p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analysis of the Use of the Failover Clustering Method to Achieve High Availability on a Web Server (Case Study: Informatics Department Building)
Yulizar Pribadi #1 , Arif Bijaksana PN #2 , M. Azhar Irwansyah #3
# Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof Dr H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, 78115
1 yulizarpribadi.ft@student.untan.ac.id
2 arifbpn@informatika.untan.ac.id
3 azharirwansyah@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Seiring  berkembangnya  kebutuhan  pengguna  maupun  peningkatan  permintaan  pada  suatu  website  maka ketersediaan dari web server yang kuat dan handal merupakan permasalahan yang dihadapi dalam memenuhi kebutuhan akan data maupun layanan. Namun dalam praktiknya web server ketika diakses oleh client kadang terjadi  kegagalan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  terjadinya  down  pada  web  server  dan  tidak  ada  backup  dari  server lain yang langsung menggantikannya. Solusi yang dapat diimplementasikan untuk  mengatasi masalah tersebut adalah  dengan  menciptakan  high  availability  server  menggunakan  teknologi  web  server  clustering  lebih tepatnya  dengan  mengimplementasikan  metode  failover  clustering  pada  web  server.  Tujuan  dari  penelitian adalah melihat pengaruh penggunaan metode failover clustering dalam mencapai layanan high availability pada web  server  gedung  Informatika.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut. (1) Sistem failover clustering yang dibangun dapat bekerja dengan baik sesuai dengan konsep kerjanya. (2) Hasil pengujian availability dapat memberikan  ketersediaan layanan yang lebih baik saat terjadi kegagalan. Nilai availability yang didapatkan dari perhitungan data pengujian sebesar 99,90%. (3) Jumlah  workload yang dapat dilayani oleh web server secara bersamaan yang didapat selama pengujian menunjukkan terdapat sedikit perbedaan  pada  performa  web  server  yang  mempengaruhi  jumlah  workload  dari  web  server.  (4)  Hasil pengujian  QoS  menunjukan  nilai  keseluruhan  pada  web  server  dengan  failover  dan  web  server  tanpa  failover dengan  indeks  yang  sama  yaitu  memuaskan.  Namun  terdapat  sedikit  perbedaan  pada  nilai  pengujian  tiap parameter  dimana  web  server  tanpa  failover  menunjukkan  performa  yang  lebih  baik.  (5)  Konfigurasi  failover clustering menunjukkan hasil yang baik dilihat dari segi availability pada saat terjadi kegagalan.
Kata kunci: Availability, Failover Clustering, Web server, QoS, Workload

## Analysis of the Use of the Failover Clustering Method to Achieve High Availability on a Web Server (Case Study: Informatics Department Building)

## Abstract
Along with the development of user needs and increasing demand on a website, the availability of a strong and reliable web server is a problem faced in meeting the needs for data and services. But in practice, the webserver, when accessed by a client, sometimes fails. This is caused by a down on the webserver, and there are no backups from other servers that directly replace it. The solution that can be implemented to overcome this problem is to create a high availability server using web server clustering technology more precisely by implementing the failover clustering method on the webserver. The purpose of this study is to look at the effect of using failover clustering methods in achieving high availability services on the Informatics building web server. Based on research that has been done, it can be concluded as follows. (1) A failover clustering system that is built can work well in accordance with its work concept. (2) Availability test results can provide better service availability in the event of failure. The availability value obtained from the calculation of testing
data is 99.90%. (3) The number of workloads that can be served by the webserver simultaneously obtained during the testing shows that there is a slight difference in the performance of the webserver that affects the amount of workload from the webserver. (4) QoS test results show the overall value on the webserver with failover and web server without failover with the same index, which is satisfactory. But there is a slight difference in the test value of each parameter where the webserver without failover shows better performance. (5) Configuration of failover clustering shows good results in terms of availability when a failure occurs.
Keywords: Availability, Failover Clustering, Web server, QoS, Workload

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  memberikan  pengaruh  besar bagi  kehidupan  salah  satunya  dalam  penyampaian  suatu informasi.  Pentingnya  suatu  informasi  menjadi  salah  satu kebutuhan  pokok  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Saat  ini internet sudah  menjadi  kebutuhan  pokok  di  berbagai bidang  kehidupan. Internet telah  banyak  dimanfaatkan  di berbagai bidang sebagai media penyebaran informasi dan komunikasi  dengan  biaya  yang  relatif  murah,  jangkauan yang  sangat  luas  dan  efisien.  Kebutuhan  akan  koneksi internet semakin  meningkat  seiring  banyaknya  perangkat yang bisa digunakan untuk menjelajahi dunia maya. Sejak tahun 2000-an, web menjadi media berorientasi bisnis dan antarmuka  yang  lebih  disukai  untuk  sistem  informasi terbaru [1].
World  Wide  Web atau web merupakan  salah  satu layanan  dari internet . Web adalah  suatu  cara  mengakses informasi melalui media internet . Web bisa juga dikatakan sebagai  suatu  model  berbagi  informasi  yang  dibangun  di atas  media internet yang  menggunakan  protokol  HTTP untuk  mengirimkan  data.  Protokol  biasanya  berbentuk sebuah software yang  mengatur  komunikasi  data  tersebut [2].  Data  tersebut  tersebar  di  seluruh  penjuru  dunia disimpan  dalam  media  penyimpanan  berupa server . Web server bertanggung  jawab  melayani  permintaan  HTTP dari aplikasi client yang dikenal dengan web browser atau sebuah  program  yang  dirancang  untuk  mengambil informasi  dari server komputer  pada  suatu  jaringan internet maupun intranet [3]. Web  server akan  mencari data dari Uniform Resource Locator (URL) yang diminta dan  mengirimkan  kembali  hasilnya  dalam  bentuk halaman-halaman web yang umumnya berbentuk dokumen Hypertext  Markup  Language (HTML)  dan semua isi dari suatu situs ke komputer client .
Linux  merupakan  sistem  operasi  yang  banyak  dipakai untuk kebutuhan server . Sistem itu sendiri ditemukan oleh mahasiswa  berkebangsaan  finlandia,  yaitu  linus  torvalds yang merupakan seorang hobi komputer. Dengan sifatnya yang  open  source  menjadikannya  cukup  populer  di kalangan  IT.  Selain  itu,  linux  juga  merupakan  sistem operasi yang stabil dan cepat yang menjadikannya sangat cocok  untuk  digunakan  bahkan  pada  komputer server . Namun  dengan  kelebihan  tersebut  tidak  menjadikannya kebal  terhadap  faktor  luar  yang  dapat  menyebabkan layanan terhenti.
Tersedianya data maupun layanan merupakan kebutuhan  yang  bersifat  sangat  penting  terlebih  lagi  di dalam  perusahaan  maupun  instansi.  Salah  satu  sarana yang digunakan untuk kebutuhan tersebut adalah jaringan komputer  yang  mampu  menggabungkan  tidak  hanya computer melainkan piranti seperti server, modem, router,
printer, dan  sebagainya  [4].  Bergantungnya  suatu perusahaan  atau  instansi  terhadap  infrastruktur  jaringan komputer  dan  seiring  dengan  berkembangnya  kebutuhan pengguna  maupun  peningkatan  permintaan  pada  suatu situs web maka  ketersediaan  dari web  server yang  kuat dan  handal  merupakan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh perusahaan atau instansi dalam memenuhi kebutuhan akan data maupun layanan.
Mengingat fungsi yang dimiliki server yaitu memberikan  layanan  kepada client maka server dituntut untuk  bisa  memberikan  layanan  secara real-time (terus- menerus) terhadap permintaan / request dari semua client . Namun, dalam praktiknya web server ketika diakses oleh client kadang  terjadi  kegagalan.  Hal  tersebut  disebabkan karena  di  sisi server terjadi failure (kegagalan). Failure itu  sendiri  disebabkan  karena server  down dan  tidak  ada backup dari server lain  yang  langsung  menggantikan ketika master  server ( server utama)  mati.  Hal  tersebut menunjukkan  pentingnya  sistem server yang  terus- menerus  berfungsi  dalam  arti  lain  memiliki  sifat high availability (ketersediaan yang tinggi).
Salah  satu  solusi  yang  dapat  diimplementasikan  untuk mengatasi  masalah  tersebut  adalah  dengan  menciptakan high  availability  server menggunakan  teknologi web server  clustering .  Dalam  dunia  komputer  yang  dimaksud dengan server  clustering adalah  menggunakan  lebih  dari satu server yang menyediakan redundant interconnections , sehingga client hanya  mengetahui  ada  satu  sistem server yang  tersedia  dalam  computer.  Kompunen cluster biasanya  saling  terhubung  melalui  sebuah  interkoneksi yang  sangat  cepat  atau  bisa  juga  melalui  jaringan  local (LAN) [5]. Selain itu, cluster juga merupakan sekelompok mesin  yang  bertindak  sebagai  sebuah  entitas  tunggal untuk menyediakan sumber daya dan layanan ke jaringan [6].  Pada server  clustering terdapat  metode failover clustering yang  menyediakan  solusi high  availability server dimana  metode  tersebut  akan  berjalan  jika  terjadi kegagalan pada perangkat keras yang menyebabkan server mati total sehingga server lain akan mengambil alih fungsi dari server yang mati.
Konsep konfigurasi failover clustering adalah membuat satu server sebagai master  server dan server yang  lain menjadi slave  server dimana  saat server dalam  keadaan normal master server menangani semua request dari client . Slave  server akan  mengambil  alih  tugas master  server apabila master  server tidak  berfungsi  atau down . Kegagalan  pada  sistem server tidak  akan  disadari  oleh client karena  tersedianya server lain  sebagai backup sehingga dapat mengatasi kegagalan atau failure pada web server itu sendiri.
Eksperimental  merupakan  pendekatan  yang  digunakan untuk mencari pengaruh perlakuan tertentu terhadap yang
lain  dalam  kondisi  yang  terkendali.  Pengaruh  yang dimaksud  adalah  pengaruh  penggunaan  metode failover clustering terhadap parameter yang ditentukan. Parameter yang  diukur  pada  penelitian  ini  adalah availability , workload , dan quality of service (QoS).
Berdasarkan  pemaparan  diatas  maka  dibuatlah web server  clustering dengan  mengimplementasikan  metode failover clustering sehingga  dapat  terlihat  performa  dari web  server yang  dibangun  dari  parameter  yang  diukur agar  tercipta  sistem web  server yang  memiliki ketersediaan tinggi.

## II. U RAIAN P ENELITIAN

## A. Penelitian Terkait
Penelitian ini bukanlah hal yang baru dilakukan adapun penelitian  sejenis  yang  pernah  dilakukan  oleh  Akhyar Muchtar  (t.thn)  melakukan  penelitian  dengan  judul “Implementasi Failover  Clustering Pada  Dua  Platform yang Berbeda Untuk Mengatasi Kegagalan Fungsi Server” untuk  membuat  rancangan failover  clustering dalam menangani  masalah  kegagalan  fungsi  server.  [7]  Irfani Hernawan  Sulistyanto  (2015)  melakukan  penelitian  yang berjudul  “Implementasi High  Availability  Server dengan Teknik Failover  Virtual  Computer  Cluster ”  untuk mengatasi  kegagalan  fungsi server dengan  menggunakan VMware Workstation 11 sebagai platform simulasinya. [8] Prayudi  Aditya  Nugraha  (2016)  melakukan  penelitian yang  berjudul  “Rancang  Bangun Web  Server Berbasis Linux  dengan  Metode Load  Balancing Pada  Gedung Jurusan Informatika Untan” untuk membangun web server dengan menggunakan load balancing pada server cluster.
[9]
Penelitian  ini  dilakukan  pada  gedung  jurusan Informatika  Universitas  Tanjungpura.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  penggunaan  metode failover  clusering dalam  mencapai high  availability pada web  server gedung  jurusan  Informatika  Universitas Tanjungpura.

## B. Pengembangan Arsitektur Jaringan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengembangan  arsitektur jaringan  untuk  meletakkan  posisi server yang  terhubung pada  jaringan  yang  sudah  ada.  Pengembangan  arsitektur jaringan  yang  akan  diterapkan  pada  jaringan  Informatika dijelaskan pada Gambar 1 berikut.
Gambar. 1  Pengembangan arsitektur jaringan
• Gedung  Informatika  mendapatkan  akses internet dari puskom sebesar 5 Mbps.
• Akses internet yang  diperoleh  kemudian  dibagi  ke seluruh  ruangan  gedung  Informatika  menggunakan mikrotik  melalui routerboard yang  diatur  sesuai kebutuhan
• Routerboard membagi  akses internet melalui port- port yang ada untuk AP Hotspot Untan, ruang TU, dan laboratorium jaringan komputer.
• Pengembangan  dilakukan  dengan  meletakkan Web server  cluster pada  jaringan  gedung  Informatika dengan menghubungkannya melalui switch jaringan laboratorium  jaringan  komputer  menggunakan  IP Dynamic .

## C. High-Availability Clusters
High-availability  Clusters ,  yang  juga  disebut failover cluster pada  umumnya  diimplementasikan  untuk  tujuan meningkatkan  ketersediaan  layanan  yang  disediakan  oleh kluster.  Komputer  kluster  adalah  sekumpulan  computer independent yang bekerja secara bersama sebagai sumber daya komputasi tunggal yang terintegrasi dan terlihat oleh klien  seolah  computer  tersebut  adalah  satu  buah  unit computer [10]. Dibutuhkan dua buah node sebagai syarat minimum  suatu  kluster untuk  dapat  melakukan  redudansi [11].
Pada klasifikasi kluster ini, terdapat mode active/passive  failover .  Pada  mode  ini  terdapat  dua komponen,  yang  satu  menjadi  komponen  atau node aktif dan  yang  lainnya  pasif.  Pada  saat node aktif  mengalami kegagalan, node pasif  akan  mengambil  alih  tugas node aktif [12].

## D. Heartbeat
Heartbeat merupakan  aplikasi  dasar  untuk  Linux-HA ( Linux High-Availability ). Heartbeat bertujuan untuk terus mem- polling server dalam  konfigurasi cluster untuk memastikan  bahwa  mereka  sudah up dan  merespon  [13]. Heartbeat berfungsi  untuk  mempromosikan server aktif yang  mengalami  gangguan  saat  digunakan. Server aktif saat  mengalami  gangguan  atau down heartbeat akan mempromosikan  ke server kedua  untuk  mengambil  alih dengan  memindahkan  IP  virtual  ke server kedua.  Selain itu  juga  menangani service-service apa  saja  yang  akan dijalankan pada saat server menjadi aktif [14]. Cara kerja heartbeat dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar. 2  Ilustrasi Heartbeat

## E. Web server
Web  server merupakan  sebuah  bentuk server yang khusus digunakan untuk menyimpan halaman website atau homepage .  Dalam  melakukan  permintaan  suatu  halaman pada  suatu  situs web , browser melakukan  koneksi  ke suatu server dengan  protokol  HTTP. Web  server yang terkenal  adalah  Apache. Web  server merupakan software yang menjadi tulang punggung dari World Wide Web [15].

## F. Availability
Berdasarkan dokumen ISO 2382-14 (1997), availability dapat  didefinisikan  sebagai  “kemampuan  sebuah  alat untuk berada dalam kondisi siap pakai sesuai fungsi yang diinginkan  pada  waktu  tertentu  atau  kapanpun  dalam interval waktu  tertentu,  diasumsikan  bahwa  sumber eksternalnya bila diperlukan adalah tersedia”. Secara garis besar availability merupakan  nilai  presentase  jumlah waktu  suatu  jaringan  mampu  memberikan  layanan dibandingkan dengan jumlah waktu yang diharapkan.

## G. Workload
Workload atau  beban  kerja  merupakan  jumlah request yang  dapat  dilayani  suatu server dalam  waktu  tertentu. Berdasarkan  dokumen  BKN  nomor  37  (2011)  tentang pedoman  penataan  pegawai  negeri  sipil,  beban  kerja adalah  sejumlah  target  pekerjaan  atau  target  hasil  yang harus dicapai dalam satu satuan waktu tertentu. Pengujian workload dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  suatu server dalam menangani sejumlah request dari client . Hal ini  bertujuan  untuk  mengetahui  batasan  suatu server dalam  jumlah request yang  dapat  ditangani  dalam memberikan pelayanan kepada client.
H. QoS (Quality of service)
Qos  ( Quality  of  service )  merupakan  sebuah  sistem arsitektur end  to  end dan  bukan  merupakan feature yang dimiliki  oleh  jaringan.  Qos  adalah  kemampuan  suatu jaringan  untuk  menyediakan  layanan  yang  baik  dengan menyediakan bandwidth, mengatasi jitter dan delay . [16].
Beberapa  parameter  yang  dapat  digunakan  dalam menentukan Qos yaitu.
1) Throughput: Throughput dalam  jaringan telekomunikasi  merupakan  rata-rata  pengiriman  sukses dalam  suatu  pengiriman  (satuan  bps)  [17]. Throughput merupakan  jumlah  total  kedatangan  paket  yang  sukses yang  diamati  pada  tujuan  selama interval waktu  tertentu dibagi  oleh  durasi interval waktu  tersebut  [18].  Nilai throughput sesuai
dengan
versi
TIPHON ( Telecommunication  and  internet  protocol  harmonization over network ) dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I T HROUGHPUT Kategori Throuhput Throughpput Indeks Sangat Bagus 100 % 4 Bagus 75 % 3 Sedang 50 % 2 Jelek < 25 % 1
Persamaan perhitungan untuk mengukur nilai throughput dalam satuan persen (%), yaitu : Throughput = (1) Throughput(%) = (2) 2) Packet  loss:  Packet  loss merupakan  suatu parameter  yang  menggambarkan  suatu  kondisi  yang menunjukkan  jumlah  total  paket  yang  hilang.  Umumnya perangkat  jaringan  memiliki buffer untuk  menampung data  yang  diterima.  Jika  terjadi  kongesti  dalam  waktu yang  cukup  lama, buffur akan  penuh  dan  data  baru  tidak dapat  diterima  [18].  Pengujian packet  loss dilakukan untuk  mengetahui  seberapa  banyak  data  yang  hilang ketika server diberikan gangguan. Nilai packet loss sesuai dengan  versi  TIPHON  ( Telecommunication  and  internet protocol  harmonization  over  network )  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
TABEL II
P ACKET L OSS
Kategori Degredasi Packet loss Indeks Sangat Bagus 0 % 4 Bagus 3 % 3 Sedang 15 % 2 Jelek 25 % 1
Persamaan  perhitungan  untuk  mengukur  nilai packet loss : Packet loss = (3)
3) Delay  (Latency):  Delay adalah  waktu  yang dibutuhkan data untuk menempuh jarak dari asal ke tujuan. Delay dapat dipengaruhi oleh jarak, media fisik, kongesti atau juga waktu proses yang lama [18]. Nilai delay sesuai dengan  versi  TIPHON  ( Telecommunication  and  internet protocol  harmonization  over  network )  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
TABEL III D ELAY Kategori Delay Besar Delay Indeks Sangat Bagus <150 ms 4 Bagus 150 s/d 300 ms 3 Sedang 300 s/d 450 ms 2 Jelek >450 ms 1
Persamaan perhitungan untuk mengukur nilai delay : Delay rata-rata = (4)
4)
Jitter: Jitter atau disebut juga variasi kedatangan paket terjadi akibat variasi-variasi dalam panjang antrian, dalam  waktu  pengolahan  data,  dan  juga  dalam  waktu penghimpunan  ulang  paket-paket  di  akhir  perjalanan . Jitter yang berhubungan erat dengan latency menunjukkan banyaknya  variasi delay pada  transmisi  data  jaringan. Delay antrian pada router dan switch dapat menyebabkan jitter [18]. Terdapat empat kategori penurunan performansi  jaringan  berdasarkan  nilai peak  jitter sesuai dengan  versi  TIPHON  ( Telecommunication  and  internet protocol harmonization  over network ) yang dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IV J ITTER Kategori Delay Besar Delay Indeks Sangat Bagus 0 ms 4 Bagus 0 s/d 75 ms 3 Sedang 75 s/d 125 ms 2 Jelek 125 s/d 225 ms 1 Persamaan perhitungan untuk mengukur nilai jitter : Jitter = (5)
Total variasi delay diperoleh dari : Total variasi delay= lama pengamatan– delay rata-rata (6)
Berdasarkan  nilai  parameter-parameter  QoS  maka untuk  selanjutnya  dapat  dilakukan  perhitungan  terhadap performansi.  Tabel  5  menunjukkan  kualitas  QoS  versi TIPHON  ( Telecommunication  and  internet  protocol harmonization over network ).
TABEL V Q UALITY OF S ERVICE Nilai Persentase (%) Indeks 3,8 - 4 95 – 100 Sangat memuaskan 3 – 3,79 75 – 94,75 Memuaskan 2 – 2,99 50 – 74,75 Kurang memuaskan 1 – 1,99 25 -  49,75 Jelek

