Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Perbandingan Compute Engine dan Cloud Run sebagai lingkungan Pengembangan Aplikasi Web di Google Cloud Platform
Cahyo Bintang Kejora 1 , Yeremia Alfa Susetyo 2 1,2 Program Studi Teknik Infomatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Jawa Tengah, Indonesia
Email: 1 672020303@student.uksw.edu, 2 yeremia.alfa@uksw.edu
Abstract
Cloud  computing  has  become  a  significant  issue  in  the  world  of  Information  and Communication  Technology.  A  leading  retail  company  in  Indonesia,  PT  XYZ,  faces  challenges  in choosing cloud computing services for their application development and operations. The company is faced with a choice between Compute Engine and Cloud Run on Google Cloud Platform. This research aims to analyze the comparison between the two services. By designing a web application which will then be deployed on the two cloud services, a comparative analysis of the applications deployed on the two  services  will  then  be  made.  Based  on  the  test  results  and  analysis  carried  out  in  this  research, Cloud Run stands out in various aspects. From a cost perspective, the setup and performance of Cloud Run  offers  significant  advantages  compared  to  Compute  Engine.  Thus,  this  research  concludes  that Cloud  Run  is  a  more  optimal  choice  for  PT  XYZ  in  the  context  of  web  application  development, providing an efficient and economical solution.
Keywords : web, python, flask, cloud computing, compute engine, cloud run

## Abstrak
Cloud  computing  telah  menjadi  isu  yang  signifikan  dalam  dunia  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi. Sebuah perusahaan retail terkemuka di Indonesia PT XYZ, menghadapi tantangan dalam memilih  layanan  cloud  computing  untuk  pengembangan  aplikasi  dan  operasional  mereka, Perusahaan  dihadapkan  pada  pilihan  antara  Compute  Engine  dan  Cloud  Run  pada  Google  Cloud Platform. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan antara kedua layanan tersebut. Dengan  merancang  sebuah  aplikasi  web  yang kemudian  akan  di-deploy  pada  kedua  layanan  cloud tersebut  yang  kemudian  dibuat  analisis  perbandingan  dari  aplikasi  yang  di-deploy  pada  kedua layanan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  Cloud  Run menonjol  di  berbagai  aspek.  Dari  segi  biaya,  persiapan  dan  performa  Cloud  Run  menawarkan keunggulan yang signifikan dibandingkan dengan Compute Engine. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa Cloud Run merupakan pilihan yang lebih optimal untuk PT XYZ dalam konteks pengembangan aplikasi web, memberikan solusi yang efisien dan ekonomis.
Kata kunci : web, python, flask, cloud computing, compute engine, cloud run

## 1. PENDAHULUAN
Cloud  computing ,  sebagai  isu  hangat  dalam  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi,  mencerminkan  minat  besar  dari  praktisi Information  and Communication  Technology (ICT) terhadap  tren  teknologi  terbaru.  Dengan memperbolehkan  akses  melalui  internet  ke  sumber  daya  dan  aplikasi, cloud computing melampaui  hambatan  infrastruktur ICT tradisional.  Layanan cloud menawarkan  kelebihan  seperti  kemampuan  penyesuaian,  efisiensi  biaya,  dan inovasi  di  berbagai  lokasi[1].  Meningkatkan  kecepatan  pengembangan  aplikasi bisa  tercapai  dengan  memanfaatkan  sumber  daya cloud yang  dapat  disesuaikan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dengan  kebutuhan  dan  memanfaatkan  keuntungan cloud  computing dalam berbagai aspek dalam pengembangan bisnis[2].
PT  XYZ,  sebuah  perusahaan  retail  terkemuka  di  Indonesia,  menghadapi tantangan  besar  dalam  memilih  layanan cloud  computing yang  sesuai  dengan kebutuhan  pengembangan  aplikasi  dan  operasional  mereka.  Dalam  menghadapi banyak  pilihan  pasar cloud  computing ,  mereka  harus  mempertimbangkan  aspek penting  seperti  skalabilitas,  fleksibilitas,  dan  keamanan  data.  Pemilihan  layanan cloud yang  tepat  adalah  kunci  untuk  memastikan  performa  aplikasi  yang optimal[3]. Dalam pengembangan aplikasi web menggunakan cloud computing , PT XYZ  dihadapkan  pada  dua  layanan  utama  yang  ditawarkan  oleh Google  Cloud Platform (GCP) yaitu, Compute Engine yang merupakan virtual machine dan Cloud Run merupakan serverless computing [4]. Compute  Engine adalah  layanan  infrastruktur  virtual  yang  memberikan pengguna  kontrol  penuh  atas  lingkungan  komputasi  mereka.  Dengan Compute Engine ,  pengguna  dapat  membuat,  mengonfigurasi,  dan  mengelola  mesin  virtual sesuai  kebutuhan  mereka.  Ini  memungkinkan  pengguna  untuk  meng- install dan menjalankan  perangkat  lunak  apa  pun,  mengelola  keamanan  pada  tingkat infrastruktur,  dan  menyesuaikan  konfigurasi  jaringan  sesuai  kebutuhan  aplikasi mereka[5]  .  Di  sisi  lain, Cloud  Run adalah  layanan serverless  computing yang disediakan  oleh GCP .  Dengan Cloud  Run ,  pengembang  dapat  mengunggah  dan menjalankan  aplikasi  dengan container tanpa  harus  memikirkan  infrastruktur yang  mendukungnya.  Salah  satu  keunggulan Cloud  Run adalah  kemampuannya untuk  menangani  beban  kerja  yang  tidak  teratur  dengan  efisien  [6].  Selanjutnya, akan dibandingkan layanan cloud dari GCP , yakni Cloud Run dan Compute Engine , untuk  pengembangan  aplikasi  web  di  PT  XYZ.  Analisis  kedua  layanan  tersebut akan  membantu  perusahaan  memilih  solusi  yang  paling  cocok  untuk  lingkungan pengembangan aplikasi web yang optimal dan efisien sesuai kebutuhan mereka.
Dalam artikel ini, akan menyelidiki perbandingan antara Compute Engine dan Cloud  Run ,  dengan  tujuan  mengidentifikasi  kelebihan  dan  kelemahan  masing- masing layanan. Penelitian ini akan memberikan pemahaman mendalam mengenai perbedaan dan keunggulan antara Compute Engine dan Cloud Run dalam konteks pengembangan  aplikasi  web  di Google  Cloud  Platform (GCP) .  Tujuannya  adalah dalam  membuat  keputusan  didasarkan  pada  informasi  yang  akurat  dan  sesuai dengan  kebutuhan  khusus  aplikasi  dan  infrastruktur  di  PT  XYZ.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengeksplorasi  sejauh  mana Compute  Engine dapat  memenuhi persyaratan  untuk  pengembangan  aplikasi  web,  serta  sejauh  mana Cloud  Run dapat memberikan kebutuhan yang diperlukan untuk pengembangan aplikasi web. Dengan  pemahaman  yang  mendalam  mengenai  kedua  layanan  tersebut,  PT  XYZ akan dapat membuat pilihan yang bijaksana saat memilih layanan cloud computing yang  paling  sesuai,  dengan  tujuan  meningkatkan  kinerja  aplikasi  mereka  serta mengelola infrastruktur dengan efisien dan efektif.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pustaka
Pada  sebuah  penelitian  yang  berjudul    “Analisis  Perbandingan Serverless Computing Pada Google  Cloud  Platform ”  membahas  tentang  teknologi serverless computing yang  telah  menjadi  tren  utama  dalam  dunia cloud  computing , memungkinkan pengembangan aplikasi dengan fokus pada logika inti tanpa perlu mengelola infrastruktur server. Google Cloud Platform (GCP) menawarkan berbagai platform serverless , termasuk Cloud Functions, App Engine,  Cloud Run , dan Google Kubernetes  Engine .  Memahami  perbedaan  karakteristik  masing-masing platform ini  penting  untuk  memilih  solusi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengembangan aplikasi[7].  Penelitian  ini  memfokuskan  pada  perbandingan  teknologi serverless computing dari GCP , termasuk Cloud Functions, App Engine, Cloud Run, dan Google Kubernetes  Engine .  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  hanya memfokuskan  pada Compute  Engine dan Cloud  Run ,  metode  penelitian  ini melibatkan perancangan aplikasi web yang akan di- deploy ke kedua layanan cloud tersebut. Analisis perbandingan dilakukan untuk mengevaluasi perbedaan kinerja keduanya dan menentukan layanan mana yang lebih unggul dalam pengembangan aplikasi web.
Analisis  perbandingan  kinerja  dan  kegunaan  aplikasi  web  seluler  dalam container pada layanan tanpa server dan berbasis server di Google Cloud Platform (GCP) oleh  penelitian  yang  berjudul  “ A  Comparative  Analysis  of  Performance  and Usability  on  Serverless  and  Server-Based  Google  Cloud  Services ”.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menganalisis  perbandingan  kinerja  dan  kegunaan  aplikasi web seluler dalam container pada layanan tanpa server dan berbasis server di GCP . Aplikasi  ini  memungkinkan  pengguna  melihat  lokasi  dan  perkiraan  waktu kedatangan bus San  Antonio  VIA  secara real-time .  Aplikasi  ini  di- deploy di Cloud Run dan App  Engine tanpa server serta Compute  Engine berbasis server .  Dalam menganalisis  performa,  layanan  Pemantauan GCP digunakan  untuk  mengukur matrix performa  termasuk latency , throughput ,  dan  pemanfaatan CPU .  Hasil penelitian menunjukkan  bahwa Cloud  Run mengungguli App Engine dan Compute Engine baik  dari  segi  performa  maupun  kegunaan[8].  Penelitian  sebelumnya membandingkan  tiga  layanan cloud dari GCP ,  sedangkan  penelitian  ini  akan memfokuskan  perbandingannya  pada Compute  Engine dan Cloud  Run dari GCP , terutama  untuk  pengembangan  aplikasi  web.  Penelitian  ini  bertujuan  mendesain sebuah aplikasi web yang akan di- deploy pada kedua layanan cloud GCP , kemudian dianalisis  untuk  melihat  perbedaan  antara  keduanya  dalam  pengembangan aplikasi web, Analisis tersebut akan menentukan layanan mana yang lebih unggul.
