In the rapidly advancing digital era, efficient data management has become a significant challenge, especially for large-scale stores or markets such as Alfamart and Indomaret. The main challenge lies in managing transaction data in real-time, ensuring high data availability, and reducing latency in data retrieval and processing across various branches. Another issue is the need to integrate systems that can connect multiple locations without introducing excessive complexity. This research proposes a solution in the form of a distributed database system using the system leverages RabbitMQ as a message broker for real-time data synchronization between branches, and PostgreSQL as the primary database for data storage. This approach is expected to reduce system load, enhance transaction performance at each branch, and support scalability as the store network expands. The implementation results demonstrate that the system successfully addresses distributed data management issues with low latency and high data availability. Testing showed that the system can handle large transaction volumes with quick response times. The system also proved stable when tested under various load scenarios, providing an efficient and reliable solution for large retail networks. / Dalam era digital yang semakin berkembang, pengelolaan data secara efisien menjadi tantangan besar, terutama bagi toko atau pasar yang memiliki banyak cabang seperti Alfamart dan Indomaret. Tantangan utama yang dihadapi adalah bagaimana mengelola data transaksi secara real-time, memastikan ketersediaan data yang tinggi, dan mengurangi latensi dalam proses pengambilan dan pengolahan data di berbagai cabang. Masalah lainnya adalah kebutuhan untuk mengintegrasikan sistem yang dapat menghubungkan berbagai lokasi tanpa menambah kompleksitas yang berlebihan. Penelitian ini mengusulkan solusi berupa sistem basis data terdistribusi yang memanfaatkan RabbitMQ sebagai message broker untuk sinkronisasi data antar cabang secara real-time, serta PostgreSQL scbagai basis data utama untuk penyimpanan data. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat mengurangi beban pada sistem dan meningkatkan performa transaksi di setiap cabang, serta mendukung skalabilitas untuk pertumbuhan toko yang terus berkembang. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini berhasil mengatasi masalah pengelolaan data yang terdistribusi dengan latensi yang rendah dan tingkat ketersediaan data yang tinggi. Pengujian yang dilakukan menunjukkan sistem dapat menangani jumlah transaksi yang besar dengan waktu respons yang cepat. Sistem ini juga terbukti stabil saat diuji dengan berbagai skenario beban, memberikan solusi yang efisien dan dapat diandalkan untuk jaringan toko besar.