## Perbandingan Kehandalan Operasi
CRUD Menggunakan Perpaduan Spring dan MyBatis Framework serta Algoritma Cache Engine .
Arief Ginanjar
Fakultas Teknik
Program Studi Informatika Universitas Langlangbuana arief.ginanjar@unla.ac.id Wahyu Purnama Sari Fakultas Teknik Program Studi Informatika Universitas Langlangbuana wahyu.purnama@unla.ac.id Estiyan Dwipriyoko Fakultas Teknik Program Studi Informatika Universitas Langlangbuana estiyand@unla.ac.id
Abstrak - MyBatis merupakan salah satu framework didalam rumpun Database Bridging Layer dalam lingkungan pemrograman java, MyBatis Framework pertama kali diinisiasi pada 19 Mei 2010 yang merupakan forking dari generasi sebelumnya yaitu iBatis Framework yang dimulai pada tahun 2001. Kemudian seiring perkembangan teknologi MyBatis berevolusi menjadi dapat mampu menyimpan temporary data sehingga dapat meringankan jalur proses read write terhadap harddisk yang sebelumnya membutuhkan beberapa tahap menjadi lebih pendek. Adapun penelitian yang dilakukan adalah mencoba kinerja dari algoritma yang sudah build-in dengan teknologi cache engine didalam MyBatis Framework yaitu LRU, FIFO, SOFT dan WEAK , serta dipadukan dengan MySQL database sebagai data storage , kemudian menggunakan Javascript Object Notation atau JSON Taglib yang ditanamkan didalam Spring Framework untuk operasi create data, read data, update data serta delete data didalam pemrogramanan lingkungan Java yang biasa di singkat dengan istilah CRUD . Kemudian dengan menggunakan incremental loop testing , penulis mencoba melakukan pengujian terhadap 7200 data sampel terhadap operasi CRUD tersebut bergantian terhadap Algoritma Cache Engine yaitu LRU, FIFO,
SOFT dan WEAK . Dengan penelitian ini diharapkan menjadi acuan pengambilan keputusan para programmer dalam implementasi teknik pemrograman, selain itu menjadi acuan komponen untuk penelitian selanjutnya.
Kata kunci - Algoritma, Spring, MyBatis, Cache Engine, Web Service.

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan teknologi yang semakin memudahkan manusia dalam mengembangkan sebuah produk seperti dengan adanya revolusi Industri 4.0, dimana keterlibatan manusia didalam mengembangkan produk semakin berkurang dengan adanya otomatisasi alat yang digunakan untuk mengembangkan produk berbasis IT oleh programmer. Penelitian ini hanyalah langkah awal dalam mengembangkan produk yang semakin memudahkan dalam proses pengembangan produk berbasis IT, sehingga harapannya adalah meningkatkan produktifitas pengembangan produk dalam hal waktu pengembangan yang semakin cepat.
Gambar 1. Popularitas IBatis dan MyBatis Framework di Indonesia dari 2014 hingga 2020 (Sumber: Google Trend).
Berdasarkan gambar 1, yang memperlihatkan kecenderungan programmer java di Indonesia dalam penggunaan dua framework tersebut bahwa pengguna MyBatis lebih tinggi dari pengguna Ibatis , maka arah penelitian ini akan lebih fokus kepada MyBatis Framework. Implementasi penggunaan IBatis dan MyBatis Framework dalam pengembangan aplikasi berbasis java , seringkali dikombinasikan dengan framework lain seperti; Spring Framework dan Struts Framework yang menjadi lapisan terluar dan menjadi penghubung dengan Database Bridging Layer dengan
pengguna sistem yang dibangun menggunakan pemrograman java [1].
1.2 Tujuan Penelitian Adapun tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah mengetahui nilai kehandalan masing-masing spesimen seperti yang tercantum dalam Tabel 1 yang akan diuji dengan melakukan proses
CRUD menggunakan 7200 baris data hasil konversi image fingerprint menjadi data string array , tingkat kerumitan serta panjang masing-masing string array sangat bervariasi tergantung dari tingkat kerumitan pola dari fingerprint yang diambil, sehingga dengan variasi tersebut diharapkan didapat variasi data kecepatan proses yang beragam.
Tabel 1. Spesimen algoritma yang akan diuji
Spesimen Algoritma Proses Testing C R U D 1 LRU √ √ √ √ 2 FIFO √ √ √ √ 3 SOFT √ √ √ √ 4 WEAK √ √ √ √

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini penulis mencoba menerapkan batasan masalah sebagai berikut:
Menggunakan basis data MariaDB versi 10.2.31 yang diletakkan dalam PC terpisah didalam Sistem
Operasi Microsoft Windows 10.
Menggunakan koneksi jaringan local switch port 8
10/100 .
Menggunakan Sistem Operasi Microsoft Windows 7 Genuine 64 bit untuk script pengujian. Menggunakan Netbean 8.2 sebagai
Integrated Development Editor .
Menggunakan Spring Framework versi 4.0.1 sebagai MVC Framework . Menggunakan Spring-Json taglib sebagai library untuk output json . Menggunakan application container Apache
Tomcat versi 9.0.12 sebagai media deployment application .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada pembuatan laporan penelitian dengan menggunakan metode penelitian kuantitatif eksplorasi dan evolutionary prototyping serta ditambah proses uji kemampuan performa framework dengan proses incremental loop serta pendekatan sistem terhadap elemen dan komponen [2][3][4], adapun urutan proses dilakukan sebagai berikut: Studi Literatur, Mempelajari sumber pustaka yang akan dijadikan referensi. Sumber pustaka dapat berupa buku, paper, artikel atau halaman web yang membahas tentang Spring Framework,
Mybatis Framework dan Cache Engine . Proses Analisis, dengan mempelajari arsitektur serta teknik pemrograman terhadap framework serta bagaimana teknik menggabungkan setiap framework yang akan digunakan tersebut. Perancangan Perangkat Lunak, Dalam hal ini peneliti melakukan perancangan terhadap perangkat lunak serta kombinasi framework yang akan dibangun berdasarkan hasil yang diperoleh dari analisis. Serta melakukan analisis perancangan skenario pengujian yang akan dilakukan. Implementasi Perangkat Lunak, yang akan dikembangkan berdasarkan hasil dari perancangan dan analisis. Implementasi menghasilkan produk yang berisi kombinasi framework yang telah ditentukan dalam skenario pengujian. Pengujian dan Evaluasi terhadap produk perangkat lunak dan melakukan evaluasi dari setiap skenario pengujian yang dilakukan.
Iteratif merupakan proses berulang terhadap seluruh proses pengembangan perangkat lunak yang sedang dikembangkan ketika proses bisnis belum memenuhi spesifikasi maka lakukan perancangan dan implementasi ulang terhadap perangkat lunak hingga memenuhi. Pengujian Kinerja Aplikasi, proses pengujian aplikasi terhadap tekanan dengan cara incremental loop loading url yang dilakukan terhadap spesimen framework yang telah dibangun menjadi aplikasi menggunakan metode url looping script .
Proses penelitian merujuk terhadap tahapan model evolusioner prototyping maka proses tersebut dapat diilustrasikan seperti yang terlihat pada Gambar 2. Proses tersebut terdiri dari proses berikut input , prototyping process , dan output , dengan kemampuan user yang terlibat dalam prototyping pun harus memenuhi syarat system requirement [5].
Gambar 2 Metodologi Evolutionary Prototyping [5].

## 3. PROSES PENELITIAN

## 3.1 Perancangan Arsitektur Aplikasi Pengujian
Gambar 3 Arsitektur Aplikasi Pengujian Algoritma Cache [1] Membangun perangkat lunak sebagai media pengujian spesimen, dibutuhkan gabungan framework Spring dan MyBatis, maka peneliti perlu merancang sebuah arsitektur aplikasi sederhana untuk dijadikan sebagai media pengujian performa operasi CRUD dengan perancangan seperti yang terlihat pada gambar 3. Didalam gambar terlihat kotak proses berwarna merah dengan nama " Test Script Class " dimana seluruh proses yang terjadi dalam prosesdur pengujian ini dimulai dari kotak tersebut [1]. Secara garis besar aplikasi pengujian tersebut dibedakan menjadi dua kelompok file , yaitu file konfigurasi dan file alur data yang menghantarkan data dari database hingga ke json , begitu pula sebaliknya.
