IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Volume 7 No.
1 Januari 2026
E-ISSN: 2774-342X
Pengukuran Quality of Service (QoS) berdasarkan Kecepatan Download.
Upload.
Latensi dan Base Transceiver Station di Provinsi Indonesia Ardania Meilaningrum1.
Siti Nur Hamidah2 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: 1ardania.
mnm@bsi.
com, 2siti.
nhm@bsi.
Diterima 10-01-2026 Direvisi 25-01-2026 Disetujui 04-02-2026 Abstrak Ae Pengukuran evaluasi kinerja jaringan seluler menjadi penting untuk dilakukan seiring dengan perkembangan teknologi informasi maupun literasi digital yang semakin meningkat dilihat dari lima tahun terakhir Tingkat latensi sebagai waktu tunggu suatu data dari sumber menuju tujuan dalam lingkup jaringan internet menjadi salah satu indikator penentu kualitas jaringan.
Data dari sumber terpercaya yaitu Ookla membahas bahwa kecepatan download dan upload menjadi faktor yang memengaruhi tingkat latensi dengan dicantumkan datanya secara bersamaan pada website resminya.
Di satu sisi Indonesia memiliki beberapa karakteristik unik yang membuat latensi di berbagai daerah provinsi menyisakan disparitas digital yang masih terasa.
Salah satu faktor penyebabnya adalah infrastruktur yang belum merata di berbagai daerah.
Base Transceiver Station (BTS) adalah infrastruktur telekomunikasi yang mempunyai peran penting untuk meningkatkan akses jaringan komunikasi digital khususnya pada daerah remote atau daerah yang terletak di luar jangkauan perkotan besar.
Penggunaan salah satu standar Telecommunications and Internet Protocol Harmonization Over Network (TIPHON) menjadi landasan pengukuran Quality of Service (QoS) provinsi di Indonesia menggunakan indikator throughput yang terdiri dari kecepatan download, upload, latensi dan jumlah BTS.
Penelitian ini menghasilkan keluaran berupa uji regresi Principal Component Analysis (PCA) terdiri dari kecepatan download dan upload yang signifikan berpengaruh pada latensi serta QoS Score komposit untuk pengkategorian bahwa beberapa provinsi salah satunya Jakarta termasuk dalam kategori A atau sangat bagus dengan skor >75 dan terdapat provinsi lain yang termasuk kategori C atau sedang dengan skor <50 sehingga perlu rekomendasi tindak lanjut.
Kata Kunci: Base Transceiver Station, download, latensi, upload.
Quality of Service Abstrak - Measuring cellular network performance evaluation has become important with the development of information technology and increasing digital literacy over the past five years.
Latency, or the waiting time for data to travel from source to destination within an internet network, is one of the indicators that determines network quality.
Data from a reliable source.
Ookla, shows that download and upload speeds are factors that affect latency, with the data listed together on its official website.
On the one hand.
Indonesia has several unique characteristics that cause latency in various provinces to leave a digital disparity that is still felt.
One of the contributing factors is the uneven infrastructure in various regions.
Base Transceiver Stations (BTS) are telecommunications infrastructure that play an important role in improving access to digital communication networks, especially in remote areas or areas located outside the reach of large cities.
The use of one of the Telecommunications and Internet Protocol Harmonization Over Network (TIPHON) standards became the basis for measuring the Quality of Service (QoS) of provinces in Indonesia using throughput indicators consisting of download speed, upload speed, latency, and the number of BTS.
This study produced output in the form of Principal Component Analysis (PCA) regression tests consisting of download and upload speeds that significantly affect latency and composite QoS scores for categorization, showing that several provinces, including Jakarta, are in category A or very good with scores >75, while other provinces are in category C or moderate with scores <50, thus requiring follow-up recommendations.
Kata Kunci: Base Transceiver Station, download, latency, upload.
Quality of Service pesatnya perkembangan kepemilikan telepon seluler dan komputer.
Secara berturut-turut di tahun 2024 kepemilikan telepon seluler dan komputer meningkat Perkembangan teknologi yang makin sebesar 68,65% dan 18,52% sedangkan pada tahun signifikan hingga sulit untuk dihambat kemajuannya 2023 berkisar 67,29% dan 18,06% (Syakilah et al.
membuat masyarakat dianjurkan untuk beradaptasi Mengingat hal itu, maka kualitas performa dengan teknologi.
Hal ini dikuatkan dengan data jaringan perlu diukur secara berkala agar tidak tingginya penggunaan internet yang disebabkan menghambat performa penggunaan baik dalam This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.
0 International License.
PENDAHULUAN
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Volume 7 No.
1 Januari 2026
E-ISSN: 2774-342X
pekerjaan maupun kegiatan sehari-hari.
Namun perbedaan kualitas jaringan khususnya geografis negara Indonesia menjadi tantangan tersendiri.
Menurut Anugrah et al.
, perbedaan yang terlihat jelas dalam kecepatan akses internet di berbagai daerah disebabkan beberapa faktor yaitu kepadatan penduduk, latensi dan infrastruktur jaringan.
Disparitas ini yang menghasilkan Quality of Service (QoS) yang dirasakan tiap masyarakat di berbagai daerah ikut berbeda dimana definisinya adalah upaya memberikan pengalaman pengguna yang konsisten dan memuaskan di berbagi aplikasi dan layanan pada jaringan nirkabel (Ramakristanaiah et al.
, 2.
Para Telecommunications Internet Protocol Harmonization Over Network (TIPHON) sebagai acuan dalam pengukuran QoS yang terdiri atas indikator packet loss, jitter, latensi dan throughput (Alzi & Haeruddin, 2023.
Ardiansyah & Yulian Pamuji, 2025.
Jhony Pranata & Dewantara, 2023.
Simanjuntak et al.
, 2.
Pemilihan standar TIPHON .
dalam penelitian ini dikarenakan mampu menjadi representatif layanan yang baik secara end-to-end user serta telah didukung oleh legitimasi dan akademik yang kuat.
Namun khusus penelitian ini, hanya melibatkan salah satu parameter standar TIPHON yaitu throughput, latensi dan ditambah dengan faktor jumlah BTS di berbagai Provinsi Indonesia sebagai pembeda riset yang lain.
Hal ini bertujuan agar dapat mempertimbangkan infrastruktur jaringan sebagai salah satu tantangan disparitas performa jaringan dalam keterlibatannya dalam pengukuran QoS.
Latensi atau delay merupakan waktu tunggu yang dibutuhkan suatu paket data dari sumber ke tujuan sehingga semakin singkat latensi maka kualitas layanan semakin baik (Simanjuntak et al.
, 2.
Sedangkan menurut Basri & Yuliadi throughput pada indikator TIPHON merupakan kecepatan banyaknya data yang benar-benar sampai ke tujuan dalam setiap satuan waktu.
Pada penelitian ini throughput diambil berdasarkan data kecepatan download dan upload yang didapatkan pada website Ookla .
dimana data yang dihasilkan telah banyak digunakan sebagai rujukan penelitian karena merupakan kumpulan dari miliaran pengujian kecepatan internet di tingkat dunia atau global secara real-time (Ramayanti & Syarifudin, 2.
Tingkat latensi juga didapatkan dari website yang sama sehingga untuk membuktikan hubungan antara kecepatan downlad dan upload berpengaruh atau tidak terhadap latensi, maka dilakukan pengujian regresi linier sederhana.
Pada pengujiannya dilakukan penggabungan faktor throughput yaitu antara kecepatan download dan upload menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) karena terbukti berhasil menangani kasus multikolinieritas (Sari, 2.
Menurut Wijayanti .
download merupakan proses transmisi/penerimaan dalam transfer data dari internet menuju ke perangkat/komputer sendiri, sedangkan upload merupakan kebalikannya.
Base Transceiver Station sebagai tolak ukur infrastruktur http://jurnal.
id/index.
php/imtechno jaringan yang tersebar di setiap wilayah provinsi Indonesia adalah salah satu perangkat pemancar sinyal jaringan dari operator telepon seluler ke pelanggan ataupun sebaliknya (Wijayanti, 2.
Maka dari itu, selain mendapatkan tingkat pengaruh antara throughput melalui kecepatan download dan upload terhadap latensi, penelitian ini juga memanfaatkan faktor jumlah BTS yang dapat diperhitungkan menggunakan metode weighted sum model agar menghasilkan skor QoS komposit.
Skor akhir tersebut pada akhirnya menjadi nilai penentuan kategori dari masing-masing provinsi di Indonesia.
Topik penelitian ini berawal dari hasil diskusi pembelajaran project based learning pada mata kuliah statistika, yang kemudian dapat dikembangkan lebih lanjut oleh penulis menjadi penelitian ilmiah.
METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian ini meliputi beberapa langkah seperti berikut ini :
Regresi Linier Sederhana dan PCA Regresi menjadi salah satu metode statistika yang banyak digunakan saat penelitian dengan tujuan untuk menentukan pola hubungan linier sebab akibat antara variabel bebas dan terikat.
(Mattjik & Sumertajaya, 2.
Keluaran dari pengujian yang menggunakan software SPSS ini adalah berupa persamaan matematis seperti persamaan .
ycU = yca ycaycU ycea .
Metode PCA termasuk dalam salah satu metode analisis data multivariat dengan mereduksi beberapa variabel menjadi satu angka tanpa menghilangkan informasi penting di dalamnya (Hotelling, 1.
Hasil angka baru tersebut muncul dalam software SPSS yang akan digunakan sebagai nilai variabel bebas gabungan dari kecepatan download dan upload untuk dilakukan uji regresi terhadap tingkat latensi.
Weighted Sum Model Metode menggunakan perkalian dan penjumlahan untuk menghasilkan rating sehingga ditemukan nilai terbesar sebagai alternatif terbaik.
Tingkat capaian yang menjadi kelebihan tersendiri dari metode ini adalah dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi dibanding perhitungan manual (Rochidajah & Utomo, 2.
Rumus perhitungan dapat ditunjukkan di bawah ini ycIycn = Ocycuyc=1 ycyc y ycycnyc a.
ycIycn : Total skor alternatif i .
ycyc : Bobot kriteria j .
25 download 0.
15 upload 40 latensi 0.
20 infrastruktu.
ycycnyc : Skor normalisasi kriteria j provinsi i IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Volume 7 No.
1 Januari 2026
E-ISSN: 2774-342X
Langkah untuk mendapatkan skor komposit ini perlu dilakukan normalisasi data terlebih dahulu.
Hal ini bertujuan agar dapat menjamin perbandingan atribut standar TIPHON yang dipilih dengan jumlah BTS agar dapat seimbang dari nilai keseluruhan yang akan diperoleh (Windriyani et al.
, 2.
penunjang infrastruktur sudah dianggap mumpuni.
Maka hasil pengaruh kecepatan download dan upload terhadap latensi dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini :
Tabel 2 Output Coefficients pada SPSS Unstandardized Coefficients Std.
Error
HASIL DAN PEMBAHASAN
Data kecepatan download .
bps/mega bit per secon.
, upload .
serta latensi .
didapatkan dari website resmi Ookla yang merangkum nilai dari ke-34 Provinsi di Indonesia.
Seperti terlihat pada Tabel 1, terlihat bahwa masing-masing indikator cukup bervariasi dan menunjukkan secara jelas bahwa keseluruhan provinsi memiliki perbedaan dalam mendapatkan kualitas pelayanan saat mengakses jaringan.
Tabel 1 Data Kecepatan Download.
Upload.
Latensi & BTS
Provinsi
Aceh
Bali Banten
Bengkulu
DIY
DKI Jakarta
Gorontalo
Jambi
Jawa Barat
Jawa Tengah Jawa Timur
Kalimantan Barat
Kalimantan Selatan Kalimantan Tengah Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Kepulauan Bangka
Belitung
Kepulauan Riau
Lampung
Maluku Maluku Utara
NTB
NTT
Papua
Papua Barat
Riau
Sulawesi Barat
Sulawesi Selatan Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara
Sulawesi Utara
Sumatera Barat
Sumatera Selatan Sumatera Utara
Download
31,07
38,49
30,63
24,14
27,81
35,54
36,21
26,59
26,55
21,76
28,49
31,47
34,84
30,78
30,26
28,65
Upload
12,06
17,13
13,78
14,02
13,61
15,16
13,51
13,91
11,86
13,39
13,25
13,52
11,85
10,42
Latensi
68,59
67,95
36,18
63,96
53,27
35,48
85,12
60,07
51,11
63,83
67,17
61,36
90,54
32,07
51,73
34,55
32,22
16,73
32,06
20,78
20,48
33,98
28,66
24,87
33,83
20,02
17,93
33,43
25,77
24,88
28,39
13,21
13,18
14,24
8,84
13,96
8,21
14,14
13,46
11,49
14,09
10,92
9,62
14,72
10,54
13,53
13,81
55,59
78,07
77,57
69,23
80,28
116,67
63,43
59,74
75,14
98,31
85,98
79,46
66,36
55,01
63,94
Sumber: Website Speedtest Global Index Ookla Berdasarkan data tersebut dapat ditemukan bahwa latensi terendah atau delay tersingkat terjadi di provinsi Jawa Barat disusul dengan DKI Jakarta.
Hal itu terbukti karena sudah berada di kawasan dimana http://jurnal.
id/index.
php/imtechno Model 1 (Constan.
PCA (Kecepatan Download dan Uploa.
66,360 2,661 -7,740 2,702 Standardized Coefficients Beta
-,452
Sig.
24,933
,000
-2,865
,007
Sumber: Peneliti .
Nilai signifikan sebesar 0,007 atau kurang dari 0,05 pada tabel tersebut menunjukkan bahwa skor PCA gabungan dari kecepatan download dan upload berpengaruh signifikan terhadap tingkat latensi khususnya bagi seluruh Provinsi di Indonesia.
Persamaan regresi dapat diinformasikan sebagai ycU = 66,360 Oe 7,740ycU yce Hal ini yang kemudian menjadi landasan pembobotan QoS menggunakan ke-3 indikator tersebut ditambah dengan jumlah BTS yang tersebar di masing-masing provinsi.
Penambahan indikator jumlah BTS saat proses normalisasi data juga mempertimbangkan jumlah penduduk dan wilayah Data jumlah BTS serta penduduk dan luasan wilayah dalam km2 didapatkan dari website Direktorat Jenderal Infrastruktur Digital .
serta Badan Pusat Statistik .
seperti ditunjukkan pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 3 Data Jumlah Menara BTS di 34 Provinsi Indonesia
Provinsi
Aceh
Bali Banten
Bengkulu
DIY
DKI Jakarta
Gorontalo
Jambi
Jawa Barat
Jawa Tengah Jawa Timur
Kalimantan Barat
Kalimantan Selatan Kalimantan Tengah Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Kepulauan Bangka
Belitung
Kepulauan Riau
Lampung
Maluku Maluku Utara
Jumlah BTS
Jumlah Penduduk Wilayah
Provinsi
56834,75
5590,15
9352,77
20128,34
3170,65
660,98
12025,15
49026,58
37044,86
34337,49
48036,84
147037,04
37135,05
153443,91
126981,28
70101,18
16690,13
8269,71
33570,26
46158,27
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Volume 7 No.
1 Januari 2026
E-ISSN: 2774-342X
NTB
NTT
Papua
Papua Barat
Riau
Sulawesi Barat
Sulawesi Selatan Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara
Sulawesi Utara
Sumatera Barat
Sumatera Selatan Sumatera Utara
19675,89
46446,64
82680,96
60275,31
16594,75
45330,55
61605,72
36159,71
14500,28
42119,54
86771,68
72460,74
Sumber: Website Direktorat Jenderal Infrastruktur Digital .
Badan Pusat Statistik .
Total keseluruhan menara BTS di Indonesia berdasarkan tabel tersebut berkisar 456.
593 yang berarti hampir 500.
000 BTS telah terpasang merata di seluruh provinsi serta 284.
800 penduduk dan kurang lebih 1.
151,76 km2 adalah total luasan wilayah Indonesia.
Tahapan normalisasi data untuk kecepatan download, upload, latensi dan jumlah BTS dapat dirangkum dalam persamaan matematis seperti Kecepatan download:
ycNEaycycuycyciEaycyycyc yaycuycycuycoycuycaycc ycIycaycuycyce/ycNyaycI .
caycaycycycayco yccycuycycuycoycuycayc.
45,01
Kecepatan upload:
ycNEaycycuycyciEaycyycyc ycOycyycoycuycaycc ycIycaycuycyce/ycNycOycI .
caycaycycycayco ycycyycoycuycayc.
16,02
Latensi:
yaycaycyceycuycayc ycIycaycuycyce/yaycI .
ax yccycaycyca Oe ycaycaycycycayco ycoycaycyceycuycay.
ax yccycaycyca Oe min yccycaycyc.
y 100 Jumlah BTS dengan jumlah penduduk serta luas yaAycNycI ycEyceycuyccycyccycyco ycIycaycuycyce ycNycuycycayco yaAycNycI ) y 1.
ycEyceycuycyycoyce ycEycycuycycnycuycayce yaycyceyca ycNycuycycayco yaAycNycI ) y 100 yaAycNycI ycOycnycoycaycycaEa ycIycaycuycyce = yaAycNycI ycIycaycycnycu ycIycaycuycyce/yaAycIycI = .
,7 y yaAycNycI ycEyceycuyccycyccycyco ycIycaycuycyc.
,3 y yaAycNycI ycOycnycoycaycycaEa ycIycaycuycyc.