Penelitian  yang  berjudul “Multi-Factor  Performance  Comparison  of  Amazon Web Services Elastic  Compute Cluster and Google Cloud Platform Compute Engine” membahas tentang perbandingan kinerja antara Elastic Compute Cloud (EC2) milik Amazon Web Services (AWS) dan Compute Engine (CE) milik Google Cloud Platform (GCP) menggunakan  tiga benchmark : STREAM,  IOR, dan NPB-EP .  Hasilnya menunjukkan  bahwa EC2 memiliki  kinerja  lebih  baik  dalam  hal bandwidth jika dibandingkan dengan CE . Keduanya menunjukkan skalabilitas dan keandalan yang baik dalam hal bandwidth , meskipun CE mengalami sedikit variasi selama uji coba
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dua minggu. CE lebih unggul dibanding EC2 dalam uji baca dan tulis (IOR) serta uji operasi per detik. Namun, CE menunjukkan variasi yang tinggi dalam uji baca dan tulis  selama  percobaan.  Secara  keseluruhan,  masing-masing platform memiliki keunggulan  dalam  berbagai benchmark dan  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa EC2 lebih dapat diandalkan secara umum[9]. Perbedaan utama dengan penelitian sebelumnya  adalah  bahwa  penelitian  ini  akan  membandingkan Compute  Engine dan Cloud  Run dari GCP ,  sementara  penelitian  sebelumnya  membandingkan layanan EC2 dari AWS . Metode penelitian ini melibatkan perancangan aplikasi web dan analisis perbandingan kinerja serta fitur dari kedua layanan. Hal ini bertujuan untuk menentukan layanan yang lebih unggul dalam pengembangan aplikasi web.

## 2.2. Metode Penelitian
Terdapat  lima  tahapan  pada  penelitian  ini  dimulai  dari  identifikasi kebutuhan  sistem  hingga  analisis  hasil.    Skema  tahapan  penelitian  dapat  dilihat pada  Gambar  1.  Detail  pada  setiap  tahapan  penelitian  adalah  sebagai  berikut:
Gambar 1. Skema Tahapan Penelitian

## a) Identifikasi Kebutuhan
Pada  tahap  ini,  identifikasi  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibuat  untuk  di- deploy pada  kedua  layanan,  yakni Compute  Engine dan Cloud  Run pada Google  Cloud  Platform  (GCP) .  Menggunakan Python sebagai  bahasa  utama dalam perancangan sistem, kemudian menggunakan framework Flask untuk arsitektur  perancangan  web  bagian  antaramuka  aplikasi  dan framework Falcon untuk bagian Application Programming Interface (API) aplikasi dan menggunakan database PostgreSQL sebagai penyimpanan data dari aplikasi yang akan dirancang dan di- deploy pada layanan cloud computing .
b) Perancangan Sistem
Pada tahap ini, spesifikasi komponen sistem informasi secara menyeluruh, termasuk  merancang  tampilan  antarmuka  aplikasi  yang  akan  dibuat. Perancangan  untuk  arsitektur  tampilan  antarmuka  aplikasi  menggunakan framework Flask dan untuk struktur API menggunakan framework Falcon .
c) Impelementasi dan Pengujian
Pada  tahapan  ini  aplikasi  yang  telah  dirancang  kemudian  akan  di- deploy pada  kedua layanan GCP , yakni Compute Engine dan Cloud Run . Kemudian akan  dilakukan  pengujian  untuk  menganalisis  perbedaan  yang  ada. Pengujian  menggunakan tools  Jmeter dan GTmetrix dengan  skema  yang telah dirancang.
d) Analisis Hasil
Pada tahap akan dilakukan  analisis perbandingan, hasil dari implementasi dan  pengujian  aplikasi  pada Compute Engine dan Cloud Run dievaluasi secara  mendalam.  Dilakukan  pembandingan  biaya,  persiapan,  keamanan,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dan performa dari kedua layanan tersebut dalam menjalankan aplikasi yang telah  dikembangkan.  Hasil  perbandingan  ini  akan  menjadi  dasar  untuk menentukan  layanan cloud  computing mana  yang  lebih  cocok  dan memberikan  performa  terbaik  sesuai  dengan  kebutuhan  pengembangan aplikasi web di PT XYZ.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Identifikasi dan Analisis Kebutuhan Sistem
Pada  tahap  Identfikasi  dan  Analisis  Kebutuhan  Sistem,  diperlukan  suatu inovasi untuk mendukung semua proses yang  diperlukan agar perusahaan dapat beroperasi secara optimal, perlu adanya aplikasi yang dilengkapi dengan layanan yang sesuai untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Cloud computing telah menjadi solusi  terkini  dalam  era  ini  sebagai  pendukung  utama  kebutuhan  perusahaan. Pemilihan  layanan cloud harus  dilakukan  secara  cermat,  sehingga  aplikasi  yang diperlukan dapat berjalan dengan efisien di masa mendatang. Dibutuhkan evaluasi perbandingan  antara  layanan Compute  Engine dan Cloud  Run untuk  menentukan pilihan  terbaik  dalam  pengembangan  aplikasi  yang  esensial  bagi  kelancaran operasional perusahaan.

