Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E- ISSN 2503-2933 397

## Perancangan Prognostik Untuk Peningkatan Efisiensi

## Maintenance Infrastruktur Jaringan Di Kampus Universitas Serelo Lahat
Selvia Damayanti* 1 , Firza Septian 2 1,2 Universitas Serelo Lahat : Jl.Ribang Kemambang Kab.Lahat
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer e-mail: * 1 selviadmy@gmail.com, 2 firzaseptian09@gmail.com

## Abstrak
Infrastruktur  jaringan  kampus  Universitas  Serelo  Lahat,  yang  dikenal  akan pengutamaannya  terhadap  ilmu  pengetahuan  dan teknologi,  merupakan elemen  krusial dalam mendukung  beragam  kegiatan  pendidikan  dan  administrasi  di  lingkungan  akademik.  Namun, tantangan dalam menjaga dan mengelola infrastruktur ini menuntut pendekatan yang proaktif. Penelitian ini mengusulkan metode yang menggabungkan analisis data canggih dan kecerdasan buatan  untuk  mengembangkan  strategi  pemeliharaan  proaktif.  Melalui  pengumpulan  dan analisis  data  yang  komprehensif,  model  prognostik  dibangun  untuk  memprediksi  potensi masalah  pada  jaringan.  Integrasi  strategi  pemeliharaan  proaktif  ke  dalam  sistem  manajemen jaringan memungkinkan respons yang cepat terhadap prediksi masalah. Evaluasi dan validasi model  menunjukkan  keefektifan  pendekatan  ini  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  keandalan infrastruktur jaringan kampus. Penyebaran dan integrasi model ini di lingkungan operasional bertujuan  untuk  meningkatkan  pengambilan  keputusan  pemeliharaan  yang  tepat.  Saran  untuk meningkatkan  efektivitas  strategi  pemeliharaan  proaktif  juga  diajukan.  Diharapkan  adanya penelitian lanjutan terkait evaluasi kinerja dan keandalan infrastruktur jaringan kampus.
Kata  kunci — Infrastruktur  jaringan  kampus,  strategi  pemeliharaan  proaktif,  analisis  data canggih, model prognostik, efisiensi dan keandalan

## Abstract
The  network  infrastructure  of  Serelo  Lahat  University,  known  for  its  prioritization  of science  and  technology,  is  a  crucial  element  in  supporting  various  educational  and administrative  activities  in  the  academic  environment.  However,  the  challenge  of  maintaining and  managing  this  infrastructure  demands  a  proactive  approach.  This  research  proposes  a method that combines advanced data analysis and artificial intelligence to develop a proactive maintenance strategy. Through comprehensive data collection and analysis, a prognostic model is  built  to  predict  potential  issues  in  the  network.  Integration  of  proactive  maintenance strategies  into  the  network  management  system  enables  rapid  response  to  predicted  issues. Evaluation  and  validation  of  the  model  demonstrate  the  effectiveness  of  this  approach  in improving the efficiency and reliability of the campus network infrastructure. Deployment and integration  of  this  model  in  operational  environments  aim  to  enhance  accurate  maintenance decision-making.  Recommendations  for  enhancing  the  effectiveness  of  proactive  maintenance strategies  are  also  proposed.  Further  research  is  hoped  to  evaluate  the  performance  and reliability of the campus network infrastructure.
Keywords — Campus  network  infrastructure,  proactive  maintenance  strategies,  advanced  data analytics, prognostic models, efficiency and reliability
398 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page

## 1. PENDAHULUAN
nfrastruktur  jaringan  kampus  memainkan  peran  penting  dalam  mendukung  kegiatan pendidikan  dan  administrasi  di  lingkungan  kampus.  Dengan  kemajuan  teknologi  informasi yang pesat, infrastruktur jaringan kampus telah menjadi tulang punggung untuk berbagai sistem yang memfasilitasi pembelajaran, penelitian, administrasi, dan komunikasi di seluruh komunitas akademik  [1].  Di  era  digital  saat  ini,  di  mana  pertukaran  informasi  terjadi  dengan  cepat  dan permintaan  untuk  konektivitas  yang  lancar  semakin  meningkat,  jaringan  kampus  berfungsi sebagai nyawa bagi lembaga Pendidikan [2]. Mulai dari mengakses sumber daya online hingga berkolaborasi dalam proyek penelitian, dari mengumpulkan tugas hingga berkomunikasi dengan rekan  dan  profesor,  hampir  setiap  aspek  pengalaman  akademik  bergantung  pada  infrastruktur jaringan yang kuat dan handal.
Namun,  seperti  infrastruktur  teknologi  lainnya,  jaringan  kampus  tidak  kebal  terhadap tantangan  [3].  Mereka  rentan  terhadap  berbagai  risiko,  termasuk  kerusakan  fisik,  serangan cyber, kegagalan peralatan, dan keterbatasan bandwidth. Setiap gangguan atau degradasi kinerja jaringan  dapat  memiliki  konsekuensi  yang  luas,  berpotensi  menghambat  aktivitas  penting seperti pembelajaran online, kolaborasi penelitian, operasi administratif, dan saluran komunikasi [4]. Pentingnya infrastruktur jaringan kampus yang handal dan efisien menjadi semakin jelas di era  digital  saat  ini,  di  mana  banyak  layanan  pendidikan  dan  administratif  telah  beralih  ke platform online [5]. Mulai dari sistem manajemen pembelajaran hingga perpustakaan digital dan pendaftaran mahasiswa, semuanya bergantung pada konektivitas internet yang stabil dan aman. Dalam  konteks  ini,  pemeliharaan  efektif  dan  efisien  dari  infrastruktur  jaringan  sangat  penting untuk  memastikan  operasi  kampus  yang  lancar  dan  pengalaman  pengguna  yang  optimal  bagi mahasiswa, fakultas, staf, dan administrasi [6].
Tantangan utama dalam pemeliharaan infrastruktur jaringan kampus adalah kemampuan untuk  meramalkan  dan  mencegah  kegagalan  atau  penurunan  kinerja  sebelumnya.  Pendekatan konvensional  yang  bersifat  reaktif  cenderung  hanya  menangani  masalah  setelah  terjadi,  yang dapat mengakibatkan gangguan operasional dan biaya pemulihan yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian  tentang  taktik  prognostik  untuk  memprediksi  potensi  kerusakan  atau  penurunan kinerja  dalam  infrastruktur  jaringan  kampus  menjadi  sangat  relevan  dan  penting.  Dengan menggunakan  metode  analisis  data  canggih  dan  algoritma  kecerdasan  buatan,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  strategi  pemeliharaan  proaktif  dan  efisien  yang  dapat mengidentifikasi  masalah  jaringan  potensial  sebelum  mereka  mencapai  tahap  gangguan  yang signifikan.
Universitas  Serelo  Lahat  adalah  sebuah  lembaga  pendidikan  tinggi  yang  berlokasi  di Lahat,  sebuah  kota  di  Indonesia.  Sebagai  institusi  pendidikan  tinggi,  Universitas  Serelo  Lahat memiliki  beragam  fasilitas  dan  infrastruktur,  termasuk  infrastruktur  jaringan  yang  mendukung kegiatan operasional dan akademiknya.  Dengan demikian, memastikan ketahanan dan efisiensi infrastruktur  jaringan  di  Kampus  Universitas  Serelo  Lahat  menjadi  hal  yang  sangat  penting. Pemeliharaan  proaktif  dan  strategi  manajemen  yang  efektif  menjadi  kunci  dalam  mengurangi risiko dan mengatasi masalah potensial sebelum mereka menciptakan gangguan yang signifikan [8].  Dengan  mengadopsi  pendekatan  inovatif  seperti  analitika  prediktif,  pembelajaran  mesin, dan  kecerdasan  buatan,  lembaga  dapat  memperkirakan  kerentanan  jaringan,  mengoptimalkan kinerja, dan meningkatkan kehandalan secara keseluruhan.
Investasi  dalam  peningkatan  infrastruktur  jaringan  kampus  tidak  hanya  mendorong lingkungan  yang  kondusif  untuk  keunggulan  akademik  tetapi  juga  berkontribusi  pada  daya saing dan reputasi institusi. Infrastruktur jaringan yang handal memungkinkan akses yang lancar
I
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E- ISSN 2503-2933 399
d clear, implies research results (First Author)
ke  sumber  daya  dan  layanan,  mendorong  kolaborasi  dan  inovasi,  dan  pada  akhirnya meningkatkan  pengalaman  mahasiswa  secara  keseluruhan  dan  hasil  akademik  [9,  10]. Dilanjutkan  dengan  adanya  masalah  yang  ada  di  kampus,  seperti  kabel-kabel  yang  terjuntai antar  gedung,  dapat  menyebabkan  gangguan  dalam  infrastruktur  jaringan.  Hal  ini  dapat mengakibatkan  penurunan  efisiensi  dan  keandalan  jaringan,  serta  meningkatkan  risiko kecelakaan  dan  kerusakan  pada  perangkat  jaringan.  Oleh  karena  itu,  perbaikan  dan pemeliharaan yang proaktif diperlukan untuk mengatasi masalah ini dan meningkatkan efisiensi infrastruktur jaringan di Kampus Universitas Serelo Lahat.
Sepintas  keseluruhan  aspek  penting  menjadi  sorotan  utama.  Pemprioritasan  dari  yang paling penting di tindak lanjuti diperlukan, semua demi efisiensi baik waktu dan tenaga. Sebagai kesimpulan,  pentingnya  infrastruktur  jaringan  kampus  tidak  bisa  dilebih-lebihkan.  Ini  adalah pondasi  pendidikan  modern,  memfasilitasi  aliran  informasi  yang  lancar  dan  memungkinkan komunitas  akademik  untuk  berkembang  di  dunia  yang  semakin  terhubung.  Oleh  karena  itu, memprioritaskan  pemeliharaan,  optimisasi,  dan  inovasi  jaringan  kampus  penting  untuk memastikan kesuksesan dan relevansi berkelanjutan dari lembaga pendidikan di era digital.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  tidak  hanya  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi operasional  dan  mengurangi  biaya  pemeliharaan  infrastruktur  jaringan  kampus,  tetapi  juga untuk  meningkatkan  ketersediaan  layanan  kritis  bagi  seluruh  komunitas  akademik.  Dengan mewujudkan  infrastruktur  jaringan  yang  handal  dan  dapat  diandalkan,  kampus  dapat memperkuat posisinya sebagai pusat pendidikan inovatif dan kompetitif. Hal ini secara langsung akan  meningkatkan  pengalaman  belajar  dan  mengajar  bagi  mahasiswa  dan  fakultas, menciptakan  lingkungan  yang  mendukung  kolaborasi  dan  penciptaan  pengetahuan  yang  lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  ini  melibatkan  pendekatan  multifaset  yang  bertujuan  untuk  mengembangkan strategi  proaktif  untuk  mengidentifikasi  dan  menangani  potensi  masalah  dalam  infrastruktur jaringan  Kampus  Universitas  Serelo  Lahat  sebelum  mereka  berkembang  menjadi  gangguan signifikan.  Tindakan  diawali  dengan  pengumpulan  data  berupa  topologi  kampus,  dilanjutkan dengan  penyusunan  model  prognostik,  uji  coba prototype model  prognostik,  di  akhiri  dengan evaluasi  serta  dilakukan  validasi  apabila  progress  tidak  sesuai  harapan.  Komponen  kunci  dari metode ini meliputi:

## 2.1.   Pengumpulan dan Analisis Data
Metodologi  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang  komprehensif  mengenai infrastruktur jaringan  kampus.  Ini  termasuk  pengumpulan informasi  tentang  topologi jaringan, konfigurasi perangkat, pola lalu lintas, dan metrik kinerja historis. Teknik analisis data canggih kemudian digunakan untuk memeriksa data yang terkumpul ini, dengan tujuan mengidentifikasi pola,  tren,  dan  anomali  dalam  perilaku  jaringan.  Metode  statistik  dan  algoritma  pembelajaran mesin  digunakan  untuk  menganalisis  data  historis,  dengan  tujuan  menemukan  indikator  yang dapat  menandakan  potensi  kegagalan  jaringan  atau  degradasi  kinerja.  Melalui  proses pengumpulan dan analisis data yang teliti ini, penelitian bertujuan untuk mendapatkan wawasan tentang kesehatan dan kinerja jaringan kampus, membentuk dasar untuk pengembangan strategi pemeliharaan proaktif.
400 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page

## 2.2.   Pemodelan Prognostik
Fase berikutnya melibatkan pengembangan model prognostik, yang dibuat berdasarkan analisis data historis dan indikator yang diidentifikasi. Algoritma pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran terawasi dan ramalan deret waktu, digunakan untuk melatih model prognostik ini, memungkinkannya untuk memperkirakan masalah jaringan di masa depan. Selanjutnya, model- model  tersebut  disempurnakan  secara  iteratif  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  kehandalan mereka  dalam  memprediksi  kegagalan  jaringan  atau  degradasi  kinerja.  Proses  iteratif  ini bertujuan  untuk  menyempurnakan  model-model  prognostik,  memastikan  efektivitasnya  dalam memperkirakan  tantangan  jaringan  potensial  dan  memberikan  informasi  untuk  tindakan pemeliharaan proaktif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  konteks  infrastruktur  jaringan  di  kampus  Universitas  Serelo  Lahat, memindahkan node utama ke Academic Affairs Office ( AAO ) akan membawa sejumlah manfaat penting. Sebagai pusat administratif yang bertanggung jawab atas pengelolaan akademik, AAO memiliki akses langsung dan otoritas terhadap informasi dan kebutuhan akademis yang krusial bagi fungsi keseluruhan universitas.

## 3.1.   Pengumpulan dan Analisis Data
Selama  fase  pengumpulan  data,  informasi  mengenai  topologi  jaringan  Kampus Universitas  Serelo  Lahat  dikumpulkan,  yang  mendetailkan  susunan  fisik  perangkat  jaringan, termasuk router, switch, dan access point , beserta interkoneksinya. Pembahasan terhadap hasil penelitian  dan  pengujian  yang  diperoleh  disajikan  dalam  bentuk  uraian  teoritik,  baik  secara kualitatif maupun kuantitatif. Hasil pengumpulan data ditampilkan dalam berupa grafik atau pun tabel.  Selain  itu,  metrik  kinerja  historis  seperti  laten  jaringan  dikumpulkan  dan  dianalisis  dari waktu ke waktu untuk menilai kesehatan dan stabilitas jaringan secara keseluruhan. Deviasi dari tingkat kinerja yang diharapkan diselidiki untuk mengungkap penyebabnya, baik itu kegagalan perangkat  keras,  m isconfigurasi perangkat  lunak,  atau  faktor  eksternal  seperti  kemacetan jaringan atau serangan siber.
Untuk  penyusunan  topologi  jaringan  Kampus  Universitas  Serelo  Lahat  di  tunjukkan pada Gambar 1. Topologi jaringan terdiri dari 7 node dan 10 edges dengan 8 pieces router serta 55 soket LAN.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E- ISSN 2503-2933 401
d clear, implies research results (First Author)
Gambar 1. Topologi Jaringan Universitas Serelo Lahat
Selain  itu,  pola  lalu  lintas  dianalisis  menggunakan  alat  pemantauan  jaringan  untuk mengidentifikasi waktu penggunaan puncak, aplikasi yang membutuhkan bandwidth tinggi dan titik-titik  kemacetan  potensial  dalam  jaringan.  Analisis  ini  mengungkapkan  periode  aktivitas jaringan tinggi, seperti selama jam pelajaran puncak atau saat mengakses sumber daya online, yang dapat menekan sumber daya jaringan dan menyebabkan masalah kinerja jika tidak dikelola dengan efektif. Hasil dari pemantauan jaringan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik Downtime Jaringan Untuk Tahun 2023 Bulan (2023) Total Waktu Downtime (jam) Jumlah Kejadian Rata-rata Waktu Downtime per Kejadian (jam) Jan 8 2 4 Feb 6 3 2 Mar 10 2 5 Apr 15 3 5 Mei 4 4 1 Jun 1 1 1 Jul 8 2 4 Agu 9 3 3 Sep 8 4 2 Oct 4 4 1 Nov 2 2 1 Des 16 8 2
Tabel  1  menampilkan  statistik downtime jaringan  untuk  tahun  2023,  yang  mencakup total waktu downtime dalam jam, jumlah kejadian downtime , dan rata-rata waktu downtime per kejadian. Data ini memberikan gambaran tentang seberapa sering jaringan mengalami gangguan
402 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
dan  seberapa  lama  waktu  pemulihan  yang  dibutuhkan  setiap  kali  terjadi  kegagalan.  Analisis terhadap  tabel  ini  dapat  membantu  dalam  mengevaluasi  kinerja  jaringan  serta  merencanakan strategi pemeliharaan yang lebih efektif untuk mengurangi downtime di masa depan.

## 3.2.   Pemodelan Prognostik
Dengan  memeriksa  dataset  yang  komprehensif  ini  secara  teliti,  termasuk  topologi jaringan,  konfigurasi  perangkat,  pola  lalu  lintas  dan  metrik  kinerja  historis,  tim  penelitian memperoleh  wawasan  berharga  tentang  kesehatan  dan  kinerja  jaringan  kampus.  Wawasan  ini menjadi dasar untuk mengembangkan model prognostik dan strategi pemeliharaan proaktif yang bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  pemeliharaan  jaringan  dan  meningkatkan  keandalan infrastruktur jaringan Kampus  Universitas  Serelo  Lahat  yang  penulis tuangkan  pada  gambar  2 Graf Jaringan berikut.
Gambar 2. Graf Jaringan
Tabel 2. Data Analisis Jaringan Node Edge Degree Centrality Clustering Coefficient 0 3 0.5 0.33333333 1 3 0.5 0.66666666 2 2 0.33333333 0 3 3 0.5 0.33333333 4 4 0.66666666 0.33333333 5 3 0.5 0 6 2 0.33333333 0
Dalam  data  jaringan  yang  diamati  pada  Tabel  2,  terdapat  total  7 node dan  10 edge , menunjukkan  adanya  keterhubungan  yang  cukup  kompleks  di  dalam  jaringan  tersebut.  Dari analisis degree centrality , terlihat bahwa beberapa node memiliki tingkat keterkaitan yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  yang  lain.  Kemudian node 4  memiliki degree  centrality tertinggi, menunjukkan  bahwa node tersebut  memiliki  koneksi  yang  lebih  banyak  dalam  jaringan. Selanjutnya,  koefisien clustering pada  beberapa node menunjukkan  adanya  kecenderungan pembentukan  kelompok-kelompok  terhubung  yang  lebih  erat  secara  lokal.  Pada node 1
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E- ISSN 2503-2933 403
d clear, implies research results (First Author)
memiliki  koefisien clustering tertinggi,  menunjukkan  bahwa  node  tersebut  cenderung membentuk  kelompok  terhubung  yang  lebih  kuat  dengan  tetangganya.  Namun,  terdapat  pula node dengan  koefisien clustering yang  rendah  atau  bahkan  nol,  menandakan  bahwa  beberapa bagian dari jaringan mungkin lebih terisolasi secara struktural. Secara keseluruhan, analisis ini memberikan  gambaran  tentang  struktur  dan  keterkaitan  jaringan,  yang  dapat  menjadi  dasar untuk pemahaman lebih lanjut tentang aliran informasi atau proses komunikasi di dalamnya.

## 3.3.   Prototype Model Prognostik
Keselarasan antara konsep dan praktik menjadi perhatian utama, di mana upaya proaktif harus  mencerminkan  tujuan  dan  visi  keseluruhan  pengelolaan  jaringan.  Pengembangan prototype model  prognostik  menjadi  pondasi  utama  dalam  mengimplementasikan  strategi pemeliharaan  proaktif.  Model  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  ini  akan  memperhitungkan faktor-faktor  prognostik  seperti  keausan  perangkat,  pola  trafik,  dan  prediksi  kegagalan potensial.

## Gambar 3. Prognostik Model Diagnostik
Dalam  konteks  ini,  implementasi  strategi  pemeliharaan  proaktif  memerlukan keterlibatan  lintas  disiplin,  termasuk  administrator  jaringan,  personel  TI,  dan  pemangku kepentingan  lainnya  di  Kampus  Universitas  Serelo  Lahat.  Kolaborasi  yang  kokoh  antara berbagai  departemen  dan  unit  menjadi  kunci  kesuksesan  dalam  menghadapi  tantangan pemeliharaan jaringan secara proaktif.
Pendekatan  ini  memerlukan  komitmen  yang  kuat  dari  pimpinan  institusi  untuk memastikan alokasi sumber daya yang memadai dan dukungan terus-menerus terhadap inisiatif pemeliharaan  jaringan.  Dengan  dukungan  yang  kuat  dari  pimpinan,  implementasi  strategi pemeliharaan proaktif dapat dilakukan dengan lebih efektif dan berkelanjutan.

## 3.4.   Evaluasi dan Validasi
Uji  coba  model  prognostik  dilakukan.  Perangkat  jaringan  gedung  A  pada  suatu  node digunakan selama 6 jam sehari, sedangkan gedung B selama 9 jam. Kemudian usia perangkat di
404 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
gedung A berkisar 7 tahun sedangkan gedung B sudah 3 tahun. Lalu kondisi lingkungan gedung A dan B panas. Keseluruhan di inputkan pada Gambar 4. Sehingga didapatkan
Gambar 4. Uji Coba Model Diagnostik Prognostik
Aspek Range Point Gedung A Tingkat Penggunaan 6 jam sehari 25 Usia Perangkat 7 tahun 50 Kondisi Lingkungan Panas 50 Jumlah Point 125 Probabilitas Sensitisasi 55% Gedung B Tingkat Penggunaan 9 jam sehari 40 Usia Perangkat 3 tahun 20 Kondisi Lingkungan Panas 50 Jumlah Point 110 Probabilitas Sensitisasi 45%
Dengan  total  point  sebesar  125  point  pada  gedung  A,  maka  probabilitas maintenance diperlukan dengan persentase tingkat kepentingan sebesar 55% . Sedangkan point sebesar 110 didapatkan  pada  gedung  B  sehingga  probabilitas  maintenancenya  45%.  Asas  kebutuhan
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E- ISSN 2503-2933 405
d clear, implies research results (First Author)
tergantung dengan kondisi tinggi rendahnya probabilitas sensitisasinya sehingga gedung A lebih prioritas dibandingkan gedung B.
Hasil dari evaluasi dan validasi poin-poin dalam model prognostik diagnostik menyoroti pentingnya  mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  tingkat  penggunaan,  usia  perangkat,  dan kondisi lingkungan dalam menentukan probabilitas maintenance yang diperlukan. Dengan total nilai 125 poin, diperkirakan bahwa perangkat di gedung A tersebut memerlukan reparasi dengan tingkat kepentingan sebesar ±55%.
Dalam  konteks  evaluasi  dan  validasi,  penggunaan  perangkat  selama  6  jam  setiap  hari menunjukkan  adanya  intensitas  penggunaan  yang  tinggi,  yang  secara  langsung  mempengaruhi kebutuhan maintenance. Usia perangkat selama 7 tahun menunjukkan bahwa perangkat tersebut telah  berada  dalam  operasi  untuk  jangka  waktu  yang  cukup  lama,  sehingga  memunculkan potensi  penurunan  kinerja  atau  kerusakan  yang  memerlukan  perawatan  tambahan.  Selain  itu, kondisi  lingkungan  yang  panas  juga  berkontribusi  terhadap  meningkatnya  risiko  keausan  dan kerusakan perangkat.
Melalui  evaluasi  ini,  penulis  dapat  menyimpulkan  bahwa  model  prognostik  diagnostik memberikan  informasi  yang  berharga  dalam  menilai  kondisi  perangkat  jaringan  dan memperkirakan  probabilitas  maintenance  yang  diperlukan.  Dengan  mempertimbangkan  secara holistik  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kinerja  perangkat,  penulis  dapat  mengoptimalkan strategi  maintenance  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  keandalan  infrastruktur  jaringan  di Kampus Universitas Serelo Lahat. Evaluasi dan validasi terus-menerus terhadap model ini juga penting  untuk  memastikan  konsistensi  dan  akurasi  prediksi  dalam  jangka  waktu  yang  lebih panjang.

## 4. KESIMPULAN
Melalui penerapan model prognostik diagnostik, penelitian ini mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kebutuhan maintenance jaringan, seperti tingkat penggunaan, usia  perangkat,  dan  kondisi  lingkungan.  Evaluasi  dan  validasi  model  menunjukkan  bahwa pendekatan ini efektif dalam memperkirakan probabilitas maintenance yang diperlukan, dengan mempertimbangkan  secara  holistik  berbagai  faktor  yang  memengaruhi  kinerja  perangkat. Selanjutnya,  penyebaran  dan  integrasi  model  ke  dalam  lingkungan  operasional  Kampus Universitas  Serelo  Lahat  menjadi  langkah  penting  untuk  memastikan  penggunaan  informasi yang  dihasilkan  secara  efektif  oleh  para  administrator  jaringan  dalam  pengambilan  keputusan maintenance  yang  tepat.  Dengan  demikian,  implementasi  strategi  pemeliharaan  proaktif  ini diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  keandalan  infrastruktur  jaringan  secara keseluruhan,  serta  memberikan  kontribusi  positif  terhadap  operasional  dan  produktivitas  di Kampus Universitas Serelo Lahat.

## 5. SARAN
Untuk  meningkatkan  efektivitas  strategi  pemeliharaan  proaktif  pada  infrastruktur jaringan di Kampus Universitas Serelo Lahat, beberapa saran dapat dipertimbangkan. Pertama, penting  untuk  terus  melakukan  pemantauan  dan  analisis  terhadap  kondisi  jaringan  secara berkala guna mengidentifikasi perubahan atau masalah yang mungkin muncul. Kedua, pelatihan dan pengembangan kapasitas bagi administrator jaringan perlu ditingkatkan untuk  memastikan mereka  memiliki  keterampilan  dan  pengetahuan  yang  diperlukan  dalam  menerapkan  strategi
406 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
pemeliharaan  proaktif.  Selain  itu,  kolaborasi  antara  berbagai  departemen  dan  unit  di  Kampus Universitas  Serelo  Lahat  perlu  diperkuat  untuk  mendukung  implementasi  strategi  ini  secara holistik.  Terakhir,  perlu  dilakukan  evaluasi  rutin  terhadap  efektivitas  strategi  yang  telah diterapkan  guna  mengidentifikasi  area  yang  memerlukan  perbaikan  atau  penyesuaian  lebih lanjut. Dengan mengadopsi saran-saran ini, diharapkan Kampus Universitas Serelo Lahat dapat meningkatkan kinerja dan keandalan infrastruktur jaringannya secara signifikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ingin mengucapkan terima kasih yang tulus kepada Universitas Serelo Lahat atas penyelenggaraan hibah internal "Penelitian  Mandiri  Internal  Semester  Genap  2024".  Hibah  ini telah  memberikan  kesempatan  yang  berharga  bagi  kami  untuk  mengembangkan  pengetahuan dan  keterampilan  kami  dalam  bidang  penelitian.  Dukungan  yang  diberikan  oleh  Universitas Serelo Lahat telah memungkinkan kami untuk menjalankan proyek penelitian ini dengan lancar dan  sukses.  Semoga  kerjasama  yang  baik  ini  dapat  terus  berlanjut  dan  memberikan  manfaat yang besar bagi kemajuan ilmu pengetahuan dan pengembangan institusi ke depannya. Terima kasih atas segala bantuan dan dukungan yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  Alenezi, "Digital  Learning  and  Digital  Institution  in  Higher  Education," MDPI  - Education Sciences, Vol. 13, No. 88, pp. 1-18, 2023.
[2]   M.  Zamiri  and  A.  Esmaeili, "Methods  and  Technologies  for  Supporting  Knowledge Sharing  within  Learning  Communities:  A  Systematic  Literature  Review," MDPI  - Administrative Sciences, Vol. 14, No. 17, pp. 1-34, 2024.
[3]   F.  Brunetti,  D.  T.  Matt,  A.  Bonfanti,  A.  D.  Longhi,  G.  Pedrini  and  G.  Orzes, "Digital Transformation  Challenges:  Strategies  Emerging  from  a  Multi-Stakeholder  Approach," The TQM Journal, Vol. 32, No. 4, pp. 697-724, 2020.
[4]   Y.  K.  Dwivedi,  N.  Kshetri,  L.  Hughes,  E.  L.  Slade,  A.  Jeyaraj,  A.  K.  Kar,  A.  M. Baabdullah, A. Koohang, V. Raghavan, M. Ahuja, H. Albanna, M. A. Albashrawi, A. S. Al-Busaidi  and  J.  Balakrishnan, "Opinion  Paper:  “So  what  if  ChatGPT  wrote  it?” Multidisciplinary  Perspectives  On  Opportunities,  Challenges  and  Implications  of Generative  Conversational  AI  for  Research,  Practice  and  Policy," Elsevier  - International Journal of Information Management, Vol. 71, pp. 1-63, 2023.
[5]   A. Haleem, M. Javaid, M. A. Qadri and R. Suman, "Understanding The Role of Digital Technologies  in  Education:  A  Review,"  Sustainable  Operations  and  Computers, Vol.  3, pp. 275-285, 2022.
[6]   M.  A.  Hayudini, "Network  Infrastructure  Management:  Its  Importance  to  the Organization,"  Natural  Sciences  Engineering  &  Technology, Vol.  2,  No.  1,  pp.  62-67, 2022.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 367-407 E- ISSN 2503-2933 407
d clear, implies research results (First Author)
[7]   H.  Suna,  M.  Yang  and  H.  Wanga, "Resilience-Based  Approach  To  Maintenance  Asset and  Operational  Cost  Planning," Elsevier  -  Process  Safety  and  Environmental Protection, Vol. 162, pp. 987-997, 2022.
[8]   F.  Rota,  M.  C.  L.  Talamo  and  G.  Paganin, "Proactive  Maintenance  Strategy  Based  on Resilience Empowerment for Complex Buildings," NMP, Vol. 177, pp. 239-250, 2020.
[9]   A.  Pandita  and  R.  Kiran, "The  Technology  Interface  and  Student  Engagement  Are Significant Stimuli in Sustainable Student Satisfaction," Sustainability, Vol. 15, pp. 1-21, 2023.
[10]   A.  Alam  and  A.  Mohanty, "Educational  Technology:  Exploring  The  Convergence  of Technology  and  Pedagogy  Through  Mobility,  Interactivity,  AI,  and  Learning  Tools," Cogent Engineering, Vol. 10, pp. 1-37, 2023.