9. Peramalan Demand & Trafik

BABFORECASTING

PERAMALAN DEMAND

Pendahuluan

Perencanaan jaringan telekomunikasi yang semakin komplek membutuhkan standarisasi perencanaan yang baik. Standarisasi perencanaan yang dimaksud diatas adalah perencanaan peramalan trafik dan peramalan demand.

Peramalan adalah perkiraan tentang sesuatu yang akan terjadi pada waktu yang akan datang berdasarkan pada data yanga ada waktu sekarang dan waktu lampau, yang dilakukan berulang dan harus selalu diulang sesering mungkin.

Maksud & Tujuan Peramalan

Mempersiapkan dasar perencanaan yang akan memandu implementasi dari sesuatu kegiatan

Memberikan informasi dasar yang diperlukan untuk perencanaan

Memberikan rencana masa depan yang paling mendekati kenyataan, yang akan dipakai sebagai alat bantu untuk menentukan strategi perusahaan

Dll

Alur Perencanaan

PERAMALAN PERENCANAAN

PASSIVE AKTIF

Strategi:•Budget•Rencana•Pelaksanaan

PENYUSUNANALTERNATIF

PEMILIHANALTERNATIF

PERAMALAN PERENCANAAN

PASSIVE AKTIF

Strategi:•Budget•Rencana•Pelaksanaan

PENYUSUNANALTERNATIF

PEMILIHANALTERNATIF

Ruang Lingkup Peramalan

Pengumpulan & pengaturan data (internal & eksternal)

Manajemen jumlah demand Menganalisa perbedaan antara nilai ramalan

& realisasi, serta memperbaiki metode peramalan yang dipilih

Peramalan jumlah demand secara makro & mikro

PROSES PERAMALAN

Defenisi masalah Pengumpulan data Pemilihan metode peramalan Analisa peramalan pelaporan/dokumentasi

Tingkat Kebutuhan Telepon Menurut Teori Pemasaran

Tingkat kondisi berlebihan (overfull demand)

Tingkat kondisi penuh (full demand) Tingkat kondisi menurun (faltering demand) Tingkat kondisi kurang (latent demand) Tingkat kondisi tidak ada (no demand)

Tingkat Kebutuhan Telepon

Dalam merencanakan atau membangun suatu jaringan telekomunikasi, faktor yang perlu diperhatikan secara teliti adalah : Daftar tunggu Jumlah semua calon pelanggan

yang secara resmi mendaftar ke kantor pelayanan telepon/UPT setempat.

Waktu tunggu Tempo antara calon pelanggan mulai mengajukan permohonan sampai dengan selesainya penyambungan telepon ke rumah mereka (kring)


Bila kurang diperhatikan akan mengakibatkan prakiraan kebutuhan telepon meleset, karena adanya kemungkinan tidak jadi memasang telepon saat ada nomor penyambungan disebabkan : Berubah kemauan Pindah alamat, mengakibatkan kebutuhan batal

atau sebaliknya


Ada 3 (tiga) kemungkinan yang dapat tersirat dari daftar tunggu : Tiba-tiba membludaknya calon pelanggan

sehingga mengakibatkan kebutuhan tertahan (suppressed demand)

Daftar tunggu kebutuhan telepon yang sebenarnya

Daftar tunggu menunjukkan angka yang sesuai(mendekati)

The adapted solutions for high-growth economies

NGN/IMS

Payment

Managed Services

UniversalBackhauling

Metroaggregation

IP Backbone

All-IT ServiceDelivery

Universal Transport

High Traffic Access

< 30 US$

From 100US$

Turnkey Deployment & Integration Expertise

Next Billion Voice Users

Low cost voice SMS, WAP

Next Billion Internet Users

Internet via EDGE, UMTS, WiMAX, DSL

VoIP TV WiFi

GSM: >77% and going up!

Alcatel GSM Local Loop benefits Working with world-wide leading technology

Figures talk by themselves: >1,7 Billion users world-wide 670 GSM networks in > 200 countries

Proven : a very mature technology

GSM market share is still growing, partly due to TDMA migration to GSM

The most wide-spread cellular technology Manufacturers’ competition leads to cost reduction in infrastructure and

terminals The solution to reduce operational costs (Easy deployment & operation)

Experience in professional servicesThe EDATEL example in Colombia

Backhaul

GSM Adapter

PSTNPSTN

MSC

BTS

BSC

TC

HLR

Dedicated complete GSM 900 network

BSS (12 BTS), NSS, MW, shelters, power supply The spectrum has been allocated specifically for the WLL rural project

Typical cell range: 35kms Terminals : Sagem GSM adapter + outdoor antenna

Several access technologies co-exist and will go on co-existing

Speed/User

UMTS/FDD R99CDMA 2000

GPRS/EDGE

WiFi

FiberxDSLWired

Satellite

High end PDALaptop

“Fixed” “On the move””On the pause”

Very High

High

Medium

TDDTD-SCDMA

HSDPA

”Always on”

WiMAX

Mobility

PDA with phone Phones

802.20

3G LTE

Complementary access solutions for different mobility and nomadic needs

Global coverageHot spots Hot zones

Flexibility needed to answer market evolution dynamicsFlexibility needed to answer market evolution dynamics

Deliver Cost Effective High Speed Data Solution

WiMAX

012345

Spectral efficiency

Global cost

CPE cost

Mobility

Security

Reach

Number ofsimultaneous subs

/ cell

Spectrum width

012345

Spectralefficiency

Global cost

CPE cost

Mobility

Security

Reach

Number ofsimultaneous

subs / cell

Spectrum w idth

cc

WiFi

012345

Spectral efficiency

Global cost

CPE cost

Mobility

Security

Reach

Number ofsimultaneous subs /

cell

Spectrum w idth

Combined Voice, Data &

multimedia “on the move”

Hotspot coverage

“on the pause”

Note: Comparative ranking with other technologies in performance per cell. Global cost per end user including spectrum fee.

Source: Alcatel

Data Intensive Broadband

“on the zone”

Key Performances Parameters Typical Throughput and Reach

10 100 1000 10000 100000

Data rate [Kbps]

EDGE900 (200 KHz)

HSDPA FDD (5 MHz)

UMTS TDD (5 MHz)

CDMA2000 EV-DO

WiMAX (5 MHz)

WiMAX (10 MHz)

Throughput per Sector

AveragePeak

WiMAX offers around 2 to 4 times more throughput than HSDPA for the same spectrum width and provides a much better bandwidth at cell edge

Typical sellable end-user peak rates

-128 kbps for GSM/EDGE-512-1Mps for HSDPA-Several Mbps for WiMAX

0,0 km 0,2 km 0,4 km 0,6 km 0,8 km 1,0 km 1,2 km 1,4 km

Range [km]

EDGE900

EDGE1800

HSDPA-FDD (2 GHz)

UMTS TDD (2 GHz)

UMTS-TDD (3,5 GHz)

CDMA2000 (2 GHz)

WiMAX (PCMCIA)

WiMAX (RG) Typical Range Dense Urban

20 M

9 M

800k

1M

2M

300k

Getting the Internet to the countryside

• Leapfrog to WiMAX 802.16e-2005: new global standard for fixed wireless

• Commercial deployments starting mid 2006

• Alcatel makes broadband access for all available everywhere• Extension of DSL outside cities• Alcatel delivers cost-effective

services IPTV, VoIP enabler in cities

• Joint-venture with C-DOT in India: end-to-end solutions for high-growth markets worldwide

Mapping of broadband technologies: (most cost effective by data rate and environment)

WiMAX: a complement to DSL for expanding broadband footprint

xDSL / PON

Access rate

(peak)

Urban Subs/km2Rural

2G / 3G

WiMAX

Reference solutions to manage a combination of access technologies as one system

WiMAX is expected to be for datawhat GSM is today for voice

WiMAX is an affordable technology that brings wireless broadband to hundreds of users over several kilometers for

voice and data

*Assumptions:Antenna height:35 mMorpho: Rural – low

treedensity

Indoor penetration: 12 dB

Pcov: 90%Shadowing: 5 dB stdFrequency: 3,5 GHz

BW: 5 MHz

*Assumptions:Antenna height:35 mMorpho: Rural – low

treedensity

Indoor penetration: 12 dB

Pcov: 90%Shadowing: 5 dB stdFrequency: 3,5 GHz

BW: 5 MHz

e.g Service: 512 Kbps 260 users / sector*e.g Service: 512 Kbps 260 users / sector*

9 km 5 km

PCMCIA INDOOR CPE OUTDOOR CPE

15 km

India perfect illustration for Alcatel "Next Billions" Program

A Broadband Wireless R&D Center in Chennai, India

Development of end-to-end solution: •radio access (Alcatel WiMAX 802.16e)•operation support systems•Low-cost customer premises equipment

Facilitate industrialization and volume production in India, for India

E-health with broadband

India1.1 bn people

GDP growth + 8%Mobile rate 7%

+ 90% subscribers yearly

Faktor Akurasi Peramalan

Data penunjang yang akurat harus cukup sehingga dapat disusun dalam bentuk historical data yang tepat dan dapat menggambarkan informasi dasar berbagai faktor-faktor dalam pemenuhan kebutuhan telepon

Suatu prosedur atau tahapan-tahapan perhitungan dengan bantuan proses komputer, agar hasil prkiraan dapat diperoleh segera dan dapat dilaksanakan secara berulang untuk berbagai alternatif data dan model perhitungan

Memperhitungakan dampak dari kendala-kendala yang ada pada saat ini yang mungkin akan mempengaruhi dalam pemenuhan kebutuhan telepon

Peramalan di bidang telekomunikasi

Berdasarkan rekomendasi CCITT working group GAS 5 meliputi fase-fase :

Pengumpulan data Peninjauan Penelitian Evaluasi & perhitungan dalam berbagai cara

agar keakuratannya tinggi Yang perlu diramal

Demand forecasting Trafik forecasting

Periode Peramalan Periode 0 (nol) tahun, yaitu saat dilakukan survey :

Kebutuhan pada periode 0 tahun. Jumlah calon pelanggan yang telah terdaftar pada daftar tunggu.

Periode 5 (lima) tahun : Kebutuhan pada periode 0 tahun. Perkiraan pertumbuhan kebutuhan telepon untuk 5 tahun

kedepan, sesuai dengan perkiraan pertumbuhan kota jangka pendek.

Periode 15 tahun dihitung untuk masing-masing lokasi berdasarkan : Kebutuhan pada periode 0 tahun. Prakiraan pertumbuhan kebutuhan telepon untuk 15 tahun

kedepan, sesuai dengan prakiraan pertumbuhan kota jangka panjang.

Komponen Peramalan

Komponen dalam peramalan demand telepon tersebut meliputi : Kondisi eksisting jumlah telepon, penduduk, dan

lain-lain saat ini Jumlah sambungan telepon per sentral saat ini Jumlah sambungan telepon per sentral masa

yang akan datang Peramalan demand ssl Kondisi ssl saat t

Macam Peramalan

Tak ada satu metode yang memadai untuk semua keadaan. Maka harus digunakan metode yang berbeda untuk periode yang berbeda. Peramalan selalu dibatasi oleh lingkup daerah yang hendak diramalkan, karenanya dikenal 2(dua) macam peramalan, yaitu : overall forecast (peramalan menyeluruh)

hanya cocok untuk tujuan jangka panjang detailed forecast (peramalan terinci)

dilakukan untuk tiap-tiap bagian daerah operasi sedemikian hingga satuan-satuannya akan dapat dikerjakan. Detailed Forecast ini didasarkan pada peramalan tentang pelanggan dan hasil pengukuran.

Penyajian Peramalan Tergantung pada keperluan perencanaan, hasil

peramalan hendaknya disajikan dalam bermacam cara, misalnya : Distribusi pelanggan di suatu Wilayah

letak tiap-tiap pelanggan jumlah pelanggan pada tiap luas daerah tertentu jumlah pelanggan tiap wilayah sentral jumlah pelanggan tiap kategori pelanggan

Jenis Pelanggan Situasi Pelanggan

ResidensialResidensialUsaha(business)Usaha(business)PerkantoranPerkantoranCoin box

Satu nomorLebih dari satu nomorSatu nomorDengan PABXSatu nomorParalel 3 pesawatDaerah pertokoan

Penyajian Peramalan

Data sosioekonomi para pelanggan jenis pekerjaan kepala keluarga tingkat pendidikan pendapatan (atau pengeluaran) per kapita tarif jasa telepon

Selain faktor sosioekonomi di atas, dalam meramalkan kebutuhan telepon kita perlu mengetahui tentang kebiasaan-kebiasaan dari para pelanggan menurut kategorinya. Hal ini akan sangat berguna untuk menganalisis data yang telah dikumpulkan. Oleh karena itu, kita harus berusaha mengetahui kemampuan sentral dan pemakaian saluran per kategori pelanggan.

