## IMPLEMENTASI SISTEM LOAD BALANCING MENGGUNAKAN METODE LEAST TIME FIRST BYTE DAN MULTI-AGENT SYSTEM PADA LINGKUNGAN VIRTUAL
Kurnia Siwi Kinasih 1) , Dyah Ayu Wiranti 2) , Shinta Rizki Firdina Sugiono 3) , Khadijah Fahmi Hayati Holle 4) , Agung Teguh Wibowo Almais 5)
1 Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: kurniasiwi1@gmail.com
2 Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: adyah178@gmail.com
3 Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: shintarizki49@gmail.com
4 Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: khadijah.holle@uin-malang.ac.id
5 Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: agung.twa@gmail.com

## Abstact
In  this  modern  era,  the  technology  is  growing  rapidly,  the  Internet  is  misled.  This  condition  will  be related to the service provider or commonly referred to as a server. Increasing the number of clients, the server also has to work heavier so that it often occurs overload. The  Load balancing mechanism uses the Least Time First Byte and Multi-Agent system methods. This mechanism allows the server to overcome the number of users  who perform service requests  so that the load from the  server can be resolved.  This  solution  is  considered  efficient  and  effective  because  the  request  process  on  the information  system  will  be  shared  evenly  on  multiple  server  back  ends.  The  results  of  the  research that can be proved if using this mechanism the  server can work well when the request is from a user or client dating, this method successfully distributes the balancer evenly through the server backend. So the server is no longer experiencing overload. This can be proved when a system that has used the Load  balancing  method  with  300  connections  generates  a  throughput  of  123.1  KB/s  as  well  as response  time  value  of  4.72  MS  and  a  system  that  does  not  use  the  Load  balancing  method  has  a throughput  of  108.4 KB/s  as  well  as  a  response  time  value  of  120.3  Ms. Therefore  by  implementing Load balancing the performance of the system can always be improved.
Keywords: server, load balancing, least time first byte, multi-agent system
1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  modern  ini, server merupakan hal yang begitu penting dan sangat diperlukan. Dikarenakan server yang  kini  menjadi  pusat pelayanan    dari  semua  pengguna. Server sendiri dapat diartikan sebagai suatu perangkat computer atau  program  yang  menyediakan layanan kepada komputer lain serta penggunaanya  yang  biasa  disebut  dengan client .  Dalam  pusat  data,  juga  ada  yang dinamakan server yang  dapat  dirtikan  suatu computer fisik  yang  menjalankan  sebuah program.  Di suatu model pemrograman server atau  client,  program server memenuhi  serta menunggu  permintaan  dari  program  client yang mungkin berjalan di computer yang sama atau yang lain. Aplikasi dalam computer dapat berfungsi  sebagai client dengan  permintaan layanan  dari  program  lain  dan  dapat  juga sebagai server permintaan dari program lain.
Spesifikasi  sumber  daya  pada  sebuah system computer yang  dimiliki server sangat tinggi  jika  dibandingkan  degan  kompter lainnya.  Pengolahan  data  yang  diolah server pun  sangat  besar  dan  kompleks.  Jadi  semakin banyak  pengguna  yang  menggunakan,  maka semakin  kompleks  pula  infrastruktur server yang  harus  dibangun.  Semua  request  yang datang  dari  seluruh  pengguna  harus  bisa ditampung  oleh  infrastruktur  yang  dibangun.
Load server akan  semakin  tinggi  sesuai dengan  seberapa  banyak  pengguna  layanan yang  telah  disediakan  oleh server .  Dapat dipastikan  semakin  tinggi load server dapat berdampak  pada  berhenti  bekerjanya server , dikarenakan  beban  yang  semakin  tinggi sehingga  berakibat  pula  pada  penurunan kecepatan proses yang berjalan [1]
Berdasarkan  masalah  yang  terjadi  tesebut, maka  sangat  dibutuhkan  teknologi  yang  dapat
Implementasi  Sistem  Load  Balancing  Menggunakan  Metode  Least  Time  First  Byte  Dan  Multi  Agent  System  Pada Lingkungan Virtual
mengatasinya.  Salah  satunya  adalah  system terdistribusi. Dimana system terdistribusi akan mendistribusikan  request  yang  masuk  dari sejumlah  pengguna  kepada  server-server  agar diproses.  Namun,  selain  system  terdistribusi dikenal pula sebuah mekanisme Load balancing yang  menurut  beberapa  ilmuwan dapat  menangani  masalah  tersebut  secara andal. Dengan menggunakan tambahan mekanisme Load balancing diharapkan mampu mengatasi banyaknya pengguna dengan  skala  yang  cukup  besar  sehingga reliabilitas sebuah layanan dapat ditingkatkan.
Load  balancing merupakan  metodologi yang  digunakan  untuk  mendistribusikan  atau membagi beban kerja pada beberapa computer untuk mencapai serta memaksimalkan throughput, menghindari beban  yang berlebih, dan  meminimalkan  waktu  respon.  Dalam proses  skala  yang  cukup  besar, Load balancing ini sangat membantu. Load balancing akan  mendistribusikan  resources permintaan  pengguna  pada server ,  sehingga diharapkan tidak akan terjadi overload.
System Load balancing dapat diaplikasikan dengan  menggunakan  metode  Multi  Agent Sistem.  Multi  Agent  System  merupakan  salah satu ilmu artificial intelligence (AI). Dengan menerapkan metode Multi Agent System akan berdampak  pada  efisiennya  sebuah  sistem. Metode  ini  menggunkaan  agent-agent  yang memiliki  kemampuan  khusus  untuk  terus- menerus  melakukan  tugas  yang  sebelumnya diberikan oleh pengguna dalam suatu lingkungan  yang  khusus.  Agent  dalam  sistem ini  dapat  berpindah  dari  satu  node  menuju node yang lainnya secara bebas  sesuai dengan tugas yang telah diberikan [2].
Dalam jurnal ini penulis mengimplementasikan mekanisme Load
balancing dengan  menggunakan  algoritma Least Time First Byte dan Multi Agent System . Di  mana  agent  akan  bertugas  memantau keadaan resource  backend server .  Di  sini agent akan berkomunikasi dengan node server untuk memperoleh informasi resources.
Dengan  menerapkan  metode  ini,  permintaan akan  dilakukan  lebih  cepat  dalam  kata  lain hanya  membutuhkan  waktu  yang  sebentar. Dengan  demikian,  metode  ini  menerapan  satu server pusat  yang  tugasnya  memantau  tugas agent dan membagi atau mengatur beban yang masuk  ke  dalam server agar  tetap idle . Server mampu  melakukan  mekanisme  ini  dengan efisien  ke  backend server yang  telah  tersedia.
Tidak akan ada lagi kemacetan aliran data dan waktu respon akan menjadi cepat [3].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang kami gunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode experimental . Untuk memperkuat hasil penelitian ini langkah yang  harus  dilakukan  adalah  mengumpulakan berbagai literature yang  berhubungan  dengan metode Load balancing dengan  menggunakan least  time  fisrt  byte  dan  multi  agent  system serta  aspek  lainnya  sebagai  dukungan  [4]. Dalam  perancangannya,  terdapat  beberapa tahapan yang digunakan yaitu sebagai berikut:
Pengumpulan Data dan Analisis Kebutuhan Perancangan Sistem Instalasi Software Input Perintah Pengujian Sistem Gambar 1. Alur Perancangan
Keterangan gambar 1:
A. Pengumpulan Data dan Analisis Kebutuhan
Dalam  penelitian  ini  teknik  pengumpulan data yang kami gunakan adalah studi literature dan  observasi  (mengamati  virtual  website). Studi  literature  dimaksudkan  untuk  mencari referensi  teori  yang  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan.  Sedangkan  observasi  di  sini dmaksudkan  dengan  melakukan  pengamatan pada object yang kami bahas yaitu lingkungan vitual ( virtual website ).
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode Load balancing yang telah menggunakan  agent. Load  balancing server
merupakan metode agent yang telah diimplementasi  secara  dinamis  menggunakan agent. Dimana agent digunakan untuk mengumpulkan  informasi  yang  dibutuhkan dalam  program  yang  telah  dituliskan  di dalamnya. Load  balancing secara  dinamis digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  pada sistem.
Load balancing digunakan untuk meningkatkan sumber daya dengan memanfaatkan penggunaan paralelisme, memperpendek waktu respons, dan meningkatkan throughput .  Selain  itu Load
balancing digunakan  untuk  membagi  beban pada sistem ke node secara optimal.
B. Perancangan Sistem
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada, peneliti  menggunakan  lebih  dari  satu komputer/laptop untuk melakukan pengecekan  berjalannya  sistem Load balancing yang  telah  diterapkan.  Peneliti menggunakan  satu  main server dan  dua backend server dengan  masing-masing memiliki  kapasitas  50  GB  untuk  main server dan  10  GB  untuk  backend server .
Main server Backend server 2 Backend Server 1

## Gambar 2. Perancangan Sistem
Keterangan gambar 2:
Pada  gambar  2  yaitu  perancangan sistem  menjelaskan  bahwa  dalam  sistem Load balancing ini membagi beban server secara  merata  dari  main server ke backend-backend server .  Yang  kemudian akan dikirimkan agent pada setiap backend server yang  membawa  informasi  yang kemudian dikembalikan lagi untuk diputuskan di main server .
Selain  menggunakan  system Load balancing peneliti  juga  menggunakan multi  agent system. Aplikasi yang digunakan  untuk  mengkonfigurasi  multi
agent  system  yaitu  dengan  menggunakan JADE  yang  berbasis  JAVA.  Terdapat  dua kelompok  fungsi  yang  digunakan  pada multi  agent  system.  Fungsi  yang  pertama pada  multi  agent  system  yaitu  agent  yang berfungsi  meminta  informasi  resources dari server backend,  yang  kedua  adalah agent  yang  digunakan  untuk  memberikan informasi  resources  dari server backend.
Arsitektur  yang  digunakan  multi  agent system menggunakan enam agent. Dimana agent 1 bertujuan untuk melakukan request informasi  resources  yang  berada  pada server Load balancing .
Tabel 1. Konfigurasi Dan Spesifikasi Mesin Virtual
NO CPU RAM  Storage Keterangan
1. 1 core  1 GB 10 GB
Load balancing dan Agent Server
2. 1 core  1 GB 10 GB Backend Server 3. 1 core  1 GB 10 GB Backend Server 4. 1 core  1 GB 10 GB Backend Server 5. 2 core  2 GB 50 GB Main Server
Implementasi  Sistem  Load  Balancing  Menggunakan  Metode  Least  Time  First  Byte  Dan  Multi  Agent  System  Pada Lingkungan Virtual
Keterangan Tabel 1 :
Pada tabel 1, dijelaskan bahwa konfigurasi  dan  spesifikasi  mesin  virtual menggunakan lima ubuntu server . Terdapat  empat server ubuntu    yang mengguanakan  CPU  1  core,  RAM  1  GB, storage  10  GB.  Sedangkan  satu server ubuntu menggunakan CPU 2 core, RAM 2 GB,  storage  50  GB,  dimana  satu server tersebut berperan sebagai Main Server .
C. Installasi Software
Software yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah :
1) Virtual Box Oracle  VM  VirtualBox  merupakan suatu perangkat  lunak virtualisasi yang dapat  kita  gunakan  untuk  dapat megoperasikan sistem operasi
“tambahan” yang telah berada di dalam sistem operasi "utama". Sebagai contoh dalam  permasalahan  ini  anda  telah memiliki sistem operasi Windows yang telah  tepasang  di computer ,  maka  anda dapat  pula  menjalankan  sistem  operasi lain  yang  anda  inginkan  dalam  sistem operasi  Windows.  Hal  ini  sangat penting  jika  anda  menginginkan  untuk melakukan  pengujian  installasi  suatu sistem  tanpa  harus  kehilangan  sistem yang telah ada.
2) Apache Apache  adalah  suatu  program  yang digunakan  untuk  melayani,  ataupun menjalankan serta memfungsikan suatu situs  web  dalam  sebuah  komputer.
(Emanuel,  2006)  [5].  Kita  dapat menjalankan  Apache  di  banyak  SO (Sistem  Operasi)  seperti  contohnya BSD,  Linux,  Microsoft  Windows  dan Novell  Netware  serta  platform  lainnya. Dikarenakan  perangkat  ini  merupakan perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang dikembangkan  oleh  komunitas  terbuka yang terdiri dari pengembang di bawah naungan  Apache  Software  Foundation. Dalam  Apache  kita  dapat  menemukan fitur-fitur canggih seperti pesan kesalahan  yang  dapat  dikonfigurasi, autentikasi  berbasis  basis  data  dan banyak  hal  lainnya.  Selain  itu  apache dapat  digunakan  sebagai  load  balancer dengan  cara    menambahkan  beberapa
modul  modul  konfigurasi  tertentu  di dalamnya.  Pada  penelitian  ini  apache akan di gunakan sebagai  load balancer adalah apache versi 2.4  karena apache pada versi 2.4 sudah mendukung modul untuk Load  balancing serta  space memory  yang  digunakan  lebih  sedikit daripada versi sebelumnya.
3) Java Agent Development Framework Java  Agent  Development  Framework atau yang biasa disebut JADE merupakan suatu perangkat lunak  yang diimplementasikan  ke  dalam  bahasa java. JADE menyederhanakan perangkat  multi-agent  system  melalui middle-ware yang telah sesuai berdasarkan  spesifikasi  FIPA  dan melalui  alat  grafis  yang  mendukung. Sebuah  sistem  berbasis  JADE  dapat didistribusikan di seluruh mesin meskipun  dengan  OS  yang  tidak  sama dan konfigurasi dapat dikontrol melalui GUI  remote.  Konfigurasi  bahkan  dapat diubah  pada  saat  run-time  dengan memindahkan  agen  dari  satu  mesin yang  lain  dan  apabila  diperlukan.  Java Agent  Development  Framework  ini sepenuhnya menggunakan bahasa java.
4) Oracle Oracle merupakan Relational Database
Management  System (RDBMS)  yang digunakan  untuk  mengelola  suatu informasi terbuka serta secara terintegrasi.  Kemampuan  oracle  yang mampu  menyediakan  solusi  yang efektif  dan  efisien  di  dunia  IT. Oracle mempunyai  3  makna  yaitu oracle  database server ,  oracle  sebagai platform, dan oracle corporation. Oracle  mampu  menangani  data  yang cukup  besar,  namun  meskipun  data yang  diolah  memiliki  ukuran  yang cukup  besar  namun  oracle  mampu mengolahnya dengan cepat dengan data yang  akurat  sesuai  permintaan  user. Tidak  hanya  itu  oracle  masih  memiliki kelebihan-kelebihan  yang  lain  yaitu diantaranya mampu bekerja di lingkungan client/ server , mampu memanagement user dimana setiap user dapat  diatur  hak  aksesnya  pada  suatu database  oleh  administrator,  dan  masih banyak lagi.
D. Input Perintah Tahap  ini  diperlukan  untuk  menjalankan
Multi Agent System dengan mengeksekusi query  menggunakan  tools  Netbeans  IDE. Query  ini  diperlukan  agar  tiap  backend server memiliki  agent  yang  nantinya  akan membantu  main server meringankan beban [6].
import java.util.List; import genius.core.AgentID; import genius.core.Bid; import genius.core.actions.Accept; import genius.core.actions.Action; import genius.core.actions.Offer; import genius.core.parties.AbstractNegotiationParty; import genius.core.parties.NegotiationInfo;
public  class  ExampleAgent  extends AbstractNegotiationParty { private  final  String  description  = "Example Agent";
private Bid lastReceivedOffer; private Bid myLastOffer;
@Override public void init(NegotiationInfo info) { super.init(info);
}
@Override public Action chooseAction(List<Class<? extends Action>> list) { double time = getTimeLine().getTime();
if (time < 0.5) { return  new  Offer(this.getPartyId(), this.getMaxUtilityBid()); } else { if (lastReceivedOffer != null
&& myLastOffer != null
&& this.utilitySpace.getUtility(lastReceivedOffer) > this.utilitySpace.getUtility(myLastOffer)) {
return new Accept(this.getPartyId(), lastReceivedOffer); } else { myLastOffer = generateRandomBid(); return new Offer(this.getPartyId(), myLastOffer); } }
}
@Override
public  void  receiveMessage(AgentID sender, Action act) { super.receiveMessage(sender, act);
if (act instanceof Offer) { Offer offer = (Offer) act; lastReceivedOffer = offer.getBid(); } }
@Override public String getDescription() { return description; }
private Bid getMaxUtilityBid() { try { return this.utilitySpace.getMaxUtilityBid(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } }
E. Pengujian Sistem Pengujian  pada  penelitian  ini  difokuskan pada  aspek  efisiensi  dari  penerapan Load balancing menggunakan  multi  agent system. Proses pengujian efisiensi dilakukan  dengan  membandingkan  antara Load  balancing tanpa  agent  dan Load balancing menggunakan  multi  agent system.  Efisiensi Load  balancing dinilai dari  error  yang  ditimbulkan,  request  yang terlayani  dan  throughput  yang  dihasilkan. Dalam  pengujian  system  ini  peneliti  juga meggunakan  metode  test.  Metode  test adalah cara untuk pengujian yang dilakukan  dengan  parameter-parameter system.  Untuk  mendapatkan  informasi secara  rinci  maka  penguji  membutuhkan metode  test.  Di  mana  akan  memperoleh hasil  akhir  yang  berupa  rata-rata  waktu respons, throughput ,  jumlah  error,  dan nilai  dari  system Load  balancing .  Untuk melakukan  perhitungan Load  balancing diperoleh rumus sebagai berikut.
.....................   (1)
Pada  rumus  (1)  di  atas  merupakan persamaan  berdasarkan  persentase  beban dari  CPU  (%CPU)    dikalikan  dengan persentase  beban  memori  (%memory).  Di mana  nilai  dari  perhitungan  tersebut  akan
Implementasi  Sistem  Load  Balancing  Menggunakan  Metode  Least  Time  First  Byte  Dan  Multi  Agent  System  Pada Lingkungan Virtual
dibagi  oleh  jumlah  request  yang  masuk. Rumus  (2)  merupakan  cara  menghitung nilai rata-rata waktu respons.
.............   (2)
Keterangan Pada rumus (2) di atas dimana variabel n merupakan banyak request yang diuji.  Variabel  t  yaitu  nilai  dari  waktu respons  setiap  request.  Persamaan  lainnya dapat  diperoleh  dengan  menggunakan variabel waktu dan request dari pengguna. Rumus berikutnya merupakan cara menghitung  median,  varian,  dan  standar deviansi.
…(3)
Pada  rumus  (3)  telah  diketahui  cara menghitung  median  dengan  nilai  waktu respons (t) dengan banyak request (n) akan dibagi dua  kemudian ditambahkan dengan nilai waktu respons setelahnya.
.............   (4)
Pada  rumus  (4)  adalah  rumus  cara menghitung  variance.  Dimana  jumlah kuadrat dari selisih nilai waktu respons (t) dari  nilai  rata-ratanya,  kemudian  dibagi dengan  jumlah  nilai  request  (n).  Nilai variance sendiri digunakan untuk menghitung seberapa jauh persebaran nilai waktu respons terhadap rata-rata.
.........   (5)
Pada  rumus  (5)  adalah  rumus  cara menghitung  standar  deviasi.  Nilai  standar deviasi  diperoleh  dari  akar  nilai  variasi data sebelumnya.
...............   (6)
Pada  rumus  (6)  adalah  rumus  cara menghitung  error.  Di  mana  nilai  error diperoleh  dari  pengujian  yang  telah dilakukan  oleh  penguji.  Nilai  error merupakan  request  yang  tidak  diproses oleh server karena  melebihi  kapasitas waktu yang telah ditentukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  dan  analisis  pengujian dengan  menggunakan  metode Load  balancing yang  telah  dikolaborasikan  dengan  Multi Agent  Sistem  (MAS).  Metode  MAS  diuji kinerjanya  dengan  memproses  data.  Analisis pengujian  dibagi  menjadi  dua  yaitu  pengujian metode Load balancing dengan  menggunakan Multi  Agent  Sistem  dan  pengujian  metode Load  balancing tanpa  menggunakan  Multi Agent Sistem.
Di mana hasil analisis pengujian didapatkan saat melakukan pengujian dengan sistem Load balancing . Data pengujian sistem ini dipaparkan  berupa  data  tabel  dan  bentuk grafik.  Peneliti  melakukan  pengujian  sistem dengan  menggunakan  450  request  ke  dalam sistem Load balancing selama 10 secound, hal ini  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran kinerja  dari  setiap  metode  yang  telah  diuji.
Gambar 4. Hasil Load balancing 2
Gambar 5. Hasil Load balancing 3
Keterangan Gambar 3 :
Pada gambar 3, ketika Load balancing pada server berjalan maka server akan menampilkan  hasil  berupa  jumlah  error  yang ditimbulkan,  collision,  dan  juga  ip  yang  dapat
akses di browser guna pengecekan kesuksesan jalannya server . Error dan Collision digunakan dalam  perhitungan  untuk  membandingkan kedua  metode.  Hasil  Perhitungan  ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Pengujian Metode Lfb Tanpa Agent Dan Lfb-Mas Dengan 450 Request
Metode Request  Average  Std. Dev. (ms)  Error %  Throughput (request/secound) Tanpa Agent 450 3.172 1.626,22 6.1 11,85 MAS 450 4.047 2.292,64 0,00 10,75
Implementasi  Sistem  Load  Balancing  Menggunakan  Metode  Least  Time  First  Byte  Dan  Multi  Agent  System  Pada Lingkungan Virtual
Keterangan Tabel 2 :
Dari  hasil  perngujian  pada  tabel  2  dapat diketahui bahwa dengan sistem Load balancing dapat ditingkatkan kinerjanya dengan menerapkan metode LFB-MAS
dengan Multi - Agent  Sistem dapat  dijadikan referensi load  balance dalam  memproses dengan skala  besar yang  efisien  dan mengurangi risiko overload .

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisis dan pengujian yang telah dijelaskan
sebelumnya dapat diambil keputusan  bahwa  sistem  rancang  bangun  LFB dengan  menerapkan  metode Load  balancing dan  MAS  ( Multi  Agent  Sistem )  telah  berhasil membagi    beban server secara  merata.  Dan menurut  penelitian  ini  dengan  menggunakan metode Load  balancing menggunakan multi agent  sistem memiliki  hasil  yang  lebih  baik jika dibandingkan menggunakan metode Load balancing yang  tanpa  menggunakan  multi agent  sistem.  Dimana  dengan  menggunakan Load  balancing dan  multi  agent  sistem  akan memperoleh  tingkat  error  0.00%  dan  dengan waktu yang lebih cepat.
Berdasarkan penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai acuan penelitian selanjutnya. Dan  sistem  implementasi Load  balancing menggunakan multi  agent  sistem pada lingkungan  virtual  ini  dapat  diterapkan  pada sistem SIAKAD maupun sistem lainnya..

## 5. REFERENSI
[1]  A. Rahmatulloh and F. MSN,
“Implementasi  Load  Balancing  Web
Server menggunakan Haproxy dan Sinkronisasi  File  pada  Sistem  Informasi Akademik Universitas Siliwangi,” J. Nas.
Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.
241–248, 2017.
[2]  M.  F.  Afriansyah,  M.  Somantri,  and  M. A.  Riyadi,  “Sistem  Load  Balancing Menggunakan Least  Time  First Byte dan Multi  Agent  System,” J.  Nas.  Tek. Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  3,
2017.
[3]  S.  D.  Riskiono,  “Implementasi  Metode Load  Balancing  Dalam  Mendukung Sistem Kluster Server,” SEMNAS RISTEK , pp. 456–457, 2018.
[4]  I.  P.  A.  P.  Wibawa,  I.  D.  Giriantari,  and M. Sudarma, “Komputasi Paralel
Menggunakan  Model  Message  Passing
Pada SIM RS (Sistem Informasi Manajemen  Rumah  Sakit),” Maj.  Ilm. Teknol.  Elektro ,  vol.  17,  no.  3,  p.  439,
2018.
[5]  A. S.  Foundation, “Apache Http  Server,” 2016. [Online].
Available: http://httpd.apache.org/docs/2.4/mod/mod _pr oxy.html. [Accessed: 30-Nov-2019]. [6]  N.  O.  Source,  “NetBeans  Http  Server,” 2019. [Online]. Available: https://netbeans.org/index_id.html. [Accessed: 30-Nov-2019].