InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer InComTech: Jurnal vol.13, no.1,  2023, 80-89 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Implementasi Active Queue Management pada Jaringan Bottleneck
Misbahul Fajri 1* , Anita Ratnasari 1 , Yani Prabowo 2
1 Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan, Jakarta 11650, Indonesia
2 Sistem Komputer, Universitas Budi Luhur,
Jl. Cileduk Raya, Jakarta 12260, Indonesia
*fajri@mercubuana.ac.id (Corresponding Email only)
Abstrak : Teknologi TCP  end-to-end  congestion  contro l  hanya menangani kemacetan jaringan dari suatu host tetapi tidak pada  jaringan  atau intermediate  network ,  oleh  karena  itu teknologi Active Queue Management (AQM) dikembangkan untuk  mengantisipasi  kemacetan  didalam  jaringan  yaitu pada  router.  AQM  dapat  mengatasi buffer  overflow pada router  dan  mencegah  terjadinya  masalah  sinkronisasi  pada jaringan  yang  padat,  yaitu  dengan  mendeteksi  sebelum terjadi  kemacetan  jaringan.  AQM  RED  ( random  early detection )  dikembangkan  dengan  pendekatan  heuristik untuk  mengantikan  kekurangan  mekanisme  Droptail  pada buffer  router,  sehingga  dapat  mengatisipasi  memburuknya kondisi  jaringan  yaitu;  hilangnya  paket  yang  berlebihan, utilitasasi link yang rendah ( low throughpu t), dan tingginya antrian  ( delay) ,  dengan  demikian  kemacetan  yang  parah ( congestion  collapse )  tidak  akan  terjadi.  Permasalahan  ini menarik untuk dipelajari dampak implementasi AQM yang akan dilakukan dalam penelitian ini. Protokol AQM adalah mekanisme  pengendali  kemacetan  yang  diterapkan  pada lapisan ke-tiga OSI pada peralatan jaringan router, dengan menggunakan  simulator  NS2  dibuat  topologi  jaringan bottleneck dan  diuji  coba  dengan  skenario  trafik.  Pada penelitian  ini  akan  diimplementasikan  metode  AQM  RED yang  disimulasikan  dengan  pengiriman  paket  FTP  dengan beberapa  skenario  trafik.  Hasil  penelitian  menunjukkan RED dapat mengatur queue ke target yang diharapkan 100 dibandingkan  Droptail  yang  mengalami  bufferbloat,  selain itu  RED  dapat  mereduksi  queing  delay  yang  rendah dibandingkan mekanisme tanpa AQM atau Drop-tail.
Copyright © 2023 Universitas Mercu Buana. All right reserved.
Keywords : RED (Random Early Detection) ; Drop-tail ; congestion  control ; AQM (active queue management) ; network trafic;
Riwayat Artikel: Diserahkan Juli 20 2022 Direvisi September 09 2022 Diterima Februari 01 2023 Dipublikasi 30 Arpil 2023
DOI : 10.22441/incomtech.v13i1.16086

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  berkembangnya  komputer  dan  layanannya,  membuat  pemakaian jaringan  komputer  dan  internet  semakin  ramai  dan  padat,  yang  membuat  trafik pengiriman  paket  data  menjadi  tinggi  pada  jaringan  internet  maupun  intranet. Penggunaan internet didominasi oleh trafik TCP, yaitu selain aplikasi FTP dan Web juga didukung dengan aplikasi Video on Demand (VoD) seperti Youtube dan MSN Video  menggunakan  TCP  untuk  paket  video  melalui  HTTP,  dan  aplikasi  Skype menghindari network firewall dengan TCP dengan port HTTP [1] . Bahkan Netflix yang menggunakan port TCP mengkonsumsi 30 persen trafik downstream di USA [2] , dengan demikian membutuhkan penjaminan layanan-layanan tersebut dalam pengiriman pada jaringan.
Pertama  kali  ditemukan  adanya  kemacetan  pada  jaringan  di  internet  dengan terjadinya  penurunan  drastis  kecepatan  transfer  sehingga  terjadi  kolaps,  ini disebabkan  karena  pengiriman  paket  yang  melebihi  kapasitas  link  dan  belum adanya mekanisme yang menangani masalah tersebut, sehingga terjadi congestion collapse , yang teori Congestion Avoidance and Control [3] diusulkan . Congestion akan mengakibatkan penurunan kinerja jaringan diantaranya; pembuangan paket, low throughput yang rendah, antrian paket yang tinggi, pemfaatan kapasitas link yang  rendah,  dan  kemacetan  yang  tinggi  ( congestion  collapse ).  Oleh  karena penanganan congestion sangatlah penting karena sangat mempengaruhi terhadap kualitas layanan. Berbagai solusi dan metode ditawarkan dalam algoritma AQM baik  dengan  mekanisme  sederhana  maupun  yang  canggih,  tetapi  hal  tersebut  itu mempunyai  kekurangan  dan  kelebihan,  serta  karakateristik  berbeda-beda  saat diimplmentasikan pada kondisi jaringn yang dinamis. Hal ini menjadikan penelitian dibidang ini sangt menarik untuk dikembangkan.
Congestion  control adalah  perancangan  mekanisme  dan  algoritma  terhadap kapasitas yang terbatas atau penaganan trafik secara dinamis sumber daya sistem. Solusi sederhana atau statis penanganan trafik dapat dilakukan dengan cara seperti penambahan jumlah memori buffer, memperbesar bandwidth link, atau mengganti CPU yang cepat, dimana hal tersebut kurang tepat dan kurang efektif.
Penanganan  kemacetan  ada  macam yaitu TCP  Congestion  Control [4] yang bekerja pada lapisan ke-empat OSI dan Active Queue Management (AQM) [5] yang bekerja pada lapisan ketiga OSI, keduanya mempunyai mekanisme berbeda. AQM diimplementasikan pada intermediate network yang berfungsi untuk penanganan Buffer overflow, dimana penyebab padatnya trafik pada sebuah node dan menjadi masalah dalam pengiriman paket data yang mengakibatkan memburuknya kinerja jaringan [6] yaitu diantaranya pada buffer overflow pada router. Sebelum ada AQM penaangan kiriman paket dengan menerapkan first in first out atau yang dikenal dengan mekanisme Droptail. Random Early Detection (RED) [7] algoritma adalah AQM yang cukup terkenal dan banyak digunakan pada router, yang dikembangkan untuk  mengatasi  kekurangan  tradisional  AQM  yaitu  metode  FIFO/Drop  Tail. Skema lain yang dikembangkan oleh peneliti menggunakan pengendali PID dengan optimasi  parameternya [8] ,  yang  dikemudian  diimplemetasikan  ke  NS2  dengan pengendali PI yang dioptimasi [9] .
Manajemen  antrian  pada  umumnya  terdiri  dari  3  dasar  komponen [10], yaitu: congestion measure untuk mendeteksi mulai terjadinya kemacetan; control function untuk menentukan aksi yang diambil berdasarkan tingkat kemacetan; dan,
feedback  mechanism untuk  menginformasikan  kemacetan  ke  pengirim  agar menyesuaikan  kecepatan  transmisi  untuk  mengurangi  kemacetan.  Klasifikasi congestion  measure diantaranya  berdasarkan queue  based ,  dan control  function diklasifikasikan menjadi 3 yaitu heuristik, teori kendali dan optimisasi [11]. Untuk robustness yang  pada  jangkauan  luas  kondisi  jaringan,  sebaiknya memperhatikan 3 parameter jaringan: network load (N), round-trip time (RTT), dan link capacity (C). Dengan demikian, parameter pengendali sebaiknya ditala dengan baik,  sehingga  AQM  dapat  dengan  cepat  mengatur queue  length ke  nilai  yang diharapkan  dan  menjaga  kestabilan  dengan  sedikit  osilasi.  Nilai  parameter  yang tepat  dapat  menghilangkan disturbance atau  error  yang  merugikan  bagi  sistem proses [12] .  Dua  kriteria  kinerja  jaringan  yang  diharapkan  diantaranya  adalah mendapatkan queuing  delay yang  pendek  dan  utilitas  link  yang  tinggi.  Itu  akan berimplikasi  pada  aplikasi  dengan  parameter  QoS  jaringan  yang  baik,  seperti latency dan throughput [13]. Oleh karena itu, kondisi tersebut merupakan tantangan untuk merancang dan mendapatkan formula AQM yang tepat.
Pada awalnya teori antrian yang umum digunakan pada jaringan yang diterapkan pada router, yaitu first-in first-out (FIFO) antrian [14], dan juga teori lainnya seperti prioritas antrian (PQ), dan rata-adil antrian (WFQ). AQM RED merupakan AQM pertama dikembangkan dan menjadi standar IETF, standar lainnya adalah AQM PIE [15] yang merupakan solusi untuk kondisi bufferbloat . Sebuah jaringan dengan algoritma  RED  mendeteksi  kemacetan  dan  mengukur  beban  lalu  lintas  dalam jaringan  dengan  menggunakan  antrian  ukuran  rata-rata.  Kinerja  AQM  RED berdasarkan [16] adalah  sebagai  berikut;  pertama,  berdasarkan  kepadatan  trafik, parameternya  perlu  disetting  untuk  mendapatkan throughput yang  baik.  Kedua, probabilitas paket yang didrop menaik seiring kenaikan waktu delay. Ketiga, paket didrop ketika rata-rata probabilitas lebih besar dari ambang batas atas. Keempat, utilisasi  link  efektif  untuk  ukuran  buffer  yang  kecil.  Kelima,  terjadi  delay  pada queue size yang besar.
Permasalahan  bagaimana  pengaruh  trafik  terhadap  AQM  RED  sehingga diketahui  kinerjanya,  dan  bagaimana  perbandingan  AQM  RED  terhadap  apabila tidak diterapkannya AQM yaitu dengan TCP standar.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa  unjuk  kerja  metode  RED  dengan mensimulasi jaringan dengan beberapa skenario seperti dengan adanya trafik FTP dan  HTTP,  sehingga  dapat  ditunjukan  karakteristik  RED  pada  kondisi  jaringan yang dinamis. Pengujian dilakukan menggunakan simulator NS2 dengan topologi jaringan bottleneck yang mekanisme AQM nya menggunakan metode RED, hasil simulasi dibandingkan dengan tanpa AQM atau mekanime Droptail, skenario yang akan  dilakukan  adalah  menggunakan  berbagai  layanan  seperti,  FTP  dan  HTTP. Dengan berbagai skenario trafik jaringan dapat dianalisa jumlah antrian pada buffer router, banyaknya paket yang dibuang, dan delay serta karakteristik lainnya.

## 2. METODE

## 2.1 Mekanisme RED
Sebuah jaringan dengan algoritma RED mendeteksi kemacetan dan mengukur beban lalu lintas dalam jaringan dengan menggunakan antrian ukuran rata-rata. Bila ukuran  antrian  rata-rata  lebih  kecil  dari minth batas  minimum,  tidak  ada  paket
dijatuhkan.  Setelah  ukuran  antrian  rata-rata  melebihi  batas  minimum,  router menganggap jaringan dalam kemacetan dan secara acak menjatuhkan paket-paket yang  tiba  dengan  probabilitas  penurunan  diberikan.  Probabilitas  bahwa  sebuah paket  tiba  di  antrian  RED  dijatuhkan  tergantung  pada  panjang  antrian  rata-rata, waktu  yang  telah  berlalu  sejak  paket  terakhir  dijatuhkan,  dan  Drop  maksimum maxp parameter probabilitas. Jika ukuran antrian rata-rata lebih besar dari maxth ambang  batas  maksimum,  semua  paket  tiba  akan  dibuang.  Menjatuhkan  semua paket masuk dapat menyebabkan sinkronisasi global, yang biasanya diikuti dengan periode berkelanjutan utilitas link yang rendah.
Pada Gambar 3 adalah operasional metode RED saat menangani paket antrian, terlihat  grafik  paket  yang  akan  didrop  sesuai  dengan  parameter  maksimum  dan minimum panjang antrian yang telah ditentukan sebelumnya.
Gambar 1. Grafik Antrian pada RED
Algoritma RED dapat dijabarkan sebagai berikut: Jika ql < minth Maka paket dilewatkan/diteruskan Jika ql > maxth Maka buang semua paket Jika  ql > minth dan ql < maxth Maka paket didrop berdasarkan probabilitas p_d
Dimana,
ql = Rata-rata panjang antrian p_d = Probabilitas drop

## 2.1 Tahapan Pengujian
Dalam  pelaksanaan  riset  yang  terlihat  pada  Gambar  2,  kami  akan  melakukan berbagai kegiatan yang merupakan jalan riset. Riset diawali dengan mendefinisikan data  simulasi.  Selanjutnya  selanjutnya  dibuat  skenario  trafik  yang  akan  diuji. Kemudian dilakukan pengujian dan evaluasi dengan membandingkan AQM Drop- tail.
Gambar 2 . Diagram Flow Penelitian

## Studi literatur dan permasalahan
Pada tahapan awal ini melakukan literatur review terkait metode AQM RED dan permasalahannya, sehingga dapat ditentukan langkah berikutnya untuk melakukan penelitian.

## Mendefisikan simulasi skenario pengujian
Pada tahap ini akan disiapkan 4 buah senario yaitu terhadap layanan TCP/UDP dan  beban  trafik  diantaranya  yang  pertama  dengan  menjalankan  30  aliran  trafik FTP selama 80 detik, yang kedua dengan dengan penambahan 10 aliran FTP pada skenario  pertama  pada  detik  80  dan  100,  serta  disimulasikan  selama  160  detik, skeanrio  ketiga  mengganti  10  aliran  FTP  dengan  UDP  pada  skenario  kedua, skenario  terakhir  dengan  mengubah  nilai  parameter  q_weight.  Diharapkan karakteristik  respon  AQM  RED  terhadap  skenario-skenario  tersebut  ditunjukkan pada hasil simulasi dan dibandingkan dengan mekanisme Droptail.
Pada tahapan ini modul AQM RED dipastikan sudah ada dalam simulator dan berjalan baik, serta membuat topologi dan skenario skenario yang telah ditentukan. Script atau tools untuk mengolah data disiapkan untuk menganalisa karakteristik jaringan tersebut.

## Uji simulasi
Penentuan topologi jaringan dengan link bottleneck serta konfigurasi jaringan didefinisikan  pada  tahapan  awal.  Metode Modeling  and  Simulation  cycle yang diterapkan dan dimodelkan pada Simulator NS2 dengan kondisi sebagai berikut:
• Diagram/Topologi jaringan dirancang sesuai dengan Gambar 3.
• Dua  buah  Routeryang  terhubung  ke  host  client  atau  server,  Router  1 diimplemetasikan algoritma RED
Mendefinisikan simulasi dan skenario pengujian Implementasi protokol AQM dan Tools Studi literatur dan permasalahan Uji Simulasi - Analisa dan Laporan
• Link 10 Mbps antara klien/server dan Router, dan Link bottleneck diantara kedua router sebesar 10 Mbps.
• 30 buah Workstation dengan layanan FTP klien
• 30 buah Server dengan FTP Application Server.
Perancangan topologi jaringan bottleneck di buat sesuai pada Gambar 3. Pada simulator jaringan NS2, jumlah client dan server disesuaikan dengan skenario yang akan dijalankan
Gambar  3. Topologi Jaringan Bottleneck

## Analisa
AQM  RED  dan  Droptail  dijalankan  simulasinya  sesuai  usulan  rancangan tahapan sebelumnya. Empat buah skenario yang diuji terhadap mekanisme kedua mekanisme dibandingkan dan dianalisa kinerja dan karakteristik responnya. Data mentah  hasil  simulasi  selanjutnya  diolah  dengan  script  untuk  menghitung karakterik dan indikator jaringan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini memperlihatkan beberapa skenario simulasi yang dilakukan pada simulator  jaringan  NS-2  (release  2.25).  Pengujian  dengan  melakukan  pengirim paket  dari  sejumlah  host  pengirim  ke  sejumlah  host  penerima  melaluli  link bottleneck yang ditunjukkan pada Gambar 4. Fenomena kemacetan jaringan terjadi pada  router  pertama,  dan  diatasi  dengan  mengimplementasikan  AQM  untuk mengatur queue length router sebesar 100 paket, buffer size pada router tersebut disetting 400 paket.  Waktu propagation pada link bottleneck sebesar 5 ms dengan bandwidth sebesar  10  Mbps  dimana  dengan  besar  paket  sebesar  500  bytes  akan dapat  mengirim  paket  maksimum  2500  paket  per  detik,  nilai  ini  didapat  dengan perhitungan besar bandwidth dibagi dengan besar paket dalam bit. Dengan kondisi tersebut  diharapkan equilibrium  queueing  delay sebesar  40  ms,  nilai  ini  didapat dengan queue length 100 dibagi dengan jumlah paket maksimum yang dikirim yaitu sebesar 2500 paket per detik.
. . . . . . N Senders N Receivers • ••••••• • • • • • • • Router 2 Router 1 Bottleneck link • • • • • •
Gambar 4. Topologi simulasi jaringan
Ada tiga tipe host pengirim yang masing-masing mempunyai delay propagasi terlihat pada Gambar 4, setiap tipe host mempunyai 10 host yang menggunakan protokol  TCP/Reno  dalam  pengiriman  paket.  Dengan  parameter  RED  disetting minth = 50, maxth = 300, wq = 0.1.
Skenario  pengujian  pertama  adalah  dengan  mengalirkan  flow  TCP  dari  host pengirim  ke  host  penerima,  yang  dibandingkan  dengan  tanpa  AQM  atau mekanisme Droptail yang ditunjukkan pada Gambar 5a. Kinerja RED diperlihatkan pada  Gambar  5b  yaitu  perubahan queue  length terhadap  waktu  dimana  RED mendekati target 100 pada 27 detik, sedangkan Droptail yang ditunjukkan Gambar 8a  mengalami bufferbloat yaitu  terjadinya  kapasitas  penuh  sehingga  terjadinya fluktuasi karena synchronization problem .
a. Droptail b. RED
Gambar 5. Perubahan queue length AQM Droptail dan AQM RED
Rata-rata queue RED adalah 118 paket sedangkan Droptail 292 pada Tabel 1, sehingga  AQM  RED  terbukti  dapat  mengendalikan  queue  length  dengan  target yang diinginkan dimana dalam penelitian ini targetnya 100 paket. Rata2 queuing delay  pada  buffer  sebesar  52  detik  untuk  RED  yang  mendekati  titik  equlibrium sebesar 40 detik, dibandingkan droptail yang sebesar 128 detik. Rasio Packet loss pada RED lebih tinggi dibandingkan dengan DropTail yaitu 1.05 dan 1.12 yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kinerja Perbandingan skenario pertama
Kinerja Satuan RED Droptail Average queue Paket 118 292 Standar deviasi queue Paket 99.48 90 Average queuing delay ms 52 128 Packet loss Paket 1924 2069 Rasio 1.05 1.12
Pengujian  kedua  dengan  menambahkan  trafik  TCP  dan  UDP  pada  detik  80 sampai  dengan  100  pada  skenario  pertama  AQM  RED  dan  simulasi  dijalankan selama  160  detik.  Terlihat  pada  Gambar  6a  dengan  penambahan  10  aliran  TCP, queue length tetap terjaga antara detik ke 80 dan 100. Sedangkan penambahan 10 aliran UDP mengalami lonjakan buffer size pada detik ke 80 100 ditunjukkan pada Gambar  6b.  Ini  menandakan  bahwa  AQM  ini  masih  kurang  untuk  menghandel trafik unrensposive seperti paket UDP.
a. Tambahan trafik TCP
b.Tambahan trafik UDP
Gambar 6. RED dengan tambahan Trafik TCP dan UDP pada detik 80 sampai 100.
Pada kedua skenario TCP dan UDP pada RED terlihat pada Tabel 2 pengaturan dengan pada kondisi paket TCP lebih baik dibandingkan UDP, yaitu dengan kinerja rata-rata queue, standar deviasi, rata queueing delay dan packet loss TCP lebih kecil dibandingkan dengan UDP.
Tabel 2. Kinerja Perbandingan skenario kedua
Kinerja Satuan TCP UDP Average queue Paket 86 98 Standar deviasi queue Paket 77.6 92.44 Average queuing delay ms 38 43 Packet loss Paket 2677 3337 Rasio 0.72 0.91
Simulasi  terakhir  atau  ketiga  ini  dengan  skenario  perubahan  setting  nilai weghting queue q_weight sebesar 0.002 dengan skenario kedua UDP yang hasil uji cobanya ditunjukkan pada Gambar 7. Perubahan nilai q_weight dari 5.599E-6 pada skenario pertaman disetting ke 0.002 terjadi osilasi perubahanan queue lenght pada buffer yang mengakibatkan kinerja pengiriman paket data tidak stabil.
Gambar 7. RED dengan q_weight=0.002
Dari keseluran skenario pengujian dapat disimpulkan bahwa RED sudah dapat memperbaiki  trafik  pada  target  yang  diinginkan  dan  juga  merupakan  solusi terhadap kondisi tanpa mengunakan AQM yaitu dengan Droptail.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  mempresentasikan  perancangan  AQM  untuk  kendali kemacetan pada router, dengan simulasi pengirim paket TCP dari host pengirim ke host  penerima  melalui  topologi  jaringan  bottleneck.  Mekanisme  pengaturan kemacetan  dengan  mengimplementasikan  AQM  RED  dapat  mengantisipasi kelemahan Droptail yaitu terjadi buffer bloat dan syncronisasi problem , serta dapat mengatur target queue length yang diharapkan, dimana pada penelitian ini rata-rata queuing delay RED mendekati titik equilibrium 40 ms. Walaupun demikian AQM RED perlu disetting parameter  dengan tepat agar dapat kinerja yang baik
R EFERENSI
[1] G. Miranda, D. F. Macedo, and J. M. Marquez-Barja, “Estimating Video on Demand QoE from Network QoS through ICMP Probes,” IEEE Trans. Netw. Serv. Manag. , 2021.
[2] A. Lad, S. Butala, and P. Bide, “A comparative analysis of over-the-top platforms: Amazon Prime Video and Netflix,” in International Conference on Communication and Intelligent Systems , 2019, pp. 283–299.
[3] M. Fajri, “Studi Network Congestion Dengan TCP Tahoe,” J. Ilm. FIFO , vol. VIII/2/November/2021, 2021.
[4] Y. Lu, X. Fan, and L. Qian, “Dynamic ECN marking threshold algorithm for TCP congestion control in data center networks,” Comput. Commun. , vol. 129, pp. 197–208, 2018.
[5] O. Lamrabet, N. El Fezazi, F. El Haoussi, E. H. Tissir, and T. Alvarez, “Congestion Control in TCP/IP Routers Based on Sampled-Data Systems Theory,” J. Control. Autom. Electr. Syst. , vol. 31, no. 3, pp. 588–596, 2020.
[6] Y. N. Reddy and P. V. S. Srinivas, “A Routing Delay Predication Based on Packet Loss and Explicit Delay Acknowledgement for Congestion Control in MANET,” Int. J. Commun. Networks Inf. Secur. , vol. 10, no. 3, p. 447, 2018.
[7] C. W. Feng, L. F. Huang, C. Xu, and Y. C. Chang, “Congestion Control Scheme Performance Analysis Based on Nonlinear RED,” IEEE Syst. J. , vol. 11, no. 4, pp. 2247– 2254, 2017.
[8] M. Fajri and K. Ramli, “Optimizing PID TCP/AQM using nelder-mead simplex
approach,” in Proceedings of the 3rd International Conference on Communication and Information Processing , 2017, pp. 292–295.
[9] M. Fajri and K. Ramli, “Design of Network Traffic Congestion Controller with PI AQM Based on ITAE Index,” Int. J. Electron. Telecommun. , pp. 715–721, 2020.
[10] G. Abbas, S. Member, Z. Halim, and Z. H. Abbas, “Fairness-Driven Queue Management : A Survey and Taxonomy,” vol. 18, no. 1, pp. 324–367, 2016.
[11] R. Adams, “Active Queue Management : A Survey,” vol. 15, no. 3, pp. 1425–1476, 2013.
[12] M. Mohebbi and M. Hashemi, “Designing a 2-Degree of Freedom Model of an Unbalanced Engine and Reducing its Vibrations by Active Control,” Int. J. Technol. , vol. 8, no. 5, pp. 858–866, 2017.
[13] P. Rukmani and R. Ganesan, “Enhanced Low Latency Queuing Algorithm for Real Time Applications in Wireless Networks,” Int. J. Technol. , vol. 7, no. 4, pp. 663–672, 2016.
[14] Y. Irawan and N. Surantha, “Performance Evaluation of Queue Algorithms for Video-on- Demand Application,” in 2020 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech) , 2020, pp. 966–971.
[15] S. D. Patil and M. P. Tahiliani, “Minstrel PIE: Curtailing queue delay in unresponsive traffic environments,” Comput. Commun. , vol. 139, pp. 16–31, 2019.
[16] D. Kumhar, “Performance Analysis of AQM Algorithms in Network Congestion Control,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. , vol. 8, no. 3, 2017.