Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Hari Trisnawan, Primantara
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Dynamic Flow Removal untuk Mencegah Flow Table Overflow pada Software-Defined Networking Basuki, Achmad; Amron, Kasyful; Hari Trisnawan, Primantara
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022966715

Abstract

Software-Defined Networking (SDN) memungkinkan penerusan paket data secara terprogram dalam sebuah jaringan dengan mendefinisikan rincian flow dalam flow table setiap switch jaringan. Namun, kapasitas flow table adalah sumber daya yang terbatas, sehingga memerlukan pengelolaan yang cermat untuk hal ini. Artikel ilmiah ini membahas pengelolaan flow table dengan metode penghapusan rincian flow secara dinamis (dynamic flow removal) untuk mencegah terjadinya flow table overflow pada SDN. Dynamic flow removal yang dimaksud adalah dengan melakukan pemantauan flow expiry dan secara selektif melakukan penghapusan rincian flow yang sudah tidak lagi aktif sehingga dapat mengurangi jumlah okupansi rincian flow pada flow table. Penghapusan rincian flow secara selektif akan dipicu setiap kali kapasitas flow table hampir penuh. Implementasi dynamic flow removal dilakukan dengan studi kasus aplikasi server load-balancing berbasis round-robin pada SDN dengan framework Ryu, Mininet, dan modifikasi kapasitas flow table pada OpenvSwitch. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan metode yang diusulkan mampu mencegah terjadinya flow table overflow dengan 100% rincian flow aktif dapat menempati flow table tanpa menyebabkan kegagalan komunikasi client-server. AbstractSoftware-Defined Networking (SDN) enables programmable packet forwarding by defining flow rules in the flow table of each network switch. However, the flow table capacity is a limited resource that requires careful management. This paper discusses the implementation of dynamic flow removal in managing flow tables in an OpenFlow-based SDN switch to prevent flow table overflow. Dynamic flow removal is realized by monitoring flow expiry and selectively removing flow rules that are no longer active to reduce the number of flow rules in the flow table. Selective removal of flow rules will be triggered whenever the flow table capacity is almost full. Dynamic flow removal was implemented using a case study of a round-robin-based load-balancing server application on SDN with Ryu framework, Mininet, and a modified flow table space in OpenvSwitch. The evaluation results indicate that the proposed method can prevent flow table overflow while maintaining 100% of active flow rules in the flow table without compromising client-server communication.
Implementasi Sistem Dynamic Link Offloading Berbasis Ansible pada Router Konvensional dengan Jaringan Rute Statis Pramadani Alief Rahman, Ararya; Hari Trisnawan, Primantara; Yahya, Widhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Seiring meningkatnya kompleksitas jaringan, dibutuhkan sistem yang adaptif dan efisien dalam mengatur lalu lintas data. Static routing pada router konvensional kurang mampu menghadapi kondisi dinamis seperti kemacetan dan kegagalan jalur. Penelitian ini mengusulkan sistem dynamic link offloading berbasis Ansible yang menggabungkan static routing, Access Control List (ACL), NetFlow, dan Ansible untuk membentuk konfigurasi multipath dinamis. Proses monitoring dilakukan melalui NetFlow dan SNMP Trap, sementara Ansible menjalankan playbook otomatis saat terdeteksi gangguan. Implementasi dalam simulasi GNS3 dengan router Cisco, diuji dalam dua skenario yaitu perbandingan kinerja multipath dan singlepath, serta penanganan link failover dan failback. Hasil menunjukkan bahwa multipath meningkatkan throughput (7,97 Mbit/s dibanding 4,86 Mbit/s) dan mengurangi packet loss (33,53% dibanding 59,43%) pada 6 flow. Sistem juga menunjukkan down time failover rata-rata 6,09–6,32 detik dan failback 0,55–0,77 detik. Dengan demikian, sistem ini terbukti efektif meningkatkan kinerja dan adaptivitas jaringan pada jaringan berbasis router konvensional.
Klasterisasi Aktivitas Pengguna Berdasarkan Log Server Web Menggunakan Model Autoencoder Halimsurya, Ervan; Data, Mahendra; Hari Trisnawan, Primantara
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 7 (2026): Juli 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pertumbuhan sumber daya layanan web yang sangat cepat menuntut metode yang efektif untuk memperoleh pengetahuan dari data log server yang tersedia. Untuk mempelajari pola aktivitas yang terjadi pada sebuah web, dapat dilakukan klasterisasi pada log web server yang mampu membantu mengidentifikasi kelompok pengguna yang memiliki perilaku akses yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem Klasterisasi Aktivitas Pengguna Berdasarkan Log Server Web Menggunakan Model Autoencoder sehingga mampu meningkatkan efektivitas pengelompokan pola aktivitas web. Penelitian dilakukan dengan mengujikan model Autoencoder langsung dalam pemecahan masalah untuk pengelompokan traffic dari log web server. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan dataset "Online Shopping Store - Web Server Logs" yang sudah dilakukan bot filtering dengan jumlah data akhir 9,337,737 akan dievaluasi kemampuan model dalam pengelompokan aktivitas pengguna dalam traffic. Klasterisasi dilakukan dengan menggunakan K-Means dan hasil yang diperoleh akan dievaluasi dan divisualisasikan. Hasil silhouette score yang diperoleh setelah klasterisasi adalah 0,5897, yang menunjukan bahwa data point dalam cluster yang terbentuk cukup akurat namun masih mengalami overlap dengan cluster lain. Hasil tersebut menunjukan bahwa model autoencoder cukup mampu untuk digunakan dalam klasterisasi log web server.
Co-Authors Achmad Basuki Halimsurya, Ervan Kasyful Amron Mahendra Data Pramadani Alief Rahman, Ararya Widhi Yahya