J urnal M anajemen (E disi E lektronik )
Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor
http://dx.doi.org/ 10.32832/jm-uika.v13i1.5394

## Manajemen Mutu Jaringan Internet di Masa Work From Home
Dennis Saputra Pwk a , Eko Ruddy Cahyadi a , Alim Setiawan Slamet a, * a Department of Management, Faculty of Economics and Management, IPB University, Bogor, Indonesia * Corresponding author e-mail: dennispwk@apps.ipb.ac.id

## A R T I C L E I N F O
DOI: 10.32832/jm-uika. v13i1.5394
Article history: Received: 10-09-2021 Accepted: 11-10-2021 Available online: 01-02-2022
Keywords: Internet, Quality of Service, Telecommunication, Work from Home

## A B S T R A C T
The Work From Home period requires all companies to maximize the internet network for operational activities. It can be decrease the quality of the internet network provided by cellular companies in Indonesia. This study aims to analyze the differences in internet network  quality  in  mobile  companies  in  Indonesia  and  conduct quality  management  by  providing  a  number  of  recommendations related  to  network  improvement  and  development  at  cellular company. The methodology used in this research is pareto chart, fishbone  analysis  and  comparative  test  analysis.  This  research was  conducted  in  the  period  from  December  2019  to  November 2020. The variable used in this research is number of complaint, speed,  jitter,  packet  loss  and  delay.  The  results  of  the  analysis showed  that  there  was  an  increase  in  the  number  of  complaints after  the  WFH  period.  In  addition,  the  comparative  test  showed that  packet-loss,  delay,  jitter  and  complaints  each  showed  a significant  difference  between  before  and  after WFH.  Otherwise, speed doesn’t showed a significant difference between before and after WFH.    The increase in  operator-side  network  capacity and transmitter activation is a form of quality management that needs to  be  implemented  in  the  WFH  Period.  The  implication  of  this research  is  cellular  company  must  focus  on  packet  loss,  delay, jitter and complaints after WFH because it will affected on quality of internet connection..

## 1. PENDAHULUAN
Internet  merupakan  salah  satu  kebutuhan  utama bagi  manusia  untuk  beraktivitas  sehari-hari. Ini berimplikasi pada peningkatan pengguna internet di Indonesia, sehingga jumlah pengguna internet  di  Indonesia  terus  meningkat  di  tahun  2019  sebesar  196,7  juta  menjadi  266,9  juta penduduk (APJI 2019). Angka pengguna internet tersebut merupakan yang terbesar keempat di dunia setelah Cina, India dan Amerika Serikat (Statista 2020). Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia  (APJII)  juga menyebutkan bahwa aktivitas dari jumlah pengguna internet sebagian  besar  digunakan  untuk  berkomunikasi  melalui  media  sosial  dan  pencaharian informas.  Survei  dari  APJII  pada  tahun  2020  menunjukkan  bahwa  sekitar  73,7%  penduduk Indonesia  menggunakan  Internet  dibandingkan  dengan  tahun  sebelum  terjadinya  pandemi COVID-19 yang hanya berkisar 64,8% (APJII 2019). Ini mengindikasikan bahwa setiap tahun pengguna  internet  akan  terus  berkembang  di  Indonesia.  Dampak  dari  pandemi  COVID-19 mengakibatkan  masyarakat  yang  harus  melaksanakan  aktivitas  pekerjaan  secara  Work  from Home  (WFH).  Akibatnya,  ini  berdampak  pada  pertumbuhan  pesat  pengguna  internet  di Indonesia.  Jumlah  pelanggan  internet  pada  salah  satu  perusahaan  seluler  di  Indonesia  juga mengalami peningkatan yang berimplikasi terhadap profit perusahaan tersebut. Terdapat tren positif pada jumlah pelanggan layanan pada salah satu perusahaan seluler di Indonesia selama tahun 2015 hingga 2019 (APJII 2019). Implikasi dari pandemi COVID-19 akan menciptakan pertumbuhan  yang  lebih  pesat  pada  penggunaan  internet  di  masa  mendatang.  Perusahaan seluler  harus  beradaptasi  dan  mulai  menyediakan  jaringan  yang  bermutu  baik  untuk  seluruh pelanggannya agar dapat memperoleh kepercayaan dari konsumen.
