Eka Kosasih, Integrasi Business Analytics dalam Manajemen Performa Jaringan Seluler 4G … 537
Integrasi Business Analytics dalam Manajemen Performa Jaringan Seluler 4G
Eka Kosasih* 1 , Tanty Oktavia 2 1,2 Information System Management Department, BINUS Graduate Program – Bina Nusantara University, Indonesia 11480
e-mail: * 1 eka.kosasih@binus.ac.id , 2 toktavia@binus.edu

## Abstrak
Analitik bisnis berperan penting dalam mengoptimalkan kinerja jaringan telekomunikasi. Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  data  mining,  khususnya  pendekatan  Knowledge Discovery  Database  (KDD),  bersama  algoritma  machine  learning  untuk  memprediksi  dan meningkatkan kualitas sinyal 4G di Indonesia. Data real-time dari proyek lokasi baru salah satu operator telekomunikasi digunakan dalam studi ini. Dengan SQL ClickHouse untuk pemrosesan data,  Python  untuk  machine  learning,  dan  Tableau  untuk  visualisasi,  penelitian  ini mengembangkan model analisis data berbasis hidden Markov models (HMM). Topik ini dipilih karena meningkatnya kebutuhan akan jaringan seluler yang andal dan berkualitas tinggi, yang memerlukan teknik analitik canggih untuk memantau dan meningkatkan kinerja jaringan. HMM diimplementasikan untuk memberikan prediksi akurat dan wawasan mengenai perbaikan sinyal. Hasil awal menunjukkan model ini efektif dalam mengidentifikasi indikator kinerja utama seperti akurasi, presisi, dan recall, serta tren kualitas sinyal jaringan. Akurasi model mencapai 93,06%, dengan  presisi  96,97%,  recall  95,52%,  dan  F1-score  96,24%.  Studi  ini  menunjukkan  potensi besar integrasi analitik bisnis dan machine learning dalam sektor telekomunikasi, meningkatkan kualitas layanan dan efisiensi operasional.
Kata kunci—3-5 Business Analytics, Optimasi Jaringan, Hidden Markov Model, Data Mining, Prediksi Kualitas Sinyal

## Abstract
Business  analytics  plays  a  crucial  role  in  optimizing  telecommunication  network performance.  This  research  focuses  on  using  data  mining  methodologies,  specifically  the Knowledge Discovery Database (KDD) approach, combined with machine learning algorithms, to predict and enhance 4G signal quality for a mobile operator in Indonesia. The study leverages real-time  data  from  a  new  site  project  of  an  Indonesian  telecom  operator.  Employing  SQL ClickHouse for data processing, Python for machine learning, and Tableau for visualization, the research develops a comprehensive data analysis model using hidden Markov models (HMM). The selection of this topic stems from the increasing demand for reliable and high-quality mobile networks,  which  necessitates  advanced  analytical  techniques  to  monitor  and  improve  network performance.  By  implementing  HMM,  the  research  aims  to  provide  accurate  predictions  and actionable insights into signal quality improvements. Preliminary results demonstrate the model's effectiveness in identifying key performance indicators such as accuracy, precision, and recall, as well as trends in network signal quality. The model achieved an accuracy of 93,06%, precision of  96,97%,  recall  of  95,52%,  and  F1-score  of  96,24%.  This  study  highlights  the  significant potential  of  integrating  business  analytics  and  machine  learning  in  the  telecommunications sector,  offering  valuable  contributions  to  the  industry  by  improving  service  quality  and operational efficiency.
Keywords—Business Analytics, Network Optimization, Hidden Markov Model, Data Mining, Signal Quality Prediction.

## 1. PENDAHULUAN
alam  era  digital  saat  ini,  tengah  pesatnya  perkembangan  teknologi  komunikasi,  kualitas sinyal  merupakan  aspek  krusial  dalam  menentukan  keberhasilan  layanan  jaringan telekomunikasi. Penggunaan teknologi 4G yang semakin meluas menuntut operator seluler untuk terus  meningkatkan  performa  jaringan  agar  dapat  memenuhi  ekspektasi  pengguna  yang  tinggi akan  kecepatan  dan  stabilitas  koneksi  [1].  Dalam  konteks  ini,  analitik  bisnis  dan  teknik  data mining telah muncul sebagai alat yang sangat berharga untuk memahami dan mengoptimalkan kinerja jaringan.
Pendekatan Knowledge  Discovery  Database (KDD)[2],  yang  merupakan  salah  satu metode  dalam data  mining ,  memungkinkan  analisis  mendalam  dari  kumpulan  data  besar  dan kompleks.  Ketika  dikombinasikan  dengan  algoritma machine  learning seperti hidden  Markov models (HMM)  [3],  metode  ini  dapat  menghasilkan  prediksi  yang  akurat  dan insight yang bermanfaat mengenai kualitas sinyal. Hasil analisis ini sangat penting untuk mengidentifikasi dan mengatasi potensi masalah dalam jaringan, serta untuk merancang strategi optimasi yang efektif.
Penelitian terdahulu telah menunjukkan berbagai aplikasi machine learning dan analitik data  dalam  optimasi  jaringan  telekomunikasi.  Misalnya,  Haider  mendeteksi  anomali  KPI menggunakan machine  learning ,  dengan  teknik  deteksi  anomali  menggunakan  outlier  dan perhitungan IQR (Interquartile Range) serta ELBO (Evidence Lower Bound) [4]. Penelitian ini menunjukkan bagaimana machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi ketidaknormalan dalam  data  KPI,  yang  relevan  dalam  konteks  analisis  performa jaringan.  Penelitian  berikutnya menerapkan teknik unsupervised machine learning untuk menilai kinerja jaringan LTE melalui analisis Key  Performance  Indicators (KPI)  dan  menemukan  kelompok  sel  yang  menunjukkan kinerja  serupa  [5].  Pendekatan  ini  menekankan  pentingnya  evaluasi  kinerja  jaringan  dengan menggunakan clustering untuk  mengidentifikasi  sel  yang  memiliki  performa  yang  tidak diinginkan,  yang  sangat  berguna  dalam  optimasi  jaringan.  Penelitian  Omer  memantau  dan mengotomatisasi  kinerja  Radio  Access  Networks  menggunakan  Markov  chain,  yang menunjukkan akurasi 94,61% dalam memprediksi status KPI [6]. Penelitian ini memperlihatkan bagaimana  penggunaan  model markov  chain dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  kinerja jaringan, khususnya dalam hal aksesibilitas dan retensibilitas.
Hendrawan  menggunakan Discrete  Time  Markov  Chain (DTMC)  untuk  memprediksi degradasi KPI accessibility [7]. Ini memberikan landasan bagi penggunaan model Markov untuk prediksi  degradasi  kinerja  jaringan,  meskipun  dengan  pendekatan  yang  sedikit  berbeda dibandingkan dengan penelitian ini yang menggunakan HMM. Sementara penelitian Ming Yan meningkatkan akurasi prediksi dengan model Markov berbobot berdasarkan klasifikasi pengguna seluler  [8].  Kedua  studi  ini  menunjukkan  berbagai  aplikasi  model  Markov  dalam  prediksi mobilitas pengguna, yang penting untuk optimasi handover dan kualitas layanan.
Pada penelitian kali ini bertujuan untuk menerapkan metodologi KDD dan HMM dalam konteks  peningkatan  kualitas  sinyal  4G  untuk  operator  telekomunikasi  di  Indonesia.  Dengan menggunakan  data real-time dari  proyek  lokasi  baru,  penelitian  ini  memanfaatkan  SQL ClickHouse untuk  pemrosesan  data  [9], Python untuk  pengembangan  model machine  learning [10],  dan  Tableau  untuk  visualisasi  hasil.  Fokus  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan model analisis data yang dapat memprediksi dan meningkatkan kualitas sinyal, serta  memberikan  wawasan  yang  bermanfaat  bagi  pengambilan  keputusan  dalam  optimasi jaringan.
Latar belakang penelitian ini didorong oleh kebutuhan mendesak untuk jaringan seluler yang lebih andal dan berkualitas tinggi. Dengan integrasi teknik analitik canggih, penelitian ini berupaya  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  peningkatan  layanan  dan  efisiensi operasional di sektor telekomunikasi.
D

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  didefinisikan  sebagai  pencarian  informasi  yang  relevan  secara ilmiah  dan  sistematis  tentang  suatu  topik  tertentu.  Bagian  sub  bab  ini  berhubungan  dengan bagaimana data dikumpulkan dan dianalisis. Penelitian ini fokus pada membuat model prediksi KPI LTE menggunakan algoritma machine learning . Terdapat tiga metode dalam mengolah data menjadi pengetahuan yang berguna. Ketiga metode itu adalah knowledge Discovery in Database (KDD), Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  dan  SEMMA ( Stage, Explore, Modify, Model, Access ).
Pada  penelitian  ini  metodologi  yang  dilakukan  adalah  menggunakan  pendekatan metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  [11].  KDD  memiliki  pendekatan  yang lebih  tradisional  dan  akademis.  Meskipun  metodologi  ini  digunakan  oleh  para  spesialis  dari berbagai  bidang,  namun  pada  dasarnya  mengikuti  prinsip  yang  sama  dari  analisis  data  yang bersifat sekuensial dan iteratif. Gambar 1 merupakan alur framework konseptual penelitian ini.
Setiap tahapan dalam KDD, mulai dari pemilihan data hingga evaluasi hasil, dirancang untuk  memastikan  bahwa  setiap  aspek  analisis  data  dilakukan  dengan  hati-hati  dan  cermat. Tahapan  awal  melibatkan  pemahaman  dan  pemilihan  data  yang  relevan  untuk  diolah,  diikuti dengan  tahap  pra-pemrosesan  data  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data  mentah. Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah  data  menjadi  format  yang  lebih  cocok  untuk analisis, kemudian dilanjutkan dengan penerapan algoritma machine learning untuk menemukan pola  dan menghasilkan  model  prediktif  yang  akurat.  Proses ini  diakhiri  dengan evaluasi,  yaitu dengan menghitung confusion metrics yang terdiri dari empat komponen ( accuracy, precision, recall dan F1-score ) dimana model dianggap baik jika hasilnya lebih dari 80%, dan interpretasi hasil untuk memastikan bahwa model yang dihasilkan dapat memberikan wawasan yang berguna dan aplikatif dalam manajemen performa jaringan seluler 4G. Berikut penjelasan tahapan-tahapan nya dengan menggunakan pendekatan metodologi KDD.
Gambar 1 Framework Penelitian dengan KDD
540  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 537 - 548

## 2.1 Data collection
Tahap awal melibatkan pengumpulan data real-time dari eNB jaringan seluler LTE, yang disimpan  dalam database  Network  Management  System (NMS)  Nokia  bernama  Netact.  Data Netact, yang terbagi berdasarkan operator, di transfer ke server SQL lokal dan berisi KPI untuk monitoring performa  jaringan  LTE  [12],  parameter  konfigurasi  sel,  dan counter untuk  analisa performa  jaringan.  Dataset  ini  digunakan  untuk  pemodelan  prediksi  KPI  jika  ada  perubahan konfigurasi. Pada penelitian ini, data diambil dari salah satu perusahaan vendor telekomunikasi dengan granularity selama  6  bulan  dan  merupakan  data  terbaru  dari  salah  satu  proyek  yang sedang  berjalan.  Data  diaggregasi  pada  tingkat site dengan  mengambil  sampel  sebanyak  1600 new site . Atribut yang diambil terdiri dari timestamp daily sebagai timeseries , informasi site 4G, atribut parameter, atribut KPI, dan atribut counter-counter sebagai data pendukung.
Data yang diolah dalam penelitian ini mencakup beberapa jenis informasi penting yang dikategorikan dalam tabel 1 berikut.
Tabel  1 Kategori dataset penelitian Tipe Nama Atribut Tipe Data KPI Success rate of RRC connection setup float64 Success rate of eRAB setup float64 Success rate of S1 signaling float64 Drop rate of eRAB float64 Success rate of intra-frequency handover float64 Success rate of inter-frequency handover float64 Parameter Cell Cell_ID Integer eNB_ID Integer PCI: Physical Cell ID Integer Sudut antena (angle) Integer Tacking Area Code (TAC) Integer Bandwidth Integer Counter avg_cell_range_n2 float64 avg_ho_cellpair_distance float64 high_ta_share float64 irat_total_share float64 e_rab_stp_att float64 RACH_STP_COMPLETION_SR_LTE_5569a float64 RACH_STP_ATT float64 COMP_CONT_BASED_RACH_STP_SR_LTE_5670a  float64 ul_interference_dbm float64 Timeseries xDate Date

## 2. 2 Preprocessing
Tahap kedua melibatkan pemrosesan dan pembersihan dataset menggunakan SQL. Nilai setiap  KPI  diperiksa  dan  dibersihkan,  di  mana missing  data atau  nilai NULL diisi  dengan  nol menggunakan fungsi SQL IFNULL (expression, value) . Selain itu, dilakukan agregasi nilai KPI dari level cell ke level site menggunakan SQL. Tahap ini juga membentuk parameter observasi yang diperlukan untuk prediksi jaringan, seperti indikasi masalah coverage dan interference .

## 2. 3 Transformasi
Tahap ketiga dilakukan exploratory data analysis (EDA) [13] untuk memahami isi dan parameter dalam dataset. Pada tahap ini, dilakukan encoding data KPI, di mana nilai-nilai yang memenuhi threshold KPI akan diberi status " improved ", nilai di antara threshold dan threshold - 5% akan diberi status " maintain ", dan nilai di bawah threshold -5% akan diberi status " degraded ". Ketiga status ini merupakan hidden state yang tidak dapat diamati langsung. Selain itu, dibuat observation  state berdasarkan parameter observasi  yang  dipersiapkan  sebelumnya,  yaitu " coverage "  dan  " interference ",  yang  bisa  diamati  langsung  dari  data  namun  bergantung  pada hidden state .

## 2. 4 Data mining
Tahap  keempat  merupakan  proses  pembuatan modelling dengan  membuat synthetic feature menggunakan algoritma Hidden Markov Model (HMM). HMM sering digunakan dalam pemrosesan sinyal, pengenalan pola, dan berbagai aplikasi lain di mana sistem yang diobservasi dapat dijelaskan melalui probabilitas transisi antara state yang tidak dapat diamati langsung. Pada HMM terdapat beberapa tahapan. Tahapan pertama adalah menghitung probabilitas perpindahan hidden state dari state i ke state j . Secara matematis, proabilitas tersebut dapat di tuliskan sebagai berikut:
𝑎 𝑖𝑗 =  𝑃(𝑆 𝑡+1 = 𝑗 | 𝑆 𝑡 = i) (1)
Tahapan yang kedua adalah menghitung probabilitas emisi yaitu dengan mengamati simbol k, dalam hal ini adalah masalah yang diobservasi, pada state j. Secara matematis dapat dituliskan seperti rumus berikut:
𝑎 𝑗 (𝑘) =  𝑃(𝑂 𝑡 = 𝑘 | 𝑆 𝑡 = j) (2)
Selanjutnya adalah menghitung vektor probabilitas awal (pi) dan algoritma viterbi untuk mendapatkan  urutan hidden  state yang  paling  optimal.  Proses  tersebut  dapat  di  hitung  dengan menggunakan persamaan 3 dan 4 berikut.
𝜋 𝑖 = 𝑃(𝑆 1 = 𝑖) (3)
𝛿 𝑡 (𝑖)   = max 𝜋 𝑃(𝑂 1 , 𝑂 2 , . . . . . , 𝑂 𝑡 , 𝑆 𝑡 = 𝑖 | 𝜆) (4)
Berikut adalah proses yang dilakukan pada tahapan data mining .

## 2. 4.1 Hidden state
Hidden  state pada  penelitian  ini  mencerminkan  kondisi  fluktuasi  dari  nilai  KPI  yang dikategorikan  sebagai  “ improved ”,  “ maintain ”,  dan  “ degraded ”.  Ini  penting  untuk  memahami dinamika  performa  jaringan  dan  bagaimana  perubahan  kecil  dapat  berdampak  besar.  Setelah menentukan hidden state , selanjutnya adalah membuat matrix probabilitas hidden state . Matriks ini menunjukkan kemungkinan perpindahan dari satu hidden state ke hidden state lainnya dalam periode waktu tertentu. Dengan menghitung probabilitas transisi ini, model dapat memprediksi bagaimana  performa  jaringan  kemungkinan  besar  akan  berubah  dari  waktu  ke  waktu.  Ini memberikan wawasan penting tentang stabilitas jaringan dan potensi perbaikan atau degradasi. Matriks ini juga membantu dalam memahami pola dan tren jangka panjang dalam data performa jaringan.

## 2. 4.2 Probabilitas emisi
Setelah  menghitung  matrix  probabilitas hidden  state ,  maka  selanjutnya  adalah menentukan observation  state dan  menghitung  matrix  probabilitas  emisi. Observation  state adalah kondisi umum masalah di jaringan LTE, seperti masalah “ coverage ” dan “ interference ”. Setelah  mendapatkan observation  state ,  Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  matrix probabilitas emisi dari observation state ke hidden state . Matriks ini menunjukkan kemungkinan
542  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 537 - 548
terjadinya observation state tertentu berdasarkan hidden state yang ada. Ini berarti model dapat memperkirakan masalah apa yang mungkin muncul jika jaringan berada dalam kondisi tertentu. Probabilitas emisi membantu menghubungkan kondisi tersembunyi dengan gejala yang teramati, yang merupakan langkah penting dalam diagnosa masalah jaringan.

## 2. 4.3 Vektor probabilitas awal (pi)
Vektor  probabilitas  awal  (pi)  digunakan  sebagai  titik  awal  dalam  model  untuk menentukan distribusi awal dari hidden state . Probabilitas ini menunjukkan kemungkinan awal setiap hidden state sebelum data observasi digunakan.

## 2. 4.4 Viterbi
Setelah mendapatkan matrix probabilitas hidden state , matrix probabilitas emisi dan nilai pi, maka  selanjutnya  dilakukan  pemodelan  prediksi  dengan  mencari  urutan hidden states yang paling  mungkin  berdasarkan observation  state .  Hasil  ini  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma viterbi [14]. Berikut tahapan-tahapannya.
• Inisialisasi yaitu  menentukan  nilai  awal  untuk  matriks  probabilitas hidden  state ,  matriks probabilitas  emisi,  dan  pi.  Langkah  ini  menetapkan  dasar  bagi  proses  prediksi  dengan memberikan nilai awal yang diperlukan untuk perhitungan selanjutnya.
• Rekursi adalah  mengulangi  proses  inisialisasi  mulai  dari  waktu  t  hingga  t+n  untuk memperbaharui  nilai  parameter.  Proses  ini  melibatkan  perhitungan  berulang  untuk memperbaharui nilai parameter berdasarkan data baru yang masuk, memastikan model tetap relevan dan akurat.
• Terminasi ,  menghitung  dan  menyimpulkan  hasil  akhir  dari  perhitungan  probabilitas  atau jalur optimal. Ini adalah tahap akhir dari proses perhitungan, di mana model menghasilkan prediksi yang siap untuk dievaluasi.
• Path backtracking yaitu menelusuri kembali jalur untuk menemukan urutan hidden states yang paling mungkin berdasarkan observation state . Langkah ini penting untuk memahami urutan peristiwa yang mengarah pada kondisi jaringan saat ini, memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan prediksi yang lebih akurat.

## 2. 5 Knowledge
Hasil  dari path  backtracking digabungkan  dengan  data  nyata  dan  dibandingkan  untuk menghasilkan data sintetis yang dievaluasi dan divisualisasikan. Proses ini melibatkan validasi model  dengan  membandingkan  prediksi  dengan  data  aktual  untuk  memastikan  akurasi  dan keandalan  model.  Evaluasi  ini  juga  mengidentifikasi  area  yang  memerlukan  penyesuaian  atau peningkatan  pada  model.  Salah  satu  metode  evaluasi  utama  adalah confusion  matrix ,  yang membantu  dalam  mengukur  kinerja  model .  Confusion  matrix menyajikan  informasi  tentang jumlah true  positives (TP), false  positives (FP), true  negatives (TN),  dan false  negatives (FN)
[15]. Metrik evaluasi utama yang dihitung dari confusion matrix meliput.
• Akurasi ( Accuracy ), yaitu untuk mengukur seberapa baik model dalam mengklasifikasikan data secara keseluruhan. Akurasi dihitung sebagai rasio jumlah prediksi yang benar terhadap total prediksi yang dibuat. Akurasi dapat dihitung menggunakan formula berikut:
Accuracy  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (5)
Di mana TP adalah jumlah prediksi benar sebagai positif, TN adalah jumlah prediksi benar sebagai  negatif,  FP  adalah  jumlah  prediksi  salah  sebagai  positif,  dan  FN  adalah  jumlah prediksi salah sebagai negatif.
Eka Kosasih, Integrasi Business Analytics dalam Manajemen Performa Jaringan Seluler 4G … 543
• Presisi ( Precision ) digunakan untuk mengukur seberapa akurat model dalam mengidentifikasi positif. Presisi adalah rasio prediksi benar positif terhadap semua prediksi positif yang dibuat. Presisi tinggi menunjukkan bahwa model jarang memberikan prediksi positif yang salah.
P𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6)
• Recall atau disebut juga sebagai sensitivity , yaitu untuk mengukur seberapa baik model dalam mendeteksi semua kasus positif yang sebenarnya. Recall adalah rasio prediksi benar positif terhadap  total  kasus  positif  yang  sebenarnya. Recall tinggi  menunjukkan  bahwa  model berhasil mendeteksi sebagian besar dari kasus positif yang ada.
Recall  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7) • F1 Score dihitung sebagai rata-rata harmonis dari presisi dan recall . F1 Score memberikan gambaran  tentang  keseimbangan  antara  presisi  dan recall ,  dan  berguna  ketika  ada ketidakseimbangan antara kelas positif dan negatif.
F1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 × 𝑃𝑅𝐸𝐶𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁 × 𝑅𝐸𝐶𝐴𝐿𝐿 𝑃𝑅𝐸𝐶𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁+𝑅𝐸𝐶𝐴𝐿𝐿 (8)
Visualisasi  hasil  evaluasi  dilakukan  untuk  memudahkan  pemahaman  data  dan pengambilan  keputusan.  Grafik  dan  plot  dari  metrik  evaluasi  memberikan  wawasan  yang mendalam tentang performa model dan area yang memerlukan penyesuaian lebih lanjut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melalui  tahapan  pemodelan  dengan  pendekatan  metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD), berikut adalah hasil yang diperoleh dari penelitian ini. Namun, bagian pembahasan hanya mencakup proses data mining yang dilakukan.

## 3. 1 Menentukan matriks probabilitas transisi hidden state
Matriks  probabilitas  transisi hidden  state di  hitung  berdasarkan  perpindahan  dari  satu hidden state ke hidden state lainnya dalam periode waktu t hinga t+n. Analisis ini secara khusus berfokus pada data yang diekstraksi dari site dengan id 01SNB0015, dengan observasi KPI adalah Intra  Frekuensi  Handover  Succes  Rate ( Intra  Freq HOSR).  Dari  hasil  percobaan  diperoleh probabilitas transisi dari improved ke maintain adalah 0,1489, dari maintain ke degraded adalah 0,526, dan dari degraded ke improved adalah 0,80. Hal ini mengindikasikan bahwa jaringan yang berada dalam kondisi baik ( improved ) cenderung tetap stabil, namun ada kemungkinan penurunan ke kondisi maintain atau bahkan degraded . Dengan menggunakan python , data transisi hidden state yang dihasilkan seperti pada tabel 2 berikut.
Tabel  2 Matriks probabilitas transisi hidden state Degraded Maintain Improved Degraded 20,00% 0,00% 80,00% Maintain 5,26% 57,89% 36,84% Improved 6,38% 14,89% 78,72%
Secara matematis, matriks transisi untuk hidden state kasus diatas dirumuskan sebagai berikut:
𝐴 = [ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 ] = [ 0,200 0,000 0,800 0,053 0,579 0,368 0,064 0,149 0,787 ] (9)

## 544  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 537 - 548
Dengan  menggunakan library  network  package dari graphviz [16]  diagram  Markov  dapat divisualisasikan seperti yang ditunjukkan dalam gambar 2.
Gambar 2 Probabilitas hidden state

## 3. 2 Menentukan matriks probabilitas emisi
Matriks  probabilitas  emisi  menunjukkan  bahwa  masalah coverage lebih  sering  terjadi dalam kondisi maintain dengan probabilitas 0,9474. Namun perlu diingat bahwa kondisi maintain masih dibawah nilai threshold KPI. Tabel 3 adalah hasil perhitungan matriks probabilitas emisi.
Tabel  3 Matriks probabilitas emisi Coverage Interference OK Degraded 40,00% 0,00% 60,00% Maintain 94,74% 0,00% 5,26% Improved 91,67% 0,00% 8,33%
Transposisi ke format matriks sebagai berikut:
B = [ 𝑏 1 𝑣 1 𝑏 1 𝑣 2 𝑏 1 𝑣 3 𝑏 2 𝑣 1 𝑏 2 𝑣 2 𝑏 2 𝑣 3 𝑏 3 𝑣 1 𝑏 3 𝑣 2 𝑏 3 𝑣 3 ] =   [ 0,40 0,00 0,60 0,9474 0,00 0,0526 0,9167 0,00 0,0833 ] (10)
Visualisasi diagram Markov untuk probabilitas emisi dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Probabilitas emisi

## 3. 3 Menentukan probabilitas awal (pi)
Berdasarkan perhitungan probabilitas emisi, distribusi probabilitas awal dapat diperoleh sebagai berikut.
pi = [ 0,069444 0,263889 0,666667 ] (11)

## 3. 4 Model prediksi dengan viterbi
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari  urutan hidden  state yang  optimal  menggunakan algoritma Viterbi [14]. Algoritma ini bekerja dengan mengidentifikasi sekuen hidden state yang paling  mungkin  berdasarkan  sekuen observation  state .  Pada  setiap  langkah  waktu,  algoritma Viterbi meningkatkan nilai secara iteratif dengan menentukan probabilitas maksimum dari setiap jalur yang mencapai keadaan i pada waktu t. Ini dilakukan dengan memastikan urutan observasi yang benar hingga waktu t, sehingga algoritma ini dapat secara dinamis melacak keadaan dengan probabilitas tertinggi pada setiap tahap.
Setelah menyelesaikan urutan, algoritma Viterbi melakukan backtrack untuk memilih state yang paling dominan pada setiap waktu, membentuk jalur atau sekuen hidden state yang paling mungkin menuju sekuen observasi. Data observasi dalam penelitian ini diperoleh dengan menyaring secara acak dataset berdasarkan siteid . Dengan menggunakan observation state seperti " coverage "  dan  " interference ",  algoritma  ini  mampu  memprediksi  kondisi  jaringan  yang tersembunyi dan tidak dapat diamati langsung.
Proses  penentuan  sekuen hidden  state yang  optimal  melibatkan  beberapa  langkah penting, seperti inisialisasi, rekursi, identifikasi jalur terbaik ( best path ) sekuen hidden state pada waktu  T,  dan  menetapkan  hasil  dari  jalur  terbaik  tersebut.  Langkah-langkah  ini  memastikan bahwa  analisis  yang  dilakukan  akurat  dan  dapat  diandalkan,  memberikan  gambaran  yang  jelas tentang  performa  jaringan  dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  peningkatan kualitas  jaringan  LTE.  Gambar  4  adalah  barisan  prediksi hidden  state yang  terbentuk  dari algoritma viterbi. Hasil ini merupakan data sintetis yang akan dijadikan sebagai dasar prediksi analisa peningkatan performa jaringan selular 4G.
Gambar 4 Barisan prediksi best-path hasil dari algoritma viterbi
546  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 537 - 548

## 3. 4 Evaluasi dan viasualisasi
Tahap  selanjutnya  adalah  evaluasi  hasil  prediksi  menggunakan confusion  matrix [17]. Confusion matrix membantu mengukur kinerja model dengan membandingkan prediksi hidden state dengan kondisi sebenarnya. Matriks ini memberikan informasi tentang jumlah true positives , false positives, true negatives , dan false negatives , yang kemudian digunakan untuk menghitung metrik kinerja seperti akurasi, presisi, recall , dan F1- score .
Pada penelitian ini, hasil nilai masing-masing dari true positif (TP), False Positives (FP), True Negatives (TN) dan False Negatives (FN) adalah 64, 2, 3 dan 3, seperti yang ditunjukan pada gambar 5. Dengan menggunakan persamaan 5,6,7 dan 8 maka dapat diperoleh hasil perhitungan seperti pada tabel 4.
Gambar 5 Jumlah sampel hasil penelitian
Hasil evaluasi ini memberikan gambaran jelas tentang seberapa baik model memprediksi kondisi jaringan, serta area yang perlu ditingkatkan. Visualisasi hasil prediksi membantu dalam memahami  pola  dan  tren  data  secara  lebih  intuitif,  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  yang lebih baik.
Tabel  4 Confusion matrix model prediksi Metrics Percentage % Accuracy 93,06% Precision 96,97% Recall 95,52% F1 Score 96,24%
Visualisasi hasil prediksi membantu memahami pola dan tren data secara lebih intuitif, memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik. Gambar 5 menyajikan wawasan dari hasil prediksi  yang  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  atau  membuat  keputusan  yang  tepat dalam meningkatkan kinerja jaringan seluler 4G. Visualisasi ini memungkinkan identifikasi area yang  memerlukan  perhatian  khusus,  sehingga  tindakan  perbaikan  dapat  diambil  dengan  lebih efektif.
Gambar 6 Pola dan tren dari data sintetis (gabungan hasil prediksi dan real data )

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  yang  diperoleh,  dapat  disarikan  beberapa  poin  penting  yang  mencerminkan kontribusi dan dampak penelitian ini. Berikut adalah poin-poin yang dapat disimpulkan.
1. Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) yang dikombinasikan dengan algoritma Hidden Markov Model (HMM) untuk memprediksi dan meningkatkan kualitas sinyal 4G.
2. Hasil  evaluasi  menggunakan confusion  matrix menunjukkan  bahwa  model  yang dikembangkan memiliki akurasi tinggi dengan nilai 93,06%, presisi 96,97%, recall 95,52%, dan F1 score 96,24%.
3. Model prediksi yang dihasilkan efektif dalam mengidentifikasi indikator kinerja kunci dan tren,  sehingga  dapat  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  untuk  optimasi jaringan.
4. Visualisasi  hasil  prediksi  memberikan  wawasan  yang  berguna  untuk  perencanaan  dan peningkatan performa jaringan seluler 4G.

## 5. SARAN
Penelitian ini memberikan peluang untuk studi lanjutan di masa depan. Berikut adalah beberapa rekomendasi yang perlu dipertimbangkan untuk penelitian berikutnya.
• Untuk  meningkatkan  performa  model  prediksi,  disarankan  untuk  terus  memperbarui  dan menambahkan  data real  time dari  berbagai  lokasi  proyek.  Oleh  karena  itu,  penelitian selanjutnya  perlu  menambahkan  objek-objek  observasi lainnya  yang  berpengaruh  terhadap peningkatan KPI jaringan seluler.
• Penggunaan  teknik data  mining dan machine  learning lainnya,  seperti Random  Forest, Neural  Networks, atau Support  Vector  Machines (SVM),  dapat  dieksplorasi  untuk dibandingkan dengan HMM guna menemukan metode yang paling efektif untuk kasus ini.
• Implementasi  model  prediksi  ini  dapat  diperluas  ke  jaringan  5G  di  masa  depan  untuk memastikan kualitas layanan yang lebih baik dengan teknologi yang lebih baru.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Nokia Indonesia yang telah menyediakan data dan  fasilitas  penelitian.  Semoga  hasil  penelitian  ini  bermanfaat  bagi  pengembangan  ilmu manajemen performa jaringan seluler.
90 92 94 96 98 100 07/05/2024 21/05/2024 04/06/2024 18/06/2024 02/07/2024 16/07/2024 % Date KPI Intra Freq HOSR Intra_f_hosr Intra_f_hosr_Threshold
Intra_f_hosr_prediksi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Pramono, M. D. Ariyanto, L. Alvionita, and M. E. Sulistyo, “ Analysis and optimization of 4G long term evolution (LTE) network in urban area with carrier aggregation technique on 1800 MHz and 2100 MHz frequencies ,” AIP Conf. Proc. , vol. 2217, no. April, 2020, doi: 10.1063/5.0000731.
[2] X.  Shu  and  Y.  Ye,  “ Knowledge  Discovery:  Methods  from  data  mining  and  machine learning ,” Soc.  Sci.  Res. ,  vol.  110,  no.  October  2022,  p.  102817,  2023,  doi: 10.1016/j.ssresearch.2022.102817.
[3] P. Dymarski, Hidden Markov Model , Edited by Przemyslaw Dymarski , no. November. 2011.  [Online].  Available: http://www.intechopen.com/books/show/title/hidden-markov- models-theory-and-applications
[4] M. Thesis and M. E. Haider, “ Machine Learning and KPI Analysis applied to Time-Series Data in Physical Systems: Comparison and Combination ,” no. May, 2021.
[5] R. M. M. Santos, “ Machine Learning Techniques using Key Performance Indicators for the Configuration Optimization of 4G Networks ,” Pdfs.Semanticscholar.Org , vol. 800, pp. 1–10, 1800, [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/eda9/e7b8de05d3f5b11fff25bfce8f31b2175325.pdf [6] A.  S.  Omer,  T.  A.  Yemer,  and  D.  H.  Woldegebreal,  “ Hybrid  K-Mean  Clustering  and Markov  Chain  for  Mobile  Network  Accessibility  and  Retainability  Prediction ,” Eng. Proc. , vol. 18, no. 1, pp. 1–11, 2022, doi: 10.3390/engproc2022018009.
[7] Hendrawan,  “ Accessibility  degradation  prediction  on  LTE/SAE  network  using  discrete time markov chain (DTMC) model ,” J. ICT Res. Appl. , vol. 13, no. 1, pp. 1–18, 2019, doi: 10.5614/itbj.ict.res.appl.2019.13.1.1.
[8] M. Yan, S. Li, C. A. Chan, Y. Shen, and Y. Yu, “ Mobility prediction using a weighted markov  model  based  on  mobile  user  classification ,” Sensors ,  vol.  21,  no.  5,  pp.  1–20, 2021, doi: 10.3390/s21051740.
[9] S.  Chen et  al. ,  “ Large  Vector  Spatial  Data  Storage  and  Query  Processing  Using Clickhouse ,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch. , vol. 48, no. M-1–2023, pp. 65–72, 2023, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-M-1-2023-65-2023.
[10] Y.  Hasija  and  R.  Chakraborty, Python  for  Data  Analysis .  2021.  doi: 10.1201/9781003090113-4-4.
[11] C. Zhang and J. Han, Data Mining and Knowledge Discovery . 2021. doi: 10.1007/978- 981-15-8983-6_42.
[12] C. Johnson, L. Serna, T. Novosad, N. Hathiramani, L. Serna, and C. Johnson, “ LTE FDD Optimization Guidelines ,” pp. 1–255, 2022.
[13] A. T. Jebb, S. Parrigon, and S. E. Woo, “ Exploratory  data  analysis  as  a  foundation  of inductive research ,” Hum. Resour. Manag. Rev. , vol. 27, no. 2, pp. 265–276, 2017, doi: 10.1016/j.hrmr.2016.08.003.
[14] N. G. dan A. Firdaniza, “ Hidden Markov Model ,” Hidden Markov Model , vol. 106, no. 99, pp. 43–48, 2006, doi: 978–979–16353–9–1.
[15] G.  Donald  Allen  and  D.  Goldsby,  “ Confusion  Theory  and  Assessment ,” IJISET- International  J.  Innov.  Sci.  Eng.  Technol. ,  vol.  1,  no.  10,  pp.  436–443,  2014,  [Online]. Available: www.ijiset.com
[16] A. Hagberg, D. Schult, and P. Swart, “ NetworkX Reference (Python) ,” Python Packag. , p. 464, 2011.
[17] A. Ardiansyah, J. Triloka, K. kunci-Pengolahan Citra, D. Kesegaran Buah, and K. Akurasi,
“ Evaluasi Kinerja Model YOLOv8… 357 ,” pp. 357–368, 2024.