger 3. Hyperledger Fabric terbukti mampu menyediakan crash fault tolerance. Oleh karena itu , Hyperledger Fabric terbukti mampu menyediakan high availability melalui fault tolerance yang dimilikinya.
alternatif dari Microsoft SQL Server. Oleh karena itu , peneliti melakukan kajian membandingkan Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric dari segi fitur dan performa. Perbandingan fitur dilakukan dengan membandingkan karakteristik baik kekurangan maupun kelebihan eksekusi tiap operasi pengujian. Pengujian kueri Hyperledger Fabric dilakukan melalui CLI dan CouchDB. Dari penelitian ini , diketahui bahwa setiap platform mempunyai karakteristik unik yang menjadikan keunggulan dan kelemahan dari setiap platform pengujian. Selain itu , Microsoft SQL Server menghasilkan performa yang lebih unggul dibandingkan Hyperledger Fabric secara keseluruhan pengujian performa. Oleh karena itu , diperlukan pengembangan lebih lanjut bagi implementasi 1. Berdasarkan kajian terhadap fitur yang dimiliki platform pengujian , Hyperledger Fabric memberikan keunggulan berupa arsitekturnya yang terdistribusi sehingga semua peer memiliki salinan data yang sama , untuk serta menyimpan data dengan struktur tidak pasti tanpa didapatkan hasil bahwa untuk jumlah data mencapai 20.000 data , Microsoft SQL Server lebih unggul daripada Hyperledger Fabric di operasi create , delete , dan read dengan kueri sederhana. Akan tetapi , CouchDB , sebagai state Fabric , mampu dalam kueri tidak sederhana. Oleh karena itu , secara keseluruhan performa Hyperledger Fabric masih belum mampu menandingi performa Microsoft SQL Server dari segi waktu eksekusi untuk jumlah data tersebut. database Hyperledger terbukti mampu menyediakan crash fault tolerance. Oleh karena itu , Hyperledger Fabric terbukti mampu menyediakan high availability melalui fault tolerance yang dimilikinya.
O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O B-METODE O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN