## PEMILIHAN ARSITEKTUR BASIS DATA BERDASARKAN ANALISIS KINERJA ORACLE INSTANCE TUNGGAL DAN RAC
1 Sri Astuti, 2 Lulu Chaerani Munggaran
1,2 Manajemen Sistem Informasi, Program Pasca Sarjana, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 sriast.nirlam@gmail.com , 2 lulu@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Beban  yang  semakin  bertambah  pada  suatu  server  basis  data  dapat  mengakibatkan menurunnya  performa  sistem  untuk  menyelesaikan  perintah  penggunanya.  Berkurangnya performa dari server tersebut juga bisa berdampak terhadap response time yang semakin lambat. Salah satu cara meningkatkan kinerja server adalah dengan menambahkan sumber daya berupa server baru yang bisa dikonfigurasikan sebagai cluster. Penambahan server baru tersebut dapat disebut sebagai horizontal scaling. Horizontal scaling membantu dalam pembagian beban kerja dalam pemprosesan data. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan kinerja Oracle basis data instance tunggal dengan basis data Real Application Cluster (RAC) sebagai dasar pemilihan arsitektur basis data, menggunakan  pengujian throughput, response time dan error rate. Hasil dari pengujian untuk jumlah pengguna 100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000, basis data instance  tunggal  lebih  unggul  dalam  hal  throughput  dan  response  time  dibandingkan  dengan cluster  RAC.  Basis  data  RAC  mendapatkan  hasil  yang  lebih  unggul  dibandingkan  basis  data instance  tunggal  dalam  hal  performa  error  rate,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  basis  data  RAC dapat melayani transaksi yang lebih banyak tanpa menghasilkan transaksi error.
Kata kunci: Basis Data, Cluster, Error Rate, Horizontal Scaling, Response Time, Throughput.

## Abstract
Increasing  load  on  database  server  can  result  in  performance  decrease  to  complete requests from the users. It can also have impact to slower response time of the system. One way to increase the server performance is to install new server for additional resources configured as cluster. This is called horizontal scaling. Horizontal scaling helps in load balancing to process the data. This study aims to compare the performance Oracle Database with Single Instance and Real  Application  Cluster  (RAC)  as  the  basis  to  choose  database  architecture,  by  testing  the throughput, response time and error rate. Test results for total of 100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000 users, shows that single instance database are better in terms of throughput and response time compared to RAC cluster. RAC database have better results  compared  to  single  instance  database  in  terms  of  error  rate,  which  shows  that  RAC database can handle more transactions without resulting in transaction error.
Keywords: Cluster, Database, Error Rate, Horizontal Scaling, Response Time, Throughput.

## PENDAHULUAN
Pada  bisnis  suatu  perusahaan  terutama yang  berupa startup ,  sistem  komputer  yang dimiliki  biasanya  masih  sederhana  karena modal  yang  terbatas  untuk  investasi.    Basis data  yang  digunakan  masih  berjalan  pada
server tunggal.
Seiring dengan
berkembangnya bisnis dari perusahaan tersebut, konfigurasi basis data yang sederhana ini  akan  tidak  dapat  lagi  menangani  beban yang  bertambah  besar.    Kegagalan  pada perangkat  keras,  sistem  operasi,  atau server yang tiba-tiba berhenti bekerja dapat mengakibatkan  proses  transaksi  terhenti  atau tidak tercatat dengan baik. Semakin bertambahnya  beban  pada  suatu server basis data  juga  dapat  mengakibatkan  menurunnya performa sistem untuk menyelesaikan perintah dari  penggunanya.  Berkurangnya  performa dari server tersebut  juga  bisa  berdampak terhadap response  time pada  sistem  menjadi semakin  lambat.  Hal  ini  dapat  menjadi pertimbangan penting agar peningkatan kinerja  sistem  secara  bertahap  pada  server dapat dengan mudah dilakukan sesuai dengan kebutuhan di masa yang akan datang.
Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan untuk  meningkatkan  performa  server  adalah dengan menambahkan CPU atau sumber daya lain  yang  diperlukan,  disebut  juga  dengan vertical  scaling .  Cara  ini  bisa  diibaratkan seperti  memasang  perban  sementara  saja, karena  dibatasi  oleh  opsi  yang  tersedia  pada mainboard yang  digunakan.  Cara  lainnya
untuk  meningkatkan  kinerja server adalah dengan  menambahkan server baru  sehingga dapat  dikonfigurasi  menjadi  sebuah cluster , disebut  juga  dengan horizontal  scaling [1]. Cara  ini  memiliki  kelebihan  dimana  dapat dilakukan konfigurasi load balancing , workload distribution dan high availability .
Horizontal  Scaling berkaitan  dengan penambahan mesin server untuk membagikan beban  kerja  pemprosesan  data.  Setiap  mesin server tersebut  memiliki  sumber  daya  yang terpisah.  Proses  ini  bisa  disebut  juga  sebagai scaling  out [2].  Salah  satu  metode horizontal scaling yaitu dengan melakukan clustering .
Cluster merupakan  kumpulan  dari beberapa  mesin  yang  beroperasi  sebagai sistem  tunggal.  Pada  aplikasi  yang  berjalan dalam  waktu  yang  lama  dan  diakses  secara bersamaan, cluster memberikan  cara  untuk membagi  tugasnya  atau  bisa  disebut  dengan load  balancing . Load  balancing pada cluster digunakan  untuk  memperbaiki  performa sistem  dengan  membagi  beban  kerjanya  ke beberapa mesin yang sedang idle atau sumber dayanya tidak digunakan. Seiring meningkatnya waktu aktif aplikasi dan ukuran cluster yang  semakin  besar,  menambahkan failover menjadi sangat penting. Perbaikan di sisi availability juga  didapatkan  karena aplikasi tetap berjalan walaupun hanya tersisa satu node yang berjalan pada cluster tersebut.
Komponen  terpenting  dari cluster adalah node server , interconnect dan storage disk .  Oracle  memiliki  sistem cluster yang disebut  Oracle Real  Application  Cluster
(RAC).  Arsitektur  Oracle  RAC  merupakan arsitektur basis data cluster yang berjalan pada shared  disk  cluster ,  sebuah cluster dimana setiap node dapat  mengakses  langsung  ke semua shared-disks . Shared  disks dapat menggunakan Storage  Area  Network (SAN) atau array RAID yang dapat diakses langsung oleh  beberapa node .  RAC  memberikan perbaikan  performa  pada  aplikasi  ketika aplikasi  tersebut  diakses  secara  bersamaan oleh  beberapa  sistem.  Oracle  RAC  mengatur akses data, ketika terdapat perubahan di antara instance masing-masing node , data  yang dihasilkan  akan  tetap  konsisten. Cluster interconnect mengizinkan instance untuk mendapatkan informasi dan data images antar node .
Perangkat  keras,  perangkat  lunak  dan sumber  daya  menjadi  bagian  penting  dalam melakukan  tes  performa  dari  suatu  sistem Perangkat keras, perangkat lunak dan sumber daya  menjadi  bagian  dalam  melakukan  tes performa dari suatu sistem untuk menentukan apakah  suatu  sistem  sesuai  dengan  SLA ( Service Level Aggrement ) dengan memperhatikan kepentingan kecepatan, kestabilan dan scalability sesuai dengan beban kerja  yang  sesuai  harapan  [3].  Sistem  yang baik,  cepat  dan  handal  menjadikan  kepuasan tersendiri  bagi  pengguna,  terutama  untuk organisasi bisnis yang besar yang mempedulikan kecepatan bisnis dan kepuasan pengguna.  Pengujian  performa  membantu dalam  menganalisis  apakah environment sistem  tersebut  layak  untuk  digunakan
mendapatkan  kecepatan  bisnis  dan  kepuasan pengguna. Analisis ini dapat dilakukan dengan melakukan load test pada environment sistem yang sebelum akan dijadikan sebagai production .  Analisis  dari load  test ini dilakukan  dengan  memaksimalkan  sumber daya baik dari perangkat keras dan perangkat lunak.  Analisis  dengan load  test membantu dalam  mencari bottleneck sistem  yang  akan diterapkan menjadi production . Tujuan dari tes performa  tidak  untuk  menemukan bug tetapi mengurangi bottleneck .  Konsep  tes  performa dan analisis perbandingan suatu sistem dalam hal response  time , throughput ,  dan deviation
[4].  Pada penelitian performa basis data mysql cluster ,  dilakukan  perbandingan  tes  performa pada  basis  data  dengan  konfigurasi default mysql  dan  mysql cluster .  Hasil load  test performa  tersebut  membandingkan  hasil throughput dan response time yang menghasilkan throughput dan response  time pada  mysql cluster cukup  baik  dibandingkan dengan mysql server ( default ) [5]. Persentase keberhasilan ( Error rate ) yang juga digunakan dalam  analisis load  test pada  dua  teknologi microservices yang berbeda yang menjelaskan error  rate merupakan  rata-rata error yang terjadi ketika proses request dilakukan. Error rate 0%  berarti  tidak  ada  terjadi  error  sama sekali untuk semua request yang dilakukan [6].
Penelitian  dan  melakukan  evaluasi  mengenai arsitektur master-slave sebagai solusi tradisional  dan  solusi high  availability basis data cluster-based dengan melihat kualitas dan kuantitas  dari  performa.  Basis  data  yang
digunakan  yaitu  menggunakan  MariaDB. Perbandingan  performa  berdasarkan  hasil benchmark dengan  Open  Stack/Dev  Stack berbasis cloud .
Pengujian performa pada basis data dari solusi  implementasi  menggunakan  MariaDB dengan Galera Cluster memperlihatkan bahwa master-slave memiliki  hasil  performa  yang sama atau lebih baik dalam hal throughput dan response  time .  Solusi  arsitektur cluster-based lebih baik dalam hal data konsistensi, no loss data dan scalability ketika  mengalami kegagalan,  serta  menyediakan  keunggulan dalam scalability untuk read dan write [7].
Penelitian  perbandingan  performa  RAC  di dilakukan pada fisikal server dan server virtual SAN,  dengan  membandingkan  nilai  TPM ( Transaction  per  minute )  dan  IOPS  [8]. Penelitian  dalam  pengujian  pada  aplikasi berbasis  web.  Pengujian  dilakukan  dengan metode stress  testing ,  dimana  aplikasi diberikan beban yang besar untuk mengetahui apakah  sistem  dapat  bekerja  dengan  baik
walaupun  diakses  oleh  banyak  pengguna dalam waktu yang bersamaan [9].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membandingkan  kinerja  Oracle  basis  data instance tunggal  dengan  basis  data Real Application  Cluster (RAC)  sebagai  dasar pemilihan  arsitektur  basis  data.  Tahap penelitian diawali dengan Penentuan topologi sistem  yang  merupakan  rancangan  berupa gambar dari sistem dari penelitian.
Tahap  kedua  adalah  instalasi  dan konfigurasi sistem merupakan langkah- langkah  dari  instalasi  dan  konfigurasi virtual machine , network ,  storage disk untuk server dan  basis  data instance tunggal  dan Real Application  Cluster (RAC).  Tahap  ketiga adalah  pengujian  yang  dilakukan  untuk mendapatkan throughput , response  time dan error  rate dengan  menggunakan  Apache JMeter.    Tahap  keempat  adalah  analisis yang merupakan nilai rata-rata yang didapatkan dari hasil pengujian throughput , response time dan error rate yang dilakukan.
Gambar 1. Tahap Penelitian Penentuan Topologi Instalasi  dan Konfigurasi Sistem Pengujian Analisis

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  empat  tahap kegiatan  yaitu:  penentuan  topologi  sistem, instalasi dan konfigurasi sistem, pengujian dan analisis  untuk  dapat  melakukan  pengujian throughput , response time dan error rate . Pada Gambar  1  menunjukan  tahap  penelitian, penjelasan  detail  mengenai  tahapan  kegiatan penelitian yang terdiri dari  penentuan topologi sistem,  instalasi  dan  konfigurasi  sistem, pengujian  dan  analisis,  diuraikan  sebagai berikut:

## Penentuan Topologi Sistem
Topologi  merupakan  hubungan  antara sistem dengan  jaringan  [10].  Topologi  sistem terdiri  dari  uraian  hubungan  antar  komputer, server , storage dan network .  Topologi  sistem pada  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  bagian, yaitu topologi sistem pada basis data instance
tunggal  dan  basis  data Real  Application Cluster (RAC).

## Instalasi dan Konfigurasi
Instalasi  dan  konfigurasi  merupakan pemasangan  dan  pengaturan  komponen  pada suatu  sistem  [11].  Tahap  instalasi  dan konfigurasi  dilakukan  untuk  basis  data instance tunggal  dan  basis  data Real Application  Cluster (RAC).  Tahap  Instalasi dan  konfigurasi    untuk  basis  data instance tunggal ditunjukkan pada Gambar 2. Tahap ini terdiri  dari  membuat virtual  machine , melakukan konfigurasi storage disk , melakukan instalasi sistem operasi, melakukan prasyarat  instalasi,  melakukan  konfigurasi network , melakukan instalasi perangkat lunak basis  data  dengan  menggunakan  perintah runInstallter , membuat listener dengan menggunakan  perintah netca dan  membuat basis data dengan perintah dbca .
Gambar 2. Tahap Instalasi dan Konfigurasi Basis Data Instance Tunggal
Gambar 3. Tahap Instalasi dan Konfigurasi Basis Data RAC
Gambar 4. Proses Pengujian

## Pengujian
Pengujian  merupakan  suatu  cara  untuk mendapatkan  sebuah  informasi  mengenai kualitas suatu sistem untuk mendeteksi adanya kesalahan yang menyebabkan kegagalan suatu sistem [12].
Proses  pengujian  dilakukan  pada  klien dengan  menjalankan load  test pada  aplikasi
JMeter [13] seperti ditunjukkan pada Gambar 4.  Pengujian  load  test  terdiri  dari throughput , response  time dan error  rate . Throughput merupakan  kemampuan  basis  data  dalam melayani  transaksi  yang  dibutuhkan  klien dalam hitungan detik. Response time merupakan  durasi waktu   yang   dibutuhkan oleh sistem ketika klien atau pengguna layanan mengirim  permintaaan  menuju server . Error
rate merupakan persentase kegagalan transaksi  yang  diminta  oleh  pengguna. Semakin  sedikit error  rate semakin  baik kinerja server [14].
Pengujian  dimulai  dengan  membuat script pengujian dengan menggunakan instruksi simple mode berupa select dan hanya melakukan read  only dengan  kondisi  tanggal random dan  pengulangan  sebanyak  20  kali. Tahap  kedua  yaitu  melakukan  pembaruan pengujian dengan mengubah jumlah pengguna.  Tahap  ketiga  yaitu  menjalankan script pengujian.  Tahap  keempat  yaitu menyimpan  hasil  pengujian  yang  terdiri  dari throughput , response  time dan error  rate .
Tahap  kelima  yaitu  jika  masih  terdapat pengujan  berdasarkan  jumlah  pengguna  yang masih ada  yang  belum  dilakukan,  maka  akan melakukan  skenario  selanjutnya  dengan melakukan  pengujian script kembali  dengan memperbaharui  jumlah  pengguna  dan  jika pengujian berdasarkan jumlah pengguna sudah mencapai  1000,  maka  pengujian  selesai dilakukan.

## Analisis
Analisa merupakan proses mempelajari prosedur  suatu  sistem  untuk  mengidentifikasi
tujuan  dan  sasarannya  serta  menciptakan prosedur yang digunakan untuk tujuan tersebut secara  efisien  [15].  Data  yang  diperoleh  dan dikumpulkan  akan  disusun  menjadi  beberapa kriteria  performa.  Kriteria  performa  yang diperlukan  tersebut  yaitu  nilai  rata-rata throughput , response  time dan error  rate.
Data-data tersebut dianalisis dengan mempresentasikan hasil perbandingan performa  dari  basis  data  Oracle instance tunggal  dan  basis  data  Oracle  RAC berdasarkan load  test untuk  beberapa  jumlah pengguna  yaitu  dimulai  dari  100,  200,  300, 400, 500, 600, 700, 800, 900 dan 1000.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Topologi Sistem
Hasil  penentuan  topologi  sistem  terdiri dari  topologi  basis  data  Oracle instance tunggal  dan  basis  data  Oracle  RAC. Berdasarkan  pada  Gambar  5  topologi  basis data  Oracle instance tunggal  terdiri  dari  satu node  virtual  machine, satu storage  disk dan klien  komputer. Virtual  machine mengakses basis  data  sebagai storage  disk .  Klien komputer  akan  melakukan  akses  melalui  IP Public ke virtual machine .
Gambar 5. Topologi Sistem Basis Data Oracle Instance Tunggal
Gambar 6. Topologi Sistem Basis Data Oracle RAC
Tabel 1. Instalasi dan Konfigurasi Sistem Basis Data Instance Tunggal No Komponen Parameter Nilai 1 Virtual Machine Nama fsdbvm Lokasi file D:/fsdbvm/fsdbvm Memory 4G 2 Sistem Operasi Nama Oracle Linux 3 Storage Controller SATA  fsdbvm.vdi, fsdbvmdisk1.vdi, fsdb-data.vdi, fsdb-archive.vdi, fsdb-redo.vdi 4 Network Interface eth0 192.168.10.30 5 Netca Nama Listener, PROD Tabel 2. Instalasi dan Konfigurasi Sistem Basis Data RAC No Komponen Parameter Nilai 1 Virtual Machine Nama racvm01, racvm02 Lokasi File D:/racvm01/racvm01, D:/racvm02/racvm02 Memory 4GB 2 Sistem Operasi Nama Oracle Linux 3 Storage Controller SATA racvm01.vdi, racu01.vdi, asmdisk01.vdi, asmdisk02.vdi, asmdisk03.vdi, asmdisk04.vdi, asmdisk05.vdi, asmdisk06.vdi, asmdisk07.vdi, asmdisk08.vdi 4 Network Interface eth0 racvm01 192.168.10.21 Interface eth3 racvm02 192.168.10.22 Interface eth1 racvm01 10.10.10.21 Interface eth4 10.10.10.22 IP VIP 192.168.10.24 192.168.10.25 IP Scan 192.168.10.61 192.168.10.62 5 ASMCA Nama Diskgroup DG_DATA, DG_RECO, DG_CRS
Berdasarkan  Gambar  6  topologi  basis data Oracle RAC terdiri dari dua node virtual machine ,  setiap node terkoneksi  oleh  IP private digunakan interconnect antar node dan IP  Public  digunakan  sebagai  manajemen  IP. Setiap node melakukan  koneksi  ke storage disk yang dikonfigurasi sebagai shareable dan ASM diskgroup . Klien komputer mendapatkan akses  dari  IP public yang  dikonfigurasikan sebagai IP scan .

## Instalasi dan Konfigurasi
Hasil  instalasi  dan  konfigurasi  sistem pada  basis  data instance tunggal  terdiri  dari
hasil  konfigurasi  satu virtual  machine , konfigurasi storage  disk ,  instalasi  sistem operasi, konfigurasi network , instalasi perangkat  lunak  dan  konfigurasi  basis  data instance tunggal Oracle serta konfigurasi netca pada basis data.
Pada  Gambar  7  menunjukan  daftar  list dari  pembuatan virtual  machine fsdb  sebagai virtual  machine basis  data  Oracle instance tunggal, racvm01 dan racvm01 sebagai virtual machine basis  data  Oracle  RAC. Hasil konfigurasi grid cluster (RAC) dan basis data dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Konfigurasi Basis Data RA

## Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  terdiri  dari  hasil pengujian throughput , response time dan error rate yang  dikelompokan  berdasarkan  jumlah pengguna yaitu 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, dan 1000.
Hasil pengujian
throughput
ditunjukkan oleh Gambar 8.
Hasil pengujian response time ditunjukkan  oleh  Gambar  9.    Hasil  pengujian error rate ditunjukkan oleh Gambar 10.

## Analisis Throughput
Data  yang  diperoleh  dan  dikumpulkan akan  disusun  menjadi  beberapa  kriteria performa.  Kriteria  performa  yang  diperlukan tersebut  yaitu  nilai  rata-rata throughput , response  time dan error  rate. Data-data tersebut  dianalisis  dengan  mempresentasikan hasil  perbandingan  performa  dari  basis  data Oracle instance tunggal dan basis data Oracle RAC  berdasarkan load  test untuk  beberapa jumlah pengguna yaitu dimulai dari 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900 dan 1000.
Gambar 8. Grafik Throughput
Gambar 9. Grafik Response Time
Gambar 10. Grafik Error Rate
Tabel 3. Rata-rata Nilai Throughput Jumlah Pengguna  Loop Throughput (t/s) Perbedaan Instance Tunggal  RAC 100 20 126.3 120.6 4.51% 200 20 218.6 162.6 25.62% 300 20 263.4 193.8 26.42% 400 20 277.2 197.7 28.68% 500 20 264.4 194.4 26.48% 600 20 218.4 165.6 24.18% 700 20 197.8 164.9 16.63% 800 20 180 137.3 23.72% 900 20 155.8 124.3 20.22% 1000 20 150.1 115.5 23.05%
Hasil  analisa  merupakan  Pada  Tabel  3 terlihat  bahwa  basis  data instance tunggal memiliki  nilai throughput sebesar  277.2
transaksi per detik pada jumlah 400 pengguna aktif secara  bersamaan.  Pada  basis data  RAC memiliki  nilai throughput tertinggi  sebesar 197.7  transaksi  per  detik  dengan  jumlah pengguna aktif yang sama yaitu 400 pengguna. Persentase perbandingan dari kedua arsitektur basis  data  tersebut  sebesar  28.68%  dimana basis data instance tunggal memiliki performa throughput yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan basis data RAC.  Hal ini menunjukkan bahwa  basis  data single  instance memiliki
throughput yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan basis data RAC.

## Analisis Reponse Time
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  terlihat bahwa  pada  pengguna  aktif  100  memiliki pengguna secara bersamaan, nilai durasi waktu pada basis data instance sebesar 13,22ms dan durasi  waktu  pada  basis  data  RAC  sebesar 46,81ms.
Pada  pengguna  aktif  1000  pengguna secara  bersamaan,  hasil  durasi  waktu  pada basis  data  RAC  memiliki  nilai  durasi  waktu paling tinggi sebesar 3613,39ms durasi waktu
pada  basis  data instance tunggal  memiliki durasi waktu paling tinggi sebesar 2402,68ms. Pengguna  aktif  100  pengguna  memiliki persentase perbedaan perbandingan yang lebih besar yaitu sebesar 254.08%, sedangkan pada jumlah  pengguna  aktif  1000  pengguna memiliki  persentase  perbedaan  perbandingan
sebesar  50.39%.  Pada  persentase  perbedaan setiap  jumlah  pengguna  terlihat  bahwa semakin  banyak  jumlah  pengguna,  nilai response  time  semakin  kecil.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  basis  data instance tunggal  memiliki  durasi  waktu  lebih  rendah dibandingkan dengan basis data RAC.
