Pengkajian Optimasi Algoritma Pencarian  dari Multi-Version Data Warehouse  menggunakan Database Non-relasional NoSQL 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengkajian Optimasi Algoritma Pencarian dari Multi-Version Data Warehouse menggunakan Database Non-relasional NoSQL Ramadhan Azizulhakim Yusuf ( 221709958 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh Ringkasan— Badan Pusat Statistik yang menghasilkan data berskala besar membutuhkan penyimpanan yang efektif dan optimal. Penelitian terkait Multi-Version Data Warehouse ( MVDW ) yang memanfaatkan penggunaan NoSQL berbasis sudah berusaha dikembangkan untuk dokumen kepentingan penyimpanan data BPS , dan tulisan ini dibuat untuk mengkaji metode optimasi algoritma dengan tujuan mengurangi waktu yang digunakan dalam proses penyimpanan dan pencarian data ketika dibutuhkan. Algoritma yang ini menitikberatkan pada proses diusulkan pada penyimpanan data , yaitu dengan menyarankan suatu model penyimpanan yang menyamaratakan pengkodean variabel pada data warehouse yang digunakan agar kemudian pencarian data dapat dijalankan dengan lebih mudah dan optimal. Adapun metode optimasi lain juga dilakukan dengan menerapkan metode-metode optimasi query untuk mendukung dan meningkatkan keoptimalan algoritma yang diusulkan. Hasil dari kedua metode optimasi yang dilakukan dapat dikatakan berhasil , dikarenakan waktu yang digunakan pada proses pencarian data dengan memanfaatkan algoritma setelah penerapan metode optimasi sudah berkurang jika dibandingkan dengan proses pencarian data dengan memanfaatkan algoritma yang telah dikembangkan oleh penelitian terdahulu. Kata Kunci— database nonrelasional , NoSQL , algoritma , pencarian data , optimasi query. I. LATAR BELAKANG Badan Pusat Statistik ( BPS ) melakukan kegiatan survei dan sensus secara rutin dengan tujuan menghasilkan data dan informasi yang nantinya akan dipublikasikan , baik dalam bentuk raw data maupun buku cetak. Sebelum data dan informasi tersebut diolah , hasil data serta metadata dari setiap survei maupun sensus dari setiap periode disimpan terlebih dahulu dalam suatu data warehouse ( DW ) . DW adalah suatu repositori data berorientasi subjek yang terintegrasi , bersifat non-volatil , serta dapat mendukung pengkoleksian data time- variant yang digunakan dengan tujuan agar penyimpanan data lebih terstruktur [ 1 ] . Eric Brewer teori yang menyatakan bahwa indikator penyimpanan data terdistribusi agar dengan memperhatikan konsistensi ( consistency ) , ketersediaan data ( availability ) , dan toleransi terhadap partisi jaringan ( partition tolerance ) . Ini kemudian lebih dikenal dengan istilah teorema CAP , yang menjelaskan prioritas yang dapat diutamakan dari suatu sistem penyimpanan data. Beberapa tahun berikutnya , Brewer melakukan kajian lanjutan dari teorema ini , yang kemudian menjadi acuan dari pembuatan sistem database nonrelasional NoSQL ( Not Only SQL ) dalam melakukan penyimpanan data [ 3 ] . [ 2 ] mengembangkan suatu terstruktur dikatakan adalah dapat tahun-tahun belakangan NoSQL sendiri telah dipakai dalam berbagai implementasi penyimpanan data di Ini dikarenakan dalam penggunaannya terhadap data berskala besar , implementasi sistem database nonrelasional NoSQL dinilai memiliki lebih banyak keuntungan seperti fleksibilitas serta kemampuannya dalam melakukan penyimpanan dan mengambil data dengan volume besar dibandingkan database relasional [ 4 ] . ini. Menurut Ade Koswara , salah satu pengembang Portal Indonesia Data Hub ( INDAH ) , pemanfaatan database nonrelasional di BPS adalah penggunaan Hadoop Distributed File Service ( HDFS ) [ 5 ] sebagai data lake , sedangkan penggunaan DW dalam penyimpanan data BPS masih menggunakan Microsoft SQL Server [ 6 ] dan IBM DB2 with BLU Acceleration [ 7 ] yang berbasis database relasional. Seiring berjalannya waktu , penggunaan database relasional dalam kegiatan yang tengah dijalankan BPS dengan tujuan membangun Portal Satu Data Indonesia akan menghadapi tantangan terkait penanganan volume data yang akan terus ini sejalan dengan sifat dari database bertambah. Hal relasional yang memiliki performa lebih baik ketika menangani data yang jumlahnya sedikit dan terbatas [ 8 ] . dan pengelolaan kemampuan Adapun sebagai usaha mitigasi tantangan di atas , penggunaan database NoSQL sebagai alternatif penyimpanan data BPS sudah mulai dikembangkan. Selain karena datanya , fleksibilitas pengembangan ini juga dilakukan dikarenakan penyimpanan data menggunakan database NoSQL sendiri tidak didasarkan pada bentuk skema penyimpanannya , namun dikategorikan berdasarkan struktur datanya [ 9 ] . Maka dari itu , database NoSQL yang akan dijadikan sorotan dalam penulisan ini adalah database nonrelasional dengan struktur data berbasis dokumen , mengingat sumber data yang lebih sering dihasilkan dari survei dan sensus BPS berupa JSON atau XML [ 10 ] . Melatarbelakangi penelitian ini , Maghfiroh dan Baskara [ 11 ] telah mengkaji mengenai penggunaan Multi Version Data Warehouse ( MVDW ) menggunakan NoSQL berbasis dokumen sebagai alternatif dalam penyimpanan data hasil survei BPS. MVDW yang dikembangkan pada kajian tersebut menggunakan aplikasi MongoDB , yang dinilai memiliki keunggulan dalam operasi read , write , dan delete jika dibandingkan dengan database nonrelasional berbasis dokumen lainnya. [ 12 ] ini Pengkajian dilanjutkan dengan kemudian pengembangan model MVDW dan algoritma yang lebih mutakhir oleh Maghfiroh dan Santoso [ 13 ] agar menjadi lebih dinamis , sehingga mampu memberi kemudahan dalam serta mengatasi pengambilan data ketika dibutuhkan dalam proses analisis. tantangan pada proses penyimpanan 1 / 8 Namun mengingat waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan query masih sedikit lebih tinggi , peneliti pada [ 13 ] sendiri lebih masih menyarankan perancangan algoritma yang sederhana sehingga dapat menjalankan query dengan lebih cepat. optimasi Penelitian terdahulu mengenai database nonrelasional NoSQL lebih minim dibandingkan bentuk database lainnya , dan sebagian besar melakukan pembagian beban kerja atau berfokus pada performa database seperti implementasi replikasi server oleh Tinetti dkk. [ 14 ] dan Gu dkk. [ 15 ] . Di sisi lain , masih sedikit yang menargetkan pada efisiensi database dari aspek sistemnya , salah satunya adalah implementasi optimasi query yang dilakukan Mahajan dkk. [ 16 ] . Referensi [ 16 ] sendiri menyebutkan beberapa metode yang dapat dilakukan untuk mendapatkan query yang lebih optimal , seperti indeksasi , pengurutan , covering , aggregation , dan sharding. Metode-metode optimasi query yang dilakukan pada [ 16 ] juga mendapatkan hasil yang cukup besar , bahkan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik hingga ratusan kali lipat dibandingkan dengan sebelum dilakukannya optimasi. lebih efektif dan cepat jika Berdasarkan paparan singkat penelitian terdahulu di atas , maka penelitian ini akan dilakukan mencoba mengkaji dan menerapkan metode optimasi terhadap proses pencarian dengan membagi fokus penelitian menjadi dua , yaitu dari segi algoritma pengambilan datanya dan dari segi optimasi pada query yang akan digunakan dalam proses pengambilan datanya. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan masalah yang telah dituturkan di bagian I , penelitian ini ditujukan untuk melakukan pengkajian dalam bentuk optimasi algoritma agar mengurangi waktu yang dibutuhkan , baik dalam proses penyimpanan maupun pengambilan data. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian terkait yang telah dimasukkan ke dalam bagian I akan disebutkan kembali pada tabel I berikut. No Judul 1 Building the Data Warehouse Penulis , Publikasi W. H. Inmon Komentar Pengertian data warehouse TABEL I TABEL LITERATUR PENELITIAN TERKAIT 2 CAP twelve years later : How the „rules‟ have changed E. Brewer Penjelasan Teorema CAP 3 Trend Penggunaan NoSQL Untuk Basis Data Non-Relasional M. O. Fitri Kajian penggunaan NoSQL dan kelebihannya 4 A workload-driven logical design approach for NoSQL document databases 5 A Comparative Study of Relational and Non-Relational Database Models in a Web- Based Application 6 Relational and Nonrelational Database Study on BPS-Statistics Indonesia Data in Facing 7 Distributed Search on Large NoSQL Databases C. De Lima and R. D. S. Mello C. Gyorödi , R. Gyorödi , and R. Sotoc M. A. Rahman and L. R. Maghfiroh F. G. Tinetti , et al. Penjelasan system arsitektur NoSQL Penjelasan terkait sifat dan kekurangan database relasional Penjelasan fokus penulisan Penelitian terkait optimasi database 8 Analysis of data replication mechanism in NoSQL database Y. Gu , et al. Penelitian terkait optimasi database MongoDB 9 Optimization and application in medical big document-data of 10 Apriori algorithm based on MapReduce Improving the energy efficiency of relational and NoSQL databases via query optimizations 11 A performance comparison of SQL and NoSQL databases A performance comparison of SQL and NoSQL databases 12 Survey data and metadata modelling using document-oriented NoSQL 13 NoSQL Model Data Warehouse Metadata Survei Dinamis , Studi Kasus : Survei Rumah Tangga L. Wei , G. Liu , Y. Shao , J. Liu , and Y. Zuo , D. Mahajan , et al. Penelitian terkait MapReduce pada database NoSQL Penelititan terkait optimasi query Y. Li and S. Manoharan L. R. Maghfiroh and I. G. B. B. Nugraha L. R. Maghfiroh and I. Santoso Penelitian terkait kinerja database nonrelasional Penelitian