## ANALISIS METODE LOAD BALANCING DALAM MENINGKATKAN KINERJA WEBSITE E-LEARNING
Sampurna Dadi Riskiono 1) , Donaya Pasha 2)
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
2 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2 Jl. Z. A. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung Email: 1 sampurna.go@teknokrat.ac.id, 2 donayapasha@gmail.com

## Abstrak
Saat  ini,  dunia    pendidikan berkembang  sangat    pesat hal  tersebut  ditandai  dengan  penggunaan  teknologi informasi  sebagai  pendukungnnya.    Penggunaan teknologi    informasi  ini  menyebabkan  proses    belajar mengajar  menjadi    lebih  interaktif  dan  menarik. Diawal,  penggunaan  teknologi  informasi  hanya sebatas untuk menyampaikan presentasi materi dengan menggunakan  Power  Point,  Adobe    Flash,  maupun aplikasi khusus lain yang  memiliki fungsi  yang  sama. Namun,  seiring  dengan  tumbuhnya  internet,  proses belajar  mengajar  menjadi  banyak  memanfaatkan aplikasi  yang  berbasis  internet,  diantara  penggunaan e-learning.  Ketika  jumlah  pengguna  yang  mengakses layanan  e-learning  meningkat  dan  server  tidak  dapat mengatasinya,  tentu  ini  akan  menjadi  masalah.  Oleh karenanya    diperlukan      sistem    server    yang  dapat menangani  banyaknya  permintaan  layanan  yang masuk  agar  skalbilitas  dari  server  e-learning  dapat meningkat.  Salah  satu  solusi  dari  permasalahan tersebut  adalah  dengan  peerapan  load  balancing. Dalam  makalah  ini,  akan  dilakukan  evaluasi  antara penggunaan  server  tunggal  dan  server  jamak.  Hasil pengujian    menunjukkan    implementasi  dari  load balancing  memiliki  nilai response time  36,4 ms  lebih kecil    dibandingkan    server  tunggal  yang  memiliki waktu  response  time  51,1  ms  pada  uji  koneksi  500/10 sec. Alhasil dari pengujian yang dilakukan, penerapan load balancing lebih baik dari segi nilai response time jika  dibandingkan  dengan  server  tunggal  untuk  setiap rentang pengujiannya.
Kata Kunci: load balancing, server E-Lerning, Beban Koneksi, response time, skalabilitas

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  semakin  kompleksnya  layanan  dan aplikasi  web    dalam    berbagai    bidang,    maka permintaan    layanan    web  dari    pengguna    semakin meningkat.    Contoh    layanan    dan  aplikasi  web  yang populer adalah layanan dan aplikasi bisnis ( e-business ), pendidikan    ( e-learning ),    berita    (-news),    dan  lain- lain[1].  Dalam    meningkatkan  sistem  layanan e- learning , dibutuhkan  suatu  sistem server yang  dapat
mengatasi    sejumlah    akses    yang    tinggi.  Hal  ini terkait  dengan  skalabilitas  sistem,  dimana  model pelayanan server jamak menjadi sebuah pilihan dengan menerapkan  metode load  balancing .    Load  balancing pada server merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat digunakan    untuk  meningkatkan    kinerja    dan ketersediaan server ,    yaitu  dengan    membagi permintaan    layanan        yang    datang    ke  beberapa server sekaligus,    sehingga    beban    yang  ditanggung oleh  masing-masing server lebih  sedikit  [2]. Dalam menanggulangi    peningkatan    kinerja    ketika    adanya akses    yang    begitu    banyak,    maka    penggunaan banyak server dapat  menjadi solusi  untuk  mengatasi hal  tersebut.  Himpunan    dari    banyak server disebut dengan    kluster server .  Sehingga  dengan  menerapkan kluster server maka dapat   meningkatkan  keandalan dan  ketersediaan  aplikasi [3]. Server  load  balancing memiliki  tugas  dalam  mendistribusikan    beban    kerja ke  banyak server dengan    mempertimbangkan kapasitas    dari  setiap server yang  ada  sehingga  dapat mengurangi  terjadinya  kegagalan server [4].  