## SIMULASI ANTRIAN PAKET DATA JARINGAN DENGAN MEKANISME DROP TAIL

## Misbahul Fajri
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan, Kebon Jeruk, Jakarta Barat 11530 Email: fajri.m@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  penggunaan  komputer  dengan  akses  jaringan  serta  layanannya  cepat  berkembang dari  masa  ke  masa,  ini  membuat  kepadatan  trafik  data  pada  jaringan  internet  maupun  intranet. Kemacetan  jaringan  internet  pertama  kali  dialami  pada  akhir  tahun  80-an,  pada  saat  itu  belum adanya mekanisme yang menangani hal tersebut. kemudian ditemukannya teorinya yaitu Congestion Avoidance and Control. Congestion adalah  pengumpulan paket melebihi kapasitas bandwidth yang tersedia  pada link, congestion  akan  mengakibatkan  penurun  kinerja  jaringan  diantaranya;  multiple packet  losses,  utilitas  link yang  rendah  (low  throughput),  delay  antrian  yang  tinggi,  dan kemacetan yang  parah  (congestion  collapse).    Penanganan  kepadata  jaringan  sangat  penting,  ini  membuat banyaknya metode-metode baru yang muncul dari metode sederhana sampai yang canggih, semuanya itu  mempunyai  kekurangan  dan  kelebihan,  serta  karakateristik  masing-masing,  ini  menjadikan  riset yang  menantang  untuk  dipelajari  dan  dikembangkan,  termaksud  dalam  penelitian  ini.    Pada penelitian ini dengan menggunakan simulator OPNET dibuat topologi jaringan bottlenect yang akan diimplemetasikan  metode  AQM  klasik  FIFO  (Drop  Tail)  dengan  trafik  layanan  seperti,  FTP. Sehingga  dapat  dilihat  penggunaan  buffer  pada  router  dalam  penanganan  antrian,  juga  berapa banyak trafik droped dan trafik sendnya, serta delay. Hasilnya dapat dilihat bahwa Drop Tail adalah solusi  yang  bekerja  dengan  baik  dalam  mengatasi  antrian  dalam  buffer  management  dengan ditunjukkan  3  karakteristik  yang  baik  yaitu  pada  Packet  Dropped,  Pengiriman  Ulang,  dan    Buffer Usage.
Kata Kunci: Network Congestion Control, FIFO, Drop Tail, Active Queue Management.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan penggunaan komputer dan jaringan serta layanannya cepat berkembang dari masa ke masa, ini membuat  kepadatan  trafik  data  pada  jaringan  internet  maupun  intranet.  Kemacetan  jaringan  internet  pertama  kali dialami pada akhir tahun 80-an dimana menurun drastis sehingga terjadi kolaps, ini disebabkan pada saat itu belum adanya  mekanisme  yang  menangani  hal  tersebut.  Tepatnya  pada  tahun  1986  pertama  terjadi  congestion  collapse, kemudian pada tahun 1988 Jacobson mengusulkan teorinya yaitu Congestion Avoidance and Control. Congestion adalah  pengumpulan paket melebihi kapasitas bandwidth yang tersedia pada link, congestion akan mengakibatkan  penurun  kinerja  jaringan  diantaranya; multiple  packet  losses,  utilitas  link yang  rendah (low throughput) ,  delay  antrian  yang  tinggi,  dan  kemacetan  yang  parah (congestion  collapse) .  Apabila  sampai  saat  ini congestion tidak dapat diatasi maka mungkin internet akan menjadi sejarah, dengan demikian sangat penting untuk menangani  congestion,  ini  buktikan  banyaknya  metode-metode  baru  yang  muncul  dari  metode  sederhana  sampai yang  canggih,  semuanya  itu  mempunyai  kekurangan  dan  kelebihan,  serta  karakateristik  masing-masing,  ini menjadikan riset yang menantang untuk dipelajari dan dikembangkan, termaksud dalam penelitian ini.
Congestion  Control terdiri  dari  dua  bidang  yaitu  TCP Congestion  Control dan Active  Queue  Management, keduanya  mempunyai  mekanisme  berbeda. Active  Queue Management adalah congestion  control yang  diterapkan dijaringan  yaitu  di router  device ,  teori  antrian  sederhana  seperti  FIFO  umum  digunakan  pada  AQM,  walaupun demikian penerapannya sangat penting sebagai standard.
Pada  penelitian ini  dilakukan  simulasi  jaringan  untuk  melihat  kinerja  suatu  jaringan  pada  kondisi  trafik  yang semakin  padat,  sehinggan  dapat  ditunjukan  bagaimana  metode-metode Active  Queue  Management yang diimplementasikan  pada router.  Dengan  menggunakan  simulator  OPNET  dibuat  topologi  jaringan bottlenect yang akan  diimplementasikan  metode  AQM  klasik  FIFO  dengan  scenario  yang  akan  dilakukan  adalah  dengan  trafik layanan seperti, FTP. Sehingga dapat dilihat penggunaan buffer pada router dalam penanganan antrian, juga berapa banyak  trafik droped dan  trafik send nya,  serta delay yaitu  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  paket  untuk  menunggu sampai dapat dikirim ketujuan. Dengan demikian dapat dilihat kinerja dan karakteristik AQM tersebut pada skenario yang  diberikan.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah mensimulasikan  penanganan  kemacetan  jaringan  dengan  mekanisme metode Active Queue Management , yaitu Drop Tail (FIFO), sehingga dapat dilihat kinerja dan karakteristiknya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Network Congestion Control
Congestion  control meliputi  perancangan  mekanisme  dan  algoritma  pada  keterbatasan  kapasitas  atau pengaturan sumber daya trafik secara dinamis. Itu dapat dilakukan dengan solusi statis seperti penambahan memori buffer,  menyediakan  link  yang  lebih  cepat  atau  dengan  proseseor  yang  cepat,  itu  semua  tidak  efektif  dalam pengaturan kemacetan. Penggunaan internet didominasi oleh trafik TCP seperti Telnet, FTP, Web traffic dan email. Layanan  TCP  ini  adalah  90%  pada  keseluruhan  trafik  di  internet  dengan  50-70%  persen  trafik  ini  short-lived connection dalam ukuran dan lifetime. Meskipun aplikasi-aplikasi ini lebih elastis, tetapi ada hubungannya dengan packet delay atau paket losses yang akan menjadi macet dan masalah yang serius terjadi congestion.

