Peningkatan Kinerja Server Aplikasi Web GIS Menggunakan TileCache
PENINGKATAN KINERJA
SERVER
APLIKASI WEB GIS
MENGGUNAKAN TILECACHE
MUHAMMAD HAKIM ARIFIN
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
(2)
PENINGKATAN KINERJA
SERVER
APLIKASI WEB GIS
MENGGUNAKAN TILECACHE
MUHAMMAD HAKIM ARIFIN
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
(3)
ABSTRACT
MUHAMMAD HAKIM ARIFIN. Performance Improvement of Web GIS Application Server Based Using TileCache. Supervised by HARI AGUNG ADRIANTO.
Nowadays, everybody knows Google Maps. Map on Google Maps is shaped from small image called tiles. Loading a world map on all zoom levels need a lot of amount of time. It is better just to draw tiles that needed only by the map and save that tiles in a local storage. Procedure like that is called TileCache. By using the same procedure which used on Google Maps, this research will use TileCache to improve web GIS Scibun application server based performance.
This research will compare performance on GIS Scibun before and after TileCache is applied. Measurement variable is amount of loading time of 11 maps on GIS Scibun. Every map gets 4 tests, which are first loading, zoom in, zoom out, and pan map. Each test gets 5 times repetitions. Based on the tests, TileCache reduces average access time almost 100%.
(4)
Judul : Peningkatan Kinerja Server Aplikasi Web GIS Menggunakan TileCache Nama : Muhammad Hakim Arifin
NRP : G64050214
Menyetujui: Pembimbing,
Hari Agung Adrianto, S.Kom., M.Si. NIP 19760917 200501 1 001
Mengetahui:
Ketua Departemen Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Agus Buono, M.Si., M.Kom. NIP. 19660702 199302 1 001
(5)
PRAKATA
Alhamdulillaahi rabbil 'aalamiin, puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya, tak lupa salawat serta salam selalu tercurah kepada Nabi Muhammad SAW, keluarga, para sahabat, dan para pengikutnya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini. Tulisan ini merupakan hasil penelitian penulis sebagai salah satu syarat untuk meraih gelar Sarjana Komputer yang berjudul Peningkatan Kinerja Server Aplikasi Web GIS Menggunakan TileCache.
Penulis menyadari bahwa dalam penyelesaian tugas akhir ini tidak terlepas dari bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Dengan segala kerendahan hati, melalui lembar ini penulis ingin menyampaikan penghargaan dan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada keluarga besar penulis terutama papa, mama, om Fir, kak Ima, kak Ina, Kentung atas semua doa, dukungan dan kepercayaannya. Penulis juga ingin mengucapkan terima kasih kepada keluarga besar Departemen Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor, khususnya kepada Bapak Hari Agung Adrianto, S.Kom., M.Si. selaku dosen pembimbing yang telah sabar membimbing dan memberikan ilmunya kepada penulis dalam penelitian ini.
Ucapan terima kasih juga penulis ucapkan kepada Gusri Ayu Farsa atas kasih sayang, doa, inspirasi, dan motivasinya. Terima kasih kepada Ivana Dwitya Aritami sebagai teman sekaligus sahabat sepanjang masa. Terima kasih kepada teman-teman Program Studi Ilmu Komputer angkatan 42 atas persahabatan, ilmu, dan motivasi selama menuntut ilmu di IPB. Terima kasih kepada teman-teman komunitas Graderz atas kebersamaan yang tak tergantikan serta mengajarkan penulis arti sebuah persahabatan, serta pihak-pihak lain yang turut membantu baik secara langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat penulis sebutkan satu-persatu. Penulis berharap semoga segala bantuan yang telah diberikan kepada penulis mendapat balasan dari Allah SWT, aamin.
Semoga tulisan tugas akhir ini dapat bermanfaat.
Bogor, Januari 2012
(6)
RIWAYAT HIDUP
Muhammad Hakim Arifin dilahirkan di Palembang, Sumatera Selatan, pada tanggal 24 Agustus 1987 yang merupakan anak ketiga dari empat bersaudara dengan ayah bernama Malikus Syahier dan ibu bernama Nurmawan.
Pada tahun 2005 lulus dari Sekolah Menengah Atas (SMA) Yayasan Kesejahteraan Pegawai Pertamina (YKPP) 1 Plaju dan diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI atau Undangan Seleksi Masuk IPB pada tahun yang sama. Pada tahun 2006 penulis diterima di Departemen Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor. Pada 2010 penulis melaksanakan kegiatan Praktik Kerja Lapangan (PKL) di Indonesia - Managing Higher Education for Relevance and Efficiency (I-MHERE) IPB.
(7)
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL ... v
DAFTAR GAMBAR ... v
DAFTAR LAMPIRAN ... v
PENDAHULUAN ... 6
Latar Belakang ... 6
Tujuan ... 6
Ruang Lingkup ... 6
Manfaat Penelitian ... 6
TINJAUAN PUSTAKA ... 6
Web Based Application & Web Engineering ... 6
PostgreSQL ... 7
MapServer ... 7
Mapfile ... 7
PostGIS ... 7
OpenLayers ... 7
TileCache ... 8
METODE PENELITIAN ... 8
Instalasi TileCache dan OpenLayers pada web GIS Scibun ... 9
Mengukur kinerja web GIS Scibun sebelum TileCache dikonfigurasi ... 9
Konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun ... 10
Konfigurasi berhasil ? ... 10
Rollback ... 10
Mengukur kinerja web GIS Scibun setelah TileCache dikonfigurasi ... 10
HASIL DAN PEMBAHASAN... 10
Lingkungan Pengujian ... 10
Spesifikasi Server ... 10
Sistem Operasi ... 11
Mengukur Kinerja Web GIS Scibun Sebelum Menggunakan TileCache ... 11
Mengukur Kinerja Web GIS Scibun Setelah Menggunakan TileCache ... 12
KESIMPULAN DAN SARAN... 17
Kesimpulan ... 17
Saran ... 17
DAFTAR PUSTAKA ... 17
(8)
DAFTAR TABEL
Halaman
1 Batasan PostgreSQL secara umum... 7
2 Kinerja halaman peta Potensi Kakao sebelum menggunakan TileCache (detik) ... 11
3 Rataan kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache (detik) ... 11
4 Kinerja processor sebelum menggunakan TileCache ... 12
5 Kinerja halaman peta Potensi Kakao setelah menggunakan TileCache (detik) ... 13
6 Rataan kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache (detik) ... 13
7 Kinerja processor setelah menggunakan TileCache ... 14
DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Arsitektur dasar aplikasi MapServer. ... 7
2 Cara kerja TileCache. ... 8
3 State diagram . ... 9
4 Metode penelitian. ... 9
5 Grafik rataan kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache (detik). ... 12
6 Grafik rataan kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache (detik). ... 13
7 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses first loading. ... 14
8 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses zoom in. ... 15
9 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses zoom out... 16
10 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses pan map. ... 16
11 Grafik perbandingan rataan waktu untuk 11 halaman peta yang diujikan. ... 17
12 Grafik perbandingan kinerja processor sebelum dan sesudah menggunakan TileCache. ... 17
DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan I (detik) ... 20
2 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan II (detik) ... 20
3 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan III (detik) ... 20
4 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan IV (detik) ... 21
5 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan V (detik) ... 21
6 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan I (detik) ... 21
7 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan II (detik) ... 22
8 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan III (detik) ... 22
9 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan IV (detik) ... 22
(9)
PENDAHULUAN Latar Belakang
Semua orang tentunya mengenal Google Maps dan potongan gambar yang berbentuk seperti ubin, disebut tiles. Menggambar tiles peta dunia untuk semua zoom level membutuhkan waktu yang sangat lama, akan lebih baik jika kita dapat menggambar tiles yang dibutuhkan saja dan kemudian menyimpan tiles tersebut di media penyimpanan lokal. Metode seperti ini disebut TileCache (Mische 2009).
PT. Sucofindo mengembangkan aplikasi web GIS (Geographic Information System) “Scibun” untuk Kementrian Pertanian. Scibun dapat digunakan untuk mengolah data geografis yang merupakan data perkebunan kakao, karet, dan kelapa sawit di hampir seluruh provinsi di Indonesia. Scibun memiliki data geografis yang besar, yaitu hampir 600 MB dalam bentuk teks SQL.
Untuk menyimpan data geografis tersebut, Scibun menggunakan PostgreSQL sebagai sistem basis data, dan menggunakan MapServer (PHP MapScript) untuk menggambar peta. Untuk menggambar peta yang diminta oleh user, Scibun membutuhkan waktu rataan 22.56 detik. Lamanya waktu yang dibutukan Scibun untuk menggambar peta disebabkan oleh banyaknya data geografis yang harus diproses.
Mengadaptasi metode yang digunakan pada Google Maps, penelitian ini akan menggunakan TileCache untuk meningkatkan kinerja server aplikasi web GIS Scibun.
Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan kinerja server aplikasi web GIS Scibun dengan menggunakan TileCache.
Ruang Lingkup
Pada penelitian ini dilakukan pembatasan masalah pada:
server memakai sistem operasi Debian GNU/Linux
penelitian ini difokuskan pada penerapan metode TileCache pada server aplikasi web GIS Scibun
penelitian menggunakan aplikasi web GIS Scibun yang sudah dikembangkan sebelumnya
penelitian diujikan pada jaringan loopback pada penelitian ini hanya 1 user yang
mengakses sistem
Manfaat Penelitian
Mengimplementasikan metode TileCache pada aplikasi web GIS Scibun.
TINJAUAN PUSTAKA
Web Based Application & Web Engineering Web Based Application atau aplikasi berbasis web adalah sebuah aplikasi komputer yang dapat diakses melalui jaringan seperti internet atau intranet. Dewasa ini, penggunaan aplikasi berbasis web semakin terintegrasi dalam strategi bisnis bagi perusahaan kecil dan besar (misalnya, e-commerce). Proses untuk membangun aplikasi berbasis web yang handal, bermanfaat, dan mudah beradaptasi disebut Web Engineering (Pressman 2001).
Menurut Pressman (2001), aplikasi berbasis web berbeda dari perangkat lunak lain karena hal-hal di bawah ini:
1. network intensive
sifat dasar dari aplikasi berbasis web adalah aplikasi ini ditujukan untuk berada di jaringan dan memenuhi kebutuhan komunitas yang berbeda
2. content-driven
sebagian besar fungsi dari aplikasi berbasis web adalah untuk menyajikan informasi dalam bentuk teks, grafik, audio dan video kepada end user
3. continuous evolution
aplikasi berbasis web bersifat dinamis atau berkembang terus-menerus.
Masih menurut Pressman (2001), aplikasi berbasis web yang berkualitas baik harus memenuhi 5 kriteria berikut:
1. usability
aplikasi yang dihasilkan dapat digunakan dengan baik
2. functionality
fungsi-fungsi yang terdapat pada aplikasi dapat berjalan dengan semestinya
3. reliability
aplikasi yang dihasilkan dapat diandalkan, akurasi yang tepat, toleransi kesalahan yang kecil, dan konsisten
4. efficiency
efisien dalam eksekusi dan penyimpanan 5. maintainability
aplikasi dapat menyesuaikan dengan perubahan lingkungan.
(10)
PostgreSQL
PostgreSQL, sering disebut Postgres saja, adalah sebuah Object-Relational Database Management System (ORDBMS) yang disebarluaskan secara bebas. PostgreSQL adalah salah satu basis data yang paling banyak digunakan saat ini, selain MySQL dan Oracle. PostgreSQL berjalan baik pada berbagai sistem operasi seperti Linux, UNIX (AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS X, Solaris, Tru64), dan Windows (PostgreSQL 2009). Secara umum, batasan PostgreSQL terdapat pada Tabel 1. Tabel 1 Batasan PostgreSQL secara umum
Limit Value
Maximum
database size Unlimited Maximum
table size 32 TB Maximum
row size 1.6 TB
Maximum
field size 1 GB Maximum
rows per table Unlimited Maximum
columns per table
250 – 1600 depending on column types Maximum
indexes per table Unlimited
Sumber: http://www.postgresql.org/about. PostgreSQL digunakan sebagai basis data pada aplikasi web GIS Scibun didasarkan pada berberapa pertimbangan, yaitu:
1. bersifat sumber terbuka (open source) 2. PostgreSQL memiliki arsitektur multiproses
(forking). Ini berarti PostgreSQL potensial memiliki stabilitas yang tinggi, sebab satu proses anak yang mati tidak akan menyebabkan seluruh daemon mati
3. PostgreSQL kaya dalam hal tipe data (terutama yang domain-specific seperti tipe data geometris).
MapServer
MapServer merupakan sebuah program aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web yang bersifat sumber terbuka yang memungkinkan pengolahan data spasial. MapServer yang ditulis dalam bahasa C dapat bekerja secara berdampingan dengan aplikasi web server. MapServer mendukung berbagai standar dari OGC (MapServer 2011).
MapServer dapat memproses data raster maupun vector (Prahasta 2007). Data raster adalah data yang terdiri atas sel-sel yang menggunakan parameter dalam piksel. Data vector adalah bentuk data untuk menggabungkan suatu objek, melalui satu titik atau gabungan beberapa titik yang berkoordinat (Kang 2002). MapServer dapat menghasilkan lebih dari 20 format data vector yang berbeda, termasuk shapefiles dan PostGIS (Kropla 2005). Arsitektur dasar dari aplikasi MapServer dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Arsitektur dasar aplikasi MapServer.
Mapfile
Mapfile adalah sebuah file yang digunakan oleh MapServer untuk konfigurasi, akses data, proyeksi, dan banyak lagi. Mapfile tidak bersifat case-sensitive. Mapfile dibaca secara sistematis dari atas ke bawah oleh MapServer, sehingga layer yang didefinisikan pertama kali pada Mapfile akan dipanggil lebih dahulu oleh MapServer dibandingkan layer yang didefinisikan sesudahnya (MapServer 2011).
PostGIS
PostGIS merupakan ekstensi yang bersifat sumber terbuka (open source) untuk ORDBMS PostgreSQL yang memungkinkan objek geografis disimpan di dalam basis data.
PostGIS mendukung standar fungsi, tipe data, dan operasi database spasial dari OGC (Open Geospatial Consortium) (PostGIS 2010).
OpenLayers
OpenLayers adalah pustaka JavaScript yang bersifat sumber terbuka untuk menampilkan data peta pada web browser modern.
(11)
OpenLayers menyediakan API (Application Programmer Interface) JavaScript untuk membuat aplikasi web GIS yang interaktif seperti Google Maps (OpenLayers 2011).
OpenLayers bersifat client side, yang artinya semua sintaks dan perintah program dijalankan di web browser sehingga ketika client meminta dokumen yang mengandung script, script tersebut akan diambil dari web server kemudian dokumen akan ditampilkan di web browser client (Hazzard 2011).
TileCache
TileCache adalah implementasi WMS-C (Web Map Service Caching) open source yang dikembangkan oleh MetaCarta. TileCache hanya membutuhkan akses tulis ke harddisk, kemampuan menjalankan script CGI Python, dan WMS yang akan di-cache untuk dapat membuat cache dari server WMS apapun. Hasilnya kemudian dapat ditampilkan pada client yang mendukung WMS-C, seperti OpenLayers (TileCache 2010).
Selain TileCache, GeoWebCache dan MapProxy dapat digunakan sebagai alternatif untuk meng-cache tile peta pada suatu media penyimpanan (Holt 2011).
Cara kerja TileCache dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Cara kerja TileCache.
Jika client meminta suatu query untuk menggambar peta, maka TileCache akan terlebih dahulu mengecek apakah tile peta yang diminta tersebut ada pada disk cache. Jika tile peta yang dimaksud tidak terdapat pada disk cache, maka MapServer akan menggambar tile peta yang diminta dan kemudian menampilkan peta tersebut kepada client, setelah sebelumnya menyimpan tile peta tersebut di disk cache. Jika tile peta yang diminta client sudah terdapat pada disk cache, maka TileCache akan langsung
memanggil tile peta tersebut dan ditampilkan kepada client (Corti 2008).
Cache tile peta dapat dibangkitkan dengan dua metode, yaitu:
1. seeding / pre-rendered
tile peta dibangkitkan terlebih dahulu menggunakan perintah “tilecache_seed” pada console sebelum diakses user. Berikut adalah contoh perintah untuk seeding halaman Peta Potensi Kakao untuk zoom level 4:
# tilecache_seed \
http://localhost/cgi/tilecache.cgi? \ potensikakao- 3 4 \
. ,- .0 , . 0 , .
# cd /var/www/tmp/tilecache/
# chown –R www-data:www-data *
Pada proses seeding / pre-rendered jika disk cache yang digunakan penuh, maka proses seeding akan dihentikan dan perintah
tilecache_seed akan menampilkan pesan
error “no space left on device”. 2. generated dynamically on demand
tile dibangkitkan dan disimpan di disk cache hanya ketika user meminta suatu peta (Wright 2010).
Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk membangkitkan tile peta adalah metode yang ke-2, yaitu generated dynamically on demand. Penggunaan metode ini berdasarkan pertimbangan bahwa penelitian hanya akan mengakses tile peta yang akan diujikan saja, sehingga dapat menghemat kapasitas disk cache.
METODE PENELITIAN
Aplikasi web GIS Scibun digunakan untuk menguji kinerja server. Data geografis yang digunakan adalah hasil survey perkebunan PT. Sucofindo yang berisi data perkebunan kakao, karet, dan kelapa sawit di hampir seluruh provinsi di Indonesia.
Penelitian ini akan mengimplementasikan metode TileCache pada beberapa halaman peta di web GIS Scibun. Halaman peta yang digunakan terdiri dari 11 halaman peta, yaitu : 1. peta Potensi Kakao
2. peta Potensi Karet 3. peta Potensi Kelapa Sawit 4. peta Sebaran Kebun Kakao 5. peta Sebaran Kebun Karet 6. peta Sebaran Kebun Kelapa Sawit
(12)
7. peta Sebaran Industri Kakao 8. peta Sebaran Industri Karet 9. peta Sebaran Industri Kelapa Sawit 10. peta Kebun All
11. peta Industri All.
Dari 11 halaman peta tersebut masing-masing akan diujikan 4 perlakuan untuk membandingkan kinerja Scibun sebelum dan sesudah menggunakan TileCache, yaitu: 1. first loading
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta pada level provinsi ketika pertama kali diakses
2. zoom-in
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta ketika peta di-zoom-in ke level kabupaten
3. zoom-out
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta ketika peta di-zoom-out ke halaman utama (home) atau ke level provinsi
4. pan map
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta ketika peta yang berada pada zoom level tertentu digeser sejauh satu layar penuh.
State diagram untuk proses pengambilan data berdasarkan 4 perlakuan yang diujikan dapat dilihat pada Gambar 3.
Zoom Out
Pan Map First Loading
Zoom Level 4 Home / Peta Indonesia
Zoom Level 7
Lat = 2.82699 & Long = 97.915062
Zoom Level 7
Lat = 2.82699 & Long = 109.91506 Zoom In
Gambar 3 State diagram .
Secara garis besar, metode penelitian yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 4.
1. Instalasi TileCache dan OpenLayers pada web GIS Scibun
2. Mengukur kinerja web GIS Scibun sebelum TileCache
dikonfigurasi
3. Konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun
5. Rollback
6. Mengukur kinerja web GIS Scibun setelah TileCache
dikonfigurasi START
STOP
KINERJA SEBELUM
KINERJA SESUDAH Ya
4. Konfigurasi Berhasil ?
Tidak
Gambar 4 Metode penelitian.
1. Instalasi TileCache dan OpenLayers pada web GIS Scibun
Pada tahap ini, server membutuhkan jaringan internet untuk mengunduh aplikasi yang dibutuhkan. Dengan asumsi bahwa aplikasi web PHP Scibun sudah berjalan dengan baik, berikut adalah proses instalasi TileCache dan OpenLayers:
# root@p4w:~# apt-get -y install cgi-mapserver tilecache
# root@p4w:~# a2enmod cgi && /etc/init.d/apache2 restart
Kemudian prototipe aplikasi web GIS Scibun berbasis OpenLayers diekstrak:
# root@p4w:~# tar xvfz
$BACKUP_PATH/openlayers.tar.gz –C
/var/www
2. Mengukur kinerja web GIS Scibun sebelum TileCache dikonfigurasi
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap 11 halaman peta yang terdapat pada web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache.
(13)
Setiap halaman peta akan diukur berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan 4 perlakuan yang diberikan. Masing-masing perlakuan dilakukan sebanyak 5 kali pengulangan, kemudian diambil rataannya. Pada tahap ini akan diperoleh data KINERJA SEBELUM yang akan dibandingkan dengan data yang diperoleh pada tahap ke-6.
3. Konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun
Setelah diperoleh data KINERJA SEBELUM, tahap berikutnya adalah mengkonfigurasi TileCache yang sudah ter-install. Dengan asumsi bahwa halaman peta yang dicontohkan hanya halaman peta Potensi Kakao, berikut adalah proses konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun:
1. skrip CGI berikut ditempatkan ke dalam /usr/lib/cgi-bin/potensikakao
#~/bin/sh
MS_MAPFILE=/var/www/openlayers/mapfile/ potensikakao.map
export MS_MAPFILE /usr/lib/cgi-bin/mapserv exit 0
2. pada /etc/tilecache.cfg ditambahkan konfigurasi berikut:
[potensikakao] Type=WMSLayer
url=http://localhost/cgi-bin/potensikakao? Layers=provinsi,kabupaten,potensi
3. pada /var/www/openlayers/potensikakao.html dibuat file html untuk halaman peta Potensi Kakao. Berikut adalah penggalan kode pada file potensikakao.html:
var tms = new OpenLayers.Layer.WMS("Potensi
Kakao","http://localhost/cgi-bin/tilecache.cgi", { layers: "potensikakao", format:"image/png"}, { buffer: 0 } );
4. pada /var/www/openlayers/mapfile/
potensikakao.map dibuat Mapfile untuk
halaman peta Potensi Kakao MAP
LAYER
GROUP 'Potensi' NAME 'potensi' TYPE POLYGON DUMP true
CONNECTIONTYPE POSTGIS
CONNECTION "user=postgres dbname=scibun host=localhost port=5432
password=centrino"
DATA "the_geom FROM potensi USING UNIQUE gid USING SRID=-1"
METADATA
"DESCRIPTION" "POTENSI" "RESULT_HEADERS"
"Kabupaten,Komoditas,Sumber,Verifikas i,Pengusahaan,Status"
"RESULT_FIELDS" "kabupaten komoditas sumber verifikasi pngusahaan status" END
END
Kemudian akses aplikasi web GIS Scibun http://localhost/openlayers/potensikakao.html
4. Konfigurasi berhasil ?
Melakukan pengujian terhadap konfigurasi TileCache yang dilakukan pada tahap sebelumnya.
5. Rollback
Jika konfigurasi TileCache yang dilakukan pada tahap 3 tidak berhasil, maka proses kembali ke tahap 3 sampai konfigurasi berhasil dilakukan. Jika konfigurasi TileCache berhasil dilakukan, maka proses dilanjutkan ke tahap berikutnya.
6. Mengukur kinerja web GIS Scibun setelah TileCache dikonfigurasi
Setelah proses instalasi dan konfigurasi TileCache berhasil dilakukan, tahap berikutnya adalah mengukur kinerja 11 halaman peta yang terdapat pada web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache. Setiap halaman peta akan diukur berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan 4 perlakuan yang diberikan. Masing-masing perlakuan dilakukan sebanyak 5 kali pengulangan, kemudian diambil rataannya. Pada tahap ini akan diperoleh data KINERJA SESUDAH.
HASIL DAN PEMBAHASAN Lingkungan Pengujian
Spesifikasi Server
Server yang digunakan selama penelitian menggunakan processor dengan arsitektur 64-bit (x86-64), RAM sebesar 2 GB, dan kapasitas harddisk sebesar 500 GB. Berikut adalah detail spesifikasi server yang digunakan selama penelitian:
(14)
Name: Extron NetSystem E400
CPU: Intel Xeon E5606 Quad Core 2.13 GHz RAM: UDIMM DDR3 2 GB - 1333 ECC
Harddisk: SATA 500 GB, 7200 RPM Network: 2x Gigabit Ethernet NIC Sistem Operasi
Server yang digunakan selama penelitian menggunakan sistem operasi Debian GNU/Linux 6.0, kernel 2.6.32-5-amd64. Debian merupakan distribusi GNU/Linux yang banyak digunakan sebagai server web.
Perangkat lunak server menggunakan distribusi 64-bit. Keuntungan arsitektur 64-bit dari segi kinerja adalah kecepatan server akan meningkat. Kebanyakan aplikasi kinerjanya meningkat sebanyak 20-30% pada arsitektur 64-bit. Khususnya Apache, kinerjanya meningkat 39.2% dengan menggunakan perangkat lunak 64-bit (Tonkikh 2006).
Server hanya di-install perangkat lunak yang dibutuhkan. Aplikasi yang dipakai pada server ini antara lain:
PosgreSQL 8.4.7 PostGIS 1.5.1 Apache 2.2.16 PHP 5.3.3 MapServer 5.6.5 TileCache 2.03 Iceweasel 3.5.16 Firebug
Htop
Ekstensi “Firebug” untuk Iceweasel digunakan untuk mengukur waktu yang diperlukan oleh 4 perlakuan yang diujikan. Sedangkan program Htop digunakan untuk melihat service apa saja yang berjalan ketika Scibun dijalankan dan untuk mengukur berapa besar konsumsi masing-masing core processor yang digunakan oleh service tersebut.
1. Mengukur Kinerja Web GIS Scibun Sebelum Menggunakan TileCache
Seperti yang dijelaskan sebelumnya, setiap halaman peta diujikan 4 perlakuan dengan 5 kali pengulangan. Sebagai contoh, untuk halaman peta Potensi Kakao, data yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Kinerja halaman peta Potensi Kakao sebelum menggunakan TileCache (detik)
Ulangan First Loading
Zoom In
Zoom Out
Pan Map I 17.82 6.30 18.58 8.93 II 19.12 6.33 18.69 8.86 III 19.37 6.37 19.77 8.59 IV 18.48 6.49 18.60 8.53 V 18.58 6.32 20.07 8.76
Data keseluruhan untuk kinerja 11 halaman peta tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1 sampai dengan Lampiran 5. Selanjutnya, dari 5 kali pengulangan tersebut diperoleh data rataan yang dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 5.
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa untuk perlakuan first loading, halaman peta Potensi Kakao membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 18.67 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 25.60 detik.
Tabel 3 Rataan kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache (detik)
First Loading
Zoom In
Zoom Out
Pan Map Potensi Kakao 18.67 6.36 19.14 8.73 Potensi Karet 19.50 6.44 18.86 8.58 Potensi Sawit 18.84 6.49 18.72 8.51 Sebaran Kebun
Kakao 25.42 10.86 26.11 9.38 Sebaran Kebun
Karet 25.60 10.82 25.67 9.80 Sebaran Kebun
Sawit 25.31 10.66 25.45 9.01 Sebaran
Industri Kakao 24.40 8.86 24.04 9.09 Sebaran
Industri Karet 23.96 10.20 24.19 8.78 Sebaran
Industri Sawit 24.43 10.20 24.41 9.05 Kebun All 20.87 7.84 20.61 8.55 Industri All 21.14 7.98 20.86 8.54 Rataan 22.56 8.79 22.55 8.91
(15)
Gambar 5 Grafik rataan kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache (detik). Pada perlakuan zoom in, halaman peta
Potensi Kakao membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 6.36 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 10.86 detik.
Pada perlakuan zoom out, halaman peta Potensi Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 18.72 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 26.11 detik.
Pada perlakuan pan map, halaman peta Potensi Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 8.51 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Karet membutuhkan waktu terlama, yaitu 9.80 detik.
Berdasarkan 4 perlakuan yang diujikan, proses zoom in membutuhkan rataan waktu paling singkat, yaitu 8.79 detik, karena MapServer hanya menggambar peta pada level kabupaten saja, sehingga query yang diproses tidak begitu besar. Sedangkan proses first loading membutuhkan rataan waktu terlama, yaitu 22.56 detik, karena MapServer harus menggambar peta pada level provinsi, sehingga query yang diproses menjadi lebih besar.
