## ISSN 2085-4552

## Peramalan Utilisasi Perangkat Jaringan dan
Bandwidth dengan Metode Holt-Winters dan Multilayer Perceptron
Muhammad Taufiq 1 , Dedy Sugiarto 2 , Abdul Rochman 3
1, 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jakarta, Indonesia m.taufiq064001800502@std.trisakti.ac.id rochman@trisakti.ac.id
2 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jakarta, Indonesia dedy@trisakti.ac.id
Diterima 22 April 2020 Disetujui 17 Juni 2020
Abstract —Network  devices  become  an  important medium for transferring data from one node to another node  in  the  form  of  switches,  routers  or  network security devices. The reliability of network devices must be  maintained  both  in  terms  of  device  resources  and bandwidth.  The  study  was  conducted  by  applying  the Holt-Winters and Multilayer Perceptron (MLP) method to  network  device  and  bandwidth  data  utilization.  The two  methods  are  compared  to  assess  which  accuracy  is better  when  applied  to  network  device  and  bandwidth utilization  data  by  calculating  Root  Mean  Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage (MAPE). The  results  of  the  measurement  of  accuracy  in  the network  device  testing  data,  MLP  produces  a  value  of RMSE  of  5,67  and  MAPE  of  2.34,  and  Holt-Winters produces a  value  of RMSE of 14.56 and MAPE of 2.95. For  the  results  of  the  measurement  of  accuracy  in  the bandwidth  testing  data  with  MLP  produces  a  value  of RMSE  of  0.13  and  MAPE  of    7.27,  and  Holt-Winters produces  RMSE  values  of  2.59  and  MAPE  of  134.31. Based  on  the  results  of  these  measurements  it  is concluded  that  the  MLP  method  has  a  smaller  error value  compared  to  the  Holt-Winters  method  applied  to network  device  and  bandwidth  utilization  data  with  a span  of  3  years  historical  data.  Build  web  application design using Mysql as a Database Management System, Laravel  as  a  web  application  framework,  Pentaho  for data integration and R programming for data analysis.
Index  Terms —Framework  Laravel,  Holt-Winters Method, , Multi Layer Perceptron, Network Devices and Bandwidth, Pentaho Data Integration, R

## I. P ENDAHULUAN
Perangkat  –  perangkat  jaringan  seperti switch, router atau  perangkat  keamanan  jaringan  harus dikelola  dengan  baik  dan  benar.  Dalam  melakukan tugasnya perangkat jaringan harus memiliki kehandalan  dan  ketersediaan  sumber  daya  untuk mengirim  dan  menerima  data. Pemanfaatan  terhadap data  tersebut  tentunya  akan  memudahkan  perusahaan untuk  membuat  perencanaan  dan  pengalokasian  dana untuk  kebutuhan  teknologi Information  Technology
(IT)  seperti  perangkat  jaringan  dan bandwidth . Dibutuhkan  analisis  data  terhadap  data-data  historis utilisasi perangkat dan bandwidth dengan menerapkan metode-metode tertentu, sehingga perencanaan menjadi  tepat.  Pada  perusahaan  untuk  menentukan kebutuhan
kedepannya, belum
banyak memaksimalkan  penggunaan  data mining untuk menganalisa  dan  meramalkan  data-data  utilisasi perangkat  jaringan  dan bandwidth .  Untuk  itu  perlu dilakukan analisis data-data historis pada tahun-tahun sebelumnya  lalu  meramalkan  data  yang  akan muncul ke depannya.
Penelitian  terkait  jaringan  komputer  sebelumnya “Peramalan  Kebutuhan Bandwidth Iub  Jaringan UMTS  dan  HSDPA  Menggunakan Fuzzy  Inference System dan Time Series” dengan hasil Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)  sebesar  20,95  % sedangkan  metode  FTS  memiliki  rata-rata  MAPE sebesar 11,14%[1]. Penerapan algoritma Holt-Winters sudah  diteliti  dengan  judul  penelitian  “Prediksi Kekeringan Menggunakan Metode Holt-Winters Studi Kasus  di Wilayah  Kabupaten Boyolali”  dengan  hasil ramalan  dengan  nilai  kesalahan  ramalan  terkecil bernilai  4,27[2].  Pendekatan  selanjutanya  dengan menggunakan Neural  Network, Learning merupakan kemampuan  utama  yang  mendasar  dari Neural Network .  Salah  satu  jenis Neural  Network adalah Multilayer  Perceptron (MLP ) ,  Metode Multilayer Perceptron pernah  diteliti  dengan  judul  penelitian “Peramalan  harga  beras  IR64  kualitas  III menggunakan  metode Multilayer  Perceptron,  Holt- Winters dan Auto  Regressive  Integrated  Moving Average ”  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  RMSE 5.67 pada metode MLP[3].
Kedua  metode  tersebut  nantinya  akan  digunakan untuk  meramalkan  data-data  terkait  utilisasi  jaringan, dari  hasil  ramalan  kedua  metode  tersebut,  Peneliti membandingkan  penggunaan  metode Holt-Winters dan Multilayer  Perceptron ,  dengan  menilai  tingkat
kesalahan pada kedua metode tersebut, kemudian data- data  utilisasi  jaringan  dan bandwidth dilakukan integrasi  data  dengan Pentaho  Data  Integration dari format spreadsheet ke  bentuk  ekstensi  sql  pada  tabel Database  Management  System MySQL.  Untuk memudahkan  dalam  pengguna  dalam  meramalkan data, pengoptimalan model dan melihat hasil ramalan, penulis  membangun  aplikasi  berbasis  web  dengan menerapkan  konsep Model  View  Controller dengan menggunakan Framework Laravel .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Teknik Pengumpulan dan Analisis Data
Analisis  data  dapat  digambarkan  sebagai  suatu proses yang terdiri dari beberapa langkah di mana data mentah ditransformasikan dan diproses untuk menghasilkan  visualisasi  data  dan  dapat  membuat prediksi  dengan  model  yang  dipilih  berdasarkan  data yang  dikumpulkan  [4].  Langkah-langkah  yang dilakukan dalam analisis data perangkat jaringan dan bandwidth :
1. Data Set dan Ekstraksi Data
Penulis  memperoleh  data  histori  utilisasi perangkat  jaringan  dan bandwidth perusahaan yang  ekstraksi    dengan  bantuan network monitoring  server baik  yang  diekstrak  melalui aplikasi  maupun  diekstrak  dengan  manual.  Data perangkat jaringan yang telah diekstrak merupakan data rata-rata memory setiap bulannya dari  beberapa  titik  perangkat  jaringan  di  Kantor Pusat  Jakarta,  mulai  dari  Januari  2017  hingga Desember  2019.  Untuk  data bandwidth yang telah diekstrak merupakan data penggunaan rata- rata bandwidth yang  diterima  setiap  bulannya pada  titik-titik  perangkat router pada  kantor  di daerah,  mulai  dari  Januari  2017  hingga November 2019.

## 2. Data Preparation
Data-data  utilisasi  perangkat  jaringan  dan bandwidth memiliki  variabel  yang  bervariasi.
Pada  Perangkat  Jaringan  terdapat  variabel Average Unreachable,  Average  CPU  usage, Average Response  time , Average  Memory  usage sedangkan  pada bandwidth terdapat  variabel Average  Transmit , Average  Receive , Max Transmit, Max  Received .  Penulis  memilih Average  Memory  usage dan Average  Receive untuk  diteliti.  Dilakukan  penormalan  terhadap data yang menjadi objek penelitian seperti satuan dan  rentang  bilangan.  Pengoptimalan  data  sesuai format data time series yang  dapat  dieksekusi oleh  metode  peramalan.  Setiap  data  utilisasi perangkat  jaringan  dan bandwidth lalu  dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  data training dan  data uji,  dimana  persentase  data training adalah  85% dan  data  uji  15%.  Data training akan  digunakan
untuk  pembelajaran  pola    dengan  menggunakan Holt-Winters dan Multilayer Perceptron dan data uji  akan  dilakukan  pengukuran  akurasi.  Berikut data set utilisasi perangkat jaringan pada Tabel 1 dan data  set bandwidth pada  Tabel  2,  dengan penjelasan warna kolom sebagai berikut:
Tabel 1. Data set utilisasi perangkat jaringan
No. Bulan Tahun 2017 2018 2019 1 Januari 401.79 413.10 414.81 2 Februari 400.29 413.10 410.75 3 Maret 406.06 416.31 421.43 4 April 410.97 417.37 417.80 5 Mei 411.40 419.29 417.37 6 Juni 404.56 416.52 418.65 7 Juli 410.97 416.95 423.35 8 Agustus 411.61 418.87 431.25 9 September 410.97 418.01 436.59 10 Oktober 415.02 417.16 444.70 11 November 413.96 417.16 447.26 12 Desember 414.38 418.23 Tabel 2. Data set bandwidth No. Bulan Tahun 2017 2018 2019 1 Januari 0.45 1.02 1.04 2 Februari 0.54 0.76 0.92 3 Maret 0.41 0.51 1.32 4 April 0.29 0.69 1.19 5 Mei 0.17 0.51 1.07 6 Juni 0.15 0.37 1.16 7 Juli 0.15 0.64 1.27 8 Agustus 0.33 0.64 1.31 9 September 0.65 0.91 1.50 10 Oktober 0.73 0.93 1.61 11 November 0.76 1.05 12 Desember 0.84 1.16
3. Metode Peramalan Holt - Winters
Metode Holt-Winters menggunakan  tiga parameter pemulusan yaitu konstanta pemulusan, parameter  untuk  tren,  dan  parameter  untuk musiman. Metode Holt-Winters memiliki keunggulan  pada Exponential  smoothing bersifat sederhana, intuitif dan mudah dipahami. Sederhana  tetapi  sangat  bermanfaat  untuk peramalan  pendek  dari  data time  series yang panjang.
Data Training
Data Uji

## ISSN 2085-4552
Dilihat  dari  fluktuasi  musiman  pada  data utilisasi  perangkat  jaringan  dan bandwidth yang bersifat  variasi  penulis  menggunakan  model Multiplicative jika  besarnya  variasi  musiman meningkat  dengan  peningkatan  tingkat  rata-rata deret waktu[5].
Persamaan  dasar  untuk  model Holt-Winters Multiplicative :
Nilai Pemulusan keseluruhan
Nilai Pemulusan komponen trend Nilai Pemulusan komponen musiman Nilai Ramalan
Data  utilisasi  perangkat  jaringan  dan bandwidth setiap bulannya akan diproses pada persamaan model Holt-Winters Multiplicative dengan 3 parameter yang bisa  disesuaikan  yaitu  ( 𝜶 )  konstanta  pemulusan,  ( 𝜷 ) parameter trend ,  dan  ( 𝜸 )  parameter  musiman.  Untuk mengetahui  pola  pada  data training baik  utilisasi perangkat  jaringan  dan bandwidth .  Model  yang terbentuk  dari  penyesuaian    parameter  konstanta pemulusan,  parameter trend dan  parameter  musiman. Mengihasilkan nilai parameter pemulusan alpha = 0.471, beta = 0 dan gamma = 1 pada utilisasi perangkat  jaringan  dan    dihasilkan  nilai  parameter pemulusan  alpha  =  0.881,  beta  =  0  dan  gamma  =  1 pada bandwidth .
Selanjutnya  dengan  nilai  parameter  yang  sudah ditetapkan,  penulis  melakukan  peramalan  5  bulan kedepannya  yaitu  bulan  juli,  agustus,  september, oktober,  november  pada  data  utilisasi  perangkat jaringan  dan bulan  juli,  agustus,  september,  oktober pada data bandwidth .

## 4. Metode Peramalan Multilayer Perceptron
Cara  kerja MLP ini  mengadopsi  jaringan saraf  mahluk  hidup,  sehingga  terkenal  bagus karena  proses  pembelajaran  yang  mampu dilakukan  secara  terarah.  MLP  dikembangkan dari Perceptron dimana  untuk  memcahkan
permasalahan  yang  tidak  bisa  dipecahkan  oleh perceptron . Arsitektur MLP:
 Lapisan Input merupakan  lapisan  dimana setiap  unit  nya    menyimpan  data,  pada lapisan input ini  akan  disimpan  data utilisasi perangkat jaringan dan data bandwidth .
 Lapisan Hidden merupakan lapisan diantara lapisan input dan  lapisan output ,  lapisan hidden dapat terdiri dari 1 lapisan atau lebih dari 1 , dilakukan pembobotan dari sejumlah input dan  bias  dimasukkan  ke  fungsi aktivasi  melalui  fungsi transfer untuk menghasilkan output .
 Lapisan Output merupakan  hasil  kalkulasi atau pembelajaran dari lapisan sebelumnya.

## Gambar 1. Arsitektur MLP
Backpropagation merupakan  suatu  algoritma pembelajaran  yang  dapat  memperkecil  tingkat sebuah error dengan  bobotnya  yang  disesuaikan berdasarkan  perbedaan  dari output dan  atau target. Di dalam backpropagation terdapat fungsi aktivasi [6].
Fungsi aktivasi digunakan agar nilai threshold membatasi  nilai  keluaran agar  selalu dalam  batas nilai yg ditetapkan. Fungsi yang digunakan adalah sigmoid biner memiliki nilai pada range 0 sampai 1, didefenisikan:
5. Algoritma Backpropagation
Inisialisasi  semua  bobot,  lapisan input akan diisi  bobot  nilai  data  sesuai  bulan  secara sequensial, lapisan tersembunyi akan diisi dengan nilai acak.
a. Tahap Propagasi Maju
Tiap  unit input menerima  sinyal  dan meneruskannya  ke  unit hidden setelahnya. Tiap  unit hidden mendapatkan  nilai  dengan mengalikan nilai dari  tiap unit input dengan bobot  menuju    pada  unit hidden lalu menghitung  keluaran  di  unit hidden dengan fungsi aktivasi. Selanjutnya unit output akan mendapatkan  nilai  dengan  mengalikan  nilai dari  tiap  unit hidden dengan  bobot  menuju unit output, lalu menghitung keluaran unit di unit output dengan fungsi aktivasi.
b. Tahap Propagasi Mundur
Mengitung faktor
unit keluaran berdasarkan error di  setiap  unit  keluaran. Hitung factor unit tersembunyi berdasakan eror di setiap lapisan tersembunyi.
c. Tahap Perubahan bobot Menghitung semua perubahan bobot. Perubahan  bobot  garis  yang  menuju  ke lapisan  keluaran  dan  perubahan  bobot  garis yang menuju ke lapisan hidden .

## B. Pengujian dan Pengukuran Akurasi Peramalan
Pada  tahapan  pengujian  dilakukan  pengukuran akurasi terhadap ramalan dengan:
 Root Mean Squared Error (RMSE)
Pengukuran  dengan  menggunakan  RMSE dengan  menghitung  nilai  akar  rata-rata kuadrat  kesalahan  dari  suatu  peramalan, dimana adalah nilai target aktual, adalah  nilai  keluaran  prediksi,  dan  n adalah jumlah baris data.
 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Metode  ini  dihitung  dengan  menggunakan kesalahan  yang  absolut  pada  setiap  periode lalu  dibagi  dengan  nilai  penelitian  atau observasi  yang  nyata  untuk  periode  itu. Kemudian, merata-ratakan kesalahan persentase absolut tersebut.

## C. Pengkodean Program
C.1 Pengkodean pada R
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengkodean  program untuk implementasi dari metode algoritma peramalan dan  mendapat  akurasi  dari  tingkat  peramalan.  Untuk metode  peramalan  dengan Holt-Winters dapat  dilihat pada Listing 1  dan  untuk  metode  peramalan  dengan Multilayer  Perceptron dapat  dilihat  pada Listing 2. Data  set  akan  dimasukan  ke  dalam  program  (1)berisi tentang  data-data  utilisasi  perangkat  jaringan  dan bandwidth .  Kemudian  akan  dibuat  pemisahan  data untuk  data training sebanyak  85%  dari  data  set(3). Pendefinisian  data training yaitu  dimulai  dari  data awal  hingga  data  batas training (4).  Didefinisikan juga  data  uji  yang  dimulai  dari  data  batas training hingga  jumlah  data  yang  di input (5).  Pendefinisian variabel ramal dengan nilai kosong dan juga variabel history yang  diisi  dengan  data training (6,7). Dilakukan  peramalan  dengan  fungsi  pengulangan dengan  batas  banyaknya  data  pada  data testing (8). Masing-masing  data training disesuaikan  dengan model peramalannya, penyesuaian parameter alfa (α), beta (β)  dan gamma (γ)  pada Holt-Winters ,  dan penyesuaian  lapisan input , hidden ,  dan output pada MLP  (9).  Dilakukan  pemodelan  untuk  menemukan model yang paling optimal pada data training dengan menyesuaikan  parameter  yang  ada  pada  model  (10). Dilakukan  peramalan  ke  x  dengan  menggunakan model  yang  paling  optimal  (11),  kemudian  nilai ramalan ke x di append ke dalam variabel ramal (12). Data testing ke  x  lalu  lalu  dimasukan  kedalam variable  observasi(13).  kemudian  nilai  observasi  di masukan  kedalam  variabel history untuk  (14).  Nilai yang  ada  pada  variabel  observasi  di append kedalam variabel history ,  sebagai  penanda  batas  terakhir permalan pada pengulangan for selanjutnya. Dilakukan  pengulangan  (9...14)  sampai  nilai  x  sama dengan  nilai  banyaknya  data  pada  data testing . Setelah  data-data  ramalan  didapat,  lalu  dilakukan pengukuran akurasi peramalan dengan menggunakaan Mean Squared Error dengan mengunakan data testing dan data ramal (16), setelah itu dilakukan akar  untuk menghasilkan nilai RMSE (17). Dilakukan perhitungan  akurasi  juga  menggunakan Mean Absolute Percent Error (MAPE) (18).
Listing 1. Pseudo code peramalan Holt-Winters
#Proses Data
(1)Inputs: data
(2)Output: RMSE dan MAPE dari peramalan data
#Data Preperation
(3)batas <-  length(data) * 0.85
(4)training <-  series[0...batas]
(5)testing <-   series[batas…length(data)
(6)ramal<- empty
(7)history <- training
#Model dan Peramalan
(8) For each x in range(length(testing)) do
(9)    model <- Holt-Winters(training, alfa, beta, gamma, Multiplicative)
(10)   model _fit<- model.fit()
(11)   nramal <- model_fit.forcast()

## ISSN 2085-4552
(12)   ramal.append(nramal) (13)   observasi <- testing[x]
(14) history.append(observasi)
(15) end for
#Pengukuran Akurasi
(16)   MSE = mean_squared_error(testing,ramal)
(17) RMSE = sqrt(MSE)
(18)MAPE=mean_absolute_percent_error(testing, ramal)
Listing 2. Pseudo code peramalan MLP
#Proses Data
(1)Inputs: data
(2)Output: RMSE dan MAPE dari peramalan data
#Data Preperation
(3)batas <-  length(data) * 0.85
(4)training <-  series[0...size]
(5)testing <-   series[batas…length(data)
(6)ramal<- empty
(7)history <- training
#Model dan Peramalan
(8)For each x in range(length(testing)) do
(9)model <- mlp(training)
(10)model  fit<- model.fit()
(11)       nramal <- model_fit.forcast()
(12)      ramal.append(nramal)
(13)      observasi <- test[t]
(14)      history.append(observasi)
(15)     end for
#Pengukuran Akurasi
(16) MSE = mean_squared_error(test,ramal)
(17)RMSE = sqrt(MSE) (18)MAPE = mean_absolute_percent_error
C.2 Laravel dan Model View Controller (MVC)
Framework Laravel menggunakan kerangka kerja pengembangan  web MVC  yang  ditulis  dalam  bahsa pemograman  PHP.  Dirancang  untuk  meningkatkan kualitas  perangkat  lunak  dengan  mengurangi  biaya pengembangan  awal  dan  biaya  perawatan  yang berkelanjutan,  dan  untuk  meningkatkan  pengalaman bekerja  dengan  aplikasi  kita  dengan  menyediakan sintaksis  mudah  yang  jelas  dan  serangkaian fungsionalitas  inti  yang  akan  menghemat  waktu dalam  implementasi  [7].  Berikut  konsep  arsitektur MVC pada Laravel pada Gambar 2.
Gambar 2. Konsep arsitektur MVC Laravel [8]

## C.3.1 Model
Model  biasanya  berhubungan  dengan  data  dan interaksi  ke  database  atau web  service .  Model  juga merepresentasikan  struktur  data  dari  aplikasi  yang bisa  berupa  basis  data  maupun  data  lain,  misalnya dalam bentuk file teks, file XML maupun web service . Dengan  adanya  model,  dengan  mudah  melakukan create,  read,  update dan delete pada  tabel cdevice , namun  pada  penelitian  ini  hanya  digunakan  untuk menampilkan/ Read pada tabel cdevice yang digunakan  untuk  menampilkan  tabel  perangkat  yang di  hubungkan  nantinya  ke  dalam ip  address tabel utilisasi harian, kemudian dilakukan visualisasi.
 Pada  jendela command dilakukan  pembuatan model pada Laravel yaitu:
php artisan make:model cdevice –m
 Kemudian  dilakukan  pengeditan  pada  direktori htdocs\NetworksControllerv5\database\migration s\2019__131221_create_cdevices_table.php seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Kode program create_cdevices_table.php
 Selanjutnya  digunakan  fitur migration pada Laravel sehingga  dimungkinkan  untuk  membuat dan  memodifikasi  tabel  yang  ada  pada  basisdata sesuai  dengan  kerangka  model  yang  telah  dibuat pada proses sebelumnya.
php artisan migrate C.3.2 View
Bagian presentation  logic merupakan  bagian penting  dalam  aplikasi.  Pada  suatu  aplikasi  web,
bagian  ini  biasanya  berupa  file  template HyperText Markup  Language ,  yang  diatur  oleh controller. view bertugas untuk menerima dan merepresentasikan data hasil  dari  model  dan controller kepada  pengguna aplikasi . Pada aplikasi web disediakan halaman untuk melakukan  peramalan  dan  menampilkan  hasil ramalan data.

## C.3.3 Controller
Ketika pengguna aplikasi  melakukan request data dengan  mengklik link ,  maka controller akan melakukan pemanggilan ke model untuk mendapatkan  data  yang  sesuai,  dan  kemudian mempersiapkan data tersebut  untuk ditampilkan. File controller
di letakkan
pada
folder /app/Http/Backend/AnalisisController.php dengan kode program yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Kode program pada Analisis Controller C.3.4 Routing
Routing merupakan suatu proses untuk mengarahkan suatu permintaan atau item agar sampai pada  tujuan.  Fungsi routing pada Laravel terletak pada  direktori web.php dengan  kode  program  pada aplikasi web yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Kode pada web.php

## C.3 Integrasi Data
Setelah  data  di- cleansing ,  tahap  selanjutnya melakukan  transformasi  format  data spreadsheet , penyesuaian  terhadap  struktur  nama  kolom  dan pengisian  data  kosong  pada data  set serta  bagaimana mengubahnya dalam format structured query language sehingga  data  dapat  di  load  kedalam MySQL  bersama  dengan records nya.  Berikut skenario transform data yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Skenario transform data

## C.3.1 Microsoft Excel Input
Pada  tahap  ini  dilakukan  penarikan  data  utilisasi jaringan  dan  bandwidth  ke  dalam  Lembar  kerja Pentho Data Integration .

## C.3.2
Select Values
Pada tahap ini dilakukan perubahan header kolom pada tabel dengan nama sesuai dengan field nantinya pada  MySQL,  sehingga  diperlukan  transformasi terhadap header datanya. Penyesuaian dilakukan agar membuat  penyeragaman  struktur field ,  sehingga nantinya  memudahkan  dalam  pengkodean  dengan
Framework Laravel. C.3.3

## Replace In String
Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan  nilai record yang  tidak  memiliki  nilai  atau  memiliki  string  “-“ dengan  mengganti  nilai  tersebut  dengan  “0”.  Hal  ini dilakukan  agar  tidak  ada  data  yang  kosong,  untuk selanjutnya diberikan nilai 0.
C.3.4 Table Output
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan field sesuai struktur  tabel  yang  telah  di  proses  sebelumnya  dan ekstraksi records ke  dalam  bentuk  sql.    Berikut  hasil integrasi  data  pada  Gambar  7  dan records pada MySQL pada Gambar 8.
Gambar 7. Log hasil transformation
Gambar 7. Records pada MySQL
C.4 Visualisasi Data pada Antarmuka Web
Dalam  melakukan  visualisasi  data  diperlukan fungsi  untuk  membuat  grafik,  fungsi  tersebut  ada pada  program  r  yang  biasa  digunakan  adalah plot .

## ISSN 2085-4552
Untuk  melakukan  hal  tersebut  diperlukan  skenario pada    Gambar  9  untuk  dapat  menampilkan  grafik data pada antarmuka web .
START PILIH PERANGKAT LOAD LIBRARY REQUEST DATA DATA UTILISASI QUERY DATA VISUALISASI FUNGSI GRAFIK GRAFIK END SEND SE ND SEND SEND Gambar 9. Skenario visualisasi plot
Untuk  dapat  menampilkan  output  pada  R  pada antarmuka  web  dilakukan editing kode  program seperti  pada  sintaks  dibawah  ini  dengan  bantuan fungsi sink():
sink("htdocs/NetworksControllerv5/public/backend/ht data.txt") show(timeseries.all) show(timeseries.training)
show(timeseries.uji)
fitht.timeseries fitht.timeseries$fitted htcast sink() #stop sinking, =sink(NULL)

## III. H ASIL DAN A NALISIS
Pada  plot  data Average  Memory dan  data bandwidth seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  10  dan Gambar  11.  Utilisasi  perangkat  jaringan  dan bandwidth cenderung  naik  di  bulan  Juni-Desember. Hal  tersebut  dipengaruhi  dengan  pengaksesan konten-konten  yang  semakin  banyak  pada  bulan tersebut.  Konten-konten  yang  dimaksud  adalah konten terkait kegiatan dalam implementasi Indikator Kinerja Utama (IKU) pada unit, yang semakin banyak menggunakan  aplikasi-aplikasi  elektronik office dan aplikasi  proses  bisnis.  Hal  yang  paling  rawan  adalah interval  oktober  hingga  desember,  karena  pada  bulan tersebut penutupan anggaran tahunan.
Gambar 10. Data training utilisasi perangkat jaringan
Gambar 11. Data training utilisasi perangkat bandwidth
Peramalan  dengan  menggunakan  metode Holt- Winters pada  data  utilisasi  perangkat  jaringan menghasilkan  nilai  parameter    pemulusan  alpha  = 0.47  beta  =  0,  dan  gamma  =  1.  Pada  Gambar  12 terlihat  model  yang  dihasilkan  menyesuaikan  pola pada data training utilisasi perangkat jaringan.
Peramalan  dengan  menggunakan  metode Holt- Winters pada  data bandwidth menghasilkan  nilai parameter    pemulusan  alpha  =0.88,  beta  =  0,  dan gamma  =  1.  Pada  Gambar  13  terlihat  model  yang dihasilkan menyesuaikan pola pada data training bandwidth .
Gambar 12. Penyesuaian parameter data utilisasi perangkat jaringan dengan Holt-Winters
Gambar 13. Penyesuaian parameter data bandwith dengan Holt-Winters
Peramalan  dengan  menggunakan  metode  MLP pada  data  utilisasi  perangkat  jaringan  menghasilkan model  lapisan  6-5-1  pada  Gambar  13  dimana  6  unit pada  lapisan input ,  5  unit  lapisan hidden ,  dan  1  unit pada  lapisan output .  Data  training  utilisasi  perangkat jaringan  akan  diformulasikan  dengan  model  tersebut untuk  mendapat  nilai  peramalan.  Peramalan  dengan menggunakan  metode  MLP  pada  data  utilisasi perangkat jaringan menghasilkan model lapisan 12-5- 1 pada Gambar 15 dimana 12 unit pada lapisan input , 5 unit lapisan hidden , dan 1 unit pada lapisan output . Data training utilisasi  perangkat  jaringan  akan diformulasikan dengan model tersebut untuk mendapat nilai peramalan.
Gambar 14. Struktur model MLP pada data utilisasi perangkat jaringan
Gambar 15. Struktur model MLP pada data bandwidth Hasil peramalan
dengan menggunakan Holt-Winters dan  MLP  pada  data  utilisasi  perangkat jaringan dan data bandwidth pada Tabel 3.

## Tabel 3. Tabel hasil peramalan
Data Bulan Data Aktual Ramalan MLP Ramalan Holt- Winters Data Utilisasi Perangkat Jaringan July 423.35 426.27 420.00 Agust 431.25 420.96 422.95 Sep. 436.59 421.85 423.01 Okt 444.7 429.92 425.32 Nov 447.26 438.76 426.77 Data Bandwidth Juli 1.27 1.30 1.18 Agust 1.31 1.25 2.28 Sept. 1.50 1.35 4.71 Okt 1.61 1.40 5.58
Dilakukan  pengukuran  akurasi  peramalan  pada data uji dengan menggunakan RMSE dan MAPE pada Tabel 4 akurasi peramalan.
Tabel 4. Akurasi ramalan
Data Metode Ramalan RMSE MAPE Data Utilisasi Perangkat Jaringan MLP 11.16 2.34 HW 14.56 2.95 Data Bandwidth MLP 0.13 7.27 HW 2.59 134.31
Hasil  aplikasi  berbasis  web  dengan Framework Laravel untuk  peramalan  dengan  mengkoneksikan Framework  Laravel ,  R  dan  MySQL  menjadikan aplikasi  dapat  digunakan  oleh  user  pengguna  tanpa melakukan editing kode  program  pada  R.  Pada Gambar 16 dapat dilihat tampilan halaman pemilihan metode  peramalan  dan  juga  data  yang  ingin diramalan,  pada  Gambar  17  dan  18  halaman  hasil ramalan Holt-Winters dan  MLP,  sedangkan  pada Gambar  19  visualisasi  grafik  data  histori  pada perangkat jaringan.
Gambar 16. Halaman pemilihan metode peramalan
Gambar 17. Halaman hasil ramalan MLP
Gambar 18. Halaman hasil ramalan Holt-Winters
Gambar 19. Halaman grafik utilisasi

## IV. S IMPULAN
Data  utilisasi  perangkat  jaringan  dan bandwidth mengalami peningkatan bulan-bulan pada akhir tahun. Berdasarkan  pengukuran  nilai  akurasi  menggunakan RMSE  dan  MAPE  terhadap  utilisasi  perangkat jaringan  dan bandwidth didapatkan  bahwa  metode MLP  memiliki  nilai  kesalahan  ( error )  lebih  kecil dibandingkan  dengan  metode Holt-Winters .  Perlu dilihat  nilai  ambang  batas memory pada  perangkat jaringan,  jika  ramalan  data  melebihi  nilai  ambang batas,  maka  menjadi  perhatian  untuk  dievaluasi. Untuk bandwidth perlu  diliat  kapasitas bandwidth yang  disewa,  jikalau  hasil  ramalan  data  pada bandwidth melebihi perlu dilakukan evaluasi penambahan  kapasaitas bandwidth jaringan.  Aplikasi berbasis  web  dengan  konsep  MVC  pada Framework Laravel dapat di visualisasikan hasilnya dalam bentuk grafik  dengan  dikoneksikan  pada  program  R,  hal tersebut dapat  mempermudah dalam  menggambarkan keadaan  dari  pemanfaatan  sumber  daya  perangkat jaringan  dan  peramalan  data.  Penggunaan Pentaho Data  Integration untuk  melakukan  ekstraksi  data yang records -nya  banyak  dengan  format spreedsheet ditransformasikan  dan  di- load ke  dalam  MySQL dapat mengefesiensikan waktu pekerjaan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Wahyu,  E.  Yudaningtyas,  and  S.  H.  Pramono, “Peramalan  Kebutuhan  Bandwidth  Iub  Jaringan  UMTS dan  HSDPA  Menggunakan  Fuzzy  Inference  System  dan Time Series,” J. EECCIS , 2014.
[2] D.  A.  W.  S.  Putra,  K.  D.  Hartomo,  and  R.  Tanone, “Model Prediksi Kekeringan Menggunakan Metode Holt- Winters  (Studi  Kasus :  Wilayah  Kabupaten  Boyolali),”
Indones. J. Comput.
Model. , 2018, doi:
10.24246/j.icm.2018.v1.i1.p36-41.
[3] A.  B.  Ariwibowo,  D.  Sugiarto,  I.  A.  Marie,  and  J.  F. Agatha, Peramalan  harga  beras  IR64  kualitas  III menggunakan  metode  Multilayer  Perceptron  ,  Holt- Winters dan Auto Regressive Integrated Moving Average , vol. XI. 2019.
[4] F.  Nelli, Python  Data  Analytics .  New  York:  Apress,
2015.
[5] D.  C.  Montgomery,  C.  L.  Jennings,  and  M.  Kulahci, Introduction  Time  Series  Analysis  and  Forecasting , Second. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2016.
[6] Y.  A.  Lesnussa,  S.  Latuconsina,  and  E.  R.  Persulessy, “Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon),” J. Mat. Integr. , 2015, doi: 10.24198/jmi.v11.n2.9427.149-160.
[7] S.  McCool, Laravel  Starter .  Birmingham:  Packt
Publishing, 2012.
[8] Chandra Shekhar, “General architecture of Laravel based application  Chandra  Shekhar  Pandey.”  [Online]. Available: http://www.cutehits.com/2017/06/general- architecture-of-laravel-based-application/. [Accessed: 21- Apr-2020].