Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Pengoptimalan Performa Database Pada Proses Transformasi Data
Pada SQL Server
Desi Setiya Budi 1
Hadi Syahrial 2
Universitas Budi Luhur , Jakarta Indonesia E-mail: desisetiyab@gmail.com 1 ; hadi.syahrial@budiluhur.ac.id 2
Setiya  Budi,  D.,  &  Syahrial,  H.  .  (2023).  Optimizing  Database  Performance  in  the  Data Transformation  Process  in  SQL  Server  :  Pengoptimalan  Performa  Database  Pada  Proses Transformasi Data Pada SQL Server. Technomedia Journal , 8 (3 Februari), 407–419.
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i3.2167

## ABSTRACT
The database itself in general is a collection of data that is stored systematically on a computer that  can  be  processed  or  manipulated  using  software  (application  programs)  to  produce information.  Database  definition  includes  specifications  in  the  form  of  data  types,  data structures and also limitations on the data to be stored. One of the tools that are often used is SQL Server. Data processing itself requires a lot of time through various stages. During the data processing stage, there is what is called data transform and data transfer. Which means the data is sent from process A to Process B and changed. In this case it is not information from a data, but what is changed is not the content or value in it, but changes it into a form of information  that  can  be  easily  accepted  and  read  by  readers  of  the  information.  In  the transform and transfer process, there are several obstacles experienced. What often happens is a matter of time. Time refers to the speed of a data process itself. Because if each process has a very slow speed it will take a lot of time, even though there are many other processes that have to run. In this study, the use of Indexing, Temporary Table techniques and a combination of the two was carried out. In order to get results which are faster to use. In this study using the True Experiment Design method with repeated measurement design. Which in this study will find several treatments, and carried out with more than 1 trial.
Keywords: Indexing, Temporary Table, Tuning, True Experiment Design, Database, Optimal, Transformation, Transfer, Data, SQL Server

## ABSTRAK
Database  sendiri  secara  umum  adalah  kumpulan  data  yang  disimpan  secara  sistematis  di dalam  komputer  yang  dapat  diolah  atau  dimanipulasi  menggunakan  perangkat  lunak (program aplikasi) untuk menghasilkan informasi. Pendefinisian database meliputi spesifikasi
berupa tipe data, struktur data dan juga batasan-batasan pada data yang akan disimpan. Salah satu tools yang sering digunakan adalah SQL Server.  Pengolahan data sendiri membutuhkan waktu yang tidak sedikit melalui berbagai tahapan. Saat tahapan proses data ada yang disebut dengan transform data dan transfer data. Yang artinya data dikirim dari proses A ke Proses B dan diubah. Dalam hal ini bukan informasi dari sebuah data, namun yang diubah bukan isi atau  nilai  yang  ada  di  dalamnya,  namun  merubah  manjadi  bentuk  informasi  yang  dapat dengan  mudah  diterima  dan  dibaca  oleh  pembaca  informasi.  Pada  proses  transform  dan transfer,  ada  beberapa  kendala  yang  dialami.  Yang  sering  terjadi  adalah  masalah  waktu. Waktu merujuk pada kecepatan sebuah proses data itu sendiri. Karena apabila setiap proses memilik  kecepatan  yang  sangat  lamban  itu  akan  memakan  banyak  waktu,  padahal  masih banyak proses lain yang harus berjalan. Pada penelitian ini, penggunaan teknik  Indexing, Temporary Table dan gabungan antara keduanya dilakukan. Guna mendapatkan hasil mana yang lebih cepat untuk digunakan. Pada penelitian ini menggunakan metode True Experiment Design  dengan  rancangan  pengukuran  berulang.  Yang  mana  pada  penelitian  ini  akan mendapati beberapa perlakuan, dan dilakukan denga lebih dari satu kali percobaan.
Kata kunci : Indexing, Temporary Table, Tuning, True Experiment Design, Database, Optimal, Transformation, Transfer, Data, SQL Server

