## OPTIMASI PUBLIC SWITCHED TELEPHONE NETWORK ( PSTN ) MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY DAN ALGORITMA STAR DENGAN PT. TELKOM KUPANG SEBAGAI MODEL
Amin A. Maggang 1 , Beby H. A. Manafe 2
1 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui Kupang Email: a.a.maggang@gmail.com
2 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto - Penfui Kupang Email: bebymanafe@yahoo.com

## ABSTRAK
Kualitas  dari  sebuah  jaringan  telepon  dapat  dilihat  dari  kemampuan  jaringan  untuk  melewatkan  semua  aliran trafik. Jaringan dikatakan memiliki kualitas yang baik atau optimum, apabila jaringan mampu untuk melewatkan semua trafik sesuai dengan Grade of Service (GoS) yang ditawarkan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model jaringan telepon dengan aliran trafik yang optimum sehingga dapat ditentukan  link untuk menghubungkan suatu  sentral  dengan  sentral  lainnya  dengan  pemakaian  kapasitas  sirkit  yang  optimum.  Pengoptimasian  aliran trafik  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  greedy  dan  algoritma  star.  Penelitian  ini  menggunakan  9 sentral/node. Dimana intensitas trafik yang digunakan adalah intensitas trafik yang paling maksimum dan minimum diantara  kesembilan  sentral  tersebut.  Yang  nilainya  masing-masing  adalah  176.7  erlang  dan  0  erlang.  Nilai intensitas trafik ini, digunakan untuk membangkitkan trafik secara acak agar mendapatkan nilai intensitas trafik rata-rata pada setiap sentral yang kemudian direpresentasikan dalam matriks T dan matriks U. Nilai kedua matriks ini  yang    dipakai  oleh  algoritma  Greedy  dan  algoritma  Star  untuk  memodelkan  jaringan.  Dengan  diperolehnya model  jaringan  ini  kemudian  dicari  matriks  D  untuk  perhitungan  Z(T).  Dari  hasil  simulasi  yang  diperoleh  dari kedua algortima, menunjukan bahwa model jaringan yang dihasilkan oleh algortima  Star adalah model jaringan yang  optimum  karena  dari  30  kali  percobaan  model  jaringan  algortima  Star  memiliki  nilai  Z(T)  lebih  kecil dibandingkan dengan nilai Z(T) algoritma Greedy.

## Kata kunci: PSTN, algoritma greedy, algoritma star

## 1. PENDAHULUAN
Intensitas  trafik  pada  jaringan  telepon  berubah-ubah dan  biasanya  pada  hari-hari  libur  besar  penggunaan trafik  telepon  baik  suara  maupun  data  meningkat dengan  cepat.  Hal  ini  menyebabkan  terjadinya kemacetan  pada  jaringan  yang  diakibatkan  karena grup  sirkit  yang  memiliki Grade  of  Services (GOS) tertentu  tidak  dapat  melewatkan  semua  trafik  yang mengalir dalam jaringan. Agar dapat mempertahankan kemampuan  jaringan  maka  perlu  dilakukan  optimasi jaringan.  Optimasi  jaringan  akan  dapat  menstabilkan kemampuan  layanan  jaringan  dan  menekan  biaya pengembangan jaringan, serta meningkatkan utilisasi jaringan.
Optimasi jaringan dilakukan menggunakan algoritma Greedy dan algoritma Star untuk mendapatkan model jaringan yang dapat bekerja efektif. Kedua algoritma ini  memiliki  kelebihan  yaitu  paling  cepat  didalam menemukan solusi optimum dalam persoalan optimasi
dengan  membentuk  solusi  langkah  per  langkah. Pendekatan  yang  digunakan  kedua  algoritma  ini adalah membuat pilihan yang memberikan perolehan terbaik,  yaitu  membuat  pilihan  optimum  lokal  pada setiap  langkah  dengan  harapan  bahwa  sisanya mengarah  ke  solusi  optimum  global.  (Kershenbaum, Aaron. 1993)

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Terdapat  dua  matriks  N  x  N  yang  dipakai  untuk memodelkan jaringan, yaitu matriks T dan matriks U. Eleman  di  dalam  matriks  N  x  N,  merupakan  nilai intensitas trafik. (Munir, Rinaldi, Ir, MT. 2001).

## Matriks T
Matriks (T) merupakan matriks intensitas trafik rata- rata  dari  suatu  sentral.  Gambar  1.  di  bawah  ini merupakan  contoh  matriks  T.  Dimana  setiap  elemen t 1,2 t 1,3 dan seterusnya merupakan intensitas trafik rata- rata.
Gambar 2. Matrik (U) NxN
Gambar 3. Contoh Model Jaringan
Gambar 4. Representasi Matriks D

## Matriks U
Matriks (U)  merupakan hasil jumlah  intensitas trafik dalam suatu link antar sentral yaitu diperoleh dengan menggunakan persamaan:
U( i,j ) = T ( i,j ) + T( j,i )                                       (1)
Sebagai  contoh,  dalam  matriks  U  pada  gambar  2. dibawah ini untuk nilai U(1,2) merupakan penjumlahan elemen t(1,2) + t(2,1).

## Spanning Tree dengan Aliran Optimum
Spanning  Tree dengan  aliran  optimum  merupakan metode  untuk  mengidentifikasi subset dari  pohon- pohon  suatu  jaringan  dengan  sejumlah  simpul  yang mengoptimumkan  aliran  pada  link  dalam  jaringan. Besaran yang yang diidentifikasi tersebut menunjukan kapasitas kanal total di jaringan yang diperlukan untuk memuat trafik. (Munir, Rinaldi, Ir, MT. 2001).
Dengan Spanning Tree dicari pohon sedemikian rupa sehingga:
   = j i j i d j i t T Z , ) . ( ). , ( min ) (  (2)
Bila u(i,j) = t(i,j) + t(j,i) maka:    = i j i d j i u T Z ) , ( ). , ( min ) (  (3)
Keterangan:
1. t(i,j) = Matriks trafik antara link (i,j)
2. u(i,j) = Matriks Total trafik antara  link (i,j)
3. d(i,j)  =  Matriks  jarak  antara  link  (i,j)  atau jumlah lompatan antara link (i,j)
Dengan Z(T) merupakan biaya total di dalam jaringan yang diperlukan untuk melewatkan beban trafik yang mengalir  di  dalam  jaringan  dan  dalam  hal  ini  Z(T) digunakan  untuk  membandingkan  algoritma Greedy dan  algoritma Star dimana  algoritma  dengan  Z(T) paling  minimum  merupakan  algoritma  terbaik  yang mampu  memodelkan  suatu  jaringan  yang  optimum dengan biaya yang minimum. (Kershenbaum, Aaron. 1993) .

## Matriks Jarak D
Matriks  jarak  D,  merupakan  representasi  jaringan yang  diperoleh  berdasarkan  jumlah  lompatan  antar sentral  (i,j)  atau  jumlah link yang  menghubungkan kedua sentral (i,j) tersebut. Representasi matriks jarak dapat dijelaskan dalam contoh berikut:
Berdasarkan  model  jaringan  pada  gambar  3  maka matriks D dapat direpresentasi sebagai berikut:
Elemen  matriks  jarak  D  pada  gambar  4  merupakan jumlah  lompatan (hope) antara node (i,j).  Sebagai contoh untuk elemen matriks D(1,2) nilainya adalah 1 karena antara node 1 dan node 2 terhubung langsung. Sedangkan  untuk  elemen  matriks  D(1,3)  nilainya  2 karena  untuk  menghubungkan node 1  dan node 3 harus melewati node 2 sehingga diperlukan 2 hope.

## Langkah-langkah Algoritma Greedy
Dengan  t(i,j)  sebagai  bobot  pada  link  (i,j), cari pohon yang memberikan nilai optimum.
Langkah-langkah algoritma Greedy :
a. Langkah  1  :  Memasukan  nilai intensitas trafik rata-rata dari setiap
Gambar 1. Matrik (T) NxN
Gambar 5 Blok Diagram Prosedur Penelitian
simpul/ node ke  dalam  matriks  T kemudian   menentukan matriks U b. Langkah  2  :  Simpul/ node yang
mempunyai  bobot  intensitas  trafik maksimum diletakan saling berdekatan. c. Langkah  3  :  Ulangi  langkah  2 sampai
seluruh
simpul/ node terhubung membentuk pohon

## Langkah-langkah Algoritma Star
Bila suatu jaringan Star adalah optimum, maka simpul pusat  adalah  simpul  yang  mempunyai  jumlah  trafik (ke dan dari) terbesar.
Langakah-langkah algoritma Star :
a.
Langkah    1:  Memasukan  nilai intensitas  trafik  rata-rata  ke  dalam matriks  T  kemudian      menentukan matriks U b. Langkah 2: Menentukan simpul/ node yang memiliki
interaksi  trafik  dari  dan  ke  setiap node dari matriks U yang memiliki trafik paling maksimum c. Langkah 3: Menghubungkan
seluruh simpul/ node terhadap simpul/ node yang memiliki interaksi  trafik  dari  dan  ke  setiap node dari matriks U yang memiliki trafik  paling  maksimum  tersebut. (Munir, Rinaldi, Ir, MT. 2001).

## 3. METODE PENELITIAN

## Jenis dan sumber data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  dan  data  primer.  Data  sekunder,  yaitu  data hasil  pengukuran  intensitas  trafik  maksimum  dan intensitas trafik minimum trunk group selama 24 jam yang  diukur  pada minggu  pertama  setiap  bulan  pada sentral  EWSD  dan  Konfigurasi Network NTT area pada PT. TELKOM Kupang. Sedangkan data primer adalah data intensitas trafik maksimum dan minimum atara  sentral  EWSD  Kupang  ke  delapan  sentral  lain, yang diperoleh berdasarkan data sekunder call seizure (λ) dan waktu pendudukan rata-rata (h). Dimana data ini  merupakan  data  hasil  pengukuran call  seizure maksimum  dan  minimum  serta  waktu  pendudukan rata-rata maksimum dan minimum trunk group selama 24 jam, yang juga diukur pada minggu pertama setiap bulan pada sentral EWSD.

## Prosedur penelitian
Metode  penelitian  dilakukan  berdasarkan  Prosedur penelitian pada gambar 5 dibawah ini.
Penjelasan  Blok  diagram  Prosedur  penelitian:

## Pengumpulan data trafik
Data  trafik  yang  dikumpulkan  adalah  Data range intensitas  trafik  (maksimum  dan  minimum)  untuk setiap link antara sentral. Data ini akan dibangkitkan secara  random  pada  setiap  sentral,  kemudian  dicari nilai  rata-ratanya.  Dimana  nilai  rata-rata  ini  akan dimasukan ke matriks trafik.

## Matriks Trafik
Intensitas  trafik  rata-rata  dari  masing-masing  sentral direpresentasikan dalam bentuk matriks trafik, sesuai dengan  konfigurasi network NTT area .  Dimana sentral sebagai simpul atau node . Matriks trafik yang digunakan untuk memodelkan jaringan adalah matriks T dan Matriks U.

## Algoritma optimasi
Algortima optimasi yang digunakan adalah algoritma greedy dan star .  Kedua  algoritma  ini  dipakai  untuk memodelkan  jaringan  untuk  mendapatkan link antar sentral  dengan  aliran  trafik  maksimum  dengan  biaya Z(T) yang minimum berdasarkan matriks trafik T dan U.

## Matriks Jarak D
Matriks  jarak  dihitung  berdasarkan  model  jaringan yang  dibentuk  oleh  kedua  algoritma  dengan memperhatikan lompatan atau hope antara sentral. Biaya Z(T)
Gambar 6 Matriks T (Percobaan I)
Biaya  Z(T)  merupakan  jumlah  perkalian  antara matriks jarak D(i,j) dan matriks trafik U(i,j) dari suatu sentral.  Algoritma  terbaik  adalah  algoritma  yang memiliki biaya Z(T) paling minimum.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum
Jaringan Public Switched Telephone Network (PSTN) pada  PT.  Telkom  Kupang  menggunakan  dua  sentral yaitu  Sentral  Telepon  Digital  (STDI)  dan  Sentral Electronic  Wahler  System  Digital (EWSD).  Kedua sentral  ini  tercakup  dalam network  NTT  area yakni terdapat  11  buah  sentral  EWSD  dan  3  buah  sentral STDI  lampiran  2.  Penelitian  ini  digunakan  8  sentral yang  terhubung  langsung  ke  sentral  EWSD  Kupang untuk memodelkan jaringan dengan aliran trafik yang optimum. Dengan demikian total semua sentral yang dimodelkan berjumlah 9 sentral, yaitu sentral EWSD Kupang,  sentral  EWSD  Kalabahi,  sentral  EWSD Atambua, sentral EWSD Waikabubak, sentral EWSD Waingapu,  sentral  EWSD  Ruteng,  sentral  EWSD Ende,  sentral  EWSD  Maumere  dan  sentral  EWSD Larantuka .

## Data
Berikut  ini  merupakan  data range intensitas  trafik untuk setiap sentral EWSD yang terhubung ke sentral EWSD Kupang.
Tabel  1.  Data range Intensitas  trafik  sentral  EWSD yang terhubung dengan sentral EWSD Kupang
Sentral Asal Sentral Tujuan Intensitas trafik (erlang)
Maximum  Minimum
Kupang Kalabahi 13,35 0 Atambua 11,89 0,05 Waikabubak  15,83 0 Waingapu 9,81 0 Ruteng 7,35 0 Ende 14,62 0 Maumere 176,7 0 Larantuka 44,52 0 Kalabahi Kupang 10,85 0 Atambua 13,95 0 Waikabubak 2,50 0 Waingapu 4,6 0 Maumere 4,88 0
Ruteng 8,30 0 Ende 4,58 0 Larantuka 12,30 0,05

## Matriks Trafik
Intensitas  trafik  rata-rata  diperoleh  dari  hasil pembangkitan trafik secara random antara nilai trafik maksimum  dan  nilai  trafik  minimum,  dimana intensitas trafik maksimum diperoleh dari link sentral kupang  dan  sentral  maumere  yaitu  sebesar  176,7 erlang dan intensitas trafik minimum sebesar 0 erlang.

## Representasi Matriks T  (Percobaan I)
Setiap  elemen  t(i,j)  dari  matriks  T  pada  gambar  6 adalah  trafik  antara node i  dan  j.  Misalkan  untuk hubungan node 1 dan node 2, nilai intensitas trafiknya adalah 93,397 erlang dimana nilai tersebut merupakan nilai intensitas trafik rata-rata.

## Representasi Matriks U (Percobaan I)

## Gambar 7 Matriks U (Percobaan I)
Setiap elemen U(i,j) dari matriks adalah jumlah trafik antara node i  dan  j.  Dimana  nilai  trafik  yang dijumlahkan  tersebut  diperoleh  dari  matriks  T. Sebagai contoh untuk angka 192,84 erlang diperoleh
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Gambar 9 Model Jaringan Algoritma Greedy
dari penjumlahan antara node (1,2) dan node (2,1) dari matriks T.

## Model jaringan optimum PT. Telkom
Model jaringan optimum yang dihasilkan dibawah ini terdiri  dari  sentral  EWSD  Kupang  ( node 1),  sentral EWSD  Kalabahi  ( node 2),  sentral  EWSD  Atambua ( node 3), sentral EWSD Waikabubak ( node 4), sentral EWSD  Waingapu  ( node 5),  Sentral  EWSD  Ruteng ( node 6), sentral EWSD Ende ( node 7), sentral EWSD Maumere ( node 8) dan sentral EWSD Larantuka ( node 9).
Model  jaringan  optimum  algoritma  Greedy.  (

## Percobaan I )
Bobot Intensitas trafik terbesar yaitu pada link node 6 dan  7  dengan  nilai  intensitas  trafiknya  sebesar  213 erlang,  selengkapnya  dapat  dilihat  pada  tabel  2 sehingga berdasarkan langkah ke-2 algoritma Greedy maka node 6  dan node 7  harus  diletakan  saling berdekatan  atau  dihubungkan  terlebih  dahulu. Kemudian berdasarkan langkah ke-3 maka node 4 dan node 5  harus  dihubungkan  karena  memiliki  bobot intensitas trafik terbesar kedua setelah link antara node 6 dan node 7. Tabel  2 Link antar  sentral  dari  model  jaringan algoritma Greedy
Link antar sentral Intensitas trafik antar sentral (erlang) 6 – 7 213
4 – 5 5 – 7 1 – 2 1 – 9 1 – 4 4 – 8 3 – 9 204,9 195,03 192,84 187,72 185.89 185.01 183.13 Model jaringan optimum algoritma Star.(
Percobaan I )
Node yang memiliki Intensitas trafik dari dan ke setiap node terbesar  yaitu  pada node pertama  dengan  nilai sebesar  1426.85  erlang,  diperoleh  dari  penjumlahan intensitas  trafik  pada  simpul  pertama  matriks  U. Kemudian  berdasarkan  langkah  ke-3  dari  algoritma Star maka  semua node dihubungkan  ke  simpul  yang memiliki  intensitas  trafik  dari  dan  ke  semua node terbesar yaitu simpul pertama.
Tabel  3. Link antar  sentral  dari  model  jaringan algoritma Star
Link antar sentral Intensitas trafik antar sentral (erlang) 1 – 2 1 – 9 1 – 4 1 – 8 192,84 187,72 185,89 183,94 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Gambar 8 Model Jaringan Algoritma Star
1 – 7 1 – 3 1 – 6 1 – 5
183,37
180,82 173,38 138,89
Pada  tabel  3,  diketahui  bahwa  nilai  intensitas  trafik terbesar berada pada link setral 1 (satu) dan sentral 2 (dua) yakni sebesar 192,84 erlang. Setelah  mendapatkan  matriks  T(I,j)  dan  U(i,j), kemudian  dicari  matriks  jarak  D(i,j)  untuk  akhirnya mendapatkan nilai Z(T) dari kedua algoritma.

## Matriks  jarak  dari  model  jaringan  optimum

## algoritma Greedy (Percobaan I)
Matriks jarak D(i,j) dibawah ini diperoleh berdasarkan model jaringan optimum algoritma Greedy.
Gambar  10  Representasi  Matriks  D  dari  model  jaringan Algoritma Greedy
Matriks  jarak  dari  model  jaringan  optimum

## algoritma Star (Percobaan I)
Matriks jarak D(i,j) dibawah ini diperoleh berdasarkan model jaringan optimum algoritma Star.
Gambar  11  Representasi  Matriks  D  dari  model  jaringan Algoritma Star
Z(T) algoritma Greedy.
Perhitungan Z(T) algoritma Greedy dilakukan dengan menggunakan  persamaan  3.  dimana  perkalian  antara matriks U(i,j) dan D(i,j) menghasilkan matriks sebagai berikut:

## Gambar 12 Matriks D (Greedy) x Matriks U
Dengan  diketahui  matriks  U(i,j)  x  D(i,j)  maka  Z(T) dapat dihitung sebagai berikut:
Z1  =
0+192.84+361.64+185.89+277.78+693.52+ 550.11+367.88+187.72  =  2817.4
Z2   =
0+0+523.32+316.86+496.95+890.35+710.9
2+525.27+330.12  = 3793.8
Z3  =
0+0+0+525.12+646.92+1073.4+872.95+618
.68+183.13 = 3920.2
Z4   =
0+0+0+0+204.9+477.96+389.48+185.01+3 16.74 = 1574.1
Z5  =
0+0+0+0+0+324.76+195.03+348.9+511.44
= 1380.1
Z6  =  0+0+0+0+0+0+213+703+803.15  = 1719.2 Z7  =  0+0+0+0+0+0+0+506.28+687.28  = 1193.6 Z8  = 0+0+0+0+0+0+0+0+477.57 = 477.57 Z9  = 0+0+0+0+0+0+0+0+0 = 0
Dari  hasil  perhitungan  Z1  sampai  Z9  maka dihasilkan Z(T) sebagai berikut:
Z(T) algoritma Greedy
=
9 8 7 6 5 4 3 2 1 Z Z Z Z Z Z Z Z Z + + + + + + + +
=  16876

## Z(T) algoritma Star. (percobaan I)
Perhitungan  Z(T)  algoritma Star dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  3.  dimana  perkalian  antara matriks U(i,j) dan D(i,j) menghasilkan matriks sebagai berikut:
Gambar 13 Matriks D (Star) x Matriks U
Dengan  diketahui  matriks  U(i,j)  x  D(i,j)  maka  Z(T) dapat dihitung sebagai berikut:
Z1  =
0+192.84+180.82+185.89+138.89+173.38+ 183.37+183.94+187.72 = 1426.9
Z2  = 0+0+348.88+316.86+331.3+356.14+355.46 +350.18+330.12 = 2388.9
Z3  =
0+0+0+350.08+323.46+357.8+349.18+309.
34+366.26 = 2056.1
Z4  =
0+0+0+0+409.8+318.64+389.48+370.02+3 16.74 = 1804.7 Z5 = 0+0+0+0+0+324.76+390.06+348.9+340.96 = 1404.7 Z6  =  0+0+0+0+0+0+426+351.5+321.26  = 1098.8 Z7  =  0+0+0+0+0+0+0+337.52+343.64  = 681.16 Z8 = 0+0+0+0+0+0+0+0+318.38 = 318.38 Z9 = 0+0+0+0+0+0+0+0+0 = 0
Dari  hasil  perhitungan  Z1  sampai  Z9  maka dihasilkan Z(T) sebagai berikut:
Z(T) algoritma Star =
9 8 7 6 5 4 3 2 1 Z Z Z Z Z Z Z Z Z + + + + + + + + =  11180
Perbandingan
Z(T) algoritma Greedy dan
algoritma Star
Perbandingan  Z(T)  antara  algortima greedy dan algoritma star bertujuan untuk mendapatkan algoritma terbaik yang dapat dipakai untuk pemodelan jaringan telepon pada PT. TELKOM. Agar mendapatkan hasil dari  perbandingan  Z(T)  dari  kedua  algoritma  maka dilakukan 30 kali percobaan, dan hasilnya di tunjukan dalam Grafik dan tabel  di bawah ini.
Berdasarkan  Gambar  14.  diatas  dapat  dilihat  bahwa nila Z(T) dari algoritma Star lebih kecil dari nilai Z(T) dari  algoritma Greedy ,  sehingga  algoritma  yang dikatakan terbaik adalah algoritma Star .
Tabel  4.  Perbandingan  Z(T)  algoritma Greedy dan
Z(T) algoritma Star
Urutan percobaan Z(T)  Algoritma Greedy Z(T) Algoritma Star 1 16876 11180 2 17249 11152 3 19000 11512 4 18379 10971 5 18542 11400 6 16152 11403 7 13984 11125 8 14396 14396 9 15978 11489 10 15333 11358 0 5 10 15 20 25 30 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 x 10 4 Banyak percobaan Perbandingan Z(T) Algoritma STAR dan GREEDY Z (T ) Z(T) Greedy Z(T) Star
Gambar 14 Grafik perbandingan  Z(T) Algoritma Greedy dan Star
11 17986 11310 12 13131 11310 13 16693 11185 14 14119 14119 15 17397 10939 16 15036 11692 17 17986 11310 18 13131 11220 19 16661 11186 20 17117 11275 21 17481 11114 22 17348 11489 23 18247 11687 24 16876 11180 25 15752 11152 26 16783 11281 27 19000 11512 28 18379 10971 29 15752 11400 30 16152 11403
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai Z(T) dari  kedua  algoritma  berubah-ubah  di  setiap percobaan namun algoritma Star yang memiliki nilai Z(T) terkecil. Nilai Z(T) terkecil algoritma star berada pada percobaan 15 dengan nilai Z(T) adalah 10939.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan:
1. Model  jaringan  yang  dihasilkan  dapat menjamin  efektifitas  operasi  dari  jaringan telepon karena  besar intensitas trafik antara sentral untuk setiap link yang diperoleh sudah sesuai  dengan  kapasitas  sirkit  dari  jaringan. Model  jaringan  telepon  dengan  aliran  trafik yang  optimum  ini,  diperoleh  dari  alogritma Star yaitu pada percobaan ke-15 dengan Z(T) 10939 dan Z(T) algoritma Greedy yaitu pada percobaan  ke-12  dan  ke-18  dengan  nilai sebesar  13131.  Model  jaringannya dapat dilihat pada lampiran 3.
2. Berdasarkan  pada point  1 diatas  maka  lebih efisien menggunakan algoritma Star. Karena dari  30  kali  percobaan,  Z(T)  algoritma Star lebih kecil dari Z(T) algoritma Greedy yaitu sebesar 10939.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Away, Gunaidi. ”MATLAB Program ming” .Bandung:  Informatika  Bandung.
2006.
[2] Brassard  G,  Bratley  P.  “ Fundamentals  of Algorithmics” .  United  States  of  America: Prentice  Hall,  Inc,  Englewood  Cliffs  New Jersey, 1996.
[3] Deo, Narshing. ” Graph Theory With Applications  to  Engineering  and  Computer Science” . India: Prentice Hall, of India Private Limited New Delhi, 1974.
[4] Etter,  Delores.  “ Engineering  Problem  Solving with  MATLAB” .  Toronto:  Prentice  Hall,  Inc Canada, 1993.
[5] Kershenbaum,  Aaron.  “ Telecommunications Network  Design  Algorithm” . Singapore: McGraw-Hill. Inc, 1993.
[6] Munir, Rinaldi, Ir, MT. . ”Matematika Diskrit” . Bandung: Informatika Bandung, 2001.
[7] Tanenbaum,  Andrew.  “ Jaringan  Komputer” .
Jakarta: Prenhalindo Jakarta, 1996.