## ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA APP ENGINE DAN COMPUTE ENGINE PADA GOOGLE CLOUD PLATFORM DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT MATA DENGAN MODEL CNN
I Putu Tosan Krisna Wiranata, A A Istri Ita Paramitha, I Putu Satwika Sistem Informasi, Primakara University Teknik Informatika, Primakara University Jalan Tukad Badung No.135 Denpasar, Indonesia
tosankrisna@gmail.com

## ABSTRAK
Menurut  data  Perhimpunan  Dokter  Spesialis  Mata  Indonesia  (PERDAMI)  menyatakan  bahwa  penyebab kebutaan tertinggi di Indonesia disebabkan oleh penyakit katarak. Seiring berjalannya waktu yang ditandai dengan kemajuan teknologi, muncul suatu cara untuk memprediksi penyakit mata yang disebut dengan machine learning . Model machine learning yang telah dibuat terlebih dahulu harus melalui tahap deployment . Tahapan deployment tersebut membutuhkan teknologi  lain  yang disebut cloud computing . Google Cloud  Platform merupakan  salah satu cloud  computing  platform yang  didalamnya  terdapat App  Engine dan Compute  Engine yang  dapat dimanfaatkan untuk proses deployment model machine learning . Penelitian ini menggunakan metode komparasi yaitu  membandingkan  performa App  Engine dan Compute  Engine yang  sebelumnya  dilakukan  pengukuran dengan menggunakan teknik load testing untuk mendapatkan performa yang akan dibandingkan. Perbandingan performa  dilakukan  dengan  mengukur response  time,  standard  deviation,  error  rate,  throughput dan CPU Utilization pada  kedua  layanan  tersebut.  Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa Compute Engine lebih unggul dibandingkan App Engine dari segi response time, standard deviation, throughput dan CPU Utilization . Sedangkan pada error rate performa keduanya sama yaitu 0%.
Kata kunci: Cloud Computing, Google Cloud Platform, App Engine, Compute Engine, Load Testing .

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  data  Perhimpunan  Dokter  Spesialis Mata  Indonesia  (PERDAMI)  menyatakan  bahwa penyebab kebutaan tertinggi di Indonesia disebabkan oleh penyakit katarak sebesar 0,78%. Berdasarkan data tersebut,  Indonesia  menjadi  negara  pertama  dengan jumlah  penderita  kebutaan  tertinggi  di  wilayah  Asia Tenggara  sebesar  3  juta  orang  (1,5%  populasi penduduk)  [1].  Kota  Denpasar  sebagai  ibu  kota Provinsi Bali juga memiliki jumlah penderita penyakit katarak yang tidak sedikit. Jumlah penderita penyakit katarak  di  Kota  Denpasar  berdasarkan  data  Laporan Tahunan Dinas Kesehatan Kota Denpasar tahun 2020 mencapai sebanyak 1.022 kasus [2].
Perkembangan  teknologi  dalam  beberapa  tahun terakhir  berjalan  dengan  sangat  cepat,  diantara  yang termasuk  adalah machine  learning ,  yaitu  teknologi dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan  mesin  untuk  belajar  secara  mandiri [3]. Machine  learning dapat  digunakan  untuk memecahkan  berbagai  permasalahan  mulai  dari pengenalan  sistem,  robotika,  maupun  memprediksi gambar  seperti  katarak  [4].  Hasil  akhir  dari machine learning disebut  dengan  model.  Model machine learning terlebih  dahulu  harus  melalui  tahapan deployment sebelum  nantinya  dikoneksikan  dengan suatu  aplikasi  atau  website  melalui  API  ( application programming interface). Cloud computing merupakan teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk deploy model tersebut  [5].  Sebelumnya  terdapat  penelitian  yang berjudul  "Implementasi  Teknologi Cloud  Computing Pada  Sistem  Transportasi  Angkutan  Umum  Kota
Tasikmalaya"  yang  menunjukan cloud  computing efektif  dari  segi  biaya  [6]. Google  Cloud  Platform (GCP)  merupakan  salah  satu  penyedia cloud computing diantara beberapa service provider lainnya [7].
Sebelum  melakukan  proses deployment model machine learning , terlebih dahulu dilakukan pemilihan  layanan  yang  akan  digunakan  pada  proses deployment .  Dalam  proses deployment pada  GCP, terdapat dua tipe layanan yang dapat digunakan yaitu highly  managed  service dan minimally  managed service .  Masing-masing  jenis  layanan  memiliki kelebihan  dan  kekurangannya  tersendiri. Highly managed  service memiliki  kelebihan  yaitu  pengguna dapat  fokus  mengembangkan  aplikasinya  tanpa menghiraukan  konfigurasi server ,  akan  tetapi memiliki  kekurangan  yaitu  tidak  support  terhadap GPU/TPU.  Layanan minimally  managed  service memiliki kelebihan yaitu support terhadap GPU/TPU, akan tetapi memiliki kekurangan yaitu mengharuskan penggunanya  untuk  melakukan  konfigurasi server secara  manual.  Layanan  GCP  yang  termasuk highly managed service yaitu App Engine dan layanan yang termasuk minimally  managed  service yaitu Compute Engine .
