• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB IV PENELITIAN DAN HASILNYA

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB IV PENELITIAN DAN HASILNYA"

Copied!
27
0
0

Teks penuh

(1)

BAB IV

PENELITIAN DAN HASILNYA

4.1. Penentuan Cabang untuk Sampel Penelitian

Jumlah cabang Bank Mega pada saat penelitian dilakukan adalah 310 (tiga ratus sepuluh) buah yang tersebar di seluruh Indonesia. Oleh karena itu perlu ditentukan cabang mana yang dapat dipakai sebagai sampel penelitian.

Persyaratan cabang yang akan dijadikan sampel penelitian harus memenuhi kriteria yaitu :

- Mengoperasikan aplikasi banking yang digunakan dalam penelitian ini

- Semua Unit Operasionalnya bekerja aktif dalam arti semua bisnis bank dilakukan

- Segmen Jaringan dengan kantor pusat merupakan bagian dari online banking system, dan menggunakan provider telekomunikasi yang diteliti yaitu jaringan MPLS-XL

- Lokasinya relative dekat dengan kantor pusat agar mudah dalam koordinasi pelaksanaan penelitian

- Ukuran cabang cukup besar dan telah beroperasi lebih dari 5 (lima) tahun, sehingga jumlah staf pengguna system dan jumlah transaksinya signifikan - Komputer dan semua device dalam status operasional, termasuk mesin ATM

(automated teller machine)

Berdasarkan kriteria tersebut diatas kemudian ditentukan cabang yang menjadi sampel penelitian adalah Cabang Tanah Abang.

4.1.1. Profil Cabang yang Diteliti

Kantor Cabang Tanah Abang berlokasi di Jl. Fachrudin Tanah Abang Bukit Blok C no.49 Jakarta Pusat dan pertama kali beroperasi pada tanggal

(2)

45

16 Oktober 2000. Adapun jumlah staf yang bekerja sebanyak 27 (dua puluh tujuh) orang dengan pembagian unit kerja dan staf dapat dilihat pada table T-4.1. sebagai berikut :

Tabel T4.1. Komposisi Unit Kerja dan Staf Cabang Tanah Abang

JENIS Jumlah

PC HP 27

Server HP DL3806S 1 Router Cisco 24 port 10/100 1 Hub 3Com Super Stack 1

Quick Van LUU 1

Router EP ii -300 1 Modem Motorola 3266 1

ATM NCR 1

4.1.2. Infrastruktur, Komputer dan Peralatan Data Komunikasi Cabang

Infrastruktur yang dimaksudkan disini adalah perlengkapan IT yang diinstalasi di cabang. Terdiri dari perangkat jaringan banking online yang dapat dilihat pada table T4.2. Data Infrastruktur Cabang dibawah ini :

Tabel T4.2. Data Infrastruktur Cabang Tanah Abang

UNIT KERJA Jumlah Staf

Pemimpin Cabang 1 Sekretariat / Umum 1 Customer Service 2 Teller 4 Back Officer 3 Marketing 5 Treasury Officer 2 Forex Gallery 3 Account Officer 3 Credit Administration 3 Jumlah 27

(3)

4.1.3. Data Rate dan Biaya Sewa Jaringan Komunikasi Data Cabang

Setting data rate untuk cabang Tanah Abang adalah sebesar 256 Kbps dengan besarnya harga sewa jaringan setiap bulan adalah sebesar Rp 6,160,000.00 (enam juta seratus enam puluh ribu rupiah). Dalam setahun cabang ini harus membayar sebesar Rp 73,920,000.00 (tujuh puluh tiga juta Sembilan ratus dua puluh ribu rupiah).

4.1.4. Periode Penelitian

Pengamatan transmisi data pada segmen jaringan antara kantor pusat dan cabang Tanah Abang berlangsung selama 7 (tujuh) hari, dimulai pada pukul 12:00 AM tanggal 16 Maret 2011 sampai dengan pukul 12:00 AM tanggal 23 Maret 2011.

Pertimbangan dilakukannya penelitian awal ini pada periode tersebut adalah karena pada periode tersebut aktivitas bank dan transaksi dalam keadaan normal, serta mencakup hari kerja dan hari libur. Sedangkan lama periode dalam 7 (tujuh) hari ditentukan dengan alasan besarnya data yang diteliti masih dapat ditampung dan diolah dengan cepat namun masih memenuhi kebutuhan penelitian.

