Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1796 Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 721-730 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## PERFORMANCE TESTING OF ACADEMIC WEBSITE USING LOAD TESTING METHOD SUPPORTED BY APACHE JMETERTM AT XYZ UNIVERSITY
Soni Sampari Raweyai *1 , Indrastanti Ratna Widiasari 2
1,2 Informatics Engineering Study Program, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018349@student.uksw.edu , 2 indrastanti@uksw.edu
(Article received: January 27, 2024; Revision: February 28, 2024; published: May 27, 2024)

## Abstract
This study aims to evaluate the performance quality of the academic website of University XYZ through load testing using the Load Testing Method supported by Apache JMeterTM. The main issue addressed is how the website's performance  can  be  measured  and  assessed  in  the  context  of  normal,  peak,  and  stress  usage.  The  research methodology  involves  a  qualitative  approach  to  understand  the  meaning,  interpretation,  and  context  of  the phenomenon,  coupled  with  a  quantitative  approach  to  measure,  analyze,  and  organize  data  in  numerical  or statistical forms. The research findings indicate that in the basic testing scenario, the website successfully met the test criteria with an average response time of approximately 0.855 seconds for GET requests, below the established maximum limit. POST requests required an average time of around 0.273 seconds with no response failures. In the peak testing scenario simulating high traffic conditions, the website remained optimal with average response times for both GET and POST requests below the 3-second limit, without response failures. Stress testing scenarios demonstrated  the  efficient  operation  of  the  website,  even  though  the  average  response  time  for  GET  requests increased to approximately 2.564 seconds.The test results affirm that the University XYZ website functions well under  various  service  usage  conditions,  including  heavy  loads.  The  overall  average  response  time  for  GET requests across all scenarios is approximately 1.558 seconds, while POST requests have an average response time of around 0.355 seconds. Special attention is given to the impact of the number of threads or users and the number of students on the website's performance.
Keywords : Academic Website, Apache JMeterTM, Performance Quality, Load Testing Method..

## TESTING KUALITAS KINERJA WEBSITE AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE LOAD TESTING DIDUKUNG DENGAN APACHE JMETERTM PADA UNIVERSITAS XYZ

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas kinerja website akademik Universitas XYZ melalui uji beban menggunakan  Metode Load  Testing yang  didukung  oleh Apache  JMeterTM .  Abstrak  ini  disusun  dengan menekankan  permasalahan,  tujuan,  metode,  dan  hasil  penelitian.  Permasalahan  utama  yang  diangkat  adalah bagaimana  kinerja website dapat  diukur  dan  dievaluasi  dalam  konteks  penggunaan  normal,  puncak,  dan  stres. Metode penelitian melibatkan pendekatan kualitatif untuk memahami makna, interpretasi, dan konteks fenomena, serta pendekatan kuantitatif untuk mengukur, menganalisis, dan menyusun data dalam bentuk angka atau statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada skenario pengujian dasar, website berhasil memenuhi target uji dengan waktu rata-rata permintaan GET sekitar 0,855 detik, di bawah batas maksimal yang ditetapkan. Permintaan POST membutuhkan  waktu  rata-rata  sekitar  0,273  detik  tanpa  kegagalan  respons.  Pada  skenario  pengujian  puncak, website tetap optimal dengan waktu rata-rata permintaan GET dan POST di bawah batas 3 detik, tanpa kegagalan respons. Skenario pengujian stres menunjukkan bahwa website beroperasi dengan efisien, meskipun waktu rata- rata  permintaan  GET  meningkat  menjadi  sekitar  2,564  detik.  Hasil  pengujian  menegaskan  bahwa website Universitas  XYZ  berfungsi  baik  dalam  berbagai  kondisi  penggunaan  layanan,  termasuk  beban  berat.  Rata-rata waktu  respons  untuk  permintaan  GET  pada  semua  skenario  adalah  sekitar  1,558  detik,  sementara  permintaan POST memiliki rata-rata waktu respons sekitar 0,355 detik. Perhatian khusus diberikan pada dampak jumlah thread atau pengguna serta jumlah mahasiswa pada kinerja website .
Kata kunci : Apache JMeterTM, Kualitas Kinerja, Metode Pengujian Beban, Website Akademis.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, penggunaan website akademik  telah  menjadi  hal  umum  di  lingkungan perguruan tinggi [1]. Website ini menjadi sarana vital dalam menyediakan informasi, layanan, dan interaksi di antara mahasiswa, dosen, dan pihak terkait lainnya [2].  Dengan  meningkatnya  kompleksitas  sistem  dan jumlah pengguna, kualitas kinerja website akademik menjadi aspek krusial yang mempengaruhi pengalaman  pengguna  [3].  Keterlambatan  respons, lambatnya  memuat halaman, atau bahkan kegagalan saat  dihadapkan  pada  beban  kerja  tinggi  dapat menyebabkan ketidakpuasan bagi pengguna, terutama  mahasiswa  dan  dosen  yang  mengandalkan akses cepat ke informasi akademik. [4].
Kualitas  kinerja website akademik  sangat berpengaruh  terhadap  pengalaman  pengguna.  Jika website mengalami  keterlambatan  respons,  lambat dalam  memuat  halaman,  atau  bahkan  mengalami kegagalan  saat  dihadapkan  pada  beban  kerja  yang tinggi, hal ini dapat menimbulkan ketidakpuasan bagi pengguna [5]. Mahasiswa dan dosen yang membutuhkan  akses  cepat  dan  mudah  ke  informasi akademik dapat mengalami kendala yang menghambat kegiatan akademik mereka. Oleh karena itu,  penting  untuk  melakukan  pengujian  kualitas kinerja website akademik  secara  menyeluruh.  Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah Load Testing ,  di  mana website diuji  dengan  memberikan beban kerja yang tinggi secara bersamaan [6].
Load testing adalah metode pengujian perangkat lunak yang dirancang untuk mengevaluasi kinerja dan daya  tahan  suatu  sistem  atau  aplikasi  di  bawah kondisi beban kerja yang tinggi atau beban maksimal [7].  Tujuan  utama  dari load  testing adalah  untuk mengidentifikasi batas kemampuan sistem, menemukan  titik  kegagalan,  dan  menilai  seberapa baik  sistem  dapat  menjaga  kinerjanya  di  bawah tekanan ekstrem. Dalam konteks penggunaan website akademik, load testing dapat memberikan pemahaman  mendalam  tentang  bagaimana  website tersebut  berperilaku  ketika  diakses  oleh  banyak pengguna secara bersamaan. Beban kerja tinggi dapat disimulasikan  untuk  mengukur  seberapa  cepat website merespons  permintaan,  seberapa  baik  dapat menangani  jumlah  pengguna  simultan,  dan  sejauh mana daya tampungnya [8].
Load Testing membantu mengidentifikasi batas kinerja website ,  mengungkapkan  masalah  yang mungkin  muncul  pada  tingkat  beban  yang  tinggi, serta  memberikan  wawasan  tentang  performa  dan keandalan website akademik  [9].  Dalam  konteks Universitas  XYZ, website akademiknya  menjadi pusat informasi dan layanan bagi mahasiswa, dosen, dan staf universitas. Namun, dengan adanya lonjakan jumlah  pengguna  dan  permintaan  yang  tinggi, kualitas  kinerja website akademik  mungkin  menjadi perhatian.  Mahasiswa  yang  mencoba  mengakses jadwal kuliah, hasil ujian, atau pengumuman penting mungkin  menghadapi  kesulitan  jika website tidak
mampu  menangani  beban  kerja  yang  tinggi.  Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian tentang kualitas kinerja website akademik Universitas XYZ menggunakan  metode Load  Testing yang  didukung oleh Apache JMeterTM [10].
Studi  kasus  ini  akan  memberikan  gambaran yang  jelas  tentang  kemampuan website akademik dalam  mengatasi  beban  kerja  yang  tinggi  dan memberikan pengalaman pengguna yang baik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan dan  rekomendasi  untuk  meningkatkan  kualitas kinerja website akademik  Universitas  XYZ  serta dapat  diterapkan  pada  institusi  pendidikan  lainnya [11].
Seperti  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  Teresa  Irmina  dan  Eroza  Efriana,  penulis mendapatkan  bahwa  penelitian  ini  mengevaluasi kualitas website resmi  empat  Pemerintah  Daerah, yaitu Kabupaten Situbondo, Jember, Bondowoso, dan Banyuwangi,  dalam  konteks  implementasi e- Government menggunakan metode Automated Usability  Testing Tools ,  dengan GTMetrix sebagai alat uji. Evaluasi selama 10 hari kerja berfokus pada indikator  seperti Performance  Score,  Structured Score,  Page  Load  Time,  Largest  Contentful  Paint, Total  Blocking  Time, dan Cumulative  Layout  Shift. Hasil  menunjukkan  Kabupaten  Bondowoso  unggul dalam optimalisasi website , terutama pada Performance Score , sedangkan Kabupaten Situbondo memimpin  dalam Structured  Score .  Bondowoso memiliki Page  Load  Time tercepat  dan Largest Contentful Paint paling  cepat.  Total Blocking Time menunjukkan  kinerja  baik  untuk  Situbondo  dan Bondowoso. Pada Cumulative Layout Shift , Bondowoso  dan  Banyuwangi  mendapat  nilai  baik. Evaluasi  ini  memberikan  wawasan  penting  untuk meningkatkan  layanan e-Government dan  efisiensi layanan publik di daerah studi [12].
Selanjutnya penelitian dari Ikhwal, Naila, et all, penulis  mendapatkan bahwa Pemanfaatan teknologi informasi menjadi kebutuhan mendasar dalam dunia bisnis  saat  ini,  namun  sulit  menentukan  kualitas perangkat  lunak  yang  mendukung  proses  bisnis perusahaan.  Kegagalan  dalam  pengembangan  dan implementasi sistem informasi/perangkat lunak dapat berdampak  besar  bagi  perusahaan.  Oleh  karena  itu, pengukuran  kualitas  perangkat  lunak  sebelum peluncuran  menjadi  penting  untuk  memastikan kematangan aplikasi tersebut. Penelitian ini dilakukan  di  PT.  Walden Global Services Bandung, perusahaan  penjaminan  mutu  perangkat  lunak, dengan  fokus  pengujian  pada  website  aplikasi  PT.
Gramedia Pustaka Utama
( www.sp.gramediadigital.com ).  Metode  pengujian menggunakan  pendekatan blackbox ,  mencakup  Uji Fungsional, Uji Keamanan, Uji Kinerja Ujung Depan, Uji  Kinerja  Ujung  Belakang,  dan  Uji  Antarmuka Pengguna.  Hasil  pengujian  ini  bertujuan  untuk meyakinkan pelanggan bahwa sistem layak digunakan dan memenuhi persyaratan kinerja [13].
Penelitian  dari  Randi,  Ruuhwan  dan  Alam, penulis  menemukan  bahwa penelitian  menggunakan GTmetrix untuk  mengevaluasi  kualitas  website berdasarkan PageSpeed dan YSlow ,  dengan  metode load  view  sebagai  standar  penguji  kesetabilan  dan kecepatan akses. Hasil pengujian GTmetrix menunjukkan  i  dengan Grade D  (65%),  sedangkan YSlow Score lebih baik dengan Grade C (73%), fully Load 7.2 s, total page 2.49 MB, dan jumlah request 26. Penyebab kurang maksimalnya PageSpeed adalah Serve  Scaled  Image,  Optimize  Image,  dan  Leverage Browser  Cache .  Analisis load  view menunjukkan bahwa  gambar  berukuran  besar  berformat  png menjadi penyebab lambatnya load [3].
Penelitian  dari  Wante,  Syaiful  dan  Abdul, penulis menemukan bahwa penelitian ini menggunakan Apache  JMeter untuk  melakukan  uji performa  pada  website Invitees dengan  fokus  pada waktu muat fungsi utama. Data dikumpulkan melalui studi  dokumen  yang  mencakup  statistik  jumlah pengunjung  dan  user  Invitees  pada  periode  Januari- Juni  2022.  Analisis  deskriptif  digunakan  untuk menganalisis  data.  Hasil  pengujian  menunjukkan waktu  muat  rata-rata  pada  skenario  pertama  (2.7 detik)  dan  skenario  kedua  (1.7  detik)  memenuhi target  pengujian  (<3  detik).  Namun,  pada  skenario ketiga  dengan  beban  dua  kali  lebih  banyak,  waktu muat  rata-rata  sebesar  4.2  detik,  tidak  memenuhi target  pengujian.  Kesimpulannya,  website  Invitees berfungsi optimal  saat  layanannya digunakan, tetapi perlu  perbaikan  jika  diakses  oleh  lebih  dari  10  user secara bersamaan [14].
Penelitian  dari  Ade,  Ahmadi  et  all,  penulis menemukan  bahwa  Penelitian  ini  berfokus  pada performance testing ,  sebuah  proses  pengujian perangkat lunak untuk menguji berbagai aspek seperti kecepatan,  waktu respons ,  stabilitas,  keandalan, skalabilitas,  dan  penggunaan  resource  di  bawah beban kerja tertentu. Menggunakan TCExam sebagai sistem  ujian online ,  pengujian load  testing dengan target  menangani  1000  user  dilakukan  dengan pembatasan  spesifikasi server .  Hasil  pengujian dengan Apache JMeter menunjukkan  bahwa, meskipun  menggunakan  spesifikasi server tertinggi, masih  terdapat error dalam load  testing sehingga target 1000 user belum dapat terpenuhi. Virtualisasi mempermudah  pengaturan  spesifikasi  server  sesuai kebutuhan pengujian [15].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  didapat dan permasahalan  yang dijelaskan sebelumnya serta latar  belakang,  penelitian  ini  bertujuan  sebagai  alat untuk  Testing  Kualitas  Kinerja  Website  Akademik menggunakan  Metode Load  Testing didukung dengan Apache JmeterTM (Studi Kasus: Universitas XYZ)  untuk  mensimulasikan  seberapa  besar  daya tamping dari website akademik yang ditest.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk penelitian  " Testing Kualitas  Kinerja  Website
Akademik  menggunakan  Metode Load  Testing didukung  dengan Apache  JMeterTM (Studi  Kasus: Universitas  XYZ)"  yaitu  kualitatif  dan  kuantitatif [16],    pendekatan  kualitatif  digunakan  untuk memahami dan menjelaskan makna, interpretasi, dan konteks  dari  suatu  fenomena.  Fokusnya  pada pemahaman  mendalam,  nuansa,  dan  kompleksitas [17],  sedangkan  untuk  pendekatan  kuantitatif digunakan  untuk  mengukur,  menganalisis,  dan menyusun  data  dalam  bentuk  angka  atau  statistik. Fokusnya pada generalisasi, pengujian hipotesis, dan pembuatan generalisasi yang dapat diterapkan secara lebih  umum  [18],  gambaran  alur  metode  penelitian secara jelas dapat dilihat pada Gambar 1:

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Gambar  1  menjelaskan  mengenai  tahapan proses alur metode penelitian yang digunakan penulis dalam penelitian ini. Tahap Studi Kasus ( Case Study ) berguna  sebagai  pendekatan  yang  memberikan pemahaman  mendalam  tentang  kualitas  kinerja website  akademik  di  Universitas  XYZ.  Metode  ini melibatkan pengumpulan data dari kasus nyata yang ada  di  lingkungan  universitas  tersebut.  Data  yang dikumpulkan meliputi hasil pengujian kinerja website akademik menggunakan Apache JMeterTM , parameter kinerja yang dievaluasi, serta masalah dan rekomendasi yang dihasilkan.
Tahap  Pengumpulan  Data  ( Data  Collection ) dilakukan melalui beberapa metode, seperti observasi langsung, wawancara dengan pihak terkait (misalnya, administrator website ,  dosen,  dan  mahasiswa),  dan analisis  dokumentasi  yang  terkait  dengan  website akademik Universitas XYZ. Data yang dikumpulkan mencakup  informasi  tentang  infrastruktur  website, karakteristik  pengguna,  dan  kebutuhan  kinerja  yang diharapkan,  pengumpulan  data  mengenai  jumlah pengujung  yang  mengakses website menggunakan pendekatan:
𝑇𝑟𝑎𝑓𝑓𝑖𝑐 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑎𝑟𝑖 = 𝐵𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐾𝑒1 − 𝐵𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐾𝑒2 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛∗𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑖 (1)
Dari  pendekatan  diatas  dijelaskan  mengenai bulan  ke1  yang  merupakan  bulan  dengan  jumlah traffic meningkat drastis dan akan dikurangi dengan jumlah traffic bulan  ke2  selanjutnya  akan  dibagi dengan  jumlah  bulan  yang  dikalikan  dengan  jumlah hari  akan  didapatkan  jumlah  total  pengunjung  atau traffic . Tahap Pengujian Kinerja ( Performance Testing ) Metode Load Testing menggunakan Apache JMeterTM akan digunakan sebagai metode pengujian kinerja dalam penelitian ini. Apache JMeterTM dapat
digunakan  untuk  menghasilkan  beban  kerja  yang tinggi  pada  website  akademik  dan  merekam  kinerja sistem dalam kondisi tersebut. Data yang dikumpulkan  dari  pengujian  ini  akan  memberikan wawasan  tentang  kualitas  kinerja  saat  ini,  batasan sistem, dan masalah yang mungkin muncul.
Tahap Analisis Data ( Data Analysis ), Data yang dikumpulkan  dari  pengujian  kinerja  menggunakan Apache  JMeterTM akan  dianalisis  secara  kualitatif dan/atau  kuantitatif.  Metode  analisis  yang  dapat digunakan  termasuk  analisis  statistik,  pemetaan beban  kerja,  pembandingan  hasil  pengujian  dengan parameter  kinerja  yang  ditetapkan,  dan  identifikasi masalah kinerja yang muncul.
Tahap  Hasil  dan  Kesimpulan  ( Result  and Disscussion ),  tahap  ini  menjelaskan  menganai seluruh  hasil  yang  didapatkan  dari  tahapan sebelumnya serta tahapan ini memberikan tanggapan dari penulis mengenai testing yang telah dilakukan.
Tahap Rekomendasi ( Recommendation ) Berdasarkan  hasil  analisis  data,  rekomendasi  dapat
disusun untuk meningkatkan kualitas kinerja website akademik  Universitas  XYZ.  Rekomendasi  tersebut dapat berupa perbaikan infrastruktur, optimasi kode, peningkatan  kapasitas  server,  atau  penggunaan teknologi  lainnya  untuk  meningkatkan  respons  dan keandalan website .

## 3. HASIL
Mendasari  pada  langkah  metode  penelitian, Sebelum  melakukan  penelitian  mendalam,  peneliti terlebih  dahulu  melakukan  Pengumpulan  Data ( Collection  Data )  berupa  survei,  wawancara  dan menyusun  kuesioner  yang  terdiri  dari  beberapa pertanyaan, peneliti yang telah mendapatkan jawaban dari  pihak-pihak  terkait  yang  mengelola website , kemudian  peneliti  merangkum  jawaban  tersebut. Hasil  dari  pertanyaan  yang  telah  dirangkum  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman hasil Pengumpulan Data
No Pertanyaan Jawaban 1 Bagaimana Anda mengelola website tersebut? Kami  mengelola  website  melalui  tim  yang  terdiri  dari  pengembang,  desainer,  dan manajer konten pada Universitas XYZ. 2 Apakah ada kendala dalam pengelolaan? Ya, kami mengalami kendala terutama dalam pemeliharaan server dan jumlah user dalam mengakses website . 3 Seberapa efektif strategi yang digunakan?
Strategi kami dinilai cukup efektif dimana kami membagi perangkatan untuk dapat mengambil matakuliah setiap waktunya, akan tetapi terdapat beberapa permasalahan ketika user disetiap angkatan melebihi kapasitas dari server yang kami sediakan 4 Bagaimana tingkat kepuasan pengguna? Mayoritas  mahasiswa  merasa  sedikit  kurang  puas  dikarenakan  terjadi  beberapa permasalahan  ketika  mengakses  website  ketika  dalam  kondisi traffic yang  sedang ramai 5 Apakah Anda melakukan pembaruan secara rutin? Ya, dalam perencanaan kedepan kami akan membangun dan menambahkan jumlah kapasitas server untuk seluruh program kami terutama dalam website akademik. 6. Apakah sebagai mahasiswa anda mempunyai masalah ketika mengambil matakuliah dalam website akademik XYZ ? Ya,  saya  memiliki  beberapa  masalah  ketika  mengambil  matakuliah,  terutama website yang sering bad respon bahkan hingga kami dikeluarkan secara otomatis dari website akademik
7. Apakah  sebagai  mahasiswa  persoalan  ini sangat mempengaruhi proses kuliah anda ? Ya, sangat mempengaruhi, terkadang ada beberapa dosen favorite yang telah kami pilih  akan  tetapi  karena  kualitas  website  yang  lambat  menanggapi  permintaan sehingga kami tidak mendapatkan apa yang kami inginkan.
Gambar 2. Objek website yang akan diuji
Sebagai  bahan  yang  telah  menjadi  objek penelitian, berupa sebuah website, peneliti memberikan gambaran mengenai antarmuka (interface) website tersebut. Gambaran ini, yang akan ditampilkan  pada  Gambar  2,  mencakup  elemen- elemen visualstruktur navigasi. Dengan menganalisis antarmuka website, peneliti bertujuan untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  bagaimana  pengguna  berinteraksi  dengan platform  tersebut  dan  bagaimana  elemen-elemen
tersebut  mendukung  tujuan  dan  fungsi  keseluruhan dari  website  yang  diteliti.  Hasil  temuan  ini  akan menjadi kontribusi penting dalam pemahaman aspek antarmuka dalam konteks penelitian ini.
Selain  memperoleh  jawaban  dan  informasi mengenai  objek website ,  peneliti  juga  memperoleh gambaran  tentang  infrastruktur  sistem website yang menggambarkan  bagaimana  website  ini  beroperasi dan berfungsi. Hasil temuan gambaran ini ditampilkan pada Gambar 3.
Peneliti  juga  mendapatkan  data  jenis  dari pengguna  dan  kebutuhan  kinerja  website  yang diharapkan dari universitas XYZ, hal ini kan menjadi pembandingan  hasil  pengujian  dengan  parameter kinerja yang ditetapkan, hasil dari data tersebut akan dirangkum dalam Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Karakteristik Pengguna Jenis Pengguna Jumlah Pengguna Mahasiswa > 3000 Pengguna
Dosen > 100 Pengguna Staff > 30 Pengguna
Pengguna tak diketahui
> 50 Pengguna
Tabel 3. Parameter kinerja website yang diharapkan
Keadaan Traffic Total Pengguna Kinerja Low Traffic < 100 Pengguna Optimal Normal Traffic < 300 Pengguna Optimal High Traffic > 500 Pengguna Cukup Optimal
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan melalui  survey,  wawancara  dan  kuesioner  sebagai data  untuk  memulai  pengujian,  kemudian  penulis melakukan  langkah  berikutnya  yaitu  Pengujian Kinerja ( Performance Testing ). Dalam Pengujian Kinerja peneliti akan menentukan Testing Planning dan Skenario Pengujian, Menurut hasil penelitian dari WebsiteBuilderExper t,  waktu  pemuatan  ( load  time ) yang optimal untuk website non-ecommerce adalah 3 detik  [19]. Cami  Bird juga  menyebutkan  bahwa waktu  pemuatan  ideal  untuk  sebuah  website  yang juga  mempengaruhi  peringkat  di  mesin  pencari adalah  kurang  dari  3  detik  [20].  Oleh  karena  itu, dalam  penelitian  ini,  target  waktu  pemuatan  untuk website  akademik  adalah  kurang  dari  3  detik.
Rencana pengujian ( test plan ) dan sasaran pengujian adalah sebagai berikut: Waktu pemuatan tidak boleh melebihi  3  detik,  Tidak  boleh  terjadi  respon  yang gagal  ( error )  dari  permintaan  ( request )  yang dikirimkan  selama pengujian  berlangsung, dan Data pengujian harus berhasil masuk ke dalam fungsi yang dimaksud.
Pengujian  akan  dilakukan  secara  bertahap  dan bervariasi,  menggunakan teknik peningkatan  jumlah pengguna  secara  bertahap  yang  dikenal  sebagai teknik " step load ". Skala yang akan digunakan adalah meningkatkan  jumlah  pengguna  sebanyak  dua  kali lipat  per  skenario.  Hal  ini  akan  efektif  untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam berbagai kondisi pengguna yang beragam dan bertahap.
Menurut Logicify ,  ketika  melakukan  pengujian load testing ,  disarankan  untuk  menentukan  jumlah thread yang  akan  digunakan  berdasarkan  data  asli pengunjung atau pengguna yang mengakses situs web [21]. Oleh  karena  itu, data pengunjung dari  aplikasi yang ingin diuji sebagaimana terlihat dalam Gambar 3 menggunakan web https://app.neilpatel.com/ , dapat dijadikan referensi. Dari Gambar 3 tersebut, terdapat total rata-rata 388 traffic per bulannya. Terdapat pula lonjakan  jumlah  pengunjung  pada  bulan  Juni  2023 dikarenakan  jumlah  mahasiswa  yang  harus  dan mendaftar  Tugas  Akhir  serta  bimbingan  melalui aplikasi  tersebut  dikarenakan testing ini  akan menggunakan data traffic tertinggi, maka berdasarkan  hasil  penulis  menggunakan  data  pada bulan Juni 2023 yaitu 4063 data traffic dan Juli 2023 yaitu 3914 data traffic
Gambar 4. Pencarian traffic pada web https://app.neilpatel.com/
Berdasarkan  dari  Gambar  4  yang  merupakan jumlah  traffic,  diperlukan  jumlah traffic perhari, maka data traffic perharinya sebagai berikut:
𝑇𝑟𝑎𝑓𝑓𝑖𝑐 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑎𝑟𝑖 = 𝐽𝑢𝑛𝑖 2023−𝐽𝑢𝑙𝑖 2023 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛∗𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑖 (2)
𝑇𝑟𝑎𝑓𝑓𝑖𝑐 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑎𝑟𝑖 = 7.977 2∗30 = 132.95 (3)
Persamaan  (2)  merupakan  persamaan  untuk menentukan  jumlah traffic  perhari yang  nantinya akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan skenario pengujian.
Pada persamaan (2), 𝑇𝑟𝑎𝑓𝑓𝑖𝑐 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑎𝑟𝑖 merupakan  variabel  untuk  menampung  hasil, 𝐽𝑢𝑛𝑖 2023 − 𝐽𝑢𝑙𝑖 2023 merupakan  bulan  yang diambil,  bulan  Juni  2023  dan    Juli  2023  dgunakan karena  merupakan  bulan  dengan  banyaknya traffic pada website yang  diuji, 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 merupakan

## 726 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 721-730
jumlah  bulan  yang  diigunakan  yaitu  terdapat  dua bulan yang digunakan, 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑖 merupakan total hari dalam satu bulan.
Dari persamaan didapatkan jumlah traffic untuk perharinya  yaitu  132.95  …  =  ~  133,  sehingga  pada skenario  pertama  didapatkan  jumlah user atau number  of  thread adalah  133 traffic .  Berdasarkan perasamaan  diatas  penulis  membuat  skenario pengujian  terdapat  tiga  skenario  yang  digunakan berdasarkan  jumlah traffic yang  dikalikan  dua  skala sebelumnya,  sehingga  skenario  yang  dihasilkan didapatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Skenario Pengujian Skenario Number Of Treads (user) Ramp-up periode (second) Loop Count Skenario 1 133 1 1 Skenario 2 266 1 1 Skenario 3 532 1 1
Dalam  Tabel  4,  terdapat  tiga  skenario  yang menggambarkan  berbagai  situasi  pengujian  beban ( load  testing ).  Skenario  pertama,  yaitu  skenario  1, mencoba mensimulasikan kinerja website saat berada dalam kondisi yang telah ditetapkan dalam perjanjian tingkat layanan ( Baseline Testing ). Hal ini didasarkan pada  data  jumlah  pengguna  per  hari  dari  bulan  Juni hingga Juli. Skenario kedua, atau skenario 2, berfokus pada simulasi kinerja website saat digunakan secara intens ( Peak Testing ). Pengujian ini didasarkan pada data  pengguna  per  hari  dari  bulan  Juni  hingga  Juli yang  dikalikan  dua  sesuai  dengan  skala  yang ditetapkan,  yang  mencerminkan  situasi  ketika layanan  sedang  sangat  diminati.  Skenario  ketiga, yaitu  skenario  3,  mencoba  mensimulasikan  kinerja website  dalam  kondisi  paling  ekstrem,  di  mana layanan digunakan secara maksimal ( Stress Testing ). Dalam  skenario  ini,  jumlah  pengguna  digandakan menjadi dua kali lipat dari hasil Peak Testing [22]. Selanjutnya  dilakukan Thread  Group , Thread Group yang digunakan pada testing terbagi  menjadi dua  yaitu  konfigurasi  GET login dan  POST login , kedua Thread  Login ini  berguna  untuk  mengetahui performance  dari  aplikasi  tersebut  [23].  Mendasari pada Tabel 4 Skenario pengujian Thread Group akan dibagi menjadi 3 yaitu Thread Group 1 dengan total 133 Traffic , Thread Group 2 dengan total 266 Traffic dan Thread Group 4 dengan total 532 Traffic. Setelah melakukan  konfigurasi Thread  Group selanjutnya dalah  membuat  konfigurasi  HTTP Request untuk fungsi login dan juga akan disiapkan fungsi Listener untuk  menampilkan  hasil  dari  pengujian  selain  itu digunakan juga fungsi reporting dari library Apache JMeter untuk menampilkan hasil analisis menggunakan web  browser .  Dalam  konfigurasi Sampler HTTP Request ,  metode  permintaan  yang digunakan adalah GET dan POST, alamat server atau alamat IP yang harus diisi adalah tautan ke web dari aplikasi  yang  ingin  ditest  dan  alamat path yang digunakan  adalah  salah  satu  fitur  yang  akan  ditest, pemilihan listener yang digunakan yaitu View Result Tree,  Summary  Report dan View  Result  in  Table .
Sebagai contoh dari hasil konfigurasi Thread Group dan Listener . Setelah semua fungsi telah dikonfigurasi untuk pengujian,  tambahan  beberapa listener pada thread group dan  juga perintah untuk membuat Dashboard Result agar  hasil  dapat  dilihat  pada dashboard melalui web browser . Ini mencakup View Result Tree yang  memperlihatkan  detail  hasil  pengujian, View Result in Table untuk  menampilkan  hasil  pengujian dalam  format  tabel,  dan Summary Report untuk menyajikan ringkasan dari hasil pengujian. Hasil dari pengujian ini dalam skenario pertama terdokumentasi dalam tahap selanjutnya.
Selanjutnya  akan  dilakukan testing dengan konfigurasi yang telah diset, hasil setiap thread group GET dan POST.