terdahulu dan penjelasan objek penelitian Penelitian terdahulu dan penjelasan objek penelitian IV. METODE PENELITIAN Tahapan awal dari penelitian ini adalah dengan mengkaji kembali penelitian terdahulu yang telah dilakukan dalam rangka mengidentifikasi dan mengulas kembali permasalahan yang belum dapat diselesaikan. Tahapan yang kemudian dilakukan adalah studi literatur dengan tujuan mencari referensi terdahul dan menganalisis model yang sudah pernah diterapkan sebelumnya , sekaligus mendefinisikan tujuan dari penelitian. dari dimulai tahapan , observasi Setelah studi literatur dilakukan , inti penelitian dilakukan dengan melakukan experimental design , yang terdiri dari beberapa empiris , pembangunan teori , percobaan empiris , dan uji coba dari teori yang sudah dibangun , yang mana akan dilakukan secara sirkular dan berulang jika dibutuhkan [ 17 ] . Hasil yang didapat dari experimental design ini kemudian dijadikan acuan dalam mengajukan solusi , yang pada hal ini berupa pengajuan algoritma yang lebih optimal disertai metode optimasi pendukung lainnya dalam rangka pencapaian tujuan. 2 / 8 Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data Survei Angkatan Kerja Nasional ( SAKERNAS ) Tahun 2015 dan Tahun 2018 dengan wilayah terpilih provinsi Lampung , DKI Jakarta , DI Yogyakarta , Bali , dan Sulawesi Selatan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 1. Alur penelitian V. KERANGKA PIKIR Tahapan awal yang merupakan kajian terhadap masalah yang didapat pada [ 11 ] , [ 13 ] menghasilkan inti permasalahan yang akan kemudian dibahas dalam tulisan ini , yaitu proses optimasi lebih lanjut terhadap algoritma yang telah ada. Pada tulisan ini , penulis akan menitikberatkan pada kinerja dari algoritma pencarian data , mengingat kecenderungan dari data hasil survei BPS yang tidak akan diperbaharui ataupun dihapus setelah dilakukan penyimpanan. Kinerja suatu algoritma pencarian data , selain dapat diukur dengan melihat penggunaan query sebagai metode inti , juga tidak terlepas dari struktur penyimpanan datanya , sekaligus metadata dari data itu sendiri. Maka dari itu , tahapan selanjutnya yang dilakukan penulis setelah melakukan kajian metode adalah merancang dan mengusulkan suatu algoritma penyimpanan data yang dirasa lebih optimal sebagai bentuk implementasi dari solusi yang sudah dibuat. Data yang telah disimpan sewaktu-waktu kemudian akan diambil menggunakan suatu tahap pencarian untuk memenuhi kebutuhan BPS. Pada hal ini , penulis juga akan mengusulkan dengan query yang optimal dalam pencarian data yang dibutuhkan. Keoptimalan ini kemudian akan diukur dengan membandingkan keadaan sebelum dan sesudah upaya optimasi dilakukan. Selanjutnya , metode optimasi yang sudah disebutkan di atas akan diimplementasikan ke dalam proses pemenuhan kebutuhan data BPS. Secara garis besar , kerangka pikir penelitian dapat dilihat visualisasinya pada Gambar 2. Gambar 2. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan kajian awal yang telah penulis lakukan , didukung hasil penelitian [ 11 ] , [ 13 ] , penyimpanan data hasil survei BPS memiliki tantangan tersendiri mengingat struktur data yang didapat dari tiap-tiap survei akan berubah mengikuti kebutuhan dari tujuan survei tersebut. Hal ini menyebabkan penyimpanan data yang dimaksud akan memiliki kebutuhan penyimpanan yang berbeda pula , menyebabkan perbedaan struktur yang tidak dapat dihindari pada setiap survei. Salah satu bagian dari struktur data hasil survei yang akan mengalami perbedaan dari waktu ke waktu adalah pengkodean variabel dari tiap-tiap data tersebut. Perubahan pengkodean variabel sendiri dapat disebabkan oleh berbagai hal seperti penambahan , penghilangan , atau spesialisasi dan generalisasi sebelumnya , menyebabkan variabel dengan pengkodean tertentu akan tergeser ke pengkodean yang lain. Sebagai contoh , pertanyaan perihal umur responden pada SAKERNAS Tahun 2015 disimpan ke dalam variabel B4_K5 , sedangkan pada Tahun 2018 disimpan ke dalam variabel B4_K8 akibat adanya pertanyaan yang baru pada tahun tersebut. variabel survei pada dari Sebagai latar belakang dari penelitian ini , algoritma pencarian data sendiri sudah dikembangkan sebelumnya oleh [ 11 ] yang dapat dilihat pada Gambar 3. Algoritma ini kemudian akan disebut sebagai algoritma pencarian dasar. Pada algoritma tersebut , proses pencarian data dapat penulis kelompokkan menjadi dua tahap besar , yaitu tahap penyiapan variabel ( a ) dan tahap pencarian data itu sendiri ( b ) . Pada tahap penyiapan variabel , dilakukan proses pencocokan variabel yang akan dipakai pada query inputan dengan daftar kolom pengkodean di metadata variabel dari setiap versi mengingat perbedaan pengkodean yang dapat terjadi pada masing-masing versi. Daftar kolom yang didapat kemudian disimpan untuk kemudian digunakan dalam penyusunan ulang 3 / 8 query agar dapat diterapkan pada semua versi yang bersesuaian. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Adapun penelitian jadikan sarana untuk ini penulis mengusulkan metode untuk menghilangkan tahap penyiapan variabel ( a ) pada algoritma yang sudah dikembangkan pada [ 11 ] . Namun , metode yang diusulkan penulis lebih menekankan pada perubahan struktur penyimpanan data hasil survei itu sendiri. Algoritma penyimpanan data hasil survei BPS yang saat ini digunakan untuk menyimpan data masih sederhana. Pertama , raw data hasil survei BPS akan dikumpulkan dalam suatu data lake , yang pada hal ini memanfaatkan HDFS. Pada penggunaannya , data lake ini digunakan BPS sebagai suatu tempat penyimpanan data sementara , mengingat data yang disimpan masih berbentuk data mentah , dan belum dapat langsung digunakan untuk kebutuhan analisis data. Maka dari itu , data akan dieksplor dan ditransformasi terlebih dahulu. Setelah melewati tahap transformasi dan eksplorasi , data-data tersebut disimpan dalam suatu data warehouse. Pada penyimpanan ini , data yang disimpan sudah terstruktur , walaupun pada hal ini struktur penyimpanan yang digunakan masih berbentuk relasional , mengingat BPS masih menggunakan Microsoft SQL Server dan DB2 BLU sebagai data warehouse untuk penyimpanan datanya. Adapun algoritma yang kemudian akan disebut sebagai algoritma penyimpanan dasar ini dapat dilihat visualisasinya pada Gambar 4. Gambar 3. Algoritma dasar pada [ 11 ] R. Munir [ 18 ] menekankan bahwa algoritma yang bagus adalah algoritma yang mangkus , atau dengan kata lain meminimumkan kebutuhan waktu dan ruang. Beliau menambahkan bahwa kebutuhan waktu dan ruang suatu algoritma bergantung pada ukuran masukan , yang secara khas adalah jumlah data yang diproses. Jika dihubungkan dengan algoritma pada Gambar 3 , ukuran masukan dalam bentuk langkah-langkah yang dilakukan pada tahap penyiapan variabel ( a ) sendiri akan bertambah , mengingat adanya query yang perlu disusun ulang untuk setiap versi dengan kolom baru yang bersesuaian. Sedari penjabaran di atas , penulis menilai bahwa algoritma tersebut dapat dijadikan lebih efektif jika tahap penyiapan variabel ( a ) dapat dihilangkan agar langkah-langkah yang harus dilakukan lebih sedikit , menambah kemangkusan dari algoritma tersebut. Pada penerapannya sendiri , penghilangan tahap ini akan menyebabkan query yang diinput di awal dapat digunakan untuk setiap query dari versi yang dibutuhkan dan nantinya proses pengulangan penyusunan query dapat dihindari. Gambar 4. Algoritma penyimpanan dasar berdasarkan [ 19 ] Adapun perubahan struktur penyimpanan yang diusulkan penulis dilakukan sebelum data disimpan ke dalam data warehouse masing-masing dan diterapkan ke semua versi struktur penyimpanan hasil survei yang sudah ada. Perubahan struktur dilakukan dengan mengklasifikasikan tiap-tiap variabel berisi jawaban dari pertanyaan yang sama pada setiap versi data ke dalam variabel dengan pengkodean yang disama ratakan pada tiap data collection. Variabel dengen pengkodean yang sama ini kemudian akan disebut sebagai variabel klasifikasi. Sebagai contoh , pertanyaan terkait umur responden akan dikodekan sebagai variabel UMUR pada setiap versi. Dikarenakan proses klasifikasi ini dilakukan sebelum data disimpan , maka proses ini hanya perlu dilakukan sekali pada seluruh variabel survei yang berisi jawaban dari pertanyaan yang sudah pernah ditanyakan. Jika pada masa yang akan datang terdapat variabel baru berisi jawaban dari pertanyaan yang belum pernah ditanyakan pada versi survei 4 / 8 yang mendahului , maka variabel klasifikasi dengan nama yang disama ratakan dapat langsung ditambahkan pada data dengan struktur yang memuat variabel tersebut saja , tanpa mengubah struktur data versi survei sebelumnya. Penerapan klasifikasi pengkodean variabel pada struktur penyimpanan ini nantinya akan berpengaruh pada proses pencarian data , dimana variabel yang akan dipakai pada query yang diinput akan dapat langsung dipakai semua versi data yang ada. Adapun algoritma penyimpanan data setelah diterapkannya proses klasifikasi variabel dapat dilihat pada Gambar 5 dan menghasilkan snowballing effect pada algoritma pencarian data yang lebih singkat dibandingkan algoritma dasar pada Gambar 6. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik jembatan dari dalam satu dokumen yang berisikan nama variabel pemetaan , keterangan variabel pemetaan , dan pemetaannya pada dokumen data yang sesungguhnya berdasarkan setiap versi yang ada. Collection berisi metadata tersebut nantinya dipakai sebagai collection berisi data yang sesungguhnya dan informasi terkait perubahan pengkodean variabel pada data collection dari tiap-tiap versi survei. Adapun metadata collection yang dimaksud dapat dilihat contoh penggalannya pada Gambar 7 dan koleksi collection berisi data sesungguhnya dapat dilihat contoh penggalannya pada Gambar 8. Gambar 7. Penggalan metadata yang digunakan pada simulasi algoritma dasar Gambar 5. Algoritma penyimpanan yang diusulkan Gambar 6. Algoritma pencarian yang diusulkan Pada hal ini , penulis mencoba membuat suatu database berupa metadata collection yang berisi pemetaan tiap-tiap variabel dengan isi data yang sama dari tahun berbeda ke Gambar 8. Penggalan data asli yang digunakan pada simulasi algoritma dasar Selanjutnya , untuk membandingkan algoritma dasar dan algoritma yang dihasilkan , penulis melakukan uji coba penyaringan data menggunakan kedua algoritma tersebut. Uji coba penyaringan dilakukan dengan melakukan perulangan sebanyak 1.000 kali , dan kemudian dibandingkan rata-rata dan standar deviasi dari waktu yang digunakan , dimulai dari proses penginputan query berisi filter yang akan digunakan hingga data ditampilkan. 5 / 8 Sesuai dengan tujuan awal yang bermaksud untuk membandingkan kedua algoritma , yang pada hal ini adalah algoritma dasar dan algoritma usulan , penulis menggunakan dua macam query , yang pertama adalah query dengan pengkodean kolom yang masih belum sama untuk setiap versinya , dan yang kedua adalah query dengan pengkodean kolom yang sudah disama ratakan. Pada hal ini , kedua query di-query-kan pada database yang berbeda dikarenakan perbedaan struktur pengkodeannya , namun memiliki data yang sama. Sebagai konteks penjelasan query yang akan dipakai , database yang digunakan oleh penulis dinamakan SAK2018 untuk data Sakernas 2018 dengan pengkodean awal , SAK2015 untuk data Sakernas 2015 dengan pengkodean awal , serta SAK2018_v2 dan SAK2015_v2 masing-masing untuk data Sakernas tahun 2018 dan 2015 berturut-turut dengan pengkodean yang sudah disamaratakan. Pada hal ini , digunakan query yang sederhana untuk menampilkan jumlah baris yang dihasilkan dari hasil pencarian tanpa menampilkan setiap baris. Penulis akan membandingkannya dengan bentuk SQL-nya untuk dapat menggambarkan dengan mudah seperti apa query filtering yang digunakan. Berikut adalah bentuk query pada database dengan pengkodean yang belum disamaratakan jika di-query- kan menggunakan SQL :  SELECT COUNT ( * ) FROM SAK2018 WHERE ( B4_K8 > 20 AND B4_K6=1 AND B5_R1A > 7 )  SELECT COUNT ( * ) FROM SAK2015 WHERE ( B4_K5 > 20 AND B4_K4=1 AND B5_R1A > 7 ) Kedua query di atas , jika diterjemahkan ke dalam bahasa sehari-hari , adalah untuk melakukan penyaringan data dari database penyimpanan hasil survei dengan kriteria memiliki umur lebih dari 20 tahun , berjenis kelamin laki-laki , dan berpendidikan setidaknya tamat SMA. Ketiga kriteria tersebut sama-sama diterapkan ke dalam dua database berbeda , yaitu SAK2018 dan SAK2015. Walaupun kriteria tersebut sama , namun penggunaan nama kolom dari kedua database memiliki perbedaan. Hal ini selaras dengan pengkodean yang masih belum disamaratakan , dan mengharuskan penulis untuk mencocokkan kembali kriteria yang diinginkan dengan daftar kolom yang ada pada setiap versinya. Dapat dikatakan bahwa penggunaan query ini merupakan contoh yang layak untuk simulasi algoritma yang sudah ada. Adapun bentuk query kedua berikut dijalankan pada database yang pengkodeannya sudah disamaratakan , yaitu :  SELECT COUNT ( * ) FROM SAK2018_v2 WHERE JENIS_KELAMIN=1 AND ( UMUR > 20 AND PENDIDIKAN_AKHIR > 7 )  SELECT COUNT ( * ) FROM SAK2015_v2 WHERE JENIS_KELAMIN=1 AND ( UMUR > 20 AND PENDIDIKAN_AKHIR > 7 ) Kedua query di atas memiliki fungsi menghasilkan output yang sama dengan query sebelumnya. Perbedaannya hanya terletak pada nama kolom yang sudah sama rata pada kedua database yang menyimpan data yang akan diambil. Hal ini menyebabkan penulis tidak perlu melakukan pencocokkan berulang kali untuk setiap database , dan dapat dikatakan layak untuk menyimulasikan algoritma yang diusulkan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 9. Perbandingan waktu berdasarkan algoritma pencarian Grafik pada Gambar 9 memperlihatkan bahwa waktu yang digunakan untuk menampilkan hasil oleh algoritma usulan mengalami penurunan dibanding algoritma dasar. Waktu yang digunakan untuk menjalankan algoritma dasar rata-rata sebesar 816,43 milidetik , sedangkan waktu yang digunakan untuk menjalankan algoritma usulan rata-rata sebesar 543,99 milidetik. Proses pencarian dan penyaringan suatu data yang disimpan pada pada suatu database dapat dioptimasi lebih lanjut dengan metode optimasi query. Seperti yang telah diterapkan pada [ 16 ] , terdapat beberapa metode optimasi