4.2. Peralatan Bantu yang Digunakan

Penelitian ini dilakukan dengan metode pengamatan langsung pada data riil yang ditransmisikan pada segmen jaringan antara kantor pusat dan cabang, sehingga diperlukan alat bantu (tools) yang dapat merekam semua transmisi data dan data tersebut harus dapat diolah sesuai kebutuhan penelitian ini. Adapun persyaratan alat bantu yang digunakan adalah sebagai berikut :

(4)

47

- Dapat merekam jumlah seluruh paket data yang ditransmisikan pada segmen jaringan,

- Dapat menghitung nilai throughput untuk semua paket data (baik aplikasi, conversation, dan URLs), dan dapat menyajikan fluktuasi throughput selama periode penelitian

- Dapat menghitung besarnya paket data yang ditransmisikan diantara 2 (dua) IP address (misal antara server dengan client, atau antara server dengan server lainnya)

- Dapat dilakukan pemisahan antara data resmi (aplikasi) dan data yang tidak dikehendaki

Berdasarkan persyaratan yang harus dipenuhi dari alat bantu tersebut diatas maka dipilih EXINDA Networks Monitor Reporter System versi 6.0.0.15525 sebagai alat bantu untuk penelitian ini.

4.2.1. Konfigurasi Alat Bantu Penelitian

Konfigurasi instalasi peralatan bantu penelitian (Exinda) dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

CORE SWITCH MPLS-XL IBM AS/400 F@ST Server EXINDA Server ATM HUB SWITCH

(5)

4.3. Pelaksanaan Penelitian

Pelaksanaan penelitian ini dibantu oleh staf IT Infrastructure Bank Mega bekerja sama dengan PT Astra Graphia dan PT XL Axiata. Instalasi peralatan dilakukan di sisi cabang (Tanah Abang) pada hari Sabtu tanggal 5 Februari 2011, dipilih hari libur untuk instalasi peralatan agar tidak mengganggu operasional bank.

4.3.1. Setting Parameter Pengamatan

Parameter yang diset harus mencerminkan persyaratan dan kebutuhan penelitian ini, antara lain :

- Parameter perekaman besarnya paket data antara IP address server cabang dan IP address server pusat untuk setiap aplikasi banking system yang diamati

- Parameter perekaman lalulintas paket data dan fluktuasi throughput untuk total keseluruhan, masing-masing aplikasi, dan conversation

- Parameter penghitungan jumlah paket data yang ditransmisikan pada segmen jaringan dan parameter identifikasi paket data dari aplikasi banking system

Konfigurasi port data komunikasi pada penelitian awal ini tidak ada pengesetan dan dibiarkan seperti apa yang selama ini digunakan Bank Mega, yaitu dibagi menjadi 2 (dua) prioritas yaitu : banking application dan non application banking.

4.3.2. Penyimpanan Data Pengamatan

Dengan menggunakan system Exinda sebagai alat bantu penelitian, data akumulasi dari hasil rekaman transmisi data segmen jaringan yang diamati disimpan dalam harddisk pada SQL server yang berbeda dari server cabang. Dengan demikian pengambilan data rekaman transmisi ini tidak mengganggu operasional bank.

(6)

49

4.3.3. Pengolahan Data Hasil Pengamatan

Data akumulasi dari hasil rekaman transmisi data segmen jaringan yang diamati diolah dengan reporting system Exinda menggunakan SQL server. Pembuatan laporan dapat dilakukan dalam kondisi ’online’ atau ddisebut juga ‘active monitoring report system’.

Hasil pengolahan data dapat berupa tabel maupun grafis / diagram dalam bentuk softcopy dengan format pdf.

4.4. Hasil Penelitian Awal

Hasil pnelitian awal pada segmen jaringan komunikasi data antara kantor pusat dan cabang Tanah Abang dapat dilihat dari tabel dan gambar-gambar yang disajikan dibawah ini.

4.4.1. Jumlah Paket Data yang Ditransmisikan

Jumlah paket data yang ditransmisikan dari 30 protocol aplikasi terbanyak dapat dilihat pada table T.4.3.. dibawah ini.

(7)

Tabel T4.3. Jumlah Paket dan Nilai Throughput pada Kondisi Awal

4.4.2. Paket Data Banking dan Non-Banking System

Paket data yang dikehendaki adalah paket data protokol aplikasi yang termasuk dalam jenis HTTP, Telnet, CIFS, FTP, FTP, Flash, Print, ICMP, SSL, dan HTTPS. Protokol-protokol inilah yang digunakan oleh aplikasi banking system. Sedangkan paket diluar jenis aplikasi tersebut adalah paket data yang tidak dikehendaki.

(8)

51

Tabel T.4.3. menunjukkan jumlah paket data banking system maupun paket data non-banking system secara keseluruhan. Pada tabel tersebut tidak tercantum protocol TCP Port karena jumlah paket data sangat kecil sehingga tidak masuk ranking, walaupun protocol aplikasi tersebut sebenarnya ada dan digunakan oleh Fast Teller System dan ATM system.

4.4.3. Ukuran Data dari Aplikasi Banking System

Ukuran besarnya data satu transaksi dari masing-masing aplikasi banking system yang diteliti dan beberapa aplikasi banking lainnya dapat dilihat pada table T.4.4. dibawah ini.

Tabel T4.4. Ukuran Paket Data dari Aplikasi Banking System

Aplikasi Banking System Ukuran Data (kb)/Transaksi Utama :

ATM 0.54

Fast Teller System 0.54 AS/400 (terminal) 5,2

EMX Treasury System 32

CardPro System 20 Lain-lain : Money Gram 7.4 UKM System 15.7 Appraisal System 11.1 AutoPay 5.6 KYC System 10.9 Webmail 18.92

4.4.4. Besarnya Nilai Throughput

Besarnya nilai throughput untuk 30 protokol aplikasi terbesar dapat dilihat pada table T.4.3 diatas. Sedangkan gambar 4.2. dibawah ini menunjukkan diagram pie untuk 8 protocol aplikasi terbesar yang digunakan.

(9)

Gambar 4.2. Diagram Pie Throughput dari 8 Protokol Aplikasi terbesar

4.4.5. Fluktuasi Arus Data dan Besarnya Transmisi Data Banking System

Fluktuasi arus data dicerminkan oleh grfik throughput dari 8 protokol aplikasi terbesar, 10 conversation terbesar, dan 10 URLs terbesar seperti berikut. Sedangkan besarnya data dari banking system dapat dilihat di Tabel T4.3 diatas.

(10)

53

Gambar 4.2. Grafik Fluktuasi Throughput dari 8 Protokol Aplikasi terbesar

(11)

Gambar 4.4. Grafik Fluktuasi Throughput dari 10 URLs terbesar

4.5. Analisa Hasil Penelitian Awal (Kondisi Existing Jaringan)

Berdasarkan data-data yang disajikan pada point 4.4. diatas maka dapat dilakukan analisa hasil pengamatan yang dilakukan untuk kemudian akan didapatkan nilai-nilai KPI (Key Performance Indicator) yang akan dibahas pada point 4.6.

4.5.1. Analisa Biaya Transmisi per Paket Data dan Biaya per Byte Data

a) Berdasarkan data yang disajikan pada Tabel 4.3 diatas, dapat dihitung jumlah seluruh paket data (P) dan jumlah paket data untuk aplikasi banking system (Pa) yang ditransmisikan pada segmen jaringan bersangkutan sebagai berikut.

(12)

55

Pa = Total dari seluruh paket data yang melewati protokol aplikasi yang digunakan oleh banking system (HTTP, Telnet, CIFS, FTP, Flash, Print, ICMP, SSL, HTTPS)

P = 2,607,964 Pa = 2,600,196

Biaya jaringan dalam satu bulan = Rp 6,160,000.00 Biaya jaringan dalam 7 hari = S = (7/30) x Rp 6,160,000.00

S = Rp 1,437,333.33

Biaya jaringan per paket data = Sp = S / Pa = Rp 1,437,333.33/ 2,600,196 Sp = Rp 0.5527788405

Sp = Rp 0.553

b) Berdasarkan data yang disajikan pada tabel Tabel 4.3 diatas, juga dapat dihitung jumlah total besarnya data (D) dan besarnya data untuk aplikasi banking system (Db) yang ditransmisikan pada segmen jaringan bersangkutan sebagai berikut.

D = Total besarnya data yang melewati segmen jaringan

Db = Total besarnya data yang melewati protokol aplikasi yang digunakan oleh banking system (HTTP, Telnet, CIFS, FTP, Flash, Print, ICMP, SSL, HTTPS)

D = 896,905 byte Db = 896,049 byte

Biaya jaringan dalam satu bulan = Rp 6,160,000.00 Biaya jaringan dalam 7 hari = S = (7/30) x Rp 6,160,000.00

S = Rp 1,437,333.33

Biaya jaringan per byte data = Dp = S / Db = Rp 1,437,333.33 / 896,049 Dp = Rp 1.604079

(13)

Nilai Sp menunjukkan besarnya biaya yang harus dibayar oleh cabang untuk mentransmisikan satu paket data dari banking system yang dioperasikan. Nilai Dp menunjukkan besarnya biaya yang harus dibayar oleh cabang untuk mentransmisikan satu byte data dari banking system yang dioperasikan. Semakin besar nilai Sp dan Dp berarti semakin besar biaya transmisi data yang harus ditanggung cabang dalam operasionalnya.

Besarnya nilai Sp dan Dp dapat menurun apabila jumlah transaksi banking system bertambah banyak atau biaya sewa turun dalam arti digunakan data rate yang lebih rendah.

4.5.2. Analisa Paket Data Non-Banking System

Pada point 4.4.2. telah dijelaskan bahwa protocol aplikasi yang digunakan oleh beberapa aplikasi banking system yang diteliti, dimana secara langsung berdampak kepada pelayanan kepada nasabah. Namun pada operasional bank sehari-hari beberapa protocol aplikasi digunakan juga untuk beberapa system pendukung yang bersifat non-banking system.

Beberapa protocol aplikasi yang digunakan untuk pendukung banking system dan operasional bank adalah : HTTP, Telnet, CIFS, FTP, Flash, Print, ICMP, SSL, dan HTTPS. Paket data diluar protocol tersebut digolongkan sebagai paket data non-banking system.

Jumlah paket data non-banking system (V) adalah sebagai berikut : V = 7,768

Prosentase paket data non-banking system (% V) adalah sebesar : V/P x 100 % = 7,768/2,607,964 x 100 %

(14)

57

Nilai % V menunjukkan besarnya jumlah paket data non-banking system terhadap total paket data yang ditransmisikan. Semakin kecil nilai % V berarti penggunaan jaringan untuk transmisi data semakin optimal. Artinya semakin kecil jumlah paket data yang sebenarnya bukan data banking system atau data-data yang tidak dikehendaki.

Untuk memperkecil nilai % V harus dilakukan proteksi terhadap kemungkinan penggunaan aplikasi-aplikasi yang tidak diperbolehkan yang dilakukan oleh cabang bersangkutan. Penyebab lain adalah kemungkinan adanya gangguan oleh virus komputer pada jaringan cabang yang mengirimkan data-data sampah.

4.5.3. Analisa Ukuran Data Transaksi Banking System

Pada point 4.4.3 disajikan ukuran data transksi masing-masing aplikasi banking system yang diteliti (lihat Tabel T4.4.).

Aplikasi banking system yang diamati adalah Core Banking System (AS/400), Fast Teller System, ATM System, EMX Treasury System, CardPro Credit Card System. Jika diasumsikan bahwa dalam waktu yang bersamaan (simultan) semua system ini melakukan transmisi data, maka besarnya data total adalah N.

Jumlah Total Data semua aplikasi (yang harus disediakan ) = N N = (5.2 + 0.54 + 0.54 + 32 + 20) Kb

N = 58.28 Kb

Bila transmisi terjadi secara simultan bersamaan dengan aplikasi pendukung, maka diperlukan data rate (R)

R = 58.28 Kbps + ( 7.4 + 15.7 + 11.1 + 5.6 + 10.9 + 18.92) Kbps R = 127.90 Kbps

(15)

Nilai R menunjukkan kebutuhan data rate sesungguhnya yang diperlukan oleh banking system dan aplikasi pendukungnya di cabang bersangkutan dengan asumsi bahwa semua aplikasi banking system secara bersamaan (simultan) melakukan transmisi semua paket datanya. Nilai R akan membesar apabila ada penambahan aplikasi banking baru.

Dengan mengetahui besarnya nilai R tersebut, maka dapat dilakukan nilai terkecil data rate yang masih bisa melayani banking system dengan baik sesuai kebutuhan faktualnya. Dalam kondisi seperti cabang yang diamati, sebenarnya banking system cukup diberikan data rate sebesar 128 Kbps.

4.5.4. Analisa Nilai Throughput

Nilai Throughput rata-rata dan maksimal untuk masing-masing protocol aplikasi dan berdampak secara langsung kepada pelayanan nasabah adalah sbb :

Tabel T4.5. Throughput pada Protocol Aplikasi Banking System

Protocol Average (Kbps) Maximum (Kbps)

HTTP 11.3 167.54 Telnet 3.23 24.99 TCP Port << < CIFS 0.43 0.8 FTP 87.32 139.48 Flash 19.62 112.41 Print 10.41 48.05 ICMP 0.15 0.22 SSL 7.33 66.79 HTTPS 6.39 9.04

Besarnya nilai throughput menunjukkan besarnya kecepatan riil transmisi paket data pada saat tertentu. Data throughput yang ditunjukkan diatas berdasarkan protokol aplikasi yang digunakan semua banking system.

(16)

59

Nilai throughput bergantung kepada kepadatan lalu-lintas transmisi data yang melalui jaringan pada suatu saat. Semakin padat lalu-lintas data akan memperkecil nilai throughput. Apabila nilai % V menurun dapat diartikan kepadatan lalu-lintas data juga berkurang, dan hal ini dapat memperbesar nilai throughput untuk banking system. Selain itu nilai throughput juga dipengaruhi besarnya data rate yang disediakan.

4.5.5. Analisa Fluktuasi Arus Data dan Besarnya Transmisi Data Banking System

Berdasarkan gambar 4.2. diatas, dapat diketahui bahwa aktivitas aplikasi banking system yang menggunakan protocol aplikasi FTP selalu ada pada waktu tertentu secara periodik termasuk pada hari libur (sabtu 19/3 dan minggu 20/3 - 2011). Pada tanggal 19/3 - 2011 terdapat aktivitas aplikasi banking system menggunakan protocol HTTP namun tidak ada di tanggal 20/3/2011. Diantara jam 20.00 malam hingga jam 07.00 pagi setiap hari kerja adalah waktu dimana hampir tidak ada transmisi paket data dari aplikasi banking system.

Berdasarkan Tabel 4.3 diatas, dapat dihitung prosentase besarnya data banking system ( % B ) terhadap total keseluruhan data yang ditransmisikan sebagai berikut ( lihat juga poin 4.5.1 bagian b ):

% B = Db / (D + Db) x 100% = 99.89565 %

% B = 99.896

(17)

4.6. Nilai Key Performance Indicator (KPI)

Berdasarkan analisa yang dijelaskan pada point 4.5. diatas, maka didapatkan KPI (Key Performance Indicator) Awal untuk masing-masing nilai sebagai berikut, lihat tabel T4.5. dibawah ini.

Tabel T4.6. Key Performance Indicator Awal

No.

Key Performance

Indicator (KPI) Parameters Value

1 Cost Efficiency

Cost per Packet Data ( Sp ) Rp 0.553

Cost per Byte Data ( Dp ) Rp 1.604

2 Service Assurance Average Throughput ( T ) HTTP = 11.30, Telnet = 3.23, TCP Port < 0.5, CIFS = 0.43, FTP = 87.32, Flash = 19.62, Print = 10.41, ICMP = 0.15, SSL = 7.33, HTTPS = 6.39 (Kbps) 3 Network Security Access % Non-Banking System Packet Data ( % V ) 0.298 % 4 Service Availability

% Data Banking System Transmitted

( % B )

99.896 %

5 User Requirements Minimum Data Rate Need

( R ) 127.90 Kbps

4.6.1. Cost Efficiency

Nilai KPI ini menunjukkan tingkat efisiensi dari segmen jaringan, dengan variable harga sewa dan jumlah paket data yang ditransmisikan. Nilai KPI ini dicerminkan oleh nilai P yaitu biaya transmisi per paket data atau cost per packet data. Semakin kecil nilai ini berarti jaringan akan semakin efisien.

Hasil penghitungan Cost Efficiency pada segmen jaringan antara kantor pusat dan cabang Tanah abang didapatkan nilai Sp dan Dp sebesar masing-masing 0.553 dan 1.604 dalam satuan mata uang rupiah. Nilai ini

(18)

61

diharapkan bisa diturunkan lagi dengan perubahan setting pada percobaan yang akan dilakukan.

4.6.2. Service Assurance

Nilai KPI ini menunjukkan jaminan kecepatan transmisi data riil yang bisa diberikan oleh segmen jaringan. Dicerminkan dengan nilai throughput rata-rata paket data yang digunakan oleh aplikasi banking system ( T ).Lihat Tabel T4.6 diatas.

Pada kenyataannya nilai throughput pada transmisi masing-masing paket data dapat melebihi atau kurang dari nilai throughput rata-rata tersebut. Nilai throughput rata-rata dari segmen jaringan antara pusat dan cabang Tanah Abang untuk masing-masing protocol aplikasi disajikan pada tabel T4.5 diatas Pada percobaan yang akan dilakukan nilai T ini diharapkan naik atau minimal tetap agar layanan jaringan tidak menurun.

4.6.3. Network Security Access

Nilai KPI ini menunjukkan berapa besar paket data yang tidak dikehendaki telah ditransmisikan pada segmen jaringan ini. Dicerminkan dengan prosentasi dari jumlah paket data yang tidak dikehendaki (Un-Authorized / Non-Banking) terhadap jumlah total paket data yang ditransmisikan ( % V ). Pada kondisi existing segmen jaringan didapatkan % V sebesar 0.298 %.

Nilai % V semakin besar berarti semakin banyak gangguan yang disebabkan banyaknya paket data yang dianggap mengganggu layanan banking system. Perubahan yang akan dilakukan pada percobaan yang akan dilakukan diharapkan nilai % V ini menurun.

(19)

4.6.4. Service Availability

Nilai KPI ini menunjukkan berapa prosentase data banking system terhadap total keselurhan data yang ditransmisikan oleh segmen jaringan tersebut. Nilai ‘Service Availability’ ini ditunjukkan dengan % B dan diapatkan sebesar 99.896 %.

Nilai % B semakin besar berarti tingkat Readiness (kesiapan) jaringan semakin besar pula.

4.6.5. User Requirement

Nilai KPI ini menunjukkan berapa besarnya data rate yang dibutuhkan pada saat semua aplikasi banking system bekerja secara simultan. Nilai ini menunjukkan besarnya data rate minimal yang harus disediakan. Dicerminkan dengan nilai R pada tabel T4.5. diatas.

Pada percobaan yang akan dilakukan nilai R ini harus dipenuhi namun dipertimbangkan dengan ketersediaan data rate yang bisa disewa dari service provider, dalam hal ini PT XL Axiata.

4.7. Rencana Perubahan

Berdasarkan nilai-nilai KPI (Key Performance Indicator) yang didapatkan dari penelitian kondisi awal, menunjukkan bahwa angka kebutuhan minimum data rate untuk aplikasi banking system (user requirements) adalah maksimal 127.90 Kbps (Tabel T4.6), dengan asumsi semua aplikasi melakukan transmisi data secara bersamaan. Sedangkan dalam realitasnya hampir tidak mungkin terjadi. Dengan demikian nilai setting data rate dapat diturunkan ke 128 Kbps dimana harga sewanya adalah Rp 3,575,000.00 per bulan.

Pada segmen jaringan tersebut juga ditemukan banyaknya paket data non-banking system yang tidak dikehendaki dan mengurangi jatah pemakaian

(20)

63

data rate untuk banking system. Nilai % V sebesar 0.298 (Tabel T4.6) menunjukkan masih banyaknya aplikasi atau paket data selain banking system yang perlu dibatasi data ratenya. Data rate maksimal untuk aplikasi non-banking system akan dibatasi tidak boleh lebih dari 4 Kbps.

Sedangkan rata-rata throughput yaitu nilai T pada tabel T4.6 harus tetap dipenuhi pada perubahan yang akan dilakukan, atau paling tidak mendekati angka-angka throughput dari KPI awal tersebut. Nilai toleransi diambil tidak boleh berbeda +/- 7 Kbps dari nilai KPI nya agar pelayanan bank tidak terganggu. Sedangkan untuk mengurangi transmisi Un-Authorized / Non- Banking data, maka di cabang akan dilakukan instalasi software Anti-Virus terbaru berlisensi dari Kaspersky.

4.8. Hasil Penelitian Akhir dan Nilai Key Performance Indicator (KPI) Baru

Pelaksanaan penelitian akhir sesuai perubahan yang dijelaskan pada point 4.7. diatas dilakukan mulai tanggal 25 Mei 2011 pukul 00:00 hingga tanggal 1 Juni 2011 pukul 00:00 WIB. Tabel T4.7 dibawah ini menunjukkan jumlah paket data yang ditransmisikan lewat segmen jaringan yang diteliti :

(21)

Tabel T4.7. Jumlah Paket dan Nilai Throughput Setelah Perubahan

4.8.1. Biaya Transmisi per Paket Data dan Biaya Transmisi per Byte Data

a) Berdasarkan data yang disajikan pada tabel T4.7. diatas, dapat dihitung jumlah seluruh paket data (P) dan jumlah paket data untuk aplikasi banking system (Pa) yang ditransmisikan pada segmen jaringan bersangkutan sebagai berikut.

(22)

65

P = Total dari seluruh paket data yang melewati segmen jaringan Pa = Total dari seluruh paket data yang melewati protokol aplikasi yang digunakan oleh banking system (HTTP, Telnet, CIFS, FTP, Flash, Print, ICMP, SSL, HTTPS)

P = 2,361,720 Pa = 2,359,684

Biaya jaringan dalam satu bulan = Rp 3,575,000.00 Biaya jaringan dalam 7 hari = S = (7/30) x Rp 3,575,000.00

S = Rp 834,166.67

Biaya jaringan per paket data = Sp = S / Pa = Rp 834,166.67/ 2,359,684 Sp = Rp 0.353507786

Sp = Rp 0.354

b) Berdasarkan data yang disajikan pada tabel T4.7. diatas, juga dapat dihitung jumlah total besarnya data (D) dan besarnya data untuk aplikasi banking system (Db) yang ditransmisikan pada segmen jaringan bersangkutan sebagai berikut.

D = Total besarnya data yang melewati segmen jaringan

Db = Total besarnya data yang melewati protokol aplikasi yang digunakan oleh banking system (HTTP, Telnet, CIFS, FTP, Flash, Print, ICMP, SSL, HTTPS)

D = 585,689 byte Db = 585,626 byte

Biaya jaringan dalam satu bulan = Rp 3,575,000.00 Biaya jaringan dalam 7 hari = S = (7/30) x Rp 3,575,000.00

S = Rp 834,166.67

Biaya jaringan per byte data = Dp = S / Db = Rp 834,166.67/ 585,626 Dp = Rp 1.424402

(23)

4.8.2. Paket Data Un-Authorized / Non-Banking System

Berdasarkan tabel T.4.7. diatas dapat diketahui jumlah paket data non-banking system (V) yang menggunakan protokol HTTP, Telnet, CIFS, FTP, Flash, Print, dan ICMP adalah sebagai berikut :

V = 2036

Prosentasi paket data non-banking system (% V) adalah sebesar : V/P x 100 % = 2,036/2,361,720 x 100 %

% V = 0.086208 % V = 0.086

4.8.3. Troughput Rata-Rata Banking System

Nilai Throughput rata-rata dan maksimal untuk masing-masing protocol aplikasi dan berdampak secara langsung kepada pelayanan nasabah adalah sbb :

Tabel T4.8. Throughput Protokol Aplikasi Banking System Setelah Perubahan

Protocol Average (Kbps) Maximum (Kbps)

HTTP 6.82 113.45 Telnet 3.19 19.23 TCP Port << < CIFS 0.40 0.41 FTP 84.61 111.17 Flash 19.80 39.38 Print 16.66 43.85 ICMP 0.19 0.22 SSL 6.32 10.63 HTTPS << <

Nilai Throughput untuk Protocol TCP Port tidak masuk kedalam ranking pelaporan karena lebih kecil dari 0.09.

(24)

67

4.8.4. Fluktuasi Arus Data dan Besarnya Transmisi Data Banking System

Pola frekuensi dan waktu penggunaan operasional banking system tidak mengalami perubahan. Sedangkan prosentasi besarnya data banking system yang ditransmisikan pada segmen jaringan ( % B ) adalah sebesar :

% B = Db / (D + Db) x 100% = 99.989 %

% B = 99.989

4.8.5. Nilai Key Performance Indicator (KPI) Akhir

Nilai KPI hasil penelitian akhir dapat disajikan sebagai berikut :

Tabel T4.9 Key Performance Indicator Akhir

No.

Key Performance

Indicator (KPI) Parameters Value

1 Cost Efficiency

Cost per Packet Data ( Sp ) Rp 0.354 Cost per Byte Data ( Dp ) Rp 1.424

2 Service Assurance Average Throughput ( T ) HTTP = 6.82, Telnet = 3.19, TCP Port < , CIFS = 0.40, FTP = 84.61, Flash = 19.80, Print = 16.66, ICMP = 0.19, SSL = 6.32, HTTPS < (Kbps) 3 Network Security Access % Non-Banking System Packet Data ( % V ) 0.086 % 4 Service Availability

% Data Banking System Transmitted

( % B )

99.989 %

5 User Requirements Minimum Data Rate Need

(25)

Tabel T4.10 Perbandingan Key Performance IndicatorAwal dan Akhir

4.9. Analisa Hasil Perubahan

Setelah dilakukan perubahan setting pada segmen jaringan antara Kantor Cabang Tanah Abang dan Kantor Pusat, sesuai dengan rencana pada point 4.7. diatas maka dihasilkan KPI (Key Performance Indicator) seperti tercantum pada tabel T4.9 diatas. Sedangkan perbandingan KPI dapat dilihat pada tabel T4.10.

Nilai Cost Efficiency (Sp) akhir adalah sebesar Rp 0.354 jauh lebih kecil dibandingkan dengan nilai awal yaitu sebesar Rp 0.553. Nilai Cost Efficiency (Dp) akhir adalah sebesar Rp 1.424 juga jauh lebih kecil

(26)

69

dibandingkan dengan nilai awal yaitu sebesar Rp 1.604. Hal ini disebabkan oleh penurunan setting data rate dari 256 Kbps menjadi 128 Kbps.

Nilai Service Assurance yang diwakili oleh nilai throughput (T) masing-masing protokol aplikasi menunjukkan nilai yang mendekati nilai awal walaupun terdapat perbedaan namun tidak melebih 7 Kbps. Hal ini terbukti dengan tidak adanya keluhan dari cabang selama uji coba penelitian berlangsung.

Nilai Network Security Access yang diwakili nilai % V pada KPI akhir didapatkan sebesar 0.086 % jauh lebih kecil dari nilai % V awal yaitu 0.298 %. Hal ini menunjukkan bahwa telah terjadi penurunan pemakaian data rate oleh paket-paket data tak dikehendaki (un-authorized/ non-banking system), dan menaikkan jumlah paket data banking system pada segmen jaringan yang diteliti.

Nilai Service Availability mengalami kenaikan sedikit, dimana KPI Awal ( % B ) didapatkan adalah 99.896 % dan setelah perubahan KPI Akhir adalah 99.989 %. Boleh dikatakan bahwa ‘Service Availability’ tetap terjaga.

Nilai User Requirement ( R ) atau nilai minimum dari data rate yang harus disediakan, telah ditetapkan mendekati besarnya transmisi data total transaksi semua aplikasi banking system yaitu 128 Kbps.

4.10. Investasi Yang Dibutuhkan

Investasi yang dibutuhkan manajemen bank untuk mendapatkan informasi seperti yang dilakukan pada penelitian ini (termasuk keseluruhan segmen jaringan komunikadi data yang ada), adalah sebagai berikut :

 Instalasi Software Exinda Network Management System seharga USD 20,000.00 atau sekitar Rp 180,000,000.00 pada kurs Rp 9,000.00.

(27)

Apabila dibebankan kepada cabang secara merata, maka beban setiap cabang adalah : Rp 180,000,000.00 / 310 = Rp 580,645.00.

Sedangkan untuk memperkuat pengamanan jaringan (network security) bank juga perlu melakukan :

 Instalasi Software Anti-Virus dari Kaspersky yang dapat mendeteksi serangan virus terhadap semua jaringan yang terhubung dan secara otomatis melakukan update berkala ke seluruh jaringan.seharga USD 4,000.00 atau sekitar Rp 36,000,000.00 pada kurs Rp 9,000.00. Apabila dibebankan kepada cabang secara merata, maka beban setiap cabang adalah : Rp 36,000,000.00 / 310 = Rp 116,129.00.

Harga-harga yang dicantumkan diatas adalah harga pada saat penelitian ini dilakukan yaitu harga periode Maret – Juni 2011..

Gambar

Tabel T4.2. Data Infrastruktur  Cabang Tanah Abang
Gambar 4.1. Konfigurasi System Exinda Networks Monitor Reporter System
Tabel T4.3. Jumlah Paket dan Nilai Throughput pada Kondisi Awal
Tabel T.4.3. menunjukkan jumlah paket data banking system  maupun  paket data non-banking system secara keseluruhan
+7

Referensi

Dokumen terkait

Pengujian ini dilakukan dengan cara client IPv4 dan client IPv6 mengirim paket ICMP pada web server dengan empat waktu yang berbeda, yaitu saat tidak padat, saat padat

Setelah mengikuti kursus tahap I, para peserta akan melakukan proyek modul pertama berupa observasi atau riset mengenai konflik dan kekerasan sesuai minat masing-

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam SKRIPSI saya yang berjudul Pengaruh Proporsi Tapioka dan Maizena Terhadap Sifat Fisikokimia dan Organoleptik.. Nugget Daging Bebek

Materi yang disajikan sesuai dengan RPP yang ada. Guru menyampaikan materi dengan sangat komunikatif dan di sisipi dengan lelucon sehingga membuat siswa tidak terlalu kaku

Penelitian ini dilakukan untuk melihat jumlah rata-rata leukosit, dan rasio heterofil/limfosit pada ayam broiler yang diberi metionina untuk melihat efek metionina dalam

1. Keputusan Gubernur tentang Penetapan Status Siaga Darurat Penanganan Bencana Asap Akibat Kebakaran Hutan dan/Atau Lahan di Kalimantan Selatan. Penetapan Status Siaga

‫وفقاً لفيسياك ‪ ،‬فإن التحليل البنّاء هو فرع من اللغويات اليت تدرس مقارنة لغتني أو أكثر ‪ ،‬أو أنظمة فرعية للغة ‪،‬‬ ‫هبدف

Alat ukur baku meliputi, penggaris, neraca timbangan (kg), gelas ukur, meteran dan sebagainya. Sedangkan, alat ukur tidak baku meliputi, stick eskrim, timbangan buatan,