E-ISSN: 2503-1171
doi.org/10.51179/tika.v6i02.463

## OPTIMASI BASIS DATA TERDISTRIBUSI DENGAN ALGORITMA PRIORITY SCHEDULING

## Abstract
[Optimization of Distributed Database with Priority Scheduling Algorithm] Optimation time access to distributed databases in the institution / company that has many branches need information systems that are perfectly adequate for easy data access and back-up data, to  ensure the availability of data on an ongoing basis is critical, the agency / company that has many branches to be integration and prioritization of data in each branch are connected directly to the central part agency. The number of incoming data simultaneously cause  the  database  is  slow  to  process  the  data  that  should  be  the  priority.  The  process  of  replication, distribution and priority data is the main problem in this case. With the use of tables status / temporary and priority  table  is  a  technique  for  optimizing  time  and  priority  of  data  replication  process,  use  Priority Scheduling algorithm to accelerate the process of priority on the distribution data. By using this method the process of replication, distribution and priority data to any branch of the agency / company can access the data directly and the data in the priority would sooner go to a central server.
Keywords: database; priority scheduling ; prioritas.

## Abstrak
Optimasi  waktu  akses  database  terdistribusi  pada  instansi/perusahan  yang  memiliki  banyak  cabang membutuhkan sistem informasi yang sangat memadai,untuk kemudahan akses data dan back-updata, untuk menjamin ketersedian data secara berkelanjutan merupakan hal yang sangat penting,instansi/perusahaan yang memiliki  banyak  cabang  untuk  dapat  melakukan  integrasi  dan  prioritas  data  pada  masing-masing  cabang yang  terhubung  langsung  dengan  bagian  pusat  instansi.  Banyaknya  data  yang  masuk  bersamaan menyebabkan  database  lambat  untuk  memproses  data  yang  diprioritas.  Proses  replikasi,distribusi  dan prioritas data menjadi permasalahan utama dalam kasus ini. Dengan Penggunaan tabel status/temporary dan tabel  prioritas  merupakan  teknik  untuk  mengoptimalkan  waktu  proses  replikasi  dan  prioritas  data, penggunaan algoritma Priority Scheduling untuk mempercepat proses prioritas pada distribusi data. Dengan menggunakan metode ini proses replikasi,distribusi  dan prioritas data ke setiap cabang instansi/perusahan dapat mengakses data secara langsung dan data yang di prioritas akan lebih cepat masuk ke server pusat
Kata Kunci: database; priority scheduling ; prioritas.

## 1. Pendahuluan
Permasalahan optimsi waktu akses dan data yang diprioritaskan pada database terdistribusi sangat penting, permasalahan  ini  tidak  perlu  terjadi  seandainya  terdapat  beberapa  backup  data  baru  atau  slave  database sebelum  sampai  ke  server  pusat.  Banyaknya  data  yang  masuk  bersamaan  menyebabkan  database  lambat
Mutasar 1) dan Chaeroen Niesa 2)
1, 2) Universitas Islam Kebangsaan Indonesia e-mail : 1 mutasarstmik@gmail.com
2 jeumalaniesa@gmail.com
untuk memproses data yang diprioritas, pemasalahan tidak mampunya database menerima data dalam jumlah sangat banyak serta berbagai macam prosesan menjadi suatu hal yang wajar terjadi pada basisdata[1] Dalam sistem basisdata terdistribusi  yang tidak menggunakan algoritma priority scheduling kemungkinan akan mendapatkan waktu akses yang lambat dikarenakan banyaknya data-data yang masuk ke basisdata pusat tanpa mendapatkan prioritas data. Distribusi data dalam suatu instansi terkadang memerlukan prioritas untuk data-data tertentu,seperti data pegawai, Untuk memperlancar akses data tersebut maka digunakan algoritma priority scheduling [2] Penelitian ini dibuat untuk menganalisa waktu akses pada database terdistribusi yang nantinya berguna untuk pengelolaan yang lebih efisien terhadap waktu proses, proses pengelolaan database, dan ketersediaan data secara kontinyu.
Dalam  replikasi,  digunakan  suatu  perangkat  lunak  untuk  mencari  atau  lebih  tepatnya  melacak  perubahan yang terjadi di satu  basis data. Setelah perubahan dalam satu basis data teridentifikasi  dan diketahui, baru kemudian  dilakukan  perubahan  agar  semua  basis  data  sama  satu  dengan  yang  lainnya.  Proses  replikasi memakan waktu yang lama dan membebani komputer karena kompleksitas prosesnya. Sementara itu, proses duplikasi  tidak  sama  dan  tidak  sekompleks  replikasi.  Dalam  proses  ini,  satu  basis  data  dijadikan  master, kemudian diperbanyak menjadi sejumlah duplikat. Selama proses duplikasi berlangsung, perubahan hanya boleh  dilakukan  pada  basis  data  master  agar  data  lokal  tidak  tertimpa  [3] Database  Management  System (DBMS)  merupakan  software  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  sistem  basis  data  yang  berbasis komputerisasi. DBMS membantu dalam pemeliharaan dan pengolahan kumpulan data dalam jumlah besar. Sehingga dengan menggunakan DBMS tidak menimbulkan kekacauan dan dapat digunakan oleh pengguna sesuai dengan kebutuhan. DBMS merupakan perantara bagi pemakai dengan database. Untuk merinteraksi dengan DBMS (basis data) menggunakan bahasa basis data yang telah ditentukan oleh perusahaan DBMS. Bahasa database biasanya terdiri atas perintah-perintah yang di formulasikan sehingga perintah tersebut akan diproses  oleh  DBMS.  Perintah-perintah  biasanya  ditentukan  oleh user .  Pengembangan  lebih  lanjut  dari DBMS ini menciptakan sistem distribusi database, yang nantinya data dapat terduplikasi dan tereplikasi agar database selalu ter up to date .

