Forecasting untuk Perencanaan Sentral

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Trip Distribution.
Advertisements

JARINGAN TELEPON (DIAL-UP)
TRANSPORTASI MAKRO YENI WIPARTINI SE.MT.
Travel Cost Method BAGIAN EKONOMI LINGKUNGAN
KAPITA SELEKTA: “Teknik Pengumpulan Data” Shinta P. STMIK MDP 2009.
Metode Peramalan (Forecasting Method)
Pendahuluan Rekayasa Trafik
FORECASTING DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN  Manajer Produksi Menggunakan hasil forecasting untuk menentukan kebutuhan bahan baku yang akan dibeli dan pengelolaan.
EVALUASI MIKRO-MAKRO PROYEK PARIWISATA DAN HOSPITALITY
Perencanaan Ruting Alternatif yang Optimum
PERAMALAN PERMINTAAN WISATA Ir. Meti Ekayani, M.Sc
SWITCHING PERANGKAT UNTUK MELAKUKAN PROSES PENYAMBUNGAN ANTARA PELANGGAN YANG MEMANGGIL (SOURCE SUBSCRIBER) DENGAN PELANGGAN YANG DITUJU (DESTINATION SUBSCRIBER)
Metode Peramalan (Forecasting Method)
METODE PERAMALAN Pertemuan 15
Pendahuluan Rekayasa Trafik
Network Planning dan Dimensioning
PENYUSUNAN ANGGARAN.
Pengukuran trafik dan Peramalan Trafik
UNIVERSITAS ESA UNGGUL JAKARTA
BLOCKING DAN BUFFERING
PENDAHULUAN Penelitian kerja dan analisa metode kerja memusatkan perhatian pada bagaimana suatu pekerjaan akan diselesaikan Aplikasi prinsip dan teknik.
Materi – 04 Prosedur Kantor.
PERAMALAN (FORECASTING)
Kuliah 8 dasar pemuliaan ternak
Travel Cost Method BAGIAN EKONOMI LINGKUNGAN
PROYEKSI BISNIS MENGGUNAKAN METODE KUANTITATIF
Konsep Dasar Trafik.
Traffic ( Lalu lintas ) Lalu lintas adalah pergerakan dari sebuah objek dari titik awal (origination) ke titik tujuan (termi-nating) secara acak (random)
APLIKASI METODA EKONOMI TEKNIK KONSEP NILAI UANG TERHADAP WAKTU
PERILAKU BIAYA.
Pendahuluan Rekayasa Trafik
ET 3042 Rekayasa Trafik Telekomunikasi Konsep Trafik
Forecasting untuk Perencanaan Sentral
MK PENILAIAN KERUSAKAN SDAL P /2014
KRITERIA MAJEMUK BERBASIS INDEKS KINERJA
MOVING AVERAGES.
LINGKUP EKONOMI TEKNIK
Kuliah 8 dasar pemuliaan ternak
PENGELOLAAN PERMINTAAN DAN PERENCANAAN PRODUKSI
Kuliah 11 dasar pemuliaan ternak
UNIVERSITAS ESA UNGGUL JAKARTA
KRITERIA MAJEMUK BERBASIS INDEKS KINERJA
Pemantauan dan Pengendalian
Pendahuluan Rekayasa Trafik
Kontrak Perkuliahan UAS : 30% UTS : 30% Tugas : 25% Kuis : 15%
Analisis Sistem Informasi
Pengukuran trafik dan Peramalan Trafik
Mata Kuliah REKAYASA TRAFIK TELEKOMUNIKASI ( B a b 6 ) Dosen : Ir
Analisis Sistem Informasi
Proses Kedatangan dan Waktu Layanan
Matematika Diskrit Semester Ganjil TA Short Path.
BAB 10: Short Path Matematika Diskrit DU1023 Heru Nugroho, S.Si., M.T.
MELAKSANAKAN RISET PEMASARAN DAN MERAMALKAN PERMINTAAN
Deteksi & Koreksi Error
Disusun Oleh : Iphov Kumala Sriwana
Beberapa Teori yang Berhubungan dengan Trafik Telepon Trafik Luap
Jenis data penentuan lokasi pabrik : Data kualitatif, seperti kualitas sarana transportasi, iklim dan kebijakan pemerintah. Data kuantitatif, seperti.
Perencanaan dan Peramalan Keuangan
Forecasting untuk Perencanaan Sentral
MODEL KEPUTUSAN DALAM SITUASI KETIDAKPASTIAN
PERHITUNGAN BIAYA UNTUK PRODUK SAMPINGAN DAN PRODUK GABUNGAN
PENDAHULUAN.
Pendahuluan Rekayasa Trafik
Sistem Informasi Pemasaran
Fungsi diskriminan linear, klasifikasi diskret dan regresi
Metode Penelitian Sastra
Rekayasa Trafik -Terminologi Trafik-
Rekayasa Trafik -pendahuluan-
Logika Matematika/DPH1A3
Transcript presentasi:

Forecasting untuk Perencanaan Sentral

Pendahuluan Perencanaan jaringan telepon didasarkan pada estimasi kebutuhan trafik masa depan Long-term forecast dibutuhkan untuk rencana pengembangan untuk menjamin koordinasi pengembangan sampai perioda 15-25 tahun (setiap 2-4 tahun harus dibuat up to date) Short-term forecast diperlukan untuk menyediakan basic data untuk perencanaan langkah aktual pengembangan. Memuat estimasi trafik untuk 4 - 6 tahun kedepan (setiap tahun short-term forecast harus dibuat up to date) Untuk forecast kebutuhan trafik: Trafik dalam masing-masing area sentral diestimasi Trafik antara pasangan sentral diestimasi, umumnya dipisahkan untuk tiap arah

Matriks Trafik A(i,j,0) : trafik saat ini A(i,j,t) : estimasi trafik saat t

Forecast Point-to-Point Untuk estimasi trafik point-to-point ke depan, didasarkan kalkulasi pada forecast pertumbuhan saluran pelanggan dan matriks trafik saat ini Macam-macam metoda biasa digunakan  tidak ada ketentuan metoda mana yang paling akurat Feedback dari future record yang akan mengindikasikan metoda mana yang paling baik untuk situasi tertentu

Estimasi Trafik Total Mengingat kategori pelanggan berbeda membangkitkan jumlah trafik yang berbeda, trafik kedepan dapat diestimasi dari: A(t) = N1(t).1 + N2.2 + ….. Dimana Ni(t) forecast jumlah pelanggan kategori i pada tahun t dan i trafik per pelanggan untuk kategori i Jika tidak dimungkinkan untuk memisahkan kedalam kategori dengan trafik berbeda, trafik kedepan dapat diestimasi sebagai: dimana N(t) dan N(0) jumlah pelanggan pada saat t dan 0

Estimasi Trafik Point-to-Point Untuk estimasi trafik dari satu sentral ke sentral lainnya berbagai formula dapat diaplikasikan Idea dasarnya adalah ikut mempertimbangkan pertambahan pelanggan di kedua sentral dan dan menerapkan faktor bobot tertentu terhadap pertumbuhan ini dimana Wi dan Wj adalah bobot serta Gi dan Gj pertumbuhan pelanggan di sentral i dan j Untuk menghitung Wi dan Wj berbagai metoda tersedia

Menghitung Faktor Bobot Rapp’s Formula 1 Wi = Ni(t) Wj = Nj(t) Asumsi disini trafik per pelanggan dari sentral i ke sentral j proporsional ke jumlah pelanggan di sentral j Rapp’s Formula 2 Wi = Ni(t)2 Wj = Nj(t)2 Asumsi disini perubahan originated dan terminated traffic per pelanggan sekecil mungkin

Menghitung Faktor Bobot Formula Telecom Australia Formula ini adalah modufikasi dari Rapp’s formula 1 Formula keempat Diturunkan dengan asumsi trafik per satu pelanggan di sentral i ke semua pelanggan di sentral j adalah konstan

Gravity Model Trafik antara dua sentral dapat diekspresikan: dimana K(dij) = community of interest factor Faktor ini tergantung pada jarak, dapat dinyatakan: Parameter  dan g dikalkulasi dari matriks trafik yang diketahui

Kruithof’s Double Factor Method Kruithof’s method memungkinkan mengestimasi harga individual trafik A(i,j) kedepan pada matriks trafik Harga saat ini diasumsikan diketahui, demikian juga future row dan column sums Prosedur adalah untuk meng-adjust individual A(i,j) sehingga sesuai dengan row dan column sums yang baru dimana S0 adalah sum saat ini dan S1 adalah sum baru untuk individual row dan column

Contoh Penggunaan Kruithof’s Double Factor Method (1)

Contoh Penggunaan Kruithof’s Double Factor Method (2)

Contoh Penggunaan Kruithof’s Double Factor Method (3)

Contoh Penggunaan Kruithof’s Double Factor Method (4)

Contoh Penggunaan Kruithof’s Double Factor Method (5)