IMPLEMENTASI MANAJEMEN BANDWIDTH DENGAN DISIPLIN ANTRIAN HIERARCHICAL TOKEN BUCKET (HTB) PADA SISTEM OPERASI LINUX

Penulis Muhammad Nugraha
Publisher TELEMATIKA
Nomor ISSN 1829-667X

Sari

Masalah terpenting dari jaringan internet salah satunya adalah habisnya sumberdaya jaringan dan bandwidth oleh sejumlah pengguna tertentu sementara pengguna-pengguna yang lain tidak dapat memperoleh layanan yang semestinya mereka dapatkan. Untuk menanggulangi hal tersebut perlu diterapkannya traffic control dan sistem pengaturan bandwidth pada router. Pada penelitian ini penulis ingin menerapkan algoritma Hierarchical Token Bucket sebagai disiplin antriannya untuk mendapatkan pengaturan bandwidth yang akurat, sehinga pengguna layanan dapat mendapatkan bandwidth sebagaimana mestinya. Hasil akhir dari penelitian ini adalah terbentuknya suatu manajemen bandwidth yang murah dan efisien dengan menggunakan disiplin antrian Hierarchical Token Bucket pada Sistem Operasi Linux yang mampu mengatur penggunaan bandwidth sesuai dengan diinginkan.

Teks Lengkap:

WEB

Referensi

Devera, Martin; Cohen, Don., 2002. Hierarchical Token Bucket – Linux Queueing Discipline, < http://luxik.cdi.cz/~devik/qos/htb/> , di akses pada tanggal 23 maret 2015.

Figgins, S., Siever, E., Weber, A. 2003. Linux in a Nutshell: O’Reilly & Associates, Inc.

Floyd, S., Jacobson, V. 1995. Link-sharing and Resource Management Models for Packet Networks. IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 3 No. 4.

Gabriel, D. & Potorac, D.A. 2009. Linux HTB queuing discipline implementations. First International Conference on Networked Digital Technologies, pp. 122 – 126 .

Ivancic, D., Hadjina, N., Basch, D. 2005. Analysis of precision of the HTB packet scheduler. Applied Electromagnetics and Communications, 2005.

Low, S.M. 2010. A Wireless Webcam-Based Robotic Vision System. Proc of International Conference on Intelligent and Advanced Systems (ICIAS), pp. 1-4.

Pramudita D.A., 2008. Implementasi Differentiated Service (Diffserv) Di Jaringan Testbed Menggunakan Disiplin Antrian Priority Queuing (PQ) dan Hierarchy Token Bucket (HTB). Skripsi Program Studi Teknik Elektro Institut Teknologi Bandung.

Purwaka, I.A., 2002. Perencanaan dan Implementasi Manajemen Proses Jaringan pada Warnet. Skripsi Program Studi Teknik Elektro Institut Teknologi Bandung.

Rusu, O., Subredu, M., Sparlea, I., Vraciu, V. 2002. Implementing Real Time Packet Forwarding Policies Using HTB. First RoEduNet International Conference, Cluj-Napoca, Romania, 2002.

PERBANDINGAN TIGA LANGKAH TEKNIK-TEKNIK KOMPRESI TEKS

Penulis Adam Puspabhuana
Publisher IT For Society
Nomor ISSN 2503-2224

Sari

Kompresi data adalah sebuah teknik untuk mengurangi ukuran data sehingga menghemat ruang pada penyimpanan data. Terdapat dua pendekatan dalam kompresi data. Pendekatan ini adalah Lossy dan Lossless. Pada artikel ini, pendekatan kompresi data Lossless telah diterapkan untuk mengurangi ukuran data teks. Terdapat beberapa algoritma untuk kompresi data teks seperti bit reduction, Huffman coding dan LZW. Para Peneliti sebelumnya telah membuat berbagai upaya dari tiga algoritma dengan menggabungkan dua algoritma ini untuk mendapatkan rasio kompresi (compression ratio) yang lebih baik dan persentase penghematan (saving percentage) yang lebih baik.

Artikel ini hanya menganalisa teknik kompresi meskipun teknik dekompresi telah dibuat kedalam program yang sama. Terdapat 6 kombinasi teknik kompresi teks ke dalam tiga langkah kompresi. Kombinasi dari LZW dan bit reduction memberikan rasio kompresi terbaik diantara kombinasi dua langkah lainnya. Kombinasi dari LZW, bit reduction dan Huffman memberikan rasio kompresi terbaik diantara kombinasi tiga langkah lainnya. Kombinasi dari tiga langkah memiliki rasio kompresi yang lebih baik dari kombinasi dua langkah. Dibandingkan dengan kombinasi dua langkah, kombinasi dari bit reduction, Huffman dan LZW telah memperbaiki rasio kompresi dan lebih baik dari kombinasi tiga langkah lainnya.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi

[1] Altarawneh, Haroon, and Mohammad Altarawneh. “Data Compression Techniques on Text Files”, International Journal of Computer Applications, vol. 26, no. 5. hal. 42-54, 2011.

[2] Blelloch, Guy E. Introduction to Data Compression, Edisi Pertama, Carnegie Mellon University: Computer Science Department, 2013, Web. 26 Jan. 2016.

[3] Brar, Rupinder Singh, and Bikramjeet Singh. “A Survey on Different Compression Techniques and Bit Reduction Algorithm for Compression of Text/Lossless Data”, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 3, no.3. hal. 579-582, 2013.

[4] Chakraborty, Debashish, Sandipan Bera, Anil Kumar Gupta, and Soujit Mondal. “Simple Data Compression by Differential Analysis Using Bit Reduction and Number System Theory”, International Journal on Information Technology, vol. 1, no.3. hal. 16-18, 2011.

[5] Cormack, G. V., and R. N. S. Horspool. “Data Compression Using Dynamic Markov Modelling”, The Computer Journal, vol. 30, no. 6. hal. 542-550, 1987.

[6] Dheemanth, H.N. “LZW Data Compression”, American Journal of Engineering Research, vol. 3, no. 2. hal. 22-26, 2014

[7] Hasan, Md. Rubaiyat. “Data Compression Using Huffman Based LZW Encoding Technique”, International Journal of Scientific & Engineering Research, vol. 2, no. 11. hal. 1-7, 2011.

[8] Held, Gilbert, and Thomas R. Marshall. Data and Image Compression. Edisi Keempat, England: John Wiley and Sons Ltd.1996.

[9] Kaur, Amarjit, Navdeep Singh Sethi, and Harinderpal Singh. “A Review on Data Compression Techniques”, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 5, no. 1. hal. 769-773, 2015.

[10] Kodituwakku, S.R., and U. S. Amarasinghe. “Comparison of Lossless Data Compression Algorithms for Text Data”, Indian Journal of Computer Science and Engineering, vol. 1, no. 4. hal. 416-425, 2016.

[11] Pathak, Shivani, Shradha Singh, Smita Singh, Mamta Jain, and Anand Sharma. “Data Compression Scheme of Dynamic Huffman Code for Different Languages”, International Conference on Information and Network Technology Press Singapore, vol.4. hal. 201-206, 2011.

[12] Raja, P., and D. Saraswathi. “An Effective Two Stage Text Compression and Decompression Technique for Data Communication”, International Journal of Electronics and Communication Engineering, vol. 4, no. 2. hal. 233-241, 2011.

[13] Sharma, Neha, Dr. Paramjeet Singh, and Dr. Shaveta Rani. “An Improved Dynamic Bit Reduction Algorithm for Lossless Text Data Compression”, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 4, no. 7. hal. 1023- 1029, 2014.

[14] Suarjaya, I Made Agus Dwi. 2012. “A New Algorithm for Data Compression Optimization”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 3, no. 8. hal. 14-17, 2012