## Volume Trafik IP-Based dengan Pemodelan Jam Sibuk

## MARISA PREMITASARI
Institut Teknologi Nasional Bandung Email : marisa@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Jaringan telekomunikasi saat ini men-generate trafik data yang berbasis IP. Salah satunya  adalah  kampus  ITENAS  Bandung  yang  menyediakan  akses  untuk  user berupa volume trafik. Data user yang terekam pada server dicapture setiap harinya dan didapatkan nilai volume trafik ketika user melakukan upload dan download data yang terukur berdasarkan durasi waktu pemakaian user. Data dibuat tabel pengukuran  dengan  menggunakan  pemodelan  jam  sibuk  dimana  trafik mempunyai  nilai  paling  tinggi.  Ada  tiga  metoda  pemodelan  jam  sibuk  yang dijadikan  acuan  yaitu  FDMH,  ADPH  dan  TCBH.Ketiga  metoda  tersebut  diukur selama  waktu  enam  puluh  menit  dengan  akurasi  setiap  limabelas  menit  yang didapat berdasarkan pengukuran twenty four hours selama enam hari. Pengukuran menghasilkan  nilai  FDMH  traffic  untuk  download  sebesar  73.92863  erlang  dan upload sebesar 11.99713 erlang. ADPH download menghasilkan 130.7596 erlang dan  ADPH  upload  sebesar  21.10694  erlang    TCBH  memberikan  nilai  124.9155 erlang  untuk  download  dan  19.74883667  erlang  untuk  upload.  Hasil  ini  sesuai dengan perhitungan trafik jam sibuk bahwa 𝑎𝐹𝐷𝑀𝐻 ≤ 𝑎𝑇𝐶𝐵𝐻 ≤ 𝑎𝐴𝐷𝑃𝐻 dimana trafik tertinggi terletak pada pukul 08.42-09.42.
Kata kunci:  Trafik Telekomunikasi, volume trafik, FDMH, ADPH, TCBH

## ABSTRACT
Nowadays telecommunication network generates IP-Based traffic. One of them, named as ITENAS and located in Bandung is available to provide services for user by  accesing  its  traffic  volume.  The  data  has  recorded  by  system  in  various parameter.  It  seperated  into  upload  and  download  data  based  on  each  user account and  their time duration.The data then sorted into tables by using busy hour modelling. Measurement is done by taking 6 days time which start from 7 AM to 11 AM where the peak of busy hour has been captured manually.  Reseacher using three different busy hours methods which is FDMH, ADPH and TCBH. The result shown 73.92863 erlang for download traffic and 11.99713 erlang for upload traffic by using FDMH methods. Meanwhile, ADPH methods shown 130.7596 erlang for download result and 21.10694 erlang for upload result. The rest,which is TCBH resulted  in  124.9155  erlang  for  download  traffic  and  19.74883667  erlang  for upload traffic.These results is in accordance with busy hours  traffic comparasion formulas  where 𝑎𝐹𝐷𝑀𝐻 ≤ 𝑎𝑇𝐶𝐵𝐻 ≤ 𝑎𝐴𝐷𝑃𝐻 where    highest  traffic  lies  on Wednesday at 08.42-09.42 AM
Keywords: Telecommunication traffic, traffic volume, FDMH, ADPH, TCBH

## 1. LATAR BELAKANG
Tahun 1979 telepon selular pertama kalinya dioperasikan di Tokyo Jepang oleh NTT (Nippon  Telephone  and  Telegraph)  dan  dua  tahun  kemudian  di-launching  di  Benua Eropa. Itulah awal dari generasi seluler pertama atau 1G .  Selanjutnya AMPS (Advanced Mobile  Phone  System)  dari  United  States  mengeluarkan  seri  NMT  (Nordic  Mobile Telephone)  dan  TACS  (Total  Access  Communications  System)  pada  tahun  1982 (Sharma,2013). Jaringan telekomunikasi pada generasi pertama hanya mengenal trafik voice (Gupta, Patil).   Pada generasi kedua sekitar tahun 1990 teknologi SMS muncul seperti  yang  dikutip  oleh  Charu  (Charu,2015)  dan  timnya,  namun  trafik voice  tetap merupakan  isu  utama  (Gupta,  Patil)  .Generasi  ketiga  di-launching  pada  tahun  2000 dimana  jaringan  telekomunikasi  sudah  bermigrasi  ke packet  switching  yang membangkitkan  trafik  data  dan  pada  era  ini  teknologi smart  phone  diperkenalkan (Vora,2015). Ketika era jaringan seluler beralih ke era 4G maka trafik telekomunikasi berubah  menjadi  trafik IP  Based    atau  trafik  berbasis  protokol  internet  seperti  yang disebutkan oleh Khan (Khan,2009) dan timnya bahwa 4G berisi tentang sebuah integrasi, network global yang mampu menyediakan solusi Internet Protocol yang komprehensif dimana voice, data dan multimedia streaming dapat selalu diakses oleh pengguna. 4G ini juga  disebut sebagai  era  jaringan  konvergen  dimana voice, komunikasi data serta multimedia dilewatkan ke dalam satu kanal saja (Gupta, Patil).   Ada banyak sekali jenis trafik  yang dibangkitkan pada jaringan IP  Based. Contohnya adalah trafik yang berbasis protocol internet seperti HTTP (Hyper Text Transfer Protocol) yang digunakan untuk mengakses world wide web. Kemudian trafik FTP atau kependekan dari File Transfer Protokol yang merupakan sebuah protokol  untuk mengunduh dan mengunggah file di jaringan internal. Selain itu, ada juga trafik yang melihat jumlah user dan volume trafik untuk  mengukur  berapa  kapasitas upload    dan  download  user.  Trafik  dapat  diolah dengan berbagai cara untuk keperluan forecasting. Metoda pengolahan data trafik bisa digunakan  dengan    memakai  pendekatan  distribusi  matematis  atau  menggunakan metoda jam sibuk. Pada penelitian ini penulis akan melakukan capture terhadap jumlah user dan volume traffic, dimana volume traffic dinyatakan dengan kapasitas download dan upload user dalam satuan B (Byte), MB(Mega Byte) dan GB (Giga Byte). Data akan diolah  menggunakan  tiga  metoda  jam  sibuk  dimana ADPH  akan  menghitung  nilai tertinggi dari sebuah trafik, FDMH mengambil jam sibuk yang ditetapkan sepihak oleh operator dan TCBH merata-ratakan  jeda waktu dari tiap-tiap trafik yang memiliki nilai tertinggi.  Sebagai  perbandingan,  ada  beberapa  studi  literatur  yang  digunakan. Penelitian  yang  dikerjakan  oleh  Wahyudi  (Wahyudi,2013)  dan  timnya  menghitung perbandingan  trafik  jam  sibuk  dengan  metode ADPH,  TCBH,  FDMH  dan  FDMP  untuk jaringan CDMA 2000 1x  pada BTS Inner City dan BTS Outer City. Hasil membuktikan bahwa 𝑎𝐹𝐷𝑀𝐻 ≤ 𝑎𝐹𝐷𝑀𝑃 ≤ 𝑎𝑇𝐶𝐵𝐻 ≤ 𝑎𝐴𝐷𝑃𝐻 dimana FDMP  adalah  Fixed  Daily Measurement  Periods  yang  mengukur  trafik  berdasarkan  perioda  tertentu.  Kinerja jaringan yang handal dan memenuhi Qos dibutuhkan untuk melayani pelanggan jaringan telekomunikasi. Sani  (Sani,2017) dan tim  melakukan  penelitian yang bertujuan  untuk melihat  salah  satu  parameter Qos  yaitu  utilisasi  atau  intensitas  trafik    yang  sesuai harapan menggunakan  metode ADPH,TCBH  dan  FDMH .  Hasil  yang  diraih  dari  setiap metode menunjukan bahwa nilai ADPH > TCBH > FDMH . Penelitian yang dilakukan oleh Manggala (Manggala,2017) dan timnya menghasilkan puncak jam tersibuk ada di jam 10.30-11.30 di jaringan terpadu kampus UMY dengan
menggunakan berbagai metoda diantaranya FDMH,TCBH dan ADPH. Pada Penelitian ini, metoda FDMH, ADPH dan TCBH akan digunakan untuk mencari waktu jam tersibuk pada enam  hari  jam  kerja  kampus  dari  volume  trafik  pengguna  akses  internet  di  ITENAS. Volume trafik yang didapat berupa kapasitas download dan upload user akan diambil waktu  pendudukan  total  selama  empat  jam  dimana  pada  rentang  tersebut  terdapat waktu tersibuk dengan bantuan tools Microsoft excel. Hasil waktu tersibuk  diperlihatkan dalam  nilai  intensitas  trafik  setiap  metode,  kemudian  hasilnya  dibandingkan  dengan tahap verifikasi pada rancangan penelitian .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang dirancang pada penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 1 yang merupakan  urutan  proses  menentukan  model  matematis  yang  sesuai  dengan  trafik telekomunikasi pada suatu sistem telekomunikasi .
Gambar 1. Model Trafik Telekomunikasi (Sumber: ITU–D SG 2/16 & ITC,2001, hlm 15)

## 2.1 Pengamatan
Data trafik IP-based yang dibangkitkan pada jaringan server ITENAS, diamati dan di- capture  selama  satu  minggu  mulai  dari  tanggal  23  november  2017-30  November 2017. Data trafik yang  diolah adalah volume trafik dari masing-masing user dimana nilai intensitas trafik dari jam sibuk akan dicari.  Pada tahap ini, data trafik masih berupa data asli dan  data diambil selama satu minggu mulai pkl 11.00 setiap harinya. Pengamatan dilihat melalui “software bawaan” untuk access point seri ubiquity yang terpasang pada server dimana data akan diambil secara manual. Pengamatan mengambil delapan hari mulai dari hari kamis sampai hari kamis berikutnya.

## 2.2 Model & Dedukasi (Haryadi, 2012)
Setelah  melakukan  pengambilan  data,  tahap  selanjutnya  adalah    mencari  model trafik  yang  relevan  sesuai  dengan  tujuan  dan  data  yang  didapatkan  melalui  studi literatur. Pemilihan satu model matematis dilakukan pada tahap deduksi dimana dicari data  yang  paling  mungkin  mendekati  sifat  dan  karakteristik  trafik  pada  sistem telekomunikasi  yang  sedang  dirancang  atau  yang  sedang  dianalisis  (Haryadi,  2012). Karena tujuan penelitian ini adalah mencari waktu jam sibuk dan data yang didapatkan adalah  trafik IP-Based  untuk  variasi  trafik  mingguan,  maka  pendekatan yang  diambil adalah pendekatan dengan pemodelan jam sibuk. Pemodelan jam sibuk dipakai untuk variasi trafik mingguan dan diambil tiga pendekatan yaitu TCBH, FDMH dan ADPH.TCBH (Time Consistent Busy Hour) adalah waktu selama enam puluh menit (diukur dengan akurasi setiap lima belas menit) yang didapat berdasarkan pengukuran twenty four hours variations  selama  suatu  perioda  waktu  yang  panjang  secara  rata-rata  terdapat  trafik tertinggi.  Persamaan  (1)  menunjukkan  rumus  perhitungan TCBH  dimana 𝑛 adalah jumlah hari, 𝑎 adalah intensitas trafik perwaktu dan ∆ merupakan waktu TCBH
𝑎 𝑇𝐶𝐵𝐻 = 𝑚𝑎𝑥 ∆ 1 𝑁 ∑ 𝑎 𝑛 (∆) 𝑁 𝑛=1 (1)
Fixed  Daily  Measurement  Hour  atau  disingkat  FDMH  adalah  waktu  selama enam  puluh  menit  dan  diukur  dengan  akurasi  setiap  lima  belas  menit  yang ditentukan  oleh  suatu  operator  4ystem  telekomunikasi  secara  sepihak.  Sama dengan TCBH, persamaan (2) untuk TCBH ditentukan oleh 𝑛 yang  merupakan jumlah hari, 𝑎 sebagai intensitas trafik perwaktu dan ∆ sebagai waktu yang sudah ditentukan oleh operator
𝑎 𝐹𝐷𝑀𝐻 = 1 𝑁 ∑ 𝑎 𝑛 𝑁 𝑛=1 (∆ 𝑓𝑖𝑥𝑒𝑑 ) (2)
Pendekatan terakhir adalah ADPH atau kependekan dari Average Daily Peak Hour merupakan trafik selama enam puluh menit dengan akurasi setiap lima belas menit yang didapat berdasarkan pengukuran twenty four hours variation selama suatu perioda waktu yang panjang adalah secara rata-rata terdapat trafik tertinggi dimana persamaan (3) adalah rumus untuk ADPH
𝑎 𝐴𝐷𝑃𝐻 = 1 𝑁 ∑ 𝑚𝑎𝑥 ∆ 𝑁 𝑛=1 𝑎 𝑛 (∆) (3)

## 2.3 Data
Data atau pengukuran data adalah bagaimana trafik akan diolah dan disimpulkan atau di- forecast. Trafik yang di-capture sebagai data asli  disortir terlebih dahulu. Sortir data dilakukan  dengan melihat parameter input pada metoda FDMH, ADPH dan TCBH dimana data yang diambil yaitu upload, download dan durasi. Trafik data upload dan download akan diubah kesatuan MB (Mega
Bytes). Selanjutnya durasi diubah ke dalam satuan interval waktu datangnya paket ke dalam perioda waktu jam sibuk. Perioda penentuan jam sibuk dimulai pkl 07.00-11.00 . Karena  data  diambil  Pukul  11.00,  maka  jam  tersebut  menjadi  acuan  pengelompokan durasi pemakaian user ke dalam  perioda waktu sehingga data berubah menjadi interval waktu kedatangan. Setelah data disortir kemudian data akan diolah berdasarkan rumus perhitungan ketiga metoda jam sibuk. Hal pertama yang dilakukan adalah mengubah tabel  pengelompokan  setiap  lima  belas  menit  menjadi  tabel  pengolahan  baru  untuk setiap  rentang  lima  belas  menit  untuk  dicari  nilai  trafik  tertinggi  dimana    FDMH, mengambil nilai jam sibuk yang diasumsikan secara sepihak, ADPH mengambil rata-rata trafik tertinggi setiap harinya dan TCBH mengambil perioda waktu dimana terdapat trafik tertinggi untuk dirata-ratakan dan dicari kembali nilai trafik tertinggi berdasarkan perioda rata-rata  waktu  tersebut.  Nilai  trafik  diberikan  dalam  satuan  erlang  dimana  erlang merupakan  satuan  tetap  untuk  intensitas  trafik  (Haryadi,2012).  Pengolahan  data dilakukan  dengan  mengubah  data  durasi  user  untuk  upload  dan  download  menjadi interval  kedatangan  diperioda  waktu  jam  sibuk  secara  manual.  Urutan  proses pengolahan data dijelaskan pada diagram berikut (Gambar 2)

## Gambar 2. Urutan Pengolahan Data

## 3. Verifikasi
Verifikasi data disini adalah perbandingan nilai dari data yang sudah diolah dengan  ketiga  metoda  ,    dimana  bila  perhitungan  datanya  benar  maka  akan didapat 𝑎𝐹𝐷𝑀𝐻 ≤ 𝑎𝑇𝐶𝐵𝐻 ≤ 𝑎𝐴𝐷𝑃𝐻 .  Verifikasi  selanjutnya  dilakukan  dengan mencari nilai intensitas trafik selama empat jam dimana nilai intensitas trafik pada sebuah kanal dari penyedia layanan adalah jumlah layanan sibuk pada suatu waktu yang  diberikan  atau  diamati  (Haryadi,2016).  Intensitas  trafik  juga  bisa  disebut sebagai Volume Trafik (V) dibagi perioda pengamatan dibagi waktu pengamatan (T)  ditulis  pada  persamaan  (4),  yang  merupakan  rumus  intensitas  trafik  tanpa pemodelan (Hertiana, 2009)
𝑎 = 𝑉 𝑇 (4)
Tahap verifikasi dilakukan dua kali, pertama verifikasi terhadap perbandingan metoda,  kedua  verifikasi  pemodelan  jam  sibuk  dengan  rumus  intensitas  trafik tanpa pemodelan

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil pengamatan terlihat pada Tabel 1 yang merupakan hasil capture data trafik yang diambil setiap pukul 11.00 mulai dari tanggal 23 november 2017- 30 november 2017 dimana Tabel 1 menunjukkan contoh data  yang di- capture secara
Data Asli Data Sortir Data Hitung
Nilai Jam sibuk untuk ketiga metoda
random.   Hasil capture di bawah  berisi data nama gadget user, alamat IP (IP Address), nama jaringan wireless WLAN, nama access point beserta port (AP/Port), volume trafik ( download & upload) serta durasi koneksi (uptime).Parameter yang dijadikan  observasi    adalah    volume  trafik  dan  durasi.  Volume  trafik  tersebut tersebar ke dalam satuan GB (Giga Bytes), MB (Mega Bytes) dan B (Bytes). Durasi user bervariasi untuk hari (d), jam (h), menit(m) dan detik (s).

## Tabel 1. Data Asli Server ITENAS
Name IP Address WLAN AP/P ort Down Up Uptime android- a8a8d41e3* **34e5 172.16.3.38 HOTSPOT- ITENAS APGd.2 0 LT-1 314 MB 18.7 MB 3h 52m 30s Sa**ung- Galaxy-S7- edge 172.16.2.40 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.01 LT-3 580 B 4.88 KB 9m 25s android- 87c8b25f*** 92e53 172.16.0.199 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.19B LT-3 2.34 MB 581 KB 1h 8m 47s Redmi3X- *** 172.16.3.200 HOTSPOT- ITENAS AP SC LT-1 86.3 MB 5.61 MB 2h android- ***2908d43 91f5b8 172.16.7.127 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.09 LT-3 24.5 MB 2.33 MB 1h 52m 21s WIN10***I- 1TB 172.16.1.240 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.18 LT-1 440 KB 352 KB 50m 21s android- 14c08452** *38d3a 172.16.16.23 8 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.08 LT-2 5.79 MB 489 KB 1m 49s n** 172.16.1.70 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.01 LT-3 9.7 MB 850 KB 2m 25s ***-iPad 172.10.1.3 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.20 LT-1 0 B 0 B 1m 52s android- 8e237b4f516 c6*** 172.16.2.0 HOTSPOT- ITENAS AP Gd.19B LT-3 51.3 MB 6.69 MB 1h 6m 12s
Data asli diolah menjadi data sortir seperti ditunjukkan oleh Tabel 2 (download) dan Tabel 3 (upload) dimana durasi ( uptime) diubah ke dalam interval waktu kedatangan dengan mengambil empat jam lebih awal dari waktu dan data di- capture pada pukul
11.00 siang. Durasi user yang dikategorikan trafik adalah durasi mulai dari detik (s) ke 0  sampai empat jam (h) sebelum pukul 11.00. Hari yang dihitung adalah Hari Kamis (hari 1) , Hari Jum’at (hari 2), Hari Senin (hari 3), Hari Selasa (hari 4), Hari Rabu(hari 5) dan Hari Kamis (hari 6) dimana hari sabtu dan hari minggu tidak dihitung sebagai trafik. Trafik  disortir  untuk down  (unduh)  dan  up  (unggah)  dengan  perioda  (p)  jam  sibuk TCBH, FDMH dan ADPH. Parameter upload dan download diubah ke satuan MB.
Tabel 2. Hasil Sortir untuk Download
Tabel 3. Hasil Sortir untuk Upload
P Hari 1
Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5 Hari 6 07.00-07.15 473.9 473.9 473.9 473.9 18.8182 145.5 07.15-07.30 10.2 10.2 10.2 10.2 3040.970 990.7 07.30-07.45 990.9 990.9 990.9 990.9 151.938 549.83 07.45-08.00 6.8346 6.8346 6.8346 6.8346 1766.295 422.2 08.00-08.15 2180.98 2180.9 2180.98 2180.98 2037.672 1197.77 08.15-08.30 677.37 677.37 677.37 677.37 889.124 999.68 08.30-08.45 2025.89 1348.5 1348.52 2025.89 1870.07 1393.8 08.45-09.00 1630.05 1630.0 1630.05 1630.05 1184.039 1915.96 09.00-09.15 1991.93 1991.9 1991.93 1991.9 1426.514 1954.53 09.15-09.30 2472.03 2472.0 2472.03 2472.03 2883.183 1339.99 09.30-09.45 1669.33 1669.3 1669.33 1669.33 2033.079 1178.84 09.54-10.00 850.684 1612.3 1612.32 1602.31 1615.187 2057.74 10.00-10.15 1750.76 1750.7 1429.53 428.522 2171.150 684.972 10.15-10.30 1237.26 1232.2 1069.65 2023.96 1446.781 1101.46 10.30-10.45 1313.98 1318.9 1313.98 1301.41 1034.669 1072.32 10.45-11.00 171.072 474.16 573.433 486.466 586.4135 640.285
P
Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5 Hari 6 07.00-07.15 36.16 36.16 36.16 36.16 8.0706 17.22 07.15-07.30 2.4 2.4 2.4 2.4 173.804 86.72 07.30-07.45 64 64 64 64 27.0979 60.9 07.45-08.00 1.9265 1.9265 1.9265 1.9265 145.161 173.51 08.00-08.15 127.21 127.21 127.21 127.21 150.627 135.32
Karena ketiga metoda jam sibuk menggunakan parameter volume trafik jam sebagai nilai inputnya, maka pengolahan data selanjutnya adalah menjumlahkan volume  trafik  berdasarkan  pembagian  durasi  jam  sibuk  untuk  ketiga  metoda tersebut. Data kemudian dijumlahkan dan dikelompokkan berdasarkan pembagian durasi jam sibuk yang diperlihatkan pada tabel berikut (tabel 4)
Tabel 4.  Data Hitung untuk Download
Waktu jam sibuk Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5 Hari 6 07.00- 08.00 1481.8346 1481.8346 1481.835 1481.8346 1481.8346 1481.8346 07.15- 08.15 3188.9226 3188.9226 3188.923 3188.9226 3188.9226 3188.9226 07.30- 08.30 3856.0926 3856.0926 3856.093 3856.0926 3856.0926 3856.0926 07.45- 08.45 4891.0866 4213.7166 4213.717 4891.0866 4891.0866 4213.7166 08.00- 09.00 6514.309 5836.939 6514.309 6514.309 5980.906 5507.21 08.15- 09.15 6325.256 5647.886 6325.256 6325.256 5369.748 6263.975 08.30- 09.30 8119.923 7442.553 8119.923 8119.923 7363.808 6604.285 08.45- 09.45 7763.361 7763.361 7763.361 7763.361 7526.818 6389.334
08.15-08.30 85.51 85.51 85.51 85.51 251.451 79.87 08.30-08.45 275.88 275.88 275.88 275.880 570.139 93.24 08.45-09.00 156.86 156.86 156.86 156.867 111.882 248.096 09.00-09.15 289.68 289.68 289.68 289.68 279.453 257.266 09.15-09.30 289.68 262.07 262.07 262.07 238.501 168.562 09.30-09.45 294.40 294.40 294.40 294.405 260.765 216.329 09.45-10.00 82.9576 592.6128  592.6128  590.3478 169.5001 248.4174 10.00-10.15 207.33 207.3304  157.8304 71.1682 241.9525 89.2606 10.15-10.30 296.224 295.4632  269.9142  209.08444  154.8943 486.8698 10.30-10.45 136.036 183.4741  136.0359  133.5285 510.5356 185.2306 10.45-11.00 14.4106 59.95343  73.04832  62.460832  68.69733 68.23304
09.00- 10.00 6983.989 7745.634 7735.623 7735.623 7957.966 6531.121 09.15- 09.30 6742.815 7504.46 6172.211 6172.211 8702.601 5261.559 09.30- 10.30 5508.046 6264.701 5724.141 5724.141 7266.199 5023.038 09.45- 10.45 5152.7 5914.345 5356.226 5356.226 6267.789 4916.51 10.00- 11.00 4473.087 4776.176 4240.373 4240.373 5239.015 3499.048 Tabel 5 Data Hitung untuk Upload Waktu jam sibuk Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5 Hari 6 07.00- 08.00 104.4865 104.4865 104.4865 104.4865 104.4865 104.4865 07.15- 08.15 195.5405 195.5405 195.5405 195.5405 195.5405 195.5405 07.30- 08.30 278.6505 278.6505 278.6505 278.6505 278.6505 278.6505 07.45- 08.45 490.5312 490.5312 490.5312 490.5312 490.5312 490.5312 08.00- 09.00 645.472 645.472 645.472 645.472 1084.1 556.526 08.15- 09.15 807.94 807.94 807.94 807.94 1212.926 678.472 08.30- 09.30 1012.112 984.5039 984.5039 984.5039 1199.976 767.164 08.45- 09.45 1030.637 1003.029 1003.029 1003.029 890.6026 890.2538 09.00- 10.00 956.7273 1438.774 1438.774 1436.509 948.2205 890.5752 09.15- 09.30 874.3757 1356.423 1306.923 1217.996 910.7192 722.5698 09.30- 10.30 880.9179 1389.812 1314.763 1165.006 827.1125 1040.878 09.45- 10.45 722.5481 1278.881 1156.393 1004.129 1076.883 1009.778
10.00- 11.00 654.0011 746.2212 636.8289 476.242 976.0798 829.594
Dari  tabel  diatas  kita  akan  mengetahui  trafik  jam  sibuk  dengan  masing  masing metoda,  yang  pertama  adalah FDMH,  atau  trafik  yang  jam  sibuknya  ditentukan  oleh operator atau administrator jaringan atau pengamat trafik secara sepihak dimana  jam sibuk untuk FDMH dijaringan ITENAS terdapat diantara pkl 10.00-11.00.
Tabel 6. Hasil Nilai Trafik FDMH Trafik FDMH hari 1 hari 2 hari 3 hari 4 hari 5 hari 6 Average download  4473.08711  4776.17619  4386.60774  4240.3732  5239.0152  3499.0483 4435.718 upload 654.00112  746.221172  636.828864  476.24197  976.07979  829.59401 719.8278
Untuk trafik ADPH, kita melihat dari peak trafik dari selang pembagian waktu jam sibuk sehingga didapat nilai sebagai berikut (Tabel 7)

## Tabel 7. Hasil Nilai Trafik ADPH
Trafik ADPH hari 1 hari 2 hari 3 hari 4 hari 5 hari 6 Average download 8119.92289  7763.36129  7763.36129  8119.9229  8702.6009  6604.285 7845.576 upload 1030.63696  1438.7744 1438.7744  1436.5094  1212.926  1040.8776  1266.416
Trafik  yang  terakhir  mengkalkulasikan  perhitungan  selang  pembagian  waktu  jam sibuk sehingga didapat TCBH Hour (menghitung selang waktu pada peak trafik)  dan Trafik TCBH (rata-rata dari selang waktu peak trafik untuk mendapatkan peak trafik yang baru dari metoda TCBH)  sebagai berikut:
Tabel 8. TCBH Hour
TCBH Hour hari 1 hari 2 hari 3 hari 4 hari 5 hari 6 Average download 08.30-09.30 08.45- 09.45 08.45- 09.45 08.30- 09.30 09.15- 10.15 08.30- 09.30 08.43- 09.42 upload 08.45-09.45 09.00- 10.00 09.00- 10.00 09.00- 10.00 08.15- 09.15 08.30- 09.30 08.43- 09.45

## Tabel 9. Nilai Trafik
TCBH Trafik TCBH hari 1 hari 2 hari 3 hari 4 hari 5 hari 6 Average download 7763.36129  7763.36129  7763.36129  7763.3613  7526.8178  6389.3341  7845.576 upload 956.7273 1438.7744 1438.7744 1436.5094 948.2205 890.5752 1184.93
Finalisasi dari ketiga metoda tersebut adalah mendapatkan nilai trafik dalam satuan Eh(Erlang hours) sehingga setiap nilai rata-rata dari upload dan download dibagi dengan 60,  kecuali TCBH Hours karena nilai yang diambil adalah Trafik TCBH-nya
Tabel 10. Tabel Nilai Trafik Final
Hasil Trafik aFDMH
aADPH aTCBH Download 73.92863 Eh 130.7596 Eh 124.9155474 Upload 11.99713 Eh 21.10694 Eh 19.74883667
Hasil tabel 10 menyimpulkan  bahwa 𝑎𝐹𝐷𝑀𝐻 ≤ 𝑎𝑇𝐶𝐵𝐻 ≤ 𝑎𝐴𝐷𝑃𝐻 untuk download (73.92863≤124.9155474≤130.7596) dan upload (11.99713≤19.74883667≤21.10694).  Bila  kita  melihat  nilai  intensitas  setiap metodanya,  maka  hari  5  (hari  rabu)  pukul  10.00-11.00  terdapat  trafik  tertinggi untuk  metoda FDMH.  Tabel  5  menjelaskan  bahwa  nilai  trafik  tertinggi  dengan metoda ADPH berada di hari 5 (hari rabu) untuk download serta hari 2 (jum’at) & hari 3 (Senin)untuk upload. Sementara trafik dengan metoda TCBH menyimpulkan bahwa jam sibuk terjadi di hari 1 sampai hari 4 dimana upload tertinggi terjadi di hari  2  &  hari3.    Bila  kita  membandingkan  ketiga  hasil  metoda  dengan  nilai intensitas trafik untuk total waktu  kependudukan per waktu pengamatan, maka kita  mendapatkan  nilai  intensitas  trafik  (nilai  tanpa  pemodelan  jam  sibuk) perharinya yang diperlihatkan pada tabel 11.

## Tabel 11. Nilai Intensitas Trafik Tanpa Pemodelan Jam Sibuk
Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5 Hari 6 Average 125.3577  121.825  121.1708 122.2332  144.2133  111.1329  124.3222
Hasil pada nilai average, membuktikan bahwa nilai tersebut mendekati nilai untuk metoda TCBH  download  dimana 124.3222 ≈ 124.9155474 .  Sebagai  tambahan, dibawah ini adalah tabel 10 dan 11 yang menunjukkan tabel hari sibuk volume trafik upload dan download yang dilakukan dengan pembobotan manual, dimana nilai trafik terendah diberi angka 1 dan nilai trafik tertinggi diberi angka 6. Nilai pada tabel 12 ( Nilai trafik tanpa pemodelan ) dimasukkan sebagai pembanding bila ada hari dengan nilai trafik yang sama.

## Tabel 12. Hari sibuk untuk download
Download FDMH ADPH TCBH Tanpa Pemodelan rata-rata bobot Hari 1(Kamis) 4 5 6 5 5 Hari 2 (Jum’at) 5 3 3 3 3.5 Hari 3 (Senin) 3 2 4 2 2.75 Hari 4 (Selasa) 2 4 5 4 3.75 Hari 5(Rabu) 6 6 2 6 5 Hari 6(Kamis) 1 1 1 1 1
Pada tabel 12 hari sibuk terletak di hari 1(kamis) dan hari 5 (Rabu) karena bobotnya bernilai paling tinggi yaitu 5. Tabel 13 menunjukkan bobot tertinggi di hari jum’at untuk upload yaitu 5
Tabel 13. Hari Sibuk untuk Upload
Upload FDMH ADPH TCBH Tanpa Pemodelan Rata-rata bobot Hari 1 (Kamis) 3 1 2 5 2.75 Hari 2 (Jum'at) 5 6 6 3 5 Hari 3(Senin) 2 5 5 2 3.5 Hari 4(Selasa) 1 4 4 4 3.25 Hari 5(Rabu ) 6 3 1 6 4 Hari 6 (Kamis) 4 2 3 1 2.5
Tabel 14 adalah tabel hasil hari sibuk rata-rata download dan upload dan didapat hari sibuk untuk sample enam hari terjadi di hari rabu (nilai bobot 4.5)

## Tabel 14. Hasil perhitungan  Hari Sibuk
Hari Download  Upload Rata-rata Bobot Hari 1 (Kamis) 5 2.75 3.875 Hari 2 (Jum'at) 3.5 5 4.25 Hari 3(Senin) 2.75 3.5 3.125 Hari 4(Selasa) 3.75 3.25 3.5 Hari 5(Rabu ) 5 4 4.5 Hari 6 (Kamis) 1 2.5 1.75