## PENDAHULUAN
Penggunaan teknologi informasi di kehidupan sehari-hari sudah tidak lagi terhindarkan. Mulai  dari  untuk  memenuhi  kebutuhan  primer  seperti  makan,  bepergian,  hingga  kebutuhan non-primer  seperti  social  media [1] .  Semua  kegiatan  tersebut  saat  ini  didukung  oleh penggunaan teknologi informasi. Dengan semakin beragamnya kegiatan yang didukung oleh teknologi informasi, semakin banyak pula data yang bergerak dari satu tempat ke tempat yang lain.  Dan  semakin  banyak  pula  data  yang  tersimpan  di  sebuah  tempat  sebelum  dikirim  ke tempat lain [2] .
Bagi  sebuah  instansi,  inovasi  menjadi  hal  yang  mutlak  untuk  bisa  bertahan  dan berkembang  di  era  teknologi  informasi.  Instansi  dituntut  untuk  berinovasi  secara  tepat  dan cepat [3] . Tepat, artinya inovasi yang dibuat berguna bagi kehidupan. Cepat, artinya inovasi tersebut harus segera direalisasikan [4] . Inovasi-inovasi lahir dari sebuah proses pengambilan keputusan yang baik, yang didukung oleh data yang akurat dan datang dengan cepat. Data, yang  berupa  angka,  huruf,  gambar  tanda-tanda,  isyarat,  tulisan,  suara,  bunyi  yang merepresentasikan keadaan sebenarnya, merupakan elemen penting dalam pengambilan suatu keputusan  oleh  sebuah  instansi [5] .  Data  tersebut  diolah  menjadi  sebuah  laporan  yang kemudian akan menjadi bahan untuk menganalisis sebuah kasus, membuat perbandingan atas laporan data lain, dan sebagainya [6] .
Proses  pengolahan  data  sendiri  bukanlah  proses  sederhana.  Data  yang  berasal  dari masukan  dari  berbagai  sumber  akan  disimpan  terlebih  dahulu  di  dalam  sebuah  basis  data sebelum diolah ke dalam bentuk lain [7] . Basis data sendiri memiliki pengertian kumpulan data yang  disimpan  secara  sistematis  di  dalam  komputer  yang  dapat  diolah  atau  dimanipulasi menggunakan  perangkat  lunak  (program  aplikasi)  untuk  menghasilkan  informasi [8] .
Pendefinisian database meliputi spesifikasi berupa tipe data, struktur data, dan juga batasan- batasan pada data yang akan disimpan [9] . Salah satu tool yang sering digunakan adalah SQL Server. Seperti yang peneliti ungkapkan di atas, kecepatan dalam pengolahan data merupakan hal yang vital dalam sebuah inovasi bagi sebuah instansi [10] . Padahal data yang tersimpan di database, bukanlah data bersih, yang bisa segera dikonsumsi. Dibutuhkan proses transform dan transfer  data  sebelum  data  tersebut  benar-benar  siap  dikonsumsi [11] .  Proses  transform  dan transfer sendiri memiliki arti bahwa data dikirim dari proses A ke proses B untuk kemudian diubah [12] . Dalam hal ini, bukan isi datanya yang diubah, melainkan mengubah bentuk data menjadi  informasi  yang  sederhana  yang  dapat  dengan  mudah  diterima  dan  dibaca  oleh pembaca  informasi  tersebut [13] .  Pada  proses  transform  dan  transfer  inilah  biasanya  akan dimulai  masalah  pengolahan  data.  Kendala  yang  paling  sering  dialami  adalah  masalah lambatnya kedua proses tersebut diselesaikan [14] . Di SQL Server sendiri, masalah lambatnya proses  transform  dan  transfer  tersebut  bisa  diatasi  dengan  indexing,  temporary  table,  dan gabungan keduanya [15] .

