Simulasi Implementasi Load Balancing pada Jaringan Internet dengan Metode Per Connection Classifier (PCC) dan Server dengan Metode IP Hash Menggunakan GNS3
Matthew Tanujaya 1 , Christine Dewi 2*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi  Jawa Tengah, Indonesia.
2* Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 6 September 2023 Received in revised form 24 November 2023 Accepted 10 December
2023
Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1550.

## Keywords:
Load Balancing; PCC; IP Hash; GNS3.
Kata Kunci: Load Balancing; PCC; IP Hash; GNS3.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The  internet  connection  should  typically  function  without  any  issues  at  all  times. However,  there  are  instances  where  the  link  does  not  function  properly  because  to impediments or other issues.. The GNS3 Network Simulator tool is used in this study to  carry  out the  simulation.  The  goal  of  this strategy  is  to  determine  whether  it  can sustain  the  internet  network's  quality  and  traffic  levels  while  distributing  the  load throughout the network channel. Additionally, correct server path management will be accomplished using the Ip Hash technique. By using the PCC load balancing method, the traffic load is obtained more smoothly without data accumulation. Because the other network functions as an internet provider, internet access will still be accessible even if one  of  these  networks  dies.  While  using Ip hash,  the results  of  the  test  obtained an average  throughput  with  the  small  data  request  category  of  16.69  KB/s.  with  the medium data request category of 54.31KB/s, and 1200 KB/s for the large data request category.

## a b s t r a k
The  internet  connection  should  typically  function  without  any  issues  at  all  times. However,  there  are  instances  where  the  link  does  not  function  properly  because  to impediments or other issues.. The GNS3 Network Simulator tool is used in this study to  carry  out the  simulation.  The  goal  of  this strategy  is  to  determine  whether  it  can sustain  the  internet  network's  quality  and  traffic  levels  while  distributing  the  load throughout  the  network  channel.  Correct  server  path  management  will  also  be accomplished using the IP Hash technique. Using the PCC load balancing method, the traffic load is obtained more smoothly without data accumulation. Because the other network functions as an internet provider, internet access will still be accessible even if one of these networks dies. While using IP hash, the test results obtained an average throughput with the small data request category of 16.69 KB/s. with the medium data request category of 54.31KB/s and 1200 KB/s for the large data request category.
*Corresponding Author. Email: christine.dewi@uksw.edu 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Perkembangan  pemakaian  internet  yang  meningkat pesat saat ini menyebabkan permintaan akan layanan internet  yang  harus  ditingkatkan.  Sehingga diperlukan  pengaturan  beban  pada  trafik  jaringan agar beban tersebut menjadi rata dan seimbang. Agar kualitas koneksi internet tetap terjaga dapat dilakukan dengan membagi beban ke dalam suatu jalur yang lain atau link dengan menggunakan teknik load balancing . Teknik load  balancing ialah  sebuah  teknik  jaringan komputer  yang  menyalurkan  tiap  beban  pekerjaan secara  seimbang  pada  beberapa  jalur  jaringan sehingga  pekerjaan  dapat  berjalan  dengan  baik  dan tidak terjadi overload (kelebihan beban) pada salah satu jalur  jaringan.  Ada  tiga  algoritma  yang  dapat digunakan  pada  Teknik load  balancing yaitu Round Robin,  Least  Connection,  Least  Response  Time,  IP  Hash dan  lain-lain  [1].  Teknik  ini  menggunakan  konsep dengan  menyeimbangkan  beban  dari Server atau Router yang  digunakan  untuk  mendistribusikan jaringan internet pada pengguna dengan menggabungkan beberapa Line Internet Service Provider (ISP). Namun dengan adanya beberapa ISP, masing- masing ISP dapat meberikan bandwith yang berbeda- beda. Maka dari itu untuk memberikan layanan yang sama kepada semua pengguna, semua bandwidth harus digabungkan menjadi satu. Maka dari itu teknik load balancing sangat  berguna  untuk  menggabungkan beberapa bandwith dari ISP yang berbeda-beda [2].
