## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2022

## Basis Data Awan Non-Relasional Firestore untuk Penyimpanan Data Pesan
Kristian Adi Nugraha #1
# Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana Jl. Dr. Wahidin Sudirohusodo 5-25 Yogyakarta 55224
1 adinugraha@ti.ukdw.ac.id
Abstrak — Pandemi  Covid-19  mengubah  cara  komunikasi masyarakat  di  berbagai  bidang  yang  semula  melalui  tatap muka secara langsung, berubah menggunakan media daring. Meningkatnya  kebutuhan  akan  proses  komunikasi  yang dilakukan secara daring harus didukung dengan infrastruktur  yang  tepat  agar  proses  pengiriman  informasi dapat  dilakukan  lancar  dan  tanpa  adanya  hambatan.  Salah satu  faktor  pendukung  infrastruktur  komunikasi  adalah basis  data  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data  pesan. Salah  satu  jenis  basis  data  yang  banyak  digunakan  saat  ini adalah  basis  data  non-relasional,  karena  lebih  fleksibel  dan dinamis dibandingkan dengan basis data relasional. Terdapat banyak jenis basis data non-relasional, salah satunya berbasis dokumen.  Penelitian  ini  mencoba  mengimplementasikan basis  data  non-relasional  Firestore  untuk  menyimpan berbagai  jenis  bentuk  data  pesan.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  basis  data  Firestore  cukup  andal digunakan  untuk  menyimpan  data  pesan  teks  dengan  rata- rata waktu penyimpanan adalah 0.4 detik untuk jumlah kata maksimal 100 kata. Sedangkan untuk pesan berbentuk media seperti gambar, rata-rata waktu penyimpanan adalah 4 detik untuk ukuran media maksimal 5 MB, di mana angka tersebut masih  dalam  batas  toleransi  respons  (10  detik)  namun penggunaannya harus disertai dengan adanya feedback pada antarmuka.
Kata kunci — NoSQL, pesan, basis data, non-relasional, dokumen

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  internet  di kalangan  masyarakat,  kebutuhan  akan  segala  jenis informasi  saat  ini  harus  dapat  dilakukan  melalui  media daring,  terlebih  setelah  adanya  pandemi  Covid-19. Berbagai  macam  bentuk  media  informasi  mulai  beralih secara bertahap dari wujud fisik atau konvensional menjadi berwujud  daring  seperti  media  cetak  (koran,  majalah), poster pengumuman, serta segala bentuk media komunikasi berbasis  teks.  Keunggulan  utama  dari  penggunaan  media daring sebagai sarana komunikasi adalah kecepatan dalam menyampaikan  informasi  yang  dapat  dilakukan  dalam waktu  singkat  dengan  biaya  yang  cukup  terjangkau, sehingga  keterbatasan  jarak  dan  biaya  tidak  lagi  menjadi kendala dalam melakukan pertukaran informasi [1].
Saat ini, hampir seluruh aktivitas komunikasi dilakukan melalui  media  daring,  sebagian  besar  aktivitas  dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi  pada smartphone dalam bentuk  pesan  singkat  ( chat ),  media  sosial  atau e-mail . Penggunaan media daring sebagai sarana komunikasi  dua buah  perangkat  dapat  dilakukan  secara  langsung  tanpa perantara  ( peer-to-peer )  [2].  Namun  cara  ini  memiliki kekurangan apabila perangkat penerima informasi sedang tidak terhubung ke jaringan atau jaringan yang terhubung sedang  bermasalah,  akan  mengakibatkan  informasi  tidak berhasil sampai ke tujuan. Solusi untuk menangani masalah tersebut  adalah  dengan  menggunakan  perangkat server sebagai  perantara  dengan  tujuan  untuk  menampung sementara  informasi  yang  dikirimkan  oleh  perangkat pengirim, kemudian diteruskan kepada perangkat penerima [3]. Apabila perangkat penerima sedang tidak terhubung ke jaringan internet atau memiliki masalah konektivitas, maka informasi  tersebut  akan  tetap  berada  di  dalam server dan akan  dikirimkan  ulang  saat  perangkat  penerima  telah terhubung ke jaringan internet. Seluruh aktivitas pertukaran informasi  akan  terekam  oleh server ,  sehingga  apabila informasi  tersebut  hilang  dari  perangkat  pengirim  atau penerima  informasi,  maka  seluruh  data  dapat  diunduh ulang dari server . Penggunaan server sebagai perantara komunikasi antar perangkat secara daring tidak dapat terlepas dari komponen basis  data  sebagai  media  penyimpanan  data.  Basis  data memiliki  peran  yang  cukup  vital  karena  seluruh  data komunikasi  yang  dikirim  dan  diterima  antar  perangkat disimpan  secara  permanen  di  dalam  basis  data.  Firestore merupakan salah satu basis data non-relasional terbaru dari layanan  komputasi  berbasis  awan  ( cloud  computing ) Firebase,  di  mana  Firebase  sendiri  merupakan  sebuah platform layanan cloud  service milik  Google  yang menyediakan  berbagai  macam  layanan  dan  fitur-fitur terkait  dengan  komunikasi  yang  dilakukan  secara  daring [4].  Firestore  dapat  digunakan  untuk  menyimpan  data dalam  format  non-relasional  (NoSQL),  yaitu  mekanisme penyimpanan data tanpa menggunakan tabel dan/atau relasi [5].  Beberapa  bentuk  atau  skema  dari  NoSQL  antara  lain adalah bentuk tree [6], dokumen [7], atau vector spasial [8]. Keuntungan  utama  dari  format  NoSQL  dibandingkan dengan SQL adalah seluruh data yang disimpan tidak harus
memiliki atribut yang sama, sehingga dapat secara fleksibel menyesuaikan  variasi  data  yang  akan  disimpan  [9]. Berbeda dengan format SQL yang mewajibkan setiap data harus  memiliki field-field sesuai  dengan  yang  telah didefinisikan  pada  tabel,  sehingga  akan  menyulitkan apabila  data  yang  disimpan  memiliki  berbagai  macam variasi karena seluruh data dianggap bersifat homogen.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  tercipta  gagasan untuk melakukan pengujian performa kecepatan penyimpanan  dari  basis  data  Firestore  yang  digunakan untuk menyimpan data-data bertipe pesan. Firestore telah banyak digunakan untuk menyimpan berbagai macam data, namun  belum  terdapat  penelitian  yang  membahas mengenai  penyimpanan  data  kompleks  yang  memiliki banyak  atribut  dengan  tetap  memperhatikan  kecepatan menggunakan  Firestore.  Pesan-pesan  tersebut  nantinya akan  diakses  melalui  aplikasi  berbasis  Android  dengan menggunakan  arsitektur  berorientasi  layanan  ( service- oriented  architecture )  untuk  berbagai  macam  keperluan, seperti  komunikasi  personal  antara  dua  pihak  atau  lebih, komunikasi satu arah ( broadcast ), atau komunikasi bentuk lainnya yang memiliki data berbentuk pesan di dalamnya. Luaran  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan sebagai  panduan  mengenai  apa  saja  yang  perlu diperhatikan  dalam  membangun  sebuah  aplikasi  yang memanfaatkan basis data non-relasional berbasis dokumen sebagai basis data penyimpanannya.

## II. T INJAUAN P USTAKA Arsitektur berbasis
layanan ( Service-oriented architecture )  merupakan  salah  satu  jenis  arsitektur perangkat  lunak  dengan  skema client - server ,  di  mana server bertugas  untuk  mengelola  seluruh  informasi  yang ada,  sedangkan client bertugas  untuk  menangani  segala aktivitas yang berhubungan dengan pengguna. Server pada umumnya  memiliki  wujud  dalam  bentuk  komputer  yang terkoneksi  pada  jaringan,  sedangkan  untuk client dapat memiliki banyak bentuk. Salah satunya adalah client dalam bentuk  kamera CCTV ( closed-circuit  television )  yang bertugas untuk mengirimkan foto area parkir kepada server secara  berkala,  kemudian  foto-foto  tersebut  akan  diolah oleh server untuk  menentukan  ketersediaan  lahan  parkir [10, 11]. Selain itu, client juga dapat berbentuk komputer mikro  (mikrokontroler)  untuk  implementasi  teknologi Internet of Things ( IoT ) [12], salah satunya untuk keperluan penghitungan jenis kendaraan yang memasuki sebuah area secara  otomatis  [13].  Pada  penelitian  ini, client memiliki wujud  berupa  sebuah  aplikasi  berbasis  perangkat mobile , khususnya  untuk  sistem  operasi  Android.  Proses komunikasi  oleh client terhadap server dilakukan  dengan menggunakan  perantara  API  ( Application  Programming Interface )  yang  terdapat  pada server ,  yaitu  sebuah antarmuka  yang  memungkinkan  terjadinya  komunikasi antara dua komputer (dalam hal ini client dan server ) secara langsung [14].
Saat  ini service-oriented  architecture dapat  dibangun dengan  menggunakan  layanan  komputasi  awan  ( cloud computing ).  Layanan cloud  computing memudahkan para
pengembang  perangkat  lunak  untuk  membangun  sebuah aplikasi  tanpa  harus  memikirkan  sisi server ,  karena semuanya telah ditangani oleh cloud computing [15, 16, 17]. Cloud computing menawarkan fleksibilitas dalam penggunaan sumber daya server , karena pengguna layanan cloud  computing pada  umumnya  hanya  perlu  membayar biaya  berdasarkan  banyak  sedikitnya  sumber  daya  yang digunakan  dan  dapat  diubah  sewaktu-waktu  [18,  19,  20]. Salah  satu  layanan cloud  computing yang  tersedia  adalah Firebase,  di  dalamnya  terdapat  beragam  jenis  fitur  yang dapat  digunakan,  di  antaranya  dapat  digunakan  untuk melakukan penyimpanan basis data seperti Firestore  [21]. Firestore  merupakan  layanan  basis  data  non-relasional (NoSQL) berbasis dokumen yang terdapat pada Firebase. Basis data Firestore terdiri dari dua jenis komponen yaitu collection dan document . Document merupakan entitas dari setiap  data,  sedangkan collection merupakan  kumpulan dari document-document yang  sejenis.  Pada  basis  data relasional, collection memiliki  peran  seperti table , sedangkan document merupakan record - record yang ada di dalam table tersebut.  Kelebihan  utama  basis  data  non- relasional  dibandingkan  dengan  basis  data  relasional adalah  proses  skalabilitas  yang  mudah  dan  fleksibilitas dalam  penyimpanan  data  [22,  23,  24].  Hal  tersebut  tidak dapat diakomodasi oleh basis data relasional, karena basis data  relasional  mengharuskan  data-data  di  dalamnya bersifat  homogen,  sehingga  akan  menyulitkan  proses penyimpanan  ketika  data-data  tersebut  memiliki  banyak varian dalam jumlah besar [25].
Salah satu contoh implementasi Firestore adalah adalah untuk pembangunan aplikasi berbasis Android yang dapat melakukan  monitoring  tingkat  gula  darah  seseorang  dari jarak  jauh  [26].  Mula-mula,  seperangkat  alat  sensor berbasis  infra  merah  digunakan  untuk  melakukan pengecekan  gula  darah  dari  pasien.  Kemudian,  nilai  gula darah  tersebut  ditransmisikan  ke  aplikasi  Android  milik pasien  untuk  diteruskan  ke  basis  data  Firestore.  Apabila posisi  data  telah  tersimpan  di cloud ,  maka  dokter  dapat melakukan  monitoring  terhadap  pasien  tersebut  dengan cara mengunduh data gula darah dari cloud melalui aplikasi Android  yang  telah  disediakan.  Dengan  demikian,  dokter dapat terus memonitor banyak pasien sekaligus secara terus menerus tanpa perlu menunggu untuk bertatap muka secara langsung.
Penelitian  lain  mencoba  membandingkan  Firestore dengan  basis  data  relasional SQL  untuk  pengelolaan  data dengan struktur yang cukup kompleks [27]. Implementasi Firestore  bertujuan  untuk  menggantikan  basis  data relasional  yang  dianggap  terlalu  membebani server , terlebih  jika server tersebut  dikelola  secara  mandiri. Berdasarkan hasil pengujian, secara keseluruhan Firestore menghasilkan  efisiensi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan basis data relasional.
Contoh  lain  dari  penerapan  Firestore  adalah  pada pembangunan  aplikasi online  quiz [28].  Pada  aplikasi tersebut, Firestore digunakan untuk menyimpan data quiz beserta  jawaban  yang  dikirimkan  oleh  para  peserta.  Pada data quiz ,  jumlah  atribut  yang  disimpan  tidak  banyak,
namun  kecepatan  pengiriman  jawaban  menjadi  prioritas utama dalam penyimpanan data. Hal ini dikarenakan quiz memiliki  waktu  pengerjaan  yang  terbatas,  sehingga  data harus  dapat  dikirimkan  secara  cepat.  Berdasarkan  hasil pengujian, data quiz dapat disimpan dengan baik dan tepat waktu.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  layanan cloud  computing , khususnya  basis  data  Firestore,  dapat  digunakan  pada berbagai  macam  keperluan  yang  membutuhkan  peran server sebagai pusat penyimpanan data dengan hasil yang cukup baik. Dengan demikian, akan  digunakan salah satu layanan cloud  computing Firebase,  yaitu  basis  data  non- relasional  berbasis  dokumen  bernama  Firestore  untuk keperluan pengelolaan data pesan yang dapat diakses pada perangkat mobile ,  khususnya  Android.  Pada  penelitian sebelumnya,  Firestore  digunakan  untuk  menyimpan  data dengan  mempertimbangkan  salah  satu  aspek,  yaitu kompleksitas data atau kecepatan penyimpanan. Sedangkan pada penelitian ini dilakukan pengujian dengan menggunakan dua aspek tersebut, yaitu relasi kompleksitas data terhadap kecepatan penyimpanan pesan.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  terbagi  ke  dalam  beberapa tahap,  yaitu  pengumpulan  data,  perancangan  sistem, pengujian sistem, serta analisa hasil pengujian.

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk mencari segala jenis variasi pesan berisi informasi yang terdapat pada berbagai aplikasi  di smartphone .  Data  dikumpulkan  melalui beberapa  aplikasi  yang  memiliki  unsur  penyampaian informasi seperti aplikasi chatting , email , dan media sosial. Dari  seluruh  jenis  informasi  yang  berhasil  dikumpulkan, proses  analisa  dilakukan  terhadap  data  pesan-pesan tersebut  berdasarkan  atributnya,  kemudian  dikategorikan menjadi tiga buah kategori yaitu:
1) Pesan  standar: yaitu  jenis  pesan  yang  biasa dijumpai  pada e-mail ,  di  mana  pesan  ini  dapat  berbentuk surat, iklan, atau pengumuman dengan konten yang cukup panjang. Pesan ini dapat memiliki formatting seperti huruf besar/kecil,  huruf  tebal,  cetak  miring,  warna  huruf,  dan sejenisnya.  Umumnya  proses formatting menggunakan HTML dan CSS agar dapat diproses pada platform website maupun mobile . Pesan jenis ini dapat memiliki konten yang panjang karena berisi banyak kalimat sekaligus dalam satu buah  pesan,  serta  memiliki  frekuensi  untuk  saling membalas  pesan  yang  relatif  rendah  dengan  jeda  waktu yang lama.
2) Pesan catatan: yaitu jenis pesan yang digunakan sebagai  pelengkap  dari  konten  utama,  di  mana  konten tersebut biasanya berupa non-teks dokumen seperti gambar, audio, atau  video.  Contohnya  seperti  pada  aplikasi  media sosial  Instagram,  di  mana  konten  utama  harus  berupa gambar  (foto),  video,  atau  dokumen  lainnya,  sehingga pesan  hanya  akan  digunakan  sebagai  pelengkap  atau
caption yang  sifatnya  opsional.  Pesan  catatan  hampir serupa  dengan  pesan  standar,  namun  perbedaan  utama keduanya  adalah  pesan  catatan  memiliki  konten  berupa teks mentah ( raw ) tanpa adanya formatting , sehingga dapat langsung ditampilkan tanpa memerlukan proses tambahan.
3) Pesan  singkat: yaitu  jenis  pesan  yang  biasa digunakan  dalam  percakapan  melalui  SMS  atau  aplikasi chatting seperti  WhatsApp  dan  Telegram.  Pesan  jenis  ini umumnya tidak memiliki formatting apapun, karena hanya berisi  sedikit  informasi  yang  langsung  ke  inti  pesan. Umumnya  pada  satu  buah  pesan  singkat  hanya  terdapat satu  kalimat  saja  karena  pesan  jenis  ini  didesain  untuk langsung dibalas dalam waktu singkat, sehingga frekuensi untuk saling membalas pesan relatif lebih tinggi dari pesan standar.
Dari ketiga kategori pesan yang telah disebutkan di atas, maka  dibuat  struktur  dokumen  penyimpanan  yang  dapat mengakomodasi  ketiga  jenis  pesan  tersebut  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I S TRUKTUR D ATA UNTUK D OKUMEN P ESAN attribute jenis pesan standar catatan singkat id w w w jenis w w w pengirim w w w penerima w w w isi w o w media o w o formatting w o o status_pengiriman w w w tanggal_pengiriman w w w w = wajib, o = opsional
Pada Tabel I, sebagian attribute yang bersifat wajib akan dibuat secara otomatis pada aplikasi, misalnya attribute id, id_pengirim,  status_pengiriman,  dan  tanggal_pengiriman. Sedangkan attribute lainnya  harus  ditentukan  secara mandiri  oleh  pengguna.  Setelah  menentukan  bentuk struktur  data,  dihasilkan  rancangan  arsitektur  perangkat lunak seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## B. Perancangan Sistem
Pada  rancangan  arsitektur  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 1, seluruh perangkat dihubungkan melalui jaringan internet.  Seluruh  perangkat smartphone dapat  mengirim maupun menerima data dari server berbasis Firebase yang memiliki  komponen  Firestore  di  dalamnya  dengan menggunakan jaringan internet. Aplikasi pada smartphone Android yang digunakan untuk pengujian dibangun dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Kotlin  menggunakan Android SDK versi 30.
Gambar. 1  Arsitektur perangkat lunak

## C. Pengujian Sistem
Tahap pengujian dilakukan dengan melakukan pengiriman  pesan  sebanyak  1000  pesan  untuk  masing- masing varian jenis pesan. Masing-masing pesan memiliki variasi  perbedaan  parameter  di  sisi  banyaknya  isi  pesan (jumlah  kata),  adanya  pemrosesan formatting ,  serta besarnya  ukuran  media  yang  dikirimkan  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel II. Jumlah kata maksimal sebanyak 500  kata  untuk  pesan  standar  ditentukan  berdasarkan jumlah  rata-rata  dokumen  teks  yang  biasa  digunakan  di dalam e-mail atau  deskripsi  pada website .  Sedangkan jumlah maksimal 100 kata untuk pesan catatan dan pesan singkat ditentukan berdasarkan rata-rata jumlah kata yang biasa digunakan masyarakat di dalam aplikasi media sosial maupun  aplikasi  pesan  singkat.  Untuk  ukuran  media maksimal  5000  KB  (5  MB)  ditentukan  berdasarkan  rata- rata  ukuran  foto  atau  gambar  yang  biasa  digunakan masyarakat di dalam aplikasi media sosial setelah melalui proses  kompresi.  Seluruh  variasi  nilai  dari  parameter tersebut  dibuat  secara  acak  dan  tersebar  secara  merata  di dalam 1000 data uji untuk setiap varian jenis pesan.
TABEL II M ETODE P ENGUJIAN P ENYIMPANAN P ESAN attribute jenis pesan standar catatan singkat isi 1 s/d 500 kata 1 s/d 100 kata formattin g ya tidak media 100 s/d 5000 KB -
Dari  variasi  parameter  tersebut  dilakukan  pengukuran performa  berdasarkan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memproses sebuah pesan sejak dikirimkan hingga berhasil diterima oleh penerima pesan. Terdapat tiga kategori batas waktu  respon  sistem  terkait  apa  yang  dirasakan  oleh pengguna  [29].  Untuk  waktu  respon  di  bawah  0.1  detik tidak  dibutuhkan  mekansime  khusus  seperti  umpan  balik ( feedback) karena  respon  tersebut  bersifat  instan.  Untuk waktu  respon  antara  0.1  sampai  1  detik,  pengguna  dapat merasakan  adanya  jeda  ( delay ),  namun  tidak  diperlukan
adanya umpan balik karena rentang waktu tersebut  masih dalam batas toleransi pengguna untuk tetap berada di depan layar.  Sedangkan  untuk  waktu  respon  1  sampai  10  detik diperlukan  adanya feedback pada  antarmuka  agar pengguna tahu bahwa sistem sedang bekerja, jika tidak ada feedback apapun maka kemungkinan besar sistem tersebut akan  ditinggalkan  oleh  pengguna  untuk  melakukan aktivitas lain.
Perangkat  yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah smartphone berbasis Android dengan prosesor Snapdragon 778G  5G  dan  memori  8GB.  Sedangkan  untuk  jaringan, menggunakan  koneksi  internet broadband dengan kecepatan kurang lebih 70 Mbps untuk upload dan kurang lebih 80 Mbps untuk download (berdasarkan speedtest.net) pada saat pengujian dilakukan.

## D. Analisa Hasil Pengujian
Analisa dilakukan terhadap seluruh data hasil pengujian yang  terdiri  dari  tiga  kategori,  yaitu  pesan  standar,  pesan catatan, dan pesan singkat. Setiap kategori terdiri dari 1000 data  pesan,  sehingga  total  terdapat  3000  data  yang  telah diuji.  Proses  analisa  dilakukan  dengan  menghitung  nilai rata-rata,  standar  deviasi, confidence  interval ,  nilai minimum dan nilai maksimum untuk setiap kategori pesan. Nilai-nilai tersebut akan divisualisasikan dengan menggunakan  diagram  plot  untuk  melihat  sebaran  data hasil  pengujian.  Pada  data  dari  kelompok  yang  memiliki nilai jumlah kata terkecil dan terbesar, dilakukan uji T-Test untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  yang signifikan terhadap kedua kelompok tersebut.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil pengujian yang telah dilakukan berdasarkan skema pengujian  pada  Tabel  II  menunjukkan  beberapa  temuan berikut.  Pada  pengujian  tahap  pertama  untuk  jenis  data pesan standar, di mana data tersebut terdiri dari 1 sampai 500 kata dan memiliki file lampiran berupa gambar dengan variasi  ukuran  antara  100  sampai  5000 KiloBytes (KB). Hasil pengujian untuk data pesan standar ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL III
H ASIL P ENGUJIAN P ESAN S TANDAR (M ILIDETIK ) rata-rata 4644.012727 standar deviasi 1011.310069 confidence interval 59.76350773 min 3101 max 10844
Berdasarkan Tabel III, didapatkan rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mengirimkan data pesan ke server adalah 4644 milidetik atau 4.6 detik, dengan waktu tercepat adalah 3101  milidetik  atau  3.1  detik  dan  waktu  terlama  adalah 10844 milidetik atau 10.8 detik. Diagram plot dari Tabel III ditunjukkan pada Gambar 2.
100-1000 KB        1000-2000 KB      2000-3000 KB    3000-5000 KB
x = jumlah kata, y = waktu (milidetik)

## Gambar. 2  Hasil pengujian pesan standar
Pada diagram plot Gambar 2, dapat terlihat bahwa rata- rata  waktu  pengiriman  data  pesan  standar  berada  pada rentang  angka  3  sampai  8  detik.  Pada  diagram  tersebut, dapat  terlihat  bahwa  jumlah  kata  (1-500  kata)  tidak berpengaruh terhadap lama waktu pengiriman data karena arah  sebaran  plot  dengan  warna  serupa  bergerak  secara mendatar  (horizontal).  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan menggunakan uji T-Test untuk data dengan jumlah kata 1- 100 dibandingkan dengan data yang memiliki jumlah kata 400-500  untuk  ukuran  media  yang  sama  (100-1000  KB), menghasilkan  nilai p-value sebesar  0.6393.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  kedua  kelompok  tidak  memiliki perbedaan  yang  signifikan  atau  dengan  kata  lain  dapat dianggap  sama.  Sementara  itu,  jumlah file memberikan dampak yang lebih besar terhadap lama waktu pengiriman data,  hal  ini  ditandai  dengan  sebaran  plot  yang  memiliki warna  berbeda,  berada  pada  area  sumbu  y  yang  berbeda satu sama lain. Pada diagram plot Gambar 2 dapat terlihat bahwa  varian  ukuran file terkecil  (100-1000  KB)  yang ditandai  dengan  plot  berwarna  ungu  memiliki  rata-rata waktu pengiriman data antara 3 sampai 5 detik, sementara itu  varian  ukuran file terbesar  (3000-5000  KB)  memiliki rata-rata waktu pengiriman data antara 5-8 detik.
TABEL IV H ASIL P ENGUJIAN P ESAN C ATATAN (M ILIDETIK ) rata-rata 4830.909754 standar deviasi 1159.232936 confidence interval 68.59863734 min 3095 max 13343
Berdasarkan Tabel IV, didapatkan rata-rata waktu yang dibutuhkan  untuk  mengirimkan  data  pesan  dengan  jenis catatan  ke server adalah  4831  milidetik  atau  4.8  detik,
dengan waktu tercepat adalah 3095 milidetik atau 3.1 detik dan waktu terlama adalah 13343 milidetik atau 13.3 detik. Diagram plot dari Tabel IV ditunjukkan pada Gambar 3.
100-1000 KB        1000-2000 KB      2000-3000 KB    3000-5000 KB
x = jumlah kata, y = waktu (milidetik)

## Gambar. 3  Hasil pengujian pesan catatan
Pada diagram plot Gambar 3, dapat terlihat bahwa rata- rata  waktu  pengiriman  data  pesan  catatan  berada  pada rentang  angka  3  sampai  8  detik.  Hasil  ini  hampir  serupa dengan  hasil  pengujian  untuk  pesan  standar  yang ditunjukkan pada Gambar 2. Hal ini membuktikan bahwa jumlah  kata  (1-100  kata)  pada  pengujian  pesan  catatan tidak  memberikan  perbedaan  yang  signifikan  jika dibandingkan  dengan  hasil  pengujian  pada  pesan  standar (1-500 kata), karena rata-rata waktu pengiriman data secara keseluruhan  sama-sama  berada  pada  angka  3  sampai  8 detik.  Pengujian  lain  dilakukan  dengan  menggunakan  uji T-Test untuk data dengan jumlah kata 1-20 dibandingkan dengan  data  yang  memiliki  jumlah  kata  80-100  untuk ukuran  media  yang  sama  (100-1000  KB),  menghasilkan nilai p-value sebesar  0.4628.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  kedua  kelompok  tidak  memiliki  perbedaan  yang signifikan atau dengan kata lain dapat dianggap sama. Hasil pengujian tersebut juga membuktikan bahwa penambahan proses  untuk formatting pada  pesan  standar  juga  tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap waktu.
TABEL V H ASIL P ENGUJIAN P ESAN S INGKAT (M ILIDETIK )
rata-rata 420.3427273 standar deviasi 101.7190685 confidence interval 6.011102354 min 283 max 1218
Berdasarkan  Tabel  V,  didapatkan  rata-rata  waktu yang dibutuhkan untuk mengirimkan data pesan ke server adalah 420 milidetik atau 0.4 detik, dengan waktu tercepat adalah
283 milidetik atau 0.3 detik dan waktu terlama adalah 1218 milidetik  atau  1.2  detik.  Diagram  plot  dari  Tabel  V ditunjukkan pada Gambar 4.
x = jumlah kata, y = waktu (milidetik)

## Gambar. 4  Hasil pengujian pesan singkat
Pada diagram plot Gambar 4, dapat terlihat bahwa rata- rata  waktu  pengiriman  data  pesan  singkat  berada  pada rentang 0.3 sampai 0.7 detik. Perbedaan utama data pesan singkat  dibandingkan  dengan  data  pesan  standar  dan catatan  adalah  tidak  adanya  lampiran file apapun  di dalamnya,  sehingga  isi  pesan  hanya  terdiri  dari  teks  saja. Diagram plot Gambar 4 menunjukkan bahwa  jumlah kata tidak  berpengaruh  terhadap  lama  waktu  pengiriman  data dari client ke server . Sebagai perbandingan, nilai rata-rata untuk pengiriman data dengan jumlah 1-20 kata memiliki nilai 427.61 milidetik (0.43 detik), sedangkan pengiriman data  dengan  jumlah  80-100  kata  memiliki  nilai  rata-rata 410.93 milidetik (0.41 detik). Hasil pengujian nilai T-Test menghasilkan p-value 0.051  untuk  nilai  alpha  0.05,  yang memiliki  arti  bahwa  kedua  hasil  tersebut  dapat  dianggap serupa.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa performa penyimpanan data pesan dari client ke server pada  basis  data  non-relasional  berbasis dokumen  (dalam  penelitian  ini  menggunakan  Firestore) tidak dipengaruhi oleh  besar kecilnya data berbentuk teks dengan rata-rata waktu pengiriman 0.4 detik (1-500 kata). Proses  penyimpanan  data  lebih  dipengaruhi  oleh  besar kecilnya  data  dalam  bentuk file dengan  rata-rata  waktu pengiriman  data  sekitar  4  detik  (ukuran  100-5000  KB). Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  basis  data non-relasional  berbasis  dokumen  cukup  andal  digunakan untuk  membangun  aplikasi  perpesanan  dengan  isi  berupa teks. Untuk isi lain berupa media, basis data non-relasional berbasis  dokumen  masih  dapat  digunakan  karena  masih berada  di  dalam  batas  waktu  toleransi  (10  detik),  namun
penggunaannya  harus  disertai  dengan  adanya feedback pada antarmuka.

## R
EFERENSI
[1]   N.  Schillewaert  and  P.  Meulemeester,  "Comparing  Response Distributions  of  Offline  and  Online," International  Journal  of Market Research, vol. 47, no. 2, pp. 163-178, 2005.
[2]   L. Zhang, Z. Wang, T. Mei and D. D. Feng, "A Scalable Approach for  Content-Based  Image  Retrieval  in  Peer-to-Peer  Networks," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 28, no. 4, pp. 858 - 872, 2016.
[3]   A.  Barker,  J.  B.  Weissman  and  J.  I.  v.  Hemert,  "Reducing  Data Transfer  in  Service-Oriented  Architectures:  The  Circulate Approach," IEEE Transactions on Services Computing, vol. 5, no. 3, 2012.
[4]   S.  Sarkar,  S.  Gayen  and  S.  Bilgaiyan,  "Android  Based  Home Security Systems Using Internet of Things(IoT) and Firebase," in 2018  International  Conference  on  Inventive  Research  in Computing Applications (ICIRCA) , Coimbatore, India, 2018.
[5]   H. Varshney, A. S. Allahloh and M. Sarfraz, "IoT Based eHealth Management System Using Arduino and Google Cloud Firestore," in 2019  International  Conference  on  Electrical,  Electronics  and Computer Engineering (UPCON) , Aligarh, India, 2019.
[6]   W.  Y.  Mok,  "A  Logical  Database  Design  Methodology  for MongoDB  NoSQL  Databases,"  in 2021  IEEE  International
Conference  on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) , Singapore, Singapore, 2021.
[7]   M.  R.  Alifi,  T.  Semiawan,  D.  C.  Lieharyani  and  H.  Hayati, "Relational  Data  Modeling  on  the  Document-Based  NoSQL," Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 11, no. 3, pp. 183-191, 2022.
[8]   D. Zhang, Y. Wang, Z. Liu and S. Dai, "Improving NoSQL Storage Schema Based on Z-Curve for Spatial Vector Data," IEEE Access , vol. 7, pp. 78817 - 78829, 2019.
[9]   F. Davardoost, A. B. Sangar and K. Majidzadeh, "Extracting OLAP Cubes  From  Document-Oriented  NoSQL  Database  Based  on Parallel  Similarity  Algorithms," Canadian  Journal  of  Electrical and Computer Engineering, vol. 43, no. 2, pp. 111 - 118, 2020.
[10]  K.  A.  Nugraha,  "Deteksi  Area  Parkir  Mobil  Berbasis  Marker Menggunakan  Moment  Invariants  dan  K-NN," Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 112-121, 2019.
[11]  K. A. Nugraha, "Metode Background Substraction untuk Pencarian Tempat  Parkir  Menggunakan  Kamera  Pengawas," Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 92-101, 2020.
[12]  K.  MATSUI,  "A  Proposal  of  Web  API  Design  for  IoT  Data Utilization  Based  on  Smart  Communities,"  in 2018  IEEE  7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) , Nara, Japan, 2018.
[13]  K.  A.  Nugraha  and  L.  K.  P.  Saputra,  "Pemanfaatan  Raspberry  Pi untuk Sistem Penghitung Mobil Otomatis pada Kampus UKDW," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 3, pp. 539-549, 2017.
