Peramalan P l (Forecasting) dalam Perencanaan Sentral
Pendahuluan • Perencanaan jaringan telepon didasarkan pada estimasi kebutuhan trafik masa depan • Long-term forecast dibutuhkan dalam rencana pengembangan untuk menjamin koordinasi pengembangan sampai perioda 15-25 tahun (setiap 2-4 tahun harus dibuat up to date) • Short-term forecast diperlukan dalam menyediakan basic data untuk perencanaan langkah aktual pengembangan. Memuat estimasi trafik untuk 4 - 6 tahun kedepan (setiap tahun short short-term 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 h
Matriks Trafik Untuk memudahkan dalam peramalan trafik pada seluruh node/simpul/sentral dalam seluruh jaringan, maka trafik disusu dalam benruk Matriks Trafik. A(i,j,0) : trafik saat ini A(i j t) : estimasi A(i,j,t) ti i ttrafik fik saatt 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
A Estimasi Jumlah A. J mlah Trafik Total • M Mengingat i t kategori k t i pelanggan l berbeda b b d membangkitkan b kitk jjumlah l h trafik yang berbeda, trafik kedepan dapat diestimasi dari: A( ) = N1(t).α A(t) ( ) 1 + N2(t).α ( ) 2 + N3(t).α ( ) 3 + …..+ Ni(t).α () i Dimana Ni(t) forecast jumlah pelanggan kategori i pada tahun t dan αi laju (trafik per pelanggan) untuk kategori i • Jika tidak dimungkinkan untuk memisahkan kedalam kategori dengan trafik berbeda, trafik kedepan dapat diestimasi sebagai:
A(t ) = A(0)
N (t ) N ( 0)
• dimana N(t) ( ) dan N(0) ( ) jjumlah p pelanggan gg p pada saat t dan 0 dan A(0) merupakan total trafik yang sekarang
B. Estimasi Trafik Point-to-Point 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
Aij (t ) = Aij (0)
Wi Gi + W j G j Wi + W j
• dimana Wi dan Wj adalah bobot serta Gi dan Gj pertumbuhan pelanggan di sentral i dan j N i (t ) Gi = N i (0)
Gj =
N j (t ) N j (0)
• Untuk U t k menghitung hit Wi dan d Wj berbagai b b i metoda t d ttersedia di
M Menghitung hit Faktor F kt Bobot B b t Wi
dan Wj
• 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 (APO’S) N i (0) + N i (t ) Wi = 2
Wj =
N j (0) + N j (t ) 2
– 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 Aij (t ) N i (t ).N j (t )
=
Aij (0) N i (0).N j (0)
Aij (t ) = Aij (0).Gi .G j
C Kruithof’s C. K ith f’ Double D bl Factor F t Method M th d • 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
A(i, j )
diubah ke
S1 A(i, j ) S0
• dimana S0 adalah sum saat ini dan S1 adalah sum baru untuk individual row dan column
P Penyesuaian i Baris B i & Kolom K l • Penyesuaian terhadap Baris dengan formula: At −1 (i, j ) At (i, j ) = × A f (i ) At −1 (i ) • Penyesuaian terhadap Kolom dengan formula: At −1 (i, j ) At (i, j ) = × Af ( j) At−1 ( j )
• f = future, kondisi trafik yang akan datang dan t = jumlah iterasi perulangan. perulangan • Jika hasil dari dua iterasi berurutan (terakhir dengan sebelumnya) tidak berbeda jauh, maka iterasi dihentikan.
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 - Finish)