Sebelumnya  terdapat  penelitian  serupa  yang berjudul “Analisis Perbandingan
Serverless Computing Pada Google  Cloud  Platform ”  [8],  akan tetapi pada penelitian tersebut hanya membandingkan layanan secara kualitatif dari segi karakteristiknya dan belum  membandingkan  dari  segi  performa  layanan. Selain  itu,  terdapat  juga  penelitian  yang  berjudul
“ Serverless Machine  Learning sebagai  Solusi
Deployment untuk Prototipe Sign Language Recognition  App Menggunakan Google  Cloud Platform ” [9], pada penelitian tersebut telah dilakukan perbandingan dari segi performa  layanan, akan tetapi jenis  layanan  yang  dilakukan  perbandingan  hanya highly managed service yaitu App Engine dan Cloud Functions sedangkan  layanan minimally  managed service belum  dilakukan  perbandingan  dari  segi performanya.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  yang  telah dijelaskan, maka peneliti tertarik melakukan penelitian terhadap  perbandingan  performa  antara App  Engine dan Compute Engine dalam hal memprediksi penyakit mata.  Tolak  ukur  dari  keberhasilan  penelitian  ini adalah  dapat  memaparkan  hasil  perbandingan performa  antara  kedua  layanan  pada  skenario  yang dilakukan  dan  dapat  memberikan  kesimpulan  pada hasil perbandingan tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Cloud Computing
Cloud  computing atau  yang  kerap  disebut komputasi  awan  merupakan  suatu  teknik  komputasi yang  menggunakan shared computer processing atau sumber daya pemrosesan komputer bersama serta data yang menuju ke komputer maupun perangkat yang lain akan dikirimkan ke pengguna sesuai permintaan  [10] Keuntungan  dari  penggunaan cloud  computing yaitu berupa  skalabilitas,  fleksibilitas,  dan  keamanan. Skalabilitas cloud  computing berupa  penyimpanan, bandwith dan  kebutuhan  lainnya  yang  sudah disediakan serta dapat  disesuaikan dengan kebutuhan pengguna sehingga dapat menghemat biaya pengeluaran. Cloud  computing juga  menawarkan fleksibilitas yaitu pengguna dapat mengakses layanan cloud  dimanapun  dan  kapanpun.  Serta  yang  paling penting adalah aspek keamanan  yang ditawarkannya. Adapun karakteristik cloud computing terbagi menjadi lima yaitu on-demand self service, broadband network access,  resource  pooling,  rapid  elasticity, dan measured service.

## 2.2. Performance Testing
Performance  testing  adalah  proses  pengujian perangkat lunak  untuk mengukur suatu kecepatan atau waktu  respon  sistem  maupun  penggunaan  sumber daya  perangkat  lunak  dibawah  beban  kerja  tertentu [11].  Terdapat  tiga  fokus  performance  testing  yaitu sebagai berikut [12]:
a. Speed, bertujuan untuk menguji kecepatan respon suatu sistem dalam menerima request yang terjadi.
b. Scalability, bertujuan  untuk  menguji  beban  yang bisa dikendalikan oleh suatu sistem.
c. Stability, bertujuan untuk menguji kestabilan suatu sistem dalam mengatasi suatu kondisi.
2.3. Load Testing
Performance  testing  memiliki  beberapa  teknik yang dapat digunakan untuk mengukur performa suatu
sistem, salah satunya adalah load testing . Load testing merupakan  suatu  teknik  performance  testing  dimana suatu  respon  dari  sistem  diuji  dan  diukur  dalam berbagai  kondisi load [13]. Load  testing dapat membantu pengguna untuk mengetahui perilaku suatu sistem dalam menangani beban
2.4. Penelitian Terdahulu ( State of the Art ) Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang menjadi  referensi  dalam  melakukan  penelitian  ini. Adapun penelitian terdahulu tersebut sebagai berikut: a. Penelitian berjudul “Analisis  Perbandingan Performa Web  Server Docker  Swarm  dengan Kubernetes  Cluster”  oleh  Stefanus  Eko  Prasetyo dan Yulfan Salimin  [14], pada penelitian tersebut Kubernetes  Cluster  memberikan  performa  yang lebih cepat dari Docker Swarm.
b. Penelitian berjudul “Pengukuran Throughput Load Testing Menggunakan Test Case Sampling Gorilla Testing ”  oleh  Desy  Intan  Permatasari  [15],  Budi Santoso,  Nadia  Ningtias,  dkk.  Hasil  yang didapatkan yaitu server memiliki kinerja yang baik pada login & register.
c. Penelitian  berjudul  “Performa Microframework PHP Pada REST API Menggunakan Metode Load Testing ” oleh Indra Yatini, Wiwiek Nurwiyati, dan Khairul  Anam  [16].  Hasil  yang  didapatkan  yaitu setelah  dijalankan  pengujian,  didapatkan  bahwa performa tertinggi diperoleh oleh Phalconmicro.
d. Penelitian berjudul “Serverless Machine Learning sebagai  Solusi  Deployment  untuk  Prototipe  Sign Language Recognition App Menggunakan Google Cloud Platform” oleh Nur Ardli Rachmat Saputra [17]  yang  didapatkan  hasil  kualitas latency dari App  Engine jauh  mengungguli Cloud  Function dengan hanya sedikit perbedaan memory usage . e. Penelitian  berjudul  “Analisis  Perbandingan Kinerja Framework Codeigniter Dengan Express.Js  Pada  Server  RESTful  API”  oleh  Luky Maulana, Kamal Prihan-dani, dan Adhi Rizal [18]. Hasil  yang  didapatkan  yaitu  r esponse  time Express.Js lebih cepat dari Codeigniter, Codeigniter  unggul  di CPU dan Memory Utilization .
Berdasarkan dari referensi penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya, belum terdapat penelitian lain yang  mengukur  performa  dua  jenis  layanan Google Cloud Platfrom yaitu App Engine dan Compute Engine dalam  melakukan  prediksi  suatu  penyakit,  sehingga terdapat keterbaruan dalam penelitian ini dibandingkan penelitian sejenis lainnya.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  komparasi atau  biasa  disebut  sebagai  metode  perbandingan merupakan  sebuah  metode  yang  bertujuan  untuk membandingkan satu atau lebih variabel pada dua atau lebih sampel  yang  berbeda  [19]. Selain  itu dilakukan juga  teknik  observasi  dengan  mengamati  langsung
perbedaan  nilai  proses  pengujian.  Tahapan-tahapan yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Adapun  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada gambar 1 adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi  masalah  yaitu  berdasarkan  perbedaan jenis App  Engine dan Compute  Engine serta penelitian  serupa  yang  hanya  membandingkan performa  layanan highly  managed  service dan belum  membandingkan  antara  layanan highly managed  service dengan minimally  managed service .  Sehingga  dibutuhkan  suatu  perbandingan untuk  mengetahui  kelebihan  dan  kekurangan layanan dari segi performanya.
b. Studi  literatur  yaitu  tahapan  pengumpulan informasi  dan  juga  mempelajari  teori-teori  yang berhubungan  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan.
c. Pembuatan API yaitu dilakukan dengan menggunakan framework Flask. API tersebut akan digunakan  pada  proses  pengujian  performa nantinya.  API  yang  dibuat  memiliki  dua  buah method yaitu POST dan GET . d. Deploy API  ke App  Engine dan Compute  Engine yaitu bertujuan agar hasil pengujian bersumber dari App  Engine dan Compute  Engine itu  sendiri. Adapun spesifikasi server yang digunakan sebagai berikut:
Tabel 1. Spesifikasi server pertama Spesifikasi App Engine Compute Engine Non GPU GPU CPU 2 vCPU 2 vCPU 2 vCPU RAM 7,5 GB 7,5 GB 7,5 GB Storage 50 GB 50 GB 50 GB GPU - - Nvidia T4 Tabel 2. Spesifikasi server kedua Spesifikasi App Engine Compute Engine Non GPU GPU CPU 4 vCPU 4 vCPU 4 vCPU RAM 15  GB 15  GB 15  GB Storage 100 GB 100 GB 100 GB GPU - - Nvidia T4
e. Test  environtment  setup yaitu  proses  persiapan sebelum  pengujian  dilaksanakan  seperti  instalasi tools testing yaitu JMeter.
f. Load test scenario merupakan proses menentukan skenario-skenario pengujian yang akan dilakukan. Penentuan  skenario-skenario  tersebut  bertujuan untuk  mendapatkan  hasil  pengujian  yang  sesuai dengan  harapan.  Pengujian  dilakukan  dengan skenario  mulai  dari  100-1000  kali  pengujian terhadap  masing-masing method .  Model  yang digunakan  berjumlah  2  buah  model,  dimana keduanya  menggunakan  jenis  model  CNN (Convolutional Neural Network) .
g. Test  scenario  execution  yaitu  p roses  pengujian akan  mengikuti  skenario-skenario  yang  sudah dibuat pada tahapan sebelumnya.
h. Test  result  analysis yaitu  bertujuan  untuk memastikan  hasil  pengujian  sudah  sesuai  dengan harapan.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis  pada hasil pengujian response time, standard deviation, error rate, throughput dan CPU Utilization . i. Re-test yaitu  tahapan  untuk  mengulangi testing apabila terdapat kesalahan pada langkah sebelumnya.
j. Kesimpulan  dan  saran,  yaitu  proses  mengambil kesimpulan  dan  saran  dari  hasil  pengujian  yang telah dilakukan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil  Pengujian Response  Time  Server Pertama Method POST Berdasarkan hasil pengujian model pertama yang telah dilakukan, rata-rata hasil pengujian keseluruhan dari App  Engine yaitu  383,2 milisecond ,  kemudian hasil pengujian Compute Engine Non GPU yaitu 167,3 milisecond , dan Compute Engine GPU sebesar 161,6 milisecond .  Jadi  pada  pengujian  model  pertama  ini Compute  Engine GPU  menjadi  yang  terbaik. Selanjutnya berdasarkan hasil pengujian model kedua, rata-rata hasil pengujian keseluruhan dari App Engine yaitu  263,6 milisecond , Compute  Engine Non  GPU yaitu  149,5 milisecond ,  dan Compute  Engine GPU sebesar 135,6 milisecond . Jadi pada pengujian  model kedua ini Compute Engine GPU menjadi yang terbaik.
4.2. Hasil  Pengujian Standard  Deviation Server Pertama Method POST Pada  hasil  pengujian  model  pertama,  rata-rata keseluruhan standard deviation App Engine memiliki nilai sebesar 37,897 sedangkan Compute Engine Non GPU memiliki  nilai  sebesar  22,362 dan Compute Engine GPU memiliki nilai sebesar 21,621. Jadi pada pengujian  model  pertama  ini Compute  Engine  GPU menjadi  yang  terbaik.  Selanjutnya  berdasarkan  hasil pengujian model kedua rata-rata keseluruhan standard deviation App  Engine memiliki  nilai  sebesar  32,645 sedangkan Compute Engine Non GPU memiliki nilai sebesar  29,729 dan Compute  Engine  GPU memiliki nilai sebesar 26,692. Jadi pada pengujian model kedua ini Compute Engine GPU menjadi yang terbaik.
Gambar 3. Pengujian standard deviation POST
4.3. Hasil  Pengujian Error  Rate  Server Pertama Method POST Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  kepada  ketiga  layanan  yaitu App  Engine, Compute  Engine  Non  GPU, dan Compute  Engine GPU ,  terlihat  bahwa  semua  layanan  tersebut  dapat menjalankan  seluruh  permintaan  ( request )  pengguna sehingga  tidak  terjadi error pada server .  Jadi  pada pengujian  ini  performa  ketiga  layanan  tersebut  pada kedua model dapat dikatakan setara.
Gambar 4. Pengujian error rate POST
4.4. Hasil  Pengujian Throughput Server Pertama Method POST Pada  pengujian  model  pertama,  rata-rata
throughput keseluruhan  pengujian App  Engine memiliki yaitu 1,834 sedangkan Compute Engine Non GPU memiliki  rata-rata  yaitu  1,835  dan Compute Engine GPU memiliki rata-rata yaitu 1,837. Jadi pada pengujian  model  pertama  ini Compute  Engine  GPU menjadi  yang  terbaik.  Pada  pengujian  model  kedua rata-rata throughput keseluruhan  pengujian App Engine yaitu  1,835  sedangkan Compute  Engine  Non GPU yaitu  1,834  dan Compute  Engine  GPU yaitu 1,837. Jadi pada pengujian model kedua ini Compute Engine GPU menjadi yang terbaik.
Gambar 5. Pengujian throughput POST
4.5. Hasil  Pengujian CPU  Utilization  Server Pertama Method POST Pada  pengujian  model  pertama,  rata-rata keseluruhan hasil pengujian App Engine yaitu 34,85% sedangkan Compute Engine Non GPU memiliki rata- rata yaitu 5,41% dan Compute Engine GPU memiliki rata-rata  yaitu  6,78%.  Jadi  pada  pengujian  model pertama  ini App  Engine menjadi  yang  terburuk. Selanjutnya  berdasarkan  grafik  pengujian  model kedua  rata-rata  keseluruhan  hasil  pengujian App Engine yaitu 19,03% sedangkan Compute Engine Non GPU memiliki  rata-rata  yaitu  5,95%  dan Compute Engine  GPU memiliki  rata-rata  yaitu  13,04%.  Jadi pada pengujian model kedua ini App Engine menjadi yang terburuk.
Gambar 6. Pengujian CPU utilization POST
4.6. Hasil  Pengujian Response  Time  Server
Pertama Method GET
Hasil pengujian model pertama pada App Engine memiliki  performa  rata-rata  yaitu  sebesar  103,5 milisecond , Compute Engine Non GPU memiliki rata- rata  sebesar  85,9 milisecond dan Compute  Engine GPU memiliki rata-rata sebesar 84,4 milisecond . Jadi pada  pengujian  model  pertama  ini Compute  Engine GPU menjadi  yang  terbaik.  Selanjutnya  untuk  hasil pengujian model kedua, App Engine memiliki rata-rata yaitu sebesar 114,2 milisecond . Compute Engine Non GPU memiliki  rata-rata  sebesar  77,5 milisecond dan Compute Engine GPU memiliki rata-rata sebesar 70,5 milisecond . Jadi Compute Engine GPU menjadi yang terbaik.
Gambar 7. Pengujian response time GET
4.7. Hasil  Pengujian Standard  Deviation  Server Pertama Method GET
Berdasarkan hasil pengujian model pertama, App Engine memiliki rata-rata hasil pengujian keseluruhan sebesar 18,328.  Kemudian Compute Engine Non GPU memiliki rata-rata hasil pengujian keseluruhan sebesar 17,583.  Sedangkan Compute  Engine  GPU memiliki rata-rata  hasil  pengujian  keseluruhan  sebesar  16,768. Jadi pada pengujian ini Compute Engine GPU menjadi yang terbaik. Selanjutnya pada hasil pengujian model kedua, App Engine memiliki rata-rata hasil pengujian keseluruhan  sebesar  23,781.    Kemudian Compute Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  hasil  pengujian keseluruhan  sebesar  20,247.  Sedangkan Compute Engine  GPU memiliki  rata-rata  hasil  pengujian
keseluruhan  sebesar  17,234.  Jadi  pada  pengujian model kedua ini Compute Engine GPU menjadi yang terbaik.
Gambar 8. Pengujian response time GET
4.8. Hasil  Pengujian Error  Rate  Server Pertama Method GET Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  kepada  ketiga  layanan  yaitu App  Engine, Compute  Engine  Non  GPU, dan Compute  Engine GPU ,  terlihat  bahwa  semua  layanan  tersebut  dapat menjalankan  seluruh  permintaan  ( request )  pengguna sehingga  tidak  terjadi error pada server .  Jadi  pada pengujian  ini  performa  ketiga  layanan  tersebut  pada kedua model dapat dikatakan setara.
Gambar 9. Pengujian error rate GET
4.9. Hasil  Pengujian Throughput  Server Pertama

## Method GET
Berdasarkan hasil pengujian model pertama, App Engine memiliki  rata-rata  1,834 request per  detik, Compute  Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  1,836 request per  detik  dan Compute  Engine  GPU dengan rata-rata 1,836 request per detik. Jadi pada pengujian ini Compute  Engine  Non  GPU  dan  Compute  Engine GPU menjadi  yang  terbaik.  Selanjutnya  pada pengujian  model kedua, App Engine dengan rata-rata 1,837  request  per  detik, Compute  Engine  Non  GPU dengan rata-rata 1,837 request per detik dan Compute Engine GPU dengan rata-rata 1,837 request per detik. Jadi  pada  pengujian  ini  ketiga  layanan  menunjukan performa yang setara.
Gambar 10. Pengujian throughput GET
4.10. Hasil  Pengujian CPU  Utilization  Server Pertama Method GET
Berdasarkan  hasil  pengujian  model  pertama, App  Engine memiliki  rata-rata  performa CPU Utilization sebesar 4,23%, sedangkan Compute Engine GPU sebesar  2,38%  dan Compute  Engine  Non  GPU sebesar  0,39%.  Jadi  pada  pengujian  model  pertama, App Engine menjadi yang terburuk. Selanjutnya pada pengujian  model  kedua,  rata-rata  keseluruhan  hasil pengujian App  Engine yaitu  3,77%,  sedangkan Compute  Engine  GPU sebesar  2,85%  dan Compute Engine Non GPU sebesar 0,95%. Jadi pada pengujian model kedua, App Engine menjadi yang terburuk.
Gambar 11. Pengujian CPU utilization GET

## 4.11. Hasil  Pengujian Response  Time  Server Kedua Method POST
Pada  pengujian  menggunakan  model  pertama, jika  dilihat  dari  rata-rata  keseluruhan  hasil  pengujian response  time , App  Engine memiliki  rata-rata  271 milisecond , Compute Engine Non GPU memiliki rata- rata  160,6 milisecond dan Compute  Engine  GPU
memiliki  rata-rata  135,1 milisecond .  Jadi  pada pengujian  ini Compute  Engine  GPU menunjukan performa yang terbaik. Sedangkan saat menggunakan model  kedua, App  Engine memiliki  rata-rata  220,2 milisecond , Compute Engine Non GPU memiliki rata- rata  134,5 milisecond dan Compute  Engine  GPU memiliki rata-rata 129 milisecond . Jadi pada pengujian ini Compute Engine GPU menunjukan performa yang terbaik.
Gambar 12. Pengujian response time POST
4.12. Hasil  Pengujian Standard  Deviation  Server Kedua Method POST Pada  pengujian  menggunakan  model  pertama, Jika dilihat dari rata-rata keseluruhan  hasil pengujian standard  deviation , App  Engine memiliki  rata-rata 25,176, Compute Engine Non GPU memiliki rata-rata 17,579  dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata 14,401. Jadi pada pengujian ini Compute Engine GPU menunjukan performa yang terbaik. Selanjutnya pada pengujian  menggunakan  model  kedua, App  Engine memiliki rata-rata 24,378, Compute Engine Non GPU memiliki  rata-rata  20,103  dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata  18,144.  Jadi  pada  pengujian  ini Compute  Engine  GPU menunjukan  performa  yang terbaik.
Gambar 13. Pengujian standard deviation POST
4.13. Hasil  Pengujian Error  Rate  Server Kedua Method POST Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  kepada  ketiga  layanan  yaitu App  Engine, Compute  Engine  Non  GPU, dan Compute  Engine GPU ,  terlihat  bahwa  semua  layanan  tersebut  dapat menjalankan  seluruh  permintaan  ( request )  pengguna sehingga  tidak  terjadi error pada server .  Jadi  pada pengujian  ini  performa  ketiga  layanan  tersebut  pada kedua model dapat dikatakan setara.
Gambar 14. Pengujian error rate POST
4.14. Hasil  Pengujian Throughput  Server Kedua Method POST Pada  saat  pengujian  menggunakan  model pertama,  jika  dilihat  dari  rata-rata  keseluruhan  hasil pengujian throughput , App Engine memiliki rata-rata 1,834, Compute  Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata 1,834  dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata 1,834.  Jadi  pada  pengujian  ini  ketiga  layanan menunjukan  performa  yang  setara.  Sedangkan  saat menggunakan  model  kedua, App  Engine memiliki rata-rata  1,834, Compute  Engine  Non  GPU memiliki rata-rata  1,834  dan Compute  Engine  GPU memiliki rata-rata 1,834. Jadi pada pengujian ini ketiga layanan kembali menunjukan performa yang setara.
Gambar 15. Pengujian throughput POST
4.15. Hasil  Pengujian CPU  Utilization  Server Kedua Method POST Pada saat pengujian model pertama, jika dilihat dari  rata-rata  keseluruhan  hasil  pengujian CPU Utilization , App  Engine memiliki  rata-rata  19,03, Compute Engine Non GPU memiliki rata-rata 4,01 dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata  5,20.  Jadi pada  pengujian  ini App  Engine memiliki  performa terburuk. Sedangkan saat menggunakan model kedua, App Engine memiliki rata-rata 10,92, Compute Engine Non GPU memiliki rata-rata 4,26 dan Compute Engine GPU memiliki rata-rata 7,15. Jadi pada pengujian ini App Engine kembali memiliki performa terburuk.
Gambar 16. Pengujian throughput POST
4.16. Hasil  Pengujian Response  Time  Server
Kedua Method GET Pada pengujian model pertama, jika dilihat dari rata-rata  keseluruhan  hasil  pengujian response  time , App  Engine memiliki  rata-rata  91,9 milisecond , Compute  Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  71,2 milisecond dan Compute Engine GPU memiliki rata- rata 60,5 milisecond . Jadi pada pengujian ini Compute Engine  GPU memiliki  performa  terbaik.  Selanjutnya pada pengujian model kedua, dari rata-rata keseluruhan  hasil  pengujian response  time , App Engine memiliki  rata-rata  90,2 milisecond , Compute Engine Non GPU memiliki rata-rata 72 milisecond dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata  56,6 milisecond .  Jadi  pada  pengujian  ini Compute  Engine GPU memiliki performa terbaik.
Gambar 17. Pengujian response time GET
4.17. Hasil  Pengujian Standard  Deviation  Server Kedua Method GET
Pada  pengujian  model  pertama,  dilihat  dari rata-rata  keseluruhan  hasil  pengujian  standard deviation, App  Engine memiliki  rata-rata  16,602, Compute  Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  13,92 dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata  11,46. Jadi  pada  pengujian  ini Compute  Engine  GPU memiliki performa terbaik. Selanjutnya pada pengujian model kedua, App Engine memiliki rata-rata 18,27, Compute  Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata 16,292  dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata 15,133. Jadi pada pengujian model kedua ini Compute Engine GPU memiliki performa terbaik.
Gambar 18. Pengujian standard deviation GET
4.18. Hasil  Pengujian Error  Rate  Server Kedua Method GET Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  kepada  ketiga  layanan  yaitu App  Engine, Compute  Engine  Non  GPU, dan Compute  Engine GPU ,  terlihat  bahwa  semua  layanan  tersebut  dapat menjalankan  seluruh  permintaan  ( request )  pengguna sehingga  tidak  terjadi error pada server .  Jadi  pada pengujian  ini  performa  ketiga  layanan  tersebut  pada kedua model dapat dikatakan setara.
