PERBANDINGAN SIMULASI MONTE CARLO DAN BOOSTRAP DALAM ANALISIS KECEPATAN INTERNET UNTUK MENGHITUNG RISIKO KETERLAMBATAN KONEKSI
Nadya Rafaela Puteri, Alifya Meirza Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jalan Willem Iskandar Pasar V Medan, Sumatera Utara, Indonesia, 20221 nadyarafaela12@gmail.com

## ABSTRAK
Internet telah menjadi bagian penting dalam kehidupan modern, namun masalah keterbatasan fasilitas, sinyal yang  tidak  memadai,  dan  harga  yang  tinggi  dapat  mempengaruhi  pengalaman  pengguna.  Analisis  kecepatan internet dan risiko keterlambatan koneksi  menjadi  esensial dalam  menghadapi tantangan  ini. Metode simulasi, khususnya Metode Monte Carlo dan Bootstrap, memberikan cara untuk memahami dan mengukur ketidakpastian dalam data dan model statistik terkait kecepatan internet. Simulasi Monte Carlo memungkinkan prediksi potensi risiko  keterlambatan  koneksi,  sementara  Bootstrap  efektif  dalam  mengevaluasi  ketidakpastian  dalam  estimasi parameter statistik dan model. Dalam penelitian ini, data kecepatan internet dari platform Kaggle digunakan untuk melakukan analisis dengan kedua metode tersebut. Hasil analisis menunjukkan perbedaan dalam rata-rata risiko keterlambatan,  standar  deviasi,  dan  distribusi  hasil  antara  Monte  Carlo  dan  Bootstrap.  Meskipun  keduanya memberikan perkiraan risiko, Bootstrap menunjukkan keunggulan dengan MSE yang lebih rendah, menunjukkan keakuratan yang lebih baik dalam mengestimasi risiko keterlambatan internet.
Kata kunci : kecepatan internet; resiko keterlambatan koneksi; simulasi monte carlo; metode bootstrap

## 1. PENDAHULUAN
Internet  telah  menjadi  elemen  integral  dalam kehidupan  masyarakat  modern.  Baik  dalam  dunia kerja, pendidikan, militer, kesehatan, maupun interaksi sosial  sehari-hari,  keberadaan  internet  menjadi  hal yang  tak  terpisahkan.  Bahkan,  sektor  publik,  swasta, maupun  individu  tak  dapat  lepas  dari  pengaruh teknologi  ini. Dalam 67 tahun terakhir,  internet telah mengalami perkembangan yang signifikan [1].
Internet  adalah  singkatan  dari Interconnected Networking yang jika diterjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia,  mengacu  pada  rangkaian  komputer  yang saling  terhubung  di  dalam  beberapa  jaringan.  Ini adalah  jaringan  komputer  yang  bersambung  secara global  tanpa  memandang  batas-batas  territorial, hukum, dan budaya [2].
Internet adalah hasil dari kemajuan teknologi dan ilmu  pengetahuan  manusia  yang  menghubungkan jaringan komputer secara global melalui berbagai jenis komunikasi  seperti  telepon,  satelit,  dan  teknologi lainnya. Jaringan ini bersifat terbuka dan menghubungkan  berbagai  tipe  dan  jenis  jaringan computer [3].
Semakin meluasnya penggunaan internet menghadirkan tantangan dalam hal infrastruktur yang tidak  memadai, cakupan sinyal  yang kurang optimal, dan  biaya  yang  tinggi,  terutama  bagi  pelajar  yang mengandalkan  pembelajaran  daring.  Hal  ini  dapat berdampak  pada  ketersediaan  dan  penjualan  layanan internet,  karena  kecepatan  internet  sering  menjadi kendala  utama  bagi  pengguna.  Meskipun  terdapat layanan dengan kecepatan tinggi, namun harganya pun cenderung tinggi [4].
Simulasi  dalam  Analisis  Kecepatan  Internet untuk  Menghitung  Risiko  Keterlambatan  Koneksi sangat  vital  karena  memungkinkan  kita  untuk mengevaluasi  dan  mengukur  ketidakpastian  yang terkait  dengan  variasi  dalam  data  kecepatan  internet dan faktor-faktor terkait. Dalam situasi yang  beragam seperti perubahan waktu, lokasi, dan kondisi jaringan, kecepatan internet dapat berfluktuasi secara signifikan,  sehingga  menjadi  penting  untuk  memiliki pemahaman  yang  jelas  tentang  potensi  risiko keterlambatan koneksi yang mungkin terjadi. Dengan menggunakan  simulasi,  kita  dapat  meramalkan kemungkinan  risiko  keterlambatan  koneksi  dalam skenario  yang  berbeda,  membantu  kita  dalam mengidentifikasi dan mengurangi risiko sebelumnya.
