## PERBANDINGAN KUALITAS FITUR PEMBELIAN TIKET
KONSER BLIBLI.COM DAN TIKET.COM MENGGUNAKAN

## METODE LOAD TESTING
1 Khonsa Mutmainnah, 2 Ahmad Nur Ihsan Purwanto* 2,3 Program Studi Ilmu Komputer Universitas Ary Ginanjar JL TB Simatupang, Cilandak, RT.3/RW.3, Cilandak Tim., Kec. Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan
1 k.mutmainnah@students.esqbs.ac.id, 2 ahmadnur.ihsan@esqbs.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Mengikuti  perkembangan  zaman  yang  mulai  memanfaatkan  teknologi  untuk  menjadi sarana  bisnis  dan  promosi,  pembelian  tiket  konser  online  berbasis  website  juga  sudah  mulai digunakan  promotor  konser  untuk  teknis  pembelian  tiket.  Pada  pembelian  tiket  konser  musisi berskala besar, penggemar rela menunggu tiket berjam-jam sebelum penjualan tiket resmi dibuka pada  laman  e-commerce.  Ketika  proses  berlangsung,  terjadi  error  pada  website  dikarenakan traffic pengguna yang terlalu tinggi. Perlu adanya pengujian kualitas kinerja pada e-commerce penjualan  tiket  konser,  untuk  dapat  mengetahui  website  mana  yang  dapat  menerima  request pengguna dalam jumlah yang besar saat pembelian tiket konser. Metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah load testing. Parameter yang diuji pada pengujian ini ada 4. Parameter tersebut  adalah:  average  time,  throughput,  standar  deviasi,  dan  persentase  error.  Hasil  dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa blibli.com mendapatkan hasil yang cukup stabil dengan kecepatan,  throughput,  dan  standar  deviasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  tiket.com. Namun  pada  parameter  persentase  error,  blibli.com mendapatkan  nilai  tinggi  mencapai  99% sehingga hasil tersebut membuktikan bahwa kualitas blibli.com dinilai tidak baik. Sebanyak 99% sampel yang dikirimkan ke server blibli.com mengalami error. Sedangkan rata-rata persentase error  tiket.com  mencapai  86,4%.  Kedua  website  dapat  melakukan  perbaikan  server  website menggunakan metode Load Balancing, agar kualitas yang diberikan kepada pengguna website lebih maksimal.
Kata Kunci : Load testing, Performance testing, Tiket Konser, Website.

## Abstract
A  concert  is  a  live  music  performance  by  musicians.  Concerts  are  usually  a  means  of interaction  between  musicians  and  music  lovers.  Following  the  times  that began  to  utilize technology  to  become  a  means  of  business,  promotion,  communication,  and  even  a  source  of information, website-based online concert ticket purchases have also begun to be used by concert promoters for technical ticket purchases. To purchase tickets for large-scale mhusician concerts, fans are willing to wait for tickets to be launched hours before ticket sales officially open on certain e- commerce pages. But when the process takes place, errors occur on the website due to too high user traffic. It is necessary to test the performance quality of e-commerce concert ticket sales, to find out which websites can receive a large number of user requests when purchasing concert tickets. The method used in this test is Load testing.There are 4 parameters tested in this test. These parameters are Average Time, Throughput, standard deviation, and error percentage. The results of the test show that blibli.com gets quite stable results with better speed, Throughput, and standard  deviation  compared  to  tiket.com.  However,  in  the  error  percentage  parameter, blibli.com gets a high value reaching 99%, proving that the quality of blibli.com is not considered good. As many as 99% of the samples sent to the blibli.com server experienced errors. While the average percentage of tiket.com errors reached 86.4%. Both websites can improve the website
server using the load balancing method so that the quality provided to website users is maximized.
Keywords : Concert, Load testing, Performance testing, Website .

