InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.11, no.3, Desember 2021, 210-220 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089
Analisis Kinerja Load Balancing pada Server Web Menggunakan Algoritma Weighted Round Robin pada Proxmox VE
Bongga Arifwidodo * , Vassa Metayasha, Syariful Ikhwan
Program Studi Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. D.I Panjaitan No. 128 Purwokerto, Indonesia *Email Penulis Koresponden: bongga@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak:
Peningkatan  jumlah  lalu  lintas  server  web  mengakibatkan peningkatan kinerja server. Kondisi penggunaan satu server dirasa  kurang  efektif,  karena  dapat  menyebabkan  server down jika mendapat beban trafik yang berlebihan. Penelitian ini menggunakan algoritma Weighted Round Robin (WWR) karena mampu mempertimbangkan beban server berdasarkan  kapasitas  sumber  daya  server.  Kemudian diimplementasikan  pada  lingkungan  virtualisasi  Proxmox VE.  Pengukuran  kinerja  jaringan  dilakukan  dengan mengirimkan  trafik request HTTP  ke  server  web.  Untuk mendapatkan  pembagian  beban  kinerja  yang  optimal  dari skenario Weighted  Round  Robin  load  sharing ,  WRR  2:1, WRR  3:1,  WRR  4:1,  dan  WRR  5:1  perlu  dilakukan penelitian  pengukuran Quality  of  Service dengan  standar TIPHON  serta  penggunaan  CPU.  Hasil  penelitian  ini, pembagian  kerja  skenario  penjadwalan  yang  paling  baik adalah  pada  WRR  2:1,  karena  mampu  membagi  beban secara  merata antara  kedua server. Sehingga  menghasilkan rata-rata throughput tertinggi  6.717  Mbit/s,  nilai delay terendah 0.505 ms, dan tidak ada paket yang hilang. WRR 2:1 juga  membuat kedua  server  web tersebut  mendapatkan beban kerja yang seimbang, dengan perbedaan penggunaan CPU pada koneksi 5000 mencapai 2,244%, koneksi 10000 mencapai 4,528%, dan koneksi 15000 mencapai 3,111%.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Weighted round robin; Virtualization; Proxmox;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 4 Mei 2021 Direvisi 26 Oktober 2021 Diterima 13 November 2021 Dipublikasi 31 Desember 2021
DOI :
10.22441/incomtech.v11i3.11775

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  server  web  dan database sebagai  penyedia  konten  media  selalu diharapkan dapat memenuhi semua kebutuhan pengguna [ 1 ]. Masalahnya dimulai ketika satu server menerima permintaan dari dari penggunaan dengan jumlah yang besar, menyebabkan server digunakan secara berlebihan. Beban ekstra yang terjadi
pada  server  akan  mengakibatkan  server down karena  tidak  dapat  lagi  menerima jumlah request dari pengguna. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat meminimalkan downtime server  [ 2 ].  Penyeimbangan  beban  adalah  mekanisme mengalokasikan dan mengalokasikan kembali beban di antara sumber daya  yang tersedia untuk meningkatkan kinerja dan memaksimalkan throughput pada waktu respons minimum dan biaya minimum [ 3 ]. Saat menerapkan teknik load balancing , diperlukan  penyeimbang  beban  dengan  menggunakan  algoritma  penjadwalan. Sehingga algoritma load balancer dapat meneruskan request packet dari pengguna ke  server  [ 4 ].  Salah  satu  algoritma  penjadwalan load  balancing adalah weighted round  robin .  Algoritma  penjadwalan round-robin berbobot  secara  manual memasukkan bobot atau parameter untuk setiap node cluster berdasarkan sumber daya, sehingga penjadwal pekerjaan akan memprioritaskan pekerjaan untuk server itu  di  atas  server  lain.  Berbeda  dengan  algoritma least-connected dan  IP hash , dimana melakukan prioritas pembagian dari beban kinerja yang paling rendah dan berdasarkan request dari  pengguna  (menggunakan  alamat  IP  dari  pengguna). Sehingga server akan selalu menerima request dari alamat IP yang berbeda [ 5 - 7 ]. Keunggulan  menarik  dari  teknik load  balancing algoritma  WRR  umumnya diterapkan pada server web fisik yang memiliki spesifikasi yang berbeda [ 8 ] bahwa kinerja server web lebih optimal dan stabil. Namun algoritma ini bisa diterapkan pada  layanan  komputasi  awan  pada  Proxmox  dan  Xenserver.  Seperti  yang diungkapkan  [ 9 ]  bahwa  kedua hypervisor tipe  1  tersebut  mampu  menjalankan sistem  virtualisasi  dengan  baik.  Tantangan  selanjutnya  adalah load  balancing menjadi kurang efisien ketika diimplementasikan menggunakan server fisik, karena kebutuhan  untuk  mengubah  atau  menambah  perangkat  jika  server  tidak  dapat mengakomodasi permintaan yang semakin banyak. Masalah tersebut dapat diatasi dengan membangun sistem virtualisasi yang dapat menampung jumlah komputer server dalam satu komputer server fisik dan dapat menjalankan sistem operasi yang berbeda  secara  bersamaan  [ 10 ].  Virtualisasi  adalah  proses  mengadopsi instance secara virtual dari mesin keadaan fisik untuk mencapai pemanfaatan penuh server [ 11 ].
Penggunaan  server  web  tidak  semuanya  yang  digunakan  memiliki  spesifikasi yang sama, dari latar belakang di atas penulis melakukan penelitian menggunakan teknik load  balancing yang  diterapkan  pada  sistem  virtualisasi  Proxmox  dan menggunakan dua server yang memiliki spesifikasi yang berbeda. Algoritma load balancing yang  digunakan  menggunakan  algoritma Weighted  Round  Robin
(WWR) karena mampu mengatur jumlah bobot pada setiap server walaupun server memiliki  spesifikasi  berbeda  [ 11 ].  Sehingga  didapatkan  nilai  parameter  QoS
( Quality of Service ) yang berstandar TIPHON, throughput, delay, packet loss , dan penggunaan  CPU  pada  kinerja load  balancing yang  diterapkan  pada  server virtualisasi Proxmox.

## 2. METODE

## 2.1 Alur Penelitian
Tahapan pertama menentukan topologi  jaringan yang  akan digunakan sebagai dasar dari arsitektur sistem jaringan load balancing. Sistem load balancing pada penelitian  ini  diimplementasikan  dalam  teknologi  virtualisasi  yaitu  Proxmox  VE
6.1.  Proxmox  VE  berperan  sebagai hypervisor  type 1  yang  digunakan  sebagai tempat  atau  wadah  untuk  membangun  server  virtual  [ 12 ].  Selanjutnya  membuat mesin virtual untuk setiap konfigurasi server pada setiap server sesuai fungsinya. Beberapa  konfigurasi  server load  balancing diantaranya  melakukan  instalasi HAProxy.  HAProxy  menawarkan  layanan load  balancing ke  layanan  berbasis HTTP dan TCP, seperti layanan yang terhubung ke internet dan aplikasi berbasis web.  Bergantung  pada  algoritma  penjadwalan  sebagai  penyeimbang  beban  yang dipilih,  sehingga  HAProxy  dapat  melayani  ribuan  koneksi  yang  terjadi  [ 13 ]. Selanjutnya  melakukan  konfigurasi  Apache2  pada  server  web  dengan menambahkan  paket  perangkat  lunak  pembelajaran Moodle sebagai  tampilan layanan server web. Pada saat  melayani  banyak  pengguna secara bersamaan dan memproses  lebih  banyak  SQL  dalam  satu  waktu  diperlukan  konfigurasi  server database dengan  sistem  manajemen database relasional  MariaDB  [ 14 ]  untuk penyimpanan  data.  Konfigurasi load  balancing menggunakan  algoritma penjadwalan weighted  round  robin ,  karena  kemampuannya  menangani  server dengan ketersediaan sumber daya perangkat yang berbeda-beda [ 15 ]. Selanjutnya melakukan pengujian sistem load balancing pada sistem yang berhasil dibangun. Apache Benchmark digunakan sebagai stress tool untuk memuat lalu lintas ke sistem  penyeimbangan  beban.  Kami  menggunakan  aplikasi  Wireshark  untuk menangkap paket data selama proses transmisi data. Pengukuran kualitas jaringan dilakukan dengan mengirimkan trafik request HTTP ke HAProxy dalam beberapa skenario Weighted Round Robin load sharing , yaitu WRR 2:1, WRR 3:1, WRR 4:1, dan WRR 5:1 ( Tabel 1 ). Tabel 1. Skenario WRR Pembagi Beban Server Web I Server Web II WRR 2:1 2 1 WRR 3:1 3 1 WRR 4:1 4 1 WRR 5:1 5 1 Algoritma WRR 2:1 artinya load balancer akan memberikan beban dua request ke server  web  I dan 1 request ke server web  II, selanjutnya skenario pembagian beban 3:1 artinya load balancer akan memberikan beban 3 request ke server web I dan 1 request ke server web II, skenario pembagian beban 4:1 artinya load balancer akan memberikan beban 4 request ke server web I dan 1 kali request ke server web II, dan skenario pembagian beban 5:1 artinya load balancer memberikan beban 5 kali request ke server web I dan 1 kali request ke server web II.
Proses analisis dilakukan dengan mengukur nilai parameter Quality of Service (QoS) dan penggunaan CPU. Tahapan akhir adalah analisis data yang telah berhasil diperoleh  dari  pengujian  untuk  mengetahui  performansi  load  balancing menggunakan algoritma Weighted Round Robin yang dijalankan pada lingkungan virtualisasi hypervisor tipe  1  yaitu  Proxmox  VE.  Kesimpulan  penelitian  diambil dengan memperhatikan tujuan dari penelitian agar memperoleh hasil yang sesuai. Saran diberikan untuk mendorong pada penelitian yang akan mengambil tema yang serupa. Secara keseluruhan alur penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2. Skenario Penelitian
Topologi  jaringan  fisik  ditunjukkan  pada Gambar  2.(a) dan  topologi  logik (pengujian) ditunjukkan pada Gambar 1.(b) . Kedua topologi mempunyai hal yang sama yaitu terdiri dari sebuah klien yang berperan untuk mengirim dan menerima data dari atau ke server. Sebuah penyeimbang beban server untuk membagi beban lalu lintas ke server web, sejumlah 2 buah server web untuk menampilkan layanan Moodle ,  dan  sebuah  server  basis  data  untuk  penyimpanan  data  dari  server  web. Perbedaannya, topologi jaringan perlu mengakses sebuah server untuk membangun lingkungan  virtualisasi,  sedangkan  dalam  topologi  pengujian  pengguna  langsung mengakses alamat IP penyeimbang beban.
Pengujian bertujuan untuk mengetahui QoS pada layanan sistem load balancing masing-masing  algoritma.  Peneliti  akan  menguji  3  skenario  sesuai Tabel  1 dan dilanjutkan dengan uji Qos sesuai Tabel 2 .
Tabel 2. Uji QoS (a)
(b)
Gambar 2.  Topologi (a) topologi fisik (b) topologi logik

## 2.3. Konfigurasi Penelitian
Pada tahap ini kami melakukan konfigurasi sistem. Implementasi Proxmox VE versi  6.1  sebagai  lingkungan  server  virtual,  dengan  mengkonfigurasi  server  web dan  penambahan  instalasi  perangkat  lunak  Apache2.  Server database kami mengkonfigurasikan  MariaDB  kemudian  menghubungkannya  ke  server  web. Konfigurasi  sistem load  balancing menggunakan software HAProxy  yang dibangun  pada  sistem  operasi  Ubuntu  server  18.04.  Algoritma  WRR  mampu menyeimbangkan kedua server yang memiliki spesifikasi berbeda sehingga server web  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  2  buah  mesin  virtual dengan spesifikasi seperti pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Data Spesifikasi Server Web I Server Web II OS Ubuntu server 18.04 Ubuntu server 18.04 CPU 2 core 1 core RAM 4 GB 2 GB
Jumlah koneksi Concurrency Jumlah Pengujian Uji ke 1 5000 10 30 Uji ke 2 10000 10 30 Uji ke 3 15000 10 30

## 2.4. Parameter Penelitian
Quality  of  Service (QoS)  didefinisikan  sebagai  kemampuan  untuk  menjamin kebutuhan jaringan tertentu seperti bandwidth, latency, jitter , dan kehandalan untuk memenuhi Service Level Agreement (SLA) antara penyedia aplikasi dan pengguna akhir ( end user ) [ 16 ]. Quality of Service (QoS) sangat ditentukan oleh kualitas dari sebuah  jaringan  yang  digunakan.  Adanya  beberapa  faktor  yang  dapat mempengaruhi kualitas dari nilai QoS, seperti redaman, distorsi dan noise [ 17 ].
a. Throughput
Throughput adalah nilai kecepatan dari transfer data efektif yang diukur dalam satuan  bps. Throughput merupakan  jumlah  total  kedatangan  paket  yang  berhasil diterima  dengan  interval  waktu  tertentu  dan  dibagi  oleh  durasi  interval  waktu tersebut [ 18 ]. Tabel 4 menunjukan nilai standar TIPHON untuk throughput .
Throughput = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑖𝑟𝑖𝑚𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 (1) Tabel 4. Throughput [ 19 ] Kategori Throughput Indeks sangat memuaskan >2,1 Mps 4 memuaskan 1200 kbps - 2,1 Mbps 3 kurang memuaskan 700 - 1200 kbps 2 tidak memuaskan < 700 kbps 1

## b. Delay
Delay adalah total waktu yang dilalui oleh suatu paket dari pengirim ke penerima pada  sebuah  jaringan. Delay antar  user  pengirim  ke  penerima  pada  dasarnya tersusun  atas hardware  latency , delay transmisi  dan delay akses  [17]. Tabel  5 menunjukan nilai standar TIPHON untuk delay .
Delay (ms) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (2) Tabel 5. Delay [ 19 ] Kategori Throughput Indeks Sangat memuaskan < 150 ms 4 Memuaskan 150 s/d 300 ms 3 Kurang memuaskan 300 ms s/d 450 ms 2 Tidak memuaskan >450 ms 1

## c. Packet Loss
Packet  loss adalah  parameter  yang  menggambarkan  sebuah  kondisi  yang menunjukkan total paket  yang hilang pada transfer data yang terjadi. Packet loss terjadi  karena collision dan congestion pada  jaringan  [ 18 ]. Tabel  6 menunjukan nilai standar TIPHON untuk packet loss .
𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝐿𝑜 (%) = 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚−𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚
x 100% (3)
Tabel 6. Packet Loss [ 19 ] Kategori Besar Packet Loss Indeks Sangat bagus 0 4 Bagus 3 3 Sedang 15 2 Jelek 25 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  analisis  kinerja load  balancing menggunakan algoritma Weighted  Round  Robin pada  Prosmox  VE.  Pengukuran  unjuk  kerja dilakukan  dengan  menganalisa  mengirim  trafik  HTTP request pada  beberapa scenario.  Pada  bagian  ini  hasil  nilai  dari  3  skenario  pengujian  masing-masing parameter  QoS  akan  diuraikan.  Pengelompokan  standarisasi  QoS  ( throughput , delay dan packet loss ) berdasarkan standar TIPHON.

## 3.1 Pengukuran Throughput
Pengukuran  parameter throughput dilakukan  untuk  mengetahui  kecepatan transfer  data  aktual  pada  jaringan  yang  dibangun.  Nilai  parameter throughput diperoleh  dengan  membagi  jumlah  paket  yang  diterima  dengan  total  waktu pengiriman paket.
Berdasarkan Gambar  3 ,  nilai  rerata throughput sistem load  balancing menggunakan  algoritma Weighted  Round  Robin 2:1  mendapatkan  rata-rata  nilai throughput tertinggi  dibandingkan  skema  pembagian  bobot  lainnya.  Hal  ini menandakan bahwa  algoritma WRR dengan bobot  2:1  mampu menyeimbangkan kinerja kedua server web, sehingga request yang diberikan oleh user dapat dilayani dengan lebih maksimal.
Gambar 3. Hasil Throughput

## 3.2 Pengukuran Delay
Pengukuran delay dilakukan untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan sebuah paket data yang dikirimkan dari user hingga paket data yang diterima oleh server selama proses transmisi. Gambar 4 memberikan informasi bahwa rerata nilai delay pada setiap skenario pengujian tidak menunjukan perbedaan nilai yang signifikan.
6,1 6,2 6,3 6,4 6,5 6,6 6,7 6,8 5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 5 0 0 0 T HR OU GH PU T ( M B IT /S ) NUMBER OF CONNECTION T H R O U H PU T  ( M B I T / S ) WRR 2:1 WRR 3:1 WRR 4:1 WRR 5:1
Gambar 4. Hasil Delay (ms)
Pada  jumlah  koneksi  5000,  didapatkan  rata-rata  nilai delay untuk  algoritma WRR 2:1 sebesar 0,502 ms, WRR 3:1 sebesar 0,517 ms, WRR 4:1 sebesar 0,545 ms, dan WRR 5:1 sebesar 0,535 ms. Pada algoritma WRR 2:1 mengalami kenaikan seiring dengan bertambahnya jumlah koneksi. Pada jumlah koneksi 10000 menjadi 0,505 ms  dan pada jumlah koneksi  15000 mengalami  kenaikan kembali  menjadi 0,507  ms.  Pada  algoritma  WRR  3:1  saat  jumlah  koneksi  10000  mengalami penurunan delay menjadi  0,509  ms  dan  saat  jumlah  koneksi  15000  mengalami kenaikan kembali menjadi 0,516 ms. Sedangkan pada algoritma WRR 4:1 memiliki nilai yang stabil (konsisten), dimana pada jumlah koneksi 10000 mendapatkan nilai delay 0,544 ms dan pada jumlah koneksi 15000 mendapatkan nilai delay 0,545 ms. Pada  algoritma  WRR  5:1  memiliki  hasil  yang  stabil  di  seluruh  jumlah  koneksi, dimana  pada  jumlah  koneksi  10000  dan  15000  memiliki  nilai delay yang  sama dengan  jumlah  koneksi  5000  sebesar  0,535  ms.  Akan  tetapi,  untuk  seluruh pengujian  mendapatkan  hasil delay dengan  kategori  “Sangat  Memuaskan”  yang menyesuaikan dengan standarisasi TIPHON. Hal ini ditunjukkan dengan nilai delay yang dihasilkan kurang dari 150 ms (<150 ms).
Hasil rata – rata nilai delay ini juga berkaitan dengan rata-rata nilai throughput , dimana  semakin  besar  nilai throughput yang  dihasilkan  maka  nilai delay yang dihasilkan  akan  semakin  kecil.  Berdasarkan  data  rata-rata  nilai delay yang didapatkan,  sistem load  balancing dengan  algoritma Weighted  Round  Robin dengan pembagian bobot server 2:1 mendapatkan rata-rata nilai delay yang lebih kecil  sebesar  0,505  ms.  Hal  ini  terjadi  karena  algoritma  WRR  2:1  mendapatkan nilai throughput tertinggi, sehingga menghasilkan rata-rata nilai delay yang lebih kecil.

## 3.3 Pengukuran Packet Loss
Pengukuran parameter packet loss dilakukan untuk mengetahui berapa banyak paket  yang hilang selama proses transmisi terjadi. Jika terjadi maka kualitas dari jaringan  maupun  sistem  yang  dibangun  kurang  bagus.  Pada  penelitian  ini,  nilai packet  loss dilihat  pada  aplikasi benchmarking yang  digunakan  yaitu Apache Benchmark . Nilai dari packet loss dapat dilihat pada bagian “ Failed Request ”. Hasil pengukuran packet loss dapat diihat pada Tabel 7 .
0,49 0,5 0,51 0,52 0,53 0,54 0,55 5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 5 0 0 0 D E L A Y ( M S ) NUMBER OF CONNECTIONS D E L AY  ( M S ) WRR 2:1 WRR 3:1 WRR 4:1 WRR 5:1
Tabel 7. Hasil Packet Loss Number of Connections Packet  loss (%) WRR 2:1 WRR 3:1 WRR 4:1 WRR 5:1 5000 0.000 0.000 0.000 0.000 10000 0.000 0.000 0.000 0.000 15000 0.000 0.000 0.000 0.000
Nilai  kelayakan  parameter packet  loss untuk  seluruh  skenario  pengujian menunjukkan  kategori  “Sangat  Memuaskan”  yang  menyesuaikan  dengan standarisasi  TIPHON.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  paket  data  yang  didapatkan bahwa tidak ada paket yang hilang pada pengujian diseluruh skenario. Hal ini bisa terjadi karena nilai throughput yang dihasilkan berkisar 6 Mbit/s hingga 6.7 Mbit/s. Besarnya throughput yang dihasilkan dapat  meminimalisir terjadinya paket  yang hilang  pada  saat  proses  transmisi  data.  Sehingga  paket  data  yang  dikirim  dapat diterima seluruhnya dalam waktu singkat tanpa adanya paket yang hilang.

