Implementasi GraphQL Untuk Mengatasi Under-Fetching pada Pengembangan Sistem Informasi Pelacakan Alumni Politeknik Negeri

Abstract

Pendistribusian data pada sistem informasi memiliki berbagai macam cara yang digunakan. Diantaranya adalah dengan menggunakan metode REST API. Namun, terdapat beberapa kekurangan yang menjadi masalah pada REST API. Salahsatunya adalah masalah under-fetching, yaitu masalah dimana bagian frontend harus melakukan lebih dari 1 kali request untuk memenuhi kebutuhan data yang diperlukan. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menerapkan GraphQL sebagai metode pendistribusian data. Tujuan dari penelitian kali ini adalah untuk membandingkan performa antara sistem informasi dengan REST API dan sistem informasi dengan GraphQL. Studi kasus pada penelitian ini adalah pada pengembangan sistem informasi pelacakan alumni Politeknik Negeri Malang. Hasil penelitian ini berupa perbandingan performa antara sistem informasi dengan metode pendistribusian data REST API dan sistem informasi dengan metode pendistribusian data GraphQL. GraphQL menunjukkan performa yang baik pada jumlah data yang besar dan kompleks, serta ketika terdapat banyak pengguna yang mengakses data dalam waktu yang bersamaan. Sedangkan untuk data yang sederhana dan sistem informasi yang tidak memiliki banyak pengguna yang akan mengakses data secara bersamaan, maka REST API masih lebih unggul.

Implementation of Crowdfunding Web Application Using AWS Amplify Architecture with End-to-End Testing Using Playwright

“…Database models are designed using the GraphQL schema by adding and creating the necessary objects or data models. GraphQL is a query language that is becoming a new way to manage data distribution (Firdausi et al, 2021). GraphQL helps the system decide what data to retrieve based on available queries from the backend.…”

Penentuan Pola Asosiatif Data Tracer Study Universitas Semarang dengan Algoritma Hash Based

“…Perguruan tinggi berupaya semaksimal mungkin dalam pelaksanaan tracer study [5] [6]. Hal ini dapat dilihat dari beberapa penelitian terdahulu seperti pengembangan sistem informasi yang terintegrasi dengan sistem akademik [7][8] [9], pemanfaatan GrapQL sebagai metode distribusi data [10], algoritma C-45 [11]. Beberapa penelitian tentang tracer study juga telah memanfaatkan pola asosiasi data mining [12] dengan algoritma apriori [13], algoritma fp-growth [14], penggunaan Equivalence Class Transformation (Eclat) [15] dan hasil dari penelitian tersebut telah menghasilkan rekomendasi atau pola yang dapat membantu perguruan tinggi.…”