Implementasi Load Balancing pada Platform Artificial Intelligence Berbasis Website Menggunakan HAProxy

Abstract

Seiring meningkatnya kebutuhan akan konten media sosial, tantangan dalam memverifikasi kebenaran berita yang dikonsumsi publik juga semakin tinggi akibat penyebaran berita palsu. Permintaan akan teknologi AI untuk klasifikasi berita meningkat sebagai solusi atas masalah ini. AI untuk klasifikasi berita diimplementasikan melalui website dengan infrastruktur virtual machine. Namun, tingginya permintaan dapat menyebabkan penurunan kinerja atau downtime. Penelitian ini mengkaji penggunaan HAProxy sebagai solusi load balancing pada platform AI berbasis web. Tujuan utamanya adalah mengembangkan platform AI yang dapat mengklasifikasikan berita dan menerapkan teknologi load balancing agar platform dapat menangani lalu lintas tinggi dengan efisiensi dan responsivitas memadai. Pengujian menggunakan Apache JMeter menunjukkan bahwa sistem dapat menangani peningkatan beban dari 100 hingga 10.000 pengguna tanpa kesalahan, dengan waktu respons rata-rata 95 ms untuk 100 pengguna, 104 ms untuk 1,000 pengguna, dan 225 ms untuk 10,000 pengguna. Meskipun waktu respons meningkat seiring bertambahnya pengguna, tetap dalam batas yang dapat diterima. Model AI ini terbukti berhasil mengklasifikasikan berita dengan dukungan verifikasi dari sumber berita lain, menunjukkan bahwa HAProxy efektif meningkatkan kinerja dan keandalan platform AI, berkontribusi pada akurasi informasi publik.