Sebelum Scibun menggunakan TileCache, processor menjalankan beberapa service yang memberatkan kerja processor. Service yang berjalan adalah PostgreSQL, MapServer, Apache, dan Iceweasel. Service yang paling memberatkan kerja processor adalah
PostgreSQL. Kinerja processor diukur menggunakan program htop , dengan mencatat presentase konsumsi masing-masing core ketika Scibun dijalankan. Rataan kinerja processor ketika Scibun dijalankan sebelum menggunakan TileCache adalah 94.7%, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Kinerja processor sebelum menggunakan TileCache
Core Konsumsi (%)
1 92.7
2 100
3 94.1
4 92.1
Rataan 94.7
2. Mengukur Kinerja Web GIS Scibun Setelah Menggunakan TileCache
Pada tahap ini TileCache sudah ter-install pada web GIS Scibun. Seperti pada tahap pertama, setiap halaman peta diujikan 4 perlakuan dengan 5 kali pengulangan. Sebagai contoh, untuk halaman peta Potensi Kakao, data yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 5. 0.00
5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00
Potensi Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All
W
AK
TU (DETI
K
)
RATAAN KINERJA WEB GIS SCIBUN
SEBELUM MENGGUNAKAN TILECACHE
(16)
Tabel 5 Kinerja halaman peta Potensi Kakao setelah menggunakan TileCache (detik)
Ulangan First Loading Zoom In Zoom Out Pan Map
I 0.34 0.24 0.32 0.42
II 0.25 0.24 0.25 0.47
III 0.21 0.24 0.25 0.45
IV 0.23 0.23 0.20 0.46
V 0.28 0.24 0.24 0.47
Data keseluruhan untuk kinerja 11 halaman peta tersebut dapat dilihat pada Lampiran 6 sampai dengan Lampiran 10. Selanjutnya, dari 5 kali pengulangan tersebut diperoleh data rataan yang dapat dilihat pada Tabel 6 dan Gambar 6. Tabel 6 Rataan kinerja web GIS Scibun setelah
menggunakan TileCache (detik) First Loading Zoom In Zoom Out Pan Map Potensi Kakao 0.26 0.24 0.25 0.45 Potensi Karet 0.24 0.24 0.25 0.22 Potensi Sawit 0.25 0.24 0.24 0.22 Sebaran Kebun
Kakao 0.26 0.27 0.24 0.24
Sebaran Kebun
Karet 0.27 0.25 0.26 0.23
Sebaran Kebun
Sawit 0.23 0.24 0.24 0.19
Sebaran
Industri Kakao 0.25 0.27 0.25 0.27 Sebaran
Industri Karet 0.24 0.26 0.24 0.26 Sebaran
Industri Sawit 0.24 0.24 0.24 0.32 Kebun All 0.24 0.25 0.24 0.24 Industri All 0.25 0.25 0.25 0.23
Rataan 0.25 0.25 0.24 0.26
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa untuk perlakuan first loading, halaman peta Sebaran Kebun Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 0.23 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Karet membutuhkan waktu terlama, yaitu 0.27 detik.
Pada perlakuan zoom in, halaman peta Potensi Kakao, Potensi Karet, Potensi Sawit, Sebaran Industri Sawit, dan Sebaran Kebun Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 0.24 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Industri Kakao dan Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 0.27 detik.
Gambar 6 Grafik rataan kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache (detik). 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All W AK TU (DETI K )
RATAAN KINERJA WEB GIS SCIBUN
SETELAH MENGGUNAKAN TILECACHE
(17)
Pada perlakuan zoom out, halaman peta Potensi Sawit, Sebaran Kebun Kakao, Sebaran Kebun Sawit, sebaran Industri Karet, Sebaran Industri Kakao, dan Kebun All membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 0.24 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Karet membutuhkan waktu terlama, yaitu 0.26 detik.
Pada perlakuan pan map, halaman peta Sebaran Kebun Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 0.19 detik. Sedangkan halaman peta Potensi Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 0.45 detik.
Berdasarkan 4 perlakuan yang diujikan, proses zoom out membutuhkan rataan waktu paling singkat, yaitu 0.24 detik. Sedangkan proses pan map membutuhkan rataan waktu terlama, yaitu 0.26 detik.
Ketika Scibun menggunakan TileCache, service yang berjalan hanya program web browser, yaitu Iceweasel, sehingga beban kerja processor tidak besar. Rataan kinerja processor ketika Scibun dijalankan setelah menggunakan
TileCache adalah 17.8%, dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Kinerja processor setelah menggunakan TileCache
Core Konsumsi (%)
1 12.9
2 31.8
3 13.3
4 13.2
Rataan 17.8
Secara keseluruhan, kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache meningkat. Hal ini dapat dilihat dengan adanya penurunan waktu yang dibutuhkan oleh keempat perlakuan yang diujikan. Perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan TileCache untuk proses first loading dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses first loading.
Berdasarkan Gambar 7, untuk proses first loading, rataan waktu yang dibutuhkan oleh 11 halaman peta yang diujikan sebelum menggunakan TileCache adalah 22.56 detik. Sedangkan setelah menggunakan TileCache, rataan waktu yang dibutuhkan hanya 0.25 detik.
Dengan kata lain, TileCache mampu mengurangi rataan waktu sebesar 99%.
Perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan TileCache untuk proses zoom in dapat dilihat pada Gambar 8.
18.67 19.50 18.84
25.42 25.60 25.31 24.40 23.96 24.43
20.87 21.14
0.26 0.24 0.25 0.26 0.27 0.23 0.25 0.24 0.24 0.24 0.25 Potensi
Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All
WAK
T
U
(DE
T
IK
)
FIRST LOADING
WMS TileCache(18)
Gambar 8 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses zoom in.
Berdasarkan Gambar 8, untuk proses zoom in rataan waktu yang dibutuhkan oleh 11 halaman peta yang diujikan sebelum menggunakan TileCache adalah 8.79 detik. Sedangkan setelah menggunakan TileCache, rataan waktu yang dibutuhkan hanya 0.25 detik. Dengan kata lain, TileCache mampu mengurangi rataan waktu sebesar 97%.
Perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan TileCache untuk proses zoom out dapat dilihat pada Gambar 9.
Berdasarkan Gambar 9, untuk proses zoom out rataan waktu yang dibutuhkan oleh 11 halaman peta yang diujikan sebelum menggunakan TileCache adalah 22.55 detik. Sedangkan setelah menggunakan TileCache, rataan waktu yang dibutuhkan hanya 0.24 detik. Dengan kata lain, TileCache mampu mengurangi rataan waktu sebesar 99%.
Perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan TileCache untuk proses pan map dapat dilihat pada Gambar 10.
6.36 6.44 6.49
10.86 10.82 10.66 8.86
10.20 10.20
7.84 7.98
0.24 0.24 0.24 0.27 0.25 0.24 0.27 0.26 0.24 0.25 0.25 Potensi
Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All
WAK
T
U
(DE
T
IK
)
ZOOM IN
WMS TileCache(19)
Gambar 9 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses zoom out.
Gambar 10 Grafik perbandingan kinerja server aplikasi web GIS Scibun sebelum dan sesudah menggunakan Tilecache untuk proses pan map.
Berdasarkan Gambar 10, untuk proses pan map rataan waktu yang dibutuhkan oleh 11 halaman peta yang diujikan sebelum menggunakan TileCache adalah 8.91 detik. Sedangkan setelah menggunakan TileCache,
rataan waktu yang dibutuhkan hanya 0.26 detik. Dengan kata lain, TileCache mampu mengurangi rataan waktu sebesar 97%.
19.14 18.86 18.72
26.11 25.67 25.45
24.04 24.19 24.41
20.61 20.86
0.25 0.25 0.24 0.24 0.26 0.24 0.25 0.24 0.24 0.24 0.25 Potensi
Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All
WAK
T
U
(DE
T
IK
)
ZOOM OUT
WMS TileCache8.73 8.58 8.51 9.38
9.80
9.01 9.09 8.78 9.05
8.55 8.54
0.45 0.22 0.22 0.24 0.23 0.19 0.27 0.26 0.32 0.24 0.23 Potensi
Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All
W
AK
TU (DETI
K
)
PAN MAP
WMS TileCache(20)
Perbandingan rataan waktu untuk 11 halaman peta yang diujikan antara sebelum dan sesudah menggunakan TileCache dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 Grafik perbandingan rataan waktu untuk 11 halaman peta yang diujikan.
Perbandingan rataan kinerja processor antara sebelum menggunakan dan sesudah menggunakan TileCache dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Grafik perbandingan kinerja processor sebelum dan sesudah menggunakan TileCache.
KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
TileCache mampu mengurangi beban kerja processor sebesar 76.9%. Hal ini dikarenakan ketika TileCache berjalan service yang terlibat hanya program web browser Iceweasel, sedangkan sebelum menggunakan TileCache service yang terlibat meliputi PostgreSQl,
MapServer, Apache, dan Iceweasel. Berkurangnya jumlah service yang berjalan pada sistem menyebabkan kinerja Scibun meningkat. Hal ini dapat dilihat dari adanya pengurangan rataan waktu yang dibutuhkan oleh keempat perlakuan yang diujikan.
Saran
Untuk menerapkan TileCache secara keseluruhan pada server aplikasi web GIS Scibun diperlukan arsitektur web GIS yang baru.
Pada penelitian ini, TileCache digunakan untuk membangkitkan tile peta secara vertikal pada satu halaman peta yang memiliki berbagai layer, sehingga tile yang dibangkitkan merupakan kombinasi semua layer secara vertikal. Untuk penelitian selanjutnya, TileCache dapat digunakan untuk membangkitkan tile peta untuk masing-masing layer secara horizontal, sehingga masing-masing layer pada satu halaman peta dapat disimpan dalam disk cache.
DAFTAR PUSTAKA
Corti P. 2008. A Day with TileCache Generating KML Super Overlays. http://www.paolocorti.net/2008/08/06/a- day-with-tilecache-generating-kml-super-overlays/ [10 Nov 2011].
Hazzard E. 2011. OpenLayers 2.10 Beginners Guide. Birmingham: Packt Publishing Ltd. Holt J. 2011. Exploring Options for Map
Caching.
http://www.gislis.org/2011symposium/Prese ntations/8D_Tile_Caching.pdf [12 Jan 2012].
Kang TC. 2002. Introduction to Geographic Information System. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
Kropla B. 2005. Beginning MapServer: Open Source GIS Development. United States of America: Apress.
Mische V. 2009. Benchmarking Is Not Easy.
http://vmx.cx/cgi- bin/blog/index.cgi/benchmarking-is-not-
easy%3A2009-09-23%3Aen%2CCouchDB%2CPython%2CTi leCache%2Cgeo [12 Jan 2012].
[MapServer]. 2011. MapServer Documentation:
Release 5.6.6.
http://mapserver.org/MapServer-56.pdf [10 Nov 2011].
22.56
8.79
22.55
8.91 0.25 0.25 0.24 0.26 First
Loading
Zoom In Zoom Out
Pan Map
WAK
T
U
(DE
T
IK
)
RATAAN WAKTU
WMS TileCache94.7%
17.8%
KINERJA PROCESSOR
(21)
[OpenLayers]. 2011. OpenLayers: Free Maps for The Web. http://openlayers.org/ [10 Nov 2011].
[PostGIS]. 2010. PostGIS 1.5.1 Manual. http://postgis.refractions.net/download/postg is-1.5.1.pdf [10 Nov 2011].
[PostgreSQL]. 2009. PostgreSQL 8.4.6
Documentation.
www.postgresql.org/files/documentation/pdf/8. 4/postgresql-8.4-A4.pdf [10 Nov 2011]. Prahasta E. 2007. Membangun Aplikasi
Web-based GIS dengan MapServer. Bandung: Informatika.
Pressman RS. 2001. Software Engineering: A Practitioner’s Approach. Ed ke-5. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc. [TileCache]. 2010. TileCache -- Web Map Tile
Caching. http://tilecache.org/ [10 Nov 2011].
Tonkikh A. 2006. Benchmarks: AMD64 in 32bit mode vs 64bit mode. http://art-blog.no-ip.info/files/amd64vsi386.odt
Wright M. 2010. Custom Map Server with
OpenLayers. Bag ke-3.
http://www.wrightopia.com/2010/02/26/cust om-map-server-with-openlayers-part-3/
(22)
(23)
Lampiran 1 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan I (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 17.82 19.32 19.39 26.08 25.49 25.55 24.81 23.99 24.18 21.46 21.71 Zoom
In 6.30 6.57 6.54 11.22 10.98 10.82 9.16 10.78 9.89 7.84 8.00
Zoom
Out 18.58 19.29 18.93 26.16 26.04 25.56 25.04 24.53 24.66 19.64 21.19 Pan
Map 8.93 8.82 9.08 9.24 9.25 9.05 9.23 8.81 9.07 8.53 9.00
Lampiran 2 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan II (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 19.12 18.55 18.75 25.47 25.70 25.53 24.29 24.28 24.91 21.01 21.39 Zoom
In 6.33 6.50 6.32 10.25 10.52 10.58 8.85 9.75 9.96 8.02 7.72
Zoom
Out 18.69 18.85 18.87 25.14 25.15 25.49 23.29 23.70 24.86 20.80 20.85 Pan
Map 8.86 8.51 8.25 9.49 11.58 9.01 9.24 8.77 8.79 8.63 8.62
Lampiran 3 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan III (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 19.37 22.66 18.54 25.48 25.36 25.42 24.46 24.16 24.17 20.69 21.21 Zoom
In 6.37 6.48 6.55 10.82 10.64 10.56 8.00 9.39 10.26 7.73 8.26
Zoom
Out 19.77 18.31 18.30 26.82 25.67 25.52 24.05 23.85 24.01 20.94 21.12 Pan
(24)
Lampiran 4 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan IV (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 18.48 18.50 18.75 24.98 25.78 24.83 23.79 24.26 24.37 20.50 20.91 Zoom
In 6.49 6.36 6.61 11.34 11.01 10.76 9.03 10.35 10.50 8.13 8.00
Zoom
Out 18.60 18.70 18.73 26.53 25.61 25.08 23.86 24.91 24.36 20.80 20.17 Pan
Map 8.53 8.49 8.31 9.44 9.66 8.90 9.00 8.82 9.05 8.54 8.60
Lampiran 5 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan V (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 18.58 18.49 18.78 25.07 25.65 25.23 24.66 23.13 24.54 20.71 20.47 Zoom
In 6.32 6.27 6.41 10.65 10.95 10.60 9.28 10.73 10.39 7.49 7.92
Zoom
Out 20.07 19.13 18.76 25.90 25.87 25.61 23.96 23.97 24.14 20.87 20.98 Pan
Map 8.76 8.44 8.34 9.55 9.22 9.11 9.03 8.61 9.06 8.44 8.33
Lampiran 6 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan I (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.34 0.31 0.25 0.34 0.40 0.21 0.34 0.24 0.28 0.21 0.28 Zoom
In 0.24 0.21 0.23 0.38 0.27 0.25 0.30 0.29 0.26 0.23 0.26
Zoom
Out 0.32 0.30 0.27 0.25 0.30 0.24 0.32 0.25 0.24 0.25 0.28
Pan
(25)
Lampiran 7 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan II (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.25 0.24 0.25 0.28 0.25 0.26 0.23 0.23 0.24 0.25 0.25 Zoom
In 0.24 0.24 0.23 0.26 0.26 0.23 0.29 0.29 0.27 0.24 0.25
Zoom
Out 0.25 0.24 0.23 0.25 0.23 0.23 0.27 0.24 0.23 0.23 0.23
Pan
Map 0.47 0.21 0.22 0.23 0.26 0.19 0.22 0.25 0.43 0.25 0.24
Lampiran 8 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan III (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.21 0.21 0.26 0.21 0.22 0.23 0.21 0.22 0.25 0.25 0.25 Zoom
In 0.24 0.27 0.26 0.25 0.24 0.25 0.24 0.24 0.21 0.26 0.26
Zoom
Out 0.25 0.23 0.26 0.20 0.29 0.25 0.23 0.25 0.23 0.23 0.22
Pan
Map 0.45 0.23 0.21 0.28 0.20 0.20 0.31 0.25 0.24 0.24 0.21
Lampiran 9 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan IV (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.23 0.25 0.23 0.23 0.25 0.23 0.24 0.23 0.20 0.25 0.22 Zoom
In 0.23 0.23 0.25 0.25 0.27 0.25 0.25 0.23 0.21 0.25 0.23
Zoom
Out 0.20 0.24 0.24 0.24 0.23 0.25 0.21 0.24 0.23 0.24 0.26
Pan
(26)
Lampiran 10 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan V (detik) Potensi
Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All First
Loading 0.28 0.20 0.26 0.24 0.25 0.25 0.22 0.25 0.23 0.25 0.24 Zoom
In 0.24 0.25 0.24 0.23 0.21 0.21 0.25 0.24 0.24 0.29 0.25
Zoom
Out 0.24 0.22 0.21 0.24 0.24 0.23 0.23 0.24 0.25 0.24 0.24
Pan
(27)
ABSTRACT
MUHAMMAD HAKIM ARIFIN. Performance Improvement of Web GIS Application Server Based Using TileCache. Supervised by HARI AGUNG ADRIANTO.
Nowadays, everybody knows Google Maps. Map on Google Maps is shaped from small image called tiles. Loading a world map on all zoom levels need a lot of amount of time. It is better just to draw tiles that needed only by the map and save that tiles in a local storage. Procedure like that is called TileCache. By using the same procedure which used on Google Maps, this research will use TileCache to improve web GIS Scibun application server based performance.
This research will compare performance on GIS Scibun before and after TileCache is applied. Measurement variable is amount of loading time of 11 maps on GIS Scibun. Every map gets 4 tests, which are first loading, zoom in, zoom out, and pan map. Each test gets 5 times repetitions. Based on the tests, TileCache reduces average access time almost 100%.
(28)
PENDAHULUAN Latar Belakang
Semua orang tentunya mengenal Google Maps dan potongan gambar yang berbentuk seperti ubin, disebut tiles. Menggambar tiles peta dunia untuk semua zoom level membutuhkan waktu yang sangat lama, akan lebih baik jika kita dapat menggambar tiles yang dibutuhkan saja dan kemudian menyimpan tiles tersebut di media penyimpanan lokal. Metode seperti ini disebut TileCache (Mische 2009).
PT. Sucofindo mengembangkan aplikasi web GIS (Geographic Information System) “Scibun” untuk Kementrian Pertanian. Scibun dapat digunakan untuk mengolah data geografis yang merupakan data perkebunan kakao, karet, dan kelapa sawit di hampir seluruh provinsi di Indonesia. Scibun memiliki data geografis yang besar, yaitu hampir 600 MB dalam bentuk teks SQL.
Untuk menyimpan data geografis tersebut, Scibun menggunakan PostgreSQL sebagai sistem basis data, dan menggunakan MapServer (PHP MapScript) untuk menggambar peta. Untuk menggambar peta yang diminta oleh user, Scibun membutuhkan waktu rataan 22.56 detik. Lamanya waktu yang dibutukan Scibun untuk menggambar peta disebabkan oleh banyaknya data geografis yang harus diproses.
Mengadaptasi metode yang digunakan pada Google Maps, penelitian ini akan menggunakan TileCache untuk meningkatkan kinerja server aplikasi web GIS Scibun.
Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan kinerja server aplikasi web GIS Scibun dengan menggunakan TileCache.
Ruang Lingkup
Pada penelitian ini dilakukan pembatasan masalah pada:
server memakai sistem operasi Debian GNU/Linux
penelitian ini difokuskan pada penerapan metode TileCache pada server aplikasi web GIS Scibun
penelitian menggunakan aplikasi web GIS Scibun yang sudah dikembangkan sebelumnya
penelitian diujikan pada jaringan loopback pada penelitian ini hanya 1 user yang
mengakses sistem
Manfaat Penelitian
Mengimplementasikan metode TileCache pada aplikasi web GIS Scibun.