3.2 Konfigurasi Arsitektur Aplikasi Pengujian Alur pengujian setiap spesimen melibatkan sebuah arsitektur hardware yang menjadi media running arsitektur aplikasi pengujian. Didalam arsitektur hardware pengujian melibatkan tiga buah laptop atau PC, dimana dalam masing-masing laptop diinstallkan MySQL Database yang berfungsi sebagai data storage , Apache Tomcat yang berfungsi untuk running logic pengujian spesimen, terakhir testing scirpt yang dijalankan menggunakan Netbean IDE versi 8.2 dengan ilustrasi dapat terlihat pada gambar 4.
Setiap framework yang tercantum dalam Tabel 1 membutuhkan juga beberapa library lain sebagai support terhadap framework utama dalam spesimen penelitian, yaitu Java Server Tag Lib atau JSTL , MySQL JDBC , Javascript Object Notation Taglib atau JSON Taglib serta MyBatis Cache [6].
Gambar 4 Arsitektur Hardware Pengujian Algoritma Cache.
3.3 Pengumpulan Data Pengujian
Secara umum data yang diuji dalam penelitian ini terbagi menjadi dua penyimpanan data yaitu sumber data yang berasal dari image fingerprint yang dikonversi menjadi data array string , dimana ukuran masing-masing data fingerprint tergantung dari tingkat kerumitan setiap gambar. Adapun jumlah data fingerprint yang akan diuji sejumlah 7200 data sampel dengan beberapa contoh fingerprint terlihat pada gambar 5. Kemudian penyimpanan kedua yaitu tabel yang akan dijadikan media pengujian perbandingan kecepatan operasi CRUD diantara spesimen algoritma cache engine MyBatis dengan struktur tabel yang akan terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Struktur tabel sumber data dan data riset
No Nama Kolom Tipe Data dan Lebar Kolom 1 key_id int (11) 2 nama_folder varchar (200) 3 nama_folder_parent varchar (200) 4 nama_file varchar (30) 5 isi_file longtext
Dengan menggunakan struktur tabel basis data yang terlihat pada tabel 2 maka proses pengujian kecepatan operasi CRUD menggunakan MyBatis algoritma cache dilakukan dengan memindahkan data dari tabel sumber_data ke tabel data_riset dengan alur data seperti terlihat pada gambar 6. Dengan script pengujian dapat terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Script pengujian kecepatan operasi CRUD algoritma MyBatis
Tahapan pengujian yang dilakukan dalama script seperti yang terlihat pada gambar 5 terdiri dari tujuh langkah yaitu; 1) Ambil seluruh key sumber data; 2) Ambil data rinci sumber data berdasarkan kumpulan key yang di loop ; 3) Lakukan insert data terhadap tabel data_riset menggunakan data dari langkah ke dua; 4) Lakukan pemeriksaan proses, apakah data dari langkah ke tiga berhasil di- insert -kan; 5) Lakukan update data terhadap tabel data_riset dengan data yang sudah sukses insert pada langkah ke empat; 6) Lakukan pemeriksaan kembali apakah langkah ke enam berhasil dilakukan; 7) Hapus kembali data tersebut dari tabel data_riset.
Masing-masing tahapan yang dilakukan dalam proses script pengujian di ukur kecepatan prosesnya menggunakan baris perintah System.currentTimeMillist() after process minus System.currentTimeMillist() before process , sehingga didapatkan waktu proses dengan satuan mili detik.