Skor komposit QoS:
QoS ycIycaycuycyce = .
,25 y TDS) .
15 y TUS) .
,40 y LS) .
,20 y BRS) Pendekatan angka target absolut tersebut seperti 45,01 mbps dan 16,02 mbps pada kecepatan download dan upload berasal dari data median yang dihimpun Ookla pada website-nya.
Median dipilih karena angka yang bisa mewakili perhitungan tanpa memengaruhi hasil yang berpotensi bias jika muncul http://jurnal.
id/index.
php/imtechno data ekstrem.
Sedangkan pertimbangan BTS rasio didapatkan pada proporsi 70% diutamakan pada kepadatan penduduk dibanding luas wilayah provinsi karena lebih memberikan dampak sosial ekonomi yang besar, efisiensi biaya serta lebih cepat meningkatkan akses digital.
Secara tidak langsung membangun BTS di daerah yang padat penduduk lebih banyak membawa manfaat dibanding dengan membangun BTS di daerah luas namun penduduknya cukup jarang.
Pembobotan skor QoS komposit masing-masing dilandaskan pada minimum indikator standar TIPHON yaitu throughput (Kecepatan download dan uploa.
serta latensi memiliki proporsi minimal 80% di atas indikator infrastruktur seperti BTS.
Tabel 4 menunjukkan secara keseluruhan hasil normalisasi data dari masing-masing parameter untuk perhitungan QoS score.
Tabel 4 Hasil Normalisasi Data
Provinsi
Aceh
Bali Banten
Bengkulu
DIY
DKI Jakarta
Gorontalo
Jambi
Jawa Barat
Jawa
Tengah Jawa Timur
Kalimantan Barat
Kalimantan Selatan Kalimantan Tengah Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Kepulauan Bangka
Belitung
Kepulauan Riau
Lampung
Maluku Maluku Utara
NTB
NTT
Papua
Papua Barat
Riau
Sulawesi
Barat
Sulawesi
Selatan Sulawesi
Tengah Sulawesi
Tenggara
Sulawesi
Utara
Sumatera
Barat
Throughput
Download
Score
69,03
85,51
68,05
53,63
61,79
78,96
80,45
59,08
58,99
Throughput
Upload
Score
75,28
100,00
86,02
87,52
84,96
94,63
84,33
83,02
86,83
59,22
60,01
99,14
64,92
78,09
100,00
38,86
69,71
96,77
BTS
Ratio
Score
76,80
70,58
70,48
76,99
70,54
70,03
77,11
78,43
70,56
48,34
74,03
80,75
70,96
63,30
83,58
74,60
71,14
69,92
82,71
61,67
87,95
77,41
84,39
65,08
74,85
68,38
73,97
60,97
97,32
67,23
73,66
68,12
85,18
63,65
65,04
32,18
100,00
71,25
100,00
79,99
75,48
76,76
82,46
75,23
71,83
51,54
71,58
82,27
88,89
84,09
47,54
73,04
91,38
37,17
55,18
48,16
92,12
71,23
46,17
45,50
75,49
63,67
100,00
87,14
51,25
88,26
84,02
58,43
44,82
0,00
65,57
70,12
72,80
78,54
87,57
98,59
77,32
55,25
71,72
51,15
80,57
75,16
87,95
62,53
73,04
44,48
68,16
22,61
83,02
39,84
60,05
37,80
79,93
74,27
91,89
45,83
73,05
57,25
65,79
61,97
75,08
Latensi IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Volume 7 No.
1 Januari 2026
E-ISSN: 2774-342X
Sumatera
Selatan Sumatera
Utara
55,28
84,46
75,95
77,05
63,07
86,20
64,95
73,26
Sumber: Peneliti .
Dari tahapan dan hasil normalisasi, pembobotan, hingga agregasi atau weighted sum model yang menghasilkan QoS score seperti ditunjukkan pada Tabel 5, maka dilakukan langkah berikutnya berupa ranking berdasarkan kategori standar TIPHON dimana index dimulai dari 1-4 dan dikonversi ke skala 1-100 menjadi A .
Sangat Bagus.
B .
Bagus.
C .
Sedang dan D .
Buruk (Alzi & Haeruddin, 2023.
Basri & Yuliadi.