Tingkat  penggunaan  teknologi  internet  yang  terus  meningkat  mendorong  perusahaan  selular untuk mengelola mutu dari layanan internet yang diberikan kepada konsumen. Jaringan yang disediakan  oleh  perusahaan  seluler  di  Indonesia  memiliki  kapasitas  terbatas,  sehingga berpotensi  menurunkan  kualitas  jaringan.  Penurunan  ini  disebabkan  dari  lonjakan  trafik penggunaan  internet  yang  signifikan  pada  perusahaan  selular  di  masa  pandemi  COVID-19, sehingga  menyebabkan  penurunan  kualitas  pelayanan  atau Quality  of  Service (QoS)  berupa jaringan error (packet  loss) dan  berpotensi  mencapai  utilisasi  bandwith  penuh.  QoS digunakan  untuk  mengukur  sekumpulan  atribut  kinerja  yang  telah  dispesifikasikan  dan diasosiasikan  dengan  suatu  servis.  QoS  digunakan  untuk  mengukur  sekumpulan  atribut kinerja yang telah dispesifikasikan dan diasosiasikan dengan suatu pelayanan (Bobanto et al. 2014), sehingga mengarah pada kemampuan suatu jaringan dalam menyediakan layanan baik dengan  trafik  jaringan  tertentu  melalui  teknologi  yang  berbeda.  QoS  dapat  diukur  dengan menggunakan  beberapa  parameter  seperti  waktu  penawaran  dari  koneksi,  proporsi permasalahan. laporan kesalahan, waktu respon dari jasa perusahaan, komplain terkait tagihan hingga  frekuensi  atau  jumlah  komplain  pelanggan  (ITU-T  2007).  Industri mobile yang menyediakan  jasa  layanan  internet  memiliki  switching  cost  yang  rendah,  sehingga  mudah beralih  ke  layanan  lain  (Rizqillah  et  al.  2018).  Ruth  (2013)  menyatakan  bahwa  QoS merupakan elemen yang sangat penting yang perlu diperhatikan, sehingga perusahaan selular perlu  memperhatikan  QoS  dan  faktor-faktor  lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas
Manajemen Mutu Jaringan Internet di Masa ….. | 108
layanannya  selama  masa  pandemi  COVID-19.  Muafi  dan  Milnawati  (2014)  menyatakan bahwa manajemen mutu terkait kualitas jasa sangat diperlukan untuk meningkatkan kepuasan pengguna  dimana  pihak  pemberi  jasa  bertanggung  jawab  memberikan  jaminan  mutu  dalam hal  pelayanan  baik  internal  maupun  eksternal.  Kerugian  dari  penurunan  mutu  ini  berpotensi mengurangi  kepercayaan  konsumen  yang  akan  berimplikasi  kepada  menurunnya  profit  dari salah  satu  perusahaan.  Selain  profit  di  masa  sekarang,  ini  juga  dapat  menghambat  arus keuntungan pada perusahaan seluler. Manajemen mutu dari jaringan internet di masa Pandemi COVID-19  dapat  peluang  sekaligus  ancaman  terhadap  perusahaan  seluler.  Oleh  karena  itu, perlu adanya identifikasi dari kinerja parameter jaringan internet apakah  memiliki perbedaan baik  sesudah  dan  sebelum  masa  pandemi  COVID-19.  Tujuan  utama  dari  penelitian  adalah menganalisis perbedaan dari mutu jaringan internet pada perusahaan seluler di Indonesia dan melakukan  manajemen  mutu  dengan  memberikan  sejumlah  rekomendasi  terkait  perbaikan dan pengembangan jaringan. Fokus dari penelitian ini mengarah pada salah satu  perusahaan seluler di Indonesia dengan market share yang tinggi.
Manajemen  mutu  merupakan  sekumpulan  tatanan,  prosedur  dan  praktek-praktek  standar  un- tuk manajemen sistem yang bertujuan menjamin kesesuaian dari suatu proses dan produk ter- hadap  kebutuhan  atau  persyaratan  tertentu.  Manfaat  manajemen  mutu  bagi  pelanggan  yaitu adanya kepedulian terhadap pelanggan menjadi lebih baik atau pelanggan lebih diperhatikan, dan kepuasan pelanggan terjamin atau terpenuhi. Manfaat manajemen mutu bagi perusahaan yaitu  adanya  perubahan  kualitas  produk  dan  jasa,  motivasi  pada  Sumber  Daya  Manusia (SDM), efisiensi produksi dan penyelesaian masalah (Pambreni et al. 2019). Peningkatan ma- najemen  mutu  berbanding  lurus  dengan  adanya  pengendalian  kualitas.  Faktor  yang mempengaruhi  pengendalian  kualitas  yaitu  kemampuan  proses,  spesifikasi  yang  berlaku, tingkat ketidaksesuaian yang dapat diterima dan biaya kualitas. Tujuan pengendalian kualitas yaitu  terdapatnya  peningkatan  kepuasan  konsumen,  proses  produksi  dapat  dilaksanakan dengan  biaya  serendah-rendahnya  serta  dapat  selesai  dengan  waktu  yang  telah  ditetapkan. Pengendalian kualitas dapat dilakukan melalui metode statistik dengan menggunakan control chart dan fishbone chart (Elmas 2017).
Quality  of  Service  (QoS)  menjadi  indikator  dari  peneliti  dalam  melihat  apakah  terdapat perbedaan  mutu  dari  jaringan  perusahaan.  (QoS)  merupakan  metode  pengukuran  tentang seberapa  baik  jaringan  dan  merupakan  suatu  usaha  untuk  mendefinisikan  karakteristik  dan sifat  dari satu  servis (Wulandari 2016). QoS  digunakan untuk  mengukur sekumpulan atribut kinerja  yang  telah  dispesifikasikan  dan  diasosiasikan  dengan  suatu  servis.  QoS  digunakan untuk  mengukur  sekumpulan  atribut  kinerja  yang  telah  dispesifikasikan  dan  diasosiasikan dengan  suatu  pelayanan  (Bobanto  et  al.  2014),  sehingga  mengarah  pada  kemampuan  suatu jaringan dalam menyediakan layanan yang baik pada trafik jaringan tertentu melalui teknologi yang  berbeda-beda.  QoS  didesain  untuk  membantu  end  user  (klien)  menjadi  lebih  produktif dengan  memastikan  bahwa  user  mendapatkan  performansi  yang  handal  dari  aplikasi  yang berbasis  jaringan  (Rusudin  2014).  QoS  dapat  diukur  dengan  menggunakan  beberapa
parameter  seperti  waktu  penawaran  dari  koneksi,  proporsi  permasalahan.  laporan  kesalahan, waktu  respon  dari  jasa  perusahaan,  komplain  terkait  tagihan  hingga  frekuensi  atau  jumlah komplain  pelanggan  (ITU-T  2007).  Standar  dari  European  Telecommunications  Standards Institute  (ETSI)  melihat  bahwa  QoS  utamanya  dilihat  dari  sisi  pelanggan  terutama  pada tingkat komplain yang dilakukan. Data terkait Quality of Service (QoS) sangat bervariasi dari waktu ke waktu, sehingga penting untuk menangkap pola temporal yang tersembunyi dalam data dinamis tersebut dapat memprediksi dengan akurat (Luo et al. 2019). Indikator dari QoS dapat melalui indicator dari pelanggan seperti complain dan kepuasan dari individu pelanggan yang  dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  terdahulu  (Budiman  et  al.  2017  ;  Colakovic  dan Bajric  2017).  Wulandari  (2016)  mengklasifikasikan  berbagai  komponen  dalam  model  QoS yang terdiri dari komponen monitoring application, QoS monitoring, monitor, dan monitored objects.
Penelitian  terdahulu  mengenai  manajemen  mutu  banyak  diterapkan  pada  berbagai  jenis bidang.  Ariyani  et  al.  (2021)  meneliti  mengenai  pengukuran  tingkat  manajemen  mutu  pada perusahaan  teknologi,  informasi  dan  komunikasi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  perusahaan tersebut  mampu  menerapkan  manajemen  mutu  baik  dengan  adanya  sistem  meski  tidak memiliki  dokumentasi  lengkap.  Selain  itu,  Kuntoro  (2018)  menemukan  bahwa  penerapan manajemen  mutu  pada  pendidikan  islam  dapat  dilakukan  melalui  menyediakan  data kuantitatif  dan  kualitatif  serta  pemberdayaan  unsur-unsur  sekolah  secara  berkelanjutan. Manajemen  mutu  juga  dapat  dilakukan  dengan six  sigma melalui  indikator  nilai Defect  Per Million  Opportunities (DPMO).  Studi  oleh  Fajra  dan  Putri  (2016)  menemukan  bahwa Pengendalian  Mutu  dalam  Penerapan  Sistem  Manajemen  Mutu  pada  Perusahaan  Karet Bersertifikat  ISO  9001:2008  belum  ditemukan  efektif  untuk  mencapai  perbaikan  kualitas berkelanjutan melalui nilai DPMO. Studi pada penerapan manajemen mutu pada perusahaan kontraktor oleh Lumeno dan Mandagi (2018) adalah perlu adanya peningkatan Sumber Daya Manusia (SDM) untuk aspek manajerial dan dukungan pemerintah daerah. Banyak indikator yang  digunakan  untuk  melihat  mutu  dengan  salah  satu  diantaranya  adalah  indikator  QoS. Penelitian  oleh  Hafiz  &  Susianto  (2019)  melakukan  analisis  QoS  melalui  komponen  packet loss,  delay,  dan  jitter  dengan  hasil  penelitiannya  yang  menunjukkan  adanya  kepuasan  atas QoS  di  AMIK  DCC.  Bandung  et  al.  (2017)  menganalisis  kualitas  video  conference  dari penerapan  sistem  berbasis  WebRTC  dengan  hasil  pengujian  yang  menunjukkan  kualitas packet  loss dan jitter yang minimum, serta kecepatan jaringan yang baik. Analisis QoS juga dilakukan  pada  projek  pengembangan  layanan  E-Health  dengan  mempertimbangkan  aspek kecepatan,  transmisi  dan  jitter  (Skorin-Kapov  dan  Matijasevic  2010).  Penelitian  oleh Budiman  dan  Wicaksono  (2017)  menguji  kualitas  layanan  penggunaan  data  internet  dari beberapa  operator  seluler  yang  ada  di  kota  Samarinda  dengan  hasil  packet  loss  dengan kategori  yang  baik,  latensi  delay  dan  nilai  jitter  yang  buruk.  Dampak  dari  packet  loss  dan variasi  delay  perlu  dipertimbangkan  sebagai  aspek  utama  dalam  analisis  QoS  pada  video- streaming (Frnda et al. 2015). Agusriandi dan Elihami (2020) menganalisis QoS pada layanan penyedia Internet untuk pembelajaran dan edukasi pendidikan agama islam dengan hasil yang
Manajemen Mutu Jaringan Internet di Masa ….. | 110
menunjukkan  skenario  2  merupakan  yang  paling  lambat  tetapi  stabil  untuk  pembelajaran pendidikan agama islam dengan menggunakan mobile.

## 2. METODE PENELITIAN
Model  kerangka  pemikiran  dikembangkan  untuk  melihat  hubungan  kinerja  industry  layanan internet  dimasa  WFH  pelayanan  internet  di  Indonesia.  Kerangka  penelitian  didasarkan  dari permasalahan  penelitian  yang  kemudian  dihubungkan  dengan  beberapa  kajian  empiris terdahulu terkait manajemen mutu dan penggunaan indikator QoS. Sistematika dari penelitian ini ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Hirarki Penelitian Source: Olahan Data , 2021
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  April  2021  sampai  Juni  2021  menggunakan  data sekunder  yang  berasal  dari  laporan  tahunan  salah  satu  perusahaan  selular  yang  memiliki market  share lebih dari  20% dan studi literatur. Pemilihan objek penelitian dilakukan secara sengaja  dengan  pertimbangan  perusahaan  telekomunikasi  yang  banyak  digunakan  oleh masyarakat Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  forum  group  discussion  (FGD)  dengan  empat manajer  di  salah  satu  perusahaan  seluler.  Data  sekunder  diperoleh  dari  laporan  complain
pelanggan,  jurnal,  dan  laporan  dari  PT.  XYZ  selaku  salah  satu  perusahaan  seluler    terkait dengan  QoS  jaringan  internet  di  server.  Nama  perusahaan  tidak  ditampilkan  pada  penelitian ini karena berhubungan dengan laporan internal perusahaan yang tidak dipublikasikan, meski telah  diizinkan  untuk  digunakan.  Sampel  dari  penelitian  ini  adalah  data  harian  dari  QoS perusahaan seluler  yang  diperoleh dari  bulan desember 2019 dan September  2021, sehingga sifat datanya adalah cross-section. Pengukuran diambil data harian dengan durasi 4 bulan (120 hari) baik sebelum WFH maupun sesudah WFH. Data sebelum WFH diambil bulan Dec 2020 – Maret  2020  dan  data  sesudah  WFH  diambil  bulan  Apr  2020,  Sept-Nov  2020.  Data  yang diperoleh  pada  penelitian  ini  diolah  dan  dianalisis  dengan  analisis  deskriptif  melalui  pareto chart  hasil  FGD  dan  kerangka  fishbone.  Kedua  alat  ini  digunakan  untuk  memperoleh informasi  mengenai  parameter  yang  dapat  diperbaiki  Selain  itu,  analisis  uji  beda  juga dilakukan  untuk  memeriksa  perbedaan  kinerja  dari  parameter  sebelum  dan  sesudah  adanya WFH. Variabel yang digunakan adalah speed, jitter, packet loss, delay dan jumlah komplain. Penulis  menghimpun  data  terkait  dengan  variabel  penelitian  yang  kemudian  dibandingkan dengan menggunakan teknik analisis uji paired sample t-test dan uji Wilcoxon.