## PENDAHULUAN
Ketua Umum Asosiasi Promotor Musik Indonesia  (APMI)  Dino  Hamid  mengatakan industri  pertunjukan, termasuk  konser musik, mengalami pertumbuhan yang sangat tinggi di masa  pascapandemi  [1] . Istilah  pertunjukan musik secara langsung ( live ) kemudian dikenal dengan istilah konser [2]. Musisi lokal maupun mancanegara  menargetkan  Indonesia  sebagai destinasi  untuk  tur  konser.  Di  bulan  Maret 2022 lalu, PK Entertainment selaku salah satu promotor  konser  yang  berada  di  Indonesia, mengumumkan  artis  Internasional  Justin Bieber akan melakukan tur konser di Indonesia yang  diadakan  pada  bulan  November  2022. Selain itu, pada bulan Juli 2022 lalu terdapat 3 artis mancanegara yang mengadakan konser di Indonesia  diantaranya: The  Boyz , Louis Tomlinson ,  dan Epik  High .  Perdagangan elektronik  atau e-commerce mengacu  pada pembelian,  penjualan,  dan  perdagangan produk  dan  jasa,  juga  informasi  secara elektronik  [3].  E-commerce  merupakan  satu set  dinamis  teknologi,  aplikasi  dan  proses bisnis  yang  menghubungkan  perusahaan, konsumen  dan  komunitas  tertentu  melalui transaksi  elektronik  dan  perdagangan  barang, jasa,  dan  informasi  yang  dilakukan  secara elektronik  [4].  Sedangkan  pengertian e- commerce menurut Laudon dalah suatu proses membeli  dan  menjual  produk-produk  secara elektronik oleh konsumen dan dari perusahaan
ke  perusahaan  dengan  komputer  sebagai perantara transaksi bisnis [5].Untuk pembelian tiket konser musisi berskala besar, penggemar rela  menunggu  tiket  diluncurkan  berjam-jam sebelum  penjualan  tiket  resmi  dibuka  pada laman e-commerce tertentu.  Namun  ketika proses tersebut berlangsung, terjadi error pada website dikarenakan traffic yang terlalu tinggi.
Dikutip  dari  kompas.com,  terdapat  banyak penggemar  Justin  Bieber  yang  mengeluhkan terjadinya error saat  pembelian  tiket  konser Justin  Bieber  yang  dibuka  pada  Maret  2022 lalu  di website blibli.com  [6].  Pada  berita tersebut,  promotor  konser  Justin  Bieber menjelaskan  bahwa error yang  terjadi  pada situs blibli.com tersebut dikarenakan antusiasme masyarakat yang tinggi.
Selain  itu,  kualitas web server dapat dikatakan  baik  apabila  mampu  melayani  tiap permintaan  ( request )  dari  pengguna  ke  URL ( Uniform Resource Locator ) secara cepat dan kemampuan  untuk  mengurangi  terjadinya kesalahan error [7]. Maka dari itu, pengujian kinerja website perlu  dilakukan  untuk menimbang e-commerce mana yang baik dan kurang  baik,  diukur  dari  kinerja website tersebut.  Pengujian  kinerja  ini  juga  dapat menemukan  parameter  mana  yang  menjadi masalah  dalam error -nya  pembelian  tiket konser  sehingga  hal  tersebut  dapat  diketahui dan  diatasi  sesegera  mungkin. E-commerce yang  akan  diuji  pada  penelitian  ini  adalah blibli.com dan tiket.com.
Software testing atau pengujian perangkat lunak merupakan aspek penting dari siklus  pengembangan  perangkat  lunak. Software  Testing  pada  dasarnya  adalah pengujian perangkat lunak sebelum diluncurkan menjadi sebuah produk [8].Pengujian  dilakukan  dengan  mengamati input  dan  output  yang  dihasilkan.  Menurut Intan  Permatasari  dkk  [9],  pengujian  kinerja untuk  sebuah website dapat  dimulai  dari menggunakan  metode load  testing . Load testing adalah jenis pengujian non-fungsional untuk  mengenali  tindakan  aplikasi  ketika aplikasi  tersebut  dipenuhi  dengan  sejumlah besar klik pengguna dan memeriksa seberapa baik  aplikasi  tersebut  menangani  lalu  lintas [10].  Dijelaskan  bahwa load  testing adalah pengujian  yang  memungkinkan  penguji menilai bagaimana sebuah
website mendukung  beban  kerja  yang  diharapkan dengan  menjalankan  serangkaian  skrip tertentu yang meniru perilaku pelanggan pada tingkat beban yang berbeda [11]. Metode load testing ini  dapat  mengukur response  time dalam  berbagai load  condition .  Pengujian  ini membantu  menentukan  bagaimana  software berperilaku  ketika  beberapa  user  mengakses software secara bersamaan [12] . Load testing ini  dapat  mengidentifikasi  kapasitas  operasi maksimum sebuah perangkat lunak, menentukan  apakah  infrastruktur  perangkat lunak  saat  ini  cukup  untuk  digunakan pengguna, keberlanjutan perangkat lunak pada maksimum  beban  penggunaan  pengguna,
jumlah  pengguna  bersamaan  yang  dapat didukung  perangkat  lunak,  dan  skalabilitas yang  memungkinkan  lebih  banyak  pengguna mengaksesnya.
Terdapat penelitian yang juga menganalisis kinerja e-commerce sebelumnya, penelitian  tersebut  dilakukan  oleh  Amjad, Tutul  Hossain,  Hassan,  &  Rahman,  (2021) [13].  Penelitian  tersebut  hanya  melakukan performance  testing ,  tidak  dengan  teknik tertentu,  sehingga  hasil  dari  pengujian  yang dilakukan  hanya  dalam  keadaan  normal  saja. Selain itu, ada juga penelitian yang dilakukan oleh  Shafana,  Musfira,  &  Naja  (2021) [14] , Pada  penelitian  tersebut,  dilakukan load testing untuk  5 e-commerce di  Thailand  dan membandingkan  kualitas  kinerjanya.  Tetapi,
pada penelitian tersebut hanya
menyimulasikan  1000  virtual user untuk pengujiannya.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan menggunakan  metode load  testing untuk menguji  kualitas  kinerja website pembelian tiket  konser  blibli.com  dan  tiket.com. Kemudian,  berdasarkan  hasil  pengujian tersebut  peneliti  akan  membandingkan kualitas kedua website . Website yang memiliki kualitas  kinerja  yang  lebih  baik  setelah pengujian  dengan  beban,  berarti  lebih  layak untuk  digunakan  penjualan  tiket  konser berskala besar. Peneliti menggunakan metode load  testing untuk  pengujian  dengan menyimulasikan 10.000 virtual user .
Gambar 1. Alur Penelitian.

## METODE PENELITIAN
Alur yang digambarkan pada gambar 1 dibagi menjadi 5 tahapan, yaitu pendahuluan, penyusunan test  plan ,  penentuan  KPI pengujian ,  load  testing ,  dan  pengambilan simpulan dan saran.
Metode  analisis  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif. Metode  kuantitatif  menitikberatkan  pada pengukuran  dan  analisis  hubungan  sebab- akibat antara bermacam macam variabel [15] .
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  proses analisis  yang  perlu  dilakukan  setelah pengujian  berlangsung.  Langkah  pertama
dalam proses ini adalah menganalisis test log yang  diperoleh  dari  pengujian  menggunakan tools yang  digunakan. Test  log ini  mencakup rata-rata  waktu  ( average  time ), throughput , standar  deviasi,  dan  persentase error . Selanjutnya,  hasil  dari test  log tersebut divalidasi untuk mengidentifikasi apakah hasil pengujian tersebut sesuai dengan harapan dan kepuasan  peneliti.  Jika  hasilnya  memuaskan, maka  proses  dapat  dilanjutkan,  namun  jika tidak,  maka  pengujian  perlu  diulang  hingga mendapatkan  hasil test  log yang  sesuai.
Setelah  memperoleh  hasil  yang  memenuhi syarat, test log tersebut kemudian dipresentasikan  dalam  bentuk  tabel  atau
grafik.  Tahap  selanjutnya  adalah  analisis strategi perbaikan, di mana peneliti mengidentifikasi parameter yang
menyebabkan  penurunan  kinerja website .
Berdasarkan  analisis  ini,  peneliti  kemudian dapat menyusun strategi untuk menyelesaikan masalah atau error yang terdapat pada website .
Interpretasi Data Pada tahapan ini,
dilakukan perbandingan  data  kualitas  objek  pada  saat keadaan  normal  dan  di  bawah  beban.  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Musthafawi dkk [16], penelitian tersebut membandingkan keadaan  Shopee  saat  sebelum  terjadinya pandemi covid-19 dan  setelah  terjadinya pandemi.  Sedangkan  dalam  penelitian  ini, dilakukan  perbandingan  kualitas  blibli.com dan  tiket.com  dalam  keadaan  normal  dan  di bawah tekanan 10.000 akses pengguna dalam waktu  bersamaan.  Kemudian  hasil  tersebut
dibandingkan  lagi  setiap  objeknya,  sampai mencapai kesimpulan website mana yang lebih baik  kualitasnya  dalam  keadaan  di  bawah beban akses pengguna yang banyak.
Penarikan  kesimpulan website mana yang  lebih  baik  dibandingkan website yang lainnya ditentukan apabila:
• Average  Time :  semakin  rendah  nilai average time , maka kecepatan website dalam menerima request lebih baik.
• Throughput :  semakin  besar  nilai throughput , maka kemampuan
website dalam  menerima  banyak request lebih baik.
•Standar deviasi: semakin rendah nilai standar deviasi, maka semakin akurat penilaian website tersebut.
•Persentase error : semakin kecil nilai persentase error ,  maka  semakin  baik website tersebut  dalam  menerima banyak request .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini adalah pemaparan dari proses analisa dan hasil penelitian yang dilakukan.
Penyusunan Test Case
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis terhadap  fitur  yang  akan  dilakukan  tes  yaitu fitur pembelian tiket konser pada tiket.com dan blibli.com.  Dari  analisis  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  proses  pembelian  tiket konser pada website tiket.com dan blibli.com terdapat  kesamaan.  Pada  keduanya,  ada  3 tahapan  yang  perlu  dilakukan  pengguna  saat proses pembelian tiket konser.
Tabel  1  berisi  daftar  test  case  untuk menguji  proses  pembelian  tiket,  yang  terdiri dari  tiga langkah  utama:  Pilih  Konser,  Detail Pesanan,  dan  Detail  Pemesan.  Case  ID  T1 adalah Pilih Konser, yang melibatkan langkah mengklik konser yang ingin dibeli. Case ID T2 adalah  Detail  Pesanan,  yang  bertujuan
memastikan  jumlah  dan  jenis  tiket  sesuai dengan yang diinginkan.
Case  ID  T3  adalah  Detail  Pemesan, yang melibatkan pengisian form yang tersedia.
Setiap  test  case  ini  dirancang  untuk memastikan  bahwa  setiap  langkah  dalam proses pembelian tiket berjalan dengan benar dan sesuai harapan.

## Performance Test
Setelah  dibuat test  case ,  tahap berikutnya  adalah  menentukan  KPI  ( Key Performance Indicator ) untuk setiap test case . KPI yang dibuat ini akan digunakan pada saat evaluasi  untuk menjadi  perbandingan  dengan hasil load testing pada objek. Penentuan KPI ini  dilakukan  dengan  cara  menguji  objek menggunakan performance  testing pada kondisi  normal.  Pengujian  ini  menggunakan aplikasi JMeter.
Dari pengujian tersebut, dihasilkan data yang dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3
Tabel 1. Test case Case ID Operation Name Step T1 Pilih Konser Klik konser yang ingin dibeli T2 Detail Pesanan Memastikan jumlah dan jenis tiket sesuai dengan yang diinginkan T3 Detail Pemesan Isi form yang tersedia Tabel 2. Hasil Performance Test tiket.com Label Sampel Average (second) Standar Deviasi Throughput (per second) Persentase Error (%) PilihKonser 10 1505 979,06 1 0 DetailPesanan 10 713 277,10 1,5 0 DetailPemesan 10 833 210,11 1,4 0 Keterangan : PilihKonser adalah step klik konser yang dibeli, DetailPesanan adalah step untuk memastikan jumlah dan jenis tiket sesuai dengan yang diinginkan, DetailPemesan adalah step klik tombol pesan dan isi form.
Tabel 2 menunjukkan hasil Performance Test  dari  situs  tiket.com  untuk  tiga  langkah berbeda  dalam  proses  pembelian  tiket: PilihKonser,
DetailPesanan,
dan DetailPemesanan.  Masing-masing  langkah diuji dengan 10 sampel. Langkah PilihKonser memiliki  rata-rata  waktu  1505  detik  dengan standar  deviasi  979,06  detik, throughput 1 transaksi  per  detik,  dan  persentase  error  0%. Langkah  DetailPesanan  memiliki  rata-rata waktu 713 detik dengan standar deviasi 277,10 detik, throughput 1,5 transaksi per detik, dan persentase error 0%. Langkah DetailPemesanan  memiliki  rata-rata  waktu
833 detik dengan standar deviasi 210,11 detik, throughput 1,4  transaksi  per  detik,  dan persentase error 0%.  Keterangan  tambahan menjelaskan  bahwa  PilihKonser  adalah langkah  memilih  konser,  DetailPesanan memastikan  jumlah  dan  jenis  tiket  sesuai keinginan,  dan  DetailPemesanan  adalah langkah terakhir untuk memesan dan mengisi form.
Tabel 3 menampilkan hasil Performance  Test dari  situs  blibli.com  untuk tiga langkah berbeda dalam proses pembelian tiket: PilihKonser, DetailPesanan, dan DetailPemesanan. Setiap langkah diuji dengan 10  sampel.  Langkah  PilihKonser  memiliki rata-rata  waktu  814  detik  dengan  standar deviasi 1026,61 detik, throughput 1,1 transaksi per  detik,  dan  persentase error 0%.  Langkah DetailPesanan  memiliki  rata-rata  waktu  101 detik  dengan  standar  deviasi  23,24  detik,
throughput  1,7  transaksi  per  detik,  dan persentase error 0%. Langkah DetailPemesanan memiliki rata-rata waktu 99 detik  dengan  standar  deviasi  20,88  detik,
throughput 1,7  transaksi  per  detik,  dan persentase error 0%.  Keterangan  tambahan menjelaskan  bahwa  PilihKonser  adalah langkah  memilih  konser,  DetailPesanan memastikan  jumlah  dan  jenis  tiket  sesuai keinginan,  dan  DetailPemesanan  adalah langkah terakhir untuk memesan dan mengisi form.