TINJAUAN PUSTAKA
Web Based Application & Web Engineering Web Based Application atau aplikasi berbasis web adalah sebuah aplikasi komputer yang dapat diakses melalui jaringan seperti internet atau intranet. Dewasa ini, penggunaan aplikasi berbasis web semakin terintegrasi dalam strategi bisnis bagi perusahaan kecil dan besar (misalnya, e-commerce). Proses untuk membangun aplikasi berbasis web yang handal, bermanfaat, dan mudah beradaptasi disebut Web Engineering (Pressman 2001).
Menurut Pressman (2001), aplikasi berbasis web berbeda dari perangkat lunak lain karena hal-hal di bawah ini:
1. network intensive
sifat dasar dari aplikasi berbasis web adalah aplikasi ini ditujukan untuk berada di jaringan dan memenuhi kebutuhan komunitas yang berbeda
2. content-driven
sebagian besar fungsi dari aplikasi berbasis web adalah untuk menyajikan informasi dalam bentuk teks, grafik, audio dan video kepada end user
3. continuous evolution
aplikasi berbasis web bersifat dinamis atau berkembang terus-menerus.
Masih menurut Pressman (2001), aplikasi berbasis web yang berkualitas baik harus memenuhi 5 kriteria berikut:
1. usability
aplikasi yang dihasilkan dapat digunakan dengan baik
2. functionality
fungsi-fungsi yang terdapat pada aplikasi dapat berjalan dengan semestinya
3. reliability
aplikasi yang dihasilkan dapat diandalkan, akurasi yang tepat, toleransi kesalahan yang kecil, dan konsisten
4. efficiency
efisien dalam eksekusi dan penyimpanan 5. maintainability
aplikasi dapat menyesuaikan dengan perubahan lingkungan.
(29)
PostgreSQL
PostgreSQL, sering disebut Postgres saja, adalah sebuah Object-Relational Database Management System (ORDBMS) yang disebarluaskan secara bebas. PostgreSQL adalah salah satu basis data yang paling banyak digunakan saat ini, selain MySQL dan Oracle. PostgreSQL berjalan baik pada berbagai sistem operasi seperti Linux, UNIX (AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS X, Solaris, Tru64), dan Windows (PostgreSQL 2009). Secara umum, batasan PostgreSQL terdapat pada Tabel 1. Tabel 1 Batasan PostgreSQL secara umum
Limit Value
Maximum
database size Unlimited Maximum
table size 32 TB Maximum
row size 1.6 TB
Maximum
field size 1 GB Maximum
rows per table Unlimited Maximum
columns per table
250 – 1600 depending on column types Maximum
indexes per table Unlimited
Sumber: http://www.postgresql.org/about. PostgreSQL digunakan sebagai basis data pada aplikasi web GIS Scibun didasarkan pada berberapa pertimbangan, yaitu:
1. bersifat sumber terbuka (open source) 2. PostgreSQL memiliki arsitektur multiproses
(forking). Ini berarti PostgreSQL potensial memiliki stabilitas yang tinggi, sebab satu proses anak yang mati tidak akan menyebabkan seluruh daemon mati
3. PostgreSQL kaya dalam hal tipe data (terutama yang domain-specific seperti tipe data geometris).
MapServer
MapServer merupakan sebuah program aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web yang bersifat sumber terbuka yang memungkinkan pengolahan data spasial. MapServer yang ditulis dalam bahasa C dapat bekerja secara berdampingan dengan aplikasi web server. MapServer mendukung berbagai standar dari OGC (MapServer 2011).
MapServer dapat memproses data raster maupun vector (Prahasta 2007). Data raster adalah data yang terdiri atas sel-sel yang menggunakan parameter dalam piksel. Data vector adalah bentuk data untuk menggabungkan suatu objek, melalui satu titik atau gabungan beberapa titik yang berkoordinat (Kang 2002). MapServer dapat menghasilkan lebih dari 20 format data vector yang berbeda, termasuk shapefiles dan PostGIS (Kropla 2005). Arsitektur dasar dari aplikasi MapServer dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Arsitektur dasar aplikasi MapServer.
Mapfile
Mapfile adalah sebuah file yang digunakan oleh MapServer untuk konfigurasi, akses data, proyeksi, dan banyak lagi. Mapfile tidak bersifat case-sensitive. Mapfile dibaca secara sistematis dari atas ke bawah oleh MapServer, sehingga layer yang didefinisikan pertama kali pada Mapfile akan dipanggil lebih dahulu oleh MapServer dibandingkan layer yang didefinisikan sesudahnya (MapServer 2011).
PostGIS
PostGIS merupakan ekstensi yang bersifat sumber terbuka (open source) untuk ORDBMS PostgreSQL yang memungkinkan objek geografis disimpan di dalam basis data.
PostGIS mendukung standar fungsi, tipe data, dan operasi database spasial dari OGC (Open Geospatial Consortium) (PostGIS 2010).
OpenLayers
OpenLayers adalah pustaka JavaScript yang bersifat sumber terbuka untuk menampilkan data peta pada web browser modern.
(30)
OpenLayers menyediakan API (Application Programmer Interface) JavaScript untuk membuat aplikasi web GIS yang interaktif seperti Google Maps (OpenLayers 2011).
OpenLayers bersifat client side, yang artinya semua sintaks dan perintah program dijalankan di web browser sehingga ketika client meminta dokumen yang mengandung script, script tersebut akan diambil dari web server kemudian dokumen akan ditampilkan di web browser client (Hazzard 2011).
TileCache
TileCache adalah implementasi WMS-C (Web Map Service Caching) open source yang dikembangkan oleh MetaCarta. TileCache hanya membutuhkan akses tulis ke harddisk, kemampuan menjalankan script CGI Python, dan WMS yang akan di-cache untuk dapat membuat cache dari server WMS apapun. Hasilnya kemudian dapat ditampilkan pada client yang mendukung WMS-C, seperti OpenLayers (TileCache 2010).
Selain TileCache, GeoWebCache dan MapProxy dapat digunakan sebagai alternatif untuk meng-cache tile peta pada suatu media penyimpanan (Holt 2011).
Cara kerja TileCache dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Cara kerja TileCache.
Jika client meminta suatu query untuk menggambar peta, maka TileCache akan terlebih dahulu mengecek apakah tile peta yang diminta tersebut ada pada disk cache. Jika tile peta yang dimaksud tidak terdapat pada disk cache, maka MapServer akan menggambar tile peta yang diminta dan kemudian menampilkan peta tersebut kepada client, setelah sebelumnya menyimpan tile peta tersebut di disk cache. Jika tile peta yang diminta client sudah terdapat pada disk cache, maka TileCache akan langsung
memanggil tile peta tersebut dan ditampilkan kepada client (Corti 2008).
Cache tile peta dapat dibangkitkan dengan dua metode, yaitu:
1. seeding / pre-rendered
tile peta dibangkitkan terlebih dahulu menggunakan perintah “tilecache_seed” pada console sebelum diakses user. Berikut adalah contoh perintah untuk seeding halaman Peta Potensi Kakao untuk zoom level 4:
# tilecache_seed \
http://localhost/cgi/tilecache.cgi? \ potensikakao- 3 4 \
. ,- .0 , . 0 , .
# cd /var/www/tmp/tilecache/
# chown –R www-data:www-data *
Pada proses seeding / pre-rendered jika disk cache yang digunakan penuh, maka proses seeding akan dihentikan dan perintah
tilecache_seed akan menampilkan pesan
error “no space left on device”. 2. generated dynamically on demand
tile dibangkitkan dan disimpan di disk cache hanya ketika user meminta suatu peta (Wright 2010).
Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk membangkitkan tile peta adalah metode yang ke-2, yaitu generated dynamically on demand. Penggunaan metode ini berdasarkan pertimbangan bahwa penelitian hanya akan mengakses tile peta yang akan diujikan saja, sehingga dapat menghemat kapasitas disk cache.
METODE PENELITIAN
Aplikasi web GIS Scibun digunakan untuk menguji kinerja server. Data geografis yang digunakan adalah hasil survey perkebunan PT. Sucofindo yang berisi data perkebunan kakao, karet, dan kelapa sawit di hampir seluruh provinsi di Indonesia.
Penelitian ini akan mengimplementasikan metode TileCache pada beberapa halaman peta di web GIS Scibun. Halaman peta yang digunakan terdiri dari 11 halaman peta, yaitu : 1. peta Potensi Kakao
2. peta Potensi Karet 3. peta Potensi Kelapa Sawit 4. peta Sebaran Kebun Kakao 5. peta Sebaran Kebun Karet 6. peta Sebaran Kebun Kelapa Sawit
(31)
7. peta Sebaran Industri Kakao 8. peta Sebaran Industri Karet 9. peta Sebaran Industri Kelapa Sawit 10. peta Kebun All
11. peta Industri All.
Dari 11 halaman peta tersebut masing-masing akan diujikan 4 perlakuan untuk membandingkan kinerja Scibun sebelum dan sesudah menggunakan TileCache, yaitu: 1. first loading
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta pada level provinsi ketika pertama kali diakses
2. zoom-in
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta ketika peta di-zoom-in ke level kabupaten
3. zoom-out
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta ketika peta di-zoom-out ke halaman utama (home) atau ke level provinsi
4. pan map
waktu yang dibutuhkan web GIS Scibun untuk menggambar halaman peta ketika peta yang berada pada zoom level tertentu digeser sejauh satu layar penuh.
State diagram untuk proses pengambilan data berdasarkan 4 perlakuan yang diujikan dapat dilihat pada Gambar 3.
Zoom Out
Pan Map First Loading
Zoom Level 4 Home / Peta Indonesia
Zoom Level 7
Lat = 2.82699 & Long = 97.915062
Zoom Level 7
Lat = 2.82699 & Long = 109.91506 Zoom In
Gambar 3 State diagram .
Secara garis besar, metode penelitian yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 4.
1. Instalasi TileCache dan OpenLayers pada web GIS Scibun
2. Mengukur kinerja web GIS Scibun sebelum TileCache
dikonfigurasi
3. Konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun
5. Rollback
6. Mengukur kinerja web GIS Scibun setelah TileCache
dikonfigurasi START
STOP
KINERJA SEBELUM
KINERJA SESUDAH Ya
4. Konfigurasi Berhasil ?
Tidak
Gambar 4 Metode penelitian.
1. Instalasi TileCache dan OpenLayers pada web GIS Scibun
Pada tahap ini, server membutuhkan jaringan internet untuk mengunduh aplikasi yang dibutuhkan. Dengan asumsi bahwa aplikasi web PHP Scibun sudah berjalan dengan baik, berikut adalah proses instalasi TileCache dan OpenLayers:
# root@p4w:~# apt-get -y install cgi-mapserver tilecache
# root@p4w:~# a2enmod cgi && /etc/init.d/apache2 restart
Kemudian prototipe aplikasi web GIS Scibun berbasis OpenLayers diekstrak:
# root@p4w:~# tar xvfz
$BACKUP_PATH/openlayers.tar.gz –C
/var/www
2. Mengukur kinerja web GIS Scibun sebelum TileCache dikonfigurasi
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap 11 halaman peta yang terdapat pada web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache.
(32)
Setiap halaman peta akan diukur berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan 4 perlakuan yang diberikan. Masing-masing perlakuan dilakukan sebanyak 5 kali pengulangan, kemudian diambil rataannya. Pada tahap ini akan diperoleh data KINERJA SEBELUM yang akan dibandingkan dengan data yang diperoleh pada tahap ke-6.
3. Konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun
Setelah diperoleh data KINERJA SEBELUM, tahap berikutnya adalah mengkonfigurasi TileCache yang sudah ter-install. Dengan asumsi bahwa halaman peta yang dicontohkan hanya halaman peta Potensi Kakao, berikut adalah proses konfigurasi TileCache pada web GIS Scibun:
1. skrip CGI berikut ditempatkan ke dalam /usr/lib/cgi-bin/potensikakao
#~/bin/sh
MS_MAPFILE=/var/www/openlayers/mapfile/ potensikakao.map
export MS_MAPFILE /usr/lib/cgi-bin/mapserv exit 0
2. pada /etc/tilecache.cfg ditambahkan konfigurasi berikut:
[potensikakao] Type=WMSLayer
url=http://localhost/cgi-bin/potensikakao? Layers=provinsi,kabupaten,potensi
3. pada /var/www/openlayers/potensikakao.html dibuat file html untuk halaman peta Potensi Kakao. Berikut adalah penggalan kode pada file potensikakao.html:
var tms = new OpenLayers.Layer.WMS("Potensi
Kakao","http://localhost/cgi-bin/tilecache.cgi", { layers: "potensikakao", format:"image/png"}, { buffer: 0 } );
4. pada /var/www/openlayers/mapfile/
potensikakao.map dibuat Mapfile untuk
halaman peta Potensi Kakao MAP
LAYER
GROUP 'Potensi' NAME 'potensi' TYPE POLYGON DUMP true
CONNECTIONTYPE POSTGIS
CONNECTION "user=postgres dbname=scibun host=localhost port=5432
password=centrino"
DATA "the_geom FROM potensi USING UNIQUE gid USING SRID=-1"
METADATA
"DESCRIPTION" "POTENSI" "RESULT_HEADERS"
"Kabupaten,Komoditas,Sumber,Verifikas i,Pengusahaan,Status"
"RESULT_FIELDS" "kabupaten komoditas sumber verifikasi pngusahaan status" END
END
Kemudian akses aplikasi web GIS Scibun http://localhost/openlayers/potensikakao.html
4. Konfigurasi berhasil ?
Melakukan pengujian terhadap konfigurasi TileCache yang dilakukan pada tahap sebelumnya.
5. Rollback
Jika konfigurasi TileCache yang dilakukan pada tahap 3 tidak berhasil, maka proses kembali ke tahap 3 sampai konfigurasi berhasil dilakukan. Jika konfigurasi TileCache berhasil dilakukan, maka proses dilanjutkan ke tahap berikutnya.
6. Mengukur kinerja web GIS Scibun setelah TileCache dikonfigurasi
Setelah proses instalasi dan konfigurasi TileCache berhasil dilakukan, tahap berikutnya adalah mengukur kinerja 11 halaman peta yang terdapat pada web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache. Setiap halaman peta akan diukur berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan 4 perlakuan yang diberikan. Masing-masing perlakuan dilakukan sebanyak 5 kali pengulangan, kemudian diambil rataannya. Pada tahap ini akan diperoleh data KINERJA SESUDAH.
HASIL DAN PEMBAHASAN Lingkungan Pengujian
Spesifikasi Server
Server yang digunakan selama penelitian menggunakan processor dengan arsitektur 64-bit (x86-64), RAM sebesar 2 GB, dan kapasitas harddisk sebesar 500 GB. Berikut adalah detail spesifikasi server yang digunakan selama penelitian:
(33)
Name: Extron NetSystem E400
CPU: Intel Xeon E5606 Quad Core 2.13 GHz RAM: UDIMM DDR3 2 GB - 1333 ECC
Harddisk: SATA 500 GB, 7200 RPM Network: 2x Gigabit Ethernet NIC Sistem Operasi
Server yang digunakan selama penelitian menggunakan sistem operasi Debian GNU/Linux 6.0, kernel 2.6.32-5-amd64. Debian merupakan distribusi GNU/Linux yang banyak digunakan sebagai server web.
Perangkat lunak server menggunakan distribusi 64-bit. Keuntungan arsitektur 64-bit dari segi kinerja adalah kecepatan server akan meningkat. Kebanyakan aplikasi kinerjanya meningkat sebanyak 20-30% pada arsitektur 64-bit. Khususnya Apache, kinerjanya meningkat 39.2% dengan menggunakan perangkat lunak 64-bit (Tonkikh 2006).
Server hanya di-install perangkat lunak yang dibutuhkan. Aplikasi yang dipakai pada server ini antara lain:
PosgreSQL 8.4.7 PostGIS 1.5.1 Apache 2.2.16 PHP 5.3.3 MapServer 5.6.5 TileCache 2.03 Iceweasel 3.5.16 Firebug
Htop
Ekstensi “Firebug” untuk Iceweasel digunakan untuk mengukur waktu yang diperlukan oleh 4 perlakuan yang diujikan. Sedangkan program Htop digunakan untuk melihat service apa saja yang berjalan ketika Scibun dijalankan dan untuk mengukur berapa besar konsumsi masing-masing core processor yang digunakan oleh service tersebut.
1. Mengukur Kinerja Web GIS Scibun Sebelum Menggunakan TileCache
Seperti yang dijelaskan sebelumnya, setiap halaman peta diujikan 4 perlakuan dengan 5 kali pengulangan. Sebagai contoh, untuk halaman peta Potensi Kakao, data yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Kinerja halaman peta Potensi Kakao sebelum menggunakan TileCache (detik)
Ulangan First Loading
Zoom In
Zoom Out
Pan Map I 17.82 6.30 18.58 8.93 II 19.12 6.33 18.69 8.86 III 19.37 6.37 19.77 8.59 IV 18.48 6.49 18.60 8.53 V 18.58 6.32 20.07 8.76
Data keseluruhan untuk kinerja 11 halaman peta tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1 sampai dengan Lampiran 5. Selanjutnya, dari 5 kali pengulangan tersebut diperoleh data rataan yang dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 5.
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa untuk perlakuan first loading, halaman peta Potensi Kakao membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 18.67 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 25.60 detik.
Tabel 3 Rataan kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache (detik)
First Loading
Zoom In
Zoom Out
Pan Map Potensi Kakao 18.67 6.36 19.14 8.73 Potensi Karet 19.50 6.44 18.86 8.58 Potensi Sawit 18.84 6.49 18.72 8.51 Sebaran Kebun
Kakao 25.42 10.86 26.11 9.38 Sebaran Kebun
Karet 25.60 10.82 25.67 9.80 Sebaran Kebun
Sawit 25.31 10.66 25.45 9.01 Sebaran
Industri Kakao 24.40 8.86 24.04 9.09 Sebaran
Industri Karet 23.96 10.20 24.19 8.78 Sebaran
Industri Sawit 24.43 10.20 24.41 9.05 Kebun All 20.87 7.84 20.61 8.55 Industri All 21.14 7.98 20.86 8.54 Rataan 22.56 8.79 22.55 8.91
(34)
Gambar 5 Grafik rataan kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache (detik). Pada perlakuan zoom in, halaman peta
Potensi Kakao membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 6.36 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 10.86 detik.
Pada perlakuan zoom out, halaman peta Potensi Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 18.72 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 26.11 detik.
Pada perlakuan pan map, halaman peta Potensi Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 8.51 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Karet membutuhkan waktu terlama, yaitu 9.80 detik.
Berdasarkan 4 perlakuan yang diujikan, proses zoom in membutuhkan rataan waktu paling singkat, yaitu 8.79 detik, karena MapServer hanya menggambar peta pada level kabupaten saja, sehingga query yang diproses tidak begitu besar. Sedangkan proses first loading membutuhkan rataan waktu terlama, yaitu 22.56 detik, karena MapServer harus menggambar peta pada level provinsi, sehingga query yang diproses menjadi lebih besar.
Sebelum Scibun menggunakan TileCache, processor menjalankan beberapa service yang memberatkan kerja processor. Service yang berjalan adalah PostgreSQL, MapServer, Apache, dan Iceweasel. Service yang paling memberatkan kerja processor adalah
PostgreSQL. Kinerja processor diukur menggunakan program htop , dengan mencatat presentase konsumsi masing-masing core ketika Scibun dijalankan. Rataan kinerja processor ketika Scibun dijalankan sebelum menggunakan TileCache adalah 94.7%, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Kinerja processor sebelum menggunakan TileCache
Core Konsumsi (%)
1 92.7
2 100
3 94.1
4 92.1
Rataan 94.7
2. Mengukur Kinerja Web GIS Scibun Setelah Menggunakan TileCache
Pada tahap ini TileCache sudah ter-install pada web GIS Scibun. Seperti pada tahap pertama, setiap halaman peta diujikan 4 perlakuan dengan 5 kali pengulangan. Sebagai contoh, untuk halaman peta Potensi Kakao, data yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 5. 0.00
5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00
Potensi Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All
W
AK
TU (DETI
K
)
RATAAN KINERJA WEB GIS SCIBUN
SEBELUM MENGGUNAKAN TILECACHE
(35)
Tabel 5 Kinerja halaman peta Potensi Kakao setelah menggunakan TileCache (detik)
Ulangan First Loading Zoom In Zoom Out Pan Map
I 0.34 0.24 0.32 0.42
II 0.25 0.24 0.25 0.47
III 0.21 0.24 0.25 0.45
IV 0.23 0.23 0.20 0.46
V 0.28 0.24 0.24 0.47
Data keseluruhan untuk kinerja 11 halaman peta tersebut dapat dilihat pada Lampiran 6 sampai dengan Lampiran 10. Selanjutnya, dari 5 kali pengulangan tersebut diperoleh data rataan yang dapat dilihat pada Tabel 6 dan Gambar 6. Tabel 6 Rataan kinerja web GIS Scibun setelah
menggunakan TileCache (detik) First Loading Zoom In Zoom Out Pan Map Potensi Kakao 0.26 0.24 0.25 0.45 Potensi Karet 0.24 0.24 0.25 0.22 Potensi Sawit 0.25 0.24 0.24 0.22 Sebaran Kebun
Kakao 0.26 0.27 0.24 0.24
Sebaran Kebun
Karet 0.27 0.25 0.26 0.23
Sebaran Kebun
Sawit 0.23 0.24 0.24 0.19
Sebaran
Industri Kakao 0.25 0.27 0.25 0.27 Sebaran
Industri Karet 0.24 0.26 0.24 0.26 Sebaran
Industri Sawit 0.24 0.24 0.24 0.32 Kebun All 0.24 0.25 0.24 0.24 Industri All 0.25 0.25 0.25 0.23
Rataan 0.25 0.25 0.24 0.26
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa untuk perlakuan first loading, halaman peta Sebaran Kebun Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 0.23 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Kebun Karet membutuhkan waktu terlama, yaitu 0.27 detik.
Pada perlakuan zoom in, halaman peta Potensi Kakao, Potensi Karet, Potensi Sawit, Sebaran Industri Sawit, dan Sebaran Kebun Sawit membutuhkan waktu tersingkat, yaitu 0.24 detik. Sedangkan halaman peta Sebaran Industri Kakao dan Sebaran Kebun Kakao membutuhkan waktu terlama, yaitu 0.27 detik.
Gambar 6 Grafik rataan kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache (detik). 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All W AK TU (DETI K )
RATAAN KINERJA WEB GIS SCIBUN
SETELAH MENGGUNAKAN TILECACHE
(1)
18 [OpenLayers]. 2011. OpenLayers: Free Maps
for The Web. http://openlayers.org/ [10 Nov 2011].
[PostGIS]. 2010. PostGIS 1.5.1 Manual. http://postgis.refractions.net/download/postg is-1.5.1.pdf [10 Nov 2011].
[PostgreSQL]. 2009. PostgreSQL 8.4.6 Documentation.
www.postgresql.org/files/documentation/pdf/8. 4/postgresql-8.4-A4.pdf [10 Nov 2011]. Prahasta E. 2007. Membangun Aplikasi
Web-based GIS dengan MapServer. Bandung: Informatika.
Pressman RS. 2001. Software Engineering: A Practitioner’s Approach. Ed ke-5. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc. [TileCache]. 2010. TileCache -- Web Map Tile
Caching. http://tilecache.org/ [10 Nov 2011].
Tonkikh A. 2006. Benchmarks: AMD64 in 32bit mode vs 64bit mode. http://art-blog.no-ip.info/files/amd64vsi386.odt
Wright M. 2010. Custom Map Server with
OpenLayers. Bag ke-3.
http://www.wrightopia.com/2010/02/26/cust om-map-server-with-openlayers-part-3/
(2)
(3)
20 Lampiran 1 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan I (detik)
Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 17.82 19.32 19.39 26.08 25.49 25.55 24.81 23.99 24.18 21.46 21.71 Zoom
In 6.30 6.57 6.54 11.22 10.98 10.82 9.16 10.78 9.89 7.84 8.00 Zoom
Out 18.58 19.29 18.93 26.16 26.04 25.56 25.04 24.53 24.66 19.64 21.19 Pan
Map 8.93 8.82 9.08 9.24 9.25 9.05 9.23 8.81 9.07 8.53 9.00
Lampiran 2 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan II (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 19.12 18.55 18.75 25.47 25.70 25.53 24.29 24.28 24.91 21.01 21.39 Zoom
In 6.33 6.50 6.32 10.25 10.52 10.58 8.85 9.75 9.96 8.02 7.72
Zoom
Out 18.69 18.85 18.87 25.14 25.15 25.49 23.29 23.70 24.86 20.80 20.85 Pan
Map 8.86 8.51 8.25 9.49 11.58 9.01 9.24 8.77 8.79 8.63 8.62
Lampiran 3 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan III (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 19.37 22.66 18.54 25.48 25.36 25.42 24.46 24.16 24.17 20.69 21.21 Zoom
In 6.37 6.48 6.55 10.82 10.64 10.56 8.00 9.39 10.26 7.73 8.26 Zoom
Out 19.77 18.31 18.30 26.82 25.67 25.52 24.05 23.85 24.01 20.94 21.12 Pan
(4)
Lampiran 4 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan IV (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 18.48 18.50 18.75 24.98 25.78 24.83 23.79 24.26 24.37 20.50 20.91 Zoom
In 6.49 6.36 6.61 11.34 11.01 10.76 9.03 10.35 10.50 8.13 8.00 Zoom
Out 18.60 18.70 18.73 26.53 25.61 25.08 23.86 24.91 24.36 20.80 20.17 Pan
Map 8.53 8.49 8.31 9.44 9.66 8.90 9.00 8.82 9.05 8.54 8.60
Lampiran 5 Kinerja web GIS Scibun sebelum menggunakan TileCache pengulangan V (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 18.58 18.49 18.78 25.07 25.65 25.23 24.66 23.13 24.54 20.71 20.47 Zoom
In 6.32 6.27 6.41 10.65 10.95 10.60 9.28 10.73 10.39 7.49 7.92 Zoom
Out 20.07 19.13 18.76 25.90 25.87 25.61 23.96 23.97 24.14 20.87 20.98 Pan
Map 8.76 8.44 8.34 9.55 9.22 9.11 9.03 8.61 9.06 8.44 8.33
Lampiran 6 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan I (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.34 0.31 0.25 0.34 0.40 0.21 0.34 0.24 0.28 0.21 0.28 Zoom
In 0.24 0.21 0.23 0.38 0.27 0.25 0.30 0.29 0.26 0.23 0.26
Zoom
Out 0.32 0.30 0.27 0.25 0.30 0.24 0.32 0.25 0.24 0.25 0.28
Pan
(5)
22 Lampiran 7 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan II (detik)
Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.25 0.24 0.25 0.28 0.25 0.26 0.23 0.23 0.24 0.25 0.25 Zoom
In 0.24 0.24 0.23 0.26 0.26 0.23 0.29 0.29 0.27 0.24 0.25
Zoom
Out 0.25 0.24 0.23 0.25 0.23 0.23 0.27 0.24 0.23 0.23 0.23
Pan
Map 0.47 0.21 0.22 0.23 0.26 0.19 0.22 0.25 0.43 0.25 0.24
Lampiran 8 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan III (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.21 0.21 0.26 0.21 0.22 0.23 0.21 0.22 0.25 0.25 0.25 Zoom
In 0.24 0.27 0.26 0.25 0.24 0.25 0.24 0.24 0.21 0.26 0.26
Zoom
Out 0.25 0.23 0.26 0.20 0.29 0.25 0.23 0.25 0.23 0.23 0.22
Pan
Map 0.45 0.23 0.21 0.28 0.20 0.20 0.31 0.25 0.24 0.24 0.21
Lampiran 9 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan IV (detik) Potensi Kakao Potensi Karet Potensi Sawit Sebaran Kebun Kakao Sebaran Kebun Karet Sebaran Kebun Sawit Sebaran Industri Kakao Sebaran Industri Karet Sebaran Industri Sawit Kebun All Industri All First
Loading 0.23 0.25 0.23 0.23 0.25 0.23 0.24 0.23 0.20 0.25 0.22 Zoom
In 0.23 0.23 0.25 0.25 0.27 0.25 0.25 0.23 0.21 0.25 0.23
Zoom
Out 0.20 0.24 0.24 0.24 0.23 0.25 0.21 0.24 0.23 0.24 0.26
Pan
(6)
Lampiran 10 Kinerja web GIS Scibun setelah menggunakan TileCache pengulangan V (detik) Potensi
Kakao
Potensi Karet
Potensi Sawit
Sebaran Kebun Kakao
Sebaran Kebun
Karet
Sebaran Kebun
Sawit
Sebaran Industri Kakao
Sebaran Industri Karet
Sebaran Industri Sawit
Kebun All
Industri All First
Loading 0.28 0.20 0.26 0.24 0.25 0.25 0.22 0.25 0.23 0.25 0.24 Zoom
In 0.24 0.25 0.24 0.23 0.21 0.21 0.25 0.24 0.24 0.29 0.25
Zoom
Out 0.24 0.22 0.21 0.24 0.24 0.23 0.23 0.24 0.25 0.24 0.24
Pan