Analisis Kinerja Server dan Basis Data PostgreSQL pada Aplikasi Pelacakan Kendaraan Berbasis GPS
Abstract
Abstrak — Penelitian ini mengimplementasikan sistem pelacakan kendaraan berbasis GPS yang memerlukan dukungan server dan basis data PostgreSQL untuk memproses serta menyajikan data lokasi secara real-time. Tujuan penelitian adalah menganalisis kinerja server dan basis data dalam menerima data GPS, menyimpan ke PostgreSQL, serta menampilkan lokasi melalui aplikasi. Metode meliputi pengambilan data posisi menggunakan GPS, pengelolaan basis data dengan Navicat Premium, serta pengujian performa menggunakan Grafana K6 untuk melakukan stress test. Pengujian dilakukan dengan simulasi 50 pengguna simultan pada tiga interval pembaruan data: 0,5 detik, 0,75 detik, dan 1 detik, serta mencatat metrik seperti waktu respons, jumlah iterasi berhasil, dan iterasi gagal. Hasil menunjukkan bahwa frekuensi pembaruan berpengaruh signifikan terhadap beban server dan akurasi data. Interval lebih cepat meningkatkan ketepatan real-time tetapi membebani server, sedangkan interval lebih panjang menurunkan beban dengan sedikit pengurangan ketepatan. Kesimpulannya, perlu ditentukan interval optimal yang menyeimbangkan kebutuhan akurasi lokasi dan kestabilan server untuk mendukung operasi pelacakan kendaraan secara berkelanjutan dan sumber daya tersedia. Kata kunci— basis data, GPS, pelacakan kendaraan, PostgreSQL
References
Y. D. Muchlisin and J. E. Istiyanto, “Implementasi
Sistem Pelacakan Kendaraan Bermotor
Menggunakan Gps Dan Gprs Dengan Integrasi
Googlemap,” IJCCS (Indonesian Journal of
Computing and Cybernetics Systems), vol. 5, no. 2,
pp. 76–84, 2011, doi: 10.22146/ijccs.2021.
A. Atthari, “Sistem Tracking Position Berdasarkan
Titik Koordinat GPS Menggunakan Smartphone,”
Jurnal Infomedia, vol. 2, no. 1, pp. 25–29, 2017, doi:
30811/.v2i1.464.
S. Tjandra and G. S. Chandra, “Pemanfaatan Flutter
dan Electron Framework pada Aplikasi Inventori dan
Pengaturan Pengiriman Barang,” Journal of
Information System,Graphics, Hospitality and
Technology, vol. 2, no. 02, pp. 76–81, 2020, doi:
37823/insight.v2i02.109.
Y. P. Dias Wendri, A. Kusmiran, and M. Arman,
“Implementasi Model Perhitungan Untuk
Menentukan Performa Basis Data MySQL Dan
PostgreSQL,” Jurnal Algoritme, vol. 3, no. 1, pp.
–150, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.4219.
Y. Arta, R. Wandri, A. Hanafiah, B. K. Pranoto, and
M. R. Fadhilah, “Analisa Perbandingan Web Server
Untuk Kebutuhan Open Journal System (OJS)
Menggunakan Secure Tunnel,” CogITo Smart
Journal, vol. 8, no. 2, pp. 537–548, 2022, doi:
31154/cogito.v8i2.407.537-548.
B. Sabella, R. R. Tina, F. Achmad, A. Lestari, and F.
Fathurrahmani, “Pengujian Aplikasi SIHARAPAN
Menggunakan Metode Stress Testing,” Jurnal
Teknologi Informasi dan Terapan, vol. 11, no. 1, pp.
–14, 2024, doi: 10.25047/jtit.v11i1.359.
A. R. Khamdani, A. R. Muslikh, and A. S. Affandi,
“Comparative Analysis of Performance and
Efficiency of Load Balancing Algorithms on Ingress
Controller,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 6,
no. 1, pp. 453–468, 2025, doi:
52436/1.jutif.2025.6.1.4040.
