doi: 10.14710/teknik.v39n1.16788               Copyright © 2018, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Peningkatan Akurasi Penentuan Base Transceiver Station Menggunakan Kombinasi Metode Weighted Product

## Dan Analisa Regresi Linier Berganda
Gracia Sonia Lestari Wibowo * , Wiwin Sulistyo
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga, Indonesia 50711

## Abstrak
Kebutuhan tersedianya internet yang semakin meningkat mendesak Internet Service Provider (ISP) untuk membangun  banyak  menara  Base  Transceiver  Station  (BTS)  pada  lokasi  yang  akurat.  Permasalahan timbul ketika terdapat banyak pilihan BTS yang dapat digunakan client untuk terhubung ke jaringan ISP. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi sistem penentu BTS menggunakan kombinasi metode Weighted  Products  dan  analisa  regresi  linear  berganda.  Model  yang  dibangun  berhasil  meningkatkan akurasi sampai 73% pada 30 titik client PT. Grahamedia Informasi.
Kata kunci : Base Transceiver Station; weighted product; regresi linear berganda

## Abstract
[Title:  Improved  Accuracy Determination  of  Base  Transceiver  Station  Using  Combination  Weighted Product Method And Multivariate Linear Regression Analysis] The needs of internet availability forces Internet  Service  Provider  to  build  many  Base  Transceiver  Station  at  the  accurate  location.  Problems occurs  when  there  are  many  choices  of  BTS  that  can  be  chosen  by  the  client  to  connect  to  the  ISP Network. This research aimed to improve the accuracy of determination Base Transceiver Stations using combination  of  Weighted  Products  Method  and  Multivariate  Linear  Regression  Analysis.The  developed model improves the accuracy up to 73% on 30 client points in PT. Grahamedia Informasi.
Keywords : Base Transceiver Station; weighted product; multivariate linear regression

## 1. Pendahuluan
Internet  telah  menjadi  salah  satu  kebutuhan  dasar bagi  masyarakat.  Hal  ini  menyebabkan  peningkatan jumlah  penyedia  layanan  internet  ( Internet  Service Provider ).  Para  penyedia  layanan  internet  ini  saling bersaing  untuk  menyediakan  layanan  internet  sebaik mungkin.  Beragam  infrastruktur  telekomunikasi  pun dibangun,  salah satunya adalah  menara Base Transceiver Station (BTS). BTS berfungsi untuk memancarkan sinyal agar  dapat  diterima  oleh  perangkat  radio client . Permasalahan yang sering timbul adalah menentukan BTS mana  yang  akan  digunakan client untuk  terhubung  ke jaringan ISP.
Kualitas  layanan  yang  baik  dapat  memberikan
dampak  positif  bagi client . Client yang  merasa  puas dengan  layanan  internet  suatu  ISP  pastilah  akan  tetap berlangganan  ke  ISP  tersebut.  Sebaliknya,  jika client merasa  tidak  puas  maka  ia  akan  beralih  mencari perusahaan  ISP  lainnya.  Oleh  karena  itu,  penentuan  BTS yang tepat  dalam waktu  singkat mempengaruhi kelangsungan hidup suatu ISP.
Selama  ini,  proses  penentuan  BTS  di  PT. Grahamedia  Informasi  dilakukan  oleh  tim  survei  dengan melakukan kunjungan ke lokasi client . Keputusan diambil hanya  dari  satu  pihak  saja  yaitu  tim  survey  sehingga masih belum akurat. Hal ini juga kurang efisien dari segi waktu  mengingat  jumlah  BTS  yang  ada  semakin bertambah.  Selain  itu,  meningkatnya  jumlah  permintaan pemasangan  layanan  internet  tidak  diimbangi  dengan jumlah tenaga survei yang ada.
Beberapa  penelitian  yang  menjadi  acuan  adalah Pemilihan  Lokasi Base  Transceiver  Station Jaringan
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: sonia.gracia483@gmail.com

## TEKNIK, 39 (1), 2018, 40
Wireless Pita  Lebar  Pada Internet  Service  Provider dengan  studi  kasus  PT.  Sarana  Insan  Muda  Selaras Cabang  Yogyakarta  (Subowo,  Faisal  &  Mansur,  2015) membahas beberapa faktor yang mempengaruhi pemilihan  lokasi  BTS  yang  baik.  Penelitian  berjudul Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Pelanggan Terbaik Pada TB. Bangun Jaya Menggunakan Metode Weighted  Product (WP)  (Oktavina  &  Himawan, 2015)  menghasilkan  data  pelanggan  sebuah  toko bangunan  (TB)  yang  layak  mendapat  bonus  berdasarkan beberapa  kriteria.    Penelitian  lain  berjudul  Penerapan Metode Weighted  Product. Untuk  Pemilihan  Lokasi Lahan  Baru  Pemakaman  Muslim  Dengan  Visualisasi Google  Maps (Hatta,  Rizaldi  &  Khairina,  2016) menunjukkan  bahwa  metode Weighted  Product dapat diterapkan pada sebuah aplikasi web untuk merekomendasikan  lokasi  pemakaman  muslim  terbaik. Penelitian  Analisa  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Hasil Produksi Padi di Deli Serdang (Ndruru, Situmorang &  Tarigan,  2014)  menjelaskan  bahwa  regresi  linear berganda  digunakan  untuk  menentukan  seberapa  besar pengaruh  beberapa  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat sehingga dapat diperoleh variabel prioritas.
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  model  dan mengukur tingkat akurasi sistem penentu BTS bagi client PT. Grahamedia Informasi menggunakan metode Weighted  Product yang  dikombinasikan  dengan  analisa regresi  linear  berganda.  Kriteria  yang  digunakan  adalah jarak dari client , kondisi daerah fresnel, jenis antena yang digunakan  BTS,  dan  jumlah access  point pada  BTS. Pemodelan  sistem  ini  diharapkan  mampu  menjadi  acuan dalam menentukan BTS mana yang akan digunakan client untuk terhubung ke jaringan PT. Grahamedia Informasi.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode Weighted Product (WP) yang dikombinasikan  dengan  analisa  regresi  linear  berganda. WP  digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot  dan memberi  perangkingan  untuk  masing-masing  BTS sehingga  menghasilkan  pilihan  BTS  yang  paling  tepat. Pemberian nilai bobot dipengaruhi oleh beberapa kriteria. Masing-masing  kriteria  diberikan  bobot  awal  yang menunjukkan tingkat prioritas. Penentuan tingkat prioritas dilakukan  dengan  menganalisa  kriteria  manakah  yang memiliki  pengaruh  terhadap  kriteria    lain  menggunakan analisa  regresi  linear  berganda.  Proses  pemodelan  sistem ini dijelaskan melalui flowchart pada Gambar 1. Metode Weighted  Product (WP)  adalah  suatu metode  pengambilan  keputusan  yang  memperhatikan beberapa  kriteria  sebagai  acuan.  Terdapat  beberapa alternatif  pilihan  yang  masing-masing  akan  diberi  nilai bobot.  WP  mengalikan  hasil  penilaian  setiap  kriteria sehingga memerlukan proses normalisasi. Hasil perkalian tersebut  akan  dibagi  dengan  nilai  standar.  Bobot  kriteria
keuntungan  berfungsi  sebagai  pangkat  positif  dalam perkalian,  sedangkan  bobot  kriteria  biaya  berfungsi sebagai pangkat negatif.
Metode  ini  menghasilkan  nilai  terbesar  bagi alternatif  pilihan  terbaik  yang  telah  memenuhi  kriteria (Oktavina  &  Himawan,  2015).  Bobot  untuk  masing- masing kriteria diperoleh melalui persamaan (1) :
 j W W = Wj j (1)
dengan i = 1, 2, ..., m; dimana ∑ W j = 1. Preferensi untuk alternatif ke-i dinyatakan dengan persamaan (2) :
  n j W ij i j X = S 1 (2)
Preferensi  relatif  untuk  setiap  alternatif,  diberikan sebagai berikut (3) :
      n j W j n j W ij i j j X X = V 1 * 1 (3)
Dimana : A = Alternatif C = Kriteria W = Bobot S = Preferensi untuk alternatif V
= Nilai vektor untuk perangkingan
X
= Nilai alternatif dari setiap kriteria
Analisa  Regresi  Linear  Berganda  adalah  sebuah teknik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya pengaruh  signifikan  beberapa  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat.    Analisa  ini  juga  dapat  meramalkan variabel  terikat  berdasarkan  variabel  bebas.  Koefisien variabel bebas  menunjukkan  seberapa besar pengaruhnya terhadap variabel terikat (Ndruru, Situmorang & Tarigan, 2014). Model regresi linear berganda ditunjukkan sebagai berikut (4) :
i j j X X X = Y           ... 2 2 1 1 0 (4)
Dimana : Y = variabel terikat Β 0 = intersep β ί
= koefisien variabel ke-i
X ik = variabel bebas ke-k dari responden ke-i
ε ί
=  kekeliruan  dalam  mencapai  harga  yang diharapkan, dengan i = 1, 2, 3, ..., j
doi: 10.14710/teknik.v39n1.16788               Copyright © 2018, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 1 . Flowchart proses pemodelan sistem
Pengujian  bersama  (uji  F)  beberapa  variabel diperlukan  untuk  memastikan  bahwa  beberapa  variabel bebas  tersebut  dapat  digunakan  secara  umum  (Mona, Kekenusa & Prang, 2015). Kriteria uji F :
1. H0  =  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  semua variabel bebas terhadap variabel terikat
2. H1   = ada pengaruh signifikan antara semua variabel bebas terhadap variabel bebas
Derajat  kepercayaan  yang  digunakan  95%  (α  =  0,05), sehingga signifikasi dapat ditentukan dengan :
1. PValue  <  0,05  maka  H0  ditolak  dan  H1  diterima, variabel  bebas  secara  bersama-sama  mempengaruhi variabel terikat
