ANALISIS LAYANAN INTERNET BERDASARKAN KINERJA
ROUTER TERLUAR IPB
ATAMAZAKI HUDA
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2016
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Layanan Internet Berdasarkan Kinerja Router Terluar IPB adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juni 2016
Atamazaki Huda
ABSTRAK
ATAMAZAKI HUDA. Analisis Layanan Internet Berdasarkan Kinerja Router Terluar IPB. Dibimbing oleh HERU SUKOCO.
Institut Pertanian Bogor terus melakukan peningkatan alokasi bandwidth setiap tahunnya, tetapi infrastruktur penunjangnya tidak pernah dievaluasi. Hal ini berdampak pada kenyamanan penggunaan layanan internet IPB. Jadi efektifitas
router sebagai jembatan penghubung antara ISP dan WAN IPB perlu dikaji ulang
agar kualitas jaringan agar tetap baik. Pengambilan data dilakukan berdasarkan ketentuan ITU-T E.500. Data yang dianalisis merupakan data queue yang ada dalam router. Parameter kinerja yang diukur adalah throughput dan utilisasi
router. Hasil dari penelitian ini didapat beban puncak pada jaringan internet IPB
terjadi pada pukul 14.00 sampai 15.00. Berdasarkan penelitian pada border router diperoleh hasil throughput rataan masukan pada WAN, ISP X, dan ISP Y secara berurutan adalah 120.5 Mbps, 351.4 Mbps, dan 326.4 Mbps, sedangkan
throughput rataan keluarannya 688.8Mbps Mbps, 52.8 Mbps, dan 56.6 Mbps.
Utilisasi router, didapat ρ = 2.42%, berdasarkan hasil tersebut secara keseluruhan
router masih bisa menangani beban kerja dari koneksi IPB. Permasalahan terjadi
ketika paket yang menuju link WAN memiliki lalu lintas data yang lebih besar dari yang ditetapkan dan menyababkan terjadinya bottleneck pada link WAN. Kata kunci: ITU-T E.500, jam sibuk, queue, router, throughput.
ABSTRACT
ATAMAZAKI HUDA. Performance Analysis on IPB Internet Service based on Outer Router IPB. Supervised by HERU SUKOCO.
Bogor Agricultural University increases internet bandwidth every year. However the bandwidth allocation and its utility have never been evaluated. This research focuses on evaluation of border router, which as main function on IPB’s infrastructure. Based on the problem above, the effectiveness of border router as a bridge between the ISP and internetwork of IPB need to be re-examined to ensure the quality. Data will be analyzed using sampling method based on ITU-T E.500. The analysis will be conducted on queue data in a router. The performance will be measured from throughput and utilization. The results of this study is the peak load on the internet network IPB occurred from 14.00 until 15.00. Based from the results of the calculation router throughput border IPB, the average of incoming traffic from WAN, ISP X, dan ISP Y is 120.5 Mbps, 351.4 Mbps, dan 326.4 Mbps and outgoing traffic 688.8, 52.8 Mbps, dan 56.6 Mbps. The result of router utilization is ρ = 2.42%, from the result router still able to process traffic even during busy hour. the the problem is on WAN link where the incoming packet is bigge than link speed and may cause bottleneck.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
ANALISIS LAYANAN INTERNET BERDASARKAN KINERJA
ROUTER TERLUAR IPB
ATAMAZAKI HUDA
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2016
Penguji:
1 Dr Ir Sri Wahjuni, MT
PRAKATA
Puji syukur penulis ucapkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Shalawat serta salam penulis sampaikan kepada Nabi Muhammad shalallahu ‘alaihi wassalam. Analisis Layanan Internet Berdasarkan Kinerja Router Terluar IPB ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada:
1 Kedua orang tua tercinta, beserta keluarga yang selalu memberikan do’a dan dukungan moral.
2 Bapak DrEng Heru Sukoco, SSi MT selaku pembimbing yang selalu sabar dalam memberikan ilmu dan bimbingan selama penyelesaian tugas akhir ini. 3 Teman-teman Departemen Ilmu Komputer 47 yang selalu memberi semangat
dalam pelaksanaan penelitian ini
4 Staf pengajar dan staf tata usaha Departemen Ilmu Komputer yang telah banyak membantu baik selama masa perkuliahan maupun pada saat penelitian. 5 Semua pihak yang telah banyak memberikan kontribusi yang besar dalam
penyelesaian tugas akhir yang tidak dapat disebutkan satu persatu.
Semoga segala bantuan, bimbingan, motivasi dan kebaikan-kebaikan yang telah diberikan kepada penulis akan dihadiahi kebaikan pula oleh Allah
subhanahu wa ta’ala.
Akhirnya semoga penulisan karya ilmiah ini bermanfaat dan dapat menambah wawasan kita semua.
Bogor, Juni 2016
DAFTAR
ISI
DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Perumusan Masalah 1 Tujuan Penelitian 1 Manfaat Penelitian 2Ruang Lingkup Penelitian 2
METODE 2
Analisis Lingkungan Jaringan IPB 2
Penentuan Pengambilan Data Jam Sibuk 3
Akuisisi Data 3
Praproses 3
Karakteristik Sistem 3
Analisis Data 4
Pemodelan Beban Kerja 4
Peralatan Penelitian 4
HASIL DAN PEMBAHASAN 5
Analisis Lingkungan Jaringan IPB 5
Penentuan Pengambilan Data Jam Sibuk 5
Akuisisi Data 6
Praproses Data 7
Karakteristik Sistem 7
Analisis Data 8
Pemodelan Beban Kerja 10
SIMPULAN DAN SARAN 12
Simpulan 12
Saran 12
DAFTAR PUSTAKA 13
DAFTAR TABEL
1 Utilisasi bandwidth WAN 10
2 Utilisasi bandwidth ISP X 10
3 Utilisasi bandwidth ISP Y 11
4 Utilisasi router 11
DAFTAR GAMBAR
1 Tahapan penelitian 2
2 Topologi jaringan IPB 5
3 Rataan traffic Desember 2014 sampai Januari 2015 6
4 Contoh data hasil akuisisi 6
5 Pemodelan antrian masukan router 7
6 Pemodelan antrian keluaran router 7
7 Rata-rata throughput WAN 8
8 Rata-rata throughput link ISP 9
9 Rata-rata throughput link ISP X 9
10 Rata-rata throughput link ISP Y 9
11 Arah request pada router 11
DAFTAR LAMPIRAN
1 Data router WAN 14
2 Data router ISP 15
3 Data router ISP X 16
4 Data router ISP Y 17
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Institut Pertanian Bogor (IPB), terus melakukan peningkatan dalam alokasi
bandwidth untuk koneksi internet dari tahun ketahun. Peningkatan bandwidth
tersebut pada awalnya dilakukan untuk mengatasi masalah yang sering dihadapi oleh warga IPB sebagai pengguna dari layanan internet. Masalah yang dimaksud adalah seringnya koneksi jaringan internet IPB yang lambat. Hal ini bisa disebabkan oleh kinerja router yang sudah tidak maksimal.
Menurut Stallings (2007) router adalah prosesor yang menghubungkan dua jaringan dan fungsi utamanya adalah untuk mengirim data dari satu jaringan ke jaringan lain yang berada dalam jalurnya dari asal data sampai ke tujuan akhir sistem. Pada router kita bisa mendapatkan informasi lain yang berhubungan dengan router seperti queue dan managemennya. Manajemen paket pada router Cisco biasanya menggunakan prinsip first in first out (FIFO). Pada FIFO paket yang pertama tibalah yang terlebih dahulu diproses, dan akan diproses sampai selesai baru request berikutnya bisa diproses. Dalam memproses request router akan mengatur waktu maksimal dari setiap proses agar tidak terjadi antrian paket yang menyebabkan terganggunya jaringan.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan (2008), penelitian yang dilakukan merujuk pada metode pengambilan data untuk penentuan jam sibuk dan data lain yang diperlukan. Penelitian yang penulis lakukan juga menghitung throughput dan utilisasi router tetapi dengan menggunakan data yang terbaru.
IPB telah menyediakan layanan akses internet untuk menunjang kebutuhan warga IPB. Layanan internet diaksses tidak hanya melalui notebook tapi juga melalui smartphone sehingga request paket data yang diterima oleh router menjadi semakin banyak dan menambah beban kerja router. Berdasarkan hal tersebut perlu dilakukan analisis untuk mengetahui apakah router terluar yang digunakan IPB masih mampu menjamin kualitas layanan jaringan agar tetap baik.
Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, dapat dilakukan perumusan masalah dalam penelitian adalah bagaimana kinerja router border yang digunakan oleh IPB. Apakah masih stabil ketika jaringan sedang dalam keadaan beban puncak?
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1 Mengetahui kemampuan router dalam menangani request data dari dan ke internet IPB.
2
2 Melakukan analisis kinerja berdasarkan hasil pengukuran kinerja sehinga dapat diperoleh suatu kesimpulan yang akan dijadikan rekomendasi untuk IPB dalam menjamin kualitas layanan jaringan internet.
Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah:
1 Mengetahui throughput yang melalui router border,
2 Bisa memberikan rekomendasi kepada IPB untuk menjaga atau meningkatkan kualitas layanan internetnya.
Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah: 1 Router border Institut Pertanian Bogor.
2 Pengamatan dilakukan pada semua request yang melewati router pada busy
hour internet IPB
METODE
Pada penelitian ini, metode terdiri dari enam tahap diantaranya adalah analisis lingkungan, penentuan pengambilan data jam sibuk, akuisisi data, praproses data, analisis data dan pemodelan beban kerja. Tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan ditampilkan pada Gambar 1.
Analisis lingkungan jaringan IPB Penentuan pengambilan data jam sibuk Akuisisi data Analisis data Pemodelan
beban kerja Praproses data Karakteristik
sistem
Analisis Lingkungan Jaringan IPB
Menurut Menasce dan Almeida (2002) mengenal lingkungan adalah tahapan yang terdiri dari pengetahuan tentang perangkat keras yang digunakan, perangkat lunak yang digunakan, dan teknologi yang dipakai oleh jaringan. Perangkat lunak yang dimaksud terdiri dari aplikasi yang dipakai dan sistem operasi. Teknologi jaringan terdiri dari protokol routing dan pengaturan konektifitas. Semua informasi ini diperoleh dari berbagai cara seperti wawancara dan pengamatan langsung dari teknologi yang diterapkan.
3
Penentuan Pengambilan Data Jam Sibuk
Setelah mendapatkan info tentang topologi jaringan yang akan dianalisis, langkah selanjutnya adalah menentukan jam sibuk. Jam sibuk adalah periode selama satu jam yang memiliki data traffic tertinggi dalam 24 jam pada hari yang sama. IPB tidak memiliki data jam sibuk maka diperlukan pengambilan data
traffic melalui Cacti. Pengambilan data akan dilakukan untuk menentukan waktu
jam sibuk dari jaringan kampus. Data jam sibuk yang didapat digunakan untuk menentukan metode yang akan dipakai pada tahapan akuisisi data. Setelah pengambilan data selesai, data tersebut digabungkan kedalam kelompok hari dan setelah tahapan tadi selasai akan didapatkan data berupa total penggunaan untuk setiap hari Senin saja dengan jeda satu jam, dan begitu seterusnya sampai Minggu. Pengambilan data dilakukan selama 30 hari yang dimulai pada tanggal 21 Desember 2014 sampai 23 Januari 2015.
Akuisisi Data
Berdasarkan jam sibuk dari data yang didapat pada proses penentuan pengambilan jam sibuk, tahap selanjutnya adalah akuisisi data. Akuisisi data dilakukan untuk memperoleh data informasi tentang queue, teknik queue, data
throughput, dan data lainnya yang melalui router. Metode pengambilan data
didasarkan pada ketentuan dikeluarkan oleh ITU (1998) yaitu ITU-T E.500, yang mengenai konsep tentang pengukuran intensitas trafik dan metodologi pengukurannya. Metode ini hanya bisa diterapkan jika jam sibuk sistem tempat dilakukannya penelitian diketahui, yang menyebabkan perlunya pengetahuan jam sibuk pada sistem. Data tersebut diambil selama satu bulan penuh atau 30 hari.
Praproses
Langkah yang akan dilakukan dalam praproses adalah pembersihan data. Pembersihan data dilakukan karena adanya elemen pada data yang tidak dibutuhkan atau diinginkan. Praproses pada data router dilakukan dengan membersihkan variabel yang tidak akan digunakan. Pembersihan dilakukan sampai hanya menyisakan informasi throughput, antrian dan dilakukan dengan metode parsing. Setelah data dibersihkan maka selanjutnya data akan digabung ke dalam interface router dalam hari yang sama.
Karakteristik Sistem
Karakteristik sistem antrian yang dipakai akan dilambangkan menggunakan notasi Kendall. Menurut Sztrik (2012) notasi Kendall dapat di lambangkan dengan A/B/m/K/n/D, dengan A adalah distribusi waktu kedatangan, B adalah distribusi waktu pelayanan, m adalah jumlah prosesor, K adalah panjang antrian, n adalah total antrian yang bisa di proses dan D adalah teknik penanganan antrian yang digunakan.
4
Analisis Data
Tahapan selanjutnya adalah analisis data router. Pada praproses data didapat throughput jam sibuk dari jaringan IPB, berdasarkan data tersebut dilihat rataan beserta throughput maksimum dan minimun dari total throughput yang melalui router pada saat jam sibuk. Analisis dilakukan untuk melihat seberapa besar throughput yang digunakan oleh setiap link yang ada di router. Pada link ISP, throughput dilihat secara terpisah untuk tiap ISP dan secara keseluruhan.
Pemodelan Beban Kerja
Alat yang akan dimodelkan adalah router border, dengan utilisasi pada
router yang digunakan sebagai fokusnya. Utilisasi link adalah perbandingan
antara laju kedatangan dan laju pelayanan yang dimiliki oleh sistem atau alat. Parameter ini dihitung dengan mengguanakan teorema Little. Rumus untuk menghitung utilisasi dengan menggunakan teorema Little:
dengan
ρ = utilisasi
λ = rata-rata laju kedatangan/detik µ = rata-rata laju pelayanan /detik
Menurut Bolch et al (1998), jika nilai ρ < 1 maka kondisi sistem antrian dinyatakan stabil dan jika nilai ρ > 1 maka sistem antrian yang dipakai sudah tidak stabil untuk melayani antrian yang melewati router sehingga menyebabkan
router yang digunakan sudah tidak layak digunakan untuk sistem yang diterapkan.
Perhitungan utilisasi dilakukan pada throughput link WAN dan ISP. Berdasarkan pengaturan jaringan, IPB menggunakan 2 ISP maka utilisasi throughput kedua ISP tersebut akan dihitung secara terpisah. Nilai utilisasi juga akan dihitung pada
router secara keseluruhan.
Peralatan Penelitian
Penelitian mengenai analisis kinerja router terluar IPB ini dilakukan dengan menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut:
Perangkat keras berupa notebook dengan spesifikasi sebagai berikut: • Processor Intel Core i5-480M
• RAM 8 GB • 2 TB HDD
• Router Cisco ASR 1002 Perangkat lunak:
• Sistem operasi Windows 7 • Microsoft Excel 2010 • Putty 0.63
5
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Lingkungan Jaringan IPB
Berdasarkan informasi yang didapat dari situs monitoring jaringan yang digunakan, IPB menggunakan 2 internet service provider (ISP). Setiap ISP memiliki link yang berkecepatan 650 Mbps. Router yang dipakai sebagai router
border oleh IPB adalah router Cisco dengan tipe ASR 1002. Router tersebut
menghubungkan antara WAN IPB dengan ISP. Link penghubung antara router
border dengan WAN IPB memiliki kecepatan 1 Gbps. Routing protokol yang
digunakan adalah border gateway protocol (BGP). BGP adalah teknik routing yang dilakukan antara beberapa kelompok jaringan yang memiliki sistem administrasi dan kebijakan routing yang umum digunakan, sistem ini biasanya diterapkan oleh universitas atau perusahaan yang menggunakan lebih dari satu ISP (Cisco 2010). Gambaran topologi jaringan IPB dapat dilihat pada Gambar 2.
X Y Border Core-Fateta MB PALOALTO Rektorat Core-Fapet BS Core-Fmipa DIP Singkong DMZ Lantai_rektoratGPKOM TK Distribusi-Wifi 650Mb 650Mb 1Gb WAN IPB
Gambar 2 Topologi jaringan IPB
Penentuan Pengambilan Data Jam Sibuk
Data jam sibuk jaringan IPB diambil dari aplikasi monitoring atau SNMP Cacti, dalam bentuk fail spreadsheet. Data yang didapat berupa data traffic yang diambil setiap hari. Data tersebut dibagi menjadi menjadi data per jam dan kemudian dirata-ratakan dari total traffic setiap jam untuk melihat nilai tertinggi yang ditentukan sebagai jam sibuk. Hasil dari penentuan jam sibuk bisa dilihat pada Gambar 3. Dari grafik yang terdapat pada Gambar 3 bisa disimpulkan bahwa jam sibuk pada jaringan IPB ada pada jam 14.00-14.59.
6
Gambar 3 Rataan traffic Desember 2014 sampai Januari 2015
Akuisisi Data
Data jam sibuk yang sudah didapat, digunakan untuk menentukan waktu pengambilan data yang dilakukan di router. Data router diambil secara manual dengan mengakses router secara langsung dan meng-capture hasil yang ditampilkan oleh router. Teknik pengambilan data ditentukan berdasarkan rekomendasi ITU-T E.500. Berdasarkan dari jam sibuk yang didapat metode yang dipakai adalah fixed daily measurement interval (FDMI), dengan jarak setiap pengambilan selama 5 menit. Contoh data yang diambil bisa dilihat di Gambar 4. Pengambilan data dimulai tanggal 18 Februari 2015 sampai 21 Maret 2015.
7
Praproses Data
Data router berbentuk fail teks dan masih berupa raw data, contohnya bisa dilihat pada Gambar 4. Data yang didapat mencakup semua informasi tentang port yang diamati. Raw data diproses untuk memisahkan komponen-komponen data yang tidak diperlukan dengan di-parsing dengan menggunakan aplikasi Open Refine. Hasil dari parsing adalah data queue, paket masukan dan keluaran,
reability router, strategi queue, input rate dan output rate, total data input dan output. Data yang sudah di-parsing dapat dilihan pada Lampiran 1-4.
Karakteristik Sistem
Berdasarkan spesifikasi router Cisco ASR 1002, router border memiliki satu prosesor. Teori antrian yang dipakai FIFO. Untuk distribusi kedatangan dan waktu pelayanan, memiliki distribusi eksponensial dan dilambangkan dengan M yang berarti memoryless atau Markovian. Pada router border jumlah antrian untuk masukan dan keluaran berbeda. Pada masukan, total antrian untuk tiap port adalah 375. Jika ditambah dengan satu yang ada pada prosesor, maka totalnya adalah 376. Berdasarkan hal diatas pemodelan antrian untuk masukan pada setiap
port bisa dilihat pada Gambar 5. Pada bagian keluaran dari port, panjang antrian
adalah sebanyak 40, dan jika ditambah dengan yang ada di prosesor jadi 41. Berdasarkan total antrian pada keluaran, pemodelan antrian keluaran bisa dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5 Pemodelan antrian masukan router
Gambar 6 Pemodelan antrian keluaran router
Berdasarkan Gambar 5 dan 6, dapat disimpulkan bahwa sistem antrian yang digunakan untuk antrian masukan M/M/1/376/∞/FIFO dan antrian keluaran
8
M/M/1/41/∞/FIFO. Berdasarkan pemodelan diatas notasi Kendall yang digunakan oleh sistem adalah M/M/1/K.
IPB menggukan 3 port dari router border yang ada di router Cisco ASR 1002. Satu port ke arah WAN dan 2 port untuk ISP. Berdasarkan hal tersebut pembagian paket yang melewati router menuju ISP bisa dianggap sama karena setiap ISP memiliki bobot yang sama, tetapi proses pembagian paket yang masuk dari port WAN menuju port ISP tidak diketahui.
Analisis Data
Throughput merupakan besaran data yang dapat dikirim dalam satu waktu
tertentu. Kinerja dari sebuah alat juga dapat diukur dari throughput yang diproses oleh suatu sistem. Besaran throughput router tersebut dibatasi oleh bandwidth yang dimiliki oleh suatu link. Analisis data throughput dilakukan berdasarkan hasil praproses data yang bisa dilihat pada Lampiran 1-4.
Gambar 7 menunjukkan rata-rata dari throughput link inside (WAN) IPB selama pengambilan data. Grafik throughput tersebut menunjukkan nilai yang terpaut jauh antara trafik masuk dan trafik keluar, dengan nilai keluaran lebih tinggi. Dari link tersebut didapat rataan trafik masukan 120.5 Mbps dan keluaran sebesar 688.8 Mbps. Nilai terbesar untuk trafik masukan adalah 207.1 Mbps dan nilai terkecilnya 50.4 Mbps. Througput keluaran terbesar 952.3 Mbps dan terkecilnya 340.9 Mbps.
Gambar 7 Rata-rata throughput WAN
Throughput yang didapat dari link ISP seharusnya memiliki nilai yang lebih
besar dari pada jaringan intranet IPB. Dikarenakan oleh limitasi yang bandwitdh semua link menyebabkan adanya bandwidth ISP sebesar 300 Mb. Grafik pada Gambar 8 menunjukkan rataan dari total throughput data untuk pengambilan dibagian link ISP. Dari rataan nilai sampel terssebut didapat rataan throughput masukan 677.8 Mbps dengan maksimum throughput 943.3 Mbps dan minimum 335.5 Mbps. Throughput rataan keluaran 109.5 Mbps dengan maksimum 197 Mbps dan minimum 42.9 Mbps.
Berdasarkan grafik throughput pada Gambar 8, grafik tersebut dapat dipisah menjadi 2. Pada grafik link ISP X yang terdapat pada Gambar 9, dapat dilihat
9 masukan tertinggi 558 Mbps dan terendah sebesar 179 Mbps, serta keluaran terbesar 74.3 Mbps dan terkecil 20.1 Mbps. ISP Y yang bisa digambarkan dengan Gambar 10, memiliki throughput masukan tertinggi 424 Mbps dan terendah 136 Mbps, serta keluaran terbesar 130 Mbps dan terkecil 18 Mbps.
Gambar 8 Rata-rata throughput link ISP
Gambar 9 Rata-rata throughput link ISP X
10
Jika dilihat dari hasil throughput WAN maka hasil yang diperoleh tidak lebih besar dari 1 Gbps. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan link WAN yang hanya sebesar 1 Gbps, seharusnya dengan bandwidth masing-masing ISP sebesar 650 Mbps maka total bandwidth yang diterima seharusnya bisa mencapai 1.3 Gbps. Kelebihan bandwidth sebesar 300 Mbps merupakan sesuatu yang sangat disayangkan mengingat biaya yang dikeluarkan untuk layanan internet sendiri tidak sedikit.
Pemodelan Beban Kerja
Utilisasi adalah perbandingan data antara laju kedatangan dan laju pelayanan atau yang lebih dikenal dengan service rate. Parameter ini dihitung dengan mengguanakan teorema Little. Perhitungan nilai utilisasi dilakukan pada
router bedasarkan paket yang melewati router, utilisasi bandwidth pada link
WAN IPB dan ISP, karena IPB menggunakan 2 ISP, maka utilisasi dihitung untuk setiap ISP.
Pada utilisasi bandwidth yang menjadi variabel pada laju kedatangan adalah data throughput pada setiap link dan laju pelayanan adalah kapasitas dari setiap link. Link WAN memiliki kapasitas bandwidth sebesar 1 Gbps. Link ISP memiliki kapasitas bandwidth sebesar 650 Mbps untuk setiap ISP. Tabel 1 menunjukkan hasil utilisasi pada bandwidth WAN, berdasarkan tabel tersebut didapat rataan masukan sebesar 12.05% dengan maksimal 20.71% dan minimal 5.04%, sedangkan rataan keluaran sebesar 68.88% dengan maksimal 95.23% dan minimal 34.09%.
Tabel 1 Utilisasi bandwidth WAN
Rataan(%) Maksimum(%) Minimum(%)
Masukan 12.05 20.71 5.04
Keluaran 68.88 95.23 34.09
Tabel 2 menunjukkan utilisasi pada ISP X berdasarkan throughput dari ISP
X. menurut Tabel 2 bisa dilihat bahwa utilisasi bandwidth masukan memiliki
rata-rata sebesar 54.06% dengan maksimal 85.91% dan minimal 27.54%, sedangkan untuk keluaran memiliki rata-rata 8.14% dengan maksimal 11.43% dan minimal 3.10%.
Table 2 Utilisasi bandwidth ISP X
Rataan(%) Maksimum(%) Minimum(%)
Masukan 54.06 85.91 27.54
Keluaran 8.14 11.43 3.10
Tabel 3 menunjukkan utilisasi pada ISP Y berdasarkan throughput dari ISP
11 sebesar 50.22% dengan maksimal 65.27% dan minimal 20.06%, sedangkan untuk keluaran memiliki rata-rata 8.71% dengan maksimal 21.03% dan minimal 2.83%.
Table 3 Utilisasi bandwidth ISP Y
Rataan(%) Maksimum(%) Minimum(%)
Masukan 50.22 65.27 20.06
Keluaran 8.71 21.03 2.83
Perbedaan yang terjadi antara masukan dan keluaran pada utilisasi
bandwidth WAN dan kedua ISP disebabkan oleh arah masukan dan keluaran
data. Pada WAN, masukan adalah request dari pengguna internet IPB menuju ke
server atau situs yang diakses dan keluaran adalah balasan dari request pengguna
yang dikirim oleh server atau situs menuju ke perangkat pengguna layanan internet. Hal ini juga terjadi pada bagian ISP, tetapi dengan sudut pandang yang berbeda. Pada ISP masukan adalah request yang berasal dari internet menuju WAN dan keluaran adalah request pengguna menuju server atau situs yang diakses. Gambar 11 menjelaskan sudut pandang yang telah dijelaskan di atas.
Masukan Masukan Masukan Keluaran Keluaran Keluaran WAN ISP ISP
Gambar 11 Arah request pada router
Utilisasi router dihitung berdasarkan paket yang melewati router dengan data acuan yang bisa dilihat pada pada Lampiran 5. Variabel yang dipakai untuk laju pelayanan adalah hasil dari uji performa prosesor router Cisco yaitu 10.4
million packet per second (mpps), nilai laju kedatangan dihitung dengan agregat
atau menjumlahkan semua paket yang ada untuk mendapatkan total paket masukan dan total paket keluaran. Tabel 4 menunjukkan nilai utilisasi router selama pengambilan data. Berdasarkan hasil perhitungan yang didapat, nilai utilisasi tidak lebih dari 2% untuk masukan atau keluaran saja. Tetapi bedasarkan
data sheet yang dikeluarkan oleh Cisco nilai 10.4 mpps tersebut merupakan
kemampuan prosesor untuk memproses paket yang ada di router dalam satu detik. Berdasarkan hal tersebut semua rataan yang didapat diagregat dan mendapatkan nilai utilisasi sebesar 2.42%.
Tabel 4 Utilisasi prosesor router
Rataan(%) Maksimum(%) Minimum(%)
Masukan 1.2110 1.5974 0.6080
12
Berdasarka hasil yang didapat baik dari utilisasi bandwidth maupun router, permasalahan ditemukan pada bagian link WAN bukan pada router. Pernyataan tersebut didasari oleh hasil utilisasi router sebesar 2.42% yang berarti permasalahan tidak terdapat pada router. Hasil analisis data menunjukkan bahwa
link WAN menerima data masukan dari ISP dengan transfer rate lebih dari 950
Mbps selama pengambilan data, diluar dari pengambilan data angka tersebut bisa saja melebihi 1 Gbps karena ISP memiliki bandwidth yang lebih besar dari pada
bandwidth link WAN. Hal ini menyebabkan adanya kemungkinan bottleneck pada router dan mengakibatkan lambatnya koneksi jaringan IPB.
Berdasarkan paragraph diatas, ada 2 cara untuk mengatasi masalah yang disebabkan oleh router yang tidak stabil. Pertama dari sisi perangkat keras yaitu dengan menambah link penghubung antara WAN IPB dengan border, dari yang 1
link full duplex menjadi 2 link full duplex. Kedua yaitu dengan menerapkan teknik queue management. Menurut Mahida et al. (2013) disimpulkan bahwa dari 4
teknik yang dibandingkan droptail, stochastic fair queuing (SFQ), random early
detection (RED), dan random exponential marking (REM), RED dan REM
merupakan 2 teknik terbaik. REM dipilih karena memiliki drop paket yang paling kecil sedangkan RED sekalipun memiliki drop paket yang sedikit lebih banyak dari pada REM tapi memiliki delay paket yang lebih kecil dari pada RED. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian lebih lanjut agar bisa diterapkan ke dalam sistem jaringan IPB.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Kesimpulan dari penelitian ini, adalah beban puncak pada jaringan internet IPB terjadi pada pukul 14.00 sampai 15.00. Berdasarkan penelitian pada border
router diperoleh hasil throughput rataan masukan pada WAN, ISP X, dan ISP Y
secara berurutan adalah 120.5 Mbps, 351.4 Mbps, dan 326.4 Mbps, sedangkan
throughput rataan keluarannya 688.8 Mbps, 52.8 Mbps, dan 56.6 Mbps. Utilisasi
masukan pada WAN, ISP X, dan ISP Y adalah 12.05%, 54.06%, dan 50.22%, sedangkan utilisasi keluarannya adalah 68.88%, 8.14%, dan 8.71%. Utilisasi
router, didapat ρ = 2.42%, berdasarkan hasil tersebut secara keseluruhan router
masih bisa menangani beban kerja dari koneksi IPB. Permasalahan terjadi ketika paket yang menuju link WAN memiliki lalu lintas data yang lebih besar dari yang ditetapkan dan menyababkan terjadinya bottleneck pada link WAN.
Saran
Penelitian ini masih memiliki kekurangan yaitu tidak adanya data beban puncak pada IPB, hanya berupa grafik dari aplikasi SNMP yang data rincinya tidak selalu bisa diakses. Diharapkan kedepannya IPB memiliki dokumentasi tentang beban puncak IPB. Perlunya dilakukan penelitian lebih lanjut terhadap teknik queue management RED dan REM agar bisa diterapkan dalam sistem jaringan IPB.
13
DAFTAR PUSTAKA
Bolch G, Greiner S, de Meer H, Trivedi KS. 1998. Queueing Network and
Markov Chain. New York (US): Wiley.
Cisco. 2010. Active network abstraction 3.7 reference guide. [diunduh 2015 Apr 7]. Tersedia pada: http://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/net_mgmt/active_ network_abstraction/37/reference/guide/ANARefGuide37/routpro.html. [ITU] International Telecommunication Union. 1998. Telecommunication
standardization sector of ITU Recommendation E.500. [diunduh 2014 Nov 21]. Tersedia pada: http://www.itu.int/rec/T-REC-E.500-199811-I/en. Kurniawan FA. 2008. Analisis kinerja layanan internet pada jaringan Institut
Pertanian Bogor [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Mahida PT, Patel K, Vanza N, Patel S. 2013. A comparative analysis of queue management techniques using NS-2 simulator. International Journal of
Computer Applications. 65(6): 1-4.
Menasce D, Almeida V. 2002. Capacity Planning for Web Service. New Jersey (US): Prentice Hall.
Stallings W. 2000. Data and Computer Communications. Ed ke-8. New Jersey (US): Prentice Hall.
14
Lampiran 1 Data router WAN
Pengambilan Tanggal Input data/s Input paket/s Output data/s Output paket/s 1 18-Feb 129239583 70848.33 839827000 103275.2 2 19-Feb 94530917 40004.08 502383166.7 57419.67 3 20-Feb 94961917 61337.5 804656833.3 91851 4 21-Feb 63656333 40420.33 544793916.7 61453.25 5 22-Feb 50407333 31921.67 356486416.7 44436.33 6 24-Feb 159027500 67541.75 746305833.3 90687.92 7 25-Feb 102396333 62700 650743333.3 86379.17 8 26-Feb 143590250 71765.92 828967250 101166.6 9 27-Feb 122314250 66901.08 706028750 92083.67 10 28-Feb 84118750 46102.75 602886250 68833.67 11 1-Mar 207132750 72972.25 783694250 91361.5 12 2-Mar 135432417 62053.67 670941416.7 83135.42 13 3-Mar 187451917 66058.17 681740333.3 83134 14 4-Mar 160349417 67160.58 668293666.7 84830.42 15 5-Mar 188777583 72142.42 754854500 89304.17 16 6-Mar 207132750 72972.25 783694250 91361.5 17 8-Mar 157002917 39278.08 340863666.7 42157.75 18 9-Mar 125802583 68350.5 798993083.3 96810 19 10-Mar 117615500 67911 744550833.3 89806.58 20 11-Mar 121942500 73051.17 737546666.7 94578 21 12-Mar 118074250 73252.33 870021916.7 101967.6 22 13-Mar 107254167 64512.08 778950000 91435.92 23 14-Mar 77206333 42343.58 555972416.7 63005.25 24 15-Mar 56237000 33412.92 450449000 48562.17 25 16-Mar 113399417 71096 952342666.7 106019.5 26 17-Mar 118433417 70299.92 810589916.7 97330.58 27 18-Mar 129239583 70848.33 839827000 103275.2 28 19-Mar 90690167 54023.33 641301583.3 77989.33 29 20-Mar 83865250 61461.33 776643750 88902.92 30 21-Mar 68128917 39857.83 439584250 55810.33
15 Lampiran 2 Data router ISP
Pengambilan Tanggal Input data/s Input paket/s Output data/s Output paket/s 1 18-Feb 827719750 80279 115836917 47881 2 19-Feb 497225583 48015 88569333 30595 3 20-Feb 795164250 75520 84399833 45005 4 21-Feb 538097583 50128 56071500 29075 5 22-Feb 349618167 33598 42871083 21070 6 24-Feb 734160417 70707 146170333 47544 7 25-Feb 636353833 63124 87248917 39419 8 26-Feb 815098583 79934 128395250 50506 9 27-Feb 690404333 68114 105926250 42912 10 28-Feb 596714333 56981 76658167 34242 11 1-Mar 774161417 75712 197007917 57346 12 2-Mar 660735750 65568 124650000 44496 13 3-Mar 671808500 66855 177015583 49772 14 4-Mar 622460917 61620 138473667 45476 15 5-Mar 744454333 72110 177945833 54957 16 6-Mar 774161417 75712 197007917 57346 17 8-Mar 335530333 33035 151590250 30147 18 9-Mar 787610083 77598 113490917 49138 19 10-Mar 734195917 72448 106697750 50556 20 11-Mar 724344417 71906 108045750 50371 21 12-Mar 858917667 83105 106065083 54399 22 13-Mar 769513750 75153 96893333 48224 23 14-Mar 550323417 52639 70746667 31936 24 15-Mar 446678250 42088 51881750 26919 25 16-Mar 943345750 89965 102893583 55039 26 17-Mar 798399750 77999 105584750 50990 27 18-Mar 827719750 80279 115836917 47881 28 19-Mar 631024417 61139 79426667 37150 29 20-Mar 768009750 73147 73768917 45685 30 21-Mar 431163667 41097 58758833 25126
16
Lampiran 3 Data router ISP X
Pengambilan Tanggal Input data/s Input paket/s Output data/s Output paket/s 1 18-Feb 440223250 41888.92 59990083 30933.08 2 19-Feb 272185417 25795.75 40334750 18325.83 3 20-Feb 388702583 36089.17 52542500 31312.67 4 21-Feb 261971833 23808.75 34541333 18575.92 5 22-Feb 208298667 19387.42 20140583 14127.5 6 24-Feb 359456250 34087.92 39474250 27620.5 7 25-Feb 282543333 28181.25 46919250 25862.33 8 26-Feb 403473500 39486.42 65817083 34169.83 9 27-Feb 299762500 29801.58 64345333 31494.17 10 28-Feb 267071167 25195 47287917 23955.75 11 1-Mar 433308333 40980.67 74304583 37680.83 12 2-Mar 275883083 27802.33 54493417 28416.17 13 3-Mar 264655500 26755.33 63651917 28616.58 14 4-Mar 243370583 24713.42 44136417 29055.83 15 5-Mar 320220833 30983.83 47546500 33328.58 16 6-Mar 433308333 40980.67 74304583 37680.83 17 8-Mar 198823917 18943.33 29093833 13038.83 18 9-Mar 472105583 44357.25 71033833 33620.17 19 10-Mar 463612833 43352.42 73357000 37396.67 20 11-Mar 449817833 42883.92 65260917 37517.83 21 12-Mar 478327583 44929.83 60451583 36327.25 22 13-Mar 470613333 43982.67 60521417 32249.5 23 14-Mar 319288250 29637.5 49133500 23146.33 24 15-Mar 268588583 24594.58 33508083 16817 25 16-Mar 558398167 51748.25 65654167 38414.92 26 17-Mar 479243250 45140.17 65633333 38013.58 27 18-Mar 440223250 41888.92 59990083 30933.08 28 19-Mar 259025333 24791.33 49609583 25087.33 29 20-Mar 351086167 32793.92 44379667 31951.92 30 21-Mar 178995500 17219.92 29418250 15842.75
17 Lampiran 4 Data router ISP Y
Pengambilan Tanggal Input data/s
Input
paket/s Output data/s
Output paket/s 1 18-Feb 387496500.00 38390.25 55846833.33 16948.25 2 19-Feb 225040166.67 22219.00 48234583.33 12268.67 3 20-Feb 406461666.67 39430.33 31857333.33 13692.50 4 21-Feb 276125750.00 26318.75 21530166.67 10499.42 5 22-Feb 141319500.00 14210.17 22730500.00 6942.00 6 24-Feb 374704166.67 36618.92 106696083.33 19923.25 7 25-Feb 353810500.00 34942.25 40329666.67 13556.75 8 26-Feb 411625083.33 40447.58 62578166.67 16336.33 9 27-Feb 390641833.33 38312.17 41580916.67 11417.58 10 28-Feb 329643166.67 31785.75 29370250.00 10286.67 11 1-Mar 340853083.33 34731.42 122703333.33 19665.33 12 2-Mar 384852666.67 37765.83 70156583.33 16080.00 13 3-Mar 407153000.00 40099.92 113363666.67 21155.67 14 4-Mar 379090333.33 36907.00 94337250.00 16420.08 15 5-Mar 424233500.00 41126.33 130399333.33 21628.25 16 6-Mar 340853083.33 34731.42 122703333.33 19665.33 17 8-Mar 136706416.67 14092.08 122496416.67 17108.58 18 9-Mar 315504500.00 33240.83 42457083.33 15518.25 19 10-Mar 270583083.33 29095.92 33340750.00 13159.08 20 11-Mar 274526583.33 29022.33 42784833.33 12852.92 21 12-Mar 380590083.33 38174.92 45613500.00 18072.08 22 13-Mar 298900416.67 31170.08 36371916.67 15974.83 23 14-Mar 231035166.67 23001.00 21613166.67 8789.17 24 15-Mar 178089666.67 17493.17 18373666.67 10102.17 25 16-Mar 384947583.33 38217.08 37239416.67 16624.50 26 17-Mar 319156500.00 32858.92 39951416.67 12976.00 27 18-Mar 387496500.00 38390.25 55846833.33 16948.25 28 19-Mar 371999083.33 36347.33 29817083.33 12062.50 29 20-Mar 416923583.33 40353.25 29389250.00 13732.58 30 21-Mar 252168166.67 23877.33 29340583.33 9282.75
18
Lampiran 5 Nilai paket/detik yang melewati router
No WAN X Y Input paket/detik Output paket/detik Input paket/detik Output paket/detik Input paket/detik Output paket/detik 1 70848.33 103275.17 41888.92 30933.08 38390.25 16948.25 2 40004.08 57419.67 25795.75 18325.83 22219.00 12268.67 3 61337.50 91851.00 36089.17 31312.67 39430.33 13692.50 4 40420.33 61453.25 23808.75 18575.92 26318.75 10499.42 5 31921.67 44436.33 19387.42 14127.50 14210.17 6942.00 6 67541.75 90687.92 34087.92 27620.50 36618.92 19923.25 7 62700.00 86379.17 28181.25 25862.33 34942.25 13556.75 8 71765.92 101166.58 39486.42 34169.83 40447.58 16336.33 9 66901.08 92083.67 29801.58 31494.17 38312.17 11417.58 10 46102.75 68833.67 25195.00 23955.75 31785.75 10286.67 11 72972.25 91361.50 40980.67 37680.83 34731.42 19665.33 12 62053.67 83135.42 27802.33 28416.17 37765.83 16080.00 13 66058.17 83134.00 26755.33 28616.58 40099.92 21155.67 14 67160.58 84830.42 24713.42 29055.83 36907.00 16420.08 15 72142.42 89304.17 30983.83 33328.58 41126.33 21628.25 16 72972.25 91361.50 40980.67 37680.83 34731.42 19665.33 17 39278.08 42157.75 18943.33 13038.83 14092.08 17108.58 18 68350.50 96810.00 44357.25 33620.17 33240.83 15518.25 19 67911.00 89806.58 43352.42 37396.67 29095.92 13159.08 20 73051.17 94578.00 42883.92 37517.83 29022.33 12852.92 21 73252.33 101967.58 44929.83 36327.25 38174.92 18072.08 22 64512.08 91435.92 43982.67 32249.50 31170.08 15974.83 23 42343.58 63005.25 29637.50 23146.33 23001.00 8789.17 24 33412.92 48562.17 24594.58 16817.00 17493.17 10102.17 25 71096.00 106019.50 51748.25 38414.92 38217.08 16624.50 26 70299.92 97330.58 45140.17 38013.58 32858.92 12976.00 27 70848.33 103275.17 41888.92 30933.08 38390.25 16948.25 28 54023.33 77989.33 24791.33 25087.33 36347.33 12062.50 29 61461.33 88902.92 32793.92 31951.92 40353.25 13732.58 30 39857.83 55810.33 17219.92 15842.75 23877.33 9282.75 Rataan 60086.71 82612.15 33406.75 28717.12 32445.72 14656.33
19
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Bukittinggi, tanggal 1 Desember 1991, putra pertama dari tiga bersaudara. Penulis lulus dari SMA Negeri 7 Padang pada tahun 2010, dan diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur seleksi nasional masuk perguruan tinggi negeri (SNMPTN) di Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama menjadi mahasiswa penulis aktif di Ikatan Pelajar Mahasiswa Minang (IPMM) dan Himpunan Mahasiswa Padang (HIMAPD). Penulis juga pernah ikut serta sebagai panitia dalam acara Mini Conference tahun 2014 yang diadakan oleh Ilkom serta acara Seminar Nasional dan Rapat Tahunan Bidang MIPA (Semirata) tahun 2014. Penulis mempunyai hobi olahraga seperti renang, hiking dan bersepeda, serta suka membaca dan wisata kuliner.
