| Vol. 11 | No.  1 | Halaman 167 - 179

## Analisis Implementasi
Link Aggregation dengan
PIECES Framework pada Jaringan Transmisi Seluler

## IRFAN HERMAWAN, REZA CHANDRA
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Gunadarma, Indonesia Email: irfanher@gmail.com
Received 27 Oktober 2022 | Revised 29 November 2022 | Accepted 20 Desember 2022

## ABSTRAK
Perkembangan layanan data seluler mulai teknologi 2G Enhanced GPRS (EGPRS) berkecepatan 473,6 kbps terus meningkat sampai teknologi 5G enhanced Mobile Broadband (eMBB) berkecepatan 10 Gbps berdampak pada penggunaan aplikasi eCommerce, media sosial, platform video dan meeting online juga semakin tinggi. Lokasi perangkat 2G sampai 5G berada dalam satu lokasi yang sama berdampak pada penggunaan perangkat dan jalur transmisi yang sama pula, sehingga utilisasi transmisi  cepat  mengalami  congestion.  Untuk  mengatasi  congestion  digunakan metode Link Aggregation (LAG) untuk menambah kapasitas antara koneksi Indoor Unit  (IDU)  dengan  router.  Untuk  mengevaluasi  efektivitas  implementasi  LAG digunakan kerangka kerja Performance Information Economics Control Efficiency Service (PIECES). Dari evaluasi kerangka kerja PIECES dapat disimpulkan dengan implementasi  LAG  kapasitas  link  bertambah  dari  1x1  Gbps  menjadi  2x1  Gbps, congestion turun dari 68,07% menjadi 34,60%, performance meningkat 50% dan throughput meningkat 10,63 Mbps.
Kata kunci : Transmisi seluler, congestion, kapasitas, LAG, PIECES

## ABSTRACT
The development of cellular data services is always growing from 2G Enhanced GPRS (EGPRS) with speed 473.6 kbps continues to 5G enhanced Mobile Broadband (eMBB) with speed up to 10 Gbps has an impact on the use of eCommerce, social media,  video  platforms  and  online  meeting  applications  is  also  increasing.  The location of 2G to 5G devices in the same location has an impact on the use of the same devices and transmission lines, so the utilization of transmission also getting congestion. To overcome congestion the Link Aggregation (LAG) method is used to add the capacity between Indoor Unit (IDU) and router connection. To evaluate the effectiveness of LAG implementation, the Performance Information Economics Control  Efficiency  Service  (PIECES)  framework  is  used.  From  the  evaluation  of PIECES  framework,  it  can  be  concluded  that  implementation  LAG  make  link capacity increased from 1x1 Gbps to 2x1 Gbps, congestion decreased from 68.07% to 34.60%, performance increased 50% and throughput increased 10.63 Mbps.
Keywords : Cellular transmission, congestion, capacity, LAG, PIECES

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi seluler khususnya layanan data selalu berkembang, dimulai dari 2G Enhanced GPRS (EGPRS) berkecepatan 473,6 kbps (ETSI TS 143.064, 2020) hingga saat ini teknologi 5G enhanced Mobile Broadband (eMBB) berkecepatan 10 Gbps (ITU-R M.2083- 0, 2015). Saat ini, trafik video diperkirakan mencapai 69% dari semua trafik data seluler, pangsa yang diperkirakan akan meningkat menjadi 79% pada tahun 2027 (Ericsson, 2022) . Survei indikator TIK tahun 2016 menemukan bahwa 24,2% atau 19,5 juta penduduk Indonesia melakukan aktivitas e-commerce dengan proporsi 23,8% pembelian online, 0,8% penjualan online dan 0,4% pembelian sekaligus penjualan online (Susanto, dkk, 2016) . Situs yang paling banyak dikunjungi di web pada tahun 2021 adalah Google, YouTube, Facebook, Twitter, Instagram dan 45% orang di seluruh dunia menonton konten video online selama satu jam atau  lebih  setiap  hari (Key  Internet  Statistics  to  Know  in  2022,  2022) ,  sehingga kebutuhan throughput selalu meningkat. Pada prakteknya di dalam sebuah site/tower operator seluler  terdapat  perangkat  2G  sampai  5G  pada  ruangan  yang  sama  sehingga  berdampak penggunaan perangkat dan jalur transmisi yang sama. Hal inilah yang menyebabkan jaringan transmisi seluler cepat mengalami congestion. Tujuan penelitian ini adalah memberikan solusi dari  masalah congestion  jaringan  transmisi  seluler  yang  sering  terjadi  pada  koneksi  antar perangkat transmisi pada Site High Utilization Transport (HUT) agar tidak terjadi bottleneck.
Pada penelitian sebelumnya congestion dapat dipecahkan dengan metode rewiring. Metode rewiring  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  memodifikasi  topologi  koneksi  antar perangkat  dan  mengubah  penggunaan  kabel ethernet  (100  Mbps)  menjadi  kabel  optik  (1 Gbps). Modifikasi koneksi akan menjadikan urutan aliran trafik yang awalnya dikirim dengan susunan serial, berubah menjadi paralel sehingga mengurangi tumpukan trafik pada perangkat bagian depan (Kusuma & Surjati, 2017) .
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan congestion  pada  jaringan transmisi seluler adalah Link Aggregation (LAG) (Law, dkk, 2013) . Metode LAG adalah teknik solusi pemecahan congestion dengan cara menggabungkan beberapa koneksi ethernet pada physical layer menjadi sebuah (bundle) interface link (Juniper Networks, Inc, 2013) . Pada penggabungan  dua  koneksi  atau  lebih  ini  harus  mempunyai  karakteristik  fisik  yang  sama, seperti port  mode,  kecepatan  dan  duplex  mode (Juniper  Networks,  Inc,  2014) .  Untuk mengevaluasi implementasi metode LAG dari sisi operasional dalam memecahkan congestion, James  Wetherbe  mengembangkan  suatu  kerangka  kerja  yang  disebut  PIECES Framework yaitu Performance,  Information,  Economics,  Control/Security,  Efficiency,  Service (Asbar  & Saptari, 2017) .
Pada penelitian yang dilakukan oleh (Prayogi, dkk, 2021) , penerapan PIECES Framework dalam  analisis  dan  evaluasi  aplikasi  M-BCA,  dapat  dilihat  tingkat  kepuasan  pengguna  dari masing-masing aspek memperoleh nilai berada di 3.4 - 4.91, yang berarti pengguna merasa PUAS terhadap aplikasi m-BCA. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Pangri, dkk, 2021) , mengemukakan bahwa hasil dari perhitungan susunan pernyataan yang telah diberikan pada responden  dikategori  PUAS,  yang  berarti  penggunaan  sistem  informasi  perpustakaan  telah diterima  dan  telah  berjalan  baik.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Agustina,  2018) , menghasilkan  data  semua  variabel  baik  dengan  total  penilaian performance  sebesar  3,81, Information  data  sebesar  4,11,  Economic  menghasilkan  nilai  4,07,  security/control mendapatkan nilai 4,13, Efficiency dengan nilai 4,13, dan service mendapatkan nilai 4,06, yang berarti  sistem  informasi  ERP  sudah  berjalan  dengan  baik.  Berdasarkan  penerapan  PIECES Framework pada tiga hal tersebut, maka peneliti akan menerapkan PIECES Framework untuk mengevaluasi efektivitas implementasi LAG pada jaringan transmisi seluler.

