Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Perbandingan Algoritma Round-Robin dengan Least-Connection Terhadap Peningkatan Nilai Throughput Pada Layanan Web Server
Alfry Aristo Jansen Sinlae 1,* , Muhammad Bagir 2 , M. Hadi Prayitno 3
1 Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira, Kupang, Indonesia
2 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
3 Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1,* alfry.aj@unwira.ac.id, 2 bagir@i-tech.ac.id, 3 hadi.prayitno@dsn.ubharajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: alfry.aj@unwira.ac.id Submitted 20-10-2022; Accepted 31-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Masifnya pertumbuhan jaringan internet saat ini, memicu peningkatan jumlah pengguna yang terkoneksi ke berbagai layanan server. Kondisi tersebut harus dapat ditangani dengan sistem server yang baik. Hal tersebut dapat dilakukan penyelesaian melalui implementasi banyak server, karena dengan banyak server beban yang masuk akan dapat terurai. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mendistribusikan beban  yang diterima  ke sejumlah  server  adalah  load  balancing.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan nilai throughput  terbaik  dari  metode  load balancing  menggunakan  algoritma  round-robin  dan  least-connection.  Hasil  pengujian koneksi dengan nilai permintaan 500 koneksi/detik untuk 1000 permintaan, 600 koneksi/detik untuk 1200 permintaan, load balancing dengan algoritma least-connection ini terlihat sedikit lebih baik. Kondisi ini disebabkan oleh distribusi koneksi aktif yang masih dapat ditangani oleh masing-masing server. Namun, selama periode pengujian 700 koneksi/detik untuk 1400 permintaan, 800 koneksi/detik untuk 1600 permintaan, dan 900 koneksi/detik untuk 1800 permintaan terdapat perubahan pada kemampuan dalam memberikan respon terhadap permintaan yang masuk. Hal ini tentunya berdampak signifikan terhadap  throughput yang diberikan server  saat memproses sebuah request.
Kata Kunci: Load Balancing; Round-Robin; Least-Connection; Throughput; Server

## Abstract
The  massive  growth  of  the  current  internet  network  has  triggered  an  increase  in  the  number  of  users  connected  to  various  serv er services. These conditions must be handled with a good server system. This can be accomplished through the implementation of many servers, because with many servers the incoming load will be unraveled. One method that can be used in distributing the received load to a number of servers is load balancing. This study aims to obtain the best throughput value from the load balancing method using round-robin and least-connection algorithms. The results of the connection test with a request value of 500 connections/second for 1000 requests, 600 connections/second for 1200 requests, load balancing with the least-connection algorithm looks a little better. This condition is caused by the distribution of active connections that can still be handled by each server. However, during the test period of 700 connections/sec for 1400 requests, 800 connections/sec for 1600 requests, and 900 connections/sec for 1800 requests there was a change in the ability to respond to incoming requests. This certainly has a significant impact on the throughput provided by the server when processing a request.
Keywords: Load Balancing; Round-Robin; Least-Connection; Throughput; Server

## 1. PENDAHULUAN
Masifnya  pertumbuhan  internet  dalam  beberapa  tahun  terakhir  berimbas  pada  meningkatnya  jumlah  pengguna  yang terhubung  dan  mengakses  berbagai  layanan  yang  disediakan  melalui  jaringan.  Kondisi  ini  dapat  menyebabkan peningkatan beban pada server penyedia layanan seiring dengan bertambahnya jumlah klien [1]. Pertumbuhan ini tentu akan berimbas pada peralatan server yang semakin besar. Selain itu, berbagai layanan aplikasi Web kian meningkat yang memicu  akses  terhadap  layanan  internet.  Berbagai  layanan  tersebut  seperti e-learning , e-business , e-government,  e- commerce serta e-news [2],  [3].  Berbagai  perkembangan  tersebut  akan  mempercepat  lahirnya  teknologi  terbaru  yang disebut cloud  computing atau  komputasi  awan.  Komputasi  awan  dapat  diartikan  sebagai  sekumpulan  sumber  daya komputasi dan networking , model manajemen penyimpanan, dan mendukung dalam berbagai sistem berbasiskan virtual . Kondisi tersebut memungkinkan untuk melakukan penyesuaian terhadap aspek ketersediaan dengan apa yang dibutuhkan, melalui alasan estimasi terhadap perspektif perekonomian maupun perspektif yang lain. Peran penting cloud computing ada pada kemampuan yang dinamis di dalam mendukung infrastruktur TI, menjamin kualitas layanan, dan kemudahan dalam  pengaturan  aplikasi  layanan  [4],  [5].  Kehadiran  teknologi  komputasi  awan  memudahkan  dalam  membangun berbagai  infrastruktur  [6],  [7].  Cukup  banyak  penelitian  yang  menggunakan  komputasi  awan  sebagai  opsi  untuk menyediakan sumber daya infrastruktur saat menyiapkan berbagai layanan berbasis aplikasi web. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kinerja layanan sistem server web memerlukan sistem server yang maksimal [8]. Hal ini bertujuan agar dapat teratasi tingginya permintaan layanan ke server web. Kuatnya sistem server akan memberikan dukungan terhadap tersedianya layanan sesuai kebutuhan. Arsitektur server yang didukung dengan sejumlah server menjadi alternatif terbaik untuk  diimplementasikan,  akan  tetapi  membutuhkan  konsep load  balancing didalamnya. Load  balancing adalah  satu diantara beberapa teknologi jaringan yang dapat diimplementasikan sebagai upaya peningkatan ketersediaan dan kinerja sistem server. Prosedur load balancing proses kerjanya melalui pendistribusian  beban koneksi  yang  mengakses server dengan bersamaan, atau dalam kata lain prosedur tersebut membongkar satu server [9], [10].
Sejumlah penelitian terkait dengan load balancing sudah banyak dilakukan beberapa peneliti. Penelitian mengenai peran loud  balancing untuk  meningkatkan  kinerja  server  pada  lingkungan cloud [11].  Pada  penelitian  ini  melakukan
Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
perancangan  serta  mengevaluasi  metode load  balancing dengan  tujuan  untuk  meningkatkan Quality  of  Service (QoS) serta  menjaga  ketersedian  layanan  pada  web  server  di  dalam  lingkungan cloud  computing .  Penelitian  berikutnya, mengenai  a nalisis  pengembangan  server  menggunakan load  balancing melalui  Haproxy  dan  Nginx [12].  Pada  penelitian  ini melakukan  pengujian  terhadap  Haproxy  dan  Nginx  dengan  melakukan  pengukuran  terhadap  dua  variable  yakni throughput dan response time . Penelitian berikutnya, mengenai penerapan load balancing melalui algoritma round-robin untuk arsitektur web server [13]. Penelitian ini melakukan pembangunan load balancing dengan menggunakan algoritma round- robin untuk mengukur performa server dalam melayani suatu website.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  komparasi  algoritma round-robin dan least-connection terhadap penerapan  metode load  balancing sebagai  upaya  untuk  memberikan peningkatan  layanan  terhadap  sistem server  pada penanganan request yang tinggi dan juga dalam hal menjaga ketersediaan layanan. Permasalahan web server yakni jika jumlah klien yang  melakukan akses  pada  web  server mengalami  peningkatan dan server  tersebut  tidak  mampu dalam menanganinya.  Seringkali  penyebabnya  adalah  kelebihan  beban  yang  menyebabkan  layanan  yang  ada  menjadi bermasalah. Terdapat sejumlah situs telah mengalami ribuan koneksi dari klien secara bersamaan [18], [20]. Berdasarkan masalah tersebut, maka penelitian ini berfokus pada bagaimana memilih algoritma yang tepat dalam merancang sistem load balancing yang dapat meningkatkan layanan yang terhubung pada server sehingga dapat meringankan beban pada server, terutaman pada parameter-parameter penting dalam mendukung kinerja server. Oleh karena itu, parameter seperti throughput memerlukan penyelesaian dalam memberikan dukungan terhadap sistem server yang optimal. Melalui model cluster server dapat menangani kelebihan beban yang terkait dengan peningkatan lalu lintas. Sebuah cluster server adalah kumpulan  dari  beberapa  server.  Dengan  menerapkan  model server  cluster ,  maka  dapat  meningkatkan  ketersediaan aplikasi dan keandalan sistem [14], [15]. Load balancing mengatur serta meneruskan permintaan yang diterima ke seluruh backend server atau kumpulan komputer untuk mengoptimalkan sumberdaya, memperkecil waktu respons, meningkatkan throughput ,  dan  mengurangi  kemungkinan  terjadinya  kemacetan  lalu  lintas  data. Cluster  server ditujukan  untuk memastikan ketersediaan dan meningkatkan kinerja sistem [16], [17]. Selain sebagai penyeimbang beban, load balancing juga  berperan  sebagai  jalan  dalam  pengaturan  lalu  lintas  data. Load  balancing juga  dapat  digunakan  untuk  menilai keadaan aplikasi dan konten pada server, meningkatkan layanan yang tersedia dan menyederhanakan manajemen  [18], [19]. Sehingga perlu adanya perbaikan layanan server melalui peningkatan nilai throughput dalam melayani pengguna.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar  dalam  proses  penelitian  dapat  terlaksana sesuai  dengan yang  diinginkan, maka dibutuhkan penyusunan tahapan- tahapan penelitian. Tahapan penelitian berisi  fase-fase dalam  melaksanakan penelitian yang disusun  secara terstruktur dan terencana untuk tercapainya tujuan penelitian [21]. Penelitian ini melakukan komparasi algoritma round-robin dan least-connection pada  metode load  balancing dalam  upaya  peningkatan  layanan  server  dalam  mengatasi  banyaknya request ke server. Gambar 1 berikut ini adalah alur dari tahapan penelitian yang diterapkan.
Pada Gambar 1 menyajikan alur tahapan penelitian yang harus dilalui saat melakukan penelitian. Teknik uji yang akan dijalankan menggunakan pendekatan load balancing dalam pendistribusian koneksi yang terhubung ke setiap server
Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
web dan menguji kondisi ketika digunakan algoritma round-robin serta algoritma least-connection pada load balancing dalam  melihat  kinerjanya.  Pada  tahap  awal  penelitian,  terlebih  dahulu  dilakukan  studi  literatur.  Langkah  selanjutnya adalah membuat web server. Setelah server web dibuat, lanjutkan untuk membuat server penyeimbang beban. Saat Anda mengukur kinerjanya, server web secara bertahap diberikan lebih banyak koneksi. Koneksi dirutekan ke server tunggal atau kumpulan server web yang terintegrasi  ke dalam load balancing server. Langkah selanjutnya adalah menentukan evaluasi dari teknik load balancing yang dibuat dengan menerapkan sejumlah uji skenario. Hasil yang didapat selanjutnya akan  dievaluasi  untuk  melihat  dampak  dari  penggunaan  algoritma round-robin dan  juga least-connection pada load balancing dalam hal kinerja server.

## 2.2 Load balancing
Load balancing dikenal sebagai suatu konsep metodologi dalam bidang networking yang bertujuan dalam pendistribusian beban  koneksi  ke  sejumlah  komputer  maupun  kluster  komputer  sehingga  dapat  memanfaatkan  sumber  daya  lebih maksimal,  meningkatkan throughput ,  memperkecil  waktu  tanggap,  serta  terhindar  dari  beban  server  yang  berlebih. Kluster server terhimpun dari sejumlah perangkat PC yang saling terkoneksi untuk melakukan pekerjaan tertentu. Maka dari itu, kluster komputer dinilai sebagai sebuah jaringan yang memiliki beragam aspek Selain itu, kluster komputer ini umumnya dipergunakan sebagai peningkatan performa serta ketersediaan data yang terhimpun dari sejumlah komputer [14][22]. Untuk itu, pada kluster  komputer membutuhkan load balancing untuk  dapat  menyelesaikan  beberapa  fungsi diantaranya:  penyeimbang  beban,  pengaturan traffic serta  peralihan  menggunakan smart  traffic . Load  balancing juga berfungsi  untuk  mengetahui  kondisi  kesehatan  dari  server  sehingga  dapat  mengoptimalkan  tersedianya  layanan  dan pengelolaan server tersebut. Untuk menerapkan pendekatan load balancing terdapat banyak metode ataupun algoritma yang  dapat  diimplementasikan  dalam  meningkatkan  kinerjanya  seperti  algoritma round-robin dan least-connection . Untuk  menguji load  balancing dibutuhkan software tertentu,  sehingga  pada  penelitian  ini  digunakan software httperf untuk pengujian agar memperoleh nilai throughput . Metode load balancing dapat dibangun menggunakan perangkat lunak HAProxy. Selain itu Haproxy juga dapat mengalihkan  kegagalan  proses  ke  node  lain  yang  disediakan  pada  suatu  kluster  komputer.  HAProxy  berjalan menggunakan operating  system Linux  serta  berlisensi  secara open  source sehingga software tersebut  bisa  digunakan dengan  bebas  serta  para developer dapat  mengembangkannya  [20].  Proses  implementasi  pada load balancing ,  sebuah server load balancer memerlukan suatu pendekatan tertentu dalam memproses distribusinya dengan model penjadwalan. Terdapat 8 algoritma penjadwalan yang dapat diimplementasikan untuk mengkonfirgurasi HAProxy, diantaranya: Round- robin , Header Name , Static Round-robin , Source , URI ( Uniform Resource Identifier ), Least-connection , URL_parameter, dan RDP Cookie . Pada penelitian ini akan digunakan algoritma scheduling untuk HAProxy yaitu algoritma round-robin dan least connection .

## 2.1.1 Algoritma Round-Robin
Algoritma ini bekerja dengan cara mendistribusikan koneksi yang masuk secara merata kepada setiap kelompok backend sever yang sebenarnya. Round-robin menjalankan prosesnya melalui seluruh node server yang dibutuhkan yang selaras disesuaikan  dengan  penetapan  beban  oleh tiap-tiap  server. Konsep  utama dari  algoritma ini  yaitu melalui penggunaan time  sharing,  yang  fokusnya  adalah  memberikan  proses  antrian  dengan  cara  bergantian  [23].  Gambar  2  berikut  ini menunjukkan proses algoritma round-robin .
Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada algoritma Round-robin tidak memberikan izin untuk mengalihkan beban secara dinamis karena semuanya sudah ditentukan secara statik di awal [13]. Tidak terdapat pembatasan terhadap jumlah server yang aktif yang diposisikan sebagai backend .

## 2.1.2 Algoritma Least-Connection
Cara  kerja  dari  algoritma least-connection adalah  melalui  distribusi  yang  lebih  banyak  pada request ke  server  yang memiliki koneksi aktif yang paling sedikit, tidak hanya itu pada algoritma ini seluruh server backend dianggap mempunya kinerja komputasi yang sama [14]. Pada intinya algoritma least-connection bekerja dengan membagi beban yang didasari dengan jumlah koneksi yang terlayani oleh suatu server. Proses algoritma least-connection dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Kerja Algoritma Least-Connection
Algoritma Least-connection sangat sesuai jika diterapkan pada kluster yang memiliki kondisi yang dinamis dengan session yang sering mengalami perubahan [23].

## 2.1.3 Throughput
Throughput mendeskripsikan  kinerja  yang  berhubungan  dengan  besaran  data  yang  mampu  terampaikan  oleh  server melalui jaringan komputer pada satuan waktu. Apabila data yang dapat dikirimkan semakin besar maka kinerja sistem semakin  bagus.  Pada  penelitian  yang  dilakukan throughput berfungsi  sebagai  acuan  untuk  melihat bandwidth secara aktual maupun banyaknya bit yang dapat tertransmisi pada satuan waktu bps atau byte per second [14].

## 2.2 Skenario Pengujian Load balancing
Terdapat beberapa skenario  pada pengujian algoritma pada load  balancing . Skenario  pengujian ini dijalankan  melalui setiap  algoritma  yang  akan  di  komparasi.  Skenario  yang  dilakukan  untuk  menguji  kinerja load  balancing dengan algoritma round-robin serta algoritma least-connection . Pengujian dilakukan dengan membuat sejumlah koneksi secara bertahap  yaitu  1000/500,  1200/600,  1400/700,  1600/800  dan  1800/900.  Koneksi  bertahap  tersebut  dilakukan  untuk mendapatkan nilai throughput .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian server load balancing dimaksudkan untuk mendapatkan kinerja sistem server ketika memperoleh peningkatan permintaan masuk dari klien dalam jangka waktu tertentu. Parameter yang diukur pada proses pengujian adalah parameter throughput . Pengukuran parameter throughput ini dilakukan dengan membandingkan dua algoritma penjadwalan. Saat membangun  sistem load  balancing ,  mesin  virtual  digunakan  di  komputer  induk  untuk  mengembangkan  infrastruktur server.  Terdapat  dua  model  untuk  evaluasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Model  pertama  adalah  server load balancing dengan algoritma round-robin . Model yang kedua adalah server load balancing menggunakan algoritma least- connection . Model arsitektur jaringan pada penelitian ini terdiri dari server load balancing dan dua server aplikasi web. Request yang masuk dari  klien tidak diproses oleh satu  server,  namun  akan di  distribusikan ke kumpulan server yang terletak di backend . Untuk arsitektur jaringan yang diterapkan dapat dilihat pada Gambar 4.
Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4. Model Arsitektur Jaringan
Pada  Gambar  4  menampilkan  arsitektur  yang  terbentuk  dari load  balancing ,  server  Aplikasi-Web1,  server Aplikasi-Web2, dan komputer penguji yang saling terkoneksi. Tabel 1 merupakan penamaan dari perangkat dan alamat IP yang digunakan.
Tabel 1. Perangkat dan Alamat IP Nama Perangkat Alamat IP Komputer Penguji 192.168.109.182 Aplikasi-Web1 192.168.109.179 Aplikasi-Web2 192.168.109.178 Server Load balancing 192.168.109.184
Pada  Tabel  1  menunjukkan  konfigurasi  pengalamatan  IP  yang  diinstal  pada  setiap  perangkat.  Untuk  alamat IP server load-balancing diatur dengan nilai 192.168.109.184. Server load balancing berfungsi sebagai distribusi layanan yang diakses dari klien ke server aplikasi web. Apabila klien melakukan akses ke server web untuk memperoleh layanan, maka klien dengan otomatis menuju ke server penyeimbang beban. Permintaan tersebut kemudian diteruskan ke setiap server web di  belakang server penyeimbang beban. Oleh karena itu, dalam skenario  yang dilakukan  klien tidak  dapat mengenali server web mana yang memiliki tanggung jawab untuk memproses request yang diterima. Permintaan layanan yang  diterima  kemudian  dilanjutkan  dari  server  penyeimbang  beban  ke  server  aplikasi  web  yang  terletak  di backend . Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi pengamatan terhadap nilai throughput yang dapat diukur. Hal ini bertujuan  agar  dapat  memperkirakan  kinerja  layanan  yang  ditawarkan  oleh  web  server  ketika  server load  balancing diimplementasikan.  Untuk  membangkitkan  koneksi,  klien  menggunakan software httperf  untuk  memperoleh  nilai throughput . Untuk pengujian pengujian server load balancing menggunakan algoritma round-robin dengan least-connection menggunakan  aplikasi  httperf.  Pengujian  dilakukan  dengan  beberapa  scenario.  Skenario  pertama  dimulai  dengan membuat koneksi 1000 permintaan pada 500 koneksi / detik. Kemudian  scenario kedua dengan 1200 permintaan pada 600 koneksi / detik. Untuk scenario ketiga menggunakan 1400 permintaan pada 700 koneksi / detik. Selanjutnya, scenario keempat  menggunakan  1600 request pada  800  koneksi/detik,  dan  scenario  terakhir  dengan  1800 request pada  900 koneksi/detik, yang secara bertahap diarahkan ke pada aplikasi  web server.  Skenario  pengujian tersebut  berlaku sama untuk kedua algoritma tersebut yakni algoritma round-robin dan least-connection . Pada Tabel 2 kemudian diikuti Tabel 3 di bawah ini merupakan hasil pengujian throughput untuk algoritma round-robin dan least-connection .