query yang dapat diterapkan dalam proses pencarian data menggunakan MongoDB. Maka dari itu , pada langkah selanjutnya penulis mencoba menerapkan langkah-langkah optimasi pada query pencarian yang digunakan. Metode optimasi yang telah diterapkan oleh penulis pada penelitian ini adalah metode query indexing dan query covering. Pada dasarnya , query yang digunakan dalam pencarian data , baik sebelum atau pun sesudah penerapan metode query indexing dan query covering adalah sama. Penggunaan index dalam dengan mendefinisikan indeks yang akan digunakan terlebih dahulu , yang pada penelitian ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan fitur native dari MongoDB sendiri. digunakan pencarian query suatu Seperti pendefinisian indeks pada umumnya , proses ini dilakukan sebelum query dijalankan. MongoDB sendiri memiliki fungsi cursor.explain dan db.collection.explain ( ) yang dapat membantu untuk mendefinisikan indeks. Kedua fungsi tersebut membantu dengan cara memberikan rencana indeks terbaik untuk query yang akan dijalankan. Untuk query covering sendiri adalah salah satu metode lanjutan dari indexing , dimana seluruh key yang digunakan dalam query harus memiliki indeksnya masing-masing. Query covering sendiri dimaksudkan agar aplikasi MongoDB sama sekali tidak perlu mengakses data asli , dan hanya mengakses indeks yang sudah didefinisikan saja. Untuk mengukur keoptimalan query yang dipakai , penulis melakukan perbandingan waktu dan banyaknya query / detik iterasi pengambilan data yang dilakukan dalam proses sebanyak 1000 kali , untuk kemudian diambil rata-rata dan standar deviasi dari waktu yang digunakan. Mengenai hal ini , 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik hasil dari setiap jenis query adalah pencetakan setiap baris hasil pencarian dan penyaringan. Agar dapat menggambarkan query yang digunakan , berikut bentuknya jika diterjemahkan dalam bentuk SQL :  SELECT ( NAMA_KAB , KODE_KAB , B4_K3 , B4_K8 , B5_R1A ) FROM SAK2018 WHERE ( B4_K8 > 20 , B4_K6=1 , B5_R1A > 7 ) Dapat dilihat bahwa query di atas memiliki perbedaan dengan query-query pada percobaan sebelumnya. Hal ini dikarenakan output yang diinginkan adalah seluruh baris , walaupun tidak semua kolom dicetak untuk mengurangi waktu dan energy yang digunakan pada uji coba ini. Hasil dari perbandingan waktu yang dipakai dapat dilihat pada Gambar 10. Gambar 11. Perbandingan jumlah query yang dieksekusi per detik perbandingan Setelah mengetahui bahwa metode query covering cenderung mendukung optimasi algoritma pencarian data , penulis melakukan dengan menggunakan query untuk menampilkan jumlah baris dari hasil pencarian , dan kemudian disandingkan dengan hasil dari query sederhana menggunakan algoritma usulan. Hasil perbandingan tahap kedua ini dapat dilihat pada Gambar 12 , sedangkan perbandingan rata-rata dan standar deviasi dari waktu yang digunakan ketiga percobaan untuk mendapatkan hasil yang sama dapat dilihat pada Tabel II. kembali Gambar 10. Perbandingan waktu eksekusi query Pada Gambar 10 , dapat dilihat bahwa setiap metode yang diterapkan cenderung mengurangi waktu yang dipakai untuk mencetak hasil query. Query dasar yang digunakan di awal memiliki rata-rata waktu pencetakan sebesar 1.271,24 milidetik. Pada query yang dilakukan penerapan metode query indexing memiliki rata-rata waktu pencetakan sebesar 1.217,82 milidetik , sedangkan penerapan metode query covering pada query dasar memiliki rata-rata waktu pencetakan sebesar 1.103,25 milidetik. Sejauh ini , metode query covering dapat dikatakan lebih optimal daripada jenis query lainnya. Pada Gambar 10 terlihat pula bahwa waktu pencetakan pada awal dan akhir iterasi cenderung lebih tinggi , hal ini terjadi karena tenaga yang digunakan pada sisi server MongoDB belum dikerahkan secara optimal , dan sedang dalam proses pengerahan memori server untuk melakukan pemrosesan query yang lebih banyak perdetiknya. Dapat dilihat dari Gambar 11 yang menunjukkan banyaknya query yang dilakukan per detik oleh setiap query , bahwa penerapan metode query covering memroses query cenderung lebih banyak daripada dua lainnya. Hal ini juga yang menyebabkan pencetakan hasil dari query tersebut cenderung lebih cepat dibanding yang lain. Gambar 12. Perbandingan waktu eksekusi query pada algoritma usulan TABEL II PERBANDINGAN RATA-RATA DAN STANDAR DEVIASI WAKTU QUERY Standar Deviasi Jenis Query Rata-rata No 1 Query Dasar pada Algoritma Dasar 2 Query Dasar pada Algoritma Usulan 816,43 543.99 3 Covered Query pada Algoritma Usulan 518.91 4.71 3.31 2.96 Dengan mengacu pada Tabel II di atas , dapat dilihat bahwa penerapan algoritma yang diusulkan memangkas rata-rata waktu yang dipakai untuk mendapatkan hasil yang sama sebesar 34 persen , atau dengan kata lain menimbulkan percepatan pada rata-rata waktu hingga mencapai 50 persen. 