## Implementation of Quality of Service (QoS) with Traffic Shaping Method in Wireless Internet Area as Network Optimization
1 Garno, 2 Dadang Yusup, 3 Arip Solehudin, 4 Agung Susilo Yuda Irawan, 5 Jamaludin Indra 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
5 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang Email: garno@staff.unsika.ac.id

## Abstract
Abstract--This research is engaged in wireless internet networking.  Wifi-based area internet service providers with a fairly large number of customers require extra services to keep customers subscribed to  the  internet.  The  problem  that  always  appears  as  a  job  is  the  unstable  quality  of  the  internet  to customers. A lot of customers and concurrently, when internet access is often a connection down and often have a hank on the router. All this is due to network management that is not regulated in such a way  that  is  unstable.  This  study  proposes  the  application  of  quality  of  service  with  traffic  shaping techniques  as  a  form  of  wireless  internet  network  management.  To  find  out  the  results,  the  study conducted a test before the method was applied, and the test after the method was applied. The results of the test data indicate that there are differences in the quality of the wireless network, and with the implementation  of  the  traffic  shaping  method,  the  quality  of  the  wireless  internet  network  is  more stable and reliable by customers even when traffic is very congested.
Keywords:  quality  of  service,  traffic  shaping,  wireless  internet  network,  optimization,  wireless internet area.

## 1. INTRODUCTION
Kebutuhan  akses  internet  dewasa  ini  sangat  tinggi[1],  data  pengguna  internet  dunia  periode 2013-2018  mencapai  3.6  milyar  orang  bakal  mengakses  internet  setidaknya  sekali  tiap  satu  bulan (Kominfo.go.id)  dan  di  tahun  2020  mencapai  4.54  milyar  orang  dari  total  penduduk  bumi  sejumlah 7.75  milyar  orang,  artinya  mencapai  60%  pengguna  internet  dengan  perilaku  berbagai  macam. Indonesia berada diurutan ke 6 diangka 123 juta orang. Populasi penduduk Indonesia 264.16 juta jiwa pengguna internet mencapai171.17 juta di tahun 2018[2]. Internet digunakan untuk mencari berbagai kebutuhan  [3]  seperti  sosial  media[4],  [5],  mencari  informasi[6],[7],  pengetahuan  baru,  artikel, industri  perbankan[8],[9],  keperluan  penjualan  dan  transaksi[10],[11],  kebutuhan  popularitas[12]. Pemanfaatan  internet  diberbagai  bidang  seperti  pendidikan,  kesehatan,  politik,  ekonomi,  sosial, budaya,  pertahanan  keamanan.  Bidang  sosial  saat  ini  banyak  situs  jejaring  sosial  sampai  aplikasi messenger yang akhir-akhir ini sedang ramai[13]. Padatnya pengguna akses internet maka diperlukan suatu  akses  yang  lancar  dan  memiliki  kestabilan  dan  kecepatan  yang  tinggi,  bahkan  membutuhkan bandwidth yang  besar  untuk  memikul  data  yang  besar,  seperti  data  gambar,  video,  suara, file , steaming , dan akses langsung live seperti banyak akhir-akhir sekarang dengan adanya pandemi covid-
19  banyak  acara  daring  yang  menggunakan  seperti webinar dengan  aplikasi zoom , google meet , webbex,  whatsapp  conference dll.  Masalah  akan  berbeda  jika  besar  bandwidth  yang  dibeli  oleh penyedia  jasa  akses  internet  pada network internet  area  memiliki  keterbatasan  dan  tidak  adanya management bandwidth yang optimal, tidak adanya pembagian prioritas penggunaan akses internet. Masalah  dapat  muncul  dan  terjadi  seperti  alokasi bandwidth akan  dominan  pada user /pelanggan  internet  tertentu  saja  sehingga user lain  kesulitan  akses  internet.  Terjadi  juga user prioritas  sulit  mendapatkan  akses  karena  kecepatan  yang  terbatas,  bahkan website tertentu  yang penting  tidak  dapat  diaksesnya.  Pembagian bandwidth sebelumnya  sudah  banyak  mencoba  seperti teknik bagi rata dengan model jatah dan memiliki kelemahan jika terdapat user tidak aktif bandwidth menjadi  tidak  terpakai,  teknik  lain  menerapkan  optimasi  penggunaan bandwidth walau user tidak terpakai akan dialihkan secara merata ke user yang aktif namun memiliki kelemahan besar bandwidth yang  teralokasi  jika  terbiasa  jumlah user yang  aktif  sedikit  maka user merasakan  kecepatan  yang tinggi  dan  jika user yang  aktif  banyak  maka user sering  terjadi  komplain  karena  merasakan  akses yang lambat. Penerapan teknik perpaket membatasi streaming , download bahkan sampai perEkstensi hasilnya  banyak  komplain karena user yang membutuhkan  apa  yang diinginkan dirasa  kurang  cepat atau stabil dan kadang sering tidak bisa diakses.
Beberapa  permasalahan  seperti  ditas  pernah  diselesaikan  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu dengan  membatasi  setiap  paket  seperti  membatasi streaming ,  dan  pembatasan upload / download ekstensi file menggunakan application programmable interface (API) dengan pemanfaatan hak akses user hotspot , yaitu dengan teknik hierarhical tocken bucket (HTB) dengan mengaturnya pada router bagian simple  queue dan  hasilnya  dapat  memperlancar user ketika browsing [14].  Penelitian berikutnya yang menyelesaikan masalah karena pada layanan tertentu bisa mengkonsumsi bandwidth dalam  jumlah  besar  dan  menyebabkan  layanan  lain  tidak  bisa  mendapatkan bandwidth sesuai  yang dibutuhkan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode traffic shaping untuk  mengatasinya.  Teknik layanan  pembagian bandwith diatur  secara  merata  ke user hal  ini  terjadinya bandwidth yang mubadzir[15]. Penelitian lain yang mengoptimalkan jaringan komputer yaitu memanfaatkan QoS dan traffic  shaping dengan  HTB  yaitu  dengan  mengalokasikan bandwidth yang  tidak  terpakai dialokasikan pengguna/ user lain yang aktif sehingga lebih optimal dan penelitian menghasilkan indek QoS  3.75  dengan  kategori  baik[16].  Teknik  QoS  dengan  PCQ  pernah  diteliti  pada  jurnal  yang berjudul  Penerapan Quality  of  Service (QoS)  dengan  Metode  PCQ  untuk  Manajemen Bandwidth Internet pada WLAN Politeknik Negeri Madiun dan menghasilkan pembagian bandwidth yang dirasa optimal dengan mengalokasikan bandwidth yang tidak terpakai karena user tidak aktif ke user aktif, dan hasilnya sangat bagus[17].
Penelitian mengusulkan pemanfaatan teknik optimalisasi QoS dengan metode traffic shaping yang  dinamis  dengan  menggabungkan  pengaturan  di simple  queue dan  bersifat  bergantian
SYSTEMATICS, Vol. 2, No. 3, December 2020, pp 98-109
kecepatannya  dengan  limit  maksimum  sesuai  pembelian  paket  setiap user .  Tujuannya  adalah user aktif  tetap  mendapatkan  maksimum  pembelian  paket  sesuai  perjanjian  awal  pembelian  paket kecepatan  dan  secara  bergantian  kecepatan downstream nya  dengan user lainnya  setelah  beberapa detik  naik  kembali  kecepatannya.  Teknik  ini  berlaku  kepada  semua user yang  aktif  dengan  tetap mengalokasikan sejumlah bandwidth kepada user aktif.

## 2. METHODS
Langkah  yang  digunakan  dalam  penelitian  sebagai  metodologi  menggunakan  nonrekayasa didasarkan pada penelitian yang tidak menghasilkan produk baru[15] namun metode hanya penerapan dari teknik dasar yang sudah ada dan menggunakan metode pendekatan uji kuantitatif yang mengarah pada  tahapan  pekerjaan  pertama  analisis  sistem  dan  infrastruktur  jaringan  yang  sudah  ada.  Metode kuantitatif  digunakan  untuk  mengetahui  perlakuan  yang  diberikan  atau  treatment[18],[19]  tertentu berdampak secara keseluruhan user pengguna aktif internet, perlakuan dengan cara konfigurasi teknik management traffic dengan traffic shaping pada  router  sebagai  tahap  ke  dua.  Tahap  ketiga implementasi konfigurasi yang dibuat pada jaringan internet nirkabel sesungguhnya. Tahap ke empat melakukan pengujian trafik internet pada jaringan internet nirkabel tersebut, pengujian dalam kondisi sebelum  diterapkan  metode traffic  shaping dan  pengujian  setelah  diterapkannya  metode traffic shaping .  Cara  uji  eksperimen  sebelum  dan  sesudah  merupakan  cara  yang  cocok  digunakan  dalam penelitian ini.
Metode  eksperimen  yang  digunakan  digambarkan  dalam  blok  diagram  simulasi  rancangan penelitian  pada  gambar 1  mengarah kepada uji  sebelum  dan  sesudah pemberian  perlakuan/treatment [20],[15].
Internet Internet Router
Tanpa
Penerapan Metode Router Dengan Penerapan Metode User/Pelanggan 1, User/Pelanggan 2, User/Pelanggan 3 …... User/Pelanggan 1, User/Pelanggan 2, User/Pelanggan 3 … ...
Perbandingan Performasi Jaringan sebelum
dan sesudah penerapan metode
Gambar 1 Blok Diagram Simulasi
Dari  gambar  1  bagian  router  tanpa  pengaturan  dan  dengan  pengaturan  penerapan  metode  diperinci seperti pada gambar 2 sebagai skenario uji.
HASIL Delay Packetloss Jitter Throughp ut Delay Packetloss Jitter Throughp ut Uji saat trafik tidak padat pengguna Uji saat trafik padat pengguna Pengujian dalam Kondisi tanpa penerapan metode Delay Packetloss Jitter Throughp ut Delay Packetloss Jitter Throughp ut Uji saat trafik tidak padat pengguna Uji saat trafik padat pengguna Pengujian dalam Kondisi dengan penerapan metode
Gambar 2 Skenario Uji
Skenario  pengujian  dalam  kondisi  tanpa  penerapan  dan  dengan  penerapan traffic  shaping dilakukan dalam keadaan trafik padat dan trafik sedang tidak padat, adapun pengujian dilakukan pada setiap variabel yaitu pengujian delay dengan menggunakan toolsping sebanyak 30 kali dalam kondisi download file sebesar  87,8Mb  dari  internet,  dan  pada  router  mikrotik  di  setting  untuk user/client/ pelanggan  dengan  kecepatan bandwidth sebesar  256kb/s.  Pengujian jitter dilakukan dengan menggunakan tools iperf . exe dengan menggunakan 2 buah komputer atau laptop dengan satu sisi  sebagai server dan  sebagai client / user /pelanggan    dengan  kondisi  sama  seperti  pengujian delay yaitu dengan download file dari internet sebesar 87,8Mb dan router mikrotik juga di setting kecepatan bandwidth 256kb/s  untuk user / client /pelanggan  dan  uji  dilakukan  sebanyak  30  kali  dalam  selang waktu  yang  dan  daerah  yang  sama.  Pengujian packetloss dilakukan  dengan  menggunakan tools iperf.exe dengan  menggunakan  2  buah  komputer  atau  laptop  dengan  satu  sisi  sebagai server dan sebagai user/client/ pelanggan  dengan  kondisi  sama  seperti  pengujian delay yaitu  dengan download file dari  internet  sebesar  87,8Mb  dan  pada  router  mikrotik  juga  di  setting  kecepatan bandwidth 256kb/s  untuk user dan  uji  dilakukan  sebanyak  30  kali  dalam  selang  waktu  yang  dan  daerah  yang sama.
Pengujian throughput dilakukan dengan menggunakan tools wireshark dengan menggunakan 2 buah komputer atau laptop dengan satu sisi sebagai server dan sebagai user/client /pelanggan dengan kondisi  sama  seperti    pengujian delay yaitu  dengan download file dari  internet  sebesar  87,8Mb  dan router  mikrotik  juga di  setting  kecepatan bandwidth 256kb/s  untuk user dan  uji  dilakukan  sebanyak 30 kali dalam selang waktu yang dan daerah yang sama. Setelah mendapatkan data uji sesuai jumlah
yang dibutuhkan kemudian menganalisis data tersebut untuk diolah. Adapun urutan konfigurasi yang digunakan untuk uji dengan penerapan traffic shaping pada router yaitu:
A. Jika menggunakan ip statik.
Tahapannya pertama membuat mangle pada firewall router , kemudian membuat parent interface di simple queue , dan ketiga membuat simple queue setiap ip pelanggan. Bentuk konfigurasi pada router adalah:
1. Konfigurasi mangle.
2. Konfigurasi parent.
3. Konfigurasi Simple queue pada setiap ip user pelanggan.
[admin@mikrotik] queue simple add name=client1 target address=192.168.10.3 max limit=256k/256k busrt limit=400k/400k burst threshold=128k/128k burs time=60s/60s packet mark=packet-iix interface local limit at=128k/128k queue type=default-small parent=lokal target priority=8 disable=no
[admin@mikrotik] queue simple add name=client1 target
address=192.168.10.3 max limit=256k/256k busrt limit=400k/400k burst threshold=128k/128k burs time=60s/60s packet mark=packet- intl interface local limit at=128k/128k queue type=default-small parent=lokal target priority=8 disable=no
[admin@mikrotik] queue simple [admin@mikrotik] queue simple add name=lokal target address=192.168.10.0/25 max limit=4M/4M packet mark=packet-iix interface=local parent=none [admin@mikrotik] queue simple add name=int target address=192.168.10.0/25 max limit=4M/4M packet mark=packet-intl interface=local parent=none
[admin@mikrotik] / ip firewall mangle print [admin@mikrotik] / ip firewall mangle > add chain=prerouting in- interface=local dst-address-list=nice action=mark-connection new- connection-mark=iix passthrough=yes [admin@mikrotik] ip firewall mangle add chain=prerouting connection-mark=iix action=mark-packet new-packet-mark= packet-iix passthrough=no [admin@mikrotik] ip firewall mangle add chain=prerouting action=mark-packet new-packet-mark=packet-intl passthrough=no [admin@mikrotik]
B. Jika menggunakan ip dinamik.
Tahapan  konfigurasi  langsung  pada user profil di  menu hotspot ,  namun  pada  menu ip  binding . dilakukan by pass. Konfigurasi tersebut dengan memasukkan setingan sebagai berikut:
Membuat pada user profil dibagian
Rate Limit (rx/tx) 256k/256k 512k/512k 368k/368k 10/16 8 128k/128k
Artinya:
rx -rate[/tx-rate]  [rx-burst-rate[/tx-burst-rate]  [rx-burst-threshold[/tx- burst-threshold] [rx-burst-time[/tx-burst-time] [priority] [rx-rate- min[/tx-rate-min]]]]
maksud dari settingan tersebut atau struktur scrip diterjemahkan menjadi:
unggah/ unduh burst unggah / burst unduh ambang burst unggah / ambang burst unduh waktu burst unggah / waktu burst unduh prioritas min unggah / min unduh.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Penyajian  hasil  pada  penelitian  terdiri  dari  hasil  analisis  sistem  dan  observasi  infrastruktur jaringan internet, analisis kebutuhan pengujian, data hasil pengujian, hasil perbandingan performansi secara  rata-rata,  penyajian  hasil  interpretasi  hipotesis  pengolahan  data  uji  dengan  uji  hipotesis one- way  anova .  Adapun  pembahasan  berisi  analisis  dari  hasil  uji  hipotesis one-way  anova terhadap perlakuan treatment yang diterapkan dibanding dengan tidak ada perlakuan.
A. Hasil Observasi Jaringan Internet
Observasi Jaringan yang diuji yaitu topologi infrastruktur dengan digambarkan seperti pada gambar 3.
Internet Computer Computer Computer Gambar 3 Topologi Jaringan

## B. Hasil Analisis Kebutuhan Pengujian
Kebutuhan pengujian untuk eksperimen performa jaringan internet baik sebelum penerapan metode atau setelah penerapan metode traffic shaping dengan tools pada tabel 1.
Tabel 1 Tools Uji No Tools Uji 1. Toolping Delay 2. iperf Jitter , packetloss 3. wireshark throughput 4. SPSS Hipotesis One-way anova

## C. Data Hasil Pengujian Tanpa Penerapan Metode
Uji  performansi  jaringan  internet  pada  4  variabel  yaitu delay,  jitter,  throughput dan packetloss dalam  kondisi  tanpa  penerapan  metode traffic  shaping dilakukan  pada  dua  keadaan,  yaitu  pada keadaan yang sepi dan keadaan ramai pengguna atau trafik tidak padat dan trafik padat.
Gambar 4 Data Hasil Uji Trafik tidak padat Hasil  pengujian  dituangkan  pada report data  dan  dibuat  grafik  untuk  mempermudah  dalam perhatian.  Terlihat  grafik  dengan  posisi  garis  tidak  teratur  baik  pada  uji jitter, uji packetloss ,  uji delay dan uji throughput . Artinya kualitas jaringan internet tanpa penerapan metode traffic shaping cenderung tidak stabil karena tanpa adanya management bandwidth yang mengaturnya.
Gambar 5 Data Hasil Uji Trafik padat
Kondisi  hasil  uji  pada  saat  trafik  padat  pengguna  diperoleh  data  dan  dibuat  grafik  seperti  terlihat pada  gambar  5,  terlihat  juga  grafik  dengan  garis  yang  fluktuatif  terus  menerus.  Artinya  koneksi jaringan internet tanpa penerapan metode traffic shaping dalam kondisi padat pengguna sangat tidak stabil  karena  tidak  adanya management  bandwidth yang  mengatur  setiap  koneksi user/client/ pelanggan.
D. Data Hasil Pengujian dengan Penerapan Metode
Uji dalam kondisi dengan penerapan metode traffic shaping dilakukan pada dua keadaan, yaitu pada keadaan trafik tidak padat dan trafik padat.
Gambar 6 Data Hasil Uji Trafik tidak padat
Data  hasil  uji  dengan  penerapan  metode traffic  shaping disajikan  pada  gambar  6  dan  data  dibuat grafik terlihat lebih merata stabil. Hanya sesekali terjadi lonjakan namun setelah itu stabil kembali. Uji  dilakukan  saat  trafik  tidak  padat  pengguna  pada  4  variabel  yaitu jitter,  packetloss,  delay dan throughput .
Gambar 7 Data Hasil Uji Trafik padat
saat  pengujian  trafik  padat  pengguna  jaringan  internet  dalam  kondisi  penerapan  metode traffic shaping diperoleh data hasil uji dari 4 variabel yaitu jitter, delay, packetloss dan throughput . Semua data perolehan uji dibuat grafik dan terlihat lebih stabil walaupun saat kondisi padat pengguna pada jaringan internet.

## E. Data Perbandingan Performansi Jaringan
Perbandingan  performasi  jaringan  dari  data  uji  pada  setiap  variabel  dibuat  tabel  rata-rata  untuk memudahkan  pembaca,  perbandingan  tersebut  diperoleh  dari  data  rata-rata  hasil  pengujian delay , jitter,  packetloss, dan throughput yang  di  uji  dengan  penerapan  metode  maupun  tanpa  penerapan metode. hasil rata-rata dari setiap variabel tersebut disajikan pada tabel 2.
Tabel  2  Rata-rata hasil pengujian setiap variabel
Trafik padat No Delay Jitter Throughput pLoss Ket 1 33 2 1 4 Dengan pengaturan Traffic shaping. 2 209.83 5.89 0.22 65.4 Tanpa pengaturan Traffic shaping. Trafik tidak padat No Delay Jitter Throughput pLoss Ket 1 21.13 0.76 1.26 3.66 Dengan pengaturan Traffic shaping. 2 213.9 8.87 0.27 8.24 Tanpa pengaturan Traffic shaping.
Jika dilihat pada tabel 2 hasil uji secara rata-rata terlihat adanya perbedaan antara uji empat variabel ( delay,  jitter,  packetloss,  throughput )  dalam  kondisi  tanpa  penerapan  metode traffic  shaping dan dengan penerapan metode traffic shaping baik saat trafik padat maupun trafik tidak padat yaitu nilai delay,  jitter dan packetloss lebih  kecil  pada  performasi  dengan  penerapan  metode traffic  shaping bila  dibandingkan  tanpa  penerapan  dan  nilai throughput lebih  besar  bila  dibandingkan  tanpa penerapan.
Hipotesis  penelitian  dari  hasil  perbandingan  rata-rata  pengujian  pada  tabel  2  dapat  dideskripsikan bahwa  variabel  dependen  sebagai  variabel  yang  terikat  yaitu throughput sangat  dipengaruhi  oleh variabel independen seperti delay dan jitter artinya bila delay kecil dan jitter kecil maka throughput besar  dan  berakibat  koneksi  menjadi  semakin  lancar  serta packetloss juga  semakin  kecil  karena bandwidth yang terbuang semakin sedikit.
F. Interpretasi Hasil Pengolahan Data Uji dengan One-Way Anova
Pengujian trafik padat dan trafik tidak padat dengan pengaturan traffic shaping serta pengujian trafik padat  dan  trafik  tidak  padat  tanpa pengaturan traffic  shaping menggunakan  uji hipotesis    O ne-way anova pada tools SPSS.
Hipotesis;
H0 = µ1=µ2=µ3=µ4 berarti tidak ada perbedaan
H1 =  Paling tidak ada 1 group yang berbeda
Berikutnya  menguji  data  perolehan  uji  setiap  variabel  untuk  membuktikan  hipotesis,  yaitu  data  uji delay, jitter, packetloss dan throughput yang diperoleh diproses dengan analisis dan muncul group
1,  2, 3,  4 serta  untuk  memperoleh  nilai F hitung dan sig dibandingkan dengan nilai alpha sebesar 0.05, setelah diproses memperoleh hasil seperti pada tabel 3.
Tabel 3 Hasil Uji No Variabel F hitung Sig Ket Tukey 1 Delay 52,654 0,00 H0 ditolak, atau terdapat perbedaan. (1=2)≠(3=4) 2 Jitter 15,811 0,00 H0 ditolak, atau terdapat perbedaan. (1=2)≠(3=4) 3 Packet loss 161,745 0,00 H0 ditolak, atau terdapat perbedaan. (1=2=4)≠(3) 4 Throughput 161,831 0,00 H0 ditolak, atau terdapat perbedaan. (3=4)≠1≠2
dengan keterangan tukey adalah sebagai group bahwa:
1.  Trafik padat dengan pengaturan sebagai: group 1.
2.  Trafik tidak padat dengan pengaturan sebagai: group 2 .
3.  Trafik padat tanpa pengaturan sebagai: group 3 .
4.  Trafik tidak padat tanpa pengaturan sebagai: group 4 .
Hasil  pengujian  semua  variabel  terdapat  nilai sig =  0  dimana  nilainya  kurang  dari alpha maka H1 diterima  sebagai  hipotesis,  dan  berikutnya  hasil  analisis  diperoleh  hasil tukey disetiap  variabel terdapat  ketidaksamaan  pada group .  Hipotesis H1 diterima  dikatakan  paling  tidak  ada  satu group yang  berbeda,  dan  dapat  dilihat  pada  tabel  3  kolom tukey banyak  terlihat  perbedaan.  Uji  variabel delay group 1 sama  dengan group  2 , dan group 3 sama  dengan group  4. Namun group 1,  2 tidak sama dengan group 3, 4 . Begitu juga uji variabel jitter . Berbeda pada uji packetloss hanya group 3 yang  tidak  sama  dengan group  1,  2 dan 4. Untuk  uji throughtput  group  3 sama  dengan group  4, namun berbeda dengan group 1, berbeda juga dengan group 2 . Artinya setiap group variabel selalu ada  yang  berbeda.  Hasil  analisis  menyatakan  terdapat  perbedaan  antara  koneksi  yang  menerapkan metode traffic shaping dan koneksi yang tanpa menerapkan metode traffic shaping.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  uji  dari  kondisi  trafik  padat  dan  trafik  tidak  padat  dan  baik  penerapan  metode traffic shaping atau  tanpa  penerapan traffic  shaping diperoleh  bahwa  hasil  experimen  menunjukan  dengan penerapan traffic  shaping koneksi yang lebih optimal yaitu memiliki kualitas throughput lebih besar dan memberikan dampak koneksi yang lebih lancar dan stabil. Jaringan internet area berbasis nirkabel dengan  menerapkan  metode traffic  shaping sebagai management  bandwidth atau  tanpa  menerapkan
metode traffic  shaping memiliki  kualitas  koneksi  yang  berbeda  dan  dibuktikan dengan  analisis one- way anova bahwa secara hipotesis terdapat perbedaan.

## REFERENCES
[1] C.  A.  Pamungkas,  “Manajemen  bandwith  menggunakan  mikrotik  routerboard  di  politeknik indonusa surakarta,” Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 1, no. 3, pp. 3–8, 2016.
[2] “Survei  APJII  yang  Ditunggu-tunggu  Penetrasi  Internet  Indonesia  2018,” Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) , p. 6, 2019.
[3] T. Puspitasari, R. Maulida, T. Tanjung, T. Hardi, and W. Haryono, “Penggunaan Internet yang Sehat dan Aman Di Era Milenial SMK PGRI 31 Legok,” KOMMAS J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 41–50, 2020.
[4] M.  R.  Ramadhani  and  A.  R.  Pratama,  “Analisis  Kesadaran  Cybersecurity  Pada  Pengguna Media Sosial Di Indonesia,” Automata , vol. 1, no. 2, 2020.
[5] F. Andiarna, L. P. Widayanti, I. Hidayati, and E. Agustina, “Analisis Penggunaan Media Sosial Terhadap  Kejadian  Insomnia  Pada  Mahasiswa,” PROFESI  (Profesional  Islam.  Media  Publ. Penelit. , vol. 17, no. 2, pp. 37–42, 2020.
[6] Sofyan, “Penggunaan Internet dan Kinerja Dosen Pegawai Negeri Sipil Kopertis Wilayah III,” J. Ilmu Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 76–86, 2011.
[7] R.  S.  Sasmita,  “Pemanfaatan  Internet  Sebagai  Sumber  Belajar,” J.  Pendidik.  dan  Konseling , vol. 1, no. 2, pp. 117–121, 2020.
[8] I. K. Rachadika and M. I. P. Nasution, “Pemanfaatan Internet Terhadap Perkembangan Industri Perbankan pada Bank BCA,” Al-Kharaj J. Islam. Econ. Bus. , vol. 02, no. 1, pp. 34–48, 2020.
[9] I.  I.  P.  Heryani,  M.  Simanjuntak,  and  A.  Maulana,  “Perilaku  Penggunaan  Internet  Banking Sebagai Alat Transaksi,” J. Apl. Manaj. dan Bisnis , vol. 6, no. 1, pp. 86–95, 2020.
[10]  A.  P.  Hasibuan  and  D.  Anubhakti,  “Implementasi  E-Commerce  Menggunakan  Content Management  System  (  Cms  )  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  pada  Toko  JHM  Herbal,” J. IDEALIS , vol. 3, no. 1, pp. 157–163, 2020.
[11]  F. P. Ramadhan et al. , “Penerapan E-Commerce Untuk Meningkatkan Penjualan Menggunakan Business  Model  Canvas  Studi  Kasus :  Toko  Bayu  Sports,” J.  IDEALIS ,  vol.  03,  no.  01,  pp. 492–497, 2020.
[12]   hasri I. A. Syamsu, L. Lukman, and M. N. H. Nurdin, “Pengaruh Umpan Balik Positif Media Sosial  Terhadap  Self  Esteem  pada  Mahasiswa  Pengguna  Instagram  Di  Universitas  Negeri Makasar,” J. Psikol. , vol. 5, no. 1, p. 2019, 2019.
[13]  A.  K.  Karo,  Y.  Azhar,  and  M.  Maskur,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru  –  Paru Menggunakan Metode Case Base Reasoning Pada Telegram Bot,” JurnalRepositor , vol. 2, no.
6, pp. 711–716, 2020.
[14]  A. Solehudin and G. Garno, “Prototype API pada Aplikasi Pembatasan Akses Internet dengan Pemanfaatan Hak Akses User Profile Hotspot,” J. Rekayasa Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 50–53, 2017.
[15]  F. Farid, T. A. Gani, and M. Melinda, “Optimalisasi Kinerja Jaringan Komputer Multi Layanan dengan Metode Traffic Shaping pada Mikrotik,” KITEKTRO , vol. 1, no. 2, pp. 78–86, 2012.
[16]  S.  Budin  and  I.  Riadi,  “Traffic  Shaping  Menggunakan  Metode  HTB  (Hierarchical  Token Bucket) pada Jaringan Nirkabel,” Bul. Ilm. Sarj. Tek. Elektro , vol. 1, no. 3, p. 144, 2019.
[17]  H. Kusbandono and E. M. Syafitri, “Penerapan Quality Of Service (QoS) dengan Metode PCQ untuk Manajemen Bandwidth Internet pada WLAN Politeknik Negeri Madiun,” J. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 2, no. 1, p. 7, 2019.
[18]  I. I. Wirahmad and Z. Arifin, “Implementasi, Implementasi Model Pembelajaran ATI (aptitude treatment interaction) Untuk Meninggkatkan Hasil Belajar dan Aktivitas Belajar Siswa Materi Geometri  Ruang  Kelas  XII.IPA.1  SMA  Negeri  4  Kota  Bima  Tahun  Pelajaran  2019/2020,” Pedagog. ( J. Pendidik. ) , vol. 2, no. 1, pp. 46–56, 2020.
[19]  A.  Sukma,  R.  Kurnia,  and  F.  Febrialismanto,  “Pengaruh  Media  Alphabet  Smart  terhadap Kemampuan Mengenal Huruf Anak Usia Dini,” Aulad  J. Early Child. , vol. 3, no. 1, pp. 29–35, 2020.
[20]  A.  Lasmana,  R.  Qadar,  and  M.  Syam,  “Pengaruh  Model  Pembelajaran  OIDDE  terhadap Kemampuan  Berpikir  Kritis  Siswa  Di  SMAN  2  Berau  Pada  Materi  Suhu  dan  Kalor,” J. LITERASI Pendidik. Fis. , vol. 1, no. 1, pp. 11–18, 2020.