Dari  hasil  test  kedua website ,  dihitung rata-rata  setiap  parameter.  Rata-rata  tersebut dijadikan  KPI  untuk  pengujian  selanjutnya. KPI pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengujian KPI  untuk  Blibli.com  dan  Tiket.com  dalam tiga  skenario  berbeda:  T1  (Pilih  Konser),  T2 (Detail  Pesanan),  dan  T3  (Detail  Pemesan). Pada  metrik Average  Time ,  Blibli.com  lebih cepat  pada  T2  dan  T3  dibandingkan Tiket.com,  namun  lebih  lambat  pada  T1. Standar  Deviasi  menunjukkan  variabilitas waktu respon yang lebih tinggi pada T1 untuk Blibli.com,  tetapi  lebih  rendah  pada  T2  dan T3. Throughput per second mengindikasikan bahwa  Blibli.com  memiliki  performa  yang lebih  baik  pada  T2  dan  T3  dibandingkan Tiket.com. Tidak ada error yang tercatat pada kedua platform di  ketiga  skenario.  Secara keseluruhan,
Blibli.com menunjukkan performa  yang  lebih  konsisten  dan  efisien dalam pengujian ini.
Tabel 3. Hasil Performance Test blibli.com Label Sampel Average (sedond) Standar Deviasi Throughput (per second) Persentase Error (%) PilihKonser 10 814 1026,61 1,1 0 DetailPesanan 10 101 23,24 1,7 0 DetailPemesan 10 99 20,88 1,7 0 Keterangan : PilihKonser adalah step klik konser yang dibeli, DetailPesanan adalah step untuk memastikan jumlah dan jenis tiket sesuai dengan yang diinginkan, DetailPemesan adalah step klik tombol pesan dan isi form.

## Tabel 4. KPI Pengujian
Blibli.com  Tiket.com  Rata-rata A ve rag e Ti m e T1 814 1505 1159,5 T2 101 713 407 T3 99 833 466 St an dar D evi as i T1 1026,61 979,06 540,835 T2 23,24 277,10 150,17 T3 20,88 210,11 115,495 T hr ou gh pu t (p er Se con d) T1 1,1 1,0 1.05 T2 1,7 1,5 1.6 T3 1,7 1,4 1.55 P er se nt as e E rr or (%) T1 0 0 0 T2 0 0 0 T3 0 0 0
Keterangan  :  T1  adalah caseID pada  pengujian  Pilih  Konser,  T2  ada caseID untuk  pengujian  Detail Pesanan, T3 adalah caseID untuk pengujian Detail Pemesan.
Tabel 5. Hasil Load Testing tiket.com Label Sampel Average (seconod) Standar Deviasi Throughput (per Second) Persentase Error (%) PilihKonser 10.000 214.926 152.364,52 1.7 96,74 DetailPesanan  10.000 324.592 614.314,27 1,7 85,07 DetailPemesan  10.000 262.728 1.133.417,67 1,7 77,36 Keterangan : PilihKonser adalah step klik konser yang dibeli, DetailPesanan adalah step untuk memastikan jumlah dan jenis tiket sesuai dengan yang diinginkan, DetailPemesan adalah step klik tombol pesan dan isi form.
Tabel 6. Hasil Load Testing blibli.com Label Sampel Average (second) Standar Deviasi Throughput (per Second) Persentase Error (%) PilihKonser 10.000 120.106 76.631,87 27,4 99,09 DetailPesanan 10.000 64.837 52.135,42 41,2 99,12 DetailPemesan  10.000 22.047 30.373,19 39,9 99,44 Keterangan : PilihKonser adalah step klik konser yang dibeli, DetailPesanan adalah step untuk memastikan jumlah dan jenis tiket sesuai dengan yang diinginkan, DetailPemesan adalah step klik tombol pesan dan isi form.