## 2. METODE

## 2.1 PIECES Framework
PIECES Framework  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  proses  pengklasifikasian masalah  dan  arahan  ( directives)  yang  ada  dalam  definisi  ruang  lingkup,  analisis  dan perancangan sistem. PIECES Framework dapat menghasilkan hal baru yang dapat dijadikan pertimbangan  dalam  pengembangan  suatu  hal (Pangri,  dkk,  2021) .  Metode  PIECES framework memilki enam variabel yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja (Tullah &  Hanafri,  2014) ,  yaitu Performance  (Keandalan),  tingkat  keandalan/kualitas  jaringan transmisi salah satunya adalah utilisasi, jika utilisasi sudah mendekati atau terjadi congestion artinya  kehandalan  jaringan  transmisi  tersebut  sudah  menurun. Information  (Informasi), informasi  yang  dibutuhkan  untuk  mengantisipasi  dan  membuat  perencanaan  pemecahan masalah congestion pada jaringan transmisi seluler, salah satunya informasi titik congestion dan informasi topologi yang digunakan. Economics (Nilai Ekonomis), merupakan biaya yang dibutuhkan  untuk  pemeliharaan  jaringan  transmisi  dan  pemecahan  masalah congestion, meliputi  biaya  pengadaan  material/barang  dan  biaya  pelayanan/jasa  instalasi. Control  and Security (Pengendalian dan Pengamanan), pengendalian pada jaringan transmisi seluler dapat diartikan  pengaturan  terhadap  kepadatan  trafik  jaringan  ( traffic  engineering),  sedangkan keamanan pada jaringan transmisi seluler dapat diartikan keamanan dalam mengakses ( login) ke perangkat transmisi dan menjaga keamanan jaringan agar trafik tidak terputus. Efficiency (Efisiensi),  tingkat  efisiensi  metode  pemecahan congestion  jaringan  transmisi  seluler  dapat diartikan seberapa mudah dan cepat cara implementasinya serta seberapa besar perbedaan kapasitas  yang  dihasilkan,  semakin  besar  perbedaan  kapasitasnya,  maka  semakin  efisien dalam  memecahkan congestion.  Service  (Pelayanan),  pelayanan  pada  jaringan  transmisi seluler dapat diartikan besarnya trafik ( throughput) yang dapat dilewatkan dalam suatu kanal transmisi.  Semakin  besar throughput  yang  dapat  dilewatkan  suatu  kanal  transmisi,  maka semakin tinggi tingkat pelayanan yang dihasilkan. Hubungan antara enam variabel tersebut berdasarkan analisis peneliti pada kondisi riil jaringan transmisi salah satu operator seluler di indonesia dapat dilihat pada peta konsep congestion Gambar 1.
Gambar 1. Peta Konsep Congestion

## 2.2 Metode Link Aggregation (LAG)
Link Aggregation  merupakan  standar teknologi yang  dikeluarkan  oleh  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.3ad pada tanggal 30 Maret 2000. Standar IEEE 802.3ad
disebut  juga  sebagai Link  Aggregation  Control  Protocol  (LACP).  Pada  layer  OSI  LACP berkedudukan pada layer Datalink. Protokol ini mewajibkan LACP pada kedua ujung koneksi harus  aktif. LACP  menyediakan fitur  kontrol  untuk  penambahan  atau  pengurangan koneksi tanpa harus ada frame yang hilang saat pengiriman (Muhammad, dkk, 2021) . LACP akan mendeteksi semua koneksi pada bundle LAG dan mengumpulkan trafik (IP/VLAN) dari setiap koneksi kemudian mendistribusikannya kepada MAC clients.
Gambar 2. Interface Stack pada Link Aggregation 802.3ad
(Juniper Networks, Inc, 2013)
Metode LAG dapat digunakan untuk pemecahan congestion jaringan transmisi seluler dengan cara menambah satu koneksi baru atau lebih yang digabung ( bundling) secara logical untuk membentuk sebuah LAG dan menjadikannya seolah-olah itu adalah satu link. Persyaratan agar metode  LAG  dapat  dilakukan  yaitu  kedua  perangkat  mendukung  untuk  protokol  LACP  dan setiap koneksinya mempunyai rate yang sama. Langkah-langkah persiapan dan implementasi metode LAG seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Implementasi Metode LAG
Langkah pertama perlu mendapatkan data tentang laporan congestion yang terjadi pada suatu site  atau  bisa  dari  alarm  congestion  yang  muncul  pada  perangkat  tersebut.  Setelah mengetahui keberadaan titik congestion tersebut, kemudian cek kapasitas yang tersedia dan utilisasi  pada link  tersebut  untuk  memastikan  dan  mencari  tahu  seberapa  besar  tingkat congestion-nya.
Gambar 4. Topologi Koneksi Awal
Gambar 4 adalah topologi riil koneksi antar perangkat transmisi di salah satu site operator seluler.  Pada site  ini  terdapat  empat  perangkat  Indoor  Unit  (IDU)  OptiX  RTN  950/A  yang selanjutnya disebut dengan IDU dan sebuah perangkat router sebagai gateway ke transmisi backbone.  Pada  koneksi  kabel  optik  antara  IDU  10.122.182.146  dengan  router  gateway sedang mengalami congestion. Langkah pertama yang dibutuhkan adalah memeriksa terlebih dahulu apakah pada IDU 10.122.182.146 dan router gateway yang telah terhubung ini masih memiliki port  dengan  jenis  yang  sama  yang  masih  kosong atau  tidak.  Setelah  mengetahui kondisi ketersediaan port kosong pada kedua perangkat tersebut, kemudian mempersiapkan kabel  yang  sesuai  dengan  jenis port-nya,  lalu  memasang  kabel  tersebut  pada  kedua  sisi perangkat seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Topologi Koneksi Setelah Pemasangan Kabel Baru
Langkah selanjutnya adalah melakukan tes kelurusan pada kabel untuk memastikan apakah alokasi port-nya sudah sesuai dan lurus. Setelah koneksi dipastikan connected dan up, setelah itu  akan  melanjutkan  pada  tahap  eksekusi.  Pada  perangkat  IDU  untuk  implementasi konfigurasi LAG dapat dilakukan pada menu “ Link Aggregation Group” dengan cara menambah konfigurasi, memberi nama/label, memilih tipe LAG, memilih Port Master (port existing) dan memilih Port  Slave  nya  (port  baru).  Pada  perangkat  Router  langkah-langkah  untuk implementasi konfigurasi LAG yang dilakukan oleh peneliti sesuai dengan Gambar 6.
Gambar 6. Alur Penambahan Konfigurasi LAG pada Router
Setelah  koneksi  pertama  ( master)  dan  koneksi  kedua  (slave)  dilakukan  penambahan konfigurasi  LAG  pada  sisi  IDU  dan  sisi router (Cisco  Systems,  Inc.,  2019) ,  maka  akan didapatkan kapasitas dari IDU ke router gateway menjadi 2x1 Gbps atau total kapasitas adalah 2 Gbps secara logical ( Layer-2) seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Topologi Setelah Implementasi LAG

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data trafik yang dianalisis didapat dari remote login ke perangkat IDU yang terhubung dengan perangkat Router,  lalu  men-download  data  trafik  dan  utilisasi  pada  port-port  yang diimplementasi  LAG.  Pengambilan  data  trafik,  utilisasi  sebelum  dan  setelah  proses implementasi LAG pada salah  satu site  operator  seluler diambil  mulai tanggal  12 Juli 2022 sampai 16 Juli 2022. Kondisi koneksi awal IDU ke Router sebesar 1x1 Gbps dengan utilisasi 68,07% yang termasuk kategori high utilization. Setelah diimplementasi LAG koneksi IDU ke Router menjadi 2x1 Gbps. Pengukuran trafik dan utilisasi setelah implementasi LAG dilakukan pada  masing-masing port secara terpisah.  Namun total  kapasitas  LAG  adalah  penjumlahan dari port pertama (master/existing port) dan port kedua (slave/new port).

## 3.1 Pengukuran Port Exisitng
Dari  grafik  Gambar  8 dapat dilihat  bahwa  sebelum implementasi  LAG diketahui throughput port  pertama  pada  jam  sibuk,  yaitu  jam  18.30  –  21.30  selama  tiga  hari  berturut-turut mempunyai rata-rata sebesar 676,262 Mbps.
Gambar 8. Throughput Port Master (Existing) Sebelum dan Setelah LAG
Setelah implementasi LAG, throughput port pertama pada jam 18.30 – 21.30 turun menjadi 346,028 Mbps, atau sebesar 51,17% dari rata-rata sebelumnya. Hal ini dikarenakan setengah dari total trafik tersebut telah pindah ke port kedua (port baru).
Tabel 1. Throughput Port Existing Sebelum dan Setelah LAG Tanggal Kondisi Throughput Port Existing (jam sibuk) 12 Juli 2022  sebelum LAG 680,655 Mbps 13 Juli 2022  sebelum LAG 680,993 Mbps 14 Juli 2022  sebelum LAG 667,138 Mbps 15 Juli 2022 setelah LAG 346,028 Mbps
Untuk utilisasi port pertama (existing) sesuai Gambar 8 di bawah, selama tiga hari berturut- turut sebelum implementasi LAG mempunyai rata-rata sebesar 67,63%.
Gambar 9. Utilisasi Port Master (Existing) Sebelum dan Setelah LAG
Setelah implementasi LAG, utilisasi port pertama pada jam sibuk jam 18.30 – 21.30 WIB turun menjadi  34,60%,  atau  turun  sebesar  51,16%  dari  rata-rata  sebelumnya.  Nilai  ini  sejalan dengan  nilai  penurunan throughput  dikarenakan  setengah  dari  total  trafik  tersebut  telah pindah ke port kedua (port baru).
Tabel 2. Utilisasi Port Existing Sebelum dan Setelah LAG Tanggal Kondisi Utilisasi Port Existing (jam sibuk) 12 Juli 2022  sebelum LAG 68,07% 13 Juli 2022  sebelum LAG 68,10% 14 Juli 2022  sebelum LAG 66,71% 15 Juli 2022 setelah LAG 34,60%

