## PERANCANGAN MANAJEMEN BANDWIDTH INTERNET MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUGENO
Muhammad Rofiq Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer ASIA Malang e-mail: muhammad.rofiq.09@gmail.com

## ABSTRAKSI
Kebutuhan  internet  dalam  proses  perkuliahan  memiliki  peran  yang  cukup signifikan  sehingga  dalam  pemakaiannya  dibutuhkan  pengaturan  akses  atau bandwidth demi kelancaran akses internet tersebut. Pemakaian internet dengan pemakai  (user)  yang  cukup  banyak  mengakibatkan  load  akses  internet  yang cukup  tinggi.  Dan  jika  akses  internet  tidak  dilakukan  pengaturan  maka  akan mengakibatkan  pemaikaian  antar  user  yang  tidak  seimbang,  ada  yang  cukup cepat dan ada yang lambat bahkan tidak dapat akses sama sekali.
Dalam  perancangan  manajemen  bandwidth  ini  dikembangkan  dengan menggunakan  metode  fuzzy  sugeno.  Tujuan  yang  dicapai  adalah  untuk mengoptimal pemakaian akses internet. Input sistem berupa akses internet saat itu  (real  time).  Dalam  proses  fuzzy  input  dibagi  menjadi  3  variabel  yaitu kecepatan  browsing,  kecepatan  download,  dan  kecepatan  streaming.  Akses  ini tidak melihat kecepatan per user tetapi kecepatan total user dari masing-masing variable. Himpunan fuzzy yang digunakan adalah sangat rendah, rendah, normal dan  tinggi.  Domain  yang  dirancang  disesuaikan  dengan  kecepatan  bandwidth yang  diperoleh  dari  provider  internet  yaitu  0  –  2  Mbps.  Output  sistem  adalah maksimal  (max  limit)  dari  browsing,  download,  dan  streaming.  Pengujian  data diperoleh  dengan  memasukkan  nilai  data  kecepatan  akses  dari  router  yaitu mikrotik RB1100 setiap lima menit sekali selama 8 jam.
Hasil  penelitian  berupa  pembatasan  trafik  browsing,  download,  dan streaming.  Hasil  pengujian  menunjukkan  rata-rata  max  limit  browsing  adalah 851 kbps, download 592 kbps, dan streaming 643 kbps.
Kata kunci : manajemen, bandwidth, fuzzy

## ABSTRACT
Internet  needs  in  the  lecture  had  a  significant  role  in  its  use  so  that  the necessary arrangements for smooth access or bandwidth of the internet access. The  use  of  the  internet  by  users  (user)  which  pretty  much  resulted  internet access  load  is  high  enough.  And  if  internet  access  is  not  done  it  will  result pemaikaian arrangements between users who are not balanced, there is a fairly fast and some are slow even can not access it at all.
In  the  design  of  bandwidth  management  is  developed  using  fuzzy  Sugeno method. Achievable goal is to optimize the use of internet access. Input system in the form of internet access at the time (real time). In the process of fuzzy input variables  are  divided  into  3  browsing  speed,  download  speed  and  streaming speed. Access does not see the speed per user but the pace of total users of each
variable.  Fuzzy  set  used  is  very  low,  low,  normal  and  high.  Domains  designed adapted  to  bandwidth  speeds  obtained  from  the  internet  provider is  0-2  Mbps. System output is maximum (max limit) of browsing, downloading, and streaming. The test data were obtained by inserting the value of the data access speed of the router Mikrotik RB1100 every five minutes for 8 hours.
The  results  in  the  form  of  traffic  restrictions  browsing,  downloading,  and streaming. The test results showed an average browsing max  limit is 851  kbps, 592 kbps download and 643 kbps streaming.
Keywords : management, bandwidth, fuzzy
PENDAHULUAN Pada dasarnya besarnya kebutuhan bandwidth mempresentasikan  kapasitas  dari koneksi,  semakin  tinggi  kebutuhan bandwidth ,  umumnya  akan  diikuti oleh  kinerja  yang  lebih  baik.  Salah satu  solusi  yang  paling  efektif  untuk mengatasinya adalah dengan mengelola  pemakaian bandwidth
yang  menghasilkan  suatu  kualitas layanan  lalu  lintas  aliran  data  yang baik dan berkualitas (Foster, 2003).
Pemakaian  internet  dengan pemakai  ( user )  yang  cukup  banyak mengakibatkan load akses  internet yang  cukup  tinggi.  Dan  jika  akses internet  tidak  dilakukan  pengaturan maka akan
mengakibatkan pemakaian  antar user yang  tidak seimbang,  ada  yang  cukup  cepat  dan ada  yang  lambat  bahkan  tidak  dapat akses sama sekali.
Penggunaan fuzzy telah banyak  diterapkan  dalam  berbagai bidang  pekerjaan,  hal  ini  disebabkan karena  beberapa  hal  antara  lain konsep fuzzy yang  memakai  konsep matematika sehingga
mudah dimengerti, fuzzy sangat  fleksibel,
memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat, mampu
memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinier yang  sangat  kompleks,  membangun dan  mengaplikasikan  pengalaman-
pengalaman  para  pakar  secara langsung  tanpa  harus  melalui  proses pelatihan, dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendalali secara konvensional  serta fuzzy didasarkan pada  bahasa  alami  (Kusumadewi, 2004).
Dalam  penelitian  ini  akan diterapkan  metode fuzzy sugeno dalam  perancangan  manajemen bandwidth internet.
Berdasarkan  pada  permasalahan tersebut  diatas,  maka  rumusan masalahnya adalah bagaimana perancangan manajemen bandwidth dengan metode fuzzy sugeno. Adapun  batasan  masalah  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dalam penelitian ini metode yang digunakan fuzzy sugeno. 2. Penelitian  dan  pengambilan  data di bagian server UPT Laboratorium STMIK Asia Malang. 3. Implementasi perancangan manajemen bandwidth dalam bentuk  simulasi  dan  dibangun dengan program visual basic 6.0. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk merancang manajemen
bandwidth internet  menggunakan metode fuzzy sugeno.

## KAJIAN TEORI
Kajian  teori  dalam  penelitian perancangan manajemen bandwidth internet  ini meliputi teori internet, bandwidth , fuzzy sugeno.
Internet Internet merupakan singkatan dari Interconected Networking , yang berarti  suatu  jaringan  komputer yang  terhubung  dengan  luas.
Internet  berasal  dari  sebuah jaringan  komputer  yang  dibuat pada  tahun  1970-an  yang  terus berkembang sampai sekarang menjadi jaringan dunia yang sangat luas.  Jaringan  tersebut  diberi  nama ARPANET,  yaitu  jaringan  yang dibentuk oleh Departemen Pertahanan Amerika Serikat. Kemudian, jaringan komputer tersebut diperbaharui dan dikembangkan  sampai  sekarang dan  menjadi  tulang  punggung global untuk sumber daya informasi yang  disebut  internet  (Andrew, 1997).
Jenis Koneksi Internet :
1. User pribadi:  mempergunakan Koneksi dial-up modem (menggunakan line telepon).
2. User institusi/corporate:
3. Koneksi  dial-  up  Analog/Digital (ISDN).
4. Koneksi leased- line (permanen).
5. Koneksi VSAT ( Very Small Arpperture Terminal ).
Alamat di Internet:
1. IP  address: terdiri  atas  4  angka  8 bit.
Contoh:  untuk  IP address  server
MATT adalah 202.43.253.9
a. Domain name : host.domain.
b. Contoh : matt.petra.ac.id.
2. User address: Contoh : dinsetia@matt.petra.ac.id.
[dinsetia  merupakan  login],  [matt merupakan  host],  [petra.ac.id merupakan  domain,  dimana  ac menandakan  academic  dan  id menandakan negara Indonesia].
ISP ( Internet Service Provider )  adalah  badan  usaha  yang menyediakan  fasilitas  koneksi  ke internet.  Server  atau  Host  adalah suatu mesin komputer yang tugasnya  melayani  segala  aktifitas dan  aplikasi  internet.  Login  atau user id  merupakan  tanda/e-  mail address  dari  orang  tersebut  bahwa dia terdaftar di server tersebut.
Password  merupakan  bagian  dari pengamanan pada sistem di internet.
1. Fasilitas Internet:
a. Akses  komputer  jarak  jauh (remote login).
b. Komunikasi dengan pemakai lain :
1) Off  -  line :  surat  elektronik  (e- mail), mailing list, newsgroup
2) On-line : talk ,  IRC  ( Internet  Relay Chat), Internet Phone, Netmeeting .
c. Telnet
d. Akses Informasi
a. WWW  ( World  Wide  Web ), search ( surfing ), download .
b. Pemindahan  Berkas/ File  Transfer Protocol (FTP).
c. Mencari lokasi suatu file
( Archieve ).

## Bandwidth
Bandwidth adalah suatu ukuran rentang  frekuensi  maksimum  yang dapat  mengalir  data  dari  suatu tempat  ke  tempat  lain  dalam  suatu waktu tertentu (Hekmat, 2005).
Satuan  yang  dipakai  untuk Bandwidth adalah  bit  per  secon (bps)  atau  Byte  persecon  (Bps)
dimana  1Byte  =  8  bit.  Bit  atau binary digit adalah basis angka yang terdiri  dari  angka  0  dan  1.  Satuan ini menggambarkan seberapa banyak  bit  (angka  0  dan  1)  yang dapat mengalir dari satu tempat ke tempat  yang  lain  dalam  setiap detiknya  melalui  suatu  media. Sedangkan  dalam  sinyal  analog,
bandwidth diartikan sebagai rentang antara frekuensi tinggi dan frekuensi  terendah  di  ukur  dalam satuan Hertz (HZ). Bandwidth adalah konsep pengukuran  yang  sangat  penting dalam  jaringan,  tetapi  konsep  ini memiliki  kekurangan  atau  batasan, tidak  peduli  bagaimana  cara mengirimkan  informasi  maupun media  apa  yang  dipakai  dalam penghantaran  informasi.  Ini  akan menyebabkan  batasan  terhadap panjang  media  yang  dipakai, kecepatan  maksimal  yang  dapat dipakai, mau pun perlakuan khusus terhadap  media  yang  dipakai, Karena  faktor  distorsi, Bandwidth dan  rate  data  biasanya  berbanding terbalik  dengan  jarak  komunikasi (Hekmat, 2005).
Sedangkan  batasan  terhadap perlakuan  atau  cara  pengiriman data  misalnya  adalah  dengan pengiriman secara paralel ( synchronous ),
serial ( asynchronous ), perlakuan terhadap media  yang  spesifik  seperti  media yang  tidak  boleh  ditekuk  (serat optis),  pengirim  dan  penerima harus  berhadapan  langsung  ( line of sight ),  kompresi  data  yang  dikirim, dll (Hekmat, 2005).
Manajemen bandwidth adalah sebuah  proses  penentuan  besarnya bandwidth kepada  tiap  pemakai dalam jaringan komputer. Besarnya bandwidth akan berdampak kepada
kecepatan  transmisi, Bandwidth internet  disediakan  oleh  provider internet  dengan  jumlah  tertentu tergantung sewa pelanggan. Dengan QoS  dapat  diatur  agar user tidak menghabiskan Bandwidth yang  di sediakan  oleh  provider. Bandwidth mempresentasikan jarak keseluruhan  atau  jangkauan  di antara sinyal tertinggi dan terendah pada  kanal  komunikasi.  Pada dasarnya bandwidth mempresentasikan  kapasitas  dari koneksi,  semakin  tinggi  kapasitas, maka  umumnya  akan  diikuti  oleh kinerja  yang  lebih  baik,  meskipun kinerja keseluruhan juga tergantung  pada  faktor-faktor  lain, misalnya latency yaitu waktu tunda antara  masa  sebuah  perangkat meminta  akses  ke  jaringan  dan masa  perangkat  itu  memberi  izin untuk melakukan transmisi (Hekmat, 2005).
Logika fuzzy Dalam  banyak  hal,  logika fuzzy digunakan sebagai suatu cara untuk memetakkan  permasalahan  dari input ke output yang  diharapkan. Logika fuzzy dapat dianggap sebagai kotak  hitam  ( black  box )  yang menghubungkan antara ruang input menuju ke ruang output (Kusumadewi, 2004). Kotak hitam ( black  box ) tersebut  berisi  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengolah  data input menjadi output dalam bentuk informasi.  Salah satu permasalahan yang  menggunakan  pemetaan  dari suatu input ke output adalah masalah  produksi  barang.  Pada permasalahan  produksi  barang diberikan input data  semua  total persediaan  barang  yang  mungkin dan output nya  semua  jumlah
barang  yang  harus  diproduksi (Kusumadewi, 2004).
Himpunan fuzzy memiliki  dua atribut, yaitu linguistik dan numeris.  Atribut  linguistik  adalah atribut  yang  digunakan  untuk penamaan suatu grup yang mewakili  suatu  keadaan  atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti muda,  parobaya,  tua.  Sedangkan atribut  numeris  adalah  suatu  nilai yang  menunjukkan  ukuran  dari suatu variabel (Kusumadewi, 2004). Menurut  (Kusumadewi,  2004) terdapat  beberapa  hal  yang  perlu diketahui  dalam  memahami  sistem fuzzy yaitu:
a. Variabel fuzzy Variabel fuzzy merpakan  variabel yang dibahas dalam sistem fuzzy .
b. Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu group  yang  mewakili  suatu kondisi  atau  keadaan  tertentu dalam suatu variable fuzzy .
c. Semesta Pembicaraan
Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy . Semesta pembicaraan merupakan  himpunan  bilangan real  yang  senantiasa  bertambah secara  monoton.  Nilai  semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif.
d. Domain Domain  himpunan fuzzy adalah keseluruhan  nilai  yang  diijinkan dalam  semesta  pembicaraan  dan boleh  dioperasikan  dalam  suatu himpunan fuzzy .  Seperti  halnya semesta  pembicaraan,  domain merupakan  himpunan  bilangan real  yang  senantiasa  bertambah
secara  monoton.  Nilai  domain dapat  berupa  bilangan  positif maupun negatif.

## Fungsi  Keanggotaan  dan  Operator Fuzzy
Fungsi keanggotaan adalah kurva yang  menunjukkan  pemetaan  titik- titik input data  ke  dalam  nilai keanggotaannya atau derajat keanggotaan,  yang  memiliki  interval antara 0 sampai 1. Terdapat beberapa fungsi  yang  bisa  digunakan,  di antaranya adalah: representasi linier, representasi kurva segitiga, representasi kurva trapesium, representasi  kurva-s,  representasi kurva  bentuk  bahu,  representasi kurva  bentuk  lonceng  (Kusumadewi, 2004). Terdapat  beberapa  operasi  yang didefinisikan  secara  khusus  untuk mengkombinasi  dan  memodifikasi himpunan fuzzy .  Nilai  keanggotaan sebagai  hasil  dari  operasi  dua himpunan disebut dengan α-predikat atau fire  streng .  Terdapat  tiga operator fuzzy yang  diciptakan  oleh Zadeh, yaitu: operator AND, operator OR, dan operator NOT (Kusumadewi, 2004).

## Inferensi Fuzzy
Inferensi Fuzzy merupakan kerangka komputasi yang didasarkan  pada  teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy berbentuk  if- then, dan penalaran fuzzy . Inferensi fuzzy telah  berhasil  diterapkan  di bidang-bidang seperti kontrol otomatis,  klasifikasi  data,  analisis keputusan  dan  sistem  pakar. Sehingga  dari  penerapan  yang  ada dikenal  beberapa  istilah  lain  dalam inferensi fuzzy yaitu fuzzy rule based, sistem pakar fuzzy , pemodelan fuzzy , fuzzy assosiative
memory  dan  pengendalian fuzzy (ketika  digunakan  pada  proses kontrol) (Kusumadewi, 2004).
Dalam  inferensi fuzzy ada beberapa  komponen  utama  yang dibutuhkan.  Komponen  tersebut meliputi  data  variabel input ,  data variabel output ,  dan  data  aturan. Untuk mengolah data variabel input dibutuhkan beberapa fungsi meliputi  fungsi  fuzzifikasi  yang terbagi  dua,  yaitu  fungsi  untuk menentukan nilai jenis keanggotaan suatu himpunan dan fungsi penggunaan operator. Fungsi fuzzifikasi  akan  mengubah  nilai crisp  (nilai  aktual)  menjadi  nilai fuzzy .  Selain  itu,  dibutuhkan  pula fungsi  defuzzifikasi,  yaitu  fungsi untuk  memetakan  kembali  nilai fuzzy menjadi  nilai  crisp  yang menjadi output solusi permasalahan (Kusumadewi, 2004).
Metode Sugeno
Penalaran dengan metode output (konsekuen)  sistem  tidak berupa  himpunan fuzzy ,  melainkan berupa  konstanta  atau  persamaan linear.  Metode  ini  diperkenalkan oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada tahun 1985 (Kusumadewi, 2004).
Michio  Sugeno  mengusulkan penggunaan singleton sebagai fungsi keanggotaan dari konsekuen.
Singleton  adalah  sebuah  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan pada  titik  tertentu  mempunyai sebuah  nilai  dan  0  di  luar  titik tersebut.  Pada  metode  Sugeno  dua bagian pertama dari proses penarikan kesimpulan fuzzy ,
fuzzifikasi input dan  menerapkan operator fuzzy semua  sama  dengan metode Mamdani. Perbedaan utama antara  metode  Mamdani  dan
Sugeno  adalah output membership function  dari  metode  Sugeno berbentuk  linier  atau  konstan (Kusumadewi, 2004).
Aturan  pada  model fuzzy Sugeno mempunyai bentuk :
If Input 1 = x and Input 2 = y then Output is z = ax + by + c Untuk  model  Sugeno  orde-Nol, Output level  z  adalah  konstan (a=b=0). Output level  z i dari  setiap aturan merupakan berat dari aturan wi (firing strength). Sebagai contoh, untuk aturan AND dengan Input 1 = x  dan Input 2  =  y,  maka  firing strength  adalah  :  wi  =  AndMethod (F1(X),  F2(Y))  dimana  F1,2  (.) adalah  membership  function  untuk Input 1 dan 2.
Keuntungan metode Sugeno :
1. Komputasinya lebih efisien .
2. Bekerja paling baik untuk teknik linear (kontrol PID, dll) . 3. Bekerja paling baik untuk teknik optimasi dan adaptif .
4. Menjamin kontinuitas permukaan output .
5. Lebih cocok untuk analisis secara matematis.
Ada 2 model fuzzy dengan metode Sugeno yaitu sebagai berikut:
1. Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol Secara umum bentuk model
fuzzy SUGENO Orde-Nol adalah: IF (x1 is A1) • (x2 is A2) • (x3 is A3) • ...... • (xN is AN) THEN z=k dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai  anteseden,  dan  k  adalah suatu  konstanta  (tegas)  sebagai konsekuen.
2. Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu Secara  umum  bentuk  model
fuzzy SUGENO Orde-Satu adalah:
IF (x1 is A1) •...... • (xN is AN) THEN z = p1*x1 + … + pN*xN + q
Dengan  Ai  adalah  himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan pi adalah  suatu  konstanta  (tegas)  ke-i dan  q  juga  merupakan  konstanta dalam konsekuen. Apabila komposisi  aturan  menggunakan metode SUGENO, maka deffuzifikasi dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya (Kusumadewi, 2004). Sistem fuzzy Sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki  oleh  sistem fuzzy murni untuk menambah suatu perhitungan matematika sederhana sebagai bagian THEN. Pada perubahan ini, sistem fuzzy memiliki  suatu  nilai  rata-rata tertimbang ( Weighted Average Values )  di  dalam  bagian  aturan fuzzy IF-THEN . (Kusumadewi,
2004).
Sistem fuzzy  Sugeno juga memiliki kelemahan terutama pada bagian THEN, yaitu  dengan  adanya perhitungan  matematika  sehingga tidak  dapat  menyediakan  kerangka alami  untuk  merepresentasikan pengetahuan
manusia dengan sebenarnya.  Permasalahan  kedua adalah  tidak  adanya  kebebasan untuk  menggunakan  prinsip  yang berbeda dalam logika fuzzy , sehingga ketidakpastian dari sistem fuzzy tidak dapat direpresentasikan secara  baik  dalam  kerangka  ini (Kusumadewi, 2004).
Pembentukan Fungsi Keanggotaan Fungsi Keanggotaan ( membership function ) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data  ke  dalam  nilai keanggotaannya (sering juga
disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval  antara  0  sampai  1.  Salah satu  cara  yang  dapat  digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan  fungsi  (Kusumadewi,
2004).
Ada  beberapa  fungsi  yang  bisa digunakan antara lain :
Representasi Linear Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotan yang digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling  sederhana  dan  menjadi pilihan  yang  baik  untuk  mendekati suatu  konsep  yang  kurang  jelas (Kusumadewi, 2004).
Ada  2  keadaan  himpunan fuzzy yang  linear.  Pertama,  kenaikan himpunan  dimulai  pada  nilai domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan  nol  [0]  bergerak  ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki  derajat  keanggotaan  lebih tinggi Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1 :  Kurva Linear Naik (Kusumadewi, 2004)
Fungsi Keanggotaan:
Gambar 2 : Kurva Linear Turun (Kusumadewi, 2004)
Fungsi Keanggotaan:
Representasi Kurva Segitiga Kurva  Segitiga  pada  dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linear)  yang  ditunjukkan  dalam Gambar 3.
Gambar 3 : Kurva Segitiga (Kusumadewi, 2004) Fungsi Keanggotaan:
Representasi Kurva Bahu
Representasi kurva bahu digunakan untuk mengakhiri variabel  suatu  daerah  variable fuzzy . Untuk bahu kiri bergerak dari pernyataan benar benar ke pernyataan  salah,  demikian  juga bahu kanan bergerak dari pernyataan  salah  ke  pernyataan benar.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Gambar 2.4 (Kusumadewi, 2004).
Gambar 4 : Kurva bahu (Kusumadewi, 2004)
Fungsi Keanggotaan bahu kiri:
Fungsi Keanggotaan bahu kanan:
Metode Penelitian Bahan  yang  dibutuhkan  pada penelitian  ini  adalah  data  traffik penggunaan bandwidth pada jaringan  komputer  yang  berkaitan dengan, kecepatan browsing, kecepatan download dan  dan kecepatan streaming pada  jaringan internet  yang  diambil  dari  router (RB1100) yang ada di ruang server UPT  Laboratorium  STMIK  Asia Malang. Pengambilan data
dilakukan  mulai  dari  jam  08.00 hingga  jam  21.00  setiap  5  menit.
Data dikumpulkan lalu diidentifikasi  berupa  data  histori penggunaan bandwidth .  Data  ini digunakan sebagai data input dalam fuzzy sugeno.    Sedangkan  data output dari  sistem  ini  adalah penentuan besarnya limit maksimum dari browsing,
download , dan streaming .
Alat Penelitian Alat  penelitian  yang  digunakan pada  proses  penelitian  ini  antara lain sebagai berikut:
1. Perangkat keras ( hardware ) yang digunakan adalah:
Laptop Toshiba Satellite  L510, Memori  1
GB, HDD 250 GB
2. Perangkat lunak (software ) terdiri  atas  tiga  bagian,  yaitu sistem  operasi  dan  bahasa pemrograman yaitu Sistem operasi  Windows  Xp  dan Visual Basic 6.0  serta  Microsoft  Acces
2007.
Metode Penelitian Proses perancangan manajemen bandwidth internet menggunakan fuzzy sugeno diuraikan sebagai berikut: Prosedur Penelitian Prosedur penelitian akan mengikuti  jalannya  diagram  alur penelitian  yang  merupakan  acuan dari  penelitian  yang  ditunjukkan dalam Gambar 4.
Gambar 4 : Prosedur penelitian
HASIL DAN PEMBAHASAN KONTEKS DIAGRAM Konteks diagram dalam perancangan  ini  ditunjukkan  dalam Gambar 5.
Gambar 5 :  Konteks Diagram

## DATA FLOW DIAGRAM
Data  flow  diagram  yang  digunakan menurut Yordan dan DeMarco. Data flow  diagram  sistem  ditunjukkan dalam Gambar 4.2
Gambar 6 : Data flow diagram
Implementasi  ke  perangkat lunak Kesimpulan pengujian selesai
Pengumpulan data Pengolahan data Perancangan  dan  desain  sistem dengan fuzzy sugeno mulai Info update data Info max limit data trafik Update data Admi n User Manajement Bandwidth Fuzzy Sugeno

## DATABASE
Pada  database  ini  digunakan  3 buah  tabel  yaitu  tabel  Admin,  tabel Himpunan,  dan  tabel  Rule.  Tabel Admin ditunjukkan dalam Tabel 4.1.
Tabel 1 : Tabel Admin Field Name   Data Type Field size User name text 255 Password text 255 Pada  tabel  admin  ini  berfungsi sebagai  verifikasi  pada  saat  login admin.  Selanjutnya  dibuat  tabel himpunan  yang  berfungsi  untuk menyimpan  data  parameter  atau domain  dari  tiap  himpunan.  Tabel Himpunan ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2 :  Tabel himpunan Field Name   Data Type  Field size P_Browsing  Text 255 P_ Download Text 255 P_ Streaming Text 255
Tabel  yang  terakhir  adalah tabel  rule  yang  berisi  kondisi himpunan  dari  tiap  keadaan variabel  yang  dihitung.  Kondisi1 digunakan untuk keadaan himpunan  dari  Browsing,  kondisi2 digunakan untuk keadaan himpunan  dari Download ,  dan kondisi3 adalah keadaan  himpunan dari Streaming .  Sedangkan  Max1 adalah  besar  maksimum  limit  dari browsing,  Max2  adalah  besar maksimum limit dari download , dan Max3 adalah besar maksimum limit dari streaming . Nilai max ini adalah output dari  aturan fuzzy yang digunakan.  Tabel  Rule  ditunjukkan dalam Tabel 4.3.
Tabel 3 : Tabel Rule Field Name   Data Type Field size No Number Integer Kondisi1 Text 255
Kondisi2 Text 255 Kondisi3 Text 255 Max1 Number Integer Max2 Number Integer Max3 Number Integer METODE FUZZY SUGENO 1. Pembentukan variabel
Variabel input terbagi atas variabel  trafik  browsing,  trafik download ,  dan  trafik streaming .
Sedangkan variabel output terbagi atas maks limit browsing, maks  limit download ,  dan  maks limit streaming .
2. Himpunan
Pada  himpunan fuzzy ini  untuk setiap  variabel  memiliki  4 himpunan fuzzy yaitu  sangat rendah,  rendah,  normal,  dan tinggi.  Himpunan fuzzy untuk setiap variabel ditunjukkan dalam Gambar 4.3
Gambar  7:  Himpunan fuzzy untuk setiap variabel
Himpunan fuzzy Sangat  rendah memiliki  domain  [0,  750]  dengan derajat  keanggotaan  tertinggi  (=1) terletak  pada  nilai  antara  0  –  500. Kurva  yang  digunakan  adalah  bahu kanan.  Fungsi  keanggotaan  Sangat rendah ditunjukkan dalam persamaan 1.

## ( )
{
(1) Himpunan fuzzy Rendah memiliki  domain  [500,  1000] dengan derajat keanggotaan tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai antara  750.  Kurva  yang  digunakan adalah segitiga. Fungsi keanggotaan Rendah ditunjukkan
dalam persamaan 2. ( ) {
(2)
Himpunan fuzzy Normal memiliki  domain  [750,  1500] dengan derajat keanggotaan tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai antara 1000. Kurva yang digunakan adalah segitiga. Fungsi keanggotaan Normal
ditunjukkan dalam
persamaan 3. ( ) {
(3)
Himpunan fuzzy Tinggi memiliki  domain  [1000,  2000] dengan derajat keanggotaan tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai antara  1500  –  2000.  Kurva  yang digunakan  adalah  bahu  kiri.  Fungsi keanggotaan  Tinggi  ditunjukkan dalam persamaan 4.
( )
{
(4.4)
3. Rule Base
Rule base ditunjukkan dalam Tabel 4 Tabel 4 :  rule base kondisi1 kondisi2 kondisi2 1 Sangat rendah Sangat rendah Sangat rendah 1000 500 500 2 Sangat rendah Sangat rendah Rendah 1000 500 500 3 Sangat rendah Sangat rendah Normal 500 500 1000 4 Sangat rendah Sangat rendah Tinggi 750 250 1000 5 Sangat rendah Rendah Sangat rendah 1000 500 500 6 Sangat rendah Rendah Rendah 1000 500 500 7 Sangat rendah Rendah Normal 500 500 1000 8 Sangat rendah Rendah Tinggi 750 250 1000 9 Sangat rendah Normal Sangat rendah 1000 500 500 10 Sangat rendah Normal Rendah 1000 500 500 11 Sangat rendah Normal Normal 500 500 1000 12 Sangat rendah Normal Tinggi 750 250 1000 13 Sangat rendah Tinggi Sangat rendah 1000 500 500 14 Sangat rendah Tinggi Rendah 1000 500 500 15 Sangat rendah Tinggi Normal 500 500 1000 16 Sangat rendah Tinggi Tinggi 750 250 1000 17 Rendah Sangat rendah Sangat rendah 1000 500 500 18 Rendah Sangat rendah Rendah 1000 500 500 19 Rendah Sangat rendah Normal 500 500 1000 20 Rendah Sangat rendah Tinggi 750 250 1000 21 Rendah Rendah Sangat rendah 1000 500 500 22 Rendah Rendah Rendah 1000 500 500 23 Rendah Rendah Normal 500 500 1000 24 Rendah Rendah Tinggi 750 250 1000 25 Rendah Normal Sangat rendah 1000 500 500 26 Rendah Normal Rendah 1000 500 500 27 Rendah Normal Normal 500 500 1000 28 Rendah Normal Tinggi 750 250 1000 29 Rendah Tinggi Sangat rendah 1000 500 500 30 Rendah Tinggi Rendah 1000 500 500 31 Rendah Tinggi Normal 500 500 1000 32 Rendah Tinggi Tinggi 750 250 1000 33 Normal Sangat rendah Sangat rendah 1000 500 500 34 Normal Sangat rendah Rendah 1000 500 500 35 Normal Sangat rendah Normal 500 500 1000 36 Normal Sangat rendah Tinggi 750 250 1000 37 Normal Rendah Sangat rendah 1000 500 500 38 Normal Rendah Rendah 1000 500 500 39 Normal Rendah Normal 500 500 1000 40 Normal Rendah Tinggi 750 250 1000 41 Normal Normal Sangat rendah 1000 500 500 42 Normal Normal Rendah 1000 500 500 43 Normal Normal Normal 500 500 1000 44 Normal Normal Tinggi 750 250 1000 45 Normal Tinggi Sangat rendah 1000 500 500 46 Normal Tinggi Rendah 1000 500 500 47 Normal Tinggi Normal 500 500 1000 48 Normal Tinggi Tinggi 750 250 1000 49 Tinggi Sangat rendah Sangat rendah 1000 500 500 50 Tinggi Sangat rendah Rendah 1000 500 500 51 Tinggi Sangat rendah Normal 500 500 1000 52 Tinggi Sangat rendah Tinggi 750 250 1000 53 Tinggi Rendah Sangat rendah 1000 500 500 54 Tinggi Rendah Rendah 1000 500 500 55 Tinggi Rendah Normal 500 500 1000 56 Tinggi Rendah Tinggi 750 250 1000 57 Tinggi Normal Sangat rendah 1000 500 500 58 Tinggi Normal Rendah 1000 500 500 59 Tinggi Normal Normal 500 500 1000 60 Tinggi Normal Tinggi 750 250 1000 61 Tinggi Tinggi Sangat rendah 1000 500 500 62 Tinggi Tinggi Rendah 1000 500 500
63 Tinggi Tinggi Normal 500 500 1000 64 Tinggi Tinggi Tinggi 750 250 1000 Rule ke- Input (himpunan) Max1 Max2 Max3
Dari  tabel  4  aturan fuzzy yang digunakan  adalah  jika  kondisi1 (trafik  browsing)  dan  kondisi2 (trafik download )  dan  kondisi3 (trafik streaming )  maka  nilai  max1
(limit  browsing)  dan  nilai  max2 (limit download )  dan  nilai  max3
(limit streaming ). Misal aturan fuzzy no  12  jika  trafik  browsing  sangat rendah dan trafik download normal dan  trafik streaming tinggi  maka maksimal  limit  browsing  500  dan maksimal  limit download 500  dan maksimal  limit streaming 1000.
Untuk nilai dari masing-masing aturan fuzzy digunakan nilai minimum (operator
AND)  sedangkan  untuk  nilai  z terdiri atas 3 nilai yaitu z-browsing, z- download , dan z- streaming .
4. De fuzzy fikasi Proses de fuzzy fikasi menggunakan metode defuzzy weighted average
dengan persamaan yang ditunjukkan dalam persamaan 4.5.
…………………………. (4.5) Nilai  z  pada  persamaan  4.5 digunakan  untuk  menghitung  nilai z-browsing,  z- download ,  dan  z- streaming .

## IMPLEMENTASI
Antarmuka halaman menu utama  ditunjukkan  dalam  Gambar 8.  Pada  halaman  menu  utama terdapat 3 menu utama yaitu Menu Bandwidth , Menu Admin, dan Menu Exit.
Gambar 8 : Menu utama
Menu Bandwidth berfungsi untuk input data  trafik  yang ditunjukkan dalam Gambar 9.
Gambar 9 : Menu Bandwidth
Menu Admin ditunjukkan dalam  Gambar  10  Admin  harus login  dulu  untuk  masuk  ke  menu Admin. Halaman login ditunjukkkan dalam Gambar 11.
Gambar 10 : Login
Gambar 11 : Menu Admin
Dalam  perhitungan fuzzy sugeno penentuan  nilai output yaitu  nilai maksimum
limit bandwidth , download , dan streaming ditunjukkan  dalam  listing  program berikut:
If rs(2) = "Sangat rendah" Then b = h Download 1 Else If rs(2) = "Rendah" Then b = h Download 2 Else If rs(2) = "Normal" Then
b = h Download 3
Else b = h Download 4 End If End If End If
If rs(3) = "Sangat rendah" Then c = h Streaming 1 Else If rs(3) = "Rendah" Then c = h Streaming 2 Else If rs(3) = "Normal" Then c = h Streaming 3 Else c = h Streaming 4 End If End If End If
'nilai α-predikat (minimum) If (a <= b And a <= c) Then d = a Else If (b <= a And b <= c) Then d = b Else d = c End If End If If d <> 0 Then txt = " jika akses browsing = " & rs(1) & " dan akses download = " & rs(2) & " dan streaming = " & rs(3) & " maka output adalah sbb " End If rs.MoveNext Loop End Sub Sub de fuzzy fikasi()
zn = d * rs(4) zBrowsing = zBrowsing + zn zn = d * rs(5) z Download = z Download + zn zn = d * rs(6) z Streaming = z Streaming + zn nz = nz + d
'nilai z @variabel
zBrowsing = zBrowsing / nz z Download = z Download / nz z Streaming = z Streaming / nz Label1(1) = zBrowsing Label1(2) = z Download Label1(3) = z Streaming FormDetail.Label1(19) = zBrowsing FormDetail.Label1(20) = z Download FormDetail.Label1(21) = z Streaming End Sub
Private Sub cmdHitung_Click() fuzzy fikasi aturan_ fuzzy de fuzzy fikasi Sub fuzzy fikasi() xBrowsing        ;derajat keanggotaan HimpunanBrowsing ;himpunan x Download Himpunan Download x Streaming Himpunan Streaming End Sub Sub aturan_ fuzzy ()
Dim txt As String Dim a, b, c, d, zn, nz, zBrowsing, z Download , z Streaming As Currency connection tabel "Rule"        'aturan fuzzy If Not rs.BOF Then rs.MoveFirst End If Do While Not rs.EOF If rs(1) = "Sangat rendah" Then a = hBrowsing1 Else If rs(1) = "Rendah" Then a = hBrowsing2 Else If rs(1) = "Normal" Then a = hBrowsing3 Else
a = hBrowsing4
End If End If
Hasil  detail  running  program fuzzy sugeno  ditunjukkan  dalam Gambar 12.
Gambar 12 : Detail fuzzy sugeno
PENGUJIAN
Pada proses pengujian dilakukan  dengan  memasukkan data trafik browsing, download , dan streaming pada  router  RB1100  di ruang  server.  Pengujian  dilakukan mulai  pukul  08.00-21.00  selama  5 menit  sekali.    Hasil  pengujian ditunjukkan dalam Tabel 6.1.
Tabel 5 : Hasil pengujian Jumlah data pengujian diperoleh  sebanyak  64  data. Diperoleh rata-rata nilai maksimum limit  browsing  851  kbps,  rata-rata nilai maksimum limit download 592 kbps  dan  rata-rata  nilai  maksimum limit streaming 643  kbps.  Hasil perhitungan  ini  berlaku  hanya
selama  1  hari  (8  jam)  pada  saat pengujian.  Data  pengujian  ini  akan berubah  sesuai  dengan  data  real time pada saat diuji.

## PENUTUP
Penelitian  ini  mengembangkan sebuah  rancangan  metode fuzzy sugeno dalam mana-jemen pengaturan bandwidth internet untuk  mengoptimalkan  pemakaian akses  internet  seca-ra  keseluruhan. Dari  perancangan,  implementasi dan  pengujian  perangkat  lunak didapatkan sim-pulan sebagai berikut : 1. Tahapan perancangan manajemen bandwidth menggunakan fuzzy sugeno  meliputi  perancangan konteks  diagram,  data  flow diagram, database, dan perancangan fuzzy sugeno.
2. Pada  metode fuzzy sugeno terdapat  4  himpunan  meliputi himpunan Sangat rendah, Rendah, Normal, dan Tinggi, fungsi keanggo-taan  berupa  kurva  bahu kanan, bahu kiri dan segitiga, ada 64 aturan fuzzy , dan de fuzzy fikasi menghasilkan  nilai  maksimum limit  browsing, download dan streaming . 3. Hasil  pengujian  akses  internet dengan  pengambilan  data  di router menghasilkan jumlah pengujian  sebanyak  64  buah dengan  rata-rata  maksimum  limit untuk browsing 851 kbps, download 592 kbps, dan streaming 643 kbps. Hasil pengujian bersifat real time . Adapun saran dalam pengembangan  sistem  ini  adalah sistem bisa langsung berkomunikasi dengan router tanpa input manual.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Andrew  S.  (1997).
Jaringan komputer .
Edisi Ke-3.
Prenhallindo, Jakarta. http://faculty.petra.ac.id/ido/courses /grafis/internet.pdf
2. Kusumadewi,  S.  (2004). Aplikasi Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung
Keputusan . Graha Ilmu,
Yogyakarta.
3. Kusumadewi,  S.  (2007). Sistem fuzzy  untuk  klasifikasi  indikator kesehatan
daerah , Seminar TEKNOIN . C1-C8
4. Mustaziri.  (2012). Sistem  pakar fuzzy  untuk  optimasi  penggunaan bandwidth  jaringan  komputer . Magister tesis. Universitas
Diponegoro, Semarang ( http://eprints.undip.ac.id/36014/1/
Mustaziri.pdf )
5. Periyadi.  (2012). Implementasi Manajemen  Bandwidth  Internet Berbasis  Kuota  dan  Filtering dengan  IPCop  OS,  Studi  Kasus: Warnet  Zamzami , Journal  PA . Politeknik Telkom Bandung