Gambar 5. Result in Table Thread Group 1 GET Login (133
Traffic )
Gambar 6. Result in Table Thread Group 1 POST Login (133 Traffic )
Berdasarkan  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6 mengenai Result in Table menunjukan bahwa request GET dan POST berjalan normal dengan status sukses serta tidak ada error yang ditunjukan pada saat proses dan Summary Report dari data yang didapatkan dapat dianalisis  dengan  menggunakan  133  user,  dengan  1 request baru setiap 1 detik menghasilkan rata-rata 855 milisecond dengan  nilai error 0%,  serta  nilai Throughput 11.5/sec  data  ini  menunjukan  bahwa request GET  pada  situasi  ini  dapat  bekerja  dengan optimal pada kondisi traffic yang rendah, mengenai Result  in  Table untuk request POST  berjalan normal  dengan  status  sukses  serta  tidak  ada error yang  ditunjukan  pada  saat  proses  dan  mengenai Summary Report dari  data  yang  didapatkan  dapat dianalisis zdengan menggunakan 133 user, dengan 1 request baru setiap 1 detik menghasilkan rata-rata 273 milisecond  dengan  nilai error 0%,  serta  nilai
Throughput 38.6/sec  data  ini  menunjukan  bahwa request POST pada situasi  ini dapat bekerja dengan optimal pada kondisi traffic yang rendah.
Gambar 7. Result in Table Thread Group 2 GET Login (226 Traffic )
Gambar 8. Result in Table Thread Group 2 POST Login (226 Traffic )
Berdasarkan  pada  Gambar  7  dan  Gambar  8 mengenai Result in Table menunjukan bahwa request GET dan POST berjalan normal dengan status sukses serta  tidak  ada error yang  ditunjukan  pada  saat proses,  mengenai Summary  Report dari  data  yang didapatkan  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan 226  user,  dengan  1  request  baru  setiap  1  detik menghasilkan rata-rata 1256 milisecond dengan nilai error 0%,  serta  nilai Throughput 26.2/sec  data  ini menunjukan  bahwa request GET  pada  situasi  ini dapat  bekerja  dengan  optimal  pada  kondisi traffic cukup  sibuk,  mengenai Summary  Report dari  data yang didapatkan dapat dianalisis dengan menggunakan 226 user, dengan 1 request baru setiap 1 detik menghasilkan rata-rata 315 milisecond dengan nilai error 0%,  serta  nilai Throughput 79.1/sec  data ini menunjukan bahwa request POST pada situasi ini dapat  bekerja  dengan  optimal  pada  kondisi traffic cukup sibuk.
Gambar 9. Result in Table Thread Group 3 GET Login (532 Traffic )
Gambar 10. Result in Table Thread Group 3 POST Login (532 Traffic )
Berdasarkan  pada  Gambar  9  dan  Gambar  10 mengenai Result in Table menunjukan bahwa request GET dan POST berjalan normal dengan status sukses serta  tidak  ada error yang  ditunjukan  pada  saat proses,  mengenai Summary  Report dari  data  yang didapatkan  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan 532  user,  dengan  1 request baru  setiap  1  detik menghasilkan rata-rata 2564 milisecond dengan nilai error 0%,  serta  nilai Throughput 73.3/sec  data  ini menunjukan  bahwa request GET  pada  situasi  ini dapat  bekerja  dengan  optimal  pada  kondisi traffic sangat  sibuk,  Terkait  dengan Summary Report dari data  yang  didapatkan  dapat  dianalisis  dengan menggunakan 532 user , dengan 1 request baru setiap 1 detik menghasilkan rata-rata 478 milisecond dengan nilai error 0%, serta nilai Throughput 87.9/sec data ini menunjukan  bahwa request POST  pada  situasi  ini dapat  bekerja  dengan  optimal  pada  kondisi traffic sangat sibuk.
Gambar 11. Hasil Response Time Percentiles Thread All Group
Gambar 12. Hasil Response Time Overtime Thread All Group

## 728 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 721-730
Berdasarkan  pada  Gambar  11 Response  Time Percentiles  Thread  All  Group (1-3)  menunjukan bahwa  graph  response  time  mengalami  peningkatan berdasarkan jumlah user atau traffic yang melakukan request GET atau POST. Berdasarkan  pada  Gambar  12 Response  Time Overview Thread All Group (1-3) menunjukan bahwa graph  response  time  overview menampilkan  hasil yang  cukup  baik  terdapat trend cukup  tinggi  untuk request untuk  waktu  kurang  lebih  dari  500ms, terdapat juga request yang lebih dari 1,500ms.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  hasil  dari  uji  testing  diatas selanjutnya  penulis  akan  melakukan  Tahapan Analisis  Data  ( Data  Analysis ),  berdasarkan  dengan Tabel  3  mengenai  harapan  kinerja website sesuai dengan traffic yang ada berdasarkan pengujian yang dilakukan  menggunakan Apache  Jmeter dengan melihat skenario pengujian pada Tabel 4. maka hasil analisis  yang dibandingkan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pembandingan hasil pengujian dengan parameter kinerja
yang ditetapkan Skenario Total Pengguna Kondisi Traffic Kinerja Website Skenario 1 133 Low Optimal Skenario 2 266 Normal Optimal Skenario 3 532 High Cukup Optimal
Dalam proses pengujian peneliti juga melakukan  identifikasi  masalah  kinerja  yang  terjadi pada website ,  identifikasi  ini  bertujuan  agar  melihat kinerja server selama proses pengujian, hasil ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Identifikasi kinerja website Skenario Thread Group Rata- Rata Request user (/ms) Rata-Rata Througput (/sec) Kinerja Website Skenario 1 (133 user) GET 855 ms 11.5/ sec Optimal POST 273 ms 38.6/ sec Optimal Skenario 2 (266 user) GET 1256 ms 26.2/ sec Optimal POST 315 ms 79.1/ sec Cukup Optimal Skenario 3 (532 user) GET 2564 ms 73.3/ sec Cukup Optimal POST 478 ms 87.9/sec Cukup Optimal
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis sebelumnya,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih komprehensif, peneliti juga melakukan perbandingan dengan pengujian serupa yang menggunakan metode yang  sama.  Peneliti  menemukan  sebuah  jurnal dengan  judul  "Pengujian  Aplikasi Greenwallet Dengan  Metode Load  Testing Dan Apache  Jmeter " oleh  Cahaya  Putri  Agustika,  Wahyu  SJ,  dan Mohammad Idhom [24], dimana peneliti menemukan beberapa  hal  setelah  membaca  jurnal  tersebut  dan membandingkannya dengan pengujian yang
dilakukan  penulis,  yaitu:  1)  Pada  penelitian  ini, metodologi  penelitian  yang  digunakan  tergolong cukup  lengkap  dan  jelas,  mengadopsi  metode kuantitatif  dan  kualitatif  serta  mengikuti  tahapan metode penelitian yang sistematis. Hal ini mempermudah  para  pembaca  untuk  memahami  alur dari  proses  pengujian  pada  penelitian  ini,  2)  Tidak ditemukan  data  jumlah traffic perhari  yang  menjadi dasar  sebagai  pembuatan  skenario  pengujian  pada jurnal  "Pengujian  Aplikasi Greenwallet Dengan Metode Load  Testing Dan Apache  Jmeter ",  jurnal penelitian ini memuat hal tersebut sehingga menjadi dasar  yang  kuat  dalam  perhitungan traffic dalam membuat  skenario  pengujian,  3)  Penelitian  ini menggunakan 2 metode yaitu POST dan GET dengan menghitung  seluruh  rata-rata request dan  rata-rata Througput yang  terjadi  dengan  cara  yang  lebih simpel,  4)  Pengujian  hanya  dilakukan  pada  10  user dalam  2  skenario  pengujian  pada  jurnal  Pengujian Aplikasi Greenwallet Dengan  Metode Load  Testing Dan Apache Jmeter ", pada jurnal ini menggunakan 3 skenario  dengan  perbedaan  jumlah  user  yang digunakan,  yaitu  Skenario  1  dengan  133  user, Skenario  2  dengan  266  user  dan  skenario  3  dengan 532  user,  berdasarkan  hal  ini  menurut  peneliti pengujian  dapat  dilakukan  dengan  akurat,  5)  Hasil yang  diberikan  menurut  peneliti  dalam  penelitian "Pengujian  Aplikasi Greenwallet Dengan  Metode Load Testing Dan Apache Jmeter " hanya menampilkan  hasil  goals  yang  ingin  dicapai  tanpa memberikan kejelasan apa saja yang terjadi termasuk kinerja  dari website ketika  proses  pengujian,  pada penelitian  ini  penulis  memberikan  secara  jelas bagaimana  kinerja  website  berjalan  apakah  optimal, cukup optimal atau tidak optimal.
Secara  tertulis  penulis  mempunyai  pendapat terkait  penelitian  ini  sangat  jelas  dan  tepat,  dengan tahapan  metode  penelitian  yang  dibuat  dengan menggunakan metode kualitatif dan kuantitatif yang didukung  oleh  metode Load  Testing dan Apache Jmeter ,  hasil  dari  penelitian  ini  mencerminkan dengan judul dan latar belakang masalah yang sedang dihadapi oleh Universitas XYZ.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian load  testing pada website mahasiswa  universitas  XYZ,  khususnya  pada fungsionalitas  inti,  menunjukkan  bahwa website beroperasi  secara  optimal  dalam  berbagai  skenario pengujian  Pada  skenario  pertama,  yang  mewakili situasi normal atau baseline testing , website berhasil memenuhi  target  pengujian.  Waktu  rata-rata  untuk permintaan GET adalah sekitar 0.855 detik, yang jauh di  bawah  batas  waktu  maksimal  yang  ditetapkan sebesar  3  detik.  Demikian  juga,  permintaan  POST memerlukan  waktu  rata-rata  sekitar  0.273  detik  dan tidak  ada  respon  yang  mengalami  kegagalan.  Pada skenario  kedua,  yang  mencerminkan  kondisi  lalu lintas tinggi atau peak testing , website juga berkinerja optimal.  Waktu  rata-rata  untuk  permintaan  GET
adalah sekitar 1.256 detik, dan waktu rata-rata untuk permintaan  POST  adalah  sekitar  0.315  detik, semuanya  tetap  di  bawah  batas  waktu  3  detik  yang ditetapkan, dan tidak ada kegagalan respon. Skenario ketiga, yang mewakili situasi stres atau stress testing , menunjukkan  bahwa website masih  beroperasi dengan  optimal.  Waktu  rata-rata  untuk  permintaan GET adalah sekitar 2.564 detik, yang meskipun lebih lama  dari  skenario  sebelumnya,  masih  berada  di bawah batas waktu 3 detik. Tidak ada kesalahan atau kegagalan  respon  yang  terdeteksi.  Kesimpulannya, hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa website berfungsi  dengan  baik  dalam  berbagai  kondisi penggunaan  layanan,  termasuk  kondisi  berat.  Rata- rata total waktu respons untuk permintaan GET dari ketiga skenario adalah sekitar 1.558 detik, sementara rata-rata total waktu respons untuk permintaan POST adalah sekitar 0.355 detik. Perlu diperhatikan bahwa jumlah thread atau  pengguna  dapat  mempengaruhi waktu respons permintaan,  dan  hal  ini  juga dipengaruhi oleh jumlah mahasiswa yang menggunakan website universitas.  Faktor-faktor  ini memiliki dampak signifikan pada kinerja website .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang  telah membantu  dalam  penulisan  ini  serta  kepada  Tuhan Yesus yang selalu memberi kekuatan dan kemurahan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  S.  Samosir  and  E.  Shahnaz  Aprilia, “Teknologi  Web  sebagai  Media  Pelestarian Budaya  Batak  Toba  Secara  Khusus  Marga
Samosir Se-JABODETABEK,” KALBISCIENTIA  J.  Sains  dan  Teknol. ,  vol. 10, no. 1, pp. 90–97, 2023, doi: 10.53008/kalbiscientia.v10i1.2103.
[2] P.  Website et  al. ,  “Jurnal  Pengabdian Masyarakat  Bidang  Sains  dan  Teknologi Framework Bootstrap,” Media Cetak , vol. 2, no. 1, pp. 136–144, 2023, doi: 10.55123/abdikan.v2i1.1721. [3]
R.  Rizal  and  A.  Rahmatulloh,  “MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking  Database  Pengukuran  Kinerja Sistem  Informasi  Penerimaan  Mahasiswa
Baru Menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView,” J. MIND J. | ISSN , vol. 8, no. 1, pp.  107–118,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.26760/mindjournal.v8i1.1 07-118
[4] S.  H.  H.  Ilyas,  St.  Hajrah  Mansyur,  and Harlinda,  “Analysis  of  Learning  Web Application Testing With Weighting Product and Ordered Weighting Averaging on Group Decision Maker,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no.
6, pp. 1513–1522, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.333.
[5] W.  Hadinata,  L.  Stianingsih,  and  K. Tangerang, “ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA  RESTFUL  API  ANTARA
EXPRESS  .  JS  DENGAN  LARAVEL
FRAMEWORK,”  vol.  12,  no.  1,  pp.  531–
540, 2024.
[6] D.  I.  Permatasari,  “Pengujian  Aplikasi menggunakan  metode  Load  Testing  dengan Apache  JMeter  pada  Sistem  Informasi Pertanian,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 135, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.34452.
[7] P.  Diantono,  A.  Susanto,  A.  R.  Supriyono, and D. N. Prasetyanti, “Perbandingan Kinerja
Antara Gatling dan Apache JMeter pada Uji Beban  RESTful  API,”  vol.  15,  no.  01,  pp. 211–215, 2024, doi: 10.35970/infotekmesin.v15i1.2176.
[8] M.  K.  Abdillah  and  A.  R.  Perdanakusuma, “Analisis  Kualitas  Website  XYZ  .  com menggunakan  Model  ISO  /  IEC  25010 Product  Quality,”  vol.  8,  no.  1,  pp.  41–50,
2024.
[9] I.  Yatini,  F.  W.  Nurwiyati,  and  K.  Anam, “Performa  Microframework  Php  Pada  Rest Api Menggunakan Metode Load Testing,” J. Inform.  Komputer,  Bisnis  dan  Manaj. ,  vol. 19, no. 2, pp. 12–20, 2023, doi: 10.61805/fahma.v19i2.55.
[10] I.  Indrianto,  “Performance  Testing  on  Web Information  System  Using  Apache  Jmeter and  Blazemeter,” J.  Ilm.  Ilmu  Terap.  Univ. Jambi , vol. 7, no. 2, pp. 138–149, 2023, doi: 10.22437/jiituj.v7i2.28440.
[11] A. G. A. Muammarulloh and N. A.  Wiyani, “Analisis  SWOT  Implementasi  Website Rapor  Digital  Madrasah  Dalam  Dalam Meningkatkan  Kualitas  Lembaga  di  MA Minat  Kesugihan,” J.  Ilmu  Sos.  dan Pendidik. , vol. 7, no. 3, pp. 2451–2461, 2023, doi: 10.58258/jisip.v7i1.5458/http.
[12] T.  Irmina  Nangameka  and  E.  Erfiana  Amir, “Uji  Testing  Kualitas  Website  Pemerintah Daerah Dengan GTMETRIX Penulis: conditions  of  the  Creative  Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License-(CC-BY-SA),” J. Terap. Pemerintah. Minangkabau , vol. 3, no. 2, pp. 118–136, 2023, [Online]. Available: https://creativecommons.org/licenses/by- sa/4.0/
[13] A.  Purnomo,  “Software  Testing  Aplikasi Website PT Gramedia Menggunakan Metode Blackbox  pada  PT  WGS  Bandung,” E- Journal Univ. Dianapura , vol. 91, no. 3, pp. 399–404, 2023.
[14] W. Tejaya, S. Rahman, A. Munir, S. Web, A. Jmeter,  and  W.  Muat,  “Pengujian  Website
730 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 721-730
Invitees  Menggunakan  Metode  Load,” J.
Kharisma tech , no. 01, pp. 99–112, 2023.
[15] A. Ismail, Ahmadi Yuli Ananta, Sofyan Noor Arief, and Elok Nur Hamdana, “Performance Testing  Sistem  Ujian  Online  Menggunakan Jmeter Pada Lingkungan Virtual,” J. Inform. Polinema ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  159–164,  2023, doi: 10.33795/jip.v9i2.1190.
[16] Ardiansyah,  Risnita,  and  M.  S.  Jailani,
“Teknik  Pengumpulan  Data  Dan  Instrumen Penelitian Ilmiah Pendidikan Pada Pendekatan  Kualitatif  dan  Kuantitatif,” J.
IHSAN  J. Pendidik. Islam , vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2023, doi: 10.61104/ihsan.v1i2.57.
[17] N.  Hikmah,  A.  Suradika,  and  R.  A.  Ahmad
Gunadi, “Metode Agile Untuk Meningkatkan Kreativitas Guru Melalui Berbagi Pengetahuan  (Knowledge  Sharing)  (Studi
Kasus:  Sdn  Cipulir  03  Kebayoran  Lama,
Jakarta,” Instruksional ,  vol.  3,  no.  1,  p.  30,
2021, doi: 10.24853/instruksional.3.1.30-39.
[18] A.  P.  N.  Andre  and  S.  Budi,  “ANALISIS PENGARUH PRODUK,
HARGA,
PROMOSI,  LOKASI  TERHADAP  MINAT BELI  PAKAIAN  DI  MARKETPLACE SHOPEE.”  pp.  1595–1600,  2022.  [Online]. Available: https://proceeding.unikal.ac.id/index.php/un c/article/view/1344
[19] A.  COCIORVA,  “Website  Performance Measurements  and  Related  Analysis,”
Inform. Econ. , vol. 27, no. 4/2023, pp. 16–31, 2023,
doi:
10.24818/issn14531305/27.4.2023.02.
[20] A.  Akbarrizky,  A.  R.  Daman  Huri,  B. Wisnuadhi,  and  L.  H.  Firdaus,  “Optimasi micro frontend website untuk  meningkatkan load  times:  teknik,  tantangan,  dan  best practice,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf.
Technol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  366–375,  2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i2.5205.
[21] S.  Gobel,  T.  Abdillah,  and  I.  R.  Padiku, “Sistem  Informasi  Geografis  Sebaran
Penderita Stunting Berbasis Web di Kabupaten Pohuwato,” J. Syst. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 11–21, 2023.
[22] S. Pragestu, H. Sujaini, and E. Faja, “Analisis Skalabilitas  Web  Server  Apache  Tomcat  , Node  .  Js  Dan  Go  Pada  Protokol  Hypertext
Transfer  Protocol  (  HTTP  )  Dan  Message Queue  Telemetry  Transport  (  MQTT  ) Scalability  Analysis  of  Apache  Tomcat  , Node . Js and Go Web Servers on Hypertext Transfer,” JUSTIN (Jurnal  Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 11, no. 4, pp. 605–611, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i4.71607.
[23] N.  Qomariyah,  E.  Subyantoro,  and  I. Asrowardi, “Penelitian Pendahuluan  tentang
Pengukuran  Performance  dan  Load  Testing pada Learning Management System ( LMS ) A  Preliminary  Investigation  of  Performance and Load Testing for Learning Management System ( LMS ),” vol. 1, no. 2, pp. 122–126,
2023, doi: 10.25181/rt.v1i2.3134.
[24] C.  P.  Agustika,  W.  S.  J.  Saputra,  and  M. Idhom,  “Pengujian  Aplikasi  Greenwallet Dengan,” vol. 2, no. 2, pp. 190–195, 2021.