## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792

## Implementasi Metode Load Balancing Sebagai Upaya Meningkatkan Kinerja Server

## Rini Nuraini
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Kec. Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia Email: 1 rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Submitted: 01/07/2022 ; Accepted: 23/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Penggunaan internet ternyata menimbulkan persmasalahan yang harus dicari solusinya. Salah satunya adalah adanya beban server penyedia layanan  yang terus meningkat. Kondisi tersebut dipicu oleh jumlah client yang terus bertambah dari waktu  ke  waktu.  Bahkan  beberapa  situs  melaporkan  telah  menerima  secara  simultan  ratusan  ribu  permintaan  koneksi  dari sejumlah  client.  Dari  permasalahn  tersebut,  maka  diperlukan  penelitian  yang  berfokus  pada  bagaimana  merancang  dan membangun sistem server yang mampu menangani peningkatan permintaan yang masuk supaya beban server dapat terurai. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  agar  server  penyedia  layanan  dapat  meningkatkan  layanannya  terhadap  client.  Terdapat beberapa pendekatan untuk mengatasi permasalahan tersebut salah satunya yaitu dengan menerapkan metode load balancing. Sehingga dengan menerapkan load balancing, beban besar yang masuk akan didistribusikan ke masing-masing server penyedia layanan tersebut. Dalam pengujian yang telah dilakukan, skalabilitas sistem menjadi meningkat. Ini dibuktikan ketika sistem dengan  load balancing diberiakan 10000  koneksi,  hasil  pengujian  memiliki  nilai  rata-rata  response  time  sebesar  44,42  ms. Sedangkan untuk sistem tanpa load balancing, hasil pengujian memiliki nilai rata-rata nilai response time sebesar 185,88 ms. Dari  hasil  pengujian  terlihat  bahwa  nilai  rata-rata  response  time  dari  sistem  server  dengan  load  balancing  lebih  kecil dibandingkan  tanpa  load  balancing,  maka  kinerja  layanan  dari  sistem  dapat  terus  ditingkatkan  dengan  diterapkannya  load balancing.
Kata Kunci: Response Time; Throughput; Load Balancing; Peningkatan Kinerja; Server
Abstract −The use of the internet turns out to cause problems that must be found a solution. One of them is the service provider's server load which continues to increase. This condition is triggered by the increasing number of clients from time to time. Some sites even reported receiving hundreds of thousands of connection requests simultaneously from a number of clients. From these problems, research is needed that focuses on how to design and build a server system that is able to handle the increas e in incoming requests so that the server load can be unraveled. The purpose of this research is that the service provider's server can improve its service to the client. There are several approaches to overcome these problems, one of which is by applying the load balancing method. So that by implementing load balancing, the incoming large load will be distributed to each  of the service provider's servers. In the tests that have been carried out, the scalability of the system has increased. This is pro ven when a system with load balancing is given 10000 connections, the test results have an average response time of 44.42 ms. As for the system without load balancing, the test results have an average response time value of 185.88 ms. From the test results, it can be seen that the average response time of the server system with load balancing is smaller than without load balan cing, so the service performance of the system can be continuously improved by implementing load balancing.