Teknik  ini  untuk  mengkaji  mutu  jaringan  sebelum  dan  sesudah  WFH  ditandai  adanya perbedaan  rata-rata  pada  indikator-indikator  penilaian  kinerja  sebelum  dan  rata-rata  sesudah diberikan  perlakuan.  Kesuksesan  dari  jaringan  mutu  pada  penelitian  ini  adalah  tidak ditemukan  adanya  perbedaan  mutu  jaringan,  sehingga  perusahaan  seluler  dianggap  tetap konsisten  untuk  menjaga  mutu  jaringan.  Teknik  uji  beda  ini  digunakan  untuk  menganalisis model  penelitian  pre-post  atau  sebelum  dan  sesudah  penerapan  WFH  pada  variabel-variabel mutu  jaringan  internet  yang  digunakan.  Uji  beda  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah terdapat perbedaan secara statistik pada satu sampel yang sama pada dua periode pengamatan yang  berbeda.  Dasar  pengambilan  keputusan  untuk  menerima  atau  menolak  Ho  pada  uji  ini adalah sebagai berikut :
1. Jika t hitung > t tabel dan probabilitas (Asymp.Sig) < 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
2. Jika t hitung < t tabel dan probabilitas (Asymp.Sig) > 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak

## 3. HASIL & PEMBAHASAN
Secara spesifik, salah satu perusahaan seluler di Indonesia mengalami peningkatan komplain terhadap layanan yang dimiliki oleh perusahaan seperti yang ditunjukkan dari Tabel 1. Hal ini seiring dengan  adanya peningkatan jumlah pelanggan internet  di  perusahaan seluler tersebut (Tabel  1).  Sedangkan  hasil  dari  analisis  menggunakan pareto  chart melalui  FGD  dengan supervisor  perencaanan  di  salah  satu  perusahaan  seluler  yang  memperoleh  bahwa  layanan internet adalah sumber komplain terbesar dibandingkan layanan lainnya (Gambar 2). Hal ini dikarenakan banyaknya konsumen yang telah mengadopsi internet sebagai media komunikasi dan  informasi  utama.  Perkembangan  internet  yang  pesat  berpotensi  untuk  meningkatkan komplain  dari  konsumen  karena  jumlah  pengguna  yang  bertambah  (Tabel  1).  Hasil  FGD
Manajemen Mutu Jaringan Internet di Masa ….. | 112
lanjutan  mengenai  deskripsi  kualitas  layanan  internet  dapat  diketahui  secara  umum  dengan menggunakan  fishbone  (Gambar  3).  Gambar  tersebut  menggambarkan  faktor-faktor  yang menjadi  penentu  dari  kualitas  layanan  internet  dari  aspek  people,  method,  environment  dan equipment secara rinci .
Tabel 1. Perbandingan Rata-Rata Harian
No Variabel Rata-Rata Harian Sebelum WFH Sesudah WFH 1 Jumlah Pelanggan 17135221 17360506 2 Jumlah Komplain 622 823 3 DPMO 36,3 47,4 Sumber : Laporan dari Salah Satu Perusahaan Seluler di Indonesia ( 2020 )
Gambar 2 . Komplain Pelangaan Terhadap Layanan Perusahaan Telekomunikasi Sumber : Olahan Data, 2021
Gambar 3. Fishbone Layanan Internet
Source: Hasil FGD di Salah satu perusahaan seluler di Indonesia, 2021
Dari sisi operator faktor network sebagai faktor yang dapat di control dari sisi operator. Ana- lisis deskriptif dilakukan untuk melihat bagaimana perbedaan jumlah komplain sebelum WFH dan  sesudah  WFH.  Berdasarkan  data  quality  ditemukan  bahwa  mutu  jaringan  salah  satu  pe- rusahaan selular yang diteliti memiliki penurunan pada kualitas layanan internet di masa work from home. Hal ini ditunjukkan dari identifikasi jumlah komplain sebelum WFH dan sesudah WFH  dibandingkan  dengan  jumlah  pelanggan  sebagai  Defect  Per  Million  Opportunity (DPMO). Penulis menggunakan QoS sebagai parameter yang menjadi indikator dari kualitas layanan jaringan berdasarkan dari beberapa pembahasan literatur-literatur terdahulu, sehingga melakukan uji banding terhadap parameter terkait dengan network. Berdasarkan dari Tabel 1, ditemukan  bahwa  terdapat  penurunan  mutu  jaringan  dengan  adanya  penurunan  DPMO  dari 36,3  menjadi  47,4  sesudah  WFH  dibandingkan  sebelum  WFH.  Penulis  menduga  bahwa  ada parameter yang dapat mempengaruhi mutu jaringan sesudah WFH seperti kecepatan (Speed) yang di ukur dalam satuan Mega bit per detik (Mbps). packet loss yang di ukur dalam satuan persen  (%),  latency  yang  diukur  dalam  satuan  milidetik  (ms)  dan  jitter  yang  diukur  dalam satuan  milidetik  (ms).  Tabel  2  mendeskripsikan  kondisi  dari  parameter  network  yang  terdiri dari jumlah komplain, kecepatan, packet loss, delay dan jitter. Berdasarkan dari Tabel 2, ter- dapat beberapa temuan mengenai kondisi parameter yang dibandingkan sesudah dan sebelum WFH berdasarkan uji banding Wilcoxon dan uji T yaitu :
Tabel 2. Parameter Sebelum WFH Dan Sesudah WFH
Indikator Sebelum WFH Setelah WFH Perbedaan  p-Value Rata-rata Std. Deviasi  Rata-rata  Std. Deviasi Jumlah Kom- plain 622 156 823 138 201 ** 0.000 Kecepatan (Mbps) 6.92 0.51 7.91 0.59 0.99 0.251 Packet Loss (%) 2.04 0.19 2.62 0.41 0.58 ** 0.000 Delay (ms) 63.6 3.66 72.97 13.11 9.37 ** 0.000 Jitter (ms) 33.05 5.94 35.62 5.23 2.57 ** 0.001
Sumber : Hasil Olah Data dari Laporan Perusahaan Seluler Indonesia ( 2020 )
1. Pada  Jumlah  komplain,  ditemukan  peningkatan  signifikan  bahwa  terdapat  peningkatan rata-rata jumlah komplain dari semula adalah 622 menjadi 823
2 . Pada  speed,  ditemukan  bahwa  terdapat  peningkatan  rata-rata  speed  dari  semula  adalah 6,92 menjadi 7,91 namun tidak signifikan
3. Pada  packet  loss,  ditemukan  bahwa  terdapat  peningkatan  signifikan  rata-rata  packet  loss dari semula adalah 2,04 menjadi 2,62.
4. Pada  delay,  ditemukan  bahwa  terdapat  peningkatan  signifikan  rata-rata  latency  dari semula adalah 63,36 menjadi 72,97.
5. Pada  jitter,  ditemukan  bahwa  terdapat  peningkatan  signifikan  rata-rata  jitter  dari  semula adalah 33,05 menjadi 35,62
Hasil  uji  banding  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  parameter  dari jaringan internet perusahaan seluler. Ini mengindikasikan perusahaan seluler tersebut juga ha- rus beradaptasi pada masa Work from Home yang terjadi karena dampak pandemic COVID- 19. Oleh  karena  itu,  hasil  FGD  lanjutan  mengenai  manajemen  mutu  jaringan  juga  men- imbulkan sejumlah rekomendasi penting yaitu :
1. Meningkatkan kinerja Packet loss, delay, dan jitter dengan penambahan kapasitas jaringan dari sisi operator. Hal ini karena pada masa WFH, kinerja dari kualitas equipment jaringan operator yang paling menurun secara signifikan.
2. Penambahan kapasitas jaringan dengan mengaktifkan pemancar pada frekuensi yang sebe- lumnya tidak digunakan. Hal ini karena kebutuhannya sudah terpenuhi pada masa sebelum WFH

## 4. KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa kualitas jaringan internet dari salah satu perusahaan selular  sebelum  dan  sesudah  WFH.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat penurunan  kinerja  jaringan  dari  sisi  jumlah  komplain.  Selain  itu,  hasil  analisis  dari  uji  beda menunjukkan bahwa terdapat  perbedaan yang signifikan pada jumlah komplain,  packet-loss, delay dan jitter. Sedangkan speed tidak menunjukkan perbedaan siginifikan baik itu sebelum dan  sesudah  WFH.  Peningkatan  kapasitas  jaringan  sisi  operator  dan  aktivasi  pemancar merupakan  bentuk  dari  manajemen  mutu  yang  perlu  diimplementasikan  di  Masa  WFH. Adapun  saran  yang  diberikan  oleh  peneliti  sebagai  berikut  :  1)  Peneliti  di  masa  mendatang dapat menganalisis kinerja dari perspektif lain seperti jumlah pelanggan dan jumlah sesi yang terlibat  dalam  jaringan  perusahaan.  2)  Manajer  perusahaan  selular  disarankan  untuk memperbaiki packet  loss, delay dan jitter karena  adanya perbedaan yang  signifikan sebelum dan sesudah WFH yang menyebabkan kinerja layanan internet menurun.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  mengucapkan  terimakasih  kepada  manajer  dari    PT.XYZ  salah  satu  perusahaan  seluler  di Indonesia  yang  telah  bersedia  memberikan  informasi  data  laporan  komplain  dan  kinerja  kualitas layanan  untuk  pelaksanaan  penelitian.  Kami  juga  mengucapkan  terimakasih  kepada  bapak  Asep Saefurrohman,  Asep  Hermawan,  Muhammad  Saleh  Usman  dan  Trihan  Marsudi  atas  partisipasi  dan kesediannya untuk FGD.

## R EFERENCES
[1] Agusriandi,  A.,  &  Elihami,  E.  2020.  Developing  Delay  Jitter,  Throughput,  and  Package  Lost: IPERF3  for  Learning  Islamic  Education. Jutkel:  Jurnal  Telekomunikasi,  Kendali  dan Listrik , 2 (1), 23-30
[2] [APJII].  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia.  2019. Buletin  Edisi  40.  Mei  2019 . Jakarta (ID): APJII Publish.
[3] Ariyani, N. W. S., Sudarma, M., & Mahaputra, I. Y. (2021). Pengukuran Tingkat Manajemen Mutu Ber- dasarkan ISO 9001: 2008 pada Perusahaan Teknologi, Informasi, dan Komunikasi. Jurnal Nasional Pen- didikan Teknik Informatika: JANAPATI , 10 (1), 46-56.
[4] Bandung,  Y.,  Subekti,  L.  B.,  Tanjung,  D.,  &  Chrysostomou,  C.  2017.  QoS  analysis  for WebRTC  videoconference  on  bandwidth-limited  network.  In 2017  20th  International symposium on wireless personal multimedia communications (WPMC) (pp. 547-553). IEEE.
[5] Bobanto  W.  S.,  Lumenta  A.S.  M.,  dan  Najoan,  X.  2014.  Analisis  Kualitas  Layanan  Jaringan Internet    (Studi  Kasus  PT.  Kawanua  Internetindo  Manado). Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer. 80-87.
[6] Budiman, E., & Wicaksono, O. 2016. Measuring quality of service for mobile internet services. In 2016  2nd  International  Conference  on  Science  in  Information  Technology  (ICSITech) (pp. 300-305). IEEE.
Manajemen Mutu Jaringan Internet di Masa ….. | 116
[7] Čolaković,  A.,  &  Bajrić,  H.  2017.  ASSESSING  CUSTOMER  SATISFACTION  BASED  ON QoS PARAMETERS. International Journal for Quality Research , 11 (1).
[8] Elmas, M., S., H., (2017). Pengendalian kualitas dengan menggunakan metode statistical quality control  (sqc)  untuk  meminimumkan  produk  gagal  pada  toko  roti  barokah  bakery. Jurnal Penelitian Imu Ekonomi. 7 (1): 15-22.
[9] Fajrah,  N.,  &  Putri,  N.  T.  (2017).  Analisis  penggunaan  alat  dan  teknik  pengendalian  mutu  dalam penerapan sistem manajemen mutu pada perusahaan karet bersertifikat ISO 9001: 2008. Jurnal Optimasi Sistem Industri , 15 (2), 203-216.
[10] Frnda,  J.,  Voznak,  M.,  &  Sevcik,  L.  2016.  Impact  of  packet  loss  and  delay  variation  on  the quality of real-time video streaming. Telecommunication Systems , 62 (2), 265-275.
[11] Hafiz,  A.,  &  Susianto,  D.  2019.  Analysis  of  Internet  Service  Quality  Using  Internet  Control Message Protocol. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1338, No. 1, p. 012055). IOP Publishing.
[12] [ITU-T] International Telecommunication Union. 2007. Series  E:  Overall  Network  Operation, Telephone Service, Service Operation and Human Factors. Geneva : ITU-T
[13] [Kominfo].  Kementrian  Komunikasi  dan  Informatika.  2020. Laporan  Tahunan  2020 .  Jakarta (ID): Kominfo Publish.
[14] Kuntoro, A. T. (2019). Manajemen Mutu Pendidikan Islam. Jurnal Kependidikan , 7 (1), 84-97.
[15] Luo, X., Wu, H., Yuan, H., & Zhou, M. 2019. Temporal pattern-aware QoS prediction via bi- ased non-negative latent factorization of tensors. IEEE transactions on cybernetics , 50 (5), 1798- 1809.
[16] Muafi,  M.,  &  Nilmawati,  N.  2014.  Budaya  mutu  dan  implementasi  ISO  2008:  9001  serta Dampaknya terhadap komitmen organisasional. JDM (Jurnal Dinamika Manajemen) , 5 (1) : 33- 47
[17] Pambreni,  Y.,  Khatibi,  A.,  Azam,  S.,  &  Tham,  J.  J.  M.  S.  L.  (2019).  The  influence  of  total quality  management  toward  organization  performance. Management  Science  Letters,  9 (9), 1397-1406
[18] Rizqillah, M. H., Herawaty, T., & Tresna, P. W. 2018. The Effect of Brand Trust and Switching Cost  Toward  Telkomsel  Flash  Customer  Loyalty:  A  Study  on  simPATI  Users  in  GraPARI Rawamangun. Review of Integrative Business and Economics Research , 7 (3), 210-221.
[19] Rungsrisawat,  S.,  Joemsittiprasert,  W.,  &  Jermsittiparsert,  K.  2019.  Factors  Determining  Con- sumer  Buying  Behaviour  in  Online  Shopping. International  Journal  of  Innovation,  Creativity and Change , 8 (8), 222-237.
[20] Rusudin. 2014. Quality of service (qos) pada jaringan internet dengan metode hierarchy  token bucket. Jurnal Penelitian Teknik Informatika. 4 (1): 210-223.
[21] Ruth  E.  2013.  Deskripsi  kualitas  layanan  jasa  akses  internet  di  Indonesia  dari  sudut  pandang penyelenggara. Buletin Pos dan Telekomunikasi.11 (2): 137-146.
[22] Skorin-Kapov, L., & Matijasevic, M. 2010. Analysis of QoS requirements for e-health services and mapping  to  evolved  packet system  QoS  classes. International  journal  of telemedicine  and applications , 2010
[23] Statista.  2020.  Countries  with  the  highest  number  of  internet  users  2019.  [Internet].  [diunduh pada  3  Februari  2021].  Tersedia  pada  https://www.statista.com/statistics/262966/number-of- internet-users-in-selected-countries/
[24] Wartuny, W. R., Lumeno, S. S., & Mandagi, R. J. (2018). Model penerapan sistem manajemen mutu ber- basis iso 9001: 2015 pada kontraktor di propinsi Papua Barat. Jurnal Sipil Statik , 6 (8).