2. PValue  >  0,05  maka  H0  diterima  dan  H1  ditolak, variabel bebas secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel terikat
Pengujian individu (uji t) dijelaskan dengan : 1. H0  : β ί ≠  0,  maka  variabel  bebas  i  secara  parsial mempengaruhi variabel terikat 2. H0 : β ί = 0, maka variabel bebas i secara parsial tidak mempengaruhi variabel terikat
Base  Transceiver  Station (BTS)  adalah  bagian jaringan GSM / CDMA yang terhubung langsung dengan perangkat mobile  station melalui  udara  menggunakan radio  interface .  BTS  berfungsi  menerima  dan  mengirim sinyal dari / ke perangkat mobile yang dikonversi menjadi sinyal  digital.  Kemudian,  sinyal  tersebut  dikirimkan  ke terminal lain untuk diproses. BTS diletakkan pada sebuah menara  dengan  antena  pemancar  dan  penerima.  Antena ini berfungsi sebagai penguat sinyal daya. Kuat lemahnya pancaran  daya  dari  sinyal  ini  mempengaruhi  luas  daerah cakupan  ( coverage  area )    (Ismail,  Maharoni  &  Lindra, 2015).
Received  Signal  Strength  Indicator (RSSI)  adalah suatu nilai yang menunjukkan daya sinyal yang terukur di sisi penerima pada sebuah perangkat wireless . Nilai RSSI dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  jarak  (Turuy  & Widyawan.,  2016).    Persamaan  RSSI  dapat  dinyatakan sebagai (5) :
  A d n = RSSI   10 log . . 10 (5) Dimana : n = propagasi sinyal konstan (nilai empiris) d = jarak dari transmitter (m)
A =  kekuatan  sinyal  yang  diterima  pada  jarak  1 meter
Line of Sight (LOS) adalah garis yang menyatakan kondisi  tampak  pandang  dari  satu  titik  ke  titik  lain  tanpa terhalang  suatu  obyek.  Agar  dapat  terhubung  ke  jaringan dengan  baik,  BTS  dan  perangkat mobile  station harus berada dalam kondisi LOS (Nugraha & Sudarsono, 2007).
Daerah  fresnel  adalah  zona Effective  Radiated Power (ERP),  daerah  dimana  sinyal  BTS  mengalami distribusi secara efektif. Seharusnya pada daerah ini tidak ada  penghalang  sinyal  apapun  (Nugraha  &  Sudarsono, 2007).
Effective  Isotropic  Radiated  Power (EIRP) merupakan  suatu  penghitungan  yang  digunakan  untuk mengukur  kekuatan  sinyal  (Gerlin  &  Mubarakah,  2013). Salah satu variabel yang berpengaruh dalam penghitungan
Tentukan bobot kriteria ( W j ) berdasarkan koefisien regresi
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ... + β j X j + ε ί Input data BTS Mulai Tentukan kriteria pemilihan BTS beserta nilainya
Konversi inputan data BTS menjadi nilai pada tiap kriteria Analisa nilai pada tiap kriteria menggunakan regresi linear berganda Perbaiki nilai bobot kriteria
Output pilihan BTS dengan nilai vektor V paling tinggi Hitung nilai preferensi dari setiap alternatif (vektor S)
Hitung nilai preferensi relatif dari setiap alternatif (vektor V)
Selesai

## TEKNIK, 39 (1), 2018, 42
doi: 10.14710/teknik.v39n1.16788               Copyright © 2018, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
EIRP adalah penguat antena ( antenna gain ) yang nilainya berbeda-beda  tergantung  pada  jenis  antena.  EIRP dirumuskan sebagai berikut :
xGain xCableLoss xPower T T T =
EIRP   (6)
Dimana :
T xPower = daya pancar (dBm) T xCable Loss = rugi-rugi kabel (dB) T xAntenna Gain
= penguat antena pemancar (dBi)
Interferensi  adalah  suatu  keadaan  dimana  terjadi penurunan performa sistem  yang disebabkan penggunaan frekuensi  yang  sama  oleh  beberapa  perangkat wireless secara bersamaan pada jarak dekat (Insani, 2011).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses pemodelan sistem penentu BTS ini diawali dengan  mengumpulkan  data-data  calon  alternatif  pilihan BTS.  Data  alternatif  pilihan  BTS  dan  nilai  pada  masing- masing  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  melalui  wawancara  terhadap  karyawan  PT. Grahamedia  Informasi.  Data  nama-nama  BTS  yang  akan digunakan  sebagai  alternatif  pilihan  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1 . Alternatif pilihan bagi client
No.
Nama alternatif pilihan BTS 1 BTS Jati Pohon (JP) 2 BTS Rasgen (RG)
3 BTS Umbul Kopi (UK)
4 BTS BAE
5 BTS Lemah Abang (LA)
6 BTS Bandungan (BDG)
7 BTS Colo (CL)
8 BTS Berea (BR)
9 BTS Kedungmundu (KM)
10 BTS Koro (KR)
11 BTS Mangkrok (MK) 12 BTS NOC 13 BTS Jati Kulon (JK) 14 BTS Telomoyo (TL) 15 BTS Kendal (KN)
16 BTS Kaligawe (KG)
Proses  penghitungan  menggunakan  WP  diawali dengan menentukan kriteria-kriteria yang akan digunakan. Terdapat empat kriteria yang digunakan yaitu :
a. Jarak  yang  dihitung  lurus  berdasarkan  koordinat  titik
BTS  dan  koordinat  titik client dalam  satuan  kilometer (C1).
Berdasarkan persamaan (5), nilai RSSI berbanding terbalik  dengan  jarak.  Semakin  besar  jarak  kedua  titik,
nilai RSSI akan semakin kecil. Oleh karena itu, BTS yang berjarak  dekat  dengan client akan  mendapat  nilai  yang besar.  Berdasarkan  kenyataan  di  PT.  Grahamedia Informasi, client terjauh  yang  terhubung  ke  jaringan melalui  salah  satu  BTS  berjarak  64  kilometer.  Penilaian untuk kriteria jarak ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Penilaian kriteria jarak
Kriteria jarak BTS Nilai >= 9 kilometer 7 10-18 kilometer 6 19-27 kilometer 5 28-36 kilometer 4 37-45 kilometer 3 46-54 kilometer 2 55-63 kilometer 1 > 64 kilometer 0
b.  Daerah  fresnel  yang  terbentuk  antara  menara  BTS dengan perangkat client (C2).
Terdapat  empat  kondisi  daerah  fresnel  yang digunakan. Nilai untuk masing-masing kondisi bergantung  pada  ketinggian  tanah  yang  dilewati  sinyal. Pertama,  ketinggian  tanah  yang  melebihi Line  of  Sight (LOS). Hal ini menunjukkan bahwa sinyal dari BTS tidak akan bisa diterima client karena terhalang oleh ketinggian tanah. Kondisi ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Ketinggian tanah yang melebihi LOS
Kedua, ketinggian tanah yang melebihi 80% radius daerah fresnel.  Hal  ini  akan  menyebabkan  penurunan  kualitas sinyal dari BTS karena adanya halangan ketinggian tanah. Kondisi ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Ketinggian tanah yang melebihi 80% radius daerah fresnel
Ketiga,  ketinggian  tanah  yang  melebihi  100%  radius daerah  fresnel.  Sinyal  dari  BTS  akan  terganggu  namun, masih  dapat  ditoleransi.  Kondisi  ini  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 . Ketinggian tanah yang melebihi 100% radius daerah fresnel
Keempat,  ketinggian  tanah  yang  tidak  sampai  radius daerah fresnel, benar-benar bersih dapat dikatakan dalam kondisi LOS. Kondisi ini ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Daerah fresnel yang bersih
Kondisi  keempat  merupakan  kondisi  yang  paling  baik karena  tidak  ada  halangan  sinyal  pada  daerah  fresnel. Penilaian kriteria daerah fresnel ditunjukkan ada Tabel 3.
Tabel 3 . Penilaian kriteria daerah fresnel Kriteria daerah fresnel Nilai Bersih (LOS) 3 100% radius fresnel 2 80% radius fresnel 1 Terhalang 0
c. Jenis antena yang digunakan pada menara BTS (C3).
EIRP  digunakan  untuk  menghitung  daya  sinyal yang  dipancarkan.  Seperti  yang  ditunjukkan  persamaan (6)  penguat  antena  ( antenna  gain )  merupakan  salah  satu variabel  yang  mempengaruhi  nilai  EIRP.  Penguat  antena dinyatakan  dalam  satuan  dBi.  Perbedaan  jenis  antena tentu  saja  akan  menyebakan  perbedaan  nilai  dBi.  Antena yang  memiliki  nilai  dBi  semakin  tinggi  akan  mendapat nilai  yang  semakin  baik.  Terdapat  empat  jenis  antena yang  digunakan  di  PT.  Grahamedia  Informasi  yaitu  : rocket  dish,  grid,  sektoral  dan  omni.  Data antenna  gain diperoleh  melalui  situs  web  Antarlangit  Dot  Com (Antarlangit,  2017)  yang  kemudian  dicocokan  dengan
wawancara terhadap karyawan PT. Grahamedia Informasi.  Penilaian  kriteria  jenis  antena  berdasarkan antenna gain ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4 . Penilaian kriteria jenis antena Kriteria jenis antena Gain Nilai Rocket Dish 34 dBi 13 Grid 27 dBi 10 Sektoral 19 dBi 7 Omni 7,5 dBi 3 d. Jumlah access point yang terdapat di menara BTS (C4). Penggunaan frekuensi yang sama dapat menyebabkan  terjadinya  interferensi.  Semakin  banyak jumlah access  point pada  BTS  mengartikan  bahwa semakin  sedikit  frekuensi  tersisa  yang  dapat  digunakan. Hal ini memperbesar kemungkinan terjadinya interferensi yang  akan  menurunkan  performa  sistem.  Maka,  semakin sedikit jumlah access point pada BTS, semakin baik nilai BTS tersebut. Berdasarkan kenyataan di PT. Grahamedia Informasi,  sampai  saat  ini  jumlah access  point terbanyak pada  suatu  BTS  mencapai  18  buah.  Penilaian  kriteria jumlah access point ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Penilaian kriteria jumlah access point Kriteria jumlah access point Nilai <= 5 buah 4 6-10 buah 3 11-15 buah 2 16-20 buah 1
Untuk  menyimulasikan  pemodelan  sistem  ini digunakan  sebuah  titik  koordinat  -7.221241,  110.431554 sebagai titik client . Data-data BTS berdasarkan titik client tersebut disusun pada Tabel 6.
Proses  pemodelan  sistem  dilanjutkan  dengan mengonversikan data-data BTS menjadi nilai  pada setiap kriteria.  Hasil  konversi  data  BTS  menjadi  nilai  pada  tiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 7.
Selanjutnya  dilakukan  analisa  regresi  linear beganda  untuk  menentukan  bobot  awal  masing-masing kriteria.  Data  yang  digunakan  untuk  analisa  regresi diperoleh dengan menghitung nilai kriteria 30 titik client . Analisa  dilakukan  sebanyak  empat  kali  sesuai  dengan jumlah  kriteria  dan  menggunakan  derajat  kepercayaan 95%  (α=0,05).  Proses  analisa  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak Microsoft  Excel .  Untuk  analisa  regresi linear  berganda  dengan  C1  sebagai  variabel  terikat  dan C2,  C3,  C4  sebagai  variabel  bebas  diperoleh  hasil  uji  F yang ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 6 . Data masing-masing BTS berdasarkan client
Alternatif Pilihan BTS Jarak (Km) Daerah fresnel Jenis Antena Jumlah access point BTS JP 60,94 100% radius omni 2 BTS RG 70,15 80% radius grid 4 BTS UK 7,95 bersih rocket dish 12 BTS BAE 67,23 terhalang grid 2 BTS LA 6,16 terhalang rocket dish 9 BTS BDG 7,52 bersih sektoral 6 BTS CL 79,92 terhalang sektoral 7 BTS BR 12,17 terhalang grid 7 BTS KM 23,22 terhalang srid 5 BTS KR 28,37 terhalang srid 3 BTS MK 21,67 bersih rocket dish 18 BTS NOC 13,07 terhalang grid 6 BTS JK 23,37 terhalang grid 14 BTS TL 15,95 bersih sektoral 6 BTS KN 39,37 terhalang omni 2 BTS KG 29,23 terhalang grid 2 Tabel 7 . Nilai kriteria pada alternatif pilihan BTS A C1 C2 C3 C4 BTS JP 1 2 3 4 BTS RG 0 1 10 4 BTS UK 7 3 13 2 BTS BAE 0 0 10 4 BTS LA 7 0 13 3 BTS BDG 7 3 7 3 BTS CL 0 0 7 3 BTS BR 6 0 10 3 BTS KM 5 0 10 4 BTS KR 4 0 10 4 BTS MK 5 3 13 1 BTS NOC 6 0 10 3 BTS JK 5 0 10 2 BTS TL 6 3 7 3 BTS KN 3 0 3 4 BTS KG 4 0 10 4
Nilai  pada  kolom Signigificance  F tabel  8  adalah 1,2504E-12  hal  ini  menunjukkan  bahwa  C2,  C3  dan  C4 secara  bersama-sama  mempengaruhi  C1  karena  nilai signifikansi < 0,05. Sedangkan hasil uji t dengan variabel terikat C1 ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 8 . Hasil uji F dengan C1 sebagai variabel terikat
df SS MS F Signifi- cance F Regre- ssion 3 314,07 104,69 20,71 1,25E- 12 Residual 476 2405,89 5,054 Total 479 2719,97 Tabel 9 . Hasil uji t dengan C1 sebagai variabel terikat
Coefficients Standard Error t Stat P- value Intercept 3,0889 0,7621 4,0533 6E-05 C2 0,2157 0,0778 2,7703 0,0058 C3 0,125 0,0411 3,042 0,0025 C4 -0,449 0,1428 -3,144 0,0018
Berdasarkan  kolom Coefficients pada  Tabel  9  dan persamaan (4), diperoleh :
C1 = 3,089 + 0,216C2 + 0,125C3 – 0,449C4
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing variabel  C2,  C3  dan  C4  memiliki  pengaruh  terhadap  C1. Koefisien C2 sebesar 0,216 menunjukkan bahwa jika ada perubahan  setiap  1  satuan  C2,  nilai  C1  akan  bertambah 0,216.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk  C3  dan  C4  namun koefisien negatif akan mempengaruhi penurunan C1.
Analisa dilanjutkan dengan menjadikan C2 sebagai variabel  terikat  dan  C1,  C3,  C4  sebagai  variabel  bebas. Hal  ini  dilakukan  bergantian  hingga  seluruh  kriteria pernah  menjadi  variabel  terikat.  Berdasarkan  empat  kali analisa  regresi,  hasil  uji  F  menyatakan  bahwa  variabel bebas  secara  bersama-sama  mempengaruhi  variabel terikat dan melalui uji t diperoleh :
C1 = 3,089 + 0,216C2 + 0,125C3 – 0,449C4 C2 = 3,401 + 0,074C1 – 0,059C3 – 0,608C4 C3 = 14,26 + 0,153C1 – 0,211C2 – 1,683C4 C4 = 4,832 – 0,045C1 – 0,18C2 – 0,139C3
Untuk  mendapatkan  bobot  awal  bagi  masing- masing kriteria dilakukan penjumlahan koefisien. Namun, koefisien  bernilai  negatif  diberi  nilai  mutlak  terlebih dahulu  karena  walaupun  bernilai  negatif  variabel  bebas tersebut  tetaplah  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat. Penghitungan ini ditujukkan pada Tabel 10.
Maka  diperoleh  bobot  awal  C1  =  0,271;  C2  = 0,606;  C3  =  0,323;  C4  =  2,74.  Seperti  yang  ditunjukkan persamaan (1), bobot ini kemudian diperbaiki dengan cara membagi  bobot  sebuah  kriteria  dengan  jumlah  seluruh bobot  kriteria.  Hasil  penghitungan  ini  ditunjukkan  pada Tabel 11.
Tabel 10 . Penjumlahan koefisien untuk memperoleh bobot awal
Y β 1 β 2 β 3 β 4 C1 0 0,216 0,125 0,449 C2 0,074 0 0,059 0,608 C3 0,153 0,211 0 1,689 C4 0,045 0,18 0,139 0 Jumlah 0,271 0,606 0,323 2,74 Tabel 11 . Pembobotan untuk masing-masing kriteria Kriteria Bobot awal Bobot C4 : Jumlah access point 2,74 0,7 C2 : Daerah fresnel 0,606 0,15 C3 : Jenis antena 0,323 0,08 C1 : Jarak 0,271 0,07 Jumlah 3,941 1
Berdasarkan  Tabel  11,  dapat  disimpulkan  bahwa kriteria  jumlah access  point merupakan  kriteria  prioritas karena  memiliki  bobot  yang  paling  besar.  Tahap selanjutnya  adalah  proses  penghitungan  nilai  vektor  S. Berdasarkan  persamaan  (2),  nilai  vektor  S  diperoleh melalui perkalian nilai  masing-masing  kriteria  yang telah dipangkatkan dengan bobot kriteria tersebut.
1. BTS JP = (1 0,07 )  x  (2 0,15 )  x  (3 0,08 )  x  (4 0,7 ) = 3,19 2. BTS RG = (0 0,07 ) x (1 0,15 ) x (10 0,08 ) x (4 0,7 ) = 0 3. BTS UK = (7 0,07 ) x (3 0,15 ) x (13 0,08 ) x (2 0,7 ) = 2,65 4. BTS BAE = (0 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (4 0,7 ) = 0 5. BTS LA = (7 0,07 ) x (0 0,15 ) x (13 0,08 )  x  (3 0,7 ) = 0 6. BTS BDG = (7 0,07 ) x (3 0,15 ) x (7 0,08 ) x (3 0,7 ) = 3,34 7. BTS CL = (0 0,07 ) x (0 0,15 ) x (7 0,08 ) x (3 0,7 ) = 0 8. BTS BR  = (6 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (3 0,7 ) = 0 9. BTS KM = (5 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (4 0,7 ) = 0 10. BTS KR = (4 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (4 0,7 ) = 0
11. BTS MK = (5 0,0 7) x (3 0,1 5) x (13 0,08 ) x (1 0,7 ) = 1,6
12. BTS NOC = (6 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (3 0,7 ) = 0 13. BTS JK = (5 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (2 0,7 ) = 0 14. BTS TL = (6 0,07 ) x (3 0,15 ) x (7 0,08 ) x (3 0,7 ) = 3,31 15. BTS KN = (3 0,07 ) x (0 0,15 ) x (3 0,08 ) x (4 0,7 ) = 0 16. BTS KG  = (4 0,07 ) x (0 0,15 ) x (10 0,08 ) x (4 0,7 ) = 0
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  vektor  V. Berdasarkan  persamaan  (3),  nilai  ini  diperoleh  melalui pembagian  nilai  vektor  S  dengan  jumlah  seluruh  nilai vektor S.
1. BTS JP = 3,19 / 14,09 = 0,22
2. BTS RG = 0 / 14,09 = 0
3. BTS UK = 2,65 / 14,09 = 0,19
4. BTS BAE = 0 / 14,09 = 0
5. BTS LA = 0 / 14,09 = 0
6. BTS BDG = 3,34 / 14,09 = 0,24
7. BTS CL = 0 / 14,09 = 0
8. BTS BR  = 0 / 14,09 = 0
9. BTS KM = 0 / 14,09 = 0
10. BTS KR = 0 / 14,09 = 0
11. BTS MK = 1,6 / 14,09 = 0,11
12. BTS NOC = 0 / 14,09 = 0
13. BTS JK = 0 / 14,09 = 0
14. BTS TL = 3,31 / 14,09 = 0,23
15. BTS KN = 0 / 14,09 = 0
16. BTS KG  = 0 / 14,09 = 0
Dari hasil penghitungan tersebut dapat disimpulkan  bahwa  BTS  Bandungan  merupakan  pilihan BTS  paling  tepat  untuk client yang  berada  pada  titik koordinat  -7.221241,  110.431554.  BTS  Bandungan memperoleh nilai vektor V terbesar yaitu 0,24.
Berdasarkan sistem yang telah dibangun dilakukan pengujian  di  30  titik client PT.  Grahamedia  Informasi yang  dipilih  secara random untuk  mengukur  tingkat akurasi  sistem.  Hasil  pengujian  ke-30  titik  tersebut ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12 . Hasil pengujian sistem Data uji ke- Hasil sistem Kenyataan (ISP) 1 BTS KN BTS KN 2 BTS RG BTS RG 3 BTS RG BTS RG 4 BTS NOC BTS NOC 5 BTS CL BTS CL 6 BTS BAE BTS BAE 7 BTS KM BTS LA 8 BTS NOC BTS NOC 9 BTS TL BTS TL 10 BTS KM BTS JK 11 BTS NOC BTS NOC 12 BTS LA BTS LA 13 BTS KG BTS KG 14 BTS LA BTS UK 15 BTS BR BTS BR 16 BTS JP BTS UK 17 BTS BR BTS BR 18 BTS BDG BTS BDG 19 BTS BR BTS BR 20 BTS TL BTS MK 21 BTS RG BTS RG 22 BTS RG BTS RG 23 BTS KG BTS KG 24 BTS JP BTS BDG 25 BTS LA BTS LA 26 BTS JP BTS JP 27 BTS TL BTS JK 28 BTS RG BTS JK 29 BTS TL BTS TL 30 BTS BR BTS BR
Tabel  12  menunjukkan  hasil  pengujian  model sistem  yang  telah  dibuat.  Dari  30  titik client ,  terdapat  22 titik  uji  menghasilkan  pilihan  BTS  sama  dengan  yang digunakan client sekarang ini. Namun, terdapat 8 titik uji menghasilkan  pilihan  BTS  yang  berbeda.  Hal  ini menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem  yang  dibuat mencapai 73%.
Perbedaan  hasil  sistem  dengan  kenyataan  di lapangan  dapat  disebabkan  beberapa  faktor  yang  tidak masuk  dalam  penelitian  ini.  Misalnya,  tim  survei  kadang memilih BTS yang terletak di lokasi yang lebih tinggi dan jarang  permukiman  penduduk  karena  memperkirakan pembangunan  di  sekitar  lokasi client dan  menara  BTS. Adanya pembangunan ini menyebabkan pilihan BTS yang saat  ini  kondisi  daerah  fesnelnya  bersih  akan  menjadi terhalang. Hal ini terjadi di beberapa pilihan BTS seperti BTS Umbul Kopi, BTS Bandungan, BTS Mangkrok, BTS Jati  Kulon,  dan  BTS Telomoyo  yang  berada  di  ketingian > 1000 meter dari permukaan laut.
Perbedaan lain disebabkan oleh adanya interferensi yang  besar  karena  penggunaan  menara  bersama,  seperti yang  terjadi  di  BTS  Telomoyo.  Penyebab  lain  adalah faktor  efisiensi  waktu  dalam  melakukan maintenance . Tim  survei  jarang  memilih  beberapa  BTS  yang  jaraknya jauh  dari  kantor  untuk  memudahkan  dalam  melakukan maintenance ke BTS tersebut. Hal ini terjadi di beberapa BTS  seperti  BTS  Jati  Pohon  dan  BTS  Rasgen  yang berjarak > 60 kilometer dari kantor.

## 4. Kesimpulan
Pemodelan  sistem  penentu Base  Transceiver Station menggunakan  metode Weighted  Product dapat memberikan  pilihan  BTS  bagi client .  Perangkingan  bagi alternatif  pilihan  BTS  dapat  dihasilkan  dalam  waktu singkat  karena  proses  penghitungan Weighted  Product yang  cepat.  Analisa  regresi  linear  berganda  dapat digunakan  untuk  menentukan  bobot  awal  kriteria berdasarkan pengaruhnya terhadap kriteria lain. Pengujian pada  30  titik client menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem sebesar 73%. Berdasarkan pengujian tersebut, disimpulkan bahwa pemodelan sistem ini dapat digunakan sebagai  acuan  dalam  menentukan  BTS  bagi client PT. Grahamedia  Informasi.  Namun,  hasil  pemodelan  sistem yang  dibangun  bukanlah  keputusan  akhir  karena  terdapat beberapa faktor yang tidak masuk ke dalam penelitian ini. Keputusan akhir tetap berada di tangan pengguna.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Program  Studi Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknologi  Informasi Universitas  Kriten  Satya  Wacana  yang  telah  membantu terlaksananya  penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga disampaikan  kepada  PT.  Grahamedia  Informasi  yang
telah  memberikan  informasi  dalam  menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Antarlangit  (2017).  Antena  2.4  &  5.8  GHz  –  New
Antarlangit Dot Com. Diakses dari
http://antarlangit.com/categories/Antena-2.4-%26- 5.8-Ghz , tanggal 15 September 2017
Gerlin, D. M. & Mubarakah N. (2013). Analisis Coverage Area  Wireless  Local  Area  Network  (WLAN) 802.11b  Dengan  Menggunakan  Simulator  Radio Mobile. Jurnal SIGUDA ENSIKOM , 1(3), 95-100 Hatta,  H.R.,  Rizaldi,  M.  &  Khairina,  D.M.  (2016). Penerapan  Metode  Weighted  Product  untuk Pemilihan Lokasi Lahan Baru Pemakaman Muslim Dengan Visualisasi Google Maps. TEKNOSI . 2(3), 85-94
Insani,  A.  (2011).  Pengaruh  Performansi  Akibat Interferensi  Pada  Sistem  Bluetooth  dan  WLAN 802.11b. Buletin  Pos  dan  Telekomunikasi ,  9(4), 383-396
Ismail,  N.,  Maharoni  &  Lindra,  I.  (2015).  Analisa Perencanaan Pembangunan BTS (Base Transceiver Station)  Berdasarkan  Faktor  Kelengkungan  Bumi dan  Daerah  Fresnel  di  Regional  Project  Sumatera Bagian Selatan. Jurnal ISTEK , 9(1), 104-121 Mona, M, Kekenusa, J. & Prang, J. (2015). ). Penggunaan Regresi  Linear  Berganda  untuk  Menganalisis Pendapatan  Petani  Kelapa  Studi  Kasus  :  Petani Kelapa  di  Desa  Beo,  Kecamatan  Beo  Kabupaten Talaud. De Cartesian , 4(2), 196-203
Ndruru,  R.E.,  Situmorang,  M.  &  Tarigan,  G.  (2014). Analisa  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Hasil Produksi  Padi  di  Deli  Serdang. Jurnal  Saintia Matematika , 2(1), 71-83
Nugraha, A. L. & Sudarsono, B. (2007). Survei Topografi Untuk  Menentukan  Garis  Tampak  Pandang  Base Transceiver Station (BTS). Jurnal TEKNIK , 28(2), 55-60
Oktavina,  Ristika  &  Himawan,  H.  (2015).  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pelanggan  Terbaik  Pada  TB.  Bangun  Jaya Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (WP). Skripsi :  Teknik  Informatika,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia.
Subowo,  A,  Faisal,  RM  &  Mansur,  A.  (2015)  Pemilihan lokasi  Base  Transceiver  Station  Jaringan  Wireless Pita  Lebar  Pada  Internet  Service  Provider  (Studi Kasus:  PT.  Sarana  Insan  Muda  Selaras  Cabang Yogyakarta. Jurnal Teknoin . 21(2)
Turuy, S. & Widyawan. (2016). Evaluasi Perangkat IQRF Pada Topoplogi AD-Hoc Untuk Mengetahui RSSI. Jurnal POSITIF , 1(2), 48-57