Implementasi Sistem Load Balancing Pada Web Server Berbasis Raspberry Pi Dengan Metode Long Short-Term Memory - Halimatusyadiah, Halimatusyadiah; Afrianto, Yuggo; Prakosa, Bayu Adhi (CV Infinite Corporation, 2024)
Peningkatan jumlah pengguna internet telah berhasil meningkatkan beban pada web server, mengakibatkan risiko overload dan penurunan kinerja layanan. Sistem load balancing menjadi solusi penting untuk mendistribusikan permintaan layanan secara merata. Penelitian ini mengembangkan sistem load balancing berbasis metode Long Short-Term Memory (LSTM) pada server web dengan menggunakan Raspberry Pi sebagai platform komputasi. Metode ini dijalankan untuk memprediksi beban CPU berdasarkan data time series, memungkinkan distribusi beban yang lebih akurat dan dioptimalkan. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan total permintaan sebesar 4%, penurunan waktu respons rata-rata sebesar 9%, pengurangan tingkat error sebesar 32%, dan peningkatan throughput sebesar 12%. Penelitian ini memberikan kontribusi penting pada pengembangan sistem load balancing berbasis prediksi yang lebih disesuaikan terhadap pola lalu lintas dinamis, sekaligus menawarkan solusi hemat biaya untuk implementasi pada skala kecil.