Gambar 19. Pengujian error rate GET
4.19. Hasil  Pengujian Throughput  Server Kedua Method GET
Pengujian  untuk  model  pertama  menunjukan rata-rata  keseluruhan  hasil  pengujian App  Engine memiliki  rata-rata  1,837, Compute Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  1,837  dan Compute  Engine  GPU memiliki rata-rata 1,837. Jadi pada pengujian ini ketiga layanan menunjukan performa yang setara. Selanjutnya pada pengujian model kedua, App Engine memiliki  rata-rata  1,837, Compute Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  1,837  dan Compute  Engine  GPU memiliki rata-rata 1,837. Jadi pada pengujian ini ketiga layanan menunjukan performa yang setara.
Gambar 20. Pengujian throughput GET
4.20. Hasil  Pengujian CPU  Utilization  Server Kedua Method GET
Pada pengujian model pertama, jika dilihat dari rata-rata keseluruhan hasil pengujian CPU Utilization , App  Engine memiliki  rata-rata  1,96%, Compute Engine  Non  GPU memiliki  rata-rata  0,25%  dan Compute Engine GPU memiliki rata-rata 1,83%. Jadi pada pengujian menggunakan model pertama ini App Engine memiliki performa terburuk. Selanjutnya pada pengujian model kedua, App Engine memiliki rata-rata 1,68%, Compute Engine Non GPU memiliki rata-rata 0,22%  dan Compute  Engine  GPU memiliki  rata-rata 1,36%. Jadi pada pengujian model kedua, App Engine memiliki performa terburuk.
Gambar 21. Pengujian CPU utilization GET

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  saat pengujian response  time dan standard  deviation , Compute  Engine  GPU memiliki  performa response time dan standard deviation terbaik. Penggunaan GPU (Graphical  Processing  Unit) dapat  membantu mempercepat proses request data dan juga membutuhkan sumber  daya  yang  lebih  besar  untuk mengoptimalkan performa. Ketika melakukan pengujian error rate menggunakan method POST dan GET, tidak  terlihat  terjadinya error pada  kedua layanan. Pada pengujian throughput, secara keseluruhan Compute  Engine  (GPU dan Non  GPU) memiliki  performa terbaik.  Lalu  saat  pengujian CPU Utilization , App  Engine memiliki  performa  yang terburuk  dibandingkan Compute  Engine  (Non  GPU dan GPU) . Selain itu, disarankan juga untuk memilih layanan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diperlukan. Apabila membutuhkan layanan minimally managed  service (layanan  yang  mengharuskan pengguna  mengelola  banyak  aspek  sistem  seperti instalasi web server )  yang  dapat  menangani  request pengguna  dalam  melakukan  prediksi  gambar  dengan cepat  dan  memiliki  penggunaan  CPU  yang  rendah maka Compute Engine menjadi pilihan  layanan  yang terbaik  karena  unggul  dari  segi response  time , standard  deviation ,  thorughput  dan CPU  Utilization . Apabila  ingin  memaksimalkan  performa Compute Engine maka  disarankan  untuk  menambahkan  GPU karena  terbukti  dapat  meningkatkan  performa  dalam memprediksi  gambar.  Sedangkan  jika  membutuhkan layanan highly  managed  service (layanan  yang  tidak mengharuskan  mengelola  banyak  aspek  sistem)  dan tidak  terlalu  mementingkan  performa response  time , standard  deviation , throughput dan CPU  Utilization maka App  Engine dapat  menjadi  pilihan  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  PERDAMI,  “Vision  2020  di  Indonesia,” https://perdami.or.id/vision-2020-di-indonesia.
[2]  Dinas  Kesehatan  Kota  Denpasar,  “Laporan Tahunan Dinas Kesehatan Kota Denpasar 2021,” https://www.dinkes.denpasarkota.go.id/public/u ploads/download/download_222107120748_lap oran-tahunan-dinas-kesehatan-kota-denpasar- 2022.pdf .
[3]  M. Idris, R. I. Adam, Y. Brianorman, R. Munir, and D. Mahayana, “Kebenaran dalam Perspektif Filsafat  Ilmu  Pengetahuan  dan  Implementasi dalam  Data  Science  dan  Machine  Leaning,” Jurnal Filsafat Indonesia , vol. 5, no. 2, pp. 173–
181, Jul. 2022, doi: 10.23887/jfi.v5i2.42207.
[4]  Y. I. Sulistya, “Analisis perbandingan Reduction Technique dengan metode Dimentional
Reduction  dan  Cross  Validation  pada  dataset Breast Cancer,” Indonesian Journal of Data and Science , vol. 3, no. 2, pp. 82–88, Sep. 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i2.41.
[5]  T. Khan, W. Tian, G. Zhou, S. Ilager, M. Gong, and  R.  Buyya,  “Machine  learning  (ML)-centric resource  management  in  cloud  computing:  A review  and  future  directions,” Journal  of Network and Computer Applications , vol. 204, p. 103405, Aug. 2022, doi:
10.1016/j.jnca.2022.103405.
[6]  A.  B.  Hikmah,  Y.  Sumaryana,  M.  Kusmira,  T. Alawiyah,  and  Y.  Apriyani,  “Implementasi Teknologi  Cloud  Computing  Pada  Sistem Transportasi Angkutan
Umum Kota
Tasikmalaya,” IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer  and  Information  Technology) ,  vol.  4, no. 2, Nov. 2019, doi: 10.31294/ijcit.v4i2.6191.
[7]  N.  Ramsari  and  A.  Ginanjar,  “Implementasi Infrastruktur  Server  Berbasis  Cloud  Computing Untuk Web Service Berbasis Teknologi Google Cloud  Platform,” Conference  SENATIK  STT Adisutjipto  Yogyakarta ,  vol.  7,  Mar.  2022,  doi: 10.28989/senatik.v7i0.472.
[8]  Ilmi Barokah and Asriyanik Asriyanik, “Analisis Perbandingan Serverless Computing pada Google  Cloud  Platform,” Jurnal  Teknologi Informatika dan Komputer , vol. 7, no. 2, pp. 169– 187, 2021.
[9]  Nur Ardli Rachmat Saputra, “Serverless Machine Learning  sebagai  Solusi  Deployment  untuk Prototipe  Sign  Language  Recognition  App Menggunakan Google Cloud Platform,” Universitas  Jendral  Soedirman,  Jakarta,  2022. Accessed:  Aug.  31,  2023.  [Online].  Available: http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/13977
[10]  Shilpashree.  S,  R.  R.  Patil,  and  P.  C,  “‘Cloud computing an overview,’” International Journal of  Engineering  &  Technology ,  vol.  7,  no.  4,  p. 2743, Oct. 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i4.10904.
[11]  A.  Ismail,  Ahmadi  Yuli  Ananta,  Sofyan  Noor Arief,  and  Elok  Nur  Hamdana,  “Performance Testing  Sistem  Ujian  Online  Menggunakan
Jmeter  Pada  Lingkungan  Virtual,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 9, no. 2, pp. 159–164, Feb. 2023, doi: 10.33795/jip.v9i2.1190.
[12]  Arlinta  Christy  Barus,  Johannes  Harungguan, and  Efren  Manulu,  “Pengujian  API  website Untuk Perbaikan performansi APLIKASI DITENUN,” Journal of Applied Technology and Informatics  Indonesia ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  14–21, 2022.
[13]  D. I.  Permatasari,  “Pengujian  Aplikasi menggunakan  metode  Load  Testing  dengan Apache JMeter pada Sistem Informasi Pertanian,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi  (JUSTIN) ,  vol.  8,  no.  1,  p.  135,  Jan. 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.34452.
[14]  S.  E.  Prasetyo  and  Y.  Salimin,  “Analisis Perbandingan  Performa  Web  Server  Docker Swarm  dengan  Kubernetes  Cluster,”  2021. [Online]. Available:
https://journal.uib.ac.id/index.php/combines
[15]  Desy  Intan  Permatasari et  al. ,  “Pengukuran Throughput  Load  Testing  Menggunakan  Test Case  Sampling  Gorilla  Testing,” Seminar
Nasional Sistem Informasi (SENASIF) , vol. 3, no.
1, 2019.
[16]  I.  Yatini,  F.  W.  Nurwiyati,  and  K.  Anam, “PERFORMA  MICROFRAMEWORK  PHP PADA REST API MENGGUNAKAN METODE LOAD TESTING,” FAHMA , vol. 19, no. 2, pp. 12–20, 2021.
[17]  N. A. R. Saputra, “Serverless Machine Learning sebagai Solusi Deployment untuk Prototipe Sign Language  Recognition  App  Menggunakan Google  Cloud  Platform,”  Universitas  Jenderal Soedirman, Jakarta, 2022.
[18]  L. Mulana, K. Prihandani, and A. Rizal, “Analisis Perbandingan  Kinerja  Framework  Codeigniter Dengan Express. Js Pada Server RESTful Api,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 16, pp. 316–326, 2022.
[19]  Dias Astisa, “Perbandingan Hasil Belajar Siswa Antara  Model  Pembelajaran  Kooperatif  Group Investigation Dengan Two Stay Two Stray Pada Kelas  IX  MTS  Madani  Pao-pao,”  Universitas Islam  Negeri  (UIN)  Alauddin  Makassar, Makassar, 2016