Metode Per Connection Classifier (PCC) ialah salah satu algoritma  atau  metode  yang  terdapat  pada load balancing ,  PCC  juga  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  trafik  koneksi  keluar  masuk  dan melalui  router  menjadi  beberapa  kelompok. Src- address, ds-address, src-port, dan dst-port menentukan jenis pengelompokan  ini.  Kelebihan  metode  PCC  yaitu memiliki  kemampuan  untuk  menentukan gateway untuk  setiap  paket  data  yang  masih  berhubungan dengan  data  yang  telah  dilewatkan  pada  salah  satu gateway sebelumnya [2]. Metode Ip Hash merupakan salah  satu  metode  dalam  teknik Load  balancing . Metode ini menyalurkan permintaan lalu lintas yang masuk  sesuai  dengan  data  yang  terkait  dengan  IP pengguna. Data seperti tujuan IP, URL, domain, dan nomor port akan menentukan server mana yang akan dituju [1]. Agar dapat melakukan perutean lalu lintas ke server  backend yang  sama,  kebijakan  dari Ip  Hash menggunakan alamat IP sumber request yang masuk
sebagai  kunci hashing [6].  Sumber  algoritma Ip  hash memiliki  sifat  deterministik,  yang  berarti  setiap langkah  hanya  bisa  diproses  sebanyak  satu  kali. Apabila  jalur  tidak  ditemukan,  maka  algoritma dianggap  selesai.  Algoritma  optimasi  ini  akan menghasilkan solusi yang sama bagi setiap input. Hash digunakan pada alamat IP yang melakukan request , dan hash harus memperhitungkan berapa banyak server dan bobot yang dituju pada Alamat IP tersebut [1]. Hasil daripada  analisa  dari  penelitian  sebelumnya  menjadi hal  yang  sangat  dibutuhkan  pada  penelitian  ini. Penelitian  sebelumnya  dapat  dijadikan  sebagai pertimbangan  serta  panduan  untuk  melakukan implementasi Load  balancing pada  Jaringan  Internet dengan  metode Per  Connection  Classifier (PCC)  dan Server dengan metode Ip Hash menggunakan GNS3.
Sumiati,  Trisnawan,  &  Fauzi  (2020)  mengatakan dalam penelitiannya pengujian troughput dan packet loss menunjukkan  bahwa  algoritma source  IP  Hash dapat menangani permintaan klien lebih baik daripada least traffic . Algoritma ini juga dapat menyalurkan alamat IP dari sumber yang sama ke server yang sama [1]. Nuraini (2022)  mengatakan  dalam  penelitiannya  bahwa Metode Load balancing membagi beban yang masuk ke berbagai  server  yang  menyediakan  layanan.  Hasil pengujian  dengan  10.000  koneksi  menunjukkan throughput rata-rata 11473,72 bps, sedangkan throughput dengan rata-rata 7236,6 bps didapatkan untuk sistem tanpa load  balancing .  Dari  hasil  pengujian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa throughput rata-rata  sistem load balancing lebih  besar  daripada  sistem  tanpa load balancing .  Sehingga  penerapan Load  balancing memungkinkan  peningkatan  kinerja  layanan  sistem yang berkelanjutan [3].
Laksamana  (2021)  mengatakan  dalam  penelitiannya, Load  balancing pada  jaringan  memungkinkan pembagian  beban  trafik  ke  dua  atau  lebih  jaringan secara seimbang agar pekerjaan dapat berjalan dengan lebih  baik  dan  tidak  membebani  salah  satu  jalur koneksi  internet.  Pada  jaringan  ini,  teknik failover digunakan  agar  apabila  salah  satu gateway terputus, maka  secara  otomatis gateway yang  lain  akan mengambil  alih  semua  trafik  jaringan  [4].  Dalam penelitian  ini,  penulis  melakukan  sebuah  simulasi terhadap implementasi Teknik Load balancing dengan menggunakan  metode Per  Connection  Classifier (PCC) dan Ip  Hash .  Penelitian  ini  akan  dikerjakan  dengan menggunakan Software Network Simulator GNS3. Pada
GNS3  tersebut  akan  dirancang  topologi  yang  akan menyerupai  topologi  yang  ada  pada  suatu  instansi atau perusahaan dan akan dilakukan konfigurasi dari tiap  rancangan  tersebut  seperti  konfigurasi  pada Router, Server , komputer dsb. Setelah itu pada topologi tersebut  akan  diimplementasikan  teknik Load balancing dengan menggunakan metode Per Connection Classifier (PCC)  dan Ip  Hash untuk  melihat  apakah teknik  ini  dapat  menjaga  kualitas  dan  trafik  dari jaringan internet serta dapat membagi beban yang ada pada  jalur  jaringan  dan  kegunaan  metode Ip  Hash untuk mengelola jalur server dengan baik.
Load  balancing merupakan  teknik  penting  dalam mengoptimalkan  kinerja dan  keandalan  server  web. Berbagai metode telah dieksplorasi dan diimplementasikan  untuk  mencapai load  balancing yang  efisien.  Misalnya,  penelitian  oleh  Aldori berfokus  pada  implementasi load  balancing menggunakan metode Per Connection Classifier (PCC) berbasis  Mikrotik  di  sebuah  lembaga  pendidikan tertentu. Demikian pula, Amalia menganalisis kinerja server web menggunakan Load balancing as a Service dalam lingkungan virtual Openstack. Studi-studi ini menyoroti  aplikasi  praktis  dan  manfaat  dari  teknik load  balancing dalam  pengaturan  dunia  nyata  [5][6]. Selain  itu,  Apriliansyah dkk mengimplementasikan load balancing pada server web menggunakan Nginx, memperlihatkan  fleksibilitas  dari  berbagai  metode load  balancing .  Bhayangkara  dan  Riadi  juga berkontribusi dalam bidang ini dengan menerapkan Proxy Server dan Load balancing dengan metode PCC berbasis  Mikrotik,  menunjukkan  relevansi load balancing dalam  infrastruktur  jaringan  [7][8].  Lebih lanjut,  penelitian  oleh  Budiyono dkk .  menekankan penggunaan load  balancing pada  server  web  lokal menggunakan  Policy  Based  Routing,  yang menambahkan  beragam  strategi load  balancing yang tersedia [9]. Selain itu, penelitian oleh Nugroho dkk . melakukan  analisis  kualitas  layanan load  balancing menggunakan metode PCC, ECMP, dan NTH, yang memperkaya  pemahaman  tentang  berbagai  teknik load  balancing dan  dampaknya  terhadap  kualitas layanan [10][11][12][13][14].
Penelitian  dengan  pengenalan  objek  menggunakan algoritma  berbasis  CNN,  termasuk  berbagai  variasi seperti Densenet Yolo V2, Resnet 50 Yolo V2, dan Yolo V4 SPP, telah memunculkan temuan menarik. Dewi  dan  Christanto  (2022)  melakukan  evaluasi
menyeluruh  terhadap  beberapa  algoritma  ini, menyoroti  keunggulan  dari  model-model  seperti Densenet Yolo V2 CSP SPP dan Yolo V4 CSP SPP, yang  menunjukkan  peningkatan  signifikan  dalam tingkat presisi hingga 8,88% [15]. Selanjutnya, peneliti lain, seperti Apriliansyah, Fitri, dan Iskandar (2022), menggarisbawahi  pentingnya  sistem  penyeimbangan beban  untuk  menjaga  stabilitas  server  web  dalam menghadapi lonjakan trafik. Dalam penelitian mereka, metode  algoritma  Least  Connection  terbukti memberikan  hasil  yang  optimal  dalam  hal  stabilitas dan responsivitas server [16]. Selanjutnya, Bhayangkara dan Riadi (2014) membahas implementasi  proxy  server  dan load  balancing menggunakan Mikrotik dalam studi kasus Shmily.net, yang  menghasilkan  peningkatan  keandalan  koneksi internet secara real-time [17]. Analisis terhadap metode load balancing juga dilakukan oleh Amalia (2020) dalam lingkungan  virtual  OpenStack,  dapat  meningkatkan kinerja web server melalui teknik ini [18].
Sementara itu, penelitian Ohyver dan Chandra (2023) mengenai  simulasi  keamanan  jaringan  dengan menggunakan OpenvSwitch dan NIDS menunjukkan tingkat keberhasilan yang signifikan dalam mendeteksi serangan  DOS  [19].  Implementasi  konkret  dari konsep  penyeimbangan  beban  juga  terjadi  di lapangan,  seperti  yang  dijelaskan  oleh  Saputra, Aspriyono,  dan  Al  Akbar  (2022),  yang  berhasil menerapkan  metode  PCC  untuk  mengelola  beban trafik  di  Perumahan  Bumi  Mas  [20].  Secara keseluruhan, penelitian-penelitian tersebut, mulai dari evaluasi  algoritma  hingga  implementasi  praktis, memberikan  gambaran  yang  komprehensif  tentang konsep  dan  aplikasi  penyeimbangan  beban  dalam konteks yang beragam. Dengan demikian, literatur ini memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  memahami dan  mengimplementasikan  teknologi  ini  dalam berbagai skenario [21][22][23][24].
Dari berbagai penelitian dan implementasi yang telah disajikan,  jelas  bahwa  teknik load  balancing memiliki peran  yang  krusial  dalam  memastikan  kinerja, stabilitas,  dan  keandalan  jaringan  serta  server  web. Berbagai  algoritma  seperti Per  Connection  Classifier (PCC),  IP  Hash,  dan  metode  lainnya  telah  terbukti efektif  dalam  mendistribusikan  beban  trafik  secara merata,  meningkatkan throughput ,  dan  mengelola koneksi  internet  dengan  lebih  baik.  Dengan memahami konsep dan penerapan teknik load balancing
ini,  diharapkan  dapat  terus  meningkatkan  efisiensi dan  kualitas  layanan  dalam  berbagai  lingkungan jaringan.

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  ialah  penjelasan  tahapan  penelitian  pada Gambar 1:
1) Persiapan dan perencanaan Pada  tahapan  ini,  dilakukan  persiapan Software untuk  melakukan  penelitian  yaitu  GNS3  dan membaca  literatur-literatur  yang  ada.  Setelah persiapan selesai, dilakukan perencanaan seperti pembutan  topologi  dan  sistematika  dari rancangan pada jalur jaringan pada topologi.
2) Proses dan Simulasi
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  konfigurasi  pada topologi  yang  ada  di  GNS3  dan  melakukan percobaan trafik jaringan pada topologi tersebut. Setelah konfigurasi dan percobaan telah selesai, selanjutnya  yaitu  mengimplementasikan  teknik Load balancing dengan menggunakan metode Per Connection Classifier (PCC) dan Ip Hash .
3) Testing Pada tahapan ini dilakukan proses uji coba pada teknik Load balancing yang menggunakan metode Per Connection Classifier (PCC) dan Ip Hash untuk melihat  apakah  teknik  ini  dapat  menjaga kelancaran pada jaringan internet yang ada pada topologi yang telah dibuat.
4) Analisa dan penyimpulan hasil Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap percobaan  implementasi  teknik Load  balancing
dengan  menggunakan  metode Per  Connection Classifier (PCC) dan Ip Hash , apakah berhasil atau tidak dalam menjaga kelancaran jaringan internet dan  kelancaran  lalu  lintas request pada server lalu membuat  kesimpulan  atas  penelitian  yang  telah dilakukan.
Gambar 2. Topologi Load balancing pada Penelitian Topologi  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 2. INET 1 dan INET 2 merupakan  jaringan  internet  yang  akan  digunakan. SW 1 akan menerima jaringan internet dari kedua ISP tersebut dan pada SW 1 itulah akan diimplementasikan Load  balancing .  Setiap  trafik jaringan  akan  diatur  oleh  SW  1  yang  telah  memiliki Load  balancing .  Lalu  pada router akan  menyalurkan jaringan pada SW 2 dan SW 3. SW 2 dan SW 3 akan menyalurkan  jaringan  internet  pada  PC, server ,  dan load  balancer  yang  terhubung  sesuai  dengan  SW masing-masing. Load balancer akan menjadi server yang menerapkan  algoritma Ip  Hash dan  melakukan perhitungan  pada hash tiap client yang  ingin  masuk kepada  server.  Pada  Setiap  PC  dan server akan dilakukan konfigurasi dengan memberikan nama pada setiap PC dan server lalu memberikan alamat IP.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penulisan Pada penelitian ini akan dilakukan simulasi implementasi Load  balancing pada  jaringan  internet dengan  metode Per  Connection  Classifier (PCC)  dan kepada server dengan  metode Ip  Hash menggunakan GNS3.  Perancangan  topologi Load  balancing , pembagian  daripada bandwidth pada  jaringan  LAN yang  terhubung  pada  tiap Switch ,  PC,  dan server menggunakan Router Mikrotik  dilakukan  dengan
242 skema dua ISP serta perancangan jalur dari PC client ke web server menggunakan load balancer ip hash yang telah dibuat pada GNS3. Rancangan skema tersebut dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Skema Topologi Load balancing
Pada setiap PC dan server juga dilakukan konfigurasi dengan  memberikan Ip  Address pada  setiap  PC. Adapun IP yang digunakan pada PC client dan server ialah sebagai berikut.
Tabel 1. Ip Address Perangkat Perangkat Ip Address Subnet Mask Default Gateaway PC 1 117.168. 1.2 255.255.25 5.0 117.168. 1.1 PC 2 117.168. 1.3 255.255.25 5.0 117.168. 1.1 PC 3 117.168. 1.4 255.255.25 5.0 117.168. 1.1 PC 4 117.168. 5.2 255.255.25 5.0 117.168. 5.1 PC 5 117.168. 5.3 255.255.25 5.0 117.168. 5.1 PC 6 117.168. 5.4 255.255.25 5.0 117.168. 5.1 WEBSERV ER1 117.168. 1.6 255.255.25 5.0 117.168. 1.1 WEBSERV ER2 117.168. 1.7 255.255.25 5.0 117.168. 1.1 WEBSERV ER3 117.168. 5.6 255.255.25 5.0 117.168. 5.1 WEBSERV ER4 117.168. 5.7 255.255.25 5.0 117.168. 5.1 LOAD BALANCE R  IP  HASH 1 117.168. 1.5 255.255.25 5.0 117.168. 1.1 LOAD BALANCE R  IP  HASH 2 117.168. 5.5 255.255.25 5.0 117.168. 5.1
Pada router juga  dilakukan  konfigurasi  pada Interface agar dapat memudahkan dalam membedakan port ether link dengan port  ether pada  tiap  LAN.    Setelah melakukan  konfigurasi  pada Router ,  agar  konfigurasi Load  balancing dapat  berjalan  dilakukan  penambahan pada  beberapa rules  mangle pada router seperti  pada Gambar 4.
Gambar 4. Rules Mangel
Rules yang  pertama  yaitu  dengan  melakukan Mark Conection untuk  menandakan  koneksi  pada port  ether yang ditujukan kepada koneksi port INET 1 dan INET 2.  Lalu  yang  kedua  dilakukan mark  routing untuk menandakan jalannya koneksi internet pada port ether ke masing-masing ISP pada port ether . Dan yang ketiga dilakukan  lagi Mark  Conection pada  masing-masing INET  1  dan  INET  2.  Dan  yang  terakhir  dilakukan Mark  Routing untuk  menandai  dan  mengatur  jalur output dari  koneksi  internet  INET  1  dan  INET  2. Setelah  konfigurasi mangle dilakukan  kemudian dilakukan konfigurasi routing pada INET 1 dan INET 2  ke  masing-masing output  interface sehingga  terdapat keterangan reachable .  Pada  tahap  ini  dapat  dipastikan bahwa  konfigurasi Load  balancing pada  jaringan internet dengan metode Per Conection Classifier (PCC) dapat berjalan dengan semestinya.
Gambar 5. Hasil Speedtest Sebelum Penerapan Metode PCC
Gambar 6. Hasil SpeedtestI Sesudah Penerapan Metode PCC
Setelah  penerapan  metode Per  Conection  Classifier dilakukan, selanjutanya dilakukan penerapan metode Ip Hash untuk membantu PC Client yang mengakses web server agar dapat berjalan dengan lancar. Sebelum client  mengakses web  server ,  terlebih  dahulu  akan melewati load  balancer . Load  balancer tersebut terhubung dengan jaringan client dan jaringan server web . Agar Ip  Hash dapat  berjalan  pada load  balancer , ditambahkan source  code  algoritma  Ip  Hash pada load balancer .