## 3.2. Desain dan Perancangan sistem
Pada tahapan Desain dan Perancangan sistem, Aplikasi yang ditujukan untuk di- deploy pada Compute Engine dan Cloud Run adalah aplikasi Point of Sales (POS) . Aplikasi POS adalah sebuah merupakan aplikasi yang diciptakan untuk membantu proses  transaksi  jual  beli  barang  dan  merekam  serta  memproses  transaksi penjualan[10].  Perancangan  aplikasi  menggunakan  dua  framework  yaitu  Falcon Framework sebagai backend dan Flask sebagai Frontend.
Perancangan  bagian backend aplikasi  di  rancang API untuk  terhubung  ke aplikasi dengan menggunakan framework Falcon . API dirancang untuk terhubung ke database , database yang  digunakan  adalah PostgreSQL ,  kemudian API yang dibuat menjalankan beberapa proses kerja aplikasi seperti login , pengelolan user , kelola data barang dan transaksi. API sebagai perantara komunikasi antara Client (Frontend) dan Database  (Backend) [11].  Perancangan  arsitektur backend dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Perancangan API Backend dan Frontend
Falcon  Framework berperan  sebagai  backend    untuk  membangun API yang menghubungkan  antara database dan frontend dalam  aplikasi  web. Falcon
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
bertanggung  jawab  untuk  memproses  permintaan  ( request )  yang  diterima  dari frontend . Frontend dibangun dengan menggunakan framework Flask yang berperan ganda  sebagai controller dan view . Flask mengatur  alur  logika  aplikasi  serta menampilkan  tampilan.  Flask  menggunakan  fitur  pengambilan  data  ( fetch  data ) untuk  mengambil  informasi  yang  diperlukan  dari  server Falcon .  Setelah mendapatkan data yang diminta, Flask kemudian menggunakan informasi tersebut untuk  membangun  tampilan  yang  sesuai  untuk  ditampilkan. Flask juga  berfungsi untuk  mengarahkan routing tampilan  ke API ,  permintaan  yang  diterima  dari browser ke fungsi-fungsi yang tepat dalam aplikasi berdasarkan URL yang diminta. Komponen  untuk backend akan  dieksekusi  pada  satu file yaitu “app.py”,  file ini  akan  menjalankan  seluruh  proses  yang  yang  membangun API dengan Framework  Falcon yang  menghubungkan client dan database .  Berikut  kode program  untuk URL  backend yang  di  buat  pada file  “app.py” dapat  dilihat  pada Kode Program 1.
… # transaksi transaksi = TransaksiResource() app.add_route('/transaksi', transaksi) app.add_route('/transaksi/{transaksi_id}', transaksi) detail_transaksi_resource = DetailTransaksiResource() # pembayaran pembayaran = PembayaranResource() app.add_route('/pembayaran', pembayaran) … app = falcon.App()
Pada Kode Program 1 setiap resource menangani jenis permintaan  tertentu (seperti GET atau POST ). Routes mendefinisikan endpoint yang  terkait  dengan setiap resource , dan Falcon memetakan permintaan HTTP ke resource yang sesuai berdasarkan route yang ditentukan. Endpoint akan mengorganisir dan menangani permintaan HTTP untuk berbagai entitas proses dalam API. Perancangan untuk frontend aplikasi ini menggunakan framework Flask yang merupakan microframework untuk  pengembangan  aplikasi  web  dengan menggunakan  bahasa  pemograman Python [12].  Perbedaannya  terdapat  pada arsitektur, dimana perbedaannya  terdapat pada service Cloud  Run membutuhkan Dockerfile dan cloudbuild.yaml sementara untuk compute engine tidak memerlukan file tersebut untuk menjalankan aplikasi pada Compute Engine . Service yang akan di- deploy di Cloud  Run memerlukan file tambahan  berupa Dockerfile dan cloudbuild.yaml . Docker memungkinkan  pembuatan  dan  pengemasan  aplikasi  ke dalam container [13]. cloudbuild.yaml berisi  instruksi-instruksi  yang  diperlukan untuk  mengonfigurasi  lingkungan build ,  membangun container ,  dan deploy ke Cloud  Run [14].  Saat Cloud  Build menjalankan cloudbuild.yaml ,  itu  menggunakan Docker sebagai runtime untuk  memproses  instruksi-instruksi  dalam file tersebut. Saat Cloud  Build menjalankan cloudbuild.yaml ,  itu  menggunakan Docker sebagai runtime untuk  memproses  instruksi-instruksi  dalam file tersebut.  Untuk  melihat lebih jelas arsitektur untuk kedua layanan Compute Engine dan Cloud Run disajikan pada Gambar 3.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 3. Arsitektur Compute Engine dan Cloud Run
Perbedaan  Arsitektur  pengembangan  aplikasi  web  dengan Cloud  Run dan Compute  Engine adalah Cloud  Run memungkinkan  menjalankan container  Docker di  lingkungan  yang  dikelola  sepenuhnya  oleh GCP .  Dalam  diagram  ini,  aplikasi Flask dibangun  dalam Docker ,  diunggah  ke Artifact  Registry ,  dan  kemudian  di- deploy ke Cloud Run . Cloud Run akan mengambil image Docker dari Artifact Registry dan  secara  otomatis  membuat instance  container dari image tersebut  rute  atau proses  tersebut  dikendalikan  oleh  file cloudbuild.yaml berisi  instruksi  untuk mengendalikan  lingkungan build .  Aplikasi Flask kemudian  dapat  diakses  sebagai layanan yang dikelola sepenuhnya di Cloud Run, kemudian aplikasi yang sudah di - deploy dapat  diakses  lewat  browser.  Sementara  itu Compute  Engine yang memungkinkan  untuk  menjalankan  mesin  virtual  di  infrastruktur GCP .  Dalam diagram ini, aplikasi Flask di- deploy di dalam di Compute Engine . Aplikasi tersebut diakses melalui web server (Gunicorn) yang bertindak untuk mengelola permintaan HTTP/HTTPS. Compute  Engine memproses  permintaan  ini  dan  mengirimkan respons kembali kepada client lewat browser.
api_server = “https://’URL - API’”  #url backend Framework falcon … @app.route("/produk", methods=['GET']) def produk(): session.pop('cart', None) session.pop('harga', 0) data = requests.get(f'{api_server}/produk') return render_template("produk.html", user=session["user"], products=data.json()) @app.route("/detail_produk", methods=['GET', 'POST']) def detail_produk(): pid = request.form['id'] data = requests.get(f'{api_server}/detail_transaksi/{pid}') return render_template("detail_produk.html", user=session["user"], transaksi=data.json()) …… if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8080, debug=True)
Seperti  yang  di  tunjukan  Kode  Program  2  adalah  potongan  kode  pada Perancangan Frontend dengan framework flask yang merupakan bagian server-side
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dari aplikasi web. Kode ini digunakan untuk mengatur permintaan yang diterima dari frontend atau sisi klien aplikasi ke API backend untuk menjalankan beberapa proses aplikasi.

## 3.3. Analisis Perbandingan
Pada  tahap  Analisis  perbandingan  akan  di  analisis  perbedaan  dari  segi Persiapan Deploy ,  Biaya  dan  Performa  Aplikasi  pada  saat  sudah  di- deploy pada Compute Engine dan Cloud Run . Berikut perbandingan dari segi  persiapan deploy dan  biaya  aplikasi  pada  layanan Compute  Engine dan Cloud  Run disajikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan persiapan dan biaya deploy Persiapan Compute Engine Cloud Run Persiapan Virtual Machine Konfigurasi Virtual Machine . Tidak diperlukan (bekerja dengan container ). Deploy Aplikasi Atur server web runtime , dan depedensi didalam Virtual Machine . Deploy Container ke Cloud Run melalui Cloud Console dan Source Repositories GCP. Konfigurasi lingkungan Install dan Konfigurasi Runtime , server web dan depedensi ke Virtual Machine . Konfigurasi kedalam Dockerfile dan spesifikasi ke dalam deployment di cloud console .
Konfigurasi Firewall dan
Jaringan Mengatur firewall untuk Virtual konfigurasi alamat IP dan domain . Tidak perlu, diatur otomatis oleh Cloud Run . Keamanan Terapkan keamanan dan konfigurasi izin akses. Keamanan terkelola oleh Cloud Run , HTTPS diaktifkan otomatis.
Pemeliharaan Konfigurasi pemantauan, log dan update berkala sistem dilakukan secara manual. Pemantauan dan log diatur otomatis oleh Cloud Run . Model biaya layanan Berdasarkan permintaan Berdasarkan permintaan Fleksibelitas Deployment Lebih fleksibel dengan kontrol manual atas konfigurasi lingkungan dan sumber daya. Lebih fokus pada container dan terkelola. Biaya Skala Nol Biaya minimum VM selama instance berjalan. Tidak ada biaya saat tidak ada permintaan. Domain Custom Memerlukan konfigurasi manual untuk mengatur sertifikat SSL/TLS . Terintegrasi dengan otomatis menggunakan sertifikat yang dikelola oleh Google .
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Analisis  Perbandingan Serverless Computing Pada Google Cloud Platform ” memaparkan bahwa keunggulan cloud run , yakni  wadah  untuk  produksi  dalam  hitungan  detik  karena  dikemas  dalam container ,  pengelolaan  aplikasi  dikelola  oleh cloud  run dan  aplikasi  terintegrasi dengan Cloud  Code,  Cloud  Build,  Cloud  Monitoring, dan Cloud  Logging yang memudahkan user untuk  mengelola  sebuah  aplikasi  yang  akan  di- deploy [7]. Perbandingan untuk persiapan deploy dan biaya ditunjukkan pada Tabel 2, terlihat bahwa Cloud  Run lebih  mudah  digunakan  untuk  proses deployment aplikasi  jika
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dibandingkan  dengan Compute  Engine ,  tanpa  memerlukan  persiapan  lebih kompleks yang diperlukan oleh Compute Engine . Beberapa konfigurasi yang harus diatur  secara  manual  oleh Compute  Engine otomatis  ditangani  oleh Cloud  Run . Selain itu, pemeliharaan Cloud Run juga dikelola secara otomatis. Cloud Run unggul dalam  segi  efesiensi  biaya,  karena  biaya  diterapkan  pada  cloud  run  per- request tidak  seperti  pada compute  engine yang  setiap  per  waktu  selama  mesin  virtual berjalan.  Meskipun  begitu, Compute  Engine memiliki  keunggulan  dalam  hal keamanan  dan firewall untuk  akses  aplikasi  serta  pengaturan  dependensi  juga dapat dikelola langsung melalui Compute Engine .
Pada penelitian ini akan dilakukan Analisis perbandingan dari segi performa kinerja  dengan  menggunkan Tools Jmeter dan GTmetrix . Jmeter digunakan  untuk menguji performa kinerja aplikasi yang telah di- deploy pada Compute Engine dan Cloud Run , pengujian dilakukan dengan tujuan  bagaimana untuk melihat aplikasi berperilaku  ketika  beberapa user mengakses  aplikasi  secara  bersamaan,  dengan begitu  akan  terlihat  layanan  cloud  mana  yang  lebih  unggul  dalam  menangani performa  tersebut[15].  Rincian  pengaturan  beban  pengujian  dapat  dilihat  dalam Gambar 4.
Gambar 4. Thread Grup
Kemudian  dari  hasil  diberikan Jmeter akan  di  buat  Hasil  dari  pengujian tersebut  dibandingkan  untuk  mengetahui  layanan  mana  yang  dapat  menangani kondisi simulasi dengan lebih baik. Berikut hasil pengujian dengan menggunakan tools  jmeter ,  pengujian  dengan  tingkat  beban  disimulasikan  100,  500,  dan  1000 user mengakses dalam waktu bersamaan di rangkum pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Jmeter Platform User Response Berhasil (Kode : 200) Latency Sukses (Hasil Req: TRUE) Compute Engine 100 100 5304113 100 500 494 33687587 494 1000 499 50019804 499 Cloud Run 100 100 2417454 100 500 500 17487534 500 1000 1000 42409848 1000
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil  pengujian  dengan jmeter memperoleh  hasil  sama  dengan  penelitian terdahulu  yaitu  penelitian  yang  berjudul “A  Comparative  Analysis  of  Performance and Usability on Serverless and Server-Based Google Cloud Services” yang mengukur dengan  acuan  matrix  performa  termasuk latency,  throughput ,  dan  pemanfaatan CPU , hasil penelitian menunjukkan bahwa Cloud Run unggul dari Compute Engine dan App  Engine dari  semua matrix pengujian  yang  dilakukan[8].  Hasil  pengujian dengan jmeter menunjukkan Cloud  Run unggul  dalam  pengujian  yang  dilakukan. Hasil pengujian dengan jmeter memperoleh hasil bahwa layanan Cloud Run unggul dalam  performa  kinerja  dibandingkan  dengan Compute  Engine mulai  dari terhubung ke URL Latency dan Sukses masuk URL . Berikut adalah penjelasan lebih rinci.
Terhubung  ke URL  Default (Response  Kode:  200), Cloud  Run mencapai tingkat  keberhasilan  100%  pada  semua  tingkat  beban  (100,  500,  dan  1000). Compute  Engine juga  mencapai  keberhasilan  100%,  tetapi  pada  tingkat  beban 1000, terdapat penurunan menjadi 499.
Latency (Waktu Respons), Cloud Run menunjukkan latency yang lebih rendah dibandingkan  dengan Compute  Engine . Latency yang  lebih  rendah  menunjukkan bahwa Cloud  Run dapat  merespons  permintaan  dengan  lebih  cepat.  Pada  semua tingkat  beban  (100,  500,  dan  1000), Cloud  Run memiliki  nilai  latency  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan Compute  Engine .  Jumlah  latency  milik cloud  run 62314836 rendah dibandingkan dengan compute engine yakni 89011404 dalam 3 kali simulasi percobaan dengan pengingkatan jumlah user mengakses. Sukses Masuk ke URL , Cloud Run mencapai tingkat keberhasilan 100% pada semua  tingkat  beban.  Compute  Engine  juga  mencapai  keberhasilan  tinggi,  tetapi terdapat penurunan keberhasilan pada tingkat beban 1000.
Analisis  selanjutnya  perbandingan  dengan  menggunakan Tools  GTmetrix . GTmetrix adalah alat yang digunakan untuk menguji dan menganalisis kinerja situs web. Penggunaan GTmetrix dapat membantu dalam mengevaluasi performa situs web  dalam  konteks  kecepatan  muatan,  skor  kinerja,  ukuran  halaman,  jumlah permintaan, dan rekomendasi optimasi. Data yang diperoleh dari GTmetrix dapat menjadi  sumber  informasi  yang  berharga  untuk  mendukung  penelitian  atau analisis  tentang  kinerja  situs  web  dalam  berbagai  kondisi  jaringan  dan perangkat[16].  Berikut  merupakan  hasil  pengujian  aplikasi  web  yang  diuji menggunakan Gtmetrix dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pengujian Jmeter
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  Hasil  memperlihatkan  bahwa Cloud  Run lebih  unggul  dari Compute  Engine .  Untuk  performa Cloud  Run mendapatkan grade nilai A Performance 96% dengan Structure 100%, sementara Compute Engine mendapatkan grade B dengan Performance 83% dengan Structure 81%.  Kemudian  untuk  matrix  yang  ada  pada  web vitals ,  yaitu  Largest Contentful Paint diungguli oleh web yang di- deploy dengan menggunakan Cloud Run . Dari  kedua  pengujian  yang  telah  dilakukan,  menggunakan Jmeter dan GTmetrix , Cloud Run mengungguli Compute Engine dari hasil pengujian yang telah dilakukan.  Kinerja Cloud  Run lebih  stabil  dan  unggul  dari  pengujian  yang  telah dilakukan. Penyebab perbedaan kinerja ini dapat  dijelaskan dengan  karakteristik masing-masing platform :
a) Cloud  Run ,  merupakan  layanan  yang  berbasis container ,  memungkinkan untuk  menjalankan  aplikasi  di  dalam container yang  dapat  diatur  dan dihentikan sesuai kebutuhan. Ini dapat memberikan elastisitas dan response yang cepat terhadap permintaan.
b) Compute  Engine ,  merupakan virtual mesin  yang  harus  diinisialisasi  dan dihentikan  secara  manual. Response terhadap  beban  kerja  dapat dipengaruhi  oleh  spesifikasi  mesin  virtual  dan  waktu  yang  dibutuhkan untuk memulai dan menghentikan mesin virtual tersebut.
Dengan  demikian, Cloud  Run lebih  unggul  dalam  hal  elastisitas, latency ,  dan response terhadap permintaan karena sifat containerized -nya, sementara Compute Engine memiliki  karakteristik  mesin  virtual  yang  mungkin  memerlukan  waktu lebih lama untuk inisialisasi dan penyesuaian dengan beban kerja yang dinamis. Dari  analisis  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan, Cloud  Run terbukti mengungguli Compute Engine dalam berbagai aspek yang diuji dan dibandingkan. Cloud  Run menonjol  dalam  hal  biaya,  persiapan,  dan  performa.  Oleh  karena  itu, layanan Cloud Run lebih disarankan untuk digunakan oleh pengembang di PT XYZ dalam pengembangan aplikasi web. Dari segi biaya, Cloud Run menawarkan solusi yang  lebih  ekonomis  daripada Compute  Engine .  Selain  itu, Cloud  Run juga memenangkan  persaingan  dalam  hal  persiapan  aplikasi,  karena  menyediakan layanan  yang  lebih  terkelola  dan  otomatis.  Misalnya,  pemeliharaan  aplikasi  di Cloud  Run diatur  secara  otomatis  melalui container .  Performa  juga  menjadi keunggulan Cloud  Run ,  terutama  dalam  menangani  jumlah  pengguna  yang  besar atau beban aplikasi yang meningkat. Cloud Run menunjukkan kestabilan yang baik dalam situasi-situasi ini, menjadikannya pilihan yang lebih handal untuk aplikasi di PT XYZ. Secara keseluruhan, Cloud Run menawarkan solusi yang lebih unggul dan sangat  dianjurkan  untuk  pengembangan  aplikasi  di  PT  XYZ.  Hal  juga  diperkuat berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Rahman Foyzur menyimpulkan bahwa penggunaan Cloud  Run lebih  efesien  dalam  pengembangan  untuk  aplikasi  dalam skala  yang  tidak  terlalu  luas,  Karena  pengelolaan  aplikasi  serta  pemeliharaan dilakukan  oleh Cloud  Run serta  biaya  lebih  rendah  karena  pengenaan  biaya dilakukan pada saat mengakses  aplikasi yang di- deploy di Cloud Run [17]. Layanan Cloud  Run lebih  disarankan  karena  unggul  dalam  berbagai  aspek  untuk pengembangan aplikasi web dibandingkan Compute Engine .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  desain  dan  perancangan  aplikasi Point  Of  Sales yang  telah dikembangkan  serta  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi ini lebih cocok untuk di- deploy di Cloud Run . Hal ini disebabkan oleh pola penggunaan  aplikasi yang bersifat on-demand , di mana aplikasi  dijalankan hanya saat  diperlukan,  dan  tidak  memerlukan  tingkat  kontrol  dan  kompleksitas  yang tinggi. Selain itu, dari segi biaya, penggunaan Cloud Run tidak menimbulkan beban yang  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  menggunakan Compute  Engine .  Disisi lain  dalam  hasil  pengujian  yang  telah  disimulasikan  menggunakan  tools Jmeter, Cloud  Run tetap  unggul  dalam  hal  penanganan  kondisi  yang  telah  disimulasikan, terhubung  ke URL Cloud  Run  mencapai  tingkat  keberhasilan  100%  pada  semua tingkat  beban  (100,  500,  dan  1000)  dengan latency lebih  rendah  dari Compute Engine yakni  62314836  sementara Compute  Engine  latency lebih  besar  yakni 89011404. Compute Engine juga mencapai keberhasilan 100%, tetapi pada tingkat beban 1000, terdapat penurunan menjadi 499. Dan pada pengujian yang dilakukan dengan GTmetrix , Cloud Run mendapatkan grade nilai A Performance 96% dengan Structure 100%,  sementara Compute  Engine mendapatkan grade B  dengan Performance 83%  dengan Structure 81%,  Hasil  menunjukkan  bahwa Cloud  Run lebih  menggungguli Compute  Engine dalam  performa  untuk  penanganan  kondisi yang disimulasikan.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  jika fokus  utama  suatu  perusahaan  adalah  pada  skalabilitas  otomatis,  kemudahan deployment ,  efisiensi  biaya  yang  terkait  dengan  permintaan  serta  penanganan dalam  suatu  kondisi  tertentu,  maka Cloud  Run menjadi  pilihan  yang  lebih  baik daripada Compute Engine . Dikarenakan biaya yang lebih murah, persiapan aplikasi tidak lebih kompleks dibandingkan Compute Engine yang memerlukan konfigurasi tambahan dan Cloud Run juga tetap stabil dalam penanganan suatu  kondisi  yang dilakukan  saat  pengujian.  Namun,  jika  perusahaan  memiliki  kebutuhan  khusus yang  memerlukan  kontrol  penuh  atau  aplikasinya  memiliki  tingkat  kompleksitas yang tinggi, maka Compute Engine menjadi pilihan yang lebih sesuai dibandingkan dengan Cloud  Run .  Sebagai  contoh  aplikasi  Sistem  Manajemen  Toko (In-Store Management  System) ,  cocok  menggunakan  layanan Compute  Engine dikarenakan aplikasi memerlukan kontrol penuh atas infrastruktur, aplikasi yang kompleks dan pola lalu lintas yang stabil, Sistem ini dirancang untuk membantu pengelola toko dalam  mengelola  operasional  harian,  termasuk  pengelolaan  stok,  pemesanan produk,  dan  penjadwalan  karyawan.  Aplikasi  ini  juga  dapat  memberikan  analisis data  penjualan  dan  membantu  dalam  merencanakan  strategi  pemasaran  dan promosi di tingkat toko.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ashari, H. Setiawan, J. Ilmu, F. Mipa, and U. G. Mada, “Kata kunci : ICT,” J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 336–345, 2011.
[2] S. Farizy and E. S. Eriana, CLOUD COMPUTING = KOMPUTASI AWAN , no. 1.
[3] F.  Aslam,  “Role  of  Cloud  Computing  for  Big  Data,”  no.  September,  2023,  doi: 10.5281/zenodo.8311108.
[4] H.  Lee  and  S.  Kumar,  “Evaluation  of  Production  Serverless  Computing
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 491-503 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Environments,” IEEE  Int.  Conf.  Cloud  Comput.  CLOUD ,  2018,  [Online].  Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8457830
[5] S.  P.  T.  Krishnan, Building  Your  Next  Big  Thing  with  Google  Cloud  Platform .  2015. [Online]. Available: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-1004-8
[6] J.  Schleier-Smith et  al. ,  “What  serverless  computing  is  and  should  become,” Commun. ACM , vol. 64, no. 5, pp. 76–84, 2021, doi: 10.1145/3406011.
[7] P.  T.  Informatika,  U.  M.  Sukabumi,  A.  Engine,  and  C.  Run,  “Analisis  Perbandingan Serverless Computing Pada Google Cloud Platform,” vol. 7, no. 2, pp. 169–187, 2021.
[8] S. G. C. Services, A. Abraham, and J. Yang, “A Comparative Analysis of Performance and  Usability  on  Serverless  and  A  Comparative  Analysis  of  Performance  and Usability  on  Serverless  and  Server-Based  Google  Cloud  Services,”  no.  May,  2023, doi: 10.1007/978-3-031-33743-7.
[9] I. A. Board, A. Editors, and E. R. Board, “Interna tional Journal of Cloud Applications and Computing,” vol. 10, no. 3, 2020.
[10]  S. C. Cahyodi and R. W. Arifin, “Sistem Informasi Point Of Sales Berbasis Web Pada Colony Amaranta Bekasi,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol. 1, no. 2, pp. 189–204, 2017.
[11]  Falcon  Contributors,  “The  Falcon  Web  Framework,” Falcon ,  2023. https://falcon.readthedocs.io/en/stable/
[12]  Graciela  Fausten  Novindri  and  P.  Ocsa  Nugraha  Saian,  “Implementasi  Flask  Pada Sistem  Penentuan  Minimal  Order  Untuk  Tiap  Item  Barang  Di  Distribution  Center Pada  Pt  Xyz  Berbasis  Website,” J.  Mnemon. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  81–85,  2022,  doi: 10.36040/mnemonic.v5i2.4670.
[13]  S.  Dwiyatno,  E.  Rachmat,  A.  P.  Sari,  and  O.  Gustiawan,  “Implementasi  Virtualisasi Server Berbasis Docker Container,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput. ,
vol. 7, no. 2, pp. 165–175, 2020, doi: 10.30656/prosisko.v7i2.2520. [14]  Google Cloud Platform, “Create a build configuration file.”
https://cloud.google.com/build/docs/build-config-file-schema
[15]  D.  I.  Permatasari,  “Pengujian  Aplikasi  menggunakan  metode Load  Testing  dengan Apache JMeter pada Sistem Informasi Pertanian,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 135, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.34452.
[16]  S.  A.  Arni,  D.  C.  Mongkau,  and  A.  Berelaku,  “Analisis  Performa  Website Menggunakan  GTMetrix,” J.  Minfo  Polgan ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  857–861,  2023,  doi: 10.33395/jmp.v12i1.12518.
[17]  F. Rahman, “Serverless Cloud Computing: A Comparative Analysis of Performance, Cost, and Developer Experiences in Container-Level Services,” 2023.