Lebih lanjut, simulasi memungkinkan kita untuk melakukan  percobaan  virtual  dengan  berbagai parameter  dan  kondisi  tanpa  risiko  mengalami gangguan  jaringan  atau  kehilangan  sumber  daya sebenarnya,  yang  memungkinkan  kita  untuk  menguji strategi dan kebijakan yang berbeda dalam lingkungan yang terkontrol. Selain itu, melalui simulasi, kita dapat menganalisis  seberapa  sensitifnya  model  terhadap perubahan  dalam  parameter  dan  kondisi  tertentu, memberikan wawasan mendalam tentang dampak dari perubahan dalam faktor-faktor tersebut terhadap risiko keterlambatan koneksi internet.
Oleh  karena  itu,  simulasi  merupakan  alat  yang sangat penting dalam analisis kecepatan internet untuk mengevaluasi risiko keterlambatan koneksi, membantu kita untuk memperkirakan, memahami, dan mengelola  berbagai  kemungkinan  skenario  serta dampaknya terhadap layanan internet. Pemodelan dan simulasi  menjadi  sarana  yang  efektif  dalam
mendukung pengambilan keputusan dengan menyediakan  alternatif  terbaik  dalam  menangani masalah berdasarkan data historis  [5].
Simulasi  memanfaatkan  data  historis  untuk merepresentasikan  hubungan  sebab-akibat  dalam sebuah  sistem,  dengan  tujuan  mencerminkan  kondisi sebenarnya.  Penggunaan  simulasi  bertujuan  untuk menghasilkan  hasil  yang  optimal,  karena  teknik  ini merupakan  cara  pemodelan  yang  menggambarkan interaksi  kompleks  antar  elemen  sistem.  Simulasi digunakan  untuk  menganalisis  bagaimana  sistem berperilaku, baik  itu untuk keperluan pelatihan, studi perilaku sistem, hiburan, atau permainan [6].
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk simulasi  prediksi  ini  adalah  dengan  menggunakan metode  Monte  Carlo  dan  metode  Boostrap.  Metode Monte  Carlo  dan  Bootstrap  merupakan dua pendekatan  yang  sering  digunakan  dalam  simulasi prediksi karena kemampuan mereka dalam menangani ketidakpastian dalam data dan model statistik. Monte Carlo  memungkinkan  simulasi  berbagai  skenario dengan  mempertimbangkan  variasi  parameter  dan ketidakpastian  data.  Dengan  menghasilkan  sampel acak  dari  distribusi  yang  relevan,  metode  ini memperkirakan distribusi hasil prediksi dan mengukur ketidakpastian  yang  terkait.  Di  sisi  lain,  Bootstrap adalah  alat  yang  efektif  untuk  mengevaluasi ketidakpastian dalam  estimasi parameter statistik  dan model.
Dengan  menggunakan  sampel  pengganti  dari data yang ada, Bootstrap membangun banyak sampel "bootstrap" untuk mengevaluasi distribusi sampel dari suatu  statistik  tanpa  bergantung  pada  asumsi  tertentu tentang  distribusi  populasi.  Keduanya  memberikan fleksibilitas dan kekuatan dalam mengatasi ketidakpastian, membantu analis menghasilkan perkiraan  yang  lebih  realistis  dan  memahami  tingkat ketidakpastian  yang  terkait  dengan  hasil  prediksi mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Monte Carlo
Metode Monte Carlo adalah pendekatan  numerik yang  digunakan  untuk  menangani  masalah  yang melibatkan ketidakpastian [7].
Metode  ini  melibatkan  pengggunaan  sampling acak  berulang  untuk  mensimulasikan  data  dalam model matematika serta melakukan evaluasi terhadapnya [8].
Hasil  dari  proses  pengolahan  bilangan  acak  ini kemudian  dibandingkan  dengan  data  nyata  untuk memverifikasi  validitasnya  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya [9].