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## Gambar. 3 Diagram alih penelitian
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  langkah-langkah penelitian  yang  akan  dilakukan  meliputi  identifikasi masalah  sehingga  dapat  dilihat  kemungkinan  yang  dapat dilakukan untuk pembuatan sistem web server. Kemudian dilanjutkan  dengan  analisis  kebutuhan  untuk  menentukan kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  penelitian  serta dilakukan  pengembangan  arsitektur  jaringan  yang  sesuai dengan kebutuhan.
Berdasarkan arsitektur jaringan yang telah dikembangkan selanjutnya dilakukan implementasi sistem dengan  pembangunan web  server yang  dilakukan  dengan konfigurasi IP Address , update dan upgrade karnel linux, konfigurasi  Apache2,  instalasi  MySQL server ,  instalasi PHP,  konfigurasi Heartbeat ,  dan  terakhir  konfigurasi
DRBD  untuk  melakukan  replikasi  melalui  jaringan  LAN atau disebut RAID-1 over network [19].
Melalui  sistem  yang  telah  dibangun  selanjutnya dilakukan  pengujian  terhadap  sistem web  server. Pengujian  dilakukan  pada web  server tunggal  dan web server kluster untuk melihat perbedaan diantara keduanya yang  dilakukan  menggunakan tools siege  dan  iperf.  Iperf dapat digunakan untuk menetukan server mana yang tidak dapat  mencapai throughput maksimum  [20].  Hasil pengujian akan dianalisis yang selanjutnya akan dilakukan penarikan kesimpulan pada tahap akhir.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Sistem
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap web server apakah  dapat  berfungsi  sesuai  dengan  perancangan  atau tidak  dengan  menerapkan  metode failover .  Tahap pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  sistem yang telah dikonfigurasi dapat berjalan sesuai perancangan  menguji  pada secondary server dan  cluster web server . Adapun pengujiannya yakni sebagai berikut.
1) Pengujian  Availability: Pengujian availability adalah  pengujian  terhadap  ketersediaan  layanan  dari web server. Pada pengujian ini akan dilihat apakah web server dapat memberikan layanan ketika terjadi down. Nilai dari availability akan didapatkan dengan persamaan berikut.
Availability = (7)
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  seberapa  bagus layanan  yang  dapat  diberikan  oleh web  server meskipun terjadi  kegagalan  pada web  server melalui  beberapa skenario  pengujian.  Adapun  skenario  yang  diberikan adalah sebagai berikut.
• Skenario  1:  kedua web  server dalam  posisi  hidup kemudian primary server dimatikan.
• Skenario 2: primary server dalam kondisi mati dan secondary server dalam  posisi  hidup  kemudian primary server dihidupkan.
• Skenario  3:  kedua web  server dalam  kondisi  hidup lalu primary server dimatikan setelah itu secondary server juga dimatikan. Kemudian kedua web server dihidupkan secara bersamaan.
• Skenario  4:  kedua web  server dalam  kondisi  mati kemudian primary server dihidupkan.
• Skenario  5:  kedua web  server dalam  kondisi  mati kemudian secondary server dihidupkan.
• Skenario  6:  kedua web  server dalam  kondisi  hidup lalu primary server dimatikan setelah itu secondary server dimatikan.  Kemudian primary server dihidupkan setelah itu secondary server dihidupkan.
• Skenario  7:  kedua web  server dalam  kondisi  hidup lalu primary server dimatikan setelah itu secondary server dimatikan.  Kemudian secondary server dihidupkan setelah itu primary server dihidupkan. Pengujian  dilakukan  dengan  skenario down pada web server . Primary web server akan dibuat seolah-olah down dengan cara mematikannya kemudian dalam kondisi down tersebut  dilakukan  percobaan  akses  website  pada  melalui client .  Adapun  hasil  pengujian  akses  website  pada web
server dari client ketika  diberikan  gangguan  adalah sebagai berikut.
Gambar.  4    Hasil  pengujian  akses  website  pada web  server dengan failover
Gambar  4  merupakan  hasil  pengujian  dari client pada web  server dengan failover untuk  membuktikan  bahwa layanan web  server tersedia.  Pada  saat primary server diberikan  gangguan client masih  bisa  mengakses web server meskipun  terdapat  waktu  beberapa  detik web server tidak  bisa  diakses.  Adapun  ketika  diujikan  pada web  server tanpa  menggunakan failover didapatkan  hasil sebagai berikut.
Gambar. 5  Hasil pengujian akses website pada web server tanpa failover
Gambar  5  merupakan  hasil  pengujian  dari client pada web  server tanpa failover yang  menunjukkan  bahwa website tidak  dapat  diakses.  Berdasarkan  hasil  pengujian tersebut  menunjukkan  bahwa  layanan web  server tanpa failover tidak  tersedia  ketika  terjadi down saat  diberikan gangguan pada web server . Waktu web  server tidak  bisa  diakses  tersebut merupakan down time  yang  terjadi  selama web  server mengalami  gangguan.  Pengujian down time  dilakukan untuk mengukur waktu yang diperlukan suatu web server untuk mengembalikan layanannya ketika terjadi gangguan. Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  gangguan  pada web  server sesuai  skenario  yang  telah  ditetapkan  agar didapatkan nilai down time. Pengujian dilakukan sebanyak lima  kali  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata down time dengan  menggunakan tool siege.  Pengujian  dilakukan dengan  mengirimkan  sejumlah request selama  pengujian kemudian down time  dapat  ditentukan  melalui  jumlah request yang  gagal  dibagi  jumlah  rata-rata  eksekusi request perdetik  yang  didapat  melalui  hasil  capture tool siege. Adapun hasil pengujian yang diperoleh melalui tool siege ditampilkan pada Tabel 6 berikut.
TABEL VI H ASIL P ENGUJIAN D OWN TIME Skenario Downtime tiap pengujian (second) Rata- rata Ke-1 Ke-2 Ke-3 Ke-4 Ke--5 1 1,35 1,59 1,33 1,5 1,4 1,434 2 1,77 1,45 1,66 1,38 1,52 1,556 3 27,24 11,47 44,82 44,95 27 31,1 4 162,9 283,7 172,7 216,9 129,7 193,18 5 253,4 58,3 80,38 52,79 96,45 108,3 6 32,22 110,4 121,5 37,08 165,9 93,42 7 72,79 147,6 140,3 232,9 155,9 149,9
Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian down time  melalui beberapa skenario. Hasil pengujian menunjukkan perpindahan dari primary server ke secondary server yang diperoleh  melalui  pengujian  skenario  1  lebih  cepat  yaitu selama 1,434 detik sedangkan perpindahan dari secondary server ke primary server yang  diperoleh  melalui pengujian  skenario  2  selama  1,556  detik.  Pengujian skenario  3  menunjukkan  hasil  bahwa  ketika web  server dihidupkan  secara  bersamaan  dari  keadaan down waktu yang  dibutuhkan  untuk  up  kembali  lebih  cepat  dengan waktu  selama  31,1  detik  daripada  saat web  server dihidupkan  satu  persatu  pada  pengujian  skenario  6  dan skenario  7.  Waktu  yang  dibutuhkan  saat  hanya primary server yang  dihidupkan  dari  keaadaan down melalui skenario  4  lebih  lama  yaitu  selama  193,18  detik dibandingkan  saat  hanya secondary server yang dihidupkan  dari  keadaan down melalui  skenario  5  yaitu selama  108,3  detik.  Total down time  yang  diperoleh melalui  skenario  pengujian  yaitu  82,7  detik.  Berdasarkan hasil  pengujian  menggunakan tool siege  tersebut  juga didapatkan  nilai  respon  time  yaitu  waktu  sesaat  setelah terjadi down hingga secondary server mendapatkan sinyal untuk mengambil alih layanan.
TABEL VII H ASIL P ENGUJIAN R ESPOND T IME Skenario Downtime tiap pengujian (second) Rata- rata Ke-1 Ke-2 Ke-3 Ke-4 Ke--5 1 0,07 0,07 0,16 0,07 0,09 0,09 2 0,13 0,06 0,07 0,07 0,07 0,08 3 0,03 0,08 0,05 0,22 0,06 0,09 4 0,03 0,01 0,02 0,01 0,03 0,02 5 0,10 0,06 0,05 0,12 0,06 0,08 6 0,05 0,11 0,06 0,02 0,20 0,09 7 0,07 0,15 0,10 0,29 0,23 0,17
Tabel  7  menunjukkan  nilai respond  time yang didapatkan  melalui  pengujian  menggunakan tool siege. Nilai respond  time terkecil  diperoleh  pada  skenario  4 dengan nilai 0,02 detik dan respon time terbesar diperoleh pada  skenario  7  dengan  nilai  0,17  detik.  Perbedaan  hasil tersebut  terjadi  dikarenakan  adanya  waktu  yang diperlukan service heartbeat untuk  memastikan  koneksi dari anggota klusternya. Hasil rata-rata respond time yang diperoleh dari keseluruhan nilai respond time adalah 0,09 detik.
Berdasarkan  hasil  pengujian  selama  24  jam  dengan memberikan  gangguan  sesuai  skenario  diatas,  maka
didapatkan  nilai availability pada  tabel  4.4  melalui perhitungan persamaan (7) berikut.
