Perbandingan System Functionality, System Interactivity, dan Usability pada Instant Messaging
(IM) sebagai Media Pembelajaran Sinkron Faizatul Amalia, Admaja Dwi Herlambang, Tri Afirianto

## Peran E-Journal dalam Knowledge Sharing sebagai Basis Pengelolaan Pengetahuan di Universitas Kristen
Satya Wacana
Suroyo, Andeka Rocky Tanaamah
Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak Learning Management System Open Source di Politeknik Kota
Malang Betta Wahyu RM, Dwi Wijonarko
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak
Terpastisi dengan Metode Cost-Based
Moh Sulhan, Isa Anshori

## Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung  dengan Pendekatan Sistem Dinamik
Philip Faster Eka Adipraja, Mufidatul Islamiyah

## Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi
Trafik Jaringan Sigit Riyadi

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI

## Perbandingan System Functionality, System Interactivity, dan
Usability pada Instant Messaging (IM) sebagai Media Pembelajaran Sinkron  ..............................................................................................
01 - 04 Faizatul Amalia, Admaja Dwi Herlambang, Tri Afirianto Peran E-Journal dalam Knowledge Sharing sebagai Basis Pengelolaan Pengetahuan di Universitas Kristen Satya Wacana  .......... 05 - 12 Suroyo, Andeka Rocky Tanaamah Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak Learning Management System Open Source di Politeknik Kota Malang  .................................. 13 - 18 Betta Wahyu RM, Dwi Wijonarko

## Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan
Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode
Cost-Based.......................................................................................... 19 - 23 Moh Sulhan, Isa Anshori
Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung dengan Pendekatan
Sistem Dinamik  .................................................................................. 24 - 28
Philip Faster Eka Adipraja, Mufidatul Islamiyah
Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi Trafik Jaringan ..............................................................................................     29 - 36 Sigit Riyadi

## Undangan Makalah SMATIKA Jurnal Volume 07, Nomor 01 Tahun 2017

## Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode Cost-Based
Moh Sulhan 1) , Isa Anshori 2)
1,2) Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kanjuruhan Malang Jl. Soedanco Supriadi No.48 Malang Telp: (0341) 801488, Ext:432 Email:
1) sulhan@unikama.ac.id
2) isaanshori@unikama.ac.id

## ABSTRAK
Penggunaan  Subset  Query  menggunakan  tipe  data  yang  sama  dalam  tabel  atau  indeks menghasilkan  model  penggunaan  sub  query,  namun  perlu  diingat  yang  adalah  cara  yang  lebih optimal  sehingga  pada  akhirnya  mendapat  query  dengan  waktu  akses  yang  paling  minimum dengan menggunakan partisi, untuk  mengetahui perbedaan hasil query yang menghasilkan tabel partisi menggunakan atau tidak menggunakan partisi.
Hasil yang diperoleh ketika query untuk data dengan kelompok besar untuk waktu tercepat adalah kombinasi  dari  1  untuk  mengakses  bagian  data,  dan  kemudian  kelompok  data  sedang  dengan akses data penuh untuk query tercepat adalah kombinasi dari data kecil 1. Group dengan waktu tercepat adalah query dengan tabel partisi tipe skalar dengan 3 catatan. Dengan pengujian online untuk akses jaringan wireless dan lan Card dengan bandwidth 5 Mb.
Kata  Kunci:  Perbandingan  Subset  Queries,  Multiple  Relasi,  Tabel  terpartisi,  Tabel  tidak terpartisi, Cost-Based.

## 1. PENDAHULUAN
Secara  umum,  kebanyakan  perangkat lunak  menggunakan  sistem  basis-  data mandiri yang digunakan oleh pengguna untuk menyimpan  dan  melihat  kembali  informasi yang  diinginkan.  Kebanyakan  perangkat lunak  seperti  ini  digunakan  untuk  kegiatan bisnis, pemerintahan, atau kegiatan administrasi
lainnya. Untuk tujuan
penggunaan yang selalu mengalami perubahan,  misalnya  bisnis,  basisdata  yang digunakan  tentu  harus  dapat  diakses  dengan cepat. Selain itu, proses pengaksesan tersebut tidak  boleh  memberatkan  perangkat  keras yang  digunakan,  sehingga  sistem  tidak terganggun dan proses bisnis tetap berjalan.
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh  (Metta  Santiputri  dkk,  2010)  bahwa Subset  query pada  bentuk  scalar  dan kombinasi  1  merupakan  model  yang  lebih baik  dalam  pencarian  data  jika  dibandingkan dari  hasil cross-product ,  baik  dalam  2  relasi maupun  3  relasi.  Jika  menggunakan  model dalam  pencarian  data,  maka  pada  bagian kolom yang diuji harus diindekskan. Pengujian yang dilakukan menggunakan data paling besar 500.000 data, kemungkinan jika data  diatara  1.000.000  sampai  2.000.000
waktu  akses  akan  lama  dan  belum  meneliti tentang penggunaan partisi pada tabel dengan menerapkan cross product dan Subset query . Penggunaan cross  product dan Subset query dengan  menggunakan  tipe  data  sama atau  indeks  di  tabel  menghasilkan query dengan  Dua  model query yang  umum  antara lain  adalah cross  product dan subset query , dimana  kedua  model  ini  dapat  menghasilkan data  yang  sama.  Namun  perlu  diperhatikan cara  mana  yang  lebih  optimal  sehingga  pada akhirnya  didapatkan query dengan  waktu akses  yang  paling  minimum  pada  tabel  yang menggunakan  partisi,  agar  bisa  mengetahui perbedaan hasil query yang di hasilkan antara tabel  yang  menggunakan  partisi  atau  tidak menggunakan partisi.
Berdasarkan uraian di atas maka perlu dilakukan penelitian untuk mendapatkan hasil optimal  untuk  mengakses  data  di database dengan  menggunakan subset query dengan menggunakan  metode cost - based untuk pengujian yang akan di pakai.
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode Cost-Based

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
MySQL  adalah  salah  satu  aplikasi Database Management System (DBMS) yang menggunakan fungsi relasional dalam pengaksesan  basis  data.  MySQL  berjalan sebagai  sebuah  server  sehingga  akses  basis data dapat dilakukan oleh beberapa pengguna sekaligus.  MySQL  dapat  berjalan  dengan baik  dengan  semua  sistem  operasi  dan  dapat diimplementasikan  dengan  berbagai  API (Application  Programming  Interface)  yang berjalan dalam bahasa C, C++. C#, Java PHP Delphi,  dan  lainnya  (Margaretha  Siahaan, 2010/2011).
MySQL Merupakan bahasa
pemrograman  RDBMS  ( Relational  Database Management  System )  open  source  yang paling  popular  dan  banyak  digunakan  di sistem  operasi  LINUX  (juga  tersedia  pada sistem operasi WINDOWS). Kepopuleran ini karena ditunjang oleh performansi query dari database -nya yang jarang bermasalah (Allen, 2002, pg.220).
Berikut adalah membuat partisi berdasarkan sebuah range, misalkan berdasarkan tanggal, sebuah nilai, contoh nya seperti di bawah ini

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut  akan  dijelaskan  pembahasan analisis  data,  kebutuhan  uji  coba,  serta menentukan sekenario pengujian.
a. Analisis Studi  kasus  yang  diambil  sebagai contoh  uji  coba  adalah database yang  ada  di sistem  penerimaan  mahasiswa  baru  di Universitas  Kanjuruhan  Malang.  Sistem penerimaan  mahasiswa  baru  ini  bertujuan untuk melakukan perhitungan jumlah mahasiswa  yang  mendaftar  dari  waktu  yang di tentukan dari pihak Universitas Kanjurhan
Malang.  Selain  Pendaftaran  dan  pendataan oleh  panitia  PMB  (Penerimaan  Mahasiswa Baru) yang dilakukan manual juga menggunakan  sistem  aplikasi  berbasi  web, Aplikasi  ini  tentunya  membantu  untuk melakukan  pencarian  dan  pendataan  yang nanti  akan  dilakukan  proses  selanjutnya ketika mahasisnya sudah diterima. Data akan terpusat di satu database penerimaan mahasiswa baru.
Secara  definisi  tabel  terpartisi  atau partisi  tabel  adalah  memecah  tabel  menjadi beberapa bagian/segmen, tujuan dari menggunakan  partisi  adalah  memungkinkan untuk  mempercepat  proses  query.  Misalkan kita  memilik  data  sebanyak  10  juta  record, bila  pada  tabel konvensional maka  data sebanyak  itu  akan  di  simpan  dalam  satu segmen,  tetapi  bila  menggunakan  partisi maka  data  sebanyak  itu  akan  di  pecah-pecah ke banyak partisi berdasarkan sebuah kondisi, misalkan  berdasarkan  tanggal,  maka  ketika melakukan  query  hanya  men-scan  segmen dimana  data  itu  berada,  tidak  10  juta  record itu  di  scan,  sehingga  kemungkinan  proses query  menjadi  lebih  cepat.  Hasil  query  yang di  dapat  tentunya  adalah  dari  hasil  query dengan partisi tabel dengan berbagai kemungkinan untuk mengetahui hasil perbandingan

## b. Analisis Kebutuhan Uji
Pada  setiap  data  yang  tersimpan  di database ada bebarapa faktor yang mempengaruhi  untuk  kecepatan  akses  data yang akan di tampilkan,
a. jumlah data (tanpa partisi tabel)
b. jumlah data (partisi tabel)
c. jumlah kolom (partisi tabel)
d. jumlah kolom (tanpa partisi tabel)
e. relasi antar tabel (tanpa partisi tabel)
f. relasi  antar  tabel  (partisi  tabel)  dan Menggunakan Index
g. range partisi 1000, 2500, 5000, 10000 dan range 5000, 10000
h. pengujian server lokal dan online
Untuk  Penjelasan  query  yang  di gunakan  dalam  pengujian  di  faktor-faktor  di atas  akan  di  jelaskan  di  bagian  Benchmark Query di bagian Skenario Query Pengujian.
Dalam  pengujian  yang  di  lakukan  di server  online  dengan  spesifikasi  kebutuhan uji untuk perbandingan sebagai berikut: a. bandwith 5 MB.
b. jarak akses skitar 10 meter
c. akses menggunakan jaringan wireless
d. analisis data master di database
CREATE TABLE tbl_penjualan ( id INT NOT NULL, nama VARCHAR(30), tgl_transaksi DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01' ) PARTITION BY RANGE ( YEAR(tg l_transaksi) ) ( PARTITION p0 VALUES LESS THA N (1990),
PARTITION p1 VALUES LESS THA N (1995),
PARTITION p2 VALUES LESS THA N (2000), PARTITION p3 VALUES LESS THA N MAXVALUE );
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode Cost-Based
c. Skenario Pengujian
Pengujian  model  query  dibagi  atas beberapa  group.  Group  dengan  perbedaan jumlah  data  dan  group  dengan  atau  Telah menggunakan  partisi  tabel.  Sebagai  uji  coba penelitian, tabel jenis yang akan di uji jumlah data  dan  tabel  yang  menggunakan  pasrtisi dengan  Skala  jumlah  data  yang  terlihat  pada tabel, hal inidilakukan untuk memudahkan uji eksekusi  query  dengan  jumlah  data  yang berbeda-beda.
Tabel 1. Skala Data Pengujian No Nama Jumlah Data Group Keterangan 1 Data_1000 1.000 Kecil Limit 1000 2 Data_2500 2.500 Sedang Limit 2500 3 Data_5000 5.000 Besar Limit 5000 4 Data_12713 12.713 Sangat Besar Jumlah 12713 Skenario Analisis 3 tabel Query Subset Uji
yang
dilakukan dengan menggunakan  partisi  range  yang  berbeda dengan  kriteria  untuk  1000,  5000,  10000, maxvalue range yang digunakan. Query yang digunakan
Skenario Analisis 3 tabel Belum partisi range berbeda dengan Subset Query Uji yang dilakukan dengan
menggunakan  partisi  range  yang  berbeda dengan  kriteria  untuk  1000,  5000,  10000, maxvalue range yang digunakan.

## d. Skenario  Query  Pengujian  di  Server Lokal
Untuk  tabel  yang  digunakan  di pengujian kategori ini adalah dengan mengakses  tabel  secara  penuh  dengan menggunakan  dua  model query yaitu  Subset Query dan Scalar dengan berbagai group data dari  kecil  sampai  sangat  besar,  untuk  jenis tabel belum terpartisi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  akan  dijelaskan  hasil  uji Query dan penjelasan analisisnya.

## a. Form Login
Halaman  login  ini  adalah  tampilan  awal sebelum  masuk  di  menu  utama  di  sistem pengujian query yang telah di hasilkan. Form ini  berisi  tentang  setting  awal  untuk  koneksi antara  program  dan  database  yang  telah tersedia dengan pengisian jenis database, host atau alamat server, user dan password.
Gambar 1. Form Login Aplikasi

## b. Halaman Utama Pengguna
Form  ini  adalah  tampulan  menu  utama dari aplikasi uji query . Di menu ini user bisa memilih database yang akan di gunakan pada waktu  pengujian,  dan  Form  ini  akan  tampil apabila proses login telah sukses.
Gambar 2. Form Utama
SelectREGNO,NAMA,ALAMAT_ASAL ,KD_AGAMA,KODEPRODI from datacama_hist,tmprodi wheredatacama_hist.KODEPR ODI=tmprodi.kode and datacama_hist.KD_AGAMA in (select KD_AGAMA from tmagama)
SelectREGNO,NAMA,ALAMAT_ASAL ,KD_AGAMA,KODEPRODI from datacama_hist,tmprodi wheredatacama_hist.KODEPRO DI=tmprodi.kode and datacama_hist.KD_AGAMA in (select KD_AGAMA from tmagama)
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode Cost-Based
c. Form Input Query Form ini
digunakan
untuk
memasukkan query yang  akan  di  jalankan untuk  mengetahui  hasil  data  dan  waktu  yang bisa  terbaca  di  sistem,  ketika query sudah selesai  di  inputkan  maka  harus  click  tombol submit untuk mengetahui data yang dihasilkan  dan  waktu  yang  tercatat  untuk lama eksekusi query yang di masukkan. Untuk  hasil  data  setelah  di  submit maka  jumlah  data  yang  di  hasilkan  dengan keterangan  berapa  record  yang  di  hasilkan, untuk  waktu  yang  tercatat  ada  dalam hitungan detik.
Gambar 3. Form Input Query
d. Hasil  Analisa  Semua  Kriteria  Dari Tabel Pengujian
Gambar 4. Pengujian 2 Tabel Partisi Pada Server Online semua kriteria
Keterangan: 1. Time detik L: database di server local
2. Time  detik  A:  database  server  online dengan  range  partisi  1000,  2500,  5000, 10000 dengan akses menggunakan wireless
3. Time  detik  A:  database  server  online dengan  nrange  partisi  1000,  2500, 5000,10000  dengan  akses  menggunakan Card LAN
4. Time  detik  B:  database  server  online dengan  range  partisi  5000,10000  dengan akses menggunakan LAN wireless
5. Time  detik  B:  database  server  online dengan  range  partisi  5000,10000  dengan akses menggunakan Card LAN
Dapat dilihat dari grafik waktu yang di hasilkan  oleh  Aplikasi  Penguji Query ketika subset query dengan jenis scalar di jalankan, untuk hasil waktu dapat di lihat pada gambar 3. hasil pengujian.
Hasil  yang  diperoleh  saat Query dengan  data  sangat  besar  untuk  akses  data sebagian dan penuh  waktu  yang paling cepat adalah query dengan  model  range  partisi lebih  sedikit  dengan  range  5000,1000 Dan dapat dilihat pada gambar dengan keterangan time  B  untuk  waktu  yang  diperoleh  jelas perbedaan  sangat  besar  dibandingkan  pada tabel A dengan rang partisi kecil
1000,2500,5000,1000  lihat  pada  gambar  3. hasil pengujian dengan Kriteria Range Partisi 5000  dan  1000  data  dengan  keterangan  time (detik) B.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji query dan
analisa partisi tabel pada multiple relasi yang pengambilan  data  di  Sistem  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Universitas  Kanjuruhan Malang  Menggunakan  Metode Cost  Based ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa pengujian  yang  dilakukan  untuk  hasil perbedaan query yang di akses di tabel belum partisi  dan  tabel  yang  telah  di  partisi  waktu yang  paling  cepat  adalah  dari  tabel  yang dipartisi  terbukti  Untuk  tabel  yang  di  partisi waktu  yang  di  perlukan  0.0736  sedangkan waktu yang diperlukan untuk akses data pada tabel  nonpartisi  0.1725.  Untuk  akses  data yang  di  akses  menggunakan  card  LAN  lebih cepat dibandingkan akses dengan menggunakan  jaringan wireless karena  akses data dengan menggunakan wireless
dipengaruhi jarak dari akses data.
Hasil  yang  diperoleh  saat Query dengan  data  sangat  besar  untuk  akses  data sebagian dan penuh  waktu  yang paling cepat adalah query dengan  model  range  partisi lebih  sedikit  dengan  range  5000,1000 Dan dapat dilihat pada gambar dengan keterangan time  B  untuk  waktu  yang  diperoleh  jelas perbedaan  sangat  besar  dibandingkan  pada tabel A dengan rang partisi kecil 1000,2500,5000,1000 lihat pada gambar 4.17 hasil pengujian dengan Kriteria Range Partisi 5000  dan  1000  data  dengan  keterangan  time (detik) B.
Subset query table partisi pada bentuk scalar  dan  kombinasi  1  merupakan  model
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode Cost-Based
yang  lebih  baik  dalam  pencarian  data  jika dibandingkan  dengan subset  query  table belum  partisi ,  baik  dalam  2  relasi  maupun  3 relasi dengan indexs dan tipe data yang sama
6. REFERENSI
[1] Best,  Tom  &  Billings.  (2005).  Oracle
Database 10g: Administration Workshop  I,  Electronic  Presentation, Redwood  Shores,  California  USA,
November, pp. 41-42.
[2] Chan, Immanuel. (2008). Oracle Database  Performance  Tuning  Guide, 10g  Release  2  (10.2),  Redwood  City,
CA, pp. 379-403.
[3] Chen, P.P. (1976). The Entity-
Relationship  Model:  Toward  a  Unified View  of  Data,  ACM  Transactions  on Database Systems.
[4] Elmasri,  Ramez,  Navathe,  Shamkant  B. (2003).  Fundamentals  of  Database Design, Fourth Edition. Pearson- Addison Weasley.
[5] Kusrini.  (2006).  Optimasi  Query  Untuk Pencarian  Data  dengan  Subset  Query, Bandung.
[6] Lightstone,  Sam.,  Teorey,  Toby.,  & Nadeau, Tom. (2007). Physical Database Design: The Database
Professional’s.
[7] MySQL 5.1 Reference Manual . (online) http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en /partitioning.html,  diakses  pada  20 Oktober 2016.
[8] Setiawan.  (2004).  Optimasi  SQL  Query untuk Informasi Retrievel pada Aplikasi Berbasis  Web. Proceedings  Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi UII, Yogyakarta.