http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Pengamanan Jaringan SDN dari Serangan DDoS Berbasis Multi Controller dan Load Balancer

## DDoS Protection System for SDN Network Based on Multi Controller and Load Balancer
1 Husnul Ulfa*, 2 Akbari Indra Basuki, 3 Galura Muhammad Suranegara, 4 Ahmad Fauzi 1, 3,4 Sistem Telekomunikasi, Kamda Purwakarta, Universitas Pendidikan Indonesia, 2, Research Center For Artificial Intelligence and Cyber Security BRIN
1, 3, 4 Jl.Veteran No.8, Nagri Kaler, Kec.Purwakarta, Kabupaten Purwakarta, 41115, 2, Bandung cisitu, Jawa Barat
*e-mail: husnululfa3@upi.edu
( received : 30 December 2023, revised : 17 January 2024, accepted : 24 January 2024)

## Abstrak
Serangan  DDoS  terhadap  jaringan  SDN  dapat  menciptakan  satu  titik  kegagalan  yang  berpotensi merusak  kinerja  keseluruhan  jaringan.  Pada  skema single  controller, terdapat  potensi  untuk mengalami buffer  overload, yang  dapat  menyebabkan  kemacetan  lalu  lintas  karena switch harus menunggu respon dari controller sebelum meneruskan paket jaringan. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian  ini  mengimplementasikan  langkah-langkah  keamanan  dengan  menggunakan  pendekatan multi controller dan load balancer, bertujuan untuk meningkatkan ketahanan jaringan SDN terhadap serangan  DDoS.  Sistem  ini  bekerja  dengan  cara  mendistribusikan  beban  kerja  dari controller utama ke controller cadangan  ( back-up )  melalui load  balancer ketika  terdeteksi  adanya  indikasi  serangan DDoS.  Indikasi  serangan  ini  ditentukan  berdasarkan  nilai miss  rate dari unique  forwarding  request yang  melebihi  batas  tertentu  ( threshold). Hasil  dari  pendekatan  ini  terbukti  mampu  meningkatkan kehandalan, responsivitas ,  dan  kualitas  trafik  jaringan  SDN  saat  menghadapi  serangan  DDoS. Parameter  pengujian  yang  dilibatkan  dalam  penelitian  ini  mencakup  jeda  respon controller serta kualitas  lalu  lintas  jaringan,  yang  terdiri  dari latency,  throughput ,  dan jitter. Berdasarkan  hasil pengujian,  pendekatan  berbasis multi  controller dan load  balancer berhasil  meningkatkan  kualitas jaringan serta respons controller sebesar 66,51% jika dibandingkan dengan skenario single controller yang lebih lama yaitu 202,49 % ketika terjadi serangan DDoS. Pada responsivitas controller latency terdapat  peningkatan  yang  sangat  kecil  sekitar  0,01%,  antara  keduanya, Multi  Controller berhasil menunjukkan  peningkatan throughput yang  mencolok  sebesar  43,21%  dibandingkan  dengan single controller .  sedangkan  peningkatan  t hroughput ini  juga  disertai  dengan  peningkatan jitter yang signifikan, mencapai 204%.
Kata kunci: DDoS, load balancer, multi-controller, availability, overload

## Abstract
DDoS attacks on SDN networks can create a single point of failure that has the potential to disrupt the  overall  network  performance.  In  a  single  controller  scheme,  there  is  a  potential  risk  of experiencing buffer overload, leading to traffic congestion as switches must wait for responses from the controller before forwarding network packets. To address this challenge, this research implements security  measures  using  a  multi-controller  and  load  balancer  approach,  aiming  to  enhance  SDN network resilience against DDoS attacks. The system operates by distributing the workload from the main  controller to  a  backup  controller through  a load  balancer  when indications  of  a  DDoS  attack are  detected.  These  attack  indications  are  determined  based  on  the  miss  rate  value  of  unique forwarding requests exceeding a specific threshold. The results of this approach have proven effective in improving the reliability, responsiveness, and quality of SDN network traffic during DDoS attacks. The testing parameters involved in this research include controller response time and network traffic quality,  comprising  latency,  bandwidth,  throughput,  and  jitter.  Based  on  the  test  results,  the  multi- controller  and  load  balancer-based  approach  successfully  enhanced  network  quality  and  controller responsiveness  by  66.51%  compared  to  the  longer  single  controller  scenario,  specifically  202.49%
during DDoS attacks. In terms of controller responsiveness, there is a very slight increase of around 0.01%  in  latency  between  the  two.  While  Multi  Controller  demonstrated  a  remarkable  43.21% increase  in  throughput  compared  to  Single  Controller,  this  improvement  in  throughput  is accompanied by a significant 204% increase in jitter
Keywords: DDoS, load balancer, multi-controller, availability, overload

## 1 Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  menjadikan jaringan  internet  kebutuhan  manusia  di era modern. Banyaknya pendekatan untuk  menyelesaikan kinerja jaringan internet agar lebih efisien dan optimasi untuk menunjang kebutuhan komunikasi saat ini. Kebutuhan akan jaringan internet yang diprogramkan  telah  menarik  minat  dan  industri  serta  akademisi  untuk  mengembangkan  paradigma jaringan.  Hal  ini  terjadi  karena  arsitektur  internet  tradisional  yang  cukup  kompleks  dan  tertutup menyulitkan  administrator  jaringan  untuk  mengoperasikan  serta  mengelola  dinamika  jaringan  dari berbagai kebutuhan aplikasi [1]. Arsitektur jaringan tradisional yang terbatas tidak cukup memenuhi permintaan  aplikasi  heterogen  pada  kebutuhan  komunikasi  yang  terus  meningkat.  Oleh  karena  itu arsitektur Software Defined Networking (SDN) telah diusulkan sebagai paradigma jaringan yang dapat memecahkan  masalah  tersebut  dalam  mempercepat  inovasi  untuk  mengatasi  tantangan  infrastruktur jaringan dan komunikasi saat ini.
Arsitektur  jaringan  SDN  memisahkan  bidang control dan  bidang  data  dalam control yang terpusat.  Pemisahan  bidang control dan  bidang  data  digabungkan  menjadi  satu  entitas  bernama pengontrol.  Pengontrol  SDN  menyediakan  API  untuk  mengambil  keputusan  dan  memungkinkan operator  menerapkan  berbagai  kebijakan  jaringan  secara  fleksibel  dan  dinamis.  API  pada  SDN mampu  mengetahui  statistik  perangkat  dan  memberikan  kebebasan programmer dalam mengembangkan  suatu  aplikasi  perangkat  [2].  Pemisahan control  plane dan data  plane yang  dapat diprogramkan  secara  langsung  untuk  mempermudah  operator  membangun,  mengelola  dan mengoptimalisasi  konfigurasi  jaringan  dengan  fleksibel  dalam  memperluas  fungsi  sumber  daya jaringan yang cepat. Hal ini memberikan kemudahan termasuk manajemen, dinamika dan efektivitas biaya. Akan tetapi, pengontrolan yang terpusat memberikan tantangan besar bagi keamanan jaringan SDN.
Arsitektur  jaringan  SDN  yang  terpusat,  terbuka  dan  dapat  diprogramkan  mengakibatkan  celah kerentanan  keamanan  dalam  manajemen  jaringan.  Tantangan  keamanan  SDN  menurut  struktur intrinsik SDN terdiri dari dua aspek yaitu tantangan berbasis perangkat keras dan tantangan berbasis protokol. Pada tantangan berbasis perangkat keras, controller menjadi pilihan utama bagi penyerang karena controller adalah perangkat yang secara logis terpusat. Pemisahan lapisan c ontrol dari lapisan forwarding menyebabkan ketergantungan pada control yang terpusat sebagai otak dari suatu jaringan. Oleh karena itu banyaknya pendekatan serangan yang memilih controller sebagai target serangan. Hal ini  menjadi  celah  bagi  penyerang  untuk  dapat  meluncurkan  serangan  DDoS  ( Distributed  Denial  of Service )[3].  Serangan  DDoS  dilakukan  penyerang  dengan  menghasilkan  sejumlah  besar  paket  palsu dan mengirimkannya melalui switch pada saat yang bersamaan. Pada switch semua paket palsu baru yang tidak sesuai dengan flow rules , dikirimkan ke controller yang menghasilkan banyaknya jumlah permintaan.  Dengan  hal  ini  sumber  daya  komputasi controller akan  terkuras  dalam  waktu  yang singkat.  Pada  tantangan  berbasis  protokol  mekanisme verifikasi pada  versi OpenFlow menjadikan autentikasi timbal balik opsional antara pengontrol dan switch , sehingga kurangnya adopsi TLS yang menyebabkan penyerang dapat dengan cepat mendapatkan informasi dalam pengabungan satu entitas pada controller protocol OpenFlow.
Controller sebagai komponen utama memegang peranan penting dalam arsitektur SDN. Peranan controller menjadi  target  para  penyerang  yang  berpotensi  untuk  meluncurkan  serangan.  Semua  lalu lintas  yang  tidak  diketahui  harus  dikirimkan  ke  controller  untuk  diselidiki.  Sehingga,  lalu  lintas berbahaya  dapat  menyebabkan  terjadinya  serangan  DDoS  ( Distributed  Denial  of  Service) pada jaringan  SDN.  Serangan  DDoS  ditunjukan  untuk  membuat  sumber  daya  sistem  tidak  tersedia  bagi pengguna  yang  sah.  Sistem controller yang  terkena  serangan  DDoS  menyebabkan  kelebihan  beban pada  lalu  lintas  sehingga  mengakibatkan server  down [4].  Penyerang  dapat  meluncurkan  serangan DDoS antara komunikasi pengontrol dan switch untuk membuat jaringan lumpuh. Setelah switch SDN diserang, flow  rule dapat  dengan  mudah  dimodifikasi.  Serangan  DDoS  menyerang  menggunakan  IP addres yang  dipalsukan  untuk  menyembunyikan  identitas  penyerang.  Serangan  DDoS  dilakukan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dengan  pengiriman  layanan  yang  membanjiri control dan entri  flow .  Hal  ini  terjadi  dengan mengirimkan  paket  unik  yang  berbahaya  pada  lalu  lintas traffic. Sehingga  memudahkan  aplikasi berbahaya  dan  akses  aplikasi  yang  tidak  sah  muncul di  bidang  aplikasi. Timbulnya  celah  keamanan ini menyebabkan perubahan data, pemblokiran akses ke jaringan serta pelanggaran data.
Selain  itu,  implementasi  arsitektur single  controller pada  jaringan  SDN  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan  pengendalian  dan  pengelolaan  dalam  skala  besar  karena  kemampuan  yang  terbatas. Sehingga  menyebabkan  kemacetan  pada  satu  titik controller yang  dapat  mengakibatkan  penurunan fleksibilitas [5].  Penurunan fleksibilitas dapat  mempengaruhi  kemampuan  manajemen  lalu  lintas dalam  jaringan  SDN  yang  menyebabkan  lumpuhnya  sistem  pada  jaringan  SDN.  Keterbatasaan arsitektur single-controller dalam  menangani packet dengan  jumlah  besar  yang  terindikasi  sebagai serangan  mengakibatkan  beban  kerja  yang  tinggi  pada controller .  Hal  ini  berpotensi  sebagai buffer overload pada openflow switch karena menunggu response dari controller. Response arsitektur single controller yang  berurutan  terhadap  latensi  aplikasi  yang  sensitif  menyebabkan  kelebihan  beban  dan meningkatkan  latensi responsivitas pada controller [6].  Dalam  ketersediaan  layanan  yang  tinggi memerlukan responsivitas dalam  situasi downtime yang  terindikasi  serangan.  Hal  ini  tidak  dapat diterima  dalam  pengendalian  arsitektur single  controller karena  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan jaringan yang luas.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  arsitektur  multi-controller  dan  load balancer  dalam  menjaga  responsivitas  controller  utama  dan  kualitas  keseluruhan  jaringan  SDN  saat menghadapi  serangan  DDoS.  Untuk  mengukur  kemampuan  kinerja  arsitektur  yang  diusulkan, penelitian  ini  mengamati  nilai  jeda  waktu  respon  dari  controller  dan  parameter  kualitas  jaringan, termasuk  latency,  throughput,  dan  jitter.  Evaluasi  peningkatan  kinerja  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  pengukuran  dari  parameter  tersebut  dengan  hasil  pengukuran  pada  skenario menggunakan single controller.