TABEL VIII H ASIL P ERHITUNGAN A VAILABILITY Skenario Rata-rata uptime (second) Rata-rata Downtime (second) Availbility (%) 1 86398,566 1,434 99,99 2 86398,444 1,556 99,99 3 86368,900 31,1 99,96 4 86206,820 193,18 99,77 5 86291,700 108,3 99,88 6 86306,580 93,42 99,89 7 86250,100 149,9 99,83 Rata- rata 86317,300 82,7 99,90
Tabel 8 menunjukkan nilai availability yang didapatkan dengan  memberikan  gangguan  sesuai  skenario pengujian. Pada  skenario  1  dan  skenario  2  menunjukkan  hasil  yang sama  dengan  nilai availability terbesar  yaitu  99,99%. Nilai availability terkecil  didapatkan  pada  pengujian skenario  4  yaitu  sebesar  99,77%.  Hasil  rata-rata keseluruhan didapatkan nilai availability yang tinggi yaitu sebesar 99,90%.
2) Pengujian Workload: Pengujian workload dilakukan  untuk  melihat  jumlah  beban  kerja  yang  dapat ditangani  oleh  suatu server .  Untuk  pengujian workload dilakukan  dengan  menggunakan benchmarking  tool yaitu aplikasi  siege.  Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan beban  akses  dimulai  dari  200 request secara  bersamaan hingga server tidak  mampu  menangani  semua request tersebut.  Selama  itu  dapat  dilihat  nilai workload dari server yang  diuji  melalui tool siege.  Pengujian  dilakukan pada  kedua web  server sehingga  akan  terlihat perbedaannya.
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  jumlah request yang  dapat  ditangani web  server dengan failover maupun web  server tanpa failover untuk  melihat perbandingan  diantara  kedua web  server tersebut.  Hasil pengujian  yang  diperoleh  dari  pengujian tool siege ditampilkan pada Tabel 9 berikut.
TABEL IX H ASIL P ENGUJIAN W ORKLOAD Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Request Berhasil Request Gagal Request Berhasil Request Gagal 200 200 0 200 0 400 400 0 400 0 600 600 0 600 0 800 800 0 800 0 1000 823 177 931 69
Tabel  9  menunjukan  hasil  pengamatan  terhadap workload pada web server kluster dan web server tunggal dengan  memberikan request secara  bersamaan  sejumlah 200 request hingga web  server tidak  mampu  menangai jumlah request yang  masuk.  Pengujian  pada  kedua web server berhenti  pada  pemberian request sebanyak  1000
request karena  terdapat request yang  gagal.  Kemudian dilakukan pengujian ulang untuk mendapatkan hasil pasti dari workload hingga web  server tidak  mampu  lagi menanganinya.  Hasil  pengujian  ulang  dengan  tersebut dapat dilihat pada Tabel 10 berikut.
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN U LANG Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Request Berhasil Request Gagal Request Berhasil Request Gagal 900 844 56 844 56 850 848 2 842 8 840 833 7 813 27 830 810 20 816 14 820 809 11 805 15 810 803 7 808 2 805 805 0 805 0 Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Request Berhasil Request Gagal Request Berhasil Request Gagal 806 806 0 806 0 807 803 4 807 0 808 - - 808 0 809 - - 798 11
Tabel  10  menunjukkan  hasil  pengujian  ulang  untuk menentukan  hasil  pasti workload dari web  server . Pengujian pada web server dengan failover berhenti pada pemberian 807 request dikarenakan terdapat request gagal, sedangkan  pada web  server tanpa failover berhenti  pada pemberian 809 request dikarenakan terdapat request gagal. Berdasarkan  pengujian  ulang  didapatkan  hasil  pada web server dengan failover hanya  mampu  menangani  806 request tanpa kegagalan sedangkan pada web server tanpa failover masih bisa menangani request hingga 808 request tanpa  kegagalan.  Jumlah  tersebut  menunjukkan  batasan dari masing-masing workload dari web server dimana web server tanpa failover memiliki  jumlah  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan web server dengan failover .
3) Pengujian  Quality  of  service: Pengujian  ini dilakukan  dengan  memberikan  beban  akses  kepada web server dengan  jumlah  tertentu.  Data  yang  didapatkan selama  pengujian  akan  dilakukan  perhitungan  untuk mengetahui  performa  dari web  server. Adapun  pengujian dilakukan untuk mengetahui perbedaan antara web server dengan failover dengan web  server tanpa failover. Perhitungan  tersebut  dilakukan  terhadap  parameter- parameter  QoS yaitu throughput  , packet  loss,  delay, dan jitter. Hasil  pengujian  tersebut  akan  menentukan bagaimana nilai dari QoS suatu web server. Standar yang digunakan untuk menentukan nilai QoS adalah Telecommunication  and  Internet  Protocol  Harmonization Over  Networks (TIPHON)  dengan  pengujian  terhadap parameter yang telah disebutkan.
Adapun pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut.
• Pengujian Throughput Pengujian  parameter throughput menggunakan tool iperf  dengan  memberikan  beban  akses  berupa sejumlah  paket  data  yang  jumlahnya  semakin
meningkat.
Pengujian
dilakukan dengan
mengirimkan  paket  data  sebesar  1  MB,  2  MB,  3 MB,  4  MB,  dan  5  MB  sehingga  akan  diperoleh waktu pengamatan serta bandwidth  dari web server yang  diujikan  melalui  hasil  capture yang  dilakukan tool iperf. Selanjutnya hasil pengujian tersebut akan dihitung menggunakan persamaan (1) agar didapatkan  nilai throughput dari web  server . Kemudian  dengan  menggunakan  persamaan  (2) maka  akan  didapatkan  tingkat throughput dalam bentuk  persen  (%).  Pengujian  dilakukan  dengan mengamati  kedua  sisi web  server sehingga  melalui pengujian dengan tool iperf didapat data pengamatan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 11 berikut.
TABEL XI
D ATA P ENGAMATAN P ARAMETER T HROUGHPUT Paket Dikirim (MB) Dengan Failover Tanpa Failover Lama Pengam atan (second) Bandwidth (Mbps) Lama Pengam atan (second) Bandwidth (Mbps) 1 1,8 4,69 0,4 21 2 0,9 19,1 2,1 8,11 3 1,4 18,5 2,2 11,5 4 1,7 19,7 3,1 11 5 2,2 19,5 9,2 4,54
Data pada Tabel 11 adalah hasil pengamatan dari beban akses  yang  diberikan  pada web  server selama  pengujian menggunakan tool siege yang dapat dilihat pada lampiran. Paket  diterima  merupakan  jumlah  Byte  dari  paket  data yang  diterima  selama  pengujian,  dan  lama  pengamatan merupakan  jumlah  waktu  pengiriman  paket  data  pertama hingga  paket  data  terakhir.  Berdasarkan  data  yang diperoleh  melalui  pengujian  maka  dengan  persamaan  (1) dan  persamaan  (2)  didapatkan  nilai throughput sebagai berikut.
TABEL XII
H ASIL P ERHITUNGAN P ARAMETER T HROUGHPUT Paket Dikirim (MB) Dengan Failover Tanpa Failover Throughp ut (%) Kategori Throughp ut (%) Kategori 1 97,04 Bagus 97,52 Bagus 2 95,31 Bagus 96,2 Bagus 3 94,89 Bagus 97,14 Bagus 4 97,84 Bagus 96,09 Bagus 5 95,48 Bagus 98,07 Bagus Rata- rata 96,11 Bagus 97 Bagus
Tabel  12  merupakan  hasil  perhitungan  terhadap parameter throughput pada web  server kluster  dan web server tunggal.  Melalui  nilai  rata-rata throughput secara keseluruhan,  didapatkan  nilai  tertinggi  pada web  server tanpa failover yaitu  96,11%  dengan  kategori  bagus  dan nilai terendah pada web server dengan failover yaitu 97% dengan kategori bagus. Berdasarkan pengujian throughput , tidak  terdapat  perbedaan  nilai  yang  terlalu  besar  antara
web server dengan failover dan web server tanpa failover sehingga kedua web server berada pada kategori bagus.
• Pengujian Packet loss
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  memberikan  beban akses  kepada web  server dengan  jumlah  tertentu yang semakin meningkat dengan menggunakan tool siege.  Beban  akses  yang  diberikan  pada  pengujian ini yaitu sebesar 200 hingga 1000 request sehingga dapat  diperoleh  total  paket  yang  diterima  melalui hasil  capture  yang  dilakukan tool siege.  Kemudian dari  hasil  pengamatan,  dilakukan  perhitungan dengan persamaan (3) untuk mendapatkan nilai dari packet loss . Pengujian dilakukan dengan mengamati kedua  sisi web  server sehingga  melalui  data pengujian tool siege  didapat  data  pengamatan seperti yang ditunjukkan pada sebagai berikut.
TABEL XIII D ATA P ENGAMATAN P ARAMETER P ACKET L OSS Jumlah Request Dengan Failover Dengan Failover Tanpa Failover 200 200 200 400 400 400 600 600 600 800 800 800 1000 823 931
Tabel 13 adalah hasil pengamatan dari web server yang diberikan  beban  akses  selama  pengujian.  Jumlah request merupakan  total  beban  akses  yang  diberikan  kepada web server dan paket diterima merupakan jumlah request yang dapat  ditangani  oleh web  server .  Berdasarkan  data  yang diperoleh  melalui  pengujian  maka  nilai packet  loss akan diperoleh  melalui  perhitungan  dengan  persamaan  (3) sebagai berikut.

## TABEL XIV
H ASIL P ERHITUNGAN P ARAMETER P ACKET L OSS Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Packet loss (%) Kategori Packet loss (%) Kategori 200 97,04 Bagus 97,52 Bagus 400 95,31 Bagus 96,2 Bagus 600 94,89 Bagus 97,14 Bagus 800 97,84 Bagus 96,09 Bagus 1000 95,48 Bagus 98,07 Bagus Rata- rata 96,11 Bagus 97 Bagus
Tabel  14  merupakan  hasil  perhitungan  terhadap parameter packet  loss pada  kedua  jenis web  server .  Dari perhitungan  tersebut  maka  didapatkan  nilai packet  loss terendah  pada web  server tanpa failover yaitu  sebesar 1,38%  dengan  kategori  bagus  dan  tertinggi  pada web server dengan failover yaitu  sebesar  3,54%  dengan kategori  sedang.  Berdasarkan  pengujian packet  loss , terdapat  perbedaan  antara web  server dengan failover dengan web server tanpa failover .
• Pengujian Delay (Latency)
Pengujian delay dilakukan  dengan  mengamati jumlah  paket  yang  diterima  serta  waktu  yang
diperlukan dalam pengujian. Pengujian ini dilakukan  dengan  cara  mengirimkan  beban  akses kepada web  server dengan  jumlah request tertentu yang  dimulai  dari  200  sampai  1000 request menggunakan tool siege.  Kemudian  dengan menggunakan tool siege  yang  akan  mengcapture data  pengujian  berupa  jumlah  paket  yang  berhasil diterima  beserta  waktu  pengujiannya  yang  dapat dilihat  pada  lampiran.  Data  tersebut  akan  dihitung untuk  mendapatkan delay rata-rata  menggunakan persamaan (4). Adapun pengujian dilakukan dengan mengamati  kedua  sisi web  server untuk  melihat perbedaannya  sehingga  didapat  data  pengamatan melalui pengujian tool siege seperti yang ditunjukkan sebagai berikut.
TABEL XV
D ATA P ENGAMATAN P ARAMETER D ELAY Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Lama Pengamat an (second) Paket Diterima Lama Pengamat an (second) Paket Diterima 200 4,58 200 5,49 200 400 8,91 400 8,42 400 600 22,34 600 21,87 600 800 39,14 800 32,74 800 1000 32,48 823 35,67 931
Tabel  15  adalah  hasil  pengamatan  yang  didapatkan dengan  pengujian  menggunakan tool siege  dimana  web server diberikan  beban  akses  secara  bersamaan  sejumlah tertentu  selama  pengujian.  Jumlah request merupakan total  beban  akses  yang  diberikan  kepada web  server dan paket  diterima  merupakan  jumlah request yang  dapat ditangani  oleh web  server .  Selain  itu  juga  terdapat  lama pengamatan  yang  merupakan  waktu  yang  diperlukan dalam  menangani request dari client .  Berdasarkan  data yang  diperoleh  melalui  pengujian  tersebut  maka  nilai delay rata-rata akan diperoleh melalui perhitungan dengan persamaan (4) sebagai berikut.
TABEL XVI H ASIL P ERHITUNGAN P ARAMETER D ELAY Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Delay (ms) Kategori Delay (ms) Kategori 200 22,9 Sangat Bagus 27,45 Sangat Bagus 400 22,28 Sangat Bagus 21,05 Sangat Bagus 600 37,23 Sangat Bagus 36,45 Sangat Bagus 800 48,93 Sangat Bagus 40,93 Sangat Bagus 1000 39,47 Sangat Bagus 38,31 Sangat Bagus Rata- rata 34,16 Sangat Bagus 32,84 Sangat Bagus
Tabel  16  merupakan  hasil  perhitungan  terhadap parameter delay pada  kedua  jenis web  server .  Hasil perhitungan  menunjukkan  nilai delay paling  rendah
terdapat  pada web  server tanpa failover yaitu  sebesar 32,84ms  dan  nilai delay paling  tinggi  terdapat  pada web server dengan failover yaitu  sebesar  34,16ms  dengan kategori  sangat  bagus.  Berdasarkan  pengujian delay , terdapat  perbedaan  nilai  diantara web  server dengan failover dan web  server tanpa failover meskipun perbedaan yang didapat tidak terlalu besar sehingga kedua jenis web  server sama-sama  berada  pada  kategori  sangat bagus.
• Pengujian Jitter Pengujian jitter dilakukan  dilakukan  dengan mengamati  jumlah  paket  yang  diterima  beserta waktu pengamatannya selama pengujian dilakukan. Dikarenakan jitter memilliki hubungan  erat dengan latency  maka  data delay rata-rata  juga  diperlukan untuk mengdapatkan nilai jitter . Pengujian dilakukan  dengan  memberikan  beban  akses  kepada web  server dengan  jumlah  tertentu  yang  dimulai dari  200  hingga  1000 request menggunakan tool siege. Data pengujian dicapture oleh tool siege yang kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  dengan persamaan (2.5) untuk mendapatkan nilai jitter pada web server . Pengujian dilakukan dengan mengamati kedua  sisi web  server sehingga  didapat  data pengamatan  melalui  pengujian tool siege  sebagai berikut.
TABEL XVII D ATA P ENGAMATAN P ARAMETER JITTER Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Lama Pengamat an (second) Paket Diterima Lama Pengamat an (second) Paket Diterima 200 4,58 200 5,49 200 400 8,91 400 8,42 400 600 22,34 600 21,87 600 800 39,14 800 32,74 800 1000 32,48 823 35,67 931
Tabel 17 adalah data hasil pengamatan yang didapatkan pada  saat  pengujian  menggunakan tool siege  dengan memberikan beban akses secara bersamaan dengan jumlah yang  semakin  meningkat  selama  pengujian.  Jumlah request merupakan  total  beban  akses  yang  diberikan kepada web  server dan  paket diterima  merupakan  jumlah request yang  dapat  ditangani  oleh web  server .  Selain  itu juga  terdapat  lama  pengamatan  yang  merupakan  waktu yang  diperlukan  dalam  menangani request dari client . Untuk  mendapatkan  nilai jitter diperlukan  total  variasi delay yang  didapatkan  dengan  menggunakan  persamaan (6) terlebih dahulu. Kemudian berdasarkan data yang telah diperoleh  maka  nilai jitter dapat  dihitung  menggunakan persamaan (5) sebagai berikut.
Tabel  18  merupakan  hasil  perhitungan  terhadap parameter jitter pada kedua web server . Hasil perhitungan menunjukkan  nilai jitter paling  rendah  terdapat  pada web server tanpa failover yaitu  sebesar  32,77ms  dengan kategori  bagus  dan nilai jitter paling  tinggi  terdapat  pada web  server dengan failover yaitu  sebesar  34,09  dengan kategori  bagus.  Berdasarkan  pengujian jitter ,  terdapat
perbedaan  nilai  diantara web  server dengan failover dan web  server tanpa failover meskipun  perbedaan  yang didapat  tidak  terlalu  besar  sehingga  kedua  jenis web server sama-sama berada pada kategori bagus.
TABEL XVIII H ASIL P ERHITUNGAN P ARAMETER JITTER Jumlah Request Dengan Failover Tanpa Failover Delay (ms) Kategori Delay (ms) Kategori 200 22,79 Sangat Bagus 27,31 Sangat Bagus 400 22,22 Sangat Bagus 21 Sangat Bagus 600 37,27 Sangat Bagus 36,39 Sangat Bagus 800 48,86 Sangat Bagus 40,87 Sangat Bagus 1000 39,42 Sangat Bagus 38,27 Sangat Bagus Rata- rata 34,09 Sangat Bagus 32,77 Sangat Bagus
Hasil  dari  perhitungan  masing-masing  parameter selanjutnya  dikelompokkan  dan  ditentukan  nilai  indeks berdasarkan  standar  TIPHON  ( Telecommunication  and internet  protocol  harmonization  over  network ).  Berikut merupakan  hasil  rekapitulasi  pengujian  parameter  QoS secara keseluruhan.
TABEL XIX
H ASIL P ERHITUNGAN P ARAMETER D ELAY Para mete r QoS Dengan Failover Tanpa Failover Rata- rata Kateg ori Nilai Indeks Rata- rata Kateg ori Nilai Indeks Thro ughp ut(%) 96,11 Bagus 3 97 Bagus 3 Pack et loss( %) 3,54 Sedan g 2 1,38 Bagus 3 Dela y(ms) 34,16 Sangat Bagus 4 32,84 Sangat Bagus 4 Jitter (ms) 34,09 Bagus 3 32,77 Bagus 3 Rata -rata 34,16 Mem uaska n 3 Mem uaska n 3,25
Tabel  19  menunjukkan  tingkatan  QoS  yang  didapat selama  pengujian  terhadap  parameter-parameter  QoS. Hasil yang didapatkan terhadap pengujian QoS menunjukkan  perbedaan  antara web  server dengan failover dan web server tanpa failover secara keseluruhan. Tingkatan  QoS  yang  didapatkan  pada  pengujian menunjukkan kedua jenis web server berada pada tingkat memuaskan  namun  dengan  nilai  indeks  yang  berbeda. Nilai indeks paling tinggi terdapat pada web server tanpa failover yaitu sebesar 3,25 dan nilai indeks paling rendah terdapat pada web server dengan failover yaitu sebesar 3. Perbedaan  tersebut  jika  ditampilkan  ke  dalam  grafik adalah sebagai berikut.
Gambar. 6  Hasil rekapitulasi parameter QoS
Gambar  6  menunjukkan  perbedaan  berdasarkan pengujian keseluruhan parameter QoS yang menunjukkan adanya  sedikit  pengaruh  penggunaan failover terhadap QoS  dari web  server .  Perbedaan  tersebut  dapat  dilihat melalui  pengujian  tiap  parameter  QoS.  Hasil  pengujian parameter-parameter  QoS  menunjukkan  bahwa web server tanpa failover sedikit  lebih  baik  daripada web server dengan failover .  Perbedaan  tersebut  terjadi dikarenakan  penggunaan resource yang  sedikit  lebih banyak  pada web  server dengan failover untuk menjalankan sistem failover tersebut sehingga mempengaruhi performa dari web server . Berbeda dengan web  server tanpa failover dimana web  server tersebut tidak perlu menjalankan sistem failover sehingga resource yang dapat digunakan sedikit lebih banyak.

## B. Analisis Hasil Pengujian
Rincian  hasil  analisis  pengujian web  server yang  telah dilakukan adalah sebagai berikut.
• Berdasarkan  hasil  pengujian availability didapatkan hasil  bahwa  meskipun  terjadi down pada primary server , client masih  bisa  mengakses  layanan  dari web server yang  membuktikan  bahwa  layanan high availability  web  server tersebut  berjalan  dengan  baik meskipun  terdapat down time  selama  beberapa  detik dikarenakan  adanya backup  server yang  mengambil alih  layanan  disaat  terjadi down pada primary  server . Berbeda  saat web  server tidak  menggunakan failover , layanan  dari web  server langsung  terputus  ketika terjadi down sehingga client tidak bisa mengakses web server tersebut. Down time yang terjadi pada pengujian web server dengan failover tersebut merupakan waktu perpindahan web  server saat  terjadi down .  Hasil pengujian down time  tersebut  berdasarkan  skenario pengujian  yang  telah  ditetapkan  menunjukkan  bahwa perpindahan  dari primary server ke secondary server lebih cepat 0,122 detik dibanding dengan perpindahan sebaliknya. Respond  time tercepat  diperoleh  pada skenario  4  yaitu  saat  hanya primary server yang dihidupkan.  Selain  itu,  waktu  yang  dibutuhkan web server untuk up kembali  dari  keadaan down juga berbeda  saat  kedua web  server dihidupkan  secara bersamaan, web  server dihidupkan  satu  persatu, maupun  hanya  satu web  server yang  dihidupkan. Waktu  pengembalian  sistem  tercepat  saat  kedua web server dihidupkan secara bersamaan yaitu sebesar 31,1
detik  dengan  pengujian  skenario  3  yang  dikarenakan sistem failover menunggu  koneksi web  server lain yang  termasuk  anggota  klusternya  saat  pertama  kali dijalankan  selama  beberapa  saat  sebelum  sistem failover memutuskan  untuk  memulai  tugasnya. Berdasarkan  hasil  pengujian  melalui  pemberian gangguan  sesuai  skenario  yang  ditetapkan    dengan waktu  pengujian  yang  diambil  selama  24  jam menunjukkan  rata-rata  persentase  tingkat availability sebesar  99,90%  yang  menunjukkan  tingginya  tingkat availability dari web server tersebut.
• Berdasarkan  hasil  pengujian workload menunjukkan jumlah rata-rata request yang dapat ditangani oleh web server .  Jumlah request terkecil  dimiliki web  server dengan failover yaitu  sebesar  806 request dan  jumlah request terbesar  dimiliki web  server tanpa failover yaitu sebesar 808 request . Pengujian ini menunjukkan adanya  perbedaan  antara    kedua  jenis web  server meskipun  tidak  terlalu  besar  pada  jumlah workload yang  dapat  ditangani  masing-masing web  server . Perbedaan  tersebut  terjadi  karena  jumlah  penggunaan resource pada web server . Web server dengan failover menggunakan  jumlah resource yang  sedikit  lebih besar  untuk  menjalankan  sistem failover sehingga jumlah  tersebut  ikut  mempengaruhi  kinerja  dari web server .
• Berdasarkan  hasil  pengujian  QoS  menunjukkan perbedaan antara web server dengan failover dan web server tanpa failover secara  keseluruhan.  Tingkatan QoS  yang  didapatkan  pada  pengujian  menunjukkan kedua  jenis web  server berada  pada  tingkat memuaskan namun dengan nilai indeks yang berbeda. Nilai  indeks  paling  tinggi  terdapat  pada web  server tanpa failover yaitu  sebesar  3,25  dan  nilai  indeks paling  rendah  terdapat  pada web  server dengan failover yaitu  sebesar  3.  Perbedaan  tersebut  dapat dilihat  melalui  pengujian  tiap  parameter  QoS.  Hasil pengujian  parameter-parameter  QoS  menunjukkan bahwa web  server tanpa failover sedikit  lebih  baik daripada web  server dengan failover .  Perbedaan tersebut  terjadi  dikarenakan  penggunaan resource yang  sedikit  lebih  banyak  pada web  server dengan failover untuk  menjalankan  sistem failover tersebut sehingga  mempengaruhi  performa  dari web  server . Berbeda dengan web server tanpa failover dimana web server tersebut tidak perlu menjalankan sistem failover sehingga resource yang dapat  digunakan  sedikit  lebih banyak.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa sistem failover telah bekerja dengan baik  sesuai  dengan    konsepnya.  Dapat  dilihat  saat web server dengan failover diberikan  gangguan  yang menyebabkan web  server  down masih  bisa  diakses  oleh client sehingga menunjukkan tercapainya high availability web  server .  Terdapat  waktu  beberapa  saat web  server tersebut  tidak  dapat  memberikan  layanan  dikarenakan adanya  waktu  yang  diperlukan web  server untuk memindahkan  layanannya  yang  disebut  waktu downtime . Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  semakin  cepat
downtime yang  terjadi  maka  semakin  besar  persentase tingkat availability .  Berdasarkan  pengujian workload dan QoS  menunjukkan  bahwa  penggunaan  sistem failover memberikan pengaruh pada performa perangkat meskipun pengaruh  tersebut  sangat  kecil.  Perbedaan  pengaruh tersebut  dikarenakan  penggunaan service heartbeat akan memakan  beberapa resource pada  perangkat  sehingga menyebabkan  berkurangnya  performa  dari web  server . Hasil  keseluruhan  pengujian  QoS  menunjukkan  bahwa web  server yang  dibangun  layak  untuk  digunakan  yaitu dengan tingkat memuaskan.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  analisis  terhadap web  server dengan penerapan  metode failover clustering melalui  pengujian availability , workload , dan QoS ( Quality of service ) dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
1. Sistem failover clustering yang  dibangun  dapat bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan  konsep  kerjanya, sehingga client dapat  mengakses  layanan  yang disediakan  oleh web  server meskipun  terjadi kegagalan pada web server . 2. Hasil  pengujian availability dapat  memberikan ketersediaan  layanan  yang  lebih  baik  saat  terjadi kegagalan.  Nilai availability yang  didapatkan  dari perhitungan data pengujian sebesar 99,90%.
3. Jumlah workload yang dapat dilayani oleh web server dengan failover dan web  server tanpa failover secara bersamaan yang didapat selama pengujian menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan failover menyebabkan berkurangnya resource sehingga terdapat  sedikit  perbedaan  pada  performa web  server yang mempengaruhi jumlah workload dari web server . Jumlah workload menunjukkan  perbedaan  dengan jumlah  806 request pada web  server dengan failover dan  808 request pada web  server tanpa failover dimana perbedaanya tidak terlalu besar.
4. Hasil  pengujian  QoS  menunjukan  nilai  keseluruhan pada web server dengan failover dan web server tanpa failover dengan  indeks  yang  sama  yaitu  memuaskan. Namun terdapat sedikit perbedaan pada nilai pengujian tiap  parameter  dimana web  server tanpa failover menunjukkan  performa  yang  lebih  baik.  Perbedaan tersebut  juga  disebabkan  adanya  perbedaan resource yang  digunakan  pada  perangkat web  server dimana web server dengan failover lebih banyak menggunakan resource untuk  menjalankan  sistem failover . 5. Konfigurasi failover clustering menunjukkan  hasil yang baik dilihat dari segi availability pada saat terjadi kegagalan.

## B. Saran
Saran yang dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan dan masukan untuk pengembangan selanjutnya adalah sebagai berikut.
1. Beberapa faktor seperti jumlah request , hardware, dan bandwidth  dapat  mempengaruhi  hasil  pengujian sehingga perlu diperhatikan saat melakukan pengujian.
2. Dilakukan  pengembangan  dengan  menggunakan spesifikasi  hardware  yang  lebih high end  untuk menambah kemampuan kerja sistem. 3. Dilakukan  pengembangan  dengan  menambahkan beberapa  kluster  load  balancing  untuk  menambah ketersediaan terhadap layanan.
D AFTAR P USTAKA
[1] Apache.  (n.d.).  The  Apache  Software  Foundation.  November, 2015. https://www.apache.org/
[2] L. M.  Iswan, t.thn.  Implementasi  Virtual  Private  Network  (VPN) Remote Access Dengan Linux OpenSwan. Jakarta.
[3] Sampurna.  1996.  Belajar  Sendiri  Membuat  Homepage  Dengan HTML. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[4] A.  Sahala,    2014.  Implementasi  Jaringan  dengan  Linux  Ubuntu. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
[5] P. T. Pribadi,  2013. Implementasi High-Availability VPN Client Pada  Jaringan  Komputer  Fakultas  Hukum  Universitas  Udayana.
Jurnal Ilmu Komputer.
[6] E.  Krout,    2018,  June  1.  Load  Testing  Web  Servers  with  Siege. February 13, 2019. https://www.linode.com/docs/tools- reference/tools/load-testing-with-siege/
[7] A.  Muchtar,    t.thn.  Implementasi  Failover  Clustering  Pada  Dua Platform  Yang  Berbeda  Untuk  Mengatasi  Kegagalan  Fungsi
Server. Makassar: Universitas Negeri Makassar.
[8] Irfani.  2015.  Implementasi  High  Availability  Server  dengan Teknik Failover Virtual Computer Cluster. Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[9] P.  A.  Nugraha,    2016.  Rancang  Bangun  Web  server  Berbasis Linux Dengan Metode Load Balancing. Pontianak: Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura.
[10] Kahanwal, & B, S. 2012. The Distributed Computing Paradigma: P2P,  Grid,  Cluster,  Cloud,  and  Jungle.  Jurnal  Internasional Penelitian Sains dan Teknologi.
[11] K.  Kaur  &    A.  K.  Rai,  2014.  A  Comparative  Analysis:  Grid, Cluster and Cloud Computing. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering.
[12] G.  P.  Rao,  ,  E.  R.  Brueggemann  &    R.  A.RodriguezMethod  For Maintaining  Transaction  Integrity  Across  Multiple  Remote Access Servers. US 11/626.334, 2010.
[13] C.Bookman,    2003.  Linux  Clustering:  Building  and  Maintaining Linux Clusters. USA: New Riders Publishing.
[14] J.Purnomo  &  S.  W.Edi  Implementasi  dan  Analisis  High Availability Server dengan Teknik Failover Clustering Menggunakan  Heartbeat.  Salatiga:  Universitas  Kristen  Satya Wacana, 2017.
[15] J.  I.  Mumpuni  &    A.  Wardono,    Meningkatkan  Kemampuan Jaringan  Komputer  dengan  PC  Cloning  System  Menjadikan  PC x86 berkemampuan Pc iP4. Yogyakarta: Andi Offset.
[16] Yanto,  Analisis  QoS  (Quality  of  service)  Pada  Jaringan  Internet (Studi Kasus Fakultas Teknik Untan). Pontianak, 2006, 2013.
[17] D.  Asterina,  Implementasi  Dan  Analisis  Metode  Failover  Pada Sistem  Redudant  Dedicated  Server  Dan  Cloud  Server  Untuk
Layanan VOIP. Bandung: Fakultas Teknik Elektro, 2015.
[18] Tiphon, Telecommunication And Internet Protocol Harmonization Over  Network  (TIPHON)  General  Aspects  Of  Quality  of  service (QoS). TR 101 329 V2.1.1. 1999.
[19] P.  Syafrizal,  Failover  Cluster  Server  dan  Tunneling  EOIP  untuk Sistem Disaster Recovery, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan  Multimedia.  Yogyakarta:  STMIK  AMIKOM  Yogyakarta, 2013.
[20] Linode.  2018,  June  1.  Network  Throughput  Testing  with  iPerf.
January 25, 2019.
https://www.linode.com/docs/networking/diagnostics/install-iperf- to-diagnose-network-speed-in-linux/