IMPLEMENTASI METODE SINGLE LINKAGE UNTUK MENENTUKAN KINERJA AGENT PADA CALL CENTRE BERBASIS ASTERISK FOR JAVA Beni Ilham Priyambodo 7207040026 DosenPembimbing: 1.Mike Yuliana, ST, MT. NIP. 197811232002122009 2.Nur Rosyid Mubtada’i, SKom. NIP. 197407182001121001 JURUSAN TEKNIK TELEKOMUNIKASI POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA JULI, 2011
LATAR BELAKANG • Akses informasi yang cepat • Kinerja operator / Agent yang bervariasi
TUJUAN Membuat sistem Call Centre dengan menggunakan Asterisk for Java, yang dilengkapi dengan metode Single Linkage untuk menentukan kinerja Agent.
MASALAH • Bagaimana membuat Call Centre menggunakan Asterisk berbasis Java. • Bagaimana menentukan kinerja dari operator dengan menggunakan parameter N Inbound dan Login Time. pengelompokan data • Bagaimana melakukan menggunakan clustering metode Single Linkage jika dibandingkan dengan clustering menggunakan metode manual.
BATASAN Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Java Voip server yang dibuat berbasis Asterisk Metode yang digunakan adalah Single Linkage Parameter monitoring operator meliputi N Inbound, Login Time, Handling Time, dan Time not Ready. Parameter penentuan kinerja operator meliputi N Inbound dan Login Time
DIAGRAM SISTEM 6
BLOK DIAGRAM PEMBUATAN SISTEM
FLOWCHART SISTEM
start
Tentukan k sebagai jumlah cluster
Setiap data dianggap sebagai jumlah cluster, apabila N=jumlah data dan n=jumlah cluster, maka n=N
Hitung jarak antar cluster
Cari 2 cluster yang mempunyai jarak paling dekat dan gabungkan (n=n-1)
FLOWCHART METODE SINGLE LINKAGE
T Apakah n=k ?
Y
end
RELASI DATABASE
Pengujian Sistem Keberhasilan Login Event saat proses monitoring Waktu eksekusi program java-mysql Kebenaran algoritma perhitungan Clustering manual Waktu eksekusi clustering manual Kebenaran metode Single Linkage Perbandingan hasil cluster metode manual dan metode Single Linkage Penentuan ideal cluster menggunakan nilai variance
KEBERHASILAN LOGIN USERNAME
PASSWORD
KONDISI
Beni
b3n1
Sukses
beni
B3n1
Gagal
beni
b3n1
Sukses
EVENT SAAT MONITORING KONDISI
EVENT
Login
ConnectEvent StatusCompleteEvent
Idle
PeerStatusEvent
Panggilan Masuk
NewChannelEvent NewStateEvent,DialEvent NewChannelEvent, NewExtenEvent,NewCallerId,ExtensionStatusEvent
Panggilan Diterima NewStateEvent LinkEvent Panggilan Ditutup
UnlinkEvent,HangupEvent ExtensionStatusEvent,CdrEvent
WAKTU EKSEKUSI PROGRAM JAVA-MYSQL JAVA (1) Login Time
Time not Ready
Penguj ian 1
Waktu (ms) 3
Penguji an 1
2
2
2
3
2
3
4
2
4
5
3
5
6
2
6
7
1
7
8
3
8
9
2
9
10 Ratarata
2
10 Ratarata
2.2
Waktu (ms)
0 0 1 2 1 0 1 1 1 0 0.7
Handling Time Penguj ian 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ratarata
Waktu (ms)
1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0.5
N Inbound Penguj ian 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ratarata
Waktu (ms)
0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0.6
WAKTU EKSEKUSI PROGRAM JAVA-MYSQL JAVA (2)
CLUSTERING MANUAL (1) N Inbound (n)
Login Time (t)
n > 340 =100 280 < n ≤ 340 = 70 n ≤ 280 = 50
t > 54000 =100 396000 < t ≤ 54000 = 70 t ≤ 396000 = 50
dimana : n = jumlah panggilan
dimana : t = jumlah waktu (detik)
Kinerja Agent (x) Rumus perhitungan nilai total Agent: x = (n + t) ÷ 2
x > 75.5 = baik 50 < x ≤ 75.5 = sedang x ≤ 50 = buruk
CLUSTERING MANUAL (2) Agent
N Inbound
Login Time
Hasbi
335
504921
Ais
326
513678
Beni
348
503246
