Karakterisasi Variasi Spasial Temporal Trafik Internet di Kampus Ubaya

Pada Tugas Akhir ini, akan dilakukan penelitian ten tang karakterisasi variasi spasial temporal trafik internet di kampus Universitas Surabaya dengan menggunakan metode korelasi silang. Korelasi silang merupakan parameter yang merefleksikan kesamaan antar 2 variabel dalam fungs i waktu lag( time- lag). Dalam hal ini variabel yang akan dicari adalah sinyal dat a time series trafik internet yang telah dimonitor oleh datalogger MRTG( Multi Router Traffic Grapher ) di empat router yang memenuhi karakteristik spasial di kampu s UBAYA. Data yang akan dianalisis berupa data harian dan tahunan dalam sel ang waktu tertentu. Tujuannya adalah untuk mendapatkan karakteristik trafik inter net di UBAYA dalam kurun waktu tertentu, apakah karakteristik spasial tempor al pada setiap router di UBAYA sama dikurun waktu yang sama pula atau dalam kurun waktu yang berbeda atau yang dapat ditentukan. Data dianalisis pada masing – masing router secara harian dan tahunan dengam menggunakan software R menggunakan perintah CCF kemudian diambil kesimpulan secara kes eluruhan sehingga akan mendapatkan karakteristik trafik internet di UBAYA dalam kurun waktu tertentu. Untuk data secara harian, tidak dapat ditemukan sua tu karakteristik sehingga semua data – data dikumpulkan menjadi satu tabel ti tik lag perubahan korelasi untuk membantu menampilkan hasil dari data – data h arian yang sangat banyak Sedangkan untuk data secara tahunan, dapat ditemuka n pola umum spasial temporal dari gambar grafik cross-correlogram . Setiap tahunnya, setiap router berkorelasi secara positif dan rata – rata waktu pe nggunaan internet di kampus UBAYA setiap tahunnya menunjukkan peningkatan kekua tan berkorelasi selama kegiatan perkuliahan pada hubungan antara elektro d an simap57 serta ada juga yang bersifat secara periodik 7 hari pada hubungan antara manajemen dan ngagel

Analisis Spasial Trafik Internet Agregat

Analisis spasial trafik internet ini bertujuan untuk mengetahui pola hubungan kausalitas (sebab-akibat) antara trafik dari satu lokasi dengan lokasi trafik yang lain. Pengukuran trafik internet spasial dilakukan secara agregat selama satu tahun dari bulan September 2009 – September 2010 dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet dikampus Universitas Surabaya yaitu trafik internet pada Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Analisis spasial trafik internet pada makalah ini menggunakan metode Granger Causality dan korelasi silang. Hasil analisis spasial trafik menggunakan Granger Causality menunjukkan bahwa trafik internet di Perpustakaan (S) dipengaruhi oleh trafik internet dari Fakultas Teknik (E), Fakultas Bisnis dan Ekonomika (M) dan Kampus Ubaya Ngagel (N). Sedangkan trafik internet di kampus Ubaya Ngagel (N) mempengaruhi trafik di Fakultas Bisnis dan Ekonomika (M). Pengaruh terkuat berasal dari trafik Fakultas Teknik (E). Analisis Granger causality dan korelasi silang membuktikan bahwa hanya nilai koefisien korelasi yang di atas 0,25 saja yang memiliki hubungan kausalitas

Analisis dan Pemodelan Trafik Internet Spasial

Pengukuran trafik internet spasial dilakukan secara agregat selama satu tahun dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik menggunakan Vector Auto Regressive (VAR) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Hasilnya diperoleh bahwa model VAR(1) merupakan model yang sesuai untuk data trafik internet spasial tersebut. Untuk mengetahui hubungan kausalitas antar trafik dilakukan analisis kausalitas menggunakan metoda Granger Causality. Hasil analisisnya menunjukkan bahwa trafik internet di Perpustakaan dipengaruhi oleh ketiga trafik yang lainnya

PERBANDINGAN MODEL ARIMA PADA DATA SPASIAL TRAFIK INTERNET AGREGAT

Pengukuran data spasial trafik internet dilakukan secara agregat selama 46 hari dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik ini merupakan model trafik internet harian menggunakan model ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Oleh karena trafiknya merupakan trafik harian, maka terdapat 184 model ARIMA pada ke-empat lokasi pengukuran trafik tersebut. Hasil pertama yang diperoleh bahwa model ARIMA(1,1,2) merupakan model ARIMA yang umum (sering muncul) pada pemodelan di empat lokasi trafik dan hasil kedua menunjukkan bahwa data spasial trafik internet agregat merupakan data non-stasioner

PERBANDINGAN MODEL ARIMA PADA DATA SPASIAL TRAFIK INTERNET AGREGAT

Pengukuran data spasial trafik internet dilakukan secara agregat selama 46 hari dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik ini merupakan model trafik internet harian menggunakan model ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Oleh karena trafiknya merupakan trafik harian, maka terdapat 184 model ARIMA pada ke-empat lokasi pengukuran trafik tersebut. Hasil pertama yang diperoleh bahwa model ARIMA(1,1,2) merupakan model ARIMA yang umum (sering muncul) pada pemodelan di empat lokasi tra

PERBANDINGAN MODEL ARIMA PADA DATA SPASIAL TRAFIK INTERNET AGREGAT

Pengukuran data spasial trafik internet dilakukan secara agregat selama 46 hari dengan mengambil 4 lokasi pengukuran trafik internet di kampus Universitas Surabaya yaitu Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Fakultas Teknik, Perpustakaan dan Kampus Ubaya Ngagel. Pemodelan trafik ini merupakan model trafik internet harian menggunakan model ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dengan validasi model menggunakan qqplot dan uji distribusi normal pada residu model. Oleh karena trafiknya merupakan trafik harian, maka terdapat 184 model ARIMA pada ke-empat lokasi pengukuran trafik tersebut. Hasil pertama yang diperoleh bahwa model ARIMA(1,1,2) merupakan model ARIMA yang umum (sering muncul) pada pemodelan di empat lokasi tra