OPTIMASI PARAMETER ARIMA DENGAN ALGORITMA PSO PADA STUDI KASUS PREDIKSI MAXIMUM DATA USAGE DI PT TELKOMSEL SURABAYA

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

TEXT

OPTIMASI PARAMETER ARIMA DENGAN ALGORITMA PSO PADA STUDI KASUS PREDIKSI MAXIMUM DATA USAGE DI PT TELKOMSEL SURABAYA

MUHAMMAD SAMSUL ANWAR - Nama Orang;

ABSTRAK - Pengelolaan kapasitas server yang efisien menjadi tantangan penting di era digital, khususnya bagi perusahaan besar seperti Telkomsel. Ketidakmampuan memprediksi lonjakan penggunaan server secara akurat dapat menyebabkan pemborosan sumber daya dan menurunkan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi penggunaan server menggunakan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang dioptimasi dengan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Metode ini diterapkan untuk meningkatkan akurasi prediksi dengan mengoptimalkan parameter model ARIMA secara otomatis. Pengujian dilakukan menggunakan data penggunaan server harian PT Telkomsel Surabaya dengan evaluasi kinerja model melalui metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA yang dioptimasi dengan PSO mampu meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan, dengan MAPE terendah sebesar 2,45%. Hal ini membuktikan efektivitas PSO dalam menentukan parameter optimal ARIMA untuk menghadapi pola data yang kompleks. Sistem prediksi ini relevan dalam mendukung pengelolaan kapasitas server yang proaktif, terutama saat lonjakan penggunaan data pada hari libur atau acara khusus. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan meningkatkan kualitas layanan Telkomsel. - Kata Kunci: Prediksi Timeseries, ARIMA, Particle Swarm Optimization, MAPE

Ketersediaan

S06-25061 S06-25061 ANW 2025 Koleksi Skripsi Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: S06-25061 ANW 2025
Penerbit: Surabaya : ITATS., 2025
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: NONE
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subjek: ARIMA
MAPE
Prediksi Timeseries
Particle Swarm Optimization
Info Detail Spesifik: NPM : 06.2022.1.90536 Nilai :
Pernyataan Tanggungjawab: Pembimbing : Muhammad Kurniawan S.Kom M.Kom

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Tidak Ada Data

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar