Analisa Perbandingan Web Server Untuk Kebutuhan Open Journal System (OJS) Menggunakan Secure Tunnel

Yudhi Arta; Rizky Wandri; Anggi Hanafiah; Bima Kristian Pranoto; M Rizki Fadhilah

doi:10.31154/cogito.v8i2.407.537-548

Authors

Yudhi Arta Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau http://orcid.org/0000-0001-7442-8227
Rizky Wandri Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau
Anggi Hanafiah Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau
Bima Kristian Pranoto Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau
M Rizki Fadhilah Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau

DOI:

https://doi.org/10.31154/cogito.v8i2.407.537-548

Keywords:

Open Journal System, Server, Apache, Nginx, Traffic

Abstract

Jurnal digital (e-journal) melalui Open Journal System (OJS) menjadi salah satu sarana dalam mempublikasikan hasil penelitian pada lingkup yang lebih luas. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan reputasi yang baik sebagai referensi dari para penulis dalam pengembangan ilmu pengetahuan. Server adalah tempat untuk menyimpan konten website atau sering juga disebut dengan istilah hosting. Tanpa adanya server, maka sebuah website tidak bisa diakses. Banyak web server yang ada saat ini, cotohnya yang populer adalah Apache dan Nginx. Dua web server ini merupakan web server yang banyak digunakan saat ini oleh banyak website di seluruh dunia. Penelitian ini dilakukan untuk menguji dan menganalisa kinerja dari web server untuk kebutuhan OJS. Sebab, dengan traffic yang tinggi pada OJS, sebuah web server diharapkan mampu untuk menangani permintaan yang tinggi. Dari pengujian yang dilakukan terhadap beberapa parameter, website Open Journal System yang menggunakan web server Apache bekerja lebih optimal daripada website Open Journal Sytstem yang menggunakan web server Nginx sehingga saat diakses menggunakan secure tunnel, web Open Journal System (OJS) gagal memuat file header dan footer sehingga tampilan website jadi kurang menarik dan tidak user friendly.

References

Netcraft, “July 2022 Web Server Survey | Netcraft News.” [Online]. Available: https://news.netcraft.com/archives/2022/07/28/july-2022-web-server-survey.html. [Accessed: 03-Oct-2022].

R. Kisnandar, “Analisis Perbandingan Kinerja Web Server Nginx, Apache, Dan Lighttpd Dengan Metode Stress Test.” STMIK AKAKOM Yogyakarta, 2019.

A. D. Putra, W. Yahya, and A. Bhawiyuga, “Analisis Kinerja Dan Konsumsi Sumber Daya Aplikasi Web Server Pada Platform Raspberry Pi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN, vol. 2548, p. 964X, 2019.

I. F. Irza, Z. Zulhendra, and E. Efrizon, “Analisis Perbandingan Kinerja Web Server Apache dan Nginx Menggunakan Httperf Pada Portal Berita (Studi Kasus beritalinux. com),” Voteteknika (Vocational Tek. Elektron. dan Inform., vol. 5, no. 2, 2017.

I. Satwika and K. N. Semadi, “Perbandingan Performansi Web Server Apache Dan Nginx Dengan Menggunakan Ipv6,” SCAN-Jurnal Teknol. Inf. dan Komun., vol. 15, no. 1, pp. 10–15, 2020.

A. Ridwan, “Analisis Perbandingan Performa Apache Web Server Dan Nginx Menggunakan Apache Jmeter,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 8, no. 2, pp. 87–92, 2020.

D. DeJonghe, Nginx CookBook. O’Reilly Media, 2020.

S. D. Riskiono and D. Pasha, “Analisis Perbandingan Server Load Balancing dengan Haproxy & Nginx dalam Mendukung Kinerja Server E-Learning,” InComTech J. Telekomun. Dan Komput., vol. 10, no. 3, pp. 135–144, 2020.

A. Tsakyridis, T. Alexoudi, A. Miliou, N. Pleros, and C. Vagionas, “10 Gb/s optical random access memory (RAM) cell,” Opt. Lett., vol. 44, no. 7, pp. 1821–1824, 2019.

X. Chen et al., “Sky-RAM: Skyrmionic random access memory,” IEEE Electron Device Lett., vol. 40, no. 5, pp. 722–725, 2019.

N. Harki, A. Ahmed, and L. Haji, “CPU scheduling techniques: A review on novel approaches strategy and performance assessment,” J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 1, no. 2, pp. 48–55, 2020.

Y. Jiang, Y. Zhu, C. Lan, B. Yi, Y. Cui, and C. Guo, “A unified architecture for accelerating distributed {DNN} training in heterogeneous {GPU/CPU} clusters,” in 14th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 20), 2020, pp. 463–479.

F. Zhang, L. Yang, S. Zhang, B. He, W. Lu, and X. Du, “{FineStream}:{Fine-Grained}{Window-Based} Stream Processing on {CPU-GPU} Integrated Architectures,” in 2020 USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC 20), 2020, pp. 633–647.

J. C. Phillips et al., “Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD,” J. Chem. Phys., vol. 153, no. 4, p. 44130, 2020.

A. J. Sanchez-Fernandez et al., “Asynchronous processing for latent fingerprint identification on heterogeneous CPU-GPU systems,” IEEE Access, vol. 8, pp. 124236–124253, 2020.