## 2 Tinjauan Literatur
Jaringan SDN ( Software Defined networking ) adalah paradigma pengelolaan jaringan yang dapat memberikan  fleksibilitas  yang  dinamis  pada control  sentral terhadap  infrastruktur  jaringan.  SDN memisahkan integrasi vertikal pada control plane dari data plane. Pemisahan data plane dan control plane pada  arsitektur  jaringan  SDN  mempermudah  administrator  jaringan  dalam  mengontrol  kerja pada  perangkat  melalui controller tanpa  mengkonfigurasi  setiap  perangkat.  Dengan  pemisahan arsitektur  SDN  tersebut, switch menjadi  perangkat forwarding dan  logika contro l  yang diimplementasikan dalam pengontrol terpusat.
Arsitektur  SDN  terdiri  dari  tiga  lapisan  yaitu,  lapisan  infrastruktur,  lapisan  kontrol  dan  lapisan aplikasi.  SDN  juga  terdiri  dari interface yaitu northbound dan southbound API.  Pada  lapisan infrastruktur menyediakan informasi forwarding aliran ke controller melalui interface data plane [1]. Data  plane terdiri  dari switch OpenFlow yang  menerima  perintah  dari controller serta memperlakukan sebagai rules yang dapat di program. Pada lapisan control memberikan tautan untuk interaksi  antara  aplikasi  dan  lapisan  kontrol. Control pada  dasarnya  bertanggung  jawab  untuk mengirimkan  aturan forwarding ke switch .  Pada  bidang  aplikasi  layer  berisi  layanan  SDN  untuk memenuhi  kebutuhan  pengguna  dalam  akses  dan  mengontrol  peralihan  di data  plane melalui  layer control .  API  pada  SDN  terdiri  dari northbound dan southbound API. Southbound API  ( Application Programming  Interface )  adalah  komunikasi  yang  dapat  menghubungkan  lapisan  infrastruktur  dan lapisan control [7].  Sedangkan northbound API interface komunikasi  yang  dapat  menghubungkan lapisan control dan  lapisan  aplikasi.  Penempatan control pada  arsitektur  jaringan  SDN  didasarkan pada metrik latensi rata-rata controller peralihan maksimum dan latensi antar controller [8] . Konsep multi-controller mengacu  pada  penggunaan  beberapa controller SDN  yang  bekerja bersama  untuk  mengelola  jaringan.  Jaringan  SDN  memungkinkan  pemisahan  antara  lapisan control dan lapisan data ( switch atau router ). Hal ini pada mengacu pada jaringan berkemampuan SDN yang memiliki lebih dari satu controller untuk menghasilkan kinerja tinggi, skalabilitas, serta ketersediaan. Arsitektur multi-controller diimplementasikan dalam bidang control yang terdistribusi, terpusat secara logis  tetapi  terdistribusi  secara  fisik.  Sulitnya single  controller untuk  mengelola  jaringan  yang berskala besar dengan multi domain, karena fitur yang berbeda di beberapa controller . Kolaborasi dari beberapa  pengontrolan  untuk  dapat  meningkatkan  efisien  dalam  manajemen  jaringan multi  domain
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
menggunakan  arsitektur multi-controller [1].  Sehingga  dengan  arsitektur multi-controller menyebabkan permintaan menjadi seimbang antara pengontrol yang berbeda ke sebagian pengontrol yang  dapat  mengalokasikan  untuk  mengurangi  latensi  pada  proses  lalu  lintas  trafik.  Hal  ini  terjadi karena  banyaknya  aplikasi  sensitif  terhadap  latensi  pada controller .  Latensi response permintaan dapat  dikurangi  melalui load  balancer untuk  menghindari controller yang  kelebihan  beban  dengan menambahkan secara dinamis untuk mencapai kinerja yang lebih tinggi.
Load  balancer pada  jaringan  SDN  mendistribusikan  beban  kerja  dinamis  secara  merata. Mekanisme pendistribusian terjadi ketika controller yang kelebihan beban dapat mentransfer beban ke controller lain, sehingga dapat meningkatkan kemampuan dalam bidang kendali secara respon cepat terhadap permintaan switch [1]. Pendistribusian load balancer pada SDN secara merata diklasifikasi menjadi  dua  kategori  yaitu; load  balancer terpusat  dan load  balancer  terdistribusi .  Dalam load balancer terpusat  bertanggung  jawab  dalam  menyeimbangakan  beban.  Melakukan  pengumpulan beban  dari controller lain,  menginformasikan controller yang  kelebihan  beban  untuk  melakukan transfer  sebagian  bebannya  ke controller yang  memiliki  beban  ringan. Load  balancer pada pendekatan terdistribusi ditentukan pada ambang batas untuk setiap controller berdasarkan kapasitas perangkat  keras  pengontrol  [9]. Load  balancer tidak  diperlukan  hingga  beban  lalu  lintas  melewati nilai tersebut. Ketika beban pada controller melewati ambang batasnya, load balance r mengumpulkan dari controller lain  kemudian controller dapat  memulai  proses load  balancer [10]. Load  balancer diperlukan  untuk  efisiensi,  skalabilitas  dan  ketersediaan  jaringan  dalam  meningkatkan  kinerja controller untuk  meminimalisir downtime dengan  meningkatkan  skalabilitas  dan  fleksibilitas  dari serangan DDoS [1].
Serangan  DDoS  bersifat  terdistribusi  yang  dapat  mengakibatkan  lumpuhnya  layanan  jaringan dengan  menghancurkan  perangkat  sistem  jaringan.  Serangan  DDoS  membanjiri  target  dengan mengirimkan  paket  unik  yang  berbahaya  [11].  Tujuan  utama  serangan  DDoS   untuk  mengkonsumsi memori,  pemrosesan,  dan  sumber  daya throughput dalam  komponen  yang  akhirnya  mengarahkan pada kinerja jaringan degradasi [12]. Serangan DDoS pada jaringan SDN dibagi menjadi tiga kategori yaitu serangan DDoS pada lapisan aplikasi, serangan DDoS pada lapisan control dan serangan Ddos pada  lapisan  infrastruktur.  Serangan  DDoS  pada  lapisan  aplikasi  dengan  melakukan  penyerangan langsung  aplikasi  dan  melakukan  serangan  pada outbound API  [13].  Serangan  DDoS  pada  lapisan controller dapat dilakukan dengan penyerangan controller melalui northbound API, southbound API, dan westbound API.  Serangan  DDoS  pada  lapisan  infrastruktur  dapat  dilakukan  dengan  melakukan serangan  secara  langsung  terhadap switch melalui southbound API.  Serangan  ini  mengakibatkan elemen memori pada node mengalami bottleneck dikarenakan beban traffic yang tinggi [13].
Beberapa  solusi  terhadap  penanganan  serangan  DDoS  pada  jaringan  SDN  diusulkan  dalam literatur  untuk  jaringan  SDN.  Serangan  DDoS  pada controller dan switch dapat  melumpuhkan jaringan  yang  menyebabkan flow  table dengan  mudah  dimodifikasi  yang  berdampak  buruk  pada keseluruh  jaringan.  Dalam  mengatasi  masalah  ini,  solusi  yang  diusulkan  penulis  [14]  dengan peningkatan  mekanisme  dalam  deteksi  serangan  DDoS  berbasis  grafik  otomatis  menggunakan fuzzy cognitive map di jaringan SDN. Pencegahan serangan DDoS pada layanan DHCP yang menargetkan pada controller yang  dapat  mengakibatkan  pelambatan  jaringan  dan  membebani controller secara berlebihan.  Peneliti  [15]  menggunakan  modul  keamanan  DHCP  guard,  memanfaatkan  fungsi pengintaian  DHCP,  pembatasan  laju,  dan  pemulihan  kumpulan  IP  untuk  memblokir  pesan  DHCP berbahaya  untuk  mengurangi  dampak  negatif  serangan  terkait  DHCP  pada  jaringan  tanpa overhead yang signifikan.
Paket  yang  tidak  sesuai  dengan flow  table pada switch akan  diteruskan  ke controller. Hal  ini menyebabkan penyerang mengirimkan paket dengan jumlah yang besar dari beberapa alamat IP yang tidak diketahui pada switch yang akan diteruskan ke controller . Serangan DDoS dapat melumpuhkan sistem  yang  menyebabkan  hubungan  antar switch dan controller menjadi  tidak  tersedia  karena kemacetan lalu lintas berbahaya. Dalam permasalah ini peneliti  [16] Mengevaluasi sistem keamanan berbasis  entropi  dengan  model  JESS  untuk  meningkatkan  keamanan  SDN  dengan  memperkuat arsitektur  SDN  terhadap  serangan  DDoS.    Manajemen  jaringan  SDN  yang  terpusat  rentan  terhadap kegagalan  dalam  satu  titik controller yang  dapat  mengakibatkan  penurunan  fleksibilitas  dalam ketahanan  terhadap  serangan  yang  menyebabkan  penyadapan  dan  manipulasi  lalu  lintas  jaringan. Penulis  [17]  mengimplementasikan  metode clustering skema  otentikasi  untuk multi-controller . Hierarki  pengontrol  yang  terpusat  menimbulkan  satu  titik  kegagalan  dan  resiko  terjadinya  serangan
DDoS yang memberikan kemampuan program jaringan untuk menarik penyerangan. Oleh karena itu penulis  [18]  mengimplementasikan  solusi  yang  memanfaatkan  kemampuan  dalam  kontrol  yang terpusat  dengan  dua  subsistem,  pertama  mencegah  pengguna  yang  tidak  sah  dengan  memverifikasi identitas host. Kedua,  keamanan  terpusat  pada  aplikasi  firewall  diatas controller untuk  menyajikan pos pemeriksaan terdistribusi yang dapat memberikan pertahanan.
Arsitektur multi-controller yang terpusat dapat terdistribusi diusulkan dalam penelitian ini untuk meningkatkan  pertahanan  terhadap  satu  titik  kegagalan  dan  skalabilitas  pengontrol.  Dalam menghindari  satu  titik  kegagalan  dan  keterbatasan  untuk  menangani  beban  kerja  yang  tinggi.  Serta meningkatkan  kemampuan  pemrosesan  jaringan  dalam  skala  besar  pada  jaringan  SDN  [19]. Diimplementasikan  Arsitektur multi-controller berbasis load  balancer untuk  mengurangi  latensi response yang tinggi terhadap permintaan. Implementasi load balancer berperan pada jaringan SDN dalam situasi kelebihan beban pada controller dengan pendistribusian trafik dalam  mempertahankan controller terhadap  satu  titik  kegagalan  [20].  Selain  itu, overload pada OpenFlow  switch menyebabkan  kemacetan  dalam response dari controller. Sehingga  perlunya  implementasi load balancer dan multi  controller yang  digunakan  untuk  pertahanan  dalam  menjaga  ketersediaan  yang tinggi  pada  beban  dan responsivitas dari controller. Fitur extract serangan  yang  digunakan  untuk mendeteksi  serangan  DDoS  pada  jaringan  SDN  yang  digunakan  berdasarkan  lonjakan source  port. Ketika  SDN  dalam  kondisi  normal,  jumlah port sumber  mempunyai  nilai  yang  relatif  tetap.  Akan tetapi ketika terjadi serangan, port sumber akan berubah lebih tinggi ketika SDN di serangan [4].

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  pengujian  empiris  ( experiment )  dengan pengembangan  menggunakan  metode  PPDIOO.  Menurut  CCDS  640-864 official  cert  guide  cisco metode PPDIOO telah menghasilkan sebuah formula siklus hidup perencanaan jaringan yang terdiri dari 6 Fase [21] yaitu prepare, plan, desain, implement, operate , dan optimize seperti pada Gambar 1.
Gambar  1. Alur pengembangan sistem

