## ANALISIS KEBUTUHAN BANDWIDTH DENGAN MODEL

## SHARING SYSTEM PADA MIKROTIK ROUTERBOARD 450G DI

## JARINGAN OFFICE STTA
Mardiana Irawaty 1 , Ferry Mulyawan 2 , Yenni Astuti 3
1,2 Prodi Teknik Informatika, 3 Prodi Teknik Elektro Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta Jalan Janti, Blok-R Lanud Adisucipto, Yogyakarta
2 ferrymulyawan11@gmail.com

## ABSTRACT
The  limitations  between  the  amount  of  bandwidth  and  users  can  make  the  internet slow. Observing the flow of data on the internet network is one way to identify the  bandwidth requirements  which  used  on  the  STTA  office  network.  This  thesis  analyzes  the  data  traffic with sharing system model. The observed data is in the category of elastic flow rate, i.e: TCP (Transmission Control Protocol). The traffic data is converted to a measured data graph and then  analyzed  by  traffic  load,  throughput,  and  flow  of  loss  parameters.  The  highest observation value of traffic load is 0.37, Throughput of 9.3 Mbps (93%), and the flow of loss of 23%. From the results of the research, it can be concluded that in general internet network at STTA office is in good category.
Keywords : Bandwidth, Sharing System, Traffic Load, Throughput, Flow of loss.

## 1. Pendahuluan
Dalam sebuah jaringan komputer, bandwidth adalah sumber daya yang terbatas. Oleh karena  itu,  penggunaannya  haruslah  dikelola  dengan  baik  agar  dapat  menjamin  kualitas layanan (QoS) dalam jaringan internet  [1]. Permasalahan  yang sering dihadapi  adalah akses internet  yang  lambat,  hal  ini  dikarenakan  adanya  kesenjangan  antara  jumlah  bandwidth dengan jumlah penggunanya.
Jaringan  Internet  STTA  juga  semakin  berkembang  dalam  hal  jumlah  dan  kepadatan. Peningkatan ini akan lebih baik bila diiringi dengan monitoring bandwidth , khususnya  yang berkaitan dengan bidang teletraffic . Tujuannya tentu saja untuk mendapatkan gambaran yang berupa pemodelan, mengenai kondisi jaringan Internet, khususnya aliran data.
Lebih  lanjut,  gambaran/pemodelan  tersebut  dapat  dijadikan  bahan  pengambilan kebijakan yang berkaitan dengan Teknologi dan Informasi di office STTA. Berdasarkan pada latar  belakang  masalah  yang  telah  dipaparkan  di  atas,  maka  penulis  mengambil  judul penelitian  “Analisis  Kebutuhan  Bandwidth  dengan  Model  Sharing  system  pada  Mikrotik Routerboard 450G di Jaringan Office STTA”.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  kampus  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Adisutjipto  (STTA) Yogyakarta. Lamanya waktu pelaksanan penelitian adalah satu bulan, meliputi pengumpulan data, pemodelan sistem, analisis sistem, serta pembuatan laporan penelitian.
Tahapan penelitian yang dilaksanakan, sebagai berikut:
1.  Studi Literatur.
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembelajaran  dari  referensi–referensi  yang  berkaitan dengan  topik  penelitian,  seperti  buku,  jurnal,  serta  sumber–sumber  lain.  Buku  dan jurnal dapat berupa online maupun cetak.
2.  Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  aliran  Internet  yang  ada  di  Office STTA  Yogyakarta.  Pengumpulan    data    dilakukan    pada    jam    kerja,    yakni    ketika jaringan    banyak  digunakan,  baik  untuk  kepentingan  mahasiswa,  karyawan,  maupun dosen STTA.
3.  Analisis
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis  terhadap  data  yang  telah  diperoleh.  Analisis meliputi  pemodelan,  serta  perhitungan  kuantitatif  untuk  mendapatkan  kesimpulan berupa kelaikan kualitas layanan pada jaringan office STTA.