## 2. Metode
2.1. Database Terdistribusi
Database  terdistribusi  adalah  sebuah  database  yang  diatur  oleh  sebuah Database  Management  System (DBMS) yang tersimpan secara fisik pada beberapa komputer dan beberapa lokasi  dengan terkoneksi pada jaringan  [6]  Terdapat  dua  macam  sifat  dari  database  terdistribusi  yaitu Heterogenous dan Homogenous . Homogenous artinya suatu database terdistribusi dimana data didistribusikan pada beberapa komputer dengan menggunakan Database  Management  System (DBMS)  yang  sama.  DBMS  digunakan  pada  database terdistribusi  untuk  melakukan  koordinasi.  data  pada  beberapa  node.  Sedangkan Heterogenous adalah kebalikan dari homogenous dimana data di sebarkan dengan menggunakan DBMS yang berbeda.
Untuk memperoleh database yang handal perlu diperhatikan hal-hal seperti keamanan data, kualitas data, kemudahan akses, kemudahan pengelohan data, dan pengembangan database tersebut. Pada Database Management System (DBMS) kegagalan pada suatu site akan mematikan seluruh operasional DBMS. Namun pada Distributed Database Management System (DDBMS) kegagalaan pada salah satu site, atau kegagalan pada hubungan komunikasi dapat membuat operasional DBMS tidak dapat dijalankan (Yuanyuan et al.,2010, jika  terjadi  kegagalan  dalam  pengaksesan  data  pada  suatu  site  dikarenakan  jaringan  komunikasi  terputus maka site yang ingin mengakses data tersebut dapat mengakses pada site yang tidak mengalami kerusakan.
Dalam  sistem Distributed  Database  Management  System (DDBMS)  pengolahan  dari  permintaan atau  transaksi  mungkin  memerlukan  akses  data  yang  berbeda  di  antara  server.  Hal    ini  membuat  waktu komunikasi yang penting dari waktu respon query atau waktu transaksi[4]
Perancangan  basis  data  lebih  kompleks  sebelumnya  menjadi  keuntungan,  tetapi  karena  distribusi menyebabkan masalah sinkronisasi dan koordinasi,kontrol terdistribusi menjadi kerugian atau kekurangan di masalah ini.
Karakteristik database terdistribusi:
1. Komputer yang dihubungkan menggunakan jaringan komunikasi
2. Kumpulan data yang digunakan bersama secara logic tersebar pada sejumlah komputer yang berbeda.
3. Data pada masing-masing situs dibawah kendali satu DBMS
4. Masing-masing DBMS berpartisipasi dalam satu apliksi global.
5. Data pada masing-masing situs dapat menangani aplikasi-aplikasi lokal secara otonom.

## 2.2. Replikasi Database
Replikasi adalah suatu teknik untuk melakukan copy dan pendistribusian data dan objek-objek database dari satu database ke database lain dan melaksanakan sinkronisasi antara database sehingga konsistensi data dapat terjamin.
Dengan menggunakan teknik replikasi ini, data dapat didistribusikan ke lokasi yang berbeda melalui koneksi jaringan  lokal  maupun  internet.  Replikasi  juga  memungkinkan  untuk  mendukung  kinerja  aplikasi, penyebaran data fisik sesuai dengan penggunaannya, seperti pemrosesan transaksi online dan DSS (Desiscion Support System) atau pemrosessan database terdistribusi melalui beberapa server.
2.3.  Temporary Table Temporary table adalah table yang dibuat pada saat runtime dan dapat melakukan operasi yang dilakukan oleh tabel normal (seperti insert, update dan delete). Perbedaannya dengan tabel normal adalah ketika koneksi / session ke SQL Server selesai, maka tabel sementara akan otomatis terhapus, data yang sudah diinsert akan hilang.
Tipe tabel sementara dibagi menjadi 2, yaitu :
1. Local temp table : tabel hanya dapat digunakan oleh koneksi / session yang membuat table
2. Global temp table : tabel dapat digunakan oleh koneksi / session lain selama session yang membuat table masih ada.
2.4. Algoritma Priority Scheduling
Priority Scheduling merupakan algoritma penjadwalan yang mendahulukan proses yang memiliki prioritas tertinggi. Setiap proses memiliki prioritasnya masing-masing. Prioritas suatu proses dapat ditentukan melalui beberapa karakteristik antara lain:
1. Time limit.
2. Memory requirement.
3. Akses file.
4. Perbandingan antara burst M/K dengan CPU burst.
5. Tingkat kepentingan proses.
Priority scheduling juga dapat dijalankan secara preemptive maupun non-preemptive . Pada preemptive , jika  ada  suatu  proses  yang  baru  datang  memiliki  prioritas  yang  lebih  tinggi  daripada  proses  yang  sedang dijalankan, maka proses yang sedang berjalan tersebut dihentikan, lalu CPU dialihkan untuk proses yang baru datang tersebut. Sementara itu, pada non-preemptive , proses yang baru datang tidak dapat menganggu proses yang sedang berjalan, tetapi  hanya diletakkan di  depan queue .Kelemahan pada priority  scheduling adalah dapat  terjadinya indefinite  blocking ( starvation ).  Suatu  proses  dengan  prioritas  yang  rendah  memiliki kemungkinan untuk tidak dieksekusi jika terdapat proses lain yang memiliki prioritas lebih tinggi.

## 3. PEMBAHASAN
3.1. Data Yang Digunakan
Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisis  waktu  akses  database  terdistribusi  dan  data  yang diproritaskan  menggunakan  4  database  terdiri  dari  1  database  master  dan  3  database  slave  yang  tersebar disetiap client.

## 3.2. Analisa Data
Tahapan ini penulis akan menganalisa database pada Perusahaan X  yaitu Database Pegawai  sebagai Master, Database Biodata, Database Jabatan dan Database Gaji  sebagai Slave, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1. Perancangan Database Terdistribusi

## 3.3. Penentuan Data Prioritas
Data yang digunakan pada penelitian ini terbagi menjadi tiga jenis yaitu data biodata, jabatan dan gaji. Setiap data  akan  didistribusikan  dari  satu  server  menuju  server  yang  lain.  Pada  distribusi  konvensional  atau
distribusi  biasa,  tiap  data  didistribusikan  secara  bergantian  tanpa  memperdulikan  prioritas  atau  tingkat kepentingan dari setiap data tersebut.
Prioritas  data  ditentukan  oleh  tingkat  kebutuhan akan  data  tersebut  dimana  data  tersebut  diharapkan dapat tersedia dengan lebih cepat dibandingkan dengan data – data lainnya. Pada penelitian ini tiga jenis data yang digunakan memiliki tingkat kepentingan yang berbeda – beda. Tingkat kepentingan atau kebutuhan dari tiap data dapat dilihat pada tabel 1. Berikut:
Tabel 1. Tingkat Kepentingan Data
Pada penelitian ini tingkat prioritas dari setiap jenis data dibagi menjadi  rentang nilai antara 1 sampai 10, dimana data dengan nilai prioritas paling tinggi diberikan nilai 1 sedangkan data dengan nilai prioritas paling tinggi  diberikan  nilai  10,  sedangkan  data  dengan  tingkat  prioritas  diantara  nya  diberikan  nilai  2  –  9 bergantung kepada kebutuhan data tersebut. Pemilihan nilai rentan 1 – 10 yang digunakan pada penelitian ini merupakan hasil perkiraan dimana data yang digunakan hanyalah tiga jenis data saja sehingga penggunaan rentang yang kecil dari 1 – 10 sudah cukup memenuhi untuk kebutuhan membedakan prioritas dari satu data dengan data yang lainnya. Nilai prioritas berlaku untuk setiap jenis data dan bukanlah setiap data, sebagai contoh  jika  jenis  data  biodata  diberikan  nilai  prioritas  1  maka  setiap  data  biodata  yang  masuk  berapapun jumlahnya maka akan memiliki nilai prioritas 1 begitu juga dengan jenis data yang lain yang mana setiap data individu akan memiliki nilai prioritas sesuai dengan prioritas dari jenis datanya.
Tingkat kepentingan dipengaruhi oleh kebutuhan akan data tersebut  bagi  server  –  server lainnya. dapat dilihat pada table 1. data biodata memiliki tingkat kepentingan paling tinggi sehingga pada penelitian ini data biodata diberikan nilai prioritas 1. Data jabatan merupakan data yang paling rendah prioritas nya dan pada  penelitian  ini  diberikan  nilai  3,  sedangkan  data  gaji  memiliki  tingkat  kepentingan  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan data jabatan sehingga diberikan nilai 2. Penentuan nilai prioritas dari data dapat dilihat pada tabel 2. berikut.
Tabel 2. Penentuan Nilai Prioritas Data

## 3.4. Perhitungan Waktu Akses
Waktu akses merupakan hal yang paling penting dalam penelitian distribusi database. Dimana pengukuran kinerja  dari  teknik  yang  diterapkan  pada  sebuah  distribusi  database  salah  satunya  adalah  variabel  waktu akses. Waktu akses dapat menggambarkan waktu yang dibutuhkan dari data tersebut di inputkan di server yang lain sampai data tersebut dapat di query di server lokal.
Secara umum waktu akses diperoleh dari penjumlahan dari waktu tunggu dengan waktu proses, dimana waktu tunggu adalah waktu yang dibutuhkan oleh data tersebut selama di antrian sedangkan waktu proses adalah waktu yang dibutuhkan dalam proses replikasi data tersebut dari server dimana data tersebut berada ke server lainnya.
Sebagai contoh, pada server A terdapat tiga jenis data biodata, gaji dan jabatan yang masing – masing memiliki jumlah record yang berbeda – beda yang akan di distribusikan ke server B. diketahui jumlah record pada data biodata adalah 10 record , data gaji adalah 34 record dan data jabatan 12 record . Waktu akses dari tiap  jenis  data  memiliki  perbedaan  bergantung  pada  urutan  replikasi  yang  digunakan.  Pada  distribusi konvensional  proses  distribusi  dilakukan  secara  berurutan  yang  mana  diketahui  urutan  pertama  adalah biodata,  di-ikuti  data  jabatan  dan  kemudian  data  gaji.  Sehingga  waktu  akses  dari  tiap  jenis  data  dapat dijabarkan sebagai berikut:
Diketahui :
Biodata = 40 record Jabatan = 30 record
Gaji = 34 record
Urutan distribusi : Biodata, Jabatan, Gaji. Asumsikan waktu proses adalah t untuk setiap record sehingga : Waktu Proses Biodata = 40t Waktu Proses Jabatan = 30t Waktu Proses Gaji = 34t

## Waktu Akses :
Dikarenakan distribusi dilakukan secara berurutan mulai dari biodata maka waktu tunggu biodata adalah 0. Waktu tunggu data jabatan adalah sebanyak waktu proses data biodata yaitu 40t dan waktu tunggu data gaji adalah waktu proses data biodata ditambah waktu proses data jabatan yaitu 30t.
Biodata
Waktu Proses = 40t, Waktu Tunggu = 0t, Sehingga waktu akses = 40t Jabatan
Waktu Proses = 30t, Waktu Tunggu = 40t, Sehingga waktu akses = 70t Gaji
Waktu Proses = 34t, Waktu Tunggu = 70t, Sehingga waktu akses = 104t

## 3.5. Algoritma Priority Scheduling
Berdasarkan analisa terhadap proses priority scheduling yang telah dijabarkan,maka aliran proses priority scheduling yang akan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4. berikut ini :
Mulai Input Data Biodata Data Jabatan Data Gaji Menentukan prioritas dari masing – masing data Menghitung Nilai N untuk masing masing data N = (BT+WT)/P Menghitung waktu proses dan waktu tunggu dari masing – masing data Mengurutkan Data Berdasarkan nilai N Replikasi Data mulai dari N Tertinggi sampai N terkecil secara berurutan Output waktu akses data Menghitung waktu akses dari masing – masing data setelah replikasi Waktu Akses = WaktuProses + WaktuTungguAntrian End

## Gambar 4. Penentuan waktu akses dan prioritas data

## 3.6. Analisis Waktu Akses
Pada distribusi database menggunakan priority scheduling , waktu akses dapat diminimalisir untuk data – data yang memiliki tingkat prioritas yang lebih tinggi, sehingga data dengan prioritas lebih tinggi dapat diakses lebih cepat dibandingkan dengan data dengan prioritas yang lebih rendah.
Sebagai contoh, prioritas data yang digunakan adalah prioritas data yang telah ditentukan yang dapat dilihat pada tabel 3.2. Dengan menggunakan jumlah record yang sama, maka waktu akses untuk tiap data dengan priority scheduling dapat dijabarkan sebagai berikut :
Diketahui :
Urutan Distribusi menggunakan sistem penilaian (N) dijabarkan sebagai berikut :
Berdasarkan perhitungan diatas diperoleh bahwa NBiodata bernilai paling tinggi sehingga data Biodata diproses terlebih dahulu. Sehingga untuk data Jabatan dan data Gaji diperoleh waktu tunggu sebesar waktu proses data biodata :
Waktu Tunggu Gaji = 40t Waktu Tunggu Jabatan = 40t
Berikutnya menghitung  nilai N untuk  data gaji  dan jabatan untuk  memperoleh urutan kedua pada saat distribusi :
Dari perhitungan diatas diperoleh data gaji memiliki nilai N yang lebih besar dari data jabatan sehingga diperoleh urutan distribusi :
Gambar 11. Prioritas Data
Sehingga berdasarkan komputasi priority scheduling diatas dapat dilihat pada tabel 3. sebagai berikut :
Tabel 3. Tabel Antrian Proses
Berdasarkan  komputasi priority  scheduling pada  Tabel  3.    dapat  digambarkan  diagram  antrian proses sebagai berikut :
Gambar 12. Diagram distribusi data prioritas Scheduling
Berdasarkan urutan distribusi diatas maka dapat dihitung waktu akses dari tiap data adalah sebagai berikut :
Berdasarkan simulasi diatas total waktu distribusi adalah sama dengan waktu distribusi konvensional yaitu 104t , namun data biodata  yang memiliki prioritas lebih tinggi dibandingkan data gaji dan data jabatan sehingga memiliki waktu akses yang jauh lebih cepat  dibandingkan menggunakan distribusi  konvensional yang mana perbandingannya dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 4. Perbandingan Waktu Akses
Pada tabel 4. dapat dilihat bahwa data biodata memiliki waktu akses yang lebih cepat dimana di-distribusikan terlebih dahulu dibandingkan dengan data gaji. Namun data jabatan memiliki waktu akses yang jauh lebih lambat dikarenakan data biodata memiliki nilai waktu proses yang jauh lebih tinggi sehingga menyebabkan waktu tunggu yang cukup besar bagi data jabatan.

## 3.7. Alur Proses Scheduling
Pada Proses distribusi database dari server client ke server pusat menggunakan algoritma Priority Scheduling . Tiap  data  yang  masuk  dari  masing-masing  server  akan     diprioritaskan  tingkat  kepentingan  data  tersebut sebelum masuk ke server pusat, misalkan data biodata mendapatkan prioritas yang pertama masuk ke server pusat sedangkan prioritas kedua adalah data gaji dan ketiga data jabatan terakhir masuk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 14. dibawah ini:
DB Slave DB Salve DB Slave SERVER DATA CENTER user user user Proses Menggunakan Algoritma priority scheduling Data Data Data
Gambar 14. Alur Proses Priority Scheduling
Keterangan:
Data yang diinputkan oleh user  seperti data biodata ,data gaji dan data jabatan akan masuk ke database slave, data-data tersebut akan direplikasi dan diprioritaskan untuk didistribusikan ke server pusat.

## 4.Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Implementasi Distribusi Database Yang Dikembangkan
Distribusi  database  pada  sistem  yang  yang  telah  dikembangkan  pada  penelitian  ini  dapat  di-ilustrasikan menggunakan data – data sample. Informasi yang pertama sekali dibutuhkan adalah informasi prioritas dari tiap data yang mana dapat diasumsikan sebagai berikut :
Tabel 5. Contoh Prioritas Data
Nilai  prioritas  menunjukkan  tingkat  kepentingan  dari  tiap  jenis  data  dimana  data  dengan  prioritas  paling penting diberikan dengan nilai 1, sedangkan data dengan prioritas tidak penting diberikan dengan nilai 10. Berikutnya  adalah  menentukan  waktu  tunggu  dan  waktu  proses  dari  tiap  data  yang  akan  didistribusikan, sebagai contoh data Biodata, jabatan dan gaji dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel  6. Biodata
Tabel 7.Jabatan
Tabel 8. Gaji
Proses berikutnya adalah menentukan nilai N dari setiap data dengan kalkulasi sebagai berikut :
Tabel 9. menggunakan waktu proses
Proses kalkulasi nilai N seperti yang dapat dilihat pada tabel 9. menggunakan waktu proses yang diperoleh dari jumlah record yang akan diproses. Waktu tunggu pada saat perhitungan awal adalah 0 karena semua data memiliki.

