PEMANFAATAN METODE TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PEMASANGAN BARU WIFI INDIHOME
Fifin Rahmanda 1) Yulia Agustina Dalimunthe 2) Fachrul Rozi Lubis 3)
1) Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan Indonesia 2) Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan Indonesia 3) Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan Indonesia
*Coresponding Email: fifinrahmanda@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan internet sebagai salah satu media dalam penyampaian informasi turut mengubah bentuk dan  proses  perpindahan  data  dari  fisik  menjadi  digital.  kesadaran  akan  peristiwa  masa  depan meningkat, dan sebagai hasilnya, kebutuhan akan prediksi meningkat. Contoh yang paling umum adalah, tentu  saja  keakuratan  ramalan  cuaca,  yang  dengannya  kita  dapat  mengambil  beberapa  keputusan, seperti mempersiapkan musim hujan yang diharapkan. Dan masih banyak lagi contoh peramalan yang sering  kita  jumpai.  Dalam  hal  dunia  digital  khususnya  penyedia  layanan  wifi  (  Wireless  Fidelity  )  di indonesia  memiliki  banyak  provider  yang  tersedia,  salah  satunya  provider  indihome.  Indihome  sendiri merupakan anak perusahaan Telkom yang bergerak di layanan jaringan dan Telekomunikasi khususnya wifi, permasalahan yang terjadi saat ini pihak perusahaan masih kesulitan dalam memprediksi jumlah pelanggan  yang ingin  memasang wifi indihome  akibatnya  sering terjadi  kesalahan  dalam  menentukan target pelanggan yang ingin di capai. Untuk itulah diperlukan suatu teknik peramalan guna memprediksi jumlah  pelanggan  baru  dalam  pemasangan  wifi.  Terdapat  beberapa  metode  peramalan  yang  dapat digunakan  salah  satunya  yaitu  metode  Time  series,  diharapkan  nantinya  metode  tersebut  dapat megimplementasikan aplikasi yang telah dibangun guna menghasilkan prediksi pada bulan berikutnya, yang menggunakan data pada Perusahaan PT. Telkom Akses (STO Simpang Limun).

## Kata Kunci : Metode Time Series, Indihome,Prediksi

## ABSTRACT
The development of the internet as a medium for delivering information has also changed the form and process of transferring data from physical to digital. awareness of future events increases, and as a result, the need for prediction increases. The most common example is, of course, the accuracy of the weather forecast, with which we can make some decisions, such as preparing for the expected rainy season. And there  are  many  more  examples  of  forecasting  that  we  often  encounter.  In  terms  of  the  digital  world, especially wifi service providers (Wireless Fidelity) in Indonesia, there are many providers available, one of which is the indihome provider. Indihome itself is a subsidiary of Telkom which is engaged in network and telecommunication services, especially wifi, the problem that occurs at this time is that the company is still having difficulty predicting the number of customers who want to install indihome wifi, as a result, errors often occur in determining the target customers you want to achieve. For this reason, a forecasting technique  is  needed  to  predict  the  number  of  new  customers  in  wifi  installation.  There  are  several forecasting methods that can be used, one of which is the Time series method, it is hoped that later this method can implement applications that have been built to produce predictions for the following month, using data from the company PT. Telkom Access (STO Simpang Lemonade).

## Keywords: Time Series Method, Indihome, Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  internet  sebagai  salah satu  media  dalam  penyampaian  informasi turut mengubah bentuk dan proses perpindahan  data  dari  fisik  menjadi  digital. kesadaran  akan  peristiwa  masa  depan meningkat,  dan  sebagai  hasilnya,  kebutuhan akan prediksi meningkat. Contoh yang paling umum  adalah, tentu  saja  keakuratan  ramalan cuaca, yang dengannya kita dapat mengambil beberapa  keputusan,  seperti  mempersiapkan musim  hujan  yang  diharapkan.  Dan  masih banyak  lagi  contoh  peramalan  yang  sering kita jumpai.
Dalam  hal  dunia  digital  khususnya penyedia layanan wifi ( Wireless Fidelity ) di indonesia  memiliki  banyak  provider  yang tersedia,  salah  satunya  provider  indihome. Indihome sendiri merupakan anak perusahaan Telkom yang bergerak di layanan jaringan dan Telekomunikasi khususnya wifi, permasalahan  yang  terjadi  saat  ini  pihak perusahaan masih kesulitan dalam memprediksi  jumlah  pelanggan  yang  ingin memasang  wifi  indihome  akibatnya  sering terjadi  kesalahan  dalam  menentukan  target pelanggan yang ingin di capai.
Untuk  itulah  diperlukan  suatu  teknik peramalan guna memprediksi jumlah pelanggan  baru  dalam  pemasangan  wifi. Terdapat  beberapa  metode  peramalan  yang dapat  digunakan  salah  satunya  yaitu  metode Time  series.  Time  series  diartikan  sebagai
suatu  deskripsi  masa  lampau  dan  digunakan untuk meramalkan masa depan, artinya kita berharap  masa  depan  dapat  dijelaskan dengan  informasi  yang  ada  pada  masa lampau.kalau  memang  hal  ini  yang  terjadi, kita dapat menawarkan suatu model matematik  yang  mampu  merepresentasikan proses  terjadinya  data  time  series    tersebut (Sundana et al., 2021).
Wifi  sendiri  diartikan  sebagai  salah satu  aplikasi  pengembangan  wireless  untuk komunikasi  data.  Sesuai  dengan  namanya yaitu  wireless,  berarti  tanpa  kabel,  WiFi adalah jaringan lokal yang tidak menggunakan kabel. Wi-Fi dirancang berdasarkan spesifikasi (Institute of Electrical  and  Electronics  Engineers)  IEEE 802.11 n yang berada pada frekuensi 2.4GHz dengan  data  rate  100Mb/s.  Sebuah  alat  yang dapat  memakai  Wi-Fi  (seperti  komputer pribadi,  telepon  pintar,  tablet,  atau  pemutar audio  digital)  dapat  terhubung  dengan sumber  jaringan  seperti  Internet  melalui sebuah titik akses jaringan nirkabel (Titahningsih et al., 2018).
Prediksi  memiliki  arti  sebagai  suatu proses  memperkirakan  secara  sistematis tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi di  masa  depan  berdasarkan  informasi  masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil.  Prediksi  tidak  harus  memberikan
jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban  sedekat  mungkin  yang  akan  terjadi (Hudzaifah & Rismayadi, 2021) .
Berdasarkan pendahuluan diatas yang telah  dijelaskan,  maka  penulis  mencoba melakukan penelitian dengan judul “ Pemanfaatan  Metode  Time  series  Untuk Memprediksi  Jumlah  Pemasangan  Baru Wifi Indihome ”.

## 2. METODE PENELITIAN

## 1. Forecasting
Ramalan  (forecasting)  merupakan dugaan  atau  perkiraan  mengenai  terjadinya suatu  kejadian  atau  peristiwa  di  waktu  yang akan  datang.  Ramalan  ini  sangat  berguna dalam berbagai bidang kehidupan,  terutama dalam    rangka    perencanaan  untuk mengantisipasi    berbagai    keadaan    yang terjadi  pada  masa  yang  akan  datang. Ramalan    bisa    dilakukan    secara    kualitatif maupun kuantitatif (Hudzaifah & Rismayadi, 2021).

## 2. Time series
Data  time  series  ini  ialah  suatu deskripsi  masa  lampau  serta  digunakan  buat meramalkan  masa  depan,  artinya  kita berharap  masa  depan  bisa  dijelaskan menggunakan  informasi  yang  terdapat  pada masa  lampau.jika  memang  hal  ini  yang terjadi,  kita  bisa  menawarkan  suatu  model
matematik  yang  mampu  merepresentasikan proses  terjadinya  data  time  series  tadi (Sundana et al., 2021).
Lalu,  kita  gunakan  model  matematik ini buat menghasilkan suatu ramalan tentang masa depan. Kenyataannya, dalam kehidupan  sehari-hari,  tak  jarang  kali  kita dihadapkan  di  keterbatasan  informasi  masa lalu  sehingga  kita  tidak  dapat  menghasilkan model  yang  dapat  menceritakan  masa kemudian  secara  tepat.  oleh  karena  itu, biasanya,  yang  dapat  dilakukan  hanyalah membuat  model  yang  dekat  menggunakan model yang sebenarnya. sering kali pendekatan ini berdasarkan pada pengamatan terhadap  data  time  series  (Pancaroba  et  al., 2021).

## 3. WiFi
WiFi  sendiri  diartikan  sebagai  salah satu  aplikasi  pengembangan  wireless  untuk komunikasi  data.  Sesuai  dengan  namanya yaitu  wireless,  berarti  tanpa  kabel,  WiFi adalah jaringan lokal yang tidak menggunakan kabel. Wi-Fi dirancang berdasarkan  spesifikasi  IEEE  802.11  n  yang berada  pada  frekuensi  2.4GHz  dengan  data rate  100Mb/s.  Sebuah  alat  yang  dapat memakai  Wi-Fi  (seperti  komputer  pribadi, telepon  pintar,  tablet,  atau  pemutar  audio digital)  dapat  terhubung  dengan  sumber jaringan  seperti  Internet  melalui  sebuah titik
akses  jaringan  nirkabel  (Titahningsih  et  al., 2018).
Titik  akses  (atau  hotspot)  seperti  itu mempunyai  jangkauan  sekitar  20  meter  (65 kaki) di dalam ruangan dan lebih luas lagi di luar  ruangan.  Cakupan  hotspot  dapat mencakup  wilayah  seluas  kamar  dengan dinding  yang  memblokir  gelombang  radio atau  beberapa  mil  persegi,ini  bisa  dilakukan dengan  memakai  beberapa  titik  akses  yang saling tumpang tindih. Jaringan Wi-Fi sangat efektif  digunakan  didalam  sebuah  kawasan atau gedung. Dengan performa dan keamanan yang dapat diadalkan, pengembangan jaringan Wi-Fi menjadi trend baru  pengembangan  jaringan  menggantikan jaringan  wifi  atau  jaringan  penuh  kabel (Titahningsih et al., 2018)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Halaman Login
Halaman  ini  berguna  untuk  masuk  ke Halaman  selanjutnya,yang  dimana  untuk
admin, dapat  menggunakan  fitur  yang tersedia  yang  telah  dirancang.  Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 1 Halaman Login

## Menu Dashboard
Halaman ini berguna untuk mengelola fitur  aplikasi  yang  telah  tersedia  di  aplikasi yang  sudah  dirancang.  Adapun  tampilannya sebagai berikut:
Gambar 2 Menu Dashboard
Halaman Tambah Data Jumlah Pemasangan Wifi
Halaman ini berfungsi untuk menambahkan jumlah pemasangan wifi masa lampau ke dalam sistem yang akan dirancang. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 3 Halaman Tambah Data Jumlah

## Pemasangan Wfi

## Halaman Simpan Data Pemasangan Wifi
Halaman ini berfungsi untuk menyimpan pemasangan wifi di masa lampau ke  dalam  sistem.  Adapun  tampilannya sebagai berikut :
Gambar 4 Halaman Simpan Data Pelanggan Pemasangan Wifi

## Halaman Perhitungan
Halaman  ini  berfungsi  melihat  hasil hitungan  dari  sistem  yang  sudah  dirancang. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 5 Halaman Perhitungan

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah penulis lakukan maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Aplikasi  prediksi  jumlah  pemasangan wifi  baru  yang  dirancang  dengan metode  time  series  dan  didesain menggunakan  UML    berhasil  dibuat dan diuji 100% berfungsi
2. Aplikasi  yang  telah  dibangun  mampu menghasilkan  prediksi  pada  bulan berikutnya,  yang  menggunakan  data pada Perusahaan PT. Telkom Akses ( STO Simpang Limun).
3. Sistem  yang  telah  dibangun  dapat menghitung prediksi jumlah
pemasangan  wifi  baru  pada  periode tertentu  menggunakan  model  Least Square  dengan  menggunakan  data selama 2 tahun terakhir

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa,  karena  kehendak  dan  ridhaNya peneliti  dapat  menyelesaikan  penelitian ini. Peneliti sadari penelitian ini tidak akan selesai tanpa doa, dukungan dan dorongan dari  berbagai  pihak.  Adapun  dalam kesempatan ini peneliti ingin mengucapkan banyak terima kasih kepada:
1. Rektor  Universitas  Harapan  Medan
Bapak  Drs.  Sriadhi,  ST,  M.Pd, M.Kom, Ph.D
2. Dekan Fakultas Teknik dan
Komputer  bpk.  Abdul Jabbar Lubis,
ST, M.Kom
3. Ka. Prodi Sistem Informasi Universitas  Harapan  Bpk. Edy
Rahman Syahputra, ST, M.Kom
4. Dosen  Pembimbing  pertama  saya, Ibu Yulia Agustina Dalimunthe, S.T., M.Kom
5. Dosen  Pembimbing  kedua  saya
Bapak  Fahrul  Rozi  Lubis,  S.T.,
M.Kom
e-Issn: 2745-375                            Djtechno: Journal of Information Technology Research p-Issn: 2776-8546
6. Semua  pihak  yang  tidak  dapat disebutkan  satu  persatu,  terima kasih atas segalanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Hasyim,  A.  M.,  Dwanoko,  Y.  S.,    Aziz,  A.  (2020). Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Manajemen Gudang Apotek Menggunakan Model  Software  Developmen  Life  Cycle (Sdlc)  Di  Apotek  Marifa.  RAINSTEK : Jurnal  Terapan  Sains    Teknologi,  1(4),
11 – 21.
https://doi.org/10.21067/jtst.v1i4.3119 Hudzaifah, M.,  Rismayadi, A. A. (2021). WAKTU
TEMPUH  DAN  CUACA  MENGGUNAKAN.
3(2), 207 – 215.
Ismail, N., Helmy, M., Wahab, A., Nur, W.,  Asnida, A.,
Mohammad, W. (2021). Harmonization  of  linear-sequential  life cycle and use case diagram as developing models of e-tahfiz system. 1(2), 1 – 7.
M  Teguh  Prihandoyo.  (2018).  Unified  Modeling Language (UML) Model Untuk Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web. Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT, 3(1), 126 – 129.
Meiliana, Septian, I., Alianto, R. S., Daniel,  Gaol, F.  L.  (2017).  Automated  Test  Case
Generation  from  UML  Activity  Diagram and  Sequence  Diagram  using  Depth  First Search  Algorithm.  Procedia  Computer Science, 116, 629 – 637. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.10.
029 Mitrevski,  B.,  Piccardi,  T.,    West,  R.  (2020). WikiHist.html:  EnglishWikipedia’s  full revision  history  in  HTML  format. Proceedings  of  the  14th  International AAAI  Conference  on  Web  and  Social Media, ICWSM 2020, Icwsm, 878 – 884.
Pancaroba,  C.  C.,  Industri,  J.  T.,  Tunggal,  P.  G., Elektronika,  T.,    Tunggal,  P.  G.  (2021). Analisa Metode Peramalan dan Perancangan Program Perencanaan Produksi Berbasis VBA Macro Excel pada PT . MC. 3(1), 85 – 96.
Rahardja, U., Lutfiani, N.,  Rahmawati, R. (2018). APTISI Student Perception to the News on The  APTISI  Website.  Jurnal  Ilmiah SISFOTENIKA, 8(2), 117 – 127. Saputra,  P.  Y.,  Wijaya,  I.  D.,    Anshori,  S.  M. (2020).  Sistem  Peramalan  Penjualan Sepeda Motor Yamaha Di Sentral Yamaha
Malang  Dengan  Metode  Least  Square. Jurnal  Aghinya  Stiesnu  Bengkulu,  3(2), 196 – 207.
Septiyanor,  H.,  Syaripuddin,  S.,    Goejantoro,  R. (2021).  Perancangan  Aplikasi  Peramalan untuk  Metode  Exponential  Smoothing Menggunakan  Aplikasi  Lazarus  (Studi Kasus:  Data  Konsumsi  Listrik  Kota Samarinda). ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application, 2(2), 57 – 70.
https://doi.org/10.20956/ejsa.v2i2.1336 4 Soewardini,  H.  M.  D.,  Soewardini,  H.,  Suhartono, Setiyawan,  H.,  Dayat,  T.,    Suagiarti,  A. (2019).  Instructional  media  with  PHP (Programmer Hypertext Preprocessor) to eliminate  the  boredom  of  learning mathematics. 383(Icss), 1191 – 1195. https://doi.org/10.2991/icss- 19.2019.141 STT, L. S.,   Putera, A. R. (2019). Analisis Sistem Informasi  CRM  Untuk  Meningkatkan Pelayanan  dengan  Pendekatan  SDLC (Studi  Kasus:  UMKM  “SAKTI”).  JURNAL PILAR  TEKNOLOGI :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Ilmu Teknik, 4(2), 66 – 72. https://doi.org/10.33319/piltek.v4i2.41
Sundana,  S.,  Zahra,  D.,    Gufronny,  A.  (2021). USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI  PT  .  XYZ  DENGAN  METODE  TIME
SERIES  PROPOSED  DEMAND  FOR  SN  5 ML  PRODUCTS  IN  PT  .  XYZ  WITH. 8(December), 117 – 122.
Telkom |. (n.d.). Retrieved January 4, 2022, from https://telkom.co.id/sites/about- telkom/id_ID/page/profil-dan-riwayat- singkat-22 Thomas,  M.,  Mihaela,  I.,  Andrianjaka,  R.  M., Germain,  D.  W.,    Sorin,  I.  (2021). Metamodel  based  approach  to  generate user  interface  mockup  from  UML  class diagram. Procedia Computer Science, 184, 779 – 784.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.03.
096
Titahningsih,  P.,  Primananda,  R.,    Akbar,  S.  R. (2018).  Perancangan  Penempatan  Access Point untuk Jaringan Wifi Pada Kereta Api Penumpang. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya,  2(5), 2008 – 2015.
http://garuda.ristekdikti.go.id/journal/iss ue/10384/ Vol 2 No 5 (2018)?items=10page=2 Yunus, M. A. M., Gopala Krishnan, S. K. V., Nawi, N.
M.,    Surin,  E.  S.  M.  (2017).  Study  on database  management  system  security
issues. International Journal on Informatics  Visualization,  1(4 – 2),  192 – 194.  https://doi.org/10.30630/joiv.1.4- 2.76