## Perbandingan Response Time Penggunaan Index, Views, dan Materialized Views Database Mysql
Edi Witono 1 , Parno 2 1,2 Universitas Budi Luhur, Indonesia
1 2111600678@student.budiluhur.ac.id, 2 2111600660@student.budiluhur.ac.id

## Abstract
The  existence  of information  technology  today  can  help  the  government  in  carrying out  the  task  of providing  services  to  the  public  that  are  efficient  and  transparent.  One  of  them  is  the  SisfoSPM application  used  by  the  Badan  Litbang  unit  of  the  Ministry  of  Education  and  Culture's  National Education  and  Culture  Agency  to  verify  spending  budgets  in  the  use  of  the  State  Revenue  and Expenditure Budget. This web-based application has been using Mysql as its database since 2017. The amount of data from each year, makes this application run slowly, especially related to queries that display  log  data  verification  results  of  each  employee.  This  study  used  experimental  methods  with employee log transaction data from  2017-2021  amounting to 780,212  records. The study uses three stages: preparation, experimentation and analysis of results. The results of this research, obtained the results of  the  main  response  time  query  module  sisfoSPM  application  employee  log calculation  with the  amount  of  data  as  much  as  780,212  using  the  index  method  for  1.95  seconds,  using  the  views method for 1.85 seconds and using the materialized views method for 0.01 seconds. With these results, researchers can draw the conclusion that the use of materialized views provides the fastest response time results.
Keywords: Response time, MySQL, Index, Views, Materialized Views.

## Abstrak
Keberadaan  teknologi  informasi  saat  ini  dapat  membantu  pemerintah  dalam  melaksanakan  tugas memberikan  pelayanan  kepada  publik  yang  efisien  dan  transparan.  Salah  satunya  adalah  aplikasi SisfoSPM yang digunakan oleh satuan kerja Badan Litbang Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Nasional untuk melakukan verifikasi tagihan belanja dalam penggunaan Anggaran Pendapatan dan Belanja  Negara  (APBN).  Aplikasi  berbasis  web  ini  menggunakan  Mysql  sebagai  databasenya  sejak tahun  2017.  Banyaknya  data  dari  tahun  ke  tahun,  membuat  aplikasi  ini  berjalan  lambat,  terutama terkait  query  yang  menampilkan  log  data  hasil  verifikasi  masing-masing  pegawai.  Penelitian  ini menggunakan metode eksperimental dengan data-data transaksi log pegawai dari tahun 2017-2021 sejumlah  780.212  record.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga  tahap  yaitu  persiapan,  eksperimen  dan analisis hasil. Hasil penelitian ini, diperoleh hasil response time query utama modul penghitungan log pegawai  Aplikasi  SisfoSPM  dengan  jumlah  data  sebanyak  780.212  menggunakan  metode  index selama  1,95  detik,  menggunakan  metode  views  selama  1,85  detik  dan  menggunakan  metode materialized  views  selama  0,01  detik.  Dengan  hasil  tersebut,  peneliti  dapat  menarik  kesimpulan bahwa penggunaan materialized views memberikan hasil response time yang paling cepat.
Kata kunci: Response time, MySQL, Index, Views, Materialized Views.

## 1. PENDAHULUAN
Implementasi  teknologi  informasi  dalam  sistem  pemerintahan  yang  biasa disebut E-Government ditujukan untuk menjamin keterpaduan sistem pengelolaan dan pengolahan dokumen dan informasi elektronik dalam mengembangkan sistem pelayanan  publik  yang  transparan  [1].  Salah  satu  tujuan  dari E-Government tersebut  adalah  agar  pemerintah  dapat  menjalankan  sistem  yang  secara  lebih efisien dan transparan.   Keberadaan teknologi informasi sangat membantu suatu organisasi dalam menjalankan aktifitas-aktifitas bisnis yang ada dalam organisasi [2].  Instansi  Pemerintahan  berlomba-lomba  menggunakan  aplikasi  untuk
mempermudah pekerjaan mereka, tidak terkecuali satuan kerja Badan Penelitian dan Pengembangan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Nasional (Balitbang Kemendikbud).  Balitbang  Kemendikbud  menggunakan  Aplikasi  SisfoSPM  untuk melakukan  verifikasi  tagihan  belanja  dalam  penggunaan  Anggaran  Pendapatan dan  Belanja  Negara  (APBN).  Aplikasi  SisfoSPM  merupakan  aplikasi  berbasis web yang menggunakan database MySQL dan telah digunakan sejak tahun 2017. Seiring berjalan  waktu,  pertambahan  data  membuat  aplikasi  ini  berjalan  lambat,  salah satunya adalah terkait query menampilkan log data hasil verifikasi masing-masing pegawai. Dalam  optimasi  database MySQL ,  ada  banyak  cara  yang  dapat  digunakan. Salah  satu  cara  yang  digunakan  adalah  penggunaan index . Index pada  database digunakan  untuk  mencari  nilai  kolom  pada  tabel  tertentu  dengan  cepat,  tanpa membaca tabel mulai dari baris pertama [3]. Selain penggunaan index , penggunaan views dan materialized  views juga  lazim  digunakan  di  database Mysql . View merupakan  kumpulan query yang  membentuk virtual  table untuk  menampilkan data dari satu tabel atau lebih [4], sehingga mempermudah pemanggilan dan juga mempercepat  proses  pengambilan  data.  Sedangkan materialized  view biasanya digunakan  untuk  membuat object  view dari  suatu query dimana  hasil query tersebut dibuat dalam sebuah tabel secara fisik [5].
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan  dasar  sebagai referensi  penelitian  ini.  Hery  Siswanto  [6]  melakukan  optimalisasi query pada sistem  SISSDM  atau  HRIS  pada  Universitas  “XYZ”  dengan  menggunakan  metode Index , Symbol  Operator dan Wild  Card .  Pada  penelitian  tersebut  diperoleh  hasil bahwa  dengan  optimasi  diperoleh response  time tercepat  adalah  0,015  detik, sedangkan  sebelumnya  tanpa  optimasi  diperoleh  waktu  tercepat  0,023  detik. Selanjutnya  Noviyanti  [7]  melakukan  penelitian  dengan  membandingkan query response time menggunakan metode cross product dan views dengan sampel  data penilaian  perkuliahan  sebanyak  100,  500  dan  1000  baris  data.  Pada  penelitian tersebut disimpulkan bahwa penggunaan views memiliki response time yang lebih cepat  dibandingkan  dengan  penggunaan cross  product atau query biasa  dengan selisih 0,0014 sampai 0,0040 detik. Penelitian senada dilakukan oleh Pipit Kurnia Safitri  [8]  pada  data  Sistem  Informasi  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  Sekolah menggunakan  metode views yang  menyimpulkan  bahwa  penggunaan views memiliki penulisan sintaks lebih sedikit dan response time yang lebih cepat.  Dalam penelitian  Febrianta  Surya  Nugraha  [9]  pada  laporan  transaksi  penjualan menggunakan where  clause,  views dan materialized  views ,  diperoleh  kesimpulan bahwa penggunaan materialized views lebih cepat dibanding dengan where clause dan views .
Tujuan  Penelitian  ini  adalah  melakukan  perbandingan  response  time penggunaan index , views dan materialized views pada database SisfoSPM Balitbang Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan.  Adapun  Batasan  Masalah  yang  ada dalam  penelitian  ini  adalah  hanya  pada query penghitungan  log  data  masing- masing pegawai di Aplikasi SisfoSPM. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian- penelitian terdahulu adalah objek, metode, kombinasi data dan waktu penelitian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode  eksperimental dengan data-data transaksi log pegawai dari tahun 2017–2021 sejumlah 780.212 record  pada  aplikasi  SisfoSPM.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga  tahap  yaitu persiapan,  eksperimen  dan  analisis  hasil.  Pada  tahap  persiapan,  penulis mengumpulkan data pada database aplikasi SisfoSPM, kemudian di copy ke dalam server lokal.  Pada  tahap  eksperimen,  penulis  membuat  berbagai  skenario penggunaan index , views dan materialized  views kemudian  dicatat response  time pada  masing-masing  penggunaan  metode.  Pada  tahap  analisis  hasil  dilakukan perbandingan response  time penggunaan index , views dan materialized  views terhadap  database  aplikasi  SisfoSPM.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  Laptop  Matebook  D14  dengan  spesifikasi  Intel  Core  I3-10110U, RAM 8GB dan operating system Windows 10 Home.  Untuk tools yang digunakan untuk  eksperimen  adalah  HeidiSQL  versi  11.2.0.6213.  Alur  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Alur Penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tahap Persiapan
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengambil  data  dari  database production untuk modul  penghitungan  log  pegawai  pada  aplikasi  SisfoSPM.  Metode  pengambilan data  yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan  metode MySQL  Dump .  Pada metode MySQL Dump , akan dibuat salinan data berupa sebuah file text yang berisi perintah  SQL  setelah  dilakukan  proses  dumping  [10].  Selanjutnya file text yang berisi  perintah-perintah CREATE dan INSERT tersebut  jika  dieksekusi  akan membentuk  struktur  database  beserta  isinya  secara  otomatis  [11]. MySQL Dumping dilakukan pada server database production, menggunakan perintah :
Selanjutnya file hasil proses MySQL Dumping tersebut di- restore pada laptop peneliti. Terdapat 6 tabel yang digunakan, yaitu: tabel t_admin, t_pegawai, t_divisi, t_level,  t_log_pengajuan  dan  t_log_spj.  Skema  tabel  yang  digunakan  pada  modul penghitungan log pegawai dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Skema tabel modul penghitungan log pegawai pada Aplikasi SisfoSPM

## 3.2. Tahap Eksperimen
Pada  tahap  ini  peneliti  menjalankan  perhitungan response time pada query awal sebelum optimasi, yaitu :
Dengan  jumlah  data  sebanyak  780.212  baris, query tersebut  menghasilkan waktu response time 12,65  detik.  Eksperimen  pertama  yang  dilakukan  adalah menggunakan metode index , peneliti terlebih dahulu melakukan identifikasi tabel mana  saja  yang  akan  ditambahkan index .  Identifikasi  tabel  dilakukan  dengan melihat  jumlah  baris  data  pada  masing-masing  tabel.  Jumlah  baris  data  pada masing-masing tabel dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah row data tabel Aplikasi SisfoSPM
2017 2018 2019 2020 2021 1 t_admin 97 97 97 97 97 2 t_pegawai 97 97 97 97 97 3 t_divisi 4 4 4 4 4 4 t_level 3 3 3 3 3 5 t_log_pengajua n 95,751 199,539 278,023 356,300 418,205 6 t_log_spj 85,566 180,774 243,726 306,486 361,806 181,518 380,514 521,950 662,987 780,212 Nama Tabel
Tahun No.

## Jumlah Row
Dari  informasi  jumlah  baris  data  tersebut  di  atas,  maka  ditambahkan index pada  dua  tabel  utama  yaitu  t_log_pengajuan  dan  t_log_spj,  dimana  kolom  yang dipanggil dengan perintah where dalam query utama di tambahkan sebagai index . Penambahan index pada  tabel-tabel  tersebut  adalah  menggunakan query sebagai berikut:
Selanjutnya, eksperimen dilanjutkan dengan menjalankan query utama pada tabel-tabel  yang  telah  ditambahkan index .  Dengan  penambahan index tersebut, didapatkan hasil response time selama 1,95 detik.
Eksperimen berikutnya adalah dengan metode pembuatan views . Pembuatan views ini  dilakukan  dengan  menduplikat query utama  menjadi query  views dan menyederhanakan query utama  untuk  memanggil views tersebut. Query pembuatan views adalah sebagai berikut:
Selanjutnya, eksperimen dilanjutkan dengan menjalankan query utama yang telah  dimodifikasi  menggunakan  metode views .  Dengan  penggunaan view s tersebut didapatkan hasil response time selama 1,85 detik. E ksperimen terakhir adalah dengan membuat materialized views . Pembuatan materialized views ini dilakukan dengan menduplikat query views menjadi sebuah temporary tabel  dan  menyederhanakan query utama  untuk  memanggil materialized views tersebut. Query pembuatan materialized views adalah  sebagai berikut :
Selanjutnya, eksperimen dilanjutkan dengan menjalankan query utama yang telah  dimodifikasi  menggunakan  metode materialized views .  Pada  eksperimen dengan  metode materialized views ini  dibutuhkan  waktu  pembuatan  tabel materialized views selama  4,63  detik  dan  waktu query utama  mendapatkan response time selama  0,01  detik.  Selanjutnya,  dengan  teknik  yang  sama,  peneliti melakukan  simulasi  untuk  data  Aplikasi  SisfoSPM  setiap  tahun,  mulai  dari  tahun 2017 sampai tahun 2021.

## 3.3. Tahap Analisis Hasil
Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan, untuk mengetahui performa kecepatan  atau response time query utama,  perlu  dilakukan  perbandingan  hasil eksperimen  baik  menggunakan  metode Index , Views dan Materialized Views . Perbandingan response time query utama  modul  penghitungan  log  pegawai  pada aplikasi SisfoSPM dapat dilihat pada tabel 2 dan gambar 3.
Tabel 2. Hasil eksperimen Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 Jumlah Data 181.317 198.996 141.436 141.037 117.225 Response Time ( detik) Query Awal 2,76 3,01 2,14 2,19 1,79 Metode index 0,56 0,56 0,45 0,41 0,48 Metode views 2,43 2,51 1,86 1,89 1,48 Metode materialized views 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01
Gambar 3. Grafik perbandingan response time query data per tahun 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 2017 2018 2019 2020 2021 D et ik Tahun Query Awal Index
Views Materialized Views
Berdasarkan  hasil  perbandingan response time dalam  memproses query log transaksi  pegawai  per  tahun  mulai  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021, dengan jumlah data setiap tahun 141.037 – 198.996 baris data, diperoleh response time 0,41 – 0,56 detik menggunakan metode index , 1,48 – 2,51 detik menggunakan metode views ,  dan  0,01  detik  menggunakan materialized view s.  Dengan  hasil perbandingan  ini,  penggunaan materialized view s  jauh  lebih  cepat  dari  pada menggunakan index maupun view s.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil response  time query utama  modul  penghitungan  log  pegawai  Aplikasi  SisfoSPM  dengan  jumlah data sebanyak 780.212 baris data, dengan menggunakan metode index selama 1,95 detik,  menggunakan  metode views selama  1,85  detik  dan  menggunakan  metode materialized views selama 0,01 detik. Dengan hasil tersebut, peneliti dapat menarik kesimpulan  bahwa  penggunaan materialized views memberikan  hasil response time yang paling cepat. Hal ini mendukung penelitian-penelitian sebelumnya yang menyatakan  bahwa  terdapat  beberapa  metode  untuk  meningkatkan  performa kecepatan  proses query dalam  database MySQL ,  diantaranya  adalah  dengan metode Index , Views dan Materialized Views . Namun perlu diingat bahwa  metode materialized views ini data di dalamnya tidak otomatis ter- update apabila terdapat penambahan  dan  pengurangan  data  pada  tabel  induk,  sehingga  perlu dipertimbangkan  juga  kebutuhan  waktu  untuk  pembuatan materialized view s tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Instruksi  Presiden  RI,  “Instruksi  Presiden  RI  No.  3  Tahun  2003  tentang Kebijakan dan Strategi Nasional Pengembangan E-Government,” 2003.
[2] W. D. Novan, R. F. S. T, S. T. Falahah, F. R. Industri, and U. Telkom, “Analisis Dan  Penyusunan  Rancangan  Enterprise  Architecture  Sistem  Pemerintahan Berbasis Elektronik  Menggunakan  Framework  Togaf  Analysis  and  Drafting of  Enterprise  Architecture  System  of  Electronic  Based  Government  Using Togaf Framework on Construction Serv,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 2, pp. 2633–2646, 2021.
[3] R. Pamungkas, “Optimalisasi Query Dalam Basis Data My Sql Menggunakan Index,” Res.  Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 1, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.25273/research.v1i1.2453.
[4] Y. Z. Ayık and F. Kahveci, “Materialized View Effect on Query Performance,” vol. 11, no. 9, pp. 1070–1073, 2017.
[5] R.  Elmasri  and  S.  B.  Navathe, Fundamentals  of  Database  Systems ,  7th  ed. Pearson, 2015.
[6] H. Siswanto, T. Andi, and K. Kusrini, “Optimasi Query Pada Human Resource Information System (HRIS) di Universitas XYZ,” JMAI (Jurnal Multimed. Artif. Intell. , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.26486/jmai.v2i1.53.
[7] P. Noviyanti, A. Deolika, S. Hartinah, C. A. Haris, T. Maryana, and N. D. Sari, “Perbandingan  Query  Response  Time  pada  Model  Query  View  dan  Cross Product  Comparison  of  Query  Respone  Time  in  the  Query  View  and  Cross
Product,” e-Jurnal JUSITI , vol. 7, no. 2, pp. 131–141, 2018, [Online]. Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/jusiti/article/view/248.
[8] P. K. Safitri, W. W. Winarno, and E. Pramono, “Optimasi Query untuk Sistem Informasi  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  Sekolah  Menggunakan  View  (  Studi Kasus : SMK VIP Purworejo ),” vol. XIII, pp. 46–51, 2018, [Online]. Available: http://jti.respati.ac.id/index.php/jurnaljti/article/view/259.
[9] F.  S.  Nugraha,  F.  H.  Purwanto,  and  F.  E.  N.  Saputro,  “Optimasi  Query  Pada Laporan  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Materialized  View  (Kasus : Moonly  café),” CCIT  J. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–14,  2018,  doi: 10.33050/ccit.v11i1.552.
[10]  Tawar  and  S.  Wahyuningsih,  “Pembandingan  Metode  Backup  Database MySQL  antara  Replikasi  dan  MySQLDump,” Jusi ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  45–52, 2011.
[11]  A.  Solichin,  “MySQL  Dari  Pemula  Hingga  Mahir,” Univ.  Budi  Luhur,  Jakarta , no. January 2010, pp. 1–117, 2010.