Gambar 7. Source Code Ip Hash
Agar  klien  dapat  menggunakan  layanan  HTTP yang disediakan oleh server , klien harus mengetahui alamat IP Load  Balancer . Load  Balancer akan  mengirimkan permintaan  HTTP  klien  ke web  server .  Setelah konfigurasi dilakukan, selanjutnya dilakukan pengujian untuk melihat hasil dari performa Ip Hash . Tabel 2. Pengujian Traffic No Server Banyak Request Source Ip Hash 1 WEBSERVER1  3 117.168.1.2 dan 117.168.1.4 2 WEBSERVER2  3 117.168.1.3 3 WEBSERVER3  3 117.168.5.3 dan 117.168.5.4 4 WEBSERVER4  3 117.168.5.2 Pada tabel 2 merupakan hasil saat menguji metode Ip Hash dengan jumlah client yang digunakan sebanyak 3 client . Berdasarkan hasil saat menjalankan Ip Hash , Web Server 1  menerima request dari  117.168.1.2  dan 117.168.1.4 yang merupakan PC 1 dan 3. Web Server 2 menerima request dari 117.168.1.3 yang merupakan PC
2. Web Server 3 menerima request dari 117.168.5.3 dan 117.168.5.4 yang merupakan PC 5 dan PC 6. Server 4 menerima request dari 117.168.5.2 yang merupakan PC 4.

## Gambar 8. Pengujian Koneksi Web Server
Pada Gambar 8 merupakan hasil saat menguji metode Ip Hash dengan pengiriman request sebanyak 60 request dengan  ukuran  data  yang  bermacam-macam. Pengujian web  server dilakukan  dengan  menggunakan httperf pada host client . Paket yang dikirm sebesar 1670 byte dengan kategori rendah, 5432 byte dengan kategori menengah, dan 1,2 MB dengan kategori tinggi. Hasil dari pengujian ditemukan bahwa rata-rata throughtput dengan kategori request data kecil sebesar 16,69 KB/s,
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1670 byte 5432 byte 1200000 byte
Throughput Packet Loss
Matthew Tanujaya, Christine Dewi / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 238-246 244 dengan  kategori request data  menengah  sebesar 54,31KB/s,  dan  1200  KB/s  untuk  kategori request data besar. Hasil pengujian dari request sebanyak 60 request dengan rate 10 request /second  dapat menghasilkan rata-rata packet loss sebanyak 0% bagi data kecil, 0% bagi data menengah dan 0% bagi data yang berukuran >1MB.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang didapatkan, dapat disimpulkan  bahwa  hasil  dari  penelitian  ini  ialah: Pertama,  Metode load  balancing PCC  menghasilkan beban  trafik  yang  lebih  lancar  tanpa  penumpukan data.  Apabila  salah  satu  dari  beberapa  jaringan tersebut mati, maka akses internet akan tetap tersedia dikarenakan  jaringan  yang  lainnya  akan  berfungsi sebagai penyedia internet pengganti.   Apabila setiap komputer dapat mengakses jaringan maka komputer tersebut akan secara otomatis memilih jaringan yang telah ditentukan. Kedua, Penggunaan metode Ip Hash dalam menyeimbangkan jalur request pada tiap client terbukti  lebih  baik  tanpa  menggunakan  metode Ip Hash .  Hal  itu  dapat  terjadi  dikarenakan  metode  Ip Hash menghitung nilai-nilai hash dari tiap client dan mendapatkan  nilai  yang  mengarahkan  permintaan kepada salah satu server yang dituju.
5. Daftar Pustaka
[1] Sumiati, A., Trisnawan, P.H. and Fauzi, M.A., 2020.  Implementasi  Load  Balancing  Web Server dengan Algoritma Source IP Hash pada Software  Defined  Network  (SDN). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 4 (3), pp.919-928.
[2] Elhanafi,  A.M.,  Lubis,  I.,  Irwan,  D.  and Muhazir,  A.,  2018.  Simulasi  Implementasi Load Balancing PCC Menggunakan Simulator Gns3. JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER  PRIMA  (JUTIKOMP) , 1 (2), pp.159-165.
DOI:
https://doi.org/10.34012/jutikomp.v1i2.236.
[3] Nuraini, R., 2022. Implementasi Metode Load Balancing Untuk Peningkatan Nilai Troughput Pada  Server. KLIK-KUMPULAN  JURNAL ILMU  KOMPUTER , 9 (3),  pp.467-478.  DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v9i3.524.
[4] Laksamana,  A.R.,  2021.  Implementasi  Dan Analisis  Load  Balancing  Pada  Router Pfsense. Universitas Sriwijaya, Palembang .
[5] Aldori, R., 2021. Implementasi Load Balancing Menggunakan  Metode  PCC  (Per  Connection Classifier) Berbasis Mikrotik pada SMK Tunas Harapan Jakarta. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika , 13 (2), pp.69-82. DOI:. https://doi.org/10.29103/techsi.v13i2.5380.
[6] Amalia, R., 2020. Analisis Kinerja Web Server Menggunakan  Metode  Load  Balancing  As  a Service  Pada  Lingkungan  Virtual  Openstack. Skripsi, Politeknik Negeri Jakarta.
[7] Apriliansyah, F., Fitri, I. and Iskandar, A., 2020. Implementasi Load Balancing Pada Web Server Menggunakan  Nginx. Jurnal  Teknologi  dan Manajemen  Informatika , 6 (1),  pp.18-26.  DOI: https://doi.org/10.3997/2214- 4609.201801770.
[8] Bhayangkara,  F.J.  and  Riadi,  I.,  2014. Implementasi  Proxy  Server  Dan  Load Balancing Menggunakan Metode Per Connection  Classifier  (Pcc)  Berbasis  Mikrotik (Studi  Kasus :  Shmily.Net).  JSTIE  (Jurnal Sarjana  Teknik  Informatika)  (E-Journal),  2(2), pp.1206 – 1217.
DOI: http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v2i2.2729.
[9] Budiyono,  S.E.,  Rohana, T.  and  Al  Mudzakir, T.,  2021.  Penggunaan  Load  Balancing  Pada Web  Server  Lokal  Dengan  Metode  Policy Based  Routing. Scientific  Student  Journal  for Information,  Technology  and  Science , 2 (1),  pp.108-
112. DOI: https://doi.org/10.53513/jis.v20i2.3742.
[10] Cloud,  O.,  2022.  Load  Balancer  Policies. Available  at:  https://docs.oracle.com/en- us/iaas/Content/Balance/Reference/lbpolici es.htm. Diakses 18 Mei 2023.
[11] Dewi,  C.,  2023.  Scientific  Article  Publication Training in Reputable International Journals. Jurnal Pemberdayaan Masyarakat
Madani  (JPMM) , 7 (1),  pp.114-126.  DOI: https://doi.org/10.21009/JPMM.007.1.10
[12] Dewi,  C.,  Chen,  A.P.S.  and  Christanto,  H.J., 2023. Recognizing similar musical instruments with  YOLO  models. Big  Data  and  Cognitive Computing , 7 (2),
p.94. https://doi.org/10.3390/bdcc7020094.
[13] Dewi,  C.,  Chen,  R.C.,  Yu,  H.  and  Jiang,  X., 2023.  XAI  for  Image  Captioning  using SHAP. Journal  of  Information  Science  &
Engineering , 39 (4). DOI: https://doi.org/10.6688/JISE.202307.
[14] Dewi,  C.,  Chen,  R.C.,  Liu,  Y.T.  and  Yu,  H., 2021. Various generative adversarial networks model  for  synthetic  prohibitory  sign  image generation. Applied  Sciences , 11 (7),  p.2913. DOI: https://doi.org/10.3390/app11072913.
[15] Dewi,  C.  and  Juli  Christanto,  H.,  2022. Combination  of  deep  cross-stage  partial network  and  spatial  pyramid  pooling  for automatic hand detection. Big Data and Cognitive Computing , 6 (3), p.85. DOI: https://doi.org/10.3390/bdcc6030085.