Gambar 6. Ilustrasi tahapan script pengujian kecepatan operasi CRUD algoritma MyBatis
Dari pengujian yang telah dilakukan menghasilkan tabel data yang menyimpan informasi waktu proses dari masing-masing tahapan yang dilakukan dalam proses script pengujian. Adapun setiap waktu proses dibagi menjadi empat kelompok besar data yaitu; a) Data hasil pengujian algoritma LRU seperti yang terlihat pada gambar 7; b) Data hasil pengujian algoritma FIFO seperti yang terlihat pada gambar 8; c) Data hasil pengujian algoritma SOFT seperti yang terlihat pada gambar 9; dan
d) Data Hasil pengujian algoritma WEAK seperti yang terlihat pada gambar 10.
Gambar 7. Dua puluh dari 7200 data hasil dari pengujian operasi CRUD algoritma LRU .
Gambar 8. Dua puluh dari 7200 data hasil dari pengujian operasi CRUD algoritma FIFO .
Gambar 9. Dua puluh dari 7200 data hasil dari pengujian operasi CRUD algoritma SOFT .

## 3.4 Hasil Penelitian
Dari 7200 baris data disetiap data hasil pengujian algoritma LRU, FIFO, SOFT dan WEAK akan diolah untuk mencari nilai maksimum dari setiap proses CRUD dikomparasi dengan algoritma yang diujikan. Kemudian menghasilkan data sampel hasil pembacaan sepuluh kecepatan proses tercepat dari masing-masing proes CRUD seperti yang terlihat pada tabel 3 dan tabel 4 untuk LRU , tabel 5 dan tabel 6 untuk FIFO , tabel 7 dan tabel 8 untuk SOFT serta tabel 9 dan tabel 10 untuk WEAK .
Tabel 3. Sampel hasil pengukuran kecepatan LRU tertinggi bagian pertama.
No Proses Select Proses Insert Proses View Insert Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 3 6 7 2 5 10 2 4 7 8 56 6 334 3 5 18 9 513 7 910 4 6 399 10 698 8 310 5 7 896 11 296 9 116 6 8 273 12 89 10 55 7 9 102 13 41 11 21 8 10 43 14 29 12 11 9 11 27 15 18 13 8 10 12 5 16 12 14 3 ... ... ... ... ... ... ... Tabel 4. Sampel hasil pengukuran kecepatan LRU tertinggi bagian kedua. No Proses Update Proses View Update Proses Delete Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 7 3 5 2 4 5 2 8 85 6 304 5 189 3 9 628 7 944 6 2122 4 10 663 8 309 7 3105 5 11 212 9 119 8 807 6 12 87 10 52 9 200 7 13 35 11 24 10 68 8 14 23 12 10 11 36 9 15 10 13 8 12 62 10 16 9 14 2 13 294 ... ... ... ... ... ... ... Tabel 5. Sampel hasil pengukuran kecepatan FIFO
tertinggi bagian pertama.
No Proses Select Proses Insert Proses View Insert Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 5 16 7 9 5 15 2 6 408 8 44 6 316 3 7 860 9 451 7 895 4 8 279 10 687 8 334 5 9 107 11 315 9 117 6 10 52 12 130 10 55 7 11 28 13 52 11 22 8 12 16 14 33 12 11 9 13 7 15 16 13 4 10 14 6 16 9 14 6 ... ... ... ... ... ... ...
Tabel 6. Sampel hasil pengukuran kecepatan FIFO
tertinggi bagian kedua.
No Proses Update Proses View Update Proses Delete Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 7 14 5 14 4 11 2 8 57 6 303 5 83 3 9 565 7 832 6 1396 4 10 672 8 390 7 3889 5 11 252 9 119 8 1209 6 12 102 10 58 9 258 7 13 43 11 29 10 97 8 14 19 12 14 11 31 9 15 19 13 10 12 27 10 16 7 14 4 13 62 ... ... ... ... ... ... ... Tabel 7. Sampel hasil pengukuran kecepatan SOFT
tertinggi bagian pertama.
No Proses Select Proses Insert Proses View Insert Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 5 4 7 2 5 3 2 6 279 8 43 6 237 3 7 733 9 349 7 691 4 8 341 10 614 8 397 5 9 164 11 315 9 186 6 10 96 12 192 10 102 7 11 54 13 65 11 57 8 12 35 14 53 12 35 9 13 19 15 42 13 25 10 14 12 16 32 14 18 ... ... ... ... ... ... ... Tabel 8. Sampel hasil pengukuran kecepatan SOFT
tertinggi bagian kedua.
No Proses Update Proses View Update Proses Delete Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 8 48 5 3 4 14 2 9 437 6 215 5 228 3 10 579 7 684 6 1721 4 11 298 8 418 7 2759 5 12 158 9 177 8 908 6 13 86 10 100 9 295 7 14 44 11 53 10 119 8 15 38 12 29
11 72 9 16 24 13 24 12 95 10 17 14 14 17 13 428 ... ... ... ... ... ... ...
Dari tabel 3 dan tabel 4 terdapat data kecepatan dari proses select, insert, view insert, update, view update dan delete , setiap proses yang dilakukan terhadap 7200 baris data spesimen yang diujikan terhadap algoritma LRU, FIFO, SOFT dan WEAK diamati waktu yang terpakai dari masing-masing proses. Untuk proses select, insert, update dan delete merupakan proses yang rutin terjadi terhadap pengolahan data, namun untuk proses view insert dan view update diamati dengan maksud untuk meyakinkan bahwa data hasil insert dan data hasil update benar-benar sudah tersimpan dalam tabel penyimpanan data.
Kemudian bagaimana kita membaca data-data yang terdapat didalam setiap tabel tersebut, pertama kumpulan data yang diawali dengan header "detik" yaitu elemen waktu dalam satuan detik hasil pengukuran waktu proses operasi CRUD dari sebuah elemen, kemudian header "jumlah" yaitu menunjukan angka jumlah sampel data yang berhasil diproses dengan "detik" tertentu menggunakan operasi CRUD tertentu dalam algoritma tertentu. Sehingga jika kita membaca data yang terdapat dalam tabel 3 dan tabel 4 mempunyai makna bahwa untuk proses pengolahan 7200 baris data sampel menggunakan MyBatis Framework diserta
MyBatis Cache Engine menggunakan algoritma LRU , berhasil melakukan proses select per baris data dengan kecepatan tertinggi yaitu tiga detik dengan jumlah baris data sebanyak masing-masing enam baris. Selanjutnya untuk proses insert per baris data dengan kecepatan tertinggi yaitu tujuh detik dengan jumlah baris data sebanyak masing-masing dua baris, kemudian untuk proses view insert per baris data dengan kecepatan tertinggi yaitu lima detik dengan jumlah baris data sebanyak masing- masing 10 baris.
Kemudian untuk pembacaan data pada tabel 4 dalam proses update per baris data dengan kecepatan tertinggi yaitu tujuh detik dengan jumlah baris data sebanyak masing-masing tiga baris, selanjutnya untuk proses view update perbaris data dengan kecepatan tertinggi yaitu lima detik dengan jumlah baris data sebanyak masing-masing dua baris. Dan terakhir untuk proses delete perbaris data dengan kecepatan tertinggi yaitu empat detik dengan jumlah baris data sebanyak masing-masing lima baris.
Pembacaan data tersebut akan berlaku sama untuk setiap proses CRUD serta view insert dan view update - nya, terhadap setiap algoritma LRU, FIFO, SOFT dan WEAK untuk seluruh data sampel yang berjumlah 7200 baris data, seperti yang terlihat pada tabel 3 hingga tabel 10. Kemudian dari data kecepatan tertinggi tersebut dapat kita visualisasikan menjadi grafik yang dapat melihat perbedaan dari masing-masing kecepatan proses dan algoritma seperti yang terlihat pada gambar 11 hingga gambar 14.
Tabel 9. Sampel hasil pengukuran kecepatan WEAK tertinggi bagian pertama.
No Proses Select Proses Insert Proses View Insert Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 4 16 6 66 4 10 2 5 404 7 345 5 384 3 6 358 8 227 6 362 4 7 464 9 301 7 454 5 8 253 10 345 8 279 6 9 116 11 189 9 107 7 10 56 12 95 10 85 8 11 34 13 56 11 28 9 12 15 14 38 12 21 10 13 12 15 25 13 23 ... ... ... ... ... ... ...
