Analisis Bandwidth Jaringan Internet PLIK dengan Metode Fuzzy Sugeno

## Mochamad Natsir
Universitas Serang ziyaulhaq09@gmail.com

## Abstrak
Internet is a major part in the development and progress of the nation, especially  the  Indonesian  nation,  government  issued  a  policy  in Candy  Kominfo  about  PLIK  program  (District  Internet  Service Center)  which  has  a  strategic  role  in  sustaining  and  supporting economic  activity,  strengthening  defense  and  security  and  the intellectual life of the nation.  In the implementation of the program PLIK  (District  Internet  Service  Center)  have  not  been  targeted  in  a side benefit, this program should have as a means to meet the needs of information and knowledge, but rather the mere entertainment and more  oriented  to  the  business,  which  is  equated  with  the  cafe.  This study  attempts  to  retrieve  the  data  in  bandwidth  usage  that  will  be processed by the method of Fuzzy Sugeno and will generate average maximum bandwidth usage in applications Browsing, Download and Streaming. In determining the average bandwidth usage using Fuzzy Sugeno, From the average bandwidth will be used as a reference in determining  the usage restrictions Browsing, Download and Stream with  the  aim  to  give  control  over  bandwidth  usage  for  applications Browsing, Download and Streaming.
Keywords: Bandwidth, Sugeno Fuzzy method, PLIK (Center District Internet services)
Received July 2015 Accepted for Publication August 2015

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan internet sudah dapat dipenuhi oleh masyarakat Indonesia dan pemerintah  Republik  Indonesia  memiliki  program  untuk  mendukung  masyarakat demi kemajuan pembangunan di indonesia dalam bidang infrastruktur, pendidikan, social dan budaya. Perlua adanya sebuah perawatan dan control yang baik dalam pemanfaatan teknologi khususnya di dalam program PLIK(Pusat layanan Internet Kecamatan)  sehingga  program  ini  sesuai  dengan  visi  awal  untuk  memajukan pembangunan Indonesia.
Telekomunikasi  mempunyai  peran  yang  strategis  dalam  menunjang  dan mendukung  kegiatan  perekonomian,  memantapkan  pertahanan  dan  keamanan
serta mencerdaskan kehidupan bangsa (Permen Kominfo, 2008), adanya program ini sangatlah membantu dalam pemenuhan akan kebutuhan internet, tetapi dalam perjalanannya tidak berjalan dengan baik dan banyak titik PLIK yang keluar dari tujuan utama program ini dan ada beberapa titik PLIK  yang sudah tidak berjalan ditengah arus persaingan terhadap layanan internet yang lebih komersil dan lebih menarik karena berbasiskan kebutuhan hiburan semata.
Perlu  adanya  keseriusan  bersama  antara  pemerintah  dan  masyarakat  untuk dapat  mendukung  program  ini  lebih  baik  lagi  sehingga  dapat  memenuhi kebutuhan masyarakat dan memajukan pembangunan yang berkesinambungan.
PLIK  bukanlah  warnet  pada  umumnya,  dimana  pengguna  dapat  mengakses internet secara bebas menggunakan browser atau aplikasi standar internet  lainnya. Terdapat aplikasi portal yang menjadi tampilan awal setelah pengguna  melalukan proses  login  melalui  aplikasi.  Aplikasi  portal  tidak  hanya  sebagai    hyperlink menuju  suatu  aplikasi  ataupun  konten  yang  dikehendaki  oleh  pengguna,  namun juga  merupakan  single  point  of  view  bagi  pengguna,  karena  aplikasi  portal menampilkan    semua  aplikasi  dan  layanan  yang  dapat  diakses/digunakan  oleh pengguna seperti aplikasi perkantoran(Indra, 2010),
Permasalahan penting terkait keberlangsungan program PLIK adalah tingkat pemanfaatannya  dibandingkan  layanan  akses  internet  lainnya  yang  memiliki segmentasi pengguna yang sama, seperti warnet. Dengan demikian, warnet adalah saingan  bagi  PLIK.  PLIK  tidak  banyak  berbeda  dengan  warnet,  kecuali koneksinya  yang menggunakan  V-Sat,  system  operasi  Linux,  aplikasinya  yang mengandalkan opensource, konten  internet  sehat  dan  harganya  yang  tidak  lebih dari  Rp.2000,00  per  jam.  Namun,  penelitian  mengenai  pemanfaatan  internet  di Indonesia  menyebutkan  bahwa  pengguna  warnet  di  Indonesia  menjadikan  aspek kecepatan  akses  sebagai  factor  terpenting  dalam  memilih  akses  internet  mereka, harga hanya menjadi prioritas kedua. PLIK seharusnya memiliki kecepatan akses yang lebih baik dari warnet. Padahal kecepatan adalah salah satu hal yang banyak dikeluhkan  di  PLIK.  Permasalahan  inilah  yang  mendasari  penelitian ini.(widi,2013)
Berdasarkan  latar  belakang  dan  identifikasi  masalah  sebagaimana  ditulis  di atas  maka  maksud  dan  tujuan  penulisan  ini  adalah  menghasilkan  rekomendasi evaluasi  implementasi  layanan  jaringan  internet  pusat  layanan  internet kecamatan(PLIK) pada pelaksanaan kewajiban pelayanan universal telekomunikasi (KPU/USO) di provinsi Banten sebagai masukan dalam perbaikan kebijakan  penerapan  PLIK  yaitu  :  Menghitung  rata-rata  batasan  maksimal  untuk Browsing, Download, dan Streaming. Dan Mengontrol pemakaian internet untuk Browsing, Download, dan Streaming sehingga meningkatkan kecepatan browsing .

## 2. DASAR TEORI

## 2.1  Logika Fuzzy Sebagai Metode  Penyelesaian
Logika  fuzzy  pertama  kali diperkenalkan oleh  Zadeh tahun 1965. Dasar logika fuzzy  adalah teori himpunan  fuzzy. Pada teori himpunan  fuzzy, peranan derajat keanggotaan  atau  nilai  keanggotan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam suatu  himpunan  sangatlah  penting.  Pada  himpunan  tegas  (crisp),  nilai
Mochammad Natsir, Analisis Bandwidth Jaringan Internet PLIK                                                       | 147
keanggotaan  hanya  terdapat  dua  kemungkinan,  yaitu  0  dan  1.  Sedangkan  pada himpunan   fuzzy, nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 sampai 1. Apabila  x memiliki  nilai  keanggotaan  fuzzy  μA[x]  =  0,  berarti    x    tidak  menjadi  anggota himpunan A, demikian pula apabila x memiliki nilai keanggotaan  fuzzy  μA[x] = 1,  berarti  x  menjadi  anggota  penuh  pada  himpunan  A  (Kusumadewi,  2010). Dalam  banyak  hal,  logika    fuzzy    digunakan  sebagai  suatu  cara  untuk memetakkan  permasalahan  dari  input  ke  output  yang  diharapkan.  Logika    fuzzy dapat  dianggap  sebagai  kotak  hitam  (black  box)  yang  menghubungkan  antara ruang  input  menuju  ke  ruang  output  (Kusumadewi,  2010).  Kotak  hitam  (black box)  tersebut  berisi  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  input menjadi  output  dalam  bentuk  informasi.  Salah  satu  permasalahan  yang menggunakan  pemetaan  dari  suatu  input  ke  output  adalah  masalah  produksi barang.  Pada  permasalahan  produksi  barang  diberikan  input  data  semua  total persediaan  barang  yang  mungkin  dan  outputnya  semua  jumlahproduksi  barang yang  mungkin.  Kotak  hitam  (black  box)  pada  permasalahan  ini  berisi  metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  input  menjadi  output  dalam  bentuk informasi jumlah barang yang harus  diproduksi (Kusumadewi, 2010). Himpunan fuzzy memiliki dua atribut, yaitu linguistik dan numeris. Atribut linguistik adalah atribut yang digunakan untuk penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti muda, parobaya, tua. Sedangkan atribut numeris adalah suatu nilai yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel (Kusumadewi, 2010).  Menurut (Kusumadewi, 2010)

## 2.2  Microtic Alat Pengatur Rute Dan Management Bandwith
Router  adalah perangkat  network  yang  digunakan  untuk  menghubungkan beberapa  network,  baik  network  yang  sama  maupun  berbeda  dari  segi teknologinya  seperti  menghubungkan  network  yang  menggunakan  topologi  Bus, Star  dan  Ring.   Router  minimal  memiliki  2  network  interface.  Dalam  postingan sebelumnya  tentang mengenal  teknik  subneting telah  disinggung  bahwa  koneksi antar network (jaringan dengan subnet IP yang berbeda) hanya bisa terjadi dengan bantuan Router.
Fungsi  utama  Router  adalah  merutekan  paket  (informasi).  Sebuah  Router memiliki  kemampuan  Routing,  artinya  Router  secara  cerdas  dapat  mengetahui kemana  rute  perjalanan  informasi  (paket)  akan  dilewatkan,  apakah  ditujukan untuk host lain yang satu network ataukah berada di network yang berbeda.

## 2.3 Web Programing sebagai alat menghitung didalam logika Fuzzy
Pemrograman  web  diambil  dari  2  suku  kata  yaitu  pemrograman  dan  web. Pemrograman  yang  dalam  bahasa  English  adalah  programming  dan  diartikan proses,  cara,  perbuatan  program  (secara  bahasa  indonesia).  Definisi  Web  : jaringan  komputer  yang  terdiri  dari  kumpulan  situs  internet  yang  menawarkan teks  dan  grafik  dan  suara  dan  sumber  daya  animasi  melalui  protokol  transfer hypertext.
Orang  banyak  mengenal  web  dengan  istilah  WWW  (World  Wide  Web), World  Wide  Web  adalah  layanan  internet  yang  paling  populer  saat  ini  internet mulai dikenal dan digunakan secara luas setelah adanya layanan WWW . WWW
adalah  halaman-halaman  website  yang  dapat  saling  terkoneksi  satu  dengan lainnya  (hyperlink)  yang  membentuk  samudra  belantara  informasi  .  WWW berjalan  dengan  protokol  HyperText  Transfer  Protokol  (HTTP).  Halaman  Web merupakan  file  teks  murni  (plain  text)  yang  berisi  sintaks-sintaks  HTML  yang dapat dibuka/ dilihat/ diterjemahkan dengan Internet Browser.

## 3. PERANCANGAN SYSTEM

## 3.1 Flowchart Programing
Flowchart  Programming  merupakan  sebuah  penjelasan  dalam  alur  proses program didalam proses input data browsing, download dan streaming kemudian akan  dihitung  rata-rata  nya  dari  beberapa  inputan  dengan  mengikuti  rulebase sehingga  yang  keluar/output  adalah  rata-rata  data  maksimal  untuk  Browsing, Download dan Streaming
Gambar 1 Flowchart Programing

## 3.2 Data PLIK (Pusat Layanan Internet Kecamatan)

## Tabel  titik 1 PLIK yang ada di Banten
No Kabupaten/Kota Kecamatan Kondisi 1 CILEGON CIBEBER kota 2 CILEGON CITANGKIL transisi 3 KOTA PANDEGLANG MAJASARI pedesaan 4 KOTA SERANG CIPOCOK JAYA kota 5 KOTA SERANG SERANG kota 6 KOTA TANGGERANG CILEDUG kota 7 KOTA TANGGERANG KARAWACI kota 8 KOTA TANGGERANG PRIUK kota 9 KOTACILEGON GROGOL transisi 10 KOTACILEGON PURWAKARTA transisi 11 LEBAK CIBADAK pedesaan 12 LEBAK CIJERO LEBAK pedesaan 13 LEBAK CIPANAS transisi 14 LEBAK LEBAK GEDONG pedesaan 15 LEBAK MUNCANG pedesaan 16 LEBAK SAJIRA pedesaan 17 PANDEGLANG KARANG TANJUNG pedesaan 18 PANDEGLANG LABUAN transisi 19 PANDEGLANG MENES pedesaan 20 PANDEGLANG PAGELARAN pedesaan 21 PANDEGLANG SAKETI pedesaan 22 SERANG BAROS kota 23 SERANG CINANGKA transisi 24 SERANG CIOMAS pedesaan 25 SERANG CIRUAS transisi 26 SERANG PABUARAN transisi 27 SERANG PADARINCANG pedesaan 28 SERANG WALANTAKA transisi 29 TANGERANG LEGOK pedesaan 30 TANGERANG PAGEDANGAN transisi 31 TANGGERANG CIKUPA kota 32 TANGGERANG CURUG transisi 33 TANGGERANG PANONGAN pedesaan 34 TANGGERANG RAJEG pedesaan 35 TANGGERANG TELUK NAGA transisi

## 4.ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
4.1  Monitoring  Bandwidth  (Browsing,  Downloading,  Streaming)  Dengan Queue List
Pada  bagian  ini  avg.  rate  kita  dapat  melihat  traffic  Browsing,  Download  dan Streaming sehingga mendapatkan nilai untuk browsing, download dan streaming.
Gambar 2 Monitoring Bandwidth

## 4.2 Input Data Traffic Browsing, Download dan Streaming
Setelah mengadakan survey dilapangan didapat data dari satu titik PLIK yaitu:

## Tabel 2 Data Browsing, Download dan Streaming di Kecamatan Purwakarta
No  Waktu  Browsing  Download  Streaming
1 08.00 280 140 580 2 09.00 260 34 330 3 10.00 53 20 350 4 10.30 41 6 567 5 11.00 53 36 420 6 11.30 26 3 394 7 12.00 2 0 512 8 13.00 27 54 634 9 14.00 54 42 233
10 15.00 145 361 132 11 16.00 216 674 260 12 17.00 142 665 253 13 18.00 225 693 132 14 19.00 347 189 464
15 20.00 174 50 320 16 21.00 280 140 580 17 22.00 260 34 330
Dari data yang ada kemudian diolah dengan metode fuzzy sugeno dengan tahapan:
1. Input data
2. Fuzzyfikasi menghasilkan derajat keanggotaan
3. Membuat rule base
4. Evaluasi rule base menghasilkan α predikat
5. Defuzzifikasi
4.3 Fuzzyfikasi Gamba Gambar  3 Himpunan Keanggotaan
Dari data nilai diatas browsing 280  downloading 140  streaming 580. Kemudian dimasukkan ke himpunan
Gambar 4 Himpunan keanggotaan Traffic Browsing, Download dan Streaming
Dilihat  dari  data  yang  ada  browsing  merupakan  nilai  kabur  di  posisi  himpunan normal dan rendah
Browsing di keanggotan himpunan rendah dengan rumus
Rendah Normal Tinggi 250 500 750 1000 Rendah Normal Tinggi 250 500 750 1000 280 580 140
 
          500 ; 0 500 250 ; 250 500 500 ; 1 ) ( x x x x 
Dengan rumus representasi  linier turun  rendah(280)=
= = 0,88
Browsing di keanggotan himpunan normal dengan rumus
             500 ; 1 500 250 ; 250 500 250 250 ; 0 ) (
x x x x x 
Dengan rumus representasi  linier segitiga  normal(280)=
= = 0,12
Dari  rumus  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  derajat  keanggotaan  browsing terhadap himpunan adalah: rendah:0,88  normal: 0,12 dan tinggi 0 Kemudian untuk  derajat keanggotaan downloading dengan nilai  140 maka untuk himpunannya adalah : rendah :1  normal : 0  dan tinggi 0 Dan  untuk  derajat  keanggotan  streaming  merupakan  nilai  kabur  di  posisi himpunan normal dan tinggi streaming di keanggotan himpunan normal dengan rumus
            750 ; 0 750 500 ; 250 500 750 ; 1 ) ( x x x x 
Dengan rumus representasi  linier naik  normal(580)= = = 0,68 streaming di keanggotan himpunan tinggi  dengan rumus
             750 ; 1 750 500 ; 500 750 500 500 ; 0 ) (
x x x x x 
Dengan rumus representasi  linier segitiga  normal(580)=
= = 0,32
Kemudian  untuk  derajat  keanggotaan  Streaming  dengan  nilai  580  maka  untuk himpunannya adalah : rendah :0  normal : 0,68  dan tinggi 0,32

## 4.4 Membuat Rule Base

## Tabel 3 Data Rule Base
kondisi ke 1 kondisi ke 2 kondisi ke 3 1 rendah rendah rendah 335 335 330 2 rendah rendah normal 250 250 500 3 rendah rendah tinggi 200 200 600 4 rendah normal rendah 250 500 250 5 rendah normal normal 200 400 400 6 rendah normal tinggi 200 300 500 7 rendah tinggi rendah 200 600 200 8 rendah tinggi normal 200 500 300 9 rendah tinggi tinggi 200 400 400 10 normal rendah rendah 400 300 300 11 normal rendah normal 400 200 400 12 normal rendah tinggi 300 200 500 13 normal normal rendah 400 400 200 14 normal normal normal 330 330 340 15 normal normal tinggi 300 300 400 16 normal tinggi rendah 200 500 300 17 normal tinggi normal 300 400 300 18 normal tinggi tinggi 300 350 350 19 tinggi rendah rendah 500 250 250 20 tinggi rendah normal 500 200 300 21 tinggi rendah tinggi 400 200 400 22 tinggi normal rendah 500 300 200 23 tinggi normal normal 400 300 300 24 tinggi normal tinggi 350 300 350 25 tinggi tinggi rendah 400 400 200 26 tinggi tinggi normal 350 350 300 27 tinggi tinggi tinggi 330 330 340
Rule input himpunan Max 1 Max 2 Max3
.

## 4.5 Defuzzifikasi
Dari Rule Base dan Fuzzifikasi diatas  input data browsing 280  downloading 140 streaming 580
1. Browsing  : Rendah:0,88  Normal: 0,12 Dan Tinggi 0
2. Downloading : Rendah :1  Normal : 0  Dan Tinggi 0 3. Streaming  : Rendah :0  Normal : 0,68  Dan Tinggi 0,32
Dari nilai diatas ada 4 rule base yaitu
a. Browsing  : Rendah,     Downloading : Rendah,     Streaming  : Normal
b. Browsing  : Rendah,     Downloading : Rendah,     Streaming  : Tinggi
c. Browsing  : Normal,      Downloading : Rendah,    Streaming  : Normal
d. Browsing    :  Normal,            Downloading  :  Rendah,            Streaming    : Tinggi.
Bila dilihat dari rule base  ada aturan nomor 2,3,11 dan 12 Sehingga bila kita masukkan ke programnya adalah:
Aturan 2 : If  kondisi 1= rendah and kondisi 3= rendah and kondisi 3= normal Then max 1=250, max 2=250, max 3=500 α= min (µrendah(x);µrendah(x);µnormal(x)) = min ( 0,88.1.0,68) α –predikat= 0,68 Aturan 3 : If  kondisi 1=rendah and kondisi 3=rendah and kondisi 3=tinggi Then max 1=200, max 2=200, max 3=600 α= min(µrendah(x);µrendah(x);µnormal(x)) = min( 0,88.1.0,32) α -predikat= 0,32 Aturan 11 : If  kondisi 1=normal and kondisi 3=rendah and kondisi 3=normal Then max 1=400, max 2=200, max 3=400 α= min(µrendah(x);µrendah(x);µnormal(x)) = min( 0,12.1.0,68) α -predikat=0,12
Aturan 12 : If  kondisi 1=normal and kondisi 3=rendah and kondisi 3=tinggi Then max 1=300, max 2=200, max 3=500 α=min(µrendah(x);µrendah(x);µnormal(x)) =min( 0,12.1.0,32) α -predikat=0,12 kemudian kita masukkan rumus defuzzifikasi z1=  (max1  x  predikat  1)+  (max1  x  predikat  2)+  (max1  x  predikat  3)+  (max1  x predikat 4)/predikat1+predikat2+predikat3+predikat4 z2=  (max2  x  predikat  1)+  (max2  x  predikat  2)+  (max2  x  predikat  3)+  (max2  x predikat 4)/predikat1+predikat2+predikat3+predikat4 z3=(max3  x  predikat  1)+  (max3  x  predikat  2)+  (max3  x  predikat  3)+  (max3  x predikat 4)/predikat1+predikat2+predikat3+predikat4
sehingga total 256,45+227,42+516,13=1000

## 4.6 Analisa Aplikasi Program Analisis  Bandwidth
Aplikasi  program  berbasis  web  analisis  bandwidth  adalah  aplikasi  yang mempermudah  untuk  menentukan  rata-rata  nilai  maksimal  browsing,  download

## dan streaming.

## 4.7 Entry Traffic Bandwitdh  Dan Upload Data Traffic Bandwitdh
Pada  bagian  ini    kita  dapat  meng-entry  data  traffic  browsing,  download dan  streaming    disertai  data  kondisi  hari  dan  waktunya,  tetapi  bila  merepotkan dapat  kita  entry  data  tersebut  secara  keseluruhan  dari  format  excell  dengan memilih tombol upload, bisa dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 Entry Data Traffic

## 4.8 Entry Rulebase  Dan Tampil Data Rulebase
Pada  bagian  ini    kita  dapat  meng-entry  data  rulebase  yang  akan  dijadikan standar dalam memilih rulebase yang ada bisa dilihat pada gambar 6, dan seluruh entry data dapat di tampilkan dengan memilih tombol tampil data bisa dilihat pada gambar 7.

## Gambar 6 Tampilan Entry Rulebase
Gambar 7 Tampilan Data Rule Base

## 4.9 Tampil Data Derajat Keanggotaan Dan Fuzzyfikasi
Pada bagian ini  kita dapat melihat hasil derajat kenggotaan setiap nilai traffic per-jamnya  kemudian  keluar  hasil  defuzzyfikasinya  dengan  melihat  komponen nilai min dan maxnya bisa dilihat pada gambar 8
Gambar 8 Tampilan Data Fuzzifikasi dan Defuzzifikasi

## 4.10 Tampil Data Rata Rata Traffic Bandwitdh Dan Rata Rata Defuzzifikasi
Pada  bagian  ini    kita  dapat  melihat  rata-rata  traffic  Bandwidth(browsing, download dan streaming) dan rata-rata defuzzyfikasi(maxbrowsing, maxdownload, maxstreaming), dari nilai yang muncul kita dapat membandingkan bagaimana  nilai  defuzzifikasi  selalu  mendekati  nilai  maksimal  yaitu  1000  kbyte sesuai nilai maksimal Bandwidth.

## Gambar 9 Tampilan Data Hasil rata rata defuzzifikasi

## 4.15 Implementasi hasil output Metode Fuzzy
Hasil dari nilai rata rata maksimal untuk Browsing, Download dan Streaming dicoba di satu titik yaitu daerah kecamatan Purwakarta dengan nilai Browsing 266, download  294  dan  streaming  439  dengan  tampilan  gambar  dibawah  ini  dengan microtic.
Gambar 10 Tampilan implementasi Batasan Bandwidth
Dari  implementasi  tersebut  membatasi  traffic  download  dan  streaming  dan  akan membuat  traffic  browsing  lebih  cepat  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini. Pembatasan ini belum dapat  diterapkan untuk  semua titik PLIK karena terbentur dengan  kultur,  keinginan  dan  kebijakan  di  masing  masing  PLIK,  tetapi  pilihan pembatasan  ini  dapat  dijadikan  pilihan  dalam  mengatur  pemakaian  Browsing, Download  dan  Streaming  ditempat  lain  misalnya  sekolah,  kampus,  kantor  dinas, perusahaan sehingga dapat  diatur penggunaannya kearah  yang lebih efektif  yaitu untuk browsing data dan ilmu pengetahuan.

## 5.KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
a. Dengan  Metode  Fuzzy  Sugeno  dapat  menghitung  rata  rata  maksimal Browsing,  Download  dan  Streaming  walaupun  dengan  Traffic  yang  kecil yang  jauh  dari  target  total  Bandwith  dengan  pengaturan  nilai  maksimal Rulebase
b. Dengan  pembatasan  nilai  rata  rata  maksimal  Browsing,  Download  dan Streaming dapat mengatur penggunaan Browsing, Download dan Streaming terutama  akan  meningkatkan  kecepatan  Browsing  tanpa  harus  kekurangan diambil oleh Download dan Streaming

## DAFTAR PUSTAKA
Afterina Wahyu P., Erni Yudaningtyas Dan Sholeh Hadi Pramono, (2014), Peramalan Kebutuhan Bandwidth  Iub  Jaringan  UMTS  Dan  HSDPA  Menggunakan    Fuzzy  Inference  System  Dan  Time Series , Jurnal EECCIS, Vol. 8, No. 1
Al-Naamany  And  H.  Bourdoucen,  (2009) Design  And  Simulation  Of  A  Fuzzylogic  Bandwidth Controller  For  Users  Classification  And  Priorities  Allocations ,  International  Journal  Of Computers And Applications, Vol. 31, No. 1
Andrew, S., (1997) .  Jaringan Komputer Edisi Bahasa Indonesia Jilid I , Jakarta : Prenhallindo.
Hakim, Lukmanul, (2009), Trik Rahasia  Master PHP Terbongkar Lagi    Lokomedia :Yogyakarta,
Hartati, S.  Dan  Iswanti, S,  (2008). Sistem Pakar Dan  Pengembangannya. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Indra  Pratama  Prianova,(2010), Strategi  Implementasi  Penyediaan  Pusat              Layanan  Internet Kecamatan (PLIK) Pada Pelaksanaan Universal Telekomunikasi (KPU/USO) Di Indonesia , Tesis, Universitas Indonesia.
Laksono,  adhi,  (2010), Desain  dan  Implementasi  Firewall  dengan  Layer  7  Filter                  Pada Jaringan, Teknik Elektro, Universitas Diponegoro
Li Xin Wang, (1997), A Course Of fuzzy System And Control , Prentice Hall,
Lotfi  A  Zadeh,(1965), Fuzzy  Sets,  Fuzzy  Logic,  and  Fuzzy  Systems ,  Academic  Press  Inc, Department  of  Electrical  Engineering  and  Electronics  Research  Laboratory,  University  of California, Berkeley, California.
Menteri Komunikasi Dan Informatika, , (2008), Kewajiban Pelayanan Universal Telekomunikasi, Peraturan Menteri Komunikasi Dan Informatika NOMOR : 32 / PER / M.KOMINFO /10 / 2008
Menteri  Komunikasi  Dan  Informatika,  ,  (2007), Penetapan    Wilayah  Pelayanan  Universal Telekomunikasi , Peraturan Menteri Komunikasi Dan Informatika NOMOR :
145/KEP/M.KOMINFO/04/2007
Muhammad  Rofiq,  (2013)  Perancangan Manajemen  Bandwidth  Internet  Metode  Fuzzy  Sugeno , Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIAVol. 7 No. 1
Mustaziri,  (2012), Sistem    Pakar  Fuzzy  Untuk  Optimasi    Penggunaan    Bandwidth  Jaringan Komputer, Tesis, Universitas Diponegoro,
Mustaziri  ,  (2012) Sistem    Pakar  Fuzzy  Untuk  Optimasi    Penggunaan  Bandwidth  Jaringan Komputer . Jurnal Sistem Informasi Bisnis 01
Sharam Hekmat, (2005) Communication Networks, PragSoft Corporation
Sri Kusumadewi, Hari Purnomo, (2010), Aplikasi Logika Fuzzy Untuk   Pendukung       Keputusan, Graha Ilmu.
Trimantaraningsih, R.., Muarifah, (2008). Implementasi Mikrotik Sebagai Manajemen Bandwidth , FTI  AKPRIND, 1: 283–295
Wang Yao.(2001), ebook of  Video Processing And Communication, Prentice Hall
160 |                                      IncomTech, Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol.6, no.2, September 2015