Analisis Performa Jaringan Software Defined Networking dengan Algoritma

## Random Early Detection
Yandri Y. Manuputty 1* , Indrastanti R. Widiasari 2
1*,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 5 November 2023 Received in revised form 21 December 2023 Accepted 15 March 2024 Available online April 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1745.
Keywords: Software Defined Network; Random Early Detection; Ryu Controller.
Kata Kunci: Software Defined Network; Random Early Detection; Ryu Controller.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
In the management of SDN networks, the main challenges faced are traffic congestion and network overload. One of the solutions that has been implemented is the Random Early Detection (RED) algorithm. This research aims to analyze the performance of SDN  networks  with  the  implementation  of  the  RED  algorithm  compared  to  SDN networks without the use of the RED algorithm. The results of the study show that the use of the RED algorithm (Random Early Detection) in SDN networks has a significant impact on Quality of Service (QoS) parameters, such as packet loss, throughput, and average delay. In high load conditions, there is a controlled increase in packet loss with RED as the number of hosts increases. The average packet loss with RED is 1.57% for 4  hosts,  whereas  without  RED,  it  is  only  1.4%.  RED  also  has  a  positive  impact  on throughput, with an average throughput of 243.8 kbps for 4 hosts with RED, while without RED, it only reaches 124.3 kbps. Furthermore, the use of RED reduces the average  delay in packet delivery. The average  delay with RED is 3.8 ms for 4 hosts, whereas without RED, it reaches 5.92 ms.

## a b s t r a k
Dalam pengelolaan jaringan SDN, kendala utama yang dihadapi adalah kemacetan lalu lintas  dan  kelebihan  beban.  Salah  satu  solusi  yang  telah  diterapkan  adalah  algoritma Random  Early  Detection  (RED).  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  performa jaringan SDN dengan penerapan algoritma RED dibandingkan dengan jaringan SDN tanpa penggunaan algoritma RED. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma RED (Random Early Detection) dalam jaringan SDN memiliki pengaruh yang signifikan terhadap parameter Quality of Service (QoS), seperti packet loss, throughput, dan rata-rata delay. Dalam kondisi beban tinggi, terjadi peningkatan packet loss yang lebih terkendali dengan RED saat jumlah host bertambah. Rata-rata packet loss dengan RED  adalah  1,57%  untuk  4  host,  sedangkan  tanpa  RED  hanya  1,4%.  RED  juga berdampak positif pada throughput, dengan rata-rata throughput 243,8 kbps untuk 4 host  dengan  RED,  sedangkan  tanpa  RED  hanya  mencapai  124,3  kbps,  selain  itu penggunaan RED mengurangi rata-rata delay dalam pengiriman paket. Rata-rata delay dengan RED adalah 3,8 ms untuk 4 host, sementara tanpa RED mencapai 5,92 ms.
*Corresponding Author. Email: 672019112@student.uksw.edu 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kemajuan  Perkembangan  teknologi  jaringan  telah mengarah  pada  kebutuhan  akan  solusi  yang  dapat mengatasi  tantangan  yang  kompleks  dalam pengelolaan  jaringan  yang  semakin  kompleks  dan beragam. Salah satu solusi yang menjanjikan adalah Software Defined Networking (SDN), yang memisahkan lapisan kontrol dari lapisan data dalam infrastruktur jaringan. SDN menawarkan fleksibilitas, dinamisme, dan  kemudahan  pengendalian  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan pendekatan jaringan konvensional [1]. Dalam pengelolaan jaringan SDN, terdapat  tantangan  dalam  menghadapi  situasi kelebihan beban atau kemacetan lalu lintas jaringan. Kelebihan beban ini dapat menyebabkan penurunan performa jaringan, penurunan throughput , peningkatan delay , dan peningkatan packet loss . Oleh karena itu, diperlukan mekanisme yang efektif untuk mengatur  lalu  lintas  jaringan  dan  mengelola  situasi kemacetan tersebut [2].
Salah satu solusi yang digunakan dalam pengelolaan lalu  lintas  jaringan  adalah  algoritma Random  Early Detection (RED).  Algoritma  ini  bekerja  dengan mendeteksi  tanda-tanda  awal  kemacetan,  seperti jumlah  paket  yang  melebihi  ambang  batas  tertentu pada  suatu  antarmuka  jaringan.  Ketika  kemacetan terdeteksi, algoritma RED akan mengurangi jumlah paket  yang  dikirimkan  ke  jaringan,  sehingga menghindari penumpukan lalu lintas dan meningkatkan pengiriman paket yang lebih lancar [3]. Algoritma  RED  telah  digunakan  secara  luas  pada jaringan  tradisional,  masih  perlu  diketahui  apakah penggunaan  algoritma  RED  juga  memberikan manfaat  yang  signifikan  pada  jaringan  SDN.  Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  untuk membandingkan  performa  jaringan  SDN  dengan penggunaan algoritma RED dan tanpa penggunaan algoritma  RED.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui apakah  penggunaan  algoritma  RED  dapat memberikan  perbaikan  yang  signifikan  dalam mengelola lalu lintas jaringan pada lingkungan SDN.
Penelitian ini dilakukan lingkungan virtual box , yang merupakan  lingkungan  simulasi  yang  umum digunakan untuk menguji performa jaringan. Dalam dunia  jaringan, Software  Defined  Networking (SDN) telah  menjadi  paradigma  yang revolusioner .  SDN memisahkan lapisan kendali ( control plane ) dari lapisan
penerusan  ( data plane )  dalam  jaringan.  Ini menghasilkan  kontrol  yang  sentralized  dan  terpusat, dengan  perangkat  jaringan  fisik  seperti switch dan router berperan sebagai elemen penerusan data yang dikendalikan oleh pengontrol. Konsep ini membawa perubahan  mendasar  dalam  cara  jaringan  dikelola. Pengontrol  SDN,  yang  berkomunikasi  melalui protokol  seperti  OpenFlow,  memberikan  visibilitas dan  kontrol  yang  lebih  tinggi  terhadap  seluruh jaringan.  Ini  membuka  pintu  untuk  pengelolaan jaringan yang lebih fleksibel, dinamis, dan terpusat [4]. Dalam upaya untuk mengoptimalkan kinerja jaringan SDN,  algoritma Random  Early  Detection (RED) memainkan peran penting. RED memantau panjang antrian  paket  data  dan,  ketika  antrian  melebihi ambang batas tertentu, membuang paket secara acak dengan  probabilitas  tertentu.  Tujuannya  adalah mencegah  kemacetan  dalam  jaringan  dengan mengatur  lalu  lintas  secara  adaptif.  Dengan penggunaan  ambang  batas  min  dan  max  sebagai pedoman,  probabilitas  pembuangan  paket  bervariasi sesuai  dengan  kondisi  antrian,  meningkat  saat mendekati ambang batas maksimum [5].
Protokol OpenFlow adalah  elemen  kunci  dalam ekosistem SDN. Berperan sebagai penghubung antara Controller dan Forwarding  Plane dalam  jaringan, OpenFlow memberikan kontrol sentral atas perangkat jaringan, termasuk switch dan router. Tradisionalnya, perangkat  ini  hanya  meneruskan  paket  tanpa pemahaman  tentang  jenis  protokol  data,  namun dengan OpenFlow dapat  mengatur  routing  dan mengendalikan  aliran  paket  melalui  Controller.  Ini membawa fleksibilitas dan adaptabilitas tinggi dalam mengatur kebijakan jaringan [6].
Sementara  itu, Ryu  Controller adalah framework pengontrol  jaringan  yang  berbasis Python ,  dirancang untuk mendukung pengembangan aplikasi pengontrol jaringan  yang  mengintegrasikan  protokol OpenFlow . Ryu menawarkan antarmuka yang mudah digunakan, integrasi yang kuat dengan perpustakaan Python yang populer, dan dukungan untuk berbagai versi protokol OpenFlow .  Dengan  fitur-fitur  dan  fleksibilitas  yang dimilikinya,  Ryu  memungkinkan  pengguna  untuk secara efektif mengontrol jaringan SDN, mengimplementasikan  algoritma  dan  kebijakan jaringan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan,  serta memantau  dan  mengelola  operasi  jaringan  secara efisien [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan  (2021) tentang penerapan gateway balancing pada jaringan
Software Defined Network (SDN) dengan menggunakan controller
OpenDayLight.
Penelitian ini mengimplementasikan  dua  algoritma  scheduling, yaitu Ant  Colony  Optimization dan Random  Early Detection .  Penelitian  ini  fokus  pada  pengujian performansi  trafik  dengan  streaming  UDP  Flows. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  gateway balancing dengan algoritma Ant Colony Optimization memberikan kecepatan transmisi data yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma Random  Early  Detection ,  dengan  perbedaan delay sebesar  4.46%  namun,  algoritma Random  Early Detection menghasilkan  performansi  yang  lebih  baik dalam hal integritas data, dengan perbedaan sebesar 3.55% pada throughput dan 5.85% pada packet loss yang dihasilkan [8].
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Bandhaso (2022) membahas penggunaan metode RED ( Random Early  Detection )  pada  jaringan  TCP/IP  untuk meningkatkan  kinerja  QoS  ( Quality  of  Service ).  RED adalah  algoritma  manajemen  antrian  paket  data jaringan yang memantau ukuran rata-rata antrian data sebelum  memasuki  router  dan  secara  probabilistik membuang  paket  untuk  menghindari  kemacetan. Metode ini menggunakan parameter min thresh dan max  thresh  untuk  mengelola  antrian  dan menghindari  kelebihan  beban.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  metode  RED  efektif  dalam menangani kemacetan jaringan dengan cara mendrop paket.  Ketika  ditambahkan  lebih  banyak  klien  ke jaringan, nilai throughput mengalami penurunan sekitar 1,59%,  dan delay mengalami  peningkatan  sekitar 2,85%  meskipun  ada  penurunan  kinerja  seiring dengan  peningkatan  jumlah  klien,  metode  RED masih  memberikan  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode FIFO [3].
Dari  penelitian-penelitian  sebelumnya,  dapat diketahui bahwa meskipun telah ada penelitian yang mempertimbangkan  penggunaan  algoritma  RED dalam konteks jaringan SDN, seperti penelitian oleh Ramadhan  (2021)  dan  Bandhaso  (2022),  namun keduanya memiliki cakupan yang terbatas. Penelitian Ramadhan  lebih  berfokus  pada  penerapan gateway balancing dengan  menggunakan  algoritma  RED  dan Ant  Colony  Optimization ,  sedangkan  penelitian Bandhaso  lebih  berfokus  pada  penggunaan  RED
dalam  jaringan  TCP/IP  untuk  meningkatkan throughput dan  mengurangi delay .  Karena  itu,  masih diperlukan  penelitian  yang  lebih  mendalam  untuk mengeksplorasi  penggunaan  algoritma  RED  secara menyeluruh  dalam  pengaturan  lalu  lintas  jaringan SDN.  Penelitian  ini  akan  memperluas  cakupan penelitian sebelumnya dengan fokus pada perbandingan  performa  jaringan  SDN  dengan  dan tanpa  penggunaan  algoritma  RED,  terutama  dalam hal packet  loss , throughput ,  dan  rata-rata delay . Harapannya,  penelitian  ini  akan  memberikan pemahaman  yang  lebih  lengkap  dan  mendalam tentang  manfaat  dan  dampak  penggunaan  algoritma RED dalam mengelola lalu lintas jaringan SDN.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian,  terdapat  beberapa proses  dan  tahapan  yang  dilaksanakan  dari  awal sampai  akhir  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  dan menghasilkan  kesimpulan  yang  akurat.  Proses  dan tahapan  penelitian  dilakukan  secara  berurutan  dan berkesinambungan  seperti  ditunjukkan  pada  gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam  tahap  awal,  studi  literatur  digunakan  untuk mengumpulkan  referensi  yang  relevan  dengan  topik tugas  akhir,  memperoleh  pemahaman  yang  kuat tentang  topik  penelitian  yang  akan  dirancang,  dan memberikan  dasar  untuk  perancangan  dan implementasi  selanjutnya.  Kemudian,  pada  tahap perancangan  dan  implementasi,  langkah-langkah berikutnya  adalah  instalasi  dan  konfigurasi  software yang diperlukan, perancangan topologi jaringan SDN, dan implementasi algoritma RED. Semua langkah ini didasarkan  pada  temuan  dari  studi  literatur sebelumnya.  Setelah  tahap  implementasi  selesai,
langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi performa  jaringan  SDN  yang  telah  diterapkan algoritma  RED.  Parameter  QoS  seperti throughput , delay , dan packet loss diukur dan dievaluasi. Terakhir, hasil dari pengujian dianalisis untuk membandingkan kinerja  jaringan  SDN  dengan  dan  tanpa  penerapan algoritma  RED.  Kesimpulan  dibuat  berdasarkan temuan  yang  diperoleh  dari  analisis  hasil  pengujian penggunaan RED dan tanpa penggunaan RED.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Alat dan Bahan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  perangkat  keras satu buah laptop dengan RAM 8 GB dan perangkat lunak untuk mengimplementasikan dan menganalisis performa  jaringan  SDN.  Adapun  kebutuhan perangkat  lunak  dalam  penelitian  ini,  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Perangkat Lunak
Perangkat
Lunak Keterangan VirtualBox Platform  virtualisasi  yang  digunakan untuk menjalankan mesin virtual. Ubuntu Sistem operasi Linux yang digunakan pada mesin virtual untuk menjalankan perangkat lunak jaringan. RYU Pengontrol  SDN  berbasis  Python yang  digunakan  untuk  mengatur operasi jaringan. Mininet Platform  simulasi  jaringan  yang digunakan  untuk  membuat  topologi jaringan virtual dan menguji performa jaringan SDN. OpenvSwitch Switch  virtual  yang  mendukung protocol  OpenFlow  dan  digunakan untuk menghubungkan dan mengatur aliran paket dalam jaringan SDN. Wireshark Untuk  menganalisa  kinerja  Jaringan beserta protokol yang digunakan. Microsoft Excel
Untuk  mengolah  data  dan  membuat grafik hasil analisis.

## Alur Instalasi dan Konfigurasi
Alur instalasi dan konfigurasi sistem digunakan untuk memudahkan  dalam  melakukan  instalasi  dan konfigurasi serta implementasi algoritma RED. Pada Gambar  2  menggambarkan  langkah-langkah  proses
instalasi  dan  konfigurasi  jaringan  SDN  dengan algoritma RED. Awalnya, VirtualBox diinstal sebagai platform  virtualisasi,  diikuti  oleh  instalasi  sistem operasi Ubuntu pada dua mesin virtual yang berfungsi sebagai  host  untuk  Ryu  dan  Mininet.  Konfigurasi alamat IP diterapkan pada kedua mesin virtual untuk memastikan  konektivitas  yang  tepat.  Setelah  itu, perangkat  lunak  Ryu  dan  Mininet  diinstal  pada masing-masing  mesin  virtual,  dan  perangkat  lunak OpenvSwitch di  instal  pada  keduanya  untuk menyediakan  switch  virtual  dalam  jaringan  SDN. Konfigurasi  Ryu  dilakukan  pada  Mesin  Virtual  1 (MV1),  sementara  topologi  jaringan  menggunakan Mininet  dikonfigurasi  pada  Mesin  Virtual  2  (MV2), termasuk konfigurasi OpenvSwitch . Pengujian konektivitas  dilakukan  dengan  mengirimkan  ping antara  mesin  virtual,  dan jika  berhasil,  implementasi algoritma RED dimulai pada MV1.
Gambar 2. Alur Instalasi dan Konfigurasi Konfigurasi  OpenFlow  dilakukan  untuk  mengatur komunikasi  antara controller (Ryu)  dan switch ( OpenvSwitch ).  Pengujian  konektivitas  diperiksa kembali setelah konfigurasi OpenvSwitch dan OpenFlow selesai. Tahapan terakhir adalah pengujian QoS untuk menilai  performa  jaringan  SDN  dengan  algoritma RED,  dengan  parameter throughput , delay ,  dan packet loss diukur.  Setelah  semua  tahapan  tersebut  selesai, penelitian  ini  dianggap  selesai,  dan  proses  instalasi, konfigurasi,  dan  pengujian  telah  dilakukan  dengan urutan  yang  terstruktur,  memastikan  kelancaran implementasi jaringan SDN dengan algoritma RED.

## Topologi Jaringan SDN
Dalam penelitian ini, sebuah topologi jaringan telah dirancang  dan  diimplementasikan  untuk  menguji performa jaringan Software Defined Networking (SDN) dengan  penerapan  algoritma Random  Early  Detection (RED).
Topologi ini bertujuan untuk mensimulasikan  lingkungan  jaringan  yang  realistis, sehingga  dapat  dilakukan  pengujian  yang  akurat terhadap  parameter-parameter  kinerja  jaringan. Melalui topologi ini, berbagai elemen jaringan seperti switch , host , ryu  controller ,  dan  mininet  dikonfigurasi secara  tepat,  menciptakan  lingkungan  yang representatif  untuk  mengevaluasi  performa  dan efektivitas  penggunaan  algoritma  RED  dalam jaringan SDN, seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Topologi Jaringan
Pada  gambar  3,  terdapat  dua  mesin  virtual  yang digunakan MV1 untuk Ryu Controller dan MV2 untuk Mininet.  Topologi  Mininet  terdiri  dari  1 switch dan beberapa host .  Pada  pengujian  pertama,  terdapat  2 host  yang  terhubung  ke  switch.  Pada  pengujian kedua,  terdapat  3  host  yang  terhubung,  dan  pada pengujian ketiga, terdapat 4 host yang terhubung.

## Parameter Pengujian RED
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  parameter yang  digunakan  untuk  menguji  performa  jaringan SDN  dengan  penerapan  algoritma Random  Early Detection (RED).  Parameter-parameter  ini  memiliki peran penting dalam mengatur lalu lintas paket dan mengukur  kualitas  layanan  QoS  ( Quality  of  Service ) dalam jaringan, seperti yang ditunjukkan pada tabel 2.

## Tabel 2. Parameter RED
Parameter Value Durasi Pengujian 30 detik Protokol OpenFlow Minimum Threshold 5000 Maximal Threshold 10000 Minimum Probability 0,02 Maksimal Probability 0,1
Dalam  pengujian  ini,  terdapat  beberapa  parameter yang  ditetapkan  untuk  mengukur  performa  jaringan SDN  dengan  algoritma  RED.  Pertama,  durasi pengujian  ditetapkan  selama  30  detik,  memberikan waktu  yang  cukup  untuk  mengamati  performa jaringan dan parameter QoS yang diukur. Selanjutnya, protokol OpenFlow digunakan  dalam  pengujian  ini untuk  mengatur  aliran  paket  dan  menerapkan algoritma  RED  pada  jaringan  SDN  yang  telah dirancang.
Dalam  mengatur  algoritma  RED,  terdapat threshold minimal yang ditetapkan pada nilai 5000. Jika jumlah paket dalam buffer mencapai atau melebihi nilai ini, algoritma RED akan mulai mengurangi throughput atau menolak  paket  dengan  probabilitas  tertentu. Sebaliknya, threshold maksimal ditetapkan pada nilai 10000.  Ketika  jumlah  paket  dalam  buffer  melebihi nilai  ini,  algoritma  RED  akan  meningkatkan probabilitas  penolakan  paket  untuk  mengurangi congestion .
Selanjutnya,  terdapat  juga  parameter probability minimal  yang  ditetapkan  pada  nilai  0,02  atau  2%. Probabilitas  ini  mengindikasikan  persentase  paket yang akan ditolak saat ambang batas tercapai. Di sisi lain,  probability  maksimal  ditetapkan  pada  nilai  0,1 atau  10%.  Probabilitas  ini  menunjukkan  persentase paket  yang  akan  ditolak  saat  buffer  mencapai threshold  maksimal.  Dengan  mengatur  parameter- parameter  ini,  pengujian  dapat  dilakukan  untuk mengamati  bagaimana  performa  jaringan  SDN dengan penggunaan algoritma RED.

## Hasil Pengujian dan Analisis
Pada bagian ini, akan dijelaskan hasil dari pengujian yang dilakukan untuk mengevaluasi performa jaringan SDN  dengan  penerapan  algoritma  RED  dan  tanpa algoritma RED. Berdasarkan 3 kali pengujian dengan menambahkan  1  host  pada  setiap  pengujian  dengan algoritma RED dan tanpa algoritma RED yang telah dilakukan,  berikut  adalah  analisis  dan  temuan  yang
didapatkan untuk parameter-parameter QoS seperti throughput , delay ,  dan packet  loss .  Hasil  pengujian dirangkum  dalam  bentuk  tabel  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3. Hasil Pengujian Jaringan SDN dengan
RED Jumlah Host Packet loss (%) Throughput (kbps) Rata-rata Delay (ms) 2 1,51 277,5 3,23 3 1,62 258 3,65 4 1,57 243,8 3,8 Tabel 4. Hasil Pengujian Jaringan SDN tanpa RED Jumlah Host Packet loss (%) Throughput (kbps) Rata-rata Delay (ms) 2 1,18 179 5,03 3 1,23 143,8 5,89 4 1,4 124,3 5,92
Hasil pengujian yang ditampilkan dalam tabel 3 dan tabel  4  berisi  total  perhitungan  dari  tiga  parameter yang  menjadi  tolak  ukur  dalam  menentukan performa kinerja jaringan SDN, yaitu Packet loss yang terdapat pada kolom kedua, Throughput pada kolom ketiga,  dan  Rata-rata delay yang  ditunjukkan  pada kolom keempat. Baris ke-1 menunjukkan packet loss , throughput , dan rata-rata delay pada pengujian dengan menggunakan  2  host,  sedangkan  baris  ke-2 menunjukkan hasil pengujian yang dilakukan pada 3 host,  dan  baris  ke-3  menampilkan  hasil  pengujian yang dilakukan dengan 4 host. Data pada tabel yang didapatkan  dari  pengujian  kemudian  diolah  dan ditampilkan dalam bentuk grafik untuk menunjukkan secara spesifik performa dari setiap parameter.

## Packet loss
Grafik pada gambar 4 menunjukkan nilai packet loss bahwa  penggunaan  RED  cenderung  menghasilkan tingkat packet  loss yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  penggunaan  tanpa  RED.  Dalam  pengujian dengan 2 host, tingkat packet loss dengan RED adalah 1,51%,  sedangkan  tanpa  RED  hanya  1,18%, meskipun  penggunaan  RED  menyebabkan  tingkat packet loss lebih tinggi, hal ini tidak selalu berlaku saat jumlah  host  bertambah.  Ketika  jumlah  host meningkat  menjadi  3,  pengujian  dengan  RED memiliki tingkat packet loss sebesar 1,62%, sementara
tanpa RED mencapai 1,23%. Terlihat bahwa tingkat packet  loss tanpa  RED  juga  meningkat,  tetapi peningkatannya  tidak  signifikan  seperti  halnya penggunaan  RED.  Pada  pengujian  dengan  4  host, tingkat packet  loss dengan  RED  adalah  1,57%, sedangkan  tanpa  RED  mencapai  1,4%.  Seperti sebelumnya,  tingkat packet  loss tanpa  RED  juga meningkat,  tetapi  perbedaannya  tidak  sebesar  ketika menggunakan RED.
Gamber 4. Grafik Uji Packet loss
Penggunaan  RED  cenderung  menghasilkan  tingkat packet  loss yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan penggunaan  tanpa  RED,  namun  saat  jumlah  host bertambah,  pengujian  tanpa  RED  menunjukkan peningkatan yang konsisten dalam tingkat packet loss . Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tanpa  RED, kemungkinan  kehilangan  paket  akan  semakin  tinggi seiring bertambahnya beban jaringan, namun dengan penggunaan  RED,  tingkat packet  loss tidak  selalu meningkat  secara  proporsional  dengan  penambahan jumlah host .

## Throughput
Grafik  pada  gambar  5,  terlihat  bahwa  penggunaan RED  menghasilkan throughput yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  penggunaan  tanpa  RED  pada semua jumlah host yang diuji. Pada pengujian dengan 2 host, throughput dengan RED mencapai 277,5 kbps, sedangkan tanpa RED hanya mencapai 179 kbps. Hal ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  RED  dapat meningkatkan throughput jaringan  secara  signifikan. Pada pengujian dengan 3 host, throughput dengan RED adalah  258  kbps,  sedangkan  tanpa  RED  hanya
1,51 1,62 1,57 1,18 1,23 1,4 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 3 4 (%) Jumlah host RED           Tanpa RED Packet Loss
Gamber 5. Grafik Uji Throughput
Penggunaan RED kembali memberikan peningkatan yang  cukup  besar  dalam throughput .  Pada  pengujian dengan  4 host , throughput dengan RED  adalah  243,8 kbps, sedangkan tanpa RED hanya mencapai 124,3 kbps. Seperti sebelumnya, penggunaan RED terbukti menghasilkan throughput yang jauh lebih tinggi. Nilai ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  RED  dalam jaringan  SDN  dapat  memberikan  peningkatan signifikan  dalam throughput .  RED  membantu mengatur  aliran  paket  dengan  lebih  efisien  dan menghindari kemacetan jaringan. Dengan demikian, throughput jaringan dapat ditingkatkan, memungkinkan  transfer  data  yang  lebih  cepat  dan efektif.

## Rata-Rata Delay
Dalam  grafik  pada  gambar  6,  menunjukkan  bahwa penggunaan RED menghasilkan rata-rata delay yang lebih rendah dibandingkan dengan penggunaan tanpa RED  pada  semua  jumlah  host  yang  diuji.  Pada pengujian dengan 2 host, rata-rata delay dengan RED adalah 3,23 ms, sedangkan tanpa RED mencapai 5,03 ms. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan RED dapat  mengurangi  waktu delay dalam  pengiriman paket  secara  signifikan.  Pada  pengujian  dengan  3 host,  rata-rata delay dengan  RED  adalah  3,65  ms, sedangkan tanpa RED mencapai 5,89 ms.
Gamber 6. Grafik Uji Rata-Rata Delay
Penggunaan  RED  kembali  memberikan  penurunan yang cukup besar dalam rata-rata delay . Pada pengujian dengan 4 host, rata-rata delay dengan RED adalah 3,8 ms, sedangkan tanpa RED mencapai 5,92 ms. Seperti sebelumnya, penggunaan RED terbukti menghasilkan rata-rata delay yang lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan RED dalam jaringan SDN dapat membantu  mengurangi  rata-rata delay dalam pengiriman paket.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  RED ( Random Early Detection ) dalam jaringan SDN memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  parameter performa  jaringan.  Dalam  pengujian  dengan  2 host , penggunaan  RED  menghasilkan  tingkat packet  loss sebesar 1,51%, sedangkan tanpa RED hanya 1,18%. Saat jumlah host meningkat menjadi 3, tingkat packet loss dengan RED adalah 1,62%, sementara tanpa RED mencapai  1,23%.  Ketika  jumlah host mencapai  4, tingkat packet  loss dengan  RED  adalah  1,57%, sedangkan  tanpa  RED  mencapai  1,4%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  RED  dapat membantu  mengontrol  peningkatan packet  loss yang lebih  signifikan  ketika  jumlah  host  bertambah. Pentingnya  penggunaan  RED  juga  terlihat  dalam peningkatan throughput jaringan.  Pada  pengujian dengan 2 host , throughput dengan RED mencapai 277,5 kbps,  sementara  tanpa  RED  hanya  mencapai  179 kbps. Pada pengujian dengan 3 host , throughput dengan RED adalah 258 kbps, sedangkan tanpa RED hanya mencapai 143,8 kbps. Pada pengujian dengan 4 host ,
277,5 258 243,8 179 143,8 124,3 0 50 100 150 200 250 300 2 3 4 kb ps Jumlah Host RED            Tanpa RED Throughput
throughput dengan RED adalah 243,8 kbps, sedangkan tanpa  RED  hanya  mencapai  124,3  kbps.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  RED  secara konsisten  membantu  meningkatkan  efisiensi pengiriman data melalui jaringan SDN.
Penggunaan RED juga berdampak positif pada rata- rata delay . Pada pengujian dengan 2 host , rata-rata delay dengan RED adalah 3,23 ms, sedangkan tanpa RED mencapai 5,03 ms. Dalam pengujian dengan 3 host, rata-rata delay dengan  RED  adalah  3,65  ms, sedangkan  tanpa  RED  mencapai  5,89  ms.  Dalam pengujian dengan 4 host , rata-rata delay dengan RED adalah 3,8 ms, sedangkan tanpa RED mencapai 5,92 ms.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa penggunaan  RED  dapat  mengurangi  waktu delay dalam  pengiriman  paket,  meningkatkan  respons jaringan  secara  keseluruhan.  Perlu  diketahui  bahwa penggunaan  RED  tidak  selalu  mengakibatkan peningkatan packet  loss ketika  penambahan  jumlah host. Tingkat packet loss dengan RED bisa lebih tinggi daripada  tanpa  RED,  perbedaannya  tidak  sebesar ketika  menggunakan  tanpa  RED.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  RED  secara adaptif  dapat  membantu  menjaga  tingkat packet  loss pada  tingkat  yang  dapat  diterima  meskipun  ada peningkatan jumlah host dalam jaringan.
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah untuk terus memperdalam  pemahaman  tentang  konfigurasi  dan penyesuaian  parameter  dalam  algoritma  RED. Penelitian  lebih  lanjut  juga  dapat  dilakukan  untuk membandingkan  efektivitas  algoritma RED  dengan algoritma  pengendalian  kemacetan  lainnya  dalam lingkungan  jaringan  SDN  yang  lebih  kompleks. Penting  untuk  terus  menggali  pengetahuan  dan pemahaman  tentang  penggunaan  algoritma  RED dalam  jaringan  SDN  agar  dapat  memaksimalkan manfaatnya  dalam  meningkatkan  performa  dan kualitas layanan jaringan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Rahmawan, A. D., Syaifuddin, S., & Risqiwati, D.  (2020).  Analisa  Performansi  Controller Pada  Arsitektur  Jaringan  Software  Defined Network  (SDN). Jurnal  Repositor , 2 (12).  DOI: https://doi.org/10.22219/repositor.v2i12.318 46.
[2] Fauzan,  R.,  Ikhwan,  S.,  &  Ginting,  J.  G.  A. (2020).  Analysis  Performance  in  Software Defined  Network  (Sdn)  Using  Aruba  Van Controller. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 5 (3), 64-69. DOI: https://doi.org/10.30591/jpit.v5i3.1937. [3] Bandhaso, C. P., & Sutanto, Y. (2022). Analisis dan  Implementasi  Metode  Random  Early Detection (RED) Pada Jaringan TCP/IP. Respati , 17 (2), 51-57. DOI: https://doi.org/10.35842/jtir.v17i2.458. [4] Gaur, K., Choudhary, P., Yadav, P., Jain, A., & Kumar,  P.  (2021,  March).  Software  defined networking:  a  review  on  architecture,  security and  applications.  In IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering (Vol. 1099, No. 1, p. 012073). IOP Publishing.
[5] Hassan,  S.  O.,  Nwaocha,  V.  O.,  Rufai,  A. U., Odule, T. J., Enem, T. A., Ogundele, L. A., & Usman, S. A. (2022). Random early detection- quadratic  linear:  an  enhanced  active  queue management  algorithm. Bulletin  of  Electrical Engineering  and  Informatics , 11 (4),  2262-2272. DOI: https://doi.org/10.11591/eei.v11i4.3875.
[6] Pradana, A. M., Purboyo, T. W., & [Last Name, Initial].  (2019).  Analisis  Load  Balancing  Pada Jaringan  Software  Defined  Network  (SDN)
Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST). eProceedings ,  6(1),  1393 – 1400.  Retrieved from. https://openlibrarypublications.telkomuniversi ty.ac.id/index.php/engineering/article/view/8
553%0Ahttps://openlibrarypublications.telko muniversity.ac.id/index.php/engineering/articl e/viewFile/8553/8421.
[7] Shodiq,  F.  F.,  &  Prihanto,  A.  (2022).  Analisis Perbandingan  Performansi  Kontroler  RYU Dan POX Berbasis Software Defined Network (SDN) Pada Routing OSPF. Journal of Informatics and  Computer  Science  (JINACS) , 3 (03),  216-223. DOI: https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n03.p216- 223.
[8] Ramadhan, A. A. (2021). Analisis
Perbandingan  Gateway  Balancing  Pada Software Defined Network Dengan Algoritma Scheduling  Tambahan. Jurnal  Teknika , 13 (2), 99-105.
DOI: https://doi.org/10.30736/jt.v13i2.681.