Vol. 1, No. 2, September 2021

## Implementasi dan Analisis Metode Hierarchical Token Bucket pada Manajemen Bandwidth Jaringan

## (Studi Kasus : Jaringan Rektorat Institut Shanti Bhuana)
Azriel Christian Nurcahyo 1 , Listra Firgia 2 , Yulianto Mustaqim 3
Teknologi Informasi Institut Shanti Bhuana Kalimantan Barat 1,2 , Universitas Amikom Yogyakarta 3 1 azriel@shantibhuana.ac.id, 2 listra@shantibhuana.ac.id, 3 yulianto.mustaqim@students.amikom.ac.id
Abstract — Towards the preparation of the online visitation, the addition of the Information Technology S1 study program and the Shanti  Bhuana  Elementary  School  Teacher  Education  study program in August 2020, of course, an overhaul is needed in terms of  internet  network  infrastructure,  especially  bandwidth  and managerial. Since 2016-2019 the main rectorate building network is still implementing routing and login hot spot networks using a bandwidth  of  10  Mbps  divided  among  50  users  simultaneously with a simple queuing technique. In 2020 a network overhaul was carried out by researchers using 100 Mbps bandwidth on the main network, 20 Mbps backup networks, and 5 Mbps public networks with  the  application  of  the  Hierarchical  Token  Bucket  method. The result of an even distribution of bandwidth with an average usage per week of 95.35% of the total throughput of 100%, delay from 177.9 ms to 69.48 ms, packet loss from 22.67% to 1.67% and jitter  from  189.4  ms  to  14,768  ms.  With  HTB  networks  being distributed according to priority so that until today the network overhaul  by  researchers  is  still  being  used  with  the  backbone divided  into  two public  lines  RB  1100  AHx4 and  administrative lines RB 450G.
Intisari — Menjelang  persiapan  visitasi  online,  penambahan prodi  S1  Teknologi  Informasi  dan  prodi  Pendidikan  Guru  SD Shanti  Bhuana  pada  Agustus  2020,  tentunya  diperlukan perombakan  dari  segi  infrastruktur  jaringan  internet  terutama bandwidth  dan  manajerial.  Sejak  tahun  2016-2019  jaringan gedung  induk  rektorat  masih  menerapkan  routing  dan  login jaringan hot spot menggunakan bandwidth 10 Mbps yang dibagi 50 user secara bersamaan dengan teknik antrian sederhana. Pada tahun  2020  telah  dilakukan  overhaul  jaringan  oleh  peneliti menggunakan  bandwidth  100  Mbps  pada  jaringan  utama, jaringan  backup 20  Mbps,  dan  jaringan  publik 5  Mbps  dengan penerapan metode Hierarchical Token Bucket. Hasil pemerataan bandwidth  dengan  rata-rata  pemakaian  per  minggu  sebesar 95,35 % dari total throughput 100%, delay dari 177,9 ms menjadi 69,48 ms, packet loss dari 22,67% menjadi 1,67% dan jitter dari 189,4  ms  menjadi  14.768  ms.  Dengan  jaringan  HTB  yang didistribusikan sesuai prioritas sehingga hingga saat ini overhaul jaringan oleh peneliti masih digunakan dengan backbone terbagi menjadi dua jalur publik RB 1100 AHx4 dan jalur administrasi RB 450G.
Kata  Kunci  —  bandwidth,  hierchical  token  bucket,  bandwidth, jaringan

## I. P ENDAHULUAN
Institut  Shanti  Bhuana  merupakan  kampus  perguruan tinggi di Bengkayang yang sebelumnya memiliki nama STIM (Sekolah  Tinggi  Ilmu  Manajemen)  Shanti  Bhuana  yang dikelola  oleh  Yayasan  St.  Yohanes  Salib.  Adapun  izin operasional  melalui  Surat  Kemenristek  Dikti  Nomor 220/KPT/I/2016  dengan  awalnya  pengelolaan  dua  program
studi yaitu S1 Manajemen dan S1 Kewirausahaan. Selanjutnya pada  tahun  2020  bulan  agustus  setelah  visitasi  oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia serta LLDIKTI akhir tahun 2020 STIM Shanti Bhuana berubah menjadi Institut Shanti Bhuana dengan penambahan 2 program studi baru yaitu S1 Teknologi Informasi dan S1 PGSD [1].
Pada tahun 2020 awal dilakukan analisis jaringan oleh tim peneliti dengan tujuan untuk merombak struktur manajerial bandwidth dan  dihasilkan  keputusan  untuk  menambah bandwidth serta  melakukan  perubahan  dari  sisi  manajerial jaringan  dengan  cara  membagi  menjadi  dua  jalur  yaitu  jalur jaringan lama untuk administrasi dan server , serta jalur publik dengan  penambahan bandiwdth 125 Mbps yang  terbagi menjadi  tiga  bagian  yaitu  jalur  publik, remote ,  dan backup . Analisis  jaringan  diutamakan  pada router backbone ,  sebab dalam  jaringan  yang  lebih  kompleks router digunakan  untuk memilah jalur bagi paket data untuk mencapai komputer atau device tujuan [2]. Dari hasil analisis didapatkan bahwa jaringan yang  diterapkan  masih  menggunakan  konsep simple  queue sederhana  tanpa  adanya connection  mark . Connection  mark merupakan  jenis markin g  yang  digunakan  untuk  menandai suatu  koneksi,  seperti  jika  terdapat  paket  yang  akan  keluar maupun masuk dari device pertama kali diidentifikasi sebagai contoh  paket HTTP  request yang  bertujuan  meminta  sebuah halaman HTML pada web server [3].
Selain  itu  manajerial  bandiwdth  standar  dengan simple queue tidak dapat membagi secara detail jalur jaringan upload, download,  ICMP maupun  paket-paket  data  lainnya.  Hal  ini tentu  menyebabkan  banyak  kongesti  pada  jaringan  karena queue pada router maupun switch yang belum  terkonfigurasi secara maksimal. Sebagai contoh ketika rate dari ingress traffic lebih  besar  dari traffic yang  diproses  oleh CPU pada router maka  kongesti  dapat  terjadi  dan  mempengaruhi  beberapa segmen antara lain kecepatan, kombinasi beberapa jenis traffic , dan CPU Load [4].
Oleh  sebab  itu  dilakukan  optimalisasi  jaringan  pada gedung  rektorat  Institut  Shanti  Bhuana  meliputi  pemisahan jalur backbone jaringan  serta  optimalisasi bandwidth dengan menerapkan  metode  antrian.  Metode  antrian  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah Hierarchical  Token  Bucket . HTB sangat  cocok  diterapkan  pada  skema  jaringan routing seperti RIP, OSPF , atau routing statis terdistribusi dengan kombinasi. Dalam menerapkan static routing, network administrator akan mengisikan entry route pada tabel routing secara manual pada setiap router yang  ada  pada  jaringan.  Sebuah entry akan mengandung  tiga  informasi  yaitu network  address,  subnet mask ,  dan next  hop atau gateway [5]. HTB juga  sesuai
digunakan pada jaringan enterprise seperti BGP maupun OSPF. OSPF menggunakan cost sebagai metric dan  jalur cost terendahlah  yang  digunakan  untuk  menuju remote network , sedangkan BGP digunakan  pada ISP untuk exterior  gateway protocol yang membutuhkan Autonomus system (AS) Number [6].
HTB merupakan turunan dari leaky bucket . Leaky bucket diibaratkan  dengan  ember  bocor,  dan  prinsip  ember  bocor seperti pada gambar 1 inilah yang digunakan untuk menangani packet maupun burst yang terjadi dalam sebuh jaringan.
Gambar 1. Konsep Leaky Bucket
Dari  gambar  di  atas  dijelaskan  bahwa  sebuah  ember  yang digunakan  untuk  menampung packet ,  ember  tersebut  adalah ember bocor sehingga setiap detiknya terdapat sejumlah paket yang keluar melewati lubang di bawah ember, ember tersebut berusaha mengirimkan sejumlah paket dan jumlah paket dalam jaringan  konstan.  Dengan  ukuran  lubang  ember  bocor  yang tetap maka lonjakan paket dalam jaringan  dapat dikendalikan dengan  mekanisme FIFO  (First  In  First  Out) [4].  Adapun dengan HTB terdapat token yang dimasukkan ke dalam bucket, token digunakan untuk mewakili byte data . Disaat bersamaan paket jaringan diterima router dikumpulkan oleh queue secara FIFO dan  diproses  dan  bucket  dapat  menyimpan  bandiwdth tabungan.  Model HTB cocok  digunakan  pada  jaringan terdistribusi baik LAN maupun WLAN seperti jaringan wireless CAPsMAN dimana  perangkat  yang  digunakan  dapat terintegrasi  dari  sisi CAP  (Controlled  Access  Point),  SSID, Frekuensi, Channel Band , hingga authentifikasi user [7]. Pada penelitian  ini  dilakukan  perombakan  jaringan  dengan implementasi HTB , pemisahan jalur jaringan, dan analisis hasil konsumsi bandiwdth setelah  dilakukan  optimalisasi.  Studi kasus pada penelitian ini menggunakan gedung rektorar Institut Shanti  Bhuana,  dikarenakan  letak  kondisi  geografis  sistem jaringan dilakukan secara terpusat. Adapun pengujian dengan model QoS.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Sebagai pendukung dari penelitian terdahulu mengenai implementasi  maupun  analisis  jaringan  komputer  dan  alasan penguat  penggunaan  metode  maka  terdapat  tiga  penelitian terdahulu yang relevan sehingga perlu diadakan pengembangan melalui penelitian ini.
Pertama yaitu penelitian dengan judul Analisis Kinerja Jaringan Penghubung Antar Gedung Menggunakan Wifi (Studi Kasus  :  Universitas  Musamus  Merauke)  tahun  2017  oleh  S2 Ilmu  Komputer  UGM  yang  menyebutkan  berdasarkan  hasil pengukuran, jaringan penghubung antar gedung menggunakan WiFi di Universitas Musamus Merauke belum dapat memenuhi
kebutuhan.  Pengukuran  sendiri  dilakukan  menggunakan metode QoS dengan standarisasi TIPHON (T.Darsono, 2017) [8].  Perbedaan  dengan  penelitian  ini  adalah  dimana  pada penelitian tersebut belum dilakukan pengembangan optimalisasi,  namun  terbatas  dalam  batas  analisa  sehingga pentingnya  dilakukan  pengembangan  sistem  jaringan  skala kampus  yang  pada  penelitian  ini  melalui  simulasi  jaringan penggunaan metode HTB .
Kedua  yaitu  penelitian  dengan  judul  Pengembangan Jaringan  Komputer  Universitas  Andi  Djemma  Palopo Berdasarkan  Perbandingan  Jaringan  Protokol  Routing  Statik dan OSPFv2 tahun 2017 oleh S2 Ilmu Komputer UGM. Pada penelitian  ini  disebutkan  nilai  rata-rata  throughput  untuk skenario normal pada OSPFv2 sebesar 568,63 Bps dan statik sebesar  565,63 Bps .  Kasus  skenario  sibuk  pada OSPFv2 sebesar  514,48 Bps dan  statik  sebesar  515,11.  Dengan demikian OSPFv2 memiliki  throughput  yang  lebih  baik dibandingkan dengan statik (Muhlis Muhallim, 2017) [9].
Pada  penelitian  kedua  tersebut  memiliki  relevansi dengan  penelitian  saat  ini  dimana  dilakukan  pengembangan dan pengujian pada input jaringan real secara simulasi, namun terdapat perbedaan dimana pada skenario tersebut menggunakan protokol OSPFv2 sedangkan pada penelitian ini menggunakan protokol routing statis yang hendak diterapkan menggunakan HTB dan multiple hotspot server . Ketiga yaitu penelitian dengan judul Analisis Quality of Service  (QoS) Pada  Jaringan  Internet  Dengan  Metode Fixed Daily  Measurement  Interval  (FDMI) dan Non  FDMI Studi Kasus: UGM-Hotspot Pascasarjana Ilmu Komputer Universitas Gadjah Mada tahun 2015 oleh S2 Ilmu Komputer UGM.  Pada  penelitian  tersebut  dihasilkan  bahwa  metode FDMI lebih mewakili rata – rata performa maksimal jaringan dalam  melayani  besar  trafik  pengguna  internet  dan  variasi parameter  layanan  dan  lebih  cocok  diterapkan  pada  jaringan yang memiliki tingkat aktifitas pengguna yang signifikan dari waktu  ke  waktu  dan  parameter  layanan  yang  bervariasi sehingga  dapat  tercapai  kebijakan  yang  tepat  sebagai optimalisasi  pelayanan  jaringan  internet  tetapi  memiliki kekurangan yaitu membutuhkan waktu yang cukup lama yaitu 30  pengamatan  trafik  dan  30  hari  pengukuran  parameter (Muhammad  Diponegoro,  2015)  [10].  Pada  penelitian  ketiga belum  terdapat  optimalisasi  sasaran  pengguna  yang menyebabkan  harus  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  terkait penggunaan  optimalisasi  jaringan  dan  tinjauan  analisis setelahnya yang dalam penelitian ini dilakukan dalam bentuk simulasi HTB di Institut Shanti Bhuana.
Sebagai  pengujian  pada  penelitian  ini  digunakan QoS . QoS atau Quality  of  Service merupakan  standarisasi internasional  untuk  teknik  pengukuran  tentang  layanan jaringan  dengan  mendefinisikan  dari  sifat  atau  karakteristik jaringan  itu  sendiri  kepada  end  user.  Pada  penerapannya beberapa  standarisasi  dapat  digunakan  untuk  mengukur  nilai dari parameter sebuah jaringan yang berjalan seperti TIPHON (Telecommunications  and  Internet  Protocol  Harmonization Over  Networks) dan ITU-T.  ITU-T merupakan  kepanjangan dari International Telecommunication Union Telecommunication  Sector juga  membuat  beberapa  standar
Vol. 1, No. 2, September 2021
untuk voice coding yang direkomendasikan untuk implementasi jaringan berbasis VoIP (Suryo Aji, 2016) [11]. Tujuan  utama  dari QoS adalah  kemampuan  suatu jaringan  dalam  menjamin  pengiriman  arus  data  penting  yang menentukan tingkat kepuasan suatu layanan (Eda Genc, 2018) [12].  Contoh  parameter  dari  beberapa  pengukuran  untuk kualitas dari layanan jaringan tersebut antara lain yaitu a. Throughput Throughput pada QoS merupakan bandwidth total sebenarnya yang  di  ukur  dengan  satuan  waktu  tertentu  yang  digunakan untuk melakukan transfer data dengan ukuran tertentu [13]. b. Bandwidth Bandiwdth pada QoS merupakan  hasil upload dan download yang  diukur  dalam  satuan  waktu  tertentu  untuk  melakukan download file dan upload file dengan ukuran tertentu.
c. Delay
Delay pada QoS merupakan  waktu  yang  dibutuhkan  suatu packet  untuk  menempuh  jarak  dari  asal  hingga  ke  tujuan sehingga menciptakan waktu tunda. Delay pada QoS umumnya dipengaruhi  oleh  jarak  transmisi,  media  fisik  atau  perangkat, kongesti  dan  juga  waktu  proses  yang  lama  sehingga mengakibatkan packet tidak sampai ketujuan tepat waktu [14]. d. Jitter Jitter merupakan  variasi  dari  nilai delay . Jitter pada QoS merupakan  variasi  waktu delay yang  dipengaruhi  oleh  nilai beban traffik dan tumpukan antar packet dalam sebuah jaringan [15]. e. Packet Loss Packet loss pada QoS merupakan pengukuran jumlah total dari packet yang hilang dalam suatu jaringan. Penyebab terjadinya packet  loss adalah  banyaknya  tabrakan  antar  packet  maupun penurunan  packet  yang  disebabkan  oleh  habisnya TTL  (Time To Live) dalam sebuah jaringan [16].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Analisis Jaringan Kampus
Jaringan  kampus  pada  tahun  2016-2019  menerapkan  model antrian simple queue yang terdiri dari 1. 1 buah ip publik dengan 1 buah modem 10 Mbps 2. Manajemen bandwidth simple queue
3. Hotspot login
4. User meliputi Staff dan Dosen saja
5. 1 Buah server
6. 6 buah access point wireless untuk 3 lantai.
Penggunaan  jaringan  dengan bandwidth  up  to 10 Mbps membuat  sering  terjadi  kongesti  ketika  user  mencapai  50an. Namun  hal  ini  diatasi  sementara  dengan  manage bandwidth sebesar  per  dosen  dan  staff  15-150 Kbps tentu  akan menyulitkan  ketika  hendak  dilakukan  proses download ataupun upload . Susunan model dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Infrastruktur jaringan di tahun 2016-2019.
Pada  gambar 2 diperlihatkan modem  10 Mbps dan  satu  buah router RB 450G dengan terkoneksi ke server web . Hal ini juga dibuktikan  dengan  analisis interface  port  ethernet yang digunakan pada gambar 3.
Gambar 3. Model interface jaringan tahun 2015-2019
Kecilnya bandwidth yang  dibagi  sering  dikeluhkan  pada beberapa  pengguna  baik stakeholder ,  dosen  maupun mahasiswa,  oleh  sebab  itu  dilakukan  perbaikan  optimalisasi keseluruhan dengan perombakan jaringan,, manage bandwidth , hingga  pemisahan  jalur backbone administrasi  dan  ruang publik.
B. Desain Optimalisasi Jaringan
Berdasarkan  hasil  analisa  maka  dilakukan  beberapa perombakan antara lain sebagai berikut
1. Pemisahan jalur administrasi dan jalur publik
2. Penambahan backbone router pada jalur publik
3. Penambahan bandwidth
4. Manajemen bandwidth
5. Penambahan Access Point
6. Penambahan modem 100 Mbps sebagai backbone utama 7. Penambahan modem 20 Mbps sebagai backup
8. Penambahan modem 5 Mbps publik untuk keperluan remote jaringan dan virtualisasi server .
Desain  pemisahan  jalur  dan  penambahan backbone dapat dilihat pada gambar 4 untuk kluster administrasi berbasis LAN dan gambar 5 kluster pengguna publik WLAN dan LAN .
Astinet 10 Mbps 1 IP Publik
Rb 450G Modem – Fiber Kluster A Jalur LAN Keuangan Yayasan Jalur LAN Keuangan dan AIS PRO-A Jalur LAN Perpustakaan Prolink PSG2420Mv TP-Link TL- SG1008 TP-Link TL- SG1008 LAN YAYASAN LAN PRO-A LAN PERPUSTAKAAN 192.168.20.1/24 Admin DPUPTSI PKM-2 TP-Link TL- SG1008 PKM-1 WAKET-1 RUANG WAKET-1 RUANG PKM LT-3 Gambar 4. Desain Jalur Kluster A Astinet 5 Mbps 1 IP Publik Indihome 100 Mbps Indihome 20 Mbps Modem-Fiber Modem-Fiber Modem-Fiber Kluster B RB1100AHx4 Prolink PSG2420Mv Load Balancing Bandwidth Lantai 1 Lantai 2 Lantai 3 AP-UNIFI AC-PRO Mahasiswa 10.10.10.1/30 20.20.20.1/30 Eth-1 Eth-2 Eth-3 Tes ISP-A Tes ISP-B Eth-5 Eth-6 Tes ISP-C Eth-10 Eth-8 hotspot login Perpustakaan AC-LR LABORATORIUM KOMPUTER Eth-9 Eth-7 hotspot login- KHUSUS MAHASISWA R. KETUA AP-RUANG RAPAT TP-Link TL- SG1008 WAKET-3

## Gambar 5. Desain Jalur Kluster B
Pembagian  jalur  jaringan  meliputi  jalur  Kluster  A  untuk kebutuhan  administrasi,  server,  keuangan  dengan  10 Mbps , serta  koneksi  jaringan  LAN.  Sedangkan  Kluster  B menggunakan  jalur  utama  100 Mbps untuk  bandwidth kebutuhan publik, 20 Mbps sebagai cadangan dan penggunaan wifi ruang tunggu kampus, serta 5 Mbps sebagai remote, CCTV, hingga keperluan pelatihan virtualisasi server . Beberapa  perombakan  melibatkan  penambahan  perangkat antara lain sebagai berikut 1. Backbone RB 1100 Ahx4
2. Switch Manage Prolink 24 Port
3. Unifi AC Pro
4. Unifi AC LR
5. Unifi AC Lite.
Penambahan  modem  dan router sistem  jaringan  dapat  dilihat implementasi perangkat pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Penambahan modem 100 Mbps , 20 Mbps , dan 5 Mbps disertai ip publik
Gambar 7. Penambahan router , switch manageable , dan AP Unifi untuk keperluan konfigurasi sistem jaringan
Pada  gambar  7  untuk  keperluan  konfigurasi  maka  perangkat terlebih  dahulu  dilakukan  konfigurasi  satu  persatu  dari backbone hingga ke switch manageable dan access point Unifi. Implementasi syntax dilakukan pada routerboard 1100 Ahx4.

## C. Desain Manajemen Bandwidth
Pembagian bandwidth dilakukan berdasarkan hirarki pengguna yaitu 1. Stakeholder atau pimpinan
2. Dosen 3. Staff 4. Mahasiswa 5. Tamu
Vol. 1, No. 2, September 2021
6. Laboratorium Komputer
7. Wifi Publik
Pembagian  rinci  dapat  dilihat  pada  gambar  8  pada  jalur administrasi, dan gambar 9 pada jalur publik 100 Mbps , serta gambar  10  jalur  backup  mahasiswa  20 Mbps dan  CCTV maupun server 5 Mbps . 10 Mbps
Administrasi PROA 0-5 Mbps Administrasi
Yayasan
0-7 Mbps WAKET 1 0-5 Mbps Web Server Unlimited Gambar 8. Pembagian bandwidth jalur administasi LAN 100 Mbps 0-45 Mbps Parent 2 : WIFI DOSEN & STAFF 0-30 Mbps 0-15 Mbps 0-5 Mbps Ketua dan Waket Dosen Staff OB Parent 3 : LAB KOM 0-20 Mbps Lokasi : LT 1-3 sepanjang lorong
Lokasi : Lab Komputer Ketentuan : Menggunakan Portal Hotspot Login, dan Perpustakaan Ketentuan : Hanya menggunakan Password,
password dapat dirubah sesuai ketentuan pengelola ruangan atau DPUPTSI Pengurus Lab dan DPUPTSI Parent 1 : RUANG RAPAT, RUANG KETUA, dan LAN WAKET 3 0-30 Mbps Lokasi : Ruang Ketua, Ruang Rapat Ketentuan : Hanya menggunakan Password, password dapat dirubah sesuai ketentuan pengguna ruangan Ketentuan : Hanya menggunakan Password, password dapat dirubah sesuai ketentuan pengguna/ ruangan Ketua, Waket, Pengurus, pengguna Ruangan

## Gambar 9. Pembagian bandwidth jalur publik 100 Mbps
Mahasiswa Lobby Bawah/ Lantai Dasar 20 Mbps 5 Mbps 0-20 Mbps Parent WIFI Lobby : WIFI MAHASISWA
-Remote Admin -Web Server
Latihan -Darurat
Internet
Parent Tunggal
Gambar 10. Pembagian bandwidth jalur 20 Mbps dan 5 Mbps

## D. Implementasi HTB
Implementasi  mekanisme HTB dibagi  menjadi  tiga  bagian utama yaitu 1. Implementasi Mangle
Penandaan  paket  dilakukan  untuk  menentukan  paket  yang hendak  dilakukan  limitasi  baik  paket Tx maupun Rx .  Model syntax konfigurasi yang digunakan adalah sebagai berikut pada konfigurasi 1. Penandaan paket dilakukan pada koneksi ISP-A, ISP-B, hingga ISP-C . Load balanc e pada teknik ini diterapkan untuk  setiap  paket  yang  dilewatkan  sesuai port nya  dapat teralokasi  sesuai  kebutuhan  seperti  halnya ether 7 menggunakan ISP-B dan ether 8 menggunakan ISP-A .
Konfigurasi 1. Mangle
add action=mark-connection chain=prerouting connection-mark=no-mark \ in-interface=ether1 new-connection-mark=ISP- A_conn add action=mark-routing chain=output connection- mark=ISP-A_conn \ new-routing-mark=via-ISP-A add action=mark-connection chain=prerouting connection-mark=no-mark \ in-interface=ether2 new-connection-mark=ISP- B_conn add action=mark-routing chain=output connection- mark=ISP-B_conn \ new-routing-mark=via-ISP-B add action=mark-connection chain=prerouting connection-mark=no-mark \ in-interface=ether3 new-connection-mark=ISP- C_conn add action=mark-routing chain=output connection- mark=ISP-C_conn \ new-routing-mark=via-ISP-C add action=mark-routing chain=prerouting new- routing-mark=via-ISP-A \ passthrough=yes src-address-list=Group-A add action=mark-routing chain=prerouting new- routing-mark=via-ISP-B \ passthrough=yes src-address-list=Group-B add action=mark-routing chain=prerouting new- routing-mark=via-ISP-C \ passthrough=yes src-address-list=Group-C add action=mark-packet chain=prerouting comment=ICMP new-packet-mark=icmp \ passthrough=no protocol=icmp add action=mark-packet chain=postrouting new-packet- mark=icmp passthrough=no \ protocol=icmp add action=mark-packet chain=postrouting comment="wifi Hotspot eth7" \ dst-address=70.70.70.0/24 new-packet- mark=wifihotpsoteth7-Download \ out-interface=ether7 passthrough=no protocol=!icmp add action=mark-packet chain=prerouting in- interface=ether7 new-packet-mark=\ wifihotpsoteth7-Upload passthrough=no protocol=!icmp src-address=\ 70.70.70.0/24 add action=mark-packet chain=postrouting comment="wifi Hotspot eth8" \ dst-address=192.168.20.0/23 new-packet- mark=wifihotpsoteth8-Download \ out-interface=ether8 passthrough=no protocol=!icmp add action=mark-packet chain=prerouting in- interface=ether8 new-packet-mark=\ wifihotpsoteth8-Upload passthrough=no protocol=!icmp src-address=\ 192.168.20.0/23

## 2. Implementasi Hotspot Queue
Hotspot queue digunakan  untuk  meneruskan mangle yang sudah  dikonfigurasikan,  penggunaan queue pada hotspot memudahkan  pengguna  ketika login ,  dapat  langsung  terlimit dan teralokasi CIR (Committed Information Rate) maupun MIR (Maximum  Information  Rate ).  Model  konfigurasi  yang diimplementasikan dapat dilihat pada konfigurasi 2.
Konfigurasi 2. Queue Hotspot
/ip hotspot user profile add address-pool=hs-pool-7 keepalive-timeout=8h mac- cookie-timeout=1d name=\ mhs shared-users=220 status-autorefresh=8h add address-pool=hs-pool-7 incoming-packet- mark=wifihotpsoteth7-Upload \ keepalive-timeout=8h mac-cookie-timeout=1d name=mahasiswasb \ outgoing-packet-mark=wifihotpsoteth7-Download rate-limit=\
"20M/20M 0/0 0/0 0/0 8 10M/10M" shared-users=220 status-autorefresh=8h add address-pool=hs-pool-8 incoming-packet- mark=wifihotpsoteth8-Upload \ keepalive-timeout=8h mac-cookie-timeout=1d name=staff_dan_pkm \ outgoing-packet-mark=wifihotpsoteth8-Download rate-limit=\
"35M/35M 0/0 0/0 0/0 7 10M/10M" shared-users=90 status-autorefresh=8h add address-pool=hs-pool-8 incoming-packet- mark=wifihotpsoteth8-Upload \ keepalive-timeout=8h mac-cookie-timeout=1d name=dosen \ outgoing-packet-mark=wifihotpsoteth8-Download rate-limit=\
"45M/45M 0/0 0/0 0/0 6 39M/39M" shared-users=60 status-autorefresh=8h add address-pool=hs-pool-8 incoming-packet- mark=wifihotpsoteth8-Upload \ keepalive-timeout=8h mac-cookie-timeout=1d name=romo_suster \ outgoing-packet-mark=wifihotpsoteth8-Download rate-limit=\
"50M/50M 0/0 0/0 0/0 5 40M/40M" shared-users=20 status-autorefresh=8h add address-pool=hs-pool-8 incoming-packet- mark=wifihotpsoteth8-Upload \ keepalive-timeout=8h mac-cookie-timeout=1d name=ob outgoing-packet-mark=\ wifihotpsoteth8-Download rate-limit="5M/5M 0/0 0/0 0/0 8 4M/4M" \ shared-users=8 status-autorefresh=8h add address-pool=hs-pool-8 incoming-packet- mark=wifihotpsoteth8-Upload \ keepalive-timeout=8h mac-cookie-timeout=1d name=pkl outgoing-packet-mark=\ wifihotpsoteth8-Download rate-limit="5M/5M 0/0 0/0 0/0 8 4M/4M" \ shared-users=5 status-autorefresh=8h
3. Implementasi Queue pada Queue Tree
Implementasi HTB pada sisi bucket size dilakukan pada queue khususnya queue tree, pada bagian ini sistem antrian dibatasi per user hanya ketika user mencapai kapasitas maksimal yaitu jika pada jaringan umum /23, sedangkan pada segmen lainnya beberapa diterapkan /25, /26 dan /27. Model HTB pada queue tree yang  diterapkan dapat  dilihat  pada  konfigurasi  3.  Model antrian yaitu modifikasi PCQ dengan bucket size 2.0.
Konfigurasi 3. Queue Tree pada HTB
/ queue tree
add limit-at=512k max-limit=728k name=00-ICMP packet-mark=icmp parent=global \ priority=1 queue =default add comment="118,2 GiB 2-7-20" name=01-DOWNLOAD parent=global priority=2 \
queue =default add name=02-UPLOAD parent=global priority=2 queue =default add bucket-size=2 comment="5,1 GiB 2-7-20" limit- at=10M max-limit=20M name=\ 01-WIFI_MAHASISWA-dn parent=01-DOWNLOAD priority=4 queue =default add bucket-size=2 limit-at=2M max-limit=8M name=01- WIFI_MAHASISWA-up parent=\
02-UPLOAD priority=4 queue =default
add limit-at=10M max-limit=20M name=1-WIFIHOTSPOT-dn packet-mark=\ wifihotpsoteth7-Download parent=01- WIFI_MAHASISWA-dn priority=4 queue =\ pcq-download-default add limit-at=2M max-limit=8M name=1-WIFIHOTSPOT-up packet-mark=\ wifihotpsoteth7-Upload parent=01-WIFI_MAHASISWA- up priority=4 queue =\ pcq-upload-default add comment="18,8 GiB 2-7-2020" limit-at=40M max- limit=50M name=\
PIMPINANRAPAT-TOTAL-dn parent=01-DOWNLOAD priority=3 queue =\ pcq-download-default add limit-at=38M max-limit=40M name=PIMPINANRAPAT- TOTAL-up parent=02-UPLOAD \ priority=3 queue =pcq-upload-default add limit-at=40M max-limit=50M name=PIMPINAN_RUANGRAPAT_Download packet-mark=\ PIMPINAN_RUANGRAPAT_Download parent=PIMPINANRAPAT-TOTAL-dn priority=3 \ queue =default add limit-at=38M max-limit=40M name=PIMPINAN_RUANGRAPAT_Upload packet-mark=\ PIMPINAN_RUANGRAPAT_Upload parent=PIMPINANRAPAT- TOTAL-up priority=3 \
queue =default add comment="4622,0 MiB 2-7-2020" limit-at=13M max- limit=17M name=\
LABORATORIUM-UTAMA-TOTAL-dn parent=01-DOWNLOAD priority=7 queue =\ pcq-download-default add limit-at=8M max-limit=12M name=LABORATORIUM- UTAMA-TOTAL-up parent=\ 02-UPLOAD priority=5 queue =default add limit-at=15M max-limit=16M name=LABORATORIUM_UTAMA_Download packet-mark=\ LABORATORIUM_UTAMA_Download parent=LABORATORIUM- UTAMA-TOTAL-dn priority=7 \
queue =pcq-download-default add limit-at=8M max-limit=12M name=LABORATORIUM_UTAMA_Upload packet-mark=\ LABORATORIUM_UTAMA_Upload parent=LABORATORIUM- UTAMA-TOTAL-up priority=5 \
queue =pcq-upload-default add bucket-size=2 comment="89,5 GiB 2-7-20" limit- at=60M max-limit=65M name=\
01-WIFIHOTSPOTDOSENSTAFF-dn parent=01-DOWNLOAD queue =default add bucket-size=2 limit-at=28M max-limit=35M name=01-WIFIHOTSPOTDOSENSTAFF-up \ parent=02-UPLOAD queue =default add limit-at=60M max-limit=64M name="WIFI REKTORAT DOSEN STAFF STAKEHOLDER" \ packet-mark=wifihotpsoteth8-Download parent=01- WIFIHOTSPOTDOSENSTAFF-dn \
Vol. 1, No. 2, September 2021
priority=4 queue =pcq-download-default add limit-at=25M max-limit=30M name="WIFI REKTORAT DOSEN STAKEHOLDER" \ packet-mark=wifihotpsoteth8-Upload parent=01- WIFIHOTSPOTDOSENSTAFF-up \ priority=5 queue =pcq-upload-default

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada penelitian ini membandingkan hasil sistem jaringan  sebelum  optimalisasi,  dan  sistem  jaringan  sesudah optimalisasi.  Pengujian  menggunakan  aplikasi wireshark berdasarkan  kondisi  sistem  jaringan  yang  dibangun,  kriteria pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Wireshark  merupakan aplikasi  uji  jaringan  untuk  mendapatkan  nilai  jitter,  delay, throughput,  maupun  packet  loss.  Model  pengujian  sebelum optimalisasi  dengan  kriteria single  hotspot  server ,  simple queue , dan CIR atau penerapan limit tanpa dapat dioptimalkan. Sedangkan pada sistem jaringan setelah optimalisasi dilakukan multiple  hotspot  server dengan  jalur  mahasiswa  dan  publik, manage HTB , dan penerapan MIR .
Tabel 1. Kategori Pengujian Nomor Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Sistem Jaringan Sebelum Optimali sasi Single Hotspot Server Manajerial Bandwidth hanya dilakukan Simple Queue tanpa detail Menggunakan limit hotspo t login secara CI R Sistem Jaringan Sesudah Optimali sasi Multiple Hotspot Server Manajerial Bandwidth HTB Menggunakan limit hotspot login secara MIR

## Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan  standarisasi
TIPHON dengan  melibatkan  beberapa  parameter  ukur  dan kondisi, pada parameter tolak ukur antara lain nilai bandwidth upload download yang digunakan, nilai throughput , nilai delay , nilai packet loss , nilai jitter dan ada tidaknya kongesti ketika jaringan  dalam  kondisi  padat.  Sedangkan  kondisi  yang digunakan  pada  pengujian  melibatkan  tiga  kondisi  yaitu pertama kondisi jaringan dimana simulasi hanya menyalakan 2 PC  dengan  akses streaming  youtube ,  dan  masing-masing download file 2 GB . Kedua menyalakan 4 buah PC bersamaan dengan  streaming youtube,  upload  file  masing-masing  1 GB , dan  download  file  masing-masing  2 GB .  Ketiga  kondisi  ini digunakan untuk menunjukkan ada tidaknya kongesti, dengan menyalakan  6  buah PC  virtual bersamaan  dengan  masing- masing akses streaming live youtube, upload file sebesar 2 GB masing-masing,  download  file  sebesar  4 GB masing-masing, dan membuka situs berita seperti kompas.com dan detik.com. Adapun hasil pengujian simulasi jaringan sebelum optimalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Pengujian Bandwidth , Throughput dan Delay
Jaringan Sebelum Optimalisasi No Kondisi Bandiwdth up/down (router gateway) TCP Throughput (router gateway) TCP Delay (route r gatew ay) 1. Kondisi 1 (2 PC virtual) youtube, downloa d 2 GB (15min) 1.4 Mbps / 2.3 Mbps 5 Mbps 0.0245 98 s = 24.598 ms 2. Kondisi 2 (4 PC virtual)
youtube, upload 1 GB downloa d 2 GB (15min) 5.9 Mbps / 14.9 Mbps 16.2 Mbps 0.0768 2 s = 76.82 ms
3. Kondisi 3 (6 PC virtual (15min) 14.3 Mbps / 19.8 Mbps 21.3 Mbps 0.4325 1 s = 432.51 ms Total Rerata 7.2 Mbps / 12.3 Mbps 14.16 Mbps 0.1779 s = 177.9 ms
Tabel 3. Pengujian Packet Loss, Jitter dan Kongesti Jaringan Sebelum Optimalisasi No Kondisi Packet Loss Jitter Kongesti 1. Kondisi 1 (2 PC virtual) youtube, download 2 GB (15min) 0% 0.00001 3 s = 0.013 ms 0
2. Kondisi 2 (4 PC virtual)
youtube, upload 1 GB download 2 GB (15min) 13% 0.00392 s = 3.92 ms 0 3. Kondisi 3 (6 PC virtual (15min) 55% 0.56452 s = 564.52 ms Menit ke 10 selama 543 s Total Rerata 22.67% 189.4 ms 3.3 min selama 181 s
Sedangkan pada kondisi jaringan setelah dilakukan optimalisasi yang mana merupakan inti dari penelitian ini hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 4. Pengujian Bandwidth, Throughput dan Delay
Jaringan Setelah Optimalisasi HTB No Kondisi Bandiwdth up/down (router gateway) TCP Throughput (router gateway) TCP Delay (route r gatew ay) 1. Kondisi 1 (2 PC virtual) youtube downlo ad 2 GB (15min) 90.87 Mbps / 42 Mbps 89 Mbps 0.0135 77 s = 13.57 ms
2.
Kondisi 2 (4 PC virtual) youtube upload 1 GB downlo ad 2 GB (15min) 92.43 Mbps / 41 Mbps 88.8 Mbps 0.0685 2 s = 68.52 ms 3. Kondisi
3 (6 PC virtual (15min) 75.7 Mbps / 41.45 Mbps 92.27 Mbps 0.1269 2 s = 126.92 ms Total Rerata 86.33 Mbps / 41.48 Mbps 90.02 Mbps 0.0694 8 s = 69.48 ms
Tabel 5. Pengujian Packet Loss, Jitter dan Kongesti Jaringan Sesudah Optimalisasi No Kondisi Packet Loss Jitter Kongesti 1. Kondisi 1 (2 PC virtual) youtube download 2 GB (15min) 2% 0.0000 04 s = 0.004 ms 0 2.
Kondisi 2
(4 PC virtual) youtube upload 1 GB download 2 GB (15min) 0% 0.0015 8 s = 1.58 ms Pada menit ke 12.7 selama 20 s 3. Kondisi 3 (6 PC virtual (15min) 3% 0.0427 2 s = 42.72 ms 0
Total Rerata 1.6 % 14.768 ms 4.23 min selama 6.67
Hasil pengujian rerata bandwidth menggunakan aplikasi bandwidth  tester  pada mikrotik dan wireshark .  Perbandingan nilai Quality  of  Service menggunakan  standarisasi TIPHON dapat dilihat pada tabel 6 dan tabel 7. Pada hasil perbandingan dijelaskan  nilai  jaringan  setelah  dilakukan  optimalisasi  jauh lebih  baik  dibandingkan  sistem  jaringan  sebelum  dilakukan optimalisasi  dimana  hanya  melibatkan  10 Mbps dan  tanpa melibatkan HTB .  Pada  tabel  6  dibuktikan  bahwa  nilai  uji bandwidth  sebelum  optimalisasi  didapatkan throughput sebesar 70.8% termasuk dalam kategori buruk, delay 177.9 ms termasuk dalam kategori bagus, packet loss 22.67% termasuk dalam kategori buruk, dan jitter 189.4 ms dalam kategori buruk. Sedangkan setelah  dilakukan  optimalisasi  didapatkan  nilai  yang  lebih  baik dibuktikan  pada  tabel  7  dengan  nilai throughput 95.35%  dalam kategori sangat bagus, delay sebesar 69.48 ms dengan kategori sangat bagus, packet loss sebesar 1.67% dengan nilai sangat bagus, dan jitter sebesar 14.768 ms dengan kategori sangat bagus.
Tabel 6. Penilaian QoS Jaringan Sebelum Optimalisasi
No Nilai Rata-rata Parameter Hasil Nilai TIPHON 1. Throughput 70.8% Indeks = 2, Buruk 2. Delay 177.9 ms Indeks = 3, Bagus 3. Packet Loss 22.67% Indeks = 1, Buruk 4. Jitter 189.4 ms Indeks = 1, Buruk Tabel 7. Penilaian QoS Jaringan Sesudah Optimalisasi No Nilai Rata-rata Parameter Hasil Nilai TIPHON 2. Throughput 95.35% Indeks = 4, Sangat Bagus 3. Delay 69.48 ms Indeks = 4, Sangat Bagus 4. Packet Loss 1.67% Indeks = 4, Sangat Bagus 5. Jitter 14.768 ms Indeks = 3, Bagus

## V. K ESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  implementasi  dan  pengujian  sistem  jaringan HTB pada Gedung Rektorat Institut Shanti Bhuana didapatkan kesimpulan sebagai berikut
1. Sistem HTB dapat diimplementasikan pada jaringan rektorat Institut Shanti Bhuana dari sebelumnya simple queue .
2. Nilai sesudah optimalisasi jauh lebih baik daripada sebelum dilakukan  optimalisasi  meliputi throughput dari  70.8% menjadi  95.35%, delay dari  177.9 ms menjadi  69.48 ms ,
Vol. 1, No. 2, September 2021
packet loss dari 22.67% menjadi 1.67% dan jitter dari 189.4 ms menjadi 14.768 ms . 3. Implementasi HTB melibatkan mangle,  hotspot queue ,  dan queue tree pada penelitian ini.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dikembangkan penambahan  metode  pada  antrian  selain HTB ,  seperti CBQ, PCQ, SFQ, hingga GKVQ (Gibbens Kelly Virtual Queue) untuk membuktikan hasil yang lebih baik, serta pengujian selain QoS .

## R EFERENSI
[1] Bhuana,  T.  P.  I.  S.  (2020). Buku  Panduan  Akademik  Tahun  Ajaran
2020/2021 (1st ed.). Institut Shanti Bhuana.
[2] Towidjojo, R. (2016). Mikrotik Kungfu Kitab 1 (Kedua). Jasakom.
[3] Towidjojo, R. (2016). Mikrotik Kungfu Kitab 2 (Kedua). Jasakom.
[4] Towidjojo, R. (2016). Mikrotik Kungfu Kitab 3 . Jasakom.
[5] D.  Iswadi,  R.  Adriman  and  R.  Munadi,  "Adaptive  Switching  PCQ- HTB  Algorithms  for  Bandwidth  Management  in  RouterOS,"  2019 IEEE  International  Conference  on  Cybernetics  and  Computational Intelligence (CyberneticsCom), 2019, pp. 61-65, doi: 10.1109/CYBERNETICSCOM.2019.8875679.
[6] Towidjojo,  R.  (2013).  Konsep  dan  Implementasi  Routing  Dengan Router Mikrotik 200% Connected (1st ed.). Jasakom.
[7] Rendra  Towidjojo,  M.  E.  F.  (2015). Router MikroTik  Implementasi
Wireless LAN Indoor. Jasakom.
[8] Darsono,  T.  A.  (2017).  Analisis Kinerja Jaringan  Penghubung  Antar Gedung  Menggunakan  WiFi  (Studi  Kasus :  Universitas  Musamus Merauke). Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
[9] Muhlis  Muhallim.  (2017).  Pengembangan  Jaringan  Komputer Universitas Andi Djemma Palopo Berdasarkan Perbandingan Jaringan Protokol  Routing  Statik  dan  OSPFv2.  Universitas  Gadjah  Mada Yogyakarta.
[10] Muhammad  Diponegoro.  (2015).  Analisis  Quality  of  Service  (QoS) pada  Jaringan  Internet  Dengan  Metode  Fixed  Daily  Measurement Interval  (FDMI)  dan  non  (FDMI)  Studi  Kasus :  UGM-Hotspot Pascasarjana Ilmu Komputer Universitas Gadjah Mada.
[11] B.  Rikic,  D.  Samardžija,  O.  Čadovski  and  T.  Maruna,  "Cellular network bandwidth prediction in consumer applications," 2021 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), 2021, pp. 1-3, doi: 10.1109/ICCE50685.2021.9427757.
[12] Eda Genc, P. R. J. M. S. 2018. Wi-Fi QoS improvements for industrial automation . Aalto University.
[13] J. Bae, J. Seo, Y. Kim, J. Lee, N. Hur and H. M. Kim, "Research on scalable  bandwidth  transmission  for  digital  terrestrial  TV broadcasting,"  2017  International  Conference  on  Information  and Communication  Technology  Convergence  (ICTC),  2017,  pp.  1092- 1095, doi: 10.1109/ICTC.2017.8190864.
[14] S.  Sarmah  and  S.  K.  Sarma,  "A  Novel  Approach  to  Prioritized Bandwidth  Management  in  802.11e  WLAN,"  2019  IEEE  5th International  Conference  for  Convergence  in  Technology  (I2CT), 2019, pp. 1-5, doi: 10.1109/I2CT45611.2019.9033871.
[15] L.  Li,  Y.  Zhao  and  R.  Li,  "Enabling  Work-Conserving  Bandwidth Guarantees for Multi-tenant Datacenters with Network Support," 2018
IEEE 4th International Conference on Computer and Communications (ICCC), 2018, pp. 331-335, doi: 10.1109/CompComm.2018.8780878.
[16] G.  M.  Khan,  R.  Arshad,  S.  A.  Mahmud  and  F.  Ullah,  "Intelligent Bandwidth  Estimation  for  Variable  Bit  Rate  Traffic,"  in  IEEE Transactions  on  Evolutionary  Computation,  vol.  19,  no.  1,  pp.  151- 155, Feb. 2015, doi: 10.1109/TEVC.2013.2285122.