Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 74 – 81

## CLOUD STORAGE DENGAN TEKNOLOGI KUBERNETES UNTUK PLATFORM COLLABORATIVE RESEARCH
Muhammad A. Nugroho 1 , Rikie Kartadie 2
1,2 Informatika, STMIK AKAKOM Yogyakarta Jl. Raya Janti No.143, Jaranan, Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta e-mail: m.agung.n@akakom.ac.id 1 , rikie@akakom.ac.id 2

## ABSTRAK
Memberikan  model  alternatif  untuk  penerapan  penelitian  kolaboratif  melalui  layanan  teknologi  komputasi  awan  yang  diim- plementasikan  di  lingkungan  komputer  lokal  atau  untuk  menampung  penyimpanan  file  di  luar  lokasi,  penggunaan  berbagi  file cloud  sangat  bermanfaat  dan  mudah.  Penggunaan  teknologi  ini  harus  diimplementasikan  dan  diuji  keandalannya  dalam  skala yang  baik  sehingga  jika  akan  dikembangkan  lebih  lanjut  dapat  segera  diimplementasikan  dan  sesuai  dengan  lingkungan  dan sumber daya jaringan yang ada. Penelitian ini berfokus pada implementasi dan pengujian performa kecepatan dan user request yang  menghasilkan  nilai  A  pada  uji  kecepatan  pada  GTMetrix  dan  load  peak  tertinggi  connection  time  0-5ms.  Solusi  terhadap penurunan performa dapat disolusikan dengan menggunakan model scaling dikombinasikan dengan proxy, dan load balancing.

## Kata Kunci: Collaboration Research, Kubernetes,  Penelitian

## ABSTRACT
Providing an alternative model for the application of collaborative research through cloud computing technology services impl emented in the local computer environment  or  to  accommodate  offsite  file  storage,  the  use  of  cloud  file  sharing  is  very  useful  and  easy.  The  use  of  this technology  must  be  implemented  and  tested  for  reliability  on  a  good  scale  so  that  if  it  is  to  be  developed  further  it  can  be  implemented immediately  and  by  following  by  under  the  existing  network  environment  and  resources.  This  research  focuses  on  the  implementation  and performance testing of speed and user requests that produce an A value on the speed test on GTMetrix and the highest peak load connection time of 0-5ms. A solution to performance degradation can be solved using  a scaling model in combination with proxies, and load    balancing.
Keywords  : Collaboration Research, Kubernetes, Research

## I. PENDAHULUAN
elakukan    suatu  penelitian  yang  baik,  konsisten,  terstruktur  selain  harus  didukung  oleh  kemampuan metodologi penelitian  yang  baik  juga  harus  didukung referensi  yang  relevan,  kekinian  dan  penyimpanan data  yang  handal.  Salah  satu  kelemahan  kita  dalam  melakukan  penelitian  yang  baik  adalah  dalam  hal manajemen  referensi/sitasi dan file  collaboration . Ketersediaan  koneksi internet  dan  kemajuan  teknologi  informasi memungkinkan  setiap  kita  dapat  melakukan  akses  pada  berbagai  sumber  referensi.  Kemajuan  teknologi  mobile, memberikan  akses  mudah  terhadap  referensi  dan  dapat  dilakukan  setiap  saat  dimanapun  kita  berada.  Aktivitas penelitan kita tidak harus dibatasi oleh lingkungan kampus, perpustakaan dan laboratorium saja namun dimanapun yang bersangkutan terkoneksi dengan internet aktivitas penelitian dapat dilakukan.     Istilah Collaborative  research telah  diperkenalkan  paling  tidak  sejak  tahun  1986  oleh  Beatrice  A.  Ward,  dan  Willian  J.
Tikunoff [1], dan mereka menyatakan bahwa definisi penelitian kolaboratif disajikan dengan mencatat peran ganda dan  kesa-  maannya  dalam  tindakan  penelitian.  Alasan  untuk  melakukan  penelitian  kolaboratif  diberikan  untuk memusatkan peningkatan penggunaan hasil penelitian, penelitiannya sendiri, dan pengurangan selang waktu dalam pengaplikasian penelitian dan tindakan penelitian. Pada ”kecenderungan kolaborasi” masing-masing peneliti, pada sisi  sosial  berbagai  disiplin  ilmu  akan  menunjukkan  bahwa  kolaborasi  adalah  fungsi  orientasi  terhadap  tanggung jawab  individu  versus  tanggung  jawab  kolektif  untuk  penelitian.  Kolaborasi  bergantung  pada  pekerjaan  yang dilakukan peneliti — jika kolaborasi bermanfaat, mereka akan melakukannya terlepas dari iklim sosialnya  [2].
Program penelitian kolaboratif meningkatkan pentingnya peluang penelitian, hasil dan transfer pengetahuan antara peneliti,  universitas  dan  bisnis  yang  berpartisipasi.  Dengan  mulai  adanya  kesadaran  akan  pentingnya  penelitian kolaboratif dalam mengembangkan kompetensi inti dan dalam membuat keputusan strategis yang tepat, bagaimana cara  terbaik  menyebarkan  sumber  daya  untuk  memenangkan  persaingan,  kita  harus  mengembangkan  secara terstruktur  pendekatan  penelitian  kolaboratif  dan  kemudian  mengembangkan  pengetahuan  ini  dengan  tekad  yang sama, namun tentu saja terjadi kesenjangan.
Kerangka  kerja  kolaboratif  dapat  menggunakan file  sharing dan  penulisan  bersama,  tentu  saja  membutuhkan teknologi  yang  dapat  menjembatani  hal  ini.  Aktivitas  penelitian  yang  baik  menuntut  adanya  proses  sharing pengetahuan  dengan  komunitas  peneliti  dan  kolaborasi  aktivitas  antar  peneliti.  Melalui  dua  hal  ini  maka  setiap peneliti  akan  selalu terkoneksi  dengan  sebuah  lingkungan  penelitian  yang  kondusif  untuk menghasilkan  penelitian
M

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 74 – 81
yang berkualitas. Melalui sharing dan kolaborasi maka keterbatasan fisik lingkungan penelitian yang dihadapi oleh seorang  peneliti  tidak  menjadi  kendala  untuk  menghasilkan      sebuah  penelitian  yang  baik  dan  aplikasi  teknologi informasi  memungkinkan  untuk  melakukan  upaya sharing dan  kolaborasi  tersebut  terlebih  di  era  teknologi  awan sekarang  ini.
Untuk kepentingan collaborative research , NextCloud memiliki fitur yang telah memenuhi, kemudian bagaimana NextCloud  diimplementasikan  pada  lingkungan  ( environment )  jaringan  yang  tersedia  dan  bagaimana  performanya sehingga dapat meme- nuhi kebutuhan akan sharing dan kolaborasi file dalam penelitian. Fokus penelitian ini adalah bagaimana NextCloud dapat diintegrasikan pada docker cloud environment dalam sklabilitas teknologi   Kubernetes
II. TINJAUAN  PUSTAKA
Sebuah  tool  untuk  kepentingan  collaborative  research  setidaknya  memiliki  4  fungsi  utama  yaitu: web–enabled calendar,  electronic  notebook,  repository  tools dan database [3]. Web-enabled  calendar fungsinya  adalah  untuk sharing agenda  dan milestone  research ,  sedangakan electronic  notebook untuk  kepentingan sharing dokumen  dan tracking  research  progress ,  untuk repository  tools dan database adalah  untuk  menyimpan  segala  dokumen terkait dengan pelaksanaan penelitian.
Kepentingan collaborative  research ini  dapat  dipenuhi  dengan  beberapa  layanan  awan  yang  telah  ada,  seperti Google  Drive,  Amazon  S3,  Google  Kubernetes,  Globus  dan  masih  banyak  lagi.  Salah  satu  layanan  awan  adalah NextCloud [4] yang merupakan  aplikasi  web PHP  yang  berjalan  pada  server  berbasis  linux  seperti  halnya  Apache atau  Nginx.  NextCloud  dapat  menyimpan  informasi file  sharing ,  detail  pengguna,  data  aplikasi,  dan  konfigurasi sebaik informasi file di MySql [5].
Server NextCloud ditulis dalam bahasa skrip PHP dan JavaScript. Untuk akses jarak jauh menggunakan saber/dav, server WebDAV OpenSource [6]. NextCloud dirancang untuk bekerja dengan beberapa sistem manajemen database , termasuk SQLite, MariaDB, MySql, Oracle Database, dan PostgreSQL  [7].
Penelitian  yang  dilakukan  Dewi,  L.P.,  dkk  [8]  berforkus  pada  penerapan  skalabilitas  di  kubernetes  dan mengevaluasi kinerjanya dalam mengatasi  peningkatan jumlah pengguna bersama yang mengakses data akademik. Virtualisasi  menggunakan  kontainer  memungkinkan  banyak  fleksibilitas  untuk  manajemen  kapasitas  di  server. Dibeberapa  server,  skalabilitas  server  diaktifkan  untuk  melayani  permintaan  pengguna.  Penerapan  skalabilitas  ke container (dibeberapa server) mengurangi pod penggunaan CPU karena distribusi beban ke container yang tersebar di banyak pekerja [9].
Dalam tulisan lain, Kariyattin, S, dkk [10], dan Mencomedel, V., dkk., [11] menganalisis overhead penerapan dan penghentian  container  di  kubernetes,  serta  memahami  kinerja  berbagai  konfigurasi  pod  kubernetes  yaitu  pengaruh jumlah container per pod. Penelitian yang dilakukan mereka pun menganalisis klaster Kubernetes yang terdiri dari 8 mesin.  Model  yang diberikan  oleh  Medel,  V, dkk  [11]  dapat  dimanfaatkan  sebagai  dasar  untuk  menungkatkan  dua kegiatan  yaitu:  (i)Perencanaan  kapasistas  dan  pengelolaan  sumber  daya,  (ii)Design  aplikasi,  khususnya bagaimana aplikasi  dapat  disusun  dalam  istilah  pod  dan  container.  Menurut  Medel,  V.,  dkk  [11],  dapat  dilihat  bahwa  satu container dapat diterapkan dalam interval waktu yang berkisar kurang  dari 1 detik hingga 3   detik.
Ada perbedaan dalam performa sistem antara container dan native karena overhead virtualisasi. Namun, overhead kinerja  dalam  kontainer  dianggap  kecil  dan  dalam  beberapa  kasus  hampir  tidak  ada  [12].  Kinerja  setiap  server (server FTP,  server   web, dan server email) yang berjalan pada platform kontainer berbeda. Pengujian ini dilakukan untuk  melihat  platform  terbaik  untuk  menjalankan  server  dan  dalam  kondisi  apa  hasilnya  adalah  docker  memiliki performa yang lebih lambat dalam total  waktu yang dibutuhkan namun stabil dalam penambahan   kecepatan.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  perangkat  lunak,  dengan  sasaran  akhir  yang  diharapkan  adalah terbangunnya  sebuah  perangkat  lunak  ( software )  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  diharapkan.  Dalam mengembangkan  perangkat  lunak  terdapat  banyak  paradigma  yang  bisa  digunakan,  dan  paradigma  yang diggunakan salah satunya adalah jenis paradigma prototyping . Prototype merupakan  sebuah  memungkinkan  pengembangan  untuk  membuat  model  perangkat  lunak  yang  akan direkayasa.  Paradigma prototyping pada  pengembangan  perangkat  lunak  dapat  memungkinkan  pengembang untuk membentuk prototype awal  program. Prototype tersebut  menjadikan  pengembang  dapat  menyesuaikan  rancangan program  dengan  kebutuhan  pemakai  dan  pemakai  mendapatkan  gambaran  awal  mengenai  perangkat  lunak  yang dibuat.  Pemakai  dapat  mengoreksi  rancangan  yang  telah  dibuat  apakah  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan menurut M. Beaudouin-lafon and W. E. Mackay [13] desainer harus memutuskan peran apa yang harus dimainkan prototype sehubungan  dengan  sistem  akhir  dan  dalam  urutan  mana,  untuk  membuat  aspek  yang  berbeda  dari

## prototype .
Kelebihan paradigma ini adalah terjadi kesesuaian antara permintaan pemakai dengan rancangan yang dibuat oleh pengem-  bang  dengan  lebih  cepat.  Urutan  langkah  pada  paradigma prototype diilustrasikan  dalam  gambar  1  di bawah ini.
Gambar 1: Model pengembangan
Untuk  membangun  layanan collaborative  storage ,  ada  beberapa infrastruktur  yang  digunakan, terdiri  dari instances  Google Compute  Engine  pada  Google  Cloud  Platform,  Engine  Nextcloud,  docker  sebagai  container,  dan  Kubernetes  sebagai  tools untuk orkestrasi. Masing-masing VM instances memiliki 2 virtual core dan memori 8GB seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2: Rancangan infrastruktur collaborative research  platform

## IV. IMPLEMENTASI DAN  PENGUJIAN
Langkah  dalam  implementasi  dibangun  dalam  2  bagian  penting  yang  tentu  saja  memiliki  tingkat  kesulitan tersendiri. Bagian pertama adalah implementasi ini adalah deploy platform yang terdiri dari instance, kubernetes dan nextcloud, selanjutnya bagian kedua adalah implementasi collaborative document yang merupakan server terpisah dari bagian pertama.

## A. Implementasi
1) Instances, Kubernetes dan  Nextcloud
Proses  implementasi  merupakan  pemanfaatan platform  collaborative  research untuk  keperluan  riset  Bersama. Implementasi  menggunakan google  cloud  platform pada instance  compute  engine ,untuk  membuat  2  instance tersebut, menggunakan perintah berikut ini pada console cloud :
e x p o r t  ZONE=” us   e a s t 1   c ”
e x p o r t INSTANCE  NAME=” nextcloudakakom ” e x p o r t   INSTANCE  TYPE=” n1 − s t a n d a r d − 8” g c l o u d   compute   i n s t a n c e s   c r e a t e   $INSTANCE  NAME \ − zone=$ZONE \ − image − p r o j e c t = Ubuntu − 1 8.04 \
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 74 – 81
−
− e − − − − $
− ma chi n e − t y p e =$INSTANCE  TYPE \ − b o ot − di sk − s i z e =20GB \
Setelah proses deploy instances , salah satu VM digunakan untuk membuat layanan nextcloud yang menggunakan infrastruktur Kubernetes, berikut ini beberapa  prosesnya:
$  sudo  a p t   i n s t a l l d o c k e r . i o $  sudo  s y s t e m c t l   e n a b l e   d o c k e r $   c u r l  −s   h t t p s : / / p a c k a g e s . c l o u d . g o o g l e . com / a p t / doc / apt −key . gpg $   s| u sudo p apt −d key e add i t o r y   ” deb   h t t p  : / /  a p t . k u b e r n e t e s . i o / k u b e r n e t e s x e n i a l   main ” do   a   t   a $  su p d−t r l p o s beadm − do  a t    i n s a   l   ku $   sudo  swapoff −a $  sudo  kubeadm  i n i t  − pod−network −c i d r = 1 0 . 2 4 4 . 0 . 0 / 1 6 $   mkdir  −p  $HOME / . kube $   sudo  cp −i   / e t c / k u b e r n e t e s / admin . co n f  $HOME / . kube / c o n f i g $   sudo  chown  $ ( i d  −u ) : $ ( i d  −g )  $HOME / . kube / c o n f i g $   k u b e c t l   a p p l y  −f   h t t p s : / / raw . g i t h u b u s e r c o n t e n t . com / c o r e o s / f l a n n e l / m a s t e r $   k u b / Documentation / kube−l f l a n n e l . yml
e c t l   t a i n t   nodes −  a  l   node−r o l e −
Setelah proses Kubernetes, Langkah selanjutnya mempersiapkan database MariaDB ke dalam infrastruktur    Kubernetes.
$   mkdir  nc   deployment $   cd   nc  deployment $  wget  h t t p s : / / raw . g i t h u b u s e r c o n t e n t . com / a n d r e m ot z   /
n e x t c l o u d − k u b e r n e t e s / m a s t e r / k u b e r n e t e s − yaml / db − deployment . yaml $   nano  db − d r ployment . yaml
ployment . yaml k u b e c t l c  e a t e f   db   de $ t    s aw h u s e r c o n t e n t . com / a n d r e m ot z  / n e x t c l o u d k u b e r n e t e s wget  h t  p    : / / r . g i t   u b
−
$ / m a s t e r / k u b e r n e t e s − d ya ml / db − a s v c . ya m l k u b e c t l    c r e a t e − f b − svc . y  ml
Setelah proses deploy instances dan persiapan database selesai, barulah dilakukan deploy layanan nextcloud pada kubernetes yang telah disiapkan.
$  wget  h t t p s  : / / raw .  g i t h u b u s e r c o n t e n t  . com / an d r e m o t z  / n e x t c l o u d − k u b e r n e t e s / m a s t e r / k u b e r n e t e s − yaml / nc − dep loyme nt  . yaml $   nano   nc − deployment . yaml $   k u b e c t l   c r e a t e − f  nc − deployment . yaml $  wget  h t t p s  : / / raw .  g i t h u b u s e r c o n t e n t  . com / an d r e m o t z  / n e x t c l o u d − k u b e r n e t e s / m a s t e r / k u b e r n e t e s − yaml / nc − svc . yaml $  k u b e c t l   c r e a t e − f  nc − svc . yaml
Langkah terakhir adalah mempersiapkan proxy untuk layanan nextcloud. Proxy digunakan untuk mengarahkan container docker untuk membantu proses forwarding ke  https.
$   wget   h t t p s  : / / raw .  g i t h u b u s e r c o n t e n t . com / a n d r e m o tz  / n e x t c l o u d k u b e r n e t e s / m a s t e r / k u b e r n e t e s    yaml / ng in x  . co nf
$   nano  nginx . co n f
$  wget  h t t p s  : / / raw .  g i t h u b u s e r c o n t e n t  . com / an d r e m o t z  / n e x t c l o u d − k u b e r n e t e s / m a s t e r / k u b e r n e t e s − yaml / proxy − pod . yaml $   nano  proxy − pod . yaml $   k u b e c t l   c r e a t e − f proxy − pod . yaml
2) Collaborative documents
Collabora Online yang digunakan dalam penelitian ini adalah office suite online open-source berbasis

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 74 – 81
LibreOffice dan self-host. Fitur-fiturnya antara lain:
1) Pengeditan dasar
2) Fidelitas tinggi, rendering  WYSIWYG
3) Mendukung format dokumen DOC, DOCX, PPT, PPTX, XLS, XLSX,    ODF
4) Impor dan tampilkan Visio, Publisher, dan 100+   lainnya
5) Pengeditan Bersama
Collabora  adalah  kontributor  besar  untuk  proyek  LibreOffice.  Semua  kode  Collabora  Online  pada  akhirnya  akan dimasukkan ke dalam LibreOffice. Proses pembuatan layanan untuk collaborative ini akan menyatu dengan layanan nextcloud  yang  sebelumnya  dibuat  menggunakan  Kubernetes.  Collabora  akan  menjadi  layanan  document collaborative    research.
$ echo ’ deb h t t p s : / / www. c o l l a b o r a o f f i c e . com / r e p o s / C o l l a b o r a O n l i n e / CODE−u buntu 1804  . / ’   |   sudo  t e e / e t c / a p t / s o u r c e s . l i s t . d / c o l l a b o r a . l i s t $  sudo  apt −key  adv −  k e y s e r v e r   k e y s e r v e r . ubuntu . com $   sudo  a p t   i n s t a l l −a−p recv −a keys r 0C54D189F4BA284Df i c a t e s $  sudo  a p t u p d a t e t −t r   n s p o  t −h t t p s ca− c e r t i
$   sudo  a p t   i n s t a l l   l o o l w s d   code brand $   s y s t e m c t l   s t a t u s   l o o l w s d
$  sudo  l o o l c o n f i g   s e t   s s l . e n a b l e   f a l s e $  sudo  l o o l c o n f i g   s e t   s s l . t e r m i n a t i o n   t r u e $  sudo  l o o l c o n f i g   s e t   s t o r a g e . wopi . h o s t   home . akakom . my . i d
$   sudo  l o o l c o n f i g   s e t   admin password $  sudo  s y s t e m c t l   r e s t a r t   l o o l w s d $   s y s t e m c t l   s t a t u s   l o o l w s d $   sudo  a p t   i n s t a l l   apache 2
$   sudo  nano  / e t c / apache 2 / s i t e s
a v a i l a b l e / c o l l a b o r a . co n f
$  sudo  a2enmod  proxy  p r o x y   w s t u n n e l   p r o x y   h t t p
$  sudo  a 2 e n s i t e   c o l l a b o r a . co n f
$  sudo  s y s t e m c t l   r e s t a r t apache 2 $  sudo  a p t   i n s t a l l   c e r t b o t $  sudo  a p t   i n s t a l l   python 3 −c e r t b o t −apache $  sudo c e r t b o t  −  apache −  agree −t o s  −  r e d i r e c t  −  h s t s −  s t a p l e −ocsp −  e m a i l  m. agung . n@akakom . ac . i d −d   c o l l a b o r a . akakom . my . i d
Dua  bagian  dari  implementasi  telah  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  setting  minor  pada nextcloud agar dapat berjalan dengan baik dan sesuai rencana   awal.
Dalam  proses  ini  pun  dilakukan  akses  ke dashboard dan  penggunaan  umum  untuk sharing  resource dan kolaborasi dokumen. Halaman dashboard seperti terlihat pada 3 adalah halaman utama tempat peneliti dapat memulai aktivitas, disini dapat melakukan akses ke halaman file manager untuk akses ke file management bersama. Selain itu juga dapat mengakses beberapa plugin seperti git untuk membuat akses kolaborasi source code bersama.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 74 – 81
Pada  halaman  file manager  research  collaborative bermanfaat  untuk  melihat  beberapa  kebutuhan  file  dan document yang digunakan untuk proses kolaborasi. Juga akses ke git tempat berbagi source code atau kode program dari  riset  yang  dilakukan  oleh  peneliti. Platform  ini  juga  memberikan  kemudahan  untuk  para  kolaborator  bersama untuk  menyelesaikan  dokumen  seperti  terlihat  pada  gambar  4.  Secara  umum  fitur  ini  sudah  seperti  layaknya menggunakan  aplikasi  word  di  desktop.  Perbedaannya    para  kolaborator  dapat  menulis  bersama  dalam  satu dokumen yang sama, sehingga dapat memudahkan sharing penulisan.
Gambar 4: Document collaboration

## B. Pengujian
Proses pengujian dilakukan dengan menguji Performance speed , dan Performa berbasis user request . Tujuan dari pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  baik  performa  dari  server  Nextcloud  yang  sudah  dibangun  dan mengukur tingkat availability pada layanan collaborative  research .

