## JURNAL

## JURNAL SOSIAL DAN SAINS
VOLUME 3 NOMOR 5 2023 P-ISSN 2774-7018, E-ISSN  2774-700X
ANALISIS KEHANDALAN GLOBAL SERVER LOAD

## BALANCING DENGAN ALGORITMA FIXED WEIGHTING
Sinurat Ukuh Patuh Panindih, Wiwin Sulistyo Universitas Kristen Satya Wacana Email : ukuhpatuhpanindih@gmail.com, wiwinsulistyo@gmail.com
Kata kunci: global server load balancing; algoritma fixed weighting
Keywords: global server load balancing; algoritma fixed weighting

## ABSTRAK
Latar  Belakang  : Dalam  menyediakan  layanan  sistem  komputasi  dengan skala  besar  dan  didistribusikan  di  seluruh  dunia,  maka  terdapat  beberapa variabel  yang perlu diperhatikan dan dipertimbangkan  dalam  menjalankan suatu  bisnis  yang  berkesinambungan  untuk  dapat  diakses  oleh  pengguna darimanapun dan kapanpun.
Tujuan :  Tujuan  dengan  mekanisme Global  Server  Load  Balancing (GSLB)  memberikan  kendali  penuh  dalam  layanan  pengiriman  suatu aplikasi  dan  memastikan  pengguna  internet  yang  akan  mengakses  suatu aplikasi diarahkan menuju pusat data yang tepat sesuai letak geografis.
Metode :  Penelitian  ini  mengangkat  topik  bahasan  mengenai  analisis kehandalan  dari Global  Server  Load  Balancing (GSLB)  dengan  metode yang  digunakan  dalam  penelitiannya  menggunakan  metode  eksperimental yang terbagi menjadi beberapa tahapan.
Hasil :  Penelitian  ini  menghasilkan output berupa  analisis  dari  tahapan yang  telah  dilakukan  terhadap  kehandalan  dari  mekanisme Global  Server Load  Balancing (GSLB)  dengan  hasil  yang  telah  didapatkan  berupa ketersediaan  sistem  yang  dapat  mencapai  nilai  98.51%,  1.55  secs  pada response time , dan sebesar 4% pada failed transaction.
Kesimpulan: Kesimpulan mengenai kehandalan dari metode Global Server Load Balancing (GSLB). Mengacu pada nilai availability yang dihasilkan, parameter availability dikategorikan  dalam system yang  mendapat service level agreement untuk downtime sebesar  5 hari 9 jam 32 menit 17 detik per tahunnya.  Pada  parameter response  time dilakukan  pembanding  dengan parameter failed  transaction dapat  dikatakan  cukup  untuk  menerima request dari client ketika dilakukan peralihan server dari  main site ke DR site .

## ABSTRACT
Background :In providing computing system services on a large scale and distributed  throughout  the  world,  there  are  several  variables  that  need  to be  considered  and  considered  in  running  a  sustainable  business  so  that they can be accessed by users from anywhere and anytime.
Purpose: The  goal  with  the  Global  Server  Load  Balancing  (GSLB) mechanism  is  to  provide  full  control  in  the  delivery  service  of  an application  and  ensure  that  internet  users  who  will  access  an  application are directed to the right data center according to geographic location.

## PENDAHULUAN
Saat ini, ketersediaan tinggi layanan TI sudah menjadi suatu keharusan dan itulah alasan  perusahaan  ataupun  organisasi  mengembangkan  sistem  komputasi  yang didistribusikan di seluruh dunia dan menjadi tuan rumah layanan di lebih dari satu pusat data (Tiatama, 2016). Perusahaan ataupun organisasi harus mempertimbangkan beberapa variabel  yang  berfokus  pada  bisnis,  diantaranya  perencanaan  bisnis  yang berkesinambungan  dan  menyediakan  akses  layanan  yang  dibutuhan  oleh  pengguna (Suryani  &  FoEh,  2018).  Dalam  menyediakan  dan  mendistribusikan  layanan,  perlu dilakukan mekanisme penyeimbangan muatan pada server untuk dapat mendistribusikan lalu  lintas  jaringan  secara  merata  dan  untuk  mencegah  kegagalan  yang  disebabkan  oleh kelebihan muatan pada sumber daya tertentu.
Global Server Load Balancing (GSLB) memberikan kendali penuh dalam layanan pengiriman suatu aplikasi dan memastikan pengguna internet yang akan mengakses suatu aplikasi  diarahkan  menuju  pusat  data  yang  tepat  sesuai  letak  geografis  (Muhammad  & Hasan, 2016). Terdapat dua alasan digunakannya GSLB yaitu alasan yang pertama agar memberikan  pengguna  akses  ke server terdekat  dan  yang  kedua  untuk  menyediakan mekanisme  redundansi  ketika  terjadi  kegagalan  pada  suatu server .  Dari  adanya  alasan tersebut,  maka  dengan  digunakannya Global  Server  Load  Balancing (GSLB)  sebuah sistem  atau  sebuah server yang  ada  dapat  diakses  kembali  ketika  terjadi  kerusakkan, gangguan atau bencana yang dialami. Hal ini dikarenakan Global Server Load Balancing (GSLB)  memberikan  ketersediaan  yang  tinggi  dan  waktu respons yang  lebih  cepat (Kopparapu, 2002).
Pada  penelitian  kali  ini  yang  mengulas  tentang  mekanisme Global  Server  Load Balancing (GSLB) dengan algoritma Fixed Weighting yang dapat dijadikan sebagai salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan yang ada sebelumnya (MacLean et al., 2010).

## METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode eksperimental (Arifin, 2020). Metode penelitian eksperimental digunakan  untuk mencari pengaruh  perlakuan  tertentu  terhadap  yang  lain  dalam  kondisi  yang  terkendali  (Susila, 2021). Penelitian ini akan dijelaskan pada masing-masing tahap, yaitu:
Tahap  pertama,  menentukan  skema  sekenario  GSLB  dengan  menggunakan algoritma fixed weighting yang akan dibuat. GSLB adalah metode untuk mendistribusikan lalu lintas antara server yang tersebar di beberapa letak geografi (PURBA, 2017).
Method: This study raises the topic of discussing the reliability analysis of Global  Server  Load  Balancing  (GSLB)  with  the  method  used  in  the research using experimental methods which are divided into several stages.
Results: This study produces output in the form of an analysis of the stages that  have  been  carried  out  on  the  reliability  of  the  Global  Server  Load Balancing  (GSLB)  mechanism  with  the  results  obtained  in  the  form  of system  availability  which  can  reach  a  value  of  98.51%,  1.55  secs  in response time, and 4% in failed transactions.
Conclusion: Conclusion  regarding  the  reliability  of  the  Global  Server Load  Balancing  (GSLB)  method.  Referring  to  the  availability  value generated, the availability parameter is categorized in a system that gets a service  level  agreement  for  downtime  of  5  days  9  hours  32  minutes  17 seconds  per  year.  In  the  response  time  parameter,  a  comparison  is  made with the failed transaction parameter, which can be said to be sufficient to receive requests from the client when the server switches from the main site to the DR site.
Skenario sistem yang dibuat akan mempergunakan algoritma dari fixed weighting , Fixed  weighting adalah  algoritma  penyeimbangan  beban  di  mana administrator menetapkan beban ke setiap server aplikasi berdasarkan kriteria yang mereka pilih untuk mewakili kemampuan penanganan lalu lintas relatif dari setiap server di kumpulan server . Tahap  kedua,  menentukan  kebutuhan  alat  dan  bahan.  Berikut  alat  dan  bahan  yang digunakan :

## Buah Komputer
1. Aplikasi  GNS3,  GNS3  adalah  perangkat  lunak  open  source  yang  digunakan  untuk meniru,  mengonfigurasi,  menguji,  dan  memecahkan  masalah  jaringan  virtual  dan nyata. GNS3 memungkinkan untuk menjalankan topologi kecil yang hanya terdiri dari beberapa  perangkat  virtual  dari  beberapa  vendor  jaringan  termasuk switch virtual Cisco , Cisco ASAs, Brocade vRouters, switch Cumulus Linux, instance Docker , HPE VSR, beberapa peralatan Linux dan banyak lainnya (Azis, 2021).
2. Aplikasi Siege, Siege adalah aplikasi pengujian beban http dan utilitas pembandingan. Siege mendukung  otentikasi  dasar, cookie ,  HTTP,  HTTPS,  dan  protokol  FTP.  Ini memungkinkan penggunanya mengakses server dengan sejumlah klien simulasi yang dapat dikonfigurasi (MacVittie, 2012).
Tahap  ketiga,  pengujian  terhadap  skema  dari  sekenario  sistem  yang  sudah ditentukan.  Pengujian  GSLB  dilakukan  dengan  mengakses  alamat domain yang  sudah dibuat  pada  DNS server GSLB  menggunakan browser dengan  protocol  HTTP.  Dengan adanya DNS server alamat IP host dari kedua site akan diterjemahkan menjadi nama yang mudah diimplementasikan (Paryanti & Marzuki, 2019).
Tahap  keempat,  pengumpulan  data  terkait  parameter/variable  yang  dibutuhkan untuk  selanjutnya  penggumpulan  data  tersebut  digunakan  untuk  analisis  data  Tahapan tahap  penelitian  ini  akan  yang  di  jelaskan  pada  masing-masing  tahap  dalam  Analisa Kehandalan Global Server Load Balancing (GSLB) Dengan Algoritma Fixed Weighting. Tahap kelima, analisis data. Melakukan analisis data terkait parameter dan variabel yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  untuk  dijadikan  bahan  kesimpulan  dari  penelitian yang dibuat (Gajbhiye & Singh, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  analisis  kehandalan Global Server  Load  Balancing (GSLB)  dengan  algoritma fixed  weighting yang  dilakukan  pada environment lab  menghasilkan  beberapa output dari  parameter  yang  sudah  ditentukan (Neumann,  2015).  Pengujian  dilakukan  sebanyak  3  kali  dengan main  site bertindak sebagai server aktif dengan besar weight 50 dan DR site sebagai server standby dengan besar weight 20. Konfigurasi pada global balancer terdapat pada gambar 1.
Gambar 1 Konfigurasi Global Balancer
Kedua server diberikan  nama domain yang  sama  yaitu  ns.gslb.com.  PC client melakukan  HTTP testing dengan  menggunakan tool siege  selama  durasi  waktu  3  menit dengan concurrent  user 100  ke  alamat  domain  ns.gslb.com  dan  pada  saat  dilakukan
testing , server main  site kemudian  dimatikan.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  30  kali pengambilan data pada setiap parameter yang diuji:

## Tabel 1 Pengujian kinerja GSLB
Percobaan ke- Availability (%) Response Time (secs) Failed Transaction (%) Data Transferred (megabyte) Trounghput (secs) 1 98.74 1.54 1 13.58 0.08 2 97.00 3.03 3 8.73 0.05 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 98.27 99,28 96.08 97.01 98.18 97.96 98.71 96.16 87.38 98.42 98.62 96.34 92.79 89.87 90.46 95.46 98.19 94.00 96.57 96.56 99.53 98.85 98.63 98.73 98.84 98.86 99.59 95.44 1.70 1.21 1.48 1.54 1.49 1.22 1.52 1.49 2.09 1.17 1.11 1.42 1.77 1.18 1.97 1.69 1.34 1.88 1.45 1.32 0.94 1.24 1.42 1.35 1.22 1.63 2.35 1.96 2 1 4 3 2 2 1 4 14 4 1 4 8 11 11 5 2 6 4 4 0 1 1 1 1 1 0 5 12.32 11.95 8.83 9.48 11.03 11.20 13.28 10.04 4.81 10.05 13.33 9.33 6.71 13.53 5.33 8.95 12.48 6.66 10.04 9.86 14.53 13.03 12.93 12.55 13.27 12.17 15.74 7.15 0.07 0.07 0.05 0.05 0.06 0.06 0.07 0.06 0.03 0.06 0.07 0.06 0.04 0.08 0.03 0.05 0.07 0.04 0.06 0.05 0.08 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.09 0.04 Rata 98.51 1.55 4 10.76 0.06
Berdasarkan data dari  30 kali percobaan yang dilakukan menghasilkan rata  – rata concurrent user sebesar 100, availability sebesar 98.51, response time sebesar 1.55, dan 103  pada failed  transaction .  Hasil  rata  –  rata  yang  didapatkan  dibandingkan  dengan capaian  parameter  yang  diharapkan.  Perbandingan  parameter  hasil  dari  pengujian  dan yang diharapkan terdapat pada tabel 3 (Arioen et al., 2023).
Tabel 2 Komparasi hasil pengujian No Parameter Hasil yang Diharapkan Hasil Rata – Rata Pengujian 1. Concurrent User 100 100 2. Availability Mencapai 100% 98.51% 3. Response Time Kurang  dari  atau  sama  1.55 secs
dengan 5 second 4. Failed Transaction 0 4%
Dari  grafik  yang  terdapat  pada  gambar  3  menunjukkan  nilai  tren  parameter availability,  failed  transaction,  response  time,  transfer  transaction, dan throughput dalam  percobaan  sebanyak  30  kali  yang  telah  dilakukan.  Nilai  parameter availability tergantung  pada  hasil  dari  parameter failed  transaction dan response  time yang  dimana ketika  nilai  dari failed  transaction mengalami  kenaikan  maka  nilai availability mengalami penurunan. Hal ini dipengaruhi juga oleh nilai response time yang didapatkan, karena semakin kecil nilai response time yang didapatkan maka semakin bagus performa sistem  tersebut.  Pada  nilai data  transfered dan throughput memiliki pattern garis  yang sama  yang  berarti  adanya  ketergantungan  satu  sama  lain,  karena  nilai  parameter throughput akan mengikuti besaran nilai dari data transfered yang dihasilkan (Cornwell et al., 1999).

## Gambar 2 Analisis Grafik

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dipenelitian  analisa  kehandalan Global  Server Load  Balancing (GSLB)  dengan  algoritma fixed  weighting yang  dilakukan,  didapatkan kesimpulan  mengenai  kehandalan  dari  metode Global  Server  Load  Balancing (GSLB). Mengacu  pada  nilai availability yang  dihasilkan,  parameter availability dikategorikan dalam system yang  mendapat service level  agreement untuk downtime sebesar   5  hari  9 jam 32 menit 17 detik per tahunnya. Pada parameter response time dilakukan pembanding dengan parameter failed transaction dapat dikatakan cukup untuk menerima request dari client ketika dilakukan peralihan server dari main site ke DR site .

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin, Z. (2020). Metodologi penelitian pendidikan. Jurnal Al-Hikmah , 1 (1).
Arioen,  R.,  Ahmaludin,  A.,  Junaidi,  J.,  Indriyani,  I.,  &  Wisnaningsih,  W.  (2023). Buku Ajar Metodologi Penelitian . Azis, N. (2021). Perbandingan dan Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Weka .
Cornwell,  J.  C.,  Kemp,  W.  M.,  &  Kana,  T.  M.  (1999).  Denitrification  in  coastal ecosystems:  methods,  environmental  controls,  and  ecosystem  level  controls,  a review. Aquatic Ecology , 33 , 41–54.
Gajbhiye,  A.,  &  Singh,  D.  S.  (2017).  Global  Server  Load  Balancing  with  Networked Load  Balancers  for  Geographically  Distributed  Cloud  Data-Centres. International Journal of Computer Science and Network , 682–688. Kopparapu,  C.  (2002). Load  balancing  servers,  firewalls,  and  caches .  John  Wiley  & Sons.
MacLean, K. A., Ferrer, E., Aichele, S. R., Bridwell, D. A., Zanesco, A. P., Jacobs, T. L., King,  B.  G.,  Rosenberg,  E.  L.,  Sahdra,  B.  K.,  &  Shaver,  P.  R.  (2010).  Intensive meditation  training  improves  perceptual  discrimination  and  sustained  attention.
Psychological Science , 21 (6), 829–839.
MacVittie,  L.  (2012).  White  Paper—Cloud  Balancing:  The  Evolution  of  Global  Server Load Balancing. F5 Networks .
Muhammad,  M.,  &  Hasan,  I.  (2016).  Analisa  Dan  Pengembangan  Jaringan  Wireless Berbasis  Mikrotik  Router  Os  V.  5.20  Di  Sekolah  Dasar  Negeri  24  Palu. Jurnal Elektronik Sistem Informasi Dan Komputer , 2 (1), 10–19.
Neumann,  J.  C.  (2015). The  book  of  GNS3:  build  virtual  network  labs  using  Cisco, Juniper, and more . No Starch Press.
Paryanti,  A.  B.,  &  Marzuki,  R.  A.  (2019).  Manajemen  Keandalan  Dan  Ketersediaan Sistem Dengan Metode Gslb (Global Server Load Balancing). JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research) , 3 (2), 55– 62.
PURBA,  R.  (2017). Pembuatan  Alat Monitoring  Arus  Dan  Tegangan  Berbasis Arduino Uno Melalui Lcd Dan Desktop Client Pada Pltb 500 W . UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.
Suryani, N. K., & FoEh, J. E. H. J. (2018). Kinerja organisasi . Deepublish.
Susila,  L.  (2021).  Pengaruh  Metode  Latihan  High  Intensity  Interval  Training  (HIIT) dalam  Meningkatkan  Power  Otot  Tungkai  dan  kelincahan  pada  Permainan  Bola Voli. Ainara Journal (Jurnal Penelitian Dan PKM Bidang Ilmu Pendidikan) , 2 (3), 230–238.
Tiatama,  A.  (2016).  Perencanaan  Tata  Kelola  Manajemen  Keamanan  Informasi Menggunakan  Information  Technology  Infrastructure  Library  (Itil)  V3.  Pada  D~ Net Surabaya. Pada D~ Net Surabaya .
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.