Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 76-85 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.191 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Peramalan  Bandwidth  Jaringan  Internet  User  Pada  Kantor  Pusat Kementrian Keuangan Dengan Menggunakan Metode Holt-Winters
Januar Malik Mahardika 1 , Raden Anggia Apriani Djumhana 1* , Arief Wibowo 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia.
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Bandwidth;
Internet; Holt-Winters; Peramalan.

## Keywords:
Bandwidth; Internet;
Holt-Winters;
Forecasting.
Abstrak: Saat ini kebutuhan internet adalah suatu hal yang tidak bisa tidak dipisahkan dalam pekerjaan dan aktivitas sehari-hari. Seperti halnya  di  Kementerian  Keuangan  (Kemenkeu),  jaringan  internet merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  menjalankan infrastruktur  dan  layanan  sistem  TIK.  Terutama  kebutuhan  akan akses email, aplikasi - aplikasi core Kemenkeu serta Stakeholder, dan yang saat ini sedang popular adalah aplikasi video conference seperti zoom, Webex, ms.teams, google meet dan lain sebagainya. Ditambah lagi  dengan  diimplementasikannya  collaboration  tools  Microsoft office 365 di Kemenkeu, menjadikan jaringan internet dirasa sangat krusial  untuk  user  Kemenkeu  saat  ini.  Berdasarkan  kebutuhan tersebutlah dirasa perlu untuk dilakukannya peramalan bandwidth jaringan  internet  pada  kantor  pusat  Kemenkeu.  Adapun  metode yang  digunakan  adalah  menggunakan  metode  Holt-Winters.  Data yang digunakan merupakan data historis mingguan selama 1 tahun pada  periode  2022.  Hasil  dari  peramalan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Holt-Winters  adalah  menghasilkan  nilai RMSE  sebesar  177,209  dan  menghasilkan  peramalan  bandwidth hingga periode 2024. Peramalan ini dilakukan agar dapat digunakan sebagai  dasar  data  dukung  untuk  menentukan  kebutuhan bandwidth internet user pada kantor pusat Kemenkeu untuk tahun 2025.  Sehingga  nantinya  akan  muncul  perkiraan  anggaran  yang dibutuhkan dalam menyediakan layanan internet pada kantor pusat Kemenkeu.
Abstract: At this time the needs related to the internet is something that is very  important  and  cannot  be  separated  in  carrying  out  work  and  daily activities. As in the Ministry of Finance (Ministry of Finance), the internet network is an important factor in running ICT infrastructure and system services.  Especially  the  need  for  email  access,  core  applications  from  the Ministry  of  Finance  and  Stakeholders,  and  what  is currently  popular  are video conferencing applications such as zoom, Webex, ms.teams, google meet and  so  on.  Coupled  with  the  implementation  of  Microsoft  office  365 collaboration tools at the Ministry of Finance, making the internet network felt  very  crucial  for  the  current  Ministry  of  Finance  users.  Based  on  this need, it is deemed necessary to forecast the bandwidth of the internet network at the Ministry of Finance's central office. The method used is by using the Holt-Winters method. The data used is weekly historical data for 1 year in the  2022  period.  The  results  of  the  forecasts  carried  out  using  the  Holt- Winters  method  are  to  produce  an  RMSE  value  of  177.209  and  generate bandwidth forecasts for the 2024 period. This forecast is done so that it can be used as a basis for supporting data for determine internet user bandwidth requirements at the Ministry of Finance's head office for 2025. So that later an estimate of the budget needed to provide internet services at the Ministry of Finance's head office will appear.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 9 Mei 2023 Accepted:  10 Oktober 2023 Published: 10 November 2023
Januar Malik Mahardika, Raden Anggia Apriani Djumhana, Arief Wibowo

## Corresponding Author:
Raden Anggia Apriani Djumhana Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia. Alamat: Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, Indonesia. Email: 2111601916@student.budiluhur.ac.id

## PENDAHULUAN
Jaringan internet merupakan hal yang tidak dapat dilepaskan serta menjadi kebutuhan pokok pada saat ini, baik dalam melaksanakan suatu pekerjaan ataupun kegiatan sehari - hari. Saat ini jaringan internet  berkembang  dengan  sangat  pesat  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  dan  informasi. Aliran  data  dominan  yang  membawa  80  persen  dari  seluruh  lalu  lintas  web  di  jaringan  komputer adalah  peer-to-peer  (P2P), yaitu  aplikasi  berbagi  file  dan  aplikasi  pengiriman  video  seperti  Youtube (Herdian et al., 2020). Jaringan internet pada saat ini tidak hanya terbatas pada penggunaan kabel LAN tetapi  juga  penggunaan  wireless.  Pada  tahun  2012  diketahui  pertumbuhan  pengguna  sistem komunikasi wireless sangat pesat ya itu sebesar 37% dan tahun 2013 45,4% (P et al., 2014).