## V. HASIL DAN  PEMBAHASAN

## A. Performance speed test
Pada  pengujian  performa  penulis  melakukan  pengujian  menggunakan  GTmetrix untuk  mengetahui  nilai  ataupun skor  performa  seperti page  speed  score , yslow  score dan  mengetahui page  details seperti fully  loaded  time pada halaman awan yaitu https://home.akakom.my.id. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar   5
Gambar 5: Performance Speed  Test
Web collaborative  research memiliki  peringkat  performa  kecepatan  akses  A,  dimana  secara  performance memiliki  tingkat  kecepatan  akses  90%  dan  struktur  akses  sebesar  92%.  Adapun  rincian  secara  detil  adalah  seperti terlihat pada tabel I:
Berdasarkan data metriks dari GT Metrix, web collaborative research masuk dalam kategori good atau baik. Dan memiliki kecepatan akses rata-rata dibawah  2s.

## B. Performance test berbasis user  request
Pengujian performa ini digunakan untuk mengukur tingkat availability pada layanan collaborative research atau dikenal dengan load testing . Tujuannya adalah untuk mengetahui maksimum jumlah yang dapat mengakses layanan ini.

## Gambar 6: Statistik load testing dari   Blazemeter
Dengan penggunaan virtual machine 2 core dan memori 8 GB, dapat dihasilkan beberapa data testing. Pengujian dilakukan  dengan  20  user,  karna  pengkhususan  dari  penelitian  ini  adalah collaborative  research dimana  biasanya dalam 1 project penelitian  terdiri  dari  1  -  5  peneliti  yang  berkolaborasi,  sehingga  jumlah  20  pengguna  dianggap telah memenuhi.
Dengan menggunakan 20 pengguna response time dari layanan ini berjalan dibawah rata-rata load tinggi, yaitu di peak tertinggi adalah diatas 30000  ms. Sementara layanan ini juga memiliki connect time yang baik antara 0  – 5 ms. Dan pada  level hit/s error memiliki rata-rata yang hampir sama dengan connect time . Pada tahapan ini layanan dapat digunakan pada pengguna maksimum 20  orang.
T ABEL I: M ETRIK P ERFORMANCE KECEPATAN  AKSES Metrics Nilai First Contentful Paint 1.3s Time to Interactive 1.4s Speed Index 1.3s Total Blocking Time 43ms Cumulative Layout Shift 0.01 Redirect Duration 385ms Connection Duration 1ms Backend Duration 114ms Time to First Byte  (TTFB) 0.5s DOM Interactive Time 0.7s DOM Content Loaded Time 1.4s Onload Time 1.5s
(a) Load (b) Memori
[8] wi, N. P
Dalam  proses  pengujian load  testing dengan  blazemeter  dengan  membandingkan  hasil  statistik  sumber  seperti terlihat  pada  gambar  7,  menunjukkan  bahwa  ketika  terjadi  jumlah  beban  yang  tinggi  dalam  akses  ke  layanan  ini tidak mempengaruhi dari   sisi penggunaan prosesor dan memori. Penggunaan memori hanya 1.4 GB dari total 7.8 GB, yang masih mencukupi untuk proses dari layanan  ini.

## VI. SIMPULAN
Kubernetes  dan  Nextcloud  merupakan platform yang  dapat  menjadi  solusi  dalam  membangun  sebuah cloud storage untuk collaboratin research . Pengujian yang dilakukan membuktikan bahwa platform ini mendapatkan nilai yang  baik  dengan  skala      A  pada  pengujian Performance  access  speed .  Dengan  penggunaan  20  pengguna  pada pengujian performance user request ,     dan dapat berjalan pada peak dengan connect time 0 - 5ms dan level bit/s error menunjukkan nilai rata-rata yang tidak jauh berbeda.
Penurunan performa yang dapat terjadi dapat disolusikan lebih optimal dengan menggunakan model scaling pada container dengan kubernetes, dapat pula scaling ini digabungkan dengan metode scaling dari layanan cloud google dengan kombinasi penggunaan proxy, load balancing , dan scaling fitur dari kubernetes dan google cloud platform . Pada  penelitian  ini  NextCloud  hanya  diimplementasikan  dalam private  cloud pada  teknologi  Kubernetes  dan  tidak dibahas masalah keamanan yang mungkin terjadi pada implementasinya dan hanya pada 20 pengguna   saja.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  harurkan  kepada  LPPM  STMIK  Akakom  Yogyakarta  atas  dukungan  dana  agar penelitian  ini  terlaksananya  dengan  baik  dan  kepada  seluruh  sivitas  akademia  STMIK  Akakom  Yogyakarta,  atas kerjasama dan dukungannya.

## PUSTAKA
[1] B. A. Ward and W. J. Tikunoff, “Collaborative Research,” Natl. Invit. Conf. ”Reseach Teach. Implic. Pract. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 1982.
[2] X.  Liu,  “Full-Text  Citation  Analysis  :  A  New  Method  to  Enhance,” J. Am. Soc. Inf. Sci.  Technol. ,  vol.  64,  no.  July,  pp.  1852–1863,  2013.  [Online]. Available:      http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.22883/abstract
[3] M.  Taufer,  P.  Teller,  A.  Kerstens,  and  R.  Romero,  “Collaborative  Research  Tools  for  Students,  Staff,  and  Faculty,”  in Retrieved 10th Novemb. ,  no. January, 2007, pp. 1–6. [Online]. Available: http://sunconference.utep.edu/sunhome/2006/docs/proceedings/CollaborativeResearchTools.pdf
[4] T.  N. Developers, Nextcloud User Manual The Nextcloud developers .    Nextcloud,   2021.
[5] F.  Karlitschek and N. Mache, “Nextcloud Solution Architecture Bring data back under control of IT Overview of the Nextcloud Arch itecture,” p. 17, 2017.
[6] “Docs & Guides - ownCloud.” [Online]. Available:   https://owncloud.com/docs-guides/
[7] “Database Configuration — Nextcloud 12 Server Administration Manual 12 documentation.” [Online]. Available: https://docs.nextcloud.com/server/12/ admin {\ } manual/configuration {\ } database/linux {\ } database {\ } configuration.html ” TIMES-iCON 2019 - 2019 4th Technol. Innov.  Manag. L. P. De A. Noertjahyana, H. alit, and K. Yedutun, “Server Scalability Using Kubernetes, Eng. Sci. Int. Conf. , pp. 1–4,  2019.
[9] M. A. Nugroho and R. Kartadie, “ANALISIS KINERJA PENERAPAN CONTAINER UNTUK LOAD BALANCING WEB SERVER PADA RASPBERRY PI,” JIPI , vol. 01, no. 02, pp. 7–15,    2016.
[10] S. Kariyattin, S. Marru, and M. Pierce, “Evaluating NextCloud as a file storage for apache airavata,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 1–4, 2018.
[11] V.  Medel,  R.  Tolosana-Calasanz,  J.  A ´ .  Ban˜ares,  U.  Arronategui,  and  O.  F.  Rana,  “Characterising  resource  management  performance  in  Kubernetes,”
Comput. Electr.    Eng. , vol. 68, no. March, pp. 286–297, 2018. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2018.03.041
[12] A. R. Putri, R. Munadi, and R. M. Negara, “Performance analysis of multi services on container Docker, LXC, and LXD,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 5, pp. 2008–2011,   2020.
[13] M. Beaudouin-lafon and W. E. Mackay, “Chapter 52 Prototyping Tools and Techniques,” in Prototype Dev. Tools , 2000, pp. 1–41.