Dengan penerapan  banyak server ,  maka  ketika  terjadi kegagalan  pada  salah  satu server ,  layanan  yang  ada masih terus dapat berjalan. Hal lain adalah beban yang semakin  kecil,  karena  beban    yang    ada    kemudian didistribusikan    ke    masing-masing server sehingga sistem  yang  ada    menjadi  terdistribusi.  Sistem terdistribusi menyediakan berbagai sumberdaya, sebagai  salah  satu    keuntungan    utamanya    adalah dapat    menyediakan  kinerja    yang    lebih    baik    serta keandalan    dari    pada    sistem  tradisional    yang    lain dalam   kondisi   yang   sama   [5].  Penggunaan   banyak server untuk    sistem    terdistribusi  membutuhkan metode  untuk  mengatur  pembagian  beban secara adil atau  merata  pada  masing-masing server .  Banyak penelitian  telah  dilakukan  terkait  penerapan metode load    balancing untuk    mengatur    pembagian    beban kerja    pada server dengan    tujuan    untuk meningkatkan kinerja sistem. Penerapan load balancing dalam  web server sangat    penting    dan    dapat merupakan  sebuah  solusi  yang tepat dan efektif untuk menangani beban server yang sibuk serta  diharapkan dapat    meningkatkan    skalabilitas    pada  sistem terdistribusi  [6].  Web server harus  bebas  dari
kegagalan  baik  akibat  dari hardware ataupun software .    Dalam  kondisi  yang  lain fault  tolerance dapat  diterapkan  untuk  mendeteksi  dan mentoleransi kerusakan  secara real-time pada  sistem  terdistribusi [7].

## 2. Metode
Dalam  penelitian  ini,  metode load  balancing akan digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  dari server e-learning dengan    membandingkan  kondisi  sebelum dan  setelah load  balancing diimplementasikan.  Untuk tahap  awal  akan  dilakukan  tinjauan  pustaka  dan observasi.  Proses  selanjutnya  adalah  implemantasi sistem e-learning dan dilanjutkan dengan implementasi dari  metode load  balancing .  Pengujian  dilakukan dengan  cara  memberikan  sejumlah  koneksi  terhadap server e-learning,  baik  tunggal  maupun  jamak. Selanjutnya akan dilakukan evaluasi terhadap implementasi  metode load  balancing tersebut  dengan menggunkan  parameter  pengujian  yang    telah ditentukan.    Dari  hasil  evaluasi,  maka  akan  terlihat nilai  hasil  dari  uji  parameter  yang  telah  dilakukan. Untuk  memperjelas  jalannya    penelitian    ini    secara lebih    detail    metode    yang    akan    dilakukan ditunjukkan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Adapun yang menjadi landasan terori dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. E-Learning
E-Learning merupakan    kependekan    dari electronic learning adalah  sebuah  proses pembelajaran dimana penyampaian  materi,  diskusi,  ujian  dan  lain-lain  yang berkaitan  dengan  kegiatan    perkuliahan    dilakukan melalui  media  elektronik [8]. Dari beberapa sistem e- Learning    yang  ada,    secara    umum    dapat    dibagi berdasarkan    sifat    interaktivitasnya    dan  dapat dibedakan  kedalam  dua  kelompok yaitu e-Learning statis    dan e-Learning dinamis.    Sistem e-Learning dikatakan  bersifat  statis  jika    antara    pengguna  sistem tidak  dapat  saling  berinteraksi,    pembelajar  hanya dapat  melakukan proses download bahan-bahan yang diperlukan  dan  admin  hanya  dapat melaukan proses upload file-file materi.    Sistem    ini  biasanya
digunakan  hanya  sebagai penunjang  aktifitas  belajar- mengajar  yang dilakukan  secara  tatap  muka  dikelas. Sedangkan    sistem e-Learning dapat  digolongkan kedalam e-Learning yang  bersifat    dinamis    apabila siswa    mampu  belajar    dengan    dalam    lingkungan yang  tidak    jauh    berbeda    dengan    suasana    kelas dimana    di    dalam    sistem    ini    terdapat  kemungkinan untuk    berinteraksi    antara  pembelajar    dan    tutornya baik    melalui    email, chatting maupun    sarana komunikasi lainnya [9].
