## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386

## Implementasi Metode Load Balancing Untuk Optimalisasi Performa Server Pada Jaringan Internet
Hamid Wijaya 1,* , Iim Abdurrohim 2 , Jentot Tugiyono 2 , Rhaishudin Jafar Rumandan 3
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Kolaka Jl. Pemuda No.339, Tahoa, Kec. Kolaka, Kabupaten Kolaka, Sulawesi Tenggara, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia, Bandung Jl. Terusan Halimun No.37, Lkr. Sel., Kec. Lengkong, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Pendidikan Islam, Institut Agama Islam Negeri Ambon, Ambon Jl. Dr. H. Tarmizi Taher, Jalan Kebun Cengkeh, Batu Merah, Kec. Sirimau, Kota Ambon, Maluku Email: 1,* hamidwijaya35@gmail.com, 2 iimabdurrohim@ukri.ac.id, 3 jentot.uk@gmail.com, 4 jafarrumadan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hamidwijaya35@gmail.com Submitted: 09/10/2023; Accepted: 28/10/2023; Published: 29/10/2023
Abstrak –Semakin  meningkatnya  jumlah  pengguna  internet  dan  masing-masing  pengguna  memiliki  beragam  kebutuhan berakibat pada lalu lintas  internet  yang sangat tinggi dan berfluktuasi  yang berdampak pada peningkatan beban  kerja pada server serta infrastruktur jaringan. Banyaknya beban kerja yang dialami oleh server maka diperlukan pendekatan yang dapat mendistribusikan beban kerja secara merata di antara beberapa sumber daya atau yang dikenal dengan teknik load balancing. Sehingga,  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengoptimalkan  performa  jaringan  internet  dengan mengimplementasikan teknik load balancing dan mengukur peningkatan kinerja yang dapat dicapai. Metode  load balancing digunakan untuk menghindari ketidakseimbangan yang dapat menyebabkan satu sumber daya terlalu terbebani sementara yang lain  mungkin  tidak  digunakan  secara  optimal.  Untuk  pengujian  dilakukan  koneksi  sebanyak  1000  kali  dengan  100 permintaan/detik, kemudian ditingkatkan bertahap sampai dengan koneksi sebanyak 11000 kali dengan 1100 permintaan/detik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada tingkat koneksi rendah hingga sedang (1000/100 hingga 6000/600), server tanpa load balancing cenderung memberikan waktu respon yang lebih baik. Namun, saat tingkat koneksi meningkat (7000/700 hingga 11000/1100),  server  dengan  load  balancing  menunjukkan  keunggulannya  dengan  memiliki  waktu  respon  yang  lebih  baik dibandingkan  server  tanpa  teknik  tersebut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengemukakan  bahwa  penerapan  strategi  load balancing sangat penting dalam menjaga performa optimal dan stabilitas sistem di bawah kondisi beban kerja tinggi.
Kata Kunci: Jaringan Internet; Load Balancing; Optimalisasi Performa; Server; Waktu Respons
Abstract– The  increasing  number  of  internet  users  and  the  fact  that  each  user  has  various  needs  result  in  very  high  and fluctuating internet traffic, which has an impact on the increasing workload on servers and network infrastructure. Due to th e large  workload  experienced  by  the  server,  an  approach  is  needed  that  can  distribute  the  workload  evenly  among  several resources, or what is known as a load balancing technique. Thus, the main objective of this research is to optimize internet network performance by implementing load balancing techniques and measuring the performance improvements that can be achieved. Load balancing methods are used to avoid imbalances that can cause one resource to be overburdened while others may not be used optimally. For testing, connections were made 1000 times with 100 requests/second, then increased gradually up to 11,000 connections with 1100 requests/second. Test results show that at low to medium connection levels (1000/100 to 6000/600), servers without load balancing tend to provide better response times. However, as connection rates increase (from 7000/700 to 11000/1100), servers with load balancing show superiority by having better response times than servers without the technique. Therefore, this research suggests that implementing a load balancing strategy is very important for maintaining optimal performance and system stability under high workload conditions.
