Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 2 No. 1 (2021) 24 – 32 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Analisis Trafik Pengguna XL Axiata Jakarta Selama Pandemi Covid-19 dengan Menggunakan Metode Regresi Linier
Diana Dyah Damayanti 1 , Theresiawati 2 , Kraugusteeliana 3 1,2,3 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta
1 diana@upnvj.ac.id, 2 theresiawati@upnvj.ac.id, 3 gusteeliana@gmail.com

## Abstract
2020 is a very disturbing year for the whole world because in 2020 there is a deadly virus, the virus is called Covid-19. The Indonesian  government  has  a  strategy  to  deal  with  the  Covid-19  virus,  namely  by  implementing  Large-Scale  Social Restrictions (PSBB). Where the implementation of this PSBB requires residents to do more activities at home. To carry out activities  at  home,  internet  access  is  needed.  Therefore,  providers  are  the  companies  that  benefit  the  most,  providers  are companies  that  provide  internet  services,  one  of  which  is  XL  Axiata.  During  the  Covid-19  pandemic,  XL  Axiata  company wants to conduct analysis for XL Axiata in the next year, whether the traffic of XL Axiata users has increased or decreased and  how  many  devices  need  to  be  upgraded  or  safe.  In  conducting  this  analysis,  it  is  necessary  to  perform  fast  data processing, data processing using the Data Mining method with Linear Regression techniques. The data to be processed will be obtained from the XL Axiata company, namely XL Axiata traffic data. By processing data using Linear Regression results in  future  predictions,  the  West  Jakarta  Municipality  has  increased  per  week  by  an  average  of  0.12%,  the  East  Jakarta Municipality has decreased per week by an average of 0.27%, the Central Jakarta Municipality experiences the decline per week by an average of 2.31%, the South Jakarta Municipality experienced an increase per week by an average of 1.17%, and in the North Jakarta Municipality it decreased per week by an average of 0.12%.
Keywords: Covid-19, XL Axiata, Linear Regression, User Traffic, Data Mining

## Abstrak
Tahun  2020  merupakan  tahun  yang  sangat  meresahkan  bagi  seluruh  dunia  karena  pada  tahun  2020  terdapat  virus  yang mematikan, virus tersebut disebut Covid-19. Pemerintah Indonesia mempunyai strategi untuk menanggulani virus Covid-19, salah  satu  strategi  yang  dilakukan  yaitu  dengan  memberlakukannya  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  Dengan diberlakukannya  PSBB  ini  mengharuskan  penduduk  untuk  lebih  banyak  melakukan  kegiatan  di  rumah.  Untuk  melakukan kegiatan  dirumah  perlu  adanya  akses  internet.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang  telekomunikasi merupakan  perusahaan  yang  paling  diuntungkan,  salah  satunya  yaitu  XL  Axiata.  Selama  pandemi  XL  Axiata  ingin mengetahui  jumlah  trafik  pengguna  XL  Axiata,  apakah  selama  pendemi  ini  mengalami  peningkatan  atau  penurunan.  Oleh sebab  itu,  perusahaan  XL  Axiata  ingin  melakukan  analisis untuk trafik pengguna  XL  Axiata  tahun  ke  depan,  apakah  trafik pengguna XL Axiata mengalami peningkatan atau penurunan dan berapa perangkat yang perlu diperbaruhi atau aman. Dalam melakukan  analisis  tersebut  perlu  melakukan  pengolahan  data  yang  cepat,  pengolahan  data  menggunakan  metode  Data Mining dengan teknik Regresi Liniar. Data yang akan diolah di dapat dari perusahaan XL Axiata yaitu data trafik XL Axiata. Dengan pengolahan data menggunakan Regresi Linier menghasilkan prediksi ke depan, pada Kodya Jakarta Barat mengalami kenaikan per minggu dengan rata-rata 0,12%, pada Kodya Jakarta Timur mengalami penurunan per minggu dengan rata-rata 0,27%,  pada  Kodya  Jakarta  Pusat  mengalami  penurunan  per  minggu  dengan  rata-rata  2,31%,  pada  Kodya  Jakarta  Selatan mengalami kenaikan per minggu dengan rata-rata 1,17%, dan pada Kodya Jakarta Utara mengalami penurunan per minggu dengan rata-rata 0,12%.
Kata kunci: Covid-19, XL Axiata, Regresi Linier, Trafik Pengguna, Data Mining

## 1. Pendahuluan
Tahun  2020  merupakan  tahun  yang  sangat  meresakan bagi  seluruh  dunia  dikarenakan  virus  yang  menyerang manusia dan berujung kematian. Virus tersebut disebut dengan Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) atau juga disebut Covid-19.  Virus  Covid-19  merupakan  penyakit menular  yang  penularannya  sangat  cepat,  sehingga
penyakit  tersebut  telah  menyebar  hampir  ke  seluruh dunia dan mengakibatkan pandemi yang berkelanjutan. Indonesia  merupakan  salah  satu  Negara  yang  juga terserang  virus  Covid-19.  Melihat  jumlah  pasien  yang terus bertambah, pemerintah mempunyai strategi untuk menanggulangi  Covid-19,  salah  satu  strategi  yang dilakukan  pemerintah  yaitu  dengan  melakukan  PSBB,
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 1 No. 2 (2020)
PSBB  merupakan  singkatan  dari  Pembatasan  Sosial Berskala Besar.
Dengan  diberlakukannya  PSBB  maka  setiap  orang harus  berjarak  antar  satu  dengan  yang  lain  dengan minimal  jarak  1  meter  dan  mengurangi  kerumunan  di tempat  umum.  Oleh  karena  itu,  banyak  kegiatan  yang harus dilakukan dari rumah, seperti sekolah dan bekerja dari  rumah,  banyaknya  kegiatan  dari  rumah  ini memerlukan  internet  untuk  mengakses  pekerjaan  dan tugas sekolah. Oleh sebab itu, di masa pandemi Covid- 19  ini,  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang telekomunikasi  merupakan  perusahaan  yang  paling diuntungkan, seperti XL Axiata.
XL  Axiata  mempunyai  data  pengguna  di  setiap tahunnya,  data  tersebut  digunakan  untuk melihat  trafik pengguna  XL  Axiata  yang  nantinya  dari  data  tersebut dapat melakukan  pembaruan perangkat apabila pengguna  melebihi  kapasitas.  XL  Axiata  memerlukan metode  untuk  mengolah  data  trafik  pengguna  yang banyak dan cepat. Metode yang tepat untuk pengolahan data  tersebut,  yaitu  menggunakan  metode  data  mining dengan menggunakan teknik Regresi Linier.
Teknik  Regresi  Linier  digunakan  untuk  melihat  trafik pengguna XL Axiata ke depan selama Covid-19. Hasil pengolahan  data  tersebut  akan  digunakan  untuk mengategorikan  perangkat,  yaitu  perangkat  dalam keadaan aman dan butuh pembaruhan. Selain itu, hasil yang  di  dapat  berupa  pola  yang  nantinya  akan dilakukan  analisis  dan  menghasilkan  keputusan  bagi XL  Axiata.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  metode  Regresi  Linier  dapat  melakukan prediksi  untuk  data  trafik  pengguna  XL  Axiata.  Selain itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah pengguna  XL  Axiata  selama  pandemi  covid-19  dan menentukan  jumlah  perangkat  yang  perlu  dilakukan perbaruhan atau dalam keadaan aman.

## Analisis
Menurut  Pengertian  analisis  adalah  suatu  cara  untuk memisah-misahkan dari suatu unit yang utuh dibagi ke beberapa  bagian-bagian  unit  terkecil  [8].  Analisis adalah  suatu  kegiatan  atau  cara  untuk  memisah- misahkan  dari  sesuatu  yang  ada  atau  secara  utuh  ke dalam beberapa bagian dan dapat mengenal antarbagian tersebut secara menyeluruh.
Regresi Linear
Model  regresi  linear  sederhana  adalah  suatu  peluang atau  kemungkinan  yang  terjadi  antara  dua  variabel  di mana  salah  satu  variabel  disebut  dengan  variabel  yang mempengaruhi variabel lain. Variabel yang mempengaruhi disebut variabel independen, sedangkan variabel  yang  dipengaruhi  disebut  variabel  dependen.
[9]
2. Metode Penelitian
Metode Penelitian dirancang sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode pengumpulan data dokumen. Dokumen tersebut diperoleh dari perusahaan PT.  XL  Axiata,  Tbk  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian.
b. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mencari informasi yang berkaitan  dengan  tugas  akhir  ini.  Pencarian  informasi tersebut  dapat  dilakukan  dengan  mempelajari  jurnal- jurnal,  membaca  buku  atau e-book ,  mencari  artikel berkaitan dengan penelitian.
c. Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  untuk  mengubah  data menjadi format yang dibutuhkan sehingga data tersebut dapat  diolah  dengan  menggunakan  aplikasi  Google Colab. Pengolahan data dilakukan berdasarkan pengelompokkan  data  pengguna  XL  Axiata  dari perusahaan PT. XL Axiata dari tahun 2019-2020.
