Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921

## Penerapan dan Analisis Perbandingan Metode Antrian Jaringan (Network Queuing) pada Jaringan Local Area Network Fakultas Teknik Universitas Tadulako
Muh. Aristo Indrajaya¹, Rizana Fauzi², Hajra Rasmita Ngemba 3 , Syaiful Hendra 4
1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako
3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako
4 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako *aristo90c@gmail.com¹,rfauzi86@gmail.com 2 , hajra.rasmita@gmail.com 3 ,syaiful.hendra.garuda@gmail.com 4

## INTISARI
Membanjirnya  konten  yang  diakses  oleh  civitas  akademika  di  lingkungan  kampus  menuntut  kinerja  jaringan  yang  handal, terutama  dalam  menangani  beban  trafik  data  yang  tinggi. Seringkali  yang  terjadi  adalah  ketika  beban  trafik data  meningkat, kualitas layanan data yang dapat diberikan akan menurun. Hal ini tentu saja berdampak buruk, terutama layanan komunikasi yang membutuhkan kehandalan tinggi seperti layanan VoIP atau video conference . Untuk mengatasi hal tersebut maka perlu diterapkan suatu metode antrian data yang mampu mengatur distribusi beban lalu lintas data secara efektif dan mampu bekerja dengan  baik  di  segala  kondisi  beban  lalu  lintas.  Penelitian  ini  akan  mensimulasikan  jaringan  komputer  lokal  yang berada  di Fakultas  Teknik  Universitas  Tadulako  menggunakan  tiga  jenis  metode  antrian  trafik  data  yaitu First  In  First  Out (FIFO), Priorityt Queuing (PQ), dan Weighted Fair Queuing (WFQ) dimana tiga protokol akan diuji untuk mengelola tiga jenis layanan yang  sering  digunakan,  antara  lain  layanan  konferensi  video, Voice  Over  Internet  Protocol (VoIP),  dan Hypertext  Transfer Protocol (HTTP) dalam kondisi beban trafik tinggi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode PQ memiliki keunggulan dalam menangani beban trafik data yang tinggi.
Kata kunci: Delay , Delay Variation , End-to-End Delay , FIFO, Local Area Network, PQ , Queue , Traffic Dropped , WFQ

## ABSTRACT
The  flood  of  content  that  is  accessed  by  the  academic  community  in  a  campus  environment  demands  reliable  network performance, especially in handling high data traffic loads. Often what happens is that when the data traffic load increases, the quality of data services that can be provided will decrease. This of course has a bad impact, especially communication services that require high reliability such as VoIP or video conferencing services. To overcome this, it is necessary to apply a data queuing method that is able to regulate the distribution of data traffic loads effectively and is able to work well in all traffic load conditions. This study will simulate a local computer network located at the Faculty of Engineering, Tadulako University using three types of data traffic queuing methods, namely First In First Out (FIFO), Priority Queueing (PQ), and Weighted Fair Queueing (WFQ) where the three protocols will be tested. to manage three types of services that are often used, including video conferencing services, Voice Over Internet Protocol (VoIP), and Hypertext Transfer Protocol (HTTP) under conditions of high traffic loads. The results of this study indicate that the PQ method has advantages in handling high data traffic loads.
Keywords : Delay, Delay Variation, End-to-End Delay, FIFO, Local Area Network, PQ, Queue, Traffic Dropped, WFQ

## I. PENDAHULUAN
Semakin  meningkatnya  konten-konten  yang diakses  oleh  pengguna  jaringan  telekomunikasi khsusnya pada lingkungan akademik di kampus-kampus menuntut infrastruktur jaringan yang mumpuni dan mampu melayani peningkatan trafik data
tersebut. Tanpa hal tersebut, kegiatan civitas akademik tidak akan berjalan dengan baik karena pada faktanya saat  ini  hampir  seluruh  sistem  layanan  akademik, layanan informasi, komunikasi antar pemangku jabatan di  kampus,  bahkan  sampai  perkuliahan  dijalankan secara online dengan  menggunakan  infrastruktur jaringan komputer di kampus.
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921
Salah  satu  masalah  yang  sering  terjadi  pada jaringan  komunikasi  khsusnya  jaringan  komputer  di kampus adalah menurunnya kualitas layanan data pada saat beban trafik data yang tinggi. Hal ini akan menjadi masalah  yang  sangat  mengganggu  khususnya  pada layanan-layanan  data  yang  bersifat streaming seperti layanan  VoIP  yang  biasa  digunakan  oleh  pemangku jabatan  dan  pegawai-pegawai  di  lingkungan  kampus untuk  saling  berkomunikasi  serta  layanan video conference yang  digunakan  untuk  rapat-rapat  dan perkuliahan  secara  daring.  Untuk  menanggulangi  hal tersebut, maka perlu digunakan metode antrian ( queue ) data yang berfungsi melewatkan data berdasarkan skala prioritas  yang  ditentukan.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  simulasi  dan  penerapan metode  antrian  dengan  menggunakan  aplikasi  Opnet Modeler  14.5  pada  jaringan  lokal  Fakultas  Teknik Universitas Tadulako.
Pengujian yang dilakukan menggunakan topologi jaringan  Fakultas  Teknik  Universitas  Tadulako  yang ada dan menggunakan tiga metode antrian, yaitu FIFO, PQ,  dan  WFQ.  Ketiganya  akan  digunakan  untuk menangani empat jenis trafik data yang berjalan pada jaringan  fakultas,  yaitu Video  Conference ,  VoIP,  dan HTTP.  Parameter  yang  digunakan  untuk  menguji performa jaringan adalah delay , traffic dropped untuk performa  jaringan  secara  keseluruhan, packet  end  to end delay , packet delay variation untuk layanan video conference dan VoIP, obkect respon time untuk HTTP.

## II. LANDASAN TEORI
A. First in First Out (FIFO)
First-in  first-out (FIFO)  adalah  mekanisme  QoS dasar bahwa semua paket antrian diperlakukan sama di mana mereka ditempatkan dalam satu antrian. Antrian tersebut  kemudian  disajikan  dalam  urutan  yang  sama dengan  saat  mereka  ditempatkan  di  antrian.  Melalui penempatan paket yang masuk dalam satu antrian yang terbatas, maka akan timbul masalah yang serius ketika terjadi  kemacetan  pada  lalu  lintas.  Ketika  terjadi antrian  penuh,  setiap  paket  yang  masuk  akan  segera dihapus yang akan mempengaruhi kinerja aplikasi real- time seperti VoIP atau video conference .
Gambar 1. Mekanisme kerja FIFO
B. Priority Queueing (PQ) Priority  Queuing atau  yang  biasa  disingkat  PQ digunakan  untuk  memungkinkan  klasifikasi  trafik dimana jenis trafik tertentu diberikan prioritas dan yang memiliki  prioritas  tertinggi  akan  dilayani  terlebih dahulu daripada yang tidak.
Gambar 2. Mekanisme kerja PQ
C. Weighter Fair Queuing (WFQ) Weighter Fair Queuing atau yang biasa disingkat WFQ  merupakan  metode  pengantrian data  yang  akan memberikan  pembagian bandwidth yang  adil  untuk semua tipe trafik data. Melalui Gambar 3 dapat dilihat bahwa  WFQ  akan  menjamin  pembagian bandwidth yang sama untuk semua tipe trafik data.
Gambar 3. Mekanisme kerja WFQ
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921

## III. METODE PENELITIAN

## A. Pemodelan Jaringan
Penelitian  ini  dilankuan  dengan  melakukan simulasi  jaringan  dengan  menggunakan  topologi  asli yang  digunakan  pada  jaringan  Fakultas  Teknik Universitas  Tadulako.  Fakultas  Teknik  sendiri  terdiri dari  beberapa  jurusan,  yaitu  Jurusan  PWK,  Jurusan Arsitektur, Jurusan  Sipil,  Jurusan  Mesin, dan  Jurusan Elektro.  Semua  jurusan  tersebut  telah  memiliki jaringan  komputer  dan  jaringan  VoIP  masing-masing dengan  ditambah  jaringan  yang  digunakan  pada layanan administrasi seperti pada dekanat dan jaringan tambahan pada gedung kuliah bersama dan laboratorium terpadu.

## Gambar 4. Pemodelan topologi jaringan pada Opnet
Gambar 5. Jaringan salah satu jurusan
Pada jaringan tiap jurusan, selain terdapat jaringan komputer  juga  terdapat  jaringan  WiFi  yang  biasa digunakan  oleh  para  mahasiswa  dosen  dalam mengakses  internet  dan  semua  jaringan  tersebut  akan dihubungkan  oleh  sebuah switch yang  ada  pada  tiap jurusan.
Seluruh switch yang  ada  pada  tiap  jurusan  akan dihubungkan pada sebuah core switch yang terhubung dengan sebuah core router yang berada di ruang data center yang dimiliki oleh Universitas Tadulako. Router tersebut juga akan terhubung dengan Web Server yang juga  berada  di  ruang data  center .  Adapun  parameter yang  digunakan  untuk  mengukur  ketiga  metode tersebut antara lain :
1. Ethernet Delay
Parameter  ini  menunjukkan  besarnya  penundaan atau delay dari node pengirim ke node penerima.
2. Traffic Dropped
Parameter  ini  menunjukkan  besarnya  trafik  data yang hilang selama proses pengiriman data dalam suatu jaringan.
3. Packet Delay Variation
Parameter ini merujuk pada besarnya variasi delay dari node pengirim menuju node penerima untuk layanan video conference dan  VoIP. Delay pada layanan video  conference dan  VoIP  diukur  dari saat dibuat hingga saat diterima.
4. Packet End to End Delay
Parameter  ini  merujuk  pada  waktu  yang dibutuhkan melakukan  pengiriman data dari satu titik  akhir  pengguna  ke  yang  lain.  Hal  ini  dapat diukur  baik delay satu  arah  atau  pulang  pergi untuk layanan video conference dan VoIP.
5. HTTP Response Time
Parameter  ini  digunakan  untuk  mengukur  waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  GET  HTTP menuju URL yang diinginkan. Sehingga response time dihitung dalam tiga bagian , yaitu time to first byte , time  to  receive  headers ,  dan time  to  load HTML  on  the  site atau  waktu  yang  dibutuhkan untuk membuka layanan HTML pada suatu URL.

## B. Skenario Pengujian
Pengujian  tiga  metode  antrian,  yaitu  FIFO,  PQ, dan  WFQ  akan  dilakukan  dengan  dua  skenario.  Pada skenario pertama, seluruh tipe data akan menggunakan nilai  prioritas  yang  sama  trafik  data  hanya  akan
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921
Penerapan dan Analisis Perbandingan …( M. A. Indrajaya, dkk.)
dibedakan  berdasarkan  pada  tipe  layanan  ( type  of service ) yang digunakan.
Gambar 6. Konfigurasi type of service pada setiap trafik data
Setelah  skenario  pertama  berhasil  dijalankan, maka  pengujian  berlanjut  pada  skenario  kedua.  Pada skenario  kedua  ini,  trafik  VoIP  akan  mendapatkan prioritas  yang  paling  tinggi  yaitu  EF  ( Expedited Forwarding ), sedangkan trafik video conference akan menempati  prioritas  kedua  yaitu  AF11  ( Assured Forwarding )  dan  trafik  web  akan  memiliki  prioritas terakhir  atau best  effort .  Pada  skenario  kedua  ini, metode FIFO juga tidak akan diuji dikarenakan FIFO tidak  memiliki  kemampuan  untuk  memprioritaskan trafik data sehingga hanya PQ dan WFQ saja yang akan diuji dalam skenario pengujian ini.
Gambar 7. Konfigurasi prioritas pada setiap trafik data

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  konfigurasi  pada  setiap  skenario  selesai dilakukan,  maka  simulasi  ketiga  metode  antrian  pada jaringan  Fakultas  Teknik  dapat  dilakukan.  Adapun simulasi pada Opnet dengan durasi 20 menit dan hasil simulasi  simulasi  dibagi  ke  dalam  dua  hasil berdasarkan  dua  skenario  yang  dijalankan.  Adapun hasil  pengujian  pada  dua  skenario  tersebut  adalah sebagai berikut:

## A. Skenario Pertama
Simulasi  pada  skenario  pertama  hanya  akan melihat type of service dari tiga macam trafik data yang diuji  tanpa  melihat  prioritas  dari  tiap  trafik  pertama dilakukan  berupa  nilai  rata-rata ethernet  delay dan traffic dropped dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil pengukuran ethernet delay dan traffic dropped Tipe Antrian Ethernet Delay (ms) Traffic Dropped (packet/second) FIFO 0,289792481 8,38889 PQ 0,042994109 7,90625 WFQ 0,042994267 7,90625
Pengukuran  ini  mengukur delay dan traffic dropped secara  akumulatif  dari  semua  tipe  layanan yang  berjalan  pada  jaringan.  Melalui  Tabel  1  dapat dilihat  bahwa  metode  FIFO  memiliki  nilai ethernet delay dan traffic  dropped terbesar  dibandingkan  PQ dan  WFQ.  Melalui  Tabel  1  juga  dapat  dilihat  bahwa metode  PQ  memiliki  nilai ethernet  delay yang  lebih kecil jika dibandingkan dengan WFQ.
Untuk  hasil  pengukuran  pada  layanan video conference berupa packet  delay  variation dan end  to end delay dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil pengukuran performa layanan video conference Tipe Antrian Packet Delay Variation  (ms) Packet End to End Delay (ms) FIFO 8,36957E-09 1,487142539 PQ 2,19565E-09 1,487139002 WFQ 2,19565E-09 1,487142096
Berdasarkan  pada  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa dengan melihat nilai packet delay variation dan packet end  to  end delay,  metode  PQ  dan  WFQ  memberikan hasil  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  FIFO ketika  melayani        aplikasi-aplikasi video  conference yang berjalan pada jaringan Fakultas Teknik. Adapun hasil terbaik untuk pengujian ini didapatkan oleh PQ.
Untuk hasil pengukuran pada layanan VoIP dapat dilihat  pada  Tabel  3  berikut.  Adapun  parameter  yang digunakan  adalah  nilai  rata-rata  dari packet  delay variation , dan packet end to end delay .
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921
Tabel 3. Hasil pengukuran pada layanan VoIP
Tipe Antrian Packet Delay Variation (ms) Packet End to End Delay (ms) FIFO 1,97826E-09 80,02614661 PQ 1,19565E-10 80,03040724 WFQ 1,19565E-10 80,03040693
Melalui Tabel 3 dapat dilihat FIFO memiliki hasil yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  WFQ  dan PQ. Hal tersebut dapat dilihat pada nilai packet delay variation dan packet  end  to  end  delay dimana  FIFO justru  mampu  memberikan  nilai  yang  lebih  baik.  Hal ini dapat terjadi karena traffic VoIP memiliki nilai yang terkecil  jika  dibandingkan  dengan  HTTP  dan video conference .  Melalui  hasil  tersebut  juga  diketahui bahwa dengan jumlah traffic yang kecil disertai dengan bandwidth jaringan  yang  masih  besar,  FIFO  masih mampu memberikan performa yang baik.
Untuk hasil pengujian pada layanan HTTP dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Adapun  parameter  yang digunakan adalah parameter object response time .
Tabel 4. Hasil pengukuran performa layanan HTTP
Tipe Antrian Object Response Time (ms) FIFO 2,257160224 PQ 2,248393918 WFQ 2,24839428
Melalui Tabel 4 dapat dilihat bahwa PQ dan WFQ mampu  memberikan  hasil  performa  yang  lebih  baik dari  FIFO  dalam  merespon  layanan  HTTP.  Hal  ini terlihat  dari  nilai  keduanya  yang  lebih  tinggi dibandingkan  FIFO.  Pada  Tabel  4  juga  dapat  dilihat bahwa  WFQ  memiliki  nilai  terkecil  dalam  pengujian layanan HTTP ini.

## B. Skenario Kedua
Skenario  kedua  berfokus  pada  tipe  layanan data  yang  mendapatkan  prioritas  tertinggi  untuk dilayani, yaitu video conference dan VoIP. Untuk hasil  pengukuran  pada  layanan video  conference dapat dilihat pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil pengukuran layanan video conference pada
skenario kedua Tipe Antrian Packet Delay Variation  (ms) Packet End to End Delay (ms) PQ 2,13043E-09 1,487137712 WFQ 3,13043E-09 1,487140703
Melalui  hasil  yang  dilihat  pada  Tabel  5,  terlihat bahwa  PQ  memberikan  performa  yang  lebih  baik dibandingkan WFQ. Hasil pengukuran juga menunjukkan  bahwa  PQ  mampu  memberikan  hasil yang  lebih  baik  ketika  menangani  data  atau  layanan yang memiliki nilai prioritas.
Untuk  hasil  pengujian  pada  layanan  VoIP  pada skenario kedua dapat dilihat pada Tabel 5 berikut:
Tabel 6. Hasil pengukuran performa layanan VoIP pada skenario kedua
Tipe Antrian Packet Delay Variation (ms) Packet End to End Delay (ms) PQ 1,08696E-10 80,03043117 WFQ 9,78261E-11 80,02821664
Melalui  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  PQ  unggul dalam  nilai packet  delay  variation sedangkan  WFQ unggul pada nilai packet end to end delay . Pada layanan yang  memiliki  nilai  prioritas  juga  terlihat  bahwa  PQ memiliki nilai packet delay variation dan packet end to end delay yang lebih rendah dan WFQ memiliki nilai packet end to end delay yang lebih rendah.
Hasil  pada  Tabel  5  juga  menunjukkan  bahwa konfigurasi priority pada  PQ  memberikan  hasil pengukuran packet end to end delay dan packet delay variation yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan tanpa  menggunakan priority .  Hal  ini  dapat  terjadi karena PQ memang bekerja berdasarkan nilai prioritas yang diberikan pada tipe layanan data sehingga dengan diberikannya  prioritas  pada  setiap  tipe  layanan  data akan  meningkatkan  kinerja  dari  PQ  dalam  mengatur trafik data.

## V. KESIMPULAN
Melalui  simulasi  yang  dilakukan  baik  pada skenario pertama maupun skenario kedua, dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. PQ  memiliki  keunggulan  pada  pengukuran ethernet  delay dan traffic  dropped serta  pula memiliki  keunggulan  dalam  menangani traffic
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921
video  conference dan  hanya  memiliki  nilai  yang lebih rendah pada pengujian layanan VoIP.
2. PQ  sangat  unggul  dalam  mengatur  bebrbagai macam layanan dengan trafik data yang besar.
3. WFQ  memiliki  keunggulan  pada  pengukuran layanan  HTTP  dan  FIFO  memiliki  keunggulan pada pengukuran layanan VoIP.
4. FIFO  memiliki  keunggulan  dalam  menangani beban trafik data yang kecil dengan melihat hasil pengukuran yang ada namun memiliki kelemahan dalam  menangani  trafik  data  yang  besar.  Hal  ini menyebabkan  FIFO  tidak  cocok  digunakan  pada jaringan  dengan  pertumbuhan  trafik  ( traffic growth ) yang meningkat secara pesat.
5. PQ  dengan  tambahan  konfigurasi priority pada tipe  layanan  data akan  memberikan  hasil  yang lebih baik dalam mengatur trafik data yang ada di jaringan  LAN  Fakultas  Teknik  Universitas Tadulako.

## REFERENSI
[1] A. Proskochylo, M. Zriakhov and A.
Akulynichev,  "The  Effects  of  Queueing Algorithms  on  QoS  for  Real-Time  Traffic  in Process of Load Balancing," 2018 International Scientific-Practical  Conference  Problems  of Infocommunications.  Science  and  Technology (PIC S&T), 2018, pp. 575-580, doi: 10.1109/INFOCOMMST.2018.8632161.
[2] C. K. Jha, H. Yosef Zorkta, A. H. Al-Saleh and F.  Nor-Al-Deen  Fakhrow,  "New  Queuing Technique  for  Improving  Computer  Networks QoS,"  2020  International  Conference  for Emerging Technology (INCET), 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/INCET49848.2020.9154045.
[3] E.  F.  Cahyadi,  "Assessing  readiness  of  IP networks to support H.323 desktop videoconferencing services over various
scheduling  techniques  using  OPNET," 2014
Electrical Power, Electronics, Communicatons,
Control  and  Informatics  Seminar  (EECCIS) , 2014, pp. 105-110, doi: 10.1109/EECCIS.2014.7003728.
[4] E.F. Cahyadi, P. Sakti, and A. Hikmaturokhman, “Analisis  Karakteristik  Teori  Antrian  Pada Aplikasi Wireless Fidelity Menggunakan Opnet
Modeler 14.5.”, 2015 Jurnal Buana Informatika . doi : 6. 10.24002/jbi.v6i4.464.
[5] E. Cahyadi, R. Cahyani, and A.
Hikmaturokhman,  “Analisa  Karakteristik  Teori Antrian pada Jaringan IP Multimedia Subsystem (IMS) Menggunakan OPNET Modeler 14.5”, INFOTEL, vol. 7, no. 1, pp. 15-22, May 2015.
[6] J. Xue, Y. Wu, J. Tao and Y. Zhang, "Research on Campus Network Based on QoS Technology,"  2020  IEEE  3rd  International Conference on Information Communication and Signal Processing (ICICSP), 2020, pp. 418-423, doi: 10.1109/ICICSP50920.2020.9232073.
[7] M.  Dighriri,  A.  S.  D.  Alfoudi,  G.  M.  Lee,  T. Baker and R. Pereira, "Comparison Data Traffic Scheduling  Techniques  for  Classifying  QoS over  5G  Mobile  Networks,"  2017  31st International Conference on Advanced Information  Networking  and  Applications Workshops  (WAINA),  2017,  pp.  492-497,  doi: 10.1109/WAINA.2017.106.
[8] Miguel  Barreiros;  Peter  Lundqvist,  "Queuing and  Scheduling,"  in  QOS-Enabled  Networks: Tools  and  Foundations  ,  Wiley,  2015,  pp.117- 142, doi: 10.1002/9781119109136.ch7.
[9] M.  Tabassum,  K.  M.  Tikoicina  and  E.  Huda, "Comparative  Analysis  of  Queuing  Algorithms and QoS Effects on the IoT Networks Traffic," 2018  8th  IEEE  International  Conference  on Control  System,  Computing  and  Engineering (ICCSCE),
2018,
pp. 88-92, doi: 10.1109/ICCSCE.2018.8685009.
[10] N.  Cahyo,  S.  Sukiswo,  and  A.  A.  Zahra, "Evaluasi  Kinerja  Penjadwalan  Weighted  Fair Queueing (WFQ) dengan Adaptive Modulation and  Coding  (AMC)  Dalam  Jaringan  Mobile Wimax," Transient:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  126-133,  Jun. 2014. https://doi.org/10.14710/transient.3.2.126 -133.
[11] S.  Mingsong  and  W.  Yuefan,  "Optimization  in dynamic  allocation  of  network  bandwidth campus  based  on  Xen,"  2014  9th  International
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No. 1, April 2022, pp. 79-85 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2921
Forum on Strategic Technology (IFOST), 2014, pp. 83-86, doi: 10.1109/IFOST.2014.6991077.
[12] T.  Zaidi  and  N.  N.  Dwivedi,  "Voice  Packet Performance  Estimation  through  Step  Network Using  OPNET," 2018  IEEE  3rd  International Conference on Computing, Communication and Security  (ICCCS) ,  2018,  pp.  156-160,  doi: 10.1109/CCCS.2018.8586812.