7 / 8 Standar deviasi dari waktu yang dipakai juga pada mengalami penurunan sebesar 1,75 atau sekitar 60 persen. Melihat pengurangan dari kedua indikator , yaitu rata-rata dan standar deviasi waktu yang digunakan , maka dapat dikatakan bahwa penelitian terkait penerapan algoritma dan optimasi ini dapat VII. PENUTUP Beberapa kesimpulan yang dapat diperoleh pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Algoritma pencarian data yang sudah dikembangkan pada penelitian terdahulu masih dapat dioptimasi lebih lanjut dari segi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan query pencarian. 2. Optimasi algoritma yang dilakukan pada penelitian ini berfokus pada pengajuan algoritma penyimpanan baru dan optimasi dari sisi pemakaian query. 3. Penggunaan waktu pencarian data menggunakan algoritma yang diusulkan penulis pada penelitian ini lebih sedikit jika dibandingkan dengan algoritma yang telah dikembangkan oleh penelitian terdahulu , dimana terjadi percepatan rata-rata sebesar 50 persen. 4. Metode query covering yang diterapkan sebagai proses lanjutan dapat dikatakan efektif dalam optimasi mendukung proses optimasi algoritma pencarian data. 5. Secara garis besar , penelitian terkait optimasi algoritma SKini dapat dikatakan berhasil karena waktu yang dibutuhkan , baik dalam proses penyimpanan maupun pengambilan data sudah berkurang. DAFTAR Adapun saran dari penulisan yang dapat dilakukan ke depannya untuk mengembangkan hasil penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Merancang suatu algoritma klasifikasi variabel efektif dan dapat dijadikan acuan pada proses penyimpanan data. 2. Melakukan pengukuran waktu yang dipakai dalam proses klasifikasi variabel yang dilakukan pada proses penyimpanan data secara eksplisit. [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Application , ” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 6 , no. 11 , 2015 , doi : 10.14569 / ijacsa.2015.061111. C. De Lima and R. D. S. Mello , “A workload-driven logical design approach for NoSQL document databases , ” 17th Int. Conf. Inf. Integr. Web-Based Appl. Serv. iiWAS 2015 - Proc. , no. February 2019 , 2015 , doi : 10.1145 / 2837185.2837218. M. A. Rahman and L. R. Maghfiroh , “KAJIAN DATABASE RELASIONAL DAN NONRELASIONAL PADA DATA BPS DALAM MENGHADAPI ERA BIG DATA ( Relational and Nonrelational Database Study on BPS-Statistics Indonesia Data in Facing Era of Big Data ) , ” pp. 25–30 , 2019. L. R. Maghfiroh and I. G. B. B. Nugraha , “Survey data and metadata modelling using document-oriented NoSQL , ” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 971 , no. 1 , 2018 , doi : 10.1088 / 1742- 6596 / 971 / 1 / 012030. Y. Li and S. Manoharan , “A performance comparison of SQL and NoSQL databases A performance comparison of SQL and NoSQL databases , ” 978-1-4799-1501-9 / 13- 2013 Ieee , no. November , pp. 15–19 , 2015 , [ Online ] . Available : http : / / ieeexplore.ieee.org / stamp / stamp.jsp ? tp= & arnumber=6625441 . L. R. Maghfiroh and I. Santoso , “Nosql Model Data Warehouse Metadata Survei Dinamis Studi Kasus : Survei Rumah Tangga , ” pp. 55–74 , 2019. F. G. Tinetti , F. Paez , L. I. Aita , and D. Barry , “Distributed Search on Large NoSQL Databases , ” Proc PDPTA , pp. 685–690 , 2011. Y. Gu , X. Wang , S. Shen , S. Ji , and J. Wang , “Analysis of data replication mechanism in NoSQL database MongoDB , ” 2015 IEEE Int. Conf. Consum. Electron. - Taiwan , ICCE-TW 2015 , pp. 66–67 , 2015 , doi : 10.1109 / ICCE-TW.2015.7217033. D. Mahajan , C. Blakeney , and Z. Zong , “Improving the energy efficiency of relational and NoSQL databases via query optimizations , ” Sustain. Comput. Informatics Syst. , vol. 22 , pp. 120–133 , 2019 , doi : 10.1016 / j.suscom.2019.01.017. P. Cash , T. Stanković , and M. Štorga , Experimental design research : Approaches , perspectives , applications , no. July. 2016. R. Munir , Matematika Disktrit. 2010. A. Koswara , “Dokumentasi pengembang Web Portal INDAH.” 3. Melakukan penelitian lanjut mengenai penyimpanan perbedaan struktur akibat spesialisasi atau generalisasi variabel. lebih 4. Mengimplementasikan database nonrelasional sebagai alternatif penyimpanan data hasil survei BPS ke depannya. penggunaan [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] DAFTAR PUSTAKA W. H. Inmon , Building the Data Warehouse , 3rd @ book { 1. 