Faktor Penentu Demand

Kependudukan Jumlah penduduk (kepadatan penduduk) Tingkat pertumbuhan penduduk per tahun Tingkat pendidikan

Indeks Ekonomi Product Domestic Regional Bruto (PDRB) Pendapatan Nasional (Nasional Income)

Faktor Penentu Demand

Telepon Terpasang Jumlah sambungan telepon terpasang Jumlah daftar tunggu

Tarif Telepon Ongkos pasang sambungan telepon Uang langganan berdasarkan pulsa

Faktor-faktor lain Pertumbuhan pembangunan

Lingkup Pekerjaan Peramalan

Pengumpulan Data Data External

Land Use Plan (Pemda) Data populasi (BPS) Data property (REI dan HKI) Data wilayah pengembangan zone industri dan bisnis

(Dep.Perindustrian dan BKPM) Data Utility (Bina Marga dan Perumka)

Lingkup Pekerjaan Peramalan

Data Internal Potensi Telepon (Divre, Datel, Lap Unit Sisfo) Gambar jaringan kabel existing (Peta dasar, skema

kabel) Data master plant sentral, peta lokasi, layout ruang

MDF/RPU

Analisa Data Pola Pendekatan Peramalan Demand

Metode Peramalan Demand

Metode Pendekatan Makro Metode Pendekatan Mikro Metode Pendekatan Makro-Mikro

Pendekatan Makro

Metode makro digunakan untuk mengetahui total permintaan. Secara keseluruhan di suatu wilayah pelayanan. Unsur unsur yang diperlukan adalah jumlah penduduk di wilayah tersebut, faktor pertumbuhan ekonomi secara nasional dan faktor faktor lain yang terjadi.

Pendekatan Makro

Beberapa metode dalam Pendekatan Makro adalah : TIME METHODE SERIES (Metode Deret

Berkala) REGRESI EKONOMI MAKRO

Metode Deret Berkala

Syarat-syarat yang harus dipenuhi : Tersedianya informasi kondisi masa lalu Informasi dapat dikuantitatifkan dalam bentuk

angka Diasumsikan bahwa proses perubahan data

masa lalu akan berlanjut di masa yang akan datang


Langkah penting dalam memilih metode pada deret berkala adalah harus mempertimbangkan jenis pola yang akan diramalkan.

Pola data dibedakan menjadi 4 jenis, yaitu: Pola Horizontal

Pola horisontal adalah pola dimana nilai data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan. Deret seperti ini stasioner terhadap nilai rata-ratanya.


Pola Musiman Pola musiman terjadi bila nilai data berfluktuasi secara periodik. Pola ini dipengaruhi oleh faktor musiman seperti kuartal atau bulanan yang merupakan gerakan berulang secara teratur

selama setahun.

Y

Waktu

Y

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Pola Siklis Pola data yang memiliki gerakan menaik dan menurun secara siklis disekitar trend statistik. Pola ini dipengaruhi oleh fluktusasi ekonomi jangka panjang.


Pola Trend Pola trend adalah pola data yang mempunyai gerakan berjangka panjang dan cenderung menuju ke satu arah, yaitu arah naik atau arah turun. Pola trend mencerminkan sifat kontinuitas sehingga memiliki gerakan yang paling stabil dibandingkan dengan ketiga pola lainnya.

Pola Trend

Trend Linier Bentuk persamaan umum trend linier ini :

Y = a + b X

dimana :

Y = kepadatan telpon/100 penduduk

X = Periode tahun

a,b= Konstanta nilai yang masih harus dihitung berdasarkan kumpulan

data kepadatan telpon per 100 penduduk pada tahun yang telah lewat.

Pola Trend Contoh Perhitungan Trend Linier YI = a + b X Y1 = n . a + b. X1 (1) XI .YI = a. XI + b. XI 2 (2)

5.52 = 10 a + b 45 (1)27.68 = 45 a + b. 285 (2)Dari persamaan (1) dan (2) diatas : (1) x 9 49.68 = 90 a + b 405 (2) x 2 55.36 = 90 a + b 570 -

- 5.68 = - b 165b = 0.0344a = 0.3971

Jadi persamaan trend liniernya :Y' = 0.3971 + 0.0344 X

Pola Trend

Trend Non Linier

a. Trend Kuadratik

Persamaan secara matematis :

Y = a + bX + c X2

X2 Y = a. X2 + b. X3 + c. X3

Pola TrendDengan menggunakan metode Least Square, diperoleh penyelesaian : Y = n.a + b.u + c. u2 uY = a.u + b.u2 + c. u3u2Y = a.u2 + b.u3 + c. u4 , jika u=0 dan u3=0

maka :Y = n.a + c. u2 dan uY = b. u2

sehingga : u2 y = a. u2 + c. u4

Pola Trend Contoh perhitungan trend kuadratik

Y = n.a + b.u + c. u2jika u=0 dan u3=0

5.52 = 10 a + c 330a = 0.552 - 33 c (1)

uY = a.u + b.u2 + c. u3 5.68 = b 330 b = 0.0172 (2)

u2Y = a.u2 + b.u3 + c. u4 , jika u=0 dan u3=0 190.16 = a 330 + c 19338 (3) Dari persamaan (1) dan (3) :

190.16 = 330 (0.052 – 33 c ) + 19338 cc = 9.47 x 10-4a = 0.520749

Jadi persamaan trend kuadratisnya :Y' = 0.520749 + 0.0172 U + 0.000947 U2

jika u=0 dan u3=0

Pola Trendb. Trend Eksponensial

Pola trend eksponensial digunakan untuk menghitung nilai-nilai data dengan rasio perubahan yang konstan.

Persamaan trend eksponensial :Y = a.bXlog Y = log a + X log b X log Y = log a. X +log b. X2

Dengan menggunakan metode Least Square, diperoleh penyelesaian yang lebih mudah yakni :log Y = n log a (u log Y) = log b u2, dimana u = 0

Pola TrendContoh perhitungan Trend EksponensialPersamaan trend eksponensial :Y = a.bXlog Y = log a + X log b X log Y = log a. X +log b. X2Dengan menggunakan metode Least Square, diperoleh

penyelesaian yang lebih mudah yakni : log Y = n log a (1) (u log Y) = log b u2 (2)dimana u = 0Dari persamaan (1) : -2,6525 = 10 log a

a = 0.5429Dari persamaan (2) : 4.3679 = 330 . log b

b = 1.0309Jadi persamaan trend eksponensialnya :

Y' = 0.5429 x 1,0309 U

Metode Regresi

a. Metode Regresi Linier• Metode ini mengasumsikan bahwa faktor

yang diramal mempunyai hubungan sebab dan akibat antara dua variabel.

• Tujuannya adalah untuk mendapatkan bentuk hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas (variabel yang akan diramalkan).

• Persamaan umum : Y= a+bX

Metode Regresi

Y=na + Xb

XY= Xa + X2b

dimana,

Y = Variabel tak bebas hasil ramalan (misal ramalan kepadatan telepon per 100 penduduk)

X = Varibel tak bebas (misal PDRB)

a,b = konstanta

n = jumlah pengamatan

Metode Regresi

b. Regresi Non Linier Penggambaran garis linier yang mencerminkan hubungan antara dua variabel yang tidak berasosiasi secara linier akan mengkasilkan garis taksir yang kurang tepat.rumus : Y’ = a + bX + cX2

Y = na + b + cX2

XY = aX + bX2 + cX3

Metode Ekonomi Makro Dalam peramalan demand dengan menggunakan metode

ekonomi makro, faktor-faktor dominan yang diperhitungkan adalah trend kepadatan telepon, PDRB, dan jumlah penduduk.

Data atau informasi tersebut dapat diperoleh dari instansi PEMDA, dan biro pusat statistik dan hasil survey.

Formula dasar :Log Y = a + b log Xdimana :Y = kepadatan telepon per 100 penduduk pada tahun tsb.X = PDRB perkapita menurut harga konstan dalam US $a & b = Konstanta yang dicari

Metode Ekonomi Makro Formula JICA – 1976

Log Y = -3,036 + 1,119 Log Xdimana Y = kepadatan telepon per 100 pelanggan

X = GDP (Gross Domestic Product) perkapita

Formula CCITTLog DT = 4,16 + 1,68 Log Xdimana DT = kepadatan telepon per 100 penduduk

X = GDP perkapita

Pendekatan Mikro

Peramalan secara mikro digunakan untuk mengetahui permintaan secara rinci yang sifatnya langsung ke lokasi-lokasi, seperti daftar tunggu dari tahun ke tahun di setiap lokasi pada wilayah pelayanan, dirinci dan dicatat secara teliti dan terus-menerus.

Peramalan kebutuhan telepon dengan pendekatan secara mikro dilakukan dengan mencari faktor-faktor yang berhubungan langsung dengan kebutuhan telepon.

Pendekatan Mikro

Dilihat dari cara penentuannya, maka metode mikro ini sifatnya lebih rinci sehingga ia lebih dianggap memenuhi harapan tentang :

1) Berapa jumlah permintaan pada suatu wilayah pelayanan.

2) Bagaimana kelompok-kelompok atau penyebaran permintaan suatu wilayah

3) Berapa jumlah RK dan dimana letaknya masing-masing, berapa jumlah DCL dan dimana letaknya.

4) Berapa volume kebutuhan material fisik menyeluruh

5) Berapa personil yang dibutuhkan

6) Berapa laba yang diperoleh

Pendekatan Mikro

Pola Demand Daerah Pemukiman Daerah pertokoan dan perdagangan Daerah perkantoran Daerah industri Daerah fasilitas umum Daerah kosong

Pendekatan Mikro

Klasifikasi Bangunan Permukiman termasuk apartemen Pertokoan dan perdagangan swasta Perkantoran Industri ABRI Hotel Rumah Sakit Tempat Pendidikan Fasilitas Umum

Pendekatan Mikro

Faktor Penetrasi (FP) Bangunan

Faktor penetrasi menunjukkan kepadatan telepon per unit bangunan. Setiap klasifikasi bangunan dialokasikan dengan faktor penetrasi tersendiri. Faktor penetrasi dapat pula dinyatakan sebagai kepadatan telepon per hektar. Metoda ini digunakan bila lokasi/daerah masih belum ada bangunannya dan tidak ada data detail mengenai pembangunan yang akan dilakukan.

FP = Pelanggan + Calon Pelanggan + Suppressed Demand

Klasifikasi Bangunan

Pendekatan Mikro Langkah-langkah peramalan demand secara mikro

Survey pengumpulan data Survey klasifikasi bangunan Survey teknik Perhitungan faktor penetrasi Perhitungan pertumbuhan bangunan Perhitungan demand forcast untuk pusat perbelanjaan Perhitungan demand forcast untuk gedung perkantoran Perhitungan demand forcast untuk kawasan industri Perhitungan demand forcast untuk gedung/bangunan lainnya Perhitungan demand forcast untuk seluruh daerah pelayanan

STO Perbandingan hasil peramalan demand mikro dan makro

Metode Pendekatan Makro-Mikro

Dengan menggunakan metode campuran Makro-Mikro, diharapkan dapat memberikan perkiraan kebutuhan permintaan yang lebih akurat untuk suatu wilayah pelayanan dalam jangkauan waktu tertentu.


Dengan obyek kota Proyeksi jumlah penduduk

data tahun yang lalu diproyeksikan ketahun yang akan datang dengan menggunakan formula logistik atau berdasarkan Land Use Plan Kota

Estimasi kepadatan telepon kepadatan telepon per 100 penduduk diestimasi dengan menggunakan formula logistik dan hasil pengumpulan data


Estimasi kepadatan telepon estimate

kepadatan telepon estimate menunjukan nilai batas maksimum demand telepon per 100 penduduk.

Akumulasi demand telepon

jumlah demand telepon diperoleh dengan mengalikan jumlah penduduk dengan kepadatan telepon per 100 penduduk


Dengan obyek pelayanan sentral pertimbangan untuk menentukan calon pelanggan sama seperti pada forcasting demand dengan obyek kota.Hal-hal yang berakitan : Proyeksi jumlah penduduk yang berada dalam pelayanan

sentral Estimasi kepadatan demand Kepadatan telepon ultimate Estimasi proyeksi populasi Penyesuaian hasil estimasi Total hasil peramalan demand telepon per sentral

BABFORECASTING

PERAMALAN TRAFIK

Pendahuluan Jaringan telekomunikasi dibuat dengan tujuan untuk

menyediakan sarana pertukaran informasi antara pengguna yang menginginkannya ketika ia memerlukan informasi. Dalam proses tukar-menukar informasi tersebut terjadi perpindahan informasi dari pengirim ke penerima. Perpindahan informasi dari satu tempat ke tempat lain di dalam jaringan telekomunikasi tersebut disebut dengan trafik telekomunikasi (teletraffic).

Jaringan telekomunikasi yang meliputi jaringan suara, jaringan data, jaringan local area (LAN), jaringan telepon bergerak seluler memerlukan biaya yang amat besar. Dalam system ini sangat tidak ekonomis jika sumber daya (perangkat) seperti fasilitas switching dan fasilitas transmisi disediakan untuk masing-masing pelanggan.

Pendahuluan Dengan alasan ekonomi fasilitas tersebut digunakan secara

bersama untuk sejumlah pelanggan. Akibat kondisi tersebut timbul panggilan ditolak atau menunggu dalam melakukan hubungan telekomunikasi. Untuk memuaskan pelanggan penolakan atau menunggu panggilan tidak boleh lebih dari nilai tertentu. Untuk menentukan seberapa besar jaringan yang diperlukan dengan grade of service (tingkat pelayanan) tertentu, maka diperlukan bantuan teori teletraffic.

Teletraffic teory didefinisikan sebagai aplikasi dari teori probabilitas ( stokastik proses, teori antrian dan simulasi) untuk menyelesaikan masalah-masalah yang berhubungan dengan perencanaan, evaluasi unjuk kerja dan maintenance dari system telekomunikasi. Teletraffic meliputi trafik untuk komunikasi data dan trafik telekomunikasi.

Traffic point of view

Sistem telekomunikasi menurut cara pandang trafik

Sistem melayani trafik yang masuk Trafik dibangkitkan oleh pengguna sistem

SistemIncomingtraffic

outgoingtraffic

Beberapa pertanyaan yang menarik

Bila diketahui kondisi sistem tertentu dan trafik yang masuk

Bagaimana Quality of Service (QoS) yang dialami pengguna?

Bila diketahui trafik yang masuk dengan QoS yang dipersyaratkanBagaimana suatu sistem di-dimensioning ?

Bila diketahui kondisi sistem dan QoS tertentuBerapa beban trafik maksimum ?

Tujuan Umum Peramala Trafik

Menentukan hubungan antara ketiga faktor berikut ini Quality of Service Beban trafik Kapasitas sistem

Contoh Penggambaran Trafik

Suatu panggilan telepon Trafik = panggilan telepon Sistem = Jaringan telepon QoS = Peluang berbunyinya telepon yang dituju

123456

Hubungan antara ketiga faktor secara kualitatif

Dengan QoS tertentu Dengan Kapasitas sistem

tertentu

Dengan Beban trafik tertentu

Untuk menyatakan hubungan antara ketiga faktor secara kuantitatif maka Diperlukan model matematis

Model teletraffic

Model teletraffic bersifat stokastik (probabilistik) Kita tidak tahu kapan akan datang panggilan

Variabel dalam model tersebut bersifat acak (random variables) Jumlah panggilan yang sedang berlangsung Jumlah paket yang ada di buffer

Random variable (peubah acak) dinyatakan oleh sutu distribusi Peluang adanya n panggilan yang sedang berlangsung Peluang terdapatnya n paket di dalam buffer

Tujuan mempelajari teletraffic untuk keperluan praktis

Perencanaan jaringan Dimensioning Optimisasi Analisa kinerja

Manajemen dan pengendalian jaringan Pengoperasian yang efisien Pemulihan kegagalan Manajemen trafik

Arti & Deskripsi Trafik

Pemakaian fasilitas telekomunikasi (saluran, alat penyambungan, alat kendali dsb.) yang diukur dengan waktu

SistemPola kedatangan panggilan

Pola lamanya waktu pendudukan

•Berkas sempurna•Berkas tak sempurna•Sistem rugi•Sistem tunggu•FIFO•Etc.

Deskripsi Trafik Salah satu pendeskripsian matematis dari trafik adalah birth and

death process (Proses kelahiran dan kematian) Merupakan salah satu kasus Markov chain dimana perubahan

keadaan (state) terjadi selangkah demi selangkah (one step at a time)

Dalam jaringan telepon, proses kelahiran adalah proses datangnya panggilan sedangkan proses kematian adalah proses berakhirnya panggilan

Pola kedatangan panggilan dan pola pendudukan dideskripsikan dengan distribusi probabilitas

Bila deskripsi pola trafik dengan distribusi probabilitasnya serta disiplin operasinya diketahui, maka banyak hal dapat diketahui (harga rata-rata trafik, blocking dst.)

Besaran trafik

Volume trafik (V) Jumlah lamanya waktu pendudukan perangkat

telekomunikasi Total holding time

Holding time = durasi panggilan Pangggilan (call) = permintaan koneksi dalam sistem teletraffic

Holding time = service time

Intensitas trafik (A) Jumlah lamanya waktu pendudukan per satuan waktu Volume trafik dibagi perioda waktu tertentu

Diketahui ada n saluran

Diketahui ada sejumlah p saluran (dari n saluran yang ada) diduduki pada saat bersamaan

Bila tp menyatakan jumlah waktu pendudukan p saluran dalam perioda T, maka :

tp = Tp=0

n

Besaran trafik

Total holding time semua saluran

Maka intensitas trafik

p.tpp=1

n

p.tp/T =p=1

n

p=1

n

p(tp/T)

V

A =

Pendekatan lain perhitungan intensitas trafik

Jumlah waktu dari seluruh pendudukan per satuan waktu (perioda pengamatan)

Contoh : Suatu berkas saluran terdiri dari 4 saluran. Di dalam satu jam (jam sibuk) misalnya diketahui Saluran 1 diduduki selama total 0,25 jam Saluran 2 diduduki selama total 0, 5 jam Saluran 3 diduduki selama total 0,25 jam Saluran 4 diduduki selama total 0, 5 jam Maka: A =(0,25+0,5+0,25+0,5)jam/1 jam = 1,5 jam/jam

n=1

N

tnV =

Pendekatan lain perhitungan intensitas trafik (cont)

Hasil-hasil lain Waktu pendudukan rata-rata :

Jumlah pendudukan per satuan waktu C = A/tr = N/T

A = C.tr C = jumlah panggilan (pendudukan) per satuan waktu (1 jam sibuk) tr = lamanya waktu pendudukan rata-rata dinyatakan dalam satuan waktu yang

sama dengan C Contoh : C = 3600 panggilan/jam = 60 panggilan/menit = 1

panggilan/detik tr = 1/60 jam/panggilan = 1 menit/panggilan = 60 detik/panggilan Maka : A = 3600 x 1/60 = 60 jam/jam = 60 x 1 = 60 menit/menit

n=1

N

tntr =1/N

Contoh Intensitas Trafik

Misalkan ada suatu sentral. Asumsikan bahwa Rata-rata terdapat 1800 panggilan baru dalam 1 jam, dan Rata-rata waktu pendudukan adalah 3 menit

Maka intensitas trafik adalah

a = 1800x3/60 = 90 Erlang Jika rata-rata waktu pendudukan naik dari 3 menit

menjadi 10 menit, maka

a = 1800 x 10/60 = 300 Erlang

Contoh Intensitas Trafik (cont)

PertanyaanSuatu perusahaan rata-rata melakukan panggilan keluar sebanyak 120 kali pada 1 jam sibuk. Masing-masing panggilan rata-rata berdurasi 2 menit. Pada arah ke dalam (menerima), perusahaan tersebut menerima 200 panggilan yang durasi panggilannya rata-rata 3 menit.Hitung trafik keluar (outgoing traffic), trafik ke dalam (incoming traffic), dan trafik total.

Jawab Out going traffic adalah 120 X 2/60 = 4 erlangIncoming traffic adalah 200 X 3/60 = 10 erlangTrafik total adalah 4 + 10 = 14 erlang

Karakteristik trafik Karakteristik tipikal untuk beberapa kategori

pelanggan telepon Private subscriber : 0,01 – 0,04 erlang Business subscriber : 0,03 – 0,06 erlang Private branch exhange : 0.10 – 0,60 erlang Pay phone : 0,07 erlang

Hal ini berarti, misalnya : Seorang pelanggan rumahan (private subscriber) biasanya

menggunakan 1% s.d. 4% waktunya untuk berbicara melalui telepon (pada suatu selang waktu yang disebut “jam sibuk”)

Diperlukan 2250 – 9000 pelanggan rumahan untuk menghasilkan trafik 90 erlang

Jenis Trafik

Trafik yang ditawarkan (offered traffic) : A Trafik yang dimuat (carried traffic) : Y Trafik yang ditolak atau hilang (lost traffic) : R

Relasi ketiga jenis trafik tersebut : A = Y + R

Jenis Trafik (cont) Definisi-definisi intensitas trafik sebelumnya

mengacu pada carried traffic Secara natural, offered traffic dapat didefinisikan

sebagai jumlah rata-rata upaya pendudukan selama perioda waktu yang sama dengan waktu rata-rata pendudukan dari pendudukan yang sukses Arti dari berhasil tergantung dari fungsi perangkat yang

diamati. Sehingga, pendudukan yang berhasil terhadap perangkat pengendali (common control device) belum tentu membawa pada keberhasilan pembentukan jalur komunikasi

Lost trafik dihitung dari perbedaan antara offered dan carried traffic

Variasi Trafik dan Jam Sibuk

Trafik dalam suatu peralatan sistem telekomunikasi akan bervariasi

Terdapat dua pengertian : jam sibuk dan jam tersibuk

Jam tersibuk : satu jam tiap hari dimana trafik tertinggi (tersibuk)

Jam sibuk : satu jam yang diambil dari kurva rata-rata dimana trafik tersibuk Time Consistent Busy Hour (TCBH)

TCBH diambil dari hasil pengukuran beberapa hari, kemudian dibuat kurva rata-ratanya

Variasi Trafik dan Jam Sibuk Rekomendasi CCITT E.500

Bila mempunyai alat ukur otomatis yang mampu mengukur secara terus menerus sepanjang tahun, maka jam sibuk dapat ditentukan dari hasil tiap hari dalam selang waktu yang penting (significant). Dari hasil tiap hari pengukuran nilai trafik pada jam sibuk tersebut, dipilih (tidak perlu berurutan) 30 tertinggi dan 5 tertinggi sehingga diperoleh nilai trafik rata-rata dari 30 tertinggi (A30) dan 5 tertinggi (A5)

Bila tidak ada alat ukur otomatis, maka pengukuran dilakukan manual selama 10 hari berurutan dalam selang (musim) yang sibuk, kalau perlu ditambah sampai 13 minggu dimana mencakup musim yang sibuk

Dalam prakteknya, setiap negara dapat melakukan cara lain tergantung jenis dan kemampuan alatnya

Pengantar Peramalan Trafik

Peramalan Trafik dilakukan untuk mengestimasi jumlah trafik pada waktu dilakukan forecast demand. Peramalan trafik digunakan sebagai dasar untuk : Manajemen planning Theoretical study dari optimum network Menentukan jumlah equipment

Peramalan dibedakan dalam tiga periode, yaitu : periode jangka pendek periode jangka menengah periode jangka panjang

Pengantar Peramalan Trafik

Peramalan trafik ada dua yaitu : peramalan trafik untuk jumlah satuan sambungan peramalan trafik untuk perencanaan jaringan

Peramalan trafik jumlah satuan sambungan

Trend Method suatu kuantitas yang diambil dari hasil pengamatan dalam suatu waktu seri (time seris) dapat mengikuti suatu pola tertentu dan dicari perkembangannya untuk waktu yang akan datang yaitu memperkirakan kecenderungan perkembangan untuk yang akan datang.Contoh : Trend garis lurus

Statistical Demand Analysis dapat dianggap bahwa perkembangan suatu besaran tertentu (misalnya jumlah pelangga) mengikuti suatu pola tertentu misalnya tergantung atas jumlah penduduk, standard kehidupan, perkembangan ekonomi dan lain-lain. Bila beberapa variable mempunyai relasi yang nalar pada perkembangan telepon, maka variable tersebut dapat digunakan untuk menjelaskan perkembangannya.

Peramalan trafik jumlah satuan sambungan (cont)

Analycal Comparison membandingkan tahap-tahap perkembangan telekomunikasi. Dianggap bahwa perkembangan dari suatu Negara (wilayah) akan mengikuti (sama dengan) perkembangan Negara (wilayah) yang sudah lebih berkembang.

Individual Judgement ini ditentukan secara pribadi. Peramalan didasarkan pada pengalaman dan informasi yang telah dikumpulkan. Tidak ada analisis secara sistematis yang dibuat.

Peramalan trafik untuk perencanaan jaringan

Matriks trafik sekarang

Jumlah sst tiap sentral sekarang

Jumlah sst tiap sentral y a d

Peramalan trafik

Matriks trafik y a d

Metode Peramalan Trafik Bila data trafik tersedia, maka peramalan trafik bisa

menggunakan metode : Time Series

Metode ini menentukan trend time series berdasarkan data sebelumnya. Metode ini antara lain: Trend linier Trend quadratic Eksponensial Logistik

Metode Regresi Global Forecasting dengan pertimbangan local Simple forecasting untuk pertumbuhan laju trafik poin to

point

Metode Peramalan Trafik (cont)

Bila data trafik tidak tersedia, maka peramalan trafik bias menggunakan metode: Forecasting total originating trafik Forecasting long distance outgoing trafik Forecasting trafik flow antar sentral

Metode Peramalan Trafik

Untuk keperluan peramalan trafik, diperlukan: kondisi trafik saat ini A(0) jumlah sambungan telepon per exchange saat ini

N(0) jumlah sambungan telepon per exchange masa

yang akan datang N(0)

Mariks Trafik

Untuk mengidentifikasi kebutuhan trafik tiap-tiap sentral, dibuat suatu matrik yang menggambarkan konsisi trafik dari beberapa tempat yang berbeda.

Ke dari

1

i

j

n

O

1 A(11) A(1n) O(1) i A(ii) A(ij) O(i) j A(ji) A(jj) O(j) n A(n1) A(nn) O(n) T T(1) T(i) T(j) T(n) A

Mariks Trafik

Dimana : A(ij) adalah trafik dari i ke j A(ji) adalah trafik dari j ke i A(ii) adalah trafik local sentral i O(i) adalah jumlah seluruh trafik originating

sentral i T(j) adalah seluruh trafik terminating sentral j

i j

AjTiO )()(

Point to Point Forecast

Estimasi total trafikUntuk mengestimasi total trafik dari berbagai katagori subscriber dihitung dengan rumus :

dimana : Nn (t) = peramalan jumlah subscriber untuk

kategori n n = trafik pada subscriber dengan kategori n

nn tNtNtNtA ).(...).().()( 2211


Jika tidak mungkin membagi subscriber dalam kategori-kategori maka total trafik yang akan dating dihitung dengan rumus :

dimana : N (t) = jumlah subscriber pada tahun ke t N (0) = jumlah subscriber pada tahun sekarang A (t) = jumlah trafik pada tahun ke t A (0) = jumlah trafik pada tahun sekarang

)0(

)()0()(N

tNAtA


Estimasi point to point trafikUntuk mengestimasi trafik dari suatu sentral ke sentral lain, dihitung dengan rumus :

dimana : G = Pertumbuhan subscriber pada suatu sentral

dan W = Bobot

Ada beberapa metode mendapatkan bobot W Metode RAPP’S 1 Metode RAPP’S 2 Metode AUSTRALIAN TELECOM

)0(

)(

i

ii N

tNG

)0(

)(

j

jj N

tNG

ji

jjiiijij WW

GWGWAtA

)0()(


Formula RAPP’S 1

Diasumsikan bahwa trafik per subscriber dari sentral I ke sentral

j sebanding dengan jumlah subscriber pada sentral j

Formula RAPP’S 2

Diasumsikan bahwa trafik originating dan trafik terminating per subscriber sangat kecil

2)(tNW ii 2)(tNW jj

)(tNW ii )(tNW jj


Formula Australian Telecom

Persamaan ini diperoleh dari penurunan RAPP’S 1. dari

substitusi persamaan tersebut diperoleh:

2

)()0( tNNW iii

2

)()0( tNNW jji

jiijij

ji

ij

ji

ij

GGAtA

NN

A

tNtN

tA

.).0()(

)0().0(

)0(

)().(

)(

KRUITHOF’S DOUBLE FACTOR METHOD

Metode ini digunakan untuk menentukan trafik yang akan datang dari suatu tempat ke tempat lain atau Aij dalam matrik trafik. Dengan asumsi: Beban trafik diketahui Rencana jumlah trafik originating (jumlah baris) dan trafik

terminating (jumlah kolom) juga telah ditentukan.

Tujuan metode ini adalah mencari konfigurasi beban trafik terbaik antara 2 sentral.

Aij diubah menjadi o

iij s

sA

KRUITHOF’S DOUBLE FACTOR METHOD

Penyesuaian terhadap baris

Penyesuaian terhadap kolom

dimana : n = iterasi ke n Oi(t) = trafik originating sentral i pada tahun ke t ( nilai

yang diharapkan) Tj(t) = trafik terminating sentral j pada tahun ke t ( nilai

yang diharapkan

tOnO

nAnA i

i

ijij

1

1

tTnT

nAnA j

j

ijij

1

1

Studi Kasus 1

Perhitungan TRAFIK SENTRAL dari WILAYAH TRAFIK

Trafik dari sentral 1 ke sentral lainnya (mis: dalam MEA)

Diketahui : a) wilayah local dibagi dalam beberapa wilayah trafik

(no.1,2,3,dan 4). Trafik yad antara wilayah trafik tsb diramalkan.

b) Wilayah local dibagi dalam beberapa wilayah sentral ( wilayah sentral tidak sama dengan wilayah trafik)

c) Dicoba dihitung trafik yad antara sentral A dan sentral, B

Studi Kasus 1

d) Beberapa informasi tambahan Sentral A :

5000 sst dari wilayah trafik I yang seluruhnya 10.000 sst 8000 sst dari wilayah trafik 2 yang seluruhnya 12.000 sst

Sentral B : 9000 sst dari wilayah trafik 3 yang seluruhnya di sentral B : 2000 sst dari wilayah trafik 4 yang seluruhnya 6000 sst

e) Dari ramalan trafik didapat: Dari wil trafik Ke wil trafik Total trafik (erl)

1122

3434

10090

10595

Studi Kasus 1 Penyelesaian

Asumsi: trafik dari 1 sst di wilayah trafik tertentu ke 1 sst di wilayah trafik tertentu yang lain konstan (tetap).

Sehingga trafik yang diharapkan (yg akan ada) antara sentral A dan sentral B dapat dihitung:Trafik A – B : 5000 x 9000 x 0,000001111 +

5000 x 2000 x 0,0000015 + 8000 x 9000 x 0,000000972 + 8000 x 2000 x 0,00001319 = 50 + 15 + 69,98 + 21,1 = 156,08 erl

Dr wil trafik Ke wil trafik Trafik antara 2 sst (erl)

1122

3434

100/(10000.9000) = 0,000001111 90/(10000.6000) = 0,0000015105/(12000.9000) = 0,000000972 95/(12000.6000) = 0,000001319

Studi Kasus 1 Cari matrik trafik antar sentral dari matrik trafik antar wilayah sbb:

Wilayah trafik I: Jumlah sst : 10.000 Originating trafik/sst : 0,06 erlDistribusi trafik : 60% ke wil I, 25 % ke wil II, 15 % ke wil

III

Wilayah trafik II :Jumlah sst : 5.000 Originating trafik/sst : 0,05 erlDistribusi trafik : 50% ke wil I, 30 % ke wil II, 20 % ke wil

III

Wilayah trafik III: Jumlah sst : 5.000 Originating trafik/sst : 0,04 erlDistribusi trafik : 50% ke wil I, 25 % ke wil II, 25 % ke wil

III

Studi Kasus 1

Dari soal sebelumnya, bagaimana jika dilayani oleh beberapa sentral, yaitu sentral 1,2,…n ???

Hitung trafik dari sentral 1 ke sentral 2 bila: Sentral 1 melayani 5000 sst dari wil I dan 3000

sst dari wil II Sentral 2 melayani 4000 sst dari wil I dan 2000

sst dari wil III.

Studi Kasus 1

PenyelesaianDr wil trafik Ke wil trafik Total trafik

IIIIIIIIIIIII

IIIIII

IIIIIII

25% x 10000 x 0,06 = 150 Erl15% x 10000 x 0,06 = 90Erl50% x 5000 x 0,05 = 125Erl20% x 5000 x 0,05 = 50Erl

50% x 5000 x 0,04 = 100Erl25% x 5000 x 0,04 = 50Erl

60% x 10000 x 0,06 = 360Erl

Dr wil trafik Ke wil trafik Total trafik

IIIIII

IIIII

III

(5000/10000) (4000/10000) x 360 Erl = 72 Erl(5000/10000) (2000/5000) x 90 Erl = 18 Erl

(3000/5000) (4000/10000) x 125 Erl = 30 Erl(3000/5000) (2000/5000) x 50 Erl = 12Erl

Trafik dari sentral 1 ke senral 2: 72+18+30+12= 132 Erl

Studi Kasus 2

Pada suatu MEA dengan 2 buah sentral, diketahui trafik existing sebagai berikut: trafik internal sentral A = 20 erlang trafik internal sentral B= 80 erlang trafik dari sentral A ke sentral B = 40 erlang trafik dari sentral B ke sentral A = 40 ErlangDengan menggunakan kruithoff double factor, hitunglah harga trafik di atas pada 2 tahun yang akan datang, jika saat yang diramalkan : trafik internal sentral A + trafik dari sentral A ke B = 120 erlang trafik internal sentral B + trafik dari sentral B ke A = 180 erlang trafik internal sentral A + trafik dari sentral B ke A = 80 erlang trafik internal sentral B + trafik dari sentral A ke B = 220 erlang

Studi Kasus 2

Penyelesaian Trafik tahun ke nol = A(0)

Trafik tahun yang diramalkan = A(t)

Dr ke

A B O

A 20 40 60

B 40 80 120

T 60 120 180

Dr ke

A B O

A ? ? 120

B ? ? 180

T 80 220 300

Studi Kasus 2 Langkah pertama : Penyesuaian terhadap baris

AAA(1) = 20 x 120 / 60 = 40AAB(1) = 40 x 120 / 60 = 80ABA(1) = 40 x 180 / 120 = 60ABB(1) = 80 x 180 / 120 = 120

Dari hasil perhitungan, didapatkan matrik A(1) sbb:

Matrik trafik yang dihasilkan belum sesuai dengan matrik trafik yang diharapkan, maka dilanjutkan dengan langkah berikutnya yaitu penyesuaian terhadap kolom.

Dr / ke A B O

A 40 80 120

B 60 120 180

T 100 200 300

tOnO

nAnA i

i

ijij

1

1

Studi Kasus 2 Langkah pertama : Penyesuaian terhadap kolom

AA(2) = 40 x 80 / 100 = 32AB(2) = 80 x 220/ 200 = 88BA(2) = 60 x 80 / 100 = 48BB(2) = 120 x 220 / 200 = 132

Dari hasil perhitungan, didapatkan matrik A(1) sbb:

Dari hasil perhitungan iterasi ke 2, matrik trafik yang dihasilkan sudah sama dengan yang diharapkan, maka iterasi berhenti. A(2) = A(t).

tTnT

nAnA j

j

ijij

1

1

Dr/ke A B O

A 32 88 120

B 48 132 180

T 80 220 300

9. Peramalan Demand & Trafik

Documents

Transcript of 9. Peramalan Demand & Trafik