PERANCANGAN DATABASE MONGODB UNTUK SISTEM SMART HOME NEURONTHINGS

Abstract

Kebutuhan untuk aplikasi database kian beragam dewasa ini. Tidak terkecuali teknologi smart home yang memanfaatkan Internet of Things (IoT) dan membutuhkan performa tinggi dalam memproses data deret waktu (time series) dari rekaman sensor secara bersamaan. Neuron Things adalah sistem smart home yang dikembangkan di Universitas Pertamina, yang perancan gan awalnya menggunakan database MySQL dengan pendekatan relasionalnya, karena sangat umum digunakan. Penelitian ini dilakukan dengan merancang database MongoDB pada sis tem backend NeuronThings menggunakan kombinasi model data embedded/denormalisasi dan referenced/normalisasi serta melakukan pengujian performa untuk membandingkan arsitektur database yang diusulkan (MongoDB) dengan arsitektur sebelumnya (MySQL). MongoDB di gunakan sebagai Database Management System (DBMS) NoSQL pada perancangan ini karena performa yang lebih unggul secara rata-rata dibandingkan dengan DBMS NoSQL lainnya. Pa rameter yang digunakan untuk mengukur performa pada penelitian ini yaitu Response Time, Latency, dan Throughput dengan sejumlah pengguna virtual (virtual user). Semua parame ter tersebut diuji pada lingkungan local/development dan server/production. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur database yang diusulkan memiliki response time 32,13% lebih cepat pada lingkungan local dan 8,76% lebih cepat pada lingkungan server, latency 32,14% lebih rendah pada lingkungan local dan 8,45% lebih rendah pada lingkungan server, serta throughput 3,359% lebih besar pada lingkungan local dan 3,872% lebih besar pada lingkungan server dibandingkan MySQL untuk 200 pengguna virtual.