[16] Hakim, A.R., 2018. Penerapan Load Balancing Pada Router Pfsense Berbasis Free Bsd. Edik Informatika,  4(1),  pp.23 – 28.    DOI: https://doi.org/10.22202/ei.2017.v4i1.2534.
[17] Tanenbaum, A.S., 2001. Organisasi komputer terstruktur,  jilid  1. Diterjemahkan  dari  Bahasa Inggris oleh TAH Al-Hamdany . Jakarta: Salemba Teknika.
[18] Ibrahim, I.M., Ameen, S.Y., Yasin, H.M., Omar, N., Kak, S.F., Rashid, Z.N., Salih, A.A., Salim, N.O.M. and Ahmed, D.M., 2021. Web Server Performance  Improvement  Using  Dynamic Load  Balancing  Techniques:  A  Review. Asian Journal  of  Research  in  Computer  Science ,  10(1), pp.47 – 62.
DOI: https://doi.org/10.9734/ajrcos/2021/v10i130 234.
[19] Jader, O.H., Zeebaree, S.R.M. and Zebari, R.R., 2019.  A  state  of  art  survey  for  web  server performance measurement dan load balancing mechanisms. International Journal of Scientific dan Technology Research , 8(12), pp.535 – 543.
[20] Kurniawan,  R.  and  Putri,  A.D.,  2019. Perancangan  Jaringan  menggunakan  Metode Load Balancing PCC, Failover, dan Notifikasi.
Sentinel , 2(2), pp.166 – 179. DOI: https://doi.org/10.56622/sentineljournal.v2i2. 15.
[21] Hadi,  S.  and  Pramono,  B.A.,  2022.  Analisa Komparasi Metode Pembagian Trafik Jaringan (Load  Balancing)  antara  Metode  PCC  dan Metode  ECMP:  Studi  Kasus  pada  Jaringan USM. Indonesian Journal of Computer Science , 11 (3). DOI: https://doi.org/10.33022/ijcs.v11i3.3095.
[22] Nugroho,  K.T.,  Julianto,  B.,  Tisna,  D.R.  and Nur,  D.F.,  2023.  Quality  Analysis  of  Service Load Balancing Using PCC, ECMP, and NTH Methods. Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika:
JANAPATI , 12 (1). DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v12i1.5589 4. [23] Ohyver, J.T. and Chandra, D.W., 2023. Simulasi Keamanan Jaringan pada DPDK OpenvSwitch Berbasis  Network-Based  Intrusion  Detection System  (NIDS). Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi) ,  7(3)  (Jul.  2023), pp.368 – 374.
DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v7i3.845.
[24] Saputra, F.W., Aspriyono, H. and Al Akbar, A., 2022. Designing Rt/Rw Net In Implementing Load  Balancing  Using  Per-Connection Classifier Method In Bumi Mas Housing. Jurnal Komputer , 1 (1), pp.65-72.
[25] Suherman,  S.,  Aziz,  M.  and  Nababan,  E.B., 2019,  June.  Load  balancing  algorithm  for  a local  video  network.  In Journal  of  Physics: Conference Series (Vol. 1235, No. 1, p. 012018). IOP Publishing. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1235/1/012018.
[26] Suryanto,  S.,  Prasetyo,  T.  and  Hikmah,  N., 2018. Implementasi load balancing menggunakan metode per connection classifier (PCC) dengan failover berbasis mikrotik router (studi kasus PT. Sumber Rejeki Power). SNIT 2018 , 1 (1), pp.230-238.
[27] Tantoni,  A.,  Zaen,  M.T.A.  and  Mutawalli,  L., 2022. Komparasi QoS Load Balancing Pada 4 Line Internet dengan Metode PCC, ECMP dan NTH. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 6 (1), pp.110-119.
DOI:
https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3436.
[28] Yuliarto,  I.,  2022. Implementasi  Reverse  Proxy Server  Sebagai  Load  Balancing  dan  Https  Proxy Menggunakan  Nginx  Pada  Google  Cloud Platform (Tugas  Akhir,  Universitas  Mercu Buana).