Keywords : Internet Network; Load Balancing; Performance Optimization; Servers; Response Time

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan  komputer  modern  telah  berkembang  menjadi  infrastruktur  yang  sangat  kompleks  dan  kuat,  dengan banyak server yang mendukung aplikasi dan layanan beragam. Perkembangan internet yang cepat di era saat ini berkontribusi terhadap peningkatan jumlah pengguna yang online dan menggunakan beragam layanan digital [1]. Perkembangan  ini  memicu  munculnya  teknologi  terbaru,  yaitu  cloud  computing.  Cloud  computing  merupakan kumpulan  sumber  daya  komputasi  dan  jaringan  yang  menawarkan  model  penagihan  berbasis  manajemen penyimpanan  dan  dukungan  untuk  berbagai  aplikasi  virtual  [2].  Teknologi  ini  memberikan  fleksibilitas  dalam menyesuaikan ketersediaan sesuai kebutuhan, dengan mempertimbangkan faktor ekonomi dan lainnya [3]. Jumlah pengguna internet terus meningkat, dan masing-masing pengguna memiliki beragam kebutuhan seperti mengakses situs  web,  mengirim  email,  streaming  video,  bermain  game  online,  dan  banyak  lagi  [4].  Ini  menghasilkan  lalu lintas  internet  yang sangat tinggi dan  berfluktuasi  sehingga  menyebabkan peningkatan  beban kerja  pada server serta infrastruktur jaringan [5]. Banyaknya beban kerja yang dialami oleh server maka diperlukan pendekatan yang dapat mendistribusikan beban kerja (workload) secara merata di antara beberapa sumber daya atau yang dikenal dengan  teknik  load  balancing.  Prinsip  dasar  dari  load  balancing  adalah  memastikan  bahwa  setiap  sumber  daya yang tersedia digunakan secara optimal, menghindari ketidakseimbangan yang dapat menyebabkan  overloading pada satu sumber daya  sementara  yang  lain  mungkin  berlebihan kapasitas  [6].  Teknik  load  balancing  berfokus untuk  menghindari  ketidakseimbangan  yang  dapat  menyebabkan  satu  sumber  daya  terlalu  terbebani  sementara yang lain mungkin tidak digunakan secara optimal [7]–[9]. Teknik load balancing memiliki banyak fungsi selain

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
sebagai pengatur lalu lintas jaringan juga bisa digunakan untuk menilai kondisi aplikasi dan konten pada setiap server sehingga dapat meningkatkan pelayanan serta menyederhanakan manajemen [10], [11]. Kondisi workload pada server dapat terjadi ketika jumlah klien yang mengakses layanan melebihi kapasitas maksimal dari satu server hingga  menyebabkan pemutusan  layanan, sehingga pembagian beban kerja dengan teknik  load balancing  dapat menjadi solusi [12]. Load balancing  juga memfasilitasi pemeliharaan terencana, artinya ketika satu server perlu diperbarui  atau  diperbaiki,  load  balancer  dapat  mengalihkan  lalu  lintas  ke  server  lainnya,  sehingga  tidak  ada layanan  yang  terganggu  [13].  Selain  itu,  load  balancing  memungkinkan  organisasi  untuk  menambahkan  server baru  secara  dinamis  ketika  diperlukan.  Ini  memungkinkan  skalabilitas,  sehingga  server  dapat  menangani peningkatan lalu lintas tanpa mengorbankan kinerja.
Terdapat beberapa penelitian yang menggunakan pendekatan  load balancing untuk membagi beban pada server agar dapat melakukan pelayanan lebih optimal. Penelitian pertama, terkait tentang penggunaan teknik load balancing pada server yang digunakan untuk peningkatan kinerja website e-learning [14]. Pada penelitian tersebut, teknik  load  balancing  memperoleh  nilai  response  time  36,4  ms  dengan  uji  sebanyak  500  koneksi  dengan  10 permintaan/detik. Penelitian selanjutnya  mengenai penerapan pendekatan  load balancing  pada web server  yang menunjukkan  bahwa  pendekatan  tersebut  dapat  mengatasi  error  request  [15].  Pada  penelitian  ini  pengujian response  time  langsung  menggunakan  10.000  request.  Terdapat  penelitian  mengenai  penerapan  metode  load balancing  untuk  mengoptimalkan  jaringan  internet  pada  jaringan  dengan  lalu  lintas  yang  tinggi  [16].  Pada penelitian ini memperlihatkan bahwa metode yang diterapkan mampu menghasilkan delay sebesar 21 dan 24 ms. Penelitian  berikutnya  tentang  penerapan  pendekatan  load  balancing  pada  Mikrotik  pada  jaringan  internet  [17]. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwasanya teknik load balancing per-connection classifier mendapatkan hasil yang optimal saat menggunakan bandwidth dari Internet Service Provider (ISP).
Perbedaan penelitian ini yaitu pada fokus pada penerapan metode load balancing untuk menguji performa sistem  load balancing dan server tunggal dalam berbagai tingkat koneksi. Hal ini dilakukan karena  berdasarkan dari ulasan penelitian sebelumnya, bahwa pada penerapan load balancing diperlukan pengujian untuk mengetahui waktu respons terbaik bagi pengguna. Namun, pengujian terhadap waktu respons ini dibutuhkan dengan berbagai tingkat koneksi dan perlu dibandingkan hasil pengujian arsitektur tanpa menggunakan  load balancing dan yang menggunakan load balancing agar peningkatan kinerjanya dapat terlihat. Maka, Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan performa jaringan komputer dengan mengimplementasikan teknik load balancing dan mengukur peningkatan  kinerja  yang  dapat  dicapai.  Untuk  pengujian  dilakukan  koneksi  sebanyak  1000  kali  dengan  100 permintaan/detik,  kemudian  ditingkatkan  bertahap  sampai  dengan  koneksi  sebanyak  11000  kali  dengan  1100 permintaan/detik.  Hal  ini  digunakan  untuk  melihat  peningkatan  kinerja  server  dengan  arsitektur  metode  load balancing  agar  beban kerja akan tersebar  merata di antara semua server dan  menghasilkan waktu  respons  yang optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian digunakan untuk menyusun penelitian agar dapat dilakukan secara sistematis, terdokumentasi, dan mendalam [18]. Penelitian ini melibatkan serangkaian tahap yang berurutan untuk mencapai hasil yang dapat diandalkan. Gambar 1 menunjukkan berbagai fase yang dijalani dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada Gambar 1, menunjukkan alur penelitian dengan dimulai dengan tahap pertama adalah studi pustaka yang mendalam mengenai teknik load balancing dalam konteks jaringan komputer. Ini merupakan langkah awal yang  penting  untuk  memahami  dasar-dasar  konsep  dan  aplikasi  teknik  tersebut.  Langkah  selanjutnya  adalah perancangan  dan  pengembangan  model  jaringan  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian.  Model  ini  dirancang dengan  cermat  agar  mencerminkan  situasi  yang  relevan  dalam  penggunaan  sehari-hari.  Setelah  model  jaringan selesai dirancang, tahap ketiga melibatkan implementasi teknik  load balancing dalam lingkungan jaringan yang
1.Studi pustaka tentang teknik load balancing  dalam jaringan komputer
1.Perancangan dan pengembangan model jaringan untuk pengujian 1.Implementasi  teknik load balancing  dalam lingkungan  jaringan yang sesuai 1.Pengukuran kinerja jaringan sebelum  dan sesudah implementasi 1.Analisis data dan evaluasi hasil

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
sesuai dengan kondisi  yang telah ditetapkan. Implementasi  ini dilakukan dengan cermat sesuai dengan rencana yang telah disusun sebelumnya. Untuk mengevaluasi dampak dari implementasi tersebut, tahap keempat adalah pengukuran  kinerja  jaringan  sebelum  dan  sesudah  penerapan  teknik  load  balancing.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi perubahan dalam kinerja  jaringan setelah  implementasi. Data  yang diperoleh dari  pengukuran tersebut  kemudian  dianalisis  secara  mendalam  dalam  tahap  kelima.  Hasil  analisis  ini  dievaluasi  untuk mengidentifikasi perubahan yang signifikan dalam kinerja jaringan setelah implementasi teknik load balancing.
Penelitian ini melibatkan pengujian metode load balancing untuk mendistribusikan sejumlah besar koneksi masuk ke setiap server web. Pengujian dilakukan dengan membandingkan kondisi sebelum dan sesudah penerapan metode load balancing untuk mengukur peningkatan kinerja. Hasil pengujian kami dibandingkan dengan metrik kinerja  jaringan  yang  ada  yaitu  waktu  respon.  Pada  tahap  awal,  studi  literatur  menjadi  langkah  pertama  yang dilakukan. Setelah itu, proses pembuatan server web diinisiasi. Selanjutnya, server penyeimbang beban atau load balancer  dibuat.  Dalam  pengukuran  kinerjanya,  jumlah  koneksi  ke  server  web  ditingkatkan  secara  bertahap. Koneksi  tersebut  dialihkan  baik  ke  satu  server  tunggal  maupun  ke  grup  dari  beberapa  server  web  yang  telah terintegrasi dengan load balancer. Langkah  berikutnya merupakan evaluasi terhadap teknik load balancing  yang telah dibuat dengan menggunakan berbagai skenario pengujian. Hasil-hasil yang diperoleh dari pengujian tersebut kemudian  dievaluasi  untuk  menentukan  sejauh  mana  peran  dari  load  balancing  dalam  meningkatkan  kinerja sistem.

## 2.2 Metode Load Balancing
Masifnya  perkembangan  website  dengan  berbagai  manfaat  dan  kegunaannya,  maka  penting  untuk menyiapkan arsitektur  server  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  [19].  Meningkatnya  permintaan  layanan  online  dan  aplikasi berbasis web, server yang berada di belakang layar seringkali menghadapi tekanan besar.  Teknik load balancing memecahkan  tantangan  ini  dengan  mendistribusikan  beban  kerja  secara  merata  di  antara  sejumlah  server  yang tersedia [20]. Load balancing adalah teknik yang digunakan untuk memastikan bahwa beban kerja atau permintaan dari pengguna atau perangkat didistribusikan secara merata di antara beberapa sumber daya yang tersedia, seperti server,  komputer,  atau  node  jaringan  [21].  Dengan  load  balancing,  setiap  sumber  daya  dapat  digunakan  secara optimal, meningkatkan ketersediaan layanan, menghindari  overloading, dan memberikan pengalaman pengguna yang  lebih  baik  [22].  Load  balancing  merujuk  pada  bagaimana  membagi  atau  mendistribusikan  beban  kerja  di antara sumber daya yang tersedia [17]. Berikut beberapa teknik yang digunakan pada pendekatan load balancing: 1) Round Robin
Dalam teknik round robin, setiap permintaan berikutnya akan diberikan kepada server berikutnya dalam daftar server yang tersedia. Sehingga untuk menentukan server yang akan melayani permintaan dapat dihitung dengan persamaan (1).
Server x = (Permintaan Sebelumnya + 1)% jumlah server
(1)
dimana Server x merupakan server yang akan melayani permintaan.
2) Least Connections
Pada teknik least connections, permintaan akan diberikan kepada server yang memiliki jumlah koneksi yang paling sedikit saat permintaan diterima. Sehingga untuk menentukan server yang akan melayani permintaan dapat dihitung dengan persamaan (2).
Server x = Server y (2)
dimana Server x merupakan  server  yang akan  melayani permintaan, sedangkan Server y merupakan  server dengan jumlah koneksi terendah.
3) Least Response Time
Pada teknik  least response time, permintaan dialihkan ke  server  yang  memiliki waktu respons tercepat saat permintaan  diterima.  Sehingga  untuk  menentukan  server  yang  akan  melayani  permintaan  dapat  dihitung dengan persamaan (3).
Server x = Server z (3)
dimana 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 𝑥 merupakan server yang akan melayani permintaan, sedangkan 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 𝑧 server dengan waktu respons tercepat
2.3 Skenario Pengujian
Skenario pengujian ini dirancang untuk menguji performa sistem load balancing dan server tunggal dalam berbagai tingkat koneksi. Untuk pengujian pertama dilakukan koneksi sebanyak 1000 kali dengan  100 permintaan/detik, kemudian  ditingkatkan  bertahap  sampai  dengan  koneksi  sebanyak  11000  kali  dengan  1100  permintaan/detik. Tujuan utama dari penggunaan load balancing dalam skenario ini adalah untuk memastikan waktu respons terbaik bagi  pengguna.  Load  balancer  akan  secara  cerdas  mendistribusikan  permintaan  dari  pengguna  ke  server-server tersebut  sesuai  dengan  kapasitas  koneksi  masing-masing  server.  Dengan  demikian,  beban  kerja  akan  tersebar merata di antara semua server dan menghasilkan waktu respons yang optimal.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386

## 2.4 Rancangan Sistem Server
Arsitektur  server  load  balancing  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  bagian,  seperti  yang diilustrasikan  pada  Gambar  2.  Bagian-bagian  tersebut  mencakup  server  penyeimbang  beban,  satu  set  server aplikasi, dan server database.

## Gambar 2. Arsitektur Server Load Balancer
Pada  Gambar  2,  komponen  pertama  adalah  server  penyeimbang  beban,  yang  bertanggung  jawab  untuk mendistribusikan beban koneksi ke setiap server web. Server penyeimbang beban ini memiliki alamat IP tertentu yang  memungkinkannya  untuk  terhubung  dengan  setiap  server  aplikasi  dan  komputer  klien.  Komponen  kedua terdiri dari serangkaian server web. Dalam konteks penelitian ini, kami menggunakan dua unit sebagai server web. Masing-masing  dari  dua  unit  server  ini  menjalankan  program  aplikasi  web  yang  dapat  diakses  oleh  klien. Komponen ketiga adalah penyimpanan data atau basis data, yang dalam penelitian  ini ditempatkan langsung di setiap server web  bukan secara  individu. Pengujian untuk sistem  ini dilakukan dalam  lingkungan  mesin  virtual dengan spesifikasi seperti yang disajikan pada Tabel 1.
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
Tabel 1 menyajikan spesifikasi komputer utama dan mesin virtual yang digunakan dalam pengujian sistem Anda,  termasuk  informasi  tentang  CPU,  RAM,  SSD,  dan  sistem  operasi  yang  diinstal  pada  masing-masing komponen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian berbagai tingkat koneksi pada server load balancing dilakukan untuk mengevaluasi kinerja sistem server dalam mengelola sejumlah besar permintaan yang datang dari klien dalam periode waktu tertentu. Parameter utama yang  diukur  dalam  proses  pengujian  ini  adalah  waktu  respons.  Pengukuran  ini  dilakukan  sebelum  dan  setelah berhasil  mengimplementasikan sistem penyeimbangan  beban. Untuk  mendirikan  sistem penyeimbangan  beban, mesin  virtual  pada  komputer  utama  digunakan  sebagai  dasar  infrastruktur  server.  Dalam  studi  ini,  dua  model arsitektur server dianalisis. Model pertama adalah arsitektur server tunggal, yaitu skema untuk sistem yang tidak menggunakan teknik penyeimbangan beban. Arsitektu pertama divisualisasikan arsitekturnya pada Gambar 3.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
Pada Gambar 3, arsitektur tersebut memperlihatkan bahwa hanya ada satu server yang bertugas menangani semua  permintaan  dari  pengguna.  Sehingga,  ketika  jumlah  permintaan  meningkat  secara  signifikan,  semua permintaan tersebut dialihkan ke satu server tersebut saja. Arsitektur kedua melibatkan implementasi serangkaian server yang didedikasikan untuk memproses permintaan masuk secara bersama-sama. Arsitektur ini menggunakan konsep mekanisme penyeimbangan beban dan terdiri dari sebuah server penyeimbang beban serta dua web server. Seperti yang diketahui bahwa konsep dari load balancing yaitu untuk membagi beban kerja atau permintaan dari pengguna  atau perangkat didistribusikan secara  merata di antara beberapa  sumber daya  yang tersedia.  Berbeda dengan model pertama, dalam arsitektur ini setiap permintaan masuk dari klien diproses oleh dua atau lebih server secara simultan. Model arsitektur load balancing pada kasus ini divisualisasikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Model Arsitektur Load Balancing
Pada Gambar 4 menampilkan desain sistem server yang terdiri dari server penyeimbang beban, Server web 1, Server web 2, dan klien. Semua komponen ini saling berinteraksi dalam satu jaringan melalui switch. Dalam susunan ini, klien memiliki kemampuan untuk mengakses layanan melalui jaringan dan mendapatkan layanan dari Server web 1 dan Server web 2. Alamat IP yang telah ditetapkan pada setiap perangkat dalam jaringan tersebut seperti yang tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Nama Komponen dan Alamat IP Komponen 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
Tabel 2 menyajikan informasi mengenai alamat IP yang telah diinstal pada setiap perangkat dalam jaringan. Dalam  tabel  tersebut,  terlihat  bahwa  server  penyeimbang  beban  memiliki  alamat  IP  192.168.109.182.  Server penyeimbang beban ini berfungsi untuk mendistribusikan permintaan layanan yang datang dari klien ke masing- masing server web. Saat klien mencoba mengakses layanan melalui server web, mereka secara otomatis dialihkan ke server penyeimbang beban. Server ini kemudian meneruskan permintaan tersebut ke salah satu dari server web yang  ada  di  belakangnya.  Dalam  skenario  ini,  klien  tidak  perlu  mengetahui  mana  dari  server  web  yang  akan memproses permintaannya karena tugas tersebut ditangani oleh server penyeimbang beban. Server ini meneruskan permintaan layanan masuk ke salah satu dari server web sesuai dengan tabel alokasi yang telah ditentukan.
Penelitian ini mencakup pengujian untuk mengamati nilai response time sebagai indikator kinerja layanan ketika  teknik  load  balancing  diterapkan  pada  sistem  server.  Namun,  pengujian  terhadap  waktu  respons  ini dibutuhkan dengan berbagai tingkat koneksi dan perlu dibandingkan hasil pengujian arsitektur tanpa menggunakan load  balancing  dan  yang  menggunakan  load  balancing  agar  peningkatan  kinerjanya  dapat  terlihat.  Maka, perbedaan  penelitian  ini  yaitu  pada  penelitian  ini  fokus  pada  penerapan  metode  load  balancing  untuk  menguji performa sistem load balancing dan server tunggal dalam berbagai tingkat koneksi. Selama proses pengujian, klien menggunakan perangkat lunak benchmarking httperf untuk memulai serentak sejumlah koneksi dan mendapatkan variabel  waktu  respons.  Pengujian  implementasi  load  balancing  dengan  rangkaian  koneksi  dari  client  ke  web server  melalui  software  benchmarking  httperf.  Permintaan-permintaan  dilakukan  secara  bertahap,  mulai  dari koneksi sebanyak 1000 kali dengan 100 permintaan/detik, kemudian ditingkatkan secara bertahap sampai dengan koneksi sebanyak 11000 kali dengan 1100 permintaan/detik. Hal ini digunakan untuk melihat peningkatan kinerja server dengan arsitektur metode load balancing agar beban kerja akan tersebar merata di antara semua server dan menghasilkan waktu respons yang optimal. Pada setiap skenario pengujian, hasil dapat berbeda-beda dikarenakan durasi serta antrian proses tiap-tiap skenario yang unik dan beragam, hal ini mempengaruhi nilai waktu respons, dimana semakin banyak jumlah permintaan kepada web server maka waktu respons juga akan semakin meningkat. Berdasarkan  nilai  response  time  yang  didapatkan  dalam  pengujian  tersebut,  kita  dapat  mengevaluasi  performa

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
aplikasi  dalam  konteks  kedua  desain  arsitektur  sistem.  Untuk  hasil  pengujian  waktu  respons  server  dengan menerapkan load balancing tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Waktu Respons (ms) Server Menggunakan Load Balancing
No Waktu Respons (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 2.6 2.4 2.5 2.5 2.4 2.5 2 2000/200 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 3 3000/300 2.9 2.9 3 2.9 3 2.94 4 4000/400 2.8 2.9 2.8 2.9 2.8 2.84 5 5000/500 3 2.8 2.9 2.9 2.8 2.88 6 6000/600 3.3 3.1 3.3 3.1 4.5 3.46 7 7000/700 2.2 3.6 3.7 4.3 3.6 3.48 8 8000/800 5.7 11 12.4 5.8 8.7 8.72 9 9000/900 2.1 12.6 11.5 9.7 11.9 9.56 10 10000/1000 28 24.8 19.1 25.5 48.5 29.18 11 11000/1100 70.7 75.6 70 97.2 86.8 80.06
Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian waktu respons (dalam milidetik) dari server yang menerapkan teknik load balancing pada berbagai tingkat koneksi. Setiap baris dalam tabel mencerminkan satu tingkat koneksi, dan setiap  tingkat  koneksi  diuji  sebanyak  lima  kali.  Baris  pertama,  misalnya,  merujuk  pada  server  dengan  tingkat koneksi 1000/100. Hasil dari lima uji coba untuk server ini berkisar antara 2.4 ms hingga 2.6 ms, dengan rata-rata waktu  respons  adalah  2.5  ms.  Baris  kedua  menunjukkan  data  untuk  server  dengan  tingkat  koneksi  2000/200. Waktu respons untuk semua lima uji coba konstan di 2.3 ms. Baris ketiga hingga kelima menunjukkan data untuk server  dengan  tingkat  koneksi  3000/300,  4000/400,  dan  5000/500  masing-masing.  Rata-rata  waktu  respons berkisar  antara  2.84  ms  hingga  2.94  ms.  Mulai  dari  baris  keenam  hingga  sebelas  memperlihatkan  peningkatan signifikan  dalam  rata-rata  waktu  respons  saat  meningkatkan  tingkat  koneksi  dari  6000/600  menjadi  sebesar 11000/1100. Rata-ratanya meningkat secara dramatis dari sekitar 3ms sampai ke angka 80ms. Secara keseluruhan, tabel ini menggambarkan bagaimana peningkatan dalam kapasitas jaringan atau bandwith (tingkat koneksi) dapat berdampak  pada  peningkatan  waktu  respons  saat  menggunakan  teknik  load  balancing.  Untuk  hasil  pengunjian waktu respons server tan menggunakan load balancing tersaji pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Waktu Respons (ms) Server Tanpa Load Balancing
No Waktu Respons (ms) 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 1.2 1.1 1.2 1.2 1.1 1.16 2 2000/200 1.2 1.2 1.2 1.1 1.1 1.175 3 3000/300 1.9 1.9 1.9 2 2 1.925 4 4000/400 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 5 5000/500 1.6 1.6 1.6 1.6 1.3 1.54 6 6000/600 1.3 1.2 1.7 1.9 1.7 1.56 7 7000/700 2.1 7.2 2 1.8 2.2 3.06 8 8000/800 7.5 3.2 4.1 5.5 4 4.86 9 9000/900 9.4 8.3 10.6 6.6 4.7 7.92 10 10000/1000 63 107.5 34 91.5 29.9 65.18 11 11000/1100 215.8 160.4 94.1 159.4 187.9 163.52
Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian waktu respons (dalam milidetik) dari server yang tidak menerapkan teknik load balancing pada berbagai tingkat koneksi. Setiap baris dalam tabel mencerminkan satu tingkat koneksi, dan setiap tingkat koneksi diuji sebanyak lima kali. Baris pertama, misalnya, merujuk pada server dengan tingkat koneksi 1000/100. Hasil dari lima uji coba untuk server ini berkisar antara 1.1 ms hingga 1.2 ms, dengan rata-rata waktu  respons  adalah  1.16  ms.  Baris  kedua  menunjukkan  data  untuk  server  dengan  tingkat  koneksi  2000/200. Waktu respons untuk semua lima uji coba berkisar antara 1.1 ms hingga 1.2 ms, dengan rata-rata waktu respons adalah 1.175 ms. Baris ketiga hingga kelima menunjukkan data untuk server dengan tingkat koneksi 3000/300, 4000/400, dan 5000/500 masing-masing. Rata-rata waktu respons berkisar antara 1.54 ms hingga 1.925 ms. Mulai dari baris keenam hingga sebelas memperlihatkan peningkatan dalam rata-rata waktu respons saat meningkatkan tingkat koneksi dari 6000/600 menjadi sebesar 11000/11000. Rata-ratanya meningkat secara signifikan dari sekitar