2002. E. A. Brewer , “Towards robust distributed systems , ” in Proceedings of the Nineteenth Annual ACM Symposium on Principles of Distributed Computing , 2000 , p. 7 , doi : 10.1145 / 343477.343502. E. A. Brewer , “CAP twelve years later : How the „rules‟ have changed , ” Computer ( Long. Beach. Calif ) . , vol. 45 , no. 2 , pp. 23– 29 , 2012 , doi : 10.1109 / mc.2012.37. M. O. Fitri , “Trend Penggunaan NoSQL Untuk Basis Data Non- Relasional , ” J. Teknosains , vol. 7 Nomor 1 , pp. 120–127 , 2013. “HDFS Architecture.” https : / / hadoop.apache.org / docs / r1.2.1 / hdfs_design.html. “Microsoft SQL Server , ” [ Online ] . Available : https : / / www.microsoft.com / en-us / sql-server. “IBM Db2 , ” [ Online ] . Available : www.ibm.com / analytics / db2. C. Gyorödi , R. Gyorödi , and R. Sotoc , “A Comparative Study of Relational and Non-Relational Database Models in a Web- Based 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengkajian Optimasi Algoritma Pencarian dari Multi-Version Data Warehouse menggunakan Database Non-relasional NoSQL Ramadhan Azizulhakim Yusuf ( 221709958 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh Ringkasan— Badan Pusat Statistik yang menghasilkan data berskala besar membutuhkan penyimpanan yang efektif dan optimal. Penelitian terkait Multi-Version Data Warehouse ( MVDW ) yang memanfaatkan penggunaan NoSQL berbasis sudah berusaha dikembangkan untuk dokumen kepentingan penyimpanan data BPS , dan tulisan ini dibuat untuk mengkaji metode optimasi algoritma dengan tujuan mengurangi waktu yang digunakan dalam proses penyimpanan dan pencarian data ketika dibutuhkan. Algoritma yang ini menitikberatkan pada proses diusulkan pada penyimpanan data , yaitu dengan menyarankan suatu model penyimpanan yang menyamaratakan pengkodean variabel pada data warehouse yang digunakan agar kemudian pencarian data dapat dijalankan dengan lebih mudah dan optimal. Adapun metode optimasi lain juga dilakukan dengan menerapkan metode-metode optimasi query untuk mendukung dan meningkatkan keoptimalan algoritma yang diusulkan. Hasil dari kedua metode optimasi yang dilakukan dapat dikatakan berhasil , dikarenakan waktu yang digunakan pada proses pencarian data dengan memanfaatkan algoritma setelah penerapan metode optimasi sudah berkurang jika dibandingkan dengan proses pencarian data dengan memanfaatkan algoritma yang telah dikembangkan oleh penelitian terdahulu. Kata Kunci— database nonrelasional , NoSQL , algoritma , pencarian data , optimasi query.
VII. PENUTUP Beberapa kesimpulan yang dapat diperoleh pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Algoritma pencarian data yang sudah dikembangkan pada penelitian terdahulu masih dapat dioptimasi lebih lanjut dari segi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan query pencarian. 2. Optimasi algoritma yang dilakukan pada penelitian ini berfokus pada pengajuan algoritma penyimpanan baru dan optimasi dari sisi pemakaian query. 3. Penggunaan waktu pencarian data menggunakan algoritma yang diusulkan penulis pada penelitian ini lebih sedikit jika dibandingkan dengan algoritma yang telah dikembangkan oleh penelitian terdahulu , dimana terjadi percepatan rata-rata sebesar 50 persen. 4. Metode query covering yang diterapkan sebagai proses lanjutan dapat dikatakan efektif dalam optimasi mendukung proses optimasi algoritma pencarian data. 5. Secara garis besar , penelitian terkait optimasi algoritma SKini dapat dikatakan berhasil karena waktu yang dibutuhkan , baik dalam proses penyimpanan maupun pengambilan data sudah berkurang.
BPS , dan tulisan ini dibuat untuk mengkaji metode optimasi algoritma dengan tujuan mengurangi waktu yang digunakan dalam proses penyimpanan dan pencarian data ketika dibutuhkan. Algoritma yang ini menitikberatkan pada proses diusulkan dijalankan dengan lebih mudah dan optimal. Adapun metode optimasi lain juga dilakukan dengan menerapkan metode-metode optimasi keoptimalan algoritma yang diusulkan. Hasil dari kedua metode optimasi yang dilakukan dapat dikatakan berhasil , dikarenakan pencarian data dengan memanfaatkan algoritma setelah penerapan metode optimasi sudah berkurang jika dibandingkan dengan proses pencarian pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Algoritma pencarian data yang sudah dikembangkan pada penelitian terdahulu masih dapat dioptimasi lebih lanjut dari segi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan query pencarian. 2. Optimasi algoritma yang dilakukan pada penelitian dan optimasi dari sisi pemakaian query. 3. Penggunaan waktu pencarian data menggunakan algoritma yang diusulkan penulis pada penelitian ini lebih sedikit jika dibandingkan dengan algoritma yang telah dikembangkan oleh penelitian terdahulu , dimana terjadi percepatan rata-rata sebesar 50 persen. 4. Metode query covering yang diterapkan sebagai
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 I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 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