Perkembangan aplikasi berbasis komputasi awan menuntut sistem yang mampu memberikan performa tinggi, efisiensi sumber daya, dan skalabilitas yang baik. Namun, banyak aplikasi cloud masih menggunakan pendekatan synchronous programming dan arsitektur server-based yang dapat menyebabkan waktu respons lebih lambat serta pemanfaatan sumber daya yang kurang efisien ketika menghadapi beban pengguna yang meningkat. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih efisien untuk meningkatkan performa dan skalabilitas sistem. Penelitian ini mengusulkan penerapan asynchronous programming pada arsitektur serverless computing untuk meningkatkan efisiensi dan performa aplikasi berbasis komputasi awan. Sistem dikembangkan menggunakan arsitektur microservices berbasis REST API yang mengintegrasikan layanan back-end dan machine learning pada Google Cloud Platform dengan memanfaatkan layanan Google Cloud Run, Cloud SQL, dan Cloud Storage. Implementasi asynchronous programming memungkinkan pemrosesan permintaan dilakukan secara nonblocking sehingga beberapa operasi I/O dapat berjalan secara paralel. Pengujian performa dilakukan menggunakan Apache JMeter dengan skenario beban 60, 120, dan 180 pengguna serta membandingkan arsitektur server-based (Google Compute Engine) dan serverless (Google Cloud Run). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode asynchronous mampu menurunkan latency hingga 7,9%, meningkatkan throughput hingga 11,8%, serta menghasilkan biaya operasional 12,7% lebih hemat dibandingkan metode synchronous pada arsitektur server-based. Dengan demikian, penerapan asynchronous programming pada serverless computing terbukti mampu meningkatkan efisiensi, skalabilitas, dan performa aplikasi berbasis komputasi awan.