Perpustakaan Digital ITB

Perbaikan perangkat lunak jaringan yang memberikan layanan kepada pengguna ataupun layanan lainnya pada application layer TCP/IP merupakan aktivitas penting dalam administrasi jaringan komputer. Aktivitas ini diawali proses identifikasi masalah pada perangkat lunak jaringan yaitu dengan menganalisis secara manual setiap berkas log yang dihasilkan. Akan tetapi masalah tersebut biasanya melibatkan banyak perangkat lunak dalam banyak server dikarenakan keterkaitan layanan antara perangkat lunak dalam suatu sistem terintegrasi. Selain itu ukuran berkas log sangat besar dan tidak seluruhnya berkaitan dengan masalah operasional. Keadaan ini menyebabkan proses identifikasi menjadi kompleks, tidak efektif dan tidak efisien. Berdasarkan keadaan tersebut maka proses analisis sebaiknya dilakukan dengan bantuan komputasi dimana difokuskan pada korelasi antara kejadian-kejadian yang terekam pada berkas-berkas log dari setiap server. Proses tersebut dapat menggambarkan keadaan lingkungan suatu sistem pada saat tertentu sehingga dapat dipakai untuk mengidentifikasi masalah pada sistem terkait. Di lain sisi, mekanisme unsupervised learning banyak digunakan dalam membangun learning agent yang dapat melakukan pembelajaran terhadap lingkungan berdasarkan data yang diterimanya dan melakukan aksi berdasarkan pengetahuan hasil pembelajaran. Dengan memakai representasi data rekaman kejadian sebagai atribut-atribut pembelajaran serta keseluruhan data kejadian sebagai data unsupervised learning maka dapat dihasilkan pengetahuan baru terkait sistem yang dipantau. Basis pengetahuan tersebut akan merepresentasikan keterhubungan informasi kejadian dimana dapat dipakai untuk mengkorelasikan kejadian. Basis pengetahuan juga akan terus diperbaharui untuk memperbaiki kinerja proses korelasi. Proses korelasi akan semakin efisien dengan menerapkan algoritma CACTUS dalam melakukan clustering terhadap basis pengetahuan yang dimiliki untuk mereduksi ukuran basis pengetahuan. Pada penelitian tesis ini telah dikembangkan perangkat lunak yang dapat menunjukkan pemanfaatan serta kinerja dari mekanisme unsupervised learning dalam proses korelasi kejadian jaringan komputer untuk mengidentifikasi masalah operasional jaringan komputer pada application layer TCP/IP. Dari kegiatan penelitian, kondisi basis pengetahuan yang dihasilkan unit pembelajaran sistem korelasi dapat memiliki pengetahuan yang benar maupun pengetahuan yang salah dimana berpengaruh pada hasil korelasi yang dihasilkan.