Di era modern ini, Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) telah merambah ke hampir seluruh sektor industri, tak terkecuali telekomunikasi. Salah satu implementasi terdepan dalam dunia planning dan optimasi jaringan adalah penerapan Neural Network dalam propagation model. Infovista, melalui tool andalannya Planet, menghadirkan inovasi ini dalam bentuk AIM (Artificial Intelligence Model) — sebuah model prediksi propagasi yang menggunakan pendekatan Neural Network dan Real World Data.
Apa Itu Neural Network?
Neural Network, atau jaringan saraf tiruan, adalah bagian dari AI yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses dan mengenali pola dari data. Dalam dunia telekomunikasi, jaringan ini dilatih dengan data pengukuran nyata dari lapangan seperti:
-
RSRP, RSRQ, SINR dari MDT atau Drive Test
-
Kondisi clutter (vegetasi, bangunan, topografi)
-
Informasi site dan parameter antena
Jaringan ini kemudian "belajar" untuk mengenali pola dan mengkalibrasi model propagasi agar prediksi sinyal menjadi jauh lebih akurat dibandingkan pendekatan model konvensional.
Planet AIM: Model Propagasi Berbasis Neural Network
Planet AIM adalah model propagasi canggih berbasis Machine Learning Neural Network yang:
✅ Menggunakan data real-world sebagai acuan utama
✅ Menggunakan Vertical & Horizontal propagation parameters sebagai input utama jaringan neural
✅ Memilih aturan propagasi terbaik secara otomatis melalui training
✅ Meningkatkan akurasi prediksi tanpa harus melakukan tuning manual intensif
✅ Secara progresif memperbarui performanya saat pool data bertambah
Kelebihan Planet AIM Dibandingkan Model Konvensional:
| Konvensional (mis. Okumura-Hata, COST231) | Planet AIM (Neural Network Based) |
|---|---|
| Menggunakan formula statis | Belajar dari data nyata (dynamic) |
| Perlu tuning manual K1/K2 setiap region | Auto-fit ke data real melalui training |
| Tidak menangkap efek lokal seperti clutter kompleks | Bisa menyesuaikan terhadap kondisi lokal lapangan |
| Tidak adaptif terhadap perubahan network | Model bisa terus dilatih dengan data baru |
Contoh Penerapan Nyata:
Seorang RF engineer yang menggunakan Planet AIM akan mendapatkan prediksi coverage yang jauh lebih mirip dengan hasil pengukuran lapangan (Drive Test atau MDT), bahkan tanpa tuning manual. Ini sangat berguna di area baru atau sulit diakses di mana pengukuran terbatas.
Kesimpulan:
Penggunaan Neural Network dalam model propagasi seperti Planet AIM adalah lompatan besar dalam network planning dan optimization. Ini tidak hanya meningkatkan akurasi, tetapi juga menghemat waktu tuning, mengurangi trial & error, dan menjadikan perencanaan jaringan lebih cerdas dan adaptif.
Jika kamu seorang engineer yang ingin menghadirkan jaringan berkualitas tinggi dan efisien, maka memahami dan mulai mengadopsi teknologi seperti Planet AIM akan menjadi keunggulan kompetitif besar dalam dunia telekomunikasi yang serba cepat.
#AIinTelecom #PlanetAIM #NeuralNetwork #RFPlanning #TelekomunikasiCerdas
Kalau kamu ingin tahu lebih dalam soal Planet AIM, ray tracing, atau tuning propagation model, feel free untuk tulis di kolom komentar blog ini!
Silahkan berkomentar yang baik di sini :) (no junk)