2. Load Balancing
Load    balancing merupakan  metodologi    jaringan komputer  yang bekerja dengan cara   mendistribusikan beban    kerja    dibeberapa  komputer  atau  kluster komputer untuk  mencapai  pemamfaatan   optimal   dari sumber daya, memaksimalkan throughput , meminimalkan    waktu    respon,    dan    menghindari kelebihan    beban.    Kluster server sendiri  merupakan gabungan beberapa  perangkat  komputer  yang  saling terhubung    dan  bekerjasama    sehingga    mereka    dapat dilihat    sebagai    satu  sistem  dalam  banyak  aspek,  dan kluster komputer biasanya digunakan untuk meningkatkan    kinerja    dan    ketersediaan  atas    satu komputer  [6]. Load    balancer dapat    melakukan berbagai  fungsi  seperti  peyeimbang  beban, traffic engineering ,  dan        pemindahan  jalur  trafik. Load balancer dapat  melakukan    pemeriksaan    kesehatan pada server ,  aplikasi, dan konten untuk meningkatkan ketersediaan  layanan  dan  pengelolaanya  [10].  Dalam penerapan load    balancer ada    berbagai  algoritma penjadwalan  yang    dapat    digunakan    untuk mendistribusikan beban kepada  setiap server didalam sekumpulan server .  Algoritma  penjadwalan  yang umumnya  digunakan  adalah :
1. Round robin
Untuk    model    penjadwalan    tipe round  robin,    load balancer mendistribusikan permintaan layanan    sama rata  ke    seluruh    real server tanpa    memperdulikan kapasitas server atau    pun    beban    permintaan layanan. Jika  ada empat real  server (A,B,C,D), maka permintaan  layanan        1  akan  diberikan load  balancer kepada server A, permintaan layanan    2 ke server B, permintaan  layanan        3  ke server C,    permintaan layanan    4  ke server D  dan  permintaan layanan   4 akan  kembali  ke server A.  Mekanisme  ini  dapat dilakukan  jika  seluruh  real server menggunakan spesifikasi komputer  yang  sama.  Konsep  dasar  dari algoritma    ini  adalah    dengan    menggunakan    time- sharing.    Pada   dasarnya  algoritma    ini    sama   dengan FCFS,  hanya  saja  bersifat preemptive .  Setiap  proses mendapatkan    waktu    CPU    yang  disebut    dengan waktu    quantum    (quantum    time)    untuk  membatasi waktu proses, biasanya  1-100 milidetik. Setelah waktu habis,  proses  ditunda  dan  ditambahkan  pada ready queue .    Algoritma    roundrobin    merupakan    algoritma yang paling  sederhana  dan  banyak  digunakan  oleh perangkat  load    balancing.    Algoritma    ini    membagi beban    secara  bergiliran    dan    berurutan    dari    satu server ke server lain  sehingga  membentuk  putaran.
Mulai Observasi dan tinjuan pustaka Perancangan dan implementasi load balancing Implementasi server e-learning Pengujian
Sistem
Evaluasi kinarja sistem
Dokumentasi hasil pengujian Selesai
Penjadwalan ini merupakan:
1.  Penjadwalan    preemptive,   bukan    di-preempt    oleh proses  lain,    tapi    terutama    oleh    penjadwal berdasarkan    lama  waktu  berjalannya  proses, disebut preempt by time.
2.  Penjadwal    tanpa    prioritas.    Semua    proses dianggap penting dan diberi sejumlah waktu proses yang  disebut  kwanta    (quantum)    atau    time    slice dimana  proses  itu berjalan.
Ketentuan  algoritma  roundrobin  adalah  sebagai berikut:
1.    Jika    kwanta    dan    proses    belum    selesai    maka proses menjadi  runnable  dan  pemroses  dialihkan ke  proses lain.
2.   Jika  kwanta  belum  habis  dan  proses  menunggu suatu kejadian (selesainya operasi I/O), maka proses menjadi blocked dan  pemroses  dialihkan  ke  proses lain.
3.  Jika  kwanta  belum  habis  tapi  proses  telah  selesai, maka  proses  diakhiri  dan  pemroses  dialihkan  ke proses lain. Algoritma round robin menggilir proses yang  ada  di  antrian.    Proses  akan  mendapat  jatah sebesar quantum time .  Jika quantum time -nya habis atau  proses  sudah  selesai,  CPU  akan  dialokasikan ke proses berikutnya. Tentu proses  ini  cukup  adil karena  tak  ada  proses  yang diprioritaskan,  semua proses    mendapat    jatah    waktu    yang  sama    dari CPU  yaitu  (1/n),  dan  tak  akan  menunggu  lebih lama    dari    (n-1)q    dengan    q    adalah    lama    1 quantum .  Algoritma  ini  sepenuhnya  bergantung besarnya    time  quantum.  Jika  terlalu  besar, algoritma ini akan sama saja dengan algoritma first come  first  served.  Jika  terlalu  kecil,  akan    semakin banyak  peralihan  proses  sehingga  banyak waktu terbuang.    Permasalahan  utama    pada round  robin adalah  menentukan  besarnya time  quantum .  Jika time  quantum    yang    ditentukan    terlalu    kecil, maka    sebagian  besar    proses    tidak    akan    selesai dalam  1 quantum .  Hal  ini tidak baik karena akan terjadi  banyak    switch,  padahal  CPU  memerlukan waktu  untuk  beralih  dari  suatu  proses  ke proses lain    (disebut    dengan context    switches    time ). Sebaliknya,    jika    time    quantum    terlalu    besar, algoritma Roundrobin akan berjalan seperti algoritma first  come  first  served .  Time  quantum yang  ideal  adalah  jika  80%  dari  total  proses memiliki  CPU burst  time yang  lebih  kecil  dari 1 time quantum [11].
2. Least connection
Algoritma  ini  melibatkan    pengiriman    permintaan layanan  baru  ke  server  dengan  jumlah  koneksi bersamaan.  Metode  ini  memerlukan  penyeimbang beban  untuk melacak  jumlah  koneksi  aktif  secara bersamaan    pada  setiap    server    dan    mengirim permintaan    ke    server    dengan  sedikitnya  jumlah koneksi yang aktif bersamaan [11].
3. Pembahasan
Pada  Gambar  1  menjelaskan  bagaimana  bentuk  dari
arsitektur  server  tunggal  yang  mana  hanya  terdiri  dari single  server .  Selanjutnya  pada  Gambar  2  merupakan arsitektur  server  jamak  yang  akan  diterapkan  dalam penelitian  ini.  Yang  mana  terdiri  dari server  load balancer , serta dau buah server e-learning .
Gambar 1. Arsitektur Server Tunggal
Gambar 2. Arsitektur server jamak dengan Load Balancing
Pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa server load balancer ,    App server 1 e-learning ,    App server 2 e- learning terletak    pada    jaringan cloud .    Sedangkan client  dapat    melakukan    akses    melalui    jaringan publik.  Untuk   detail    dari   antarmuka    jaringan    yang terpasang akan diperlihatkan pada
Tabel 1 . Nama Server dab IP Address
Nama Server IP Address Server Load Balancer 103.41.205.217 Server 1 E-Learning 103.41.204.218 Server 1 E-Learning 103.41.205.204 Client 192.168.7.131
Pada    rincian    di    atas,    menunjukkan    bahwa    alamat IP 103.41.205.217  merupakan  alamat  yang  dimiliki oleh load balancer yang berfungsi untuk meneruskan permintaan  ke  aplikasi server .  Ketika  pengguna meminta  konten  di server aplikasi e-learning ,  maka semua    permintaan    akan    melewati server load balancer .    Jadi    pengguna    tidak    akan    mengetahui real  server mana    yang    melayani.    Kemudian permintaan  layanan    tersebut  akan  dibagikan  oleh server load  balancer kepada real server yang terdaftar  pada load  balancer dengan  menyesuaikan pada  algoritma  penjadwalan  yang  telah disematkan.
Selanjutnya  setiap real server akan  terhubung  ke server database    untuk    menyesuaikan    data    yang akan  digunakan,    setelah    itu    permintaan    akan    di berikan    kepada  client  melalui server load  balancer kembali.  Pengamatan      dalam      penelitian      ini dilakukan    dengan  mengambil  dua  parameter  yaitu throughput dan response  time .      Pengujian  ini bertujuan    untuk    melakukan  evaluasi  kinerja  dengan diimplementasikannya metode load balancing .  Dalam hal  ini  yang  mana   pada   sisi   klien akan  dilakukan permintaan    secara    bertahap    melalui tool httperf untuk  melihat  throughput    dan  response    time.  Untuk lebih  jelasnya  terlihat  pada  Tabel  2  yang merupkan hasil  rata-rata  dari    permintaan  layanan        yang  di lakukan  oleh    client    melalui tool httperf.    Dimana permintaan  layanan    tersebut  akan  dilakukan  secara bertahap.  Dimulai  dari  jumlah  koneksi  500/10 sec , 500/20 sec , dan 500/30 sec yang dilakukan koneksi  ke server secara bersamaan dalam  satu waktu.  Dari  sini maka dapat dilakukan pengamatan  serta membandikan kinerja dari kedua model yang telah di implementasikan. Berdasarkan  pada  hasil  yang  telah diperoleh dari nilai response  time .
Tabel 2 . Nama Server dab IP Address
Koneksi/ sec Server Tunggal Response time (ms) Server Jamak Response time (ms) 500/10 sec 51,1 36,4 500/20 sec Error 70,3 500/30 sec Error 69,8
Dari  Gambar  3 memperlihatkan perbandingan  secara grafik  antara   sistem server tunggal dan sistem server jamak dari nilai response time yang telah dikumpulkan.
Gambar 3. Grafik Response Time (ms)
Hasil  dari  perbandingan  kedua  model  arsitektur  baik server  tunggal  dan  server  jamak  dapat    dilihat    pada Tabel  2,  dimana penerapan load balancing memiliki nilai response  time lebih kecil di  bandingkan dengan penerapan server tunggal dari setiap rentang pengujinnya.  Pada  uji  koneksi  500/10 sec nilai reponse  time dari  server  jamak  adalah  36,4  ms, lebih kecil    dibandingkan    penerapan  server  tunggal    yang
memiliki    nilai response  time sebesar  51,  1  ms.  Ini menujukan  bahwa    kecepatan    response  time  yang didukung penerapan load balancing cepat dibandingkan  hanya dengan penerapan server tunggal. Sehingga  dari  segi  layananan,  penerapan  load balancing  layak  untuk  diimplemantasikan  karena  ini merupakan  bagian  dari quality  of  service (QoS)  dari suatu layanan.  Hal serupa juga terjadi pada uji koneksi selanjutnya,  dimana  pada  uji  koneksi  500/20 sec ,  dan 500/30 sec penerapan  server  jamak  yang  didukung metode load balancing lebih unggul bila dibandingkan dengan  penerapan  server  tunggal.  Bahkan  untuk  nilai koneksi  500/20 sec ,  dan  500/30 sec ,  server  tunggal mengalami error koneksi, dimana tidak semua layanan dapat  diterima  dan  diteruskan  kembali.  Hal  tersebut dapat  dilihat  dari  pantauan  saat  dilakukan  uji  koneksi tersebut seperti diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 3. Hasil uji koneksi terhadap server tunggal
Dalam  penelitian  ini, load  balancer masih  bersifat tunggal. Belum dikembangkan
bagaimana membangun sebuah sistem yang memiliki ketersediaan yang    tinggi    dengan    menerapkan  sistem    yang fault tolerance. Dengan  sistem  yang fault  tolerance diharapkan ketersediaan sistem akan terus terjaga.

## 4. Kesimpulan
Dari    hasil    pengujian    yang    telah    dilakukan    maka dapat diambil kesimpulan, yaitu :
1.  Hasil  perbandingan  nilai  rata-rata    menunjukkan least    connections    memiliki    nilai    response  time 50.27  ms  lebih  kecil  dibandingkan  round robin yang  memiliki  waktu  respons  50.88  ms.  Ini menunjukkan respon least connections lebih cepat dibanding  round  robin.  Untuk  throughput,    least connection    juga    memiliki    nilai    yang    lebih besar    yaitu    29.51  Kb/sec    dibandingkan    round robin    yang  memiliki  nilai  29.21  Kb/sec.  Ini menunjukkan  bahwa  jumlah  paket  yang  dapat dilewatkan least connections lebih besar dari  pada round robin.
2.  Alhasil,  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan, menunjukkan  penerapan load  balancing dalam
menikatkan kinerja telah berhasil
diimplementasikan. Dengan melihat nilai response time yang  lebih  kecil  disbanding  dengan penggunaan server tunggal.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan TerimakasihTerima
kasih kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  kepada    Masyarakat (DRPM)  Dikti  yang  telah  mendanai  kegiatan penelitian     ini yakni  pada     skema     Penelitian  Dosen Pemula  (PDP) sesuai dengan SK Penetapan Pemenang Hibah  PDP  nomor:  T/140/E3/RA.00/2019  tanggal  28 Februari  2019  dan  Kontrak  Pelaksanaan  Penelitian Nomor  :  010/LPPM-UTI/FTIK/PDP-MONO/V/2019 tanggal  2  Mei  2019.  Terima  kasih  juga  peneliti sampaikan      kepada  LPPM  Universitas  Teknokrat Indonesia yang telah memfasilitasi  kegiatan  penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] N.  Angsar,  “Pengujian  Distribusi  Beban  Web dengan  Algoritma  Least  Connection  dan Weighted Least Connection,” Jnteti , vol. 3, no. 1, pp. 24–28, 2014.
[2] D.  Lukitasari,  F.  Oklilas,  F.  I.  Komputer,  and U.  Sriwijaya,  “Analisis  Perbandingan  Load Balancing  Web  Server  Tunggal  Dengan  Web server  Cluster  Menggunakan  Linux  Virtual Server,” vol. 5, no. 2, pp. 31–34, 2010.
[3] S.  D.  Riskiono,  S.  Sulistyo,  and  T.  B.  Adji, “Kinerja  Metode  Load  Balancing  dan  Fault Tolerance  Pada  Server  Aplikasi  Chat,” Pros.
Semin. Nas. ReTII , 2017. [4]
C.  Kopparapu,  “Load  Balancing  Servers  , Firewalls , and Caches Chandra Kopparapu.”
[5] S.  Raharjo,  “Implementasi  Load  Balancing Web  Server  Menggunakan  Metode  LVS- NAT,” vol. 8, no. 2, 2012.
[6] U.  Haluoleo,  K.  Bumi,  and  T.  Anduonohu, “Peningkatan  Kinerja  Siakad  Menggunakan Metode  Load  Balancing  dan  Fault  Tolerance Di  Jaringan  Kampus  Universitas  Halu  Oleo,” vol. 10, no. 1, pp. 11–22, 2016.
[7] H.  Chang,  “Load  Balancing  and  Fault- Tolerance  for  Scalable  Network  File  Systems Using by Web Services,” pp. 351–356.
[8] A.  Ambarita,  “Implementasi  Sistem  E- Learning Menggunakan Software Moodle Pada Politeknik  Sains  Dan  Teknologi  Wiratama Maluku Utara,” IJIS - Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, 2017.
[9] B. Suteja, U. K. Maranatha, A. Harjoko, and U. G.  Mada,  “User  Interface  Design  for  e- Learning  System  User  Interface  Design  for  e- Learning System,” no. June, 2015.
[10] S.  Malik,  “Dynamic  load  balancing  in  a network  of  workstations,” Pap.  Parallel Process. Course, Carlet. … , no. 219762, 2000.
[11] G.  Triono,  “Implementasi  Load  Balancing Dengan Menggunakan Algoritma Round Robin Pada  Kasus  Pendaftaran  Siswa  Baru  Sekolah
Menengah Pertama Labschool Unesa Surabaya,” pp. 169–176, 2015.