Implementasi Automation Deployment pada Google Cloud Compute VM menggunakan Terraform
Debi Gustian 1 , Yuli Fitrisia 2 , *Sugeng Purwantoro E.S.G.S 3 , Wenda Novayani 4 1,2,3,4 Politeknik Caltex Riau, Jl. Umbansari No. 1 Rumbai, Pekanbaru, Indonesia Email: debi22trk@mahasiswa.pcr.ac.id 1 , uli@pcr.ac.id 2 , *sugeng@pcr.ac.id 3 , wenda@pcr.ac.id 4
Abstract – This study presents an implementation of automated deployment using Terraform on Google Cloud Compute VM. The aim is to streamline the deployment process and increase efficiency in the deployment  of  applications.  The  study  involves  setting  up  a  cloud  environment  on  Google  Cloud, configuring  the  Terraform  code  to  deploy  the  necessary  resources,  and  automating  the  deployment process. The results of the study indicate that using Terraform for deployment automation on Google Cloud  Compute  VM  significantly  reduces  the  deployment  time  and  effort.  The  implementation  of automation deployment also provides benefits such as improved consistency, increased productivity, and reduced errors in the deployment process. From the results of the tests that have been carried out, the author can create 4 VM instances (servers) in Google Cloud at one time with the configured code, the number of VMs can be set as much as needed with specifications that can be set as needed, can also delete all VM that has been created at one time .
Keywords - terraform, cloud computing, google cloud.
I ntisari – Penelitian ini menyajikan implementasi penerapan otomatis menggunakan Terraform pada Google  Cloud  Compute  VM.  Tujuannya  adalah  untuk  merampingkan  proses  penerapan  dan meningkatkan efisiensi dalam penerapan. Penelitian ini melibatkan penyiapan lingkungan cloud di Google Cloud, mengonfigurasi kode Terraform untuk menerapkan sumber daya yang diperlukan, dan  mengotomatiskan  proses  penerapan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  menggunakan Terraform  untuk  otomatisasi  penerapan  di  Google  Cloud  Compute  VM  secara  signifikan mengurangi  waktu  dan  upaya  penerapan.  Implementasi  penerapan  otomatisasi  juga  memberikan manfaat  seperti  peningkatan  konsistensi,  peningkatan  produktivitas,  dan  pengurangan  kesalahan dalam  proses  penerapan.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  penulis  dapat  membuat  4 VM instance ( server ) yang ada di google cloud dalam satu waktu dengan code yang telah dikonfigurasikan, untuk jumlah VM dapat diatur sebanyak yang dibutuhkan dengan speksifikasi yang bisa di atur sesuai kebutuhan, juga dapat menghapus semua VM yang telah dibuat dalam satu waktu.
Kata Kunci - terraform, cloud computing, google cloud.

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  komputer  di  negara-negara  maju,  membuat  para penelitinya  semakin  “haus”  akan  tenaga  komputasi  yang  dapat  menjawab  tantangan  dan permasalahan yang mereka hadapi. Walaupun sudah memiliki super komputer dengan kapasitas dan  kecepatan  kerja  yang  sangat  tinggi,  apa  yang  sudah  ada  ini  dirasa  tetap  kurang,  karena mereka berusaha memecahkan permasalahan yang lebih besar lagi, lalu munculah teknologi Cloud Computing . Cloud  Computing mengacu  pada  aplikasi  dan  layanan  yang  berjalan  di  jaringan terdistribusi yang menggunakan sumber daya virtual dan diakses oleh protokol Internet umum dan  standar  jaringan.  Seorang  pengguna  layanan Cloud  Computing ( cloud services)  seperti Google Cloud .  Kemudian  ingin  membuat  sebuah server .  Untuk  melakukan  hal  ini  tentunya harus  melalui  beberapa  tahap,  seperti  mengisi  sejumlah  formulir,  memilih  sistem  operasi,
mengatur kapasitas, dan lainnya. Semua langkah tersebut memang tidak terlalu menjadi beban apabila hanya membuat satu atau dua server . Akan tetapi, akan menjadi sangat merepotkan apabila perlu membuat banyak server sekaligus, dan dalam durasi waktu yang singkat, untuk itu diperlukan automation agar mempermudah dalam membuat banyak server . Salah satu tools yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  otomatisasi  tersebut  adalah  Terraform.  Terraform adalah  alat/aplikasi open-source yang  memungkinkan  mendefinisikan  infrastruktur  sebagai kode  menggunakan  bahasa  pemrograman  deklaratif  yang  sederhana,  dan  untuk  menerapkan serta mengelolanya infrastruktur di berbagai penyedia cloud (termasuk Amazon Web Services, Azure, Google Cloud, DigitalOcean, dan banyak lainnya) menggunakan beberapa perintah.
Namun, pertanyaan mulai muncul terhadap kualitas nya pada instance web server yang dibuat  secara  otomatis  akankah  sesuai  standar,  hal  ini  menjadi  pertanyaan  para  penyedia layanan  web server .  Pada  parameter  yang  dilihat  pada  penelitian  ini  yaitu  perbandingan terhadap  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan instance web server dari  kedua  metode tersebut  dan  perbandingan  kualitas  web server dengan  melakukan  pengujian  beban request terhadap web server dan performa web server . untuk itu penulis akan melakukan pengujian terhadap performa dan beban requests pada sistem menggunakan tools Quality of Service dan JMeter
Berdasarkan dari permasalahan yang telah diuraikan di atas, maka penulis berkeinginan untuk  mengembangkan  penelitian  tentang Cloud  Computing yang  dikolaborasikan  dengan penggunaan Terraform dengan judul penelitian “Implementasi Automation Deployment pada Google Cloud Compute VM menggunakan Terraform”.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Tinjauan Pustaka
Pada  penelitian  pertama,  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  [1]    yang  berjudul “Implementasi Web Server menggunakan Infrastructure As Code Terraform Berbasis Cloud Computing ” menyatakan bahwa Kemajuan teknologi otomatisasi menjadikan suatu kemudahan untuk  pembangunan  infrastruktur  web  server,  tanpa  harus  melakukan  perintah  pembuatan secara berulang ulang, hanya dengan serangkaian kode yang telah didefinisikan menggunakan Infrastructure  as  code  Terraform  maka  infrastruktur  web  server  berhasil  dibangun.  Namun, pertanyaan mulai muncul terhadap kualitas nya pada instance web server yang dibuat secara otomatis akankah sesuai standar, hal ini menjadi pertanyaan para penyedia layanan web server. Pada  parameter  yang  dilihat  pada  penelitian  ini  yaitu  perbandingan  terhadap  waktu  yang dibutuhkan dalam pembuatan instance web server dari kedua metode tersebut dan perbandingan kualitas web server dengan melakukan pengujian beban request terhadap web server.
Penelitian kedua, telah dilakukan oleh [2] yang berjudul “Implementation of Infrastructure as Code using Terraform and Ansible for Multi-Tier Application on Google Cloud Platform” Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  Infrastructure  as  Code  (IaC) menggunakan Terraform dan Ansible untuk aplikasi multi-tier pada Google Cloud Platform (GCP).  Terraform  digunakan  untuk  memprovisioning  infrastruktur  sementara  Ansible digunakan untuk mengkonfigurasi instance.
Sementara  penelitian  ketiga,  dilakukan  oleh  [3]  yang  berjudul  “Infrastructure  as  Code (IaC) Implementation using Terraform on Google Cloud Platform” Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan Infrastructure as Code (IaC) menggunakan Terraform pada Google Cloud Platform (GCP). Metodologi penelitian yang digunakan dalam studi ini adalah metode  penelitian  eksperimental.  Metode  penelitian  eksperimental  digunakan  untuk membuktikan atau menolak suatu hipotesis.
Pada penelitian keempat, dilakukan oleh [4] yang berjudul “Infrastructure as Code (IaC) Implementation  on  Google  Cloud  Platform  using  Terraform”.  Bertujuan  untuk
mengimplementasikan  Infrastructure  as  Code  (IaC)  pada  Google  Cloud  Platform  (GCP) menggunakan  Terraform.  IaC  memungkinkan  para  pengguna  untuk  memprovisioning  dan mengelola infrastruktur secara otomatis dengan menggunakan kode. Penerapan IaC pada GCP menggunakan Terraform dapat mempermudah para pengguna dalam mengelola infrastruktur mereka.  Dalam  penelitian  ini,  Terraform  digunakan  untuk  memprovisioning  berbagai  jenis sumber daya pada GCP seperti Virtual Private Cloud (VPC), firewall, dan instance.

## B. Landasan Teori
1. Cloud Computing
Cloud Computing adalah sistem komputerisasi berbasis jaringan/internet, di mana suatu sumber daya, software , informasi dan aplikasi disediakan untuk digunakan oleh komputer lain yang membutuhkan. Model billing dari layanan ini umumnya mirip dengan modem layanan publik. Ketersediaan sesuai kebutuhan, mudah untuk di kontrol, dinamik dan skalabilitas yang hampir  tanpa  limit  adalah  beberapa  atribut  penting  dari Cloud  Computing .  Menurut  NIST (National  Institute  of  Standards  and  Technology),  terdapat  5  karakteristik  sehingga  sistem tersebut  disebut Cloud  Computing ,  yaitu Resource  Pooling,  Broadband  Network  Access, Measure Service, Rapid Elasticity dan Self Service . [5]

## 2. Terraform
Terraform  merupakan  sebuah  sarana  untuk  membuat,  merubah,  dan  menggabungkan infrastruktur  dengan  aman  dan  efisien  menggunakan  kode.  Konsep  ini  dikenal  juga  dengan istilah “Infrastructure as Code”. Container Terraform mendukung banyak cloud service besar, seperti IaaS (contoh AWS, GCP, Microsoft Azure, OpenStack), PaaS (e.g., Heroku), or SaaS services  (e.g.,  Atlas,  DNSimple, Cloud Flare).  Sedangkan  untuk  Terraform  sendiri  bisa dijalankan di hampir semua OS, mulai dari macOS, Windows, hingga sejumlah distro Linux yang telah didukung. [6]

## 3. QoS (Quality of Service)
Quality of service (QoS) (Bahasa Indonesia : kualitas layanan) mengacu pada teknologi apa  pun  yang  mengelola  lalu  lintas           data  untuk  mengurangi  packet loss (kehilangan  paket), latency , dan jitter pada jaringan. QoS mengontrol dan mengelola sumber daya jaringan dengan menetapkan prioritas untuk tipe data tertentu pada jaringan. [7] Parameter Quality of Service terdiri dari:
1) Throughput yaitu  kecepatan  ( rate ) transfer data efektif,  yang  diukur  dalam  bps  ( bit  per second ).
T ABEL I
T HROUGHPUT Kategori Throughput Throughput (bps) Indeks Sangat Bagus 100 4 Bagus 75 3 Sedang 50 2 Jelek <25 1 Persamaan perhitungan troughput: 𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 = !"#$% '"%" '(%$)(*" +"*" !$,-",%")", (1)
2) Packet  Loss, merupakan  suatu  parameter  yang  menggambarkan  suatu  kondisi  yang menunjukkan jumlah total paket yang hilang dapat terjadi karena collision dan congestion pada jaringan.
T ABEL II P ACKET L OSS Kategori Degredasi Paket loss (%) Indeks Sangat Bagus 0 % 4 Bagus 3 % 3 Sedang 15 % 2 Jelek 25 % 1 Persamaan perhitungan paket loss: 𝑃𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 = ("#$%&  ()$)*)+,"#$%& ()&%*)+#) "#$%& (#&# .#/0 ()$)*)+ 𝑥 100% (2)
3) Delay (Latency), merupakan waktu yang dibutuhkan data untuk menempuh jarak dari asal ke tujuan. Delay dapat dipengaruhi oleh jarak, media fisik, congesti atau juga waktu proses yang lama.
T ABEL III D ELAY Kategori Latensi Besar Delay(ms) Indeks Sangat Bagus <150 ms 4 Bagus 150 ms s/d 300 ms 3 Sedang 300 ms s/d 450 ms 2 Jelek > 450 ms 1
Persamaan perhitungan Delay ( Latency): 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 = ./%"+ 0$+"1 ./%"+ !"#$% '(%$)(*" (3)
4) Jitter atau Variasi Kedatangan Paket, Jitter diakibatkan oleh variasi-variasi dalam panjang antrian, dalam waktu pengolahan data, dan juga dalam waktu penghimpunan ulang paket- paket diakhir perjalanan jitter.
T ABEL IV J ITTER Kategori Jitter Jitter(ms) Indeks Sangat Bagus 0 ms 4 Bagus 0 ms s/d 75 ms 3 Sedang 75 ms s/d 125 ms 2 Jelek 125 ms s/d 225 ms 1 Persamaan perhitungan Jitter: 𝐽𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 = ./%"+ 2")("3( '$+"1 ./%"+ !"#$% '(%$)(*" (4)

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 = 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 − (𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦)

## 4. JMeter
Apache JMeter adalah sebuah perangkat lunak pengujian beban atau performa aplikasi yang dapat  digunakan  untuk  menguji  kinerja  berbagai  jenis  aplikasi  web.  Berdasarkan  pengujian menggunakan  JMeter,  kategori  web server yang  dikatakan  bagus  adalah  web server yang mampu menangani beban pengguna ( user load ) dengan baik tanpa terlalu mempengaruhi waktu respon  ( response  time )  dan throughput .  Web server yang  memiliki  performa  bagus  harus mampu menghasilkan respon dengan cepat dan stabil dalam kondisi beban yang tinggi [8].

## 5. Otomatisasi
Otomatisasi  adalah  suatu  teknologi  yang  menggabungkan  aplikasi  ilmu  mekanika, elektronika dan sistem berbasis komputer melalui proses atau prosedur yang biasanya disusun menurut  program  instruksi  serta  dikombinasikan  dengan  pengendalian  otomatis  untuk meyakinkan apakah semua instruksi itu sudah dilaksanakan seluruhnya dengan benar sehingga produktivitas, efisiensi dan fleksibilitas meningkat. [9]

## C. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  pengujian  verfikasi  pada  google cloud dan pengujian system terraform.

## 1. Arsitektur Sistem/Jaringan
Rancangan arsitektur sistem ini menjelaskan, yaitu ada sebuah laptop yang terhubung ke jaringan  internet  untuk  melakukan  konfigurasi  terhadap  terraform  melalui  google cloud Platform ,  Terraform  adalah Platform yang  digunakan  untuk  melakukan  otomatisasi, selanjutnya konfigurasi akan dirancang untuk membuat 4 VM compute engine. Sistem Operasi pada Virtual Machine menggunakan Ubuntu. Untuk dapat melakukan otomatisasi VM compute google cloud diperlukan software SDK google cloud sebagai gcp cli nya yang berguna untuk melakukan konfigurasi terhadap terraform yang ada di google cloud

## Gambar 1 Arsitektur Sistem

## 2. Kebutuhan Perangkat
Berikut speksifikasi mesin virtual yang digunakan yaitu:

## T ABEL VI S PESIFIKASI M ESIN V IRTUAL
Spesifikasi Processor 64 Bit Intel Core i5 Storage 30 GB RAM 2 GB Operating System Ubuntu 20.04 Software Terminal

## 3. Metode Pengujian
a. Pengujian System Terraform
Pengujian ini dilakukan untuk melihat bagaimana kemampuan dari modul terraform saat menangani permintaan dari user saat semua VM telah muncul yang berada di website google cloud dan  saat  salah  satu  VM  di  hapus.  Langah  awal  user  mengakses website google cloud untuk melihat ke empat VM yang telah dibuat, setelahnya hapus salah satu dari VM tersebut dan dilihat apakah modul terraform akan mengembalikan VM yang telah dihapus.

## b. Pengujian Scale Up
Pengujian Scale up pada instance VM Google Cloud merupakan proses untuk memastikan bahwa  infrastruktur  dapat  bertahan  dan  berjalan  dengan  baik  ketika  jumlah  instance  VM ditambah. Pada pengujian ini, dilakukan beberapa langkah seperti menentukan jumlah instance VM yang diperlukan, melakukan pengujian performa, memantau ketersediaan sumber daya, memeriksa  ketersediaan  dan  keamanan,  dan  melakukan  penyesuaian  jika  terdapat  masalah. Dalam  pengujian  ini,  tujuan  utama  adalah  untuk  memastikan  bahwa  performa  instance  VM tetap  optimal  dan  ketersediaan  sumber  daya  mencukupi  ketika  jumlah  instance  VM ditingkatkan.

## c. Pengujian Scale Down
Pengujian  Scale  down  pada  instance  VM  Google  Cloud  merupakan  proses  untuk memastikan  bahwa  infrastruktur  dapat  beradaptasi  dengan  jumlah  instance  VM  yang berkurang. Pada pengujian ini, tujuan utama adalah untuk memastikan bahwa performa dan ketersediaan  sumber  daya  tetap  optimal  ketika  jumlah  instance  VM  dikurangi.  Beberapa langkah yang dapat dilakukan dalam pengujian Scale down antara lain memantau penggunaan sumber daya, mengevaluasi ketersediaan dan keamanan.
d. Analisis pengujian Quality of Service (QoS)
Pengujian Quality of Service (QoS) pada instance vm google cloud dapat dilakukan dengan menggunakan tools Wireshark untuk memantau lalu lintas jaringan yang melewati instance vm tersebut. Dalam pengujian QoS menggunakan wireshark, dapat memeriksa berbagai parameter QoS seperti packet loss rate , latency , dan jitter . Hasil analisis QoS tersebut dapat digunakan untuk  memastikan  bahwa  kualitas  layanan  jaringan  yang  diberikan  memenuhi  standar  yang diinginkan.

## e. Analisis pengujian JMeter
Pengujian  JMeter  pada  web  server  instance  VM  Google  Cloud  dapat  memberikan informasi yang sangat berguna dalam mengevaluasi performa dan keandalan server. Berikut adalah beberapa analisis pengujian JMeter pada web server instance VM Google Cloud:
1. Kecepatan respon
2. Tingkat kesalahan
3. Waktu response
4. Konfigurasi server

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Menjalankan Konfigurasi
Perintah yang digunakan yaitu terraform apply, Selanjutnya melakukan konfirmasi agar VM  dapat  dibuat  oleh  terraform  dengan  menginputkan  “yes”  untuk  konfirmasi  persetujuan. Setelah menjalankan konfigurasi, maka Virtual Machine akan muncul di web google cloud yang telah dibuat terraform berjumlah 4 VM.

## Gambar 2 Hasil konfigurasi
B. Pengujian Sistem
1. Pengujian Sistem Terrafor m Berikut langkah-langkah pengujian sistem terraform:
1) Untuk tahap pertama pada pengujian ini penulis masuk ke google cloud kemudian mencari menu Compute Engine kemudian ada beberapa pilihan, klik VM Intances . Berikut tampilan halaman VM Intance yang sudah menjalankan konfigurasi dan dari 4 VM yang dibuat, hapus salah satunya dan tersisa 3 VM.

## Gambar 3. Hapus VM
2) Selanjutnya buka terminal untuk menjalankan kembali konfigurasi dengan memasukkan perintah terraform apply .
3) Setelah dijalankan, konfigurasi hanya akan membuat VM yang telah dihapus, dan hasil akhirnya tetap akan menyesuaikan dengan yang ada dikonfigurasi yaitu empat VM .
4) Berikut hasil vm yang telah dikembalikan yaitu sebanyak 4 vm.

## Gambar 4 Hasil Vm yang telah dikembalikan

## 2. Pengujian Scale up
Proses  pengujian  Scale  Up  pada  Terraform  dilakukan  dengan  Memantau  kinerja infrastruktur setelah penambahan sumber daya baru, dengan menggunakan layanan monitoring Stackdriver Monitoring.

## Gambar 5 Monitoring Stackdriver

## 3. Pengujian Scale Down
Untuk melakukan pengujian scale down, berikut langkah-langkahnya:
1) Untuk  melakukan  pengujian  scale  down,  ubah  nilai  target_size  pada  file  konfigurasi sebelumnya menjadi nilai yang lebih kecil dari jumlah instance yang sedang berjalan.
2) Jalankan  perintah  terraform  apply  untuk  mengubah  konfigurasi  dan  mengeksekusi pengujian scale down.
\

## Gambar 6 Sebelum di Scale Down
3) Periksa kembali instance group di konsol Google Cloud untuk memastikan bahwa jumlah instance telah dikurangi sesuai dengan nilai target_size.

## Gambar 7 Sesudah di Scale Down
Vm-3  berhasil  di  destroy  secara  otomatis  menggunakan  konfigurasi  yang  telah  dibuat sebelumnya.

