## ANALISIS DATA SERVICE PERFORMANCE BROADBAND CITY MENGGUNAKAN METODE GRID 500x500 METER
Najwa Khaerunisa 1 , Aisah 2 , Mochammad Junus 3
123 Jaringan Telekomunikasi Digital, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang Email: nkhaerunisa@gmail.com 1

## Abstrak
Kestabilan layanan  yang digunakan oleh user menuntut operator  menyediakan  kualitas jaringan  yang baik untuk  memenuhi  kebutuhan.  Kondisi  performansi broadband  city akan  mempengaruhi  akan  mempengaruhi layanan khususnya dalam layanan data yang digunakan oleh user . Terkadang ketika user menggunakan layanan data terdapat ganggunan yang menyebabkan terhambatnya komunikasi antar user . Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui kondisi performansi broadband city dan penyebab hasil pengukuran speed test berada pada indikator 1  dan  2.  Penentuan  performansi  menggunakan  beberapa  parameter  terkait  dengan  pengukuran data  service performance terhadap  grid  500x500  meter.  Implementasi  metode  grid  500x500  meter  dilakukan  dengan  cara memetakan point of interest dan hasil pengukuran data service performance terhadap grid 500x500 meter. Hasil pengukuran drive test parameter RSRP dan SINR memiliki presentase 100% dan 98.2%, speed test 96.19%, utility 92.6%. Hasil pengukuran pada jam tertentu, drive test parameter RSRP dan SINR memiliki presentase 100% dan 100%, speed test 100%.  Hasil  pengukuran  10  grid  dengan  4  titik  berbeda  dalam  satu  grid, drive test parameter RSRP dan SINR memiliki presentase 100% dan 100%, dan speed test 100%. Lokasi yang memerlukan optimasi jaringan adalah lokasi yang memiliki hasil pengukuran speed test total berada pada indikator 1 dan 2.
Kata kunci: Broadband city , Performansi broadband city , Drive test , Speed test, Utility
1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Broadband  city merupakan  kota  yang  memiliki keterjaminan  kualitas  layanan  berkecepatan  tinggi atau minimal sama dengan kecepatan minimum yang telah  ditentukan  operator.  Berkembang  pesatnya teknologi khususnya bidang telekomunikasi menuntut operator  menyediakan  kualitas  jaringan  yang  baik untuk memenuhi kebutuhan message, voice dan data sehingga user mampu  menikmati  layanan  tanpa adanya kendala atau gangguan.
Gangguan yang dirasakan akan berakibat buruk pada user ketika  sedang  melakukan  layanan khususnya dalam layanan data . Terkadang ketika user sedang menggunakan layanan data terdapat ketidakstabilan  kualitas  layanan.  Ketidakstabilan layanan tersebut mengakibatkan terhambatnya proses komunikasi antar user , khususnya di kota Malang.
Kebutuhan  akan  kestabilan  layanan internet berkecepatan  tinggi  harus  memiliki  kualitas  jaringan yang baik. Untuk mengetahui kualitas layanan, dapat dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengukuran data service  performance yang  meliputi  data  hasil drive test parameter RSRP dan SINR, speed test parameter throughput nilai download , upload dan latency ,  dan utility . Setelah itu, dilakukan pengambilan keputusan performansi broadband  city .  Jika  performansi memiliki  presentase  diatas  80%,  maka  performansi dalam  keadaan  baik  dan  jika  performansi  memiliki presentase  dibawah  80%,  maka  performansi  dalam keadaan kurang baik (PT. Telkomsel).
Metode grid 500x500 meter adalah metode yang
digunakan  untuk  mengoptimalkan  jaringan  dalam meningkatkan  kualitas  layanan  yang  ada  dilapangan sesuai  dengan  apa  yang  ditetapkan  pemerintah  dan ekspetasi  pelanggan  (Azka,  dkk,  2017).  Dengan adanya analisis data service performance menggunakan metode grid 500x500 meter , diharapkan  dapat  mengetahui  kondisi  performansi broadband city Malang dan membantu memudahkan melakukan  optimasi  jaringan  serta  pengambilan keputusan  faktor capacity atau quality yang  menjadi penyebab  jika  terdapat  hasil  pengukuran speed  test berada pada indikator 1 dan 2.

