Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penggunaan container pada arsitektur microservice merupakan sebuah pendekatan yang dapat digunakan untuk mempermudah proses delivery sistem. Container dalam sistem pun lebih mudah diatur dengan Kubernetes sehingga sistem dapat berjalan secara seamless. Hal tersebut memungkinkan deployment sistem yang cepat dan portable. Salah satu strategi deployment yang dapat digunakan untuk men-deploy sistem yang menggunakan container pada arsitektur microservice adalah canary deployment, dimana sebagian traffic diarahkan ke sekelompok kecil pengguna terlebih dahulu untuk menguji aplikasi di production. Pada dasarnya, canary deployment dapat dilakukan secara native dengan Kubernetes, namun cara ini masih memiliki masalah, yaitu traffic distribution dan replica deployment yang tidak independen. Salah satu solusi yang dapat dilakukan untuk memecahkan masalah tersebut adalah dengan menggunakan service mesh. Hal ini dikarenakan service mesh memiliki fitur traffic management yang dapat melakukan intelligent routing untuk melakukan canary deployment. Isu independensi ini memengaruhi proses deployment dan kebutuhan bisnis, dimana dengan menggunakan service mesh, jumlah replika pods yang digunakan untuk men-deploy aplikasi tidak berubah bagaimanapun aturan traffic routing-nya. Hal ini berbeda dengan sistem yang tidak menggunakan service mesh, dimana jumlah replika pods-nya berubah-ubah menyesuaikan aturan traffic routing yang telah ditentukan. Tanpa service mesh, rasio replika pods perlu diatur secara manual dengan konfigurasi yang redundan. Di sisi lain, konfigurasi sistem dengan service mesh mudah diatur dengan memanfaatkan fitur-fitur yang disediakan oleh service mesh itu sendiri, khususnya fitur traffic management. Selain itu, penggunaan service mesh dalam proses canary deployment pada aplikasi berbasis Kubernetes juga dapat membuat proses deployment menjadi lebih efisien dalam jumlah resource (pods).

---

The use of containers in the microservice architecture is an approach that can be used to simplify the system delivery process. Containers in the system are also easier to manage with Kubernetes so that the system can run seamlessly. This allows for fast and portable system deployment. One deployment strategy that can be used to deploy systems that use containers on a microservices architecture is canary deployment, where some traffic is directed to a small group of users first to test the application in production. Basically, canary deployment can be done with Kubernetes natively, but this method still has problems, namely traffic distribution and replica deployment which are not independent. One solution that can be done to solve this problem is to use a service mesh. This is because the service mesh has a traffic management feature that can perform intelligent routing to perform canary deployments. This independence issue affects the deployment process and business needs, where by using a service mesh, the number of replica pods used to deploy applications does not change regardless of the traffic routing rules. This is different from a system that does not use a service mesh, where the number of replica pods varies according to predetermined traffic routing rules. Without a service mesh, the ratio of pod replicas needs to be set manually with redundant configurations. On the other hand, system configuration with service mesh is easy to manage by utilizing the features provided by the service mesh itself, especially the traffic management feature. In addition, the use of service mesh in the canary deployment process for Kubernetes-based applications can also make the deployment process more efficient in terms of the number of resources (pods)."

"Bikunku merupakan suatu aplikasi penunjang informasi bis kuning (bikun); sarana transportasi di lingkungan Universitas Indonesia; yang dibuat oleh Alamsyah et al. melalui penelitiannya pada tahun 2022. Salah satu fitur penting yang ditawarkan dalam aplikasi ini adalah tracking lokasi bikun yang sedang beroperasi secara real-time. Meskipun secara keseluruhan sistem ini dapat menjalankan tugas- nya melakukan tracking lokasi bikun, sistem yang menggunakan frontend React, komunikasi WebSocket, dan database PostgreSQL ini kurang optimal untuk menangani data lokasi yang dikirim oleh driver bikun dan dibaca oleh ribuan sivitas akademik Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan melakukan improvement berupa peningkatan performa pada sistem tracking bikun pada aplikasi Bikunku yang meliputi pengukuran end-to-end response time, throughput, CPU usage, memory usage, FPS dan rendering speed. Penelitian terdiri dari pengembangan dari sisi backend protokol komunikasi menggunakan gRPC dengan Kafka, sisi database menggunakan Firebase Cloud Firestore sebagai Realtime Database pada backend, dan sisi frontend menggunakan Flutter sebagai aplikasi mobile. Implementasi frontend Flutter pada akhirnya diinkorporasikan dengan pilihan implementasi backend dengan hasil performa yang terbaik. Dengan pengembangan menggunakan teknologi tersebut, improvement yang dilakukan pada penelitian ini meliputi pengubahan cara penyaluran data lokasi tracking dan database dari sistem polling menjadi sistem pushing, pengubahan arsitektur sistem yang lebih performant, digunakannya protokol komunikasi yang lebih unggul, perbaikan implementasi pada autentikasi driver sebagai salah satu penyebab bottleneck, pengubahan aplikasi menjadi mobile app, dan digunakannya implementasi maps yang lebih siap untuk production. Pengetesan dilakukan dengan load testing membandingkan performa masing-masing sistem implementasi baru terhadap sistem terdahulu Alamsyah. Skenario pengetesan sistem backend dan database meliputi request pengiriman lokasi oleh 11 driver bikun, disertai 1800 concurrent user di sisi client untuk membaca simulasi data lokasi terbaru bikun yang beroperasi. Sementara pada sisi frontend dilakukan pengetesan dengan resource profiling dan observasi terhadap simulasi bikun yang berjalan di frontend. Hasil pengetesan menunjukkan sistem gRPC-Kafka lebih cepat sebesar 96% dengan throughput yang dihasilkan lebih baik 216% dibandingkan dengan sistem Alamsyah, sistem Firebase lebih cepat sebesar 91% dengan throughput yang dihasilkan lebih baik 127% dibandingkan sistem Alamsyah. Dari hasil yang didapat, sistem gRPC-Kafka kemudian dipilih sebagai sistem backend yang diinkorporasikan dengan implementasi Flutter. Hasil pengetesan sistem Flutter dengan gRPC-Kafka mendapatkan hasil yang lebih baik pada OS Android di semua skenario dengan peningkatan performa metrik CPU usage, max CPU usage, memory usage, dan rendering speed sebesar 27%, 18%, 42%, dan 33%. Sistem Flutter dengan gRPC-Kafka mayoritas lebih baik pada OS iOS di semua skenario, yakni pada metrik memory usage, FPS, dan rendering speed dengan peningkatan performa sebesar 40%, 28%, dan 16%. Sementara dari segi CPU usage dan max CPU usage, sistem Alamsyah lebih baik sebesar 9% dan 0,3% dari sistem Flutter dengan gRPC- Kafka.

---

Bikunku is an information system application for bikun, a bus transportation facility within the University of Indonesia environment, developed by Alamsyah et al. through their research in 2022. One of the important features offered in this application is real-time tracking of the bikuns’ location. Although the overall system is capable of tracking the bikun’s location, the system, which utilizes React for the frontend, WebSocket for communication, and PostgreSQL for the database, it is not optimized to handle the location data sent by bikun drivers and accessed by thousands of University of Indonesia stakeholders. This research aims to improve the performance of the bikun tracking system in the Bikunku application, including measuring end-to-end response time, throughput, CPU usage, memory usage, FPS, and rendering speed. The research consists of the development of backend communication protocol using gRPC with Kafka, development of backend using Firebase Cloud Firestore as Realtime Database, and development of the frontend mobile application using Flutter. The implementation of Flutter frontend is then integrated with the best performing backend implementation. With the development using technologies listed, improvements made in this research include changing the method of location tracking data delivery and database from a polling system to a pushing system, modifying the system architecture for better performance, utilizing superior communication protocol, improving the implementation of driver authentication as one of the bottleneck causes, transforming the application into a mobile app, and utilizing a more production-ready maps implementation. Load testing is conducted to compare the performance of each new implementation with Alamsyah’s previous system. The testing scenarios for the backend and database systems involve location request submissions by 11 bikun drivers, along with 1800 concurrent users on the client side to simulate reading the latest location data of operating bikuns. On the frontend side, testing is performed using resource profiling and observation of the running bikun simulations. The test results show that the gRPC-Kafka system is 96% faster with a 216% better throughput compared to Alamsyah’s system, while the Firebase system is 91% faster with a 127% better throughput compared to Alamsyah’s system. Based on these findings, the gRPC-Kafka system is then chosen as the backend system to be integrated with the Flutter implementation. The testing results of Flutter with gRPC-Kafka demonstrate better performance on Android OS in all scenarios, with improvements in CPU usage, max CPU usage, memory usage, and rendering speed by 27%, 18%, 42%, and 33%, respectively. The Flutter with gRPC-Kafka system performs better on iOS OS in all scenarios for the majority, which are in terms of memory usage, FPS, and rendering speed, with performance improvements of 40%, 28%, and 16%, respectively. However, in terms of CPU usage and max CPU usage, the Alamsyah system performs better by 9% and 0.3% to the Flutter with gRPC-Kafka system."

