Publisher

ITB ADITB AD

Journal Jurnal Sistem Informasi (JUSIN)Jurnal Sistem Informasi (JUSIN) Abstract

Seiring dengan meningkatnya permintaan akan aplikasi web yang cepat, responsif, dan dapat diskalakan, teknologi API telah mengalami evolusi yang cepat. GraphQL menawarkan manajemen dan transfer data yang efisien, sementara Node.js dan Spring Boot adalah dua framework populer untuk implementasinya. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja GraphQL API yang dibangun menggunakan kedua framework tersebut. Pengujian kinerja difokuskan pada waktu respons, throughput, tingkat kesalahan, dan kapasitas pengguna bersamaan, menggunakan data dummy di bawah beban beragam melalui Postman. Hasil menunjukkan bahwa pada beban rendah (10 pengguna virtual), kedua framework berkinerja serupa. Namun pada beban tinggi (50 pengguna virtual), Spring Boot menunjukkan performa lebih baik dengan waktu respons 514 ms versus 1.766 ms, throughput 53,64 rps versus 18,46 rps, dan tidak ada kesalahan, sementara Node.js mencatat tingkat kesalahan 1,79 %. Dalam skenario Spike dan Peak, Spring Boot secara konsisten mengungguli Node.js. Temuan ini memberikan pandangan berharga bagi pengembang dalam memilih framework yang paling sesuai dengan kebutuhan aplikasi berbasis GraphQL.

Conclusion

Spring Boot unggul dalam waktu respons dan throughput pada beban tinggi, serta tidak mencatat kesalahan pada semua skenario.js menunjukkan penurunan performa dan kestabilan saat beban tinggi, dengan munculnya kesalahan pada skenario ramp up 50 VU, namun tetap cocok untuk sistem ringan atau real-time yang memprioritaskan efisiensi sumber daya.Pilihan framework harus disesuaikan dengan kebutuhan sistem, mempertimbangkan trade‑off antara efisiensi performa dan kestabilan.

Future Research

Berikut tiga arah penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan dari temuan studi ini: 1) Meneliti dampak arsitektur database NoSQL dibandingkan PostgreSQL terhadap respons waktu dan throughput GraphQL API pada framework Node.js dan Spring Boot; 2) Menilai efek penggunaan caching in‑memory (seperti Redis) pada stabilitas dan error rate di skenario beban tinggi, khususnya untuk Node.js yang mengalami peningkatan error; 3) Mengkaji kinerja framework Node.js dan Spring Boot dalam lingkungan cloud yang berskala horizontal (misalnya menggunakan Kubernetes) dengan menambahkan variabel autoscaling, untuk memahami trade‑off antara biaya dan performa. Penelitian pertama akan menggali apakah penyimpanan data non‑relasional dapat memecahkan bottleneck throughput yang ditemukan pada Spring Boot di beban tinggi. Penelitian kedua bertujuan merekomendasikan strategi cache yang efektif sehingga Node.js dapat mempertahankan kecepatan respons rendah tanpa mengorbankan integritas data. Penelitian ketiga akan memberikan panduan praktis bagi pengembang yang mempertimbangkan deployment skala besar dan memberikan insight tentang tunning pod dan resource limits yang optimal dalam cluster Kubernetes.

References

1. THE EFFICIENCY AND RELIABILITY OF BACKEND TECHNOLOGIES: EXPRESS, DJANGO, AND SPRING BOOT | Informatyka,... doi.org/10.35784/iapgos.4279THE EFFICIENCY AND RELIABILITY OF BACKEND TECHNOLOGIES EXPRESS DJANGO AND SPRING BOOT Informatyka doi 10 35784 iapgos 4279
2. Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis Layanan Mikro pada Sistem Manajemen Informasi Kantin | Physical Sciences,... doi.org/10.47134/pslse.v1i2.196Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis Layanan Mikro pada Sistem Manajemen Informasi Kantin Physical Sciences doi 10 47134 pslse v1i2 196
3. An Analysis of the Significance of Spring Boot in The Market | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore.... ieeexplore.ieee.org/document/9850910An Analysis of the Significance of Spring Boot in The Market IEEE Conference Publication IEEE Xplore ieeexplore ieee document 9850910

Metadata

File size	503.22 KB
Pages	14
DMCA	Report