## 1.2  Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka rumusan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  implementasi  metode  grid  500x500 meter  untuk  menentukan  performansi broadband city ? 2. Bagaimana  hasil  performansi broadband  city yang  telah  ditentukan  dengan  metode  grid  500x500 meter?
3. Bagaimana menentukan daerah pada broadband city yang masih memerlukan optimasi jaringan?
1.3  Tujuan
Tujuan penelitian adalah sebagai berikut: Untuk  mengetahui  implementasi  metode  grid 500x500 meter dalam menentukan kondisi performansi broadband city .
1. Untuk mengetahui hasil performansi broadband city yang  telah  ditentukan  dengan  metode  grid 500x500 meter.
2. Untuk  mengetahui  daerah  pada broadband  city
yang masih memerlukan optimasi jaringan.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.2 Broadband City
Broadband  city adalah  kota  yang  memiliki ketersediaan  infrastruktur  dan  keterjaminan  kualitas layanan yang diberikan kepada user ketika melakukan suatu komunikasi (Azka, dkk, 2017).

## 2.4 Point of Interest (PoI)
Point  of  interest (PoI)  adalah  pusat  konsentrasi potensi pasar yang menjadi sasaran dalam memberikan  layanan  komunikasi  yang  ketersediaan infrastruktur  dan  terjaminnya  kualitas  layanan  yang berada dalam daerah PoI (Azka, dkk, 2017).

## 2.3  Grid 500x500 meter
Gridmerupakan  garis  koordinat  pada  peta.  Grid menunjukan  lokasi  sebuah  titik  dalam  peta  pada koordinat  sebenarnya  dilapangan.  Dengan  adanya grid  ini,peta  dapat  digunakan  sebagai  panduan lapangan,pengukuran  jarak  antar  titik,pencarian lokasi absolute ataupun lokasi relatif terhadap lokasi lain (Azka, dkk, 2017).

## 2.1 Internet Broadband
Internet broadband didefinisikan sebagai layanan internet yang  memiliki  kecepatan  transfer tinggi karena lebar jalur data besar (Ruth, 2013).

## 2.5 Drive Test
Drive  test adalah  kegiatan  mengumpulkan  data pengukuran  kualitas  sinyal  suatu  jaringanyang bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  jaringan  dan kapasitas jaringan(Al-Kautsar, 2009).
A. RSRP ( Reference Signal Received Power ) RSRP  merupakan  kuat  sinyal  yang  diterima oleh user .  Semakin  jauh  jarak  antara site dan user , semakin kecil RSRP yang diterima.
Tabel 2.1 Kategori Indikator RSRP
Indikator RSRP Range RSRP Baik Sekali RSRP>= -92 dBm Baik -92 dBm> RSRP >=-102 dBm Cukup -102 dBm > RSRP >=-110 dBm Kurang -110 dBm > RSRP Sumber: PT. Telkomsel B. SINR ( Signal to Interference Noise Ratio ) SINR  adalah  perbandingan  kuat  sinyal  di bandingkan noise  background .  Nilai  SINR  pada perbatasan  sel  ( cell  edge )  akan  mempengaruhi throughput (Sumber: Uke, dkk, 2011). Tabel 2.2Kategori Indikator SINR
Indikator SINR Range SINR Baik Sekali SINR >= 20 dB Baik 10 dB >= SINR<20 dB Cukup 0 dB>= SINR<10 dB Kurang SINR < 0 dB Sumber: PT. Telkomsel
2.6 Speed Test
Speed  test dulakukan  untuk  mengetahui  lebar pita koneksi user (Azka, dkk, 2017) .

## A. Download
Download adalah  proses  transmisi  sebuah datadari server ke smartphone .
Tabel 2.3Indikator Speed Test Download
IndikatorSpeed Test Download Range Download 1 DL >= 5 Mbps 2 3 Mbps >= DL < 5 Mbps 3 1.5 Mbps >= DL < 3 Mbps 4 DL < 1.5 Mbps Sumber: PT. Telkomsel
B. Upload
Upload adalah proses transmisi sebuah data dari smartphone ke jaringan internet .
Tabel 2.4Indikator Speed Test Upload
IndikatorSpeed Test Upload Range Upload 1 UL >=1.5 Mbps 2 1 Mbps >= UL < 1.5 Mbps 3 512 Kbps >= UL < 1 Mbps 4 UL < 512 Kbps Sumber: PT. Telkomsel
C. Latency
Latency adalah  jenis  keterlambatan  komunikasi data dari satu titik ke titik tujuannya.
Tabel 2.5Indikator Speed Test Latency
IndikatorSpeed Test Latency Range Latency 1 Lat <= 100 ms 2 100 ms < Lat <= 120 ms 3 120 ms < Lat <= 150 ms 4 Lat > 150 ms Sumber: PT. Telkomsel

## 2.7 Utility
Utility adalah  jumlah  kapasitas  yang  ditempati oleh trafik dalam suatu BTS (Azka, dkk, 2017).
Tabel 2.6Kategori Indikator Utility Indikator Utility Range Trafik Tinggi Trafik>= 90% Trafik Sedang 90%> Trafik>= 60% Trafik Rendah Trafik< 60% Sumber: PT. Telkomsel

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Tabel 3.1Variabel dan Definisi Operasional
Variabel Definisi Operasional 1.  Peta broadband city nasional
1. Peta broadband city nasional dibutuhkan  untuk  mendapatkan
broadband city Malang
2.  Daftar point  of
interest 2.  Daftar point  of  interest digunakan  untuk  mengetahui titik  keramaian broadband  city Malang 3, Hasil pengukuran data service performance
3. Data  service  performance meliputi  data  hasil drive  test parameter  RSRP  dan  SINR, speed test parameter throughput nilai download , upload dan latency dan utility parameter kepadatan trafik 3.2  Tahapan Penelitian Tahapan penelitian disusun dengan maksud agar penelitian dilakukan secara terperinci.
Gambar 3.1 Tahapan Penelitian 3.3  Rancangan Penelitian
Perencanaan  sistem  yang  akan  dibuat  pada proyek akhir ditunjukkan pada Gambar 3.2.

## Gambar 3.2Rancangan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Implementasi Metode Grid 500x500 Meter
Secara  garis  besar  implementasi  metode  grid 500x500  untuk  menentukan  performansi broadband city adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan dalam  penelitian  yaitu  data broadband  city ,  PoI, RSRP, SINR, download , upload , latency , dan utility . 2. Mengolah  data  hasil  pengukuran  pada software MapInfo. Pengolahan  data dilakukan  dengan memetakan  hasil  pengukuran  performansi  terhadap grid 500x500 meter.
3. Melakukan  konversi  hasil  pengolahan  data menjadi  format  kml.  Hal  ini  dilakukan  agar backgroundbrodband  city dapat  terlihat  secara  nyata atau real pada google earth . 4. Mengelompokan data hasil pengukuran performansi broadband city KPI.
5. Melakukan analisis kondisi performansi
broadband city . 4.2  Hasil Performansi Broadband City
4.2.1 Hasil Performansi Broadband City Malang
Broadband city Malang  memiliki  grid 500x500 meter  sebanyak  15566  grid  dengan  total  grid  PoI sebanyak 3094 grid (19.88%).
Gambar 4.1 Grid Speed Test indikator 1 dan 2 terhadap Drive Test RSRP dan PoI
Legenda:
grid 500x500 meter grid RSRP baik sekali grid PoI grid RSRP baik
grid speed test indikator 1 dan 2
Gambar  4.1  menunjukkan  hasil  pemetaan  grid speed  test parameter throughput nilai download , upload dan latency indikaotr 1 dan 2 broadband city Malang  terhadap  grid drive  test RSRP  dan  PoI  pada software MapInfo dan google earth .
Tabel 4.1 Total Grid Drive Test RSRP Indikator RSRP Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Baik Sekali 232 84.4% Baik 34 12.4% Cukup 9 3.2% Kurang 0 0% Jumlah Total 275 100%
Tabel  4.1  menunjukkan  hasil  pengukuran drive test parameter  RSRP.  Hasil  pengukuran  dikatakan dalam keadaan baik ketika jumlah total indikator baik sekali, baik dan cukup memiliki presentase lebih dari sama  dengan  80%  (PT.  Telkomsel).  Jika  indikator kondisi  baik  sekali,  baik  dan  cukup  dijumlahkan memiliki  jumlah  total  275  grid  dengan  presentase 100%.
Tabel 4.2 Total Grid Drive Test SINR Indikator SINR Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Baik Sekali 20 7.3% Baik 110 40% Cukup 140 50.9% Kurang 5 1.8% Jumlah Total 275 100%
Tabel  4.2  menunjukkan  hasil  pengukuran drive test parameter  SINR.  Hasil  pengukuran  dikatakan dalam keadaan baik ketika jumlah total indikator baik sekali, baik dan cukup memiliki presentase lebih dari sama  dengan  80%  (PT.  Telkomsel).  Jika  indikator kondisi  baik  sekali,  baik  dan  cukup  dijumlahkan memiliki  jumlah  total  270  grid  dengan  presentase
98.2%.
Tabel 4.3 Total Grid Speed Test IndikatorThr oughput Total Grid (Grid) Presentase Total Grid 1 1 0.19% 2 19 3.62% 3 87 16.57% 4 418 79.62% Jumlah Total 525 100%
Tabel 4.3 menunjukkan hasil pengukuran speed test indikator  1,  2,  3  dan  4.  Hasil  pengukuran dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika  jumlah  total indikator 3 dan 4 memiliki presentase lebih dari sama dengan 80% (PT. Telkomsel). Jika indikator 3 dan 4 dijumlahkan  memiliki  jumlah  total  505  grid  dengan presentase 96.19%.
Tabel 4.4Total Grid Utility Indikator Utility Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Trafik Tinggi 230 7.4% Trafik Sedang 2038 65.9% Trafik Rendah 826 26.7% Jumlah Total 3094 100%
Tabel 4.4 menunjukkan hasil pengukuran utility . Hasil  pengukuran  dikatakan  dalam  keadaan  baik ketika  jumlah  total  indikator  trafik  rendah  dan  trafik sedang  memiliki  presentase  lebih  dari  sama  dengan 80%  (PT.  Telkomsel).  Jika  trafik  rendah  dan  trafik sedang dijumlahkan memiliki jumlah total 2864 grid dengan presentase 92.6%.
Grid yang memerlukan optimasi jaringan dipilih ketika terdapat hasil pengukuran speed test berada di indikator  1  dan  2.  Artinya  jika  terdapat  grid  pada parameter speed test yang berada di indikator 1 dan 2, grid  tersebutlah  yang  masih  memerlukan  optimasi jaringan. Setelah itu, dialakukan pemetaan grid speed test yang  berada  di  indikator  1  dan  2  terhadap  grid drive test parameter RSRP dan SINR dan utiliy .
Sebanyak  20  grid  dengan  presentase  3.81% berada  pada  indikator  1  dan  2.  Faktor  yang  dapat mempengaruhi grid speed test berada pada indikator 1 dan  2  adalah  faktor quality atau capacity .  Jika penyebabnya adalah faktor quality , akan terdapat hasil pemetaan grid speed test indikator 1 dan 2 berada di grid drive  test RSRP  berwarna  merah.  Jika penyebabnya  adalah  faktor capacity ,  akan  terdapat hasil  pemetaan  grid speed  test indikator  1  dan  2 berada  di  grid drive  test parameter  SINR  berwarna kuning  atau  merah  dan utility berwarna  kuning  atau merah (PT. Telkomsel).
Tabel 4.5 Pemetaan Speed Test Indikator 1 dan 2
Nomor Grid Warna Hasil Grid Drive Test RSRP Warna Hasil Grid Drive Test SINR Warna Hasil Grid Utility 1. Biru Hijau Kuning 2. Hijau Hijau Kuning 3. Hijau Merah Kuning 4. Biru Kuning Kuning 5. Biru Kuning Kuning 6. Biru Kuning Hijau 7. Diluar grid DT Merah 8. Kuning 9. Kuning 10. Kuning 11. Kuning 12. Kuning 13. Merah 14. Merah 15. Kuning 16. Kuning 17. Kuning 18. Kuning 19. Kuning 20. Hijau
Tabel  4.5  menunjukkan  hasil  pemetaan  grid speed  test indikator  1  dan  2 broadband  city Malang terhadap  grid drive  test parameter  RSRP  dan  SINR dan utility secara keseluruhan. Dari hasil pengukuran performansi broadband  city Malang  faktor  yang mempengaruhi grid hasil speed test total berada pada indikator 1 dan 2 adalah faktor capacity . Tetapi dalam kasus tersebut ketika grid hasil speed test berada pada indikator 1 dan 2 jaringan internet yang tersedia masih mampu melayani kebutuhan chatting , browsing untuk indikator  1  dan  tambahan streaming dengan  kualitas 240p untuk indikator 2.
4.2.2 Hasil  Pengukuran  Performansi Broadband City pada Jam tertentu

## Tabel 4.6 Pengukuran RSRP Jam Tertentu
Indikator RSRP Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Baik Sekali 26 100% Baik 0 0% Cukup 0 0% Kurang 0 0% Jumlah Total 26 100%
Tabel  4.6  menunjukkan  hasil  pengukuran drive test parameter  RSRP  pada  jam  tertentu.  Hasil pengukuran  dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika jumlah  total  indikator  baik  sekali,  baik  dan  cukup memiliki presentase lebih dari sama dengan 80% (PT. Telkomsel).  Jika  indikator  kondisi  baik  sekali,  baik
dan cukup dijumlahkan memiliki jumlah total 26 grid dengan presentase 100%.
Tabel 4.7 Pengukuran SINR Jam Tertentu
Indikator SINR Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Baik Sekali 0 100% Baik 11 42.3% Cukup 15 57.7% Kurang 0 0% Jumlah Total 26 100%
Tabel  4.7  menunjukkan  hasil  pengukuran drive test parameter  SINR  pada  jam  tertentu.  Hasil pengukuran  dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika jumlah  total  indikator  baik  sekali,  baik  dan  cukup memiliki presentase lebih dari sama dengan 80% (PT. Telkomsel).  Jika  indikator  kondisi  baik  sekali,  baik dan cukup dijumlahkan memiliki jumlah total 26 grid dengan presentase 100%.
Pengukuran speed  test pada  jam  tertentu dilakukan selama 1 minggu dimulai hari Senin sampai dengan  hari  Minggu  pada  tanggal  09  April  2018 sampai  dengan  tanggal  15  April  2018  pada  pukul 06.00, 09.00, 12.00, 15.00 dan 18.00 WIB.
Tabel 4.8 Pengukuran Speed Test pada Jam Tertentu IndikatorThr oughput Total Grid (Grid) Presentase Total Grid 1 0 0% 2 0 0% 3 0 0% 4 7 100% Jumlah Total 7 100%
Tabel 4.8 menunjukkan hasil pengukuran speed test indikator  1,  2,  3  dan  4  pada  jam  tertentu.  Hasil pengukuran  dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika jumlah  total  indikator  3  dan  4  memiliki  presentase lebih  dari  sama  dengan  80%  (PT.  Telkomsel).  Jika indikator 3 dan 4 dijumlahkan memiliki jumlah total 7 grid dengan presentase 100%.
Umumnya  nilai download akan  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai upload .  Nilai download yang  lebih  rendah  dibandingkan upload dikarenakan banyaknya user yang  sedang  menggunakan data download .  Berdasarkan  pengukuran  yang  dilakukan, jam-jam  sibuk  terjadi  pada  pukul  12.00  sampai dengan pukul 15.00 WIB. Sedangkan untuk jam-jam tidak sibuk adalah pukul 06.00 dan pukul 18.00 WIB.
4.2.3 Hasil  Pengukuran  Performansi Broadband City 10 Grid
Pengukuran dilakukan di Jalan Borobudur pada hari Senin, 06 Agustus 2018 pukul 12.00 dan 20.00, di Jalan  Soekarno-Hatta  pada  hari  Minggu,  05  Agustus 2018 pukul 18.00 dan 20.00 dan di Jalan Ijen pada hari Sabtu, 04 Agustus 2018 pukul 02.00 dan 18.00.
Tabel 4.9 Pengukuran RSRP 10 Grid Indikator RSRP Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Baik Sekali 13 72.2% Baik 5 27.8% Cukup 0 0% Kurang 0 0% Jumlah Total 18 100%
Tabel  4.9  menunjukkan  hasil  pengukuran drive test parameter  RSRP  10  grid.  Hasil  pengukuran dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika  jumlah  total indikator  baik  sekali,  baik  dan  cukup  memiliki presentase  lebih  dari  sama  dengan  80%  (PT. Telkomsel).  Jika  indikator  kondisi  baik  sekali,  baik dan cukup dijumlahkan memiliki jumlah total 18 grid dengan presentase 100%.

## Tabel 4.10 Pengukuran SINR 10 Grid
Indikator SINR Total Grid (Grid) Presentase Total Grid Baik Sekali 3 16.7% Baik 6 33.3% Cukup 9 50% Kurang 0 0% Jumlah Total 18 100%
Tabel 4.10 menunjukkan hasil pengukuran drive test parameter  SINR  10  grid.  Hasil  pengukuran dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika  jumlah  total indikator  baik  sekali,  baik  dan  cukup  memiliki presentase  lebih  dari  sama  dengan  80%  (PT. Telkomsel).  Jika  indikator  kondisi  baik  sekali,  baik dan cukup dijumlahkan memiliki jumlah total 18 grid dengan presentase 100%.
Pengukuran speed  test dilakukan  pada  4  titik ujung 10 grid pada ujung border 500x500 meter.
Tabel 4.11 Pengukuran Speed Test 10 grid IndikatorThr oughput Total Grid (Grid) Presentase Total Grid 1 0 0% 2 0 0% 3 0 0% 4 10 100% Jumlah Total 10 100%
Tabel 4.11 menunjukkan hasil pengukuran speed test indikator  1,  2,  3  dan  4  pada  jam  tertentu.  Hasil pengukuran  dikatakan  dalam  keadaan  baik  ketika jumlah  total  indikator  3  dan  4  memiliki  presentase lebih  dari  sama  dengan  80%  (PT.  Telkomsel).  Jika indikator 3 dan 4 dijumlahkan memiliki jumlah total 10 grid dengan presentase 100%.
Umumnya  nilai download akan  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai upload .  Nilai download yang  lebih  rendah  dibandingkan upload dikarenakan banyaknya user yang  sedang  menggunakan data download .  Dari  hasil  pengukuran  yang  didapatkan, hasil  pengukuran speed  test sudah  berada  pada
indikator 4. Pada indikator 4 layanan internet mampu melayani chatting , browsing dan streaming dengan kualitas high-definition (HD) 1080p.
4.3  Menentukan  Daerah Broadband  City yang Memerlukan Optimasi Jaringan
Untuk  mengetahui  lokasi  yang  memerlukan optimasi dapat dilakukan langkah berikut:
1. Melakukan pengukuran performansi
Pengukuran performansi dilakukan untuk parameter  RSRP,  SINR, download , upload , latency dan utility .

## 2. Mengolah data hasil pengukuran performasi
Pengolahan  data  hasil  pengukuran  dilakukan ketika  telah  menapatkan  hasil  pengukuran.  Langkah pengolahan data dapat dilihat pada Gambar 3.4.

## 3. Mengelompokan nilai pengukuran terhadap KPI
Mengelompokan  nilai  pengukuran  dilakukan tiap-tiap  parameter,  sehingga  dapat  diketahui  berapa jumlah grid yang masih dibawah standar KPI.
4. Pemilihan  grid  yang  masih  memerlukan optimasi
Grid yang masih memerlukan optimasi jaringan dipilih  ketika  terdapat  hasil  pengukuran speed  test berada di indikator 1 dan 2.
5. Menentukan penyebab grid berada di indikator 1 dan 2 parameter speed test
Faktor yang dapat menjadikan grid yang berada di indikator 1 dan 2 pada parameter speed test adalah capacity atau quality .
6. Melakukan optimasi jaringan
Ketika  faktor quality yang  menjadi  penyebab grid  berada  pada  indikator  1  dan  2,  hal  yang  harus dilakukan  adalah  mengecek  kabel feeder untuk mencegah  masalah cross  feeder dan  menambahkan site  baru  untuk  mengurangi  adanya blankspot yang mempengaruhi kulitas sinyal di suatu jaringan.Sedangkan  ketika  faktor capacity yang menjadi penyebab grid berada pada indikator 1 dan 2, hal yang harus dilakukan adalah melakukan elektrikal tilt pada antena sektoral eNodeB yang bertujuan untuk menghindari adjacent  interference dan  meningkatkan nilai  RSRP,  SINR,  dan thorughput nilai download , upload dan latency (Kusumo, dkk, 2015).

## 5. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian
adalah:
1. Implementasi  metode  grid  500x500  meter dilakukan  dengan  cara  memetakan point  of  interest dan hasil pengukuran drive test parameter RSRP dan SINR, speedtest parameter throughput nilai download , upload dan latency , dan utility broadband city Malang terhadap grid 500x500 meter.
2. Hasil pengukuran drive test parameter RSRP dan SINR  memiliki  presentase  100%  dan  98.2%, speed test memiliki presentase 96.19%, dan utility memiliki presentase  92.6%.  Hasil  pengukuran  pada  jam tertentu, drive  test parameter  RSRP  dan  SINR memiliki presentase 100% dan 100%, dan speed test memiliki presentase 100%. Hasil pengukuran 10 grid dengan  4  titik  berbeda  dalam  satu  grid, drive  test parameter RSRP dan SINR memiliki presentase 100% dan 100%, dan speed test 100%.
3. Lokasi  yang  masih  memerlukan  optimasi jaringan adalah lokasi yang memiliki hasil pengukuran speed  test total  berada  pada  indikator  1 dan 2.

## 5.2  Saran
Saran untuk perbaikan skripsi yang sudah dibuat adalah:
1. Melakukan benchmarking dengan operator lain.
2. Membedakan alat ukur dengan sebelumnya.

## 6. REFERENSI
Al-Kautsar,  F.  (2009).  Optimasi  Pelayanan  Jaringan berdasarkan Drive Test. Universitas Indonesia . Azka,  L.,  M.,  Khaerunisa,  N.,  Pertiwi,  T.,  C., Yolanda,  U.,  D.,  F.  (2017).  Monitoring  dan Metode  Pra-analisis  Performance  Broadband City  Telkomsel  dengan  Grid  500X500  Meter. Politeknik Negeri Malang . Kusumo,  V.,  S.,  Sudiarta,  P.,  K.,  Ardana,  I.,  P.
(2015).  Analisis  Performansi  dan  Optimalisasi Coverage Layanan LTE Telkomsel di Denpasar Bali. E-Journal SPEKTRUM Vol. 2 . Ruth,  E.  (2013).  Deskripsi  Kualitas  Layanan  Jasa Akses Internet di Indonesia dari Sudut Pandang Penyelenggara  Description  of  Internet  Quality of  Services  (QoS)  in  Indonesia  From  the Providers’  Point  of  View. Puslitbang  Aplikasi Informatika  dan  Informasi  dan  Komunikasi Publik . Uke, K, dkk. (2011) . Fundamental Teknologi Seluler LTE. Rekayasa Sains Bandung:Rekayasa sains .