Pemetaan Aset Pasar Publik Berdasarkan Tauri-Rust dan Arsitektur Serverless Hibrida

Gambar Ilustrasi AI

FORMOSA NEWS - Surabaya - Program Spiritualitas Berbasis Teologi Terbukti Tingkatkan Ketahanan Mental Orang Dewasa Menghadapi Disrupsi Sosial. Penelitian yang dilakukan oleh Agung Widodo dan Argo Dewana dari Universitas Narotama dalam artikel penelitian yang dipublikasikan pada Formosa Journal of Computer and Information Science (FJCIS) edisi Vol. 5 No. 2 Tahun 2026 menyoroti bahwa memberikan solusi digitalisasi pasar tradisional yang aman, ringan, dan murah bagi pemerintah daerah serta pengelola pasar.

Pasar rakyat atau pasar tradisional memegang peranan krusial sebagai penggerak ekonomi mikro masyarakat perkotaan. Namun, tata kelola aset fisik di lingkungan pasar kerap tertinggal akibat pendataan yang masih manual. Penggunaan Sistem Informasi Geografis (SIG) modern sebenarnya mampu mengatasi masalah ketimpangan informasi ini, tetapi penerapannya di daerah sering terhalang oleh tingginya biaya pengadaan server fisik, rumitnya instalasi, serta biaya perawatan basis data mandiri.

Untuk mengatasi kendala infrastruktur tersebut, Agung Widodo dan Argo Dewana mengembangkan aplikasi desktop portabel yang memadukan framework Tauri berbasis bahasa pemrograman Rust dengan layanan cloud tanpa server (serverless). Kerangka sistem menggunakan Firebase Realtime Database khusus untuk verifikasi token otentikasi petugas secara instan. Sementara itu, pemrosesan data survei dan pengiriman gambar dialihkan ke Google Apps Script (GAS) yang terhubung langsung ke Google Sheets sebagai tempat penyimpanan data (data warehouse) gratis. Model ini menjaga biaya operasional tetap nol rupiah selama lalu lintas data berada di bawah batas kuota gratis (free-tier).

Metodologi penelitian ini mengadopsi model System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall, mulai dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan arsitektur, pengkodean, hingga pengujian kinerja komputasi dan validasi lapangan. Sistem dilengkapi dengan mekanisme penanganan konkurensi menggunakan LockService API untuk mencegah race condition saat banyak petugas mengunggah data secara bersamaan. Selain itu, fitur penyimpanan lokal (IndexedDB) diterapkan agar aplikasi tetap dapat berfungsi saat terjadi kendala sinyal (offline-state) di dalam area gedung pasar, lalu otomatis melakukan sinkronisasi saat koneksi kembali terhubung.

Pengujian kinerja komputasi dilakukan secara ketat pada perangkat berspesifikasi standar (Windows 11, Intel i5, RAM 8GB) dengan membandingkannya terhadap aplikasi replika berbasis Electron. Hasil pengujian menunjukkan keunggulan signifikan dari aplikasi Esurvey Pasar:

• Ukuran Installer: Ukuran berkas instalasi (.exe) Tauri-Rust hanya sebesar 2,41 MB, atau 95,86% lebih ringan dibandingkan Electron (58,20 MB).
  
• Penggunaan RAM Proses Utama: Konsumsi RAM pada proses utama (Main Process) aplikasi Tauri-Rust hanya 23,80 MB, menghemat 83,33% memori dibandingkan Electron (142,80 MB).
  
• Total Jejak Sistem RAM: Total konsumsi RAM keseluruhan sistem mencapai 382,00 MB pada Tauri-Rust, 27,17% lebih hemat dibanding Electron (524,50 MB).
  
• Penggunaan CPU: Rata-rata penggunaan CPU pada aplikasi Tauri-Rust berada di angka 1,40%, 85,71% lebih efisien dibanding Electron (9,80%).
  
• Kecepatan Transmisi Data: Latensi pengiriman data mencapai 1,84 detik, 13,20% lebih cepat berkat optimasi kompresi citra otomatis hingga di bawah 85 KB sebelum dikirim.
  

Uji coba lapangan dilakukan secara nyata dengan memetakan 287 unit stan di salah satu pasar tradisional Kota Surabaya. Hasil pemetaan spasial mengungkapkan bahwa tingkat keterisian (occupancy rate) stan pasar secara keseluruhan baru mencapai 43,21%. Sebanyak 163 dari 287 stan terdeteksi kosong (tingkat kekosongan 56,79%). Blok E tercatat memiliki tingkat keterisian terendah, yaitu hanya 23,7%, sementara Blok I memiliki tingkat keterisian tertinggi mencapai 77,8%. Implikasi dari temuan ini sangat penting bagi pengambil kebijakan di pemerintah daerah. Visualisasi peta grid 2D yang dihasilkan sistem memungkinkan pengelola pasar mengambil keputusan berbasis data (data-driven decision making). Zona risikonya tinggi seperti Blok E dapat diprioritaskan untuk relokasi komoditas, insentif pengurangan retribusi, atau perbaikan fasilitas fisik, sehingga anggaran revitalisasi pasar dapat dialokasikan secara tepat sasaran tanpa harus dibagi rata ke seluruh blok.

Profil Penulis:
Agung Widodo, S.Kom., M.Kom. — Dosen dan Peneliti di Universitas Narotama. Spesialis dalam bidang rekayasa perangkat lunak, sistem terdistribusi, dan aplikasi desktop hybrid.
Argo Dewana, S.Kom., M.Kom. — Peneliti di Universitas Narotama dengan keahlian pada arsitektur cloud, pengolahan data spasial, dan teknologi serverless.

Sumber Penelitian:
Widodo, A., & Dewana, A. (2026). Public Market Asset Mapping Based on Tauri-Rust and Hybrid Serverless Architecture. Formosa Journal of Computer and Information Science (FJCIS), 5(2), 313-324.
DOI: https://doi.org/10.55927/fjcis.v5i2.17043
URL: https://journal.formosapublisher.org/index.php/fjcis