## a. Prepare plane
Pada tahap persiapan yang dilakukan adalah melakukan riset literatur seperti jurnal ilmiah, buku, artikel  untuk  menemukan  kesinambungan  pengetahuan  dan  isu-isu  yang  belum  terselesaikan  pada bidang jaringan.  Kemudian  penentuan  topik  penelitian  agar  menjadi lebih  spesifik.  Topik  penelitian yang diangkat yaitu keamanan jaringan SDN.
b. Plane phase
Tahap  ini  melakukan  perencanaan  penelitian  pembuatan  rancangan  sistem  keamanan  jaringan SDN  yang  mencangkup  perencanaan  alur  penelitian,  keputusan hardware dan software yang digunakan  pada  penelitian  dan  perencanaan  skenario  pengujian  sistem.  Adapun  tahapan  alur penelitian seperti pada Gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar  2. Diagram alur penelitian
Gambar  2  menjelaskan  diagram  alur  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengimplementasikan sistem pengamanan jaringan SDN berbasis multi-controller dan load balancer . Tahap awal penelitian yaitu melakukan riset literatur. Setelah itu, melakukan identifikasi dan rumusan masalah yang menjadi dasar  penelitian.  Dari  rumusan  masalah  ini  diimplementasikan  metode  penelitian  dalam  mencapai tujuan  penelitian.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  menjawab  pertanyaan  dari  rumusan  masalah  dan untuk mempermudah pengembangan terhadap strategi rancangan sistem. Kemudian melakukan tahap persiapan hardware dan software yang  dilanjutkan  dengan  tahap  instalasi.  Setelah  berhasil  diinstal dilanjutkan  dengan  implementasi  dan  konfigurasi  terhadap  rancangan  sistem  pengamanan  jaringan SDN.  Tahap  selanjutnya  melakukan  pengecekan  fungsional  sistem  yang  dibangun.  Hal  ini  untuk melakukan  pengecekan    fungsional  sistem  dalam  menjalankan  fungsi  dan  tugasnya.  Skenario pengujian  sistem  dilakukan  dalam  penelitian  pada  keadaan  trafik  normal  dan  serangan  seperti  pada Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Skenario Pengujian Sistem No. Pengujian skenario Skenario ke 1. Trafik normal tanpa multicontroller & load balancer pertama 2. Trafik serangan tanpa multicontroller load balancer kedua 3. Trafik normal dengan multi controller load balancer ketiga 4. Trafik serangan dengan multi controller load balancer keempat
Berdasarkan  Tabel  1  dilakukan  perancangan  skenario  pengujian  sistem  untuk  melakukan pengukuran  parameter responsivitas dan availability pada  4  skenario  pengujian.  Pengamatan  untuk pengukuran masing-masing parameter terdiri dari 2 titik yaitu switch 1 sebagai penerima traffic paket yang masuk dan sisi server sebagai destination tujuan packet. Pengukuran parameter response untuk menganalisis  sejauh  mana  sistem  dapat  merespons  permintaan.    Sedangkan  pengukuran Availability bertujuan  untuk  mengukur  sejauh  mana  sistem  tersedia  dalam  mencegah downtime yang  dapat berdampak  negatif  pada  pengguna,  yang  mana  pengukurannya  terdiri  dari latency,jitter, dan throughput [22]. latency bertujuan  untuk  mengukur  lamanya  waktu  yang  diperlukan  untuk  sistem merespons  permintaan  berdasarkan  4  skenario  pengujian.  Sedangkan throughput untuk  mengukur seberapa efisien sistem dalam mentransfer data untuk memantau dan menjaga kualitas layanan. Jitter bertujuan  variasi  atau  fluktuasi  kecil  dalam  waktu  antara  dua  kejadian  atau  sinyal.  Efisiensi  hasil pengukuran  penggunaan  sumber  daya  tersebut  untuk  menganalisis  dan  evaluasi  kelayakan  sistem keamanan jaringan SDN pada arsitektur multi-controller berbasis load balancer.
c. Desain phase
Tahap desain arsitektur topologi jaringan menggunakan 2 model yaitu arsitektur multi-controller berbasis load  balancer dan single  controller .  Arsitektur  pengamanan  jaringan  SDN multi-controller berbasis load  balancer menggunakan  3 controller yang  mana  C0  berperan  sebagai production controller, dan  C1  serta  C2  berperan  sebagai back-up  controller dalam  menangani traffic yang melebihi threshold yang  berpotensi  sebagai traffic serangan.  Berikut  desain  arsitektur  perancangan sistem keamanan jaringan SDN seperti Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar  3. Desain arsitektur perancangan sistem multi-controller berbasis load balancer Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3  desain  arsitektur  topologi multi-controller berbasis load balancer terdiri dari 3 host, yang mana host 1 sebagai user dengan pengiriman paket normal. Host 2 sebagai  penyerang  untuk  pengiriman  paket  serangan,  dan host 3  sebagai server. Selain  itu  desain sistem terdiri dari 4 switch , dan 3 controller . Dalam arsitektur, switch 1 terkoneksi pada C0, C1 dan C2. Sedangkan S2 terkoneksi ke C1 dan S3 terkoneksi ke C2, S4 terkoneksi C0.  Peranan C0 sebagai controller  main yang  Fungsinya  sebagai  memforward traffic ke server ,  dan  mendeteksi  serangan berdasarkan  nilai miss  rate .  S2  dan  S3  berperan  sebagai  koneksi in-band  switch pada  implementasi load  balancer untuk  menghubungkan  ke controller  back-up .  Ketika  C0  mendeteksi  nilai miss-rate melebihi threshold maka layanan trafik yang ada akan di alihkan ke C1 dan C2 (controller back-up ).
Peralihan traffic C1  dan  C2  menggunakan  kode  cookies  khusus.  Implementasi load  balancer berfungsi sebagai pengalihan traffic yang tinggi sebagai bentuk drop packet ketika trafik yang masuk ke controller melebihi batas threshold yang terindikasi sebagai serangan. Ketika paket telah di drop , traffic akan dialihkan ke C0 dengan menghapus aturan flow table dengan kode cookie khusus tersebut.
Sedangkan arsitektur single controller seperti Gambar 4.
Gambar  4 . Desain arsitektur perancangan sistem single-controller Berdasarkan Gambar 4 desain  topologi single controller dengan menggunakan 2 switch, dengan 1 controller dan  3 host. C0  pada  arsitektur single  controller pada  perangkat  lunak  berperan  dalam mengelola dan mengkoordinasi seluruh sistem. Hal ini menjadi satu entitas utama yang bertanggung jawab  atas  pengambilan  keputusan,  pemprosesan  data  dan  mengelola  interaksi  antara  komponen sistem  sekaligus  berperan  dalam  mendrop packet jika  terindikasi  sebagai  serangan.  Dalam  desain topologi single  controller peranan  masing-masing host sebagai  berikut  yaitu host 1  sebagai user dengan  pengiriman  paket  normal. Host 2  sebagai  penyerang  untuk  pengiriman  paket  serangan,  dan host 3 sebagai server .
d. Implement Phase
Tahap  Implementasi  menggunakan software dan hardware yang  diinstall  pada  sistem  operasi ubuntu  22.0.1  untuk  melakukan  konfigurasi  yang  sesuai  dengan  rancangan  sistem  penelitian  seperti pada  Gambar  2  Pada  tahap  ini  sistem  yang  telah  dirancang  akan  diterapkan  untuk  mengetahui kelayakan perancangan sistem penelitian. Implementasi dimulai setelah dilakukan instalasi penunjang kebutuhan  penelitian.  Kemudian  dilanjut  dengan  membuat  konfigurasi  topologi  pada  emulator
mininet  sesuai  dengan  desain  topologi  seperti  pada  Gambar  3  dan  4.  Adapun  diagram  alur implementasi  untuk  melakukan  pengujian  sistem multi-controller berbasis load  balancer seperti Gambar 5.

## Gambar  5. Diagram alur rancangan pengujian sistem multi-controller berbasis load balancer
Gambar 5 Menjelaskan diagram implementasi untuk melakukan pengujian sistem pada arsitektur multi-controller berbasis load  balancer .  Proses  experimen  serangan  dilakukan  pada  saat  paket  yang masuk nilai miss-rate terdeteksi melebih threshold .  Ketika paket yang masuk miss-rate nya melebihi dan  mengakibatkan traffic yang  tinggi.  Maka, controller  main mengalihkan  packet  pada  C1  dan  C2 yang  berperan  sebagai controller  back-up .  Pengalihan  layanan  dilakukan  berdasarkan port masukan dengan mengimplementasi load balancer pada S2 dan S3. Setelah C1 dan C2 mendeteksi penurunan level  serangan,  C1  dan  C2  mengalihkan  layanan traffic ke  C0    bentuk  pengalihan  layanan.  Ketika packet  yang  masuk  serangan  maka  yang  mengalami down ialah controller  backup bukan controller main . Sedangkan pengujian sistem single controller dengan menggunakan 1 controller , 2 switch, dan 3 host. Ketika paket yang masuk melebihi threshold yang terindikasi serangan maka, controller main yang  berperan  sebagai controller utama  menangani  paket  tersebut  yang  bertanggung  jawab mengambil  keputusan  dengan  mendrop  atau  meneruskan  paket  ke  tujuan.  Ketika  paket  yang  masuk
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
terindikasi  sebagai  serangan  maka, controller C0  yang  berperan  sebagai controller utama  dapat mengalami down karena terindikasi sebagai satu titik kegagalan dalam jaringan SDN. Setelah  melakukan  implementasi  dengan  melakukan  konfigurasi  pada hardware dan software. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  pengukuran  berdasarkan  parameter penelitian.  Pengukuran  menggunakan  skenario  eksekusi  pengujian  berdasarkan  Tabel  1  digunakan untuk melakukan analisis dan evaluasi parameter responsivitas , dan high availability controller dalam menangani paket pada jaringan SDN yang telah dibuat pada emulator mininet.
e. Operate Phase
Setelah  tahap  Pengukuran  berdasarkan  skenario  pengujian  maka,  dilakukan  tahap  validasi sistem.  Hasil  validasi  pengukuran  didapatkan  menggunakan  metode  analisis  statistik  menggunakan interval  confident.  Hasil  validasi  pengukuran  menggunakan  metode  statistik  dengan  melakukan perbandingan terhadap data hasil pengukuran dengan 5 kali pengukuran  confidence interval. Hal ini bertujuan  untuk  mendapatkan  rerata  hasil  validasi response  controller dan high  availability pada efektivitas strategis manajemen terhadap ancaman serangan DDoS pada jaringan. Validasi dilakukan untuk menilai sejauh mana sistem dapat efektif dan efisiensi dalam  menangani serangan DDoS. Hal ini  melibatkan  uji  coba  skenario  berdasarkan  Tabel  1  untuk  mengukur  parameter.  Validasi  hasil pengukuran terhadap perancangan sistem keamanan jaringan SDN pada parameter responsivitas dan availability berdasarkan perbandingan teoritis dari referensi peneliti sebelumnya, literatur, buku, dan jurnal terkait teori pengamanan sistem jaringan yang mengacu pada standar internasional.
f. Optimize Phase
Hasil  pengukuran  berdasarkan  skenario  Tabel  1  dilakukan  analisis  dan  evaluasi  untuk mengetahui  pengaruh  arsitektur load  balancer dan multi-controller pada  pengurangan  beban  pada controller dalam  mengamankan  jaringan  dari  serangan  DDoS.    Analisis  pengukuran  parameter pengujian  dilakukan  untuk  menilai  sejauh  mana  sistem  dapat  bekerja  dalam  mempertahankan controller pada jaringan  SDN  dari  serangan  DDoS. Tahap analisis  data  yang  dilakukan  berdasarkan miss rate paket yang  masuk berdasarkan selisih nilai turunan dari matching rule yang diinstall pada switch 1  dalam  skenario  pengujian.  Hasil  analisis  berpedoman  terhadap  teori  dari jurnal,  buku  serta penelitian  terdahulu  untuk  membandingkannya  dalam  mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Evaluasi dilakukan  untuk  mengoptimalisasi  identifikasi  terhadap  kinerja  sistem  yang  telah  dibangun  dalam memaksimal terhadap penanganan serangan DDoS untuk penelitian yang akan datang.
Teknik pengumpulan data menggunakan akuisisi dari hasil pengujian experiment lalu lintas trafik secara real  time pada  sistem.  Sistem  yang  dibuat  dilakukan  pengujian  secara  langsung  berdasarkan parameter  penunjang  penelitian  untuk  dilakukan  analisis  dan  evaluasi  kelayakan  sistem  penelitian. Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  menggunakan  metode  observasi  skenario.  Yaitu  hasil pengujian  dari  skenario  penelitian  yang  dibuat  pada  emulator  mininet  dengan  arsitektur multi- controller berbasis load balancer . Hasil lalu lintas trafik dari pengujian di capture untuk akuisisi data pada tcpdump dalam  monitoring traffic pada lalu lintas  sistem penelitian. Kemudian hasil pengujian dilakukan  pengukuran  berdasarkan  parameter  pengujian  yaitu responsivitas dan high  availability. Hasil pengukuran dilakukan analisis dan evaluasi kelayakan sistem berdasarkan acuan dari referensi dari  buku, jurnal  yang  berkaitan  dengan  penelitian terdahulu.  Data hasil pengukuran  yang  dianalisis dan evaluasi dengan 5 kali percobaan mengambil data untuk mendapatkan confidence interval. Hasil pengukuran dalam evaluasi menggunakan metode statistik data akuisisi dari experiment penelitian.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Rancangan  sistem  penelitian  ini  mencangkup  tiga  aspek  utama  pertama,  implementasi multi- controller dan load  balancer dilakukan  untuk  pengalihan  trafik  serangan  DDoS.  Kedua,  dilakukan analisis responsivitas dari controller utama,  membuktikan  kemampuannya  dalam  mengatasi tekanan serangan  dan  menjaga  ketersediaan  jaringan.  Ketiga,  analisis  kualitas  jaringan  SDN  juga  dilakukan, memberikan  gambaran  lengkap  tentang  bagaimana  arsitektur  tersebut  mampu  menjaga  performa jaringan saat menghadapi serangan DDoS. Hasil penelitian ini membawa pemahaman yang mendalam tentang  efektivitas  dan  keandalan  arsitektur multi-controller dan load  balancer dalam  konteks perlindungan terhadap serangan DDoS.
4.1 Implementasi pengalihan trafik serangan DDoS
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Implementasi  pengalihan  trafik  serangan  DDoS  melibatkan  mekanis  yang  dijalankan  oleh controller utama. Mekanisme ini diawali dengan deteksi pada parameter yaitu melalui packet in yang diterima dari switch. Jika nilai packet_in dari openflow switch mencapai Tingkat yang cukup tinggi, hal ini menunjukan adanya potensi serangan DDoS dari switch. Deteksi packet dilakukan berdasarkan nomor port ,  sehingga  mitigasi  serangan  DDoS  dapat  diimplementasikan  dengan  fokus  pada  basis port , dalam menjaga agar pengalihan trafik tidak mengganggu trafik normal di port lainnya.
Parameter  pengalihan  trafik  serangan  menjadi  kunci  implementasi  dalam  mendrop  packet serangan.  Dalam  skenario  pengujian, background trafik  ditetapkan  pada  1  paket  per  detik(pps),  dan threshold peralihan dianggap setara dengan 10 kali lipat trafik background , yaitu 10 pps. Deteksi di controller dilakukan setiap 5 detik, sehingga nilai counter packet in menjadi 10 kali lipat trafik normal atau setara dengan 50. Jika nilai counter packet in dari suatu port melebihi 10 kali lipat trafik normal yaitu  50,  maka  seluruh  trafik  dari  port  tersebut  akan  dialihkan  ke controller cadangan.  Dengan penerapan  ini controller utama  dapat  terhindar  dari  potensi  serangan  DDoS,  sehingga  tetap  mampu melayani trafik dari port dan switch yang lainnya tanpa terganggu dari serangan yang membahayakan stabilitas dan kinerja jaringan.
Skenario pengujian ini memungkinkan pengujian efektivitas dari implementasi pengalihan trafik serangan DDoS. Dengan background trafik yang diatur pada 1 pps, controller dapat mengidentifikasi potensi serangan dan  merespon secara cepat. Threshold peralihan yang ditetapkan pada 10 kali lipat trafik  normal  memberikan  ruang  untuk  mengakomodasi  fluktuasi  trafik.  Dalam  implementasi pengalihan trafik serangan DDoS menggunakan multi controller berbasis load balancer, mekanisme utama  yang  menjadi  fokus  adalah  peran controller utama  dalam  mengenali  dan  mengatasi  potensi serangan DDoS. Mekanisme ini berkaitan erat dengan parameter deteksi, dimana packet in dari switch menjadi  indikator  utama  untuk  mengidentifikasi  perubahan  trafik  yang  mencurigakan.  Apabila  nilai packet in dari openflow switch mencapai tingkat yang mencukupi, dapat diasumsikan bahwa potensi serangan DDoS berasal dari switch tersebut. Berikut bentuk pengalihan layanan pada controller main seperti pada Gambar 6.

## Gambar  6. Pengalihan layanan ke controller main
Gambar 6  menunjukan pengalihan lalu lintas dari controller main ke controller  backup dengan port  aktif  2  dan  nilai counter packet_in  yang  lebih  besar  dari  50  merupakan  strategi  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  ketersediaan  sistem  SDN.  Ketika controller  main mendeteksi  bahwa jumlah  paket  masuk  (packet_in)  melebihi  ambang  batas  50, sistem  memutuskan  untuk  mengalihkan lalu  lintas  ke controller  backup .  Pada controller  backup, terdapat  implementasi multi-controller berbasis load  balancer yang  bertugas  mendistribusikan  lalu  lintas  yang  diterima  secara  merata  ke beberapa controller backup yang ada dalam arsitektur SDN. Penggunaan  load  balancer  pada controller  backup membantu  mencegah  terjadinya  titik kegagalan  tunggal  dan  meningkatkan  ketersediaan  layanan. load  balancer yang  diatur  untuk mengarahkan  lalu  lintas  melalui  jalur  yang  telah  diisolasi  saat  serangan  terdeteksi  mengalami
Port 2, Counter Packet_in > 50
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kenaikan traffic dalam  menjaga  sumber  sumber  daya  jaringan  pada controller utama  tetap  efisien. Peningkatan  pertahanan  terhadap  satu  titik  kegagalan  dan  skalabilitas  tinggi  terhadap  pengontrolan diperlukan dalam menunjang keterbatasan dalam pemrosesan jaringan berskala besar. Latensi respon permintaan dapat dikurangi melalui load balancer dalam menghindari kelebihan beban pada jaringan. Load  balancer berfungsi  dalam  meningkatkan  kinerja controller dalam  meminimalisir downtime untuk meningkatkan skalabilitas dan fleksibilitas.