Tabel 10. Sampel hasil pengukuran kecepatan WEAK tertinggi bagian kedua.
No Proses Update Proses View Update Proses Delete Detik Jumlah Detik Jumlah Detik Jumlah 1 6 69 4 5 3 13 2 7 363 5 358 4 803 3 8 208 6 383 5 757 4 9 332 7 456 6 348 5 10 347 8 297 7 468 6 11 178 9 110 8 282 7 12 88 10 67 9 113 8 13 63 11
39 10 63 9 14 35 12 31 11 66 10 15 16 13 7 12 54 ... ... ... ... ... ... ...
Kemudian proses selanjutnya adalah membuat gambar visualisasi data kecepatan yang terlihat pada tabel menjadi seperti yang terlihat pada gambar 11, gambar 12, gambar 13 dan gambar 14.
Gambar 11. Waktu proses dibandingkan dengan jumlah data yang terproses dalam detik yang sama menggunakan algorima LRU .
Gambar 12. Waktu proses dibandingkan dengan jumlah data yang terproses dalam detik yang sama menggunakan algorima FIFO .
Terlihat pada gambar 11, gambar 12 dan gambar 13 mempunyai kesamaan pola perilaku yaitu terdapat data yang mempunyai kemiripan hasil kecepatan yang sama di antara empat detik hingga sepuluh detik, kemudian mulai meningkat antara 25 detik hingga 34 detik serta terakhir antara antara 45 detik hingga 68 detik.
Gambar 13. Waktu proses dibandingkan dengan jumlah data yang terproses dalam detik yang sama menggunakan algorima SOFT .
Gambar 14. Waktu proses dibandingkan dengan jumlah data yang terproses dalam detik yang sama menggunakan algorima WEAK .
Kemudian jika data yang sudah tersaji diatas kita fokuskan terhadap waktu tercepat dan data terbanyak dengan waktu tertentu maka akan terlihat seperti pada tabel 10 dan tabel 11.

## 3.5 Interpretasi Data Hasil Pengujian
Dari data hasil pengujian yang telah dilakukan serta melakukan filter terhadap data yang kurang signifikan berpengaruh terhadap penelitian dan melakukan pengurutan serta pengelompokan data, maka peneliti telah sampai terhadap beberapa asumsi yaitu:
Hasil pengamatan tabel 10 terdapat 9% - 13% data sampel dapat menjalani pengujian select, insert dan update dengan kecapatan tinggi, selebihnya berada dalam kecepatan antara 3 hingga 20 detik, kecuali untuk algoritma WEAK berada dalam kisaran 5% - 7% selebihnya tersebar dikecepatan 4 hingga 25 detik . Untuk proses delete dari setiap algoritma terdapat 40% - 50% data menempati posisi kecepatan tinggi selebihnya tersebar antara 4 hingga 25 detik, kecuali untuk algoritma WEAK berada dalam kisaran 12% selebihnya tersebar dikecepatan 3 hingga 25 detik. Sedangkan untuk kecepatan tertinggi dicapai oleh proses select menggunakan algoritma LRU dan proses delete yang menggunakan algoritma WEAK yaitu 3 detik.
Tabel 10. Hasil pengukuran kecepatan dengan data terbanyak untuk seluruh algoritma dan proses CRUD .
No Algoritma Proses CRUD Waktu Baris 1 LRU Select 7 896 2 LRU Insert 10 698 3 LRU View Insert 7 910 4 LRU Update 10 663 5 LRU View Update 7 944 6 LRU Delete 7 3105 7 FIFO Select 7 860 8 FIFO Insert 10 687 9 FIFO View Insert 7 895 10 FIFO Update 10 672 11 FIFO View Update 7 832 12 FIFO Delete 7 3889 13 SOFT Select 7 733 14 SOFT Insert 10 614 15 SOFT View Insert 7 691 16 SOFT Update 10 579 17 SOFT View Update 7 684 18 SOFT Delete 7 2759 19 WEAK Select 26 535 20 WEAK Insert 7 345 21 WEAK View Insert 7 454 22 WEAK Update 7 363 23 WEAK View Update 7 456 24 WEAK Delete 4 803
Untuk kecepatan tertinggi rata-rata setiap proses dari algoritma LRU , FIFO dan SOFT berada pada angka 5 detik, dengan kecepatan proses delete satu detik lebih cepat. Sedangkan algoritma WEAK rata-rata proses berada pada angka 4 detik dan untuk proes delete pada angka 3 detik.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan Spring Framework dikombinasi dengan Hibernate Framework sudah sangat umum dalam dunia pemrograman web menggunakan java , dan sangat sedikit yang menggunakan perpaduan MyBatis Framework dengan pertimbangan produktivitas. Namun perpaduan tersebut akhirnya mengorbankan kecepatan data akses setelah aplikasi delivered . Dengan penelitian ini diharapkan menjadi alternatif pertimbangan lain dalam dunia pengembangan perangkat lunak berbasis java web . Sehingga penelitian ini telah sampai kepada kesimpulan bahwa:
• Algoritma LRU, FIFO dan SOFT cenderung sama dalam kemampuan performa kecepatan proses CRUD . • Algoritma WEAK cenderung lebih cepat dari tiga algoritma lain.
• Khusus untuk proses select menggunakan algoritma LRU cenderung lebih cepat. • Algoritma WEAK tercepat dalam proses delete data.
Tabel 11. Hasil pengukuran kecepatan data tertinggi untuk seluruh algoritma dan proses CRUD .
No Algoritma Proses CRUD Waktu Baris 1 LRU Select 3 6 2 LRU Insert 7 2 3 LRU View Insert 5 10 4 LRU Update 7 3 5 LRU View Update 5 2 6 LRU Delete 4 5 7 FIFO Select 5 16 8 FIFO Insert 7 9 9 FIFO View Insert 5 15 10 FIFO Update 7 14 11 FIFO View Update 5 14 12 FIFO Delete 4 11 13 SOFT Select 5 4 14 SOFT Insert 7 2 15 SOFT View Insert 5 3 16 SOFT Update 8 48 17 SOFT View Update 5 3 18 SOFT Delete 4 14 19 WEAK Select 4 16 20 WEAK Insert 6 66 21 WEAK View Insert 4 10 22 WEAK Update 6 69 23 WEAK View Update 4 5 24 WEAK Delete 3 13 DAFTAR PUSTAKA [1] Ginanjar, Arief dan Ilman, Benie. 2020. Kehandalan Data Reading Cache Engine MyBatis Framework Terhadap Algoritma LRU , FIFO , SOFT dan WEAK dalam Lingkungan Java dan MySQL ., Jurnal
Teknologika., STT Wastukancana., Purwakarta., Indonesia.
[2] Jogiyanto, H.M., 2008, Analisis dan Perancangan Sistem: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis, Andi Offset., Yogyakarta.
[3] Sugiyono., 2012, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D., Alfabeta, Bandung., Indonesia.
[4] Roger, S. Pressman, Ph.D., 2012, Rekayasa Perangkat Lunak, Edisi 7 : Buku 1 Andi Offset, Yogyakarta., Indonesia.
[5] Nacheva, Radka, 2017, Prototyping Approach in User Interface Development, Conference on Innovative Teaching Methods, University of Economics Varna, Bulgaria.
[6] Ginanjar, Arief and Hendayun, Mokhamad., 2019., Spring Framework Reliability Investigation Against Database Bridging Layer Using Java Platform ., 5th Information Systems International Conference ., Surabaya., Procedia Computer Science , Elsevier.
[7] [7] Ginanjar, A., Sari, W. P., Rahmawati, H., & Dwipriyoko, E. (2019). Metodologi RUP Terhadap Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Android dan NodeJS. Jurnal TIARSIE, 16(4), 113-120.
[8] [8] Ridha, M. R., Gumilar, A. C., & Dwipriyoko, E. (2020). Peningkatan Kemampuan Penalaran Matematis Pada Mata Kuliah Geometri Transformasi Berbantuan Software GeoGebra. Jurnal TIARSIE, 17(3), 99-104.