Kecepatan  internet  memiliki  dua  hal  yaitu  kecepatan  download  dan  upload.  Kedua  hal  ini merupakan  faktor  terpenting  dalam  menggunakan  informasi  dan  data.  Banyak  hal  yang  dapat mempengaruhi  kecepatan  dari  kedua  hal  tersebut,  diantaranya  adalah  kapasitas  dan  efisiensi bandwidth yang digunakan (Pratama et al., 2022). Bandwidth merupakan sumber daya jaringan yang sangat penting tetapi mahal yang harus dikelola dengan baik sehingga pemilik dan pengguna jaringan dapat mengharapkan kinerja maksimal yang dibutuhkan (Efrian et al., 2022).
Pusat Sistem Informasi Dan Teknologi Keuangan (Pusintek) adalah merupakan salah satu unit Esselon II di bawah Sekretariat Jenderal Kementerian Keuangan. Salah satu visi Pusintek yaitu menjadi penggerak  utama  transformasi  TIK  yang  berkelanjutan  menuju  terwujudnya  visi  Kementerian Keuangan. Sesuai dengan Peraturan Menteri Keuangan Nomor 118/PMK.01/2021 tentang Organisasi Dan Tata Kerja Kementerian Keuangan, Pusintek mempunyai tugas salah satunya adalah pengelolaan jaringan  komunikasi  data.  Adapun  tugas  tersebut  salah  satunya  yaitu  pengelolaan  jaringan  internet user  yang  berada  pada  kantor  pusat  Kemenkeu.  Menjaga  ketersediaan  layanan  merupakan  bagian tugas dari pengelolaan jaringan komunikasi data, yang mana sangat dibutuhkan oleh pegawai-pegawai Kemenkeu.
Gambar 1. Utilisasi Internet User Kantor Pusat Kementerian Keuangan Tahun 2022
Pada  gambar  1  menampilkan  laporan  utilisasi  penggunaan  internet  pada  kantor  pusat Kemenkeu selama periode tahun 2022. Data diperoleh dari hasil ekspor monitoring jaringan perhari dengan menggunakan aplikasi Cacti dan diolah menjadi data mingguan. Dari data tersebut diambilah
- 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00 900,00 1.000,00 2022-01-07 2022-01-21 2022-02-04 2022-02-18 2022-03-04 2022-03-18 2022-04-01 2022-04-15 2022-04-29 2022-05-13 2022-05-27 2022-06-10 2022-06-24 2022-07-08 2022-07-22 2022-08-05 2022-08-19 2022-09-02 2022-09-16 2022-09-30 2022-10-14 2022-10-28 2022-11-11 2022-11-25 2022-12-09 2022-12-23 1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

## Max (Mbps)
Peramalan Bandwidth Jaringan Internet User Pada Kantor Pusat Kementrian Keuangan Dengan Menggunakan Metode Holt-Winters
utilisasi bandwidth yang paling maksimal di setiap minggunya, sebagai representasi penggunaan akses jaringan internet user mencapai peaknya pada minggu tersebut.
Dengan  pertimbangan  inilah  dikumpulkan  data  tersebut  sebagai  acuan  alokasi  bandwidth internet user. Dalam melaksanakan tugas dan fungsinya sebagai pengelolaan jaringan komunikasi data, Pusintek mempunyai kewajiban untuk menjaga ketersediaan utilisasi bandwidth jaringan internet pada kantor pusat Kemenkeu. Untuk merencanakan pengalokasian bandwidth jaringan internet user pada kantor  pusat  Kemenkeu,  Pusintek  pada  saat  ini  belum  memanfaatkan  data  terdahulu  untuk merencanakan pengalokasian di masa yang akan datang. Maka untuk mendukung pekerjaan dan visi misi Kemenkeu tersebut,  maka dirasa perlu untuk dilakukan peramalan untuk utilisasi penggunaan bandwidth internet user pada kantor pusat Kemenkeu di masa mendatang.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  utilisasi  bandwidth jaringan,  peramalan  suatu  harga  atau  stok  barang,  dan  persediaan  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan metode Holt – Winters (Aribowo et al., 2020; Mariz et al., 2022; Putra et al., 2018; Taufiq et  al.,  2020).  Metode  ini  biasa  digunakan  untuk  peramalan  dan  merupakan  metode  yang  dapat mengatasi suatu faktor tren serta musiman secara simultan pada contoh kasus data deret waktu (time series)  (Sriwindono  &  Putranto,  2022).  Menurut  Makridakis,  dkk  (1999)  dalam  jurnal  A.  Aryati,  I. Purnamasari, dan Y. N. Nasution (Aryati et al., 2020), tahun 1957, C.C. Holt melakukan pengusulan metode pemulusan eksponensial yang dapat diterapkan pada data time series tanpa elemen tren serta musiman. Data periodik (time series) adalah suatu data yang disusun menurut tahun, bulan, minggu, dll (Suryani, Retno Vipyana; Rosmawan, Tedy; Ikhwan, 2016).
Pada penelitian  ini,  yang  membedakan dari penelitian sebelumnya yaitu area yang dilakukan penelitian  dan  pengujiannya  berfokus  pada  objek  internet  user  kantor  pusat  Kemenkeu,  dengan harapan dapat menambah variasi area penelitian dengan menggunakan metode holt winter.
Ramalan atau yang disebut juga prediksi merupakan suatu perkiraan tentang sesuatu atau pun hal yang belum terjadi. Peramalan juga dapat diartikan sebagai seni dan juga merupakan ilmu yang memprediksi kejadian di masa depan. Peramalan dilakukan dengan tujuan untuk memprediksi sesuatu berdasarkan  atas  variable  bebas  dan/ataupun  terikat  (Rumini  &  Norhikmah,  2020).  Ramalan dikelompokkan berdasar pada horizon waktu dimasa depan yang dalam cakupannya dan waktu dibagi 3 kategori yaitu peramalan jangka pendek, peramalan jangka menengah dan peramalan jangka Panjang (Noh  et  al.,  2015).  Dengan  melakukan  peramalan  ini  diharapkan  dapat  memenuhi  kebutuhan bandwidth  jaringan  internet  user  dimasa  akan  datang.  Hal  ini  juga  akan  berkaitan  dengan kontrak/pengadaan sewa jasa internet user ke provider oleh Pusintek sebagai pengelola IT Kementerian Keuangan.  Sehingga  Pusintek  selaku  pengelola  layanan  dapat  memprediksi  kebutuhan  bandwidth jaringan internet user yang akan dialokasikan pada kantor pusat Kemenkeu.
Adapun  peramalan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Holt-Winters  yang  akan menghasilkan nilai root mean square error (RMSE). Root mean square error (RMSE) merupakan metode yang  menjadi  alternatif  evaluasi  dari  suatu  teknik  dalam  ilmu  peramalan  yang  digunakan  dalam mengukur suatu akurasi dari suatu hasil peramalan model. Adapun nilai yang kemudian dihasilkan oleh RMSE adalah merupakan suatu root mean square dari jumlah error pada suatu model prediksi akar  kuadrat  rata-rata  dari  perbedaan  antara  nilai  estimasi  data  dan  nilai  yang  diamati  (Sanjaya  & Heksaputra, 2020). Semakin kecil nilai RMSE maka data semakin valid (Febrianti et al., 2016).