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
3 ms sampai ke angka 163 ms. Hasil rata-rata untuk hasil pengujian arsitektur menggunakan  load balancing dan tanpa load balancing disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Rata-Rata Pengujian Waktu Respons (ms) Server Untuk Kedua Arsitektur
No Tingkat Koneksi Rata-rata Waktu Respons (ms) Dengan Load Balancing Tanpa Load Balancing 1 1000/100 2.5 1.16 2 2000/200 2.3 1.175 3 3000/300 2.94 1.925 4 4000/400 2.84 1.7 5 5000/500 2.88 1.54 6 6000/600 3.46 1.56 7 7000/700 3.48 3.06 8 8000/800 8.72 4.86 9 9000/900 9.56 7.92 10 10000/1000 29.18 65.18 11 11000/1100 80.06 163.52
Pada  Tabel  5  menunjukkan  perbandingan  waktu  respons  rata-rata  (dalam  milidetik)  antara  server  yang menerapkan teknik load balancing dan server yang tidak menggunakan teknik load balancing pada berbagai tingkat koneksi. Setiap baris dalam tabel mencerminkan satu tingkat koneksi. Misalnya, pada baris pertama untuk tingkat koneksi 1000/100, waktu respons rata-rata untuk server dengan  load balancing adalah 2.5 ms, sedangkan untuk server tanpa  load balancing  adalah 1.16  ms. Pada baris kedua hingga keenam, kita dapat melihat bahwa waktu respons rata-rata dari server dengan load balancing lebih tinggi dibandingkan dengan server tanpa load balancing. Namun, mulai dari baris ketujuh hingga sebelas, saat kapasitas jaringan atau bandwidth meningkat (dari 7000/700 menjadi sebesar 11000/11000), terlihat bahwa server dengan teknik load balancing memiliki waktu respons rata- rata  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  server  tanpa  teknik  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dalam kondisi  beban  tinggi  atau  kapasitas  jaringan  besar,  penerapan  teknik  load  balancing  dapat  membantu  dalam mengoptimalkan dan memperbaiki performa sistem secara keseluruhan serta memberikan pengalaman pengguna yang  lebih  baik.  Berdasarkan  Tabel  5,  kemudian  disusun  dalam  bentuk  grafik  untuk  memudahkan  melihat perbandingan dari hasil pengujian terhadap dua arsitektur yang tersaji pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Nilai Waktu Respons Antara Metode Server Tunggal dan Load Balancing
Pada Gambar 5, menampilkan grafik perbandingan antara  metode load balancing dengan server tunggal. Terlihat  bahwa  server  dengan  teknik  load  balancing  memiliki  waktu  respons  rata-rata  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  server tanpa  teknik  tersebut.  Selain  itu,  implementasi  load  balancing  mampu  memproses semua permintaan masuk secara efisien dan membantu mencapai nilai Quality of Service (QoS) yang baik. Hasil pengujian tersebut tersaji pada Gambar 6.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 1 0 00 /1 0 0 2 0 00 /2 0 0 3 0 00 /3 0 0 4 0 00 /4 0 0 5 0 00 /5 0 0 6 0 00 /6 0 0 7 0 00 /7 0 0 8 0 00 /8 0 0 9 0 00 /9 0 0 1 0 00 0 /1 0 0 0 1 1 00 0 /1 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

## Perbandingan Waktu Respon (ms) antar kedua metode
Waktu Respon (ms) Dengan Load balancing
Waktu Respon (ms) Tanpa Load balancing

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
Gambar 6. Salah Satu Contoh Hasil Pengujian Koneksi 11000/1100 Menggunakan Load Balancing
Pada Gambar 6, terlihat bahwa untuk pengujian koneksi 11000/1100  menggunakan  load balancing dapat melakukan proses selutu permintaan.  Untuk arsitektur  yang tanpa  load balancing  pada  pengujian dengan beban sebanyak  11.000  request  pada  tingkat  koneksi  sebesar1100  koneks/detik,  menunnjukkan  bahwa  server  tidak mampu  memproses  semua  request  yang  diterima.  Hal  tersebut  ditandai  dengan  terdeteksinya  kesalahan  yang tercatat selama proses pengujian. Hasil pengujian tersebut disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Salah Satu Contoh Error Dari Hasil Pengujian Koneksi 11000/1100 Tanpa Load Balancing
