Prediksi beban bandwidth menggunakan Metode Fuzzy Inference System dan Time Series pada Internet Service Provider (ISP)

Alwan, Muchammad Faiq (2023) Prediksi beban bandwidth menggunakan Metode Fuzzy Inference System dan Time Series pada Internet Service Provider (ISP). Undergraduate (S1) thesis, Universitas Merdeka Pasuruan.

[img] Text
COVER.pdf

Download (773kB)
[img] Text
Bab-I.pdf

Download (81kB)
[img] Text
Bab-II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[img] Text
Bab_III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (266kB)
[img] Text
Bab_IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
Bab_V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (122kB)
[img] Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (185kB)
[img] Text
LAMPIRAN-FAIQ.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (315kB)

Abstract

Prediksi kebutuhan bandwidth pada jaringan komputer di Internet Service Provider (ISP) diperlukan untuk mengidentifikasi kebutuhan bandwidth yang akan terjadi, baik pada jaringan LAN maupun pada jaringan koneksi internet sehingga dapat meningkatkan kualitas layanan Internet Service Provider (ISP) dan menentukan berapa besar biaya yang akan dikeluarkan untuk sewa bandwidth. Apabila pemberian bandwidth lebih besar dari kebutuhan yang sebenarnya akan mengakibatkan pemborosan bandwidth. Sedangkan apabila pemberian bandwidth lebih rendah dari kebutuhan sebenarnya, pengaksesan bagi konsumen menjadi lebih lambat yang akibatnya merugikan pihak pengguna. Tujuan penulis ingin menyampaikan cara membangun model prediksi beban bandwidth menggunakan metode Fuzzy Inference System dan Time Series pada Internet Service Provider (ISP) sebagai pertimbangan menentukan beban bandwidth di varian tipe hari, seperti hari kerja, hari libur dan hari libur nasional. Peramalan atau prediksi beban bandwidth Hasil penelitian didapatkan perbandingan seperti pada tabel 4.2 terjadi selisih yang sedikit jika dibandingkan dengan keduanya.. Dalam presentasi kesalahan untuk Fuzzy Inference System berdasarkan perbandingan Fuzzy Time Series dengan nilai MSE dan nilai MAPE dengan kriteria MAPE <10% yang dinilai “sangat baik”. Nilai hasil akurasi prediksi beban bandwidth yang didapatkan menunjukkan hasil diatas 90% yang dapat diartikan nilai hasil prediksi “sangat baik” dengan nilai error yang kecil.

Item Type: Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords: Bandwidth, Fuzzy Inference System, Fuzzy Time series, Matlab.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User: Perpustakaan Unmer Pasuruan
Date Deposited: 07 Oct 2023 04:19
Last Modified: 07 Oct 2023 04:19
URI: http://repository.unmerpas.ac.id/id/eprint/474

Actions (login required)

View Item View Item