Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 141 - 150

## Implementasi Model Perhitungan Untuk Menentukan Performa Basis Data MySQL Dan PostgreSQL
Yoga Pramuda Dias Wendri * 1 , Ari Kusmiran 2 , Molavi Arman 3 1,2, Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang,
3 Manajemen Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 yoga@mhs.mdp.ac.id , 2 ari@mhs.mdp.ac.id , 3 molavi.arman@mdp.ac.id

## Abstrak
Aplikasi  harus  dapat  diakses  selama  24  jam  dalam  sehari  oleh  penggunanya, implementasi dan perbedaan  database yang tepat sangat penting untuk mendukung koneksi dari ratusan ribu pengguna. Semakin banyak keluhan dari pengguna yang muncul terhadap performa, serta meningkatnya jumlah kunjungan terhadap aplikasi database  yang menggunakan MySQL dan  PostgreSQL  terhadap  komponen  Queries  Performed:  Read,  Write  dan  Transaction,  Per- request  Statistics:  Average  dan  Threads  Fairness:  Execution  Time.  Dalam  tiga  komponen tersebut dilakukan pengujian untuk menentukan mana yang terbaik antara penggunaan database MySQL dan PostgreSQL serta memberikan solusi terbaik dalam pemilihan database dengan uji beda komponen yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan rumus perhitungan indenpendent sample  t-test  dengan  menggunakan  dua  komputer,  database  yang  digunakan  memiliki  ukuran yang  sama  besarnya,  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  dari  hasil  dua  database tersebut. Hasil penelitian menjelaskan bahwa MySQL memberikan hasil terbaik dibandingkan dengan  PostgreSQL  dengan  menggunakan  metode  indenpendent  sample  t-test  sebagai  solusi terbaik..
Kata kunci — Database, Independent Sample T-Test, MySQL, PostgreSQL

## Abstract
The  Application  must  be  can  accessible  for  twenty-four  hours  a  day  by  its  users,  the proper implementation and difference of databases is very important to support the connections from  hundreds  of  thousands  of  users.  More  and  more  complaints  from  users  that  appear  to performance, and as well as increase of the number of visits to the database applications that used MySQL and PostgreSQL to components Queries Performed: Read, Write and0 Transaction, Per-request Statistics: Average and Threads Fairness: Execution Time. In that three components is doing the test for determine which one is the best between the using of MySQL and PostgreSQL databases  as  well  as  giving  the  best  solution  in  election  databases  which  is  different  test components is results. This research is uses the indenpendent sample t-test calculation formula using two computers, the database used has the same size, to find out whether the differences from the result of the two databases. The result of the research is explained that MySQL is the best results compare with PostgreSQL by using indenpendent sample t-test method as the best solution.
Keywords — Database, Independent Sample T-Test, MySQL, PostgreSQL
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
142

## 1. PENDAHULUAN
idak dipungkiri lagi, aplikasi harus dapat diakses oleh penggunanya selama 24 jam sehari, sangatlah penting untuk mengimplementasikan serta membedakan database yang tepat, yang mendukung  koneksi  dari  ratusan  ribu  pengguna.  Semakin  banyak  persyaratan  kompleks  dari pengguna  yang  muncul,  dan  perusahaan  diharuskan  untuk  mencari  solusi  yang  berbeda  untuk memenuhi  kebutuhan  pelanggan  mereka.  Maka  aplikasi  harus  mendukung  jutaan  pengguna secara  bersamaan  dan  menangani  volume  data  dan  model  database  relasional,  karena  setiap pelanggan  memiliki  kebutuhan  dan  persyaratannya  sendiri,  ada  kemungkinan  bahwa  dalam aplikasi  yang  sama,  ada  kebutuhan  untuk  kustomisasi  yang  berbeda  untuk  setiap  pengguna. Database relasional tidak memungkinkan konfigurasi lengkap yang dapat membentuk kebutuhan mereka.
Penelitian  terkait  perbandingan  database  [1]  melakukan  perbandingan  database  mana yang memiliki keunggulan yang lebih baik, dalam penelitian menunjukkan bahwa pilihan yang paling optimal adalah PostgreSQL karena memiliki waktu pemuatan data terbaik, didukung oleh ekstensi PostGIS dan PointCloud dan merupakan sistem gratis. Jika hanya mempertimbangkan membaca  dan  pemuatan  data,  MySQL  dapat  direkomendasikan  mencapai  hasil  terbaik  dalam penelitian ini. MS Server menghasilkan waktu kembali lebih stabil, tapi sayangnya bukan sistem gratis  dan  penggunaannya  dalam  percobaan  ini  berdasarkan  lisensi  akademik.  Database  non- relasional  MongoDB  menunjukkan  performa  baik  dengan  sejumlah  kecil  dokumen,  tetapi menjadi tidak efisien ketika waktu akses meningkat secara linier. Pada tes yang dilakukan dengan mengembalikan catatan ke konsol, hasilnya bisa berbeda ketika digunakan oleh aplikasi web, oleh karena itu teknologi ini membutuhkan lebih banyak pengujian dan pengembangan. Penelitian  terkait  perbandingan  database  [2]  penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  perbandingan empat  database  relasional  menggunakan  yahoo  cloud  serving  benchmark.  Hasil  benchmark menunjukkan,  bahwa  PostgreSQL  memiliki  kinerja  terbaik  untuk  operasi  insert,  diikuti  oleh MySQL, MariaDB dan SQLite.
Meskipun MariaDB memiliki kinerja terburuk untuk operasi insert, akan tetapi MariaDB memiliki  kinerja  terbaik  untuk  operasi  read  di  bawah  beban  kerja  yang  sama.  Berdasarkan pengamatan yang dilakukan bahwa ada perbedaan yang jelas antara kinerja read dan write yang dihasilkan dari keputusan arsitektur masing-masing sistem. Hasil ini melihat pentingnya kerangka kerja standar untuk memeriksa kinerja sistem sehingga pengembang dapat memilih sistem yang paling sesuai untuk kebutuhan mereka.
Penelitian terkait perbandingan database [3] , penelitian ini menjelaskan bahwa pemilihan database  tentunya  mempertimbangkan  banyak  faktor  yaitu  mulai  dari  kapasitas  penyimpanan, keamanan,  kemudahan  pengaksesan  database,  dari  banyak  faktor  pemilihan  database  yang digunakan  kecepatan  merupakan  faktor  yang  paling  utama  dalam  pemilihan  database. PostgreSQL dan MySQL merupakan database yang banyak digunakan untuk menyimpan data, database  tersebut  biasanya  dikombinasikan  dengan  bahasa  pemrograman  sehingga  mudah digunakan  untuk  menyimpan  informasi  yang  diinginkan.  Oleh  karena  itu  dengan  adanya perancangan  aplikasi  pengujian  kinerja  penyisipan  dan  pencarian  data  pada  PostgreSQL  dan MySQL  aplikasi  yang  dirancang  untuk  menguji  database  pada  PostgreSQL  dan  MySQL berdasarkan pengujian kecepatan penyisipan dan pencarian, agar menjadi sebuah informasi dalam menentukan  pemilihan  database  berdasarkan  faktor  kecepatannya.  Walaupun  demikian,  hasil pengujian berpengaruh terhadap  spesifikasi  hardware  dan  software  yang  digunakan,  pengujian kinerja  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  pemilihan  database  dalam  hal  kecepatan waktu berdasarkan records yang digunakan.
Penelitian terkait perbandingan database [4], penelitian ini membahas tentang pengujian kinerja  web  server  e-learning  dalam  kemampuan  web  bekerja  dalam  menangani  proses komunikasi  antara  server  web  dan  client  web  browser  dengan  tiga  indikator  parameter  yaitu Response  Time,  Throughput  dan  Resource  Utilization.  Alat  analisis  yang  digunakan  adalah Independent Sample T-Test digunakan untuk menguji hipotesis tentang ada atau tidak perbedaan

## T
143
sebelum dan sesudah konfigurasi dalam meningkatkan kinerja web server e-learning. Hasil dari pengujian  didapat  kriteria  kinerja  yaitu Response  Time ,  Throughput  dan  Resource  Utilization mengalami peningkatan setelah dikonfigurasi dan pada uji Independent Sample T-Test dijelaskan bahwa ada.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk  melakukan  penelitian    sesuai  dengan  kerangka penelitian pada gambar 1.
Gambar 1  Kerangka Penelitian

## 2.1 Analisis
Pada tahapan ini merupakan tahap dimana akan dilakukan Analisis penelitian mengenai MySQL  dan  PostgreSQL  yang  nantinya  komponen  pengujiannya  akan  di  terapkan  kedalam Independent Sample T-Test . Tahap ini juga akan dilakukan analisa kebutuhan yang nantinya akan diketahui apa saja yang akan digunakan dalam melakukan penelitian ini. Tahap ini sangat berguna untuk membantu dalam memahami tema penelitian yaitu mengenai perbandingan MySQL dan PostgreSQL [6].

## 2.2 Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahap  pembelajaran  mengenai  topik  permasalahan  dalam penelitian yang diambil dari berbagai sumber mengenai permasalahan yang dikumpulkan melalui jurnal-jurnal terkait. Jurnal yang di kumpulkan terdiri dari beberapa jurnal yaitu jurnal mengenai basis data, jurnal mengenai MySQL, jurnal mengenai PostgreSQL, jurnal mengenai Independent Simple  T-Test dan  juga  jurnal  tentang Network  Development  Life  Cycle (NDLC).  NDLC merupakan suatu metode mengembangkan atau merancang jaringan infrastruktur yang digunakan dalam  mengembangkan  atau  merancang  jaringan  infrastruktur  yang  memungkinkan  terjadinya pemantauan jaringan untuk mengetahui statistik dan kinerja jaringan[5].

## 2.3 Desain
Pada  tahapan  ini  yaitu  membuat  desain  mengenai  gambaran  topologi  jaringan  yang dibangun  dalam  penelitian,  dengan  topologi  ini  diharapkan  akan  memberikan  gambaran seutuhnya dari kebutuhan yang ada.
144

## 2. 4 Simulasi Prototipe
Pada tahapan ini yaitu menyiapkan kebutuhan apa saja yang akan digunakan dalam proses melakukan penelitian ini.

## 2.4 Implementasi
Pada  tahapan  ini  yaitu  tahap  untuk  mendapatkan  nilai  komponen  pengujian  terhadap Queries  Performed:  Read,  Write  dan  Transaction,  Per-request  Statistics:  Average  dan  Threads Fairness: Execution Time serta menggunakan metode Independent Sample T-Test untuk menguji perbedaan rata-rata dua sample yang ada.

## 2.4.1 Konfigurasi IP
Pertama  ketikkan  perintah  seperti  dibawah  ini  pada  komputer  Linux Router PC . Konfigurasi IP Address.
Tabel 1 Perintah edit
# nano /etc/network/interfaces
Setelah itu akan terbuka settingan konfigurasinya seperti di bawah ini dan masukkan ip address sesuai dengan jaringan PC yang telah ditetapkan untuk konfigurasi IP Address komputer client dengan perintah berikut.
Tabel 2 Isi konfigurasi IP PC klien
Konfigurasi IP Address PC MySQL dengan perintah berikut.
Tabel 3 Isi IP PC MySQL
Konfigurasi IP Address PC PostgreSQL dengan perintah berikut.
Tabel 4 Konfigurasi IP PC PostgreSQL
Kemudian  ketikkan  perintah  CTRL+O  lali  tekan  enter  untuk  menyimpan  dan  CTRL+X  untuk keluar. Selanjutnya restart jaringan agar jaringan berfungsi dengan baik menggunakan perintah berikut.
Tabel 5 Perintah restart service network
# auto enp2s0 # iface enp2s0 inet static address 192.168.205.4 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.205.1 # auto eth0 # iface eth0 inet static address 192.168.205.11 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.205.1 # auto eth0 # iface eth0 inet static address 192.168.205.12 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.205.1
145
Setelah itu akan memeriksa konfigurasi yang telah dimasukkan apakah telah berjalan dengan baik.
Tabel 6 Melihat IP Address

## 2.4.2 Konfigurasi IP
Pada tahap ini pertama-tama yang dilakukan adalah pengujian terhadap  MySQL yaitu dengan mengirimkan 30 file dengan durasi waktu pengujian 5 menit untuk masing-masing file yang diuji, perangkat lunak yang digunakan untuk mencari komponen nilai-nilai pengujian yaitu sysbench. Perintah pengujian menggunakan Sysbench pada  MySQL adalah sebagai berikut.
Tabel 7 Perintah pengujian sysbench MySQL

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perintah pengujian menggunakan Sysbench pada PostgreSQL adalah sebagai berikut.

## Tabel 8 Perintah pengujian sysbench PostgreSQL

## 2.5 Monitoring
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahap  penting,  yang  mana  nilai-nilai  dari  pengujian  yang telah didapatkan akan dimasukkan dan dihitung dengan rumus Independent Sample T-Test . Pada komponen-komponen  pengujian  dari  MySQL  dan  PostgreSQL  akan  didapat  nilai Queries Performed: Read, Write dan Transaction , Per-request Statistics: Average dan Threads Fairness: Execution Time pada saat pengujian telah dilakukan.
Tahapan  ini  akan  mengamati  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  pengujian  dan  akan melakukan perhitungan menggunakan aplikasi SPSS yang berguna untuk melihat perbandingan performa menggunakan Independent Sample T-Test pada komponen uji MySQL dan PostgreSQL yang  telah  didapatkan. Independent  Sample  T-Test digunakan  untuk  melihat  perbandingan performa MySQL dengan PostgreSQL, untuk lebih jelasnya akan diberikan rincian dalam bentuk tabel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan Pengambilan data  untuk mencari nilai komponen Queries Performed: Read, Write dan Transaction yaitu kemampuan database dalam  melayani  transaksi  yang  dibutuhkan client dalam  hitungan  detik , Per-request  Statistics:  Average yaitu  kemampuan database menghitung rata-rata permintaan data dalam sekali pengujian dan Threads Fairness: Execution
# ip a
sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql- host=192.168.205.12 --mysql-port=3306 --mysql-user=sbtest -- mysql-password='123456' --mysql-db=dbariyoga --db- driver=mysql --tables=24 --table-size=100000 --report- interval=10 --threads=1 --time=60 run sysbench --db-driver=pgsql --report-interval=10 --oltp-table- size=100000 --oltp-tables-count=24 --threads=1 --time=60 --pgsql- host=192.168.205.12 --pgsql-port=5432 --pgsql-user=sbtest -- pgsql-password=123456 --pgsql-db=sbariyoga /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua run
146
Time yaitu waktu eksekusi database dalam setiap pengujian dan pada masing-masing database menggunakan tools Sysbench yang diinstalasi pada komputer server dan client. Komputer server melakukan request pada  komputer client untuk  mendapatkan  nilai Queries  Performed:  Read, Write dan Transaction , Per-request Statistics: Average dan Threads Fairness: Execution Time pengambilan dilakukan pada komputer client.
Pada  konfigurasi Sysbench dilakukan konfigurasi request MySQL yang dapat dilihat pada perintah dibawah ini.
Tabel 9 Uraian pengujian sysbench MySQL
Penjelasan perintah diatas adalah sebagai berikut: sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua  adalah perintah untuk membaca file sysbench, --mysql-host=192.168.205.12 adalah perintah untuk memasukkan ip address komputer server ke client,
--mysql-port=3306 adalah perintah untuk memasukkan port MySQL, --mysql-user=sbtest  adalah  perintah  untuk  memasukkan username MySQL,  mysql- password='123456' adalah perintah untuk memasukkan password MySQL, --mysql-db=dbariyoga adalah perintah untuk memasukkan database MySQL, --tables=24 adalah perintah untuk memasukkan jumlah tabel pada MySQL, --table-size=100000, adalah perintah untuk memasukkan besar ukuran tabel MySQL, threads=1 adalah perintah untuk memasukkan beban kerja pada MySQL dan --time=60  adalah  perintah  untuk  memasukkan  jangka  waktu  pengujian.  Hasil  pengujian komponen pada MySQL dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2  Hasil Pengujian Komponen pada MySQL
Pada  konfigurasi Sysbench dilakukan konfigurasi request PostgreSQL yang dapat dilihat pada perintah dibawah ini.
Tabel 10 Uraian pengujian sysbench PostgreSQL
sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql- host=192.168.205.12 --mysql-port=3306 --mysql-user=sbtest -- mysql-password='123456' --mysql-db=dbariyoga --db- driver=mysql --tables=24 --table-size=100000 --report-interval=10
--threads=1 --time=60 run sysbench --db-driver=pgsql --report-interval=10 --oltp-table- size=100000 --oltp-tables-count=24 --threads=1 --time=60 --pgsql- host=192.168.205.12 --pgsql-port=5432 --pgsql-user=sbtest -- pgsql-password=123456 --pgsql-db=sbariyoga /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua run
147
Penjelasan perintah diatas adalah sebagai berikut: --db-driver=pgsql adalah perintah untuk memasukkan driver database PostgreSQL, --oltp-table-size=100000 adalah perintah untuk memasukkan besar ukuran tabel PostgreSQL, --oltp-tables-count=24 adalah perintah untuk memasukkan jumlah tabel pada PostgreSQL, --threads=1 adalah perintah untuk memasukkan beban kerja pada MySQL, --time=60 adalah perintah untuk memasukkan jangka waktu pengujian, pgsql host=192.168.205.12 adalah perintah untuk memasukkan ip address komputer server ke client, --pgsql-port=5432 adalah perintah untuk memasukkan port PostgreSQL, --pgsql-user=sbtest adalah perintah untuk memasukkan username PostgreSQL, --pgsql-password=123456 adalah perintah untuk memasukkan password PostgreSQL, --pgsql-db=sbariyoga adalah perintah untuk memasukkan database PostgreSQL.
3.1 Hasil Perhitungan Independent Sample T-Test Queries Performed  (Read) Database
Hasil perhitungan Group Statistics dan Independent Sample T-Test Queries Performed (Read) database dalam satuan second  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3  Hasil Perhitungan Independent Sample T-Test Queries Performed  (Read) Database
Berdasarkan nilai pada Gambar 4 diketahui:
• Rata-rata Queries  Performed  (Read) pada database MySQL  230823.7333  < database PostgreSQL 244738.6 berbeda -13914.86667
• Nilai Sig. sebesar 0.962 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data homogen dan nilai yang diambil berdasarkan data pada baris equal variances assumed
• Nilai Sig. (2-tailed) 0.000 < dari nilai signifikan 0.05

## 3.2 Hasil Perhitungan Group Statistics Queries Performed (Write) Database
Hasil perhitungan Group Statistics dan Independent Sample T-Test Queries Performed (Transaction) database dapat dilihat pada gambar 4.
148
Gambar 4  Hasil Perhitungan Group Statistics Queries
Performed (Write) Database
Berdasarkan nilai pada Gambar 7 diketahui:
• Rata-rata Queries  Performed  (Write) pada database MySQL  82368  < database PostgreSQL 85151.0333 berbeda -2783.03333
• Nilai Sig. sebesar 0.84 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data homogen dan nilai yang diambil berdasarkan data pada baris equal variances assumed
• Nilai Sig. (2-tailed) 0.023 < dari nilai signifikan 0.05

## 3.3 Hasil Perhitungan Group Statistics Queries Performed (Write) Database
Hasil perhitungan Group Statistics dan Independent Sample T-Test Queries Performed ( Transaction ) database dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5  Hasil Perhitungan Independent Sample T-Test Queries Performed  (Transaction) Database
Berdasarkan nilai pada Gambar diketahui:
• Rata-rata Queries  Performed  (Transaction) pada database MySQL  16473.6  < database PostgreSQL 17227.6 berbeda -754
• Nilai Sig. sebesar 1 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data homogen dan nilai yang diambil berdasarkan data pada baris equal variances assumed
• Nilai Sig. (2-tailed) 0.002 < dari nilai signifikan 0.05.
149

## 3.4 Hasil Perhitungan Independent Sample T-Test Per-request Statistics (Average) Database
Hasil perhitungan Group Statistics dan Independent Sample T-Test Queries Performed ( Transaction ) database dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6  Hasil Perthitungan Berdasarkan nilai pada Gambar 6 diketahui:
• Rata-rata Per-request  Statistics  (Average) pada database MySQL  233.772  < database PostgreSQL 359.772 berbeda -126
• Nilai  Sig.  sebesar  1  >  dari  nilai  signifikan  0.05,  artinya  data  homogen  dan  nilai  yang diambil berdasarkan data pada baris equal variances assumed
• Nilai Sig. (2-tailed) 0.000 < dari nilai signifikan 0.05

## 3.5 Hasil Perhitungan Independent Sample T-Test Threads Fairness (Execution Time) Database
Hasil perhitungan Group Statistics dan Independent Sample T-Test Threads Fairness (Execution Time) database dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7  Hasil Perthitungan Execution Time
Berdasarkan nilai pada Gambar 7 diketahui:
• Rata-rata Threads  Fairness  (Execution  Time) pada database MySQL  60.14706333  < database PostgreSQL 75.95106333 berbeda -15.804
• Nilai  Sig.  sebesar  1  >  dari  nilai  signifikan  0.05,  artinya  data  homogen  dan  nilai  yang diambil berdasarkan data pada baris equal variances assumed
• Nilai Sig. (2-tailed) 0.000 < dari nilai signifikan 0.0

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Cara untuk mencari nilai performa basis data MySQL dengan PostgreSQL menggunakan perhitungan metode uji beda yang dilakukan pencarian nilai pada setiap komponen yang diuji  yaitu Queries  Performed:  Read,  Write dan transaction,  Per-request  Statistics: Average dan Threads Fairness: Execution time pada basis data MySQL dan PostgreSQL dari pengujian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dengan komponen yang diuji antara kedua basis data.
2. Penggunaan metode uji beda yang digunakan menghasilkan perbandingan komponen read nilai  rata-rata  untuk  MySQL  230823.7333  dan  PostgreSQL  244738.6 dengan  nilai  Sig.
150
sebesar 0.962 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data homogen dan dapat dikatakan bahwa komponen read pada MySQL lebih baik dibandingkan PostgreSQL karena semakin kecil nilai read maka semakin cepat kinerja pada fitur read di database tersebut. 3. Perbandingan pada komponen write dengan nilai rata-rata untuk MySQL 82368 dan untuk PostgreSQL 85151.0333 dengan nilai Sig. sebesar 0.84 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data  homogen  dan  dapat  dikatakan  bahwa write pada  MySQL  lebih  baik  dibandingkan PostgreSQL karena semakin kecil nilai write maka semakin cepat kinerja pada fitur write di database tersebut.
4. Perbandingan pada komponen transaction dengan nilai rata-rata untuk MySQL 16473.6 dan  untuk  PostgreSQL  17227.6  dengan  nilai  Sig.  sebesar  1  >  dari  nilai  signifikan  0.05, artinya  data  homogen  dan  dapat  dikatakan  bahwa transaction pada  MySQL  lebih  baik dibandingkan  PostgreSQL  karena  semakin  kecil  nilai transaction maka  semakin  cepat kinerja pada fitur transaction di database tersebut.
5. Perbandingan pada komponen Average dengan nilai rata-rata untuk MySQL 233.772  dan PostgreSQL 359.772 dengan nilai Sig. sebesar 1 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data homogen  dapat  dikatakan  bahwa average pada  MySQL  lebih  baik  dibandingkan PostgreSQL karena semakin kecil nilai average maka semakin cepat kinerja rata-rata p er- request statistics di database tersebut
6. Perbandingan pada komponen Execution time dengan nilai rata-rata MySQL 60.14706333 dan PostgreSQL nilai 75.95106333 dengan nilai Sig. sebesar 1 > dari nilai signifikan 0.05, artinya data homogen dan dapat dikatakan bahwa execution time pada MySQL lebih baik dibandingkan PostgreSQL karena semakin kecil nilai execution time maka semakin cepat waktu eksekusi di database tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D Kovalskyi,I Sfiligoi,F Wuerthwein, A Yagil, Performance of popular open source databases for HEP related computing problems, Journal of Physics: Conference Series, Volume 513, Track 4,     Published under licence by IOP Publishing Ltd, 2014.
[2]   Abubakar, Y. Benchmarking Popular Open Source Rdbms: A Performance Evaluation For It Professionals, 3(5), 39–44, 2016.
[3] Dalimunthe, Y. A. PENGUJIAN KINERJA PENCARIAN DATA, 1(1), 17–25, 2016.
[4]      Arman,  M.  Analisa  kinerja  web  server  e-learning  menggunakan  apache  benchmark  dan httperf. Integrasi, 8(2), 93–100. 2014.
[5] Ramadhan Triyanto Prabowo, Mochamad Teguh Kurniawan, Analisis Dan Desain Keamanan Jaringan  Komputer  Dengan  Metode  Network  Development  Life  Cycle  (Studi  Kasus: Universitas Telkom), Vol.2, No.1, Jurnal Rekayasa Sistem & Industri, 2015.
[6]  Taufiq  Abdul  Gani,  Aulia  Arafat,  dan  Melinda,  Analisis  Kinerja  MySQL  Cluster Menggunakan Metode Load Balancing, Vol.11, No.4, 2015.
[7] C. Trihenradi, “Step by Step SPSS 16: Analisis Data Statistik”, Andi Offset, Yogyakarta,2009.
[8] Castleman, Kenneth R., 2004, Digital Image Processing , Vol. 1, Ed.2,  Prentice Hall, New Jersey.
[9] Gonzales, R., P. 2004, Digital Image Processing ( Pemrosesan Citra Digital ), Vol. 1, Ed.2, diterjemahkan oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.
[10] Wyatt,  J.  C,  danSpiegelhalter,  D.,  1991, Field  Trials  of  Medical  Decision-Aids: PotentialProblems  and  Solutions ,    Clayton,  P.  (ed.): Proc.  15th  Symposium  on ComputerApplications in Medical Care , Vol 1, Ed. 2, McGraw Hill Inc, New York.