Tabel 5 Hasil QoS Score untuk 34 Provinsi
Provinsi
Aceh
Bali Banten
Bengkulu
DIY
DKI Jakarta
Gorontalo
Jambi
Jawa Barat
Jawa Tengah Jawa Timur
Kalimantan Barat
Kalimantan Selatan Kalimantan Tengah Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Kepulauan Bangka Belitung
Kepulauan Riau
Lampung
Maluku Maluku Utara
NTB
NTT
Papua
Papua Barat
Riau
Sulawesi Barat
Sulawesi Selatan Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara
Sulawesi Utara
Sumatera Barat
Sumatera Selatan Sumatera Utara
QoS Score
67,60
75,54
83,67
67,90
73,53
87,94
63,73
70,79
80,59
69,68
72,43
72,14
73,01
72,04
72,14
58,54
81,85
76,02
73,47
68,52
55,26
71,94
58,25
36,58
78,06
72,03
61,15
71,60
46,99
50,07
65,29
63,98
72,28
69,33
Category Sumber : Peneliti .
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa daerah yang masuk dalam kategori A (Sangat Bagu.
relatif didominasi pada provinsi wilayah barat dan pusat ekonomi seperti DKI Jakarta.
Bali.
Banten.
Kep.
Bangka Belitung.
Kep.
Riau dan Papua Barat.
Wilayah ini umumnya menjadi daerah yang dianggap memiliki kepadatan penduduk tinggi dan http://jurnal.
id/index.
php/imtechno infrastruktur telekomunikasi yang lebih matang.
Hal ini juga terjadi pada wilayah B yang paling banyak dimana mayoritas jaringan dianggap sudah berfungsi baik namun belum sangat unggul sehingga masih memiliki ruang peningkatan terutama pada aspek kapasitas dan konsistensi layanan.
Sedangkan kategori C yaitu wilayah provinsi Papua dan Sulawesi Tengah dirasa memiliki kendala seperti kondisi geografis maupun keterbatasan infrastruktur.
Alasan lain adalah sebaran penduduk yang tidak merata sehingga perlunya kebijakan dan pengembangan infrastruktur jaringan agar meminimalisir disparitas kualitas KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis tersebut perlu diketahui bahwa kecepatan download dan upload termasuk dalam pendekatan throughput sebagai salah satu standar TIPHON yang akan digunakan sebagai perhitungan QoS score secara keseluruhan.
Hasil regresi linier sederhana didapatkan bahwa kecepatan download dan upload hasil skor gabungan konsep PCA menghasilkan pengaruh signifikan terhadap Latensi tersebut menunjukkan bahwa ada pengaruh yang dihasilkan oleh throughput meskipun hasilnya negatif karena semakin throughput menghasilkan nilai yang tinggi atau dikatakan baik maka latensi yang baik adalah yang menghasilkan waktu yang singkat atau rendah.
Base Transceiver Station (BTS) secara tidak langsung juga menyumbang peran penting dalam kualitas layanan jaringan yang dirasakan masyarakat.
Hal itu dikarenakan kondisi ketika latensi rendah maka akan memiliki makna pada jumlah BTS yang relatif di lapangan masih longgar.
Kondisi lain seperti ketika latensi stabil.
BTS menjadi optimal dan latensi naik maka BTS cenderung overload.
Tidak menutup kemungkinan pada kondisi ketika latensi tinggi akan berdampak pada inisiasi kebijakan penambahan BTS sesuai kebutuhan.
Penambahan BTS kembali didasarkan pada kajian ataupun literatur yang telah mengumpulkan data kategori QoS per wilayah secara objektif dan Beberapa provinsi yang menarik adalah Provinsi Papua Barat yang meskipun berada daerah timur namun QoS score tersebut ada pada tingkatan yang sangat bagus.
Berbanding terbalik dengan Provinsi yang tidak jauh dengannya yaitu Papua dimana justru termasuk kategori yang sedang.
Maka dari itu perlu adanya penelitian lebih lanjut untuk memetakan kualitas layanan tiap daerah agar kebijakan seperti Palapa Ring Integrasi dapat terimplementasi secara efektif dan efisien untuk meratakan kualitas layanan jaringan di negara kepulauan Indonesia.
Beberapa pengembangan untuk penelitian selanjutnya adalah perlu ada pertimbangan pembagian daerah berdasarkan geografis, urban, rural seperti jangkauan luasan yang mendekati pusat Selain itu angka standar acuan juga perlu IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Volume 7 No.
1 Januari 2026
E-ISSN: 2774-342X
diperbaharui sehingga hasil penelitian dari sumber
data yang valid dapat menjadi nilai tambah dan layak dijadikan pertimbangan perkembangan Selain itu standar TIPHON lain seperti jitter dan packet loss juga dapat dijadikan parameter REFERENSI