## Load Test
Setelah  penentuan  KPI,  kemudian dilakukanlah  proses load  testing .  Proses tersebut  dilakukan  dengan  menyimulasikan 10.000 user mengakses website pada  waktu bersamaan.  Proses tersebut  dilakukan  dengan menggunakan  CMD  dikarenakan  aplikasi Apache  JMeter tidak  dapat  menanggung simulasi user yang  terlalu  banyak.  Tabel  5 menunjukkan  hasil load  testing pada Tiket.com  dengan  tiga  langkah  pengujian:
PilihKonser, DetailPesanan, dan DetailPemesan, masing-masing dengan
sampel  10.000. Average  time untuk PilihKonser  adalah  214.926  detik,  untuk DetailPesanan  324.592  detik,  dan  untuk DetailPemesan 262.728 detik. Standar deviasi menunjukkan  variabilitas  tertinggi  pada langkah  DetailPemesan  dengan  1.133.417,67 detik. Throughput tetap  konstan  di  1,7  per detik  untuk  semua  langkah.  Persentase  error paling  tinggi  terjadi  pada  PilihKonser (96,74%), diikuti DetailPesanan (85,07%) dan DetailPemesan (77,36%), menunjukkan banyaknya  kesalahan  yang  terjadi  selama proses pengujian.
Tabel 6 menunjukkan hasil load testing pada  Blibli.com  dengan  tiga  langkah pengujian:  PilihKonser,  DetailPesanan,  dan
DetailPemesan, masing-masing dengan sampel  10.000.  Average  time  untuk PilihKonser  adalah  120.106  detik,  untuk DetailPesanan  64.837  detik,  dan  untuk DetailPemesan  22.047  detik.  Standar  deviasi terendah pada DetailPemesan dengan 30.373,19 detik, dan tertinggi pada PilihKonser dengan 76.631,87 detik.
Throughput per second tertinggi  pada DetailPesanan (41,2), diikuti oleh
DetailPemesan (39,9) dan PilihKonser (27,4). Persentase error hampir sama tinggi di semua langkah,  yaitu  sekitar  99%,  menunjukkan tingkat  kesalahan  yang  signifikan  selama proses pengujian.

## Analisis Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  dari load  testing dengan  mengirimkan  10.000  sampel user , dibuatlah  diagram  untuk  memvisualisasikan perbandingan  dari  KPI  dan  objek  penelitian yaitu blibli.com dan tiket.com. Dari Gambar , dapat  diketahui  bahwa  nilai average kedua objek memiliki perbandingan yang sangat jauh dari  KPI.  Jika  dibandingkan  keduanya,  hasil pengujian tiket.com menunjukkan bahwa nilai average lebih tinggi hingga 94.486 detik untuk T1, 149.755 detik untuk T2, dan 336.618 detik untuk  T3.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  rata-
rata  waktu  yang  dibutuhkan  tiket.com  lebih tinggi  jika  dibandingkan  dengan  blibli.com untuk  menangani  10.000  sampel user yang dikirimkan. Dari Gambar dapat dilihat bahwa tiket.com  memiliki  hasil  yang  tidak  berbeda jauh  dibandingkan  dengan  KPI  yang ditetapkan.  Hal  ini  membuktikan  bahwa
tiket.com memiliki nilai throughput yang tidak berbeda  jauh  antara  kondisi  normal  dan  di bawah  tekanan-nya.  Sedangkan  blibli.com berhasil  menerima request lebih  banyak  24 kali  lipat  lebih  besar  dibandingkan  KPI  pada T1, 23 kali lipat pada T2, dan 22 kali lipat pada T3.
Gambar 3. Diagram Hasil Average Time
Gambar 4. Diagram Hasil Throughput

## Gambar 6. Diagram Hasil Persentase Error
Nilai  standar  deviasi  menunjukkan keberagaman  hasil  nilai  yang  diperoleh  pada pengujian yang telah dilakukan. Dari Gambar dapat  dilihat  bahwa  dari  ketiga test  case , tiket.com  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  blibli.com.  Nilai  yang tinggi pada tiket.com untuk parameter standar deviasi  ini  menunjukkan  bahwa  hasil pengujian  dengan  mengirimkan  sampel  1000 request yang  dilakukan  kepada  tiket.com memiliki hasil nilai yang sangat beragam atau cenderung  tidak  stabil.  Berbeda  dengan  hasil tiket.com,  blibli.com  memiliki  keberagaman nilai  yang  lebih  kecil,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  hasil  pengujian  pada blibli.com  lebih  stabil  jika  dibandingkan dengan tiket.com.
Pada Gambar , dapat dilihat bahwa KPI parameter persentase error sebesar 0%. Hal itu membuktikan  bahwa  kedua website pada keadaan  normal  dapat  menerima request dengan  sangat  baik  dan  tidak  ada error yang terjadi saat prosesnya. Setelah diberikan beban request sebanyak  10.000 user , error yang
terjadi  pada  kedua website melonjak  sangat tinggi. Persentasenya hampir mencapai 100% pada website blibli.com.  Pada test  case T1, tiket.com  mengalami error hingga  96,4% sedangkan  blibli.com  99,09%. Pada test  case T2,  tiket.com  mengalami  penurunan  dengan persentase error 85,07% sedangkan blibli.com masih pada persentase error sebanyak 99,12%.
Lalu pada test case T3, penurunan nilai pada tiket.com  cukup  stabil  hingga  77,36% sedangkan  blibli.com  memiliki  tingkat error yang lebih tinggi lagi yaitu 99,44%.
Data  ini  menunjukkan  bahwa  kedua website mengalami  peningkatan error ketika menerima request yang sangat tinggi. Bahkan pada  blibli.com  angkanya  hampir  mencapai 100%.  Hal  ini  berbanding  terbalik  dengan pencapaian  nilai  blibli.com  pada  parameter yang  lain.  Di  ketiga  parameter  sebelumnya, blibli.com  mencapai  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  tiket.com  dengan  nilai rata-rata  waktu  pengujian  yang  lebih  kecil, nilai  standar  deviasi  lebih  kecil,  dan throughput yang  dapat  diterima  lebih  besar.
Hal  ini  berarti,  meskipun  nilai  penerimaan request blibli.com  lebih  cepat,  tidak  berarti blibli.com  dapat  menerima request tersebut dengan baik. Request yang diterima blibli.com mengalami error hingga 99%. Penyebab error tersebut pun dapat dilihat dari JMeter.
Selain  pemaparan  di  atas,  pengujian yang  sudah  dilakukan  ini  juga  menjelaskan bahwa pengujian beban dengan menggunakan 10.000 sampel pada e-commerce mendapatkan hasil  yang  tidak  memuaskan  dan  sangat dibutuhkan  perbaikan  pada server untuk meningkatkan kinerjanya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  kualitas  kinerja antara website blibli.com dan tiket.com, dalam kondisi  normal,  blibli.com  menunjukkan kualitas kinerja yang lebih baik dari tiket.com dalam hal rata-rata waktu dan standar deviasi, sementara  keduanya  memiliki  kinerja  yang setara dalam throughput dan persentase error .
Namun, setelah dilakukan uji beban, keduanya mengalami penurunan kinerja yang signifikan dari  KPI  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya. Tiket.com memiliki rata-rata waktu yang jauh lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  blibli.com, dengan perbedaan yang paling mencolok pada test  case T3.  Selain  itu,  standar  deviasi tiket.com  juga  lebih  tinggi,  menunjukkan ketidakstabilan  dalam  hasil  pengujian. Sementara itu, blibli.com memiliki throughput yang  lebih  tinggi,  menandakan  kemampuan untuk  menangani  lebih  banyak  pengguna
secara  bersamaan.  Namun,  persentase error blibli.com  lebih  tinggi  daripada  tiket.com, mencapai  99%  pada  semua test  case , menunjukkan bahwa meskipun dapat menerima  lebih  banyak  permintaan  dengan cepat, blibli.com mengalami kesalahan karena terlalu banyaknya permintaan yang diterima.
Pengujian  kinerja website dapat menggunakan berbagai tools untuk efektivitas yang  lebih  baik.  Meskipun  demikian,  dalam hal  pembelian  tiket  konser,  tiket.com  dinilai memiliki  kualitas  yang  lebih  baik  daripada blibli.com.  Untuk  meningkatkan  kepuasan pengguna  dalam  pembelian  tiket  online, perbaikan  kualitas  kinerja  perlu  dilakukan pada  kedua platform tersebut.  Studi menunjukkan  bahwa  metode load  balancing dapat  efektif  meningkatkan  kualitas  layanan sebuah website ,  sehingga  dapat  menjadi rekomendasi  perbaikan  untuk  pengembang blibli.com dan tiket.com.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Fenomena Maraknya Konser Pascapandemi, APMI: Harus Diedukasi
Agar  Aman  dan  Nyaman.  [Daring] https://lifestyle.sindonews.com/read/95 0415/157/fenomena-maraknya-konser- pascapandemi-apmi-harus-diedukasi- agar-aman-dan-nyaman-1669266693
[2] R. Hidayatullah, “Komunikasi Musikal dalam Konser ‘Musik Untuk
Republik,’” Tonika:  Jurnal  Penelitian
dan Pengkajian Seni , vol. 4, no. 2, hlm.
145–160, Nov 2021, doi:
10.37368/tonika.v4i2.254.
[3] S.  Escursell,  P.  Llorach-Massana,  dan M.  B.  Roncero,  “Sustainability  in  e- commerce  packaging:  A  review,” Journal  of  Cleaner  Production ,  vol.
280. Elsevier Ltd, 20 Januari 2021. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.124314.
[4] N.  Edwin  Kiky  Aprianto,  “Peran Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi dalam  Bisnis,” International  Journal Administration, Business and Organization  (IJABO)  | ,  vol.  2,  no.  1, hlm.  1–7,  2021,  [Daring].  Tersedia pada: https://ijabo.a3i.or.id
[5] N.  L.  P.  handayani,  “E-Commerce Sebagai Penunjang Ekonomi Digital di Jawa Tengah,” Jurnal Ilmiah Manajemen, Bisnis dan Kewirausahaan ,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  9– 14, Feb 2022.
[6] “Warganet  Keluhkan  Error  Saat  Beli Tiket Justin Bieber, Ini Kata Promotor.”
Diakses:  12  Mei  2023.  [Daring]. https://www.kompas.com/tren/read/202 2/03/29/120901165/warganet- keluhkan-error-saat-beli-tiket-justin- bieber-ini-kata-promotor
[7] Asri  Putri  Dwi  Gita  Andini,  Dian Wahyuningsih,  dan  Mahmud  Yunus, “Analisis  Dan  Peningkatan  Performa Aplikasi Berbasis Website Menggunakan  Stress  Tools  Gtmetrix,” TEMATIK , vol. 9, no. 2, hlm. 191–201,
Des 2022, doi: 10.38204/tematik.v9i2.1071. [8] I. R. Dhaifullah, M. Muttanifudin, A. A.
Salsabila,  dan  M.  A.  Yakin,  “Survei
Teknik  Pengujian  Software,” JACIS : Journal Automation Computer Information System , vol. 2, no. 1, hlm.
31–38, Mei 2022.
[9] D.  Intan  Permatasari  dan  B.  Santoso, “PENGUKURAN THROUGHPUT LOAD  TESTING  MENGGUNAKAN
TEST  CASE  SAMPLING  GORILLA
TESTING,” Seminar  Nasional  Sistem Informasi , no. 4, 2019.
[10]  Z.  M.  Jiang  dan  A.  E.  Hassan,  “A Survey on Load Testing of Large-Scale Software Systems,” IEEE Transactions on  Software  Engineering ,  vol.  41,  no.
11,  hlm.  1091–1118,  Nov  2015,  doi:
10.1109/TSE.2015.2445340.
[11]  S. Suryadevara dan S. Ali, “Preperformance Testing of A Website,”  Academy  and  Industry Research Collaboration Center (AIRCC),  Jun  2020,  hlm.  33–52.  doi:
10.5121/csit.2020.100703.
[12]  D.  Permatasari dkk. ,  “Pengujian Aplikasi  Menggunakan  Metode  Load Testing  dengan  Apache  Jmeter  pada Sistem  Informasi  Pertanian,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , vol. 8, no. 1, hlm. 135–139, Jan 2020.
[13]  M.  Amjad,  Md.  Tutul  Hossain,  R. Hassan,  dan  Md.  A.  Rahman,  “Web Application  Performance  Analysis  of
ECommerce  Sites  in  Bangladesh:  An Empirical Study,” International Journal
of  Information  Engineering  and Electronic Business , vol. 13, no. 2, hlm. 47–54, Apr 2021, doi:
10.5815/ijieeb.2021.02.04.
[14]  A. R. F. Shafana, A. F. Musfira, dan & M.  M.  F.  Naja, Assessing  the  E- commerce  Websites  for  Performance using Automated  Testing  Tools . [Daring]. https://www.jd.co.th/
[15]  A.  Hardani  MSi,  J.  Ustiawaty,  dan  D. Juliana  Sukmana,  “Buku  Metode
Penelitian  Kualitatif  &  Kuantitatif,”
2020. [Daring].
https://www.researchgate.net/publicatio
n/340021548
[16]  A.  Z.  Musthafawi,  A.  Mas’adah,
Sukmadiningtyas,  dan  F.  Ramdani, “Performance  testing  on  the  shopee website  in  the  pandemic  period  of
COVID-19,” dalam ACM International Conference Proceeding Series , Association for Computing Machinery, Nov  2020,  hlm.  195–199.  doi:
10.1145/3427423.3427457.