Tabel 2. Hasil pengujian throughput (kbs) dengan Algoritma Round-robin
No Respontime (ms) dengan Algoritma Round-robin Jumlah Koneksi U1 U2 U3 U4 U-5 Hasil Rata-rata Pengujian 1 1000/500 5765.9 5768.7 5766.3 5767.4 5758.6 5765.38 2 1200/600 6917.7 6923.4 6922.4 6919.3 6923 6921.16 3 1400/700 8061.5 8065.2 8070.8 8071.2 8068.1 8067.36 4 1600/800 9218.6 9215.3 9227.7 9197.1 9226.5 9217.04 5 1800/900 10378 10375 10375.7 10310 10370 10361.74
Tabel 3. Hasil pengujian throughput (kbs) Algoritma Least-connection
No Respontime (ms) dengan Algoritma Least-connection Jumlah Koneksi U1 U2 U3 U4 U5 Hasil Rata-rata Pengujian 1 1000/500 5766.9 5769.9 5768.6 5765.7 5762.4 5766.7
Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
2 1200/600 6915.2 6907.5 6918.1 6901 6897.9 6907.94 3 1400/700 8070 8074.7 8069.5 8071.6 8074.4 8072.04 4 1600/800 9221.1 9198.4 9215.1 9192.7 9235.7 9212.6 5 1800/900 10373.4 10340 10348.6 10347.8 10239.8 10329.92
Pada Tabel 2 dan Tabel 3 memberikan penjelasan tentang hasil uji server load balancing menggunakan algoritma round-robin dan least-connection melalui software httperf. Permintaan koneksi dari klien ke server web dijalankan secara tahap  demi  tahap.  Skenario  pertama  diawali  dengan  melakukan  koneksi  1000  permintaan  pada  500  koneksi  /  detik. Kemudian lanjutkan dengan 1200 permintaan pada 600 koneksi / detik. Melanjutkan 1400 permintaan pada 700 koneksi /  detik.  Disusul  1600 request pada  800  koneksi/detik,  dan  terakhir  1800 request pada  900  koneksi/detik,  yang  secara bertahap diarahkan ke pada aplikasi web server. Hasil pengujian akan berbeda untuk setiap skenario pengujian. Kondisi ini terjadi karena durasi setiap skenario pengujian yang panjang. Ini menciptakan antrian yang tidak sama antara skenario satu  dengan  yang  lainnya  pada  masing-masing  permintaan  yang  terproses.  Fenomena  ini  akan  berdampak  pada  nilai throughput yang dihasilkan. Nilai throughput meningkat seiring dengan meningkatnya permintaan akan layanan dari web server. Berdasarkan nilai throughput yang diperoleh dari hasil pengujian, dapat diketahui kinerja load balancing dengan membandingkan  kedua  algoritma  tersebut.  Untuk  memudahkan  dalam  membaca  hasil  perbandingan  kedua  algoritma tersebut maka hasil rata-rata pengujian throughput untuk algoritma round-robin dan least-connection dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil rata-rata pengujian throughput (kbs) Server pada kedua arsitektur
Jumlah Koneksi Throughput (kbs) Algoritma Round-robin Algoritma Least-connection 1000/500 5765.4 5766.7 1200/600 6921.2 6907.9 1400/700 8067.4 8072 1600/800 9217 9212.6 1800/900 10362 10330
Pada  Tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rata-rata  pengujian  model  arsitektur load  balancing dengan  algoritma round-robin dan least-connection algoritma round-robin menghasilkan nilai throughput yang lebih besar untuk jumlah koneksi yang meningkat dibandingkan algoritma least-connection . Untuk lebih jelasnya komparasi algoritma round-robin dan least-connection dari  apa  yang  telah  dihasilkan  pada  Tabel  4  dibuat  dalam  bentuk  grafik  untuk  melihat  hasil perbandingan dari kedua algoritma tersebut yang disajikan pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Hasil nilai throughput dari algoritma round-robin dengan least-connection