## 3.2 Pengukuran Port Baru
Pada grafik Gambar 10 menunjukkan throughput pada port kedua (port baru) selama tiga hari berturut-turut  masih  bernilai  0  Mbps  dikarenakan port  sudah  Up,  namun  belum  dieksekusi implementasi LAG, sehingga trafik belum mengalir pada port kedua.
Gambar 10. Throughput Port Baru Sebelum dan Setelah LAG
Setelah implementasi LAG, throughput port kedua pada jam sibuk, yaitu jam 18.30 – 21.30 naik dari 0 Mbps menjadi 345,257 Mbps, atau sebesar 51,05% dari rata-rata sebelumnya. Hal ini dikarenakan port kedua (port baru) telah mendapatkan limpahan trafik sebesar setengah dari port pertama (existing).
Tabel 3. Throughput Port Baru Sebelum dan Setelah LAG
Tanggal Kondisi Throughput Port baru (jam sibuk) 12 Juli 2022  sebelum LAG 0 Mbps 13 Juli 2022  sebelum LAG 0 Mbps 14 Juli 2022  sebelum LAG 0 Mbps 15 Juli 2022 setelah LAG 345,257 Mbps
Demikian juga untuk utilisasi pada port kedua (port baru), sejalan dengan throughput pada Gambar 11 menunjukkan sebelum implementasi LAG utilisasi port kedua masih bernilai 0%.
Gambar 11. Utilisasi Port Baru Sebelum dan Setelah LAG
Setelah implementasi LAG, utilisasi port kedua pada jam sibuk 18.30 – 21.30 naik dari 0% menjadi 34,53%, atau sebesar 51,06% dari rata-rata port pertama. Hal ini dikarenakan port kedua ( port baru) telah mendapatkan limpahan trafik sebesar setengah dari port pertama.
Tabel 4. Utilisasi Port Baru Sebelum dan Setelah LAG Tanggal Kondisi Utilisasi Port baru (jam sibuk) 12 Juli 2022  sebelum LAG 0% 13 Juli 2022  sebelum LAG 0% 14 Juli 2022  sebelum LAG 0% 15 Juli 2022 setelah LAG 34,53%

## 3.3 Throughput dan Utilisasi LAG
Dari hasil analisis pada kedua port LAG, bila digabung dalam satu tabel terlihat bahwa ada sedikit  kenaikan throughput  sebesar  15,023  Mbps  dibanding  dengan  rata-rata  throughput sebelum di LAG pada port pertama (Tabel 5). Pada sisi utilisasi bila dijumlah utilisasi pada kedua port LAG terlihat ikut sedikit naik sebesar 1,50% dibanding dengan rata-rata utilisasi sebelum di LAG (Tabel 6). Angka ini sejalan dengan nilai kenaikan throughput.

## Tabel 5. Throughput 2 Port Sebelum dan Setelah LAG
Tanggal Kondisi Throughput Port Existing (jam sibuk) Throughput Port baru (jam sibuk) Total Throughput (2 Port) 12 Juli 2022 sebelum LAG 680,655 Mbps 0 Mbps 680,655 Mbps 13 Juli 2022 sebelum LAG 680,993 Mbps 0 Mbps 680,993 Mbps 14 Juli 2022 sebelum LAG 667,138 Mbps 0 Mbps 667,138 Mbps 15 Juli 2022 setelah LAG 346,028 Mbps 345,257 Mbps 691,285 Mbps
Tabel 6. Utilisasi 2 Port Sebelum dan Setelah LAG Tanggal Kondisi Utilisasi Port Existing (jam sibuk) Utilisasi Port baru (jam sibuk) Total Utilisasi (2 Port) 12 Juli 2022 sebelum LAG 68,07% 0% 68,07% 13 Juli 2022 sebelum LAG 68,10% 0% 68,10% 14 Juli 2022 sebelum LAG 66,71% 0% 66,71% 15 Juli 2022 setelah LAG 34,60% 34,53% 69,13%
Pada LAG trafik akan terdistribusi seimbang pada masing-masing koneksi, sehingga bila salah satu koneksi mengalami congestion / high utilization, maka trafik pada koneksi tersebut secara otomatis  akan  dialihkan  pada  koneksi  lainnya  yang  masih  lebih  rendah  utilisasinya  sampai utilisasi  semua  koneksi  dalam  LAG  seimbang.  Berdasarkan  persiapan,  proses  dan  hasil implemetasi  LAG  di  atas  dalam  memecahkan congestion  jaringan  transmisi,  dengan menggunakan PIECES Framework (Hariyanti, dkk, 2019) dapat dievaluasi sesuai Tabel 7.
Tabel 7. Analisis PIECES pada Implementasi Metode LAG
Jenis Analisis Hasil implementasi Keterangan Performance Utilisasi link  sebelum  LAG 68,07%  (1  Gbps),  setelah LAG utilisasi terbagi menjadi dua, yaitu 34,60% dan 34,53% (2 Gbps) Performansi meningkat 50% karena  kapasitas bertambah  2x  sehingga utilisasi turun sebesar 0,5x Information Membutuhkan informasi terkait  ketersediaan port yang  kosong  pada  kedua sisi  perangkat  dan  jenis kabel  maupun  konektor yang akan digunakan untuk implementasi LAG Membutuhkan  dua  macam informasi fisik untuk persiapan eksekusinya Economic Implementasi  LAG  hanya membutuhkan biaya pembelian  kabel patchord optik / LAN saja. Biaya implementasi murah Control / Security Pemasangan  kabel  optik membutuhkan kehati- hatian  agar  kabel  optik tidak bending.  Pembuatan script  pada  router  harus sangat  teliti  agar  tidak berdampak service down. Berisiko tinggi saat implementasinya Efficiency Cara  implementasi  tidak terlalu rumit, namun kapasitas link bertambah 2x lipat, sehingga dapat melewatkan  trafik  yang besar. Sangat efisien untuk menambah kapasitas link dan memecahkan congestion transmisi Service Throughput  sebelum  LAG sebesar  680,655  Mbps, setelah  LAG  naik  menjadi 691,285 Mbps Pelayanan  data  meningkat 10.63 Mbps

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari implementasi Link Aggregation (LAG) pada jaringan transmisi seluler, dapat memecahkan congestion transmisi dengan cara menambah kapasitas menjadi dua kali dari kapasitas sebelumnya dari 1x1 Gbps menjadi 2x1 Gbps, sehingga congestion port setelah implementasi LAG turun dari utilisasi port awal 68,07% menjadi 34,60%. Berdasarkan evaluasi dari  PIECES Framework  dapat  dikemukakan  untuk  aspek  performance  meningkat  sebesar 50%,  pada  aspek information  membutuhkan  informasi  ketersediaan  port  yang  kosong  dan jenis  kabel  maupun  konektor  untuk  persiapan  eksekusi  LAG,  pada  aspek economic  biaya implementasi  yang  dibutuhkan  relatif  murah,  pada  aspek control  and  security  saat implementasi LAG cukup berisiko tinggi karena dapat berdampak service down bila tidak hati- hati.  Pada  aspek service,  throughput  meningkat  sebesar  10,63  Mbps,  sehingga  dapat disimpulkan pada aspek efficiency bahwa implementasi LAG sangat efisien dalam mengatasi congestion transmisi, menambah kapasitas link dan meningkatkan layanan data.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustina,  N.  (2018).  Evaluasi  Penggunaan  Sistem  Informasi  ERP  Dengan  Metode  Pieces Framework. Jurnal Informatika, 278-286.
Asbar,  Y.,  &  Saptari,  M.  A.  (2017).  Analisa  Dalam  Mengukur  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode PIECES. Jurnal Visioner & Strategis, 6, 39- 47.
Cisco  Systems,  Inc.  (2019). Cisco  Nexus 5000 Series  NX-OS  Software Configuration Guide.
Retrieved from www.cisco.com:
https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/switches/datacenter/nexus5000/sw/configura tion/guide/cli/CLIConfigurationGuide/EtherChannel.html
Ericsson.  (2022). Mobile  data  traffic  outlook.  Retrieved  September  11,  2022,  from https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/mobility- report/dataforecasts/mobile-traffic-forecast
ETSI TS 143.064. (2020). Overall Description of the GPRS Radio Interface; Stage 2 . 3GPP, Technical Spesification 43.064 version 15.3.0 Release 15.
Hariyanti, dkk. (2019). Implementasi Jaringan LAN Dalam Upaya Peningkatan Pelayanan Di Kantor Desa Pikat Kecamatan Dawan Kabupaten Klungkung. Prosiding SENADIMAS Ke- 4. Bali.
ITU-R  M.2083-0.  (2015).  IMT  Vision  –  Framework  and  overall  objectives  of  the  future development of IMT for 2020 and beyond . Geneva
Juniper  Networks,  Inc.  (2013). Understanding  IEEE  802.3ad  Link  Aggregation.  (Juniper
Networks) Retrieved September
13, 2022, from www.juniper.net:
https://www.juniper.net/documentation/en_US/junose14.2/topics/concept/802.3ad- link-aggregation-understanding.html
Juniper Networks, Inc. (2014, 08 14). Configuring 802.3ad Link Aggregation. Retrieved from www.juniper.net:
https://www.juniper.net/documentation/en_US/junose15.1/topics/task/configuration/ 802.3ad-link-aggregation-configuring.html#jd0e49
Juniper Networks, Inc. (2013). Understanding IEEE 802.3ad Link Aggregation. Retrieved from https://www.juniper.net/documentation/en_US/junose14.2/topics/concept/802.3ad- link-aggregation-understanding.html
Key  Internet  Statistics  to  Know  in  2022.  (2022).  Retrieved  September  12,  2022,  from https://www.broadbandsearch.net/blog/internet-statistics
Kusuma, R. A., & Surjati, I. (2017). Analisis Implementasi Metode Rewiring Berbasis Modifikasi Topologi Untuk Pemecahan Masalah Kepadatan Trafik Jaringan. Jurnal Elektro, 10(30), 29-44.
Law, dkk. (2013). Evolution of Ethernet Standards  in the IEEE 802.3 Working Group. IEEE Communications Magazine, 88-89.
Muhammad,  R.,  dkk.  (2021).  Implementsi  dan  Analisis  Performa  Bonding  Interface  Mode 802.3ad  sebagai  Link  Redudancy  pada  Router  Mikrotik.  Retrieved  from https://arxiv.org/abs/2108.02935: https://
Pangri,  dkk.  (2021).  Metode  PIECES  Framework  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Sistem Informasi Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sorong. Bina Insani ICT Journal, 8, 63-72.
Prayogi,  dkk.  (2021).  Penerapan  Metode  PIECES  Framework  Dalam  Analisis  dan  Evaluasi Aplikasi M-BCA. Jurnal Infortech, 3, 7-12.
Susanto,  dkk.  (2016). Buku  Putih  Komunikasi  Dan  Informatika  2016.  Jakarta:  Kementerian Komunikasi dan Informatika.
Tullah, R., & Hanafri, M. I. (2014). Evaluasi Penerapan Sistem Informasi Pada Politeknik LP3I Jakarta Dengan Metode Pieces. Jurnal Sisfotek Global, 22-28.
doi.org/10.48550/arXiv.2108.02935