IMPLEMENTASI MICROSERVICES PADA STUDI KASUS LAYANAN PEMBELIAN TOKEN LISTRIK

PURNOMO, ISKAK (2024) IMPLEMENTASI MICROSERVICES PADA STUDI KASUS LAYANAN PEMBELIAN TOKEN LISTRIK. Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia.

	Text abstrak.pdf Download (90kB)
	Text bab1.pdf Download (216kB)
	Text bab2.pdf Download (243kB)
	Text bab3.pdf Download (619kB)
	Text bab4.pdf Download (1MB)
	Text bab5.pdf Download (87kB)

Abstract

Teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah mengalami kemajuan yang signifikan dan kini menjangkau berbagai aspek dalam kehidupan masyarakat. Pembelian token listrik saat ini sudah bisa diakses secara daring. Namun ketika pembelian dilakukan secara serentak, tentu saja hal ini menambah beban berat pada server yang dapat menyebabkan down dan semua proses terhenti. Microservices adalah cara mengembangkan aplikasi sebagai sekumpulan rangkaian service kecil yang menjalankan fungsinya sendiri dan dapat berkomunikasi menggunakan mekanisme yang ringan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem backend arsitektur microservices dengan schema yang efisien pada sistem pembelian token listrik. Adapun metode penelitian menggunakan metode dekomposisi arsitektur microservices berdasarkan decomposition by business capability pattern yang terdiri dari identifying business capability, defining services for business capabilities dan defining service APIs. Pembuatan aplikasi pembelian token listrik dengan arsitektur microservice berhasil diimplementasikan dengan framework fastify, terdiri dari 3 layanan (service) yaitu service user, master, dan transaksi. Kesimpulan yang diperoleh, arsitekur microservice mengurangi error jika terdapat kesalahan penulisan kode atau kesalahan saat deployment dan membutuhkan resource yang lebih untuk service-service kecil. Untuk pengembangan selanjutnya perlu menerapkan konfigurasi keamanan antar service, melakukan komparasi antara pendekatan CI/CD (Continous Integration and Continous Development) dengan business capability pattern dan menerapkan automation testing.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Computing methodologies > Machine learning
Divisions:	Information System
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	24 Jun 2025 08:37
Last Modified:	24 Jun 2025 08:37
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/2387

Actions (login required)

View Item