Perpustakaan Digital ITB

Studi ini mengeksplorasi integrasi jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Genetic Algorithms (GA) untuk meningkatkan Service Level Agreements (SLAs) dalam infrastruktur telekomunikasi, dengan fokus khusus pada wilayah 3T di Indonesia (Tertinggal, Terdepan, dan Terluar). Wilayah ini, yang dikenal dengan sifatnya yang terpencil dan kurang terlayani, menghadapi berbagai tantangan dalam mewujudkan layanan telekomunikasi yang andal dan efisien. Kerangka kerja yang diusulkan bertujuan untuk mengatasi tantangan ini dengan memanfaatkan teknik komputasi canggih guna mengoptimalkan kinerja SLA dan memastikan akses digital yang merata. Penelitian ini menyoroti peran saling melengkapi antara LSTM dan GA dalam menyelesaikan permasalahan telekomunikasi yang kompleks. Model Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan karena kemampuannya untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data deret waktu. Dengan mengidentifikasi pola dan anomali dalam kinerja jaringan, LSTM memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Di sisi lain, Genetic Algorithms digunakan untuk kemampuan optimasinya. Dengan mensimulasikan seleksi alam dan evolusi, GA mengidentifikasi konfigurasi dan parameter yang paling efisien untuk mempertahankan standar SLA, bahkan dalam kondisi yang menantang. Inovasi utama dari studi ini adalah integrasi teknologi ini dalam platform berbasis cloud. Komputasi awan menawarkan skalabilitas, fleksibilitas, dan aksesibilitas, sehingga menjadi lingkungan yang ideal untuk menerapkan kerangka kerja yang diusulkan. Dengan memanfaatkan sumber daya cloud, sistem ini mampu menangani tuntutan komputasi yang besar dari pelatihan LSTM dan optimasi GA ii sekaligus memastikan pemantauan dan analisis secara real-time. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi manajemen SLA tetapi juga mengurangi ketergantungan pada intervensi manual yang sering memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Implementasi kerangka kerja ini melibatkan beberapa langkah penting. Pertama, data historis tentang kinerja jaringan dari wilayah 3T Indonesia dikumpulkan dan diproses. Data ini kemudian digunakan untuk melatih model LSTM yang mempelajari pola-pola kondisi jaringan di masa depan berdasarkan tren masa lalu. Prediksi yang dihasilkan oleh model LSTM digunakan sebagai masukan untuk Genetic Algorithm, yang mengevaluasi berbagai konfigurasi SLA dan memilih solusi optimal. Proses iteratif ini memastikan peningkatan berkelanjutan dalam kinerja SLA, beradaptasi dengan kondisi yang berubah dan tantangan yang muncul. Hasil penelitian ini menekankan potensi kombinasi LSTM dan GA untuk mentransformasi manajemen SLA di bidang telekomunikasi. Dalam pengujian awal, kerangka kerja ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam mengidentifikasi hambatan kinerja, mengurangi waktu pemecahan masalah, dan memastikan kepatuhan terhadap standar SLA. Selain itu, kemampuan sistem untuk beroperasi secara otonom dan adaptif membuatnya sangat berharga bagi wilayah terpencil dan kurang terlayani, di mana keahlian teknis dan sumber daya mungkin terbatas. Di luar keunggulan teknisnya, penelitian ini memiliki implikasi yang lebih luas untuk kesetaraan dan inklusi digital. Dengan meningkatkan keandalan dan efisiensi infrastruktur telekomunikasi di wilayah 3T, kerangka kerja yang diusulkan berkontribusi pada penyempitan kesenjangan digital dan mendorong pengembangan sosial ekonomi. Pemantauan dan manajemen SLA yang lebih baik memungkinkan akses yang lebih baik ke layanan penting seperti pendidikan, kesehatan, dan e-commerce, memberdayakan komunitas untuk berpartisipasi penuh dalam ekonomi digital. Pekerjaan masa depan akan berfokus pada penyempurnaan lebih lanjut dari kerangka kerja untuk mengakomodasi berbagai skenario telekomunikasi yang lebih luas dan mengeksplorasi skalabilitasnya untuk penerapan secara nasional. Penelitian tambahan juga akan menyelidiki integrasi model pembelajaran mesin lainnya dan teknik optimasi untuk lebih meningkatkan kinerja sistem. Selain itu, upaya kolaboratif dengan pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan industri akan menjadi penting untuk memastikan penerapan yang praktis dan keberlanjutan dari solusi yang diusulkan. Sebagai kesimpulan, studi ini menunjukkan potensi transformatif dari integrasi LSTM dan Genetic Algorithms untuk peningkatan SLA dalam infrastruktur telekomunikasi. Dengan mengatasi tantangan unik wilayah 3T Indonesia, kerangka kerja yang diusulkan menawarkan solusi yang skalabel dan adaptif yang tidak hanya meningkatkan kinerja teknis tetapi juga mempromosikan inklusivitas dan iii kesetaraan digital. Karya ini mewakili langkah signifikan menuju pemanfaatan teknologi canggih untuk menciptakan dunia yang lebih terhubung dan setara.