Keywords : Response Time; Throughput; Load Balancing; Performance Improvement; Server

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya pertumbuhan internet akhir-akhir ini, berimbas terhadap meningkatnya jumlah pengguna yang terkoneksi dan  mengakases  sejumlah  layanan  yang  tersedia  secara online .  Kondisi  tesebut  memicu  meningkatnya  beban server  penyedia  layanan  seiring  bertambahnya  jumlah client dari  waktu  ke  waktu  [1].  Kondisi  ini  tentunya berdampak pada kebutuhan akan perangkat server yang besar dan kuat. Di samping itu, berbagai layanan berbasis aplikasi web dengan berbagai jenis saat ini, menjadikan akses terhadap layanan internet semakin meningkat. Ada beberapa jenis layanan aplikasi berbasis web yang tersedia, antara lain E-Learning, E-Business, E-Government, E-Commerce,  E-News dan  lain-lain  [2][3].  Ragam  dari  perkembangan  tersebut  mendorong  lahirnya  teknologi terkini  yang  disebut  dengan  komputasi  awan.  Definisi  komputasi  awan  disebutkan  sebagai  himpunan  yang memiliki sumber daya komputasi dan jaringan selain itu juga memiliki model penyelesaian manajemen terhadap penyimpanan dan juga dukungan terhadap berbagai aplikasi yang berbasis virtual [4]. Yang memungkinkan aspek ketersediaan  dapat  dikondisikan menurut  kebutuhan yang ada  dengan  pertimbangan  seperti aspek  ekonomi  dan lainnya.  Peranan  utama  yang  dimiliki  komputasi  awan  adalah  dalam  hal  kemampuannya  yang  dinamis  dalam mendukung  infrastruktur  IT,  adanya  jaminan  terhadap  kualitas  layanan  serta  kemudahan  konfigurasi  terhadap layanan  aplikasi  [5][6].  Hadirnya  teknologi  komputasi  awan  sangat  mempermudah  dalam  penyediaan infrastruktur. Sehingga tidak sedikit penelitian memanfaakan komputasi awan sebagai pilihan untuk meyediakan sumberdaya  infrastruktur  dalam  membangun  berbagai  layanan  yang  berbasis  web  [7].  Sehingga  untuk meningkatkan performance layanan  dari  sistem  web  server,  sangat  dibutuhkan  sistem  server  yang  kuat.  Hal tersebut bertujuan untuk mengatasi permintaan tingginya akses terhadap server web tersebut. Sistem server yang kuat mendukung untuk ketersediaan  terhadap layanannya ketika diperlukan. Model  arsitektur  yang didukungan oleh banyak server akan menjadi pilihan yang menarik untuk diterapkan.  Dimana terdapat konsep mengenai load balancing yang  dapat  diterapkan. Load  balancing merupakan  salah  satu  teknik  dalam  jaringan  yang  dapat

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
digunakan untuk meningkatkan availability serta performance dari sebuah sistem server. Metode load balancing bekerja dengan  cara  membagikan beban koneksi yang  diterima secara bersamaan ke  berbagai  server yang ada, langkah ini menjadikan beban pada sebuah server menjadi lebih kecil [8][9].
Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah untuk merancang, menguji serta mengevaluasi metode load balancing dalam meningkatkan performance layanan sistem server dalam menangani permintaan yang tinggi serta menjaga ketersedian layanan pada web server di dalam lingkungan komputasi awan. Dengan demikian parameter seperti response time dapat  menjadi perhatian dalam  mendukung sistem server yang baik. Disamping itu untuk mengatasi  beban  yang  berlebih  ketika  jumlah  akses  meningkat,  maka  penerapan  model  klaster  server  dapat menjadi  salah satu  pilihan untuk  menangani hal  tersebut.  Klaster server  merupakan kumpulan dari server yang jumlahnya  lebih  dari  satu.  Dengan  mengimplementasi  model  server  klaster  maka availability aplikasi  maupun reliability sistem dapat ditingkatkan [10][11]. Load  balancing merupakan  teknik  dalam  jaringan  komputer  yang  memiliki  cara  kerja  dengan mendistribusikan permintaan yang masuk ke server kluster atau sejumlah komputer untuk mencapai pemanfaatan sumber daya yang ada secara optimal, memperkecil waktu respon, memperbesar nilai throughput serta menekan kemungkinan  terjadinya overload .  Server  kluster  merupakan  kumpulan  dari  banyak  perangkat  komputer  yang saling terhubung dan bekerjasama dalam banyak aspek. Sehingga server kluster dapat dimaknai sebagai kesatuan sistem yang menyatu. Secara umum kluster server bertujuan agar dapat menjamin availability serta meningkatkan performance dari  sistem  [12][13]. Load  balancing memiliki  dukungan  yang  multifungsi.  Di  samping  menjadi penyeimbang  beban, load  balancing juga  berperan  sebagai  pengatur  dan  pengalihan  terhadap  kepadatan  jalur trafik. Load  balancing juga  dapat  digunakan  untuk  menilai  kesehatan  dari  sebuah  server  baik  itu  terhadap aplikasinya  maupun  konten  yang  terkandung,  hal  ini  untuk  meningkatkan  layanan  yang  tersedia  serta mempermudah pengelolaannya [14][15].
Ketika  terjadi  kondisi  dimana  jumlah client yang mengakses  layanan  server  meningkat  dan  server  tidak dapat mengatasinya, tentu ini akan menjadi masalah yang serius. Seringkali penyebabnya adalah beban berlebih yang  diterima  oleh  suatu  server  tunggal  sehingga  layanan  yang  ada  menjadi  berhenti.  Beberapa  situs  bahkan dilaporkan telah menerima ratusan ribu koneksi dari client secara simultan[16][17]. Berhentinya layanan tersebut merupakan  dampak  dari  server  penyedia  layanan  yang down .  Saat  ini,  penggunaan  server  tunggal  sudah  tidak dapat direkomendasikan ketika jumlah client yang mengakases menjadi besar. Dari permasalahn yang ada, maka diperlukan penelitian yang berfokus pada bagaimana merancang  sebuah  sistem server yang  mampu  menangani terjadinya  peningkatan layanan yang masuk agar beban dari  server dapat  terurai. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan  layanan  server  yang  menyediakan  layanan  terhadap  penggunannya.  Salah  satu  solusi  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  menerapkan  metode load  balancing . Akhirnya  dengan menerapkan  metode load  balancing ,  beban  besar  yang  masuk  akan  didistribusikan  ke  masing-masing  server penyedia layanan tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun berbagai tahapan yang harus dilakukan dalam melaksanakan penelitian ini adalah seperti yang tunjukkan pada Gambar 1. Pada pengujian yang akan dilakukan, metode load balancing digunakan untuk mendistribusikan sejumlah koneksi yang masuk ke masing-masing web server, selanjutnya akan dilakukan pengukuran peningkatan kinerja  dengan  cara  melakukan  pengujian  terhadap  kondisi  sebelum  dan  setelah  diterapkannya  metode load balancing .  Pada  tahap  awal  penelitian  terlebih  dahulu  melakukan  tinjauan  pustaka.  Tahap  berikutnya  adalah membangun  server  web.  Setelah  server  web  selesai  dibangun  kemudian  dilanjutkan  membangun  server load balancing .  Dalam  mengukur  kinerjanya,  sejumlah  koneksi  akan  diberikan  secara  bertahap  kepada  web  server. Koneksi akan  diarahkan  kepada  server web, baik itu server tunggal maupun  dalam kumpulan  server  web yang sudah terintegrasi dengan server load balancing . Kemudaian untuk tahap selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap teknik load  balancing yang  telah  dibangun  menggunakan  berbagai  skenario  pengujian  yang  sudah  ditentukan sebelumnya. Hasil yang diperoleh dari pengujian akan dilakukan evaluasi guna melihat sejauh mana peran load balancing terhadap kinerja sistem.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
Untuk  melaksanakan  penelitian  ini,  dibutuhkan  beragam  informasi  dan  keterangan  yang  komprehensif. Terdapat sejumlah tahapan yang dilaksanakan dalam proses pengumpulan data dalam penelitian ini, yaitu:
1) Obervasi dan tinjauan literatur
Pada  bagian  ini  pengumpulan  informasi  dari  berbagai  macam  sumber  bahan  tulisan  seperti  artikel  jurnal, prosiding, buku serta dokumen pendukung lainnya [18][19]. Maka, pada penelitian ini dilakukan pengumpulan data berupa sumber-sumber reverensi yang berhubungan dengan penelitian.
2) Implementasi server web pada mesin virtual
Konfigurasi server web pada lingkungan mesin virtual.
3) Implementasi load balancing pada server di mesin virtual Konfigurasi load balancing pada server pada lingkungan mesin virtual. Dimana nantinya terdapat 3 buah server dan 1 buah client yang akan dikonfigurasi dan digunakan untuk pengujiannya.
4) Menguji dan mengevaluasi kinerja server
Bagian ini dilakukan pengujian agar kinerja server dapat diketahui baik sebelum dan sesudah load balancing berhasil diimplementasikan. Setalah itu baru dilaksanakan evaluasi terhadap hasil pengujian yang didapat.
5) Dokumentasi terhadap hasil pengujian
Dokumentasi hasil pengujian bertujuan sebagai bahan informasi yang bisa dimanfaatkan dan digunakan untuk penelitian selanjutnya.

## 2.2 Skenario Pengujian Load balancing
Dalam pengujian sistem, ada sejumlah skenatrio yang akan dijalankan. Skenario pengujian ini dilakukan terhadap server load balancing yang telah dibangun maupun terhadap server tanpa load balancing . Hal tersebut dilakukan untuk  menguji  kemampuan  dari  sistem load  balancing ,  yaitu  dengan  membangkitkan  koneksi  dengan  jumlah koneksi  yang  tidak  sama,  yaitu  antara  5000/500,  6000/600,  7000/700,  8000/800,  9000/900  dan  10000/1000 koneksi pada waktu tertentu untuk mendapatkan nilai parameter dari response time .

## 2.3 Arsitektur Sistem Server Load balancing
Arsitektur dari server load balancing ini memiliki tiga bagian sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2, dimana terdapat  sejumalah  server  yang  terdiri  dari  server load  balancer ,  server  aplikasi  1  sampai  ke-n  serta  server database.
Gambar 2. Arsitektur Server Load Balancer
Pada  bagian  yang  pertama  terdapat  server load  balancer .  Server load  balancer memiliki  peran  dalam mendistribusikan  beban  koneksi  yang  masuk  ke  masing-masing  server  aplikasi.  Server load  balancing ini dikonfigurasi dengan alamat IP yang dapat terkoneksi dengan masing-masing server aplikasi dan juga komputer client . Selanjutnya untuk bagian ke-2 merupakan bagian server aplikasi yang terdiri dari sejumlah server. Namun pada  penelitian  ini  digunakan  2  buah  server  yang  difungsikan  sebagai  server  web.  Server  web  1  dikonfigurasi dengan alamat IP 192.168.109.179 sedangkan untuk server web 2 dikonfigurasi alamat IP 192.168.109.178. Kedua server menjalankan program aplikasi web yang nantinya akan diakses oleh client . Sedangkan untuk bagian yang ketiga bisa ditempatkan sebuah server yang berfungsi sebagai storage atau penyimpanan database yang terdiri dari sebuah  server  database.  Dalam  penelitian  ini  database  langsung  ditempatkan  pada  masing-masing  server  web

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
melaikan  tidak  dipisah.  Sistem  ini  di  implementasikan  dan  diujikan  dalam  lingkungan  virtual  mesin.  Berikut merupakan spesifikasi server yang digunakan dalam penelitian, antara lain:
1. Satu unit komputer utama yang memiliki spesifikasi Proc. AMD Ryzen 5 with Radeon Vega Mobile Gfx (8 CPUs) - 2,0 GHz, RAM 8 GB, SSD 250 GB, dengan Windows 10.
2. Satu unit vitual mesin untuk server load balancing yang memiliki spesifikasi Proc. AMD Ryzen 5 with Radeon Vega Mobile Gfx (1 CPUs) - 2,0 GHz, RAM 1 GB, SSD 20 GB, dengan OS Linux Ubuntu Server
3. Dua unit virtual mesin untuk server application yang memiliki spesifikasi Proc. AMD Ryzen 5 with Radeon Vega Mobile Gfx (1 CPUs) - 2,0 GHz, RAM 1 GB, SSD 20 GB, dengan OS Linux Ubuntu Server.
4. Satu unit virtual mesin untuk client yang memiliki spesifikasi Proc. AMD Ryzen 5 with Radeon Vega Mobile Gfx (1 CPUs) - 2,0 GHz, RAM 1 GB, SSD 20 GB, dengan OS Linux Ubuntu Server.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian terhadap sejumlah parameter pada server load balancing memiliki tujuan untuk mengukur kinerja dari sistem  server  dalam  menerima  banyaknya request masuk  dari client dalam  rentang waktu  tertentu. Pada proses pengujian sistem server, parameter yang diukur adalah parameter response time . Pengukuran parameter tersebut dilakukan baik sebelum dan sesudah load balancing berhasil dibangun. Dalam membangun sistem load balancing , digunakan  virtual  mesin  yang  berada  pada  komputer  utama  untuk  membangun  infrastruktur  server-nya.  Pada penelitian  ini,  terdapat  dua  rancangan  yang  akan  dievaluasi  dari  arsitektur  server  yang  ada.  Model  pertama merupakan  rancangan  dari  arsitektur  server  tunggal.  Ini  merupakan  arsitektur  yang  belum  menerapkan  metode load  balancing .  Gambar  3  merupakan  arsitektur  tanpa load  balancing .  Pada  arsitektur  ini,  hanya  terdapat  satu server untuk bertugas untuk melayani permintaan yang datang dari pengguna. Jadi sebanyak apapun permintaan yang masuk, maka permintaan akan di arahkan ke server tersebut. Kemudian untuk arsitektur yang ke dua telah menerapkan  sejumlah  server  yang  berfungsi  untuk  melayani  permintaan  yang  masuk  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 4. Arsitektur pada Gambar 4 telah mengusung konsep mengenai metode load balancing yang akan dibangun. Dimana rancangan arsitektur ini terdiri dari satu server load balancing dan dua buah server web. Dalam prosesnya, permintaan yang masuk dari client tidak akan dilayani server tunggal, melainkan sudah dilayani oleh 2 server atau lebih secara bersamaan.
Gambar 3. Model arsitektur dengan server tunggal
Gambar 4. Model arsitektur load balancing dengan dua buah server web
Pada Gambar 4 merupakan rancangan sistem server yang terdiri dari server yang bertindak sebagai load balancing , server aplikasi web 1, server aplikasi web 2 dan client yang terletak pada satu jaringan yang terhubung melalui switch .  Dengan  demikian client dapat  mengakses  melalui  jaringan tersebut  untuk  memperoleh  layanan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
dari  server  web 1 maupun server web 2. Untuk  alamat  IP yang terpasang  pada perangkat  jaringan dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Nama Perangkat Server dan IP Address Nama Perangkat IP Address Client 192.168.109.182 Server Web 1 192.168.109.179 Server Web 2 192.168.109.178 Server Load balancing 192.168.109.181
Pada tabel 1, berisikan informasi mengenai alamat IP yang terpasang dimasing-masing perangkat. Dapat dilihat bahwa alamat dari IP dari server load balancing adalah 192.168.109.181. Server load balancing memiliki fungsi untuk mendistribusikan layanan yang masuk dari client ke web server. Ketika client mengakses web server untuk mendapatkan layanan, maka secara otomatis akan diarahkan untuk memasuki server load balancing . Setelah itu request tersebut akan diteruskan ke masing-masing server web yang terdapat di bagian belakang dari server load  balancing .  Jadi  pada  skenario  ini, client tidak  mengetahui  server  web  mana  yang  bertanggung  jawab  dan bertugas untuk melayani permintaan yang masuk. Selanjutnya, permintaan layanan yang masuk akan diteruskan server load balancing kepada  server web yang  telah terdaftar  pada  tabel penugasan dari  server load balancing . Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  mengamati  nilai response  time yang  telah  terukur. Tujuannya  yaitu  untuk  mengukur  kinerja  layanan  yang  akan  diberikan  oleh  server  web  ketika  server load balancing sudah  diterapkan.  Dalam  proses  ujinya, client akan  memulai  koneksi  secara  simultan  menggunakan software benchmark httperf dalam memperoleh variabel nilai response time . Untuk deskripsi jelasnya mengenai hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 berikut.
Tabel 2. Hasil pengujian response time (ms) Server dengan load balancing No Respontime (ms) Server dengan Load balancing Tingkat Koneksi Uji ke-1 Uji ke-2 Uji ke-3 Uji ke- 4 Uji ke-5 Hasil Rata-rata Pengujian 1 5000/500 2.9 3 3 3.7 3 3.12 2 6000/600 4.3 3.3 3 4.6 3.4 3.72 3 7000/700 4 3.9 4.3 4.1 4.5 4.16 4 8000/800 7 9.9 7.1 8.1 10 8.42 5 9000/900 17 15 16.5 17.9 15.7 16.42 6 10000/1000 29.4 41.2 54.7 57.2 39.6 44.42
Tabel 3. Hasil pengujian response time (ms) Server tanpa load balancing
No Respontime (ms) Server tanpa Load balancing Tingkat Koneksi Uji ke-1 Uji ke-2 Uji ke-3 Uji ke- 4 Uji ke-5 Hasil Rata-rata Pengujian 1 5000/500 1.7 1.6 1.6 1.7 2.6 1.84 2 6000/600 3.5 2.1 1.7 3.2 1.7 2.44 3 7000/700 2.9 2.4 2.4 2.4 2.6 2.54 4 8000/800 5.8 6.9 5.8 5.9 7.5 6.38 5 9000/900 14.1 16.2 22.1 13.4 15.8 16.32 6 10000/1000 121.7 221.1 232.9 195.5 158.2 185.88
Tabel  2  dan tabel  3  berisikan informasi  hasil  pengujian  server  dengan load  balancing dengan  membuat sejumlah koneksi yang dilakukan oleh client melalui software benchmark httperf yang diarahkan pada server web. Permintaan koneksi oleh client ke server web dilakukan bertahap. Pada skenario awal dimulai dengan membuat koneksi  untuk  5000 request untuk  500  koneksi/ second .  Kemudian  dilanjutkan  6000 request untuk  600 koneksi/ second . Berikutnya dengan 7000 request dengan 700 koneksi/ second . Dilanjutkan dengan 8000 request dengan 800 koneksi/ second , 9000 request dengan 900 koneksi/ second dan terakhir dengan 10000 request dengan 1000 koneksi/ second dan dilaksanakan  secara bertahap terhadap server web. Dari hasil dari pengujian, terdapat nilai  yang  berbeda  untuk  setiap  skenario  pengujiannya.  Kondisi  ini  muncul  akibat  adanya  rentang waktu  yang lebih  panjang untuk  setiap skenario  pengujiannya. Sehingga  menimbulkan antrian yang  berbeda  antar skenario untuk  setiap  permintaan  yang  harus  diproses.  Peristiwa  tersebut  memberikan  dampak  pada  nilai response  time yang akan mengalami peningkatan seiring meningkatnya request terhadap layanan sever web. Berdasarkan nilai response  time yang  telah  didapatkan  dari  hasil  pengujian,  maka  penerapan  kinerja  dari  perbandingan  kedua rancangan  arsitektur  dapat  diketahui.  Kemudian,  untuk  hasil  rata-rata  pengujian response  time disajikan  pada Tabel 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
Tabel 4. Hasil rata-rata pengujian response time (ms) Server pada kedua arsitektur
Tingkat Koneksi Response time (ms) Dengan Load balancing Tanpa Load balancing 5000/500 3.12 1.84 6000/600 3.72 2.44 7000/700 4.16 2.54 8000/800 8.42 6.38 9000/900 16.42 16.32 10000/1000 44.42 185.88
Pada  tabel  4  berisikan  informasi  mengenai  perbandingan  hasil  rata-rata  pengujian  terhadap  nilai respontime .  Dimana  terlihat  bahwa  untuk  tingkat  koneksi  yang  sangat  besar  yaitu  10000  request  dengan  1000 koneksi/second,  server  dengan load  balacing masih  mampu  mengani  dengan  baik  dilihat  dari  nilai respontime yang jauh lebih kecil dibanding dengan tanpa load balacing .
Gambar 5. Hasil nilai response time antara model satu server dan banyak server
Pada Gambar 5 merupakan hasil perbandingan yang dibuat dalam bentuk grafik antara model dengan load balancing dengan  tanpa load  balancing .  Kondisi  tersebut  terlihat  dari  hasil  pengujian  berdasarkan  pada  waktu respon yang diperoleh. Nilai rata-rata pada pengujian kedua model arsitektur baik dengan load balancing dengan tanpa load balancing dapat dilihat pada tabel 4. Dari hasil pengujian yang dilakukan, maka dengan implementasi load balancing nilai response time didapat jauh lebih kecil untuk jumlah koneksi yang besar dibandingkan tanpa load balancing . Pengujian dilakukan dengan rentang koneksi dan waktu yang berbeda. Pada uji koneksi dengan nilai request sebanyak 5000 request dengan 500 koneksi/ second , 6000 request dengan 600 koneksi/ second , 7000 request dengan  700  koneksi/ second ,  8000 request dengan  800  koneksi/ second ,  dan  9000 request dengan  900 koneksi/ second server  tunggal  terlihat  sedikit  lebih  unggul.  Kondisi  tersebut  dikarenakan  jumlah  koneksi  yang masih dapat ditangani langsung oleh server web tunggal. Namun hal berbeda terjadi pada rentang waktu pengujian 10000 request dengan  1000  koneksi/ second .  Server  tunggal  mengalami  peningkatan  nilai response  time yang sangat tinggi. Sangat berbeda jika dibandingkan dengan sistem yang telah menerapkan load balancing . Kondisi tersebut  memperlihatkan  bahwa  nilai response  time yang  di- support oleh  penerapan load  balancing lebih  baik dibandingkan hanya menggunakan server tunggal untuk melayani koneksi yang tinggi. Dimana permintaan yang masuk masih dapat dilayani seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Berdasarkan Gambar 6, maka penerapan load balancing sangat mendukung untuk mencapai nilai QoS yang baik.  Fenomena  lain  juga  terjadi  saat  pengujian  nilai  10000 request dengan  1000  koneksi/ second .  Pengujian dilanjutkan dengan uji 2 dan uji 3 dengan hasil uji seperti pada Gambar 7 dan Gambar 8 berikut ini.
10000/1000; 44,42 10000/1000; 185,88 0 50 100 150 200 0 2 4 6 8 (M S) TINGKAT KONEKSI Response Time (ms) Dengan Load Balancing Tanpa Load Balancing
5000 6000  7000 8000  9000  10000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
Gambar 7. Hasil pengujian koneksi 10000/1000 tanpa load balancing pada Uji 2
Gambar 8. Hasil pengujian koneksi 10000/1000 tanpa load balancing pada Uji 3
Berdasarkan pada Gambar 7 dan Gambar 8, terlihat bahwa uji koneksi tersebut server sudah tidak dapat melayani  sepenuhnya  terhadap  permintaan  yang  masuk.  Kondisi  tersebut  terlihat  dari  nilai  total errors yang terekam  saat  dilakukan  pengujian.  Maka,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  penerapan load  balancing dapat meningkatkan kinerja server.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk melihat dampak dari implementasi load balancing pada sebuah sistem server yang berperan  untuk  mendistribusikan  permintaan  ke  masing-masing  web  server.  Hasil  pengujian  terhadap implementasi  dari load  balancing didapatkan  nilai response  time yang  lebih  kecil  untuk  pengujian  koneksi 10000/1000 yaitu 44,42 ms dibandingkan tanpa load balancing dengan nilai sebesar 185.88 ms. Dari sini terlihat bahwa pembagian beban koneksi yang masuk dapat didistribusikan secara merata pada sejumlah server web oleh server load balancing . Hal ini tentunya sangat berpengaruh terhadap response time yang diberikan server dalam melayani permintaan. Untuk penelitian yang akan datang server load balancing harus memiliki cadangan dengan menambah jumlah server load balancing yang dioperasikan. Upaya ini untuk mendukung model fault tolerance yang sangat dibutuhkan untuk meningkatkan ketersediaan layanan dari sistem server .

## REFERENCES
[1] I. Sujarwo, D. Desmulyati, and I. Budiawan, “Implementasi Load Balancing Menggunakan Metode PCC (Per Connection Clasifier) Di Universitas Krisnadwipayana,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 171– 176, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1184.
[2] S. D. Riskiono and D. Pasha, “Analisis Metode Load Balancing Dalam Meningkatkan Kinerja Website E-Learning,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 1, p. 22, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i1.466.
[3] I.  Arnomo,  “Simulasi  Pengamanan  Database  Web  Server  Repository  Institusi  Melalui  Jaringan  LAN  Menggunakan Remote Access,” J. Sist. Informasi, Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 64–71, 2018.
[4] 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.
[5] Y. Afrianto and A. H. Hendrawan, “Implementasi Data Center Untuk Penempatan Host Server Berbasis Private Cloud Computing,” Krea-Tif , vol. 7, no. 1, p. 50, 2019, doi: 10.32832/kreatif.v7i1.2031.
[6] S. Suresh and S. Sakthivel, “A novel performance constrained power management framework for cloud computing using an adaptive node scaling approach,” Comput. Electr. Eng. , vol. 60, pp. 30–44, 2017, doi: 10.1016/j.compeleceng.2017.04.018.
[7] R. I. Borman, K. Syahputra, J. Jupriyadi, and P. Prasetyawan, “Implementasi Internet of Things pada Aplikasi Monitoring

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 507 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1792
Kereta Api dengan Geolocation Information System,” in Seminar Nasional Teknik Elektro 2018 , 2018, pp. 322–327.
[8] F. Apriliansyah, I. Fitri, and A. Iskandar, “Implementasi Load Balancing Pada Web Server Menggunakan Nginx,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.3997/2214-4609.201801770.
[9] H. Ren, Y. Lan, and C. Yin, “The load balancing algorithm in cloud computing environment,” Proc.  2nd  Int.  Conf. Comput. Sci. Netw. Technol. ICCSNT 2012 , pp. 925–928, 2012, doi: 10.1109/ICCSNT.2012.6526078.
[10]  S. D. Riskiono, S. Sulistyo, and T. B. Adji, “Evaluasi Metode Load Balancing Menggunakan Haproxy Server Chat Social Network,” pp. 635–639, 2016.
[11]  S. D. Riskiono, S. Sulistyo, and T. B. Adji, “Kinerja Metode Load Balancing dan Fault Tolerance Pada Server Aplikasi Chat,” Pros. Semin. Nas. ReTII , 2017.
[12]  U.  Haluoleo, K.  Bumi,  and  T. Anduonohu,  “Peningkatan  Kinerja  Siakad  Menggunakan  Metode  Load  Balancing  dan Fault Tolerance Di Jaringan Kampus Universitas Halu Oleo,” vol. 10, no. 1, pp. 11–22, 2016.
[13]  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, [Online]. Available: https://journal.akprind.ac.id/index.php/jarkom/article/view/3670/2671
[14]  M. Kumar and S. C. Sharma, “Dynamic load balancing algorithm for balancing the workload among virtual machine in cloud computing,” Procedia Comput. Sci. , vol. 115, pp. 322–329, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.09.141.
[15]  N. Fauzi, W. Yahya, and A. Bhawiyuga, “Implementasi Load Balancing Pada Server Dengan Menggunakan Algoritme Least Traffic Pada Software-Defined Network,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9,  pp.  3134–3141,  2018,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2565%0Ahttp://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/2565/945
[16]  A. M. Komaruddin, D. M. Sipitorini, and P. Rispian, “Load Balancing dengan Metode Round Robin Untuk Pembagian Beban Kerja Web Server,” Siliwangi , vol. 5, no. 2, pp. 47–50, 2019.
[17]  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.
[18]  A. Amarudin and S. D. Riskiono, “Analisis Dan Desain Jalur Transmisi Jaringan Alternatif Menggunakan Virtual Private Network (Vpn),” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 2, p. 100, 2019, doi: 10.33365/jti.v13i2.309.
[19]  I.  Ahmad, A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi Online  Delivery  Sebagai  Upaya Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri) , vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.