PENINGKATAN PERFORMA GRAPHQL API MENGGUNAKAN METODE DEDUPLIKASI OBJEK

WARDANA, RISKI MIDI (2023) PENINGKATAN PERFORMA GRAPHQL API MENGGUNAKAN METODE DEDUPLIKASI OBJEK. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text ABSTRAK.pdf Download (176kB)
	Text COVER.pdf Download (413kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (241kB)
	Text DAFTAR PUSRTAKA.pdf Download (192kB)
	Text PENGESAHAN PEMBIMBIMG.pdf Download (416kB)
	Text SKRIPSI FULL_RISKI MIDI WARDANA.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Salah satu permasalahan yang sering dihadapi ketika melakukan pengambilan dan
penyaringan data adalah duplikasi data.Hal ini dapat mengakibatkan waktu pengiriman data
menjadi lebih lama. Pada GraphQL kemungkinan duplikasi data akan semakin besar karena
fleksibilitas dalam pengambilan data yang diminta oleh klien. Penelitian ini bertujuan untuk
meningkatkan performa GraphQL dengan mengunakan metode deduplikasi objek untuk
mengurangi data yang akan dikirim oleh server dan diparsing oleh client.
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah deduplikasi objek untuk
mengurangi data duplikat pada respon GraphQL. Penelitian ini diawalai dari pengumpulan
data, desain arsitektur, peningkatan performa, pengujian arsitektur, dan analisis hasil
performa. Pada penelitian ini akan dibuat arsiktektur tanpa perlakuan, kompresi HTTP, dan
deduplikasi objek untuk mengetahui perbandingan performa pada arsitektur deduplikasi
objek. Parameter yang akan diuji yaitu throughput, response time, response size, dan
parsing time.
Penerapan deduplikasi objek dapat digunakan untuk meningkatkan performa dari
GraphQL API dengan cara menerapkan deduplikasi objek pada respon GraphQL sehingga
data yang dikirim oleh server dan yang diparsing oleh client menjadi lebih kecil.
Deduplikasi objek memiliki peningkatan performa pada semua parameter pengujian jika
dibandingkan dengan arsitektur tanpa perlakuan yaitu peningkatan pada pengujian
throughput sebesar 0,33% pada pengujian 100 halaman, peningkatan pada pengujian
response time sebesar 11,04% pada pengujian 10 halaman, 62,53% pada pengujian 20
halaman, dan 95,22% pada pengujian 100 halaman, peningkatan pada pengujian parsing
time sebesar 75,78% pada pengujian 10 halaman, 276,38% pada pengujian 50 halaman, dan
309,35% pada pengujian 100 halaman. Jika dibandingkan dengan kompresi HTTP,
deduplikasi objek memiliki kelebihan pada parsing time yaitu peningkatan performa sebesar
64,61% pada pengujian 10 halaman, 193,76% pada pengujian 50 halaman, dan 218,07%
pada pengujian 100 halaman. Pada pengujian throughput memiliki performa sama, dan pada
pengujian response time tidak memiliki perbedaan yang cukup signifikan yaitu peningkatan
performa sebesar 0,66% pada pengujian performa 10 halaman, penurunan performa sebesar
0,12 pada pengujian 50 halaman, dan penurunan performa sebesar 1,45% pada pengujian
100 halaman.
Kata Kunci: Duplikasi Data, GraphQL, Deduplikasi Objek

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Duplikasi Data, GraphQL, Deduplikasi Objek
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	A.Md Apriliani Kusuma Wardhani
Date Deposited:	11 May 2023 03:32
Last Modified:	19 May 2023 03:50
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/35167

Actions (login required)

View Item