PERAMALAN TRAFIK DATA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
| Main Authors: | Subrata, Imam, Santoso, Imam, Zahra, Ajub Ajulian |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed application/pdf |
| Terbitan: |
, 2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.undip.ac.id/25358/1/ML2F003508.pdf http://eprints.undip.ac.id/25358/ |
Daftar Isi:
- Pada saat ini, dunia ilmu pengetahuan memerlukan inovasi-inovasi baru dalam bidang telekomunikasi, khusunya trafik telekomunikasi. Trafik telekomunikasi yang terdiri dari trafik data dan trafik suara. Pada trafik data, tingkat kepadatan trafik yang berdasarkan dengan nilai ASR kurang akurat. Parameter lain yang mempengaruhi tingkat kepadatan trafik seperti upload, download, pengakses, dan session yang tidak terstruktur tidak dapat diselesaikan sebagai dasar tingkat kepadatan trafik. Hal inilah yang membuat jaringan saraf tiruan mampu digunakan untuk menyelesaikan persoalan yang tidak terstruktur dan sulit didefinisikan. Dalam tugas akhir ini sistem yang dibuat dimaksudkan agar dapat memprediksi tingkat kepadatan trafik data. Adapun sistem yang digunakan adalah sistem Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Perambatan Galat Mundur (Back Propagation). Langkah-langkah pengembangan aplikasinya meliputi: pelatihan, pengujian, dan prediksi. Pada proses pelatihan yang dilakukan adalah menentukan bobot dan bias. Bobot dan bias disimpan dalam mfile yang kemudian akan digunakan pada proses pengujian. Proses pengujian bertujuan untuk mengenali seberapa besar sistem mengenali data. Prediksi bertujuan untuk mengetahui tingkat kepadatan trafik data beserta nilai ASR. Pada penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem dengan 10 lapis tersembunyi dan laju belajar 0.05 memiliki persentase tingkat keberhasilan dalam pengujian sebesar 100% untuk pengujian data yang pernah dilatihkan dan sebesar 100% data baru yang belum pernah dilatihkan dengan maksimal iterasi paling kecil. Pada proses prediksi terhadap 9 data baru sistem dengan tepat dapat memprediksikan tingkat kepadatan trafik data dengan benar. Hasil prediksi trafik data menggunakan jaringan saraf tiruan ini yang berpengaruh terhadap kepadatan trafik apakah penuh ataupun tidak penuh tidak hanya besarnya ASR tetapi nilai upload, download pengakses, session juga berpengaruh terhadap keputusan jaringan saraf tiruan ini. Kata Kunci – Peramalan Trafik Data, Jaringan Saraf Tiruan, Perambatan Galat Mundur, Back Propagation.