Evaluasi Load Balancing : Studi Komparatif Least-Connection dan Round- Robin dalam Konteks Cloud Computing
Deny Ariestiandy 1 , Lilik Suhery 2 , Jusmawati 3 , Yanuardi 4
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Citra Buana Indonesia
2 Program Studi Teknik Komputer, Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Yapis Papua
4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang
1 denyariestiandycbi@gmail.com *, 2 liliksuhery@gmail.com, 3 juzmawati.nr@gmail.com, 4 yanuardi99@gmail.com

## Abstract
Cloud computing technology requires an efficient load balancing method to distribute the workload evenly across all nodes in the network. This research aims to analyze the comparative effectiveness between load balancing algorithms, namely Round- Robin and Least-Connection. Testing was carried out over several different connection levels, from 1000/600 to 5000/1000 to assess the average response time results measured in milliseconds (ms). The empirical data collected indicates that there is a linear increase in response time in line with the increase in the number of connections in both algorithms. Although both show almost similar performance in the initial phase, the average Round-Robin response time on 1000/600 connections is 2.8 ms, while  the  Least-Connection  reaches  2.9  ms.  The  Least-Connection  algorithm  shows  consistent  superiority  at  higher connections.  On  5000/1000  connections,  Round-Robin  was  recorded  to  have  a  response  time  of  3,275  ms,  while  Least- Connection had an average response time of 3.34 ms, which indicates that Least-Connection has better scalability in managing high-level  connections.  These  findings  suggest  that  for  systems  that  expect  a  relatively  stable  and  predictable  number  of connections,  Round-Robin  is  recommended.  However,  for  systems  with  dynamic  and  unpredictable  workloads,  Least- Connection has better capabilities.
Keywords: Cloud computing, Load Balancing, Least-Connection, Round-Robin, Response Time

## Abstrak
Teknologi cloud  computing membutuhkan  metode load  balancing yang  efisien  untuk  mendistribusikan  beban  kerja  secara merata ke seluruh node dalam jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan efektivitas antara algoritma load balancing yaitu Round-Robin dan Least-Connection . Pengujian dilakukan melalui beberapa tingkat koneksi yang berbeda, dari 1000/600 hingga 5000/1000 untuk menilai hasil rata-rata response time yang diukur dalam millisecond (ms). Data empiris yang terkumpul mengindikasikan bahwa terjadi peningkatan linear response time sejalan dengan peningkatan jumlah koneksi pada kedua algoritma. Meskipun keduanya menunjukkan kinerja yang hampir serupa pada fase awal, dengan rata-rata response time Round-Robin pada  1000/600  koneksi  adalah  2.8  ms,  sedangkan Least-Connection mencapai 2.9  ms.  Algoritma Least- Connection menunjukkan  keunggulan  yang  konsisten  di  koneksi  yang  lebih  tinggi.  Pada  5000/1000  koneksi, Round-Robin tercatat  memiliki response  time 3.275  ms,  sedangkan Least-Connection memiliki  rata-rata response  time 3.34  ms,  yang mengindikasikan bahwa Least-Connection memiliki skalabilitas yang lebih baik dalam mengelola koneksi bertingkat tinggi. Temuan ini menyarankan bahwa untuk sistem yang mengharapkan jumlah koneksi yang relatif stabil dan dapat diprediksi maka direkomendasikan menggunakan Round-Robin . Namun, untuk sistem dengan beban kerja yang dinamis dan tidak terprediksi, maka Least-Connection memiliki kemampuan yang lebih baik.
Kata kunci: Cloud Computing, Load Balancing, Least-Connection, Round-Robin, Response Time
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  digital  saat  ini,  teknologi cloud  computing telah  menjadi  bagian  integral  dari  infrastruktur  IT  di banyak  organisasi.  Namun,  tantangan  utama  dalam penerapan teknologi ini adalah manajemen beban kerja yang efisien untuk memastikan layanan yang konsisten dan  andal  [1].  Kekurangan  dalam  manajemen  beban kerja dapat menyebabkan penurunan kinerja sistem dan peningkatan  waktu  tunggu  bagi  pengguna  [2].  Untuk mengatasi masalah ini, berbagai teknik load balancing telah dikembangkan. Teknik load balancing bertujuan untuk  mendistribusikan  beban  kerja  secara  merata  di antara  node  dalam  jaringan  sehingga  tidak  ada  satu node  pun  yang  terbebani  secara  berlebihan  [3]. Terdapat  dua  metode load  balancing yang  populer
diantaranya adalah Least-Connection dan Round-Robin [4]. Metode Least-Connection mengarahkan permintaan  baru  ke  server  dengan  jumlah  koneksi terkecil,  sedangkan Round-Robin mendistribusikan permintaan  secara  bergiliran  ke  setiap  server  dalam grup [5], [6]. Meskipun kedua metode ini telah banyak digunakan,  belum  ada  studi  komprehensif  tentang performa  mereka  dalam  konteks cloud  computing . Cloud  computing adalah  agregasi  dari  sumber  daya komputer dan jaringan yang menyediakan struktur tarif yang  didasarkan  pada  penggunaan  manajemen penyimpanan  serta  dukungan  untuk  aplikasi-aplikasi virtual yang beragam [7]. Cloud computing memudahkan  dalam  penggunaan  sumber  daya komputasi melalui jaringan internet, seperti
penyimpanan data, server, database, jaringan, perangkat  lunak,  dan  sejumlah  layanan  lainnya  [8]. Teknologi ini menawarkan kemudahan dalam penyesuaian kapasitas layanan sesuai dengan permintaan,  sambil  memperhatikan  aspek-aspek ekonomis  dan  faktor  lain  yang  relevan  [9],  [10]. Sejumlah  penelitian  telah  memanfaatkan cloud computing sebagai  alternatif  dalam  menyediakan infrastruktur  yang  diperlukan  untuk  mendukung layanan berbasis web.
Beberapa penelitian terkait telah dilakukan sebelumnya. Penelitian mengenai paradigma komputasi  awan  adalah  keseimbangan  beban  yang tepat  atas  sumber  daya  yang  tersedia  [11].  Pada penelitian  ini  menghasilkan  mengenai  mekanisme keseimbangan  beban  telah  dikembangkan  untuk mengoptimalkan  pemanfaatan  sumber  daya  yang tersedia dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan. Penelitian lainnya mengenai metode Least-Connection yang  lebih  efisien  dibandingkan Round-Robin dalam lingkungan  dengan  trafik  tinggi  tetapi  tidak  merata [12].  Pada  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa algoritma penyeimbangan beban dinamis diimplementasikan  dan  cocok  di  lingkungan cloud yang heterogen komputasinya. Selanjutnya, penelitian mengenai  membandingkan  beberapa  strategi load balancing termasuk Least-Connection dan Round- Robin dalam  konteks  virtualization  dan  menemukan bahwa  pilihan  strategi  sangat  bergantung  pada karakteristik beban kerja spesifik mereka [13]. Dimana untuk koneksi 1000 dan 1200 round robin terlihat lebih baik. Namun pada pengujian koneksi dari 1400, 1600 dan  1800  terlihat least  connection lebih  unggul. Terakhir,  penelitian  yang  membahas  pentingnya load balancing untuk  efisiensi  sistem cloud serta  optimasi performa sistem melalui pendekatan dinamis [14].
Namun demikian, masih ada kesenjangan pengetahuan tentang  bagaimana  perbandingan  antara Least- Connection dan Round-Robin khususnya pada situasi- situasi  tertentu  seperti  distribusi  beban  kerja  yang merata atau tidak merata. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi  kesenjangan  tersebut  dengan  melakukan evaluasi  komprehensif  dari dua  teknik  tersebut dalam konteks cloud  computing menggunakan  simulasi berbasis  menggunakan  mesin  virtual.  Penelitian  ini diharapkan menghasilkan temuan yang akan memberikan  wawasan  penting  bagi  pengembang  dan administrator jaringan tentang pemilihan strategi load balancing yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan mereka.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dirancang  untuk  melakukan  evaluasi komprehensif  terhadap  dua  teknik load  balancing , yaitu Least-Connection dan Round-Robin ,  dalam konteks cloud  computing .  Tahapan  penelitian  ini
melibatkan  beberapa  langkah  penting  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  membentuk  sebuah lingkungan  simulasi  berbasis cloud .  Lingkungan simulatif ini dirancang dengan menggunakan sejumlah server virtual yang terkoneksi dan beroperasi bersama- sama  untuk  menangani  permintaan  dari  klien.  Dalam tahap  pembentukan  ini,  memanfaatkan  sebuah perangkat  lunak  simulasi  jaringan  yang  bersifat  open source  dan  sudah  terbukti  kehandalannya  dalam berbagai penelitian terdahulu. Selanjutnya, mengimplementasikan teknik load balancing menggunakan Least-Connection dan Round-Robin dalam  sistem  yang  telah  dipersiapkan.  Selanjutnya merancang  dan  mengintegrasikan  algoritma  yang spesifik  untuk  masing-masing  metode  dengan  tujuan untuk  mendistribusikan  beban  kerja  secara  efisien  di antara  server-server  yang  ada  dalam  jaringan.  Dalam fase  pengujian  beban  kerja,  dihasilkan  berbagai skenario yang dirancang untuk menguji efektivitas dari kedua  teknik load  balancing .  Skenario-skenario  ini mencakup variasi dari beban kerja yang merata, dimana setiap  permintaan  memiliki  kebutuhan  sumber  daya yang  sama  hingga  beban  kerja  yang  tidak  merata dengan  permintaan  yang  memiliki  kebutuhan  sumber daya  yang  signifikan  perbedaannya.  Setelah  proses pengujian,  dilakukan  pengumpulan  dan  analisis  data yang berkaitan dengan response time yang didapatkan dari  sejumlah  koneksi  yang  diberikan.  Analisis  ini dilakukan  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan performa dari kedua metode load balancing . Pada akhir penelitian,  dilakukan  perbandingan  komprehensif terhadap  hasil  yang  diperoleh  dari  kedua  teknik tersebut.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada  efisiensi dalam  distribusi  beban  kerja  serta  pengaruhnya terhadap latensi respon dan throughput untuk menarik kesimpulan  akhir  yang  relevan  dengan  tujuan penelitian.
2.2. Skenario Pengujian
Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  analisis  dan evaluasi  terhadap  kinerja  dari  pendekatan load balancing .  Load  balancing  merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  mendistribusikan  lalu  lintas jaringan  secara  merata  ke  berbagai  server  guna meningkatkan kinerja dan ketersediaan sistem. Dalam rangkaian penelitian ini, akan dikembangkan skenario pengujian  yang  dirancang  untuk  mengukur  dan mengevaluasi response  time dalam  lingkungan  yang
Pembentukan Lingkungan Simulasi Implementasi Teknik Load Balancing Pengujian Beban Kerja Analisis Performa Perbandingan Hasil
telah diimplementasikan dengan teknik load balancing . Penelitian  ini  menetapkan  lima  skenario  pengujian yang masing-masing diidentifikasi berdasarkan tingkat koneksi  yang  berbeda.  Setiap  skenario  diatur  dengan rasio  koneksi  khusus  untuk  menguji  kapasitas  dan efektivitas  dari  algoritma load  balancing dalam menangani jumlah permintaan yang bervariasi.
Skenario  pertama  diawali  dengan  1000  koneksi  aktif dan  600  koneksi  pasif  untuk  menguji  kondisi  pada beban  kerja  dasar.  Melangkah  ke  skenario  kedua, tingkat  koneksi  ditingkatkan  menjadi  2000  koneksi aktif dan 700 koneksi pasif, yang memberikan insight tentang performa algoritma di bawah beban yang lebih berat.  Skenario  ketiga  meningkatkan  jumlah  ini menjadi  3000  koneksi  aktif  dan  800  koneksi  pasif, sementara  skenario  keempat  beroperasi  pada  4000 koneksi aktif dan 900 koneksi pasif. Skenario terakhir, yang  menandai  kondisi  dengan  beban  paling  berat, memuat  5000  koneksi  aktif  dan  1000  koneksi  pasif. Tabel 1 merupakan skenario dari pengujian koneksi.
Tabel 1. Spesifikasi Mesin Virtual No Skenario Koneksi Aktif Koneksi pasif 1 Skenario 1 1000 600 2 Skenario 2 2000 700 3 Skenario 3 3000 800 4 Skenario 4 4000 900 5 Skenario 5 5000 1000
Dalam  setiap  skenario, response  time dicatat  dan dianalisis. Dari data yang dihasilkan, diharapkan dapat mengidentifikasi bagaimana masing-masing algoritma menyesuaikan  diri  dengan  peningkatan  jumlah permintaan  dan  bagaimana  ini  mempengaruhi  waktu yang  dibutuhkan  untuk  memproses  setiap  permintaan tersebut.  Pendekatan  ini  memungkinkan  untuk  secara kuantitatif  menilai  performa  algoritma Round-Robin dan Least-Connection dalam menghadapi skala beban kerja yang meningkat secara progresif.
2.3. Rancangan Sistem Server
Untuk  tujuan  penelitian  ini,  yaitu  merancang  sistem server yang mencerminkan lingkungan cloud computing .  Berikut  adalah  rincian  dari  rancangan sistem server:
1) Arsitektur Server
Menggunakan  arsitektur  berbasis  cluster,  di  mana sejumlah  server  virtual  saling  terhubung  dan  bekerja bersama  untuk  memproses  permintaan  dari  klien. Setiap  server dalam  cluster  ini  memiliki  sumber daya (misalnya,  CPU,  memori)  yang  sama  dan  mampu memproses permintaan secara independen.
2) Teknik Load balancing
Load  balancing merupakan  metode  yang  digunakan untuk  mendistribusikan  beban  kerja  secara  merata  di antara  beberapa  sumber  daya  komputasi.  Tujuan utamanya  adalah untuk  mencegah overload pada  satu
titik  atau  server  tertentu,  sehingga  meningkatkan kinerja,  kehandalan,  dan  efisiensi  sistem  secara keseluruhan.  Dua  teknik load  balancing yaitu Least- Connection dan Round-Robin diimplementasikan dalam  sistem  ini.  Dalam  metode Least-Connection , permintaan  baru  dialihkan  ke  server  dengan  jumlah koneksi  aktif  terkecil.  Di  sisi  lain,  dalam  metode Round-Robin ,  permintaan  didistribusikan  secara bergiliran ke setiap server dalam grup.
3) Manajemen Sumber Daya
Untuk memastikan bahwa setiap server tidak terbebani secara  berlebihan  serta  melakukan  implementasi mekanisme  manajemen  sumber  daya  yang  dinamis. Mekanisme  ini  memantau  penggunaan  sumber  daya oleh  setiap  server  dan  melakukan  penyesuaian  jika diperlukan  (misalnya,  menambah  atau  mengurangi jumlah sumber daya).
Rancangan  sistem  ini  dirancang  untuk  memberi  kita kontrol  penuh  atas  lingkungan  pengujian  serta fleksibilitas  untuk  menyesuaikan  parameter  seperti jumlah  total permintaan  dan karakteristik  beban kerja sesuai dengan skenario pengujian yang berbeda.

## Gambar 2. Arsitektur Server Load Balancer
Dalam gambar 2, elemen utama yang dipresentasikan adalah server  load  balancer ,  yang  memiliki  peran kunci  dalam  mengalokasikan  beban  koneksi  ke berbagai  server  web.  Server  ini  diidentifikasi  dengan alamat IP unik yang memfasilitasi interkoneksi dengan server-server  aplikasi  serta  perangkat  klien.  Elemen kedua  yang  tercakup  adalah  kelompok  server  web, yang  dalam  lingkup  studi  ini  terdiri  dari  dua  entitas berfungsi sebagai server aplikasi web. Setiap server di antara  kedua  entitas  ini  mengoperasikan  program aplikasi web yang dapat dijangkau dan digunakan oleh pengguna  [15].  Elemen  ketiga  adalah  komponen penyimpanan data atau database, yang untuk keperluan penelitian  ini  diintegrasikan  langsung  dalam  masing- masing server web, bukan sebagai entitas yang berdiri
sendiri.  Pengujian  terhadap  infrastruktur  sistem  ini dilaksanakan  di  dalam  sebuah  setup  mesin  virtual, dengan  detail  spesifikasi  yang  telah  diuraikan  dalam Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Mesin Virtual Komponen CPU RAM SSD Sistem Operasi 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  menampilkan  rincian  spesifikasi  perangkat keras  dan  konfigurasi  mesin  virtual  yang  diterapkan dalam  uji  coba  sistem  ini,  meliputi  data  mengenai prosesor atau CPU, RAM, SSD dan jenis sistem operasi yang  dipasang  pada  tiap  elemen.  Sedangkan  untuk menggambarkan  alokasi  alamat  IP  yang  diberikan kepada  tiap  peranti  yang  termasuk  dalam  jaringan  ini ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Nama Komponen dan Alamat IP
Komponen Alamat IP Server Load balancing 192.168.109.184 Server Web_1 192.168.109.179 Server Web_2 192.168.109.178 User 192.168.109.182
Tabel  2  menampilkan  detail  alokasi  alamat  IP  untuk tiap  perangkat  yang  berada  dalam  jaringan.  Tercatat bahwa  alamat  IP  yang  diberikan  untuk  server penyeimbang  beban  adalah  192.168.109.184.  Server ini  memiliki  fungsi  esensial  dalam  mendistribusikan permintaan  layanan  yang  masuk  dari  pengguna  ke berbagai  server  web  yang  tersedia.  Ketika  pengguna mencoba mengakses layanan lewat server web, mereka akan diarahkan secara otomatis ke server penyeimbang beban  ini.  Server  penyeimbang  beban  bertugas  untuk mengalokasikan  permintaan  tersebut  ke  server  web yang  sesuai  di  latar  belakang.  Dalam  sistem  ini, pengguna  tidak  perlu  mengetahui  server  web  mana yang  akan  menangani  permintaannya;  hal  ini sepenuhnya  diatur  oleh  server  penyeimbang  beban. Server  ini  secara  efisien  mendistribusikan  beban layanan kepada server web yang tersedia sesuai dengan skema alokasi yang telah ditetapkan sebelumnya.
2.4. Algoritma Least-Connection
Least-Connection adalah  teknik load  balancing yang populer  dan  efektif,  terutama  dalam  lingkungan  di mana  beban  kerja  tidak  merata  atau  permintaan memiliki  kebutuhan  sumber  daya  yang  berbeda  [13]. Dalam  metode  ini,  distribusi  beban  kerja  dilakukan
dengan mempertimbangkan jumlah koneksi aktif pada setiap  server.  Server  yang  memiliki  jumlah  koneksi aktif  paling  sedikit  akan  menerima  permintaan selanjutnya,  sehingga  memastikan  bahwa  beban  kerja terdistribusi secara efisien. Algoritma Least- Connection memungkinkan  sistem load  balancing untuk  secara  dinamis  menyesuaikan  distribusi  beban kerja berdasarkan kondisi aktual setiap server. Dengan demikian, algoritma ini membantu menghindari situasi di mana satu atau beberapa server mungkin mengalami beban kerja yang berlebihan sementara yang lain masih memiliki kapasitas yang belum terpakai.
Teknik ini berfungsi dengan mengarahkan permintaan baru  ke  server  dengan  jumlah  koneksi  aktif  terkecil. Dengan  kata  lain,  server  yang  sedang  mengerjakan tugas  paling  sedikit  akan  mendapatkan  permintaan baru. Pendekatan ini berdasarkan asumsi bahwa server dengan  jumlah  koneksi  aktif  terkecil  kemungkinan besar  memiliki  sumber  daya  paling  banyak  yang tersedia  untuk  memproses  permintaan  baru.  Oleh karena  itu,  teknik  ini  membantu  memastikan  bahwa tidak  ada  satu  server  pun  yang  terbebani  secara berlebihan  dan  bahwa  beban  kerja  didistribusikan seefisien mungkin di antara semua server [16]. Namun, metode Least-Connection juga  memiliki  beberapa batasan.  Misalnya,  metode  ini  mungkin  tidak  efektif jika  semua  permintaan  memiliki  kebutuhan  sumber daya serupa karena dalam kasus seperti itu, pendekatan Round-Robin atau lainnya mungkin lebih baik [17].
2.5. Algoritma Round-Robin
Round-Robin adalah  salah  satu  teknik load balancing yang  paling  sederhana  dan  banyak  digunakan  [18]. Teknik  ini  berfungsi  dengan  mendistribusikan permintaan  secara  bergiliran  ke  setiap  server  dalam grup.  Setelah  server  menerima  permintaan,  kemudian dipindahkan  ke  akhir  antrian  dan  server  berikutnya dalam  urutan  menerima  permintaan  selanjutnya. Pendekatan  ini  memastikan  bahwa  semua  server menerima jumlah permintaan yang sama dalam jangka waktu  tertentu,  asalkan  semua  permintaan  memiliki kebutuhan sumber daya yang serupa [19]. Oleh karena itu, Round-Robin bisa menjadi pilihan yang baik dalam lingkungan di mana beban kerja merata [20].
Algoritma  ini  mengoperasikan  konsep  pengaturan giliran,  di  mana  setiap  permintaan  dari  klien dialokasikan  secara  bergantian  ke  setiap  server  yang tersedia.  Proses  ini  dilakukan  dalam  urutan  siklus putaran,  di  mana  setiap  server  menerima  sejumlah permintaan sebelum beralih ke server berikutnya dalam daftar. Pendekatan ini memastikan bahwa beban kerja terdistribusi secara merata di antara semua server yang terlibat, sehingga mencegah server tertentu mengalami beban  yang  berlebihan  sementara  yang  lain  tidak terpakai.  Namun  demikian, Round-Robin juga memiliki beberapa keterbatasan. Misalnya, jika beban kerja  tidak  merata,  yaitu  beberapa  permintaan memerlukan  lebih  banyak  sumber  daya  daripada lainnya, metode ini mungkin tidak efisien karena dapat
menyebabkan  beberapa  server  menjadi  terbebani berlebihan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pendekatan load  balancing diterapkan  dengan mendistribusikan  permintaan  atau  tugas  di  antara berbagai server atau sumber daya komputasi, sehingga tidak ada satu entitas pun yang mengalami beban kerja yang  berlebihan  sesuai  dengan  arsitektur  serta rancangan yang telah direncanakan sebelumnya dengan algoritma Least-Connection dan Round-Robin dalam lingkungan  simulasi cloud .  Selanjutnya  dilakukan evaluasi  dengan  berbagai  skenario  beban  kerja  untuk mengevaluasi  performa  kedua  teknik  tersebut  dalam kondisi  yang  berbeda.  Dalam  penelitian  yang menilai efektivitas dari Round-Robin , diperoleh hasil r esponse time dalam  milidetik  yang  terukur  untuk  lima  tingkat koneksi yang berbeda. Gambar 3 merupakan rancangan topologi dari skema pengujian yang akan diterapkan .

## Gambar 3. Arsitektur Server Load Balancer
Pada  tingkat  koneksi  pertama,  1000/600,  waktu respons tercatat konstan pada 2.8 ms untuk semua lima kali  pengujian,  menghasilkan  rata-rata  yang  sama dengan nilai pengujian individu. Menariknya, meskipun tingkat koneksi meningkat menjadi 2000/700,  peningkatan response  time relatif  minim, dengan rata-rata hanya sedikit naik menjadi 2.875 ms. Pada tingkat koneksi 3000/800, kita melihat konsistensi yang  sama  dengan  sedikit  variasi,  di  mana  pengujian kedua  mencatat  sedikit  lonjakan  waktu  respons menjadi  3  ms,  namun  rata-rata  tetap  di  bawah  3  ms, yaitu  2.925  ms.  Menariknya,  ketika  tingkat  koneksi meningkat  menjadi  4000/900,  ada  peningkatan  yang lebih signifikan dalam waktu respon dengan pengujian kedua  yang  mengalami  puncak  pada  3.3  ms, menghasilkan  rata-rata  3.125  ms.  Ini  mungkin mengindikasikan bahwa semakin tinggi beban koneksi, sistem  mengalami  lebih  banyak  tekanan  yang mencerminkan dalam peningkatan waktu respons. Pada tingkat  tertinggi  yang  diuji,  yaitu  5000/1000,  kita melihat  rata-rata  waktu  respons  tertinggi  yaitu  3.275 ms.
Walaupun ada fluktuasi di pengujian individu, dengan pengujian pertama menunjukkan waktu respons paling tinggi  pada  3.5  ms,  sistem  masih  menunjukkan kemampuan untuk menangani beban yang lebih tinggi dengan  peningkatan  waktu  respons  yang  tidak  terlalu
drastis. Keseluruhan data menunjukkan bahwa metode Round-Robin mampu mempertahankan waktu respons yang  relatif  stabil  bahkan  ketika  tingkat  koneksi meningkat,  namun  ada  indikasi  peningkatan  waktu respons  seiring  dengan  penambahan  beban.  Ini menunjukkan bahwa metode Round-Robin menyediakan  distribusi  beban  yang  efisien  namun memiliki  batasan  dalam  mengelola  kenaikan  beban yang  tinggi  secara  efektif.  Tabel  3  berisikan  hasil pengujian response  time (ms)  Server  dengan Round- Robin .
Tabel 4. Hasil Pengujian Response Time Dengan Round-Robin No Tingkat Koneksi Pengujian Rata- Rata 1 2 3 4 5 1 1000/600 2.8 2.8 2.8 2.8 2.8 2.8 2 2000/700 2.9 2.8 2.9 2.9 2.9 2.875 3 3000/800 2.9 3 2.9 2.9 2.9 2.925 4 4000/900 3.1 3.3 3 3.1 3.1 3.125 5 5000/1000 3.5 3.2 3.2 3.2 3.3 3.275
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  pengujian load balancing dengan metode Least-Connection , kita dapat melihat  bagaimana  sistem  berperilaku  terhadap berbagai  tingkat  koneksi.  Pada  tingkat  koneksi  awal 1000/600, terdapat sedikit variasi dalam waktu respons, dengan  nilai  minimum  2.8  ms  dan  maksimum  3  ms, menghasilkan rata-rata 2.9 ms. Ini menunjukkan bahwa pada  beban  rendah,  sistem  dengan  metode Least- Connection mampu  mempertahankan  konsistensi. Untuk  tingkat  koneksi  2000/700,  hasil  pengujian menunjukkan kestabilan yang sempurna tanpa variasi, dengan  waktu  respons  konstan  pada  2.9  ms  untuk semua  lima  kali  pengujian,  memberikan  gambaran bahwa  sistem  dapat  menangani  peningkatan  beban tanpa  mempengaruhi  performa  waktu  respons.  Grafik batang  pada  Gambar  4  memperlihatkan  tingkat response  time yang  didapat  dari  pengujian Round Robin.

## Gambar 4. Arsitektur Server Load Balancer
Ketika  tingkat  koneksi  meningkat  menjadi  3000/800, kita  mulai  melihat  sedikit  peningkatan  pada  waktu respons, terutama pada pengujian keempat dan kelima yang  menunjukkan  waktu  respons  3  ms  dan  3.1  ms, secara  berurutan.  Hal  ini  memberikan rata-rata  waktu respons sebesar 2.96 ms, yang masih tergolong efisien namun  menandakan  adanya  peningkatan  beban  yang
dimulai mempengaruhi performa. Lebih jauh lagi, pada tingkat koneksi 4000/900, rata-rata waktu respons naik menjadi  3.1  ms.  Penambahan  beban  ini  tampaknya memiliki  pengaruh  yang  lebih  jelas,  dengan  waktu respons yang berfluktuasi antara 3 ms hingga 3.2 ms. Meskipun terjadi peningkatan, sistem masih menunjukkan kemampuan yang baik dalam menangani peningkatan beban dengan metode Least-Connection .
Terakhir,  pada  tingkat  koneksi  tertinggi  yang  diuji, 5000/1000,  rata-rata  waktu  respons  tercatat  sebesar 3.34 ms. Pengujian individu menunjukkan variasi yang lebih  besar  dari  pengujian  sebelumnya,  dengan  nilai tertinggi  mencapai  3.6  ms.  Ini  dapat  menunjukkan bahwa  pada  tingkat  koneksi  tinggi,  metode Least- Connection mulai  menemui  keterbatasan  dalam memproses  permintaan  secara  efektif,  yang  tercermin dari peningkatan waktu respons. Tabel 4 berisikan hasil pengujian response  time (ms)  Server  dengan Least- Connection .
Tabel 5. Hasil Pengujian Response time Dengan Least-Connection
No Tingkat Koneksi Pengujian Rata- Rata 1 2 3 4 5 1 1000/600 2.9 2.9 2.9 2.8 3 2.9 2 2000/700 2.9 2.9 2.9 2.9 2.9 2.9 3 3000/800 2.9 2.9 2.9 3 3.1 2.96 4 4000/900 3.1 3.1 3.1 3 3.2 3.1 5 5000/1000 3.1 3.3 3.6 3.2 3.5 3.34
Dari  tabel  yang  diberikan,  kita  dapat  melakukan perbandingan  hasil  rata-rata  pengujian  waktu  respons ( response time ) antara metode load balancing Round- Robin dan Least-Connection pada  berbagai  tingkat koneksi. Grafik batang pada Gambar 5 memperlihatkan tingkat response time yang didapat dari pengujian least connection.
Gambar 5. Arsitektur Server Load Balancer
Tabel 6. Hasil Rata-Rata Uji Response time Pada Kedua Model
No Tingkat Koneksi Hasil Rata-Rata Response time Round-Robin Least-Connection 1 1000/600 2.8 2.9 2 2000/700 2.875 2.9 3 3000/800 2.925 2.96 4 4000/900 3.125 3.1 5 5000/1000 3.275 3.34
Tabel 5 diatas memperlihatkan hasil rata-rata pengujian response  time  (ms) pada  kedua  model.  Pada  tingkat koneksi  1000/600,  metode Round-Robin mencatatkan waktu respons rata-rata yang sedikit lebih baik (2.8 ms) dibandingkan  dengan  metode Least-Connection (2.9 ms). Hal ini menunjukkan bahwa pada koneksi rendah, Round-Robin mungkin  sedikit  lebih  efisien  dalam mendistribusikan  beban.  Ketika  tingkat  koneksi meningkat  menjadi  2000/700,  metode Round-Robin masih  menunjukkan  waktu  respons  yang  relatif konsisten  (2.875  ms),  sementara Least-Connection tetap  konstan  pada  2.9  ms.  Meskipun  perbedaannya tidak  signifikan,  hal  ini  dapat  menandakan  bahwa Round-Robin memiliki  keunggulan  ringan  dalam menangani beban pada level ini.
Pada  tingkat  koneksi  3000/800,  metode Round-Robin mengalami kenaikan waktu respons menjadi 2.925 ms, sementara  metode Least-Connection mencatatkan waktu  yang  sedikit  lebih  tinggi  (2.96  ms).  Perbedaan waktu  respons  yang  lebih  nyata  di  tingkat  ini  dapat mengindikasikan bahwa beban yang lebih tinggi mulai memberikan  dampak  yang  lebih  besar  terhadap performa  sistem  dengan  metode Least-Connection . Untuk  tingkat  koneksi  4000/900,  kita  melihat pembalikan  situasi  di  mana metode Least-Connection (3.1  ms)  justru  menunjukkan  waktu  respons  rata-rata yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Round-Robin (3.125 ms). Hal ini bisa menandakan bahwa pada beban yang lebih berat, Least-Connection mulai lebih efektif dalam  menyeimbangkan  permintaan  dibandingkan dengan Round-Robin .  Pada  koneksi  tertinggi  yang diuji,  5000/1000, Round-Robin mengalami  waktu respons  rata-rata  sebesar  3.275  ms,  sementara Least- Connection berada  pada  3.34  ms.  Pada  tahap  ini, perbedaan  menjadi  lebih  jelas  dimana Round-Robin tampaknya lebih tangguh dalam menghadapi kenaikan beban dibandingkan dengan Least-Connection .
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  kedua metode  menunjukkan  kekuatan  dan  kelemahan  pada berbagai  tingkat  koneksi. Round-Robin cenderung lebih  konsisten  pada  tingkat  koneksi  rendah  hingga sedang,  sedangkan Least-Connection menunjukkan potensi  efisiensi  yang  lebih  baik  pada  koneksi menengah  hingga  tinggi.  Namun,  pada  tingkat  beban yang sangat tinggi, Round-Robin tampaknya memiliki keunggulan  dalam  mempertahankan  waktu  respons yang  lebih  rendah.  Dalam  konteks  aplikasi  nyata, pemilihan  metode load  balancing dapat  tergantung pada  pola  lalu  lintas  yang  diharapkan  dan  prioritas sistem, apakah itu untuk konsistensi waktu respons atau untuk  fleksibilitas  dalam  menangani  lonjakan  beban yang tidak terduga.
Gambar 6. Hasil Nilai Waktu Respons Antara Metode Server Tunggal dan Load balancing
Grafik batang pada Gambar 5 menunjukkan hasil Rata- rata  pengujian response  time untuk  dua  metode  yaitu load  balancing dengan Least-Connection dan Round- Robin . Data disajikan untuk lima tingkat koneksi yang berbeda dari 1000/600 hingga 5000/1000.

## 4.   Kesimpulan
Dalam  konteks cloud ,  metode Round-Robin efektif untuk  mengatur  trafik  ringan  dan  memberikan  waktu respons yang stabil, cocok untuk aplikasi dengan trafik yang  dapat  diprediksi.  Sebaliknya, Least-Connection lebih  unggul  dalam  mengelola  trafik  padat,  yang penting  untuk  aplikasi  yang  mengalami  lonjakan permintaan.  Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  adalah bahwa load  balancing dengan Least-Connection mampu  mengelola  permintaan  dengan  efektif  hingga tingkat tertentu sebelum performanya mulai terdegradasi  dengan  peningkatan  beban.  Waktu respons  yang  masih  berada  di  bawah  ambang  4  ms hingga tingkat koneksi 5000/1000 menunjukkan bahwa metode  ini  cukup  efektif,  namun  ada  ruang  untuk optimasi  lebih  lanjut  untuk  menangani  peningkatan beban  dengan  lebih  efisien.  Perbandingan  langsung dengan  data  dari  metode Round-Robin dapat memberikan wawasan tentang kelebihan dan keterbatasan  kedua  metode  dalam  berbagai  skenario beban  kerja.  Pilihan  strategi load  balancing harus disesuaikan dengan mempertimbangkan pola trafik dan kebutuhan  spesifik  layanan cloud untuk  mencapai keseimbangan  antara  efisiensi  sumber  daya  dan keandalan layanan.

## Daftar Rujukan
[1] S.  Afzal  and  G.  Kavitha,  “Load  balancing  in  cloud computing – A hierarchical taxonomical classification,” J. Cloud Comput. , vol. 8, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s13677- 019-0146-7.
[2] A. Oad, K. Kumari, I. Hussain, F. Dong, B. Hammad, and R.  Oad,  “Performance  comparison  of  ORB,  SURF  and SIFT  using  Intracranial  Haemorrhage  CTScan  Brain images,” Int. J.  Artif.  Intell.  Math. Sci. ,  vol.  1,  no. 2, pp. 26–34, 2023, doi: 10.58921/ijaims.v1i2.41.
[3] 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.
[4] S. Goswami and A. De Sarkar, “A comparative study of load  balancing  algorithms  in  computational  grid environment,” Proc.  Int.  Conf.  Comput.  Intell.  Model. Simul. , pp. 99–104, 2013, doi: 10.1109/CIMSim.2013.24. [5] 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.
[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] Vignesh  Joshi,  “Load  Balancing  Algorithms  in  Cloud Computing,” Int. J. Res. Eng. Innov. , vol. 3, no. 6, pp. 530– 532, 2020, doi: 10.1007/s10586-019-02928-y.
[8] N.  Rachmatullah,  D.  Mukarromah,  and  T.  Sutabri, “Learning  Management  System  Berbasis  Cloud  dalam Model  Pembelajaran  Blended  Learning  Pada  Fakultas Saintek UIN Raden Fatah,” J. Fasilkom , vol. 13, no. 02, pp. 132–137, 2023, doi: 10.37859/jf.v13i02.5024.
[9] 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.
[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] P.  Singh,  P.  Baaga,  and  S.  Gupta,  “Assorted  Load Balancing  Algorithms  in  Cloud  Computing:  A  Survey,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 143, no. 7, pp. 34–40, 2016, doi: 10.5120/ijca2016910258.
[12] J.  Vashistha,  “Comparative  Study  of  Load  Balancing Algorithms,” IOSR  J.  Eng. ,  vol.  03,  no.  03,  pp.  45–50, 2013, doi: 10.9790/3021-03324550.
[13] T.  Wira  Harjanti,  H.  Setiyani,  and  J.  Trianto,  “Load Balancing  Analysis  Using  Round-Robin  and  Least- Connection  Algorithms  for  Server  Service  Response Time,” Appl. Technol. Comput. Sci. J. , vol. 5, no. 2, pp. 40– 49, 2022, doi: 10.33086/atcsj.v5i2.3743.
[14] Q. Zhang, L. Cheng, and R. Boutaba, “Cloud computing: State-of-the-art and research challenges,” J. Internet Serv. Appl. , vol. 1, no. 1, pp. 7–18, 2010, doi: 10.1007/s13174- 010-0007-6.
[15] W.  Zhang,  “Linux  Virtual  Server  for  Scalable  Network Services,” Ottawa Linux Symp. , 2000.
[16] 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.
[17] M.  A.  I.  F.  P.  Sujarwo,  I.  Istikmal,  and  A.  I.  Irawan, “Analysis  of  Load  Balancing  Least  Connection  and Shortest Expected Delay Algorithm for Web Server Using Kube-Proxy  on  Kubernetes,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  11,  no.  2,  p.
439, 2023, doi: 10.26760/elkomika.v11i2.439.
[18] 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.
[19] H. Triangga, I. Faisal, and I. Lubis, “Analisis Perbandingan Algoritma  Static  Round-Robin  dengan  Least-Connection Terhadap  Efisiensi  Load  Balancing  pada  Load  Balancer Haproxy,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  70–75,  2019,  doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1688.
[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.
2,4 2,6 2,8 3 3,2 3,4 1000/600 2000/700 3000/800 4000/900 5000/1000 1 2 3 4 5

## Hasil Rata-rata Pengujian Respontime (ms)
Hasil Rata-rata Pengujian Respontime (ms)   Load balancing dengan Leastconnection
Hasil Rata-rata Pengujian Respontime (ms)   Load balancing dengan Roundrobin