How to cite: Ervyan Shalannanda, Muhammad Taufiq Rafiandi, And Irma Zakia (2023), Pengembangan Dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput-Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4g Lte, Vol. 8, No. 1, Januari 2023, Http://Dx.Doi.Org/10.36418/syntax-literate.v8i1.11250
E-ISSN: 2548-1398
Published
by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398 Vol. 8, No. 1, Januari 2023

## PENGEMBANGAN  DAN  EVALUASI  WEB  DASHBOARD  SISTEM  PREDIKSI USER THROUGHPUT-DOWNLINK BERBASIS MACHINE LEARNING UNTUK JARINGAN 4G LTE

## Wervyan Shalannanda, Muhammad Taufiq Rafiandi, And Irma Zakia
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung (STEI-ITB) Email: wervyan@.itb.ac.id

## Abstrak
Seiring dengan perkembangan teknologi dan harga perangkat yang relatif terjangkau, pelanggan  jaringan  seluler  cenderung  menggunakan smartphone yang  mendukung konektivitas berbagai generasi teknologi seluler, mulai dari 2G, 3G, 4G, hingga 5G. Masing-masing  generasi  memiliki  kebutuhan  dan  kualitas  layanan  tertentu. Berdasarkan  pertimbangan  jumlah  pelanggan  jaringan  seluler  jaringan  4G  yang masih dominan sampai saat ini, sistem dirancang untuk mengolah berbagai parameter jaringan 4G untuk memprediksi throughput yang berasal baik dari dataset yang sudah tersedia  maupun  hasil  dari  pengukuran.  Sistem  dapat  menghitung  korelasi  antara throughput dengan  parameter  lain  yang  akan  dijadikan  nilai  masukan  sistem.
Throughput yang  dimaksud  pada  penelitian  ini  adalah downlink  throughput ,  yaitu volume  trafik  pada  periode  tertentu  yang  berasal  dari  internet  menuju  perangkat pengguna ( smartphone ). Penelitian ini fokus pada pengembangan dan evaluasi web dashboard Sistem Prediksi User Throughput-Downlink berbasis Machine Learning untuk Jaringan 4G LTE dengan evaluasi berupa uji fungsional dan uji terima berbasis technology  acceptance  model (TAM).  Uji  fungsional  mencakup  pengujian  pada halaman  utama,  fungsionalitas  fitur data  loading ,  fungsionalitas feature  selection , dan fungsionalitas fitur modelling and evaluation data . Uji terima dilakukan atas tiga konstruk, yaitu persepsi tampilan web dashboard keseluruhan, usefulness , dan ease of use . Uji terima dilakukan kepada 76 responden dengan nilai modus dan nilai rata- rata ≥ 4 dari skala 5.
Kata kunci: Throughput, 4G LTE, IMT-Advanced, Machine Learning, Web Application

## Abstract
Abstract  Along  with  the  development  of  technology  and  the  relatively  affordable price of devices, mobile network customers tend to use smartphones that support the connectivity of various generations of cellular technology, ranging from 2G, 3G, 4G, to 5G. Each of the generations has certain needs and quality of service. Based on the consideration of the number of 4G network subscribers that are still dominant today, the  system  is  designed  to  process  various  4G  network  parameters  to  predict throughput  coming  from  both  available  datasets  and  measurement  results.  The system can calculate the correlation between throughput and other parameters that will  be  used  as  system  input  values.  The  throughput  referred  to  in  this  study  is downlink throughput, which is the volume of traffic in a certain period originating from  the  internet  to  the  user's  device  (smartphone).  This  research  focuses  on  the development and evaluation of the web dashboard of the Machine Learning-based User Throughput-Downlink Prediction System for 4G LTE Networks with evaluation in the form of functional tests and technology acceptance model-based acceptance tests (TAM). Functional tests include testing on the main page, data loading feature functionality,  feature  selection  functionality,  and  data  modelling  and  evaluation feature functionality. The accept test was carried out on three constructs, namely the perception of the overall dashboard web appearance, usefulness, and ease of use. The receive test was conducted on 76 respondents with a mode value and an average value of ≥ 4 on a scale of 5.

## Keywords: Throughput, 4G LTE, IMT-Advanced, Machine Learning, Web Application

## Pendahuluan
Teknologi  jaringan  seluler  berkembang  pesat  dalam  beberapa  dekade  terakhir. Layanan  yang  asalnya  terbatas  pada voice dan  teks  pada  teknologi  2G,  berkembang menjadi multimedia  messaging dan video  call pada  teknologi  3G  yang  mendukung datarate yang  lebih  tinggi.    Teknologi  4G  memungkinkan  adanya  koneksi mobile broadband untuk menjalankan berbagai fitur, seperti: high definition video calling , online gaming, video streaming, dan layanan lain dengan throughput dan QoS yang lebih baik. Saat  ini,  teknologi  seluler  sudah  memasuki  generasi  kelima  (5G)  yang  memiliki  tiga kategori use  cases : enhanced  mobile  broadband (eMBB) ,  massive  machine  type communication (mMTC), dan ultra-reliable and low latency communication (URLLC) (Arshad, Kashif, & Quershi, 2019).
Perkembangan teknologi jaringan seluler memberikan dampak langsung terhadap penggunaan dan trafik komunikasi bergerak. Ericsson melalui Ericsson Mobility Report edisi November 2022 memprediksi bahwa pertumbuhan trafik mobile meningkat dengan CAGR  24%  pada  periode  2022-2028.  Ericsson  juga  menunjukkan  data  bahwa  rasio jumlah  pelanggan  teknologi  4G  LTE  dibandingkan  dengan  total  pelanggan  teknologi mobile adalah sebesar 61.3% dan 61.5% pada 2021 dan 2022 sebelum akhirnya diprediksi menurun hingga 38.8% pada 2028 dengan CAGR -6% pada periode 2022-2028. Di sisi
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE
lain, teknologi 5G mengalami peningkatan dengan CAGR 30% pada periode 2022-2028 dan  jumlah  pelanggan  sebesar  4.97  milyar  pelanggan  atau  53.8%  dari  total  pelanggan teknologi mobile (Peña-López, 2014).
Pertumbuhan  trafik  komunikasi  bergerak,  khususnya  untuk  trafik  yang  berasal dari smartphone dapat meningkatkan beban pada jaringan seluler, dan menyebabkan throughput berfluktuasi secara signifikan pada lalu lintas jaringan (Samba, Busnel, Blanc, Dooze, & Simon, 2017). Fluktuasi throughput menyebabkan penggunaan kapasitas jaringan yang tidak efisien dan penurunan QoE pengguna jaringan (Boz, Finley, Oulasvirta, Kilkki, & Manner, 2019). Untuk mengatasi permintaan yang meningkat ini, operator jaringan seluler terus menerus mencari cara untuk memenuhi harapan pengguna, salah  satu  nya  yaitu  mengembangkan  metode  analisis  prediksi  kinerja throughput jaringan  seluler  untuk  meningkatkan utilisasi bandwidth (Boz  et  al.,  2019) . Prediksi fluktuasi throughput ini  dapat melibatkan  berbagai  metode  terkait  pemodelan  statistik, seperti: time series forecasting (Mostafa, Elattar, & Ismail, 2022) dan bayesian network (Meng,  Fang,  Yue,  Meng,  &  Wei,  2018) , maupun  menggunakan  metode  lain  seperti neural network dan artificial intelligence (Elsherbiny et al., 2020) (Zuo, 2020).
Referensi  (Yeo,  Tan,  Kumar,  Tan,  &  Wong,  2022)  menyatakan  bahwa  bahwa artificial intelligence dapat  digunakan  untuk  menangani  masalah  fluktuasi throughput yang  dirasakan  oleh  pengguna  dengan  intervensi  manusia  yang  minimal. Machine learning , salah satu cabang dari artificial intelligence mencakup berbagai bidang dan arah teknologi,  seperti: computer  vision,  speech  recognition, natural  language  processing , planning  and  decision-making  systems ,  dan big  data  analysis . Machine  learning cenderung mensimulasikan perilaku belajar manusia untuk menyelesaikan suatu masalah spesifik dengan membentuk model atas suatu dataset yang apat dibagi menjadi beberapa kategori, antara lain (Elsherbiny et al., 2020):
1. Supervised Learning , menggunakan dataset yang sudah diberi label atas nilai true value- nya. Kategori ini digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi.
2. Unsupervised  Learning ,  menggunakan  dataset  tanpa  label true  value dan mengelompokkan  datapoint  berdasarkan  kedekatan  dengan  datapoints  lain. Kategori ini digunakan untuk masalah clustering dan dimensionality reduction .
3. Reinforcement  Learning ,  membuat agent yang  bekerja  secara  otomatis  dalam menanggapi  perubahan  di  lingkungannya  berdasarkan reward  and  punishment . Ada  tiga  pendekatan  implementasi reinforcement  learning, yaitu:  pendekatan berbasis value, policy , dan model.
Penanganan  atas  fluktuasi throughput dapat  memanfaatkan  hasil  prediksi  agar alokasi resource dapat terjadi secara optimal. Prediksi throughput menggunakan berbagai metode  dan  model machine  learning untuk  proses  analisis  parameter  kualitas  jaringan dengan masukan berupa data hasil pengukuran atau dataset yang sudah tersedia. Proses ini memanfaatkan beberapa model machine learning yang dibentuk berdasarkan beberapa algoritma,  seperti  K- nearest  neighbor (KNN) (Salvador–Meneses,  Ruiz–Chavez,  & Garcia–Rodriguez, 2019) , random forest (Hasan, Nasser, Ahmad, & Molla, 2016), dan
AdaBoost (He,  Yang,  &  Pan,  2019) . Hasil  prediksi  dapat  diteruskan  ke  sistem  atau subsistem lain.
Penelitian ini menampilkan hasil prediksi ke antarmuka grafis berupa dashboard interaktif sebagai lanjutan atas penelitian sebelumnya terkait dengan prediksi throughput user pada jaringan 4G LTE. Dashboard adalah suatu perangkat yang digunakan untuk menyajikan informasi secara visual berupa bagan, grafik, notifikasi, dan bentuk lain yang dapat memberikan ringkasan esensial untuk mendukung proses pengambilan keputusan dan  strategi  (Rud,  2009)  dalam  waktu  yang  lebih  singkat  secara  efektif  dan  efisien (Jayanti  &  Ani,  2017).  Jenis dashboard yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dashboard  predictive  analytics yang  dibentuk  dari  gabungan  data  sains  dan  metode visualisasi terkait dengan pemberian insight secara cepat dan tepat atas sejumlah besar data  atau  informasi(Vanns  &  Galeano,  2023).  Secara  umum, dashboard terdiri  atas elemen utama berupa main content dan sidebar . Main content adalah bagian dari jendela kerja  sebagai placeholder atas  tampilan  visual  data/informasi.  Sedangkan, sidebar umumnya digunakan untuk pemilihan mode/menu, parameter, dan fields untuk berbagai aktivitas, seperti: input data, filtering , search box , dan lain-lain (lihat Gambar 0-1) (Scharl et al., 2016).
Gambar 0-1 Contoh analytics dashboard [18] [19]
Penelitian  ini  fokus  pada  pengembangan  dan  evaluasi web  dashboard Sistem Prediksi User Throughput-Downlink berbasis Machine Learning untuk Jaringan 4G LTE dan tidak mencakup evaluasi atas model machine learning yang digunakan. Sistematika penulisan  pada  bagian  berikutnya  adalah  pengembangan  sistem  pada  bagian  kedua, implementasi sistem pada bagian ketiga, hasil dan pembahasan pada bagian ketiga, serta simpulan pada bagian keempat.
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE

## Metode Penelitian
Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User  Throughput-Downlink Berbasis Machine Learning untuk Jaringan 4G LTE menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) yang dibuat oleh Davis (Davis, 1993). TAM adalah model yang bertujuan untuk memprediksi  dan  menjelaskan  perilaku  pengguna  dalam  menerima  dan  menggunakan teknologi  yang berkaitan dengan pekerjaan pengguna. TAM diturunkan dari Theory of Reason Action (TRA) yang dikembangkan oleh Fishbein dan Ajzen (Ajzen, 1980) dengan menekankan  pada  persepsi  kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use )  dan  kebermanfaatan ( usefulness )  yang  keduanya  dapat  memprediksi  sikap  perilaku  pengguna  dalam menggunakan  sistem  informasi  (lihat  Gambar  0-2 Technology  Acceptance  Models Gambar  0-2).  Kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  ( ease  of  use  perceived )  terkait dengan upaya yang diperlukan untuk dapat menggunakan suatu teknologi secara efektif. Sedangkan, kebermanfaatan yang dirasakan ( usefulness perceived ) adalah sejauh mana suatu  teknologi  dapat  meningkatkan  kinerja  seorang  pengguna  potensial  (Rigopoulos, Psarras, & Askounis, 2008).

## Gambar 0-2 Technology Acceptance Models [28]

## Hasil dan Pembahasan
1. Tampilan Halaman Utama Web Dashboard
Bagian  ini  menampilkan  hasil  pengembangan  beserta  evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput-Downlink Berbasis Machine Learning untuk  Jaringan  4G  LTE  dengan  menggunakan  platform  Streamlit.  Gambar  0-3 menunjukkan  tampilan web  dashboard yang  menampilkan  beberapa  bagian parameter  yaitu  parameter sidebar  dashboard dan  Main  Dashboard  dengan  jelas. Untuk  Main  Dashboard  penulis  dapat  menampilkan  fitur expander untuk  melihat informasi yang lebih detail seputar dashboard seperti ditunjukkan oleh Gambar 0-4.
574
Gambar 0-3 Tampilan halaman utama Main Dashboard 4G LTE

## Gambar 0-4 Pengujian sistem web dashboard – Fitur expander
2. Fungsionalitas Data Loading
Gambar  IV-4  menunjukkan  fungsionalitas data  loading Ketika  pengguna melakukan  centang  pada  box load  existing  data, pengguna  dapat  melihat  fitur “help”/ tooltip yang ada di sebelah kanan atas dari pointer. Dengan membaca tooltip tersebut, pengguna dapat mengetahui apa saja yang perlu diketahui dengan centang existing  file  dataset .  Kemudian  ketika  memilih file  dummy, penulis  akan menampilkan hasil pengujian pada fitur selectbox . Ketika pengguna memilih salah satu file pengukuran  “S9-9am-20191124.csv”,  tampilan sidebar akan  berubah sehingga  muncul  parameter  yang  digunakan  pada  proses  selanjutnya  yaitu feature
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE
selection .  Selanjutnya,  pengujian  pada  fitur upload dataset  dilakukan  dengan membatalkan  centang existing  dataset .  Ketika  pengguna  akan  melakukan upload dataset, pengguna perlu melihat fitur “help”/tooltip yang ada di sebelah kanan bahwa pengguna  perlu  mengetahui  apa  saja  yang  perlu  diketahui  dalam  memilih  tipe file pengukuran. Pengguna dapat mengunggah file dengan tipe .csv dan .txt (lihat Gambar 0-6).  Setelah  pengunggahan  selesai,  tampilan  sidebar  akan  berubah  dan menampilkan feature selection ).
Gambar 0-5 Pengujian sistem web dashboard – Load Existing Dataset
Gambar 0-6 Pengujian sistem web dashboard – Upload Dataset (.csv, .txt)
3. Fungsionalitas Feature Selection
Setelah melakukan pengembangan menggunakan script python sebelumnya untuk menampilkan hasil tampilan pada Loading Data , penulis akan menampilkan hasil  pengujian  pada  fitur launch  heatmap,  feature  selection dan  PCA  (opsional) . Pengujian dilakukan pada fitur launch heatmap seperti ditunjukkan oleh Gambar 0-7. ketika pengguna akan melakukan centang Launch heatmap, pengguna perlu melihat fitur “help” yang ada di sebelah kanan bahwa pengguna perlu mengetahui apa saja yang  perlu  dilakukan  pengguna  ketika  sudah  melakukan  centang  tersebut.  Setelah dicentang,  diperoleh  visualiasi  grafik  korelasi heatmap serta  dapat  menampilkan informasi  seputar  grafik  tersebut.  Berdasarkan  dari  informasi  tersebutr,  penulis diarahkan untuk dapat menentukan fitur apa saja yang dipilih berdasarkan visualiasi
576
tersebut. Beberapa column yang dipilih adalah column yang memiliki nilai korelasi yang tinggi dengan ‘DL_bitrate’ yaitu ‘LTERRSI’, ‘RSRP’, dan ‘SNR’. Sehingga fitur ini akan kita pilih pada feature selection menggunakan multiselect .
Gambar 0-7 Pengujian sistem web dashboard – Launch Heatmap (kiri) dan Feature Selection (kanan)
4. Fungsionalitas Modelling and Evaluation Data
Setelah melakukan pengembangan menggunakan script python sebelumnya untuk menampilkan hasil tampilan pada Feature selection , selanjutnya penulis akan menampilkan hasil pengujian pada fitur choose model, train size, number estimator hingga  ditampilkan  hasil  visualiasi  prediksi throughput beserta evaluation  metrics performance. Pertama  akan  dilakukan  pengujian  pada  model  KNN  dari  pemilihan fitur choose model , train size, number neighbor hingga launch visualization seperti pada  Gambar  0-8.  Gambar  0-9  menunjukkan  tampilan  informasi performance metrics yang digunakan.
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE
Gambar 0-8 Pengujian sistem web dashboard – pemilihan model (kiri), visualisasi hasil prediksi throughput dan evaluation performance metrics (kanan)
Gambar 0-9 Pengujian sistem web dashboard – Tampilan informasi performance

## metrics
5. Uji  Terima  Sistem  Web  Dashboard  dengan  Pengguna  Menggunakan  TAM (Technology Acceptance Model)
Pengujian  Penerimaan  Sistem web  dashboard menggunakan  dua  tipe  yaitu Persepsi  tampilan  laman dashboard dan  menggunakan  model  TAM  ( Technology Acceptance Model ). Pengumpulan data dilakukan secara kuantitatif yang berasal dari penyebaran  kuesioner  kepada  responden.  Data  yang  digunakan  adalah  data kuantitatif yang berasal dari penyebaran kuesioner kepada responden. Kuesioner ini memiliki  tiga  konstruk,  yaitu  persepsi  tampilan web  dashboard keseluruhan, usefulness , dan ease of use . Kuesioner ini menggunakan skala Likert 5 poin untuk setiap  pertanyaan  pada  kuesioner  dimulai  dari  nilai  (1)  yang  merepresentasikan
578
“Sangat  Tidak  Setuju”  hingga  nilai  (5)  yang  merepresentasikan  “Sangat  Setuju”. Penjabaran indikator pertanyaan kuesioner terhadap setiap konstruk dapat pada Tabel 0-1 dan Tabel 0-2.

## Tabel 0-1 Indikator Kuesioner untuk Performansi Web Dashboard Keseluruhan
Konstruk No Indikator Halaman awal web dashboard 4G LTE Terdiri dari Main Dashboard 4G LTE dan
Fitur  "1.  Loading Data" pada sidebar dashboard L-1 Tombol  expander  pada  laman  tengah  dashboard  dapat menampilkan  kedua  informasi  seputar  Main  Dashboard  4G
LTE dan  Penggunaan Dashboard L-2 Pengguna  dapat  mengunggah  file  dataset  g-net  track  pro  ke dalam elemen “Upload File” dengan mudah dan tanpa kendala
L-3 Pengguna  dapat  melakukan  centang  “existing  dataset”  untuk memilih sala satu file dataset g-net track pro dengan mudah dan tanpa kendala L-4 Pengguna  dapat  membaca  informasi  penggunaan  fitur  di  "1. Loading  Data"  pada  logo  help  atau  “?”  dengan  mudah  dan tanpa kendala Tampilan  Pada  Sidebar Dashboard  4G  LTE  (2. Feature Selection) F-1 Pengguna  dapat  melakukan  centang  “Launch  Heatmap” dengan mudah dan tanpa kendala F-2 Pengguna  dapat  melakukan  pemilihan  fitur  pada  “choose  a feature” dengan mudah dan tanpa kendala F-3 Pengguna dapat melakukan centang “PCA (Optional)” dengan mudah dan tanpa kendala F-4 Pengguna  dapat  membaca  informasi  penggunaan  fitur  di  "2. Feature Selection" pada logo help atau “?” dengan mudah dan tanpa kendala Tampilan Laman Tengah dashboard Pasca melakukan pemilihan  “2.  Feature Selection” M-1 Pengguna dapat memahami setiap informasi yang terdapat pada visualiasi  “Correlation  Heatmap”  dan  Informasi  Pembacaan Visualiasi “Correlation Heatmap” M-2 Pengguna dapat melakukan pemilihan “Choose Model” dengan mudah dan tanpa kendala M-3 Setelah  melakukan  pemilihan  model,  Pengguna  dapat melakukan  penggeseran  slider  pada  “select  train  size”  dan penggeseran  slider  pada  “number  estimator”    dengan  mudah dan tanpa kendala M-4 Pengguna  dapat  membaca  informasi  penggunaan  fitur  di  "3. Modelling  and  Evaluation"  pada  logo  help  atau  “?”  dengan mudah dan tanpa kendala Tampilan Laman Tengah dashboard H-1 Pengguna  dapat  melakukan  centang  “Launch  Visualization” dengan mudah dan tanpa kendala
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE
Konstruk No Indikator Pasca melakukan pemilihan “3. Modelling and Evaluation” H-2 Pengguna dapat memahami setiap informasi yang terdapat pada visualiasi  “Throughput  vs  Time”  dan  Informasi  Pembacaan Visualiasi “Throughput vs Time” H-3 Pengguna dapat memahami setiap informasi yang terdapat pada visualiasi  setiap Nilai Performance Metrics H-4 Dua  Tombol  expander  paling  bawah  pada  laman  tengah dashboard  dapat  menampilkan  kedua  informasi  seputar Evaluation  Performance  Metrics  dan  Kriteria  seputar    metric performance Tampilan Informasi tentang  Formula  Metric Performance T-1 Pengguna  dapat  melakukan  centang  “Tampilkan  formula metric performance” dengan mudah dan tanpa kendala Tabel 0-2 Indikator Kuesioner untuk TAM (Technology Acceptance Model) Konstruk No. Indikator Usefulness U-1 Dengan  menggunakan  Web  Dashboard  Throughput- Downlink  4G  LTE,  saya  dapat  menyelesaikan  pekerjaan dengan lebih cepat U-2 Performa saya bekerja meningkat setelah menggunakan Web Dashboard Throughput-Downlink 4G LTE U-3 Produktivitas  kerja  saya  meningkat  setelah  menggunakan Web Dashboard Throughput-Downlink 4G LTE U-4 Efektivitas kerja saya meningkat setelah menggunakan Web Dashboard Throughput-Downlink 4G LTE U-5 Pekerjaan  saya  menjadi  lebih  mudah  setelah  menggunakan Web Dashboard Throughput-Downlink 4G LTE U-6 Penggunaan Web Dashboard Throughput-Downlink 4G LTE akan berguna dalam pekerjaan saya Ease of use EU-1  Saya dapat dengan mudah mempelajari dan menguasai cara menggunakan  Web  Dashboard  Throughput-Downlink  4G LTE EU-2  Saya  dapat  dengan  mudah  mengakses  Web  Dashboard Throughput-Downlink  4G  LTE  sesuai  dengan  kebutuhan saya EU-3  Web  Dashboard  Throughput-Downlink  4G  LTE  informatif dan mudah dimengerti
EU-4  Web  Dashboard  Throughput-Downlink  4G  LTE  mudah digunakan
Jumlah responden yang telah mengisi kuesioner melalui google form sebanyak 78 orang. Perolehan  data  dengan  perhitungan  Slovin  menggunakan  rumus  (1)  cukup  berbeda
580
dikarenakan di masa pandemi covid -19 penulis belum dapat mencukupi jumlah tersebut dengan perhitungan menggunakan slovin. Beberapa faktor yang penulis lalui yaitu dalam penyebaran  kuesioner  di  masa  pandemi  ini  bisa  dikatakan  sulit  untuk  bertemu  dengan engineer nya secara langsung sehingga batasasan penulis dalam menyebarkan kuesioner dilakukan  melalui  komunikasi  antar  alumni  dan  kakak  tingkat,  dan  melalui  sebaran menggunakan  sosial  media  berupa  Linkedin.  Akan  tetapi  dalam  perolehan  nya  telah dilakukan filterisasi untuk  masing-masing  karakteristik  responden  yang  dikategorikan berdasarkan  usia,  instansi  kerja  dan  bidang  pekerjaan  sehingga  total  responden  yang disaring  sesuai  kriteria  menjadi  sebesar  76  responden  dan  akan  disajikan  dalam  tabel Tabel 0-3, Tabel 0-4, dan Tabel 0-5.
𝑛  = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 2 (1) Tabel 0-3 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia Karakteristik Responden Berdasarkan Usia Usia Jumlah Persentase 21-30 tahun 62 81.58% 31-40 tahun 11 14.47% 41-50 tahun 3 3.95% Total 76 100% Tabel 0-4 Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan Jumlah  Persentase Core Network 3 3.45% Data Engineer 16 18.39% IT Administrator 7 8.05% IT Security 1 1.15% Network Architecture and Design 6 6.90% Network Engineer 13 14.94% Network Optimization 9 10.34% Network Program 5 5.75% RAN Engineering 2 2.30% Sales Engineer 7 8.05% Lain - Lain 7 8.05% Total 76 100% Tabel 0-5 Karakteristik Responden Berdasarkan Perusahaan dan Bidang Pekerjaan
Karakteristik Responden Berdasarkan Perusahaan dan Bidang Pekerjaan
Pekerjaan Jumlah  Persentase
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE

## Karakteristik Responden Berdasarkan Perusahaan dan Bidang Pekerjaan
Perusahaan  dan  Bidang  Pekerjaan  terkait telekomunikasi 62 79.49% Hanya perusahaan yang terkait telekomunikasi 3 3.85% Hanya bidang yang terkait telekomunikasi  11 14.10% Total 76 100%
Statistik  deskriptif  untuk  setiap  indicator beserta  konstruknya  dapat  dilihat  pada  Tabel 0-6 dan Tabel 0-7.

## Tabel 0-6 Hasil Statistik Deskriptif untuk Indikator Persepsi Tampilan Dashboard
No. Konstruk Min  Max  Mean  Modus 1 Halaman awal web dashboard  4G  LTE  Terdiri dari  Main  Dashboard  4G LTE  dan  Fitur  "1.  Loading Data" pada sidebar dashboard 2 5 4,41 5
2
Tampilan Pada Sidebar Dashboard  4G  LTE  (2. Feature Selection) 1 5 4,44 5 3 Tampilan  Laman  Tengah dashboard Pasca melakukan pemilihan “2. Feature Selection” 1 5 4,29 5 4 Tampilan  Laman  Tengah dashboard Pasca melakukan pemilihan  “3.  Modelling and Evaluation” 1 5 4,27 4 5 Tampilan Informasi tentang Formula Metric Performance 3 5 4,57 5
Tabel 0-7 Hasil Statistik Deskriptif untuk Indikator Technology Acceptance Model
Konstruk Min Max Mean Modus Usefulness 2 5 4,11 4 Ease of Use 2 5 4,30 4
Berdasarkan Tabel 0-6, Untuk konstruk Nomor 1 diperoleh nilai minimum 2 yang merupakan penilaian terendah dari responden untuk kelima indikator dan nilai maksimum sebesar 5 yang berarti penilaian tertinggi dari responden untuk kelima indikator. Modus bernilai  5  yang  mana  diperoleh  dari  nilai  terbanyak  yang  diisi  oleh  responden  untuk
582
kelima indikator. Dan diperoleh mean senilai 4,41 dengan melakukan perhitungan rata- rata  nilai  untuk  kelima  indikator.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  tampilan Halaman awal web dashboard dan Fitur Loading Data pada sidebar dashboard, pengguna dapat  memahami  cara  kerja dashboard dan  dengan  adanya  fitur  “help”  memudahkan pengguna  dalam  melakukan  proses  pemilihan  datsaset  pengukuran  untuk  proses selanjutnya.
Untuk konstruk Nomor 2 diperoleh nilai minimum 1 yang merupakan penilaian terendah  dari  responden  untuk  kelima  indikator  dan  nilai  maksimum  sebesar  5  yang berarti penilaian tertinggi dari responden untuk kelima indikator. Modus bernilai 5 yang mana  diperoleh  dari  nilai terbanyak  yang  diisi  oleh  responden  untuk  kelima indikator. Dan  diperoleh  mean  senilai  4,44  dengan  melakukan  perhitungan  rata-rata  nilai  untuk kelima  indikator.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  tampilan sidebar  dashboard yaitu untuk feature selection, pengguna biosa melakukan proses pemilihan fitur dengan mempelajari hasil dari correlation heatmap sehingga pengguna dapat memilih fitur apa saja  yang  korelasi  nya  kuat  dan  dapat  melakukan  penguranga  fitur  menggunakan  fitur opsional PCA.
Untuk konstruk Nomor 3 diperoleh nilai minimum 1 yang merupakan penilaian terendah  dari  responden  untuk  kelima  indikator  dan  nilai  maksimum  sebesar  5  yang berarti penilaian tertinggi dari responden untuk kelima indikator. Modus bernilai 5 yang mana  diperoleh  dari  nilai terbanyak  yang  diisi  oleh  responden  untuk  kelima indikator. Dan  diperoleh  mean  senilai  4,29  dengan  melakukan  perhitungan  rata-rata  nilai  untuk kelima indikator. Data tersebut menunjukkan bahwa setelah melakukan pemilihan feature selection. Pengguna  dapat  melakukan  proses  pemilihan  model  untuk  salah  satu  model algoritma machine learning serta dapat melakukan pengaturan proporsi dataset pada train size dan hal itu terbantu dengan pengguna mempelajari dari menggunakan fitur “help” sebagai  fitur  yang  memandu  pengguna  dalam  melakukan  proses modelling  and evaluation.
Untuk konstruk Nomor 4 diperoleh nilai minimum 1 yang merupakan penilaian terendah  dari  responden  untuk  kelima  indikator  dan  nilai  maksimum  sebesar  5  yang berarti penilaian tertinggi dari responden untuk kelima indikator. Modus bernilai 4 yang mana  diperoleh  dari  nilai terbanyak  yang  diisi  oleh  responden  untuk  kelima indikator. Dan  diperoleh  mean  senilai  4,27  dengan  melakukan  perhitungan  rata-rata  nilai  untuk kelima  indikator.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  setelah  melakukan  centang  kotak “Launch  Visualization”,  pengguna  dapat  memperoleh  informasi  hasil  dari  visualiasi prediksi throughput terhadap waktu serta dapat mempelajari informasi terkait evaluatin performance untuk ketiga metrik yaitu R2 score, RMSE, MSE dan MAE.
Untuk konstruk Nomor 5 diperoleh nilai minimum 3 yang merupakan penilaian terendah dari responden untuk satu indikator dan nilai maksimum sebesar 5 yang berarti penilaian  tertinggi  dari  responden  untuk  satu  indikator.  Modus  bernilai  5  yang  mana diperoleh  dari  nilai  terbanyak  yang  diisi  oleh  responden  untuk  satu  indikator.  Dan diperoleh  mean  senilai  4,57  dengan  melakukan  perhitungan  rata-rata  nilai  untuk  satu indikator.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  setelah  melakukan  centang  kotak
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE
“Tampilkan performa metric”, pengguna sangat bisa mempelajari formula metric dengan mudah  dan  tanpa  kendala  sehingga  pengguna  bisa  menerapkan  formula  itu  untuk mempelajari hasil dari evaluation performance metrics.
Berdasarkan  Tabel  0-7,  konstruk  usefulness  memiliki  6  indikator  yang  harus dianalisis. Diperoleh nilai minimum 2 yang merupakan penilaian terendah dari responden untuk keempat indikator dan nilai maksimum sebesar 5 yang berarti penilaian tertinggi dari responden untuk keempat indikator. Modus bernilai 4 yang mana diperoleh dari nilai terbanyak yang diisi oleh responden untuk keempat indikator. Dan diperoleh mean senilai 4,11 dengan melakukan perhitungan rata-rata nilai untuk keenam indikator. Data tersebut menunjukkan  bahwa  sistem web  dashboard dapat  membantu  pengguna  dalam menyelesaikan  pekerjaan  dengan  cepat,  sehingga  diharapkan  dengan  sistem  ini  bisa meningkatkan  performa,  produktivitas  dan  efektivitas  pengguna  dalam  menyelesaikan permasalahan terkait prediksi kinerja throughput downlink 4G LTE serta sistem ini akan berguna ketika diterapkan di sektor pekerjaan masingmasing pengguna.
Lalu  untuk  konstruk ease  of  use memiliki  4  indikator  yang  harus  dianalisis. Diperoleh  nilai  minimum  2  yang  merupakan  penilaian  terendah  dari  responden  untuk keempat  indikator  dan  nilai  maksimum  sebesar  5  yang  berarti  penilaian  tertinggi  dari responden  untuk  keempat  indikator.  Modus  bernilai  4  yang  mana  diperoleh  dari  nilai terbanyak yang diisi oleh responden untuk keempat indikator. Dan diperoleh mean senilai 4,30 dengan melakukan perhitungan rata-rata nilai untuk keempat indikator. Data tersebut menunjukkan bahwa pengguna dapat mempelajari dan menguasai sistem web dashboard dengan  cepat  dengan  kemudahan  akses  melalui website dari deployment  cloud, Serta sistem web dashboard menyediakan hasil informasi yang membuat pengguna bisa paham tentang  hasil  dari  sistem web  dashboard dan  sistem  yang  diberikan  kepada  pengguna dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dalam  menyelesaikan  permasalahan throughput downlink.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Sistem  Prediksi User  Throughput-Downlink Berbasis Machine  Learning untuk  Jaringan  4G  LTE  telah  berhasil  dibangun  dan dievaluasi  dalam  bentuk  uji  fungsional  dan  uji  terima.  Input  sistem  berupa  dataset pengukuran parameter kualitas layanan pada jaringan 4G LTE dan parameter input yang dimasukkan  oleh  pengguna,  sedangkan  output  yang  dihasilkan  berupa  prediksi throughput  downlink . Web  Dashboard berfungsi  untuk  visualisasi  data  dan  antarmuka pengguna  dengan  sistem.  Uji  fungsional  mencakup  pengujian  pada  halaman  utama, fungsionalitas fitur data loading , fungsionalitas feature selection , dan fungsionalitas fitur modelling  and evaluation  data .  Uji  terima  dilakukan  atas  tiga  konstruk,  yaitu  persepsi tampilan web dashboard keseluruhan, usefulness , dan ease of use . Uji terima dilakukan kepada 76 responden dengan nilai modus dan nilai rata-rata ≥ 4 dari skala 5.
Pengembangan  sistem  ke  depannya  dapat  fokus  kepada  peningkatan  efisiensi sistem dari sisi konsumsi resource komputasi dan memori, pengembangan API agar data bisa  langsung  ditransmisikan  dari smartphone (bukan  dengan  menyimpan  file  di local
584
kemudian di-upload ke cloud ). Selain itu, perlu dipertimbangkan pula pembuatan model machine  learning  yang  lebih  efisien  berdasarkan  aspek  kompleksitas  dan  jumlah parameternya.
Pengembangan dan Evaluasi Web Dashboard Sistem Prediksi User Throughput- Downlink Berbasis Machine Learning Untuk Jaringan 4G LTE

## BIBLIOGRAFI
Ajzen, Icek. (1980). Understanding attitudes and predictiing social behavior. Englewood Cliffs .
Arshad, Qazi Kamal Ud Din, Kashif, Ahsan Ullah, & Quershi, Ijaz Mansoor. (2019). A review on the evolution of cellular technologies. 2019 16th International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology (IBCAST) , 989–993. IEEE.
Boz, Eren, Finley, Benjamin, Oulasvirta, Antti, Kilkki, Kalevi, & Manner, Jukka. (2019). Mobile QoE prediction in the field. Pervasive and Mobile Computing , 59 , 101039.
Davis,  Fred  D.  (1993).  User  acceptance  of  information  technology:  system characteristics,  user  perceptions  and  behavioral  impacts. International  Journal  of Man-Machine Studies , 38 (3), 475–487.
Elsherbiny, Habiba, Nagib, Ahmad M., Abou-zeid, Hatem, Abbas, Hazem M., Hassanein, Hossam S., Noureldin, Aboelmagd, Sediq, Akram Bin, & Boudreau, Gary. (2020). 4G LTE Network Data Collection and Analysis along Public Transportation Routes. GLOBECOM 2020-2020 IEEE Global Communications Conference , 1–6. IEEE.
Hasan, Md Al Mehedi, Nasser, Mohammed, Ahmad, Shamim, & Molla, Khademul Islam. (2016).  Feature  selection  for  intrusion  detection  using  random  forest. Journal  of Information Security , 7 (3), 129–140.
He, Haiyang, Yang, Yang, & Pan, Yayue. (2019). Machine learning for continuous liquid interface production: Printing speed modelling. Journal of Manufacturing Systems , 50 , 236–246.
Jayanti, Elisa Dwi, & Ani, Nur. (2017). Pembangunan dashboard untuk visualisasi analisa keuangan. Format , 6 (2), 57–66.
Meng,  Qingmin,  Fang,  Xiaoqiang,  Yue,  Wenjing,  Meng,  Yang,  &  Wei,  Jingcheng. (2018). Bayesian Network  Prediction of Mobile User Throughput in 5G  Wireless Networks. 2018  10th  International  Conference  on  Communications,  Circuits  and Systems (ICCCAS) , 291–295. IEEE.
Mostafa,  Ali,  Elattar,  Mustafa  A.,  &  Ismail,  Tawfik.  (2022).  Downlink  Throughput Prediction  in  LTE  Cellular  Networks  Using  Time  Series  Forecasting. 2022 International  Conference  on  Broadband  Communications  for  Next  Generation Networks and Multimedia Applications (CoBCom) , 1–4. IEEE.
Peña-López, Ismael. (2014). Ericsson Mobility Report .
Rigopoulos, George, Psarras, John, & Askounis, D. (2008). A TAM model to evaluate user’s  attitude  towards  adoption  of  decision  support  systems. Journal  of  Applied Sciences , 8 (5), 899–902.
Rud, Olivia Parr. (2009). Business intelligence success factors: tools for aligning your business in the global economy (Vol. 18). John Wiley & Sons.
Salvador–Meneses,  Jaime,  Ruiz–Chavez,  Zoila,  &  Garcia–Rodriguez,  Jose.  (2019). Compressed k NN: K-nearest neighbors with data compression. Entropy , 21 (3), 234.
Samba, Alassane, Busnel, Yann,  Blanc, Alberto, Dooze, Philippe, & Simon, Gwendal. (2017).  Instantaneous  throughput  prediction  in  cellular  networks:  Which information  is  needed? 2017  IFIP/IEEE  Symposium  on  Integrated  Network  and Service Management (IM) , 624–627. IEEE.
Scharl, Arno, Hubmann-Haidvogel, Alexander, Jones, Alistair, Fischl, Daniel, Kamolov, Ruslan,  Weichselbraun,  Albert,  &  Rafelsberger,  Walter.  (2016).  Analyzing  the public  discourse  on  works  of  fiction–Detection  and  visualization  of  emotion  in online  coverage  about  HBO’s  Game  of  Thrones. Information  Processing  & Management , 52 (1), 129–138.
Vanns, James, & Galeano, David. (2023). Re-making the Movie-Making Machine. Job Scheduling Strategies for Parallel Processing: 25th International Workshop, JSSPP 2022, Virtual Event, June 3, 2022, Revised Selected Papers , 211–232. Springer.
Yeo, Sook Fern, Tan, Cheng Ling, Kumar, Ajay, Tan, Kim Hua, & Wong, Jee Kit. (2022). Investigating the impact of AI-powered technologies on Instagrammers’ purchase decisions  in  digitalization  era–A  study  of  the  fashion  and  apparel  industry. Technological Forecasting and Social Change , 177 , 121551.
Zuo,  Xuechen.  (2020). A  Deep  Learning  Approach  to  Downlink  User  Throughput Prediction in Cellular Networks .

## Copyright holder:
Ervyan Shalannanda, Muhammad Taufiq Rafiandi, And Irma Zakia (2023)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: