## PENERAPAN METODE LOAD-BALANCING CLUSTERS PADA DATABASE SERVER GUNA  PENINGKATAN KINERJA PENGAKSESAN DATA

## Halim Setya Muliyantoro
Program Studi Manajemen Informatika Akademik Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Purwokerto Jl. DR. Bunyamin No.106, Pabuaran Purwokerto halim.hsm@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Information systems are complete and easy access is a necessity that a company owned.With the company's  information  system  is  its  credibility  to  go  public  and  to  better  known  by  the  general public.In  line  with  the  development  of  information  technology  very  rapidly,  sometimes  in  actual access to the system failure can also occur due tothe failure happened server side. Failure caused by  the  server  itself  dies  and  there  is  no  backup  from  another  serverwhen  the  primary  server directly replace dead or can also occur over load Access on the server so that the server can be crashed or down. One way to improve the quality of services will be increasingly large data is to divide  the  work  load  on  the  database  server  access  in  order  that  all  requests  fromusers  can  be served well. In this research design to optimize the performance of the database serverusing load balancing mechanisms clusters with MySQL Cluster technology. MySQL Cluster where there is a feature that can perform database replication and there is also a system that is able to cope with the failure of the database system itself.
Keywords : Load-balancing Cluster Server, Distribution Database, MySQLCluster.

## I.  Pendahuluan
Komputer adalah bagian dari kehidupan  kita  yang  tidak  dapat  kita  pisahkan. Komputer  merupakan  suatu  alat  yang  dapat membantu  kita  dalam  menjalankan  dan mempermudah tugas-tugas
yang kita
laksanakan.  Komputer  saat  ini  merupakan suatu  alat  yang  multi  fungsi.  Komputer menjadi  sebuah  alat  yang  dapat  memberikan kita  informasi,  komunikasi,  multi  media, pengolahan data, dan lain-lain.Saat ini komputer  telah  dijadikan  teknologi  pokok dalam pengolahan data dan penyajian informasi.  Apalagi  sejak  aplikasi-aplikasi komputer  berkembang  dengan  pesat,  sehingga tercipta tehnik-tehnik penyajian informasi yang interaktif dan komunikatif.
penerapan IT (information technologi- IT) didalam  suatu  perusahaan    atau  organisasi adalah  suatu  hal  keharusan  yang  harus difikirkan  untuk  dapat  meningkatkan  kinerja serta  persaingan  yang  semakin  kompetitif untuk mencapai suatu tujuan. Namun penerapan IT bukanlah  suatu  hal  yang  mudah karena mengingat selain mempersiapkan segala kebutuhan dengan matang dan juga membutuhkan biaya yang tidak sedikit.
Kehandalan  pada  sistem  informasi dalam suatu lembaga atau perusahaan sangatlah
penting untuk ditingkatkan dan dimaksimalkan agar  investasi  dan  sumber  daya  yang  terdapat di  dalamnya  dapat  terolah  dengan  baik  dan berkembang  dan  juga  dapat  menghemat  biaya dan  waktu.  Layanan  akan  data  juga  ikut  andil dalam menentukan kehandalan dalam pengaksesan sistem informasi. Data yang setiap waktunya  akan  terus  bertambah  dan  semakin besar  akan  sangat  menyulitkan  apabila  kita ingin  menganalisa  kesalahan  yang  ada  dalam data  tersebut.  Untuk  itu  dibutuhkan  suatu metode  untuk  mengurangi  dan  mengatasi pengontrolan  data  tersebut  agar  menghasilkan kinerja yang maksimal.
Berbagai cara dilakukan untuk memanage dan mengontrol dari mulai pengaksesan  data,  alur  data,  pengolahan  data sampai  dengan  hasil  yang  akan  dicapai. Pemilahan dan pengelompokkan data merupakan  salah  satu  alternatif  agar  data  yang semakin  besar  tersebut  dapat  terorganisir dengan baik.
Bina  Sarana  informatika  merupakan lembaga pendidikan yang berbasiskan IT dalam menyediakan  segala  informasi  bagi  seluruh civitas  akademik.  Karena  semakin  bertambah dan banyaknya pengguna dalam hal pengaksesan  informasi  menimbulkan  padatnya trafficaccess baik  dalam  sisi  aplikasi  terutama pada  pengolahan  data  pada  sisi database.
Terlebih  lagi  apabila  pengaksesan  aplikasi dilakukan secara concurrent dapat mengakibatkan crash baik  pada  sisi server aplikasi  terutama serverdatabase. Bina  Sarana Informatika  menerapkan  sebuah  load  balance pada  dua  buah  web server dan  dua  buah databaseserver . Dan dari dua buah databaseserver tersebut  diterapkan  sebuah failover yang  seakan  akan server tersebut menjadi single  database  server .  Yang  apabila salah satu diantaranya terdapat gangguan dapat segera  ditangani  oleh server lain.  Namun  dari dua database  server tersebut  yang  bekerja optimal  hanya serverprimery saja  sedangkan server  secondary hanya  menerima  data  dari proses  yang  dilakukan  oleh server  primery sehingga beban kerja yang diemban oleh server primery cukup  berat  dibandingkan server secondary. Maka  dari  itu  untuk  menjawab permasalahan  ini  maka  penulis  menerapkan suatu  metode  dan  Salah  satu  metode  yang digunakan  dalam  pengolahan  data  pada serverdatabase tersebut  adalah  menggunakan metode pengelompokkan data secara Clustering . Load-balancing Clusters merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan data  berdasarkan  dari  karakteristiknya  dengan mendistribusikan beban pekerjaan secara merata  melalui  beberapa  node  yang  bekerja  di belakang  ( back-end  node ).  Umumnya  kluster ini  akan  dikonfigurasikan  sedemikian  rupa dengan  beberapa front-end  load-balancing redundant . Karena setiap elemen dalam sebuah cluster  load-balancing menawarkan  layanan penuh, maka dapat dikatakan bahwa komponen c luster tersebut merupakan sebuah cluster aktif / cluster HA  aktif,  yang  bisa  menerima  semua permintaan yang diajukan oleh klien. Sehingga dapat diharapkan dengan adanya
pengelompokan clustering tersebut  kinerja pengolahan  data  yang  dilakukan  oleh server database tersebut  dapat  merata  dan  dapat terkontrol  dengan  baik  dan  yang  dihasilkan juga  dapat  maksimal  sehingga  layanan  akan data  dalam  sebuah  sistem  informasi  dapat terpenuhi.

## II.  Kajian Literatur

## 2.1. Sistem informasi
Sistem  Informasi  dapat  diartikan  sebagai suatu  alat  untuk  menyajikan  informasi  dengan cara sedemikian rupa sehingga bermanfaat bagi penerimanya. Tujuannya adalah untuk menyajikan informasi guna pengambilan keputusan  para  perencanaan,  pemrakarsaan, pengorganisasian, pengendalian kegiatan operasi  subsistem  suatu  perusahaan,  dan
menyajikan sinergi organisasi pada proses. (Al Fatta, 2007) Sistem Informasi yang berbasis komputer yang biasa  disebut  Sistem  Informasi  Manajemen dalam  suatu  organisasi  terdiri  dari  komponen- komponen sebagai berikut: (Kadir, 2003) 1.   Perangkat Keras
Adalah  perangkat  keras  komponen  untuk melengkapi kegiatan masukan, proses, dan keluaran data.
2.   Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yaitu  program  dan instruksi yang diberikan ke komputer.
3.   Database Database  adalah  kumpulan  dari  data  yang saling  berhubungan  satu  dengan  lainnya, tersimpan di perangkat keras komputer dan digunakan perangkat lunak untuk memanipulasinya.
4.   Telekomunikasi Yaitu  komunikasi  yang  menghubungkan antara  pengguna  sistem  dengan  sistem komputer  secara  bersama-sama  ke  dalam suatu jaringan kerja.
5.   Manusia
Manusia  merupakan  personel  dari  sistem informasi, meliputi manajer, analis,
programmer, dan operator, serta bertanggung  jawab  terhadap  perawatan sistem
2.2. Database Basis data atau database adalah kumpulan data  yang  secara  logik  berkaitan  dalam merepresentasikan  fenomena  atau  fakta  secara terstruktur  dalam domain tertentu  untuk mendukung aplikasi pada sistem tertentu. Basis data  mendekripsikan state organisasi  atau perusahaan  atau  sistem dan merupakan komponen  utama  sistem  informasi  karena semua informasi untuk pengambilan keputusan berasal  dari  data  pada database .(Hariyanto, 2004)
Menurut  pengaksesannya, database dapat dibedakan menjadi empat jenis, yaitu basis data individual,  basis  data  perusahaan,  basis  data terdistribusi  dan bank data  publik.  (Williams dan sawyer dalam Kadir, 2003) : 1.  Basis data Individual Basis data individual adalah basis data yang digunakan  oleh  perseorangan.  Biasanya basis  data  seperti  ini  banyak  dijumpai dilingkupan personal komputer.
2.  Basis data perusahaan Basis  data  perusahaan  adalah  basis  data yang  dimaksudkan  untuk  diakses  oleh sejumlah pegawai dalam sebuah perusahaan dalam  sebuah  lokasi.  Basis  data  seperti  ini disimpan  dalam  sebuah  server  dan  para
pemakai  dapat  mengakses  dari  masing- masing  komputer  yang  berkedudukan sebagai client .
3.  Basis data terdistribusi
Adalah  basis  data  yang  disimpan  pada sejumlah  komputer  yang  terletak  pada beberapa  lokasi.  Model  seperti  ini  banyak digunakan  pada  perusahaan  atau  instansi yang  memiliki  sejumlah  cabang  yang berada  diberbagai  kota  dan  melayani transaksi data yang bersifat online.
4 .  Bank data publik Adalah  jenis  basis  data  yang  dapat  diakses oleh siapa saja (bersifat publik ).
2.3. Load Balancing Secara  umum load  balancing adalah pembagian  beban  kerja  secara  seimbang. Sedangkan load  balancing dalam computer internet working adalah Load balancing adalah suatu  metode  untuk  mendistribusikan  beban kepada  beberapa host sehingga  beban  kerja menjadi  lebih  ringan.  Ini  bertujuan  agar  waktu rata-rata  mengerjakan  tugas  menjadi  singkat dan  dapat  menaikkan  utilitas  prosesor. Load balancing adalah teknik untuk mendistribusikan  beban  trafik  pada  dua  atau lebih jalur koneksi secara seimbang, agar trafik dapat berjalan optimal, memaksimalkan throughput , memperkecil
waktu  tanggap  dan  menghindari overload pada salah satu jalur koneksi.
Gambar 1. Server load balancing Sumber :O'Reilly & Associates, Inc
Algoritma umum yang digunakan pada standar kinerja load  balancing adalah round  robin , threshold  ratio , least  connections , fastest response dan source .
2.4. Clustering Secara  umum,  salah  satu  karakteristik utama  komputer cluster adalah  konsep single entity dimana kumpulan banyak komputer yang menjadi  komputer cluster dipandang  sebagai satu  kesatuan  sistem  tunggal.(Kamber,  2006) “ Cluster  is  collection  of  data  objects  that  are similar  to  one  another  within  the  same  cluster and  are  dissimilar  to  the  object  in  the  other cluster  and  the  process  of  grouping  a  set  of physical  or  abstract  objects  into  classesof similar  objects  is  called  clustering  ”. Suatu clustering merupakan  suatu  kelompok  yang terdiri  dari  dua  atau  lebih  yang  ditugaskan secara  khusus  untuk  menjalankan  satu  atau beberapa  aplikasi  yang  dihubungkan  dengan sedemikian rupa yang apabila terdapat kesalahan  atau  tidak  berfungsi  salah  satu mesin,  maka akan diambil alih atau digantikan oleh mesin yang lain secara otomatis.
1. High Availability Clusters
Tujuan  dari High-availability  cluster adalah  untuk  meningkatkan  ketersediaan  akan layanan  yang  disediakan  oleh cluster tersebut. Pada  umumnya  tipe clustering ini  sering disebut  juga  sebagai Failover  Cluster . Umumnya cluster ini  memiliki  minimal  dua node untuk  melakukan redudansi data  yang berguna untuk menghilangkan kegagalan disatu titik.  HA  Cluster  dirancang  untuk  menjamin akses  konstan  untuk  aplikasi  layanan.  Cluster ini  dirancang  untuk  mempertahankan  node berlebihan yang dapat bertindak sebagai sistem cadangan  jika  terjadi  kegagalan.  HA  cluster bertujuan  untuk  memecahkan  masalah  yang timbul  dari  kegagalan  mainframe  dalam  suatu perusahaan.
2. Load Balancing Clusters
Kategori loadbalancing  Clusters jenis ini  bekerja  dengan  cara  melakukan  proses penyampaian  atau  pendistribusian  pembagian beban  kerja  dari  data  yang  diproses  secara merata  melalui node-node yang bekerja berada di  belakang (back-end  node )  sehingga  semua operasi  dapat  berjalan  dengan  baik.  Pada umumnya  untuk  dapat  melakukan  hal  tersebut cluster-cluster yang  termasuk  dalam  kategori ini  dikonfigurasikan  sedemikian  rupa  dengan beberapa front-end load-balancing redundan t. . Load-balancing  cluster  sangat  berguna  bagi mereka yang bekerja dengan anggaran TI yang terbatas.  Mencurahkan  beberapa  node  untuk mengelola alur kerja sebuah cluster memastikan  bahwa  kemampuan  pemrosesan yang terbatas dapat dioptimalkan
3. Compute Clusters Seringnya, penggunaan utama kluster komputer  adalah  untuk  tujuan  komputasi, ketimbang penanganan
operasi
yang berorientasi  I/Oseperti  layanan Web atau  basis data. Contoh, sebuah cluster mungkin mendukung  simulasi  komputasional  untuk perubahan cuaca atau tabrakan kendaraan. Perbedaan  utama  untuk  kategori  ini  dengan kategori  lainnya  adalah  seberapa  eratkah penggabungan antar node -nya. Sebagai contoh, sebuah tugas komputasi mungkin membutuhkan komunikasi yang sering  antar node --ini  berarti  bahwa  kluster tersebut menggunakan sebuah jaringan terdedikasi  yang  sama,  yang  terletak  di  lokasi yang  sangat  berdekatan,  dan  mungkin  juga merupakan node-node yang  bersifat homogen .
Desain  kluster  seperti  ini,  umumnya  disebut juga sebagai Beowulf Cluster . Ada juga desain yang  lain,  yakni  saat  sebuah  tugas  komputasi hanya  menggunakan  satu  atau  beberapa node saja, dan membutuhkan komunikasi antar- node yang sangat sedikit atau tidak ada sama sekali. Desain cluster ini, sering disebut sebagai " Grid ".  Beberapa compute  cluster yang dihubungkan secara erat yang didesain sedemikian  rupa,  umumnya  disebut  dengan " Supercomputing ".  Beberapa  perangkat  lunak Middleware seperti  MPI  atau Paraller  Virtual Machine (PVM) mengizinkan program
compute  clustering agar  dapat  dijalankan  di dalam cluster-cluster tersebut.
2.5. Database Cluster Database  Clustering adalah  kumpulan dari  beberapa  server  yang  berdiri  sendiri  dan kemudian bekerja sama sebagai suatu kesatuan sistem tunggal (Hodges, 2007).
1. Shared Disk Clusters Arsitektur shared disk clusters
menggunakan server-server independent dengan  masukan central  input/output (I/O) devices yang  dapat  diakses  ke  semua node di cluster dan berbagi sebuah sistem penyimpanan tunggal. Setiap server mempunyai prosesor dan memori sendiri, tetapi berbagi disk resources .Biasanya,  arsitektur  ini  digunakan untuk berbagi penyimpanan disk untuk file dan database . Implementasi utama dari shared-disk clustering adalah  bukan  untuk scalability. Shared-disk  clustering ini  diimplementasikan untuk availability dan  menambah node cadangan sebagai failover node
2. Shared nothing cluster Sebuah arsitektur cluster Jaringan Komputer shared  nothing  cluster ,  tiap  server
dalam cluster menangani  prosesor,  memori, storage,  record  locks dan  transaksi  yang terpisah  atau  tidak  memiliki  node  yang independen  dan  mandiri  dan  melakukan koordinasi  dengan  server  lain  melalui  jaringan dengan  menggunakan high  speed,  low-latency interconnect technology serta tidak menyediakan akses disk konkuren dari beberapa  node,  karena  hanya  satu  node  untuk perlu  mengakses  penyimpanan  pada  satu waktu.

## 2.6. MySQL Cluster
MySQL  Cluster  merupakan  sebuah  tipe basis  data  (database)  yang  dapat  beroperasi dalam  ukuran  data  yang  relatif  besar. MySQL Cluster adalah sebuah teknologi yang memungkinkan  pengelompokan  di  memori database dalam sistem shared-nothing . MySQL  Cluster menggabungkan MySQL Server biasa dengan sebuah mesin penyimpanan in-memory terkluster yang dinamakan  NDB.  NDB  berarti  bagian  dari suatu  rangkaian  yang  dikhususkan  sebagai mesin penyimpanan, sedangkan MySQL Cluster diartikan  sebagai  kombinasi  atau gabungan dari MySQL dan mesin penyimpanan yang  baru  tersebut.  NDB  adalah  sebuah  mesin penyimpanan  memory  yang  menawarkan ketersediaan yang tinggi dan fitur-fitur persistensi  data.  Mesin  penyimpanan  NDB dapat diatur dengan sebuah bidang failover dan pilihan-pilhan load-balancing ,  tetapi  untuk memulai paling mudah dengan mesin penyimpanan  pada  level  cluster.  Sebuah MySQL  Cluster terdiri  dari  sekumpulan komputer, masing-masing menjalankan sejumlah  proses  mencakup  beberapa MySQL server,  node-node penyimpanan  untuk cluster NDB , server-server manajemen  dan  program- program  pengakses  data  yang  khusus.  Sistem database  ini  terdiri  dari  beberapa node yang dapat  didistribusikan  ke  beberapa  perangkat keras  dan  ke  beberapa  wilayah/zona  yang berbeda sekaligus untuk tetap menjaga ketersediaan  data  meskipun  jaringan  ataupun salah satu node sedang mengalami kegagalan.

## III. Metode Penelitian

## 3.1. Studi Kepustakaan
Mempelajari literatur tentang teori dasar yang mendukung penelitian ini dengan bersumber  pada  buku  mengenai  jaringan  dan server, jurnal-jurnal  maupun  artikel-artikel yang  ada  diinternet,  catatan-catatan  kuliah  dan buku-buku  lain  yang  ada  kaitannya  dengan mekanisme load  balancing  clusters dan database server.
3.2.  Analisis dan Perancangan Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa kebutuhan  sistem  yang  akan  dibuat  dan menjadi dasar untuk perancangan system.Dibutuhkannya  pengetahuan  tentang jaringanbaik perangkat keras maupun perangkat  lunak  khususnya  untuk  menentukan mekanisme  sistem  yang  akan  diterapkan  pada database  server dengan  metode load  balancing clusters.
3.3.  Pengambilan data kinerja databaseserver sebelum penerapan mekanisme load balancing clusters.
Pada  tahap  pengambilan  data  ini,
digunakanteknik pengukuran sebagai berikut:
1.  Mengukur kinerja
databaseserver berdasarkan  beban  rata-ratawaktu  tunggu
( load average ). 2.  Mengukur kinerja databaseserver berdasarkan  penggunaan  memori  (memory usage) yang berjalan 3.  Mengukur kinerja databaseserver berdasarkan jumlah processes yang diterima dari web server ke databaseserver 3.4. Implementasi Pada tahapan ini dilakukan implementasi mekanisme load  balancing clusters pada databaseserver sesuai  dengan aspek-aspek yang telah dijelaskan sebelumnya.
Selain  itu,  dilakukan  analisis  mengenai informasi-informasi  yang  didapatkan  yang berhubungan dengan implementasi tersebut.
3.5   Pengambilan data kinerja databaseserver setelah penerapan mekanisme load balancing clusters. Pada  tahap  pengambilan  data  ini, digunakanteknik pengukuran sebagai berikut: 1.  Mengukur kinerja databaseserver berdasarkan MySQL Cluster Statistic . 2.  Mengukur kinerja databaseserver berdasarkan  penggunaan  memori  (memory usage) yang berjalan 3.  Mengukur kinerja databaseserver berdasarkan  jumlah Statistic  Report secara keseluruhan.

## IV. Pembahasan
4.1. Analisis Jaringan Sebelum

## Loadbalancing Clusters server
Pada  saat  pelaksanaan  Ujian  secara Online,  Bina  Sarana  Informatikamenggunakan load  balancing pada web  server dan failover pada database  server. Namun  belum menggunakan database yang  terkluster  pada sisi  server.  Berikut  ini  adalah  gambar  topologi jaringan  Bina  Sarana  Informatika  sebelum loadbalancing cluster diimplementasikan.
Pada  topologi  ini  mekanisme service failover tetap masih digunakan, namun penggunaannya failover hanya digunakan pada mesin database ,  hal  ini  dilakukan  untuk memastikan  ketersediaan resource  database dari content website yang sudah dibuat.
4.2. Rancangan  dan  Prinsip  Kerja Load- BalancingClusters Berikut  ini  adalah  gambar  topologi jaringan Bina Sarana Informatika menggunakan load  balancing pada web  server dan loadbalance clusters pada database server :
Web server 2 Web server 4 Web server 1 Web server 3 Database server 4 Database server 1 Database server 2
Database server 3 Web loadbalace
Web mgm
Db mgm 1 Db mgm 2 Db loadbalance Router Mahasiswa Mahasiswa Mahasiswa
Gambar 3. Topologi Jaringan loadbalance clusters pada database server
Pada gambar topologi diatas terlihat bahwa infrastruktur yang sudah diterapkan sebelumnya  mengalami    perubahan  dan terdapat  penambahan  beberapa server untuk penggunaan  baik  pada web  server maupun pada databse  server .  Dua  buah Server loadbalance digunakan  untuk  melakukan service atau  pelayanan  terhadap  user  untuk mengakses  data  ke web  server dan  juga pengaksesan  data  dari web  server ke database server.
Penggunaan  mekanisme failover pada database  server dialihkan  fungsinya  dengan suatu  mekanisme  sistem  yang  baru  yaitu cluster .  Merujuk  dari  topologi  diatas  pada  sisi web  server terdapat  penambahan  perangkat ( device ) server sebanyak  2  buah  perangkat server dari  yang  sudah  ada.  Dan  pada  sisi database server terdapat penambahan perangkat  2  buah  mesin database  server, 2 buah  mesin management  server dan  1  buah mesin loadbalance. Didalam  topologi  diatas penambahan
perangkat server
lebih
diutamakan  pada  sisi database  server, dimana
database  server menjadi  unsur  paling  penting dalam setiap pelayanan yang akan dilakukan Pada  gambar  topologi  jaringan  diatas, pengguna  melakukan  ujian  secara online dengan  mengakses website ujian. Web  Server satu  sampai  dengan web  server empat digunakan  untuk  menyimpan content isi  dari website ujian online.Server  web  Loadbalance digunakan  untuk  membagi  beban  kerja  atau permintaan  yang  datang  dari  pengguna  agar beban  kerja  antara  server  tersebut  menjadi seimbang. Server web loadbalance ini menggunakan software  Haproxy yang  akan melakukan  pembagian  beban  berdasarkan banyaknya  koneksi  yang  sedang  dilayani  oleh sebuah server . Server dengan  pelayanan koneksi  yang  paling  sedikit  akan  diberikan beban  yang  berikutnya  akan  masuk,  dengan demikian beban server akan selalu seimbang .Server web MGM digunakan sebagai mesin cluster untuk server-server  web  content menggunakan software glusterfs yang digunakan  sebagai  mesin cluster ,  dimana seorang  programmer  tidak  perlu  memasukan
content  web satu  persatu  ke  mesin web  server , akan  tetapi  cukup  memasukan content  website tersebut  kedalam  mesin ftp  server ,    maka secara  otomatis  mesin ftp tersebut  akan mereplikasi content tersebut  ke  empat  mesin web server secara bersamaan. Dari keempat server-server web tersebut,  permintaan  layanan  akan  diteruskan ke  mesin-mesin database  server dengan melewati  mesin database  loadbalance untuk pembagian  beban  kerja  pada  keempat  mesin database  server. Pada  masing-masing node database  server dikonfigurasi  sedemikian  rupa
menggunakan
MySQL Cluster dengan pengaturan  pembagian cluster- nya  dilakukan oleh  mesin Database  MGM (DBMGM) . DBMGM difungsikan untuk melakukan kontrol  aliran  serta  konektifitas  dari database , selain  itu  juga  digunakan  untuk  melakukan monitoring  serta  untuk  mengetahui  status kondisi dan juga nilai-nilai statistik kinerja dari masing-masing database server tersebut.
Sebagai  ilustrasi  untuk  mengetahui bagaimana  cara  kerja database  server dalam melayani  peserta  ujian online dijelaskan dengan gambar sebagai berikut:
Web 2 Web 4 Web 1 Web 3 Web loadbalace Database server 4 Database server 1 Database server 2 Database server 3 Mahasiswa Mahasiswa Mahasiswa Db loadbalance Reque st2 request4 re qu es t7 re qu es t8 req ue st5 Mahasiswa R e q u e s t9 re qu es t6 R eq ue st 3 re q u e st 1 re qu es t7 Re qu est 8 req ue st5 Mahasiswa Request1 0 Req ues t9 Re qu est 10 req ues t1 re qu es t6 re qu es t3 request10 Request 4 request 2 Req uest data web 1 Request data web 2 Reque st data web 3 Re qu est da ta we b 4 R eq ue st d at a w eb 1 R e q u e s t d a ta w e b 2 R e q u e st d a ta w e b 3 Re qu es t d ata w eb 4 Db mgm Db mgm
Gambar 4. Mekanisme Kerja Loadbalancing clusters
Pada  gambar  mekanisme  jaringan diatas,  pengguna  disini  adalah  mahasiswa, melakukan  ujian  secara online menggunakan fasilitas wireless yang  yang  telah  disediakan dengan  mengakses website ujian online .  Jika seorang  mahasiswa1  ingin  membuka website ujian  maka  harus  melakukan request 1  kepada mesin load  balance ,  Kemudian  oleh load balance  request 1  tersebut  dicatat  sebagai request 1  yang  datang  dari  mahasiswa1  dan diarahkan  kepada  mesin web  server 1. Selanjutnya web  server 1  akan  melakukan request data web 1 kepada mesin load balance database, kemudian  oleh  mesin load  balance database,  request  data  web 1  akan  dicatat sebagai request  data  web 1  yang  datang  dari web server 1 atas request dari mahasiswa 1 dan diarahkan  kepada  mesin database 1  untuk dilakukan proses.
Selanjutnya  ketika  seorang  mahasiswa2 ingin  membuka  sebuah website maka  harus melakukan request 2  kepada  mesin load balance ,  oleh load  balance  request 2  tersebut
dicek  terlebih  dahulu,  jika  mahasiswa  tersebut belum  pernah  melakukan request ,  maka request 2  tersebut  dicatat  bahwa request 2 datang  dari  mahasiswa2  dan  diarahkan  kepada mesin web 2  dan  diteruskan  kemesin load balance  database dan  diarahkan  ke  mesin database 2 untuk dilakukan proses.
Selanjutnya  ketika request 3  di  lakukan oleh  mahasiswa  1,  maka load  balance akan mengecek  terlebih  dahulu,  apakah  mahasiwa tersebut pernah melakukan request atau belum. Jika  pernah  melakukan request ,  maka request tersebut  akan  diarahkan  ke  mesin web yang sama.    Dalam  hal  ini  mahasiswa1  melakukan request 3,  maka load  balance akan  mengecek apakah  mahasiswa  yg  bersangkutan  pernah melakukan request atau tidak, karena mahasiswa 1 pernah melakukan request dan di arahkan  pada  mesin web 1,  maka request 3  pun di  arahkan  ke  mesin web 1,  dan  Selanjutnya web server 1 akan melakukan request data web 3  kepada  mesin load  balance  database, kemudian  oleh  mesin load  balance  database,
request data web 3 akan dicatat sebagai request data web 3 yang datang dari web server 1 atas request dari mahasiswa 1 dan diarahkan kepada mesin database 1. Begitupun  selanjutnya,  ketika request 4 di  lakukan  oleh  mahasiswa  2,  maka load balance akan  mengecek  terlebih  dahulu, apakah  mahasiwa  tersebut  pernah  melakukan request atau  belum.  Jika  pernah  melakukan request ,  maka request tersebut  akan  diarahkan ke  mesin web yang  sama.    Dalam  hal  ini mahasiswa  2  melakukan request 4,  maka load balance akan  mengecek  apakah  mahasiswa  yg bersangkutan  pernah  melakukan request atau tidak,  karena  mahasiswa  2  pernah  melakukan request dan di arahkan pada mesin web 2, maka
request 4  pun  di  arahkan  ke  mesin web 2,  dan Selanjutnya web  server 2  akan  melakukan request data web 4 kepada mesin load balance database, kemudian  oleh  mesin load  balance database,  request  data  web 4  akan  dicatat sebagai request  data  web 4  yang  datang  dari web server 2 atas request dari mahasiswa 2 dan diarahkan  kepada  mesin database 2.  Hal  ini pun  berlaku  untuk request-request selanjutnya yang  akan  dilakukan  oleh user-user lainnya yang akan mengakses web dan database. 4.3. Hasil Kinerja Server Sebelum Penerapan  Mekanisme Load  Balancing Clusters
1. Load Average
Gambar 5. Load Average sebelum mekanisme Load-balancing Clusters
Dari  grafik  terlihat  bahwa  penggunaan waktu tunggu yang diperlukan seluruh mahasiswa  untuk  mengakses  web  pada  saat ujian  akhir  semester  setelah  penerapan failover pada database  server dengan  nilai load average untuk  1  menit  rata-rata  adalah  0,75,
untuk  5  menit  rata-rata  adalah  0,73  dan  untuk 15  menit  rata-rata  adalah  hanya  0,70.  Kondisi ini masih cukup baik untuk jumlah kondisi data pada saat tersebut.
2. MemoryUsage
Gambar 6. Memory Usagesebelum mekanisme Load-balancing Clusters
Dari grafik terlihat bahwa penggunaan memory swap rata-rata  16,39 Giga  Byte, sementara memori  fisik  yang  dimiliki  oleh webserver
tersebut adalah  16 Giga Byte , sehingga  memori dapat berjalan di bawah dari kuota maksimum.
3. Processes
Gambar 7. Processes sebelum mekanisme Load-balancing Clusters
Dari  grafik  terlihat  bahwa  jumlah  rata-rata processes yang dikerjakan oleh database server adalah  337  dengan  maksimum processes adalah  337.  Namun  demikian,  dalam  hal  ini masih  menunjukkan  bahwa processes tersebut sudah paling maksimum untuk jumlah pemrosessan data pada saat itu.
4.4. Hasil  Kinerja Server Setelah  Penerapan Mekanisme Load Balancing Clusters 1. MySQL Cluster Statistic
Gambar 8. MySQL Cluster Statistic setelah mekanisme Load-balancing Clusters
Terlihat  bahwa  nilai  rata-rata  transaksi yang terjadi dengan nilai rata-ratanya adalah 30 dengan  nilai  maksimal  92.  Begitu  juga  dengan nilai  rata-rata operation dengan  jumlah  676 dari  nilai  maksimalnya  adalah  3695.  Ini
membuktikan bahwa arus transaksi yang terjadi pada  mesin database sudah  lebih  baik  dari sebelumnya.
2. MemoryUsage
Gambar 9. Memory Usagesetelah mekanisme Load-balancing Clusters
Dari  grafik  terlihat  bahwa  penggunaan memory  swap yang  terpakai  cukup  rendah.  Hal ini  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata  penggunaan data memori tersebut adalah 673 Mega Byte dari
nilai  maksimal  yang  disediakan  735 Mega
Byte ,  artinya  memori  berjalan  masih  dibawah kuota maksimum, sementara memori fisik yang dimiliki  oleh server tersebut  adalah16  Giga Byte. Berdasarkan kondisi tersebut maka dapat dikatakan bahwa kinerja databaseserver
dengan IP  address 172.16.xxx.xxx  menjadi lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  kinerja databaseserver sebelumnya.
3. Statistic Report Keseluruhan
Terlihat  pada  gambar  statistik  tersebut diatas  bahwa  semua serverdatabase dapat melayani  seluruh  permintaan  atau request dari peserta  yang  mengakses  web  ujian.  Dari gambar  tersebut  juga  dapat  dilihat  ke  empat serverdatabase bekerja dengan baik. Berikut ini akan ditampilkan tabel perbedaan  dari  infrastruktur  yang  sebelum menggunakan loadbalancing  clusters dan sesudah  menggunakan loadbalancing  clusters pada database  server dengan  tolak  ukur berdasarkan  hasil  statistik  yang  didapatkan seperti diatas
Tabel 1. Sebelum dan sesudah pemakaian loadbalancing clusters pada server
Sebelum mengunakan loadbalancing Clusters server Sesudah  mengunakan loadbalancing  Clusters server 1. Database  server  masih  bersifat single database 1. Database server sudah menggunakan Database yang  terkluster yang bersifat multi server 2. Resource hardware yang tersedia  masih  sedikit  dan  kesulitan  jika akan dilakukan penambahan 2. Resource hardware yang disediakan  cukup  besar  dan  mudah  jika ingin dilakukan penambahan 3. Jika  terjadi  proses  data  yang sedikit  besar  server  mudah crash dan backup hanya satu buah server 3. Jika  terjadi  proses  data  yang  server tidak  mudah crash dan  backup  bisa  lebih dari satu buah server dan dapat ditambah
4. Dari  hasil  statistik  yang  didapat, performa  server  masih  dikatakan  cukup baik bila proses data yang sedikit 4. Performa server masih stabil apabila proses data yang terjadi cukup banyak.
5. Server  database menggunakan  aplikasi failover dengan  dua  buah  server  untuk proses pengolahan dan backup data 5. Server  database menggunakan  aplikasi High Availability Clusters dengan lebih dari dua  buah  server  untuk  proses  pengolahan dan  backup  data  dan  kemudahan  untuk ditambahkan sesuai dengan kebutuhan
6. Pemrosesan  data  hanya  dilakukan  pada satu buah server ( single server) 6. Pemrosesan  data  dapat  dilakukan  pada banyak server Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas mengenai  rancangan  dan  optimalisasi  kinerja databaseserver menggunakan metode loadbalancing  clusters ,  grafik  serta  tabel  hasil pengukuran  statistik  pada  kinerja server database , dapat disimpulkan bahwa :
1.  Pada  pengamatan  menggunakan clusters statistic dapat  dianalisa  bahwa  ketika sebelum  menerapkan  mekanisme clusters, penggunaan kinerja server database
bekerja  dengan  hampir  batas  maksimum dengan  jumlah  pemrosesan  data  yang belum  sebanyak  pada  saat  penerapan mekanisme cluster pada databaseserver .
Dengan  pengolahan  data  yang  lebih banyak dari sebelumnya dengan menerapkan metode clusters bekerja dengan masih jauh dibawah batas maksimum,  yang  artinya  bahwa  seluruh pelayanan  akan  permintaan  data  dapat ditangani dengan baik.
2.  Pada  pengamatan  grafik  dan  tabel  data merupakan  data  yang  diambil  secara keseluruhan  dengan  perincian  per-tanggal dan  total  keseluruhan.  Terlihat  bahwa jumlah  dari  keseluruhan  data yang disediakan secara umum hampir sebanding
dengan data yang masuk. Adanya perbedaan  jumlah  data  yang  masuk dikarena  adanya  banyak  faktor  yang menentukan  dari  timbulnya  perbedaan tersebut,  kebanyakan  faktor  dari  luar seperti  dari  sisi  peserta  yang  ikut  ujian dikarenakan tidak hadir atau telat, faktor alam ( hujan dan banjir ), kondisi  jaringan,  serta  faktor-faktor  lain yang menentukan bisa atau tidaknya akses ke server , diantaranya :
a.  Kondisi  komputer client jika  terdapat virus,  spyware,  adware atau trojan dapat menyebabkan lambatnya koneksi  pada  jaringan,  karena  tanpa diketahui  program  perusak  tersebut dapat  menggunakan  koneksi  internet dan  mengakibatkan  jaringan  internet menjadi lambat.
b.  Adanya  gangguan  dari  sisi provider penyedia internet (  ISP  )  sehingga terjadi  gangguan  bahkan  terputusnya jaringan  secara  masal  dalam  suatu area atau
kampus sehingga mengakibatkan
lambatnya atau
terputusnya jaringan ke server sehingga  permintaan  ataupun request
dari  peserta  tidak  dapat  dilayani dengan baik.

## V.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari pembahasan  yang  telah  dilakukan  dalam penelitian  ini  maka  didapatkan  kesimpulan Perancangan optimalisasi database yang diterapkan kepada database server menggunakan mekanisme
loadbalancing clusters ini  yaitu  dengan  mengelompokkan paket  data  yang  masuk  berdasarkan  dari permintaan atau request  dari pengguna melalui web . Request yang  datang  dari  pengguna  yang masuk  melewati  pengalamatan  ke  mesin loadbalance pada  sisi web  server akan diarahkan  ke node-node web server masing- masing dan request tersebut akan diteruskan ke node-node  database  server melawati  mesin loadbalance  database sebagai  pembagi  beban dan  diatur  oleh management  server (MGM server ) untuk melakukan pengontrolan permintaan  serta  proses  yang  dilakukan  pada masing-masing node database . Sehingga kinerja  dapat  maksimal  dan  pemrosesan  dapat dilakukan dengan cepat. Berdasarkan dari hasil analisa  yang  telah  digambarkan  dengan  grafik dan  tabel  data  setelah  penerapan  mekanisme loadbalancing  clusters pada database  server diatas,terlihat  bahwa  mekanisme  tersebut terbukti  berjalan  dengan  baik  untuk  melayani kebutuhan  data  yang  besar  diluar  dari  faktor- faktor lain yang mempengaruhinya..

## Daftar Pustaka
Al Fatta, Hanif. 2007. Analisis dan
Perancangan  Sistem  Informasi:  Andi Offset.  Yogyakarta.
Bourke, Tony. 2001. “ Server Load Balancing ”.
O’Reilly  &  Associaties,  Inc  :  United States of America.
Han,  Jiawei  dan  Kamber,  Micheline.  2006.
Data  Mining  Concept  and  Techniques, Second  Edition.  Morgan  kaufmann  :  San Francisco. ISBN: 978-1-55860-3-384-451.
Hariyanto, Bambang. 2004. Sistem Manajemen Basis Data. Informatika : Bandung.
Hodges,  R.  2007.  Database  High  Availability and Scalability. CTO Continuent, Inc.
Introducing Severalnines ClusterControl. 2011.
White Paper by Severalnines AB. http://www.severalnines.com/sites/default/ files/docs/ (diakses pada 03 Januari 2013).
Kadir,  Abdul.  2003.  Pengenalan  Sistem Informasi. Andi Offset : Yogyakarta.
MySQL  Cluster  7.0  &  7.1:  Architecture  and New Features. 2010. A MySQL Technical White Paper by Oracle.