## 2.1. Peralatan dan Bahan
Dalam penelitian ini, alat dan bahan yang digunakan sebagai berikut:
1. Laptop  Lenovo B490 dengan spesifikasi:Prosessor Intel® Core™ i3-3110M (2.4 GHz), RAM 2 GB DDR3, Harddisk 500 GB.
2. Perangkat  lunak  TORCH  yang  dapat  memunculkan  data  trafik  melalui  tampilan website .

## 2.2. Prinsip Kerja
Penelitian  ini  menganalisis  data  trafik  Internet office di  kampus  Sekolah  Tinggi Teknologi Adisutjipto (STTA) Yogyakarta pada kategori level aliran data TCP dengan model sharing  system yang  berupa  trafik  elastic.  Pada  pemodelan sharing  system ,  parameter  trafik yang  diamati  adalah  proses  kedatangan  aliran  (λ),  yakni  pada  saat  aliran  baru  datang,  serta distribusi  ukuran  aliran.  Dalam  hal  ini  tidak  ada  aliran  yang  ditolak.  Selain  itu  laju  layanan (μ)  disesuaikan  dengan  kapasitas  sambungan  dan  rerata  ukuran  aliran.  Adaptasi  atas  laju transmisi berlangsung secara cepat dan sambungan digunakan bersama-sama oleh pengguna.

## 2.3. Diagram Alir Penelitian
Diagram   alir  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Pada  diagram  tersebut, jalannya  penelitian  diawali  dengan  studi  pustaka  atau  mencari  sumber  pustaka  yang  dapat dijadikan  acuan,  baik  dalam  pembuatan  model  maupun  analisis.  Kemudian,  diikuti  dengan pengumpulan  data  yang  nantinya  akan  dilakukan  analisis  terhadapnya.  Setelah  analisis dianggap  valid,  laporan  disusun  sesuai  hasil  penelitian.  Namun  jika  analisis  belum  dapat dianggap valid, analisis data akan kembali dikerjakan.
Alur jalannya penelitian dari “Analisis Kebutuhan Bandwidth dengan Model Sharing System pada Mikrotik Routerboard 450G di Jaringan Office STTA”, sebagai berikut. Pertama melakukan  pembelajaran  dari  referensi-referensi  yang  berkaitan  dengan  topik  penelitian, seperti  buku  jurnal,  serta  sumber-sumber  lain.    Buku    dan    jurnal    dapat    berupa online maupun  cetak.  Kedua  pada  tahap  ini  dilakukan pengumpulan data aliran Internet yang ada di  STTA  pada  jam  kerja  dengan  menggunakan  aplikasi  TORCH  yang  dapat  memunculkan data trafik. Ketiga mengarah ke Pemodelan dimana akan dibuat rata-rata seperti, grafik hasil dari  pengamatan  selama  satu  bulan  dan  dengan  parameter  beban  trafik  ( traffic  load ), throughput , dan aliran loss yang akan digunakan. Keempat pada tahap validasi, apakah sudah sesuai dengan metode yang diambil. Namun jika analisis belum dianggap valid, analisis data

## DETEKSI ANALISIS KEBUTUHAN BANDWIDTH DENGAN MODEL SHARING SYSTEM PADA MIKROTIK ROUTERBOARD 450G DI JARINGAN OFFICE  STTA
akan  kembali  dikerjakan.  Kelima  menganalisis  model  dari  trafik  pada  kategori  level  aliran data. Dalam  hal  ini  level, aliran dapat diklasifikasikan menjadi dua macam,  yang pertama adalah  aliran  elastic  menggunakan  TCP  ( Transmission  Control  Protocol ).  Keenam,  yaitu mencatat  hasil  dari  analisis  pemodelan  setelah  itu,  masuk  pada  tahap  ketujuh  yaitu  menarik kesimpulan  dari  hasil  analisis.  Kedelapan  membuat  laporan  dari  hasil  pengamatan  selama satu bulan dengan metode sharing dan parameter dari hasil data TORCH di UPT TIK Internet STTA dan sesuai dengan metode sharing pada trafik aliran data.
Gambar 1. Diagram Alir Jalannya Penelitian