## 4.2 Responsivitas controller utama
Responsivitas controller pada  suatu  sistem  sangat  penting  untuk  memastikan  ketersediaan ( availability) dan  keamanan  dari  sistem  tersebut.  Dalam  skenario  Single controller Normal,  hasil pengukuran  responsivitas  dilakukan  melalui  serangkaian  percobaan dengan  mengamati  nilai respons keluar (Response_out) dan response masuk (Response_int) pada beberapa port yang diukur bersama dengan selisihnya (Delta). Hasil percobaan dilakukan menggunakan 5x percobaan yang menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  delta  (RC)  pada  Single controller Normal  berkisar  antara  172  hingga  125,75 seperti  pada  Gambar  7.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  sistem  mampu  memberikan  respons  yang konsisten dalam kondisi normal, dengan variasi yang relatif antara beberapa kali percobaan.
Gambar  7. Grafik responsivitas single controller
Di  sisi  lain,  pada  skenario Single  controller  Attack ,  responsivitas controller diuji  ketika  sistem menghadapi  serangan.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata  delta  (RC)  pada Single Attack berkisar antara 518,25 hingga 400 seperti pada Gambar 7. Dapat diamati bahwa responsivitas sistem  mengalami  peningkatan  delta  dibandingkan  dengan  skenario  paket  normal,  yang  dapat diartikan  sebagai  adanya  gangguan  atau  peningkatan  beban  pada  sistem  dalam  skenario  serangan. Nilai RC yang lebih tinggi pada Single controller pada skenario attack menunjukkan adanya potensi serangan yang dapat mempengaruhi responsivitas sistem. Secara lebih spesifik, pada Single controller kondisi  normal,  variasi  nilai  delta  yang  relatif  kecil  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  menjaga responsivitasnya.  Namun,  pada  Single controller Attack,  terlihat  peningkatan  delta  dibandingkan skenario paket normal. Hal ini menandakan bahwa respons sistem dapat terpengaruh oleh serangan, yang dapat berdampak pada ketersediaan dan keamanan.
Perbedaan responsivitas pada skenario normal dan serangan pada controller dapat dijelaskan oleh sejumlah  faktor  yang  mempengaruhi  performa  sistem  dalam  dua  kondisi  tersebut.  Skenario  normal, sistem  beroperasi  dalam  keadaan  yang  stabil  dan  tidak  mengalami  gangguan  yang  signifikan.  Oleh karena  itu,  responsivitas controller cenderung  konsisten  dengan  variabilitas  delta  yang  relatif  kecil antar  percobaan.  Peningkatan  delta  pada  skenario  serangan  dapat  menyebabkan  peningkatan  beban pada sistem. Serangan dapat menciptakan lalu lintas yang lebih tinggi dan meningkatkan permintaan terhadap  sumber  daya,  sehingga controller harus  bekerja  lebih  keras  untuk  memproses  permintaan tersebut.  Peningkatan  beban  ini  dapat  tercermin  dalam  peningkatan  delta,  yang  mencerminkan perbedaan  antara  respons  keluar  dan  respons  internal  pada  sistem.  Sedangkan responsivitas  multi controller seperti Gambar 8.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar  8. Grafik responsivitas multi controller
Gambar  8  menjelaskan  hasil  pengukuran responsivitas pada  arsitektur multi  controller . Berdasarkan skenario tidak serangan multi controller menunjukan variabilitas delta yang relatif kecil pada  beberapa  kali  percobaan.  Hal  ini  terlihat  pada  percobaaan  1  nilai  delta  sebesar  114,5  yang mengindikasikan  sistem  mampu  memberikan  respons  yang  stabil  pada controller .  Rata-rata  delta berkisar  antara  114,5  hingga  162,5.  Hal  ini  menunjukan  bahwa multi-controller mampu  mengelola lalu  lintas  dengan  baik  dalam  menjaga  ketersedian  jaringan  dalam  merespons  perubahan  dengan efisien.
Pada skenario multi controller dengan traffic serangan hasil percobaan menunjukan peningkatan yang  signifikan  pada  nilai  delta  dalam  beberapa  kali  percobaan.  Peningkatan  yang  signifikan  pada nilai delta menunjukan penurunan responsivitas yang nyata dengan nilai rata rata delta berkisar antara 210 hingga 237,5. Serangan mampu membebani sistem dan  mengganggu distribusi lalu lintas antara controller. Serangan pada controller membuat sistem menjadi lambat dalam merespons dan lalu lintas yang lebih tinggi. Berikut perbandingan nilai responsivitas controller pada single dan multi controller seperti pada Gambar 9.
Gambar  9. Hasil perbandingan responsivitas controller
Gambar 9 menunjukan perbandingan responsivitas controller. Dalam skenario Single Controller , terlihat bahwa nilai rata-rata delta (RC) pada Single Normal berkisar antara 150,85, sementara pada Single  Attack mencapai  456,3.  Ini  menunjukkan  adanya  peningkatan  yang  signifikan  dalam responsivitas  sistem  ketika  dihadapkan  pada  serangan  DDoS.  Sebaliknya,  pada  skenario Multi Controller ,  responsivitas  pada Multi  controller pada  kondisi  Normal  relatif  lebih  baik,  dengan  nilai RC  berkisar  143.  Namun,  saat  terjadi  serangan  pada Multi  Controller ,  responsivitas  jaringan meningkat dengan nilai RC mencapai 150,85.
Response  delay  controller melakukan  pengukuran  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  sistem kontrol dalam  merespons  terhadap  kondisi  serangan  dan  tidak  serangan.  Pada  kondisi  serangan, multi controller memiliki response  delay sebesar  238,2  sementara single  controller memiliki response delay yang lebih tinggi yaitu 456,3. Hal ini mengindikasikan bahwa multi controller lebih baik dalam
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
menanggapi serangan dengan menjaga response delay yang lebih rendah dibandingkan dengan single controller. sedangkan dalam kondisi tidak serangan, multi controller tetap mempertahankan perform yang  lebih  baik  dengan respons  delay sebesar  143,1  semestara single  controller memiliki respons sebesar  150,85.  Meskipun response  delay antara  keduanya  tidak  sebesar  kondisi  serangan, multi controller masih menunjukan keunggulan dalam menjaga response delay tetap rendah dalam kondisi normal.
Peningkatan respons  delay pada single  controller yang  lebih  besar  dalam  kondisi  serangan menunjukan bahwa sistem  lebih rentan terhadap gangguan. Sebaliknya multi controller menunjukan ketangguhan yang lebih baik dalam mengatasi serangan dengan mempertahankan response delay yang relatif baik. Respon delay yang rendah menunjukan kemampuan sistem dalam merespons perubahan dengan cepat. Berdasarkan hasil pengukuran, multi controller memenuhi kriteria lebih baik dari pada single  controller baik  dalam  kategori  paket  serangan  atau  normal,  yang  menunjukan  kemampuan adaptasi  yang  lebih  baik  terhadap  gangguan.  pada Multi  Controller ,  distribusi  beban  yang  merata memberikan  ketersediaan  yang  baik  pada multi  controller .  Hal  ini  terjadi  karena multi  controller mampu melakukan distribusi traffic jika terindikasi sebagai serangan. Sehingga Ketika paket serangan yang masuk pada jaringan controlle r yang terindikasi down ialah controller backup bukan controller main .  Sedangkan  hasil  pengukuran  berdasarkan Availability  single  controller dan multi  controller seperti pada  Tabel 2.

## 4.3 Analisis kualitas jaringan
Pengukuran  performa  kualitas  jaringan  pada  skenario single  controller dan multi  controller beforkus  pada  paaremter latency,  throughput ,  dan  jitter.  Kualitas  aliran  data  dalam  suatu  jaringan yang  mempengaruhi  stabilitas  layanan.  Jitter,  sebagai  indikator  fluktuasi  waktu  pengiriman  data, memberikan gambaran tentang stabilitas transmisi. Latency, yang mengukur waktu yang dibutuhkan data  untuk  mencapai  tujuan,  menjadi  parameter  penting  dalam  mengevaluasi  responsivitas  jaringan. Selain  itu,  throughput  mencerminkan  sejauh  mana  jaringan  mampu  mengirim  dan  menerima  data dengan efisien.  Dalam konteks single controller dan multi controller, hasil pengukuran seperti Tabel 2 berikut:
Tabel 2. hasil pengukuran availability single controller dan multi controller latency Throughput Jitter Single controller Serangan 29703 ms 12,96 Gbits/sec 0,022 ms Normal 29658 ms 25,76 Gbits/sec 0,007 ms Multi controller Serangan 29699 ms 18,58 Gbits/sec 0,0668 ms Normal 29682 ms 29,46 Gbits/sec 0,015 ms
Tabel  2  menunjukkan  nilai availability pada single  controller dan multi  controller dengan mempertimbangkan latency,  jitter dan throughput dalam  kondisi  serangan  dan  kondisi  normal. Availability adalah ukuran sejauh mana sistem atau layanan dapat diakses dan berfungsi sesuai dengan kebutuhan.  Pada  umumnya,  availability  diukur  dalam  persentase  waktu  di  mana  sistem  beroperasi dengan baik. Latency pada normal pada multi controller adalah 29682 ms. Nilai ini mengindikasikan waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan dan respons sistem dalam kondisi normal. Semakin rendah nilai latency, semakin  cepat  sistem  merespons  permintaan.  Grafik  nilai  perbandingan latency pada single dan multi controller seperti pada Gambar 10.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar  10. Hasil latency single controller
Latency single  controller seperti  Gambar  10  menujukan  nilai  paket  normal  sebesar  29658  ms. Nilai ini menunjukkan keterlambatan saat menjalankan operasi normal dibandingkan multi controller. Latency yang  rendah  pada  kondisi  normal  mengindikasikan  efisiensi  sistem  dalam  memberikan respons tanpa  adanya  ancaman.  Dalam  skenario  serangan Multi  controller menunjukkan latency sebesar  29699  ms,  sedangkan single  controller memiliki latency sebesar  29703  ms.  Meskipun perbedaannya  cukup  kecil,  hasil  ini  menggambarkan  bahwa Multi  Controller mungkin  lebih  efisien dalam  menanggapi  serangan  dengan  sedikit  penurunan latency dibandingkan  dengan Single Controller .  kedua  jenis  model  arsitektur  menunjukan  sedikit  keunggulan  dengan  mempertahankan latency yang  sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  dengan single  controller . latency yang  rendah mencerminkan kemampuan sistem untuk merespons inputan dalam kondisi yang cepat. Perbandingan throughput pada single dan multi controller pada skenario serangan dan normal seperti Gambar 11.

## Gambar  11. Throughput
Nilai throughput single controller pada Gambar 11 dalam kondisi normal yaitu  25,76 Gbits/sec. Sedangkan pada multi controller nilanya 29,46 Gbits/sec. Ini menunjukkan kemampuan sistem dalam mentransfer  data  dalam  kondisi  paket  normal.  Nilai throughput yang  tinggi  pada  kondisi  normal mengindikasikan  efisiensi  sistem  dalam  mengelola  lalu  lintas  data  tanpa  adanya  gangguan. Throughput pada serangan pada single controller adalah 12,96 GBytes/sec. Ini mencerminkan jumlah data  yang  dapat  ditransfer  dalam  satu  waktu  saat  terjadi  serangan.  Penurunan throughput pada serangan  dapat  menandakan  adanya  penghalangan  dalam  distribusi  data  atau  pemrosesan  yang disebabkan oleh upaya serangan.
Pada  kondisi  serangan, multi  controller menunjukkan throughput sebesar  18,58  Gbit/sec. sementara single controller menunjukan throughput yang lebih rendah sebesar 12,96 Gbits/sec. Hasil ini menunjukan bahwa multi controller lebih mampu menjaga throughput yang tinggi bahkan dalam kondisi  serangan  yang  menandakan  efisiensi  dan  skalabilitas  dalam  mengelola  lalu  lintas  data  saat terjadi  gangguan.  Dalam  skenario  tidak  seorangpun multi  controller tetap  mempertahankan keunggulan  yang  menandakan  kapabilitasnya  untuk  menangani  beban  trafik  yang  lebih  besar  dalam kondisi  normal. Multi  Controller memiliki  performa throughput yang  lebih  baik  daripada Single Controller dalam kedua kondisi, khususnya saat menghadapi serangan. Hal ini bisa disebabkan oleh efisiensi  manajemen  sumber  daya,  strategi  penanganan  lalu  lintas,  atau  adaptasi  sistem  yang  lebih baik  pada Multi  Controller . throughput yang  tinggi  diinginkan  karena  mencerminkan  kemampuan
sistem  untuk  mengelola  dan  mentransfer  data  dengan  efisien.  Hasil  perbandingan  grafik  Jitter  pada skenario single dan multi controller dalam situasi serangan dan tidak serangan seperti Gambar 12.

## Gambar  12. Jitter
Gambar  12  menunjukan  kondisi serangan  jitter pada arsitektur Multi  Controller sebesar  0,0668 ms,  sedangkan Single  Controller sebesar  0,022  ms.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa Multi  Controller mengalami  variasi  waktu  yang  lebih  besar  dalam  kondisi  serangan  dibandingkan  dengan Single Controller . Jitter yang  tinggi  dapat  menunjukkan  ketidakstabilan  dalam  mentransmisikan  data,  dan hasil  ini  dapat  diartikan  bahwa Multi  Controller mungkin  memiliki  tantangan  lebih  besar  dalam menjaga konsistensi waktu transmisi saat terjadi serangan. kondisi Tidak Serangan, Multi Controller memiliki jitter sebesar  0,015  ms,  sedangkan Single  Controller memiliki jitter sebesar  0,007  ms. Perbedaan jitte r  antara  keduanya  tetap,  meskipun  kurang  signifikan  dibandingkan  dengan  kondisi serangan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa Multi  Controller mampu  menjaga  stabilitas  waktu  transmisi dengan  baik,  meskipun  masih  mengalami  variasi  yang  lebih  besar  daripada Single  Controller dalam kondisi  normal, jitter yang  rendah  diinginkan  karena  mencerminkan  kemampuan  sistem  untuk mengelola variasi waktu dengan efisien.
Pengamanan  jaringan  SDN  dari  serangan  DDoS  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam menjaga ketersediaan dan performa jaringan. Serangan DDoS menyebabkan penurunan responsivitas controller yang  mengakibatkan  gangguan  layanan  dan  merugikan  operasional jaringan  SDN.  Dalam rancangan ini, penggunaan multi controller menjadi solusi yang diajukan peneliti untuk meningkatkan ketersediaan  dan  ketahanan  jaringan.  Perananan  beberapa controller mengakibatkan  pendistribusian beban  kerja  yang  merata  untuk  mengurangi overloading pada  satu  titik controller. Integrasi load balancer pada arsitektur multi controller membantu dalam mendistribusikan lalu lintas secara merata ke  berbagai controller, dalam  mencegah buffer  overload  openflow  switch dalam  meminimalisir kemacetan untuk menunggu respons controller yang berurutan.

## 5 Kesimpulan
Penggunaan load  balancer pada  skenario multi-controller mampu    meningkatkan  ketersediaan dan  responsivitas  sistem  SDN.  Distribusi  yang  merata  dari  beban  lalu  lintas  pada  setiap  controller tidak hanya mengurangi risiko titik kegagalan tunggal, tetapi juga meningkatkan ketersediaan layanan secara  keseluruhan.  Strategi  pengalihan  trafik  serangan  DDoS  memberikan  keunggulan  dalam merespons ancaman, dan pengamatan terhadap latency , throughput , dan jitter menunjukkan performa lebih  baik  pada  multi-controller,  terutama  dalam  kondisi  serangan.  Analisis responsivitas  controller main mengkonfirmasi  bahwa multi-controller memberikan  respons  delay  yang  lebih  rendah  sebesar 66,51% jika dibandingkan dengan skenario single controller yang lebih lama yaitu 202,49 %. Latency yang rendah, throughput tinggi, dan jitter yang stabil mencerminkan kemampuan arsitektur ini dalam menjaga  stabilitas,  kecepatan,  dan  konsistensi  dalam  mentransmisikan  data. latency pada  multi controller  mengalami  penurunan  yang  sangat  kecil  sebesar  0,01%  dibandingkan  dengan  single controller. Ini menunjukkan bahwa kinerja latency keduanya hampir serupa. Peningkatan throughput sebesar  43,21%  dibandingkan  dengan Single  Controller pada  saat  serangan. Jitter pada Multi Controller mengalami  peningkatan  sebesar  204%  dibandingkan  dengan Single  Controller pada  saat serangan.  Hal  ini  menunjukkan  variasi  yang  lebih  tinggi  dalam  waktu  transmisi  data  pada multi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
controller selama  serangan.  Dengan  demikian,  penggunaan load  balancer dalam  skenario multi- controller menjadi  solusi  yang  terukur  untuk  meningkatkan  ketersediaan  dan  responsivitas  sistem SDN, dengan pemantauan terus-menerus dan penerapan tindakan adaptif sebagai kunci keberhasilan dalam menghadapi tantangan serangan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  yang  tulus  kepada  BRIN  cisitu  yang  telah  memberikan  kesempatan  saya untuk  belajar  dan  menggali  ilmu  pada  penelitian  ini.  Serta  bapak  pembimbing  Akbari  indra  Basuki S.Si., M.T, dan dosen pembimbing bapak Galura Muhammad Suranegara, S.Pd., M.T atas dukungan, masukan  serta  arahan  penuh  pada  penelitian  ini  .  Kontribusi  mereka  telah  menjadi  pilar  utama kesuksesan  proyek  ini  dan  saya  sangat  berterima  kasih  atas  bimbingan  dan  inspirasi  yang  telah diberikan.

## Referensi
[1] Y.  Zhang,  L.  Cui,  W.  Wang,  and  Y.  Zhang,  “A  Survey  on  Software  Defined  Networking  With Multiple Controllers,” Journal of Network and Computer Applications , vol. 103. Academic Press, pp. 101–118, Feb. 01, 2018. doi: 10.1016/j.jnca.2017.11.015.
[2] M.  Iqbal  and  M.  Arif  Ramadhan,  “Analisa  Quality  of  Service  pada  Jaringan  Wireless  Berbasis Software-Defined Network dengan Protokol Openflow Menggunakan Floodlight Controller,” 2020.
[3] E.  Taherian-Fard,  T.  Niknam,  R.  Sahebi,  M.  Javidsharifi,  A.  Kavousi-Fard,  and  J.  Aghaei,  “A Software  Defined  Networking  Architecture  for  DDoS-Attack  in  the  Storage  of  Multimicrogrids,” IEEE Access , vol. 10, pp. 83802–83812, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3197283.
[4] X. Li, Z. Fan, Y. Xiao, Q. Xu, and W. Zhu, “Improved  Automated Graph And  FCM  Based DDoS Attack  Detection  Mechanism  In  Software  Defined  Networks,” Journal  of  Internet  Technology ,  vol. 20, no. 7, pp. 2117–2127, 2019, doi: 10.3966/160792642019122007010.
[5] H. H. Saleh, I. A. Mishkal, and D. S. Ibrahim, “Controller Placement Problem In Software Defined Networks,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 27, no. 3, pp. 1704–1711, Sep. 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v27.i3.pp1704-1711.
[6] D.  P.  Harja,  A.  Rakhmatsyah,  and  M.  A.  Nugroho,  “Implementasi  untuk  Meningkatkan  Keamanan Jaringan  Menggunakan  Deep  Packet  Inspection  pada  Software  Defined  Networks,” Indonesian
Journal on Computing (Indo-JC) , vol. 4, no. 1, p. 133, Mar. 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.1.286. [7] J.  Prathima  Mabel,  K.  A.  Vani,  and  K.  N.  Rama  Mohan  Babu,  “SDN  Security:  Challenges  and Solutions,”  in Lecture  Notes  in  Electrical  Engineering ,  Springer  Verlag,  2019,  pp.  837–848.  doi: 10.1007/978-981-13-5802-9_73.
[8] A.  K.  Singh,  S.  Maurya,  and  S.  Srivastava,  “Varna-Based  Optimization:  A  Novel  Method  For Capacitated Controller Placement Problem in SDN,” Front Comput Sci , vol. 14, no. 3, Jun. 2020, doi: 10.1007/s11704-018-7277-8.
[9] J. Zhang, H. Guo, J. Liu, and Y. Zhang, “Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks: A Load-Balancing Solution,” IEEE Trans Veh Technol , vol. 69, no. 2, pp. 2092–2104, Feb. 2020, doi: 10.1109/TVT.2019.2959410.
[10] R.  R.  Zebari,  S.  R.  M.  Zeebaree,  A.  B.  Sallow,  H.  M.  Shukur,  O.  M.  Ahmad,  and  K.  Jacksi, “Distributed Denial of Service Attack Mitigation using High Availability Proxy and Network Load Balancing,” in 3rd  International  Conference  on  Advanced  Science  and  Engineering,  ICOASE  2020 , Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Dec.  2020,  pp.  174–179.  doi: 10.1109/ICOASE51841.2020.9436545.
[11] I.  M.  Huda  and  I.  M.  Suartana,  “Implementasi  Intrusion  Prevention  System  Untuk  Mencegah Serangan  DDOS  pada  Software  Defined  Network,” Journal  of  Informatics  and  Computer  Science , vol. 03, 2021.
[12] S.  Kaur,  K.  Kumar,  N.  Aggarwal,  and  G.  Singh,  “A  Comprehensive  Survey  of  DDoS  Defense Solutions in SDN: Taxonomy, Research Challenges, and Future Directions,” Computers and Security , vol. 110. Elsevier Ltd, Nov. 01, 2021. doi: 10.1016/j.cose.2021.102423.
[13] T.  Akhir,  M.  Kuliah,  K.  Informasi,  J.  El5241,  and  D.  Pratama,  “Serangan  Ddos  Pada  Software Defined Network.”
[14] G.  Li,  X.  Wang,  and  Z.  Zhang,  “SDN-Based  Load  Balancing  Scheme  for  Multi-Controller Deployment,” IEEE Access , vol. 7, pp. 39612–39622, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2906683.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[15] M. S. Tok and M. Demirci, “Security analysis of SDN Controller-Based DHCP Services and Attack Mitigation with DHCPguard,” Comput Secur , vol. 109, Oct. 2021, doi: 10.1016/j.cose.2021.102394.
[16] K. Kalkan, L. Altay, G. Gür, and F. Alagöz, “JESS: Joint Entropy-Based DDoS Defense Scheme in SDN,” IEEE  Journal  on  Selected  Areas  in  Communications ,  vol.  36,  no.  10,  pp.  2358–2372,  Oct. 2018, doi: 10.1109/JSAC.2018.2869997.
[17] C.  Bhatt,  V.  Sihag,  G.  Choudhary,  P.  V.  Astillo,  and  I.  You,  “A  Multi-Controller  Authentication Approach  for  SDN,”  in 2021  International  Conference  on  Electronics,  Information,  and Communication,  ICEIC  2021 ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Jan.  2021.  doi: 10.1109/ICEIC51217.2021.9369825.
[18] P. Valizadeh and A. Taghinezhad-Niar, “DDoS Attacks Detection in Multi-Controller Based Software Defined Network,” in 2022 8th International Conference on Web Research, ICWR 2022 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022, pp. 34–39. doi: 10.1109/ICWR54782.2022.9786246. [19] Y. C. Wang and E. J. Chang, “Cooperative Flow Management in Multi-domain SDN-based Networks with  Multiple  Controllers,”  in HONET  2020  -  IEEE  17th  International  Conference  on  Smart Communities: Improving Quality of Life using ICT, IoT and AI , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2020, pp. 82–86. doi: 10.1109/HONET50430.2020.9322815.
[20] K. Mulligan, J. T. Grant, S. T. Mockabee, and J. Q. Monson, “Response Latency Methodology for Survey Research: Measurement and Modeling Strategies,” Political Analysis , vol. 11, no. 3, pp. 289– 301, 2003, doi: 10.1093/pan/mpg004.
[21] A.  Saputra,  M.  Akbar,  I.  Solikin,  and  M.  Kom,  “Pengembangan  Jaringan  Wireless  Local  Area Network (Wlan) Menggunakan Metode PPDIOO (Studi kasus : SMK N 1 Indralaya Utara).”
[22] R.  R.  Zebari,  S.  R.  M.  Zeebaree,  A.  B.  Sallow,  H.  M.  Shukur,  O.  M.  Ahmad,  and  K.  Jacksi, “Distributed Denial of Service Attack Mitigation using High Availability Proxy and Network Load Balancing,” in 3rd  International  Conference  on  Advanced  Science  and  Engineering,  ICOASE  2020 , Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Dec.  2020,  pp.  174–179.  doi: 10.1109/ICOASE51841.2020.9436545.