This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )
This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )

## Analisis Kualitas Jaringan 4G LTE: Studi Kasus antara Telkomsel dan Tri Melalui Metode Drive Test
Afrizal Yuhanef ∗ , Dikky Chandra, Isnurisi Jurusan Teknik Elektro − Politeknik Negeri Padang
Sumatera Barat, Indonesia
∗ afrizal@pnp.ac.id
Abstract − In the current digital age, 4G Long Term Evolution (LTE) network quality significantly influences consumers’ selection of telecommunication providers. While 4G LTE technology promises rapid data transfer rates, the service quality from each provider might differ, influenced by various factors, including geographical location. To assess the service quality in Nanggalo Subdistrict, Padang City, West Sumatra Province, we carried out a drive test with the Telkomsel and Tri operators. This evaluation centered on the RSRP, SINR, and Throughput parameters, employing the benchmark approach. We utilized the TEMS Pocket software for data gathering and the TEMS Discovery software for data analysis. The findings indicated that the Tri operator outperformed with a SINR percentage of 43 . 17% and Throughput of 83 . 56% . Conversely, the Telkomsel operator registered a SINR of 17 . 58% and Throughput of 36 . 59% . Therefore, based on the data acquired, the Tri operator exhibited superior network performance in the Nanggalo Subdistrict compared to Telkomsel.
Abstrak − Dalam era digital saat ini, kualitas jaringan 4G Long Term Evolution (LTE) menjadi salah satu faktor penting yang mempengaruhi pilihan konsumen dalam memilih operator telekomunikasi. Meskipun teknologi 4G LTE menawarkan kecepatan transfer data yang tinggi, kualitas layanan yang diberikan oleh masing-masing operator bisa berbeda, tergantung pada berbagai faktor termasuk lokasi geografis. Untuk mengevaluasi kualitas layanan di Kecamatan Nanggalo, kota Padang, Provinsi Sumatra Barat, dilakukan drive test dengan menggunakan operator Telkomsel dan Tri . Pengujian ini difokuskan pada parameter RSRP, SINR, dan Throughput dengan metode benchmark . Software TEMS Pocket digunakan untuk pengambilan data, sementara TEMS Discovery digunakan untuk analisis data. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa operator Tri memiliki performa yang lebih baik dengan nilai persentase SINR sebesar 43 . 17% dan Throughput sebesar 83 . 56%. Di sisi lain, operator Telkomsel mencatat nilai SINR sebesar 17 . 58% dan Throughput sebesar 36 . 59%. Dengan demikian, berdasarkan data yang diperoleh, operator Tri menunjukkan kualitas jaringan yang lebih unggul di wilayah Kecamatan Nanggalo dibandingkan dengan Telkomsel .
Kata Kunci − 4G LTE; drive test; RSRP; SINR; Throughput.

## I. P ENDAHULUAN
K EBUTUHAN informasi dan komunikasi masya- rakat Indonesia terus mengalami pertumbuhan dari waktu ke waktu. Sebagai respons, penyedia jasa layanan telekomunikasi seluler terus berinovasi untuk memenuhi kebutuhan konsumen yang semakin bera- gam [1]. Salah satu aspek yang menunjukkan pertum- buhan signifikan adalah kebutuhan akan komunikasi paket data [2]. Sejalan dengan meningkatnya kebutuh- an di bidang telekomunikasi, teknologi seperti 4G LTE (Long-Term Evolution) menjadi esensial bagi pengguna untuk mendapatkan kecepatan transfer data yang opti- mal [3]. Namun, pertumbuhan jumlah pengguna layan- an telekomunikasi ini juga berdampak pada penurunan kualitas jaringan. Untuk mengidentifikasi penyebabnya,
Naskah diterima 07-06-2023, revisi 23-08-2023, terbit online 29-09- 2023. Emitor merupakan Jurnal Teknik Elektro − Universitas Mu- hammadiyah Surakarta yang terakreditasi dengan Sinta 3 beralamat di https://journals2.ums.ac.id/index.php/emitor/index .
dilakukan drive test benchmark [4–7].
