TUGAS AKHIR ANALISIS TRAFIK MENGGUNAKAN MRTG BERBASIS SNMP PADA JARINGAN KAMPUS UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat dalam menyelesaikan Pendidikan Sarjana (S-1) pada Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara
Oleh : JULIMAN YASONASA GEA 030402062
DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
1
ANALISIS TRAFIK MENGGUNAKAN MRTG BERBASIS SNMP PADA JARINGAN KAMPUS UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diajukan untuk melengkapi salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Teknik Elektro Universitas Sumatera Utara
Oleh : JULIMAN YASONASA GEA 030402062
Disetujui Oleh: Pembimbing
Ir.M.Zulfin,MT NIP:131945356
Diketahui Oleh: Ketua Departemen Teknik Elektro
(Ir.Nasrul Abdi, MT) NIP:131459554
DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
2
ABSTRAK
Universitas Sumatera Utara memiliki jaringan yang terhubung ke jaringan internet sebagai fasilitas yang disediakan bagi keperluan akademik. Penulis merasa tertarik untuk melakukan analisis trafik terhadap Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara. Hal utama yang menyebabkan kepadatan trafik adalah karakteristik dari kebutuhan user. Tingginya kepadatan trafik menyebabkan kongesti (kemacetan) pada jaringan. Solusi untuk mengatasi permasalahan pada trafik adalah efisiensi jaringan dan peningkatan kinerja jaringan. Efisiensi jaringan dilakukan dengan mengalokasikan penggunaan trafik pada tujuan utama pembangunan jaringan. Peningkatan kinerja jaringan dapat dilakukan dengan pengembangan perangkat jaringan. Dari hasil perhitungan didapat nilai Grade of Service (GoS) pada jam tersibuk sebesar 0,01%. Hal ini berarti probabilitas semua saluran sibuk pada jam tersebut adalah sebesar 0,01%. Nilai GoS ini sudah cukup baik karena kecilnya kemungkinan akses yang gagal. Namun, jika dilihat dari data tahunan terjadi peningkatan kepadatan trafik pada setiap bulannya, sehingga perlu dilakukan peramalan kebutuhan sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan jaringan pada beberapa tahun mendatang.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
3
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis persembahkan kepada Tuhan Yesus Kristus atas anugerah dan kasih setia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Tugas Akhir dengan judul “Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara” dibuat untuk memenuhi syarat kesarjanaan di Departement Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara. Dalam kesempatan ini, perkenankanlah penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Bapak Ir. Nasrul Abdi, MT dan Bapak Rahmat Fauzi, ST, MT selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara. 2. Bapak Ir. M.Zulfin, MT selaku dosen pembimbing, atas segala bimbingan, pengarahan dan saran sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. 3. Bapak Ir.Arman Sani, MT, Bapak Ir.Sihar Parlinggoman Panjaitan, MT, Bapak Maksum Pinem, ST, MT, Bapak Ali Hanafiah ST, MT atas segala ilmu pengetahuan yang penulis terima selama menjalani perkuliahan di Departemen Teknik Elektro khususnya Sub Telekomunikasi. 4. Seluruh staff pengajar dan pegawai Depertemen Teknik Elektro FT.USU 5. Ayahanda Töröziduhu Gea, SE,M.Si, dan Ibunda Nur Haida Hasibuan serta adikku Nuar, Rini, Febri atas semua doa dan kasih sayang yang selalu mereka berikan kepada penulis.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
4
6. Ruth, sebagai sahabat (watashi no tomodachi) yang memberi doa dan dukungan selama penulis mengerjakan Tugas Akhir ini. 7. Bang Jordan, Bang Sura, Alm. Tommy, Rani, Meli, Edy, Todo, Viktor, Ferdinan, serta semua rekan-rekan di Binjai Family yang tidak dapat kusebutkan satu persatu, untuk semua doa, dukungan dan motivasinya. 8. Dedi, Samuel, dan semua teman-teman angkatan ’03. Daniel’05, Eternal’05, Reinhard’05, Bale’06, Samuel’07, Sandy’07 serta semua pihak, keluarga maupun sahabat yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari bahwa tulisan ini masih memiliki banyak kekurangan. Saran dan kritik dari pembaca dengan tujuan menyempurnakan dan mengembangkan tulisan ini, sangat penulis harapkan.Akhir kata, penulis berharap semoga penulisan Tugas Akhir ini dapat bermanfaat dan memberikan tambahan ilmu pengetahuan bagi kita semua.
Medan,
Juli 2009
Penulis
Juliman Yasonasa Gea
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
5
DAFTAR ISI
ABSTRAK ............................................................................................................ i KATA PENGANTAR ..........................................................................................ii DAFTAR ISI .......................................................................................................iii DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ v
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ........................................................................................ 1 1.2 Rumusan Masalah.................................................................................... 2 1.3 Tujuan ..................................................................................................... 3 1.4 Batasan Masalah ...................................................................................... 3 1.5 Metodologi Penulisan .............................................................................. 4 1.6 Sistematika Penulisan .............................................................................. 4
BAB II JARINGAN KOMPUTER 2.1. Umum .................................................................................................... 6 2.2. Protokol Jaringan .................................................................................... 8 2.3. Protokol SNMP ...................................................................................... 9 2.3.1 Managed Object ......................................................................... 11 2.3.2 Manajer SNMP ......................................................................... 11 2.3.3 Management Information Base (MIB) ........................................ 14
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
6
2.3.4 Manajer dan Agen ................................................................ 15
BAB III TRAFIK JARINGAN 3.1 Dasar Trafik Jaringan............................................................................. 17 3.1.1 Satuan Trafik.............................................................................. 17 3.1.2 Besaran Trafik ............................................................................ 18 3.1.3 Teori Erlang-B ........................................................................... 18 3.2. MRTG .................................................................................................. 19 3.3 Instalasi MRTG ..................................................................................... 21 3.4 Pengambilan Data .................................................................................. 24 3.5 Perhitungan Trafik ................................................................................. 24 3.6 Gambaran Umum Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara ........... 25
BAB IV ANALISIS JARINGAN 4.1 Umum ................................................................................................... 27 4.2 Analisis Penggunaan Bandwidth ............................................................ 28 4.2.1 Analisis Penggunaan Bandwidth Harian ..................................... 28 4.2.2 Analisis Penggunaan Bandwidth Mingguan ................................ 36 4.2.3 Analisis Penggunaan Bandwidth per Bulan................................. 41 4.2.4 Analisis Penggunaan Bandwidth Tahunan .................................. 54 4.3. Grade Of Service (GoS) ........................................................................ 56
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
7
5.1 Kesimpulan ........................................................................................... 57 5.2 Saran ..................................................................................................... 58 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
8
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Dua kelompok di dalam model referensi OSI ............................................ 7 Gambar 2.2 Hubungan antara NMS dan agen ............................................................. 16 Gambar 2.3 Tampilan grafik penggunaan bandwidth pada MRTG ............................. 21 Gambar 4.1 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 1 Mei 2009 ......................... 27 Gambar 4.2 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 2 Mei 2009 ......................... 28 Gambar 4.3 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 3 Mei 2009 ......................... 29 Gambar 4.4 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 4 Mei 2009 ......................... 30 Gambar 4.5 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 5 Mei 2009 ......................... 31 Gambar 4.6 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 6 Mei 2009 ......................... 32 Gambar 4.7 Grafik Penggunaan Bandwidth pada tanggal 7 Mei 2009 ......................... 33 Gambar 4.8 Grafik Penggunaan Bandwidth pada minggu pertama bulan Mei 2009 .... 35 Gambar 4.9 Grafik Penggunaan Bandwidth pada minggu kedua bulan Mei 2009 ........ 36 Gambar 4.10 Grafik Penggunaan Bandwidth pada minggu ketiga bulan Mei 2009...... 37 Gambar 4.11 Grafik Penggunaan Bandwidth pada minggu keempat bulan Mei 2009 .. 38 Gambar 4.12 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Juli 2009 ............................. 40 Gambar 4.13 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Agustus 2009 ...................... 41 Gambar 4.14 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan September 2009 .................. 42 Gambar 4.15 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Oktober 2009 ...................... 43 ....................................................................................................................................... Gambar 4.16 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan November 2009................... 44 Gambar 4.17 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Desember 2009 ................... 45 Gambar 4.18 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Januari 2009 ........................ 46 Gambar 4.19 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Februari 2009 ...................... 47 Gambar 4.20 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Maret 2009.......................... 48 Gambar 4.21 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan April 2009 ........................... 49 Gambar 4.22 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Mei 2009............................. 50 Gambar 4.23 Grafik Penggunaan Bandwidth pada bulan Juni 2009 ............................ 51 Gambar 4.24 Grafik Penggunaan Bandwidth tahunan ................................................. 52 Gambar 4.25 Grafik Jam tersibuk ............................................................................... 54 Gambar 4.26 Grafik Detail Jam tersibuk ..................................................................... 54
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
9
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Dua kelompok di dalam model referensi OSI ................................................ 7 Tabel 4.1 Intensitas Trafik Harian .............................................................................. 36 Tabel 4.2 Intensitas Trafik Mingguan ......................................................................... 41 Tabel 4.3 Intensitas Trafik Bulanan ............................................................................ 54 Tabel 4.3 Intensitas Trafik Tahunan ........................................................................... 56
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
10
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Perkembangan telekomunikasi yang begitu pesat disebabkan oleh kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi serta kebutuhan manusia terhadap telekomunikasi itu sendiri. Lembaga pendidikan seperti perguruan tinggi membutuhkan sarana telekomunikasi seperti layanan akses internet yang menyajikan jutaan informasi, pengelolaan data akademik, pertukaran informasi antar kampus (inherent), penyediaan informasi akademik kepada mahasiswa, dan lain sebagainya. Universitas Sumatera Utara telah memiliki jaringan komputer kampus yang menghubungkan jaringan komputer antar fakultas dan jaringan komputer ke luar kampus (inherent dan internet). Setiap mahasiswa pada jaringan kampus dapat mengakses internet dengan berbagai jenis kebutuhan, baik dari dalam kampus maupun informasiinformasi dari lembaga-lembaga yang bekerja sama dengan Universitas Sumatera Utara. Fasilitas yang disediakan Universitas Sumatera Utara kepada mahasiswanya berupa akses informasi yang begitu luas, akan menuntut kinerja yang baik pada jaringan kampus Universitas Sumatera Utara. Penggunaaan berbagai perangkat dan media transmisi harus disesuaikan dengan tingkat kebutuhan dari para pengguna jaringan. Jika ternyata teknologi yang digunakan sudah tidak mencukupi kebutuhan dari para pengguna jaringan, maka dibutuhkan pengembangan jaringan dalam rangka meningkatkan kinerja jaringan. Tingkat penggunaan bandwidth pada setiap lokasi ternyata berbeda-beda. Penggunaan bandwidth pada jaringan kampus bukan hanya dipengaruhi oleh banyaknya
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
11
user, namun juga dipengaruhi oleh jenis dan tingkat kebutuhan pengiriman dan penerimaan data (upload dan download). Kepadatan trafik pada jaringan kampus Universitas Sumatera Utara dapat dianalisa dan dijadikan peramalan kebutuhan pada masa-masa yang akan datang. Dengan demikian dapat informasi ini dapat menjadi pertimbangan dalam pengembangan jaringan dan teknologi yang digunakan. Salah satu parameter untuk menganalisis kepadatan trafik suatu jaringan, adalah tingkat penggunaan bandwidth pada jaringan tersebut. Penggunaan bandwidth pada jaringan dapat dianalisis oleh protokol manajemen seperti Simple Network Management Protocol (SNMP). Untuk memudahkan analisis dari protokol SNMP tersebut penulis menggunakan sebuah perangkat lunak yang dapat menampilkan informasi dari protokol SNMP tersebut ke dalam bentuk grafik. Perangkat lunak yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah Multi Router Traffic Grapher (MRTG). Perangkat lunak ini memperoleh informasi dari SNMP untuk menggambarkan keadaan jaringan, baik secara keseluruhan maupun di setiap node (seperti switch, router, workstation, server).
1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan
latar
belakang
diatas,
maka
dapat
dirumuskan
beberapa
permasalahan antara lain : 1.
Bagaimana cara kerja protokol Simple Network Management Protocol (SNMP)?
2.
Apakah perangkat lunak Multi Router Traffic Grapher (MRTG) dan bagaimana cara kerjanya?
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
12
3.
Bagaimana menganalisis penggunaan bandwidth (per hari, per minggu, per bulan, per tahun) yang diperoleh dari software tersebut secara statistik?
4.
Dari hasil analisis tersebut, apakah diperlukan pengembangan jaringan untuk meningkatkan kinerja jaringan tersebut?
1.3 Tujuan Tujuan penulisan dari Tugas Akhir ini adalah : 1. Menganalisa trafik jaringan kampus Universitas Sumatera Utara dari penggunaan bandwidth. 2.
Menentukan apakah sudah diperlukan pengembangan jaringan untuk meningkatkan kinerja jaringan tersebut.
1.4 Batasan Masalah Agar masalah yang dibahas pada Tugas Akhir ini tidak terlalu meluas dan tidak menyimpang dari topik yang ada, maka penulis perlu membatasi masalah sebagai berikut: 1.
Membahas analisis trafik pada jaringan kampus menggunakan perangkat lunak Multi Router Traffic Grapher (MRTG) berdasarkan protokol Simple Network Management Protocol (SNMP).
2.
Hanya membahas sistem jaringan kampus Universitas Sumatera Utara dari aspek waktu dan penggunaan bandwidth secara periodik.
3.
Tidak membahas perangkat-perangkat yang dipakai pada jaringan kampus Universitas Sumatera Utara secara terperinci.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
13
1.5 Metodologi Penulisan Metode penulisan yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: 1.
Studi literatur, berupa penelahaan terhadap buku-buku dan jurnal-jurnal referensi yang berkaitan dengan permasalahan.
2.
Proses pengumpulan data dengan menggunakan perangkat lunak yang berkaitan dengan aspek-aspek trafik data pada jaringan serta menganalisa data tersebut untuk menentukan tingkat kepadatan baik pada waktu-waktu tertentu maupun secara kumulatif untuk menentukan jumlah rata-rata penggunaan. Hasil analisis tersebut akan digunakan untuk menentukan apakah pengembangan jaringan diperlukan. Perangkat lunak utama yang digunakan adalah Multi Router Traffic Grapher (MRTG).
I.6 Sistematika Penulisan Materi pembahasan dalam Tugas Akhir ini diurutkan dalam lima bab yang diuraikan sebagai berikut: BAB I
: PENDAHULUAN Bab ini berisi tentang latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penulisan, batasan masalah, metode penulisan dan sistematika penulisan.
BAB II
: JARINGAN KOMPUTER Bab ini membahas mengenai jaringan komputer, model referensi OSI dan TCP/IP, dan protokol-protokol jaringan.
BAB III
: DESAIN ANALISIS DAN IMPLEMENTASI Bab ini membahas tentang penggunaan perangkat lunak MRTG.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
14
BAB IV
: ANALISIS JARINGAN Bab ini berisi analisis penggunaan bandwidth pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara
BAB V
: PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dari Tugas Akhir ini dan saran penulis.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
15
BAB II JARINGAN KOMPUTER
2.1 Umum Perkembangan yang begitu luas dalam teknologi telekomunikasi menyebabkan keragaman terhadap perangkat yang dihasilkan, baik berupa perangkat keras maupun perangkat lunak dari masing masing perusahaan atau vendor. Untuk itu diperlukan sebuah model referensi yang mengatur setiap protokol-protokol dari berbagai produk vendor tersebut agar dapat bekerja sama dengan produk dari vendor lain. Sebuah model referensi merupakan konsep yang menggambarkan bagaimana komunikasi seharusnya dilakukan. Model refensi mengidentifikasikan semua proses yang dibutuhkan untuk melakukan komunikasi dan membaginya ke dalam kelompok secara logika yang disebut layer. Model referensi Open System Interconnection (OSI) merupakan salah satu model referensi atau arsitektur jaringan yang utama. OSI menjelaskan bagaimana data dan informasi jaringan berkomunikasi dari aplikasi yang berada di komputer lain. Tujuan utama dari setiap model referensi, khususnya OSI model adalah untuk mengijinkan berbagai macam perangkat dari manufaktur yang berbeda dapat saling beroperasi. Keuntungan lainnya antar lain: 1. Membagi kompleksitas yang terdapat dalam jaringan 2. Perubahan yang terjadi pada satu layer tidak mempengaruhi semua layer. Hal ini dapat mengizinkan developer mengambil spesialisasi dalam membangun sebuah aplikasi. Akibatnya akan mempercepat proses perkembangan suatu sistem. 3. Mendefenisikan standarisasi interface agar antar vendor dapat saling berintegrasi.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
16
Model referensi OSI terdiri dari tujuh lapis (layer) yang secara umum terbagi dalam dua kelompok, yakni Upper Layer (Application Layer) dan Lower Layer (Data Transport Layer). Lapis yang tergolong dalam Upper Layer mendefenisikan bagaimana aplikasi pada sebuah host yang akan berkomunikasi dengan user dan host lainnya. Sedangkan Lower Layer mendefenisikan bagaimana data terkirim dari satu host ke host yang lainnya. Pada Tabel 2.1 diperlihatkan pengelompokan lapis-lapis pada model referensi OSI. Tabel 2.1 Dua kelompok di dalam model referensi OSI Application Application Presentation Session Transport Data Network Transport Data Link Physical
Lapis aplikasi berfungsi sebagai interface antara user dan komputer. Lapis ini bertanggungjawab untuk mengidentifikasi ketersediaan patner komunikasi, menentukan ketersediaan resources dan melakukan proses sinkronisasi komunikasi. Lapis presentasi berfungsi menyediakan sistem penyajian data ke lapis aplikasi. Lapis ini berfungsi menyediakan sistem pembentuk kode (format coding) dan menyediakan proses konversi antar format coding yang berbeda. Lapis sesi bertanggungjawab pada proses pembentukan, pengelolaan dan pemutusan sesi antar sistem aplikasi. Lapis sesi bertugas mengendalikan dialog antar device atau node. Lapis transport bertanggung jawab dalam proses pengemasan data upper layer ke dalam segmen dan menyediakan mekanisme multiplexing aplikasi dari upper layer; pengiriman segmen antar host, penetapan hubungan antara host pengirim dan host
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
17
penerima dengan bentuk virtual circuit; menjamin proses pengiriman data yang dapat diandalkan (optional). Lapis network bertanggung jawab untuk mengarahkan perjalanan (routing) melalui internetwork dan bertanggungjawab mengelola sistem pengalamatan network. Router merupakan device yang bekerja di lapis network dan bertanggungjawab untuk membawa trafik antar device yang terletak dalam network yang berbeda. Lapis data link menjamin bahwa pesan dikirimkan ke media yang tepat dan menterjemahkan pesan dari lapis network ke dalam bentuk bit di lapis fisik untuk dikirimkan ke host lain. Lapis data link membentuk paket ke dalam bentuk frame dan menambahkan sebuah header yang berisi alamat hardware. Lapis fisik melakukan pengiriman dan penerimaan bit. Lapis fisik secara langsung menghubungkan media komunikasi yang berbeda-beda. Lapis fisik menetapkan kebutuhan-kebutuhannya secara electrical, mechanical, prosedural untuk mengaktifkan, memelihara dan memutuskan jalur antar sistem secara fisik [1].
2.2 Protokol Jaringan Protokol merupakan istilah standar dalam konteks komunikasi data di antara mesin-mesin dalam jaringan. Protokol memungkinkan data diambil dan dikirimkan bagian per bagian agar diperoleh transmisi yang handal, kemudian dipadukan kembali dalam susunan yang tepat begitu sampai di tujuan. Proses pemaduan kembali ini disebut dengan reassembly. Ketika data hendak ditransmisikan diantara dua atau lebih device, protokol bertanggung jawab dalam menjaga keutuhannya antara lain: memberikan cara pemeriksaan error, mengenali jenis gangguan, memberikan cara bagi pengirim untuk
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
18
mengenali akhir transmisi, dan memberikan cara bagi penerima untuk mengenali bahwa pesan telah diterima. Protokol digunakan untuk beragam tujuan pada komunikasi komputer. Fungsi utama protokol adalah untuk memberikan standar pada jaringan-jaringan komputer walaupun aplikasi yang digunakan sangat luas [2].
2.3 Protokol SNMP Simple Network Management Protocol (SNMP) adalah Internet Protocol Suite yang dibuat oleh Internet Engineering Task Force (IETF) pada sekitar tahun 1988. Tujuan awal diciptakannya protokol SNMP ini adalah untuk mengatur berbagai device yang semakin banyak seiring dengan berkembangnya jaringan Internet. SNMP dikembangkan untuk menyediakan peralatan manajemen jaringan yang mendasar dan mudah d2mplementasikan untuk
rangkaian
protokol jenis Transport
Control
Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). SNMP merupakan protokol dari lapis aplikasi yang digunakan untuk network management system untuk memonitor perangkat jaringan sehingga dapat memberikan informasi yang dibutuhkan bagi pengelolanya. SNMP mencakup protokol yang aktual, defenisi informasi yang ditangani (managed information), dan komponen-komponen terkait lainnya. Server manajemen SNMP dapat melakukan tes untuk memeriksa status antara perangkat jaringan yang merupakan fungsi pada lapis fisik. Pada lapis Data Link, server manajemen SNMP dapat digunakan untuk mengkonfigurasi, mengaktifkan, dan mematikan jaringan. Server manajemen dapat menerima frame keluar dan masuk, dan perhitungan error pada setiap perangkat. Server manajemen SNMP bekerja pada lapis Network dengan memeriksa IP address assignments, address translation tables, and
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
19
routing tables. Dengan demikian, server manajemen SNMP dapat menghitung trafik IP dan error. Di lapis Transport, server manajemen SNMP dapat durasi koneksi TCP pada sistem sehingga dapat menghitung trafik TCP dan UDP serta error yang terjadi [2]. Dengan demikian SNMP dapat digunakan untuk pengawasan, pengkoleksian statistik, pemeriksa unjuk kerja dan keamanan dari suatu jaringan. Untuk melakukan fungsi-fungsi tersebut SNMP dibagi menjadi tiga bagian yang bekerja sama satu sama lain yaitu managed device, agen, dan Network Management System (NMS). Berikut ini deskripsi mengenai fungsi dari ketiga elemen tersebut: 1. Managed device Managed device adalah node jaringan yang memiliki SNMP agen dan berada dalam jaringan yang dimanajemen. Managed device akan mengumpulkan informasi yang nantinya bisa diakses oleh NMS dengan menggunakan SNMP. Managed device bisa berupa router, switch, hub, ethernet/NIC, ataupun elemen network lainnya. 2. Agen Agen merupakan software untuk manajemen network yang berada di managed device. Agen berperan untuk menerjemahkan informasi ke dalam "bahasa" yang kompatibel dengan SNMP. 3. Network Management Stations Network Management Server adalah bagian dalam jaringan yang akan melakukan pengawasan ataupun mengatur managed device. Istilah lain dari Network Management Station adalah Network Management Server [3].
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
20
2.3.1 Managed Object Berikut ini merupakan tiga atribut yang merepresentasikan sebuah managed object atau yang sering juga disebut dengan managed device, yaitu: 1. Nama Nama atau object identifier (OID), dengan jelas mendefenisikan sebuah managed object.
Nama-nama ini umumnya dipakai dalam dua bentuk yaitu numeric dan
“human readable”. 2. Tipe dan sintaks Tipe data dari sebuah managed object merupakan subset dari Abstract Syntax Notation One (ASN.1) merupakan cara untuk menspesifikasikan bagaimana data direpresentasikan dan dikirimkan antara manajer dan agen. Tipe dan sintaks dari ASN.1 bersifat independent sehingga komputer dengan sistem operasi yang berbeda dapat saling berkomunikasi. 3. Encoding Sebuah managed object di-encoded ke sebuah string menggunakan Basic Encoding Rules (BER). BER mendefenisikan bagaimana objek di-encoded dan di-decoded maka object tersebut ditransmisikan melalui media transport seperti Ethernet [4].
2.3.2 Manajer SNMP Manajer SNMP merupakan
platform sistem manajemen atau pelaksana dari
manajemen jaringan, pada kenyataannya manajer ini merupakan komputer biasa yang ada pada jaringan yang mengoperasikan perangkat lunak untuk manajemen jaringan. Manajer ini terdiri atas satu proses atau lebih yang berkomunikasi dengan agen-agennya dan berfungsi untuk mengumpulkan informasi dari agen dalam jaringan. Manajer akan
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
21
mengumpulkan informasi dari jaringan yang diminta oleh administrator saja dan bukan semua informasi yang dimiliki oleh agen. Bila seorang administrator melakukan peran pemantauan terhadap suatu jaringan, maka manajer SNMP akan meminta kepada agen untuk menjalankan peran sebagai pemantau, dan bukan sebagai pengontrol, jadi operasi pelaporan agen kepada manajer hanya berupa “read only running system” dan bukan “system setting” Banyak manajer saat ini memiliki antarmuka pengguna teks dan grafis dengan sistem pelaporan sederhana yang memungkinkan manajer jaringan memeriksa status jaringan dan mengambil tindakan tertentu bila diperlukan. Manajer SNMP bertanggungjawab untuk melakukan pengaksesan, modifikasi atau menerima informasi dari agen-agen yang dikelola. Sama juga halnya dengan agen, manajer SNMP dapat melakukan dua peran. Pada peran pemantauan, manajer SNMP hanya meminta dan menerima laporan berupa informasi dari agen-agen yang dikelola. Sedangkan pada peran pengontrolan, manajer SNMP dapat melakukan berbagai modifikasi terhadap agen-agen yang dikelola. Manajer dan agen mungkin bisa tinggal satu atap serta dapat bekerja dalam entitas atau kesatuan manajemen yang sama. Manajer bertanggung jawab secara khusus untuk mengatur atau menjalankan serangkaian atau sebidang tugas agen. Platform pemantauan manajer SNMP yang baik harus menyediakan beberapa komponen dasar berikut, yaitu: 1. Polling Polling adalah kemampuan untuk mengatur thresholds pada objek MIB SNMP dan memberikan respon dengan beberapa tipe notifikasi ketika thresholds tersebut dilewati. Tujuan dari fungsi ini adalah kemampuan untuk menentukan perangkat mana yang memberikan respon (misalnya: perangkat mana yang sedang online) dan perangkat mana yang tidak memberikan respon (misalnya : sedang rusak).
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
22
2. Monitoring Monitoring adalah kemampuan untuk secara terus menerus mengawasi nilai SNMP sepanjang waktu, mengumpulkan contoh nilai pada interval periodik untuk melihat trend jaringan. Fungsi ini digunakan untuk menentukan keluaran dari jaringan sepanjang waktu (dengan mengawasi bandwidth). 3. Tool Set Tool Set adalah tool manajemen tradisional dari SNMP adalah MIB browser, yang mengijinkan administrator melihat objek MIB pada kelompok perangkat tertentu. Hal ini prinsip dasar antarmuka untuk mengatur nilai pada SNMP agen dan secara aktual perubahan pada jaringan melalui SNMP. 4. MIB Compiler MIB Compiler (Management Information Base Compiler) adalah kemampuan menambahkan objek MIB baru yang disediakan oleh perangkat jaringan tertentu. Dalam hal ini MIB compiler ekstensi khusus agar perangkat jaringan dari vendor tersebut dapat diamati [5]. SNMP memiliki kemampuan untuk melakukan polling (menanyakan kondisi) pada perangkat dan mengambil informasi-informasi manajemen dari perangkat tersebut. SNMP dapat melakukan internal polling atau external polling. Internal polling digunakan pada aplikasi yang berjalan sebagai sebuah daemon yang secara periodik dijalankan pada aplikasi lokal. External polling dikerjakan oleh NMS. OpenView NMS menyediakan implementasi luar biasa pada external polling karena dapat mengambarkan dan menyimpan data untuk mengingatkan administrator jaringan jika terjadi sesuatu yang salah pada jaringan.
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
23
Proses Polling membutuhkan alokasi bandwidth yang tidak sedikit terlebih jika pada suatu jaringan terdapat ratusan atau ribuan perangkat yang akan di-polling. Karena itu diperlukan internal polling untuk menangani perangkat lokal. Internal polling berjalan dengan agen internal atau built-in pada perangkat yang dimanajemen. Selama polling tersebut merupakan bagian dalam internal perangkat, maka tidak dibutuhkan trafik antara agen dan NMS. Namun untuk hal teknikal dan keamanan pada jaringan tidak mungkin dapat dilakukan polling sebuah perangkat secara internal. Untuk itu diperlukan external polling untuk mengkoleksi informasi dari setiap perangkat lokal. External polling dapat melibatkan satu atau lebih NMS atau banyak mesin [4].
2.3.3 Management Information Base (MIB) MIB adalah sekumpulan informasi yang teratur tentang keberadaan seluruh peralatan jaringan. Semua informasi yang diakses atau dimodifikasi melalui agen sama dengan MIB. Informasi-informasi tersebut akan diambil oleh agen dan diberikan kepada manajer SNMP berdasarkan permintaan. Tidak semua informasi yang ada pada MIB diberikan oleh agen, akan tetapi berdasarkan tindakan yang dilakukan oleh manajer SNMP. MIB terdiri dari informasi sekumpulan objek-objek yang diatur (managed object) dan memiliki pengidentifikasian yang unik yang disebut dengan MIB Object Identify. Untuk setiap objek MIB akan muncul definisi MIB yang menentukan objek secara terstruktur. Struktur MIB bersifat hierarki dan memiliki aturan sedemikian rupa sehingga informasi atau variabel setiap objek dapat dikelola dengan mudah. Untuk memudahkan proses pengelolaan informasi, objek-objek ini dikelompokkan menjadi sepuluh kelompok. Kesepuluh kelompok tersebut dimaksudkan untuk menyediakan basis
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
24
tentang apa yang harus di mengerti oleh stasiun manajemen (manajer atau platform antarmuka aplikasi manajemen). Kelompok baru dan objek baru akan secara pasti ditambah di masa depan. Dan vendor mempunyai kebebasan untuk menentukan objek-objek tambahan bagi produknya. Pada awalnya MIB hanya berisikan objek-objek dari kelompok sistem. Pada kelompok sistem, agen akan menginformasikan kepada manajer SNMP dengan platform antar muka tertentu, untuk mengizinkan administrator untuk mengetahui alamat (IP Address), nama
peralatan
baik
hardware
maupun
software
yang
dikandung,
nama
penanggungjawab, lokasi dan tugas- tugas yang perlu dikerjakan, dan memeriksa kesalahan sehingga dapat diperbaiki secepat mungkin dengan waktu yang relatif singkat [3].
2.3.4 Manajer dan Agen Dalam SNMP, Manajer dan agen merupakan perangkat yang mengelola informasi yang diberikan oleh managed device. Manajer merupakan sebuah server yang berjalan dengan bebagai jenis software yang dapat melakukan tugas-tugas manajemen pada sebuah jaringan. Manajer sering disebut sebagai Network Management Station (NMS). Sebuah NMS bertanggung jawab untuk polling dan menerima traps dari agen pada jaringan. Sebuah polling, dalam konteks manajemen jaringan, adalah tindakan menanyakan keadaan (querying) pada agen untuk beberapa informasi dari managed device seperti router, switch, Unix server, dan lain sebagainya. Informasi ini dapat berguna untuk menentukan apakah terjadi permasalahan pada jaringan. Trap merupakan cara agen memberitahukan NMS jika sesuatu terjadi. Trap dikirimkan secara asinkron, dan bukan merupakan tanggapan query yang dikirimkan oleh NMS. NMS akan
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
25
bertanggung jawab untuk melakukan tindakan berdasarkan informasi yang diterima dari agen. Sebagai contoh ketika kinerja perangkat T1 ke Internet berkurang, maka router dapat mengirim trap ke NMS. Kemudian NMS melakukan tindakan untuk memberitahukan apa yang terjadi kepada administrator jaringan. Agen merupakan software yang dapat berjalan pada perangkat jaringan yang dimanajemen. Agen menyediakan informasi untuk NMS dengan mengawasi beragam aspek operasional perangkat. Sebagai contoh, agen pada router mampu mengawasi keadaan dari setiap interface (perangkat antar muka), yang mana yang aktif dan yang mana yang tidak aktif. NMS dapat menanyakan status setiap interface dan melakukan sesuatu ketika ada dari perangkat-perangkat tersebut yang padam. Ketika agen memutuskan telah terjadi sesuatu yang buruk, agen mengirimkan trap kepada NMS. Beberapa perangkat akan mengirimkan trap yang berbunyi “all clear” sebagai respon ketika telah terjadi perubahan dari bad state ke good state. Hal ini sangat berguna dalam menentukan
apakah
permasalahan
telah
teratasi.
Gambar 2.1 berikut ini
menunjukan hubungan antara NMS dan agen [4].
Gambar 2.1 Hubungan antara NMS dan Agen
Juliman Yasonasa Gea : Analisis Trafik Menggunakan MRTG Berbasis SNMP Pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara, 2009.
26
BAB III TRAFIK JARINGAN
3.1 Dasar Trafik Jaringan Secara umum, trafik adalah perpindahan suatu benda dari satu tempat ke tempat lain. Di bidang pertelekomunikasian, yang dimaksud dengan benda disini adalah sinyalsinyal informasi seperti pulsa dan frekuensi. Jadi trafik adalah perpindahan sinyal-sinyal informasi dari satu tempat ke tempat lain melalui media telekomunikasi. Trafik juga dapat diartikan sebagai pemakaian (pendudukan) terhadap suatu sisttem peralatan/ saluran telekomunikasi yang diukur dengan waktu (kapan dan berapa lama), juga terkait dengan apa yang dipakai, dari mana, ke mana, dan lain-lain. Sibuknya sistem CPU sehingga tidak dapat memproses data atau menunda pemrosesan merupakan suatu indikasi kepadatan trafik. 3.1.1 Satuan Trafik Satuan trafik yang umum digunakan adalah Erlang, yang diambil dari nama seorang ilmuan Denmark, Agner Kraup Erlang (1878-1929), seorang penemu teori trafik. 1 Erlang adalah pendudukan suatu sirkit yang terus-menerus selama 1 jam. Satuan trafik lainya yang biasa dipakai dan hubungannya dengan Erlang adalah: 1 Erlang
= 1 TU (Traffic Unit) = 1 VE (Verkehrseintheit) = 36 CCS (Cent Call Seconds) = 36 HCS (Hundred Call Seconds) = 36 UC (Unit Call) = 30 ARC (Appels re’duits a l’heure shargee)
17
= 30 EBCH (Equated Busy Hour Call) 3.1.2 Besaran Trafik Besaran Trafik merupakan objek pengukuran trafik terhadap jumlah pendudukan pada suatu peralatan/ saluran yang diukur berdasarkan waktu (kapan dan berapa lama). Besaran trafik yang dikenal adalah: 1. Volume Trafik (V) = Jumlah waktu pendudukan. 2. Intensitas Trafik (A) = Jumlah waktu pendudukan per satuan waktu [6]. 3.1.3 Teori Erlang-B Erlang menentukan tingkat pelayanan (Grade of Service) pada suatu sistem panggilan hilang (Lost-Call System) yang mempunyai N kanal dengan trafik yang ditawarkan seperti pada Gambar 3.1 dengan asumsi sebagai berikut: 1. Pure-chance traffic, yaitu kedatangan panggilan pada suatu sistem adalah kejadian acak dan bersifat independen. 2. Statistical equilibrium, yaitu probabilitas trafik pada sistem tidak berubah atau sistem dengan proses acak dan stasioner. 3. Full Availability, yaitu setiap panggilan yang datang dapat diteruskan ke setiap saluran keluar. 4. Panggilan yang masuk pada saat sibuk akan hilang.
}
Trafik yang ditawarkan sebesar A Erlang
N saluran keluar
Garmbar 3.1 Lost-Call System
18
Probabilitas dari panggilan hilang merupakan distribusi Erlang pertama dan disebut dengan Grade of Service (GoS) atau Erlang-B seperti yang terlihat pada Persamaan 3.1. Persamaan ini diberi simbol E1,N(A), yang menyatakan probabilitas hilangnya panggilan pada sejumlah N saluran berkas sempurna (full Availability) dengan trafik yang ditawarkan sebesar A Erlang.