## 2.2. Metode Boostrap
Metode Bootstrap merupakan teknik resampling yang menggunakan penggantian dari sampel asli untuk mengestimasi  akurasi  statistik  dari  data  dalam  suatu sampel  [10].  Resampling  dengan  penggantian mengambil satu observasi dari  sampel dan kemudian
memasukkannya  kembali  ke  dalam  sampel  untuk kemungkinan  pengambilan  kembali.  Di  sisi  lain, resampling  tanpa  penggantian  mengambil  satu observasi  dari  sampel  tetapi  tidak  memasukkannya kembali  ke  dalam  sampel.  Metode  ini  memperoleh sampelnya  dengan  melakukan  sampling  dengan penggantian dari sampel asli [11].

## 2.3. Google Colab
Google  Colab  merupakan  sebuah Integrated Development  Environment (IDE)  yang  digunakan untuk pemrograman  menggunakan  bahasa Python, di mana  proses  pemrosesan  dilakukan  pada  server Google  yang  memiliki  perangkat  keras  berkinerja tinggi. [12].
Keunggulan  utama  dari  Google  Colab  adalah kemudahan penggunaannya tanpa memerlukan konfigurasi  tambahan  karena  telah  menggunakan teknologi cloud computing . Selain itu, pengguna dapat mengakses  mesin  dengan  kecepatan  tinggi  (GPU) secara  gratis  dan  dengan  mudah  terhubung  dengan Google Drive serta GitHub [13].

## 2.4. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang sangat berguna bagi para ilmuwan data karena fleksibilitasnya yang luas dalam berbagai aplikasi ilmu data,  serta  kemampuannya  yang  luar  biasa  dalam menangani  matematika,  statistik,  dan  fungsi  ilmiah. Salah  satu  alasan  utama  popularitas  Python  di kalangan  peneliti  adalah  karena  kesederhanaan penggunaannya  dan  sintaksis  yang  mudah  dipahami, sehingga  mudah  diadopsi  oleh  individu  tanpa  latar belakang teknis yang kuat [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  peneliti  gunakan berdasarkan  hasil  studi  literatur  pada  jurnal-jurnal yang  berkaitan  dengan  metode  Monte  Carlo  dan Bootstrap.

## 3.1. Data
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  data yang  diperoleh  dari platform Kaggle  mengenai kecepatan internet [15].
Data  ini  berisi  mengenai  kecepatan  internet, termasuk  kecepatan  unduh  ( download )  dan  unggah ( upload ), yang mencakup berbagai negara dan wilayah di seluruh dunia selama beberapa periode waktu.

## 3.2. Diagram Kerangka Berfikir
Berikut  adalah  diagram  alur  kerangka  berfikir untuk menyelesaikan permasalahan yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur kerangka berfikir

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  simulasi  menggunakan metode  Monte  Carlo  dan  Boostrap,  kami  melakukan analisis  data  terlebih  dahulu  yaitu  melihat  distribusi data untuk mendapatkan gambaran mengenai kecepatan unduh dan keterlambatan internet.
Tabel 1. Analisis Metode Monte Carlo Mean (Rata-rata) 2355.82 kbps Standar Deviasi 828.34 kbps Minimum 65 kbps Kuartil pertama 2164.75 kbps Median/Kuartil kedua 2601.60 kbps Kuartil ketiga 2805.35 kbps Maximum 5341.40 kbps Tabel 2. Analisis Metode Boostrap Mean (Rata-rata) 2396.77 kbps Standar Deviasi 812.66 kbps Minimum 65 kbps Kuartil pertama 2164.75 kbps Median/Kuartil kedua 2622.00 kbps Kuartil ketiga 2806.45 kbps Maximum 5832.95 kbps
Berdasarkan hasil yang diperoleh, yaitu:
a. Rata-rata risiko keterlambatan sedikit lebih tinggi pada simulasi Bootstrap (2396.77 kbps) dibandingkan  dengan  simulasi  Monte  Carlo (2355.82 kbps).
b. Standar  deviasi  pada  hasil  Bootstrap  (812.66 kbps)  sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  Monte Carlo  (828.34  kbps),  menunjukkan  bahwa  hasil Bootstrap sedikit lebih konsisten.
c. Nilai minimum pada kedua simulasi adalah sama (65 kbps).
d. Nilai  maksimum  pada  simulasi  Bootstrap (5832.95 kbps) lebih tinggi dibandingkan dengan Monte  Carlo  (5341.40  kbps),  menunjukkan adanya lebih banyak variasi ekstrem dalam hasil Bootstrap.
e. Kuartil  pertama,  median,  dan  kuartil  ketiga cukup mirip antara kedua metode, dengan hanya perbedaan kecil. Ini menunjukkan distribusi hasil yang serupa di kedua simulasi.
Setelah itu kami melakukan visualisasi data yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 2. Histogram distribusi kecepatan unduh
Gambar  2  merupakan  histogram  distribusi kecepatan  unduh  ( download  speed )  dalam  Mbps. Nilai-nilai  pada  sumbu  horizontal  (X)  menunjukkan berbagai tingkat kecepatan unduh  yang diukur dalam dataset.  Sedangkan  pada  Sumbu  Vertikal  (Y) menunjukkan frekuensi atau jumlah pengamatan untuk setiap interval kecepatan unduh yang ditampilkan pada sumbu X.
Gambar 3. Histrogram distribusi latensi
Gambar  3  merupakan  histogram  distribusi latensi /  keterlambatan  internet  dalam  milidetik  (ms). Sumbu  horizontal  (X)  menunjukkan  nilai  latensi dalam  milidetik  (ms).  Latensi  ini  mungkin  berkaitan dengan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  suatu  proses atau respons dalam sebuah sistem. Sumbu vertikal (Y) menunjukkan  frekuensi,  atau  seberapa  sering  setiap rentang latensi muncul dalam data yang dikumpulkan.
Berdasarkan  hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan menggunakan  metode  Monte  Carlo  dan  metode Boostrap  dalam  menghitung  risiko  keterlambatan koneksi  internet  (dalam  kbps)  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Hasil simulasi monte carlo
Pada  Gambar  4  menunjukkan  hasil  simulasi Monte  Carlo  untuk  risiko  penundaan  ( delay )  dalam satuan  kbps.  Sumbu  horizontal  menampilkan  nilai risiko penundaan, sedangkan sumbu vertikal menunjukkan  frekuensi  kejadian  dari  masing-masing nilai  risiko  tersebut.  Dari  grafik  ini,  terlihat  bahwa risiko  penundaan  paling  sering  terjadi  pada  sekitar 2500 kbps, dengan puncak frekuensi tertinggi di nilai ini. Selain itu, terdapat juga puncak frekuensi lainnya pada  sekitar  1000  kbps  dan  2000  kbps,  menandakan bahwa nilai-nilai ini juga cukup sering muncul dalam simulasi.
Garis lengkung biru pada histogram ini mewakili distribusi  normal  yang  dipasang  untuk  memberikan gambaran distribusi probabilitas dari risiko penundaan.  Distribusi  ini  membantu  dalam  melihat kecenderungan  nilai  risiko  penundaan  dan  sebaran datanya. Sebagian besar risiko penundaan terkonsentrasi dalam rentang 1000 kbps  hingga 3000 kbps,  dengan  frekuensi  kejadian  yang  lebih  rendah untuk nilai penundaan yang jauh lebih tinggi atau lebih rendah dari rentang ini.
Secara keseluruhan, histogram ini memperlihatkan  bahwa  risiko  penundaan  dalam simulasi  Monte  Carlo  paling  sering  berada  di  antara 1000  kbps  hingga  3000  kbps.  Nilai  penundaan  yang berada  di  sekitar  4000  kbps  atau  lebih  memiliki frekuensi  yang  sangat  rendah,  menunjukkan  bahwa kejadian  ini  jarang  terjadi  dalam  simulasi.  Dengan informasi  ini,  kita  dapat  memahami  pola  dan kecenderungan dari risiko penundaan yang dihasilkan oleh simulasi Monte Carlo.
Gambar 5. Hasil simulasi metode boostrap
Pada  Gambar  5.  menampilkan  hasil  simulasi bootstrap untuk risiko keterlambatan dalam satuan bps (basis  poin).  Pada  histogram  ini,  distribusi  risiko keterlambatan terlihat memiliki beberapa puncak yang menunjukkan adanya beberapa moda atau titik di mana frekuensi  kejadian  cukup  tinggi.  Puncak  utama terdapat sekitar angka 3000 bps, yang mengindikasikan bahwa dalam banyak simulasi, risiko keterlambatan berkisar di sekitar nilai ini.
Selain itu, terdapat beberapa puncak lainnya yang lebih kecil, seperti di sekitar 1000 bps dan 2000 bps. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  risiko keterlambatan  sebesar  3000  bps  adalah  yang  paling sering  terjadi,  ada  juga  sejumlah  simulasi  yang menghasilkan risiko keterlambatan di sekitar 1000 bps dan 2000 bps. Variasi ini menggambarkan ketidakpastian  dan  variabilitas  dalam  estimasi  risiko keterlambatan yang dihasilkan oleh metode bootstrap.
Secara  keseluruhan,  distribusi  ini  tidak  simetris dan  menunjukkan  adanya  skewness  atau  kemiringan serta kemungkinan adanya beberapa outlier. Distribusi ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap mengenai risiko keterlambatan, dengan mempertimbangkan  berbagai  kemungkinan  skenario yang  dapat  terjadi,  sehingga  membantu  dalam pengambilan keputusan yang lebih terinformasi terkait manajemen risiko.
Berikut  adalah  tampilan  visualisasi  gabungan antara  hasil  simulasi  Monte  Carlo  dan  metode Boostrap sebagai berikut.
Gambar 6. Gabungan hasil simulasi monte carlo dan ` boostrap
Pada  Gambar  6  Histogram  gabungan  tersebut menampilkan  hasil  simulasi  Monte  Carlo  dan bootstrap  untuk  risiko  keterlambatan  dalam  satuan bps.  Distribusi  frekuensi  untuk  kedua  metode  ini ditunjukkan  dengan  warna  yang  berbeda:  biru  untuk Monte  Carlo  dan  merah  untuk  bootstrap.  Kedua metode  menunjukkan  puncak  utama  di  sekitar  3000 bps,  namun  terdapat  variasi  dalam  distribusi  lainnya. Simulasi  Monte  Carlo  cenderung  memiliki  distribusi yang lebih tersebar dengan beberapa puncak tambahan di sekitar 1000 bps dan 2000 bps, sedangkan bootstrap menunjukkan  frekuensi  yang  lebih  tinggi  di  sekitar puncak utama dan lebih sedikit pada puncak tambahan.
Histogram  ini  membantu  membandingkan  kedua metode dalam mengestimasi risiko keterlambatan dan menunjukkan  perbedaan  serta  kesamaan  dalam  hasil yang diperoleh.
Untuk  membandingkan  nilai Mean  Squared Error (MSE)  yang  diperoleh  dari  Simulasi  Monte Carlo  dan  Simulasi  Bootstrap,  kita  memerlukan  data acuan  untuk  dibandingkan  dengan  hasil  simulasi. Misalkan  kita  memiliki  nilai  acuan  atau  sebenarnya dari risiko keterlambatan ( risk of delay ) yang bisa kita hitung dari data asli.
Untuk mengurangi variasi dan mendapatkan hasil yang  lebih  stabil,  bisa  dengan  meningkatkan  jumlah simulasi  atau menetapkan seed pada generator angka acak  untuk  mendapatkan  hasil  yang  sama  setiap  kali menjalankan kode. Pada perhitungan kali ini kami menggunakan np.random.seed(42) untuk memastikan hasil yang konsisten setiap kali kode dijalankan.
Selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  MSE sebagai  acuan  untuk  memilih  simulasi  terbaik  dalam menghitung resiko keterlambatan Internet.
Gambar 7. Code MSE
Berdasarkan  perhitungan  melalui  Google  Colab diperoleh hasil MSE yaitu sebagai berikut: MSE dari Simulasi Monte Carlo: 709152.703145 MSE dari Simulasi Bootstrap: 685213.9433675
Dalam  hasil  ini,  MSE  dari  Simulasi  Bootstrap (685213.9433675) lebih rendah dibandingkan dengan MSE  dari  Simulasi  Monte  Carlo  (709152.703145). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  konteks  data  ini dan  dengan  parameter  yang  digunakan,  Simulasi Bootstrap  memberikan  estimasi  risiko  keterlambatan yang  lebih  dekat  dengan  nilai  acuan  dibandingkan Simulasi Monte Carlo.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  menggunakan  Metode Monte  Carlo  dan  Bootstrap  terhadap  data  kecepatan internet,  disimpulkan  bahwa  Metode  Bootstrap memberikan  estimasi  risiko  keterlambatan  koneksi internet yang lebih akurat dengan standar deviasi yang lebih  rendah  dan  Mean  Squared  Error  (MSE)  yang lebih  kecil  (MSE  Bootstrap  sebesar  685213.94) dibandingkan  dengan  Metode  Monte  Carlo  (MSE Monte  Carlo  sebesar  709152.70).  Oleh  karena  itu, disarankan  untuk  menggunakan  Metode  Bootstrap sebagai  pendekatan  yang  lebih  optimal  dalam mengestimasi  risiko  keterlambatan  koneksi  internet
berdasarkan  data  kecepatan  internet  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Nancy,  “Pengertian,  Fungsi,  &  Perbedaan Internet, Intranet, dan Ekstranet,” tirto.id.
[2]  Y.  Supardi, Internet  untuk  Segala  Kebutuhan ,  1st ed. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2009.
[3]  A. Mohammad, “Pemanfaatan Instant
MessengerTelegram  Sebagai  Alat  Penyebaran Paham Radikal Di Indonesia,” Medina-Te  J. Stud. Isla , vol. 18, pp. 73–83, 2021.
[4]  A.  Habibi,  I.  N.  Hakim,  M.  Nizarudin,  and  B.  V. Putra, “Membandingkan Kecepatan Sinyal WIFI ID Dengan  Sinyal  WIFI  Warung  Kopi  Menggunakan Net  Speed  Monitor,” J.  Inform.  dan  J.  Teknol. Komput. , vol. 3, pp. 51–57, 2023.
[5]  B.  Y.  Geni,  J.  Santony,  and  Sumijan,  “Prediksi PendapatanTerbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 1, pp. 15–20, 2019.
[6]  R.  D.  Putra,  Y.  Apridiansyah,  and  E.  Sahputra, “Penerapan  Metode  Monte  Carlo  pada  Simulasi Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah  Bengkulu,” Process.  J.  Ilm.  Sist. Informasi,  Teknol.  Inf. dan  Sist. Komput. ,  vol.  17, pp. 74–81, 2022.
[7]  H. Zalmadani, J. Santony, and Y. Yunus, “Prediksi Optimal dalam Produksi Bata Merah Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, pp. 13–20, 2020.
[8]  Z. Han, B. Su, Y. Li, Y.-F. Ma, W. Wang, and G. Chen,  “An  enhanced  image  binarization  method incorporating  with  Monte-Carlo  simulation,” J. Cent. South Univ. , vol. 26, pp. 1661–1671, 2019.
[9]  E.  Hartini,  H.  Adrial,  and  S.  Pujiarta,  “Reliability Analysis  of  Primary  and  Purification  Pumps  in RSG-GAS  Using Monte Carlo Simulation Approach,” Teknol.  Reakt.  Nukl. ,  vol.  21,  pp.  15– 22, 2019.
[10]  R.  Iskandar,  M.  N.  Mara,  and  N.  Satyahadewi, “Perbandingan  Metode  Bootstrap  Dan  Jacknife Dalam  Menaksir  Parameter  Regresi  Untuk Mengatasi  Multikolinearitas,” Bul.  Ilm.  Mat.  Stat. dan Ter. , vol. 2, pp. 137–146, 2013.
[11]  L. Mawarti, Sugiman, and M. Kharis, “Perbandingan Uji Hasil Simulasi Monte Carlo dan Simulasi  Bootstrap  Dalam  Analisis  Saham  Untuk Menghitung  Nilai  VaR  Data,” UNNES  J.  Math. , vol. 7, pp. 253–261, 2018.
[12]  R.  T.  Handayanto  and  Herlawati,  “Prediksi  Kelas Jamak  dengan  Deep  Learning  Berbasis  Graphics Processing Units,” J. Kaji. Ilm. , vol. 20, pp. 67–76, 2020.
[13]  R. O. Felani, W. Cholil, and H. Syaputra, “Analisa Prilaku  Pengguna  E-Learning  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Sist.  Komput. Musirawas , vol. 7, pp. 61–73, 2022.
[14]  R.  Muhammad  and  S.  Yulianto,  “Penerapan Pemrograman  Python  Dalam  Menentukan  Waktu Overhoul  Kondensor  Turbin  Uap,” J.  Konversi Energi dan Manufaktur , vol. 8, pp. 49–57, 2023.
[15]  D. Dave, “Internet Speed Dataset,” Kaggle.com.