d. Penerapan Teknik Regresi Linier
Berikut  langkah-langkah  penerapan  teknik  Regresi Linier:
Gambar 2. Tahapan Teknik Regresi Linier
1. Menentukan  variabel  independen  (x)  dan  variabel dependen  (y).  Pada  penelitian  ini,  variabel
independen  adalah  minggu  dan  variabel  dependen adalah kapasitas . 2. Melakukan pengelompokan data agar data yang ada tidak  mengalami  gangguan  selama  melakukan proses  data  yang  disebabkan  oleh  permasalahan pada data tersebut.
3. Mencari  dan  menentukan  konstanta  (a)  dan koefisien (b) dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut.
𝑎  = (∑ 𝑦)(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥) 2 (1)
𝑏  = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥) 2 (2)
Dengan a adalah konstanta, b adalah koefisien atau intersep, x adalah variabel independen, dan y adalah variabel dependen.
4. Melakukan  regresi  linier  dengan  menggunakan Google  Colab  dan  dapat  menggunakan  rumus  dari regresi  linier.  Berikut  adalah  rumus  dari  regresi linier.
𝑌 = 𝑎  + 𝑏𝑋 (3)
Dengan  a  adalah  konstanta  dan  b  adalah  koefisien atau intersep.
e. Hasil Prediksi
Setelah melakukan pengolahan data dengan menggunakan  teknik  regresi  linier  akan  menghasilkan prediksi  tahun  2020-2021.  Setelah  menghasilkan  data tersebut  maka  akan  dilakukan  pengecekan  akurasi dengan  menggunakan  metode Mean  Squared  Error . Dimana  metode  tersebut  untuk  menentukan  apakah teknik  regresi  linier  baik  untuk  data  XL  Axiata. Mean Squared  Error dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑀𝑆𝐸  = ∑(𝑋𝑡−𝑆𝑡)2 𝑛
(4)
Dengan  X t adalah  data  aktual,  S t adalah  data  hasil peramalan dan n adalah jumlah periode.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data dilakukan dengan teknik regresi linier yang  diolah  oleh  Google  Colab  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman python .  Bahasa  pemrograman python adalah  bahasa  pemrograman  yang  dapat memberikan  informasi  dan  mempunyai  banyak kegunaan  dengan  melakukan  membaca  kode-kode  [1]. Data  yang  diolah  yaitu  data  Kodya  Jakarta  Barat,  data Kodya  Jakarta  Timur,  data  Kodya  Jakarta  Pusat,  data Kodya Jakarta Selatan, data Kodya Jakarta Utara.
3.1 Kodya Jakarta Barat
Dari  data  yang  ada,  dilakukan  pengelompokkan  data kodya  jakarta  barat  tahun  2019  dan  tahun  2020  yang diperoleh  dari  perusahaan  XL  yang  akan  dilakukan
analisis.  Data  pada  Tabel  1.  dan  Tabel  2.  terdapat kolom tahun, minggu sebagai variabel independen, dan kapasitas sebagai variabel dependen.
Tabel 1. Data Kodya Jakarta Barat Tahun 2019 Tahun Week Capacity 2019 1 15,375147 2019 2 12,826944 2019 3 12,700355 2019 4 13,175316 2019 5 13,607015 … … … 2019 48 16,306196 2019 49 16,947786 2019 50 16,090121 2019 51 15,013579 2019 52 15,629372 Tabel 2. Data Kodya Jakarta Barat Tahun 2020 Tahun Week Capacity 2020 1 13,628027 2020 2 14,569876 2020 3 15,110653 2020 4 15,990642 2020 5 15,923735 … … … 2020 41 14,583694 2020 42 13,649479 2020 43 12,002101 2020 44 12,042088 2020 45 11,674413
Data-data  yang  sudah  dikelompokan  akan  dilakukan analisis  untuk  tahun  2020  s.d  tahun  2021.  Pengolahan menggunakan Google  Colab dengan  metode  regresi linear. Dari pengolahan data yang dilakukan di Google Colab dengan  bahasa  pemrograman python maka pada kodya  jakarta  barat  tahun  2019  mendapatkan  intersep sebesar 12.918118038461536 dan mendapatkan koefisien  sebesar  0.0866805.  Sedangkan  pada  kodya jakarta barat tahun 2020 mendapatkan koefisien sebesar -0.04066396 dan intersep sebesar 16.434645040404046. Maka mendapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 3. Prediksi Kodya Jakarta Barat Tahun 2020
Titik  biru  pada  Gambar  3.  Dan  Gambar  4.  merupakan sebaran data Kodya Jakarta Barat tahun 2020 dan garis merah pada grafik merupakan data untuk tahun 2021.
