Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Load Balancing Pada Jaringan Software Defined Network (sdn) Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (jst) Andika Malraherawan Pradana; Tito Waluyo Purboyo; Roswan Latuconsina
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pada perkembangan teknologi jaringan, dimana perkembangannya membuat kita lebih dimudahkan baik dalam membangun, memonitoring atau memelihara suatu jaringan komputer. Perkembangan pemakaian internet yang meningkat juga menyebabkan permintaan akan mutu layanan harus ditingkatkan. Tidak cukup hanya bisa terhubung ke internet, performa konektivitas menjadi faktor penting dalam penggunaan internet sekarang ini. Load balancing merupakan salah satu mekanisme untuk membagi beban komputasi ke beberapa server. Load balancing bertujuan untuk mengoptimalkan sumber daya, memaksimal-kan troughput, meminimkan waktu respon, dan menghindari pembebanan berlebihan di satu sumber daya. Tugas Akhir ini membahas tentang analisis jaringan Software Definend Network (SDN) untuk peningkatkan dan pengoptimalan yang di terapkan dengan menggunakan teknik Load Balancing. Keywords: Experimental, Software Defined Networking, Load Balancing, Jaringan Syaraf Tiruan Abstract In the development of network technology, where development makes it easier for us to monitor and build computer networks. The Increased use of the internet will also result in improved service quality. It's not enough just to be able to connect to the internet, the performance also become a concern. Load balancing is one of the behaviors to divide the load into several servers. The purpose of load balancing is to allocate resources, maximize throughput, minimize response time, and avoid charging resources. This Final Project discusses the analysis of the Network Definend Network (SDN) network for enhancement and optimization applied using the Load Balancing technique. Keywords: Experimental, Software Defined Networking, Load Balancing, Artificial Neural Network