TRIANTORO, DANDI
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Otomatisasi Backup Konfigurasi Perangkat Jaringan Komputer Cisco PRASETYO, FIRMAN DWI JAYA; SUTARJO, HADI; TRIANTORO, DANDI; SAKTI, DOLLY VIRGIAN SHAKA YUDHA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 9, No 1 (2024): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v9i1.99-112

Abstract

ABSTRAK Manajemen perangkat jaringan umumnya dilakukan oleh administrator sesuai dengan tingkat kompleksitas jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk mempercepat proses pemeliharaan yang dilakukan pada beberapa perangkat router dan switch cisco. Setiap bulan, laporan bulanan diperlukan untuk merekam kegiatan pemeliharaan, yang secara inti membahas rincian perangkat mana yang masih beroperasi. Selain itu, kegiatan ini juga mencakup pembuatan cadangan konfigurasi pada setiap perangkat, dengan tujuan memberikan tim pemeliharaan akses cepat ke konfigurasi terakhir jika terjadi situasi darurat, sehingga mempercepat proses pemulihan. Hasil dari pelatihan model menggunakan dataset sintetis yang dibuat dengan menggunakan Python library menunjukkan bahwa model terbaik berhasil mencapai akurasi sebesar 99% terhadap 10 perangkat jaringan yang di uji coba untuk hal ini yang di uji ialah perangkat cisco saja, yang diperoleh dari percobaan para network engineer.Kata kunci: Back up konfigurasi, Otomatisasi, Log riwayatABSTRACTNetwork device management is generally carried out by administrators according to the level of network complexity. This research aims to speed up the maintenance process carried out on several Cisco router and switch devices. Each month, a monthly report is required to record maintenance activities, essentially discussing the details of which devices are still operational. In addition, this activity also includes creating a backup of the configuration on each device, with the aim of providing the maintenance team with quick access to the latest configuration in case of an emergency situation, thereby speeding up the recovery process. The results of model training using a synthetic dataset created using the Python library show that the best model managed to achieve an accuracy of 99% on 10 network devices that were tested. This was only a Cisco device that was tested, which was obtained from experiments by network engineers. Keywords: Back up configuration, Automation, Log history