## 4. KESIMPULAN
Trafik  dijaringan 4G  sudah  merupakan  trafik    IP-Based  maka  metoda  dan  pola trafik    bermigrasi  dari  yang  asalnya telephony  ke  data.  Jaringan  konvensional  yang membangkitkan  trafik  telephony  berubah    menjadi    jaringan  yang  berbasis packet switching  dimana    trafik  seperti  volume  trafik  untuk  upload  dan  download  user dibangkitkan. Pemodelan jam sibuk dengan metoda FDMH, ADPH dan TCBH merupakan kesatuan metoda yang tidak dapat dipisahkan. FDMH digunakan  untuk mencari asumsi jam  sibuk,  sehingga  perhitungan  data  bisa  dilakukan  pada  jam  tertentu  saja. ADPH digunakan untuk mencari nilai trafik tertinggi dimana nilainya akan jadi nilai input untuk mencari trafik dengan metoda TCBH dimana metoda TCBH merupakan perhitungan final untuk  mendapat  nilai  yang  akurat.    Trafik  tertinggi  tidak  dapat  disimpulkan  dengan melihat peak  trafiknya  saja.    Sebagai  contoh  adalah  hari  1  pukul  08.30-09.30  pada download dimana nilai trafik sebelum dan sesudah peak trafik juga diperhitungkan. Hasil perhitungan ketiga metoda pada jaringan ITENAS selama sampling enam hari di bulan November  2017  menunjukkan  bahwa 𝑎𝐹𝐷𝑀𝐻 ≤ 𝑎𝑇𝐶𝐵𝐻 ≤ 𝑎𝐴𝐷𝑃𝐻 untuk download (73.92863  ≤  124.9155474  ≤  130.7596) Eh  dan  upload  (11.99713  ≤  19.74883667  ≤ 21.10694) Eh.  Hasil  ini  sesuai  dengan  verifikasi,  berarti  durasi  akses  user  dapat dimodelkan dengan jam sibuk. Verifikasi kedua menunjukkan bahwa trafik sibuk pada hari  rabu  pukul  08.42-09.42  untuk  waktu  pengamatan  empat  jam  dari  pukul  07.00- 11.00. Hasil ini dapat diolah lebih lanjut dengan mengambil sampel yang lebih banyak contohnya  pada  siang  hari.  Selanjutnya  perlu  dikembangkan  penelitian  untuk  variasi trafik selama satu bulan atau satu tahun dengan menggunakan metoda yang sama dan bisa  juga mengambil metoda lain seperti pendekatan distribusi matematis. Metoda jam sibuk dapat dipakai untuk volume trafik yang terdiri dari dua atau lebih jenis data, namun bila  hanya  menggunakan  satu  jenis  data  saja  dapat  digunakan  rumus  nilai  intensitas trafik pada persamaan (4). Penelitian ini merupakan sampling dari jaringan skala kecil yang bisa digunakan untuk skala jaringan yang lebih besar,  yaitu jaringan pada provider dengan  menggunakan  metoda  yang  sama.  Jumlah  jam  dan  hari  pengukuran  tidak mempengaruhi waktu dan nilai trafik terhadap ketiga metoda jam sibuk.
Pengembangan dari penelitian ini adalah perlu adanya software yang dapat melakukan capture data dalam satuan MBPS, untuk setiap perioda waktu TCBH, ADPH dan FDMH sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan yang cukup panjang untuk mengubah durasi waktu  menjadi  interval  waktu  kedatangan  paket.  Adanya  keterbatasan  dalam pengambilan data menyebabkan peneliti tidak dapat menganalisis trafik pada siang hari, sehingga  waktu  perioda  hanya  diambil  pada  pagi  hari,  dimana  administrator mengasumsikan  trafik  sibuk pada  pukul  11.00  untuk download  user  dan  upload  user dimana kedua jenis data ini direpresentasikan secara terpisah.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  Haryadi,  S.  (2012). Telecommunication  Traffic,  Technical  and  Business Consideration. Bandung: Dago Press.
[2]  Haryadi, S. (2016). Telecommunication Traffic Unit and Mathematical Model. Telecommunication  Traffic  Engineering-Chapter  2.  Institut  Teknologi Bandung.
[3]  Sani, A., F, Sukiswo, S., Christyono, Y. (2017). Analisis Trafik Metode ADPH, TCBH dan FDMH pada jaringan Backbone DWDM PT. Telkom Jawa Tengah. Jurnal Transient. 6(4)
[4]  Sharma, P. (2013). Evolution of Mobile Wireless Communication Networks-1G to  5G  as  well  as  Future  Prospective  of  Next  Generation  Communication Network. International Journal of Computer Science and Mobile Computing. (pp:47-53)
[5]  Santhi, K., R., & Kumaran, G., S. (2006). Migration to 4G: Mobile IP-Based Solution.  Advanced  Int’l  Conference  on  Telecommunications  and  Int’l Conference on Internet and Web Applications and Service
[6]  Khan, A., H., Qadeer, M., A., Ansari, J., A., Waheed.,S. (2009). 4G as Next Generation  Network.  International  Conference  on  Future  Computer  and Communication. (pp:334-338)
[7]  Manggala, S., T., Chamim, A., N., N., Surahmat.,  I. (2017). Analisis Trafik Penggunaan  Jaringan  Wifi  Di  Lingkungan  Kampus  Terpadu  UMY.  CITEE. (pp:181-185)
[8]  Gupta, P., H., & Patil, P. (2009). 4G-A New Era in Wireless Telecommunication.
[9]  Charu & Gupta., R., Mr. (2015).A Comparative Study of Various Generations in  Mobile  Technology. International  Journal  of  Engineering  Trends  and Technoogy(IJETT). 28(7):328-332
[10] Wayhudi, E., Pamungkas, W., Basuseno, A. (2013). Perbandingan Perhitungan Trafik  Jam  Sibuk  CDMA  2000  1x  pada  BTS  Inner  City  dan  BTS  Outer  City dengan  Mempergunakan  Metode  ADPH,  TCBH,  FDMH  dan  FDMP. Jurnal Infotel. 2(5):33-41
MIND Vol.3, No.1, Juni 2018: 1-14