"Pencak Silat adalah salah satu cabang olahraga bela diri dari Indonesia, dimana terdapat kategori Tanding yaitu mengadu dua peserta yang saling berlawanan. Saat pengambilan keputusan, wasit/juri dapat melakukan kesalahan. Salah satu alat pembantu yang dapat digunakan adalah Video Assistant Referee (VAR). VAR dalam pertandingan Pencak Silat disebut Instant Video Replay (IVR) dan sudah digunakan di Asian Games 2018 dan POMNAS 2019. Namun, sistem IVR tersebut masih menggunakan video player desktop biasa yang menyebabkan terlalu lama dalam mencari kejadian tertentu, terutama apabila terdapat banyak sudut pandang kamera yang harus diperhatikan sehingga memakan banyak waktu pertandingan. Oleh karena itu, dilakukan riset pengguna untuk memahami kebutuhan apa saja dalam menggunakan sistem IVR. Hasil riset tersebut dianalisis yang kemudian dirancang solusi desainnya sesuai kebutuhan dan dievaluasi. Metode yang digunakan dalam perancangan desain sistem ini adalah User-Centered Design (UCD). Selama perancangan desain, dilakukan juga pengembangan sistem IVR agar menjadi program sesungguhnya. Pengembangan sistem IVR terbagi dua bagian, yaitu sisi klien dan sisi server. Sisi klien dari sistem dibangun menggunakan Javascript dengan library React. Teknologi tersebut digunakan agar sistem dapat bertingkah sebagai sebuah single-page application. Sementara sisi server dibangun menggunakan webserver NGINX, dimana video dari kamera diarahkan ke Jetson Nano yang menjalankan NGINX sebagai server Real-Time Messaging Protocol (RTMP), dan video dimasukkan kedalam FFMPEG yang bekerja sebagai encoder agar video bisa disalurkan dengan protokol HTTP Live Streaming (HLS). Terakhir dilakukan pengujian dengan functional testing dan performance testing. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan sistem IVR yang dikembangkan lebih efisien dibandingkan menggunakan video player desktop biasa.

---

Pencak Silat is one of martial arts that originated from Indonesia, where there is a Tanding category in which two competitors will go against each other. During the process of decision making, a referee/jury could potentially make a mistake. One of the tool that could help the decision making process is Video Assistant Referee (VAR). VAR in Pencak Silat is called Instant Video Replay, and has been used in Asian Games 2018 and also POMNAS 2019. But, the IVR system that was used is still using a standard desktop video player that could cause the review process takes longer than it should, especially when there are multiple angles that needs to be checked. Because of that, a research is done to better understand the needs of IVR users. The results of the research will be analyzed which then leads to creating a design solution according to the users needs and then it will be evaluated. The method that will be used during the creation of a design solution is User-Centered Design (UCD). During the process of designing, the system will also be developed. The IVR system will be divided into two parts, the client side and server side. The client side will be developed using Javascript with the help of React library. This allows the application to be developed as a single-page application. The server side will be developed using NGINX webserver, where the video will be redirected to Jetson Nano where NGINX will be ran as a Real-Time Messaging Protocol (RTMP) server, and the video will be inserted into FFMPEG that acts as an encoder so that the video can be transferred using HTTP Live Streaming (HLS) protocol. Lastly, functional and performance testing was conducted. In conclusion, the IVR system that has been developed is more efficient when compared to a standard desktop video player."

"Penelitian ini memaparkan sebuah aplikasi editor kode kolaboratif local-first berbasis peer-to-peer yang diimplementasi dengan WebRTC dan CRDT. Selain itu, aplikasi ini menyertai shell bersama yang dapat dijalankan oleh salah satu pengguna dan digunakan oleh setiap pengguna lain dalam suatu kelompok jaringan. Terdapat beberapa variasi arsitektur backend pada aplikasi yang dibandingkan dalam penelitian ini. Dari segi algoritma dalam menjaga konsistensi dokumen, dua pendekatan berbeda yang diteliti ialah algoritma OT (operational transformation) dan metode yang memanfaatkan struktur data CRDT (conflict-free replicated data types). Dari segi arsitektur jaringan, penelitian ini mengevaluasi CRDT berbasis client-server, CRDT berbasis peer-to-peer, serta OT berbasis client-server. Keterbatasan OT yang diimplementasi pada penelitian ini membutuhkan suatu sumber kebenaran berupa server, sehingga OT berbasis peer-to-peer tidak dievaluasi. Penelitian ini menemukan bahwa variasi implementasi CRDT peer-to-peer yang diujikan memiliki performa lebih baik untuk sejumlah pengguna n≤8. Selain itu, signalling server pada variasi ini menggunakan resource yang minim, sehingga lebih optimal untuk kelompok jaringan yang lebih banyak. Sementara itu, variasi CRDT client-server dapat dipertimbangkan penggunaannya ketika terjadi masalah saat melakukan inisialiasi jaringan peer-to-peer atau jumlah pengguna dalam suatu kelompok jaringan jauh lebih banyak dari eksperimen yang dilakukan pada penelitian ini.

---

This research presents a peer-to-peer and local-first collaborative code editor application implemented with WebRTC and CRDT. In addition, the application includes a shared shell that can be run by one user and used by every other user in a network group. There are several variations of architecture in the applications compared in this study. In terms of algorithms for maintaining document consistency, two different approaches were evaluated, OT (operational transformation) algorithm and CRDT (conflict-free replicated data types) data structure. In terms of network architecture, this study assessed client-server based CRDT, peer-to-peer based CRDT, and client-server based OT. The limitation of OT implemented in this research is that it requires a single source of truth in the form of a server, so peer-to-peer-based OT was not evaluated. This study found that the peer-to-peer based CRDT variation tested performed better for a number of users n <= 8. Moreover, the signaling server in this variation uses minimal resources, making it more optimal for larger network groups. However, the client-server CRDT variation’s usage can be considered when there are problems initializing a peer-to-peer network or the number of users in a network group is much larger than the experiments conducted in this study."

"Dengan bertambahnya jumlah pengguna internet seiring waktu, bertambah pula jumlah data yang dihasilkan dari aktivitas yang berasal dari media sosial. Data tersebut dapat digunakan untuk berbagai keperluan, salah satunya untuk keperluan moderasi supaya aktivitas pengguna internet tetap tunduk pada hukum yang berlaku. Namun, diperlukan cara yang optimal untuk melakukan proses tersebut mengingat data yang jumlahnya sangat besar. Penelitian ini mengajukan sebuah platform yang dapat menjadi salah satu pilihan untuk memproses data media sosial yang berjumlah besar tersebut. Rancangan platform pada penelitian ini ditujukan untuk dapat memiliki throughput yang besar. Selain itu, platform dirancang untuk dapat dimodifikasi demi memenuhi berbagai kebutuhan. Karenanya, aspek extensibility juga menjadi perhatian utama dalam proses pengembangan platform. Kedua tujuan utama dalam pengembangan platform ini dapat diwujudkan dengan bantuan sebuah klaster Apache Kafka yang membuat platform memiliki sifat loosely-coupled dan juga extensible. Dengan berpusat pada klaster Apache Kafka, proses pengolahan data yang ada dapat dilakukan secara paralel, dan terbukti dapat meningkatkan throughput dari platform secara keseluruhan. Sebagai pembanding, penelitian ini diuji coba dengan suatu skenario bersama dengan platform Tweetream yang dikembangkan oleh Susanto (2022). Hasil dari uji coba tersebut membuktikan bahwa platform pada penelitian ini dapat mengungguli Tweetream.

---

As the number of internet users increases over time, so does the amount of data generated from activities originating from social media. This data can be used for various purposes, one of which is for moderation purposes so that the activities of internet users remain subject to applicable laws. However, an optimal way to do the process is needed considering the huge amount of data. This research proposes a platform that can be one of the options for processing large amounts of social media data. The design of the platform in this research is intended to have a large throughput. In addition, the platform is designed to be modifiable to meet various needs. Therefore, extensibility is also a major concern in the platform development process. These two main objectives in the development of the platform can be realized with the help of an Apache Kafka cluster that makes the platform loosely-coupled and extensible. By centering on the Apache Kafka cluster, the data processing can be done in parallel, which has been proven to increase the throughput of the platform as a whole. For comparison, this study was tested in a scenario with the Tweetream platform developed by Susanto (2022). The results of the test proved that the platform in this study can outperform Tweetream."

"Pengadopsian Kubernetes sebagai bagian dari sistem terdistribusi meningkatkan kompleksitas pengelolaan sistem sehingga dapat membuka peluang ancaman keamanan. Model keamanan Zero Trust pun dikembangkan untuk menangani masalah keamanan akibat peningkatan kompleksitas tersebut. Berfokus pada perlindungan resources, model keamanan ini membatasi kerusakan yang dapat ditimbulkan penyerang dengan memberikan akses terbatas ke setiap pengguna. Pada Kubernetes, penerapan Zero Trust Architecture dapat dibantu dengan memanfaatkan fitur-fitur keamanan milik service mesh. Namun, penerapan Zero Trust Architecture pada Kubernetes dengan menggunakan service mesh masih belum dapat menangani ancaman internal yang disebabkan oleh penyerang yang menyalahgunakan privileges-nya sebagai Cluster Administrator. Ancaman internal tersebut diidentifikasi dan kemudian direproduksi pada sistem acuan penelitian ini. Hasil reproduksi menunjukkan bahwa sistem acuan belum terlindungi dari ancaman internal. Oleh karena itu, penanganan terhadap ancaman internal tersebut dilakukan dengan mereproduksi sistem solusi berupa validasi signature terhadap konfigurasi manifest atas pembuatan dan modifikasi resources pada Kubernetes melalui admission controller. Sistem solusi kemudian diuji dengan dilakukannya reproduksi ancaman internal tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, ancaman internal telah berhasil ditangani oleh sistem solusi.

---

The adoption of Kubernetes as part of a distributed system increases the complexity of managing the system, which can lead to security threats. The Zero Trust security model was developed to address the security concerns resulting from this increased complexity. Focusing on resource protection, this security model limits the damage an attacker can cause by granting limited access to each user. In Kubernetes, implementing Zero Trust Architecture can be aided by utilizing the security features of service mesh. However, the implementation of Zero Trust Architecture on Kubernetes using service mesh is still unable to handle internal threats caused by attackers who abuse their privileges as Cluster Administrators. These internal threats are identified and then reproduced on the baseline system of this research. The reproduction results show that the baseline system is not yet protected from the internal threats. Therefore, the internal threats are addressed by reproducing the solution system in the form of signature validation of the manifest configuration for the creation and modification of resources on Kubernetes through the admission controller. The solution system is then tested by reproducing the internal threats. Based on the test results, the internal threats have been successfully handled by the solution system."

"Pengadopsian Kubernetes sebagai bagian dari sistem terdistribusi meningkatkan kompleksitas pengelolaan sistem sehingga dapat membuka peluang ancaman keamanan. Model keamanan Zero Trust pun dikembangkan untuk menangani masalah keamanan akibat peningkatan kompleksitas tersebut. Berfokus pada perlindungan resources, model keamanan ini membatasi kerusakan yang dapat ditimbulkan penyerang dengan memberikan akses terbatas ke setiap pengguna. Pada Kubernetes, penerapan Zero Trust Architecture dapat dibantu dengan memanfaatkan fitur-fitur keamanan milik service mesh. Namun, penerapan Zero Trust Architecture pada Kubernetes dengan menggunakan service mesh masih belum dapat menangani ancaman internal yang disebabkan oleh penyerang yang menyalahgunakan privileges-nya sebagai Cluster Administrator. Ancaman internal tersebut diidentifikasi dan kemudian direproduksi pada sistem acuan penelitian ini. Hasil reproduksi menunjukkan bahwa sistem acuan belum terlindungi dari ancaman internal. Oleh karena itu, penanganan terhadap ancaman internal tersebut dilakukan dengan mereproduksi sistem solusi berupa validasi signature terhadap konfigurasi manifest atas pembuatan dan modifikasi resources pada Kubernetes melalui admission controller. Sistem solusi kemudian diuji dengan dilakukannya reproduksi ancaman internal tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, ancaman internal telah berhasil ditangani oleh sistem solusi.

---

The adoption of Kubernetes as part of a distributed system increases the complexity of managing the system, which can lead to security threats. The Zero Trust security model was developed to address the security concerns resulting from this increased complexity. Focusing on resource protection, this security model limits the damage an attacker can cause by granting limited access to each user. In Kubernetes, implementing Zero Trust Architecture can be aided by utilizing the security features of service mesh. However, the implementation of Zero Trust Architecture on Kubernetes using service mesh is still unable to handle internal threats caused by attackers who abuse their privileges as Cluster Administrators. These internal threats are identified and then reproduced on the baseline system of this research. The reproduction results show that the baseline system is not yet protected from the internal threats. Therefore, the internal threats are addressed by reproducing the solution system in the form of signature validation of the manifest configuration for the creation and modification of resources on Kubernetes through the admission controller. The solution system is then tested by reproducing the internal threats. Based on the test results, the internal threats have been successfully handled by the solution system."

"Live blog merupakan suatu media dari situs berita yang menyajikan update-update tentang suatu topik yang sedang terjadi. Update-update tersebut disampaikan secara rutin setiap hari. Suatu artikel live blog bisa berhalaman-halaman. Metode live blog summarization sudah pernah dilakukan, dan menghasilkan summary yang layak. Namun, metode tersebut belum layak dijadikan aplikasi berskala besar. Ini dikarenakan metode tersebut dirancang untuk sistem tersentralisasi, sehingga tidak ada distribusi terhadap data-data tersebut. Ini berpengaruh pada performa sistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan konsep summarization platform yang terdistribusi bernama ReBlogSum, mulai dari merancang arsitektur terdistribusi, sampai tes dan simulasi pada arsitektur tersebut dibandingkan dengan arsitektur tersentralisasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai ReBlogSum dan sistem terdistribusi pada proses live blog summarization.

---

Live blog is a kind of media from a news site which serves updates about an ongoing topic. Those updates are delivered routinely every day. A live blog article can have many pages. The live blog summarization method has been provided, an produced a decent summary. However, the method is not feasible to be made a large-scale application. It is because the method was designed to run on centralized system. Therefore, it lacks the distribution towards the data. It affects the system performance. This research aims to develop the novel distributed summarization platform called ReBlogSum, beginning from designing the distributed architecture, until the testing and simulation to the system compared to the centralized system. This research is expected to give the insight about ReBlogSum and distributed system onto the live blog summarization process."

"Bikunku merupakan suatu aplikasi penunjang informasi bis kuning (bikun); sarana transportasi di lingkungan Universitas Indonesia; yang dibuat oleh Alamsyah et al. melalui penelitiannya pada tahun 2022. Salah satu fitur penting yang ditawarkan dalam aplikasi ini adalah tracking lokasi bikun yang sedang beroperasi secara real-time. Meskipun secara keseluruhan sistem ini dapat menjalankan tugas- nya melakukan tracking lokasi bikun, sistem yang menggunakan frontend React, komunikasi WebSocket, dan database PostgreSQL ini kurang optimal untuk menangani data lokasi yang dikirim oleh driver bikun dan dibaca oleh ribuan sivitas akademik Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan melakukan improvement berupa peningkatan performa pada sistem tracking bikun pada aplikasi Bikunku yang meliputi pengukuran end-to-end response time, throughput, CPU usage, memory usage, FPS dan rendering speed. Penelitian terdiri dari pengembangan dari sisi backend protokol komunikasi menggunakan gRPC dengan Kafka, sisi database menggunakan Firebase Cloud Firestore sebagai Realtime Database pada backend, dan sisi frontend menggunakan Flutter sebagai aplikasi mobile. Implementasi frontend Flutter pada akhirnya diinkorporasikan dengan pilihan implementasi backend dengan hasil performa yang terbaik. Dengan pengembangan menggunakan teknologi tersebut, improvement yang dilakukan pada penelitian ini meliputi pengubahan cara penyaluran data lokasi tracking dan database dari sistem polling menjadi sistem pushing, pengubahan arsitektur sistem yang lebih performant, digunakannya protokol komunikasi yang lebih unggul, perbaikan implementasi pada autentikasi driver sebagai salah satu penyebab bottleneck, pengubahan aplikasi menjadi mobile app, dan digunakannya implementasi maps yang lebih siap untuk production. Pengetesan dilakukan dengan load testing membandingkan performa masing-masing sistem implementasi baru terhadap sistem terdahulu Alamsyah. Skenario pengetesan sistem backend dan database meliputi request pengiriman lokasi oleh 11 driver bikun, disertai 1800 concurrent user di sisi client untuk membaca simulasi data lokasi terbaru bikun yang beroperasi. Sementara pada sisi frontend dilakukan pengetesan dengan resource profiling dan observasi terhadap simulasi bikun yang berjalan di frontend. Hasil pengetesan menunjukkan sistem gRPC-Kafka lebih cepat sebesar 96% dengan throughput yang dihasilkan lebih baik 216% dibandingkan dengan sistem Alamsyah, sistem Firebase lebih cepat sebesar 91% dengan throughput yang dihasilkan lebih baik 127% dibandingkan sistem Alamsyah. Dari hasil yang didapat, sistem gRPC-Kafka kemudian dipilih sebagai sistem backend yang diinkorporasikan dengan implementasi Flutter. Hasil pengetesan sistem Flutter dengan gRPC-Kafka mendapatkan hasil yang lebih baik pada OS Android di semua skenario dengan peningkatan performa metrik CPU usage, max CPU usage, memory usage, dan rendering speed sebesar 27%, 18%, 42%, dan 33%. Sistem Flutter dengan gRPC-Kafka mayoritas lebih baik pada OS iOS di semua skenario, yakni pada metrik memory usage, FPS, dan rendering speed dengan peningkatan performa sebesar 40%, 28%, dan 16%. Sementara dari segi CPU usage dan max CPU usage, sistem Alamsyah lebih baik sebesar 9% dan 0,3% dari sistem Flutter dengan gRPC- Kafka.

---

Bikunku is an information system application for bikun, a bus transportation facility within the University of Indonesia environment, developed by Alamsyah et al. through their research in 2022. One of the important features offered in this application is real-time tracking of the bikuns' location. Although the overall system is capable of tracking the bikun's location, the system, which utilizes React for the frontend, WebSocket for communication, and PostgreSQL for the database, it is not optimized to handle the location data sent by bikun drivers and accessed by thousands of University of Indonesia stakeholders.

This research aims to improve the performance of the bikun tracking system in the Bikunku application, including measuring end-to-end response time, throughput, CPU usage, memory usage, FPS, and rendering speed. The research consists of the development of backend communication protocol using gRPC with Kafka, development of backend using Firebase Cloud Firestore as Realtime Database, and development of the frontend mobile application using Flutter. The implementation of Flutter frontend is then integrated with the best performing backend implementation.

With the development using technologies listed, improvements made in this research include changing the method of location tracking data delivery and database from a polling system to a pushing system, modifying the system architecture for better performance, utilizing superior communication protocol, improving the implementation of driver authentication as one of the bottleneck causes, transforming the application into a mobile app, and utilizing a more production-ready maps implementation. Load testing is conducted to compare the performance of each new implementation with Alamsyah's previous system.

The testing scenarios for the backend and database systems involve location request submissions by 11 bikun drivers, along with 1800 concurrent users on the client side to simulate reading the latest location data of operating bikuns. On the frontend side, testing is performed using resource profiling and observation of the running bikun simulations.

The test results show that the gRPC-Kafka system is 96% faster with a 216% better throughput compared to Alamsyah's system, while the Firebase system is 91% faster with a 127% better throughput compared to Alamsyah's system. Based on these findings, the gRPC-Kafka system is then chosen as the backend system to be integrated with the Flutter implementation.

The testing results of Flutter with gRPC-Kafka demonstrate better performance on Android OS in all scenarios, with improvements in CPU usage, max CPU usage, memory usage, and rendering speed by 27%, 18%, 42%, and 33%, respectively. The Flutter with gRPC-Kafka system performs better on iOS OS in all scenarios for the majority, which are in terms of memory usage, FPS, and rendering speed, with performance improvements of 40%, 28%, and 16%, respectively. However, in terms of CPU usage and max CPU usage, the Alamsyah system performs better by 9% and 0.3% to the Flutter with gRPC-Kafka system."

"Kebutuhan untuk menyediakan layanan kepada pengguna di seluruh dunia menyebabkan layanan aplikasi web untuk beradaptasi menggunakan teknologi baru dan memadai. Untuk mencapai hal tersebut, layanan cloud servis digunakan untuk memperluas jangkauan geografis dari layanan web di seluruh dunia. Peningkatan kualitas pengembangan deployment aplikasi web terlihat pada Kubernetes, alat yang diadopsi secara luas yang didukung di sebagian besar platform cloud, yang memungkinkan penerapan geo-distributed clusters untuk aplikasi yang memiliki pengguna multinasional. Dikarenakan kelangkaan studi mengenai geo-distributed clusters dan kinerjanya, penelitian ini bermaksud untuk menjembatani kesenjangan pengetahuan tersebut dengan mengimplementasikan solusi menggunakan Istio (Anthos Service Mesh), mesh layanan yang paling banyak digunakan untuk aplikasi Kubernetes, serta solusi cloud native di Google Cloud Platform menggunakan MultiClusterService. Studi ini menemukan bahwa kedua pendekatan tersebut dapat diandalkan, namun, Istio/ASM memiliki latensi yang sedikit lebih rendah untuk sebagian besar request. Kedua pendekatan tersebut merupakan pilihan baik untuk aplikasi global, karena keduanya menggunakan geo-aware load balancing, yang merutekan permintaan pengguna ke klaster terdekat yang tersedia. Basis kode studi dan hasil pengujian ini tersedia secara open-sourced untuk studi lebih lanjut tentang aplikasi berbasis geo-distributed Kubernetes clusters.

---

With the need of providing services to ever-growing worldwide users, web application services must adapt new technologies in order to fulfill these needs. As setting up physical servers across the globe is a daunting task, cloud service providers are an essential tool to reach geographical coverage for worldwide web services. Further advancements on the developer experience of deploying web applications can be seen in tools such as Kubernetes, a widely adopted tool that’s supported in most cloud platforms that enables the implementation of geo-distributed clusters for applications with a multi-national user base. However, there is a scarcity of studies regarding geo-distributed clusters methods and its performance. Therefore, this study intends to bridge that knowledge gap by implementing a solution using Istio (Anthos Service Mesh), the most used service mesh for kubernetes applications as well as a cloud native solution on Google Cloud Platform using MultiClusterService. This study found that both approaches are reliable, however, Istio / ASM has a slightly lower latency for the vast majority of requests. In addition, both approaches are a viable choice for worldwide applications, as they both use geo- aware load balancing, which routes user requests to the nearest available cluster. This study’s scripts and test results are open-sourced for further studies about geo-distributed Kubernetes- based applications. "