39 6.
Pengaturan aplikasi ditunjukkan pada Tabel 4.1. Atribut dan nilai default untuk trafik low, medium, dan high dari masing-masing aplikasi bisa
dilihat pada lampiran. 7.
Tiap aplikasi akan menggunakan layanan yang berbeda serta persyaratan QoS default OPNET seperti ditunjukkan pada Tabel 4.2.
8. Parameter lain diset ke nilai default OPNET.
9. Durasi simulasi 20 detik.
Tabel 4.1 Pengaturan Aplikasi [7]
Atribut Server
Client
Alamat Transport Auto assigned
Auto assigned Tabel Konfigurasi Server
bobot Email 10
FTP 15 Remote login 25
Video Conferencing 20 -
Waktu mulai -
Uniform 1,3 Aplikasi Server
- Random
Load Aplikasi L = low
M = medium H = high
- Email L
FTP M Remote login H
Video Conferencing M
Tabel 4.2 Tabel Permintaan QoS [11]
No Aplikasi
Layanan maxCTD ms
ppCDV ms CLR
1 Email
UBR 5000
1000 3E-07
2 FTP
ABR 5000
1000 1E-05
3 Remote login
RT-VBR 200
10 3E-07
4 Video conferencing
CBR 200
10 3E-07
4.4 Skenario Simulasi
40 Ada beberapa skenario yang dibuat pada Tugas Akhir ini dan kemudian
masing – masing hasilnya akan dibandingkan dan di analisis. Skenario 1 : Skenario ini dibuat untuk melihat pengaruh jumlah node.
Awalnya jaringan hanya memiliki 140 node client dan total 182 node. Node client pada masing-masing subnet akan ditambah 8 node sehingga sekarang
menjadi 28 node client per subnet. Total node pada jaringan menjadi 238 node. Dalam hal ini node server tujuan dibuat acak. Untuk selanjutnya jaringan dengan
182 node disebut jaringan A, dan jaringan dengan 238 node disebut jaringan B. Skenario 2 : Skenario simulasi dengan membuat trafik imbalance. Dalam
hal ini, semua client dari semua node akan mengirimkan permintaan sambungan ke satu server tunggal. Hasilnya akan dibandingkan dengan skenario pertama di
mana permintaan sambungan dilakukan secara acak. Skenario 3 : Skenario dengan merubah kapasitas buffer switch. Dalam hal
ini akan digunakan tiga kapasitas buffer switch yaitu 10000 sel nilai default, 5000 sel, dan 1000 sel.
Skenario 4 : Skenario dengan menaikkan besar trafik yang bersifat bursty. Trafik remote login akan dinaikkan dua kali lipat dari nilai awal dengan
menaikkan nilai terminal traffic pada aplikasi remote login dari 60 bytescommand nilai default menjadi 120 bytescommand.
Skenario 5 : Skenario terakhir dengan membuat trafik imbalance, mengurangi kapasitas buffer, dan juga dengan menaikkan trafik remote login.
4.5 Hasil dan Analisis Simulasi
41 OPNET menyediakan hasil simulasi berupa grafik dari kinerja jaringan
yang diinginkan. Nilai berupa angka-angka juga dapat diperoleh dan ditransfer ke software microsoft excel untuk selanjutnya dianalisis.
4.5.1 Pengaruh Jumlah Node
Gambar 4.2 menunjukkan grafik perbandingan antara kinerja antara jaringan A yang terdiri dari 182 node dan jaringan B yang terdiri dari 238 node.
Grafik warna biru menunjukkan statistik dari jaringan A dan warna merah untuk jaringan B. Seperti terlihat, CTD dan CDV jaringan B lebih besar daripada
jaringan A. Hal ini terjadi karena semakin banyak node, maka semakin banyak sel yang dibangkitkan dan dikirimkan melewati jaringan sehingga jaringan makin
padat dan buffer menjadi penuh sehingga sel menjadi lebih lama untuk mencapai tujuan. Antara detik ke 1 sampai detik ke 3 terlihat CTD naik cukup tajam. Hal ini
terjadi karena pada waktu tersebut semua client mulai mengirimkan trafik.
a b
42 c
Gambar 4.2 Grafik Simulasi Skenario 1 a CTD b CDV c CLR
Gambar 4.2 menunjukkan bahwa untuk jaringan A CLR bernilai nol yang mengindikasikan bahwa tidak ada sel yang hilang karena resource jaringan masih
sanggup untuk menangani semua sel yang ada pada jaringan. Sedangkan untuk jaringan B mulai terjadi sel hilang walaupun kurang dari 0.4 . Hal ini
menunjukkan bahwa dengan semakin bertambahnya jumlah node maka CLR juga akan semakin besar. Nilai CTD, CDV, dan CLR dari skenario 1 ditunjukkan oleh
Tabel 4.3 Tabel 4.3 Statistik Simulasi Skenario 1
Skenario Parameter
Maks Rata-Rata
182 Node
CTD s 0.02194699
0.01549369 CDV s
0.00000665 0.00000292
CLR
238 Node
CTD s 0.02439982
0.01890603 CDV s
0.00000835 0.00000356
CLR 0.32
0.3
4.5.2 Pengaruh Trafik Imbalance
43 Trafik imbalance merupakan keadaan di mana semua client pada tiap
subnet meminta layanan dan mengirim sel ke server tunggal. Hal ini berbeda dari skenario sebelumya di mana semua client bisa meminta layanan ke server mana
saja secara acak. Statistik yang diperoleh ditunjukkan pada Gambar 4.3. Grafik warna biru menunjukkan jaringan dengan server acak dan warna merah dengan
trafik imbalance.
a b
c Gambar 4.3 Grafik Simulasi Skenario 2 a CTD b CDV c CLR
44 Dengan membuat trafik imbalance, terlihat pada Gambar 4.3 bahwa CTD
sel dan CDV naik signifikan bila dibandingkan dengan tujuan yang acak. Hal ini terjadi karena pada saat tujuan hanya terpusat pada satu node, maka link menuju
node tersebut akan menjadi bottleneck dengan trafik yang padat dan buffer yang terisi penuh sehingga tiap sel akan mengalami waktu yang lebih lama untuk
mencapai tujuannya. Pada Gambar 4.3 terlihat juga bahwa CLR naik walaupun nilai
maksimalnya tidak sampai 0.4 . Hal ini menunjukkan bahwa dengan beban yang diberikan, jaringan masih memiliki resource yang dapat menangani semua sel
sehingga hanya sedikit sekali sel yang terbuang. Selanjutnya, nilai dari statistik kinerja untuk skenario 2 ini ditunjukkan oleh Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Statistik simulasi Skenario 2
Skenario Parameter
Maks Rata-Rata
Server Acak
CTD s 0.02194699
0.01549369 CDV s
0.00000665 0.00000292
CLR
Imbalance
CTD s 0.03562121
0.03311431 CDV s
0.00001035 0.00000525
CLR 0.34
0.3
4.5.3 Pengaruh Kapasitas Buffer
Gambar 4.4 menunjukkan grafik statistik dari pengaruh kapasitas buffer terhadap kinerja jaringan ATM. Dalam hal ini tiga kapasitas buffer digunakan
yaitu 10000 sel, 5000 sel, dan 1000 sel.
45 a
b
c Gambar 4.4 Grafik Simulasi Skenario 3 a CTD b CDV c CLR
Seperti terlihat pada grafik, bahwa dengan semakin kecil kapasitas buffer ternyata CTD juga semakin kecil walaupun perbedaannya sangat kecil. CDV juga
menunjukkan hal yang sama. CTD dan CDV yang paling kecil didapat dengan kapasitas buffer 1000 sel dan yang paling besar diperoleh oleh kapasitas buffer
10000 sel. Hal ini terjadi karena kapasitas buffer menentukan lama tidaknya sel harus mengantri pada buffer. Semakin besar kapasitas buffer, maka semakin lama
juga waktu sebuah sel untuk keluar dari buffer.
46 Walaupun CTD dan CDV menjadi lebih kecil bila kapasitas buffer
dikurangi, tetapi ternyata hal ini membuat nilai CLR tidak lagi nol. Hal ini terlihat pada grafik CLR. Dari grafik terlihat bahwa ada sekitar 0.4 sel yang hilang
pada buffer 5000 dan 1.76 pada buffer 1000 sel. Hal ini disebabkan karena bila ukuran buffer kecil, tidak ada cukup ruang untuk menampung sel yang mengantri
sehingga bila sel berikutnya datang terus menerus akan menyebabkan sel yang memiliki prioritas rendah akan dibuang dari antrian. Statistik nilai maksimum dan
rata-rata dari parameter kinerja ditunjukkan oleh Tabel 4.5 Tabel 4.5 Statistik Simulasi Skenario 3
Buffer Parameter
Maks Rata-Rata
10000
CDT s 0.02194699
0.01549369 CDV s
0.00000665 0.00000292
CLR
5000
CDT s 0.02176699
0.01536064 CDV s
0.00000665 0.00000281
CLR 0.48
0.46
1000
CDT s 0.02172699
0.01529314 CDV s
0.00000666 0.00000291
CLR 1.76
1.61
4.5.4 Pengaruh Trafik Bursty
Pada skenario ini terminal traffic dari remote login yang bersifat bursty dinaikkan dua kali lipat dari 60 bytescommand menjadi 120 bytescommand.
Hasilnya ditunjukkan oleh Gambar 4.5. Dengan dinaikkannya trafik bursty memperbesar nilai CTD. CDV juga naik walaupun tidak terlalu signifikan. Begitu
juga dengan CLR yang naik dari nol jadi maksimal 0.2 . Tabel 4.6 menunjukkan nilai CTD, CDV, dan CLR dari skenario 4.
47 a
b
c Gambar 4.5 Grafik Simulasi Skenario 4 a CTD b CDV c CLR
Tabel 4.6 Statistik Simulasi Skenario 4
Skenario Parameter
Maks Rata-Rata
Bursty 1x
CTD s 0.02194699
0.01549369 CDV s
0.00000665 0.00000292
CLR
Bursty 2x
CTD s 0.02394699
0.01706436 CDV s
0.00000695 0.00000370
CLR 0.26
0.25
48
4.5.5 Pengaruh Trafik Imbalance, Pengurangan Buffer, dan Trafik Bursty
Skenario ini dibuat untuk melihat bagaimana pengaruhnya bila ketiga faktor berupa trafik imbalance, pengurangan buffer, dan trafik bursty
digabungkan. Hasilnya dibandingkan dengan skenario awal pada skenario pertama dan ditunjukkan pada Gambar 4.6.
a b
c Gambar 4.6 Grafik Simulasi Skenario 5 a CTD b CDV c CLR
49 Gambar 4.6 menunjukkan nilai CTD dan CDV meningkat tajam. CLR
juga meningkat. Hal ini menunjukkan terjadinya kongesti pada jaringan. Kongesti terjadi ketika laju sel yang datang dan memasuki jaringan sudah lebih besar dari
yang bisa ditangani oleh jaringan. Kongesti menyebabkan turunnya kinerja jaringan ATM.
Tabel 4.7 Statistik Simulasi Skenario 5
Skenario Parameter
Maks Rata-Rata
Awal CTD s
0.02194699 0.01549369
CDV s 0.00000665
0.00000292 CLR
Akhir CTD s
0.10799865 0.09560707
CDV s 0.00000962
0.00000425 CLR
12.4 9.25
4.5.6 Pengaruh Layanan ATM
Kinerja keseluruhan global jaringan ATM merupakan gabungan dari semua layanan yang disediakan oleh jaringan. Seperti misalnya CLR global
merupakan gabungan dari CLR perkategori layanan. Tiap layanan memiliki QoS tersendiri yang membedakan prioritas antara satu layanan dengan yang lain.
Gambar 4.7 menunjukkan statistik dari skenario akhir untuk tiap kategori layanan ATM yaitu CBR, RT-VBR, ABR, dan UBR.
50 a
b
c Gambar 4.7 Grafik Simulasi Layanan ATM a CTD b CDV c CLR
Pada Gambar 4.7 terlihat bahwa CBR dan ABR memiliki CTD dan CDV yang rendah. Sesuai dengan teori bahwa CBR dan RT-VBR memang merupakan
layanan real-time yang membutuhkan CTD yang minimal. CTD yang besar dialami oleh layanan ABR dan UBR. Seperti diketahui bahwa layanan ABR dan
UBR bersifat non real-time dan mendapatkan prioritas yang rendah pada jaringan. Pada saat terjadi kongesti sel-sel yang memiliki prioritas rendah akan dibuang
terlebih dahulu. Hal ini yang menyebabkan CLR dari layanan ABR dan UBR
51 yang paling tinggi seperti ditunjukkan oleh Gambar 4.7. Selanjutnya nilai statistik
untuk tiap kategori layanan ATM ditunjukkan oleh Tabel 4.8. Tabel 4.8 Statistik Simulasi Skenario Akhir per Kategori Layanan
Layanan Parameter
Maks Rata-Rata
CBR
CDT s 0.0119468
0.01180967 CDV s
0.0000015 0.00000018
CLR RT-VBR
CDT s 0.01463979
0.01262844 CDV s
0.00000010 0.00000008
CLR 0.7
0.6
ABR
CDT s 0.05121134
0.03355085 CDV s
0.00000681 0.00000043
CLR 5.3
4.8
UBR
CDT s 0.04544354
0.03934002 CDV s
0.00000693 0.00000268
CLR 6.9
6.2
BAB V
52
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan