Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Optimalisasi Throughput Pada Penerapan Load Balancing Dalam Jaringan Cloud Menggunakan Round Robin dan
Least Connection
Moh. Erkamim 1 , Titin Prihatin 2 , Sandra Dewi Saraswati 3 , Mursalim Tonggiroh 4 1 Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan Surakarta
2,3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
4 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Yapis Papua Email: 1 erkamim@lecture.utp.ac.id, 2 titin.tpn@nusamandiri.ac.id,
3 sandra.sww@nusamandiri.ac.id, 4 mursalim.t@gmail.com

## Abstrak
Seiring dengan meningkatnya kompleksitas infrastruktur cloud , salah satu tantangan utama yang dihadapi adalah bagaimana mengoptimalkan throughput dalam jaringan cloud . Throughput yang  optimal  menjadi  krusial  untuk  menjamin  kinerja  aplikasi dan  layanan  yang  dihosting  di cloud .  Penggunaan  teknik load  balancing dapat mengoptimalkan throughput ,  namun  diperlukan  analisis  dan  pengujian  yang seksama  mengenai  pendekatan load  balancing yang  tepat  dalam  meningkatkan kinerja throughput . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  efektivitas  strategi load  balancing dengan Round  Robin dan Least  Connection dalam  meningkatkan throughput dalam  jaringan cloud .  Melalui  pengujian  empiris,  kajian  ini membandingkan  kedua  metode  berdasarkan throughput yang  dihasilkan  pada berbagai  tingkat  koneksi,  mulai  dari  1000/600  hingga  5000/1000.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa kedua strategi memberikan performa yang serupa pada tingkat koneksi rendah, dengan Round Robin mencatat throughput sedikit lebih tinggi pada 1000/600.  Namun,  perbedaan  menjadi  hampir  tidak  terlihat  seiring  peningkatan jumlah koneksi. Pada 2000/700 hingga 5000/1000, throughput yang dihasilkan oleh kedua  strategi  menunjukkan  perbedaan  yang  marginal,  dimana Least  Connection sedikit  unggul  di  tingkat  koneksi  tertinggi.  Temuan  ini  menandakan  bahwa  baik Round  Robin maupun Least  Connection dapat  diaplikasikan  secara  efektif  untuk meningkatkan  throughput  dalam  lingkungan cloud ,  dengan  pemilihan  strategi spesifik  bergantung  pada  karakteristik  beban  kerja  dan  permintaan  layanan. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi akademisi maupun para praktisi TI  yang  ingin  mengoptimalkan  jaringan cloud untuk  mencapai  kinerja  yang maksimal.
Kata Kunci: throughput, load balancing, round robin, least connection

## Abstract
As  the  complexity  of  cloud  infrastructure  increases,  one  of  the  main  challenges faced  is  how  to  optimize  throughput  in  cloud  networks.  Optimal  throughput  is crucial  to  guarantee  the  performance  of  applications  and  services  hosted  in  the cloud.  Using  load  balancing  techniques  can  optimize  throughput,  but  careful analysis and testing is needed regarding the appropriate load balancing approach to improve throughput performance. This research aims to analyze the effectiveness of load balancing strategies with Round Robin and Least Connection in increasing throughput  in  cloud  networks.  Through  empirical  testing,  this  study  compares  the two  methods  based  on  the  resulting  throughput  at  various  connection  levels, ranging from 1000/600 to 5000/1000. Test results show that both strategies provide similar  performance  at  low  connection  rates,  with  Round  Robin  recording slightly
higher  throughput  at  1000/600.  However,  the  difference  becomes  almost imperceptible  as  the  number  of  connections  increases.  At  2000/700  to  5000/1000, the throughput generated by both strategies shows marginal differences, with Least Connection slightly superior at the highest connection level. These findings indicate that both Round Robin and Least Connection can be applied effectively to increase throughput  in  cloud  environments,  with  the  selection  of  specific  strategies depending on workload characteristics and service requests. This research provides valuable  insights  for  academics  and  IT  practitioners  who  want  to  optimize  cloud networks to achieve maximum performance.
