Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Muhammad Ariq Brilian
Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Perbandingan Performa NGINX dan Caddy sebagai Load Balancer Menggunakan Algoritma Round Robin pada Lingkungan Container Rudy Sunardi; M. Ramaddan Julianti; Muhammad Ariq Brilian
Academic Journal of Computer Science Research Vol 8, No 2 (2026): Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/ajcsr.v8i2.16865

Abstract

Peningkatan penggunaan aplikasi berbasis web menuntut infrastruktur server yang mampu memberikan layanan secara cepat, stabil, dan andal meskipun terjadi lonjakan jumlah pengguna. Salah satu pendekatan yang umum diterapkan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah load balancing, yaitu mekanisme yang mendistribusikan permintaan pengguna ke beberapa backend server agar beban kerja dapat terbagi secara merata. Di antara berbagai perangkat lunak load balancer, NGINX dan Caddy menjadi dua solusi yang banyak digunakan karena kemudahan implementasi dan dukungan terhadap lingkungan berbasis kontainer. Namun, kajian yang membandingkan kinerja keduanya menggunakan algoritma Round Robin pada lingkungan containerized masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dan membandingkan performa NGINX dan Caddy sebagai load balancer menggunakan algoritma Round Robin. Penelitian menerapkan metode eksperimen dengan membangun lingkungan pengujian berbasis Docker dan melakukan load testing menggunakan Azure Load Testing pada tiga skenario, yaitu kondisi normal, high availability, dan horizontal scalability. Evaluasi dilakukan berdasarkan response time, throughput, error rate, penggunaan CPU, dan penggunaan memori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua load balancer mampu mendistribusikan beban kerja dengan baik, namun NGINX secara umum memberikan throughput yang lebih tinggi, tingkat kegagalan yang lebih rendah, serta penggunaan memori yang lebih efisien dibandingkan Caddy. Temuan ini memberikan gambaran yang lebih komprehensif mengenai karakteristik kedua load balancer pada lingkungan berbasis kontainer dan dapat menjadi referensi dalam memilih solusi load balancing yang sesuai dengan kebutuhan implementasi sistem.
Co-Authors M. Ramaddan Julianti Rudy Sunardi