Safitri, HariKurnia (2013) Analisis Quality of Service (QoS) Routing Menggunakan Algoritma Genetik dengan Dynamic Penalty Function Method pada Jaringan IP. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
QoS routing adalah kemampuan jaringan untuk memberikan layanan yang lebih baik untuk trafik jaringan yang dipilih melalui berbagai macam teknologi. QoS jaringan dikatakan baik jika waktu yang digunakan untuk mengirimkan data dari sumber ke penerima sekecil mungkin dengan bandwidth yang besar. Pada penelitian ini akan mengoptimasi waktu pengiriman data ( latency ) dan penentuan rute optimum yang terpilih dari node sumber ke node tujuan menggunakan algoritma genetik dengan dynamic penalty function method pada proses routing pada jaringanIP untuk meminimalkan waktu pengiriman data untuk jaringan dengan jumlah node adalah 8, topologi jaringan mesh , dengan fungsi kendala batasan bandwidth 1 Mbps, serta membandingkan waktu total pengiriman data dari routing pada jaringan yang menggunakan algoritma genetik dengan dynamic penalty function method dengan jaringan riil tanpa menggunakan algoritma genetik. Dari hasil perbandingan diperoleh waktu total pengiriman data dari node sumber ke node tujuan untuk routing jaringan yang menggunakan algoritma genetik dengan dynamic penalty function method lebih kecil jika dibandingkan dengan jaringan riil, rute yang ditempuh dari node sumber ke node tujuan juga berbeda. Dengan menurunkan nilai probabilitas mutasi, maka nilai rata-rata fitness akan mencapai nilai konvergen. Perubahan nilai α , akan mempengaruhi waktu total pengiriman data, semakin besar nilai α , maka waktu total pengiriman data juga semakin besar. Perubahan nilai α juga mempengaruhi jalur yang terpilih. Dengan diterapkannya algoritma genetik dengan dynamic penalty function method pada routing jaringan IP akan mempercepat proses routing dalam hal ini mempercepat waktu pengiriman data dari sumber ke penerima, sehingga QoS routing jaringan akan semakin baik
English Abstract
QoS routing is the ability of a network to provide better service in an IP network through variety of technologies. Network QoS said to be good if time delivery of data from source node to a receiver node as small as possible with a large bandwidth. This research will be conducted optimization of data delivery time (latency) and the determination of the optimum route selected from the source node to the receiver node by using a genetic algorithm with dynamic penalty function method to the process of routing IP network to minimize the data delivery time. Network topology which is analyzed is mesh topology with 8 nodes; constraint function is smaller link throughput equals to 1 Mbps. The result of the total time simulation of data transmission routing IP network by using a genetic algorithm with dynamic penalty function method compared to the real network without using genetic algorithms. The result of the comparison is obtained that the total time of data delivery from the source node to the receiver node for routing network by using a genetic algorithm with dynamic penalty function method is smaller when it is compared to the real network, the route from source node to destination node are also different. By decreasing the value of the mutation probability, the fitness average will reach a convergent value. Changes in α value will affect the total time data delivery. The greater of the α value , so the total data transfer time increases. The change of α value also affects the chosen path. The implementation of a genetic algorithm with dynamic penalty function method in routing IP network will accelerate the process of routing, namely speed up delivery of data from the source node to the receiver node, so that the QoS routing network will be better.
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/004.6/SAF/a/041300851 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 004 Computer science > 004.6 Interfacing and communications |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Endro Setyobudi |
| Date Deposited: | 08 Oct 2013 10:07 |
| Last Modified: | 08 Oct 2013 10:07 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/155387 |
Actions (login required)
 |
View Item |