## 3 Hasil Pengamatan dan Pembahasan

## 3.1 Grafik Rata-rata Tx dan Rx
Setelah  dilakukan  pencatatan  hasil,  data  setiap  pengujian  20  kali  dikelompokkan berdasarkan  trafik  aliran  elastik  TCP.  Pengukuran  dilakukan  dengan  variasi  kecepatan  laju
kedatangan dan pelayanan bandwidth yang digunakan, agar paket data yang melewati sebuah jaringan dari client ke router (mikrotik) dapat terpantau. Hasil akan membentuk sebuah grafik pada  penelitian  tersebut.  Hasil  pengamatan  Grafik  rata-rata  selama  20  hari  terdiri  dari  laju trafik (Mbps) Tx, Rx, dan Packet data (pps) Tx, Rx. Gambar 2 dan 3 adalah salah satu contoh data dan grafik data rata-rata prodi TP.
Gambar 2. Laju trafik rata-rata prodi TP selama 20 hari
Gambar 3. Paket data rata-rata prodi TP selama 20 hari
Dari hasil pengamatan laju trafik dan packet data, terlihat bahwa Tx  nya lebih besar dari  pada  Rx,  hal  ini  di  sebabkan  karena  Tx  adalah  laju  data  atau  jumlah packet yang  di kirim  dari  mikrotik.  Sedangkan  Rx  adalah  laju  data  atau  jumlah packet yang  di  minta  dari mikrotik. Permintaan dari mikrotik merupakan permintaan  yang  berasal  dari  berbagai client yang ingin mengakses server . Skema mikrotik, client , server dapat di lihat pada gambar 4.
Gambar 4. Skema mikrotik, client, server
Pengamatan  dan    pengukuran  pada  jaringan  Internet  di office STTA    yang menggunakan  penyambungan  paket  dan  berbasis  TCP/IP,  telah  membuktikan  bahwa banyak  sekali  variasi  yang ada.  Variasi  yang  paling  dasar  adalah  pengamatan  pada level paket.  Artinya  trafik  elastik yang sedang berada di aliran data Internet diamati sebagai suatu paket  yang  sedang  bergerak. Data  yang dipakai dalam penelitian tugas akhir ini adalah data kuantitatif.
Pada  pengumpulan  data  pengamatan  pada  lima  prodi,  akan  menunjukkan  berbagai aliran  trafik yang  nantinya  akan  diambil  dan  di  filter berdasarkan      aliran elastic (TCP) dengan  koneksi  Internet  yang  terhubung  ke  laptop.  Sebelum  mengukur  dan monitoring laju kecepatan  dan  paket rata-rata di aliran TCP diambil, waktu yang diperlukan  selama 60 menit  adalah  tiap  pukul  10  –  11  pagi  dalam  pengujian  satu  bulan  hari  kerja  di  STTA. Selama  pengujiannya,  aliran  data trafik tersebut  nantinya  akan  tercatat  dan  tersimpan otomatis  pada  aplikasi  TORCH.  Selanjutnya,  berbagai  jenis  data  aliran  trafik  tersebut diekspor kedalam data pengolah data. Dengan tujuan untuk memudahkan dalam filter trafik data  TCP  per  hari  selama  satu  jam.    Pada  Tabel  1,  ditunjukkan  rata-rata  dari  20  data pengujian  yang  diamati  pada  salah  satu  prodi  sesuai  dengan  analisis  untuk  menghasilkan suatu informasi berupa hasil analisis jaringan di Internet.
Tabel 1. Banyak rata-rata data pada Prodi TP
Data rata-rata TP Hari Ke- Tx (bps) Rx (bps) Paket Tx (pps) Paket   Rx (pps) 1 5.773,33 5.958,86 4,00 4,71 2 1.196.856,29 104.048,86 128,86 121,13 3 247.685,71 52.379,29 39,23 39,05 4 1.415.924,28 200.215,31 170,17 161,41 5 599.233,40 136.481,54 85,51 87,88 6 11.301,78 4.340,00 4,44 4,67 7 393.435,54 84.720,31 55,15 57,98 8 4.292.048,53 201.600,40 369,02 324,45 9 0 0 0 0 10 797.186,93 104.654,53 97,17 93,02 11 440.655,50 106.528,50 57,13 60,06 12 2.327.079,27 111.379,93 207,96 174,09 13 293.873,47 62.588,21 61,32 62,66 14 93.147,47 25.117,07 13,23 12,37 15 3.116,80 4.448,00 2,00 3,00 16 3.214,00 2.578,00 0,50 1,25 17 172.268,85 39.612,12 46,76 47,79 18 404.628,00 98.578,33 63,54 63,29 19 0 0 0 0 20 324.054,52 31.350,81 37,63 33,37 Rata- rata 651.074,18 68.829,00 72,18 67,61

## 3.2. Laju Kedatangan (  )
Laju  kedatangan  biasanya  dinotasikan  dengan  lambda  (λ)  =  (Tingkat  kedatangan rata-rata laju trafik /unit waktu). Semua trafik yang datang dengan Rx rata-rata kedatangan λ akan  dilayani  oleh  sejumlah  router.  Dalam  hal  ini  fungsi  peluang  Poisson  digunakan untuk  menggambarkan  tingkat  kedatangan dengan  asumsi  bahwa  jumlah  kedatangan acak. Kedatanganya dianggap sebagai kedatangan yang acak bila kedatangan tersebut tidak terkait satu sama lain  dan  laju  kedatangan trafik ke  dalam  sistem  selalu  menurut  proses  Poisson, yaitu  banyaknya  trafik yang  datang  sampai  pada  waktu  tertentu  mempunyai  distribusi Poisson. Hal ini benar apabila kedatangan trafik secara acak pada kecepatan kedatangan rata- rata tertentu. Pada Tabel 2 adalah nilai laju kedatangan rata-rata 5 prodi.
Tabel 2. Laju kedatangan rata-rata No. Prodi Laju kedatangan (λ) Trafik Paket 1 TP 69 kbps 67,61 pps 2 TM 801 kbps 268,29 pps 3 TI 111 kbps 113,23 pps 4 TF 152 kbps 169,31 pps 5 TE 154 kbps 131,49 pps

## 3.3. Laju Pelayanan (µ)
Laju  pelayanan  biasanya dinotasikan dengan miu (µ)  =  (Tingkat  pelayanan  rata- rata/unit  waktu).  Laju  pelayanan  Tx  rata-rata  µ  adalah  distribusi  waktu  pelayanan  yang dibutuhkan  untuk  melayani  pelanggan.  Biasanya  waktu  pelayanan  ini  diasumsikan menggunakan distribusi probabilitas. Waktu yang diperlukan untuk pelayanan dimulai hingga selesai  disebut  waktu  pelayanan,  yakni  ditentukan  berdasarkan  sampel dari  keadaan sebenarnya.  Dalam    keadaan  tertentu,  dapat  berupa  distribusi  Erlang,  Eksponensial, Uniform,  dan  lain-lain.  Tabel  3  adalah  nilai  laju  pelayanan rata-rata 5 prodi.
Tabel 3. Laju pelayanan rata-rata
No. Prodi Laju Pelayanan (µ ) Trafik Paket 1 TP 0,651 Mbps 72,18 pps 2 TM 2,174 Mbps 270,14 pps 3 TI 1,473 Mbps 145,39 pps 4 TF 1,892 Mbps 191,03 pps 5 TE 1,369 Mbps 141,69 pps

## 3.4. Traffic Load Setiap Prodi
Definisi traffic    load ( ρ )    merupakan  perbandingan  antara    laju    kedatangan/ arrival  rate (λ) dengan waktu pelayanan (service rate) µ = C/L, dengan:
1. Costumer = paket
λ = Laju kedatangan paket (Tingkat kedatangan rata-rata paket/unit waktu)
L = Panjang paket rata-rata (data unit)
2. Server = Link , tempat menunggu = Buffer
C = Kecepatan link (data unit/unit waktu)
Waktu pelayanan = waktu transmisi paket rata-rata ( packet transmission time )
1/ µ = L/C = waktu transmisi paket rata-rata
(1)
Keterangan: ρ = Traffic Load λ = Laju kedatangan µ = Laju pelayanan ( service rate ) A. Traffic load pada Prodi TP
Diketahui : Tx rata-rata ( λ ) = 68.829,00 bps = 69 kbps
Rx rata-rata (µ) = 651.074,18 bps = 0,651 Mbps Maka,
B. Traffic load pada Prodi TM
Diketahui : Tx rata-rata ( λ ) = 801.458,99 bps = 801 kbps
Rx rata-rata (µ) = 2.173.812,26 bps = 2,174 Mbps Maka,
C. Traffic load pada Prodi TI
Diketahui : Tx rata-rata ( λ ) = 110.724,67 bps = 111 kbps
Rx rata-rata (µ) = 1.473.261,07 bps = 1,473 Mbps Maka,
D. Traffic load pada Prodi TF
Diketahui : Tx rata-rata ( λ ) = 152.377,29 bps = 152 kbps
Rx rata-rata (µ) = 1.891.940,34 bps = 1,892 Mbps Maka,

## E. Traffic load pada Prodi TE
Diketahui :
Tx rata-rata ( λ ) = 153.933,43 bps = 154 kbps
Rx rata-rata (µ) = 1.368.879,80 bps = 1,369 Mbps Maka,

## 3.5. Traffic Load
Yaitu  kecepatan  ( rate )  transfer data  efektif,  yang  diukur  dalam  bps. Throughput merupakan  jumlah  total  kedatangan  paket  yang  sukses  yang  diamati  pada destination selama interval waktu  tertentu  dibagi  oleh  durasi interval waktu  tersebut.  Tabel  4  merupakan  tabel kategori throughput, Sedangkan Tabel 5 merupakan Kategori Aliran Loss.
Tabel 4. Kategori Throughput Kategori Throughput Throughput Indeks Sangat Bagus 100 % 4 Bagus 75 % 3 Sedang 50 % 2 Jelek < 25 % 1 Tabel 5. Kategori Aliran Loss Kategori Aliran Loss Aliran Loss Indeks Sangat Bagus 0 - 3 % 4 Bagus 4 - 15 % 3 Sedang 16 - 25 % 2 Jelek > 25 % 1
Throughput dalam model sistem sharing dapat diperoleh menggunakan persamaan 2.
(2)
Dengan
 = throughput r = kecepatan akses link untuk aliran (unit data per unit waktu) n = banyak server yang digunakan (untuk penelitian ini, n = 1)
 = beban trafik
PW = peluang waktu tunggu seorang pelanggan (tertentu)
Sedangkan PW diperoleh melalui persamaan 3.
(3)
dengan α dan  dihitung menggunakan persamaan 4, dan persamaan 5.
∑ (4) (5)
Dengan demikian diperoleh hasil sebagai berikut:
 PW pada Prodi TP: 0,0892
 PW pada Prodi TM: 0,1890
 PW pada Prodi TI: 0,0685
 PW pada Prodi TF: 0,0685
 PW pada Prodi TE: 0,0892
Untuk memperoleh nilai throughput digunakan persamaan 2.
A. Throughput aliran Internet Prodi TP
Kategori throughput
 Bagus Kategori loss
 Bagus
B. Throughput aliran Internet Prodi TM Kategori throughput
 Bagus
Kategori loss
 Sedang
C. Throughput aliran Internet Prodi TI
Kategori throughput
 Bagus Kategori loss
 Bagus
D. Throughput aliran Internet Prodi TF
Kategori throughput
 Bagus
Kategori loss
 Bagus
E. Throughput aliran Internet Prodi TE
Kategori throughput
 Bagus
Kategori loss
 Bagus
4. Penutup