Tabel 4. Rata-rata Nilai Response Time Jumlah Pengguna Loop Response Time (ms) Perbedaan Instance Tunggal RAC 100 20 13.22 46.81 254.08% 200 20 86.38 277.39 221.13% 300 20 248.92 457.73 83.89% 400 20 413.03 782.26 89.40% 500 20 601.79 1005.92 67.15% 600 20 867.33 1398.45 61.24% 700 20 1166.3 1986.64 70.34% 800 20 1553.61 2473.83 59.23% 900 20 2021.9 3078.22 52.24% 1000 20 2402.68 3613.39 50.39% Tabel 5. Rata-rata Nilai Error Rate Jumlah Pengguna Loop Error Rate (%) Perbedaan (%) Instance Tunggal RAC 100 20 0 0 0 200 20 0 0 0 300 20 0 0 0 400 20 0 0 0 500 20 0 0 0 600 20 0.57 0 0.57% 700 20 1.29 0 1.29% 800 20 2.12 0.51 1.61% 900 20 3.6 0.48 3.12% 1000 20 5.01 1.52 3.49%

## Analisis Error Rate
Berdasarkan  Tabel  5  perbedaan error rate basis data instance tunggal dan basis data RAC yaitu error rate pada basis data instance tunggal  terjadi  pada  pengguna  aktif  600 dengan nilai error rate sebesar  0,57%. Error rate pada  basis  data  RAC error  rate muncul pada jumlah  pengguna  aktif  800  dengan  nilai error rate sebesar 0.51%. Error rate tertinggi terjadi  pada  1000  pengguna  aktif  disaat bersamaan. Error rate pada basis data instance tunggal  lebih  tinggi  dibandingkan  basis  data RAC  yaitu  dengan  nilai  5.01%  dibandingkan dengan nilai error rate basis data RAC sebesar 1.52%.  Persentase  perbedaan  perbandingan pada error  rate tertinggi  antara  arsitektur tersebut  yaitu  3,49%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa error  rate pada  basis  data instance tunggal  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan error rate pada basis data RAC.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Shrestha,  pengujian  performa  dilakukan dengan  melihat  nilai  dari throughput dan response time . Throughput dan response time lebih  baik  pada  arsitektur master-slave dibandingkan  dengan cluster-based pada
Galera  Mariadb.  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Wei  Ying,  dengan  melakukan performa RAC di dilakukan pada fisikal server dengan fiber  storage , internal PCIE storage , dan  VMWare  dengan  menggunkana  VSAN, dengan  melihat  nilai  TPM  ( Transaction per minute ) dan IOPS. Hasil yang didapatkan yaitu TPM  pada  VSAN  lebih  baik  dibandingkan dengan fiber storage external dan internal
PCIE storage . Pada penelitian yang dilakukan oleh Mayang, pengujian pada aplikasi berbasis web.  Pengujian  dilakukan  dengan  metode stress  testing ,  aplikasi  diberikan  beban  yang besar  untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat bekerja dengan baik jika diakses oleh banyak pengguna  dalam  waktu  yang  bersamaan. Pengujian  performa  dilakukan  dengan  hanya melihat Error  rate. Hasil  yang  didapatkan Error  rate pada  website  memiliki  nilai  yang lebih besar, banyak terjadi error (tidak valid ) pada pengujian tersebut.
Penelitian  ini  menggunakan  pengujian load test untuk mendapatkan nilai throughput, response  time dan error  rate sebagai  dasar untuk  pemilihan  arsitektur  basis  data.  Pada nilai  rata-rata throughput dan response  time menunjukkan  bahwa  basis  data instance tunggal  lebih  unggul  dalam  hal  penanganan transaksi  per  detik  dan  durasi  untuk menjalankan  transaksi.  Pada  nilai  rata-rata Error  rate menunjukkan  bahwa  basis  data RAC  lebih  unggul  dalam  hal  pelayanan transaksi yang lebih banyak tanpa menghasilkan transaksi error (tidak valid).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Perbandingan  performa  pada  kedua arsitektur  tersebut  berhasil  dilakukan  dengan menggunakan load  test . Load  test dilakukan dengan  menggunakan  jumlah  pengguna 100,200,300,400,500,600,700,800,900 dan 1000.  Hasil  dari  pengujian  untuk  jumlah pengguna  yang  sama,  basis  data instance
tunggal lebih unggul dalam hal throughput dan response  time dibandingkan  dengan cluster RAC. Basis data RAC mendapatkan hasil yang lebih unggul dibandingkan basis data instance tunggal dalam hal performa error rate , hal ini menunjukkan  bahwa  basis  data  RAC  dapat melayani  transaksi  yang  lebih  banyak  tanpa menghasilkan transaksi error (tidak valid ).
Pengujian yang dilakukan dalam penelitian  ini  belum  menggunakan server baremetal (fisik)  dan  mesin  yang  digunakan belum  memiliki  sumber  daya  yang  lebih banyak  dalam  alokasi memory, serta  belum dilakukan tuning lebih lanjut. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat ditingkatkan dengan melakukan  pengujian  pada  server baremetal ( fisik ) dengan sumber daya yang lebih banyak serta  melakukan tuning lebih  lanjut  untuk untuk mendapatkan throughput , response time dan error  rate yang  lebih  baik  serta  untuk menambah  performa  secara  keseluruhan, terutama penambahan performa pada pembagian workload ke  setiap node pada RAC.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Dhall. Scalability  Patterns:  Best
Practices  for  Designing  High  Volume Websites . Germany: Apress, 2018.
[2]     A. H. Ali, M. Z. Abdullah, "A survey on vertical and horizontal scaling platforms for  big  data  analytics." International Journal of Integrated Engineering , vol.
11, no. 6, pp. 138-150, 2019.
[3]    M. A. R. Maniyar, M. A. Hakeem, and M. K. M. Zafar,  "Bottom-up Approach for  Performance  Testing  of  Software Applications or Products." International Journal  of  Innovative  Research  in Computer and Communication Engineering ,Vol.  6,  Issue  9,  Sep.,  pp.
7812-7817, 2018 .
[4]    N.  Jha  and  R.  Popli,  "Comparative Analysis  of  Web  Applications  using
JMeter." International Journal of Advanced Research in Computer
Science, Vol. 8,  Issue  3,  Apr.,  pp  774-
777, 2017.
[5]    Sugiyatno,  “Perancangan  Clustering
Database  Server  Untuk  Meningkatkan Unjuk  Kerja  Server  Dan  Menjamin Ketersediaan Layanan,” Jurnal Cendikia, Vol. 18, no. 1, Okt., pp. 281-
289, 2019.
[6] D. A. Fansha, M. Y. H. Setyawan, and M.  N.  Fauzan,  "Load  Test  pada Microservice  yang  menerapkan  CQRS dan  Event  Sourcing," Jurnal  Buana
Informatika, Vol. 12,  no.  2,  Okt.,  pp. 126-134, 2021
[7]    R.  Shrestha,  “High  Availability  and Performance of Database in the Cloud- Traditional  Master-slave  Replication versus Modern Cluster-based Solutions,”  In  Proc.  7th  International
Conference  on  Cloud  Computing  and Services Science, 2017, pp. 413-420.
[8] W.  Ying,  “ Oracle  RAC  performance Comparison  on  Physical  Servers  and

## VMware VSAN Servers,” In Proc. IOP
Conference  Series:  Materials  Science and Engineering, vol. 569, no. 3, 2019.
[9]    M.  A.  Putri,  H.  N.  Hadi,  and  F.
Ramdani, “ Performance testing analysis on web application: Study case student admission  web  system,”  in  Proc. International  conference  on  sustainable information engineering and technology (SIET), 2107, pp. 1-5.
[10] Ihwaldi,  “Analisis  Topologi  Jaringan
Pada  Smk  Muhammadiyah  Palopo,”
PhD  diss., Universitas  Cokroaminoto Palopo, South Sulawesi, 2020.
[11] A.  G.  Gani,  “Konfigurasi  Sistem Keamanan Jaringan,” JSI (Jurnal Sistem Informasi)  Universitas  Suryadarma ,
Vol. 6, no. 1, pp. 134-149, 2019.
[12]  N. N. A. Trisnawati, I.M. S. Putra, and A. A. K. O. Sudana, “Uji Fungsionalitas
Sistem  Informasi  Manajemen  Pegawai dengan  Metode  Black  Box,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, Vol. 2, no. 3, Des., pp. 524-534, 2021.
[13] S.  Matam  and  J.  Jain, Pro  Apache JMeter:  Web  Application  Performance Testing. United States: Apress, 2017.
[14]    M. R. Maulana, E. B. Santoso, and S. W.
Binabar,  “Analisis  Kinerja  Website Pemerintah  Kota  Pekalongan,” Jurnal Litbang Kota Pekalongan, Vol. 19, no.
1, pp. 48-54, 2021.
[15]  D. Vincensius and B. Wasito, “Analisis dan  Perancangan  Sistem  Informasi Point  Of  Sales  pada  CV.  Sanjaya Abadi,” Jurnal  Informatika  dan  Bisnis Institut  Bisnis  dan  Informatika  Kwik Kian Gie , 2019.