Untuk  mendukung  kebutuhan  utilisasi  bandwidth  jaringan  internet  user  pada  kantor  pusat Kemenkeu untuk periode hingga Januari 2024, maka dilakukan peramalan atau prediksi terkait utilisasi bandwidth yang dibutuhkan. Adapun metode yang digunakan adalah dengan menggunakan metode Holt – Winters.
Penelitian ini terbatas pada peramalan utilisasi bandwidth  jaringan internet user kantor pusat Kemenkeu selama periode 2 tahun kedepan. Objek penelitian yang digunakan adalah menggunakan data  utilisasi  internet  user  perminggu  selama  1  tahun  yang  lalu,  yaitu  pada  tahun  2022.  Adapun datanya  terdiri  dari  data  peak  (max)  selama  1  minggu  dan  average  penggunaan  internet  selama  1 minggu dalam 1 tahun pada periode tahun 2022.
Januar Malik Mahardika, Raden Anggia Apriani Djumhana, Arief Wibowo
Dengan dilakukannya peramalan ini, kita dapat memprediksi terkait kebutuhan jaringan internet yang dibutuhkan oleh user pada kantor pusat Kemenkeu, sehingga ketersediaan akan jaringan internet dapat  selalu  terpenuhi,  maka  hal  tersebut  dapat  membantu  organisasi  dalam  memprediksi kontrak/anggaran  yang  akan  disediakan  oleh  organisasi  untuk  menyiapkan  sewa  internet  user  ke provider di tahun berikutnya.

## METODE
Suatu teknik pengumpulan dan analisis suatu data telah digambarkan sebagai suatu proses yang memiliki  bagian  yang  terdiri  dari  beberapa  langkah,  terdapat  data  yang  mentah  kemudian ditransformasikan  lalu  kemudian  diproses  untuk  diharapkan  menghasilkan  data  visualisasi  dan menghasilkan serta membuat prediksi dengan suatu model yang kemudian dipilih berdasarkan pada suatu  data  yang  dikumpulkan.  Penelitian  dilakukan  mengacu  pada  satu  kerangka  kerja  yaitu  Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM).  Pada  gambar  2  disajikan  gambaran metodologi yang terdiri dari 6 (enam) tahapan.
Gambar 2. Metodologi CRISP-DM

## a. Business Understanding
Pemahaman  masalah  penelitian  ini  mengacu  pada  segmentasi  data  bandwidth  pada Kementerian  Keuangan.  Adapun  hal  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  yaitu  memahami  tentang
Peramalan Bandwidth Jaringan Internet User Pada Kantor Pusat Kementrian Keuangan Dengan Menggunakan Metode Holt-Winters
pentingnya  kebutuhan  pemanfaatan  data  bandwidth,  agar  dapat  digunakan  untuk  membantu organisasi memprediksi alokasi bandwidth dimasa yang akan datang.

## b. Data Understanding
Penulis  memperoleh  data  histori  utilisasi  bandwidth  jaringan  internet  user  dengan  bantuan network monitoring. Data monitoring tersebut kemudian di tuangkan dalam data monitoring harian pada periode Januari sampai dengan Desember 2022. Data bandwidth merupakan data penggunaan bandwidth jaringan internet user yang terjadi pada periode Januari sampai dengan Desember 2022.

## c. Data Preparation
Data bandwidth terdapat variabel max dan average . Kemudian penulis memilih data variable max sebagai  data  yang  akan  dianalisa.  Kemudian  dilakukanlah  suatu  penormalan  terhadap  data  yang kemudian kita targetkan menjadi suatu objek penelitian. Adapun pengoptimalan data sesuai dengan format  data  time  series  yang  kemudian  dapat  dieksekusi  menggunakan  metode  peramalan.  Data bandwidth  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  suatu  data  training  dan  data  uji,  yang  mana  hasil persentase  data  training  adalah  85%  dan  data  ujinya  15%.  Data  training  tersebut  kemudian  akan digunakan untuk menjadi tujuan pembelajaran pola dengan menggunakan metode Holt-Winters dan data uji akan dilakukan pengukuran akurasi. Berikut data set utilisasi bandwidth internet user.

## d. Modelling
Pada  tahanp  ini  dilakukan  pemilihan  metode  data  mining  yang  sesuai  karakter  data  set  dan sesuai dengan tujuan penelitian, dengan harapan dapat mengolah dan memanfaatkan data sehingga menghasilkan informasi dari data tersebut. Metode yang digunakan adalah prediksi atau peramalan, sedangkan algoritma yang digunakan yaitu Holt-Winters.

## e. Evaluation
Dengan  menggunakan  algoritma  Holt-Winters  diharapkan  kita  dapat  mengukur  akurasi  dan jumlah kesalahan yang ada pada model yang dibuat, kemudian juga untuk mengetahui seberapa baik model kita untuk memecahkan masalah. Pada tahapan evaluasi ini kita mendapatkan angka root means square error (RMSE) dengan menggunakan algoritma peramalan Hotl-Winters.

## f. Deployment
Dilakukan implementasi metode Holt-Winters untuk meramalakan utilisasi bandwidth jaringan internet  pada  kantor  pusat  Kemenkeu,  kemudian  hasil  tersebut  disampaikan  ke  Tim  Pengelolaan Jaringan selaku pengelola jaringan pada kantor pusat Kemenkeu. Kemudian dilakukan analisa dengan Tim Jaringan untuk menentukan rencana dalam penyusunan Analisa kebutuhan bandwidth internet kantor pusat Kemenkeu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  data  mining  di  penelitian  ini  terkait  langsung  dengan  data  utilisasi  penggunaan bandwidth internet oleh user pada kantor pusat Kemenkeu. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data utilisasi bandwidth internet periode Januari – Desember 2022. Parameter yang digunakan adalah  date  &  time  yang  berupa  tanggal  (mingguan)  dan  parameter  max  (Mbps)  yang  menyatakan besaran maksimal utilisasi penggunaan bandwidth internet.
Data  yang  dikumpulkan  kemudian  dilakukan  kegiatan  reduksi  data.  Kegiatan  ini  dilakukan untuk  membersihkan  data  dari  unsur-unsur  yang  dianggap  tidak  berpengaruh  pada  saat  proses perhitungan data. Dalam data utilisasi bandwidth internet user perlu dilakukan proses penghilangan atribut  dan  data  yang  tidak  diperlukan.  Adapun  atribut  data  yang  diperlukan  adalah  date  &  time berupa tanggal (mingguan) dan parameter max (Mbps) yang menyatakan besaran maksimal utilisasi penggunaan  bandwidth  internet.  Isi  data  dari  atribut  date  &  time  adalah  waktu  pencatatan  kapan utilisasi bandwidth user tersebut diambil/direkam. Sedangkan untuk atribut max (Mbps) berisi  data
Januar Malik Mahardika, Raden Anggia Apriani Djumhana, Arief Wibowo
dengan tipe  number, berupa besaran utilisasi bandwidth internet  user dalam satuan Mbps. Adapun hasil dari data tersebut disajikan pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data Utilisasi Max Mingguan Bandwidth Internet User Kemenkeu
Lalu dilanjutkan dengan tahapan data modelling, pada tahap ini dilakukan pemilihan metode data mining yang  sesuai dengan karakter data set dan tujuan penelitian. Bertujuan untuk mengolah dan memanfaatkan data untuk menghasilkan informasi tersembunyi dari balik data tersebut. Adapun output  dari  tahap  ini  adalah  hasil  dari  pemodelan  peramalan  utilisasi  bandwidth  internet  user Kemenkeu  dengan  menggunakan  metode  Holt-Winters.  Pada  tahap  ini  didapatkan  juga  nilai  hasil peramalan utilisasi internet bandwidth user Kemenkeu dengan menggunakan metode Holt-Winters. Pada gambar 3 merupakan data modelling yang digunakan dan hasil dari tahapan ini digambarkan dengan bentuk berupa grafik dari nilai peramalan.
No Tanggal (Mingguan) Max (Mbps) No Tanggal (Mingguan) Max (Mbps) 1 2022-01-07 405,28 27 2022-07-08 404,29 2 2022-01-14 289,39 28 2022-07-15 378,82 3 2022-01-21 864,46 29 2022-07-22 444,23 4 2022-01-28 382,93 30 2022-07-29 480,68 5 2022-02-04 54,42 31 2022-08-05 339,76 6 2022-02-11 41,79 32 2022-08-12 388,84 7 2022-02-18 82,07 33 2022-08-19 498,17 8 2022-02-25 104,09 34 2022-08-26 472,41 9 2022-03-04 707,64 35 2022-09-02 475,11 10 2022-03-11 244,41 36 2022-09-09 328,08 11 2022-03-18 343,22 37 2022-09-16 327,47 12 2022-03-25 310,17 38 2022-09-23 724,83 13 2022-04-01 293,91 39 2022-09-30 565,23 14 2022-04-08 238,04 40 2022-10-07 413,25 15 2022-04-15 233,82 41 2022-10-14 391,03 16 2022-04-22 120,43 42 2022-10-21 406,92 17 2022-04-29 347,03 43 2022-10-28 435,12 18 2022-05-06 287,32 44 2022-11-04 754,09 19 2022-05-13 358,77 45 2022-11-11 658,14 20 2022-05-20 698,88 46 2022-11-18 317,89 21 2022-05-27 453,06 47 2022-11-25 453,12 22 2022-06-03 405,83 48 2022-12-02 631,32 23 2022-06-10 500,57 49 2022-12-09 716,34 24 2022-06-17 457,45 50 2022-12-16 546,06 25 2022-06-24 531,28 51 2022-12-23 839,39 26 2022-07-01 515,68 52 2022-12-30 791,40
Peramalan Bandwidth Jaringan Internet User Pada Kantor Pusat Kementrian Keuangan Dengan Menggunakan Metode Holt-Winters
Gambar 3. Data Modelling
Tahapan dimulai dengan import  library  yang dibutuhkan pada lingkungan penelitian.  Dalam penelitian  environment  yang  digunakan  adalah  menggunakan  Bahasa  python,  dengan  melakukan installasi anaconda dan jupyter lab. Kemudian dilakukan input data hasil dari output data preparation sebelumnya (tabel 1). Kemudian dibuatlah data frame yang selanjutnya dilakukan set index pada kolom Date dengan frekuensi bulanan, sehingga didapatlah total 24 index baris data.
Januar Malik Mahardika, Raden Anggia Apriani Djumhana, Arief Wibowo
Tampilan  dari  plot  data  awal  ditunjukkan  pada  gambar  4.  Parameter  trend  yang  digunakan adalah  dengan  nilai  seasonality  selama  dua  belas  bulan  selama  tiap  minggu.  Nilai  dua  belas  bulan merupakan representasi dari penggunaan akses bandwidth internet selama periode tahun 2022. Pada tahun 2022 merupakan tahun transisi dari masa pandemik ke masa normal. User mulai diminta untuk bekerja dan masuk ke kantor seperti biasa. Sehingga otomatis kebutuhan akan internet akan meningkat dibandingkan tahun transisi pandemic 2020 dan 2021. Dengan kondisi inilah kemungkinan besar akan mempengaruhi utilisasi bandwidth internet user.
Pemisahan  data  training  dan  testing  dipisahkan  secara  manual  dengan  cara  linear  sampling. Linear sampling adalah membagi dataset menjadi beberapa bagian tanpa merubah urutan data sample sehingga  menghasilkan  bagian  data  yang  berurutan.  Dari  total  52  data  dilakukan  pemisahan  data training dan testing, dengan komposisi training sejumlah 41 data awal dan data testing 41 data akhir. Setelah data siap diolah, dilanjutkan pembuatan model peramalan dengan menggunakan metode Holt- Winters.
Pembuatan  model  peramalan  dengan  metode  Holt-Winters  diawali  dengan  melakukan peramalan dengan menggunakan data training. Setelah itu dibandingkan hasil peramalan awal yang didapatkan dengan data testing.
Gambar 5. Grafik Hasil Perbandingan Data Training, Data Testing Dan Hasil Peramalan Awal
Adapun  grafik  hasil  perbandingan  data  training,  data  testing  dan  hasil  peramalan  awal ditunjukan pada gambar 6.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 76-85
Peramalan Bandwidth Jaringan Internet User Pada Kantor Pusat Kementrian Keuangan Dengan Menggunakan Metode Holt-Winters
Proses selanjutnya adalah dilakukan peramalan atas seluruh data dengan menggunakan model yang dihasilkan dengan metode Holt-Winters. Grafik hasil peramalan pada tahun 2023 hingga januari 2024  ditunjukkan  pada  gambar  6.  Algoritma  Holt-Winters  menghasilkan  data  peramalan  yaitu  root mean  square  error  (RMSE)  atau  kesalahan  suatu  model  dalam  memprediksi  data  kuantitatif  berada pada angka 177.220.
Hasil  dari  peramalan  ini  disampaikan  pada  forum  internal  Pusintek  yaitu  terkhusus  bidang jaringan  komunikasi  data,  sehingga  data  peramalan  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk memprediksi kebutuhan internet user pada beberapa bulan kedepan. Terutama dalam pengganggaran dalam  menentukan  biaya  kontrak  tahunan  sewa  internet  user  untuk  tahun  berikutnya.  Dari  hasil gambar 6 prediksi utilisasi bandwidth periode Januari 2023 – Januari 2024 mencapai titik tertinggi pada angka  1.2Gbps,  dengan  hasil  prediksi  tersebut  dibutuhkan  bandwidth  sekurang-kurangnya  1.2Gbps agar dapat memenuhi kebutuhan user.

## KESIMPULAN
Penelitian kali ini dilakukan peramalan utilisasi bandwidth internet user kantor pusat Kemenkeu dengan metode Holt-Winters. Algoritma Holt-Winters menghasilkan data peramalan yaitu root mean square  error  (RMSE)  atau  kesalahan  suatu  model  dalam  memprediksi  data  kuantitatif  berada  pada angka  177.220.  Hasil  dari  peramalan  ini  disampaikan  pada  forum  internal  Pusintek  yaitu  terkhusus bidang jaringan komunikasi data, sehingga data peramalan ini dapat digunakan sebagai acuan untuk memprediksi kebutuhan internet user pada beberapa bulan kedepan. Terutama dalam pengganggaran dalam  menentukan  biaya  kontrak  tahunan  sewa  internet  user  untuk  tahun  berikutnya.  Dalam penelitian  ini  masih  banyak  hal  yang  bisa  diexplorasi  lagi,  diantaranya  dilakukannya  peramalan dengan  menggunakan  metode  lain  selain  Holt-Winters.  Ataupun  juga  dilakukan  pembandingan dengan  metode  lainnya.  Sehingga  hasil  peramalan  dapat  dibandingkan  dan  dapat  dicari  hasil peramalan dengan rmse yang nilai nya lebih kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
Aribowo, A. B., Sugiarto, D., Marie, I. A., & Siahaan, J. F. A. (2020). Peramalan harga beras IR64 kualitas III  menggunakan  metode  Multi-Layer  Perceptron,  Holt-Winters  dan  Auto  Regressive Integrated  Moving  Average. Ultimatics:  Jurnal  Teknik  Informatika,  11 (2),  60-64. https://doi.org/10.31937/ti.v11i2.1246
Aryati, A., Purnamasari, I., & Nasution, Y. N. (2020). Peramalan dengan Menggunakan Metode Holt- Winters  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Jumlah  Wisatawan  Mancanegara  yang Berkunjung  Ke  Indonesia)  Forecasting  using  the  method  of  Holt-Winters  Exponential Smoothing (Case Study: Number of Foreign Tourists Visi. Jurnal EKSPONENSIAL, 11 (1), 99-107.
Efrian,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2022).  Prediksi  Tingkat  Kebutuhan  Bandwidth  Jangka  Panjang Menggunakan Metode Algortima Backpropagation. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis,
4 (1), 1-11. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i1.310
Febrianti,  F.,  Hafiyusholeh,  M.,  &  Asyhar,  A.  H.  (2016).  Perbandingan  Pengklusteran  Data  Iris Menggunakan Metode K-Means Dan Fuzzy C-Means. Jurnal Matematika “MANTIK,” 2 (1), 7-13. https://doi.org/10.15642/mantik.2016.2.1.7-13
Herdian, R. B., Jasa, L., & Linawati, L. (2020). Manajemen Bandwidth Berdasarkan Prediksi Perilaku Pengguna  Pada  Jaringan  TCP/IP  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Majalah  Ilmiah  Teknologi Elektro, 19 (1), 73. https://doi.org/10.24843/mite.2020.v19i01.p11
Mariz, E. P., Sobri, M., & Putra, A. (2022). Sistem Informasi Prediksi Stok Barang Menggunakan Metode Holt Winters Pada Cv Budi Jaya Mandiri (Erlan Putra Mariz) Sistem Informasi Prediksi Stok Barang Menggunakan Metode Holt Winters Pada CV Budi Jaya Mandiri. 12, 1-11.
Januar Malik Mahardika, Raden Anggia Apriani Djumhana, Arief Wibowo
Noh,  J.,  Wijono,  W.,  &  Yudaningtiyas,  E.  (2015).  Model  Average  Based  FTS  Markov  Chain  Untuk Peramalan Penggunaan Bandwidth Jaringan Komputer. Jurnal EECCIS, 9 (1), 31-36.
P, A. W., Yudaningtyas, E., & Pramono, H. (2014). UMTS dan HSDPA Menggunakan Fuzzy Inference System dan Time Series. Eeccis, 8 (1), 33-40.
Pratama,  R.,  Dedy  Irawan,  J.,  &  Orisa,  M.  (2022).  Analisis  Quality  of  Service  Sistem  Manajemen Bandwidth  Pada  Jaringan  Laboratorium  Teknik  Informatika  ITN  Malang. JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6 (1), 196-204. https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4557
Putra,  D.  A.  W.  S.,  Hartomo,  K.  D.,  &  Tanone,  R.  (2018).  Model  Prediksi  Kekeringan  Menggunakan Metode  Holt-Winters  (Studi  Kasus:  Wilayah  Kabupaten  Boyolali). Indonesian  Journal  of
Computing and Modeling, 1 (1), 36-41. https://doi.org/10.24246/j.icm.2018.v1.i1.p36-41
Rumini, R., & Norhikmah, N. (2020). Perbandingan Metode Arima Dan Exponential Smoothing Holt-
Winters Untuk Peramalan Data Kunjungan. Sistemasi, 9 (3), 622.
https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i3.975
Sanjaya, F. I., & Heksaputra, D. (2020). Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short-Term Memory. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 7 (2), 163-174. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.388
Sriwindono, H., & Putranto, R. E. (2022). Optimisasi Parameter Metode Holt-Winter. Prosiding Seminar Nasional Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi (SNISTEK), 256-261.
Suryani, R. V., Rismawan, T., & Ruslianto, I. Penerapan Metode Arima Untuk Memprediksi Pemakaian Bandwidth Di Universitas Tanjungpura. Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi, 10 (03), 421-432.
Taufiq, M., Sugiarto, D., & Rochman, A. (2020). Peramalan Utilisasi Perangkat Jaringan dan Bandwidth Dengan Metode Holt-Winters dan Multi-Layer Perceptron. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika, 12 (1), 42-51. https://doi.org/10.31937/ti.v12i1.1575