## 3.4 Pengukuran CPU Usage
Pengukuran  CPU usage dilakukan  untuk  mengetahui  penggunaan  CPU  pada masing-masing  server  web.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  kedua server web mendapatkan beban yang seimbang atau hanya memberatkan ke salah satu server web saja. Merujuk pada pengertian load balancing , dimana sistem load balancer akan membagi beban secara merata dan seimbang kepada setiap server. Hasil rerata penggunaan CPU dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6. Hasil Penggunaan CPU
Dengan  bertambahnya  jumlah  koneksi,  maka  akan  bertambah  pula  proses kinerja CPU untuk menangani koneksi yang terjadi. Pada kondisi koneksi sejumlah 15000,  server  masih  dapat  menampung  jumlah  koneksi  akan  tetapi,  server  harus bekerja  maksimal  dengan  penggunaan  CPU  80%  hingga  90%.  Menariknya  jika kondisi  tersebut  dipaksakan  untuk  melayani  koneksi  dalam  jumlah  banyak  dan dalam  waktu  yang  lama,  maka  server  Proxmox  akan  memberikan  peringatan tentang  penggunaan  CPU  yang  terlalu  berlebih  pada  mesin  server  web  virtual.
0 20 40 60 80 100 Web 1 Web 2 Web 1
Web 2 Web 1 Web 2 Web 1 Web 2
WRR 2:1 WRR 3:1 WRR 4:1 WRR 5:1 C PU U S A GE (% ) ALGORITMA RASIO CPU USAGE (%) Jumlah Koneksi 5000 Jumlah Koneksi 10000 Jumlah Koneksi 15000
Berdasarkan  uraian  tersebut,  server  masih  dapat  bekerja  optimal  saat  menerima jumlah koneksi 5000 hingga 10000 koneksi.
Semakin  tinggi  perbandingan  rasio  yang  diberikan,  maka  selisih  penggunaan CPU pada kedua server web akan semakin besar. Oleh karena itu, perlu mengetahui perbedaan spesifikasi pada setiap server terlebih dahulu agar pemberian bobot pada server  lebih  tepat  dan  performa  Qos  lebih  baik.  Pembagian  yang  tepat  dengan spesifikasi  server  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  rasio  WRR  2:1. Keseimbangan  antara  kedua  server  web  pada  sistem load  balancing dapat mempengaruhi  performa  sistem  tersebut.  Semakin  seimbang  penggunaan  pada setiap  server,  maka  sistem load  balancing tersebut  semakin  baik,  karena  tidak memberatkan  hanya  ke  satu  server  saja  melainkan  keseluruh  server  web mendapatkan beban yang sesuai walaupun memiliki spesifikasi yang berbeda.

## 4. KESIMPULAN
Hasil implementasi server web menggunakan algoritma penjadwalan WRR pada virtualisasi Proxmox menunjukan bahwa pembagian beban server dengan skenario WRR  2:1  lebih  optimal  (CPU usage )  dalam  pembagian  beban  kerja  dengan menggunakan  spesifikasi  server  yang  berbeda.  Hal  ini  ditunjukan  hasil  nilai parameter QOS sesuai standar TIPHON termasuk dalam kondisi sangat baik. Nilai throughput tertinggi sebesar 6.717 Mbit/s serta delay terendah 0,505 ms dan tidak ada packet loss .

## REFERENSI
[1]   D.K. Hakim, D.Y. Yulianto, and A. Fauzan. "Pengujian Algoritma Load Balancing pada Web Server Menggunakan NGINX." JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi), vol. 3, no. 2, pp. 85- 92, 2019, doi: 10.30595/jrst.v3i2.5165.
[2]   R.  Dani  and  F.  Suryawan,  "Perancangan  dan  Pengujian  Load  balancing  dan  Failover Menggunakan NginX," Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 3, no. 1, pp. 43-50, 2017, doi:  10.23917/khif.v3i1.2939.
[3]   P. Singh, P. Baaga and S. Gupta., "Assorted load balancing algorithms in cloud computing: A survey," Int. J. Comput. Appl, vol. 143, no. 7, pp. 34–40, 2016, doi: 10.5120/ijca2016910258.
[4]   S. Goyal, and M. K. Verma., " Load balancing techniques in cloud computing environment—
A review," Int. J. Adv. Res. Comput. Sci, vol. 6, no. 4, p. 583–588, 2016.
[5]   H.G.  Tani  and  C.E,  Amrani,  " Smarter  Round  Robin  Scheduling  Algorithm  for  Cloud Computing  and  Big  Data," Journal  of  Data  Mining  and  Digital  Humanities, 2018,  doi: 10.46298/jdmdh.3104.
[6]   D. Biswas and M. Samsuddoha, "Determining Proficient Time Quantum to Improve the," Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci, vol. 11, no. 10, pp. 33-40, 2019, doi: 10.5815/ijmecs.2019.10.04.
[7]   Y. Arta, "Penerapan Metode Round Robin Pada Jaringan Multihoming Di Computer Cluster ," Inf. Technol. J. Res. Dev, vol. 1, no. 2, p. 26–35, 2017, doi: 10.25299/itjrd.2017.vol1(2).677.
[8]   M.  S.  Pradana  and  A.  Prapanca,  "Analisis  Performa  Load  balancing  Algoritma  Weighted Round Robin di Infrastruktur BPBD Provinsi Jawa Timur," J. Informatics Comput. Sci, vol. 1, no.2, pp. 109–114, 2019.
[9]   S. Surahmat and A. Tenggono, “Analisis Perbandingan Kinerja Layanan Infrastructure As A Service  Cloud  Computing  Pada  Proxmox  dan  Xenserver”, MATRIK:  Jurnal  Manajemen, Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  9-16,  Sep.  2019,  doi:
10.30812/matrik.v19i1.434.
[10]  S.  R.  Siregar,  "Efisiensi  Fisik  Komputer  Server  dengan  Menerapkan  Proxmox  Virtual Environment," Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 1, no. 2, pp. 83-86,
2020.
[11]  Ashalatha R., J. Agarkhed and S. Patil, "Network virtualization system for security in cloud computing," 2017 11th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO) , 2017, pp. 346-350, doi: 10.1109/ISCO.2017.7856014.
[12]  B. Harijanto and Y. Ariyanto, "Desain Dan Analisis Kinerja Virtualisasi Server Menggunakan Proxmox  Virtual  Environment," Jurnal  Simantec, vol.  5,  no.  1,  pp.  17-24,  2015,  doi: 10.21107/simantec.v5i1.1010.
[13]  S. Levine and S. Wadeley, Red Hat Enterprise Linux 7 Load Balancer Administration , 2018.
[Online]. Available:
https://access.redhat.com/documentation/en-
us/red_hat_enterprise_linux/7/html/load_balancer_administration/index.
[14]  S. Widiono, “Experiments and Descriptive Analysis in The MariaDB Database Cluster System to Prepare Data Availability”, International Journal of Engineering Technology and Natural Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 42-48, Jul. 2019, doi: 10.46923/ijets.v1i1.24.
[15]  A. Hanafiah and R. Wandri, “Implementasi Load Balancing Dengan Algoritma Penjadwalan Weighted  Round  Robin  Dalam  Mengatasi  Beban  Webserver”, IT  Journal  Research  and Development , vol. 5, no. 2, pp. 226 - 233, Jan. 2021, doi: 10.25299/itjrd.2021.vol5(2).5795.
[16]  Openstack, Quality  of  Service  (QoS) ,  23  Agustus  2019.  [Online].  Available: https://docs.openstack.org/ocata/id/networking-guide/config-qos.html.  [Accessed  03  05 2021].
[17]  R.  Rasudin,  "Quality  of  Services  (Qos)  Pada  Jaringan  Internet  Dengan  Metode  Hierarchy Token  Bucket," TECHSI-Jurnal  Teknik  Informatika, vol.  4,  pp.  209-223,  2014,  doi: 10.29103/techsi.v6i1.172.
[18]  E. Prasetyo, A. Hamzah, E.Sutanta, "Analisa Quality of Service (Qos) Kinerja Point To Point Protocol  Over  Ethernet  (Pppoe)  Dan  Point  To  Point  Tunneling  Protocol  (Pptp)," Jurnal JARKOM, vol. 4, no. 1, pp.29-37, 2016.
[19]  ETSI, "Telecommunications and Internet Protocol Harmonization Over Networks (TIPHON); General aspects of Quality of Service (QoS)," Etsi Tr 101 329 V2.1.1 , 1999.