MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2020
Analisis Jumlah Pengguna pada Traffic IP- based dengan Multi Criteria Decision Making

## MARISA PREMITASARI
Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia Email : marisa@itenas.ac.id
Received 20 Oktober 2020 | Revised 15 November 2020 | Accepted 30 November 2020

## ABSTRAK
Trafik telekomunikasi sudah bermigrasi ke IP-based Traffic. Salah satunya adalah Laboratorium  TIK  (Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi)  ITENAS  yang  meng- generate invarian trafik. Pada penelitian ini, penulis melakukan monitoring pasif dan  aktif  untuk  mendapatkan  berbagai  invarian  trafik.  Monitoring  pasif didapatkan  dari  software  ISP  Moratel  dan  SOPHOS  Firewall.  Monitoring  aktif dilakukan dengan capture data secara live pada waktu jam sibuk. Invarian trafik yang  berhasil  di-captured  adalah  incoming  traffic,  outgoing  traffic,  speed, volume, date dan downtime. Jam sibuk diambil berdasarkan dugaan sementara mulai pukul  10.00-16.00.  Invarian ini menjadi input dari sistem untuk dijadikan kriteria  dan  jam  sibuk    dijadikan  atribut.  Kriteria  dan  atribut    diolah  dengan metoda Multi Criteria Decision Making yaitu SAW (Simple Additive Weighting) dan AHP(Analytical  Hierarchy  Process).  Output  dari  sistem  adalah  prediksi  jumlah pengguna di jam sibuk dengan skala fuzzy rules. Hasil penelitian menyimpulkan pukul 11.00 AM-12.00 PM adalah jam tersibuk dengan jumlah user terbanyak.
Kata kunci : monitoring aktif, monitoring pasif, kriteria, atribut,bobot

## ABSTRACT
Telecommunication traffic has migrated to IP-based traffic .One of the industry is Laboratorium  TIK  ITENAS    (Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi)    which generates  traffic    invariant.  In  this  study,  the  authors  conducted  passive  and active  monitoring  to  obtain  various  traffic  invariance.  Passive  monitoring  were obtained  from  ISP  Moratel  software  and  SOPHOS  Firewall.  Active  monitoring were done by capturing live data during peak hours. Traffic invariance that have been captured consist  incoming traffic, outgoing traffic, speed, volume, date and downtime.  Busy  hours  were  taken  based  on  personal  estimation  start  from 10.00-16.00. This invariance became the system’s input  which has been used as criteria  and  peak  hours  are  used  as  attributes.  Criteria  and  attributes  were processed using the Multi Criteria Decision Making method, namely SAW (Simple Additive  Weighting  and  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process).  The  output  of  the system is user’s number prediction  with fuzzy scale. The result  concluded that 11.00 AM-12.00 PM is the  busiest hours with the most number of users
Keywords : active monitoring, passive monitoring, criterion, attributes, weight

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan  telekomunikasi  saat  ini  sudah  berbasis Internet  Protokol,    disingkat  IP  yang menghasilkan  berbagai  invarian  trafik.  Sebelum  meledaknya  era 4G  (forth  Generation), invarian  trafik  hanya  terdiri  dari  dua  sumber  saja,  yaitu  trafik telephony  dan  trafik  Short Message Services disingkat SMS (Khan, Kumar, Jayakody, & Liyanage, 2019) .    Saat dimulainya  era 3G  (third  generation),  pemodelan  trafik  menjadi  sangat  bervariasi    dimana bentuk  trafik    merupakan  kombinasi  dari  teks,  audio  dan  video (E,  Chu,  Guo,  &  Zhang, 2013). Pada  era 4G  semua  jaringan  telekomunikasi  menggunakan  IP  Address  sebagai protokol  komunikasi  .Hal  itu  berarti  bahwa  semua  divais  terhubung  dengan  internet  dan trafiknya adalah trafik data. Protokol-protokol yang mengatur trafik data ini  akan mengirim dan  mengirimkan  kembali  sinyal  dalam  bentuk  paket  setiap  nano  detik  yang  bergantung pada Quality  of  Services  atau  disingkat  QoS  dari  sebuah  jaringan.  Aktivitas  trafik  data  ini akan  mempengaruhi  pemodelan  trafik  jaringan  sehingga trend-nya  berubah  perlahan (Haryadi & Premitasari, 2014) .
Untuk  mendapatkan  data  asli  dari  sebuah  jaringan  berbasis IP  ,  Seorang  network administrator harus melakukan  data captured  melalui software-software monitoring dimana network administrator dapat me-monitor data dengan dua cara yaitu secara aktif dan secara pasif. Monitoring secara aktif atau disebut pengukuran aktif dilakukan bila  user me-monitor data secara langsung ( live monitoring)  menggunakan sebuah network monitoring software. Monitoring secara pasif dilakukan apabila user t idak memantau data dan hanya mendapat log  reportnya  saja  dari  seorang network  administrator  yang  disebut  pengukuran  pasif (Mohan,  Reddy,  &  Kalpana,  2011) .  Berdasarkan  metoda busy  hour,  user  mengambil data bergantung kepada perioda waktu yang dibutuhkan apakah membutuhkan data harian, mingguan, bulanan atau tahunan (Premitasari, 2018) .
Banyak metoda yang sudah digunakan untuk peramalan trafik  diantaranya adalah metoda dengan  pendekatan  distribusi  matematis  yang  merupakan  metoda  konvensional.  Berbagai metoda  yang  berkembang  selanjutnya  adalah  metoda busy  hour  seperti  ADPH,  TCBH  dan FDMH. Ada sebuah metoda yang sering digunakan untuk sistem pendukung keputusan yaitu MCDM  atau  disingkat  Multi    Criteria  Decision  Making  yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan trafik IP-based. Berbagai tipe MCDM yang sering digunakan yaitu SAW (Simple Additive  Weighting)  ,  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  ELECTREE,  PROMETEE,TOPSIS (Kaliszewski & Podkopaev, 2016)
Ada banyak invarian trafik yang dihasilkan dari  sebuah jaringan berbasis IP. Salah satunya yaitu jumlah pengguna yang mengakses ke jaringan sehingga beban trafik dapat diprediksi. Penelitian  ini  mengukur  trafik IP-Based  yang  diambil  dari  jaringan  proxy  server  ITENAS Bandung dimana cara pengukuran dilakukan melalui pengukuran aktif dan pasif. Pengukuran aktif  dilakukan  dengan  memantau  trafik  secara  langsung  melalui software  monitoring berbayar  yaitu PRTG,  singkatan  dari  Paessler  Router  Traffic  Grapher.  Pengukuran    pasif dilakukan  dengan  cara  mendapat log report dari sotware provider ISP Moratel dan sebuah firewall  berbayar  bernama  SOPHOS.  Penelitian  ini  menggunakan  software  PRTG  dengan batasan 100 sensor dimana hasil dari pengukuran aktif diharapkan dapat mewakili invarian trafik  yang  mengacu  kepada  jumlah  pengguna (Harli,  2016) .  Sebagai  data  perbandingan, penelitian  ini  juga  mengukur  secara  pasif  invarian  trafik  untuk  jumlah  pengguna,  seperti incoming dan outgoing traffic. Hasil dari semua invarian trafik yang didapat akan dijadikan kriteria  input  untuk  diolah  dengan  metoda Multi  Criteria  Decision  Making(MCDM).  Adapun metoda  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  kombinasi  dari  Metoda SAW  dan  AHP, kependekan  dari Simple  Additive  Weighting  dan  Analytical  Hierarchy  Process.  Metoda-

## Analisis Jumlah Pengguna pada Trafik IP-based dengan Multi Criteria Decision Making
metoda ini akan menghitung invarian trafik yang didapat dari hasil pemantauan untuk diolah sehingga  output  yang  dihasilkan  adalah  pemeringkatan  jam  sibuk  berdasarkan  jumlah pengguna  yang  mengakses.  Pemeringkatan  ini  sifatnya  bisa  berupa  pembuktian    atau peramalan jumlah pengguna tergantung  trafik data yang berhasil di- scanning. Tujuan  dari penelitian ini  adalah mengukur bobot kriteria dari data yang berhasil di- scanning (captured) yang akan menjadi dasar  perhitungan jumlah pengguna dilihat dari bobot kriteria terbesar, serta mencari jam sibuk berdasarkan jumlah pengguna.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan mengadopsi dari Decision Support System (DSS) yang mengikuti    tiga  step  (fase)  ,  yaitu  fase intelligence,  fase  designed  dan  fase  choice  yang dijabarkan sebagai berikut (Nofriansyah, 2015)

## 2.1 Fase Intelligence
Pada  awal  fase,    sistem  peramalan  trafik  ini  perlu  ditelusuri,  dikenali  dan  diketahui permasalahnya dengan mendefinisikan rumusan masalah tersebut. Sebuah jaringan berbasis IP      performanya  menjadi  tidak  optimal  karena  engineer  sulit  menganalisis        jumlah pengguna  yang  mengakses  ke  jaringan kalau  hanya  melihat  jumlah bandwidth saja. Trafik data perlu diolah dengan diverifikasi, diproses dan diuji untuk mengidentifikasikan masalah. Untuk medapatkan rumusan masalah dari sebuah data mentah, penelitian ini menggunakan dua  buah  tipe  pengukuran  yaitu  pengukuran  aktif  dan  pasif.  Pengukuran  pasif  dilakukan dengan  mengambil  data  berupa    format log  report  dari  Laboratorium  TIK  ITENAS  yang berasal  dari    dua  buah  sumber  informasi  yaitu data-captured  dari    SOPHOS  firewall  dan software default dari ISP Moratel.   Ada banyak data yang disajikan , terutama oleh firewall SOPHOS, dimana Gambar 1 menampilkan incoming dan outgoing traffic dalam satuan Mbps dari bulan oktober sampai November 2019 dalam periode bulanan.

## Gambar 1. Data-captured dari SOPHOS Firewall
Data  pada  gambar  diatas  menampilkan  sumber  data  dalam  bentuk  grafik,  dimana  warna hijau menunjukkan incoming traffic dan warna biru menunjukkan outgoing traffic dari Router NOC  1  ITENAS  yang  menjalankan  protocol  BGP.  Data  yang  tersaji  di  sumbu  X mengklasifikasikan nilai waktu per 12 jam dan data pada sumbu Y menampilkan bandwidth dalam Mbps.
Data lain yang diambil yaitu log report yang berasal dari software bawaan Internet Service Provider dari Moratell yang diperlihatkan pada Gambar 2
Gambar 2. Log Report Harian, Mingguan, Tahunan dan Bulanan oleh ISP
Untuk  pengukuran  aktif,  data  diambil  dari  perangkat  lunak  berbayar  yaitu PRTG.    PRTG dipasang pada laptop dan dijalankan  selama rentang waktu satu minggu untuk  mengambil data dari router   NOC 1 (Network Operating Centre 1)  dan NOC 2. Ada banyak tipe dari software  PRTG, untuk  penelitian  ini  tipe  yang  digunakan  adalah  PRTG  Network Monitoring dengan  batas  100  sensor.    Gambar  3  menampilkan  trafik  data  secara time-series yang di- captured dari NOC 1 dalam bentuk print screen software.

## Gambar 3. Trafik Data Secara Time Series oleh PRTG
Ada  delapan  parameter  yang  berhasil  di- captured  oleh  perangkat  lunak  PRTG  yaitu date/time, traffic total (volume), traffic total (speed), traffic in (volume), traffic in (speed), traffic out (volume), traffic out (speed) dan downtime. Pada fase selanjutnya,  semua data pengukuran  pasif  dan  aktif  yang  berhasil  dikumpulkan  ,  akan  dipecah  untuk  dideteksi  dan diklasifikasikan sebagai input sistem dengan pengolahan data yang menggunakan kombinasi perhitungan AHP dan SAW (Pawestri & Sihwi, 2012)

## 2.2  Fase Designed
Fase ini  memecah semua data mentah  dari kedua pengukuran menjadi bentuk hirarki tiga level.   Level  pertama    menjelaskan  data  yang  berangkat  dari  tujuan  penelitian  ( goal) level kedua yaitu  kriteria dan level ketiga adalah atribut. Hirarki ini disusun berdasarkan metoda
AHP, dimana Gambar 4 menjelaskan hirarki untuk pengukuran pasif (Dede, Kamalakis, & Varoutas, 2011)
. Gambar. 5 3th  level hiearachy of   IP-Traffic’s data
Gambar 4. Hirarki Data untuk Pengukuran Pasif
Tujuan ( goal) dari sistem adalah jumlah pengguna dan data yang berhasil di-captured pada pengukuran pasif untuk dijadikan kriteria  yaitu Date , In NOC 1, Out NOC 1, In NOC 2 dan Out  NOC  2.  Date  menjelaskan  waktu  captured  data,  In  NOC  1  dan  Out  NOC  1  adalah incoming    dan  Outgoing  traffic  pada  router  NOC  1  ,sementara  In  NOC  2  dan  Out  NOC  2 menjelaskan incoming dan  outgoing traffic pada router NOC 2. Kriteria-kriteira ini memiliki atribut yang sama pada level ketiga, yaitu periode waktu yang diambil pada jam sibuk yaitu jam 10.00-16.00 dan diakumulasikan setiap jam-nya sehingga setiap kriteria memiliki enam atribut  seperti  diperlihatkan  pada    Gambar  4  dan  5.    Pada  Gambar  5  ,    terdapat  delapan kriteria  yang  dipecah  dari  tujuan  yang  sama,  yaitu    jam  sibuk  dengan  mencari  jumlah pengguna.  Kriteria-kriteria  ini  didapat  dari  pengukuran  aktif  yang  terdiri  dari date,  total speed,  total  volume,  In  volume,  In  speed,  Out  volume,  out  speed  dan  downtime.    Date menjelaskan pukul berapa data diambil, total volume yaitu volume traffic total keseluruhan yang  dalam  satu  periode  waktu  untuk incoming  dan  outgoing  traffic  dengan  satuan  Kilo Bytes (KB) dan Mega Bytes (MB) , sementara  total speed menunjukkan total kecepatan data incoming dan outgoing traffic dalam satuan  kbit/s. Volume dan kecepatan setiap  incoming dan outgoing  traffic  ditunjukkan  oleh  In    Volume,  In  Speed,  Out  Volume  dan  Out  Speed. Untuk kriteria Downtime, tools ini  merekam traffic bila server mengalami downtime.
Gambar. 5 Hirarki Data untuk Pengukuran Aktif
Tujuan
Jam Sibuk dengan pendekatan jumlah pengguna Date Total Volume Total Speed In Volume e In Speed 10.00-11.00 Out Volume Out Speed Down time 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00
Tujuan

## Jam sibuk dengan pendekatan jumlah pengguna
Date In NOC1 Out NOC1 In NOC2 Out NOC2 10.00- 11.00 11.00- 12.00 12.00- 13.00 13.00- 14.00 14.00- 15.00 15.00- 16.00
Kriteria pada pengukuran aktif dikodekan sebagai C1-C5, dan kriteria pada pengukuran pasif disimbolkan sebagai C1-C8 (Tabel 1). Setiap kriteria diberi bobot dimana pada pengukuran pasif  urutan  bobot  mulai  dari  bobot  terendah  yaitu In  NOC  1  dengan  bobot  1,  In  NOC  2 dengan bobot 2, date diberi bobot 3, kemudian In NOC 2 dan Out NOC 2 dengan bobot 4 dan5.  Untuk  pengukuran  aktif  urutan  bobot  dimulai  dari downtime  dengan  bobot  1,  total volume  dan  in  volume    diberi  bobot  2  dan  3,  sementara  out  volume  diberi  bobot  4.  Date diberi bobot 5, sementara total speed, in speed dan out speed mempunyai bobot 6,7 dan 8 (Tabel 1) .
Tabel 1. Kriteria Bobot untuk Pengukuran Aktif Dan Pasif
Kode Pasif Aktif Kriteria Bobot Kriteria Bobot C1 date 3 Date 5 C2 In NOC1 1 total  volume 2 C3 Out NOC1 4 total  speed 6 C4 In NOC2 2 in volume 3 C5 Out NOC2 5 in  speed 7 C6 X x out  volume 4 C7 X X Out  speed 8 C8 x X downtime 1
Dengan pemberian bobot kriteria secara berurutan ini, sistem akan merangking kriteria yang paling  relevan  atau  mendekati  parameter  aktivitas  pengguna  yang  mengaju  kepada  tujuan sistem.   Bobot tertinggi menunjukkan kriteria yang paling dekat atau relevan dengan jumlah pengguna  yang  tertangkap  oleh software,  sementara  bobot  terendah  memperlihatkan kriteria  yang  paling  tidak  relevan  dengan  jumlah  pengguna.  Untuk data  records,  atribut- atribut digunakan pada sistem ini , dimana Tabel 2 menunjukkan atribut A1- A6 yang berisi data trafik  yang tertangkap setiap lima menit dimana seluruh data trafik dibagi menjadi 6 periode  yang  mengambil  waktu  jam  sibuk  dimulai  pukul  10  pagi  sampai  4  sore  dan diakumulasikan setiap jamnya.
Tabel 2. Atribut dari Sistem
A1 A2 A3 A4 A5 A6 10AM-11PM 11AM-12PM 12PM-13PM 13PM-14PM 14PM-15PM 15PM-16PM

## 2.3  Fase Choice
Penggabungan  metoda SAW  dan  AHP  akan  diimplementasikan  pada  fasa  ini,  dimana langkah-langkah perhitungannya dijelaskan sebagai berikut (Afshari, Mohajed, & Yusuff, 2010) :
a. Bobot  kriteria  akan  diubah  ke  dalam matrix  pairwise  comparasion  dengan  mengikuti Persamaan (1) dan Persamaan (2).
  i i ij n W ) ( (1)
W adalah  bobot dalam baris matrix,  dan n menunjukkan jumlah kriteria
) ( ) ( T T w n w A  (2)
A  kependekan  dari  atribut,    W  menjelaskan      nilai  bobot  dan  T  menunjukkan  matriks transpose
b. Kriteria  diseleksi  dan  nilai  dari  setiap  alternatif  kriteria  dijabarkan  dalam  bentuk  skala prioritas.      Perhitungan  selanjutnya  adalah  memberi  rating  yang  mungkin  untuk  setiap kriteria yang terdapat masing-masing  atribut dan akan diisi dengan bobot aturan fuzzy, dijelaskan pada Gambar 6 (Nofriansyah, 2015)
idle low heavy busy Extreme busy Red traffic 0,16 0,32 0,48 0,64 0,8 0,96 System in fuzzy range

## Gambar 6. Fungsi Keanggotan Fuzzy
Ada  enam  skala fuzzy  yang  didisain  pada  sistem  ini  untuk  menggambarkan  kepadatan trafik  mulai  dari  yang  terendah  yaitu idle, low, heavy, busy,  extreme busy  dan paling tinggi yaitu red traffic. Skala terendah yaitu idle diberi nilai fuzzy 0.16 , diikuti oleh low pada 0.32 , kemudian heavy bernilai 0.48 , busy diberi angka 0.64, Extreme busy bernilai 0.8  dan red  traffic  yang  menggambarkan  trafik  tertinggi  bernilai  0.96. Nilai  dari  fungsi keanggotaan fuzzy  didapat  dari  rasio  keenam  aturan  fuzzy  yang  didapat  dari  range  0 sampai  1  dengan  perbandingan  skala  1/n  dikali  deret  ke-k,  dimana  n  adalah  6  yang merupakan jumlah kondisi fuzzy  seperti pada Persamaan 3.
  k n k 1 (3)
Selanjutnya  pada  Tabel  3  kondisi  aturan fuzzy    disetarakan  dengan  besar  bandwidth untuk incoming dan outgoing serta tinggi rendahnya  speed atau kecepatan data transfer
. Nilai bandwidth untuk incoming dan outgoing traffic yang semakin besar menandakan nilai fuzzy  yang  semakin  besar  (paling  besar  red  traffic  dengan  nilai  0,96),  sementara Speed yang semakin tinggi akan menunjukkan nilai fuzzy yang semakin kecil (paling kecil idle  pada  0,16)  dimana  bandwidth  memiliki  range  dari  0  GB  sampai  50  GB  sementara speed  memiliki  range  dari  0  Gbps  sampai  50  Gbps  dimana  data  ini  di-captured  secara harian
Tabel 3. Pembagian Range Kriteria Skala Nilai fuzzy Bandwitdh Speed Atribut idle 0,16 0- 5 KB 50 Gbps -35 Gbps 11-12 low 0,32 5 KB -5 MB 5 Gbps -500 Mbps 10-11 heavy 0,48 5 MB -50 MB 500 Mbps -50 Mbps 12-13 busy 0,64 50 MB -500 MB 50 Mbps -5 Mbps 15-16 Extreme busy 0,8 500 MB -5 GB 5 Mbps -5 Kbps 13-14 Red traffic 0,96 5 GB -50 GB 5 Kbps -0 14-15
Data atribut pada Tabel diatas menandakan asumsi jam sibuk yang dihitung di  Tabel 4 yaitu  bobot  dari bandwidth  total  perminggu.  Data  pada  Tabel  4  diambil  dari  SOPHOS Firewall ,yang sudah  di-captured sebelum tanggal pengukuran pasif dan aktif. Data ini diakumulasikan dari setiap jamnya selama  satu bulan. Adapun pengumpulan data dalam bentuk bobot  ini akan menjadi acuan  nilai fuzzy untuk atribut dimana kondisi idle ada pada jam 11-12, sementara kondisi red traffic di jam 14-15 yang tertuang pada Tabel 3.
Tabel 4. Bobot dari Bandwidth Total Perminggu minggu/jam 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 15-16 Minggu-1 2,6 2,8 2,4 4 4,4 4,8 Minggu-2 3,2 3 2 4,6 4,6 3,6 Minggu-3 3 3,2 3,4 4,2 3,6 3,6 Minggu-4 1,8 1,2 3,8 4,8 5,8 3,6 Jumlah 10,6 10,2 11,6 17,6 18,4 15,6 Bobot 2 1 3 5 6 4
Akumulasi bandwidth  pada  Tabel  4  diatas    dijumlahkan  per-minggu  dan  menghasilkan jumlah bandwidth  yang  dibandingkan  setiap  jamnya,  sesuai  periode  jam  sibuk  pada
penelitian ini.  Setelah pemberian nilai fuzzy, tahap selanjutnya adalah  mengkonversikan data pengukuran pasif dan pengukuran aktif ke dalam nilai fuzzy (Tabel 6 dan Tabel 7) dan merubahnya ke dalam bentuk matriks
c. Tahapan  ini    menormalisasi    kolom  pada    hasil  matriks  dari  poin  (b).  cara menormalisasikannya  yaitu  dengan  menghitung  nilai  performa  ternormalisasi  yang ditunjukkan oleh Persamaan (4)
ij ij MaxX X  ij r .. (4) ij ij X Min
dimana menunjukkan  rating  performa  performance  rating  dari  matriks  pada  Tabel  6 dan  7      sementara adalah  data  matriks  berupa  nilai fuzzy yang sudah ditentukan pada Tabel 3. Min berarti minimum , yang merupakan atribut cost sebagai beban sistem dalam  kasus  ini  yaitu  bandwidth  sebagai cost.  Simbol  Max  berarti  Maximum,  yang merupakan  atribut  benefit,  yaitu  keuntungan  dari  sistem  ,  dimana  kriteria speed  yang menjadi atribut benefit.
d. Step selanjutnya  adalah step terakhir untuk penentuan pemeringkatan jam sibuk dimana nilai preference  dihasilkan  untuk  setiap  alternatif  atribut  dengan  cara  menjumlahkan perkalian matriks yang dihasilkan dengan nilai bobot yang ditulis pada Persamaan (5)
   n j ij j i r w V 1 (5)
dimana V  menjelaskan  nilai  dari  setiap  alternatif  untuk  diranking  ,  W  yaitu  bobot perankingan dan r adalah nilai performa rating (Sahir, Rosmawati, & Minan, 2017). V  kemudian  disortir  mulai  dari  nilai  V  yang  tertinggi  sampai  ke  nilai  V  terendah. (Nofriansyah, 2015)
Untuk validasi  hasil pemeringkatan  nilai V, sistem ini menggabungkan metoda SAW untuk merangking nilai preference V dan metoda AHP  sebagai validasi pemeringkatan dengan cara menghitung  nilai Ci  dan  CR  yang  ditunjukkan  oleh  Persamaan  (6)  dan  Persamaan  (7) sebagai berikut  ( Yigit , Isik &Ince, 2013 )
1    n n t C i (6)
t adalah eigen max  atau Imax, dan  n menjelaskan jumlah atribut
IR CI CR  (7)
CR singkatan dari   Consistency Ratio ,  CI yaitu Consistency Index  dan  IR berarti Index Ratio dimana nilai n dijelaskan pada  Tabel 5 berikut.

## Tabel 5. Rasio Indeks
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IR 0,00 0,00 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
Nilai CR  akan  dianggap  valid  bila  hasilnya  kurang  dari  sama  dengan  0,1  atau  10  %. (Ungkawa,  Faruqi,  &  Fachrudin,  2019) .  Gambar  6  menjelaskan  metodologi  penelitian dalam bentuk diagram alir, yang menjelaskan langkah-langkah penelitian seluruh fase.
Gambar 6. Diagram Alir Metodologi Penelitian
Perhitungan Multi  Criteria  Decision  System  yang  menggabungkan  metoda  Simple  Additive Weighting  dan  Analytical  Hierarchy  Process  ini  akan  menghasilkan  data  berupa  proses pemeringkatan  nilai  V  yang  dihasilkan  mulai  dari  nilai  V  tertinggi  sampai  terendah  sebagai hasil  peramalan  jumlah  pengguna  di  jam  sibuk  dan  menginterpretasikan  bahwa  peringkat tertinggi sama dengan jumlah maksimum pengguna begitu juga sebaliknya
mulai Melakukan Pengukuran pasif dan aktif untuk mendapatkan sejumlah data trafik
Menentukan tujuan(goal) yaitu mencari jumlah pengguna kriteria,  bobot kriteria dan atribut sistem Definisikan Kriteria, bobot kriteria dan atribut sistem Tentukan Hirarki Data Tentukan Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tentukan Pembagian Range Kriteria 1 y n Lakukan Normalisasi Matriks Hitung Matrix Pairwise Comparasion 1 Hitung Nilai Preference Perangkingan jam sibuk bedasarkan analisis jumlah user Hitung CR CR <=0.1 Nilai Bobot tidak dapat diterima, definisikan ulang bobot kriteria Nilai Bobot diterima selesai

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 6 adalah data pengukuran pasif dan Tabel 7 merupakan data pengukuran aktif yang semuanya dikonversikan ke dalam skala fuzzy .

## Tabel 6.  Data Akumulasi Pengukuran Pasif
A C1 C2 ( KB ) Nilai Fuzzy C3 ( MB ) Nilai Fuzzy C4 ( MB ) Nilai Fuzzy C5 ( MB ) Nilai Fuzzy Nilai Fuzzy A1 2 1,29 0,16 178,5 0,64 94 0,64 75 0,64 0,32 A2 1 1,24 0,16 279 0,64 120.1 0,64 68.9 0,64 0,16 A3 3 1,27 0,16 236 0,64 49,4 0,48 67,6 0,64 0,48 A4 5 1,27 0,16 261,5 0,64 38,85 0,48 68,6 0,64 0,8 A5 6 1,26 0,16 263 O,64 37,1 0,48 82,8 0,64 0,96 A6 4 1,29 0,16 207,5 0,64 38,8 0,48 77,6 0,64 0,64
Seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  Tabel  1,  C1-C5  pada  pengukuran  pasif    mengkodekan kriteria  yang  didapat  dari  pengukuran  pasif,  dan  A1-A6  adalah  atribut  untuk  semua pengukuran (Tabel 2). C1 yaitu date, C2 adalah In NOC 1, C3 yaitu In NOC 2, sementara C4 dan C5 adalah In dan Out untuk NOC2.   C2 diakumulasikan dalam satuan KB (Kilo Bytes), C3 –C5 mempunyai satuan MB (Mega Bytes), dan C1 tidak diberi satuan. Untuk atribut , A1 berarti  periode  jam  10.000-11.00,  A2  mengkodekan  periode  jam  11.00-12.00,  begitu seterusnya sampai A6 yang berarti periode 15.00-16.00. Tabel 7 berikut merepresentasikan data pengukuran aktif yang diakumulasikan.
Tabel 7. Data Akumulasi Pengukuran Aktif
A C
1 Nila i Fuz zy C2 ( G B ) Nila i Fuz z y C3 (Gbp s) Nila i Fuz zy C4 ( G B ) Nila i Fuz zy C5 ( Mbp s ) Nila i Fuz zy C6 ( G B ) Nila i Fuz z y C7 (Gbp s ) Nila i Fuz z y C 8 Nila i Fuz zy A 1 2 0,32 29. 5 0,8 0.8 0,64 2.8 0,8 83 0,64 27 0,8 0.7 0,3 2 0 0,16 A 2 1 0,16 45 0,96 1.2 0,64 6.4 0,96 175 0,64 39 0,8 1 0,3 2 0 0,16 A 3 3 0,48 34 0,8 0.9 0,64 3.9 0,8 108 0,64 30 0,8 0.8 0,3 2 0 0,16 A 4 5 0,8 52 0,96 1.4 0,64 5.2 0,96 142 0,64 47 0,8 1.3 0,3 2 0 0,16 A 5 6 0,96 55 0,96 1.5 0,64 6.1 5 0,96 168 0,64 49 0,8 1.2 0,3 2 0 0,16 A 6 4 0,64 42 0,8 1.2 0,64 4.4 0,8 121 0,64 38 0,8 1 0,3 2 0 0,16
C1-C8  menunjukkan  kriteria  yang  berhasil  ditangkap  dari  perangkat  lunak PRTG.  C1 merupakan date, C2 merupakan total bandwidth dalam satuan GB (Giga Bytes), C3 adalah total speed dalam satuan Gbps (Giga bit per second), C4 adalah Incoming traffic bandwidth (GB), C5 yaitu incoming traffic speed (Mbps), C6 adalah Outgoing traffic bandwidth (GB), C7 yaitu Outgoing  traffic  speed  (GB)  dan  C8  mengkodekan  waktu  downtime.  Hasil  akumulasi untuk semua kriteria pada kedua pengukuran dikonversikan ke dalam nilai fuzzy dan diubah ke dalam matrik dan sebagai berikut  ( p berarti pasif dan a berarti aktif)
16 , 0 32 , 0 8 , 0 64 , 0 8 , 0 64 , 0 8 , 0 64 , 0 16 , 0 32 , 0 8 , 0 64 , 0 96 , 0 64 , 0 96 , 0 96 , 0 16 , 0 32 , 0 8 , 0 64 , 0 96 , 0 64 , 0 96 , 0 8 , 0 16 , 0 32 , 0 8 , 0 64 , 0 8 , 0 64 , 0 8 , 0 48 , 0 16 , 0 32 , 0 8 , 0 64 , 0 96 , 0 64 , 0 96 , 0 16 , 0 16 , 0 32 , 0 8 , 0 64 , 0 8 , 0 64 , 0 8 , 0 32 , 0 64 , 0 64 , 0 48 , 0 64 , 0 16 , 0 96 , 0 64 , 0 48 , 0 64 , 0 16 , 0 8 , 0 64 , 0 48 , 0 64 , 0 16 , 0 48 , 0 64 , 0 48 , 0 64 , 0 16 , 0 16 , 0 64 , 0 64 , 0 64 , 0 16 , 0 32 , 0 64 , 0 64 , 0 64 , 0 16 , 0   a p R R
menunjukkan matriks  5x6 dan adalah   matriks 8x6. Untuk menghasilkan matriks- matriks    bobot,    Tabel  8  dan  9  menghitung matrix  pairwise  comparasion  untuk  kedua pengukuran yang menggunakan Persamaan 1 & 2.
Tabel 8 Matris Pairwise Comparasion pada Pengukuran Pasif Tujuan C1 C2 C3 C4 C5 Bobot C1 1 1/4 1/2 1/5 1/3 0,44 C2 4 1 2 4/5 4/3 0,11 C3 2 1/2 1 2/5 2/3 0,22 C4 5 5/4 5/2 1 5/3 0,09 C5 3 3/4 3/2 3/5 1 0,15 Jumlah 15 3,75 7,5 3 5 1
Tabel  8  diatas  membandingkan  kriteria dari  pengukuran  pasif  secara  diagonal  berdasarkan bobot yang sudah diberikan pada Tabel 1 dimana setiap baris kriteria berisikan bobot yang sudah  dibuat  rasionya  terhadap  setiap  kolom  kriteria  dan  begitu  sebaliknya.    Kolom  C1 sampai  C5  dijumlahkan    ratio  perbandingannya  pada  baris  Jumlah  agar  dihasilkan  bobot perbandingan pada kolom bobot dimana bila seluruh bobot dijumlahkan bernilai 1. Dengan perhitungan yang sama , bobot untuk pengukuran aktif diperlihatkan pada Tabel 9.

## Tabel 9. Matrix Pairwise Comparasion  pada Pengukuran Aktif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Bobot C1 1 5/2 5/6 5/3 5/7 5/4 5/8 5 0,07 C2 2/5 1 1/3 2/3 2/7 1/2 2/4 2 0,18 C3 6/5 3 1 2 6/7 3/2 6/8 6 0,06 C4 3/5 3/2 3/6 1 3/7 3/4 3/8 3 0,12 C5 7/5 7/2 7/6 7/3 1 7/4 7/8 7 0,05 C6 4/5 2 4/6 4/3 4/7 1 4/8 4 0,09 C7 8/5 4 4/3 8/3 8/7 2 1 8 0,05 C8 1/5 1/2 1/6 1/3 1/7 1/4 1/8 1 0,39 Jumlah 7,2 18 6 12 5,14 9 4,75 36 1
Kedua matrix  pairwise  comparasion  ini  menghasilkan  bobot  yang  dibutuhkan  untuk perhitungan selanjutnya, yaitu mengalikan matriks ( pn=passive normalized) dengan , dan ( an= active normalized) dengan
                     64 , 0 1 1 1 1 96 , 0 1 1 1 1 8 , 0 1 1 1 1 48 , 0 1 1 1 1 16 , 0 1 75 , 0 1 1 32 , 0 1 75 , 0 1 1 pn R                  15 , 0 09 , 0 22 , 0 11 , 0 44 , 0 p W                      1 1 1 1 1 1 1 64 , 0 1 1 1 1 83 , 0 1 83 , 0 96 , 0 1 1 1 1 83 , 0 1 83 , 0 8 , 0 1 1 1 1 1 1 1 48 , 0 1 1 1 1 83 , 0 1 83 , 0 16 , 0 1 1 1 1 1 1 1 32 , 0 an R                            39 , 0 05 , 0 09 , 0 05 , 0 12 , 0 06 , 0 18 , 0 07 , 0 a W
dan didapat  dari  persamaan  3,  dimana  matriks dan dinormalisasi  sesuai dengan  kriteria  yang  menjadi benefit  atau  cost.  Kolom  1  sampai  kolom  5  dari menandakan  C1-C5  pada  pengukuran  pasif  dimana  semua  kriteria incoming  dan  outgoing merupakan benefit  dan    hasil  normalisasi  angkanya  merupakan  hasil  pembagian  dengan nilai  maksimum    bobot  angka  pada  kolom  yang  sedang  dihitung  .    Kriteria date  tidak dinormalisasikan karena tidak berhubungan dengan benefit ataupun cost. akan dikalikan dengan ,dalam bentuk matriks 5x1 yang nilainya didapat dari rasio bobot pada Tabel 8. Untuk pengukuran aktif, Kolom 1 sampai kolom 8 dari menunjukkan C1-C8. Kriteria – kriteria dengan sataun GB yaitu C2, C4 dan C6 merupakan kriteria benefit sementara C3, C5
dan  C7  adalah  kriteria cost.  C1  dan  C8  tidak  ada  hubungannya  dengan  kriteria  benefit ataupun cost. Sama halnya dengan pengukuran pasif, normalisasi data setiap angka untuk pengukuran  aktif  didapat  dari  hasil  pembagian  dengan  nilai  maximum,bila  datanya merupakan  kriteria benefit,  dan  nilai  minimum  bila  data  menunjukkan  kriteria cost.Selanjutnya akan  dikalikan  dengan yang  berbentuk  matriks  8x1  dimana angkanya didapat dari rasio bobot pada Tabel 9 . Matriks setelah dikalikan dengan akan  menghasilkan  nilai Preference  (Vi)  untuk  pengukuran  pasif  .  Begitu  juga  dengan pengukuran aktif, matriks dikalikan dengan menghasilkan nilai Preference (Vi) yang keduanya ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Preference Atribut Pasif Aktif Vi Peringkat Nilai Fuzzy Vi Peringkat Nilai Fuzzy A1 (10-11) V1=0,853 5 Extremely Busy V1=0,9624 3 Heavy A2 (11-12) V2=0,829 6 Red Traffic V2=0,9002 6 Red Traffic A3 (12-13) V3=0,932 4 Busy V3=0,9736 2 Low A4(13-14) V4=0,98 2 Low V4=0,945 5 Extremely Busy A5(14-15) V5=1,004 1 Idle V5=0,9562 4 Busy A6(15-16) V6=0,956 3 Heavy V6=0,9848 1 Idle
Nilai preference  tertinggi  menjadi  nilai  trafik  terendah  di  jam  sibuk  dengan  acuan  jumlah pengguna,  sementara  nilai preference  terendah  menjadi  nilai  acuan  trafik  tertinggi.  Pada pengukuran  pasif  , nilai preference tertinggi  yaitu 1,004 ada di A5 (V5) pada pukul 14.00- 15.00,  sementara  nilai preference  terendah  yaitu    0.829  ada  di  A2  (V2)  pada  jam  11.00- 12.00.  Hasil  yang  serupa  tapi  berbeda  ditunjukkan  oleh  pengukuran  aktif,  dimana  periode idle berada di A6 (V6) yaitu pukul 15.00-16.00 dengan nilai preference 0.9848 , sementara nilai preference terendah dengan nilai   0.9002   menunjukkan trafik tertinggi yang  sama- sama  berada    pada  jam  11.00-12.00  .  Karena  sistem  ini  menghitung  kriteria bandwidth sebagai cost  dan  speed  sebagai  benefit,  maka  atribut  dengan  nilai  preference  tertinggi memiliki  jumlah  user  paling  sedikit  dan  atribut  dengan  nilai preference  terendah  memiliki jumlah user terbanyak. Untuk pengukuran pasif jumlah pengguna terbanyak ada di jam 11- 12  siang  dan  jumlah  pengguna  paling  sedikit  ada  pada  jam  14-15.  Pengukuran  aktif  juga memiliki pengguna terbanyak pada jam 11-12 siang , sementara pengguna paling sedikit ada di jam 15-16,yang periodanya sedikit berbeda satu jam lebih mundur dari pengukuran pasif. Sebagai bentuk validasi dari perangkingan ini Tabel 11 sampai Tabel 13 menunjukkan  hasil dari  perhitungan  metoda AHP  untuk  pembuktian  nilai  CR  ,  dimana  nilai  CR  akan  valid  bila hasilnya  kurang  dari  sama  dengan  0,1  atau    10% (Ungkawa  et  al.,  2019) .  Tahapan perhitungan nilai CR dimulai dari menghitung vektor prioritas seperti yang ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Vektor Prioritas  (Vp)
Kriteria Pasif Aktif C1-C5 Bobot C1-C4 C5 C6 C7 C8 Bobot C1 0,06 0,06 0,14 0,14 0,14 0,13 0,14 0,14 C2 0,26 0,26 0,5 0,06 0,05 0,1 0,05 0,06 C3 0,13 0,13 0,16 0,17 0,16 0,16 0,16 0,16 C4 0,3 0,3 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 C5 0,2 0,2 0,19 0,2 0,19 0,18 0,19 0,19 C6 x X 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 C7 x X 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 C8 X x 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03
Semua kriteria pada tabel diatas merupakan vektor prioritas yang nilainya dihitung dari rasio kriteria  dibagi dengan jumlah kolom dari Tabel 8 untuk pengukuran pasif dan Tabel 9 untuk
pengukuran  aktif.  Semua  rasio  pada  pengukuran  pasif  untuk  baris  C1  terhadap  C1-C5 adalah 0.06, untuk C2 adalah 0.26, C3 bernilai 0.13, C4 semua barisnya bernilai 0.3 dan C5 bernilai 0.2 sehingga menghasilkan rata-rata bobot yang sama.Pada pengukuran aktif baris C1-C8 bernilai sama terhadap C1-C4, yaitu 0.14 untuk C1, 0.5 untuk C2, 0.16 pada C3, 0.08 pada  C4,  0.19  di  C5,  0.1  di  C6,  0.2  di  C7  dan  0.03  untuk  C8.  Untuk  Kolom  C5-C6  ,  ratio terhadap kolom C1-C8 mengalami variasi nilai sehingga dihasilkan bobot rata-rata 0.14 pada C1, 0.06 pada C2, 0.16 pada C3, 0.08 di C4, 0.19 di C5, 0.1 di C6, 0.2 di C7 dan 0.03 pada C8. Tabel 12 menghitung nilai weight product yang berasal dari Nilai bobot pada Tabel 8 dan 9 dengan masing- masing nilai vektor prioritas. Sebagai contoh , baris C1 untuk pengukuran pasif  pada  Tabel  8  dikalikan  dengan    kolom  bobot  pengukuran  pasif  pada  vektor  prioritas yaitu  (1x0,06)+((1/4)x0,26)+((1/2)x0,13)+((1/5)x0,3)+  ((1/3)x0,2)  dan  seterusnya  sampai C5.  Pada  pengukuran  aktif  ,  baris  C1  dikalikan  dengan  kolom  vektor  prioritas  pengukuran aktif
yaitu 1x0,14+(5/2)x0,06+(5/6)x0,16+(5/3)x0,08+(5/7)x0,19+(5/4)x0,1+(5/8)x0,2+(5x0,03) dan    seterusnya  sampai  C8  .  Nilai-nilai  ini  menghasilkan weight  product  pada  Tabel  12 ditandai dengan kolom * Vp pada kedua pengukuran
Tabel 12. Weight Product Kriteria Pasif Aktif * Vp * Vp C1 0,316 1,09 C2 1,26 0,49 C3 0,63 1,31 C4 1,57 0,67 C5 0,95 1,53 C6 X 0,87 C7 X 1,75 C8 x 0,22
Tabel  13  menunjukkan  nilai CI  dan  CR  yang  didapat  dari  membagi  nilai  weight  product dengan vector prioritas yang  menjadi input untuk menghitung nilai eigen max (t) sehingga menghasilkan CI dan CR sebagai berikut (Tabel 13)
Tabel 13. Hasil CI dan CR
Pasif Aktif t CI CR t CI CR 5,26 7,79 4,85 8,16 4,85 8,19 5,23 8,38 4,75 8,05 SUM= 24,94 8,7 8,75 7,3 t=4,99 CI=-0,01 CR= -0,0025 SUM= 65,32 t=8,165 CI=0,02 CR= 0,01
Nilai eigen max (t) didapat dari penjumlahan total  nilai weight product dibagi dengan vektor prioritas  dan  kemudian  dibagai  dengan  jumlah  kriteria.  Nilai  t  ini  menjadi  masukan  untuk perhitungan CI dan CR sesuai dengan persamaan (5) dan persamaan (6). Pada pengukuran pasif dihasilkan nilai t=4,99 dan menghasilkan nilai CI =0,01 dan CR =-0,0025 . Sementara pada pengukuran aktif, nilai eigen max yang dihasilan adalahh 8,165 sehingga menghasilkan CI =0,02 dan CR = 0,01.  Nilai yang menjadi validasi kurang dari sama dengan 10 % adalah nilai CR ( Rohandi, Tuloli, & Jassin, 2018 ).

## 4. KESIMPULAN
Hasil  perhitungan CI  dan  CR  pada  pengukuran  aktif  dan  pasif  membuktikan  bahwa  nilai kriteria pada tabel 1 bersifat valid atau dapat diterima. Pada pengukuran pasif nilai CI yang dihasilkan  sebesar  0,01  dan  nilai CR  sebesar  -0,0025  dan    dapat  dibulatkan  0.  Nilai  ini membuktikan bahwa kriteria In NOC 1 dengan bobot 1, kriteria In NOC 2 dengan bobot 2, kriteria date  dengan  bobot  3,  kriteria  Out  NOC  1  dengan  bobot  4  dan  kriteria Out  NOC  2 dengan  bobot  5  dapat  diterima.  Sementara  pada  pengukuran  aktif  nilai CI  sebesar  0,02 menghasilkan  nilai CR=0,01  yang  artinya  bobot  kriteria  downtime  ,  dengan  nilai  bobot  1, Total  Volume  dengan  bobot  2,  In  Volume  dengan  bobot  3,  Out  Volume  yang  berbobot  4, Date dengan nilai bobot 5, Total Speed dengan bobot 6, In Speed yang berbobot 7 dan Out Speed  dengan  bobot  8  dapat  diterima.  Sehingga  hasil  ini  menyimpulkan  bahwa  jumlah pengguna  paling  besar  dipengaruhi  oleh  kecepatan upload  (Out  speed),    Kecepatan download  (  In Speed)  ,  bandwidth  upload  (Out  NOC  2,  Out  NOC  1,  Out  Volume)  ,  diikuti date,  kemudian  bandwidth download (In Volume, In NOC 2, In NOC 1) dan kriteria yang paling  tidak  mempengaruhi  adalah downtime.  Hasil  penentuan  bobot  kriteria    yang menyimpulkan  seberapa  besar  pengaruhnya  terhadap  jumlah  pengguna ini,  dapat  berubah bila  kriteria  yang  dimasukkan  atau  dijadikan  acuan  tidak  sama  dengan    kriteria  yang  telah disebutkan  tadi.  Bila  hal  ini  terjadi  ,  maka  sistem  perlu  menghitung  ulang  kriteria-kriteria yang telah didapatkan dengan proses yang sama, yaitu  proses multicriteria decision making yang  mengkombinasikan  metoda SAW  pada  proses  perangkingan  dan  metoda  AHP  pada pembuktian  validasi CI dan CR. Pada hasil pemeringkatan dengan metoda  SAW, sistem ini membuktikan  bahwa  jam  sibuk  dengan  jumlah  pengguna  terbanyak  ada  pada  jam  11-12 baik untuk  pengukuran pasif dan juga aktif.Urutan jam sibuk dengan pengguna terbanyak untuk pengukuran pasif yaitu 11-12, 10-11, 12-13, 15-16, 13-14 dan pengguna paling sedikit ada  di  jam  14-15.  Untuk  pengukuran  aktif  urutan  jam  sibuknya  adalah  11-12,  13-14,14- 15,10-11, 12-13 dan pengguna paling sedikit ada di jam 15-16.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  karyawan  laboratorium  TIK    dan  LPPM ITENAS yang telah mendanai dan juga ikut membantu  penelitian ini.  .

## DAFTAR PUSTAKA
Afshari,  A.,  Mohajed,  M.,  &  Yusuff,  R.  M.  (2010).  Simple  Additive  Weighting  Approach  to Personal  Selection  Problem. International  Journal  of  Innovation,  Management  and Technology, 1(5), 511-515. doi:10.7763/IJIMT.2010.V1.89
Dede, G., Kamalakis, T., & Varoutas, D. (2011). Evaluation of Optical Wireless Technologies in  Home  Networking  :  An  Analytical  Hierarchy  Approach. Journal  of  Optical Communication and Networking, 3(11), 850-859. doi:https://doi.org/10.1364/JOCN.3.000850
E,  N.,  Chu,  X.,  Guo,  W.,  &  Zhang,  J.  (2013). User  Data  Traffic  Analysis  For  3G  Celullar Networks.  Paper  presented  at  the  2013  8th    International  Conference  on
Communications and Networking in China (CHINACOM), Guilin,China.
Harli, E. (2016). Pemilihan Network Monitoring System Berdasarkan Kajian Efektifitas Sistem
Informasi dengan Pendekatan AHP : Studi Kasus pada ―PT.TUV‖. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), 2(1), 64-70. doi:10.26418/jp.v2i1.15555
Haryadi,  S.,  &  Premitasari,  M.  (2014). Traffic  analysis  of  number  of  request  per  user  and Volume  per  Request  Hits  on  IP  networks.  Paper  presented  at  the  2014  8th International  Conference  on  Telecommunication  Systems  Services  and  Applications (TSSA), Kuta,Indonesia.
Kaliszewski,  I.,  &  Podkopaev,  D.  (2016).  Simple  additive  weighting—A  metamodel  for multiple  criteria  decision  analysis  methods. Expert  Systems  with  Applications,  54, 155-161. doi:10.1016/j.eswa.2016.01.042
Khan, R., Kumar, P., Jayakody, D. N. K., & Liyanage, M. (2019). A Survey on Security and Privacy  of  5G  Technologies:  Potential  Solutions,Recent  Advancements  and  Future Directions. IEEE  Communications  Surveys  and  Tutorials,  22(1),  196-248.  doi: 10.1109/COMST.2019.2933899
Mohan, V., Reddy, Y. R. J., & Kalpana, K. (2011). Active and Passive Network Measurements
: A Survey. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT), 2(4), 1372-1385.
Nofriansyah,  D.  (2015). Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung  Keputusan  (1  ed.). Sleman: Deepublish.
Pawestri, D., & Sihwi, S. W. (2012). Perbandingan Penggunaan Metode AHP dan SAW untuk Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Layanan  Internet. ITSMART:Jurnal Teknologi dan Informasi, 1(2), 74-81. doi: https://doi.org/10.20961/itsmart.v1i2.596
Premitasari, M. (2018). Volume Traffic IP-Based dengan Pemodelan Jam Sibuk. MIND, 3(1),
1-14.
Rohandi,  M.,  Tuloli,  M.  Y.,  &  Jassin,  R.  T.  (2018). Priority  Determination  of  Underwater Tourism Site  Development  in Gorontalo Province  using  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Paper presented at the ICIEVE 2017, Manado Indonesia.
Sahir,  S.  H.,  Rosmawati,  R.,  &  Minan,  K.  (2017).  Simple  Additive  Weighting  Method  to
Determining  EmployeeSalary  Increase  Rate. International  Journal  of  Scientific Research in Science, Engineering and Technology(IJSRSET), 3(8), 42-48.
Yigit,T., Isik, A. H.,  & Ince,M. (2013). Web-based Learning Object Selection Software Using Analytical Hierarchy Process. IET Software, 174-183.
Ungkawa,  U.,  Faruqi,  R.,  &  Fachrudin,  N.  F.  (2019).  Perbandingan  Metode  Multifactor
Evaluation Process dan Analytical Hierarchy Process. Studi kasus :Promosi Jabatan di
Biro Kepegawaian Institut Teknologi Nasional Bandung. MIND Journal, 4(2), 111-121.