BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini mengkaji tentang penerapan load balancing pada jaringan WLAN. Penelitian dilaksanakan dengan menggunakan simulasi jaringan. Data
untuk simulasi diperoleh dari data sebenarnya yang terdapat di kampus Politeknik Negeri Medan Jl. Almamater no. 1 Kampus USU. Penjabaran pada metode
penelitian ini meliputi rancangan penelitian, pengumpulan data, rancangan simulasi, langkah kerja simulasi dan hasil pengukuran simulasi.
3.1 Rancangan Penelitian
Pada tahap awal dilakukan pengamatan langsung pada jaringan yang ada di kampus Politeknik Negeri Medan. Hal tersebut dilakukan untuk mendapatkan
gambaran tentang identifikasi masalah dan untuk mendapatkan data awal mengenai karakteristik yang ada pada jaringan tersebut. Hasil pengamatan tersebut
merupakan bahan untuk pembuatan skenario simulasi. Skenario tersebut diimplementasikan ke dalam simulator. Setelah perancangan skenario simulasi di
simulator telah selesai. Maka dilanjutkan dengan penentuan parameter yang dibutuhkan serta melakukan pengukuran terhadap parameter tersebut. Hasil dari
pengukuran tersebut digunakan untuk melakukan analisis penelitian dan berdasarkan analisis tersebut diharapkan dapat ditarik suatu kesimpulan.
Universitas Sumatera Utara
3.2 Proses Penelitian
Proses penelitian tesis meliputi pengumpulan data, perancangan skenario simulasi dan perancangan simulator.
3.2.1
Pengumpulan data
Pengumpulan data dilakukan di kampus Politeknik Negeri Medan POLMED dalam priode Januari 2011 sampai Juli 2011. Pengumpulan data
langsung dilakukan melalui suatu pengamatan observasi ke instalasi jaringan yang ada di lingkungan kampus Politeknik Negeri Medan. Observasi yang dilakukan
peneliti di instalasi jaringan meliputi : a.
Observasi topologi fisik jaringan Observasi terhadap topologi fisik jaringan merupakan parameter utama
dalam membuat simulasi jaringan. Hasil pengamatan di lapangan menunjukkan bahwa topologi fisik jaringan serat optik berbentuk ring. Jaringan serat optik
mengkoneksikan 5 buah server, 5 buah switch dan 19 AP. Server_1 menangani 3 AP, Server_2 menangani 3 AP, Server_3 menangani 4 AP, Server_4 menangani 4
AP dan Server_5 menangani 5 AP. Topologi fisik jaringan ditunjukkan seperti pada Gambar 3.1.
b. Observasi data spesifikasi perangkat
Observasi data spesifikasi perangkat adalah pengamatan terhadap seluruh spesifikasi perangkat yang terdapat pada jaringan WLAN. Data tersebut selanjutnya
Universitas Sumatera Utara
dikonfigurasikan ke dalam setting simulator. c.
Observasi fisik bangunan Observasi fisik bangunan adalah pengamatan terhadap jarak antar gedung
dimana AP akan diletakkan. Gedung-gedung yang letaknya berdekatan ditempatkan ke dalam satu zona.
Gambar 3.1 Topologi fisik jaringan
Universitas Sumatera Utara
3.2.2
Perancangan skenario simulasi
Perancangan diawali dengan penetapan jumlah koneksi maksimal client untuk setiap AP. Jumlah koneksi maksimal tersebut ditetapkan berdasarkan
spesifikasi dari perangkatnya. Algoritma yang bekerja pada sistem ini mengalihkan koneksi client ke AP yang lain apabila AP tersebut telah memiliki jumlah koneksi
yang melebihi batas jumlah koneksi maksimal. AP yang menjadi tujuan pengalihan adalah AP yang memiliki jumlah koneksi client yang paling sedikit atau disebut
dengan algoritma least connections. Pada jaringan WLAN, algoritma ini dapat dijalankan dengan cara mengalihkan koneksi ke AP lain yang dekat dan berada pada
server yang sama. Algoritma ini memiliki kemudahan untuk melancarkan distribusi koneksi karena koneksi tersebut hanya menunggu kemana selanjutnya diarahkan.
Permasalahannya adalah apakah AP yang menjadi tujuan pengalihan memiliki nilai SNR Signal to Noise Ratio yang cukup. AP tujuan harus mempunyai nilai SNR
yang cukup. Minimal mempunyai 50 dari besar nilai SNR AP asalnya. Meskipun seluruh AP mempunyai jumlah koneksi yang seimbang, hal tersebut akan menjadi
tidak berguna jika AP memperoleh nilai SNR yang kecil atau memperoleh sinyal yang lemah. Untuk itu, diperlukan langkah-langkah pendukung untuk menjalankan
serta memperkuat algoritma least connections tersebut yaitu: a.
AP yang berdekatan mempunyai kode SSID Service Set Identifier yang sama untuk memudahkan client dialihkan dari satu AP ke AP yang
lain handoff.
Universitas Sumatera Utara
b. AP ditempatkan secara berdekatan sehingga intersection area menjadi
lebih besar sebagai solusi untuk mempertahankan SNR. Nilai SNR berkorelasi negatif dengan jarak client ke AP. Nilai SNR akan semakin
besar jika jarak client ke AP semakin pendek. Nilai SNR akan semakin kecil jika jarak client ke AP semakin panjang [24].
Penempatan AP yang ada di dalam gedung dibagi dalam 5 zona. Hal tersebut dilakukan berdasarkan jarak lokasi antar gedung. Susunan jaringan fisik bangunan
tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.2. Berdasarkan pada Gambar 3.2 maka disusun skema pembagian zona-nya. Pembagian zona-nya adalah:
1. Zona 1 gedung C, A dan B
2. Zona 2 gedung akuntansi, perbankan dan administrasi niaga
3. Zona 3 gedung unit pelaksana teknis, laboratorium elektronika,
laboratorium elektro dan laboratorium telekomunikasi 4.
Zona 4 gedung CNC, laboratorium mesin, workshop mesin dan gudang ancylery
5. Zona 5 gedung PUML, serbaguna, perpustakaan, Administrasi
umum dan laboratorium workshop sipil Untuk lebih jelasnya pembagian zona disusun dalam gambar yang memuat
skala yang sesuai dengan jarak sebenarnya. Hal ini dilakukan untuk memudahkan perancangan simulasi dikarenakan jarak merupakan variabel yang penting dalam
penelitian ini. Skema pembagian zona dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 Susunan jaringan fisik bangunan
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.3 Pembagian zona
Universitas Sumatera Utara
3.2.3
Perancangan simulator
Pada tahap ini dilakukan pekerjaan yang berkaitan dengan rancangan kerja simulator yaitu algoritma yang dijalankan, tipe dan jenis simulator yang digunakan
serta sistem kerja dari simulator tersebut.
3.2.3.1
Algoritma least connections
Algoritma diawali dengan penetapan jumlah koneksi maksimum pada setiap AP. Penetapan tersebut sebesar 8 koneksi client maksimal pada setiap AP. Untuk
lebih jelasnya, diberikan sebuah contoh sebagai gambaran umum yaitu: a.
AP_1 melayani client sebanyak 3 koneksi. b.
AP_2 melayani client sebanyak 10 koneksi. c.
AP_3 tidak melayani client sama sekali. berdasarkan contoh tersebut, kondisi sistem tersebut tentu tidak seimbang. Maka
algoritma bekerja diawali dengan mengalihkan ke AP yang memiliki jumlah koneksi yang paling sedikit yaitu AP_3. Pada Gambar 3.4 terlihat koneksi client pada
intersection area beralih handoff dari AP_2 ke AP_3. Jumlah client yang melakukan handoff sebanyak 2 client karena AP_2 mempunyai kelebihan beban 2
client dari batas koneksi maksimum. Selanjutnya kondisi AP_3 masih menjadi AP yang memiliki jumlah koneksi yang paling sedikit. Apabila ada koneksi client yang
baru pada AP_2 maka kembali dilakukan handoff ke AP_3. Pada kondisi akhir terlihat jumlah koneksi AP_1 dan AP_3 adalah sama.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.4 Algoritma least connections
3.2.3.2 Simulator
Simulator yang digunakan dalam penelitian ini adalah OPNET
®
Tabel 3.1 Persyaratan sistem
14.5 dengan persyaratan sistem seperti yang dijelaskan pada Tabel 3.1.
Universitas Sumatera Utara
No. Perangkat Lunak
1 Microsoft Visual Studio 2005
2 OPNET® 14.5
‐modeler_145A_PL8_7808_win ‐modeler_docs_02‐Sep‐2008_win
‐models_145A_PL8_24Sep08_win 3
license maker : ‐OPNET.Modeler.14.5.License.Maker‐FFS
Tampilan software OPNET
®
Gambar 3.5 14.5 seperti pada
.
Gambar 3.5 Tampilan OPNET
®
14.5
Universitas Sumatera Utara
Diagam alir dari sistem kerja OPNET
®
Gambar 3.6 14.5 ditunjukan seperti pada
.
Gambar 3.6 Diagam alir sistem kerja OPNET
®
14.5
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: 1.
Memahami sistem adalah memahami apa yang menjadi tujuan dari sistem tersebut. Jika telah memahami tujuan sistem maka sistem akan dapat
dimodelkan secara tepat dan akurat berdasarkan spesifikasi-spesifikasi. 2.
Memahami target sistem adalah memahami apa yang menjadi target sistem tersebut dan mampu menjawab apa yang menjadi pertanyaan umum yang
berkaitan dengan sistem. 3.
Menentukan aspek permodelan adalah menentukan apa yang menjadi objek permodelan secara spesifik berdasarkan pertanyaan-pertanyaan. Objek-objek
tersebut menjadi butir-butir granularity yang diperlukan dalam sebuah model.
4. Mendefenisikan InputOutput adalah mendefenisikan apa yang menjadi input
output berdasarkan objek-objek permodelan. Input merupakan aspek awal dari sebuah model, perlu dilakukan penentuan jangkauan masukan input
range dan memilih nilai input yang berada dalam rentang jangkauan tersebut untuk menjaga agar seluruh variabel-nya konstan. Selanjutnya menentukan
output yang dibutuhkan seperti throughput dan menghadirkannya dalam bentuk yang baik seperti graph, tabel, animasi.
5. Menjalankan OPNET adalah menjalankan software simulasi dengan efektif,
memahami fitur-fiturnya dan bagaimana fitur tersebut dapat menghasilkan gambaran sistem yang terbaik.
Universitas Sumatera Utara
6. Output simulasi harus dilihat kembali tingkat akurasinya dengan cara
membandingkan output dengan hasil prediksi pada kondisi riil. apakah output tersebut telah akurat atau belum. Selanjutnya pertanyaan yang berkaitan
dengan kondisi dapat dijawab. Apakah semua output dapat dipahami dan bisa dibuktikan kebenarannya. Apakah modelnya telah berjalan dengan tepat dan
menghasilkan output yang sesuai. 7.
Output harus terperinci detail sesuai dengan keperluan. Hal tersebut dapat dilakukan dengan cara yaitu jangkauan input input range diperluas untuk
mendapatkan gambaran output yang lebih besar atau jangkauan input input range diperkecil sehingga fokus pada bagian tertentu.
8. Output harus berbentuk statistik yang baik dan bermamfaat. Bentuk statistik
yang baik menandakan bahwa model telah beroperasi dalam keadaan baik steady state. Simulasi pengukuran dilakukan dalam priode yang panjang dan
berulang-ulang agar output stabil dan untuk memastikan konsistensinya bahwa model tersebut dalam keadaan baik steady state.
3.2.3.3 Perancangan topologi jaringan pada simulator
Berdasarkan Gambar 3.3 maka dirancang bentuk topologi-nya di simulator dengan kategori yaitu:
a. Zona_1
Universitas Sumatera Utara
Konfigurasi pada zona_1 terdiri dari 1 node Application Definitions, 1 node Profile Definitions, 1 node server Acer Altos R720, 1 node switch
slip_64_dc_54_upgrade_adv, 3 node access point tipe 802.11g, 20 node mobile workstations. Bentuk topologi-nya seperti pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7 Topologi jaringan zona_1 pada simulator
Universitas Sumatera Utara
b. Zona_2
Konfigurasi pada zona_2 terdiri dari 1 node Application Definitions, 1 node Profile Definitions, 1 node server Acer Altos R720, 1 node switch
slip_64_dc_54_upgrade_adv, 3 node access point tipe 802.11g, 20 node mobile workstations. Bentuk topologi-nya seperti pada Gambar 3.8.
Gambar 3.8 Topologi jaringan zona_2 pada simulator
Universitas Sumatera Utara
c. Zona_3
Konfigurasi pada zona_3 terdiri dari 1 node Application Definitions, 1 node Profile Definitions, 1 node server Acer Altos R720, 1 node switch
slip_64_dc_54_upgrade_adv, 4 node access point tipe 802.11g, 20 node mobile workstations. Bentuk topologi-nya seperti pada Gambar 3.9.
Gambar 3.9 Topologi jaringan zona_3 pada simulator
Universitas Sumatera Utara
d. Zona_4
Konfigurasi pada zona_4 terdiri dari 1 node Application Definitions, 1 node Profile Definitions, 1 node server Acer Altos R720, 1 node switch
slip_64_dc_54_upgrade_adv, 4 node access point tipe 802.11g, 20 node mobile workstations. Bentuk topologi-nya seperti pada Gambar 3.10.
Gambar 3.10 Topologi jaringan zona_4 pada simulator
Universitas Sumatera Utara
e. Zona_5
Konfigurasi pada zona_5 terdiri dari 1 node Application Definitions, 1 node Profile Definitions, 1 node server Acer Altos R720, 1 node switch
slip_64_dc_54_upgrade_adv, 5 node access point tipe 802.11g, 20 node mobile workstations. Bentuk topologi-nya seperti pada Gambar 3.11.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.11 Topologi jaringan zona_5 pada simulator
Universitas Sumatera Utara
BAB 4 HASIL DAN ANALISIS