## 4.1. Kesimpulan
Dari analisis yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Secara umum jaringan internet pada office STTA berada pada kategori baik.
2. Laju  kedatangan  tertinggi  terdapat  pada  prodi  TE  sebesar  154  kbps  sedangkan  laju pelayanan tertinggi pada prodi TM sebesar 2,174Mbps.
3. Traffic  Load tertinggi  yaitu  pada  prodi  TM  sebesar  0,37  dan  terkecil  pada  prodi  TI dan  TF sebesar 0,08.
4. Bandwidth yang dialokasikan untuk jaringan office STTA sebesar 10 Mbps.
5. Nilai throughput tertinggi sebesar 9,3 Mbps (93%) dan nilai terendah sebesar 7,7 Mbps (77%),  berdasarkan  tabel  4,  kelima  prodi  dapat  digolongkan kedalam  kategori  sangat baik.
6. Hasil  perhitungan  aliran loss didapatkan  nilai  tertinggi  sebesar  23%,  sedangkan  nilai terendah  sebesar  7%.  Berdasarkan  pada  tabel  5,  dapat  disimpulkan  bahwa  aliran loss pada  jaringan office STTA  berada  pada  interval  16  –  25%  yang  berarti kategori sedang.
4.2. Saran Adapun saran untuk pengembangan selanjutnya, sebagai berikut:
1. Perlu adanya penambahan lama waktu pengamatan dan jenis  protokol   lainnya,seperti protokol UDP.
2. Adanya  aplikasi  yang    dapat  mengelola  dan  menganalisis  data  trafik,  agar  dapat mempermudah pengambilan keputusan.

## Daftar Pustaka
[1] Cenggoro, Tjeng Wawan, and Ida Siahaan. "Dynamic Bandwidth Management Based on Traffic Prediction Using Deep Long Short Term Memory." Science in Information Technology (ICSITech), 2016 2nd International Conference on . IEEE, 2016.
[2] Wei, Yongtao, Jinkuan Wang, and Cuirong Wang. "A traffic prediction based bandwidth management algorithm of a future internet architecture." Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS), 2010 3rd International Conference on . IEEE, 2010.
[3] Astuti,  Yenni,  Daniel  Teguh  Rudianto,  and  Agga  Prasetya.  "Analisis  Trafik Telekomunikasi Menggunakan Model Sistem Sharing." Conference SENATIK STT Adisutjipto Yogyakarta . Vol.2. 2016.
[4] Astuti,  Yenni.  "Analisis  Throughput  Trafik  Data  Menggunakan Model  Sistem  Sharing." Jurnal Teknologi 9.2 (2017): 124-131.
[5] Astuti,  Yenni.  "Teletrafik  Sistem  Berbagi  Pada  Aliran  Internet." Prosiding  Seminar Nasional ReTII . 2017.
[6] Pamungkas,  Canggih  Ajika  “Manajemen  Bandwith    Menggunakan  Mikrotik Routerboard  di Politeknik Indonusa Surakarta” Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta Vol. 1  Nomor 3. 2016
[7] Haryadi,   Sigit,   2012, Telletraffic   Engineering  Lecture   Notes   &   Handout   &   Diktat Kuliah Rekayasa Trafik, Bandung.
[8] Prasetya,   Agga   “Analisis   Kapasitas  Sistem   Terhadap Qos Pada   Teletrafik   Internet STTA Menggunakan Sistem Sharing” Teknik Elektro, STTA, 2016.
[9] Arifin,  Yunus.  "Implementasi  Quality  of  Service  dengan  Metode  HTB  (Hierarchical Token Bucket) pada PT. Komunika Lima Duabelas." JELIKU-Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Universitas Udayana 1.2 (2013): 1-7.
[10]     Andrew S.Tanenbaum, "Computer Networks", 4th Edition, p88, Prentice Hall of India, 2003.
[11] Introduction to Teletraffic Theory, online, http://www.netlab.tkk.fi/apetus/s38145/k07/lectures.shtm, diakses terakhir pada 29 April 2017.