## PERMASALAHAN
Dalam  melakukan  analisis  terhadap  latar  belakang,  dapat  disimpulkan  bahwa lambatnya  proses  transformasi  data  merupakan  hasil  dari  penumpukan  data  yang  terus meningkat di dalam database [16] . Kemudian penambahan kapasitas memory tidak menjadi solusi  jangka  panjang  dari  lambatnya  proses  transformasi  data  karena  data  yang  akan  terus menerus bertambah [17]. Masalah ini menjadi semakin kompleks dengan adanya pertumbuhan data yang terus menerus, dan penambahan kapasitas memory tidak memberikan solusi jangka panjang terhadap masalah ini.
Penumpukan  data  yang  terjadi  mungkin  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti pertumbuhan  bisnis,  peningkatan  jumlah  pengguna,  atau  bahkan  penambahan  sumber  data baru. Hal ini dapat mengakibatkan beban kerja yang lebih besar pada sistem, terutama pada tahap transformasi data. Proses transformasi data yang lambat dapat berdampak negatif pada efisiensi operasional, keakuratan informasi, dan responsivitas sistem secara keseluruhan.
Selain  itu,  lambatnya  proses  transformasi  data  juga  dapat  mempengaruhi  waktu pengambilan  keputusan  dan  merugikan  produktivitas  organisasi  secara  keseluruhan. Keterlambatan ini bisa menjadi hambatan bagi inovasi, pengembangan produk, dan respons terhadap perubahan pasar yang cepat. Penting untuk mencari solusi yang tidak hanya bersifat sementara,  melainkan  dapat  mengatasi  masalah  ini  dalam  jangka  panjang.  Upaya  untuk meningkatkan  efisiensi  transformasi  data  dapat  melibatkan  peningkatan  infrastruktur teknologi,  penerapan  algoritma  transformasi  data  yang  lebih  efisien,  atau  bahkan  strategi manajemen data yang lebih baik.
Dalam mengatasi masalah ini, perlu juga mempertimbangkan pengelolaan data yang baik, seperti pembersihan data berkala, kompresi data, atau strategi penyimpanan yang optimal. Pemahaman yang mendalam tentang sumber daya teknologi yang digunakan dan pemilihan solusi yang tepat dapat membantu organisasi menghadapi tantangan transformasi data dengan lebih efektif.
Dengan  mengidentifikasi  akar  permasalahan  dan  merancang  solusi  yang  holistik,
diharapkan  lambatnya  proses  transformasi  data  dapat  diatasi,  dan  organisasi  dapat  terus berinovasi serta beradaptasi dengan perubahan lingkungan bisnis yang dinamis.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode eksperimen dengan  menggunakan  rancangan  True  Experiment  Design  [18].  Sedangkan  desain  yang dipakai adalah desain pengukuran berulang [19]. Pada penelitian ini, perlakuan ekperimental yang akan didapat oleh kelompok kontrol adalah teknik Indexing, Temporary Table , dan teknik gabungan  keduanya[20]  .  Dalam  penelitian  ini  teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan adalah dengan menggunakan dummy data [21]. Dummy data sendiri adalah data tiruan [22]. Yakni isi dari atribut atau field-field yang ada adalah palsu dan hanya diinput atau di-extract menggunakan  SSIS  ( SQL  Server  Integration  Service )  [23]. Dummy data  adalah  data  yang diproleh  dari  hasil extract  transform  and  load  data dari text  file atau xls  file [24].  Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu dummy data dan menggandakannya, wawancara, dan observasi  [25].  Teknik  analisis  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  menggunakan  teknik observasi/pengamatan [26].

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  pengumupulan  data  yang  akan dimasukkan ke database dari masing-masing data source [27]. Data source ini berasal dari text file dan xls file [28]. Yang mana file-file tersebut nantinya akan diisi dummy data yang akan digandakan menjadi beberapa tanggal [29].

## Proses Penelitian
Pada  penelitian  ini,  proses  penelitian  yakni  dengan indexing , temporary  table ,  dan gabungan keduanya guna mendapatkan hasil mana yang tercepat dengam nilai data yang tetap sama jumlahnya [30].

## Pengelompokan Data Analisis Kebutuhan
Berikut daftar kebutuhan yang digunakan untuk penelitian:
1. Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan teknik pengujian pada penelitian ini yaitu:
a. Microsoft Office
Digunakan untuk proses dokumentasi penelitian.
b. Mozila Firefox
Digunakan untuk menjalankan aplikasi, karena lebih kompatibel dan lebih user frendly . c. Windows 10 Sebagai sistem operasi komputer.
d. Visual Studio 2015
Digunakan untuk tools editor dalam pembuatan aplikasi.
e. Database SQL Server 2016 Digunakan sebagai database tempat menampung dan menjalankan proses transformasi data.
f. IIS 10
Digunakan sebagai local web server aplikasi.
g. Draw.io
Digunakan untuk merancang flowchart diagram dan rancangan database .