Keywords : throughput, load balancing, round robin, least connection

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  digital  yang  terus  berkembang,  penggunaan  teknologi cloud computing telah  menjadi  salah  satu  solusi  utama  bagi  organisasi  untuk  menyimpan, mengelola,  dan  menyajikan  data  mereka.  Seiring  dengan  meningkatnya  kompleksitas infrastruktur cloud ,  salah  satu  tantangan  utama  yang  dihadapi  adalah  bagaimana mengoptimalkan throughput dalam  jaringan cloud . Throughput yang  optimal  menjadi krusial untuk menjamin kinerja aplikasi dan layanan yang dihosting di cloud . Efisiensi pengelolaan  sumber  daya  jaringan  ini  sangat  bergantung  pada  distribusi  beban  kerja yang  optimal  antara  server  yang  tersedia  (Golightly  et  al.,  2022). Load  balancing merupakan  komponen  yang  penting  dalam  arsitektur  komputasi  awan  yang  menjamin distribusi  permintaan  yang  seimbang  ke  berbagai  Server,  untuk  menghindari overloading dan memaksimalkan throughput (Afzal & Kavitha, 2019). Load balancing dapat  dikatakan  sebagai  mekanisme  yang  digunakan  dalam  sistem  komputer  dan jaringan  untuk  mendistribusikan  beban  kerja  secara  merata  di  antara  berbagai  sumber daya  komputasi,  seperti  server  atau  node  dalam  jaringan  (Hakim  et  al.,  2019).  Tujuan utama  dari load  balancing adalah  untuk  meningkatkan  kinerja,  ketersediaan,  dan kehandalan  sistem  dengan  mencegah  terjadinya  kelebihan  beban  pada  satu  atau beberapa sumber daya, sementara sumber daya lainnya mungkin berada di bawah beban minimum  atau  tidak  digunakan  sepenuhnya  (Malau,  2022). Round  Robin dan Least Connection adalah  dua  strategi load  balancing yang  paling  umum  digunakan  dalam jaringan cloud ,  di  mana  keduanya  memiliki  keunikan  dalam  penanganan  permintaan layanan. Round  Robin mendistribusikan  permintaan  secara  merata  berdasarkan  urutan, tanpa mempertimbangkan beban sebenarnya pada  Server, sedangkan Least Connection memprioritaskan  Server  dengan  jumlah  koneksi  aktif  terendah,  potensial  memberikan respons  lebih  cepat  pada  permintaan  baru  (Wira  Harjanti  et  al.,  2022).  Dalam  konteks yang  semakin  menuntut  kecepatan  dan  efisiensi,  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja kedua strategi ini secara komparatif untuk  memahami kondisi  di  mana masing-masing strategi lebih efektif.
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  memanfaatkan  pendekatan load balancing dalam  meningkatkan  efisiensi  pada  jaringan cloud .  Penelitian  pertama mengenai  penerapan  teknik load  balancing pada  lingkungan cloud untuk  pengikatan performa web server (Riskiono & Darwis, 2020). Penelitian ini memperlihatkan bahwa teknik load balancing memberikan performa yang lebih cepat dalam response time dan dapat  mendistribusikan  secara  merata  beban  kerjanya.  Penelitian  ini  selaras  dengan penelitian  mengenai  pengembangan  model load  balancing untuk  meningkatkan kehandalan  dan  kinerja  sistem cloud (Riskiono  &  Pasha,  2020).  Penelitian  tersebut
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
menunjukkan  bahwa  teknik load  balancing dapat  mengurai  distribusi  beban  kerja jaringan  sehingga  meningkatkan response  time .  Penelitian  lain,  mengkaji  bahwa  tidak hanya response time yang dapat ditingkatkan melalui terkini load balancing namun juga berpengaruh  pada throughput (Wira  Harjanti  et  al.,  2022).  Hal  ini  didukung  juga  oleh penelitian lainnya  yang telah melakukan pengujian  secara  empiris  melalui serangkaian yang  mengukur  hasil  rata-rata throughput pada  berbagai  tingkat  koneksi  (Al-Said Ahmad & Andras, 2019). Penelitian tersebut berusaha untuk menentukan strategi mana yang  menawarkan  performa  terbaik  dalam  lingkungan cloud yang  berbeda.  Hal  ini memberikan  indikasi  bahwa  pemilihan  strategi load  balancing harus  dipertimbangkan berdasarkan skenario penggunaan spesifik dan distribusi beban kerja yang diperkirakan (Nugrahadi  et  al.,  2019).  Analisis  ini  berkontribusi  pada  literatur  yang  ada  dengan menyediakan  wawasan  baru  tentang  implementasi  strategi load  balancing dalam jaringan cloud . Hasil dari  penelitian ini diharapkan dapat  dijadikan referensi  bagi  para praktisi  TI  dalam  merancang  dan  mengoptimalkan  infrastruktur cloud untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik dan lebih efisien.
Pengelolaan  beban  kerja  secara  efisien  dalam  jaringan cloud merupakan tantangan  kritis  dalam  memastikan  performa  dan  keandalan  layanan  yang  tinggi (Riskiono  &  Pasha,  2020). Load  balancing adalah  teknik  kunci  dalam  menangani tantangan  ini,  memungkinkan  distribusi  permintaan  layanan  secara  dinamis  di  antara berbagai  Server,  sehingga  mengoptimalkan  pemanfaatan  sumber  daya,  meminimalkan waktu tanggap, dan memaksimalkan throughput (Hendrana & Suartana, 2022). Strategi load  balancing seperti Round  Robin dan Least  Connection telah  banyak  dipelajari dalam  literatur  akademik,  masing-masing  dengan  kelebihan  dan  kekurangan  mereka. Round Robin mendistribusikan permintaan secara bergiliran yang distribusi beban yang masuk  secara  merata  (Hidayat  et  al.,  2020).  Sementara  itu, Least  Connection memprioritaskan  Server  dengan  jumlah  koneksi  aktif  terendah,  potensial  menawarkan performa yang lebih baik dalam skenario beban kerja yang sangat bervariasi (Sujarwo et al.,  2023).  Dalam  konteks  tersebut,  penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  komparatif antara Round  Robin dan Least  Connection dalam  upaya  untuk  mengoptimalkan throughput ,  yang  merupakan  indikator  penting  dari  efisiensi  jaringan  dalam cloud computing.  Melalui  eksperimen  yang  dirancang  secara  sistematis  dan  implementasi dalam  lingkungan cloud yang  terkontrol,  penelitian  ini  mengevaluasi  performa  kedua strategi  di  berbagai  tingkat  koneksi,  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  bagaimana  masing-masing  strategi  dapat  berkontribusi  terhadap  peningkatan throughput .  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  dalam  literatur dengan menyediakan data empiris yang dapat dijadikan referensi bagi praktisi TI dalam memilih  strategi load  balancing yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  spesifik infrastruktur cloud mereka.  Dengan  berfokus  pada throughput sebagai  metrik  kinerja utama, temuan dari studi ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efektif terkait optimasi jaringan cloud .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  analisis  komparatif  dari  strategi Round  Robin dan Least  Connection dalam  konteks  peningkatan throughput dalam jaringan cloud .  Penelitian  ini  menguji  kinerja  kedua  strategi  ini  pada  berbagai  tingkat koneksi  dan  mengukur throughput yang  dihasilkan.  Dengan  berfokus  pada throughput sebagai  metrik  kinerja  utama,  temuan  dari  studi  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  pada  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat  dan  efektif  terkait  optimasi jaringan cloud .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  analisis  komparatif  dari strategi Round  Robin dan Least  Connection dalam  konteks  peningkatan throughput
dalam  jaringan cloud .  Kami  menguji  kinerja  kedua  strategi  ini  pada  berbagai  tingkat koneksi dan mengukur throughput yang dihasilkan.

## 2.  Metodologi Penelitian

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dirancang  untuk  secara  sistematis  menguji  dan membandingkan  pengaruh  strategi load  balancing dengan Round  Robin dan Least Connection terhadap throughput dalam  jaringan cloud .  Dalam  penelitian  ini,  model jaringan cloud dibangun  di  atas  mesin  virtual.  Penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa tahap  utama  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  1,  yang  masing-masing  dirinci sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan dalam penelitian

## 2.2 Persiapan Lingkungan Penelitian
Load  balancing merupakan  suatu  mekanisme  yang  digunakan  dalam  sistem komputer dan jaringan untuk mendistribusikan beban kerja atau lalu lintas secara merata di  antara  beberapa  sumber  daya  atau  server  (Azmi  et  al.,  2022).  Dengan  adanya load balancing ,  sistem  dapat  menangani  lebih  efisien  permintaan  pengguna  atau  pekerjaan yang  masuk,  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya,  dan  mengurangi  risiko kegagalan akibat beban yang tidak seimbang (Saiputra & Mukti, 2023). Pada tahap ini, akan  disiapkan  lingkungan  virtual  yang  memodelkan  infrastruktur cloud dengan menggunakan mesin virtual. Lingkungan ini termasuk konfigurasi server penyeimbang beban,  server  web,  dan  basis  data.  Setiap  komponen  dikonfigurasi  dengan  spesifikasi teknis  yang  telah  ditentukan  untuk  menjamin  bahwa  lingkungan  penelitian  konsisten dengan model yang ada. Arsitektur yang digunakan divisualisasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Server Load Balancer
Gambar 2  menggambarkan arsitektur load  balancing dalam jaringan komputer. Client  terhubung  ke  sistem  melalui  Virtual  IP,  yang  merupakan  alamat  IP  yang digunakan  untuk  menyembunyikan  keberadaan  dan  jumlah  Server  yang  sebenarnya dalam  cluster. Load  balancer bertugas  mendistribusikan  beban  kerja  yang  masuk  dari klien  ke  berbagai  Server  yang  tersedia  dalam  cluster  Server  (Harefa  et  al.,  2021). Komunikasi  ' heartbeat '  terlihat  digambarkan  sebagai  koneksi  titik  putus-putus  antara load  balancer dan  Server,  mengindikasikan  mekanisme  pemantauan  kesehatan  Server secara berkala. Server dalam cluster ini diberi label dari 'Server 1' hingga 'Server ke n', menandakan  skalabilitas  dan  kemampuan  untuk  menambah  Server  tambahan  sesuai kebutuhan. Di sisi kanan cluster Server, terdapat Server basis data yang juga diberi label dari  'Server  DB  1'  hingga  'Server  DB  ke  n',  menunjukkan  infrastruktur  penyimpanan data  yang  terdistribusi.  Keseluruhan  sistem  ini  bertujuan  untuk  memastikan pengalokasian  sumber  daya  yang  efisien  dan  ketersediaan  layanan  yang  tinggi  untuk klien.

## 2.3 Pemilihan dan Konfigurasi Alat Uji
Alat  uji  yang  dipilih  untuk  penelitian  ini  harus  mampu  mensimulasikan permintaan klien ke Server dalam berbagai tingkat beban. Parameter uji yang digunakan yaitu throughput . Throughput pada load  balancing merujuk  pada  jumlah  data  atau transaksi  yang  dapat  diproses  oleh  sistem  atau  jaringan  dalam  suatu  periode  waktu tertentu  (Nuraini,  2022).  Secara  sederhana, throughput mengukur  seberapa  efisien  dan cepat suatu jaringan dapat menangani lalu lintas atau permintaan dari pengguna (Rafli et al.,  2022).  Pada  penelitian  ini  digunakan  sebuah  alat  uji  yang  dapat  mengirimkan permintaan  HTTP  ke  Server  penyeimbang  beban  yang  kemudian  mendistribusikan beban ke Server web sesuai dengan algoritma load balancing yang diuji.

## 2.4 Pengujian dan Pengambilan Data
Setelah  lingkungan  dan  alat  uji  siap,  kami  melakukan  serangkaian  pengujian. Pengujian  ini  melibatkan  simulasi  beban  klien  dengan  jumlah  koneksi  yang  beragam, mulai dari 1000 hingga 5000 koneksi simultan. Setiap uji coba dilakukan secara terpisah untuk  strategi Round  Robin dan Least  Connection ,  dengan  pemantauan throughput sebagai  indikator  kinerja  utama.  Pengujian  dilakukan  dengan  mensimulasikan permintaan klien pada berbagai tingkat koneksi, mulai dari 1000/600 hingga 5000/1000. Tingkat koneksi tersebut mencerminkan jumlah permintaan simultan dan sesi aktif yang ditangani  oleh  Server.  Proses  ini  memastikan  pengujian  kinerja load  balancing dalam berbagai skenario beban kerja.

## 2.5 Pengumpulan Data
Data throughput dikumpulkan  dari  sistem  penyeimbang  beban  menggunakan alat  monitoring  kinerja yang telah terintegrasi.  Pengumpulan data ini mencakup waktu respons dan jumlah data yang berhasil diproses per satuan waktu.

## 2.6 Analisis Data dan Dokumentasi Hasil
Hasil  pengujian  dianalisis  untuk  menentukan  pengaruh  dari  masing-masing strategi load  balancing terhadap throughput jaringan cloud .  Perbandingan  dilakukan berdasarkan  rata-rata throughput yang  dihasilkan  dari  masing-masing  metode  pada tingkat  koneksi  yang  berbeda.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  dokumentasi  dari  hasil analisis yang didapatkan untuk selanjutnya dituliskan ke dalam artikel.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Untuk  melakukan  pengujian load  balancing dengan  menerapkan  pendekatan Least  Connection dan Round  Robin maka  terlebih  dahulu  dilakukan  perancangan arsitekturnya.  Fungsi  utama  dari load  balancing adalah  untuk  mencegah  terjadinya ketidakseimbangan beban pada jaringan komputer, sehingga meningkatkan kinerja dan ketersediaan sistem secara keseluruhan . Arsitektur tersebut diterapkan pada lingkungan virtual  yang  memodelkan  infrastruktur cloud dengan  menggunakan  mesin  virtual. Lingkungan ini termasuk konfigurasi server penyeimbang beban, server web, dan basis data.  Setelah  merancang  dan  menerapkan  teknik load  balancing menggunakan algoritma Least  Connection dan Round Robin di lingkungan simulasi cloud , kemudian beralih  ke  fase  pengujian.  Pada  penelitian  ini  dikembangkan  sejumlah  skenario  beban kerja yang beragam untuk menguji dan membandingkan kinerja kedua metode tersebut di  bawah  berbagai  kondisi.  Pengujian throughput pada  server  dengan  teknik load balancing menggunakan algoritma Round Robin dan Least Connection yang dilakukan sebanyak 5 kali. Hal ini dilakukan karena untuk mengevaluasi konsistensi dan stabilitas performa sistem dengan tetap mempertimbangkan berbagai macam faktor yang terkait, sehingga  kebenaran  hasil  pengujian throughput tetap  dapat  dipertanggung  jawabkan. Maka,  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  mewakili  kinerja  masing-masing algoritma Round  Robin dan Least  Connection yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk penilaian.  Hasil  pengujian  terhadap throughput pada load  balancing menggunakan pendekatan Round Robin tersaji pada Tabel 3.
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Tabel 3. Hasil pengujian throughput (KB/s) Server dengan Round Robin
Response time (ms) Load Balancing dengan Round Robin No Tingkat Koneksi Pengujian Hasil Rata-rata Pengujian ke-1 ke-2 ke-3 ke-4 ke-5 1 1000/600 306.5 306.6 306.3 306.7 306.1 306.44 2 2000/700 357.7 357.8 357.8 357.8 357.2 357.66 3 3000/800 408.8 409 408.9 409 408.6 408.86 4 4000/900 460.2 460.2 460.2 460.2 460 460.16 5 5000/1000 511 511.2 511.3 511.3 511.2 511.2
Pada Tabel 3 ini, menunjukkan data throughput dalam kilobyte per detik (KB/s) dari  sistem load  balancing yang  menggunakan  algoritma Round  Robin .  Terdapat  lima tingkat  koneksi  yang  berbeda,  mulai  dari  1000/600  hingga  5000/1000.  Untuk  setiap tingkat  koneksi,  dilakukan  lima  kali  pengujian  (ke-1  hingga  ke-5)  untuk  menentukan throughput .  Hasil  pengujian  menunjukkan  peningkatan throughput yang  konsisten seiring  dengan  peningkatan  tingkat  koneksi,  dimulai  dari  rata-rata  306.44  KB/s  pada tingkat koneksi terendah hingga 511.2 KB/s pada tingkat koneksi tertinggi. Variabilitas throughput antar pengujian pada setiap tingkat koneksi tergolong rendah, menunjukkan bahwa sistem load balancing memberikan kinerja yang stabil. Rata-rata hasil pengujian pada setiap tingkat koneksi memberikan gambaran umum tentang performa sistem yang tampaknya meningkat proporsional dengan jumlah koneksi yang diatur.
Selanjutnya,  dengan  skenario  yang  sama  akan  diujikan  pada  arsitektur load balancing menggunakan  pendekatan Least  Connection .  Hasil  pengujian  terhadap throughput pada load  balancing menggunakan  pendekatan Round  Robin tersaji  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian throughput (KB/s) Server dengan Least Connection
Response time (ms) Load Balancing dengan Least Connection No Tingkat Koneksi Pengujian Hasil Rata-rata Pengujian ke-1 ke-2 ke-3 ke-4 ke-5 1 1000/600 306.1 306.2 306.1 306.2 306.3 306.18 2 2000/700 357.9 357.8 357.6 357.9 357.9 357.82 3 3000/800 409.1 408.9 408.8 409.1 409.1 409 4 4000/900 460.1 460.3 460.1 460.4 460.3 460.24 5 5000/1000 511.1 511.3 511.4 511.4 511.3 511.3
Pada  Tabel  4,  memaparkan  hasil throughput dalam  kilobyte  per  detik  (KB/s) dari  sistem load  balancing yang  menggunakan  strategi Least  Connection .  Data mencakup lima tingkat  koneksi  yang berbeda, mulai dari 1000/600 hingga 5000/1000, dengan  lima  pengujian  dilakukan  pada  masing-masing  tingkat.  Hasil  pengujian menunjukkan  peningkatan throughput yang  konsisten  dengan  peningkatan  tingkat koneksi.  Pada  tingkat  koneksi  terendah, throughput rata-rata  adalah  306.18  KB/s, sementara pada tingkat koneksi tertinggi, nilai rata-rata meningkat menjadi 511.3 KB/s.
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Fluktuasi  antara  hasil  pengujian  untuk  setiap  tingkat  koneksi  sangat  minim, menandakan  bahwa  performa load  balancing cukup  stabil.  Data  ini  menunjukkan bahwa sistem mampu menangani lebih banyak beban kerja dengan efisiensi yang relatif konstan,  yang  terlihat  dari  peningkatan  linear throughput seiring  dengan  peningkatan tingkat  koneksi.  Rata-rata  hasil  pengujian  memberikan  indikasi  kinerja  yang  konsisten pada  setiap  tingkat  koneksi,  yang  mencerminkan  efektivitas  metode Least  Connection dalam skenario yang diuji.
Selanjutnya,  hasil  pengujian  dari  kedua  metode  tersebut  akan  dibandingkan untuk  mengetahui  kinerja  dari  masing-masing  metode load  balancing tersebut. Perbandingan  hasil  rata-rata  pengujian throughput dalam  kilobyte  per  detik  (KB/s) untuk  dua  model load  balancing ,  yaitu  dengan Round  Robin dan Least  Connection , pada lima tingkat koneksi yang berbeda tersaji Pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil rata-rata pengujian waktu respon (ms) Server pada kedua model
No Tingkat Koneksi Hasil Rata-rata Pengujian throughput (KB/s) Load Balancing dengan Round Robin Load Balancing dengan Least Connection 1 1000/600 306.44 306.18 2 2000/700 357.66 357.82 3 3000/800 408.86 409.00 4 4000/900 460.16 460.24 5 5000/1000 511.20 511.30
Pada  Tabel  5,  menampilkan  perbandingan  hasil  rata-rata  pengujian throughput dalam kilobyte per detik (KB/s) untuk dua model load balancing , yaitu dengan Round Robin dan Least  Connection ,  pada  lima  tingkat  koneksi  yang  berbeda.  Data menunjukkan  perbedaan  yang  sangat  kecil  antara  kedua  model  untuk  tingkat  koneksi yang sama, yang menandakan bahwa kedua model memiliki efisiensi yang serupa dalam penanganan beban kerja. Pada tingkat koneksi 1000/600, hasil rata-rata pengujian untuk Round  Robin adalah  306.44  KB/s,  sedangkan  untuk Least  Connection adalah  306.18 KB/s.  Pola  serupa  terlihat  pada  tingkat  koneksi  yang  lebih  tinggi,  dengan  perbedaan rata-rata  pengujian  yang  tetap  minimal,  tidak  melebihi  0.24  KB/s.  Terakhir,  untuk tingkat  koneksi  5000/1000,  kedua  model  hampir  identik  dengan throughput rata-rata 511.20  KB/s  untuk Round  Robin dan  511.30  KB/s  untuk Least  Connection . Kesimpulannya,  kedua  metode load  balancing tersebut  menunjukkan  performa  yang sebanding  pada  berbagai  tingkat  koneksi  dalam  hal throughput .  Untuk  memudahkan dalam  menganalisis  hasil  pengujian,  maka  hasil  kinerja  dua  metode  tersebut divisualisasikan dalam bentuk grafik pada Gambar 3.
Gambar 3.  Hasil nilai waktu respon antara metode Server tunggal dan Load Balancing
Grafik batang pada Gambar 3 menampilkan hasil rata-rata pengujian throughput dalam  kilobyte  per  detik  (KB/s)  untuk  dua  metode load  balancing : Round  Robin dan Least  Connection ,  diukur  pada  lima  tingkat  koneksi  yang  berbeda.  Batang-batang berwarna  oranye  mewakili  hasil  untuk Round  Robin ,  sedangkan  biru  mewakili Least Connection .  Pada  setiap  tingkat  koneksi,  dari  1000/600  hingga  5000/1000,  nilai throughput cenderung  meningkat,  yang  mencerminkan  kinerja  sistem  yang  semakin baik  seiring  dengan  peningkatan  jumlah  koneksi.  Selisih  antara  hasil  pengujian  kedua metode  sangat  tipis,  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan  dalam efektivitas  kedua  metode  tersebut  dalam  penanganan  beban  kerja.  Ini  terlihat  dari ketinggian batang yang hampir sama pada setiap pasangan tingkat koneksi. Pada tingkat koneksi  tertinggi,  kedua  metode  hampir  memberikan  hasil  yang  identik,  dengan  nilai throughput yang sangat  dekat  satu  sama lain. Keseluruhan grafik menunjukkan bahwa kedua strategi load balancing berperforma dengan baik, dengan perbedaan yang minim antara keduanya dalam kondisi pengujian yang telah dilakukan.

## 4 . Kesimpulan
Dalam konteks cloud , metode Round Robin efektif untuk mengatur trafik ringan dan  memberikan  waktu  respons  yang  stabil,  cocok  untuk  aplikasi  dengan  trafik  yang dapat  diprediksi.  Sebaliknya, Least  Connection lebih  unggul  dalam  mengelola  trafik padat,  yang  penting  untuk  aplikasi  yang  mengalami  lonjakan  permintaan.  Kesimpulan yang  dapat  ditarik  adalah  bahwa load  balancing dengan Least  Connection mampu mengelola  permintaan  dengan  efektif  hingga  tingkat  tertentu  sebelum  performanya mulai  terdegradasi  dengan  peningkatan  beban.  Waktu  respons  yang  masih  berada  di bawah ambang 4 ms hingga tingkat koneksi 5000/1000 menunjukkan bahwa metode ini cukup  efektif,  namun  ada  ruang  untuk  optimasi  lebih  lanjut  untuk  menangani peningkatan  beban  dengan  lebih  efisien.  Perbandingan  langsung  dengan  data  dari
metode Round  Robin dapat  memberikan  wawasan  tentang  kelebihan  dan  keterbatasan kedua  metode  dalam  berbagai  skenario  beban  kerja.  Pilihan  strategi load  balancing harus  disesuaikan  dengan  mempertimbangkan  pola  trafik  dan  kebutuhan  spesifik layanan cloud untuk  mencapai  keseimbangan  antara  efisiensi  sumber  daya  dan keandalan layanan.

## Daftar Pustaka
Afzal,  S.,  &  Kavitha,  G.  (2019).  Load  balancing  in  cloud  computing  –  A  hierarchical taxonomical classification.
Journal of Cloud Computing , 8 (1).
https://doi.org/10.1186/s13677-019-0146-7
Al-Said  Ahmad,  A.,  &  Andras,  P.  (2019).  Scalability  analysis  comparisons  of  cloud-
based software services. Journal of Cloud Computing , 8 (1). https://doi.org/10.1186/s13677-019-0134-y
Azmi,  K.,  Syamsul,  S.,  &  Razi,  F.  (2022).  Studi  Penggunaan  Dua  ISP  Dengan  Load Balancing  dan  Failover  Untuk  Meningkatkan  Kinerja  Jaringan  Berbasis  Router Mikrotik. JURNAL TEKTRO , 06 (02), 176–183.
Golightly, L., Chang, V., Xu, Q. A., Gao, X., & Liu, B. S. C. (2022). Adoption of cloud computing as innovation in the organization. International Journal of Engineering Business Management , 14 , 1–17. https://doi.org/10.1177/18479790221093992 Hakim,  D.  K.,  Yulianto,  D.  Y.,  &  Fauzan,  A.  (2019).  Pengujian  Algoritma  Load Balancing  pada  Web  Server  Menggunakan  NGINX. Jurnal  Riset  Sains  Dan Teknologi , 3 (2), 85–92. https://doi.org/10.30595/jrst.v3i2.5165
Harefa,  H.  S.,  Triyono,  J.,  &  Raharjo,  S.  (2021).  Implementasi  Load  Balancing  Web Server  Untuk  Optimalisasi  Kinerja  Web  Server  Dan  Database. Jurnal  Jarkom , 09 (01), 10–20.
Hendrana, T. S., & Suartana, I. M. (2022). Penerapan Container Load Balancing untuk Manajemen  Trafik  pada  Learning  Management  System. JINACS:  Journal  of Informatics and Computer Science , 04 (02), 169–182.
Hidayat,  T.,  Azzery,  Y.,  &  Mahardiko,  R.  (2020).  Load  Balancing  Network  by  using Round  Robin  Algorithm:  A  Systematic  Literature  Review. Jurnal  Online Informatika , 4 (2), 85. https://doi.org/10.15575/join.v4i2.446
Malau,  B.  G.  (2022).  Implementasi  Load  Balancing  Mikrotik  Jaringan  Internet  Di Pardamean Sibisa, Ajibata, Toba Samosir, Sumatra Utara. JCS-TECH: Journal of Computer Science and Technology , 2 (1), 20–29.
https://doi.org/10.54840/jcstech.v2i1.23
Nugrahadi,  D.  T.,  Herteno,  R.,  &  Anshari,  M.  (2019).  Pengaruh  Implementasi  Load Balancing  Dan  Tuning  Web  Server  Pada  Response  Time  Raspberry  Pi. Klik  - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 6 (2), 211. https://doi.org/10.20527/klik.v6i2.249 Nuraini,  R.  (2022).  Implementasi  Metode  Load  Balancing  Untuk  Peningkatan  Nilai Troughput  Pada  Server. Kumpulan  JurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK) , 09 (03),  467– 478.
Rafli, M., Fitri, I., & Andrianingsih, A. (2022). Pengujian Kinerja Load Balancing Web Server  Menggunakan  Nginx  Riverse  Proxy  Berbasis  OS  Centos  7. Jurnal  Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 9 (3), 1824–1840.
Riskiono,  S.  D.,  &  Darwis,  D.  (2020).  Peran  Load  Balancing  Dalam  Meningkatkan Kinerja Web Server Di Lingkungan Cloud. Krea-TIF , 8 (2), 1. https://doi.org/10.32832/kreatif.v8i2.3503
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Riskiono,  S.  D.,  &  Pasha,  D.  (2020).  Analisis  Metode  Load  Balancing  Dalam Meningkatkan  Kinerja  Website  E-Learning. Jurnal  Teknoinfo , 14 (1),  22–26. https://doi.org/10.33365/jti.v14i1.466
Saiputra,  F.  K.,  &  Mukti,  A.  R.  (2023).  Implementasi  Load  Balancing  Menggunakan Metode  PCC  (Per  Connection  Classifier)  Pada  Yayasan  Bina  Jaya  Palembang. Jurnal Jupiter , 15 (1), 489–499.
Sujarwo, M. A. I. F. P., Istikmal, I., & Irawan, A. I. (2023). Analysis of Load Balancing Least  Connection  and  Shortest  Expected  Delay  Algorithm  for  Web  Server  Using Kube-Proxy  on  Kubernetes. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , 11 (2), 439.
https://doi.org/10.26760/elkomika.v11i2.439 Wira  Harjanti,  T.,  Setiyani,  H.,  &  Trianto,  J.  (2022).  Load  Balancing  Analysis  Using Round-Robin  and  Least-Connection  Algorithms  for  Server  Service  Response Time. Applied  Technology  and  Computing  Science  Journal , 5 (2),  40–49. https://doi.org/10.33086/atcsj.v5i2.3743