## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## ANALISIS PERFORMA LOAD BALANCING TERHDAP THROUGHPUT PADA KLUSTER SERVER UNTUK MENDUKUNG SMART CITY
Wartono 1) , Rudiansyah 2) , M. Hadi Prayitno 3) , Joko Trianto 4)
1 Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan
2 Sistem Informasi, Universitas Sjakhyakirti
3 Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
4 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT
1 Jl. Walanda Maramis No.31, Nusukan, Banjarsari, Kota Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia
2 Jl. Sultan Muhammad Mansyur Kb Gede, 32 Ilir, Ilir Barat II, Kota Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia
3 Jl. Harsono RM No.67, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia
4 1Jl. Asem Dua No.22, Cipete Selatan, Cilandak, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia Email: 1 wartono@lecture.utp.ac.id, 2 rudiansyah@unisti.ac.id, 3 hadi.prayitno@dsn.ubharajaya.ac.id,
4 jokotrianto.trianto@gmail.com

## Abstract
In the current digital era, the demand for fast and efficient web-based services is increasing, especially in the context of smart cities that are highly dependent on information technology. Load balancing is an important solution to distribute workload evenly  between servers, thereby  maximizing throughput and reducing response  time. This research uses an experimental method by  testing load balancing performance on a cloud computing infrastructure  model. Testing was carried out by comparing models with and without load balancing to see the system's ability to increase throughput. These measurements are carried out both before and after successful implementation of the load balancing system. As the basis of server infrastructure, virtual machines on the main computer are used to establish a load balancing system. The results show that the application of the load balancing model is better than the model without load balancing. This can be seen from the test results if the connection level increases, especially above 9000/900, then the system with load balancing is able to maintain stable and higher throughput compared to the system without load balancing. The findings show that increasing throughput contributes significantly to the efficiency and speed of web services. Implementing appropriate load balancing strategies can increase throughput and have a positive impact on public web services in the context of smart cities. Apart from that, the implementation of load balancing is able to process all incoming requests efficiently and helps achieve good quality of service (QoS) values.
Keyword: cloud computing, load balancing, response time, smart city, quality of services.

## Abstrak
Dalam era digital saat ini, permintaan layanan berbasis web yang cepat dan efisien semakin meningkat, terutama dalam konteks  kota  cerdas  yang  sangat  bergantung  pada  teknologi  informasi. Load  balancing menjadi  solusi  penting  untuk mendistribusikan  beban  kerja  secara  merata  di  antara  server-server,  sehingga  dapat  memaksimalkan throughput dan mengurangi waktu respons. Penelitian ini menggunakan metode eksperimental dengan melakukan pengujian performa load balancing pada model infrastruktur cloud computing . Pengujian dilakukan dengan membandingkan model dengan dan tanpa load balancing untuk melihat kemampuan sistem dalam meningkatkan throughput . Pengukuran ini dilakukan baik sebelum maupun setelah implementasi sistem penyeimbangan beban berhasil. Sebagai dasar infrastruktur server, mesin virtual pada komputer utama digunakan untuk mendirikan sistem penyeimbangan beban. Hasilnya menunjukkan bahwa penerapan model load balancing lebih baik dibandingkan model tanpa load balancing . Ini terlihat dari pada hasil pengujian  jika  tingkat  koneksi  meningkat  terutama  di  atas  9000/900,  maka  sistem  dengan load  balancing mampu mempertahankan throughput yang  stabil  dan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  sistem  tanpa load  balancing . Temuan menunjukkan  bahwa  peningkatan throughput berkontribusi  signifikan  terhadap  efisiensi  dan  kecepatan  layanan  web. Implementasi strategi load balancing yang tepat dapat meningkatkan throughput dan berdampak positif pada pelayanan web publik dalam konteks kota cerdas. Selain itu implementasi load balancing mampu memproses semua permintaan masuk secara efisien dan membantu mencapai nilai quality of service (QoS) yang baik.
Kata Kunci: cloud computing, load balancing , waktu respon, kota cerdas, quality of services

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Salah satu aplikasi penting dari TIK adalah dalam  pengembangan konsep kota cerdas atau " smart  city ".  Kota  cerdas  adalah  suatu  konsep  perkotaan  yang  menggunakan  teknologi  digital  dan  data  untuk meningkatkan kualitas hidup warganya, mengoptimalkan operasional kota, serta mendorong pertumbuhan ekonomi dan inovasi  [1].  Dalam  kota  cerdas,  sistem-sistem  yang  berbeda,  seperti  transportasi,  energi,  infrastruktur,  dan  pelayanan publik, terintegrasi secara pintar dan efisien [2]. Tentunya, pada implementasi sistem informasi di kota cerdas, performa layanan berbasis web menjadi faktor yang sangat penting. Hal ini dikarenakan banyaknya layanan publik yang sudah beralih ke platform digital [3]. Dengan semakin meningkatnya permintaan terhadap layanan-layanan ini, efisiensi dan kecepatan layanan menjadi hal yang harus diperhatikan [4]. Salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi dan kecepatan layanan berbasis web adalah melalui optimisasi infrastruktur teknologi informasi dengan memaksimalkan throughput serta meminimalisir waktu respons. Throughput dalam jaringan komputer merujuk pada seberapa banyak data yang dapat dikirimkan atau diterima  melalui jaringan dalam satuan waktu tertentu  [5]. Ini adalah salah satu metrik penting yang digunakan untuk  mengukur  kinerja  jaringan.  Salah  satu metode  yang  bisa  digunakan untuk mencapai  tujuan  tersebut adalah load balancing . Load balancing adalah proses mendistribusikan beban kerja secara merata di antara server-server dalam suatu sistem sehingga dapat memaksimalkan throughput dan mengurangi waktu respons [6], [7]. Tujuan utamanya adalah  untuk  meningkatkan  kinerja,  ketersediaan,  dan  keandalan  sistem,  serta  mencegah  kelebihan  beban  pada  satu sumber daya yang dapat menyebabkan gangguan atau penurunan kinerja [8], [9]. Load balancing juga dapat membantu dalam menjaga stabilitas sistem dengan mencegah overloading pada salah satu server [10]. Teknik load  balancing digunakan  dalam  sejumlah  penelitian  untuk  mendistribusikan  beban  kerja  server  dan memberikan kinerja yang lebih optimal. Studi pertama meneliti penggunaan strategi penyeimbangan beban pada server untuk meningkatkan fungsionalitas situs web untuk pembelajaran online [11]. Pada penelitian ini metode loadbalancing diuji pada 500 koneksi dengan 10 permintaan per detik, menghasilkan nilai waktu respon sebesar 36,4 ms. Penyelidikan tambahan terhadap penerapan teknik penyeimbangan beban pada server web mengungkapkan bahwa teknik ini mampu menangani permintaan yang salah  [12]. Sepuluh ribu pertanyaan digunakan dalam pengujian waktu respons langsung penelitian ini. Penggunaan loadbalancing untuk meningkatkan jaringan internet pada jaringan dengan lalu lintas padat adalah  subjek  penelitian  yang  akan  datang  [13].  Studi  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  yang  digunakan  dapat mengakibatkan penundaan antara 21 dan 24 ms.
Namun demikian, pemilihan algoritma load balancing harus dilakukan dengan hati-hati karena berbagai algoritma memiliki karakteristik dan efektivitas yang berbeda-beda. Performa dari algoritma load balancing bisa sangat bervariasi tergantung pada konteks penggunaannya [14]. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa dari beberapa  algoritma load  balancing populer  dalam  konteks  kota  cerdas  serta  mengevaluasi  pengaruhnya  terhadap throughput .  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  melihat  dampak  dari  peningkatan throughput terhadap pelayanan publik di lingkungan kota cerdas. Implementasi strategi load balancing yang tepat dapat memberikan manfaat besar bagi sistem informasi di lingkungan kota cerdas. Pada arsitektur kota cerdas pengelolaan distribusi beban atau tugas- tugas  yang  ada  di  seluruh  infrastruktur  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK)  sangat  membantu dalam  memberi dukungan  terwujudnya  kota  cerdas  [15].  Karena  melalui load  balancing dapat  mendistribusikan  beban  kerja  ( traffic ) secara merata di antara berbagai perangkat atau server dalam jaringan [16], [17]. Walaupun demikian, masih ada beberapa tantangan yang perlu diatasi, seperti masalah keamanan data dan privasi pengguna [18]. Dengan adanya load balancing dapat  mencegah  terjadinya  ketidakseimbangan  beban  kerja  yang  dapat  mengakibatkan  server  menjadi  overused, mengalami kelebihan beban, atau bahkan kegagalan.
Dengan melihat pentingnya isu ini, penelitian ini berusaha untuk memberikan kontribusi dalam memahami lebih lanjut tentang bagaimana performa load balancing dapat ditingkatkan dan bagaimana dampaknya terhadap throughput dalam  konteks  kota  cerdas.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  referensi  bagi  pengambil kebijakan dan praktisi dalam merancang dan mengimplementasikan strategi load balancing di lingkungan kota cerdas.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini dilakukan dalam beberapa  tahapan, sebagaimana  diperlihatkan pada Gambar 1 dengan melibatkan pengujian terhadap metode load balancing untuk mendistribusikan sejumlah besar koneksi yang masuk ke setiap server web.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 1. Alur penelitian.
1) Tahap pertama adalah studi literatur, dimana peneliti melakukan penelaahan mendalam terhadap berbagai sumber literatur  yang  relevan  dengan  topik  penelitian,  seperti  jurnal-jurnal  ilmiah  dan  buku-buku  teks.  Studi  literatur  ini membantu peneliti untuk memahami konteks dan latar belakang masalah yang diteliti.
2) Tahap  kedua  adalah  desain  dan  implementasi  sistem  server  dengan  strategi load  balancing .  Sistem  server  ini dirancang  dengan  mempertimbangkan  kebutuhan  spesifik  dari  kota  cerdas,  seperti  kapasitas  data  yang  besar  dan jumlah pengguna yang banyak.
3) Tahap ketiga adalah pengujian performa dari sistem server. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan skenario tertentu untuk mengevaluasi efektivitas dari strategi load balancing dalam meningkatkan throughput .
4) Tahap terakhir adalah analisis hasil pengujian. Hasil-hasil pengujian kemudian dianalisis untuk mengetahui sejauh mana performa sistem server dapat ditingkatkan melalui strategi load balancing .

## 2.2 Skenario Pengujian
Pengujian performa sistem server ini menggunakan skenario simulasi beban kerja berdasarkan pola akses layanan publik di lingkungan kota cerdas. Beban kerja tersebut kemudian didistribusikan ke berbagai server dalam sistem dengan memanfaatkan algoritma load balancing . Setiap skenario dijalankan beberapa kali untuk memastikan hasil yang andal. Performa load balancing selanjutnya dibandingkan dengan sistem tanpa load balancing , menggunakan metrik throughput dan pengujian pada berbagai tingkat koneksi. Pengujian pertama dilakukan dengan 1000 koneksi dan 100 permintaan per detik,  yang  kemudian  ditingkatkan  secara  bertahap  hingga  mencapai  11000  koneksi  dan  1100  permintaan  per  detik. Tujuan utama penggunaan load balancing dalam skenario ini adalah untuk mengevaluasi nilai throughput yang diperoleh. Load balancer mendistribusikan permintaan dari pengguna ke setiap server secara merata, sehingga beban kerja dapat tersebar merata di antara semua server [19], [20]. Hal ini diharapkan dapat menghasilkan nilai throughput yang optimal.

## 2.2 Skenario Pengujian
Sistem server dirancang sebagai sebuah model yang menyerupai infrastruktur cloud computing karena fleksibilitas dan skalabilitasnya. Infrastruktur ini terdiri dari beberapa node atau mesin virtual yang saling terhubung melalui jaringan komputer. Setiap node memiliki perangkat lunak tertentu yang bertugas mendistribusikan beban kerja kepada node-node lainnya sesuai dengan algoritma load balancing yang digunakan. Algoritma load balancing yang dipertimbangkan dalam penelitian ini adalah Round Robin .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada Gambar 2 menunjukkan arsitektur server load balancer yang merupakan infrastruktur cloud computing terdiri dari  beberapa  node  atau  mesin  virtual  yang  saling  terhubung  melalui  jaringan  komputer.  Komponen  pertama  dalam arsitektur ini adalah server penyeimbang beban, yang bertugas mendistribusikan beban koneksi ke masing-masing server web. Server penyeimbang beban memiliki alamat IP spesifik yang memfasilitasi koneksinya dengan setiap server aplikasi dan komputer klien. Komponen kedua adalah rangkaian server web. Dalam konteks penelitian ini, kami menggunakan dua unit sebagai server web. Masing-masing dari dua unit ini menjalankan program aplikasi web yang dapat diakses oleh pengguna.  Komponen  ketiga  adalah  penyimpanan  data  atau  basis  data.  Dalam  penelitian  ini,  basis  data  ditempatkan langsung pada masing-masing server web, bukan secara terpisah atau individu. Pengujian sistem ini dilakukan dalam lingkungan mesin virtual dengan spesifikasi sebagaimana ditampilkan pada Tabel 1. Tabel 1 menampilkan spesifikasi mesin  virtual  dan  komputer utama  yang  digunakan  dalam pengujian  sistem  ini.  Spesifikasi  tersebut  mencakup  detail tentang CPU, RAM, SSD, dan sistem operasi yang diinstal pada setiap komponen.
Tabel 1. Spesifikasi mesin virtual Komponen CPU RAM SSD Sistem Operasi Komputer Utama AMD Ryzen 5 (8 CPU) - 2,0 GHz 8 GB 250 GB Windows 10 Mesin Virtual Load Balancer  AMD Ryzen 5 (1 CPU) - 2,0 GHz 1 GB 20 GB Ubuntu Server Mesin Virtual Server 1 AMD Ryzen 5 (1 CPU) - 2,0 GHz 1 GB 20 GB Ubuntu Server Mesin Virtual Server 2 AMD Ryzen (1 CPU) - 2,0 GHz 1 GB 20 GB Ubuntu Server Mesin Virtual Klien AMD Ryzen 5 (1 CPU) - 2,0 GHz 1 GB 20 GB Ubuntu Server

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  server  dalam  mengelola  sejumlah  besar permintaan dari  klien dalam  jangka waktu tertentu, kami melakukan pengujian pada berbagai tingkat koneksi server load balancing . Parameter utama yang diukur  dalam  proses  pengujian  ini  adalah throughput .  Pengukuran  ini  dilakukan  baik  sebelum  maupun  setelah implementasi  sistem  penyeimbangan beban berhasil.  Sebagai  dasar  infrastruktur  server, mesin  virtual  pada  komputer utama  digunakan  untuk  mendirikan  sistem  penyeimbangan  beban.  Dalam  studi  ini,  kami  menganalisis  dua  model arsitektur  server.  Model  pertama  adalah  arsitektur  server  tunggal,  dimana  sistem  tidak  menggunakan  teknik penyeimbangan  beban.  Dalam  model  ini,  hanya  ada  satu  server  yang  bertugas  menangani  semua  permintaan  dari pengguna. Akibatnya, ketika jumlah permintaan meningkat secara signifikan, semua permintaan tersebut dialihkan ke satu server tersebut saja. Model kedua melibatkan implementasi serangkaian server yang didedikasikan untuk memproses permintaan masuk secara bersama-sama. Model ini menggunakan konsep mekanisme penyeimbangan beban dan terdiri dari sebuah server penyeimbang beban serta dua web servers. Berbeda dengan model pertama, setiap permintaan masuk dari klien diproses oleh dua atau lebih servers secara simultan. Oleh karena itu, studi ini mencakup evaluasi performa antara model arsitektur tunggal tanpa load balancing dan model dengan implementasi load balancing melalui serangkaian web servers.
Gambar 3. Model arsitektur dengan server tunggal

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 4. Model arsitektur load balancing dengan dua buah server web.
Desain server tunggal dan sistem server yang melibatkan server penyeimbang beban, Server web 1, Server web 2, dan klien ditampilkan dalam Gambar 3 dan 4. Dalam konfigurasi ini, semua komponen berinteraksi satu sama lain dalam satu jaringan melalui switch. Klien dapat mengakses layanan melalui jaringan ini dan menerima layanan dari Server web 1 dan Server web 2.
