Analisis kinerja database terdistribusi pada jaringan Software-Defined Networking (SDN) untuk optimalisasi sistem informasi akademik

Authors

  • SEPTA PETRIANSYAH Universitas Tangerang Raya
  • Fabio Junior Universitas Tangerang Raya
  • R. Wahyudi Darmawan Universitas Tangerang Raya

DOI:

https://doi.org/10.54199/dcnvpc04

Keywords:

database terdistribusi, Software-Defined Networking, sistem informasi akademik, PostgreSQL Citus, ONOS controller

Abstract

Perkembangan sistem informasi akademik di perguruan tinggi memerlukan infrastruktur yang scalable dan reliable untuk menangani concurrent access yang tinggi, terutama saat periode kritis seperti pendaftaran KRS. Penelitian ini menganalisis kinerja database terdistribusi pada jaringan Software-Defined Networking untuk optimalisasi sistem informasi akademik di STIT Muhammadiyah Banjar. Metode eksperimental digunakan dengan membandingkan empat skenario: database terpusat pada jaringan tradisional, database terpusat pada jaringan SDN, database terdistribusi pada jaringan tradisional, dan database terdistribusi pada jaringan SDN. Pengujian dilakukan dengan variasi workload 100 hingga 5000 concurrent users menggunakan PostgreSQL dengan Citus extension dan ONOS controller. Hasil penelitian menunjukkan kombinasi database terdistribusi dengan SDN menghasilkan performa terbaik dengan query response time 521.4 ms pada 5000 users, 71.8% lebih cepat dibanding baseline, throughput mencapai 9589 TPS, error rate di bawah 2%, dan system availability 99.82%. Implementasi SDN menurunkan network latency hingga 43.8% dan packet loss rate hingga 79.3%. Uji Kruskal-Wallis menunjukkan perbedaan signifikan antar skenario dengan effect size besar. Penelitian ini memberikan blueprint teknis bagi institusi pendidikan tinggi dalam merancang infrastruktur IT yang optimal dengan total cost of ownership 5 tahun yang lebih efisien dibanding solusi terpusat.

References

[1] S. Janner, S. F. Ramadhani, Y. C. G. R. J. Lontaan, R. Liza, T. M. D. M. Lubis, and A. F. P. Muhammad Hibrian W, Sudirman Sri Ayu Ashari, Harry Yuliansyah, Pengantar Jaringan Komputer, 1st ed. Pengantar Jaringan Komputer Janner Simarmata, Syarifah Fitrah Ramadhani, Yo Ceng Giap Rolly Junius Lontaan, Risko Liza, Tengku Mohd Diansyah Muharman Lubis, Muhammad Hibrian W, Sudirman Sri Ayu Ashari, Harry Yuliansyah, Andrew Fernando Pakpahan Penerbit Y, 2024.

[2] F. Cornelius, “OPTIMASI PERFORMA JARINGAN KOMPUTER DENGAN TEKNIK SOFTWARE DEFINED NETWORKING ( SDN ),” pp. 1–11.

[3] M. Putria, A. M. Soebiantoro, H. Aprianto, and W. Haryono, “Implementasi Network Automation untuk Backup Konfigurasi Perangkat Jaringan,” 2025.

[4] A. Alhawas and A. Belghith, “Software-Defined Named Data Networking in Literature : A Review,” 2024.

[5] R. Ajie, “Optimasi Kinerja Basis Data Terdistribusi Menggunakan Algoritma Replication dan Partitioning,” vol. 3, no. 2, pp. 371–378, 2025.

[6] M. H. Subowo, I. A. Tafsir, U. Humaniora, and U. I. N. W. Semarang, “Analisis Kinerja Jaringan Software-Defined Networking ( SDN ) Berbasis Open Network Operating System ( ONOS ) dengan Menggunakan Protokol OpenFlow 1 . 5 : Studi Kasus pada Algoritma Flow Scheduling Shortest Path First ( SPF ) dan Weighted Round Robin ( WRR ) Abstrak SDN open-source yang dirancang khusus untuk jaringan skala besar dan carrier-grade,” vol. 9, no. 1, pp. 266–273, 2023.

[7] Y. Liu, Y. Ge, Q. Meng, and Q. Liu, “Controller load optimization strategies in Software-Defined Networking: A survey,” J. Netw. Comput. Appl., vol. 233, p. 104043, 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2024.104043.

[8] M. S. Raza, M. S. Ab-rahman, D. O. Controllers, and L. C. Controllers, “A Qualitative and Comparative Performance Assessment of Logically Centralized SDN Controllers by Mininet Emulator,” 2024, doi: 10.20944/preprints202401.2116.v1.

[9] S. Shafiq, S. Rahman, S. A. Shaon, I. Mahmud, and A. S. M. S. Hosen, “Review Article A Review on Software-Defined Networking for Internet of Things Inclusive of Distributed Computing , Blockchain , and Mobile Network Technology : Basics , Trends , Challenges , and Future Research Potentials,” vol. 2024, 2024, doi: 10.1155/2024/9006405.

[10] D. Kreutz, F. M. V Ramos, and C. E. Rothenberg, “Software-Defined Networking : A Comprehensive Survey,” no. June, 2014, doi: 10.1109/JPROC.2014.2371999.

[11] S. M. Faheem, M. I. Babar, R. A. Khalil, and N. Saeed, “applied sciences Performance Analysis of Selected Machine Learning Techniques for Estimating Resource Requirements of Virtual Network Functions ( VNFs ) in Software Defined Networks,” 2022.

[12] I. Alsmadi, I. Alazzam, and M. Akour, A Systematic Literature Review on Software-Defined Networking Metadata of the chapter that will be visualized online, no. October. 2017. doi: 10.1007/978-3-319-44257-0.

[13] H. Mudassar, “Software-Defined Networking: Categories, Analysis, and Future Directions,” pp. 1–47, 2022.

Published

2026-02-10

Issue

Section

Artikel