Tasya
360
527757
Daus
269
530861
Asri
303
501095
Ayu
260
326976
Khusnul
290
445545
Dani
328
537828
Jai
276
360000
2 Agent 3 Agent 4 Agent 5 Agent 6 Agent 7 Agent 8 Agent 9 Agent
10 Agent
uji
1 Agent
1
197
215
224
265
284
300
303
319
349
350
2
197
214
250
264
300
295
302
336
330
375
3
197
215
225
264
282
293
302
327
329
349
4
199
215
224
283
282
293
303
317
329
349
5
197
214
225
272
300
293
302
318
346
349
6
198
215
224
264
283
292
303
317
329
349
7
198
231
224
265
282
294
309
318
329
348
8
197
215
243
265
293
294
327
317
329
362
9
197
215
224
264
282
294
319
319
329
348
10
197
215
225
265
282
294
303
335
330
349
Ratarata (ms)
197.4
216.4
228.8
267.1
287
294.2
307.3
322.3
332.9
352.8
WAKTU EKSEKUSI CLUSTERING MANUAL (1)
WAKTU EKSEKUSI CLUSTERING MANUAL (2)
KEBENARAN CLUSTERING SINGLE LINKAGE Agent
N Inbound 335
Login Time
504921
Hasil:
Ais
326
513678
Beni
348
503246
Tasya
360
527757
Cluster 1 = Daus Cluster 2 = Hasbi, Ais, Beni, Tasya, Asri, Khusnul, Sufi Cluster 3 = Ayu, Jai
Daus
269
530861
Asri
303
501095
Ayu
260
326976
Khusnul
290
445545
Dani
328
537828
Jai
276
360000
Hasbi
Dengan menggunakan rumus euclidean distance, didapat klasifikasi cluster sebagai berikut: Cluster 1 = kelompok baik Cluster 2 = kelompok sedang Cluster 3 = kelompok buruk
• Berdasarkan waktu eksekusi • Jumlah anggota masing-masing masing cluster • Anggota dari masing--masing cluster
PERBANDINGAN HASIL CLUSTERING METODE MANUAL DENGAN METODE SINGLE LINKAGE
Pengujian
Metode Manual
Metode Single Linkage
1
350
176
2
375
179
3
349
173
4
349
219
5
349
201
6
349
168
7
348
162
8
362
179
9
348
194
10
349
196
Rata-rata (ms)
352.8
184.7
WAKTU EKSEKUSI PROGRAM (untuk 10 Agent) dalam satuan ms
JUMLAH AGENT DALAM CLUSTER
ANGGOTA DALAM CLUSTER
Digunakan untuk mengukur nilai hasil penyebaran data-data data hasil clustering. Ada dua penilaian yaitu: yaitu ◦ Berdasar nilai varian maksimum yang memiliki nilai varian paling besar dikatakan memiliki cluster yang ideal ◦ Berdasar nilai varian minimum yang memiliki nilai varian paling kecil dikatakan memiliki cluster yang ideal
Metode varian yang digunakan yaitu berdasar nilai varian minimum PENENTUAN CLUSTER IDEAL MENGGUNAKAN METODE VARIANCE (1)
Nilai varian
Metode Manual
Metode Single Linkage
1.4172645672185147
1.4568698006373213
Kesimpulan : metode manual menghasilkan cluster yang lebih baik dibandingkan dengan metode single linkage. Hal ini disebabkan cluster yang dibentuk menggunakan metode manual mengacu pada standarisasi sehingga sudah dapat dipastikan bahwa hasil yang didapat sempurna. sempurna
PENENTUAN CLUSTER IDEAL MENGGUNAKAN METODE VARIANCE (2)
KESIMPULAN • Untuk login penggunaan username tidak terlalu memperhatikan penggunaan huruf besar dan kecil, sedangkan penggunaan password harus sesuai baik kata maupun penggunaan huruf besar dan kecil, karena untuk password berlaku case sensitif. • Waktu eksekusi paling lama untuk menyimpan data monitoring berasal dari parameter Login Time dengan lama waktu 2.2 milisekon. • Kelebihan metode manual yaitu keakuratan pembentukan cluster dibanding dengan metode Single Linkage dilihat dari perhitungan nilai variance. • Kekurangan dari metode manual adalah waktu eksekusi yang cenderung lama. Untuk melakukan cluster terhadap 10 Agent dibutuhkan waktu 352.8 ms. ms Sedangkan metode Single Linkage membutuhkan waktu eksekusi yang relatif cepat yaitu sebesar 184.7 ms.
TERIMA KASIH