## 4.2. Hasil
Setelah  hasil  pengembangan  dan  simulasi  yang  dilakukan  maka  pada  bagian  ini  akan  dipaparkan  hasil simulasi  dan  pengujian  terhadap  sistem  distribusi  dengan  memanfaatkan priority  scheduling yang dikembangkan pada penelitian ini. Untuk memperoleh hasil perbandingan kinerja maka perbandingan akan dilakukan  dengan  menggunakan  waktu  distribusi  tanpa  menggunakan priority  scheduling dan  waktu distribusi menggunakan priority scheduling . Analisa waktu distribusi database tanpa menggunakan priority scheduling dilakukan  dengan  menggunakan  jumlah  data  yang  sama  dengan  distribusi  database  yang menggunakan priority scheduling . Implementasi distribusi database tanpa menggunakan priority scheduling dapat dilihat pada gambar 15. berikut ini.
Gambar 15. Implementasi Distribusi Database Tanpa Menggunakan Priority Schedulling
Pada  gambar  10  dapat  dilihat  proses  distribusi  database  tanpa  menggunakan priority  scheduling dimana proses replikasi dilakukan secara bergantian tanpa memperhatikan prioritas dari masing – masing data, hasil analisa waktu proses replikasi tanpa menggunakan priority scheduling dapat dilihat pada tabel 10 berikut :
Tabel 10. Waktu Selesai Replikasi Data Tanpa Menggunakan Priority Schedulling
Gambar 16. Grafik Replikasi Data Tanpa Menggunakan Priority Schedulling
Hasil yang diukur pada distribusi database menggunakan priority scheduling berdasarkan implementasi yang telah dilakukan sebelumnya adalah sebagai berikut :
Tabel 11.  Waktu Selesai Replikasi Data Menggunakan Priority Schedulling
Gambar 17. Grafik Replikasi Data Menggunakan Priority Schedulling
Berdasarkan  waktu  selesai  replikasi  yang  diperoleh  dari  proses replikasi  dengan  atau tanpa  menggunakan priority  scheduling ,  dapat  dilihat  pada  dasarnya  waktu  selesai  keseluruhan  proses  adalah  sama,  namun perbedaan yang sangat terlihat adalah replikasi data menggunakan priority scheduling membuat data yang memiliki  tingkat  kebutuhan  yang  tinggi  akan  tersedia  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  data  yang  tingkat kebutuhannya  lebih  renda.  Perbandingan  kedua  implementasi  yang  berbeda  dapat  dilihat  pada  tabel  12. berikut :
Tabel 12. Perbandingan Waktu Distribusi
Pada tabel 4.14 dapat dilihat bahwa waktu selesai keseluruhan proses replikasi adalah 1.1 ms untuk priority scheduling dan replikasi normal. Namun data jabatan memiliki waktu selesai yang lebih cepat dalam waktu 0.8 ms dibandingkan dengan distribusi normal dimana prioritas data jabatan lebih besar dibandingkan dengan
data gaji yang pada akhirnya di  distribusikan pada urutan terakhir. Hal  ini menunjukkan bahwa distribusi database menggunakan priority scheduling dapat memilih data – data dengan tingkat kebutuhan yang tinggi sehingga data – data tersebut memiliki waktu ketersediaan yang lebih cepat dibandingkan replikasi biasa.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Proses  distribusi  data  menggunakan  algoritma priority  scheduling yang  telah  dilakukan  pada penelitian ini mampu menyeleksi data – data yang akan direplikasi berdasarkan prioritas dari masing – masing data tersebut. Pengujian yang dilakukan menunjukkan proses replikasi dilakukan secara berurutan diperoleh dari komputasi nilai N dari persamaan nilai prioritas dengan waktu proses dan waktu tunggu.
2. Proses priority scheduling pada dasarnya mengatur distribusi data keseluruhan dari proses replikasi data karena menentukan urutan data yang akan diproses sesuai dengan prioritas nya.
3. Proses priority  scheduling meningkatkan  ketersediaan  data  yang  akan  digunakan  pada  server  – server yang lain dimana data – data dengan prioritas tinggi di replikasi lebih dahulu sehingga data – data tersebut tersedia dan dapat diakses dengan cepat pada server lain.
4. Proses  replikasi  menggunakan priority  scheduling memberikan  waktu  tambahan  tersendiri dikarenakan  proses  untuk  menghitung  urutan  eksekusi  replikasi  data  berdasarkan  prioritasnya sehingga secara lokal data lebih cepat tersedia namun secara global proses replikasi menjadi sedikit lebih lambat karena tambahan proses tersebut.
Berdasarkan hasil analisis dengan algoritma apriori dan pengujian dengan program maka penulis menarik kesimpulan sehingga dapat berfanfaat dan berguna berguna bagi pembaca, adapun kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan algoritma apriori dan pengujian dengan aplikasi program dapat menghasilkan pola kombinasi itemsets dan rules sebagai ilmu pengetahuan
2. Teknik data mining dengan algoritma apriori dapat diterapkan pada sistem penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, I., Karlapalem, K., Kwok, Y. K., & So, S. K. (2002). Evolutionary algorithms for allocating data in distributed database systems. Distributed and Parallel Databases , 11 (1), 5-32.
Abdalla, H. I., & Amer, A. A. (2012, March). Dynamic horizontal fragmentation, replication and allocation model  in  DDBSs.  In Information  Technology  and  e-Services  (ICITeS),  2012  International Conference on (pp. 1-7). IEEE.
Bhuyar, R. P., & Gawande, A. D. (2012). Distributed Database: Fragmentation and Allocation. Journal of Data Mining and Knowledge Discovery , 3 (1), 58.[4] Bhura, S. A., Mahamune, A., &  Alvi, A. S.
(2015,  February).  Limited  Preemptive  Disk  Scheduling  for  Real  Time  Database  System. In Computing  Communication  Control  and  Automation  (ICCUBEA),  2015  International Conference on (pp. 362-366). IEEE.
Firoozy-Najafabadi,  H.  R.,  &  Navin,  A.  H. (2012,  October).  Rule  scheduling  methods  in  active  database systems: A brief survey. In Application of Information and Communication Technologies (AICT), 2012 6th International Conference on (pp. 1-5). IEEE.
Furkhat, T. (2009). Network Issues in Clock Synchronization on Distributed Database. Network , 2 (2).
Jannah, M., Lolita, B., & Hustinawati, H. (2012). Analisis Metode Alokasi Fragmen Pada Sistem Basis Data Terdistribusi.
Lehoczky, J. P. (1990, December). Fixed Priority Scheduling of Periodic Task Sets with Arbitrary Deadlines.
In RTSS (Vol. 90, pp. 201-209).
Mahmood, A., & Rashid, I. (2011, November). Comparison of load balancing algorithms for clustered web servers. In Information Technology and Multimedia (ICIM), 2011 International Conference on (pp. 1-6). IEEE.