PERENCANAAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK JARINGAN SARAF BUATAN UNTUK MERAMALKAN NILAI KESEHATAN SENTRAL TELEPON DI SUATU SENTRAL TELEPON

## DESIGN OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SOFTWARE FOR PREDICTING THE  HEALTH GRADE IN A TELEPHONE EXCHANGE
Wiratmoko Yuwono, Yodik Iwan Herlambang, Mauridhi Hery Purnomo,

## Prima Kristalina
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : moko_wmy@yahoo.com, yodik_iwan@yahoo.com

## ABSTRAK
perangkat  lunak  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan  (  JST  )  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai  proses  prediksi  berbagai  hal  sebagai  pengganti  metode  prediksi  konvensional menggunakan  regresi  linear.    Dengan  algoritma  propagasi  balik  dapat  dicapai  suatu  hasil program yang dapat
Penggunaan  melakukan  prediksi  nilai  kesehatan  sentral  telepon  berdasarkan  data  yang tercatat pada sentral telepon. Dengan hasil prediksi setiap parameter yang berpengaruh pada nilai  kesehatan  suatu  sentral,  maka  nilai  kesehatan  suatu  sentral  telepon  untuk  masa  yang akan datang akan dapat diprediksi.
Kata kunci : jaringan syaraf tiruan, propagasi balik, nilai kesehatan sentral.

## ABSTRACT
Application  of  artificial  neural  network  software  (  ANN  )  has  been  implemented  for predicting many thing and replace the conventional ways of predicting method using linear regression. Back Propagation algorithm  can be used to  reach the result of the program that can  predict  the  telephone  exchange  health  grade  according  to  the  data  that  has  been recorded  before.  By  predicting  each  parameter  that  has  correlation  to  the  telephone exchange  health  grade,  we  can  predict  the  telephone  exchange    health  grade  in  the  next period.

## 1. PENDAHULUAN
Selama ini banyak aplikasi dan penggunaan neural network dalam berbagai program, khususnya sebagai perangkat lunak kontrol. Sedangkan pengembangan metode tersebut telah membuktikan bahwa berbagai analisa yang rumit tentang suatu pemecahan
masalah dapat diselesaikan dengan kecepatan tinggi serta hasilnya juga mendekati kesempurnaan.
Tujuan dari proyek akhir ini adalah membuat suatu perangkat lunak jaringan Saraf Tiruan (neural network) dengan mengimplementasikannya untuk prediksi nilai kesehatan sentral telepon disuatu sentral telepon.
Dengan metode ini diharapkan dapat mempermudah proses prediksi nilai kesehatan suatu sentral telepon, serta kesalahan dalam proses prediksi tersebut dapat diperkecil.
2. KONFIGURASI SISTEM
2.1. Blok Diagram
Gambar 1 Blok Diagram
Keterangan :
A= Input parameter-parameter nilai kesehatan sentral telepon B= Nilai Kesehatan  Sentral  Telepon
2.2. Cara Kerja Sistem
Dari blok diagram di atas menunjukkan bahwa perangkat lunak JST melakukan proses pengidentifikasian  input  yang  berupa  parameter-parameter  nilai  kesehatan  sentral  telepon. Sentral  telepon  yang  diuji  adalah  sentral  telepon  milik  PT  Telkom.  Parameter-parameter yang digunakan PT Telkom untuk menghasilkan nilai kesehatan sentralnya adalah :
 No Dial (Nodial)
 Ring No Answer (RNA)
 Busy
 Incompleted Dial (INCDIAL)
 Unlocated Number (UNAL)
 Technical Fault (TEKF)
 Congestion (CONG)
parameter-parameter  input  ini  mempunyai  nilai  tertentu.  Dengan  nilai-nilai  ini  JST melakukan  proses  pengidentifikasian  sehingga  menghasilkan  suatu  nilai  output  kesehatan sentral telepon.
A JST B
2.3. Penjelasan Masing-Masing Blok

## Diagram Beserta Fungsi Kerjanya

## 1.
Blok Input
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Blok input berupa nilai-nilai parameter  kesehatan  sentral  telepon.  Nilai-nilai  tersebut  merupakan  nilai  periode bulanan,  yang  setiap  bulannya  nilai  paramater-parameter  tersebut  berubah-ubah.  Nilai parameter-parameter tersebut berfungsi sebagai input data dari                        software JST yang nantinya menghasilkan output nilai kesehatan sentral telepon.

## 2. Blok JST
Merupakan perangkat lunak jaringan saraf tiruan, yang dapat diimplementasikan pada berbagai  bidang.  JST  melakukan  proses  training  (pembelajaran)  dan  proses  mapping  (uji data).  Proses  training  dilakukan  pertama  kali  untuk  melakukan  proses  pembelajaran  dari data-data  yang  diberikan.  Selanjutnya  untuk  melakukan  uji  hasil  pembelajaran  tersebut dilakukan proses mapping.
Pada implementasi proyek akhir ini, perangkat lunak JST ini digunakan untuk prediksi nilai kesehatan sentral telepon.
Blok JST merupakan representasi dari proses mapping data yang fimasukkan ke dalam sistem tersebut.
3. Blok Output
Blok ini merupakan output dari perangkat lunak JST. Hasilnya berupa nilai kesehatan (berupa angka dan huruf)
Gambar 2 Flowchart Sistem JST Backpropagation
START Input : File data, input,hidden, output layer, learning rate,sigmoid, record,field Inisialisasi bobot = acak( ) for(a=1;a<=record;a++) for(b=1;b<=field;b++) Perhitungan error =Tk-Yk E = E + Tk-Yk propagasi maju Z_inj=   n i ij i V X 1 Zj=f(Z_in j ) Y_ink=    n i Wjk Zj 1 Yk=f(Y_ink) Propagasi Balik ) _ ( ' ) ( ink Y f Yk Tk k      Wjk Wjk kZj        n i Wjk k inj 1 .
_   ) _ ( ' . _ inj Z f inj j   
Vij Xi j Vij     . .   Pembaharuan Penimbang W jk = W jk + jk W  V ij = V ij + ij V  1 2 3 4 b a Error rata - rata : Er = E / a Er<=errmax simpan  bobot  ke file FINISH Yes 2 3 1 4

## VII. 3. Analisa dan Hasil Pengukuran

## 3.1. Prediksi tiap parameter input
Nodial adalah  salah  satu  dari  parameter  input  untuk  memprediksikan  nilai  kesehatan disuatu sentral telepon.
Setiap  hasil  prediksi  akan  dibandingkan  dengan  nilai  riil  dari  sentral  telepon  yang  telah ditentukan.
Hasil  pengukuran  dari  prediksi  parameter  ini  tidak  akan  mempengaruhi  parameter  input lainnya.
Sebagai contoh adalah hasil training parameter NoDial sentral Kebalen
Grafik 60 % Training 0 10 20 30 40 1 4 7 10 13 Bln-Thn N o d ia l- V a lu e Target Mapping
Gambar 3. Grafik Hasil Training NoDial
Hasil  dari  prediksi  tiap-tiap  parameter  ini  akan  digunakan  untuk  prediksi  dari  nilai kesehatan suatu sentral telepon.
Parameter  input  yang  digunakan  dalam  prediksi  nilai  kesehatan  suatu  sentral  telepon adalah  : Nodial,  busy,  ringing  no  answer,  technical  fault,  UnAllocated  number,  InComplete Dial, Congestion.
Untuk  prediksi  parameter  itu  ( Nodial ),    digunakan  2  parameter  input,  yaitu  :  bulan  dan tahun.
Ketika  semua  hasil  prediksi  dari  parameter  input  sudah  kita  dapatkan  ,  maka  kita  akan dapat melakukan prediksi utama yaitu prediksi kesehatan sentral telepon.
Sebagai contoh adalah hasil prediksi sentral Kalianak .
Tabel 1.  Perbandingan nilai riil terhadap hasil JST
Real Neural Network jml konversi jml konversi 5 B 6.011 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 6 B 5.052 B 4 C 4.027 C 4 C 4.027 C 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 4 C 4.027 C 4 C 4.027 C 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B
5 B 5.052
B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 4.027 C 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 4.027 C 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 5.052 B 5 B 6.011 B 5 B 5.045 B 5 B 6.011 B 5 B 5.052 B
Keterangan : Error Pelatihan : Hasil Prediksi
Pada  grafik  dapat  dilihat  bahwa  2  dari  data  hasil  pelatihan  yang  dimapping  tidak  sesuai dari data riil nya.
Pada data yang diprediksi haruslah data yang tidak terlalu fluktuatif karena data kesehatan yang didapat hanyalah dalam periode yang tidak terlalu panjang.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
1. Perangkat  jaringan  saraf    tiruan  dapat            digunakan  untuk  meramalkan  nilai kesehatan  sentral  telepon  untuk  satu  tahun  kedepan  dengan  data  2  tahun  sebelumnya, dengan akurasi data diatas 50 %.
2. Dari data nilai kesehatan sentral telepon milik PT Telkom Divre V, terlihat bahwa pada sentral  telepon  dengan  jumlah  pelanggan  yang  besar  seperti  sentral  Kebalen,  nilai kesehatannya cenderung jelek (C atau D). sedangkan pada sentral telepon dengan jumlah pelanggan  yang  sedikit  seperti  sentral  Kalianak,  nilai  kesehatan  sentral  teleponnya cenderung baik (B)
4.2 Saran
Berdasarkan pengalaman pada hasil pengujian dan analisa pada keseluruhan dari program ini, maka kami dapat menyarankan bagi peengembangan dan penyempurnaan lebih jauh :
1. Pada    Tugas  Akhir  kali  ini,  nilai  kesehatan  sentral  diprediksi  secara  independen dan tidak tergantung dengan sentral lain, oleh karena itu kami berharap agar pada
saat  mendatang  nilai  kesehatan  di  suatu  sentral  telepon  dapat  diprediksi berdasarkan pengaruh sentral – sentral disekitarnya
2. Pada  program  yang  telah  dibuat,  bobot  yang  sebelumnya  telah  diciptakan  tidak dapat  di- update dengan  training  yang  baru  tetapi  akan  menghapus  bobot  yang lama,  diharapkan  pada  saat  mendatang  akan  dapat  di  perbaharui  pada  setiap training.
3. konfigurasi JST  yang  dipakai  hanya  menggunakan  1 hidden  layer saja serta  nilai learning  rate masih  belum  adaptif,  pada  saat  mendatang  sangat  diharapkan program JST mempunyai konfigurasi yang jauh lebih kompleks.
5. Daftar Pustaka
1. J.E FLOOD, TELECOMMUNICATIONS SWITCHING, TRAFFIC AND NETWORKS
2. JAMES R. BOUCHER, VOICE TELETRAFFIC SYSTEMS ENGINEERING
3. PROFESSORS J.E. FLOOD, C.J HUGHES AND J.D PARSONS,

## PRINCIPLES OF TELECOMUNICATIONS TRAFFIC ENGINERING BY IEEE
TELECOMUNICATIONS SERIES 2
4. LAURENE  FAUSETT, FUNDAMENTALS OF NEURAL NETWORKS , Prentice Hall, NEW JERSEY 1994