## 2.2 Active Queue Management (AQM)
Sebagai  bagian  dari  mekanisme  alokasi  sumber  daya,  setiap  router  harus  menerapkan  beberapa  teori  antrian yang  mengatur  bagaimana  paket  sementara  dibuffer  menunggu  untuk  dikirim.  Berbagai  teori  antrian  dapat digunakan untuk mengontrol paket yang dikirimkan (dialokasi bandwidth) dan paket yang dibuang (diruang buffer). Teori antrian juga mempengaruhi latensi yang dialami oleh sebuah paket, dengan menentukan berapa lama sebuah paket menunggu untuk ditransmisikan.

## 2.3 Drop Tail (FIFO)
Ide  antrian  FIFO  antrian  adalah  bahwa  paket  pertama  yang  tiba  di  router  adalah  paket  pertama  yang  akan dikirim. Mengingat bahwa jumlah ruang buffer pada setiap router terbatas, jika sebuah paket tiba dan antrian (ruang buffer)  penuh,  maka  router  membuang  paket  tersebut.  Hal  ini  dilakukan  tanpa  mempedulikan  aliran  apa  paket tersebut atau betapa pentingnya paket tersebut. Kinerja sistem antrian M/M/1 tergantung pada parameter berikut:
a) Tingkat kedatangan paket.
b) Ukuran paket.
c) Kapasitas layanan.
Antrian M/M/1 umumnya digambarkan  oleh proses  Poisson yang  mengatur kedatangan paket  ke buffer terbatas. Ketika sebuah paket mencapai kepala buffer, diproses oleh server dan dikirim ke tujuannya.
Sistem antrian M/M/1(FIFO, Drop Tail) ditunjukan pada gambar dibawah ini:
Gambar 1 Sistem Antrian FIFO
Dimana , ,  dan  C  mempresentasikan  packet  arrival  rate,  mean  packet  size (service  requirement) ,  dan service capacity .

## 2.4 Simulator Jaringan OPNET Modeler
Pemodelan  simulasi  metode  yang  semakin  popular  untuk  analisa  kinerja  jaringan.  Umumnya,  ada  2  bentuk simulasi  jaringan:  analytical  modeling  dan  computer  simulation.  Software  simulasi merupakan  tool  yang  berguna saat  ini  untuk  jaringan  dengan  topologi  yang  kompleks.  Pada  penelitian  ini  digunakan  software  simulasi  OPNET, dimana  merupakan  software  yang  powerfull  dan  telah  banyak  digunakan  dalam  bidang  professional  maupun akademik atau penelitian. OPNET (Optimized Network Engineering Tool) menyediakan lingkungan pengembangan yang  komprehensif  untuk  sepesifikasi,  simulasi  dan  analisa  kinerja  jaringan  komunikasi.  Jangkauan  luas  pada system komunikasi dari single LAN sampai jaringan satelit global dapat didukungnya.
Fitur utama OPNET dapat dirangkum, yaitu:
a) Modeling dan simulation cycle
b) Hierarchical Modeling
c) Specialized in communication networks
d) Automatic simulation generation.
Paket  simulator  ini  komplit  dengan  jangkauan  tool  dimana  developer  dapat  menspesifikasikan  dengan  detail, mengidentifikasi  element  model  yang  diinginkan,  menjalankan  simulasi  dan  menganalisa  data  keluaran  yang dihasilkan:

## Hierarchical Model Building
1) Network Editor – Pemodelan topologi jaringan
2) Node Editor – Pedefinisian model aliran data
3) Process Editor – Pemodelan aliran pengaturan

## Running Simulations
1) Simulation Tool – mendefinisikan dan menjalankan simulasi
2) Debungging Tool – Interaksi saat menjalankan simulasi
Analyzing Result
1) Probe Editor – Data yang dibutuhkan untuk dikumpulkan
2) Analysis Tool – hasil statistic
3) Filter Tool – Prosesing waktu
4) Animation Viewer – Perilaku dinamik

## 2.1 OPNET Models dan Network Configuration
Pada  bagian  ini,  Gambar  2.  menggambarkan  konfigurasi  jaringan  dan  model  simulasi  OPNET.    Topologi simulasi menunjukkan model jaringan yang merupakan konfigurasi jaringan bottleneck sederhana dengan dua router dan jumlah node subnet. Setiap subnet memiliki sejumlah sumber TCP. Konfigurasi ini dapat mewakili interkoneksi LAN ke WAN atau pengguna dial-up akses melalui WAN seperti pada kasus dari jaringan ISP.

## 3. METODE  PENELITIAN
Metode penelitian yang akan dilakukan adalah :

## 3.1 Studi literatur
Pada  fase  ini  mengumpulkan  materi  dan  konsep  penelitian    terkait  dari  berbagai  sumber,  seperti  jurnal  dan buku, serta melakukan persiapan pendukung penelitian.

## 3.1 Pendefinisian Masalah dan Skenario
Setiap  algoritma  Active  Queue  Management  mempunyai  karakteristik  kinerja  dan  prosesnya  masing-masing, dalam penelitian ini akan dilakukan pada skenario FIFO. Diharapkan pada penelitian dapat membandingkan kinerja dan karakteristik terhadap skenario tersebut.

## Tabel 1 AQM Skenario yang dianalisa

## 3.3 Perancangan dan Pemodelan
Pada  tahap  ini  melakukan  topologi  jaringan  yang  digunakan  adalah  sistem  jaringan  bottlenect  atau  Dumbel. Dengan  menerapkan  metode  Modeling  and  Simulation  cycle.  Peracangan  diterapkan  dan  dimodelkan  pada Simulator OPNET.
Kondisi dan topologi jaringan:
1) Topoogi jaringan bottleneck seperti gambar sesuai dengan gambar 2.
2) Menggunakan 2 buah Router yang dapat menerapkan AQM.
3) Menggunakan Switch untuk koneksi akses pada client
4) Beberapa Host sender dan receiver yang dapat diterapkan aplikasi-aplikasi skenario yang telah ditentukan.
No Skenario Aktivitas Lamanya Simulasi Keteranga n 1 Baseline FTP antara 5 client ke 5 server 150 detik FTP 100MB 2 FIFO FTP antara 5 client ke 5 server 150 detik FTP 100MB

## 3.4 Simulasi dan Analisa Hasil
Menjalankan  simulasi  prototype  yang  sudah  dirancang  pada  tahap  sebelumnya.  Ada  beberapa  sekenario  yang diuji terhadap mekanisme AQM yang akan dibandingkan. Setelah itu kemudian dianalisa kinerja dan perilaku setiap AQM  yang  diterapkan  pada  skenario-skenario  yang  telah  ditentukan,  dan  dibandingkan  setiap  mekanisme  AQM terhadap  skenario  yang  diimplementasikan.  Mekanisme  Active  Queue  Management  yang  disimulasikan  dan dibandingkan kinerjanya pada karakteristik sebagai berikut:
1) Buffer Usage
2) Traffic Droped
3) Delay/Jitter
4) Link Utilization

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Simulator yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah OPNET Modeler. Topologi jaringan, konfigurasi dan skenario pada perancangan dimplementasika pada simulator ini, dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 2 Implementasi topologi jaringan pada simulator OPNET .
Pengujian dengan menjalankan trafik data FTP pada setiap scenario FIFO. Pada setiap protokol AQM, skenario dijalankan yaitu: layanan FTP dengan 100 MB. Analisa unjuk kerjanya dapat dilihat pembahasan berikut ini.

## 4.1 Skenario Baseline
Mekanisme  Baseline  ditujukan  sebagai  bentuk  ideal  yaitu  tidak  adanya  antrian  dengan  mempunyai  memori buffer  yang  tidak  terbatas,  sehingga  tidak  ada  trafik  data  yang  didrop,  implementasi  pada  jaringan  sesuai  dengan spesifikasi dan konfigurasi rancangan pada Bab 3. yang ditunjukan pada Gambar 2,. Layanan FTP dijalankan dari ke-5 client PC ke 5 server, dengan simulator OPNET Modeler akan didapat karakteristik TCP Delay pada Gambar 3., dapat dilihat delay meningkat proporsional dengan berjalannya waktu.
Gambar 3 Delay TCP pada Baseline
Gambar 4 Buffer Usage pada Baseline
Penggunaan memori buffer (Buffer Usage) sekitar 83 paket/detik yang berada pada router, dan stabil diangkat tersebut,  ini dapat  dilihat  grafiknya  pada  Gambar  4.  Pada  scenario  tanpa  antrian  ini  delay  antrian  mencapai  skitar 0.87 detik pada detik ke 500 setalah dijalankan, dan stabil diangka tersebut, ini menunjukan jitter semakin menurun, karakterik ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Pada Tabel 2. memerlihatkan utilitas setiap link pada jaringan yang disimulasi, dimana antara client dan switch rata-rata  mempunyai  utilitas  0.3  lebih,  antara  switch  dan  router  ulitlitas  menujukan  sekitar  1,2,  dan  pada  link bottleneck  yaitu  diantara  kedua  router,  utilitas  linknya  menunjukan  sekitar  angka  75.  Ini  merupakan  nilai  default pada router untuk memenuhi standar kinerja yang baik.
Gambar 5 Delay Antrian dan Jitter pada Baseline
Tabel 2 Utilitas Link pada Baseline

## 4.2 Skenario FIFO
Analisa  skenario  pada  penelitian  ini  dibahas  pada  sub  bab  sebelumnya,  pada  sub  bab  berikut  ini  membahas perbandingan kedua scenario  FIFO dan Baseline. Pada Gambar 6. dapat dilihat perbandingan Packet Droped yang dialami ketiga mekanisme AQM tersebut, Terlihat bahwa FIFO mempunyai Packet Dropped sekitar 1.4, sedangkan Baseline tidak ada antrian karena memiliki daya tampung antrian yang besar. Jadi dapat disimpulkan bahwa FIFO dapat bekerja baik sesuai dengan kapasitas buffer yang dimilikinya.
Perbandingan  Delay  TCP  yang  dihasilkan  oleh  kedua  skenario  mempunyai  pola  yang  sama,  dimana  delay meningkat proporsional selama simulasi dijalankan, ini dapat dilihat grafiknya pada Gambar 7.
Gambar 6 Perbandingan Packet Dropped pada Baseline dan FIFO
.
Gambar 7 Perbandingan Delay TCP pada Baseline dan FIFO.
Penggunaan  Buffer  Memori  yang  dimiliki  router  dalam  menampung  antrian  pada  ketiga  skenario  yang ditunjukan  pada  Gambar  8,  dapat  disimpulkan  bahwa  FIFO  yang  terkecil  jumlah  buffer  usage-nya    dibandingkan Baseline,  yaitu  sekitar  63.  Sedangkan  Baseline  bertengger  di  sekitar  83.  Korelasinya  dengan  Packet  Dropped, dengan penampungan yang lebih sedikit pada FIFO mengakibatnya Packet Dropped semakin banyak.
Rata-rata delay yang dimiliki kedua skenario, bila dibandingkan ketiganya dapat dilihat pada Gambar 9, bahwa FIFO memiliki delay yang lebih kecil yaitu maksimum sekitar 0.14 detik, sedangkan baseline mempunyai max rata- rata  delay  0.1  detik.  Ketiga  jiter  atau  rata-rata  delay  menurun  seiring  semakin  stabilnya  trafik  tersebut  dalam jaringan. Besarnya delay dikarenkan banyaknya antrian pada router.
Dengan adanya  paket  dibuang  dalam  menjaga  trafik  data  yang  dimiliki  skenario  FIFO,  maka  pengirim  ulang yang  dilakukan  kedua  skenario  dapat  dilihat  perbandingannya  pada  Gambar  10.  Dapat  disimpulkan  bahwa  FIFO memiliki jumlah yang cukup besar, sedangkan Baseline tidak mempunyai paket retransmit karena kondisi ideal.
Gambar 8 Perbandingan Buffer Usage pada Baseline dan FIFO.
Gambar 9 Perbandingan rata-rata Delay Antrian pada Baseline dan FIFO
Gambar 10 Perbandingan Transmisi Ulang pada Baseline dan FIFO.
Utilitas  setiap  link  pada  scenario  FIFO  dapat  dilihat  pada  Tabel.3,  dimana  skitar  75%  pada  link  bottlenect diantar dua router tersebut. Sedangkan 2 link antara switch dan router mempunyai utilitas sekitar 1.8, dan antara pc dan klient rata-rata utilitas linknya berkisar 0.278 sampai 0.395. Untuk lebih detail nilai perbandingan yang dibuat oleh kedua skenario tersebut ditampilkan pada Tabel 3.

## Tabel 3 Utilitas Link pada FIFO
Tabel 4 Karakteristi Perbandingan pada Baseline, FIFO, dan PQ
Parameter Baseline FIFO Statistic Average Average IP Traffic Dropped (packets/sec) 0.00667 1.036 TCP Delay (sec) 585.6 585 TCP Retransmission Count 10 21.547 TCP Segment Delay (sec) 0.45344 0.37318

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil analisa yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1) Pada penelitian ini telah dilakukan simulasi kemacetan kemacetan jaringan dengan mekanisme AQM yaitu Baseline  (tanpa  antrian)  dan  Drop  Tail,  dengan  menganalisa  karakteristinya  saat  dijalankan  trafik  data layanan  FTP,  dimana  utilitas  link  bootlenect  pada  kedua  skenario  tersebut  adalah  sama  yaitu  75.  Juga Delay TCP yang dihasilkan oleh ketiga skenario sama yaitu rata-rata 586.
2) Hasil  eksperimen  Packet  Dropped  yang  dilakukan  FIFO  yaitu  sekitar  1.4  paket/detik.  Buffer  Usage  pada FIFO berada pada 63.
3) Delay antrian  yang dihasilkan oleh FIFO mempunyai karakteristik baik yaitu maksimum rata-rata sekitar 0.14. Karakteristik yang dihasilkan untuk pengiriman ulang kembali paket FIFO yaitu 21. Ini dikarenakan banyaknya paket yang didrop oleh FIFO.
4) Dengan mekanisme Drop Tail adanya pengiriman ulang pada paket yang telah didrop karena terbatasnya resource buffer.
Guna  perbaikan  dan  memberikan  masukan  bagi  penelitian  selanjutnya,  maka  dapat  disampaikan  saran-saran ataupun rekomendasi sebagai berikut:
1) Diharapkan  untuk  penelitian  berikutnya  dilakukan menggunakan  metode  lainya  seperti  Fair  Queue,  RED dan  lainnya,  sehingga  dapat  dibandingkan  metode  penelitian  ini  dengan  mekanisme  AQM  lainnya.  Juga tidak  menutup  kemungkian  dengan  mengubah-ubah  parameter  simulasi,    kapasitas  Buffer  dan  besarnya bandwidth pada link bootlenect.
2) Trafik  data  dapat  bervariasi,  seperti  layanan  VoIP,  Video,  HTTP,  dan  lainya.  Dengan  demikian  dapat dilihat efektifitas setiap metode penanganan kemacetan jaringan pada layana trafik data yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zhu,  Chengyu,  et  all.  A  Comparison  of  Active  Queue  Management  Algorithms  Using  OPNET  Modeler. School of Information Technology and Engineering University of Ottawa, Canada.
[2] Chen, Wu, et all. 15-17 April 2007. An Average Queue Weight Parameterization in a Network Supporting TCP  Flowas  with  RED.  Proceeding  of  the  2007  IEEE  International  Conference  on  Networking,  Sensing and Control, London UK.
[3] Alvarez,  Teresa,  et  all.  Understanding  Congestion  Control  Algorithms  in  TCP  Using  OPNET.  Dpt. Engineering Science and Automatic Control, Industrial Engineering School. Spain.
[4] Chang,  Xinjie.  “Network  Simulations  With  Opnet”.  Proceedings  of  the  1999  Winter  Simulation Conference.
[5] Aboelala, Emad,. 2008. ”Network Simulation Experiments Manual”. Morgan Kaufmann Publishers. ISBN: 978-0-12-373974-2.
[6] Ryu, Seungwan, et all. Advance in Internet Congestion Control. IEEE Communication, Volume 5, No. 1, Third Quarter 2004.
[7] Welzl, Michael. 22 January 2008. Internet Congestion Control: Evaluation and Current Open Issues. CAIA guest talk, Swinburne Univ., Melbourne AUS.
[8] Opnet Technologies. OPNET Modeler documentation.