[14]  C.  E.  Swandi,  K.  A.  Nugraha,  D.  Sebastian  and  Restyandito, "Middleware  Development  to  Connect  Telegram  Messenger  and Instant  Messenger  for  the  Elderly,"  in The  5th  International Conference  on  Information  Technology  and  Digital  Applications (ICITDA 2020) , Yogyakarta, 2020.
[15]  B. Lin, F. Zhu, J. Zhang, J. Chen, X. Chen, N. N. Xiong and J. L. Mauri,  "A  Time-Driven  Data  Placement  Strategy  for  a  Scientific Workflow  Combining  Edge  Computing  and  Cloud  Computing," IEEE  Transactions  on  Industrial  Informatics  , vol.  15,  no.  7,  pp. 4254 - 4265, 2019.
[16]  S. Wang, A. Zhou, F. Yang and R. N. Chang, "Towards Network- Aware Service Composition in the Cloud," IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 8, no. 4, pp. 1122 - 1134, 2020.
[17]  E. Hossny, S. Khattab, F. A. Omara and H. A. Hassan, "STAGER: Semantic-Based  Framework  for  Generating  Adapters  of  Service- Based  Generic-API  for  Portable  Cloud  Applications," IEEE Transactions on Services Computing , vol. 14, no. 3, pp. 903 - 914, 2021.
[18]  C. Wu, A. N. Toosi, R. Buyya and K. Ramamohanarao, "Hedonic Pricing  of  Cloud  Computing  Services," IEEE  Transactions  on Cloud Computing, vol. 9, no. 1, pp. 182 - 196, 2021.
[19]  M.  T.  Islam,  S.  Karunasekera  and  R.  Buyya,  "Performance  and Cost-Efficient Spark Job Scheduling Based on Deep Reinforcement Learning in Cloud Computing Environments," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 33, no. 7, pp. 1695 - 1710, 2022.
[20]  C.  Yang,  Y.  Liu,  X.  Tao  and  F.  Zhao,  "Publicly  Verifiable  and Efficient  Fine-Grained  Data  Deletion  Scheme  in  Cloud Computing," IEEE Access, vol. 8, pp. 99393 - 99403, 2020.
[21]  W.-J.  Li,  C.  Yen,  Y.-S.  Lin,  S.-C.  Tung  and  S.  Huang,  "JustIoT Internet  of  Things  based  on  the  Firebase  real-time  database,"  in 2018  IEEE  International  Conference  on  Smart  Manufacturing, Industrial  &  Logistics  Engineering  (SMILE) ,  Hsinchu,  Taiwan, 2018.
[22]  S.  Ramzan,  I.  S.  Bajwa,  B.  Ramzan  and  W.  Anwar,  "Intelligent Data  Engineering  for  Migration  to  NoSQL  Based  Secure Environments," IEEE Access, vol. 7, pp. 69042 - 69057, 2019.
[23]  K. Goel and A. H. M. T. Hofstede, "Privacy-Breaching Patterns in NoSQL Databases," IEEE Access, vol. 9, pp. 35229 - 35239, 2021.
[24]  A.  Krechowicz,  S.  Deniziak  and  G.  Łukawski,  "Highly  Scalable
Distributed  Architecture  for  NoSQL Datastore  Supporting  Strong Consistency," IEEE Access, vol. 9, pp. 69027 - 69043, 2021.
[25]  S. Chouliaras and S. Sotiriadis, "Real-Time Anomaly Detection of NoSQL  Systems  Based  on  Resource  Usage  Monitoring," IEEE Transactions on Industrial Informatics , vol. 16, no. 9, pp. 6042 - 6049, 2019.
[26]  B.  E.  Manurung,  H.  R.  Munggaran,  G.  F.  Ramadhan  and  A.  P. Koesoema, "Non-Invasive Blood Glucose Monitoring using Near- Infrared Spectroscopy based on Internet of Things using Machine Learning,"  in 2019  IEEE  R10  Humanitarian  Technology Conference  (R10-HTC)(47129) ,  Depok,  West  Java,  Indonesia, 2019.
[27]  I. M. Sukarsa, I. K. A. M. Antara, P. W. Buana, I. P. A. Bayupati, N. W. Wisswani and D. W. Puteri, "Data storage model in low-cost mobile applications," Indonesian Journal of Electrical Engineering and  Computer  Science  (IJEECS), vol.  28,  no.  2,  pp.  1128-1138, 2022.
[28]  Y. Sukmana and Y. Rosmansyah, "The Use of Cloud Firestore For Handling Real-time Data Updates: An Empirical Study of Gamified Online  Quiz,"  in 2021  2nd  International  Conference  on
Electronics,  Communications  and  Information  Technology (CECIT) , Sanya, China, 2021.
[29]  J.  Nielsen,  "Response  Times:  The  3  Important  Limits,"  Nielsen Norman Group, 1 Januari 1993. [Online]. Available: https://www.nngroup.com/articles/response-times-3-important- limits/. [Accessed 1 Oktober 2022].