Penerapan Database Tuning Melalui Indexing dan Optimasi Query pada Sistem Kuesioner Akademik: Implementation of Database Tuning Through Indexing and Query Optimization in an Academic Questionnaire System
Abstrak
Kuesioner akademik adalah sistem yang dibuat untuk mengumpulkan informasi penilaian dari dosen dan mahasiswa. Penilaian tersebut meliputi penilaian mahasiswa terhadap kinerja dosen dan penilaian mahasiswa atau dosen terhadap pelayanan kampus. Seiring berjalannya waktu, jumlah data yang masuk ke basis data semakin bertambah dan membuat kinerja sistem menjadi lebih lambat. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan penerapan database tuning melalui indexing dan optimasi query. Metode ini digunakan untuk mempercepat pencarian atau pengambilan data pada saat query SQL dijalankan. Indexing dapat diimplementasikan pada tabel dengan jumlah baris data yang banyak, dan penggunaan query yang tepat dapat membantu memberikan indexing yang cepat. Terdapat 3.107.177 baris data pada penelitian ini, namun pada penelitian ini hanya sekitar 3.000.000 data yang dipakai. Pengujian dilakukan dengan menggunakan B-tree Indexing pada tabel dan optimasi kueri SQL SELECT dengan penggunaan klausa WHERE dan GROUP BY. Hasil yang diharapkan berupa kueri data yang menjadi lebih cepat dan efektif untuk meningkatkan kinerja pada basis data setelah melakukan Table Indexing dan Optimasi Query.
Kata Kunci
Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda
MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.
Coba MatchMindLihat profil lengkap jurnal ini
Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.
Buka MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceArtikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.
