Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tugas akhir ini membicarakan sistem basis data deduktif yang inspirasi pembentukannya berasal dari dua sumber uama yaitu sistem basis data relasional dan pemrograman logika. Pemrograman logika yang sudah dikembangkan adalah pemrograman PROLOG. Tujuan tugas akhir ini adalah memperkaya suatu aplikasi sistem basis data deduktif dengan menggunakan PROLOG sebagai bahan implementasinya."

"Di era big data, meningkatnya volume dan variasi data menambah kompleksitas pengelolaan data. Dalam pengembangan dan inovasi teknologi, optimasi kinerja basis data sering diabaikan. Para pengembang sering fokus pada penyelesaian fungsionalitas tanpa mempertimbangkan dampaknya terhadap performa, mengakibatkan penggunaan sistem basis data yang tidak optimal. Oleh karena itu, pemilihan sistem basis data yang tepat sangat penting untuk memastikan kinerja yang efisien dan optimal. Struktur basis data yang umum digunakan adalah Structured Query Language (SQL) dan Non-Structured Query Language (NoSQL). Dalam SQL, data disimpan dalam skema tabel relasional yang terstruktur, dengan PostgreSQL sebagai salah satu contohnya. Sebaliknya, dalam NoSQL, data disimpan dalam format yang fleksibel dan tidak terpaku pada struktur tabel, sehingga cocok untuk berbagai tipe data. Contoh basis data NoSQL adalah Cassandra dan MongoDB. Penelitian ini akan menguji sistem basis data PostgreSQL, Cassandra, dan MongoDB lalu membandingkan performa ketiga sistem tersebut pada platform Ubuntu. Penelitian ini menguji kinerja sistem basis data dalam proses impor data (bulk-loading) dan berbagai jenis operasi basis data, dengan variasi ukuran dataset dan limit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk dataset 1 juta baris, PostgreSQL memiliki performa terbaik dalam impor data dengan waktu rata-rata 1.207 detik, diikuti MongoDB mengikuti dengan waktu 16.614 detik, sementara Cassandra Single Node membutuhkan 72.199 detik dan Cassandra Multi Node membutuhkan 119.533 detik. Dalam total 17 pengujian operasi basis data, PostgreSQL unggul dalam 13 pengujian operasi basis data, Cassandra unggul dalam 4 pengujian, dan MongoDB tidak menunjukkan keunggulan dalam pengujian apa pun. Meskipun PostgreSQL unggul dalam operasi basis data umum, kinerjanya lebih lambat pada operasi yang kompleks. Cassandra menunjukkan kinerja yang baik tetapi terbatas dalam fitur operasi kompleks. Sebaliknya, MongoDB menunjukkan kinerja paling lambat secara keseluruhan namun dapat menangani semua jenis operasi yang diuji, menunjukkan fleksibilitas.......In the era of big data, the increasing volume and variety of data add complexity to data management and processing. In the development and innovation of technology, database performance optimization is often overlooked. Developers often focus on functionality without considering its impact on performance, resulting in suboptimal use of database systems. Therefore, selecting the right database system is crucial to ensure efficient and optimal performance of the database systems. Structured Query Language (SQL) and Non-Structured Query Language (NoSQL) are commonly used database structures. In SQL, data is stored in a structured relational table schema, with PostgreSQL as a notable example. Conversely, in NoSQL, data is stored in a flexible format not bound to table structures, making it suitable for various data types. Examples of NoSQL databases are Cassandra and MongoDB. This study examines PostgreSQL, Cassandra, and MongoDB systems and compares their performance on the Ubuntu platform. The study tests database performance in data import (bulk-loading) and various database operations using different dataset sizes and limits. The results show that for a dataset of 1 million rows, PostgreSQL has the best import performance with an average time of 1,207 seconds, followed by MongoDB with 16,614 seconds, while Cassandra Single Node takes 72,199 seconds and Cassandra Multi Node takes 119,533 seconds. Out of 17 database operation tests, PostgreSQL excelled in 13 tests, Cassandra in 4 tests, and MongoDB did not excel in any tests. Although PostgreSQL excels in general database operations, its performance is slower in complex operations. Cassandra shows good performance but is limited in complex operation features. In contrast, MongoDB shows the slowest overall performance but can handle all operations tested, demonstrating flexibility.

"

"Penelitian yang dilakukan adalah pengembangan program pendeteksi plagiarisme otomatis dwibahasa dengan waktu pelaksanaan yang singkat. Penggunaan MySQL sebagai sistem basis data menyebabkan program membutuhkan waktu yang lama untuk menyelesaikan eksekusinya, sehingga pada penelitian ini sistem basis data diganti pada program. Sistem database yang dipilih adalah Redis karena Redis menyimpan data dalam memori, sehingga diharapkan pengambilan data dapat dilakukan dengan lebih cepat. Pada akhir penelitian, berdasarkan perbandingan program yang menggunakan database Redis dengan program yang menggunakan database MySQL didapatkan bahwa penggunaan database Redis membuat eksekusi program lebih cepat sekitar 2999.335% hingga 3050.966% dibandingkan program yang digunakan. database MySQL. Pada penelitian ini juga dibuat sistem antarmuka pengguna grafis untuk program deteksi plagiarisme. Hal ini bertujuan agar pengguna lebih mudah dalam menggunakan program dan pengguna dapat langsung mengunggah makalah yang ingin diuji tingkat plagiarismenya. Pengujian pada sistem antarmuka program dilakukan dengan menanyakan penilaian terhadap 30 pengguna yang telah menggunakan program. Hasil pengujian pada antarmuka ini mendapatkan nilai akhir sebesar 87.93% di evaluasi alat ukur oleh pengguna sehingga termasuk dalam kategori Sangat Baik. Sedangkan pada pengukuran skala usability sistem, desain antarmuka program deteksi plagiarisme memperoleh skor akhir 79,16 dan termasuk dalam kategori Baik.......The research conducted is the development of a bilingual automatic plagiarism detection program with a short implementation time. The use of MySQL as a database system causes the program to take a long time to complete its execution, so that in this study the database system was replaced in the program. The database system chosen is Redis because Redis stores data in memory, so it is hoped that data retrieval can be done more quickly. At the end of the study, based on a comparison of programs using the Redis database and the programs using the MySQL database, it was found that the use of the Redis database made program execution faster by around 2999.335% to 3050.966% compared to the programs used. MySQL database. In this research, a graphical user interface system for the plagiarism detection program was also developed. This aims to make it easier for users to use the program and users can directly upload the paper they want to test for plagiarism level. Testing on the program interface system is carried out by asking for an assessment of 30 users who have used the program. The test results on this interface get a final score of 87.93% in the evaluation of the measuring instrument by the user so that it is included in the Very Good category. Whereas in the measurement of the system usability scale, the plagiarism detection program interface design obtained a final score of 79.16 and was included in the Good category."