Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.1289 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 941-951 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF CONTAINER ORCHESTRATOR MANAGEMENT IN LEARNING MANAGEMENT SYSTEM
Muhamad Subhi Basit *1 , Arif Pratama 2 , Januponsa Dio Firizqi* 3 , Richardus Eko Indrajit 4
1,2,3,4 Information Technology, Universitas Pradita, Indonesia Email: 1 muhamad.subhi@student.pradita.ac.id , 2 arif.pratama@student.pradita.ac.id ,
3 januponsa.dio@sutdent.pradita.ac.id@email.ac.id , 4 eko.indrajit@pradita.ac.id
(Article received: August 04, 2023; Revision: August 11, 2023; published: August 21, 2023)

## Abstract
The pandemic that  started in  2019 made technology even more important. Accelerating digital adaptation  and transformation  in  the  education  sector,  namely  the  Learning  Management  System  (LMS)  is  very  helpful  in  the teaching  and  learning  process.  Various  LMS  platforms  are  widely  used  and  developed  by  various  agencies. Pradita  University  is  also  developing  an  LMS  which  is  made  with  the  node.js  programming  language  and  the next.js framework which can be accessed on the pradita.digital site. The choice of using the wrong technology can cause the problematic LMS that is used to become slow and heavy, to the point where it cannot be accessed. The use of technology with the hypervisior concept which was previously commonly used has various weaknesses. For this reason, the Pradita LMS was developed using container orchestrator technology and Rancher Kubernetes as container orchestrator management. By utilizing Rancher as a container orchestrator management, it can make it easier to  use  with a user friendly GUI. In this study aims to  prove that the use of  Rancher in  improving  the quality  and  performance  of  LMS  Pradita.  Among  them  by  identifying  system  efficiency,  providing  better scalability, increasing  the availability of Pradita LMS, Rancher is able to  manage applications and containers used for Pradita LMS, and saving costs used in implementing physical devices. By using the experimental method applied in this study, the results of system efficiency testing and scalability testing carried out with a load of up to 200 users can run properly and efficiently, then the availability test  proves that the LMS is still available even when there are workers who are not operating, and testing rancher management capabilities lead to conclusions Rancher runs optimally and uses resources efficiently in accordance with the objectives in this study.
Keywords : containerization, container orchestrator management, learning management system, Rancher.

## PENERAPAN MANAJEMEN ORKESTRATOR KONTAINER PADA LEARNING MANAGEMENT SYSTEM

## Abstrak
Pandemi yang berlangsung mulai dari tahun 2019 membuat teknlogi menjadi semakin penting. Percepatan adaptasi dan  transformasi  digital  pada  sektor  pendidikan  yaitu  dengan Learning  Management  System (LMS)  sangat membantu  dalam  proses  belajar  mengajar.  Berbagai platform LMS  banyak  digunakan  dan  dikembangkan  oleh berbagai instansi. Pradita University turut mengebangkan LMS yang dibuat dengan bahasa pemrograman node.js dan framework next.js yang dapat diakses pada situs pradita.digital. Pemilihan penggunaan teknologi yang tidak tepat dapat mengakibatkan LMS bermasalah yang digunakan menjadi lambat dan berat, hingga tidak dapat diakses. Penggunaan  teknologi  dengan  konsep hypervisior yang  sebelumnya  umum  digunakan  memiliki  berbagai kelemahan. Untuk itu pada LMS Pradita dikembangkan menggunakan teknologi orkestrator kontainer dan Rancher Kubernetes  sebagai  manajemen  orkestrator  kontainer.  Dengan  pemanfaatan  Rancher  sebagai  manajemen orkestrator  kontainer  dapat  mempermudah  pemakaian  dengan  GUI  yang user  friendly .  Dalam  penelitian  ini bertujuan  untuk  membuktikan  bahwa  penggunaan  Rancher  dalam  dalam  meningkatkan  kualitas  dan  performa LMS  Pradita.  Diantaranya  dengan  mengidentifikasi  efisiensi  sitem,  menyediakan  skalabilitas  yang  lebih  baik, meningkatkan ketersediaan LMS Pradita, Rancher mampu mengelola aplikasi dan kontainer yang digunakan untuk LMS  Pradita,  dan  menghemat  biaya  yang  digunakan  dalam  penerapan  perangkat  fisik.  Dengan  menggunakan metode experimental yang  diterapkan  dalam  peneltian  ini  memberikan  hasil  pengujian  efisiensi  sistem  dan pengujian skalabilitas yang dilakukan dengan beban hingga 200 users dapat berjalan dengan baik dan efisien, lalu pengujian  ketersediaan  membuktikan  bahwa  LMS  masih  tetap  tersedia  bahkan  ketika  ada  worker  yang  tidak beroperasi,  dan  pengujan  kemampuan  manajemen  rancher  menghasilkan  kesimpulan  Rancher  berjalan  dengan optimal dan menggunakan sumber daya secara efisien sesuai dengan tujuan dalam penelitian ini.
Kata kunci : kontainerisasi, learning management system, manajemen orkestrator kontainer, Rancher.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  yang  disebabkan  oleh  virus  corona yang muncul pertama pada tahun 2019 menyebabkan banyak  perubahan  diataranya  dibidang  teknologi. Penggunaan teknologi dan pemakaian produk digital diterapkan  diberbagai  sektor  usaha,  kesehatan maupun pendidikan. Penggunaan teknologi membawa  perubahan  yang  signifikan  dalam  cara belajar,  mengajar,  berinteraksi  maupun  dalam  hal mengakses informasi [1]. Di dunia pendidikan proses belajar  mengajar  dipaksa  untuk  lebih  cepat beradaptasi  dan  bertranformasi  yang  semula  belajar mengajar  tatap  muka  secara  luring  menjadi  secara daring  [2].  Penggunaan electronic  learning (e- learning) sebagai  sarana  belajar  mengajar  secara digital  menggantikan  proses  belajar  mengajar  tatap muka  dalam  kelas  luring  [3].  Meskipun  beberapa universitas  di  seluruh  dunia  telah  mengadopsi e- learning selama  beberapa  tahun  dari  sebelum pandemi,  kesiapan  untuk  transformasi  penuh menggunakan e-learning masih  tidak  diperkirakan akan berjalan dengan mudah.  Transformasi tiba-tiba ke  pembelajaran  jarak  jauh  memaksa  institusi pendidikan  untuk  mengadopsi  pembelajaran  online dan  bergantung  pada  infrastruktur e-learning universitas,  kompetensi  kognitif  mahasiswa,  dosen dan staf [4].
Salah satu infrastuktur penting dalam penerapan e-learning adalah Learning  Management  System (LMS). Learning Management System (LMS) adalah platform  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk menyediakan, mengelola, dan menyampaikan berbagai  jenis  materi  pelajaran,  pelatihan,  dan pembelajaran  secara  daring.  Dengan  semakin berkembangnya teknologi dan meningkatnya permintaan  akan  pembelajaran  jarak  jauh  [5].  LMS telah  menjadi  kunci  dalam  mendukung  pengalaman pembelajaran  jarak  jauh  [6].  Dengan  pengalaman yang diperoleh selama masa adopsi pendidikan jarak jauh yang dipaksa, universitas dapat mengoptimalkan penyediaan  pembelajaran  daring  dan  menawarkan model  pendidikan  yang  lebih  fleksibel  dan beradaptasi  dengan  kebutuhan  mahasiswa  di  masa depan. Transformasi ini juga menegaskan pentingnya teknologi  dan  platform  digital  dalam  membentuk masa depan pendidikan tinggi yang lebih dinamis dan inklusif  [7].  Berdasarkan  pengamatan  yang  telah dilakukan  maka  dikembangkan  produk  LMS  yang dibuat sendiri untuk diterapkan di Pradita University pada  situs  pradita.digital  dengan  menggunakan bahasa pemrogramana node.js dan framework next.js.
Pengembangan LMS Pradita terkait infrastruktur,  perangkat,  server,  kecepatan  data,  dan penyimpanan  data  merupakan  instrument  penting yang  harus  dipastikan  dapat  berjalan  baik.  [8]. Terdapat  beberapa  metode deployment aplikasi web
ke    dalam  server,  salah  satu  metode  yang memanfaatkan teknologi virtualisasi berbasis hypervisor dapat  digunakan.  Dengan  metode hypervisor setiap  aplikasi    dan dependency yang dibutuhkan    di- deploy ke  dalam  mesin  virtual  yang berbeda.  Dengan  metode  ini  dapat  meningkatkan skalabilitas,   karena   setiap aplikasi  berjalan  pada sumber  daya  (CPU,  memori, penyimpanan   data) yang      berbeda      sehingga  dapat  dengan  mudah ditambahkan sesuai kebutuhan. Sehingga membutuhkan resource besar.  Karena setiap Virtual
Machine menjalankan guest OS  beserta  kernelnya sendiri  terpisah  dari host [9].  Kebutuhan        sumber daya        yang        besar        ini  dikarenakan  adanya virtualisasi  penuh  dari  mulai  sistem  operasi  hingga proses  yang  berjalan.  Hal  ini    berbeda    dengan kontainer  yang  melakukan virtualisasi pada tingkat aplikasi. Dengan begitu, penggunaan  sumber  daya seperti  pemakaian  CPU,  Ram  dan  perangkat  fisik pada    setiap    kontainer  lebih  sedikit  dibandingkan mesin  virtual  [10].  Virtualisasi  penuh    berarti membuat  seakan  terdapat  computer  atau  sistem operasi    lain  berjalan  di  dalam  komputer.  Sepeti contoh menginstal Linux dalam Windows, demikian pula  sebaliknya  jika  menginstall  Windows  dalam Linux [11].
Tantangan-tantangan  terkait  efisiensi  dan skalabilitas,  mengunakan  sumber  daya  yang  lebih efektif  sehingga  memunculkan  opsi  yang  membuat organisasi  atau  institusi  pendidikan  beralih  ke kontainerisasi dan orkestrasi untuk menyederhanakan dan  meningkatkan  penerapan  LMS  Pradita.  Pola arsitektur perangkat lunak inovatif seperti microservices telah  muncul  untuk  meningkatkan modularitas aplikasi dan menyederhanakan pengembangan, pengujian, penskalaan, dan penggantian komponen. Teknologi berbasis kontainer,  seperti  Docker  Swarm,  Kubernetes, Apache  Mesos,  dan  Cattle,  telah  memainkan  peran krusial  dengan  memungkinkan  penerapan  dan penskalaan  cepat microservices dengan  biaya overhead yang rendah [12]. Microservice merupakan salah  satu  contoh  arsitektur  perangkat  lunak  yang memecah aplikasi menjadi beberapa bagian kecil dan aplikasi kecil tersebut adalah service [13]. Sedangkan jika  menggunakan  arsitektur  monolitik  yang merupakan sebuah arsitektur pengembangan aplikasi yang kode program, database dan tampilan program menjadi  satu,  dan  semua  layanan  dijalankan  dalam sebuah  server  sehingga  satu  server  akan  menangani semua layanan dalam aplikasi [14].
Rancher Kubernetes, sebagai platform manajemen  kontainer  yang  kuat  dan user-friendly , telah menjadi pilihan populer untuk mengelola klaster Kubernetes dan aplikasi kontainer. Rancher merupakan  platform  manajemen  Kubernetes  yang
berfungsi  untuk  mengelola,  mengamankan,  dan mengimplementasikan  container  dalam  skala  besar. Dengan  Rancher,  pengguna  dapat  dengan  mudah menyusun,  meluncurkan,  dan  mengelola  aplikasi yang  berjalan  dalam  wadah  dengan  antarmuka pengguna  yang  intuitif  dan  juga  menyediakan antarmuka grafis yang memudahkan pengguna dalam mengelola  infrastruktur  Kubernetes  serta  mengelola siklus dalam container [15].
Tujuan  dari  penelitian  implementasi  Rancher Kubernetes  dalam Learning  Management  System (LMS) adalah untuk mengevaluasi manfaat, keefektifan,  dan  tantangan  penggunaan  Rancher Kubernetes  dalam  meningkatkan  kualitas  dan performa LMS Pradita. Beberapa tujuan khusus yang dapat diidentifikasi dalam penelitian ini antara lain:
• Meningkatkan Efisiensi Sistem: Menilai sejauh mana  implementasi  Rancher  Kubernetes  dapat meningkatkan efisiensi operasional LMS Pradita,  termasuk  pengelolaan  dan  penyebaran aplikasi, penjadwalan tugas, dan alokasi sumber daya secara lebih optimal.
• Menyediakan  Skalabilitas  yang  Lebih  Baik: Mengidentifikasi  apakah  Rancher  Kubernetes dapat  menghadirkan  kemampuan  skalabilitas yang  lebih  baik  bagi  LMS  Pradita  untuk mengatasi  peningkatan  jumlah  pengguna  dan permintaan beban kerja yang fluktuatif.
• Meningkatkan  Ketersediaan  LMS  Pradita: Menilai  keandalan  dan  ketersediaan  LMS Pradita setelah mengadopsi Rancher Kubernetes, serta sejauh mana platform tersebut dapat  menangani  kegagalan  dan  pemulihan dengan cepat.
• Menilai  Kemampuan  Manajemen  Aplikasi: Mengevaluasi sejauh mana Rancher Kubernetes dapat  membantu  dalam  manajemen  aplikasi LMS Pradita, termasuk implementasi, pembaruan, penurunan, dan penskalaan aplikasi dengan mudah.
• Analisis Biaya dan Penghematan: Menganalisis dampak  ekonomi  dari  penggunaan  Rancher Kubernetes  dalam  LMS,  termasuk  efisiensi biaya,  penghematan  infrastruktur,  dan  manfaat jangka panjang.
• Rekomendasi  dan  Tantangan:  Memberikan rekomendasi  bagi  organisasi  dan  institusi pendidikan  tentang  potensi  keuntungan  dan tantangan  yang  mungkin  dihadapi  dalam mengadopsi Rancher Kubernetes dalam LMS. Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat mendapatkan  wawasan  yang  mendalam  tentang bagaimana Rancher Kubernetes dapat meningkatkan efisiensi,  keandalan,  dan  kualitas  infrastruktur  dari Learning  Management  System.  Hasil  penelitian  ini dapat  menjadi  panduan  bagi  pengambil  keputusan dalam  organisasi  pendidikan  untuk  memutuskan bahwa Rancher Kubernetes sesuai untuk diimplementasikan dalam infrastruktur pembelajaran mereka.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode experimental  design .  Dalam  upaya melakukan    penerapan  manajemen  orkestrasi kontainer menggunakan Rancher Kubernetes yang di deploy pada lingkungan infrastruktur server berbasis kubernetes klaster dan untuk mengetahui data kinerja dari LMS ketika digunakan. Maka beberapa tahapan dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  tersebut.  Berikut dapat  dilihat  pada  gambar  1  ini  merupakan  tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini:
Gambar 1. Alur penelitian.

## 2.1. Analisa Kebutuhan
Tahapan  awal  dari  penelitian  ini  yaitu melakukan  analisis  terhadap  kebutuhan  yang diperlukan  dalam  menunjang  proses  penelitian. Analisis  kebutuhan  dibagi menjadi beberapa bagian, yaitu:.

## 2.1.1. Kebutuhan Data
1. Studi Literatur
Penelitian  ini  mengambil  referensi  dari  jurnal nasional,    jurnal    internasional,    laporan,    makalah, serta    artikel    dari    internet    yang    relevan    dengan implementasi    model deployment  container pada dengan  Kubernetes  dan  manajemen  orkekstrasi kontainer dengan Rancher yang sesuai  dengan  topik penelitian ini.
2. Observasi
Penelitian  ini    juga    melakukan    observasi dengan  mengunjungi  situs  referensi  mengenai orkestrasi  kubernetes  dan  manajemen  orkestrasi Rancher  Kubernetes.  Serta  observasi  kebutuhan- kebutuhan yang mendukung dari platform LMS.

## 2.1.2. Kebutuhan Fungsional Sistem
Kebutuhan      fungional      dari      penerapan manajemen  orkestrasi  kontainer  menggunakan Rancher Kubernetes yaitu:
1. Rancher
dapat mempermudah dalam manajemen  orkestrasi  dengan  GUI  yang disediakan
2. Rancher dapat mempermudah dalam memonitor pemakaian CPU, RAM dan Pods
3. Mampu meenjalankan dengan baik LMS Pradita yang dibuat
4. LMS  dapat  berjalan  walaupun  salah  satu  host worker tidak berjalan ( down )
5. Dapat meningkatkan efisiensi operasional LMS Pradita.

## 2.1.3. Kebutuhan Perangkat
Spesifikasi  perangkat  yang  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu:
• 1.Perangkat Virtual Server
• 1 frontend rancher
• 4 virtual machine
• 1 master, 3 worker
spesifikasi :
• vm master :  cpu  4  core,  memory  8  gb,  storage 100 gb
• vm worker : cpu 8 core, memory 16 gb, storage 250 gb.

## 2.2. Desain Sistem
Sistem  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini menggunakan empat node yang berada dalam cluster kubernates.  Kontainer yang berada  dalam beberapa node  terhubung    dalam  entitas  klaster.  Berikut merupakan desain sistem dalam penelitian ini:

## 2.2.1. Desain Topologi
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  terdapat  2  klaster yaitu 1 klaster front end dan 1 klaster back end. Setiap klaster memiliki 4 node dimana salah 1 node bertugas sebagai  master  dan  3  node  lainnya  sebagai  worker. Node  master  akan  bertugas  sebagai  pembagi  tugas terhadap aplikasi  yang akan di deploy . Node master juga  akan  membagi  tugas  kepada  worker  yang mempunyai load yang rendah.
Gambar 2. Alur Infrastruktur LMS Pradita

## 2.2.2. Instalasi Infrastruktur
Setelah  desain  system  dirancang.  Melanjutkan untuk  proses  instalasi  dalam  perangkat.  Beberapa instalasi yang dilakukan antara lain:
1. Instalasi  4  Virtual  Machine  dengan  Operating
System Ubuntu 20.04
Gambar  3  menunjukan  proses  instalasi  virtual machine.  Gambar  4  menunjukan  proses  instalasi docker,  sedangkan  Gambar  5  menunjukan  proses instalasi manajemen orkestrator Rancher Kubernetes

## 2. Instalasi docker
Gambar 4. Proses instalasi docker

## 3. Instalasi Rancher
Gambar 5. Proses instalasi Rancher.

## 2.3. Implementasi
Setelah   menganalisa   kebutuhan, perancangan sistem,  dan  instalasi  infrastruktur  tahap  selanjutnya adalah  yaitu  mengkonfigurasi  dan  menerapkan rancangan sistem. Sudah dibuat 2 klaster yaitu klaster front  end  dan  back  end.  Dimana  di  dalam  setiap klaster terdapat  4  worker yang sudah berjalan untuk memenuhi  kebutuhan  LMS  Pradita  dari  sisi infrastruktur.

## 2.4. Pengujian dan Analisa
Pada tahap terakhir yaitu tahapan pengujian dan analisa  dilakukan  pengujian  untuk  menentukan efisiensi sistem, skalabilitas,  ketersediaan, pengujian kemampuan  manajemen  Rancher  terhadap  aplikasi LMS  Pradita.  Berikut  merupakan  penjelasan  pada tiap pengujian, yaitu:
A. Pengujian Efisiensi sistem Pengujian  efisiensi  sistem  mengacu  pada kemampuan  sistem  untuk  melakukan  tugas  dan fungsi dengan menggunakan sumber daya pada CPU seminimal mungkin. Pengujian   efisiensi   sistem   ini dilakukan      untuk  mengetahui  dan  menilai  efisiensi sistem  dengan  memberikan  beban  dari request  user dengan jumlah 50 user ,  100 user , dan  200 user pada saat  melakukan  aktivitas  login,  akses  mata  kuliah, unggah file, dan melakukan video conference .
B. Pengujian Skalabilitas
Pengujian  skalabilitas  sistem  mengacu  pada kemampuan sistem untuk beradaptasi dan mengatasi pertumbuhan  beban  atau  ukuran  dengan  tetap mempertahankan  kinerja  dan  respons  yang  baik. Pengujian   skalabilitas   sistem   ini   dilakukan   untuk mengetahui dan menilai skalabilitas ketika diberikan beban dari request user dengan jumlah 50 user,  100 user,  dan    200    user  pada  saat  melakukan  aktivitas login, akses mata kuliah, unggah file, dan melakukan video conference .
C. Pengujian Ketersediaan
Pengujian  ketersediaan  system  mengacu  pada kemampuan  sistem  dan  memverifikasi  sejauh  mana aplikasi  LMS  Pradita  dapat  tetap  beroperasi  dengan kinerja yang baik dan responsif selama periode waktu tertentu bahkan jika ada 1 vm atau worker yang mati dan tidak beroperasi.
D. Pengujian Kemampuan Manajemen Rancher
Pengujian  kemampuan  manajemen  Rancher untuk  memverifikasi  kemampuan  dari  platform manajemen kontainer Rancher untuk memonitor dan menambah  atau  mengurangi  worker  sesuai  dengan kebutuhan pada LMS Pradita.
Setelah  pengujian   dilakukan,   akan   diperoleh data    hasil  pengujian    yang    kemudian    dilakukan Analisa    menggunakan  parameter   yang   ditentukan untuk  mengetahui  kualitas  hasil pengujian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  ditentukan  kebuthuan  sistem,  instalasi, konfigurasi  dan  penentuan  pengujian.  Untuk mendapat  hasil  penelitian  sesuai  kebutuhan  maka dilakukan  tahapan  pengujian  baik  dari  sisi host maupun client .  Berikut  pembahasan  dari  pengujian penerapan  manajemen  okestrasi  kontainer  yang menggunakan  Rancher  pada  LMS  Pradita  di  situs pradita.digital.

## 3.1. Pengujian Efisiensi Sistem
Pengujian efisiensi LMS Pradita yang menggunakan  Rancher  ini  merupakan  proses mengukur  dan  memastikan  bahwa  aplikasi  yang dijalankan  di  dalam  kluster  front  end  dan  back  end melalui  Rancher  berjalan  dengan  optimal  dan menggunakan  sumber  daya  secara  efisien.  Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengidentifikasi dan mengatasi  masalah  kinerja,  optimalkan  penggunaan sumber  daya,  serta  memastikan  bahwa  aplikasi berfungsi  dengan  baik  di  lingkungan  yang  dikelola oleh  Rancher.  Sehingga  dapat  menilai  sejauh  mana implementasi Rancher Kubernetes dapat meningkatkan  efisiensi  operasional  LMS  Pradita, termasuk  pengelolaan  dan  penyebaran  aplikasi, penjadwalan  tugas,  dan  alokasi  sumber  daya  secara lebih optimal.
Pengujian  efisiensi  sistem  ni      dilakukan dengan memberikan beban dari request user dengan jumlah  50  user,  100    user,  dan    200    user  secara
946 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 941-951
bertahap. Request  user yang  diberikan  pada  saat melakukan aktivitas login, akses mata kuliah, unggah file,  dan  melakukan  video  conference  yang  berupa grafik  menggunakan  Grafana.  Grafana    merupakan salah  satu penyedia  layanan  monitoring yang dapat
tersinkronisasi  dengan  berbagai resource dan menampilkannya dengan bentuk grafik [16]. Berikut grafik yang ditampilkan merupakan grafik pemakaian CPU dan Bandwidth sebagai hasil penilaian efisiensi sistem dari infrastruktur yang digunakan.
Gambar 6. Grafik CPU yang digunakan saat diuji dengan beban 50 dan 100 user
Pada  gambar  6  merupakan  hasil  pengujian dengan beban 50 user CPU yang terpakai hanya 0.37 % sedangkan untuk pengujian dengan beban 100 user
CPU  yang  digunakan  tentu  bertambah  namun  tidak signifikan diangka 0.77 %.
Gambar 7. Grafik Bandwidth yang digunakan saat diuji dengan beban 50 dan 100 user
Pada  gambar  7  merupakan  hasil  pengujian dengan  beban  50  user  Receive  Bandwidth  yang terpakai  hanya  25  kb/s  dan  Transmit  Bandwidth  80
kb/s  sedangkan  untuk  pengujian  dengan  beban  100 user  Receive Bandwidth yang terpakai hanya 67 kb/s dan Transmit Bandwidth 220 kb/s
Gambar 8. Grafik CPU yang digunakan saat diuji dengan beban 200 user
Pada  gambar  8  merupakan  hasil  pengujian dengan  beban  hingga  200  user  pemakaian  kapasitas CPU yang terpakai di 1.20 %
Pada  gambar  9  merupakan  hasil  pengujian dengan  beban  hingga  200  user  Receive  Bandwidth yang terpakai 132 kb/s dan Transmit Bandwidth 424 kb/s.
Gambar 9. Grafik Bandwidth yang digunakan saat diuji dengan beban 200 user
Dari hasil pengujian sistem yang telah diberikan beban kerja hingga 200 user dapat  dikatakan bahwa LMS  Pradita  yang  berjalan  dalam  kluster  front  end
dan  back  end  melalui  Rancher  berjalan  dengan optimal  dan  menggunakan  sumber  daya  secara efisien..

## 3.2. Pengujian Skalabilitas
Pengujian  skalabilitas  LMS  Pradita  yang menggunakan  Rancher  ini  merupakan  proses mengidentifikasi  apakah  Rancher  Kubernetes  dapat menghadirkan  kemampuan  skalabilitas  yang  lebih baik bagi LMS Pradita untuk mengatasi peningkatan jumlah  pengguna  dan  permintaan  beban  kerja  yang fluktuatif. Pengujian melibatkan kemampuan Rancher dalam mengelola dan mengatasi pertumbuhan  beban  serta  kompleksitas  sistem  yang terkait  dengan  LMS  Pradita.  LMS  Pradita  yang digunakan untuk mengelola proses pembelajaran dan
interaksi  pengguna,  oleh  karena  itu,  pengujian skalabilitas  sangat  penting  untuk  memastikan ketersediaan dan kinerja sistem yang andal.
Pengujian   skalabilitas   sistem   ini   dilakukan untuk  mengetahui  dan  menilai  skalabilitas  ketika diberikan beban dari request  user dengan jumlah 50 user ,  100 user , dan  200 user pada saat melakukan aktivitas  login,  akses  mata  kuliah,  unggah  file,  dan melakukan video  conference menggunakan  tools Vegeta.  Vegeta  perangkat  lunak open-source yang digunakan  untuk  melakukan  pengujian  kinerja load testing [17].
Gambar 10. Hasil pengujian yang digunakan saat diuji dengan beban 50 dan 100 user
Dalam pengujian yang ditunjukan pada gambar 10,  pengujian  menggunakan  vegeta  yang  dengan beban 100 user berhasil dilakukan dengan throughput atau jumlah pengiriman 100.00, latencies atau durasi data terkirim dengan minimal 5.644 ms dan maksimal
104.759ms. Sedangkan pengujian dengan beban 100 user  berhasil  dilakukan  dengan throughput atau jumlah pengiriman 100.00, latencies atau durasi data terkirim  dengan  minimal  4.869ms  dan  maksimal 198.744ms.
Gambar 11. Hasil pengujian yang digunakan saat diuji dengan beban 200 user
Pada  gambar  11  dapat  dilihat  dalam  pengujian menggunakan  vegeta  yang  dengan  beban  200  user berhasil  dilakukan  dengan throughput atau  jumlah pengiriman 199.98, latencies atau durasi data terkirim dengan minimal  5.151ms dan maksimal  180.237ms. Dengan  hasil  uji  pengiriman  dengan  beban  yang bertambah  dari  50,  100,  dan  200  user  semua  dapat terkirim dan stabil saat menjalankan LMS Pradita.

## 3.3. Pengujian Ketersediaan
Pengujian ini menilai keandalan dan ketersediaan  LMS  Pradita  setelah  mengadopsi Rancher  Kubernetes,  serta  sejauh  mana  platform tersebut  dapat  menangani  kegagalan  dan  pemulihan dengan  cepat.  Pengujian  ini  merupakan  salah  satu bagian penting dalam memastikan platform manajemen kontainer ini dapat berfungsi dengan baik
dalam situasi  kegagalan atau pemutusan sambungan pada  salah  satu  node  worker.  Ketersediaan  Rancher jika  suatu  saat  ada  salah  satu  worker  mati  akan menentukan  apakah  kluster  Kubernetes  tetap beroperasi  secara  stabil  dan  apakah  aplikasi  yang dijalankan  di  dalamnya  masih  dapat  diakses  oleh pengguna.
Pengujian  ketersediaan  sistem  mengacu  pada kemampuan  sistem  dan  memverifikasi  sejauh  mana aplikasi  LMS  Pradita  dapat  tetap  beroperasi  dengan kinerja yang baik dan responsif selama periode waktu tertentu.  Jadi  akan  diuji  dengan  shutdown  1  virtual machine  atau  membuat  worker  mati  atau  tidak beroperasi.
Gambar 12. Prompt ping LMS Pradita dan ping worker aktif
Dapat dilihat pada gambar 12 di bagian sisi kiri merupakan proses ping  atau memanggil untuk LMS Pradita,  sementara  di  bagian  sisi  kanan  merupakan proses ping atau memanggil worker atau vm.
Gambar 13. Prompt ping LMS Pradita aktif dan ping worker mati
Dapat dilihat pada gambar 13 tersebut di bagian sisi kiri merupakan proses ping atau memanggil untuk LMS  Pradita  aktif,  sementara  di  bagian  sisi  kanan merupakan proses ping atau memanggil worker atau vm sudah mati dengan status Request timed out. Pada gambar  14  terlihat  salah  satu  worker  dengan  ip address  10.11.60.35  termonitor  dengan  status unavailable menunjukan  bahwa  worker  atau  vm tersebut berstatus down .
Gambar 14. Tampilan salah satu worker down di kluster rancher
Gambar 15. Classroom LMS Pradita
Pada  gambar  15  menampilkan  halaman  kelas dalam LMS Pradita masih dapat diakses. Hal ini dapat membuktikan  hasil  uji  ketersediaan  berhasil. Meskipun  ada  1  worker  atau  vm  lain  yang  tidak beroperasi,  akan  di back  up oleh  worker  lainnya
sehingga  LMS  Pradita  tetap  dapat  diakses  oleh pengguna.

## 3.4. Pengujian Kemampuan Manajemen Rancher
Pengujian  kemampuan  manajemen  Rancher untuk  memverifikasi  kemampuan  dari  platform manajemen  kontainer  Rancher  untuk  memenuhi kebutuhan dan mendukung LMS Pradita, diantaranya sebagai berikut:
• Rancher  sebagai  manajemen  orkestrator  dapat diimplementasikan  dan  menjalankan  LMS Pradita dengan efektif dan efisien. Hal ini dapat dibuktikan  dengan  membuat  klastering  dan worker node sehingga dapat menjalan kan LMS Pradita.
• Dapat  memonitor  penggunaan  infrastruktur yang  digunakan.  Dengan  Rancher  admin  atau pengelola dapat memonitor penggunaan
infrastruktur  seperti  CPU,  RAM,  VM,  Pods, Kluster dan Node yang aktif.
• Dapat mendukung pembaruan atau pengurangan  sesuai  kebutuhan  LMS  Pradita. Dengan  Rancher  jika  terdapat  fitur  atau kebutuhan baru pada LMS Pradita yang perlu di dukung  dapat  menambahkan  worker  baru  agar LMS Pradita dapat berjalan baik. Hal ini karena pada  orkestrator    mempunyai  kemampuan horizontal  scale yaitu  kemampuan  dari  sebuah orkestrator atau platform manajemen kontainer untuk menambahkan lebih banyak instance atau layanan  dengan  menambahkan  lebih  banyak node  ke  dalam  kluster  [18].  Sehingga  Rancher dapat menyediakan lingkungan yang mendukung  skalabilitas  dan  stabilitas  dalam penggunaan LMS Pradita. Ilustrasi penambahan worker dapat dilihat pada gambar 16
• Dapat  menghemat  biaya  dalam  penerapan infrastruktur  untuk  LMS  Pradita.  Dengan menggunakan  rancher  sebagai  implemntasi infrasturktur  akan  memudahkan  dari  sisi horizontal  scale ,  ketika  terdapat  penggunaan yang tinggi maka dapat  menambahkan worker, juga  jika  penggunaan  tidak  terlalu  besar  dapat dikurangi  worker  tersebut.  Sehingga  dapat mengefisiensikan  dari  segi  biaya.  Hal  ini berbanding  terbalik  jika  menggunakan  virtual machine  dan  tidak  menggunakan  orkestrator yang  akan  sulit  untuk  mengkontrol  dan menambah biaya pada segi infrastruktur.
Gambar 16. Penambahan worker Rancher pada klaster front end.

## 4. DISKUSI
Hasil  dari  penelitian  ini  membuktika  bahwa Rancher  yang  digunakan  sebagai  manajemen orkestrator dapat berjalan dan mendukung kebutuhan infrastruktur  LMS  Pradita.  Rancher  terbukti  efektif dan  efisian,  dapat  menyediakan  skalabilitas  yang baik, meningkatkan ketersediaan, mampu memanajerial aplikasi  juga lebih hemat biaya dalam membangun infrastruktur.
Jika menganalisa dari  penelitian terdahulu  dari Tegar Sukma Hendrana, dan I Made Suartana dengan judul PENERAPAN CONTAINER LOAD BALANCING  UNTUK  MANAJEMEN  TRAFIK PADA  LEARNING  MANAGEMENT  SYSTEM yang di publikasi pada tahun 2022 dapat disimpulkan jika  dalam  penelitian  ini  berfokus  pada  penerapan container  load  balancing  pada  LMS  Moodle menggunakan  Docker  Swarm.  Dengan  tujuan menganalisis bagaimana server Moodle di lingkungan  Docker  Swarm  cluster  dapat  mengatasi beban  traffic  dengan  metode  container  load balancing.  Dan  menghasilkan  bahwa  penggunaan Docker  Swarm  dengan  metode  container  load balancing  berhasil  mengatasi  beban  traffic  pada aktivitas  login,  view  course,  assignments,  dan  quiz dalam  LMS  Moodle.Lalu  dari  penelitian  terdahulu dari  Saleh  Dwiyatno, Edy  Rakhmat,  Oki  Gustiawan dengan  judul  IMPLEMENTASI  VIRTUALISASI SERVER BERBASIS DOCKER CONTAINER yang di  publikasi  pada  tahun  2020  dapat  disimpulkan dalam  penelitian  ini  berfokus  pada  implementasi virtualisasi  berbasis  Docker  pada  server  yang sebelumnya  menggunakan  virtualisasi  berbasis hypervisor.  Dengan  tujuan  eksplorasi  penggunaan Docker  sebagai  solusi  pemaketan  dan  peluncuran aplikasi  dalam  container  yang  terisolasi.  Dan menghasilkan bahwa Docker dapat digunakan untuk virtualisasi  server  dengan  efektif,  menggantikan virtualisasi  berbasis  hypervisor.  Docker  container mampu  memaketkan  dan  meluncurkan  aplikasi dengan isolasi yang diperlukan.
Lalu pada penelitian PENERAPAN MANAJEMEN ORKESTRATOR KONTAINER PADA LEARNING MANAGEMENT SYSTEM  yang  peneliti  tulis  ini  berfokus  pada penggunaan manajemen orkestrator Rancher Kubernetes  pada  LMS  Pradita.  Dengan  tujuan mengevaluasi  efisiensi,  skalabilitas,  ketersediaan, dan kemampuan manajemen Rancher dalam konteks LMS. Dengan hasil dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa  Rancher  Kubernetes  dapat mengelola  LMS  Pradita  dengan  baik  dan  efisien.
Pengujian  efisiensi,  skalabilitas,  dan  ketersediaan menunjukkan  hasil  positif,  dan  Rancher  dapat mengelola sumber daya dengan optimal.
Sebagai  masukan  dan  saran  dalam  penelitian Penerapan  Manajemen  Orkestrator  Kontainer  Pada Learning Management System ini, untuk menghindari single  point  of  failure yang  menjadi elemen dalam sistem jika mengalami kegagalan, akan menyebabkan  seluruh  sistem  atau  aplikasi  menjadi tidak  berfungsi  [19].  Penulis  menyarankan  agar  di lakukan membuat klaster baru yg di letakan di lokasi lain  atau data  center lain  dengan  sepsifikasi  klaster yang sama dengan klaster yang existing sekarang. Secara  singkat  dapat  disimpulkan  ketiga penelitian  berfokus  pada  penggunaan  teknologi kontainer,  seperti  Docker  dan  Kubernetes,  untuk meningkatkan  efisiensi,  skalabilitas,  ketersediaan,
dan  manajemen  trafik  pada  sistem-sistem  seperti Learning  Management  System.  Penelitian  ini  lebih ber fokus pada penggunaan Rancher Kubernetes pada LMS  dan  mengujinya  dalam  hal  efisiensi  dan skalabilitas.  Penelitian  kedua  lebih  berfokus  pada Docker  Swarm  dan  container  load  balancing  untuk mengatasi beban trafik pada LMS Moodle. Sementara itu, penelitian ketiga lebih bersifat eksploratif dalam menggantikan virtualisasi berbasis hypervisor dengan Docker pada server-server yang ada. Meskipun fokus dan  pendekatan  penelitian  berbeda,  semuanya menunjukkan hasil positif terkait penerapan teknologi kontainer dalam lingkungan yang berbeda.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  menunjukkan  telah  membawa hasil  yang  sangat  positif  dalam  menangani  beban traffic dari  permintaan  pengguna.  Dalam  pengujian efisiensi  sistem,  terlihat  bahwa  penggunaan  sumber daya  CPU  dan  Bandwidth  berjalan  dengan  sangat efisien  bahkan  saat  diberi  beban  hingga  200 pengguna.  Uji  skalabilitas  juga  memberikan  hasil yang  mengesankan,  menunjukkan  bahwa  LMS Pradita  mampu  dengan  stabil  menangani  beban hingga 50, 100, dan 200 pengguna.
Tak  hanya  itu,  pengujian  ketersediaan  juga menunjukkan  tingkat  keandalan  yang  tinggi. Meskipun  salah  satu  worker  mengalami  kegagalan, LMS  Pradita  tetap  dapat  diakses  dan  beroperasi dengan  lancar  berkat  bantuan  dari  worker  lainnya. Hal ini membuktikan bahwa infrastruktur Kubernetes yang diterapkan telah mencapai tingkat ketersediaan yang tinggi.
Selain itu, dalam pengujian manajemen dengan Rancher,  platform  ini  menunjukkan  kemampuannya dalam  menjalankan  dan  mengelola  LMS  Pradita dengan  sangat  efektif.  Dengan  menggunakan Rancher,  tim  pengelola  dapat  dengan  mudah memantau  penggunaan  infrastruktur,  melakukan pembaruan atau pengurangan sesuai  kebutuhan, dan bahkan  mengoptimalkan  biaya  dalam  pengelolaan infrastruktur.
Kesimpulannya, implementasi Kubernetes dengan  Rancher  telah  membuktikan  diri  sebagai solusi  yang  efisien,  skalabel,  dan  memiliki ketersediaan  tinggi  untuk  mengelola  platform pembelajaran  daring  LMS  Pradita.  Keberhasilan pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  kombinasi teknologi  ini  memiliki  potensi  untuk  diadopsi  di berbagai lembaga pendidikan di Indonesia, memberikan  pengalaman  pembelajaran  yang  lebih baik dan dapat diandalkan bagi pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Verawati, U. J., Alifa, Y. D. N., Millah, Z., & Nissa, Z. K. (2023). Implementasi Pembelajaran E-Learning Sebagai Transformasi  Pendidikan  di  Era  Digital. Social Science Academic, 1(2), 221-228. [2]
Indrawati, B. (2020). Tantangan dan peluang pendidikan  tinggi  dalam  masa  dan  pasca Pandemi  Covid-19.  Jurnal  Kajian  Ilmiah, 1(1).
[3] Fahmi,  N.,  Dzakiah,  D.,  Alhabsyi,  F.,  & Mudaimin, M. (2022). Dinamika E-Learning pada  Model  Pembelajaran  di  Perguruan
Tinggi (Tinjauan Kondisi Teknologi di Masa
Pandemi  Covid-19).  Iqra:  Jurnal  Ilmu Kependidikan Dan Keislaman, 17(2), 44-51.
[4] A. Yauma, I. Fitri, and S. Ningsih, “Learning Management  System  (LMS)  pada  E-
Learning  Menggunakan  Metode  Agile  dan Waterfall  berbasis  Website,” Jurnal  JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  323–328,
2021.
[5] A. Garad, A. M.  Al-Ansi, and I. N. Qamari, “The  role  of  e-learning  infrastructure  and cognitive  competence  in  distance  learning effectiveness during the covid-19 pandemic,”
Jurnal Cakrawala Pendidikan , vol. 40, no. 1,
pp. 81–91, 2021.
[6] Y.  Ghilay,  “Effectiveness  of  learning management  systems  in  higher  education: Views  of  lecturers  with  different  levels  of activity  in  LMSs,” Ghilay,  Y.(2019). Effectiveness  of  Learning  Management Systems  in  Higher  Education:  Views  of Lecturers with Different Levels of Activity in LMSs.  Journal  of  Online  Higher  Education , vol. 3, no. 2, pp. 29–50, 2019.
[7] A. Yauma, I. Fitri, and S. Ningsih, “Learning Management  System  (LMS)  pada  E-
Learning  Menggunakan  Metode  Agile  dan Waterfall  berbasis  Website,” Jurnal  JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  323–328, 2021. [8] S. Ashour, G. A. El-Refae, and E. A. Zaitoun,
“Post-pandemic higher education:
Perspectives  from  university  leaders  and educational  experts  in  the  United  Arab Emirates,” Higher Education for the Future , vol. 8, no. 2, pp. 219–238, 2021.
[9] A.  Al-Hunaiyyan,  S.  Al-Sharhan,  and  R. AlHajri,  “Prospects  and  challenges  of learning  management  systems  in  higher education,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 11, no. 12, 2020.
[10] S. Dwiyatno, E. Rachmat, A. P. Sari, and O. Gustiawan, “Implementasi virtualisasi server berbasis  docker  container,” PROSISKO:
Jurnal  Pengembangan  Riset  Dan  Observasi Sistem Komputer , vol. 7, no. 2, pp. 165–175, 2020.
[11] M.  Zulfikar,  A.  Bhawiyuga,  and  A.  Basuki,
“Implementasi Lab Virtual berbasis Teknologi  Kontainer  Multi  Klaster  dengan Orkestrator Kubernetes,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer , vol. 6, no. 6, pp. 2649–2654, 2022.
[12] A. Widarma and Y. H. Siregar, “Rancangan Teknologi  Virtualisasi  Untuk  Optimalisasi Server  Di  Universitas  Asahan,” CESS
(Journal  of  Computer  Engineering,  System and  Science) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  313–319, 2019.
[13] I.  M.  Al  Jawarneh et  al. ,  “Container orchestration engines: A thorough functional and performance comparison,” in ICC 2019-
2019  IEEE  International  Conference  on
Communications  (ICC) ,  IEEE,  2019,  pp.  1–
6.
[14] D. Al Fansha, M. Y. H. Setyawan, and M. N. Fauzan, “Load Test pada Microservice yang menerapkan  CQRS  dan  Event  Sourcing,” Jurnal Buana Informatika , vol. 12, no. 2, pp. 126–134, 2021.
[15] N.  Siagian,  T.  E.  Tamba,  H.  H.  O. Situmorang,  and  H.  Samosir,  “Aplikasi
Apotek Berbasis Web Menggunakan Arsitektur Microservices (Studi Kasus Apotek  Glen,  Kab.  Toba),” Journal  of Applied Technology and Informatics Indonesia , vol. 1, no. 2, pp. 22–28, 2021.
[16] M. Moravcik, M. Kontsek, P. Segec, and D. Cymbalak,
“Kubernetes-evolution of
virtualization,”  in 2022  20th  International Conference on Emerging eLearning Technologies  and  Applications  (ICETA) , IEEE, 2022, pp. 454–459.
[17] K. T. Widagdo, T. I. Bayu, and Y. A. Susetyo, “Pemodelan  Sistem  Monitoring  Sensor Curah  Hujan  Menggunakan  Grafana,”
Indonesian  Journal  of  Computing  and
Modeling , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2019.
[18] I. Tzanettis, C.-M. Androna, A.
Zafeiropoulos,  E.  Fotopoulou,  and  S. Papavassiliou, “Data Fusion of Observability
Signals  for  Assisting  Orchestration  of Distributed  Applications,” Sensors ,  vol.  22, no. 5, p. 2061, 2022.
[18] D.  Balla,  C.  Simon,  and  M.  Maliosz, “Adaptive  scaling  of  Kubernetes  pods,”  in NOMS  2020-2020  IEEE/IFIP  Network Operations  and  Management  Symposium , IEEE, 2020, pp. 1–5.
[19] E.  Nugroho,  “ANALISIS  PENCEGAHAN SINGLE  POINT  OF  FAILURE  PADA JARINGAN  SERVICE  LAYER  2  VPN
DENGAN  METODE  FAST  REROUTE
MPLS TRAFFIC ENGINEERING.” Institut Teknologi Telkom Jakarta, 2022.