B = E1, N ( A) =
A N / N! N
∑A
N
/ N!
k =0
(3.1)
Untuk memudahkan perhitungan pada program komputer dapat digunakan dengan cara iterasi (perulangan) seperti pada Persamaan (3.2). Persamaan ini merupakan persamaan rekursif Erlang-B [7]. B = E 1, N ( A) =
AE 1, N -1 ( A) N + AE 1, N -1 ( A)
(3.2)
3.2 MRTG Multi Router Traffic Grapher (MRTG), merupakan aplikasi yang dapat digunakan untuk memonitor traffic load dalam suatu jaringan. MRTG dapat digunakan oleh seorang user untuk melihat traffic load yang terdapat pada jaringan pada kurun waktu tertentu dalam bentuk tampilan grafik. MRTG dibuat dengan menggunakan bahasa Perl, dan dapat berjalan pada beberapa sistem operasi seperti Unix/Linux, Windows, dan Netware. Pada awalnya, MRTG dibuat oleh Tobias Oetiker dan Dave Rand untuk memonitor trafik router. Selanjutnya, aplikasi ini dikembangkan sebagai tool yang dapat menghasilkan grafik dan statistik dari trafik jaringan.
19
MRTG menggunakan SNMP untruk mengirimkan dua buah object identifiers (OIDs) ke sebuah perangkat. Perangkat ini, harus dapat mendukung SNMP, dan kemudian MIB akan mencari OIDs yang telah dispesifikasikan. Setelah mengkoleksi informasi, MIB akan mengirim balik raw data yang telah dienkapsulasi dalam sebuah protokol SNMP. MRTG menyimpan data ini dalam sebuah log client, dari record data yang telah dihasilkan oleh suatu perangkat. Selanjutnya, MRTG akan menghasilkan dokumen HTML dari log yang dihasilkan, yang didalamnya berisi daftar trafik dalam bentuk detail grafik untuk perangkat yang dimaksud. Sebagai aplikasi monitoring yang banyak digunakan para system administrator saat ini, MRTG sudah memiliki cukup banyak fitur. Beberapa fitur yang dimiliki antara lain: 1. Dapat mengukur dua buah nilai (1 untuk input, 0 untuk output). 2. Mengambil data dengan menggunakan sebuah SNMP agen, atau melalui output yang dihasilkan dari command line. 3. Dapat menghasilkan laporan data setiap lima menit sekali. 4. Menghasilkan sebuah halaman HTML per target, yang menghasilkan tampilan gambar dalam bentuk 4 grafik. 5. Menghasilkan laporan berdasarkan periode waktu tertentu (hari, minggu, bulan, tahun). 6. Secara otomatis dapat menghasilkan skala Y axis dari grafik, untuk menampilkan grafik secara detail. 7. Dapat mengirimkan pesan warning via e-mail, jika terdapat suatu ancaman dalam jaringan yang tidak diinginkan [8].
20
MRTG mengoleksi informasi dari statistik trafik jaringan dan menghasilkan grafik dalam bentuk web pages sehingga mudah dan menarik untuk diamati. Gambar 2.3 merupakan tampilan grafik yang dihasilkan MRTG dalam format HTML. Gambar ini menunjukan penggunaan bandwidth per hari, per minggu, per bulan dan per tahun dari sebuah jaringan ethernet [4].
Gambar 2.3 Tampilan Grafik Penggunaan Bandwidth pada MRTG
3.3 Instalasi MRTG Sistem operasi yang digunakan oleh server Jaringan Sumatera Utara adalah Linux. Oleh karena itu, proses instalasi MRTG yang akan dijabarkan berikut merupakan proses instalasi untuk sistem operasi Linux. MRTG installer dapat di-download dari website
http://people.ee.ethz.ch/~oetiker/webtools/mrtg/pub.
Sebelum
melakukan
21
instalasi perlu dipastikan bahwa protokol SNMP telah diaktifkan serta file library seperti perl, GCC, gd, libpng, dan zlib telah tersedia pada sistem operasi. Pada umumnya semua file tersebut telah ada pada sistem operasi Linux yang beredar sekarang ini. Berikut ini langkah-langkah instalasi MRTG: 1. Langkah pertama ialah melakukan kompilasi library, yaitu dengan membuat direktori kompilasi dengan cara mengetikan perintah berikut pada command-line. mkdir -p /usr/local/src cd /usr/local/src
wget merupakan program download sederhana yang dapat digunakan langsung pada command-line untuk mengakses file library yang belum terinstal pada sistem operasi. - Jika zllib belum diinstal dapat diketikan perintah berikut: wget http://www.gzip.org/zlib/zlib-1.1.4.tar.gz gunzip -c zlib-*.tar.gz | tar xf rm zlib-*.tar.gz mv zlib-* zlib cd zlib ./configure make cd ..
- Jika libpng belum diinstal dapat diketikan perintah berikut: wget ftp://ftp.simplesystems.org/pub/libpng/png/src/libpng1.2.33.tar.gz gunzip -c libpng-1.2.33.tar.gz | tar xf mv libpng-* libpng cd libpng env CFLAGS="-O3 -fPIC" ./configure --prefix=$INSTALL_DIR make rm *.so.* *.so cd ..
- untuk instalasi gd dapat diketikan perintah berikut: wget http://www.boutell.com/gd/http/gd-1.8.4.tar.gz gunzip -c gd-*.tar.gz |tar xf rm gd-*.tar.gz mv gd-* gd
22
cd gd perl -i~ -p -e s/gd_jpeg.o//g Makefile make INCLUDEDIRS="-I. -I../zlib -I../libpng" \ LIBDIRS="-L../zlib -L. -L../libpng" \ LIBS="-lgd -lpng -lz -lm" \ CFLAGS="-O -DHAVE_LIBPNG" cd ..
2. Langkah kedua adalah kompilasi MRTG, yaitu dengan cara mengetikan perintah sebagai berikut pada command-line. cd /usr/local/src gunzip -c mrtg-2.16.2.tar.gz | tar xvf cd mrtg-2.16.2 ./configure --prefix=/usr/local/mrtg-2 ./configure --prefix=/usr/local/mrtg-2 \ --with-gd=/usr/local/src/gd \ --with-z=/usr/local/src/zlib \ --with-png=/usr/local/src/libpng
Untuk menginstal MRTG dapat diketikan perintah: make install
(requires gnu install)
dan akhirnya semua file yang dibutuhkan MRTG telah terinstal di subdirektori /usr/local/mrtg-2. 3. Langkah ketiga adalah konfigurasi MRTG, berarti mengonfigurasikan MRTG untuk memonitor perangkat jaringan. Hal ini dapat dilakukan dengan membuat sebuah file mrtg.cfg. Nama router pada skrip dibawah dapat diubah sesuai dengan pilihan. cfgmaker --global 'WorkDir: /home/httpd/mrtg' \ --global 'Options[_]: bits,growright' \ --output /home/mrtg/cfg/mrtg.cfg \
[email protected]
4. Langkah ketiga adalah menjalankan MRTG. Setelah file konfigurasi dibuat, dapat dicoba mengetikan perintah sebagai berikut. /usr/local/mrtg-2/bin/mrtg /home/mrtg/cfg/mrtg.cfg
Maka MRTG akan meng-query router dan juga membuat mrtg trafic graphs dan webpages pertama. Ketika menjalankan mrtg pertama kali akan banyak permintaan
23
tentang hilangnya file log. Hal ini normal untuk pertama atau kedua kalinya mrtg dijalankan. Jika setelah beberapa masih terjadi kesalahan mungkin terjadi kesalahan.
Menjalankan mrtg secara manual tidak ideal dalam jangka panjang. Untuk itu, perlu dilakukan otomatisasi proses mrtg dengan interval rutin (artinya akan 5 menit sekali secara default). Hal ini dapat dilakukan dengan memasukkan mrtg ke crontab dengan baris seperti ini [9]:
# crontab -e 0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55 * * * * /usr/local/mrtg-2/bin/mrtg /usr/local/httpd/htdocs/mrtg/cfg/cobain.cfg mrtg harus dijalankan sebagai proses daemon dengan menambahkan baris RunAsDaemon: Yes ke file konfigurasi mrtg dan kemudian membuat startup script untuk system startup sequence. script minimal untuk disimpan di bawah init.d contohnya seperti ini: #! /bin/sh cd /usr/local/mrtg-2.9.18pre3/bin && ./mrtg –user=mrtg-user /home/httpd/mrtg/mrtg.cfg –logging /var/log/mrtg.log
3.4 Pengambilan Data Pengambilan data MRTG dapat dilakukan melalui website MRTG server atau alamat dimana MRTG diinstal. Setiap perangkat jaringan dengan protokol SNMP yang aktif dapat dimonitor oleh MRTG. Alamat website untuk MRTG server pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara adalah http://ns2.usu.ac.id/cacti. Setelah masuk ke halaman website, pengunjung diwajibkan melakukan proses login dan memasukan password untuk mengakses data trafik jaringan.
3.5 Perhitungan Trafik Jaringan
24
MRTG memberikan data total penggunaan Bandwidth dalam satuan bit pada suatu periode pengamatan. Volume Trafik dalam satuan jam dapat diketahui dengan cara membagi Bandwidth Total pada suatu periode pengamatan dengan Bit Rate rata-rata setiap kanal seperti yang terlihat pada Persamaan 3.4. Volume Trafik =
Bandwidth Total Bit Rate Rata - Rata
(3.4)
Maka diperoleh nilai Intensitas Trafik pada suatu periode pengamatan dengan menggunakan Persamaan 3.5.