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik Kota Pa- dang pada tahun 2019, Kecamatan Nanggalo di Kota Padang, yang merupakan kawasan dengan kepadatan penduduk tinggi, mencatat peningkatan jumlah pen- duduk dari 61 . 559 jiwa di tahun 2018 menjadi 62 . 001 jiwa di tahun 2019 [8]. Peningkatan jumlah penggu- na layanan telekomunikasi di Kecamatan Nanggalo berpotensi menurunkan kualitas layanan. Oleh kare- na itu, penting untuk memastikan bahwa kecepatan jaringan 4G LTE di kawasan ini sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Beberapa keluhan yang sering diterima dari user antara lain adalah ketidakstabilan ja- ringan, kesulitan dalam mengakses data, dan kegagalan koneksi di beberapa titik [9]. Untuk mengatasi perma- salahan tersebut, dilakukan Drive test , sebuah proses pengumpulan data kualitas jaringan secara real-time di lapangan [10, 11]. Hasil dari Drive test ini diharapk- an dapat memberikan informasi penting bagi operator seperti Telkomsel dan Tri, serta pengguna layanannya
doi: 10.23917/emitor.v22i2.22819
mengenai RSRP ( Reference Signal Received Power ), SINR ( Signal Interference to Noise Ratio ), dan Throu- ghput [12].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memban- dingkan kualitas jaringan 4G LTE dari berbagai opera- tor berdasarkan data dari Drive test [13, 14]. Informasi mengenai kekuatan dan kualitas jaringan dari masing- masing operator diharapkan dapat menjadi referensi dalam upaya peningkatan kualitas sinyal dan sebagai pertimbangan bagi pengguna di daerah tersebut dalam memilih operator yang menawarkan pelayanan terbaik.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Nanggalo pada bulan Agustus 2022. Lokasi ini dipilih berda- sarkan prevalensi pengguna operator Telkomsel dan Tri, serta adanya laporan mengenai kegagalan akses jaringan internet. Untuk memeriksa kualitas sinyal 4G LTE , penelitian menggunakan operator Telkomsel dan Tri. Data dikumpulkan dengan alat Drive test berna- ma TEMS Pocket, yang dioperasikan dari kendaraan yang bergerak mengikuti jalur tertentu. Pengambilan data dilakukan pada jam-jam sibuk dan diulangi mini- mal dua kali untuk memastikan keakuratan. Parameter kualitas yang diukur meliputi RSRP, SINR, dan Throu- ghput [15].
Dalam proses Drive test , metode dedicated mode diterapkan saat MS (Mobile Station) aktif dan bergerak, khususnya saat proses download. Data yang dikum- pulkan dianalisis dengan software TEMS Discovery untuk memahami kualitas jaringan sesuai dengan tuju- an penelitian [16]. Seluruh pengambilan data dilakuk- an dengan pendekatan Drive test benchmarking [13], dengan kedua operator (Telkomsel dan Tri) hanya me- nerima jaringan 4G [10, 17].
Perlengkapan yang digunakan dalam Drive test meliputi smartphone , sim card , GPS, laptop , dan do- ngle . Jalur yang akan ditempuh ditentukan melalui software Google Earth, dengan setiap jalur diberi war- na berbeda untuk kemudahan identifikasi.
Setelah jalur ditentukan, data dikumpulkan untuk menangani permasalahan yang diteliti. Software TEMS Pocket digunakan untuk mengumpulkan data kualitas jaringan, termasuk RSRP, SINR, dan Throughput [18, 19]. Kedua operator, Telkomsel dan Tri, diuji dengan jaringan 4G LTE tanpa melakukan lock frequency . Data yang diperoleh kemudian diproses dengan software TEMS Discovery [20].