## 4. Pengujian Quality of Service (QoS)
1) Throughput
Untuk mencari throughput menggunakan filter wireshark “ tcp .”, selanjutnya klik button statistics – Capture File Propeties .
menghitung throughput : 90085497 = 2.260.898,4063245 b x 8 ( kilo byte ke mega byte ) 39.845 = 18.087.187,250596 = 18 M/s dari  kategori troughput pada  perhitungan  ini  troughput  termasuk  kategori  Sangat  bagus yaitu dengan indeks 4.
2) Paket Loss
Untuk  mencari  paket  loss  menggunakan filter wireshark  “ tcp.analysis.lost_segment ”, selanjutnya klik button statistics – Capture File Propeties .
menghitung paket loss : = 40580 – 40578 x 100% 40580 =   2    x 100% 40580 = 0,0049 dari kategori paket loss pada perhitungan ini termasuk kategori Sangat bagus yaitu 0,0%.
Untuk  menghitung Delay dan Jitter ,  simpan  file capture  file  propeties ke  dalam penyimpanan laptop dengan cara mengklik tombol file – Export Packet Dissections – As CSV.
3) Delay (Latency)
Total delay : 39,84450508 s = 39,84450508 40580 = 0,000981875 s x 1000 = 0,981875 ms dari kategori paket loss pada perhitungan ini termasuk kategori Sangat bagus yaitu <150 ms.
4) Jitter
Total Jitter : 0,001770295 s
= 0,001770295 40580 = 4,36248E-08 s x 1000 = 4.362,48 ms dari kategori paket loss pada perhitungan ini termasuk kategori Sangat bagus yaitu <75 ms.
T ABEL VII H ASIL PENGUJIAN Pengujian Ke - Throughput Paket Loss Delay Jitter 1 18.087.187,25 0,0049 0,981875 4.362,48 2 18.013.238,68 0,0345 0,834753 3.857,67 3 18.244.352,24 0,102 0,345533 3.565,45 4 18.234.342,58 0,0022 0,653563 3.244,56 5 18.465.536,25 0,0464 0,674364 3.633,63 6 18.536.636,24 0,0053 0,845363 3.942,63 7 18.672.764,78 0,0535 0,874342 3.963,72 8 18.627.742,75 0,0322 0,366536 4.265,62 9 18.632.646,74 0,0653 0,632635 4.322,14 10 18.636.962,63 0,0636 0,735667 4.242,56 Total 184.151.410,14 0,4099 6,944631 39.400,46 Rata-rata 18.415.141,01 0,0409 0,6944631 3.940,05 Kategori Sangat Bagus Sangat bagus Sangat Bagus
Bagus

## 5. Pengujian Kinerja (Performance Test)

## Gambar 8 Website pengujian
Pengujian  performa  web server menggunakan  JMeter,  Jalankan  pengujian  beban  dan menunggu selama 10 menit sampai proses selesai, kemudian muncul hasilnya berikut ini:
Gambar 9 Hasil Aggregate Report
Gambar 10 Hasil Summary Report
Gambar 11 Hasil Aggregate Graph
Berikut analisis hasil pengujian menggunakan listener pada JMeter:
1. Aggregate Report :
(a) Jumlah pengguna ( threads ): 1000
(b) Jumlah permintaan sukses: 1000
(c) Rata-rata waktu respons: 90 ms
(d) Persentase error: 0%
(e) Waktu paling lambat: 1525 ms
(f) Waktu paling cepat: 51 ms
2. Summary Report :
(a) Jumlah pengguna ( threads ): 1000
(b) Jumlah permintaan sukses: 1000
(c) Rata-rata waktu respons : 88 ms
(d) Persentase error: 0%
(e) Throughput: 1.7 requests / second
(f) Waktu paling lambat: 2073 ms
(g) Waktu paling cepat: 51 ms
3. Graph Result :
(a) Grafik menunjukkan waktu respons dari setiap permintaan HTTP dalam bentuk grafik garis.
(b) Dapat dilihat bahwa waktu respons stabil dan kebanyakan di bawah 300 ms, dengan puncak tertinggi hanya mencapai 1500 ms.
Dari analisis di atas, dapat disimpulkan bahwa performa web server sangat baik karena: (a) Jumlah permintaan sukses mencapai 1000 dengan persentase error 0%
(b) Rata-rata waktu respons hanya sekitar 51 ms dan waktu paling lambat hanya 1525 ms
(c) Throughput mencapai 1.7 requests / second
Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  web server mampu  menangani  beban  yang cukup besar dengan waktu respons yang cepat dan stabil.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  pembahasan  yang  sudah  dilakuan  di  atas  maka  dapat diambil kesimpulan yaitu Implementasi terraform menggunakan cloud Platform google cloud dan Terraform dapat digunakan untuk mengelola infrastruktur di Google Cloud Platform secara otomatis.  Penelitian  ini  menggunakan  Terraform  untuk  mengkonfigurasi  dan  mendeploy instance VM pada Google Cloud Platform. Dari hasil penelitian ini, konfigurasi terraform yang telah dibuat dapat dimodifikasi sesuai kebutuhan, baik dari segi jumlah maupun spesifikasi vm yang diinginkan serta kualitas dan performa web server pada instance vm google cloud sangat baik, mampu menangani beban yang cukup besar yaitu sekitar 40580 paket yang dikirimkan dengan waktu respon yang cepat dan stabil.
Sementara  beberapa  saran  yang  dapat  dikembangkan  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu Penelitian dapat dilakukan dengan selain google cloud seperti dengan menggunakan amazon dan microsoft azure . Penambahan Platform open-source kubernetes agar lebih terkelola dengan baik dan dapat dijalankan dimanapun dan Mengimplementasikan fungsi dari Virtual Machine yang telah dibangun.

## R EFERENSI
[1]   Sosinsky,  B.  (2011).  Cloud  Computing  Bible.  Published  by  Wiley  Publishing,  Inc., Indianapolis, Indiana, ISBN: 978-0-470-90356-8.
[2]   Brikman,  Y.  (2016).  Terraform:  Up  and  Running.  Published  by  O’Reilly  Media,  Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472. ISBN: 978-1-491-97703-3.
[3]   Amalia,  E.  I.  (2016).  Microsoft  Punya  Kaca  Pintar,  Bisa  Kenali  Emosi  Pengguna. Retrieved  from  06  Juni  2016  12:40 web site:  https://www.medcom.id/teknologi/news- teknologi/VNnxlaEk-microsoft-punya-kaca-pintar-bisa-kenali-emosi-pengguna
[4]    Eko, R. I. (2000). Managemen Sistem Informasi dan Teknologi Informasi.
[5]    Ellora, D. (2018). Smart Mirror, Cermin Serbaguna yang Memiliki Fitur Analisis Kulit. Retrieved  from  27  December  2018 web site:  https://journal.sociolla.com/journal/smart- mirror/
[6]    Firman,  A.,  Wowor,  H.  F.,  Najoan,  X.,  Teknik,  J.,  Fakultas,  E.,  &  Unsrat,  T.  (2016). Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web . 5(2).
[7]    Gorde,  K.  S.  (2017).  Raspberry  Pi  Powered  Magic  Mirror.  8824–8827. https://doi.org/10.15662/IJAREEIE.2017.0612009
[8]    Jhonsen.  (2004). Web Designer  untuk  Pemula.  Jakarta:  Elex  Media  Komputindo Kelompok Media, Anggota IKAPI.
[9]    Kasiman, P. (2006). Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta: Andi.
[10]   Kurniawan, D. E., Fani, S., Informatika, J. T., Batam, P. N., & Barelang, O. P. (2017). Perancangan  sistem  kamera  pengawas  berbasis  perangkat  bergerak  menggunakan raspberry pi. III (2).
[11]   Kustiyahningsih,  Y.,  &  Rosa,  D.  (2011).  Pemrograman  Basis  Data  Berbasis WEB MEnggunakan PHP dan Mysql. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[12]   Nirsal. (2012). Perangkat Lunak Pembetukan Bayangan pada Cermin dan Lensa. 2, 24– 33.
[13]   Pi, R. (2016). Pengembangan Prototipe Portal Otomatis Dengan Pendeteksian Plat Nomor Kendaraan Berbasis. 5.
[14]   Sutabri, T. (2012). Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.
[15]   Sutarman. (2012). pengantar teknologi informasi. Jakarta: PT. Bumi Aksara.
[16]   Tedyyana. A, Ratnawati. F, Syam. E, Putra. F.P. (2022). Threat modeling in application security planning citizen service complaints. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. Vol. 28, No. 2. pp. 1020~1027