Intensitas Trafik =
Volume Trafik Periode Pengamatan (3.5)
Nilai Grade of Service (GoS) diambil pada jam tersibuk pada jaringan kampus. Persamaan 3.1 dapat digunakan untuk mencari Grade of Service (GoS) dengan memasukan nilai Intensitas Trafik dari Persamaan 3.5.
3.6 Gambaran Umum Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara merupakan jaringan dengan standar ethernet 802.3. Seperti yang tertera pada lampiran, router utama (main router) terhubung dengan jaringan internet dan inherent. Jaringan internet merupakan jaringan yang disediakan oleh PT.Telkom,Tbk dengan bit rate sebesar 40 Mbps. Sedangkan jaringan inherent merupakan jaringan yang menghubungkan Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara dengan jaringan universitas-universitas lain. Alokasi bandwidth pada jaringan inherent ini adalah sebesar 8 Mbps. Protokol routing yang digunakan pada jaringan keluar kampus adalah Border Gateway Protocol (BGP).
25
Dari jaringan luar, router utama terhubung dengan core switch server aplikasi, kemudian diteruskan ke router manajemen bandwidth. Router manajemen bandwidth terhubung dengan 4 (empat) core switch (CWS) sebagai node (titik) distribusi. Protokol routing yang digunakan CWS tersebut adalah Open Shortest Path First (OSPF).
Berikut ini adalah empat CWS pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara: 1.
CWS-PSI CWS-PSI terhubung dengan switch ILKOM, switch PSI, switch LP, dan core switch tambahan yang terhubung dengan switch FKG, switch FK, switch FKM, switch SPS, dan switch BIRO.
2.
CWS-FT CWS-FT terhubung dengan switch SIPIL dan switch FT.
3.
CWS-MIPA CWS-MIPA terhubung dengan switch FMIPA, switch FE, switch FP, dan switch FISIP.
4.
CWS-PERPUS CWS-PERPUS terhubung dengan switch PERPUS, switch FH, dan switch FS.
Setiap switch menyediakan akses data bagi setiap client di lingkungan Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara. Total client pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara berkisar 2000 client.
26
BAB IV ANALISIS JARINGAN
4.1 Umum Dalam bidang telekomunikasi, salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis suatu sistem adalah dengan memodelkan sistem tersebut ke dalam persamaan matematika. Sistem jaringan kampus Universitas Sumatera Utara terdiri dari bagian-bagian sistem yang sangat kompleks. Seperti pada pembatasan masalah yang tertulis pada Bab 1, penulis hanya membahas sistem jaringan kampus Universitas Sumatera dari aspek waktu dan penggunaan bandwidth. Data penggunaan bandwidth pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara diperoleh dengan menggunakan perangkat lunak MRTG. Trafik Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara terdiri dari 3 (tiga) jalur keluar masuk (Gateway). Oleh karena itu, MRTG menampilkan 3 (tiga) data dalam bentuk grafik penggunaan bandwidth dari masing-masing gateway. Berikut ini merupakan 3 (tiga) gateway pada jaringan USU. 1. USUNET, yaitu trafik dari Jaringan Telkom (penyedia layanan internet) ke Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara. 2. ASTINET, yaitu jalur keluar masuk data dari Jaringan USU ke Jaringan Telkom. 3. INHERENT, yaitu trafik antar Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara dengan jaringan universitas-universitas lain. Dalam Tugas Akhir ini, analisis trafik jaringan hanya didasarkan pada Gateway-USUNET. Trafik yang dianalisis adalah trafik yang ditawarkan (offered
27
traffic) atau trafik outbound. Pada tampilan MRTG trafik outbound berupa kurva berwarna biru. Analisis trafik dilakukan dengan rentang periode tertentu, yaitu per hari, per minggu, per bulan, dan per tahun.
4.2 Analisis Penggunaan Bandwidth Untuk mengenali karakteristik user pada jaringan kampus Universitas Sumatera Utara secara detail, analisis penggunaan bandwidth dibagi dalam rentang hari, minggu, bulan dan tahun. Berikut ini adalah variabel-variabel sebagai asumsi dasar dari trafik jaringan Kampus USU. Total Bit Rate Jaringan Kampus USU ( R b total )
: 40 Mbps = 40000 kbps
Jumlah Kanal Pada Gateway USU
: 36 kanal
Pemakaian Bandwidth Rata-Rata setiap kanal
:
40000 kbps = 1111,11 kbps 36
4.2.1 Analisis Penggunaan Bandwidth Harian Data harian yang diperoleh dengan menggunakan MRTG merupakan sampel dari nilai rata-rata 5 (lima) menit penggunaan bandwidth dalam sehari. Analisis penggunaan bandwidth harian dilakukan selama 7 (tujuh) hari, dari tanggal 1 Mei 2009 pada pukul 00:00 WIB sampai dengan tanggal 7 Mei 2009 pada pukul 23:59 WIB. Dengan demikian, waktu pengamatan penggunaan bandwidth harian adalah selama 24 jam. Berikut ini ditampilkan data-data penggunaan bandwidth harian dalam bentuk grafik pada Gambar 4.1, Gambar 4.2, Gambar 4.3, Gambar 4.4, Gambar 4.5, Gambar 4.6, dan Gambar 4.7. Data-data tersebut dapat digunakan untuk mecari nilai
28
Volume Rata-Rata dan Intensitas Trafik menggunakan Persamaan 4.1 dan Persamaan 4.2.
a. Analisis penggunaan bandwidth pada tanggal 1 Mei 2009
Gambar 4.1 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 1 Mei 2009 Dari Gambar 4.1, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 317,11 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas Trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
317,11 Gb 1111,11 kbps
317,11 x 106 kb = 1111,11 kbps = 285399,28 detik = 79,27Jam
2. Intensitas Trafik (A)
29
79,27 Jam 24 Jam = 3,303 erlang
A=
b. Analisis penggunaan bandwidth Pada tanggal 2 Mei 2009
Gambar 4.2 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 2 Mei 2009 Dari Gambar 4.2, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 254,25 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas Trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
254,25 Gb 1111,11 kbps
254,25 x 10 6 kb 1111,11 kbps = 228825,22 detik = 63,56 Jam =
2. Intensitas Trafik (A)
30
63,56 Jam 24 Jam = 2,648 erlang
A=
c. Analisis penggunaan bandwidth pada tanggal 3 Mei 2009
Gambar 4.3 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 3 Mei 2009 Dari Gambar 4.3, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 171,54 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas Trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
171,54 Gb 1111,11 kbps
171,54 x 106 kb = 1111,11 kbps = 154386,15 detik = 42,88 Jam
2. Intensitas Trafik (A)
31
42,88 Jam 24 Jam = 1,786 erlang
A=
d. Analisis penggunaan bandwidth pada tanggal 4 Mei 2009
Gambar 4.4 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 4 Mei 2009 Dari Gambar 4.4, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 265,06 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
265,06 Gb 1111,11 kbps
254,25 x 106 kb 1111,11 kbps = 238554,23 detik = 66,26 Jam =
2. Intensitas trafik (A)
32
66,26 Jam 24 Jam = 2,761 erlang
A=
e. Analisis penggunaan bandwidth pada tanggal 5 Mei 2009
Gambar 4.5 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 5 Mei 2009 Dari Gambar 4.5, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 269,17 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
269,17 Gb 1111,11 kbps
269,17 x 106 kb = 1111,11 kbps = 242253,24 detik = 67,29 Jam
2. Intensitas trafik (A)
33
67,29 Jam 24 Jam = 2,803 erlang
A=
f. Analisis penggunaan bandwidth pada tanggal 6 Mei 2009
Gambar 4.6 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 6 Mei 2009 Dari Gambar 4.4, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 300,79 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
300,79 Gb 1111,11 kbps
300,79 x 106 kb 1111,11 kbps = 270711,27 detik = 75,19 Jam =
2. Intensitas trafik (A)
34
75,19 Jam 24 Jam = 3.133 erlang
A=
g. Analisis penggunaan bandwidth pada tanggal 7 Mei 2009
Gambar 4.7 Grafik penggunaan bandwidth pada tanggal 7 Mei 2009 Dari Gambar 4.4, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 353,18 Gb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 24 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V) V=
353,18 Gb 1111,11 kbps
353,18 x 10 6 kb 1111,11 kbps = 317862,31 detik = 88,29 Jam =
2. Intensitas trafik (A)
35
88,29 Jam 24 Jam = 3,678 erlang
A=
Tabel 4.1 Intensitas trafik harian Periode Harian 1 Mei 2009 2 Mei 2009 3 Mei 2009 4 Mei 2009 5 Mei 2009 6 Mei 2009 7 Mei 2009
Volume Trafik (jam) 72,27 63,56 42,88 66,26 67,29 75,19 88,29
Intensitas Trafik (erlang) 3,303 2,648 1,786 2,761 2,803 3,133 3,678
Tabel 4.1 menununjukan nilai intensitas trafik harian. Intensitas trafik tertinggi terjadi pada tanggal 7 Mei 2009, sedangkan Intensitas Trafik terendah terjadi pada tanggal 3 Mei 2009.
4.2.2 Analisis Penggunaan Bandwidth Mingguan Data minggunan yang diperoleh dengan menggunakan MRTG merupakan sampel dari nilai rata-rata 1 (satu) jam penggunaan bandwidth dalam seminggu. Analisis penggunaan bandwidth harian dilakukan selama 4 (empat) minggu, dari tanggal 1 Mei 2009 pada pukul 00:00 WIB sampai dengan tanggal 28 Mei 2009 pada pukul 23:59 WIB. Dengan demikian, periode pengamatan penggunaan bandwidth minggunan adalah selama 168 jam. Berikut ini ditampilkan data-data penggunaan bandwidth harian dalam bentuk grafik pada Gambar 4.8, Gambar 4.9, Gambar 4.10,
36
dan Gambar 4.11. Data-data tersebut dapat digunakan untuk mecari nilai Volume Rata-Rata dan Intensitas trafik menggunakan Persamaan 4.1 dan Persamaan 4.2.
a. Analisis penggunaan bandwidth pada minggu pertama bulan May 2009
Gambar 4.8 Grafik penggunaan bandwidth pada minggu pertama bulan May 2009 Dari Gambar 4.8, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 1,85 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 168 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
37
V=
1,85 Tb 1111,11 kbps
1,85 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 1665001,66 detik =
= 462,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
462,50 Jam 168 Jam = 2,753 erlang
A=
b. Analisis penggunaan bandwidth pada minggu kedua bulan May 2009
Gambar 4.9 Grafik penggunaan bandwidth pada minggu kedua bulan May 2009 Dari Gambar 4.9, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 1,53 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 168 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
38
V=
1,53 Tb 1111,11 kbps
1,53 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 1377001,37 detik =
= 382,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
382,50 Jam 168 Jam = 2,276 erlang
A=
c. Analisis penggunaan bandwidth pada minggu ketiga bulan May 2009
Gambar 4.10 Grafik penggunaan bandwidth pada minggu ketiga bulan May 2009 Dari Gambar 4.10, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 1,97 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 168 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
39
V=
1,97 Tb 1111,11 kbps
1,97 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 1773001,77 detik =
= 492,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
492,50 Jam 168 Jam = 2,931 erlang
A=
d. Analisis penggunaan bandwidth pada minggu keempat bulan May 2009
Gambar 4.11 Grafik penggunaan bandwidth pada minggu keempat bulan May 2009 Dari Gambar 4.11, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 1,72 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 168 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
40
V=
1,72 Tb 1111,11 kbps
1,72 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 1548001,54 detik =
= 430,00 Jam
2. Intensitas trafik (A)
430,00 Jam 168 Jam = 2,559 erlang
A=
Tabel 4.2 Intensitas Trafik Mingguan Periode Mingguan 1 Mei 2009 – 7 Mei 2009 8 Mei 2009 – 14 Mei 2009 15 Mei 2009 – 21 Mei 2009 22 Mei 2009 – 28 Mei 2009
Volume Trafik (jam) 462,50 382,50 492,50 430,00
Intensitas Trafik (erlang) 2,753 2,276 2,931 2,559
Tabel 4.2 menunjukan nilai Intensitas Trafik Mingguan. Nilai Intensitas Trafik tertinggi terjadi pada tanggal 15 Mei 2009 sampai dengan tanggal 21 Mei 2009. Sedangkan nilai Intensitas Trafik terendah terjadi pada tanggal 8 Mei 2009 sampai tanggal 14 Mei 2009.
4.2.3 Analisis Penggunaan Bandwidth per Bulan Data bulanan yang diperoleh dengan menggunakan MRTG merupakan sampel 1 (satu) hari rata-rata penggunaan bandwidth. Analisis penggunaan bandwidth harian dilakukan selama 11 (sebelas) bulan, dari tanggal 1 Juli 2009 pada pukul 00:00 WIB sampai dengan tanggal 31 Mei 2009 pada pukul 23:59 WIB. Dengan demikian,
41
periode pengamatan adalah 24 jam dikali dengan jumlah hari pada bulan yang dianalisis. Berikut ini ditampilkan data-data penggunaan bandwidth bulanan dalam bentuk grafik pada Gambar 4.12, Gambar 4.13, Gambar 4.14, Gambar 4.15, Gambar 4.16, Gambar 4.17, Gambar 4.18, Gambar 4.19, Gambar 4.20, Gambar 4.21, dan Gambar 4.22. Data-data tersebut dapat digunakan untuk mecari nilai Volume RataRata dan Intensitas trafik menggunakan Persamaan 4.1 dan Persamaan 4.2.
a. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Juli 2009
Gambar 4.12 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Juli 2009 Dari Gambar 4.12, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 6,45 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
42
V=
6,45 Tb 1111,11 kbps
6,45 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 5805005,80 detik =
= 1612,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1612,50 Jam 744 Jam = 2,167 erlang
A=
b. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Agustus 2009
Gambar 4.13 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Agustus 2009 Dari Gambar 4.13, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 4,4 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
43
V=
4,4 Tb 1111,11 kbps
4,4 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 3960003,96 detik =
= 1100,00 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1100,00 Jam 744 Jam = 1,478 erlang
A=
c. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan September 2009
Gambar 4.14 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan September2009 Dari Gambar 4.14, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 3,64Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 720 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
44
V=
3,64 Tb 1111,11 kbps
3,64 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 3276003,27 detik =
= 910,00 Jam
2. Intensitas trafik (A)
910,00 Jam 720 Jam = 1,263 erlang
A=
d. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Oktober 2009
Gambar 4.15 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Oktober 2009 Dari Gambar 4.15, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 4,15 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
45
V=
4,15 Tb 1111,11 kbps
4,15 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 3735003,73 detik =
= 1037,50Jam
2. Intensitas trafik (A)
1037,50 Jam 744 Jam = 1,394 erlang
A=
e. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan November 2009
Gambar 4.16 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan November 2009 Dari Gambar 4.16, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 4,29 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 720 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
46
V=
4,29 Tb 1111,11 kbps
4,29 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 3861003,86 detik =
= 1072,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1072,50 Jam 720 Jam = 1,489 erlang
A=
f. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Desember 2009
Gambar 4.17 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Desember 2009 Dari Gambar 4.17, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 4,09 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
47
V=
4,09 Tb 1111,11 kbps
4,09 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 3681003,68 detik =
= 1022,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1022,50 Jam 744 Jam = 1,374 erlang
A=
g. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Januari 2009
Gambar 4.18 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Januari 2009 Dari Gambar 4.18, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 4,25 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
48
V=
4,25 Tb 1111,11 kbps
4,25 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 3825003,82 detik =
= 1062,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1062.50 Jam 744 Jam = 1,428 erlang
A=
h. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Februari2009
Gambar 4.19 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Februari2009 Dari Gambar 4.19, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 4,64 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 672 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
49
V=
4,64 Tb 1111,11 kbps
4,64 x 10 9 kb = 1111,11 kbps = 4176004,17 detik = 1160,00 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1160,00 Jam 672 Jam = 1,726 erlang
A=
i.
Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Maret 2009
Gambar 4.20 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Maret 2009 Dari Gambar 4.20, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 6,5 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
50
V=
6,5 Tb 1111,11 kbps
6,5 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 5850005.85 detik =
= 1625,00 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1625,00 Jam 744 Jam = 2,184 erlang
A=
j.
Analisis penggunaan bandwidth pada bulan April 2009
Gambar 4.21 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan April 2009 Dari Gambar 4.21, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 7,48 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 720 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
51
V=
7,48 Tb 1111,11 kbps
7,48 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 6732006.73 detik =
= 1870,00Jam
2. Intensitas trafik (A)
1870,00 Jam 720 Jam = 2,597 erlang
A=
k. Analisis penggunaan bandwidth pada bulan Mei 2009
Gambar 4.22 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Mei 2009 Dari Gambar 4.22, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 7,97 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
52
V=
7,97 Tb 1111,11 kbps
7,97 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 7173007,17 detik =
= 1992,50 Jam
2. Intensitas trafik (A)
1992,50 Jam 744 Jam = 2,678 erlang
A=
Gambar 4.23 Grafik penggunaan bandwidth pada bulan Juni 2009 Dari Gambar 4.23, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 8,98 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5 dengan periode pengamatan selama 744 jam. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
53
V=
8,98 Tb 1111,11 kbps
8,98 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 8082008,08 detik =
= 2245.00 Jam
2. Intensitas trafik (A)
2245,00 Jam 720 Jam = 3,118 erlang
A=
Tabel 4.3 Intensitas Trafik Bulanan Periode Bulanan Juli 2008 Agustus 2008 Oktober 2008 September 2008 November 2008 Desember 2008 Januari 2009 Februari 2009 Maret 2009 April 2009 Mei 2009 Juni 2009
Volume Trafik (jam) 1612,50 1100,00 910,00 1037,50 1072,50 1022,50 1062,50 1160,00 1625,00 1870,00 1992,50 2245,00
Intensitas Trafik (erlang) 2,167 1,478 1,263 1,394 1,489 1,374 1,428 1,726 2,184 2,597 2,678 3,118
Tabel 4.3 menunjukkan Intensitas Trafik Bulanan. Nilai Intensitas Trafik terbesar terjadi pada bulan Juni. Sedangkan nilai Intensitas Trafik terendah terjadi pada bulan Oktober.
4.2.4 Analisis Penggunaan Bandwidth Tahunan
54
Data Tahunan yang diperoleh dengan menggunakan MRTG merupakan sampel 1 (satu) minggu rata-rata penggunaan bandwidth. Analisis penggunaan bandwidth tahunan dilakukan selama 11 (sebelas) bulan, dari tanggal 1 Juli 2008 pada pukul 00:00 WIB sampai dengan tanggal 31 Mei 2009 pada pukul 23:59 WIB. Dengan demikian, periode pengamatan adalah selama 335 hari atau 8040 jam. Berikut ini ditampilkan data-data penggunaan bandwidth bulanan dalam bentuk grafik pada Gambar 4.23. Data-data tersebut dapat digunakan untuk mecari nilai Volume RataRata dan Intensitas trafik menggunakan Persamaan 4.1 dan Persamaan 4.2.
Gambar 4.24 Grafik penggunaan bandwidth Tahunan Dari Gambar 4.24, dapat diketahui penggunaan bandwidth total sebesar 65,49 Tb. Volume Trafik dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan 3.4 dengan Bit Rate Rata-Rata sebesar 1111,11 kbps. Selanjutnya Intensitas Trafik dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3.5. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas trafik: 1. Volume Trafik (V)
55
V=
65,49 Tb 1111,11 kbps
65,49 x 10 9 kb 1111,11 kbps = 58941058,94 detik =
= 16372.51 Jam
2. Intensitas trafik (A)
16372.51 Jam 8760 Jam = 1.869 erlang
A=
Tabel 4.4 Intensitas Trafik Tahunan
Juni 2008 - Mei 2008
Volume Trafik (jam) 16372,51
Intensitas Trafik (erlang) 1.869
Tabel 4.4 menunjukan Nilai Intensitas Trafik Tahunan. Intensitas trafik tahunan mencapai 1,756. Nilai ini merupakan nilai intensitas rata-rata penggunaan bandwidth dalam setahun.
4.3. Grade Of Service (GoS) Salah satu cara menganalisa kinerja jaringan telekomunikasi adalah dengan menghitung kemungkinan suatu panggilan ditolak (offered blocking). Formula Erlang-B dapat digunakan untuk menghitung kemungkinan suatu panggilan ditolak seperti pada Persamaan 3.1. Jika perhitungan dilakukan dengan menggunakan
56
bantuan komputer, Persamaan 3.2 lebih tepat digunakan. Program Matlab berikut ini dapat digunakan untuk mempermudah perhitungan.
% % % % % % % %
--------------------------------------Program ini menghitung probabilitas Erlang B pada sistem dengan N saluran dan Intensitas Trafik sebesar A Erlang menggunakan persamaan rekursif Erlang B --------------------------------------B(N,A)=(A*B(n-1,A)/n)/(1+A*B(n-1,A)/n) ---------------------------------------
% % % % % % % %
function B=erlangb(N,A) N = input('N =') A = input('A =') B=1; for k=1:N, B=((A*B)/k)/(1+A*B/k); end;
Analisis Grade of Service (GoS) dilakukan dengan mengamati jam tersibuk pada dalam sehari. Pada Tabel 4.1 terlihat bahwa intensitas trafik terbesar adalah pada tanggal 7 Mei 2009 yaitu sebesar 3,678 Erlang. Jam tersibuk pada hari tersebut adalah dari pukul 14:00 – 15:00 WIB seperti terlihat pada Gambar 4.25.
57
Gambar 4.25 Grafik Jam Tersibuk Jam tersibuk dapat tampilkan lebih detail dengan melakukan drag pointer mouse pada bagian jam tersibuk sehingga dihasilkan tampilan seperti Gambar 4.26.
Gambar 4.26 Grafik Detail Jam Tersibuk Dengan demikian diperoleh total bandwidth yang pada Gateway USU sebesar 73,49 GB. Nilai Volume trafik atau intensitas trafik dapat dicari dengan Persamaan 4.1 dengan asumsi bit rate rata-rata untuk setiap kanal sebesar 1111,11 kbps. Perhitungan Volume Trafik dan Intensitas Trafik: 1. Volume Trafik (V) 73,79 GB 1111,11 kbps = 66411,06 detik = 18,44 Jam
V=
2. Intensitas Trafik (A)
18,44 Jam 1 Jam = 18,44 erlang
A=
Dari hasil perhitungan pada 1 jam tersibuk, diperoleh Intensitas trafik sebesar 18,44 Erlang. Jumlah saluran keluar sebanyak 36 kanal, maka dengan menggunakan
58
program Matlab didapat nilai GoS sebesar 0,0097% atau jika dibulatkan sebesar 0,01%. Hal ini berarti probabilitas seluruh saluran sibuk pada jam tersebut adalah sebesar 0,01%. Nilai GoS ini sudah cukup baik karena kecilnya kemungkinan akses yang gagal.
59
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
V.1 Kesimpulan Dari analisis kepadatan trafik yang telah dilakukan pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Secara umum jumlah Bit Rate yang tersedia pada Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara sudah mencukupi. Jika ditinjau dari penggunaan bandwidth tahunan, nilai intensitas trafik rata-rata sebesar 1,756 Erlang. 2. Pemakaian bandwidth yang tinggi pada bulan Juli tahun 2008 yang merupakan trend musiman yang tinggi karena adanya suatu event, yaitu awal tahun ajaran baru dan pengisian Kartu Rencana Studi (KRS) Mahasiswa Universitas Sumatera Utara secara online. Pada musim ini terjadi tingkat kemacetan yang tinggi sehingga sering sekali terjadi kegagalan dalam mengakses dan melakukan upload data terutama jika dilakukan dari luar jaringan kampus. 3. Penurunan penggunaan bandwidth dari bulan Juli tahun 2008 ke bulan Agustus tahun 2008. Namun, terjadi kenaikan penggunaan banwidth secara bertahap dari bulan Agustus tahun 2008 ke bulan Desember tahun 2008. Pada tahun 2009, kenaikan penggunaan bandwidth terus terjadi dari awal bulan Januari sampai akhir bulan Mei. Hal ini menunjukan kebutuhan yang semakin besar oleh user pada jaringan kampus. 4. Dari data dan hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa semakin besar volume trafik, maka intensitas trafik akan semakin besar. Namun intensitas trafik berbanding terbalik dengan kapasitas saluran. Jadi, untuk mengimbangi
60
trafik yang besar diperlukan server dengan kapasitas sistem antrian yang besar dan kecepatan pengolahan data yang handal. 5. Permasalahan yang terjadi adalah penggunaan bandwidth pada jam sibuk yang mengakibatkan kemacetan (congestion) pada jaringan. Kemacetan ini akan menyebabkan banyaknya trafik hilang (traffic loss) pada jam sibuk. Intensitas trafik pada 1 jam tersibuk adalah sebesar 18,44 erlang dengan nilai GoS sebesar 0,01%. Nilai GoS ini sudah cukup baik karena kecilnya kemungkinan akses yang gagal.
V.2 Saran Untuk pengembangan Jaringan Kampus Universitas Sumatera Utara diperlukan: 1. Analisis lanjutan terhadap kepadatan trafik pada setiap titik jaringan (router, switch, dan perangkat access list) serta analisis terhadap karaktersistik perangkat seperti kapasitas memori (buffer) dan kecepatan dalam mengolah data yang dikirim dan diterima. 2. Efisiensi jaringan pada jam sibuk dapat dilakukan dengan mengidentifikasi penggunaan jaringan dan setiap aplikasinya. Apabila ada penggunaan jaringan yang tidak sesuai dengan tujuan pembangunan jaringan, sebaiknya dilakukan pemblokiran pada setiap port atau IP address tujuan yang tidak perlu khususnya pada jam sibuk. 3. Pada data tahunan, terjadi peningkatan kepadatan trafik setiap bulan. Data tahunan ini dapat dijadikan sebagai perkiraan terhadap kebutuhan jaringan pada beberapa tahun mendatang
61
DAFTAR PUSTAKA
1. Lammle, Todd, 2004, CCNA Cisco Certified Network Associate Study Guide, PT.Alex Media Komputindo, Jakarta. 2. Feit, Sidnie, 1995, SNMP: A Guide to Network Management, McGraw-Hill Book Co, Singapura. 3. CCNA 1: Networking Basic v 3.1, Modul Webmedia Traning Center. 4. Mauro, Douglas R dan Kevin J. Schmidt, 2005, Essential SNMP,edisi ke-2, O’Reilly, Sebastopol, CA. 5. Afdhal, Taufiq A. Gani, 2005,
Pemantauan Workstation pada Jaringan
Komputer Lokal dengan Memamfaatkan Layanan SNMP, Volume 4 No.2, Jurnal Rekayasa Ilmiah Jurusan Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala Banda Aceh. 6. Hanafiah, Ali, Rekaya Trafik, Bahan Ajar Departemen Teknik Elektro Universitas Sumatera Utara, Medan. 7. Flood, JE, 1995, Telecommunication Switching, Traffic and Networks, Prentice Hall International (UK) Limited, Great Britain. 8. Majalah InfoLinux, 2007, Pengawasan Jaringan Berbasis Web. 9. Oetiker, Tobias, http://oss.oetiker.ch/mrtg/doc/mrtg-unix-guide.en.html, tanggal download 15 Januari 2009.
62
63
64