## 2. Perangkat Keras
Perangkat keras yang digunakan untuk melakukan teknik pengujian pada penelitian ini dengan spesifikasi:
h. Laptop Intel Core i5
i. Intel® Core(TM) i5-6200 CPU @ 2.30GHz 2.30 GH
j. Memory RAM 8 GB

## Perancangan Eksperimen
Diagram Proses Eksperimen Data Flow Diagram suatu cara atau metode untuk membuat rancangan sebuah sistem yang mana berorientasi pada alur data yang bergerak pada sebuah sistem/pengujian/eksperimen. Pada pembuatan DFD di bawah nantinya untuk menerangkan rancangan bagaimana eksperimen ini berjalan menggunakan pengujian metode eksperimen.
1. Diagram Proses Eksperimen Tanpa Menggunakan Teknik
Gambar 1. Proses Eksperimen Tanpa Menggunakan Teknik
Keterangan Diagram Eksperimen Tanpa Menggunakan Teknik:
a. Start /Mulai.
b. Memasukkan dummy data tanpa proses (memperbanyak data pada database secara manual).
c. Terdapat lima tabel yang digunakan, untuk mendapatkan data bersih dengan join antar tabel. Tiga tabel data dan dua tabel master.
d. Mapping di sini adalah menggabungkan setiap table sesuai kebutuhan instansi dengan join table , dan mengambil field-field yang dibutuhkan.
e. Execute proses  eksperimen  tanpa  teknik,  yang  mana  di  sini  adalah  tidak menggunakan teknik apapun ( indexing atau temporary table ).
f. Pada tahap ini, data masuk pada tabel target. Di sini penulis mengambil contoh, yang digunakan di instansi adalah DM_TRANSACTION_DAILY.
g. Tahap ini adalah tahapan penulis mengecek seberapa lama proses ini berjalan dan bagaimana mengecek ketepatan data.
h. Finish /Selesai.
2. Diagram Proses Eksperimen Menggunakan Teknik Indexing
Gambar 2 . Proses Eksperimen Teknik Indexing
Keterangan Diagram Proses Eksperimen Menggunakan Teknik Indexing :
a. Start /Mulai.
b. Memasukkan dummy data tanpa proses (memperbanyak data pada database secara manual).
c. Terdapat lima tabel yang digunakan, untuk mendapatkan data bersih dengan join antar tabel. Tiga tabel data dan dua tabel master.
d. Index semua tabel berdasarkan tanggal data dan key join yang digunakan.
e. Mapping di sini adalah menggabungkan setiap tabel sesuai kebutuhan instansi dengan join table , dan mengambil field-field yang dibutuhkan.
f. Execute proses eksperimen teknik indexing .
g. Pada tahap ini, data masuk pada tabel target. Di sini penulis mengambil contoh, yang digunakan di instansi adalah DM_TRANSACTION_DAILY.
h. Tahap ini adalah tahapan penulis mengecek seberapa lama proses ini berjalan danbagaimana mengecek ketepatan data.
i. Finish /Selesai.
3. Diagram Proses Eksperimen Menggunakan Teknik Temporary Table
Gambar 3. Proses Eksperimen Teknik Temporary Table
Keterangan Diagram Proses Eksperimen Menggunakan Teknik Temporary Table :
j. Start /Mulai.
k. Memasukkan dummy data tanpa proses (memperbanyak data pada database secara manual).
l. Terdapat lima tabel yang digunakan, untuk mendapatkan data bersih dengan join antar tabel. Tiga tabel data dan dua tabel master.
m. Membuat temporary  table hanya  untuk  tabel  tertentu  (tidak  semua  table) terutama tabel data.
n. Mapping di sini adalah menggabungkan setiap tabel sesuai kebutuhan instansi dengan join table , dan mengambil field-field yang dibutuhkan.
o. Execute proses eksperimen teknik temporaray table , yang mana di sini adalah menggunakan metode Temporary Table pada penggunaan metode ini, penulis tidak  menggunakan  semua  tabel  untuk  dibuat temporary  table (hanya  tabel tertentu, yang mana itu adalah tabel yang total row data -nya lebih banyak, dan posisinya adalah sebagai tabel data.
p. Pada tahap ini, data masuk pada tabel target. Di sini penulis mengambil contoh, yang digunakan di instansi adalah DM_TRANSACTION_DAILY.
q. Tahap ini adalah tahapan penulis mengecek seberapa lama proses ini berjalan danbagaimana mengecek ketepatan data.
r. Finish /Selesai
4. Diagram Proses Eksperimen Menggunakan Teknik Indexing dan Temporary Table
Gambar 4. DFD Proses Kelompok Eksperimen Teknik Indexing dan Temporary Table
Keterangan Diagram Proses  Eksperimen  Menggunakan  Teknik Indexing dan Temporary Table :
s. Start /Mulai.
t. Memasukkan dummy data tanpa proses (memperbanyak data pada database secara manual).
u. Terdapat lima tabel yang digunakan, untuk mendapatkan data bersih dengan join antar tabel. Tiga tabel data dan dua tabel master.
v. Index semua tabel berdasarkan tanggal data dan key join yang digunakan.
w. Membuat temporary  table hanya  untuk  tabel  tertentu  (tidak  semua  tabel), terutama tabel data.
x. Mapping di sini adalah menggabungkan setiap tabel sesuai kebutuhan instansi dengan join table , dan mengambil field-field yang dibutuhkan.
y. Execute proses eksperimen teknik temporary table dan indexing , yang mana di  sini  adalah  menggunakan  metode Temporary  Table pada  penggunaan metode ini, penulis tidak menggunakan semua tabel untuk dibuat temporary table (hanya tabel tertentu, yang mana itu adalah tabel yang total row data -nya lebih banyak, dan posisinya adalah sebagai tabel data dan menggunakan tabel yang masing-masing sudah diindex.
z. Pada tahap ini, data masuk pada tabel target. Di sini penulis mengambil contoh, yang digunakan di instansi adalah DM_TRANSACTION_DAILY.
aa. Tahap ini adalah tahapan penulis mengecek seberapa lama proses ini berjalan danbagaimana mengecek ketepatan data.
bb. Finish /Selesai.
Dari  hasil  eksperimen  setiap  teknik,  dan  percobaan  berulang  setiap  tekniknya, menghasilkan ringkasan sebagai berikut:

## Percobaan 1
Pada  percobaan  pertama,  pada  waktu  proses  menunjukan  eksperimen  menggunakan teknik indexing lebih cepat dibanding dengan dua teknik yang lain.
Tabel 1. Hasil percobaan 1 No Perlakuan Waktu Mulai Waktu Selesai Waktu Proses 1  Tanpa Index 18:44:18 19:01:10 00:16:52 2 Indexing 19:29:09 19:38:55 00:09:46 3 Temporary Table 19:55:00 20:08:15 00:13:15 4 Indexing dan Temporary Table 20:18:00 20:31:10 00:13:10

## Percobaan 2
Pada  percobaan  kedua,  pada  waktu  proses  menunjukan  eksperimen  menggunakan teknik indexing lebih cepat dibanding dengan dua teknik yang lain.
Tabel 2. Hasil percobaan 2 No Perlakuan Waktu Mulai Waktu Selesai Waktu Proses 1  Tanpa Index 20:50:00 21:05:10 00:15:10 2 Indexing 21:30:01 21:38:31 00:08:30 3 Temporary Table 21:53:20 22:05:55 00:12:35
4 Indexing dan Temporary Table 22:10:00 22:23:30 00:13:30

## Percobaan 3
Pada  percobaan  ketiga,  pada  waktu  proses  menunjukan  eksperimen  menggunakan teknik indexing masih lebih cepat dibanding dengan dua teknik yang lain.
Tabel 3. Hasil percobaan 3 No Perlakuan Waktu Mulai Waktu Selesai Waktu Proses 1  Tanpa Index 22:55:22 23:16:00 00:20:38 2 Indexing 23:30:02 23:39:02 00:09:00 3 Temporary Table 23:50:40 00:10:00 00:17:20 4 Indexing dan Temporary Table 00:45:23 01:01:32 00:16:09

## Percobaan 4
Pada  percobaan  keempat,  pada  waktu  proses  menunjukan  eksperimen  menggunakan teknik indexing masih lebih cepat dibanding dengan dua teknik yang lain.
Tabel 4. Hasil percobaan 4 No Perlakuan Waktu Mulai Waktu Selesai Waktu Proses 1  Tanpa Index 03:48:22 04:02:12 00:13:50 2 Indexing 04:30:08 04:39:36 00:09:28 3 Temporary Table 04:55:23 05:08:55 00:13:32 4 Indexing dan Temporary Table 05:17:36 05:31:14 00:13:38

## Ringkasan
Berikut waktu rata-rata yang didapat dari empat percobaan di atas. Sehingga sudah dapat disimpulkan  bahwa  dari  percobaan  di  atas,  teknik indexing memiliki  waktu  tercepat dibandingkan  yang  lain.  Namun  bisa  dilihat  di  sini,  bahwa  setiap  waktunya  memang  tidak signifikan. Ini bisa terjadi karena log database yang semakin digunakan semakin menumpuk dan penuh pada percobaan menggunakan laptop pribadi.
Tabel 5 . Tabel ringkasan No Perlakuan Waktu Proses Rata-Rata 1 Tanpa Index 00:16:38 2 Indexing 00:09:11 3 Temporary Table 00:14:11 4 Indexing dan Temporary Table 00:14:07

## Implikasi Penelitian Aspek Penelitian
Dari  aspek  penelitian  mengharapkan  adanya  sebuah server yang  mendukung penyimpanan data besar untuk dengan kapasitas memori yang lebih besar, untuk menunjang proses transformasi data yang lebih stabil tanpa harus mengurangi kapasitas data.

## Aspek Manajerial
Yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat  diterapkan  pada  proyek-proyek yang ada di kemudian hari atau diterapkan di proyek-proyek yang sudah berjalan.

## Aspek Penelitian Lanjut
Setelah dilakukan penelitian untuk menentukan teknik mana yang tercepat, maka penelitian ini bisa digunakan refernsi untuk penelitian yang lebih baik selanjutnya. Atau akan dikembangkan menjadi lebih baik.

## KESIMPULAN
Sesuai  dengan  pembahasan,  studi  pustaka,  tinjauan  penelitian  dan  metode  penelitian dalam pengoptimalan database SQL Server dalam transformasi data dengan membandingkan teknik mana yang tercepat, maka penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut. Pertama, didapat dari beberapa kali percobaan, teknik indexing menghasilkan waktu yang lebih cepat dibanding dengan teknik yang lain. kedua, dengan metode True Experiment Design, dengan rancangan desain pegukuran berulang, dapat memudahkan penelitian untuk membandingkan eksperimen satu dengan eksperimen yang lain.

## SARAN
Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dalam  pegujian  dengan  jumlah  data  yang  besar, disarankan  menggunakan  hardisk  SSD  dan  kapasitas  RAM  yang  lebih  besar  dan  tidak menggunakan  laptop/notebook  sebagai  perangkat  uji  coba.  Para  penulis  selanjut  bisa menemukan teknik lain dan membandingkan dengan penelitian yang sudah ada dengan teknik baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] X. Niu et al. , “Provenance-aware query optimization,” in 2017 IEEE 33rd International Conference on Data Engineering (ICDE) , IEEE, 2017, pp. 473–484.
[2] I.  Indrajani,  “Analisis  dan  Penerapan  Metode  Tuning  pada  Basis  Data  Funding,” ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications , vol. 6, no. 1, pp. 143– 153, 2015.
[3] R. Schiesser, IT Systems Management: IT Systems Management _c2 . Pearson Education, 2010.
[4] J. R. Lourenço, B. Cabral, J. Bernardino, and M. Vieira, “Comparing NoSQL databases with a relational database: performance and space,” International Journal of Big Data , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2015.
[5] S. A. T. Mpinda, L. C. Ferreira, M. X. Ribeiro, and M. T. P. Santos, “Evaluation of graph  databases  performance  through  indexing  techniques,” International  Journal  of
Artificial Intelligence & Applications (IJAIA) , vol. 6, no. 5, pp. 87–98, 2015.
[6] C. Fehily, SQL Database Programming . Questing Vole Press, 2014.
[7] D. M. Ibrahim, R. Primananda, and M. Data, “Perbandingan Performa Database Apache HBase  dan  Apache  Cassandra  Sebagai  Media  Penyimpanan  Data  Sensor  Internet  of Things,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 8, pp. 2943–2949, 2018.
[8] S.  Perkassa,  “IMPLEMENTASI  ETL  (EXTRACT,  TRANSFORM,  LOAD)  PADA PERANCANGAN SISTEM DATA WAREHOUSE UNIVERSITAS WIDYATAMA,” 2016.
[9] H. Kurniawan and H. HERMANTO, “Otorisasi Pengguna Laboratorium IBI Darmajaya Berbasis Client Server,” Expert , vol. 7, no. 2, p. 346053, 2017.
[10]  E.  M.  Kuszera12,  L.  M.  Peres,  and  M.  D.  Del  Fabro,  “Metamorfose:  a  data transformation framework based on Apache Spark,” 2018.
[11]  C.  G.  Corlăţan,  M.  M.  Lazăr,  V.  Luca,  and  O.  T.  Petricică,  “Query  Optimization Techniques in Microsoft SQL Server.,” Database Systems Journal , vol. 5, no. 2, 2014.
[12]  D. Setiawan, Buku sakti pemrograman web: html, css, php, mysql & javascript . Anak Hebat Indonesia, 2017.
[13]  A. S. Kusumo, Administrasi SQL Server 2014 . Elex Media Komputindo, 2016.
[14]  Y. Chen, “Research of Data Storage and Querying Methods Based on Ring Distributed Hash,” The Open Automation and Control Systems Journal , vol. 7, no. 1, 2015.
[15]  S. H. Situmorang, I. Muda, M. Doli, and F. S. Fadli, Analisis data untuk riset manajemen dan bisnis . USUpress, 2010.
[16]  F.  Alharbi  and  O.  Smadi,  “Database  Development  for  Pavement  Performance Modeling,” International Journal of Advanced Engineering, Management and Science , vol. 3, no. 9, p. 239914.
[17]  Z.  Kedah,  “Use  of  E-Commerce  in  The  World  of  Business,” Startupreneur  Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.v2i1.273.
[18]  V. Meilinda, S. A. Anjani, and M. Ridwan, “A Platform Based Business Revolution Activates  Indonesia’s  Digital  Economy,” Startupreneur  Business  Digital  (SABDA Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 155–174, 2023.
[19]  S.  Kosasi,  U.  Rahardja,  N.  Lutfiani,  E.  P.  Harahap,  and  S.  N.  Sari,  “Blockchain Technology - Emerging Research Themes Opportunities in Higher Education,” in 2022 International  Conference  on  Science  and  Technology,  ICOSTECH  2022 ,  Institute  of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022. doi:
10.1109/ICOSTECH54296.2022.9829053.
[20]  U. Rahardja, A. Ngadi, S. Millah, E. P. Harahap, and Q. Aini, “Blockchain Application in  Educational  Certificates  and  Verification  Compliant  with  General  Data  Protection Regulations.”
[21]  N.  Lutfiani  and  L.  Meria,  “Utilization  of  Big  Data  in  Educational  Technology Research,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 73–83, 2022.
[22]  N.  Lutfiani,  P.  A.  Sunarya,  S.  Millah,  and  S.  Aulia  Anjani,  “Penerapan  Gamifikasi
Blockchain dalam Pendidikan iLearning,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 399– 407, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1958.
[23]  U. Rahardja, “Penerapan Teknologi Blockchain Dalam Pendidikan Kooperatif Berbasis E-Portfolio,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  354–363,  Dec.  2022,  doi: 10.33050/tmj.v7i3.1957.
[24]  S. Zebua and M. Heru Riza Chakim, “Effect of Human Resources Quality, Performance Evaluation, and Incentives on Employee Productivity at Raharja High School,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.34306.
[25]  R.  Muthia,  “Structured  Data  Management  for  Investigating  an  Optimum  Reactive Distillation Design,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 5, no. 1, pp. 34–42, Mar. 2023, doi: 10.34306/ajri.v5i1.899.
[26]  N. P. A. Mentayani, I. P. Satwika, I. G. A. Pramesti Dwi Putri, A. A. I. I. Paramitha, and T.  Tiawan,  “Analisis  Dan  Perancangan  User  Interface  Sistem  Informasi  Pembayaran Mahasiswa STMIK Primakara Berbasis Web,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 1, pp. 78–89, Apr. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i1.1850.
[27]  I. Hidayat and F. O. S. Dewi, “Effect of Liquidity, Leverage, and Working Capital Turn on Profitability,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 60–68, Feb. 2022, doi: 10.33050/atm.v7i1.1832.
[28]  Q. Aini, I. Handayani, and F. H. N. Lestari, “Utilization Of Scientific Publication Media To  Improve  The  Quality  Of  Scientific  Work,” Aptisi  Transactions  on  Management (ATM) , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[29]  N.  M.  Nila  Febrianti  and  G.  S.  Darma,  “Millennials’  Intention  to  Invest  through Securities Crowdfunding Platform,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 1, pp. 19–30, Jan. 2023, doi: 10.34306/att.v5i1.280.
[30]  Gleny and I. Bernardo, “Research on the Intention to Purchase of Fabric Saints : Based on the Theory of Consumption Value, Green Purchase Intention, and Green Purchase Behaviour,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 1, pp. 31–39, Jan. 2023, doi: 10.34306/att.v5i1.287.