## Gambar 1: Diagram Alur Penelitian

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN D ISKUSI
i. Pengukuran RSRP
Berdasarkan rentang nilai RSRP ( Reference Signal Re- ceived Power ) terdapat 5 indikator warna yang dimiliki, yang mana setiap warna mempunyai indikator level yang berbeda. Pada indikator Biru kekuatan peneri- maan sinyal dikategorikan sangat baik apabila berkisar antara − 75 dBm hingga 0 dBm. Pada indikator Hijau dikategorikan baik apabila berkisar antara − 85 dBm hingga − 75 dBm. Pada indikator Kuning dikategorikan cukup baik apabila berkisar antara − 100 dBm hingga − 85 dBm. Indikator orange dikategorikan cukup buruk apabila berkisar antara − 110 dBm hingga − 100 dBm. Indikator merah dikategorikan sangat buruk apabila berkisar antara < − 110 dBm.
Untuk pengukuran operator Telkomsel, hasil Dri- ve test pada parameter RSRP dari operator Telkomsel di Kecamatan Nanggalo berisi sampel-sampel yang merupakan kuat sinyal yang diterima oleh UE sesu- ai dengan jalur yang diukur yang ditampilkan berupa titik-titik warna yang menunjukkan kualitas jaringan di daerah tersebut baik hingga buruk suatu jaringan. Pada operator Telkomsel didapatkan 512 sampel yang terukur. Untuk range nilai dari RSRP dibagi dalam 5 kategori warna yang berbeda [21], sehingga dari 512
Gambar 2: Jalur Drive Test BTS Nanggalo Pada Google Earth
Gambar 3: Worksheet TEMS Discovery
sampel terdapat 26 sampel indikator Biru dengan per- sentase 5 . 08% berada pada range − 75 dBm hingga 0 dBm dengan kategori sangat baik. Indikator Hijau se- banyak 185 sampel dengan persentase 36 . 13% berada pada range − 85 dBm hingga − 75 dBm dengan katego- ri baik. Indikator Kuning sebanyak 248 sampel dengan persentase 48 . 44% berada pada range − 100 dBm hing- ga − 85 dBm dengan kategori cukup baik. Indikator Orange sebanyak 51 sampel dengan persentase 9 . 96% berada pada range − 110 dBm hingga − 100 dBm de- ngan kategori cukup buruk. Indikator Merah sebanyak 2 sampel dengan persentase 0 . 39% berada pada range < − 110 dBm dengan kategori sangat buruk. Sehingga dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa para- meter RSRP operator Telkomsel di daerah Kecamatan Nanggalo memiliki sampel terbanyak pada indikator warna kuning dengan kategori cukup baik untuk level penerimaan daya pada daerah tersebut dengan rata-rata wilayahnya berada pada range − 100 dBm hingga − 85 dBm.
Untuk operator Tri, maka didapatkan 512 sampel yang terukur. Untuk range nilai dari RSRP dibagi da- lam 5 kategori warna yang berbeda, sehingga dari 512 sampel terdapat 52 sampel indikator Biru dengan per- sentase 10 . 16% berada pada range − 75 dBm hingga 0 dBm dengan kategori sangat baik. Indikator Hijau sebanyak 147 sampel dengan persentase 28 . 71% ber- ada pada range − 85 dBm hingga − 75 dBm dengan

## Gambar 4: RSRP Operator Telkomsel
Gambar 5: RSRP Operator Tri
kategori baik. Indikator Kuning sebanyak 241 sampel dengan persentase 47 . 07% berada pada range − 100 dBm hingga − 85 dBm dengan kategori cukup baik. In- dikator Orange sebanyak 66 sampel dengan persentase 12 . 89% berada pada range − 110 dBm hingga − 100 dBm dengan kategori cukup buruk. Indikator Merah sebanyak 6 sampel dengan persentase 1 . 17% berada pada range < − 110 dBm dengan kategori sangat buruk. Sehingga dari penjelasan tersebut dapat diketahui bah- wa parameter RSRP operator Tri di daerah Kecamatan Nanggalo memiliki sampel terbanyak pada indikator warna kuning dengan kategori cukup baik untuk level penerimaan daya pada daerah tersebut, dengan rata-rata wilayahnya berada pada range − 100 dBm hingga − 85 dBm.

## ii. Pengukuran SINR
Berdasarkan rentang nilai SINR ( Signal to Interference Noise Ratio ) pada terdapat 4 indikator warna yang di- miliki, yang mana setiap warna mempunyai indikator level yang berbeda [22]. Indikator Biru kekuatan sinyal
Gambar 6: SINR Operator Telkomsel
dikategorikan sangat baik apabila > = 20 dB . Indikator Hijau dikategorikan baik apabila berkisar antara 13 dB hingga 20 dB. Indikator Kuning dikategorikan cukup buruk apabila berkisar antara 0 dB hingga 13 dB. In- dikator Merah dikategorikan sangat buruk apabila < 0 dB.
Untuk operator Telkomsel di Kecamatan Nangga- lo berisi sampel-sampel yang merupakan kuat sinyal yang diterima oleh UE sesuai dengan jalur yang di- ukur yang ditampilkan berupa titik-titik warna yang menunjukkan kualitas jaringan di daerah tersebut baik hingga buruk suatu jaringan. Pada operator Telkom- sel didapatkan 512 sampel yang terukur. Untuk range nilai dari SINR dibagi dalam 4 kategori warna yang berbeda, sehingga dari 512 sampel terdapat 2 sampel indikator Biru dengan persentase 0 . 39% berada pada range > = 20 dB dengan kategori sangat baik. Indikator Hijau sebanyak 88 sampel dengan persentase 17 . 19% berada pada range 13 dB hingga 20 dB dengan kategori baik. Indikator Kuning sebanyak 346 sampel dengan persentase 67 . 58% berada pada range 0 dB hingga 13 dB dengan kategori cukup buruk. Indikator Merah seba- nyak 76 sampel dengan persentase 14 . 84% berada pada range < 0 dB dengan kategori sangat buruk. Sehingga dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa para- meter SINR operator Telkomsel di daerah Kecamatan Nanggalo memiliki sampel terbanyak pada indikator warna Kuning dengan kategori cukup buruk sesuai de- ngan standar nilai parameter SINR. Dengan rata-rata wilayahnya pada range 0 dB hingga 13 dB.
Untuk operator Tri didapatkan 512 sampel yang terukur. Untuk range nilai dari SINR dibagi dalam 4 kategori warna yang berbeda, sehingga dari 512 sampel terdapat 28 sampel indikator Biru dengan persentase 5 . 47% berada pada range > = 20 dB dengan kategori sangat baik. Indikator Hijau sebanyak 193 sampel de- ngan persentase 37 . 7% berada pada range 13 dB hingga

## Gambar 7: Throughput Operator Telkomsel
20 dB dengan kategori baik. Indikator Kuning seba- nyak 265 sampel dengan persentase 51 . 76% berada pada range 0 dB hingga 13 dB dengan kategori cukup buruk. Indikator Merah sebanyak 26 sampel dengan persentase 5 . 08% berada pada range < 0 dB dengan kategori Sangat buruk. Sehingga dari penjelasan ter- sebut dapat diketahui bahwa parameter SINR operator Tri di daerah Kecamatan Nanggalo memiliki sampel terbanyak pada indikator warna Kuning dengan katego- ri cukup buruk sesuai dengan standar nilai parameter SINR. Dengan rata-rata wilayahnya pada range 0 dB hingga 13 dB.

## iii. Hasil Drivetest Parameter Throughput
Berdasarkan rentang nilai Throughput terdapat 5 in- dikator warna yang dimiliki, yang mana setiap warna mempunyai indikator level yang berbeda [21]. Pada indikator Ungu kekuatan penerimaan sinyal dikatego- rikan sangat baik apabila berkisar > = 65000 kbps. Pa- da indikator Biru dikategorikan baik apabila berkisar antara 40000 Kbps hingga 65000 Kbps. Pada indika- tor Hijau dikategorikan cukup baik apabila berkisar antara 10000 Kbps hingga 40000 Kbps. Indikator Ku- ning dikategorikan cukup buruk apabila berkisar antara 2000 Kbps hingga 10000 Kbps. Indikator Merah dika- tegorikan sangat buruk apabila berkisar antara < 2000 Kbps.
Hasil Drive test pada parameter Throughput da- ri operator Telkomsel di Kecamatan Nanggalo dapat dilihat kecepatan download Throughput terdapat jum- lah sampel yang didapatkan 511 sampel yang terukur. Untuk kecepatan nilai dari Throughput dibagi dalam 5 kategori warna yang berbeda, sehingga dari 511 sam- pel terdapat 7 sampel indikator ungu dengan persentase 1 . 37% dengan kecepatan > = 65000 kbps dengan kate- gori sangat baik. Indikator Biru sebanyak 25 sampel dengan persentase 4 . 89% berada kecepatan 40000 kbps
Gambar 8: Throughput Operator Tri
hingga 65000 kbps dengan kategori baik. Indikator Hi- jau sebanyak 155 sampel dengan persentase 30 . 33% kecepatan 10000 kbps hingga 40000 kbps dengan kate- gori cukup baik. Indikator Kuning sebanyak 206 sam- pel dengan persentase 40 . 31% kecepatan 2000 kbps hingga 10000 kbps dengan kategori cukup buruk. Indi- kator Merah sebanyak 118 sampel dengan persentase 23 . 09% berada pada kecepatan < 2000 kbps dengan ka- tegori Sangat Buruk. Sehingga dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa parameter Througput operator Telkomsel di daerah Kecamatan Nanggalo memiliki sampel terbanyak pada indikator warna Kuning dengan kategori cukup buruk sesuai dengan standar nilai para- meter Throughput dengan range kecepatan download nya 2000 kbps hingga 10000 kbps.
Hasil drivetest pada parameter Throughput dari operator Tri di Kecamatan Nanggalo, kecepatan do- wnload Throughput terdapat jumlah sampel yang dida- patkan 505 sampel yang terukur. Untuk kecepatan nilai dari Throughput dibagi dalam 5 kategori warna yang berbeda, sehingga dari 505 sampel terdapat 5 sampel indikator Ungu dengan persentase 0 . 99% dengan ke- cepatan > = 65000 kbps dengan kategori sangat baik. Indikator Biru sebanyak 115 sampel dengan persenta- se 22 . 7% berada kecepatan 40000 kbps hingga 65000 kbps dengan kategori baik. Indikator Hijau sebanyak 302 sampel dengan persentase 59 . 8% kecepatan 10000 kbps hingga 40000 kbps dengan kategori cukup baik. Indikator Kuning sebanyak 56 sampel dengan persen- tase 11 . 09% kecepatan 2000 kbps hingga 10000 kbps dengan kategori cukup buruk. Indikator Merah seba- nyak 27 sampel dengan persentase 5 . 35% berada pada kecepatan < 2000 kbps dengan kategori Sangat Bu- ruk. Sehingga dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa parameter Throughput operator Tri di daerah Kecamatan Nanggalo memiliki sampel terbanyak pa- da indikator warna Hijau dengan kategori cukup baik
Gambar 9: Perbandingan Nilai RSRP
Gambar 10: Perbandingan Nilai SINR
sesuai dengan standar nilai parameter Throughput de- ngan range kecepatan download nya 10000 kbps hingga 40000 kbps.

## iv. Perbandingan Kualitas Jaringan: Telkomsel vs Tri
Nilai RSRP pada operator Telkomsel lebih baik dari pa- da operator Tri dengan selisih nilai 3 . 71%. Karna pada operator Telkomsel memiliki serving cell band Frequ- ency 900 Mhz. Frekuensi 900MHz memiliki kapasitas rendah sehingga user yang dilayaninya mendapatkan power sinyal lebih besar. Nilai RSRP pada operator Tel- komsel lebih baik dari pada operator Tri dengan selisih nilai 3 . 71%. Karna pada operator Telkomsel memili- ki serving cell band Frequency 900 Mhz. Frekuensi 900MHz memiliki kapasitas rendah sehingga user yang dilayaninya mendapatkan power sinyal lebih besar.
Nilai SINR pada operator Telkomsel lebih buruk dari pada operator Tri dengan selisih nilai 25 . 59%. Hal ini disebabkan karna pada operator Telkomsel terdapat Kegagalan saat handover intra frequency yang menye- babkan nilai SINR nya rendah.
Perbandingan Throughput jaringan 4G operator Telkomsel dan operator Tri menggunakan nilai dari range cukup baik. Nilai Throughput pada operator Tel- komsel lebih buruk dari pada operator Tri dengan seli-
Gambar 11: Perbandingan Throughput
sih nilai 46 . 97%. Karna SINR dari operator Telkomsel nilainya rendah. Parameter SINR mempengaruhi nilai throughput, semakin besar nilai SINR semakin tinggi nilai throughput nya begitu juga sebaliknya semakin kecil nilai SINR semakin rendah throughput-nya.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan standar KPI dapat dibandingkan daerah kecamatan Nanggalo yaitu pada parameter RSRP target KPI ≥ − 100 dBm harus mencapai 90%, pada operator Telkomsel didapatkan nilai dengan persentase 89 . 65% dan Tri dengan nilai persentase 85 . 94%. Sehingga ham- pir memenuhi target KPI. Pada parameter SINR target KPI ≥ 0dB harus mencapai 80%, dengan operator Tel- komsel memiliki nilai persentase 85 . 16% sedangkan operator Tri dengan nilai persentase 94 . 93% telah me- menuhi target KPI. Dan pada Parameter Throughput target KPI ≥ 2000 Kbps harus mencapai 80%, pada operator Telkomsel nilai persentase 76 . 9% dan operator Tri nilai persentase 94 . 65%. Maka operator Telkomsel pada parameter Throughput belum memenuhi target KPI. Dari hasil perbandingan didapatkan pada Keca- matan Nanggalo untuk operator Tri memiliki kualitas yang lebih baik. Hal ini dapat dilihat pada parameter SINR memiliki persentase 43 . 17% dan Throughput de- ngan persentase 83 . 56% sedangkan pada operator Tel- komsel memiliki nilai SINR dengan persentase 17 . 58% dan Throughput dengan persentase 36 . 59%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Fahlevi and N. S. Alharbi, “The used of technology to improve health social security agency services in indonesia,” in 3rd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2021 , 2021, pp. 1–5.
[2] P. Jones, M. Wynn, D. Hillier, and D. Comfort, “The sustaina- ble development goals and information and communication technologies,” Indones. J. Sustain. Account. Manag. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2017.
[3] E. O’Connell, D. Moore, and T. Newe, “Challenges associa- ted with implementing 5g in manufacturing,” Telecom , vol. 1, no. 1, pp. 48–67, 2020.
[4] N. Evalina, “Analisis perbandingan kualitas jaringan 4g lte operator x dan y di wilayah kampus utama umsu,” Teknol. Rekayasa Jar. Telekomun. , vol. 1, no. 1, pp. 13–20, 2021.
[5] W. Lv, S. Wu, C. Jiang, Y. Cui, X. Qiu, and Y. Zhang, “Decen- tralized blockchain for privacy-preserving large-scale contact tracing,” arXiv preprint arXiv:2007.00894 , 2020.
[6] B. S. Awoyemi, A. S. Alfa, and B. T. Maharaj, “Resource op- timisation in 5g and internet-of-things networking,” Wireless personal communications , vol. 111, pp. 2671–2702, 2020.
[7] A. Mendiola, J. Astorga, E. Jacob, and K. Stamos, “Enhan- cing network resources utilization and resiliency in multi- domain bandwidth on demand service provisioning using sdn,” Telecommunication Systems , vol. 71, no. 3, pp. 505– 515, 2019.
[8] BPS. (2020) Badan pusat statistik kota malang (statistics of malang municipality). [Online]. Ava- ilable: https://malangkota.bps.go.id/indicator/16/158/1/ jumlah-wisatawan-mancanegara-di-kota-malang.html
[9] J. H. Jo, P. K. Sharma, J. C. S. Sicato, and J. H. Park, “Emer- ging technologies for sustainable smart city network security: Issues, challenges, and countermeasures,” J. Inf. Process. Syst. , vol. 15, no. 4, pp. 765–784, 2019.
[10] P. Uthansakul, P. Anchuen, M. Uthansakul, and A. A. Khan, “Estimating and synthesizing qoe based on qos measurement for improving multimedia services on cellular networks using ann method,” IEEE Trans. Netw. Serv. Manag. , vol. 17, no. 1, pp. 389–402, 2020.
[11] E. S. Agatha, Y. Saragih, I. Lammada, A. Wijaya, O. M. Aprillia, and N. T. N. Van, “Redesign of application with no- tification of 4g drive test results cellular network case study area coverage of universitas singaperbangsa karawang,” in Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Tech- nol. , 2020, pp. 302–305.
[12] D. Chandra, Zurnawita, S. Yusnita, D. Meidelfi, and A. F. Kasmar, “The optimization of pci interference in the 4g lte network in padang,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 5, no. 3, pp. 256–263, 2021.
[13] P. Harahap, F. I. Pasaribu, and C. A. Siregar, “Network quality comparison 4g lte x and y in campus umsu,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1858, no. 1, 2021.
[14] I. Shayea et al. , “Performance analysis of mobile broadband networks with 5g trends and beyond: Urban areas scope in malaysia,” IEEE Access , vol. 9, pp. 90 767–90 794, 2021.
[15] A. C. Ekeocha, P. Elechi, and O. C. Nosiri, “Performance analysis of kpi’s of a 4g network in a selected area of port harcourt, nigeria,” Trends J. Sci. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 44–50, 2021.
[16] U. J. Ekah, J. Iloke, E. Obi, and I. Ewona, “Measurement and performance analysis of signal-to-interference ratio in wireless networks,” Asian J. Adv. Res. Reports , vol. 16, no. 3, pp. 22–31, 2022.
[17] P. Torres et al. , “Data analytics for forecasting cell congestion on lte networks,” in TMA 2017 - Proc. 1st Netw. Traffic Meas. Anal. Conf. , 2017.
[18] R. Zhohov. (2018) Evaluating quality of experience and real-time performance of industrial internet of things. [Online]. Available: https://www.diva-portal.org/smash/get/ diva2:1259077/FULLTEXT01.pdf
[19] D. Minovski, N. Ogren, K. Mitra, and C. Ahlund, “Throu- ghput prediction using machine learning in lte and 5g ne- tworks,” IEEE Trans. Mob. Comput. , vol. 22, no. 3, pp. 1825– 1840, 2023.
[20] A. Anthony. (2016) Empirical study of users acceptance factors for 4g service: In context of indonesia. [Online]. Available: https://s-space.snu.ac.kr/handle/10371/122619
[21] X. Wu, D. C. O’Brien, X. Deng, and J. P. M. G. Linnartz, “Smart handover for hybrid lifi and wifi networks,” IEEE Trans. Wirel. Commun. , vol. 19, no. 12, pp. 8211–8219, 2020.
[22] D. Chandra, S. Yusnita, D. B. Sitepu, A. Mursydan, and D. Meidelfi, “Lte network area coverage on fdd and tdd te- chnology,” Int. J. Adv. Sci. Comput. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 21–33, 2020.