## ISSN 2085-4552

## Load Balancing pada Cloud Computing dengan Sumber Daya Terbatas Menggunakan Penggabungan Algoritma ESCE dan Throttled
Endang Wahyu Pamungkas 1 , Divi Galih Prasetyo Putri 2
1, 2) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jalan Raya ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: endang.wahyu.pamungkas10@mhs.if.its.ac.id 1) , divi.galih10@mhs.if.its.ac.id 2) Diterima 13 Mei 2015 Disetujui 10 Juni 2015
Abstract — Recently cloud computing technology has been implemented by many companies. This technology requires a really high reliability that closely  related  to  hardware  specification  and management resource quality used. Adequate hardware would make resource allocation easier. On the other hand, resource allocation will be harder if the resources are limited. This is a common condition in a developing cloud service provider. In this paper, a load balancing algorithm to allocate resources in cloud computing environment that has limited resources has been proposed. This algorithm is developed by taking the advantages of the existing algorithms, Equally Spread Current Execution and Throttled. We merge those algorithm without losing the advantages and we try to eliminate the shortcoming of each algorithm. The result shows that this algorithm is able to give a significant improvement in the limited resources environment. In addition, the algorithm also able to compete with the other algorithm in the more adequate resource environment. Based on the consistent results, this algorithm is expected to be more adaptive in different resources environment.
Index Terms— cloud computing, load balancing, throttled algorithm, equally spread current execution algorithm.

## I. PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir cloud computing telah menyita perhatian praktisi di dunia industri. Cloud computing tidak lagi hanya menjadi topik di dalam riset, tetapi sudah menjadi paradigma dalam dunia bisnis. Secara umum cloud computing dibagi menjadi tiga yaitu Infrastructure as a Service (IaaS), Software as a Service (SaaS), dan
juga Platform as a Service (PaaS) [1] [2]. Dengan cloud computing , pelanggan tidak perlu membeli aplikasi yang dibutuhkan, melainkan hanya perlu menyewa aplikasi tersebut secara online dengan sistem pembayaran pay-per-use [1]. Keuntungan utama dari pemanfaatan cloud computing adalah sisi  ekonomis  serta  efisiensi.  Sisi  ekonomis didapatkan oleh pihak pelanggan layanan yang hanya perlu menyewa IT infrastructure , perangkat lunak, maupun servis dalam jangka waktu tertentu sesuai dengan kebutuhan [3] [4]. Sehingga memudahkan perusahaan baru yang belum mampu membeli lisensi. Kemudian efisiensi didapatkan dari mobilitas, karena semua kegiatan IT dapat dilakukan hanya menggunakan layanan internet [3] [5] [6].
Saat ini cloud computing sudah berkembang dengan sangat pesat sehingga meningkatkan jumlah pengguna yang mengakses cloud service . Salah satu isu yang muncul akibat semakin meningkatnya pengguna ini adalah masalah load balancing [7]. Penyedia layanan harus mampu menjamin reliabilitas dari layanan baik disaat yang sibuk maupun normal [8]. Naik turunnya jumlah pengguna yang mengakses layanan ini harus diantisipasi dengan melakukan manajemen alokasi sumber daya dengan baik. Dengan sistem load balancing bagus akan menguntungkan bagi pelanggan yang mendapat layanan dengan responsibility tinggi. Selain itu Cloud Service Provider (CSP) yang memiliki algoritma load balancing yang baik akan semakin dipercaya oleh pelanggan serta dapat mengefisiensikan penggunaan sumber daya secara optimal. Permasalahan load balancing atau lebih popular dengan nama job scheduling ini merupakan permasalahan NP-Complete [9].
Secara umum algoritma load balancing diklasifikasikan  menjadi  dua  yaitu static dan juga dynamic . Algoritma static cocok untuk lingkungan yang stabil dan juga homogen, tetapi peformanya akan turun jika atributnya berubah secara dinamis. Sedangkan algoritma dynamic lebih  bersifat  fleksibel  terhadap  perubahan atribut yang mungkin terjadi [10]. Permasalahan load balancing di lingkungan cloud computing lebih cocok dengan algoritma dynamic karena atribut di dalamnya yang selalu berubah-ubah. Salah satu atribut yang selalu berubah adalah jumlah pengguna yang mengakses layanan cloud . Algoritma load balancing yang dikembangkan harus mampu mengakomodasi perubahan ini sehingga layanan tetap berjalan tanpa penurunan performa. Teknologi cloud computing terdiri dari beberapa server , data center , virtual machine , perangkat penyimpanan dan lain-lain yang saling terhubung [11]. Saat ini sistem cloud computing menganut teknologi virtualisasi yang dianggap dapat  meningkatkan  efisiensi  sumber  daya  dari data center . Hal ini dikarenakan keberadaan beberapa Virtual Machine (VM) dapat membantu untuk mengalokasikan tugas ke satu physical server [12]. Hal ini menyebabkan algoritma load balancing untuk mengatur pengalokasian tugas ke VM menjadi sangat krusial di dalam arsitektur cloud computing . Namun terkadang dalam mengalokasikan tugas dimungkinkan dihadapkan pada permasalahan keterbatasan sumber daya yang memadai. Seperti pada penelitian [13] yang mencoba mengembangkan algoritma load balancing yang menangani keterbatasan sumber daya pada perusahaan penyedia layanan  kecil dan menengah.
Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dicoba untuk meningkatkan performa dari algoritma load balancing pada VM. Penelitian ini akan berfokus untuk penanganan masalah keterbatasan sumber daya physical server . Metode yang diusulkan yaitu dengan menggabungkan metode yang sudah ada yaitu Equally Spread Current Execution (ESCE) dan Throttled. Hasil implementasi algoritma ini disimulasikan dengan bantuan CloudAnalyst-A CloudSim based Visual Modeler [14] yang merupakan pengembangan dari CloudSim [15] yang lebih dulu dikenal sebagai simulator di lingkungan cloud computing . Pada bagian ke 2 dan 3 paper ini akan membahas
tentang beberapa penelitian terkait yang telah dikembangkan sebelumnya. Kemudian pada bagian 4 akan membahas tentang metode yang kita usulkan. Pada section 5 akan menyajikan hasil dari simulasi dan analisisnya. Pada bagian terakhir berisi tentang kesimpulan dari hasil yang didapatkan.

## II. PENELITIAN TERDAHULU
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai beberapa algoritma load balancing pada lingkungan cloud computing yang telah dikembangkan sebelumnya. Fokus utamanya yaitu dengan melakukan penjadwalan tugas ke VM yang ada dengan waktu respon seminimal mungkin. Di dalam lingkungan cloud computing terdapat beberapa atribut yang mempengaruhi proses load balancing diantaranya jumlah CPU, bandwidth , memory , serta perangkat penyimpanan. Jadi tujuan utama dari algoritma load balancing yaitu memilih untuk VM yang paling optimal berdasarkan nilai atribut-atribut di atas sehingga mendapatkan waktu respon seminimal mungkin. Terdapat beberapa algoritma yang telah dikembangkan sebelumnya untuk menangani masalah load balancing ini meskipun memang masih belum terlalu banyak penelitian di bidang ini. Brototi et al. [16] mengembangkan algoritma load balancing dengan mengadopsi algoritma Local Search Sthocastic Hill Climbing. Algoritma ini berjalan secara sederhana dengan melakukan perulangan dan penambahan nilai suatu variabel. Perulangan ini akan berhenti pada kondisi yang disebut “peak” di mana sudah tidak ada tetangga yang memiliki nilai yang lebih optimal. Ternyata algoritma ini berpotensi terjadinya local optimal . Hasil dari algoritma ini juga tidak jauh berbeda jika dibandingkan dengan algoritma yang sudah ada seperti Round Robin dan FCFS. Kemudian selanjutnya [17] mengembangkan algoritma Genetika memperbaiki performa dari Sthocastic Hill Climbing. Dengan algoritma genetika dapat mencegah terjadinya local optimal dalam mencari VM yang paling optimum. Algoritma ini memodelkan atribut-atribut yang mempengaruhi proses scheduling ke bentuk kromosom yang merupakan representasi dari solusi. Selanjutnya dicari kromosom dengan nilai fitness tertinggi

## ISSN 2085-4552
untuk dipilih sebagai solusi yang paling optimal. Hasil performa dari algoritma ini lebih baik jika dibandingkan dari dengan algoritma Sthocastic Hill Climbing dan dua algoritma terdahulu lainnya yaitu Round Robin dan juga FCFS.
Selain memanfaatkan algoritma soft computing , juga telah dikembangkan metode load balancing pada lingkungan cloud computing dengan meningkatkan performa algoritma primitif yang telah ada. Seperti pada [11]  yang  memodifikasi  algoritma  Throttled dengan membagi tugas secara seragam. Tidak seperti pada Throttled yang selalu melakukan pengecekan dari node awal. Tetapi algoritma modifikasi  ini  membagi  tugas  secara  merata dengan mengubah indeks nol dari VM secara incremental . Hasilnya, jika dibandingkan Throttled dan Round Robin lebih baik waktu responnya. Kemudian pada penelitian lain [18] dilakukan penggabungan antara algoritma Throttled dengan algoritma Equally Spread Current Execution. Penggabungan ini dimaksudkan untuk mendapatkan kelebihan dari kedua metode tersebut. Kelebihan Throttled yaitu tersedianya daftar ketersediaan VM, sedangkan ESCE memiliki daftar VM dan queue tugas yang ada. Sehingga dengan beberapa daftar tersebut proses load balancing diharapkan memberikan performa lebih bagus. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma penggabungan yang dikembangkan memiliki waktu respon yang paling bagus dibanding dengan Round Robin, ESCE, dan juga Throttled.  Namun, dari masing-masing penelitian di atas memiliki studi kasus yang berbeda-beda dalam melakukan simulasi. Hal ini menyulitkan ketika ingin melakukan perbandingan secara komprehensif karena dimungkinkan setiap algoritma memiliki spesialisasi khusus. Misalnya, suatu algoritma memnunjukan performa bagus ketika studi kasusnya memiliki peak hour yang panjang tetapi menurun ketika kasus memiliki peak hour yang pendek. Selain itu juga belum ada penelitian yang  secara  spesifik  menangani load balancing
dengan  spesifikasi physical hardware yang rendah. Sehingga penelitian ini akan mencoba untuk menyajikan penjelasan yang mendalam baik metode maupun desain eksperimennya.
III.

## ALGORITMA LOAD BALANCING
Client
Load Balancer Client
Client Virtual Machine Virtual Machine Virtual Machine Virtual Machine Gambar 1. Konsep Load Balancing pada Komputasi Awan Algoritma load balancing pada lingkungan cloud computing digunakan untuk menentukan VM mana yang akan digunakan untuk menjalankan request yang masuk. Load balancing membantu mengurangi penggunaan bandwidth yang berdampak pada berkurangnya biaya yang dikeluarkan dan memaksimalkan layanan yang ditawarkan oleh service provider [18]. Algoritma ini juga bertujuan untuk meminimalisasi waktu respon layanan yang diberikan kepada pengguna. Algoritma yang bisa diterapkan untuk melakukan load balancing dan sudah ada saat ini adalah algoritma FCFS (First Come First Serve), Round Robin, Equally Spread Current Execution (ESCE) dan Throttled. Tetapi pada penelitian ini hanya akan dibahas mengenai Round Robin, ESCE dan Throttled.

## A. First Come First Serve (FCFS)
Algoritma ini adalah algoritma paling mudah yang digunakan untuk mengalokasikan request
pada VM. FCFS mengalokasikan request sesuai dengan urutan masuknya request ke VM selanjutnya sesuai dengan urutan VM. Implementasi untuk algoritma ini dapat dengan mudah dilakukan dengan menggunakan FIFO queue [19].
B. Round Robin (RR) Merupakan algoritma penjadwalan yang
sudah lama dipakai untuk menjadwalkan tugas
di berbagai mesin pemroses data. Algoritma ini menggunakan konsep quantum of time . Setiap mesin diberikan sebuah interval waktu atau quantum untuk menjalankan operasinya. Waku quantum memegang peranan penting pada algoritma ini. Apabila waktu quantum terlalu besar, maka algoritma ini menjadi sama dengan algoritma FCFS. Sebaliknya apabila waktu quantum terlalu kecil, maka frekuensi pergantian prosesnya akan menjadi sangat tinggi [11]. Algoritma Round Robin termasuk dalam golongan static load balancer . Sehingga algoritma ini memiliki banyak kekurangan ketika diaplikasikan di lingkungan yang berubah-ubah seperti lingkungan cloud computing . C. Equaly Spread Current Exceqution (ESCE) Load balancer ini menyimpan informasi dalam sebuah tabel indeks yang berisi Virtual Machine serta request yang sedang diproses oleh VM tersebut. Tugas dari load balancer adalah memastikan setiap VM menjalankan request dengan jumlah alokasi yang sama. Ketika terdapat request baru ke data center , load balancer akan membaca tabel indeks untuk mencari VM yang sedang menjalankan request dengan jumlah alokasi paling kecil. Setelah itu, load balancer mengirimkan identitas VM ke data center untuk kemudian mengalokasikan request tersebut ke VM yang telah dipilih dan melakukan update terhadap data jumlah alokasi VM tersebut [11]. Algoritma ini kurang cocok apabila diterapkan pada kasus dengan jumlah request tinggi dan resource yang terbatas, karena load balancer akan mengalokasikan request terhadap VM dengan alokasi terendah meskipun VM tersebut sedang menjalankan request yang lain. Akan tetapi, algoritma ini memiliki performa yang bagus ketika load request rendah.

## D. Throttled Load Balancing Algorithm
Pada algoritma Throttled, data VM disimpan beserta status ketersediaanya (AVAILABLE/ BUSY) [11]. Load balancer bertugas untuk mencari VM mana yang tersedia ketika terdapat request yang masuk. Pencarian dilakukan dari VM pertama sampai ditemukan VM dengan status AVAILABLE. Apabila tidak ditemukan VM yang AVAILABLE, load balancer mengembalikan nilai -1 ke data center . Setelah itu, data center akan memasukkan request tersebut ke dalam queue . Request yang terdapat di dalam queue akan diproses ketika telah ada VM dengan status AVAILABLE. Algoritma ini kurang cocok apabila diterapkan pada kasus dengan jumlah request rendah dan resource yang terbatas, karena load balancer akan menunggu dan mencari VM yang tersedia untuk dialokasikan. Tetapi, algoritma ini cocok dengan load request yang sangat tinggi. IV.

## METODE
Algoritma yang diajukan berusaha mengambil kelebihan dari algoritma load balancing Throttled dan ESCE sehingga algoritma ini dapat menangani kasus dengan jumlah request yang tinggi maupun rendah pada resource yang terbatas. Pada resource yang terbatas, VM memiliki kemampuan yang terbatas pula dalam menjalankan request yang masuk. Algoritma ESCE membagi jumlah request secara merata pada semua VM sehingga lebih efektif ketika jumlah request yang masuk rendah. Sedangkan pada algoritma Throttled, tabel indeks yang berisi status dari VM mampu membantu dalam mengalokasikan request pada VM yang sesuai. Sehingga waktu respon ketika jumlah request tinggi menjadi lebih baik.
Input Data
Create Load Request Table
Load Request Table
Start Simulation
Incoming Request
Load
Balancer
Thorttled ESCE Total Load in
Queue > threshold YES Instantiate ESCE Load Balancer NO
Instantiate Thorttled Load Balancer
VM available Load Request Table Queue Task NO Assign Task to VM
YES

## ISSN 2085-4552
algoritma yang dapat memfasilitasi pergantian algoritma load balancer sesuai jumlah request secara dinamis . Berbeda dengan penelitian sejenis yang juga memanfaatkan kelebihan dari kedua metode tersebut [18], metode yang kami usulkan berfokus pada lingkungan cloud computing dengan resource terbatas. Penelitian sebelumnya menggabungkan informasi status VM pada algoritma throttled dan informasi alokasi tiap VM pada algoritma ESCE menjadi satu hashmap . Hashmap yang berisi gabungan informasi ini digunakan untuk memilih VM yang akan dialokasikan pada tiap request yang masuk. Sedangkan, pada penelitian ini terlebih dahulu dibangun sebuah request table berisi informasi algoritma mana dari kedua algoritma tersebut yang akan digunakan pada waktu tertentu.
Apabila load balancer yang digunakan adalah ESCE, dilakukan pengecekan menggunakan Queue Thresholding . Setelah itu, load balancer yang dipilih digunakan untuk mencari VM sesuai dengan algoritma masing-masing. Request
yang masuk akan diproses oleh VM tersebut.
Hashmap yang ada pada algoritma throttled digunakan untuk melakukan pengecekan secara dinamis pada alokasi dan antrian request . Apabila jumlahnya melebihi atau dibawah  batas threshold yang telah ditetapkan, maka algoritma load balancing yang digunakan juga akan berubah secara dinamis. Proses dilakukan sampai semua request selesai diproses.

## A. Load Request Table
Tabel ini dibangun untuk dapat mengetahui jumlah request setiap jam. Jumlah request ( ) tiap jam bisa diperoleh dari Request per User per Hour ( ), Data Size per User ( ) , dan Total User per Hour ( ) . Total User per Hour adalah total pengguna dari keseluruhan userbase pada jam tertentu dengan memperhitungkan peak hour dari setiap userbase . merupakan jumlah userbase yang sedang peak hour dan   merupakan jumlah userbase yang tidak sedang pada jam peak hour . Jumlah dari   dan sama dengan jumlah userbase .  Persamaan untuk melakukan perhitungan jumlah request dan Total
User per Hour dapat dilihat pada Persamaan (1) dan (2). Dari data jumlah request untuk setiap jam selama 24 jam ditentukan load balancer apa yang akan digunakan pada jam tertentu sehingga membentuk sebuah jadwal. Untuk memilih load balancer digunakan sebuah nilai threshold . Nilai tersebut dibandingkan dengan jumlah request tiap jam. Threshold didapatkan dari 30% rata- rata jumlah request . Nilai tersebut dinilai paling efektif setelah dilakukan beberapa kali percobaan.
B. Queue Threshold
Pada saat proses transisi dari load balancer Throttled ke ESCE dimungkinkan terdapat sisa request di dalam queue yang cukup besar dan tidak dapat ditangani oleh algoritma ESCE. Hal ini akan mengakibatkan total waktu respon yang dihasilkan menjadi lebih lama. Rata-rata total request digunakan sebagai batas nilai yang dibandingkan dengan jumlah load dari request yang terdapat didalam queue . Sehingga sebelum dilakukan pergantian dari Throttled ke ESCE harus dipastikan dahulu bahwa sisa request di dalam queue berada di batas yang dapat diproses oleh algoritma ESCE.

## V. DESAIN EKSPERIMEN
Eksperimen yang dilakukan bertujuan untuk menunjukkan performa algoritma yang diusulkan pada kasus request yang tinggi maupun rendah dengan jumlah resource yang terbatas. Eksperimen dilakukan dengan 2 skenario yang berbeda. Pertama yaitu dengan menggunakan physical hardware yang terbatas dengan membuat variasi di penggunaan VM yaitu 25, 50, dan 75. Kemudian untuk skenario yang kedua akan dicoba dengan meningkatkan physical hardware yang digunakan untuk mengetahui performa algoritma pada resource yang lebih memadahi.
Pada skenario yang kedua ini juga dilakukan variasi penggunaan VM 25, 50, dan 75. Semua skenario menggunakan Service Broker Policy “optimize response time” meskipun tidak akan banyak berpengaruh karena hanya akan digunakan satu data center . Masing-masing skenario akan disimulasikan selama 24 jam.
Konfigurasi  yang  digunakan  dalam  melakukan simulasi dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2.
Pada penelitian yang berkaitan dengan
Gambar 3. Cloud analyst
cloud computing, dibutuhkan resource yang sangat mahal untuk implementasi serta uji coba. Sehingga para peneliti akan sangat terbantu dengan adanya suatu tools yang dapat mensimulasikan lingkungan cloud computing . Tools tersebut juga harus dapat merepresentasikan kondisi sesungguhnya pada kenyataan. Pada penelitian ini sendiri akan digunakan tools yang bernama Cloud Analyst dalam menguji load balancer yang diusulkan. Cloud Analyst merupakan tools simulasi untuk lingkungan cloud computing dalam skala besar [13]. Cloud Analyst dikembangkan berdasarkan CloudSim [14] dengan menambahkan fitur-fitur konfigurasi yang membuat simulasi lebih realistis. Selain itu tools simulasi ini juga dilengkapi dengan GUI yang memudahkan pengguna untuk menggunakannya.
Cloud Analyst memberi fasilitas kepada pengguna untuk dapat mengembangkan metodenya secara programmatically. Salah satunya yaitu dengan mengembangkan algoritma load balancing. Namun, juga dimungkinkan untuk mengembangkan Service Broker Policy. Pada Cloud Analyst terdapat beberapa kondisi buatan yang disesuaikan dengan keadaan sebenarnya. Misalnya seperti pembagian seluruh belahan dunia menjadi 6 wilayah benua. Setiap benua menggambarkan satu basis pengguna.
Cloud Analyst menggunakan satu constraint waktu yaitu GMT. Sehingga masing-masing waktu pada region yang berbeda akan dikonversi ke GMT. Selain itu terdapat constraint mengenai peak hour dan off peak hours di mana yang membedakan adalah jumlah pengguna yang mengakses. Di samping itu masih banyak lagi nilai-nilai lain yang dapat ditentukan sesuai

## ISSN 2085-4552
dengan model simulasi yang diinginkan.

## VI. HASIL EKSPERIMEN
Pada skenario yang pertama, ketiga percobaan menunjukkan hasil yang sama, yaitu metode yang diajukan dapat menghasilkan waktu respon yang lebih cepat dari pada menggunakan algoritma Throttled. Rata-rata perbedaan waktu responnya sebesar 10381.76 ms. Hal ini terjadi karena ketika algoritma throttled digunakan pada jumlah request yang rendah, load balancer menunggu sampai ada VM yang AVAILABLE. Sedangkan dengan menggunakan algoritma hybrid, request tersebut dapat langsung dialokasikan menggunakan algoritma ESCE. Waktu respon yang paling baik dihasilkan dengan menggunakan metode hybrid dengan jumlah virtual machine sebanyak 50 yaitu sebesar 3337424.26 ms. Tabel 3 dan Gambar 4 menunjukkan perbandingan nilai waktu respon antar kedua metode pada tiga kondisi.
Jumlah VM dibedakan menjadi 25, 50, dan 75 VM untuk masing-masing percobaan dengan konfigurasi userbase dan data center yang sama. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa jumlah VM yang banyak tidak mengakibatkan waktu respon menjadi lebih cepat dan sebaliknya. Hal ini  dikarenakan  jumlah  dan  spesifikasi physical hardware yang terbatas. Hasil ini menunjukan bahwa algoritma yang dikembangkan pada penelitian ini mampu unggul dibanding algoritma Throttled  sendiri  di  spesifikasi hardware yang terbatas. Skenario 1 ini juga telah dicoba menggunakan algoritma ESCE dan Round Robin.
Akan tetapi, waktu simulasinya sangat lama sehingga tidak dapat diperoleh hasil simulasinya.
Eksperimen yang kedua dilakukan dengan menambahkan jumlah physical hardware menjadi 20. Hal ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan algoritma yang dibangun pada kondisi jumlah resource yang normal. Hasil eksperimen dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 5. Skenario 2 ini juga dijalankan pada 25, 50, dan 75 VM. Hasilnya menunjukkan bahwa pada kondisi dengan physical hardware yang mencukupi, algoritma yang dibangun mampu memberikan waktu respon yang tidak jauh berbeda dan cenderung lebih stabil dari algoritma Throttled. Algoritma RR dan ESCE menghasilkan waktu respon kurang lebih dua kali lipat dibandingkan dengan algoritma hybrid dan Throttled.

## VII. KESIMPULAN
Teknologi cloud computing saat ini semakin banyak digunakan dalam menyediakan layanan yang berkaitan dengan perangkat lunak. Beberapa layanan-layanan seperti Facebook, Twitter, Path, dan masih banyak lagi merupakan contoh aplikasi yang memanfaatkan layanan cloud computing . Layanan cloud computing sangat erat kaitannya dengan kebutuhan akan reliability yang tinggi. Karena layanan ini harus tetap tersedia disaat memang dibutuhkan oleh pengguna. Kebutuhan reliability yang tinggi ini berimbas pada kebutuhan hardware yang memadai. Hal ini menjadi masalah pada perusahaan yang masih berkembang. Karena kebutuhan spesifikasi yang memadai akan membutuhkan biaya yang tinggi.
Kemudian, realibility pada cloud computing juga erat kaitannya dengan proses load balancing . Load balancing pada cloud computing dilakukan dengan tujuan meminimalkan waktu respon. Berangkat dari kedua kebutuhan itu, pada penelitian ini dicoba untuk mengembangkan algoritma load balancing baru untuk lingkungan cloud computing yang  cocok  untuk  spesifikasi hardware yang terbatas. Algoritma ini dikembangkan dengan menggabungkan algoritma yang sudah ada yaitu ESCE dan Throttled. Dari hasil pengujian menunjukan bahwa algoritma yang dikembangkan dalam metode ini menghasilkan waktu respon yang lebih baik dibanding algoritma Throttled pada hardware yang terbatas. Selisih waktu respon yang dihasilkan juga  cukup  signifikan.  Kemudian  algoritma  ini juga diuji pada spesifikasi hardware yang lebih memadai. Hasilnya menunjukan bahwa waktu respon yang dihasilkan tetap tidak jauh berbeda dibandingkan dengan algoritma Throttled dan lebih baik dibandingkan dengan algoritma RR dan ESCE. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma yang dihasilkan pada metode ini memiliki performa yang konsisten. Akan tetapi, pada penelitian selanjutnya perlu dilakukan peningkatan metode lagi sehingga algoritma ini dapat  memberikan  hasil  yang  signifikan  baik di  spesifikasi hardware yang terbatas maupun yang sudah memadai. Perbaikan sendiri dapat dilakukan dari sisi manajemen transisi yang lebih baik. Karena dari penelitian ini sendiri masih ada kekurangan pada saat transisi perubahan dari algoritma Throttled ke algoritma ESCE. Selain itu, perbaikan juga dapat dilakukan dengan metode penentuan nilai threshold yang lebih baik. Sehingga dengan threshold yang tepat diharapkan memberikan hasil yang lebih efisien.
D AFTAR P USTAKA
[1]  Arbrust and Michael , “A view of cloud computing,” in Communication of te ACM 53.4 , 2010.
[2]  C. o. Weinhardt, B. Blau and J. Stober, “Cloud Computing- A
Classification, Business Models, And Research Directions,” Bussines and Information System Engineering, vol. 5, pp. 391- 399, 2009.
[3]  Buya and Rajkumar , “Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility,” Future Generation Computer System, pp. 599-616, 2009.
[4]  Dikaiakos and D. Marios, “Cloud computing: distributed internet computing for IT and scientific research,” IEEE Internet Computing, pp. 10-13, 2009.
[5]  C. Yahsueh and W. Mingchang, “Understanding the determinants of cloud computing adoption,” in Journal of Industrial Management and Data System , 2011.
[6] G. Garrison, K. Sanghyun and R. L. Wakefield, “Success factor for deploying cloud computing,” Communication of the ACM, vol. 55, no. 9, pp. 62-68, 2011.
[7]  Z. Caczko and V. Mahadevan, “Availability and Load Balancing in Cloud Computing,” IPCSIT, vol. 14, 2011.
[8]  A. Vouk, “Cloud computing- issues, research and implementations,” In Proc. of Information Technology Interface, pp. 31-40, 2008.
[9]  M. Garey and D. Johnson, Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, W.H. Freeman and Co., 1979.
[10]  Rimal and B. Prasad, “A taxonomy and survey of cloud computing systems.,” in 5th International Joint Conference on INC, IMS, and IDC , 2009.
[11]  Domanal and Shridal , “Load Balancing in Cloud Computing using Modified Throttled Algorithm,” in Cloud COmputing in Emerging Market , 2013.
[12]  G. Hadi and M. Gashemazar , “SLAbased Optimization of Power and Migration Cost in Cluser, Cloud, and Grid Computing,” in 12th International Simposium on Cloud , 2012.
[13]  L. Guo and Y. Guo, “Real time elastic cloud management for limited resources,” in IEEE International Conference on Cloud Computing , 2011. [14]  Wickremashinghe, Bathiya and Rodrigo. N, “Cloud analyst: A cloudsim-based visual modeller for analysing cloud computing environments and applications,” 24th AINA, 2010.
[15]  Calherios and Rodrigo N., “CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms,” Software: Practice and Experience, vol. 41, no. 1, pp. 23-50, 2011.
[16]  Moundal, Brototi and K. Dasgupta, “Load balancing in cloud computing using stochastic hill climbing-a soft computing approach,” in Procedia Technology , 2012.
[17]  K. Dasgupta, “A Genetic Algorithm (GA) based Load Balancing Strategy for Cloud Computing,” Procedia
Technology, vol. 10, pp. 340-347.
[18]  V. Bhagwaiya, “Hybrid Approach using Thorttled and ESCE Load Balancing Algorithm in Cloud Computing,” in
ICGCCEE , 2014.
[19]  S. Mohapatra and K. S. Rekha, “A Comparison for Four Popular Heuristic for Load Balancing of Virtual Machine in CLoud Computing,” International Journal of COmputer Application, vol. 68, no. 6, 2013.