Pada Gambar 5. merupakan grafik komparasi antara algoritma round-robin dan least-connection . Kondisi ini dapat dilihat  dari  hasil  pengujian  berdasarkan  nilai throughput yang  didapatkan.  Hasil  uji  tersebut  menunjukkan  bahwa penerapan load balancing dengan algoritma round-robin menghasilkan nilai throughput yang lebih besar untuk jumlah koneksi yang meningkat dibandingkan algoritma least-connection . Tes dijalankan pada rentang dan waktu koneksi yang berbeda. Dalam pengujian koneksi dengan nilai permintaan 500 koneksi/detik untuk 1000 permintaan, 600 koneksi/detik untuk  1200  permintaan, load  balancing dengan  algoritma least-connection terlihat  sedikit  lebih  baik.  Kondisi  ini disebabkan  oleh  distribusi  berdasarkan  koneksi  aktif  yang  masih  dapat  ditangani  oleh  masing-masing  server.  Namun, selama periode pengujian 700 koneksi/detik untuk 1400 permintaan, 800 koneksi/detik untuk 1600 permintaan, dan 900 koneksi/detik  untuk  1800  permintaan  terdapat  perubahan  pada  kemampuan  dalam  memberikan  respon  terhadap permintaan  yang  masuk.  Pada load  balancing dengan  algoritma round-robin memiliki  waktu  respon  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan load  balancing dengan  algoritma least-connection .  Hal  ini  terjadi  karena  server  akan  menerima tugas secara merata pada setiap server backend , sehingga ada efisiensi yang terjadi.
1000/500 1200/600 1400/700 1600/800 1800/900 Round-Robin 5765,38 6921,16 8067,36 9217,04 10361,74 Least-Connection 5766,7 6907,94
8072,04 9212,6 10329,92 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Th ro u gh p u t (KB /s ) Throughput
Hal 1584−1590 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  melakukan  analisis  perbandingan  untuk  mengetahui  dampak  implementasi  algoritma round-robin dengan algoritma least-connection dalam metode load balancing pada sistem server yang bertugas memberikan distribusi request ke  tiap-tiap  web  server.  Hasil  uji  koneksi  dengan  nilai  permintaan  500  koneksi/detik  untuk  1000  permintaan,  600 koneksi/detik untuk 1200 permintaan, load balancing dengan algoritma least-connection ini terlihat sedikit lebih baik. Kondisi  ini  disebabkan  oleh  distribusi  koneksi  aktif  yang  masih  dapat  ditangani  oleh  masing-masing  server.  Namun, selama periode pengujian 700 koneksi/detik untuk 1400 permintaan, 800 koneksi/detik untuk 1600 permintaan, dan 900 koneksi/detik  untuk  1800  permintaan  terdapat  perubahan  pada  kemampuan  dalam  memberikan  respon  terhadap permintaan  yang  masuk.  Hal  ini  tentunya  berdampak  signifikan  terhadap throughput yang  diberikan  server  saat memproses  sebuah request .  Untuk  penyelidikan  di  masa  mendatang,  server  penyeimbang  beban  harus  dicadangkan dengan jumlah server yang ditambah. Model ini dapat digunakan untuk mendukung toleransi kesalahan yang diperlukan agar dapat memberikan peningkatan dalam penyediaan layanan yang optimal pada sistem server .

## REFERENCES
[1] 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.
[2] S.  D.  Riskiono  and  D.  Pasha,  “Analisis  Metode  Load  Balancing  Dalam  Meningkatkan  Kinerja  Website  E-Learning,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 1, p. 22, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i1.466.
[3] N. Angsar, “Pengujian Distribusi Beban Web dengan Algoritma Least Connection dan Weighted Least Connection,” Jnteti , vol. 3, no. 1, pp. 24–28, 2014.
[4] S. Suresh and S. Sakthivel, “A novel performance constrained power management framework for cloud computing using an adaptive node scaling approach,” Comput. Electr. Eng. , vol. 60, pp. 30–44, 2017, doi: 10.1016/j.compeleceng.2017.04.018.
[5] Y.  Afrianto  and  A.  H.  Hendrawan,  “Implementasi  Data  Center  Untuk  Penempatan  Host  Server  Berbasis  Private  Cloud Computing,” Krea-Tif , vol. 7, no. 1, p. 50, 2019, doi: 10.32832/kreatif.v7i1.2031.
[6] D. E. Kurniawan, M. Iqbal, J. Friadi, R. I. Borman, and R. Rinaldi, “Smart Monitoring Temperature and Humidity of the Room Server  Using  Raspberry  Pi  and  Whatsapp  Notifications,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1351,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1351/1/012006.
[7] M. Akbar, Q. Quraysh, and R. I. Borman, “Otomatisasi Pemupukan Sayuran Pada Bidang Hortikultura Berbasis Mikrokontroler Arduino,” J. Tek. dan Sist. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 15–28, 2021.
[8] I. Ahmad, E. Suwarni, R. I. Borman, A. Asmawati, F. Rossi, and Y. Jusman, “Implementation of RESTful API Web Services Architecture in Takeaway Application Development,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022, pp. 132–137.
[9] H. Ren, Y. Lan, and C. Yin, “The load balancing algorithm in cloud computing environment,” Proc. 2nd Int. Conf. Comput. Sci. Netw. Technol. ICCSNT 2012 , pp. 925–928, 2012, doi: 10.1109/ICCSNT.2012.6526078.
[10]  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.
[11]  S. D. Riskiono and D. Darwis, “Peran Load Balancing Dalam Meningkatkan Kinerja Web Server Di Lingkungan Cloud,” Krea- TIF , vol. 8, no. 2, p. 1, 2020, doi: 10.32832/kreatif.v8i2.3503.
[12]  S.  D.  Riskiono  and  D.  Pasha,  “Analisis  Perbandingan Server  Load  Balancing  dengan  Haproxy  &  Nginx  dalam  Mendukung Kinerja Server E- Learning,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 10, no. 3, p. 135, 2020, doi: 10.22441/incomtech.v10i3.8751.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  S. D. Riskiono, “Implementasi Metode  Load Balancing Dalam Mendukung Sistem Kluster Server,” pp. 455–460, 2018, doi: 10.31227/osf.io/9vuzx.
[16]  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.
[17]  S. K. Mishra, B. Sahoo, and P. P. Parida, “Load balancing in cloud computing: A big picture,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , 2018, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.01.003.
[18]  D. Aribowo, “Cluster Server IPTV dengan Penjadwalan Algoritma Round Robin,” vol. 1, no. 2, pp. 1–5, 2012.
[19]  D. V Jose, P. C. Lakshmi, G. Priyadarshini, and M. Singh, “International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering,” Int. J. , vol. 5, no. 1, pp. 811–814, 2015, [Online]. Available: http://www.ijarcsse.com/docs/papers/Volume_5/1_January2015/V5I1-0464.pdf.
[20]  S. D. Riskiono, S. Sulistyo, and T. B. Adji, “EVALUASI METODE LOAD BALANCING MENGGUNAKAN HAPROXY SERVER CHAT SOCIAL NETWORK,” pp. 635–639, 2016.
[21]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in  Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, p. 45, 2021, doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.46-54.
[22]  Y. Gao, X. Li, and Y. Che, “New architecture and algorithm for webserver cluster based on linux virtual server,” Proc. - Int. Symp.  Inf.  Process.  ISIP  2008  Int.  Pacific  Work.  Web  Min.  Web-Based  Appl.  WMWA  2008 ,  pp.  520–524,  2008,  doi: 10.1109/ISIP.2008.143.
[23]  H. Triangga, I. Faisal, and I. Lubis, “Analisis Perbandingan Algoritma Static Round-Robin dengan Least-Connection Terhadap Efisiensi Load Balancing pada Load Balancer Haproxy,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 70–75, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1688.