Pada Gambar 7 memperlihatkan fenomena lain saat melakukan pengujian dengan beban sebanyak 11.000 request pada tingkat koneksi sebesar1100 koneks/detik pada arsitektur tanpa load balancing. Server tidak mampu memproses  semua  request  yang  diterima.  Hal  tersebut  ditandai  dengan  terdeteksinya  kesalahan  yang  tercatat selama proses pengujian.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengoptimalkan  performa  jaringan  komputer  melalui  penerapan  teknik  load  balancing. Hasil penelitian menunjukkan waktu respons yang relatif lebih kecil dibandingkan tanpa  load balancing. Teknik load balancing sangat efektif untuk kondisi beban kerja tinggi dan dapat membantu dalam menjaga stabilitas sistem serta memberikan performa optimal. Namun, untuk beban kerja rendah atau kapasitas jaringan kecil, overhead dari proses  load  balancing  mungkin  akan  membuatnya  kurang  efisien  dibandingkan  dengan  sistem  tanpa  load balancing. Hasil ini menunjukkan bahwa penyeimbangan beban server memungkinkan distribusi beban koneksi diterima  secara  merata di antara  sejumlah  server web. Hal  ini  memiliki dampak  signifikan terhadap penurunan response time saat server memproses sebuah request. Sebagai rekomendasi untuk penelitian di masa mendatang, perlu dipertimbangkan penambahan jumlah server penyeimbang beban sebagai cadangan. Langkah ini bertujuan untuk mendukung model toleransi kesalahan dan meningkatkan ketersediaan layanan dari sistem server. Meskipun

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 252−260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4386
demikian, penelitian ini memiliki keterbatasan dalam hal lingkup dan implementasi yang dapat diperbaiki dalam penelitian  selanjutnya. Dari pengujian  yang telah  dilakukan dapat  diamati  bahwa untuk tingkat koneksi rendah hingga sedang (1000/100 hingga 6000/600), server tanpa load balancing cenderung memiliki waktu respons yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  server  dengan  load  balancing.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  overhead tambahan  yang  diperlukan  oleh  proses  load  balancing  itu  sendiri.  Namun,  ketika  tingkat  koneksi  meningkat (7000/700  hingga  11000/1100), terlihat  bahwa  server  dengan  load  balancing  dapat  memberikan  waktu  respons yang lebih baik dibandingkan server tanpa  load balancing. Ini menunjukkan bahwa dalam skenario beban tinggi atau kapasitas jaringan besar, penerapan teknik load balancing dapat membantu mengoptimalkan performa sistem dan memperbaiki pengalaman pengguna.

## REFERENCES
[1] E. Coll, The Internet and Cloud Computing. Las Vegas: Teracom Training Institute, 2023.
[2] D. Comer, The Cloud Computing Book: The Future of Computing Explained. Florida: CRC Press, 2021.
[3] Y. Afrianto and A. H. Hendrawan, “Implementasi Data Center Untuk Penempatan Host Server Berbasis Private Cloud Computing,” Krea-Tif, vol. 7, no. 1, pp. 50–59, 2019, doi: 10.32832/kreatif.v7i1.2031.
[4] 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.
[5] B. P. Mulla, C. R. Krishna, and R. K. Tickoo, Load Balancing Algorithm for Efficient VM Allocation in Heterogeneous Cloud. New York: SSRN, 2020.
[6] S.  D.  Riskiono  and  D.  Pasha,  “Analisis  Perbandingan  Server  Load  Balancing  dengan  Haproxy  &  Nginx  dalam Mendukung  Kinerja  Server  E-  Learning,”  J.  Telekomun.  dan  Komput.,  vol.  10,  no.  3,  pp.  135–144,  2020,  doi: 10.22441/incomtech.v10i3.8751.
[7] 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.
[8] S. Mohanty, Evolutionary Approaches for Load Balancing in Cloud Computing. Lagos: Bibi Incorporated, 2022.
[9] 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.
[10]  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.
[11]  I.  R.  Management  Association,  Research  Anthology  on  Architectures,  Frameworks,  and  Integration  Strategies  for Distributed and Cloud Computing. Pennsylvania: IGI Global, 2021.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  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.
[18]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format, vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[19]  I.  Ahmad, E. Suwarni, R.  I. Borman, A. Asmawati, F.  Rossi, and  Y. Jusman, “Implementation of RESTful API Web Services Architecture in Takeaway Application Development,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS), 2022, pp. 132–137. doi: 10.1109/ICE3IS54102.2021.9649679.
[20]  Z. Bustomi, M. Syahiruddin, M. I. Afandi, and K. F. H. Holle, “Load Balancing Web Server Menggunakan Nginx pada Lingkungan Virtual,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 5, no. 1, pp. 32–36, 2019.
[21]  F. K. Saiputra and A. R. Mukti, “Implementasi Load Balancing Menggunakan Metode PCC (Per Connection Classifier) Pada Yayasan Bina Jaya Palembang,” J. Jupiter, vol. 15, no. 1, pp. 489–499, 2023.
[22]  A. Panwar, A. Singh, A. Dixit, and G. Parashar, “Cloud Computing and Load Balancing: A Review,” in  International Conference  on  Computational  Intelligence  and  Sustainable  Engineering  Solutions  (CISES),  2022,  pp.  334–343.  doi: 10.1109/CISES54857.2022.9844367.