Tabel 3. Capacity Kodya Jakarta Barat Tahun 2020 s.d Tahun 2021
Tabel 3. merupakan hasil dari pengolahan data dengan menggunakan  data  tahun  2019  dan  tahun  2020  yang menghasilkan  kapasitas  untuk  tahun  2020  dan  tahun 2021. Dari hasil pengolahan data di atas dapat diambil kesimpulan  bahwa  jumlah  pengguna  XL  Axiata  pada tahun  2020  sampai  2021  di  Kota  Kodya  Jakarta  Barat mengalami kenaikan dengan rata-rata kenaikan sebesar 0,12%.

## Gambar 5. Grafik Kodya Jakarta Barat
Pada  gambar  5.  merupakan  grafik  kapasitas  untuk tahun  2020  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-52  dan tahun  2021  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-45.  Dari grafik tersebut dapat dilakukan analisis dan pengambilan  keputusan  untuk  XL  Axiata.  Data kapasitas pada  Gambar  5.  dapat  digunakan  untuk menentukan perangkat XL Axiata dalam keadaan aman atau butuh perbaruhan.
Gambar 6. Diagram Kebutuhan Perangkat Kodya Jakarta Barat
Gambar  6.  merupakan  diagram  yang  digunakan  untuk menjelaskan  perangkat  XL  Axiata.  Setelah  melakukan pengolahan  data  dan  menghasilkan  Tabel  3.  dimana data  kapasitas  dapat  digunakan  untuk  mengetahui apakah  perangkat  dalam  keadaan  aman atau  butuh diperbaruhi.  Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa  pada perangkat Kodya Jakarta Barat terdapat 12% perangkat dalam  keadaan  aman dan  88%  perangkat  butuh diperbaruhi.
3.2 Kodya Jakarta Timur
Dari  data  yang  ada,  dilakukan  pengelompokkan  data Kodya Jakarta Timur  tahun 2019 dan tahun 2020 yang diperoleh  dari  perusahaan  XL  yang  akan  dilakukan analisis.  Berikut  adalah  tabel  data  Kodya  Jakarta Timur.
Tabel 4. Data Kodya Jakarta Timur Tahun 2019 Tahun Week Capacity 2019 1 4,563805 2019 2 5,431055 2019 3 5,025178 2019 4 4,210893 2019 5 4,766340 … … … 2019 48 4,215764 2019 49 4,865819 2019 50 4,802874 2019 51 4,373216 2019 52 3,974830 Tabel 5. Data Kodya Jakarta Timur Tahun 2020 Tahun Week Capacity 2020 1 5,318762 2020 2 4,268223 2020 3 4,394074 2020 4 4,051722 2020 5 4,347391 … … … 2020 41 4,505006 2020 42 6,013483 2020 43 5,491008 2020 44 4,312766 2020 45 5,460246
Data-data  yang  sudah  dikelompokan  akan  dilakukan analisis  untuk  tahun  ke  depan,  dilakukan  pengolahan menggunakan Google  Colab dengan  metode  regresi linear. Dari pengolahan data yang dilakukan di Google Colab dengan  bahasa  pemrograman python maka pada data  Kodya  Jakarta  Timur  tahun  2019  mendapatkan intersep sebesar 5.191537312217195 dan mendapatkan koefisien sebesar -0.05919026. Sedangkan, data Kodya Jakarta  Timur  tahun  2020  mendapatkan  koefisien sebesar
0.00633988
dan intersep sebesar 5.056707775757577.  Maka  mendapatkan  hasil  sebagai berikut. Gambar 7 dan 8.
Titik  biru  pada  Gambar  7.  dan  Gambar  8.  merupakan sebaran data Kodya Jakarta Timur tahun 2019 dan garis merah  pada  grafik  merupakan  data  untuk  tahun  2020 dan Tahun 2021
Tahun Week Capacity Selisih Kenaikan/Penu runan Capacity Per Minggu (%) 2020 1 13,0048 0 2020 2 13,09148 0,086680 0,662114 2020 3 13,17816 0,086680 0,657759 2020 4 13,26484 0,086680 0,653461 2020 5 13,35152 0,086680 0,649218 … … … … … 2021 41 14,76742 -0,040664 -0,27536 2021 42 14,72676 -0,040664 -0,27612 2021 43 14,68609 -0,040664 -0,27689 2021 44 14,64543 -0,040664 -0,27766 2021 45 14,60477 -0,040664 -0,27843 Rata-Rata Kenaikan/Penurunan Capacity Per Minggu (%) 0,116632
Gambar 7. Prediksi Kodya Jakarta Timur Tahun 2020
Gambar 8. Prediksi Kodya Jakarta Timur Tahun 2021
Tabel 6. Capacity Kodya Jakarta Timur Tahun 2020 s.d Tahun 2021
Dari  hasil  pengolahan  data  di  atas  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  jumlah  pengguna  XL  Axiata  pada tahun 2020 sampai 2021 di Kota Kodya Jakarta Timur mengalami  penurunan  dengan  rata-rata  penurunan sebesar 0,27%.

## Gambar 9. Grafik Kodya Jakarta Timur
Pada  gambar  9.  merupakan  grafik  kapasitas  untuk tahun  2020  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-52  dan tahun  2021  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-45.  Dari grafik tersebut dapat dilakukan analisis dan pengambilan keputusan untuk XL Axiata.
Gambar 10. Diagram Kebutuhan Perangkat Kodya Jakarta Timur
Gambar 10. merupakan diagram yang digunakan untuk menjelaskan  perangkat  XL  Axiata.  Setelah  melakukan pengolahan  data  dan  menghasilkan  Tabel  6.  dimana data  kapasitas  dapat  digunakan  untuk  mengetahui apakah  perangkat  dalam  keadaan  aman atau  butuh diperbaruhi.  Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa  pada perangkat  Kodya  Jakarta  Timur  terdapat  100% perangkat dalam keadaan aman.
3.3 Kodya Jakarta Pusat
Dari  data  yang  ada,  dilakukan  pengelompokkan  data Kodya  Jakarta  Pusat  tahun  2019  dan  tahun  2020  yang diperoleh  dari  perusahaan  XL  yang  akan  dilakukan analisis.  Berikut  adalah  tabel  data  Kodya  Jakarta Timur.
Tabel 7. Data Kodya Jakarta Pusat Tahun 2019 Tahun Week Capacity 2019 1 0,858255 2019 2 1,768260 2019 3 1,490091 2019 4 1,187616 2019 5 2,273073 … … … 2019 48 0,381960 2019 49 0,435424 2019 50 0,486355 2019 51 0,343375 2019 52 1,609094 Tabel 8. Data Kodya Jakarta Pusat Tahun 2020 Tahun Week Capacity 2020 1 0,197144 2020 2 0,466408 2020 3 0,419814 2020 4 0,349181 2020 5 0,443617 … … … 2020 41 1,211235 2020 42 0,641664 2020 43 0,752381 2020 44 1,373657 2020 45 1,093973
Data-data  yang  sudah  dikelompokan  akan  dilakukan analisis  untuk  tahun  ke  depan,  dilakukan  pengolahan menggunakan Google  Colab dengan  metode  regresi linear. Dari pengolahan data yang dilakukan di Google Colab dengan  bahasa  pemrograman python maka pada data  Kodya  Jakarta  Pusat  di  tahun  2019  mendapatkan intersep  atau  kosntanta  sebesar  2.918112318004524 dan  mendapatkan  koefisien  sebesar  -0.04682879  .
Tahun Week Capacity Selisih Kenaikan/Pen urunan Capacity Per Minggu (%) 2020 1 15,375147 0 2020 2 12,826944 -0,05919 -1,16673 2020 3 12,700355 -0,05919 -1,18051 2020 4 13,175316 -0,05919 -1,19461 2020 5 13,607015 -0,05919 -1,20905 2020 … … … … 2020 41 14,583694 0,00634 0,119246 2020 42 13,649479 0,00634 0,119104 2020 43 12,002101 0,00634 0,118962 2020 44 12,042088 0,00634 0,118821 2020 45 11,674413 0,00634 0,11868 Rata – Rata Kenaikan/Penurunan Per Minggu (%) -0,26732
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 1 No. 2 (2020)
Sedangkan,  data  Kodya  Jakarta  Pusat  di  tahun  2020 mendapatkan  koefisien  sebesar  0.00562101  dan intersep atau konstanta sebesar 0.21813402643530694. Maka mendapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 11. Prediksi Kodya Jakarta Pusat Tahun 2020
Gambar 12. Prediksi Kodya Jakarta Pusat Tahun 2021
Titik biru pada Gambar 11. dan Gambar 12. merupakan sebaran data Kodya Jakarta Pusat tahun 2019 dan garis merah  pada  grafik  merupakan  data  untuk  tahun  2020 dan Tahun 2021.
Tabel 9. Capacity Kodya Jakarta Pusat Tahun 2020 s.d Tahun 2021
Dari  hasil  pengolahan  data  di  atas  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  jumlah  pengguna  XL  Axiata  pada tahun  2020  sampai  2021  di  Kota  Kodya  Jakarta  Pusat mengalami  penurunan  dengan  rata-rata  penurunan sebesar 2,31%.
Gambar  13.  merupakan  grafik  kapasitas  untuk  tahun 2020  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-52  dan tahun  2021  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-45. Dari grafik tersebut diperoleh data yang nantinya akan dilakukan  analisis  dan  pengambilan  keputusan  untuk XL Axiata.

## Gambar 13. Grafik Kodya Jakarta Pusat
Gambar 14. Diagram Kebutuhan Perangkat Kodya Jakarta Pusat
Gambar 14. merupakan diagram yang digunakan untuk menjelaskan  perangkat  XL  Axiata.  Setelah  melakukan pengolahan  data  dan  menghasilkan  Tabel  9.  dimana data  kapasitas  dapat  digunakan  untuk  mengetahui apakah  perangkat  dalam  keadaan  aman atau  butuh diperbaruhi.  Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa  pada perangkat  Kodya  Jakarta  Pusat  terdapat  100% perangkat dalam keadaan aman.
3.4 Kodya Jakarta Selatan
Dari  data  yang  ada,  dilakukan  pengelompokkan  data Kodya Jakarta Selatan tahun 2019 dan tahun 2020 yang diperoleh  dari  perusahaan  XL  yang  akan  dilakukan analisis.  Berikut  adalah  tabel  data  Kodya  Jakarta Selatan.
Tabel 10. Data Kodya Jakarta Selatan Tahun 2019 Tahun Week Capacity 2019 1 13,971997 2019 2 13,115881 2019 3 12,464089 2019 4 13,270868 2019 5 12,638066 … … … 2019 48 13,831639 2019 49 13,579156 2019 50 13,868451 2019 51 12,843735 2019 52 3,951656 Tabel 11. Data Kodya Jakarta Selatan Tahun 2020 Tahun Week Capacity 2020 1 2,620368 2020 2 4,409492 2020 3 4,007682 2020 4 3,924230 2020 5 4,303689 … … … 2020 41 13,036765 2020 42 13,077410 Tahun Week Capacity Selisih Kenaikan/Penurun an Capacity Per Minggu (%) 2020 1 2,871284 0 2020 2 2,824455 -0,04683 -1,65798 2020 3 2,777626 -0,04683 -1,68593 2020 4 2,730797 -0,04683 -1,71484 2020 5 2,683968 -0,04683 -1,74476 … … … … … 2021 41 0,448595 0,005621 1,253024 2021 42 0,454216 0,005621 1,237518 2021 43 0,459838 0,005621 1,222391 2021 44 0,465459 0,005621 1,207629 2021 45 0,47108 0,005621 1,193219 Rata-Rata Kenaikan/Penurunan Per Minggu (%) -2,31372
Tahun Week Capacity 2020 43 13,174752 2020 44 12,591500 2020 45 12,266544
Data-data  yang  sudah  dikelompokan  akan  dilakukan analisis  untuk  tahun  kedepan,  pengolahan  data menggunakan Google  Colab dengan  metode  regresi linear. Dari pengolahan data yang dilakukan di Google Colab dengan  bahasa  pemrograman python maka pada data Kodya Jakarta Selatan di tahun 2019 mendapatkan intersep  atau  kosntanta  sebesar  13.237901959087473 dan  mendapatkan  koefisien  sebesar  -0.01691628. Sedangkan,  data  Kodya  Jakarta  Selatan  di  tahun  2020 mendapatkan  koefisien  sebesar  0.27111634  dan intersep  atau  kosntanta  sebesar  3.243394774158989. Maka mendapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 15. Prediksi Kodya Jakarta Selatan Tahun 2020
Gambar 16. Prediksi Kodya Jakarta Selatan Tahun 2021
Titik biru pada Gambar 15. dan Gambar 16. merupakan sebaran  data  Kodya  Jakarta  Selatan  tahun  2019  dan garis  merah  pada  grafik  merupakan  data  untuk  tahun 2020 dan Tahun 2021.
Tabel 12. Capacity Kodya Jakarta Selatan Tahun 2020 s.d Tahun 2021
Dari  hasil  pengolahan  data  di  atas  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  jumlah  pengguna  XL  Axiata  pada tahun 2020 sampai 2021 di Kota Kodya Jakarta Selatan mengalami kenaikan dengan rata-rata kenaikan sebesar 1,17%.

## Gambar 17. Grafik Kodya Jakarta Selatan
Gambar  17.  merupakan  grafik  kapasitas  untuk  tahun 2020  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-52  dan tahun  2021  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-45. Dari grafik tersebut diperoleh data yang nantinya akan dilakukan  analisis  dan  pengambilan  keputusan  untuk XL Axiata.

## Gambar 18. Diagram Kebutuhan Perangkat Kodya Jakarta Selatan
Gambar 18. merupakan diagram yang digunakan untuk menjelaskan  perangkat  XL  Axiata.  Setelah  melakukan pengolahan  data  dan  menghasilkan  Tabel  12.  dimana data  kapasitas  dapat  digunakan  untuk  mengetahui apakah  perangkat  dalam  keadaan  aman atau  butuh diperbaruhi.  Berdasarkan  dari  Tabel  12.  maka  akan  di dapatkan  hasil  yang  digunakan  untuk  mengetahui kondisi  perangkat,  sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa pada  perangkat  Kodya  Jakarta  Selatan  terdapat  7% perangkat butuh diperbaruhi dan 93% perangkat dalam keadaan aman.

## 3.5 Kodya Jakarta Utara
Dari  data  yang  ada,  dilakukan  pengelompokkan  data Kodya  Jakarta  Utara  tahun  2019  dan  tahun  2020  yang diperoleh  dari  perusahaan  XL  yang  akan  dilakukan analisis. Berikut adalah tabel data Kodya Jakarta Utara.
Data-data  yang  sudah  dikelompokan  akan  dilakukan analisis  untuk  tahun  kedepan,  pengolahan  data menggunakan Google  Colab dengan  metode  regresi linear. Dari pengolahan data yang dilakukan di Google Colab dengan  bahasa  pemrograman python maka pada
Tahun Week Capacity Selisih
Kenaikan/Penur unan Capacity Per Minggu (%) 2020 1 13,22099 0 2020 2 13,20407 0,016916 0,128114 2020 3 13,18715 0,016916 0,128278 2020 4 13,17024 0,016916 0,128443 2020 5 13,15332 0,016916 0,128608 … … … … … 2021 41 14,35916 -0,27112 -1,88811 2021 42 14,63028 -0,27112 -1,85312 2021 43 14,9014 -0,27112 -1,8194 2021 44 15,17251 -0,27112 -1,78689 2021 45 15,44363 -0,27112 -1,75552 Rata-Rata Kenaikan/Penurunan Capacity Per Minggu (%) 1,167943
data  Kodya  Jakarta  Utara  di  tahun  2019  mendapatkan intersep  atau  konstanta  sebesar  11.722800323152335 dan  mendapatkan  koefisien  sebesar  -0.07444579. Sedangkan,  data  Kodya  Jakarta  Utara  di  tahun  2020 mendapatkan  koefisien  sebesar  -0.02707444  dan intersep  atau  konstanta  sebesar  12.688664940368703. Maka  mendapatkan  hasil  prediksi  sebagai  berikut. Gambar 19 dan 20.
Tabel 13. Data Kodya Jakarta Utara Tahun 2019 Tahun Week Capacity 2019 1 12,956128 2019 2 9,891781 2019 3 9,227619 2019 4 10,919894 2019 5 11,462101 … … … 2019 48 13,915462 2019 49 12,429400 2019 50 13,215997 2019 51 13,042630 2019 52 13,066875 Tabel 14. Data Kodya Jakarta Utara Tahun 2020 Tahun Week Capacity 2020 1 12,496165 2020 2 11,603281 2020 3 11,981314 2020 4 12,559869 2020 5 13,831516 … … … 2020 41 11,157684 2020 42 11,678345 2020 43 12,541091 2020 44 11,717966 2020 45 11,056469
Gambar 19. Prediksi Kodya Jakarta Utara Tahun 2020

## Gambar 20. Prediksi Kodya Jakarta Utara Tahun 2021
Titik biru pada Gambar 19. dan Gambar 20. Merupakan sebaran data Kodya Jakarta Utara tahun 2019 dan garis merah  pada  grafik  merupakan  data  untuk  tahun  2020 dan Tahun 2021.
Dari  hasil  pengolahan  data  di  atas  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  jumlah  pengguna  XL  Axiata  pada tahun  2020  sampai  2021  di  Kota  Kodya  Jakarta  Utara
mengalami  penurunan  dengan  rata-rata  penurunan sebesar 0,12%.
Tabel 15. Capacity Kodya Jakarta Utara Tahun 2020 s.d Tahun 2021
Tahun Week Capacity Selisih Kenaikan/Penur unan Capacity Per Minggu (%) 2020 1 11,64835 0 2020 2 11,57391 -0,07445 -0,64322 2020 3 11,49946 -0,07445 -0,64738 2020 4 11,42502 -0,07445 -0,6516 2020 5 11,35057 -0,07445 -0,65588 … … … … … 2021 41 11,57861 -0,02707 -0,23383 2021 42 11,55154 -0,02707 -0,23438 2021 43 11,52446 -0,02707 -0,23493 2021 44 11,49739 -0,02707 -0,23548 2021 45 11,47032 -0,02707 -0,23604 Rata-Rata Kenaikan/Penurunan Capacity Per Minggu (%) -0,11859

## Gambar 21. Grafik Kodya Jakarta Utara
Gambar  21.  merupakan  grafik  kapasitas  untuk  tahun 2020  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-52  dan tahun  2021  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-45. Dari grafik tersebut diperoleh data yang nantinya akan dilakukan  analisis  dan  pengambilan  keputusan  untuk XL Axiata.

## Gambar 22. Diagram Kebutuhan Perangkat Kodya Jakarta Utara
Gambar 22. merupakan diagram yang digunakan untuk menjelaskan  perangkat  XL  Axiata.  Setelah  melakukan pengolahan  data  dan  menghasilkan  Tabel  15.  dimana data  kapasitas  dapat  digunakan  untuk  mengetahui apakah  perangkat  dalam  keadaan  aman atau  butuh perbaruhan.  Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa  pada perangkat  Kodya  Jakarta  Utara  terdapat  100% perangkat dalam keadaan aman.
4. Kesimpulan
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 1 No. 2 (2020)
Metode regresi linier dapat digunakan untuk data trafik pengguna  XL  Axiata  dengan  keakuratan  sebesar 1.0641335  dihutung  dengan mean  squared error. Semakin  kecil  hasil  akurasi  tersebut  maka  akan semakin  tinggi  tingkat  keberhasilan  metode  tersebut. Selain itu, dari metode regresi linier dapat menghasilkan  data  trafik  pengguna  XL  Axiata  untuk tahun  2020  dan  2021.  Dari  pembahasan  yang  sudah dijelaskan  mendapatkan  hasil  bahwa  Kodya  Jakarta Barat dan Kodya Jakarta Selatan mengalami kenaikan

## Bibliography
[1] Harani,  N.  H.,  &  Hasana,  M.  (2020). Deteksi  Objek  dan Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan  Indonesia Berbasis Python. Bandung: Kreatif Industri Nusantara.
[2] Kastanja, A. J., & Tupalessy, J. (2017). Peramalan Beban Listrik Kota Ambon Tahun 2016-2022. Jurnal Simetrik , 41-46.
[3]  Ketamba,  P.,  &  Djoh,  R.  K.  (2017).  Prediksi  Tingkat  Produksi Kopi  Menggunakan  Regresi  Linear. Jurnal  Ilmiah  FLASH ,  42-
51.
[4]  Kurniawan,  H.,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2020).  Data  Mining Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Besaran  Uang  Kuliah  Tunggal. Journal  Of  Applied  Computer Science And Technology (JACOST) , 80-89.
[5]  Maharani,  M.,  Bobanto,  M.  D.,  &  Ferdy.  (2017).  Hubungan Cuaca  dan  Tanaman  Pangan  Menggunakan  Regresi  Linear  di Kota Tondano. Jurnal Matematika dan Aplikasi , 169-175.
[6]  Mueller,  Paul,  J.,  Massaron,  &  Luca.  (2019). Python  for  Data
Science For Dummies. Canada: John Wiley & Sons.
[7]  Septyawan,  R.  (2018). Analisis  Peramalan  Kebutuhan  Energi Listrik  PLN  Area  Batam  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.
[8]  Sofyan,  H.  (2016). Analisis  Kritis  atas  Laporan  Keuangan. Jakarta: Rajawali Pers. [9]  Suyono.  (2018). Analisis  Regresi  untuk  Penelitian. Yogyakarta: Deepublish.
[10]  Yanto,  R.  (2018).  Implementasi  Data  Mining  Estimasi Ketersediaan  Lahan  Pembuangan  Sampah  menggunakan Algoritma  Regresi  Linear. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , 361-366.