Tabel 2. Perangkat dan Alamat IP Perangkat Alamat IP Server Load balancing 192.168.109.184 Web Server 1 192.168.109.179 Web Server 2 192.168.109.178 Client 192.168.109.182
Pada Tabel 2 memperlihatkan alamat IP yang telah diatur untuk setiap perangkat dalam jaringan. Dari tabel tersebut, kita bisa melihat bahwa server penyeimbang beban memiliki alamat IP 192.168.109.184 dan bertugas mendistribusikan permintaan layanan dari klien ke masing-masing server web. Ketika klien mencoba mengakses layanan melalui server web, mereka secara otomatis dialihkan ke server penyeimbang beban, yang kemudian meneruskan permintaan tersebut ke salah satu dari server web di belakangnya. Klien tidak perlu mengetahui mana dari server web yang akan memproses permintaannya  karena  hal  ini  ditangani  oleh  server  penyeimbang  beban.  Penelitian  ini berfokus  pada  pengujian  nilai throughput sebagai indikator kinerja layanan saat teknik load balancing diterapkan pada sistem server. Selama proses pengujian,  klien  menggunakan  software  benchmarking  httperf  untuk  membuat  sejumlah  simultan  koneksi  dan mendapatkan  nilai throughput .  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4,  yang  menunjukkan  hasil implementasi load balancing dengan rangkaian koneksi dari client ke web servers melalui software benchmarking httperf. Permintaan dilakukan secara bertahap, mulai dari 1000 kali dengan 100 permintaan/detik dan meningkat secara bertahap hingga mencapai 11000 kali dengan 1100 permintaan/detik. Nilai throughput dapat berbeda-beda pada setiap skenario pengujian karena durasi serta antrian proses unik tiap skenario; semakin banyak jumlah permintaan kepada web servers maka nilai throughput juga akan semakin meningkat. Berdasarkan nilai throughput ini, kita dapat mengevaluasi performa aplikasi dalam konteks kedua desain arsitektur sistem.
Tabel 3. Hasil pengujian throughput (Kb/s) Server dengan load balancing No Waktu Respon (ms) Server dengan Load balancing Tingkat Koneksi Pengujian ke- 1 Pengujian ke-2 Pengujian ke-3 Pengujian ke- 4 Pengujian ke-5 Hasil Rata-rata Pengujian 1 1000/100 1158.2 1158 1158.4 1157.9 1157.2 1157.94 2 2000/200 2315 2315.2 2315.5 2315.7 2315.2 2315.32

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
3 3000/300 3470.6 3471.9 3472 3472.4 3472.7 3471.92 4 4000/400 4629.5 4630 4628.3 4629.4 4629.8 4629.4 5 5000/500 5786.7 5785.3 5786.1 5784.5 5786.5 5785.82 6 6000/600 6943.8 6943.7 6941.9 6944 6942.4 6943.16 7 7000/700 8100.4 8101.1 8101.1 8101.7 8101.2 8101.1 8 8000/800 9256.9 9245.2 9258.6 9256 9258.1 9254.96 9 9000/900 10416.7 10409.5 10404.7 10416.1 10413.2 10412.04 10 10000/1000 11553.4 11570 11567.1 11573 11512.2 11555.14 11 11000/1100 12620 12603.4 12697.8 12625.3 12708.7 12651.04
Pada  Tabel  3  menggambarkan  hasil  pengujian throughput (dalam  Kb/s)  dari  server  dengan load  balancing . Pengujian  dilakukan  sebanyak  lima  kali  pada  setiap  tingkat  koneksi  yang  berbeda,  mulai  dari  1000/100  hingga 11000/1100. Pada tingkat koneksi 1000/100, nilai throughput berkisar antara 1157.2 dan 1158.4 Kb/s, dengan rata-rata hasil pengujian adalah 1157.94 Kb/s. Untuk tingkat koneksi selanjutnya yaitu 2000/200, nilai throughput berkisar antara 2315 dan 2315.7 Kb/s, dengan rata-rata hasil pengujian adalah 2315.32 Kb/s. Hal serupa terjadi pada tingkat koneksi yang lebih tinggi lagi; untuk contoh lainnya pada tingkat koneksi terakhir yaitu 11000/1100, nilai throughput berkisar antara12603.4  dan12708.7Kb/s,dengan  rata-rata  hasil  pengujian  adalah  12651.04Kb/s.  Secara  umum  tabel  ini menunjukkan  bahwa  semakin  besar  tingkat  koneksi  maka  nilai throughput juga  semakin  besar,  yang  menunjukkan performa positif dari sistem server dengan load balancing dalam penanganan beban kerja yang meningkat..
Tabel 4. Hasil pengujian throuhput (Kb/s) Server tanpa load balancing No Waktu Throughput (Kb/s) Server tanpa Load balancing Tingkat Koneksi Pengujian ke-1 Pengujian ke-2 Pengujian ke-3 Pengujian ke- 4 Pengujian ke-5 Hasil Rata-rata Pengujian 1 1000/100 1157.8 1158.4 1157.9 1158.3 1158.2 1158.12 2 2000/200 2315.4 2315.2 2315.4 2315.3 2315.2 2315.3 3 3000/300 3473.1 3472.1 3472.2 3473 3472.1 3472.5 4 4000/400 4630 4629.2 4630.2 4629.2 4629.4 4629.6 5 5000/500 5785.8 5787.5 5785.2 5787 5786.9 5786.48 6 6000/600 6944 6945.3 6943.1 6943.4 6942.9 6943.74 7 7000/700 8101.4 8101.6 8102.5 8102.4 8100.4 8101.66 8 8000/800 9259.3 9257.1 9256.2 9257.9 9259 9257.9 9 9000/900 10413.7 10392.8 10371.7 10417.6 10415.8 10402.32 10 10000/1000 11305.5 8712.5 11574.8 8580 11573.4 10349.24 11 11000/1100 6739.8 7141.3 9658.9 7767.5 6874 7636.3
Pada Tabel 4 menampilkan hasil pengujian throughput (dalam Kb/s) dari server tanpa load balancing . Seperti tabel sebelumnya, pengujian  dilakukan  sebanyak  lima  kali  pada  setiap  tingkat  koneksi  yang berbeda,  mulai  dari  1000/100 hingga 11000/1100. Pada tingkat koneksi 1000/100, nilai throughput berkisar antara 1157.8 dan 1158.4 Kb/s, dengan rata- rata hasil pengujian adalah 1158.12 Kb/s. Untuk tingkat koneksi selanjutnya yaitu 2000/200, nilai throughput berkisar antara 2315.2 dan 2315.4 Kb/s, dengan rata-rata hasil pengujian adalah 2315.3 Kb/s. Namun, terlihat perbedaan signifikan pada  tingkat  koneksi  lebih  tinggi  seperti  pada  level  9000/900  hingga  level  tertinggi  di  tabel  ini  yaitu  level koneksi11000/1100 dimana terjadi penurunan throughput yang cukup drastis dibandingkan dengan server menggunakan load balancing . Misalnya saja pada tingkat koneksi terakhir yaitu11000/1100, nilai throughput berkisar antara 6739.8 dan 9658.9Kb/s, dengan rata-rata hasil pengujian adalah 7636.3 Kb/s, yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan server menggunakan load balancing pada level koneksi yang sama (12651.04Kb/s). Secara keseluruhan tabel ini menunjukkan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
bahwa performa sistem server tanpa load balancing cenderung tidak stabil dan menurun saat menghadapi beban kerja yang meningkat.
Tabel 5. Hasil rata-rata pengujian Throughput (Kb/s) Server pada kedua arsitektur
No Tingkat Koneksi Rata-rata Throughput (Kb/s) Dengan Load balancing Tanpa Load balancing 1 1000/100 1157.94 1158.12 2 2000/200 2315.32 2315.3 3 3000/300 3471.92 3472.5 4 4000/400 4629.4 4629.6 5 5000/500 5785.82 5786.48 6 6000/600 6943.16 6943.74 7 7000/700 8101.1 8101.66 8 8000/800 9254.96 9257.9 9 9000/900 10412.04 10402.32 10 10000/1000 11555.14 10349.24 11 11000/1100 12651.04 7636.3
Gambar 5. Hasil nilai throughput antara metode server tunggal dan load balancing
Pada  Gambar  5  menampilkan  grafik  perbandingan  antara  metode  load  balancing  dengan  single  server.  Hasil pengujian ini dapat dilihat berdasarkan nilai throughput yang diperoleh, seperti yang tercantum dalam Tabel 5. Tabel 5 ini  menyajikan  perbandingan  rata-rata throughput (dalam  Kb/s)  antara  server  dengan load  balancing dan  tanpa load balancing pada berbagai tingkat koneksi, mulai dari 1000/100 hingga 11000/1100. Pada tingkat koneksi rendah hingga sedang (1000/100 hingga 8000/800), rata-rata throughput untuk kedua jenis server tampaknya serupa. Misalnya, pada tingkat koneksi 2000/200, rata-rata throughput untuk server dengan dan tanpa load balancing adalah sebesar 2315.32 Kb/s dan 2315.3 Kb/s secara berturut-turut. Namun, perbedaan yang signifikan terlihat pada tingkat koneksi yang lebih tinggi (9000/900 ke atas). Pada tingkat koneksi ini, server dengan load balancing menunjukkan nilai rata-rata throughput yang jauh lebih besar dibandingkan dengan server tanpa load balancing . Misalnya saja pada level koneksi tertinggi di tabel ini yaitu level koneksi11000/1100, rata-rata throughput untuk server dengan load balancing adalah12651.04Kb/s,
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 1000/100 2000/200 3000/300 4000/400
5000/500 6000/600 7000/700 8000/800 9000/900 10000/1000 11000/1100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Throughput (Kb/s)
Throuhput (KB/s)  Dengan Load balancing Throuhput (KB/s)  Tanpa Load balancing

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
sedangkan untuk server tanpa load balancing hanya sebesar 7636.3Kb/s. Secara keseluruhan, tabel ini menggambarkan bahwa  performa  sistem  server  dengan load  balancing cenderung  lebih  stabil  dan  mampu  mempertahankan  nilai throughput yang lebih baik saat menghadapi beban kerja yang meningkat dibandingkan sistem tanpa load balancing .
Gambar 6. pengujian koneksi 11000/1100 menggunakan teknik load balancing
Seperti tampak pada Gambar 6, implementasi load balancing mampu memproses semua permintaan masuk secara efisien dan membantu mencapai nilai quality of service (QoS) yang baik. Namun, selain itu dilakukan pengujian dengan beban sebanyak 11.000 request pada tingkat koneksi sebesar1100 koneks/detik, sehingga dihasilkan fenomena seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Pengujian koneksi 11000/1100 menggunakan server tunggal
Pada Gambar 7 memperlihatkan fenomena lain saat melakukan pengujian dengan beban sebanyak 11.000 request pada  tingkat  koneksi  sebesar1100  koneks/detik.  Server  tidak  mampu  memproses  semua request yang  diterima.  Hal tersebut ditandai dengan terdeteksinya kesalahan yang tercatat selama proses pengujian.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 173-181 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan teknologi load balancing pada sistem server memiliki dampak positif terhadap performa server, khususnya dalam konteks throughput . Pada tingkat koneksi rendah hingga sedang, performa sistem server dengan dan tanpa load balancing tampak serupa. Namun, ketika tingkat  koneksi  meningkat  terutama  di  atas  9000/900,  maka  sistem  dengan load  balancing mampu  mempertahankan throughput yang  stabil  dan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  sistem  tanpa load  balancing .  Ini  menunjukkan  bahwa teknologi load balancing efektif dalam menjaga stabilitas dan performa sebuah sistem server saat menghadapi jumlah permintaan  yang  besar.  Meskipun  demikian,  penting  untuk  diingat  bahwa  implementasi  teknologi  ini  mungkin memerlukan biaya tambahan dan menambah kompleksitas teknis. Penelitian ini hanya berfokus pada aspek throughput dari performa server. Untuk evaluasi yang lebih komprehensif, aspek-aspek lain seperti latensi dan reliabilitas juga perlu dipertimbangkan dalam penelitian mendatang

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. A. Viola and A. R. Fitrianto, “The Strategy Smart City Development Concepts in Indonesia,” J. Public Policy , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2] M.  D.  Lytras,  A.  Visvizi,  and  A.  Sarirete,  “Clustering  Smart  City  Services:  Perceptions,  Expectations,  Responses,” Sustainability , vol. 11, no. 1669, pp. 1–19, 2019, doi: 10.3390/su11061669.
[3] B. W. Wirtz, W. M. Müller, and F. W. Schmidt, “Digital Public Services in Smart Cities – an Empirical Analysis of Lead User Preferences,” Public Organ. Rev. , vol. 21, no. 2, pp. 299–315, 2021, doi: 10.1007/s11115-020-00492-3.
[4] H. Wahyuni, T. Purwaningsih, and N. Herlina, “Implementation of the Smart City Program to Improve Public Services in Semarang City,” J. NATAPRAJA Kaji. Ilmu Adm. Negara , vol. 9, no. 2, pp. 131–147, 2021.
[5] D. A. Shafiq, N. Z. Jhanjhi, and A. Abdullah, “Load balancing techniques in cloud computing environment: A review,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 34, no. 7, pp. 3910–3933, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.02.007.
[6] T.  S.  Hendrana  and  I.  M.  Suartana,  “Penerapan  Container  Load  Balancing  untuk  Manajemen  Trafik  pada  Learning Management System,” JINACS J. Informatics Comput. Sci. , vol. 04, no. 02, pp. 169–182, 2022.
[7] B. G. Malau, “Implementasi Load Balancing Mikrotik Jaringan Internet Di Pardamean Sibisa, Ajibata, Toba Samosir, Sumatra Utara,” JCS-TECH J. Comput. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 20–29, 2022, doi: 10.54840/jcstech.v2i1.23.
[8] K. Azmi, S. Syamsul, and F. Razi, “Studi Penggunaan Dua ISP Dengan Load Balancing dan Failover Untuk Meningkatkan Kinerja Jaringan Berbasis Router Mikrotik,” J. TEKTRO , vol. 06, no. 02, pp. 176–183, 2022.
[9] B. P. Mulla, C. R. Krishna, and R. K. Tickoo, Load Balancing Algorithm for Efficient VM Allocation in Heterogeneous Cloud . New York: SSRN, 2020.
[10] S. D. Riskiono and D. Darwis, “Peran Load Balancing Dalam Meningkatkan Kinerja Web Server Di Lingkungan Cloud,” Krea-TIF , vol. 8, no. 2, p. 1, 2020, doi: 10.32832/kreatif.v8i2.3503.
[11] S.  D.  Riskiono  and  D.  Pasha,  “Analisis  Metode  Load  Balancing  Dalam  Meningkatkan  Kinerja  Website  E-Learning,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 1, pp. 22–26, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i1.466.
[12] H. S. Harefa, J. Triyono, and S. Raharjo, “Implementasi Load Balancing Web Server Untuk Optimalisasi Kinerja Web Server Dan Database,” J. Jarkom , vol. 09, no. 01, pp. 10–20, 2021.
[13] T.  Octavriana,  K.  Joni,  and  A.  F.  Ibadillah,  “Optimalisasi  Jaringan  Internet  Dengan  Load  Balancing  Pada  High  Traffic Network,” J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 28–39, 2021, doi: 10.15408/jti.v14i1.15018.
[14] S. Mohanty, Evolutionary Approaches for Load Balancing in Cloud Computing . Lagos: Bibi Incorporated, 2022.
[15] M.  Mira,  I.  Ilhamsyah,  and  N.  Mutiah,  “Analisis  Kualitas  Layanan  Sistem  Informasi  Smart  City  Gencil  Kota  Pontianak Menggunakan Indikator Smart City dan Model Webqual 4.0,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 07, no. 02, 2019.
[16] M. Jamil, S. Santosa, and M. Hamid, “Analisis Perbandingan Kinerja Load Balancing Menggunakan Metode PCC dan NTH,” J. PRODUKTIF , vol. 7, no. 1, pp. 619–625, 2023.
[17] D.  K.  Hakim,  D.  Y.  Yulianto,  and  A.  Fauzan,  “Pengujian  Algoritma  Load  Balancing  pada  Web  Server  Menggunakan NGINX,” J. Ris. Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 85–92, 2019, doi: 10.30595/jrst.v3i2.5165.
[18] B. A. Alenizi, M. Humayun, and N. Z. Jhanjhi, “Security and Privacy Issues in Cloud Computing,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1979, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1979/1/012038.
[19] P.  Kumar  and  R.  Kumar,  “Issues  and  Challenges  of  Load  Balancing  Techniques  in  Cloud  Computing:  A  Survey,” ACM Comput. Surv. , vol. 51, no. 6, Feb. 2019, doi: 10.1145/3281010.
[20] A. R. Sofyan and S. D. Y. Kusuma, “Implementasi Load Balancing Web Server menggunakan Haproxy pada Virtual Server Direktorat SMK Kemendikbudristek,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 2, pp. 9669–9682, 2022.
[21] D. Aribowo, “Cluster Server IPTV dengan Penjadwalan Algoritma Round Robin,” vol. 1, no. 2, pp. 1–5, 2012.