Penulis: Anjar Dimara Sakti ; I Gusti Ayu Andani ; Anissa Dicky Putri ; Muhammad Rizky Zakiar ; Ismail Al Faruqi ; Cokro Santoso ; Rezzy Eko Caraka ; Pitri Rohayani ; Fabian Surya Pramudya ; Arie Wahyu Wijayanto ; Angga Setiyadi ; Wervyan Shalannanda
DOI: 10.1016/j.jag.2024.104274
Abstrak:
Pemerataan cakupan internet telah menjadi prioritas global yang krusial dalam mendorong pembangunan yang inklusif dan berkelanjutan. Pemerintah Indonesia menargetkan penyediaan akses internet universal pada tahun 2024, khususnya di wilayah terpencil. Penelitian ini memperkenalkan pendekatan baru berbasis machine learning untuk mengidentifikasi wilayah prioritas dalam pembangunan menara Base Transceiver Station (BTS) yang berperan penting dalam pencapaian target akses internet nasional. Indeks Prioritas Jaringan BTS dikembangkan melalui integrasi estimasi kebutuhan internet dengan indeks kesesuaian BTS yang diturunkan dari sejumlah prediktor utama, yaitu kedekatan dengan stasiun serat optik, kesesuaian fisik–lingkungan, serta kesiapan infrastruktur–ekonomi. Model ini mengidentifikasi wilayah dengan kebutuhan internet tinggi dan tingkat kesesuaian BTS yang tinggi sebagai area paling kritis untuk pengembangan segera, dengan cakupan seluas 20 km². Selain itu, pengembangan BTS di masa mendatang sebaiknya difokuskan pada wilayah dengan kebutuhan tinggi namun kesesuaian sedang (900 km²) serta wilayah dengan kebutuhan sedang namun kesesuaian tinggi (280 km²). Untuk memvalidasi metodologi yang diusulkan, digunakan model Random Forest, yang menghasilkan nilai area under the curve (AUC) sebesar 0,7315, menunjukkan kinerja prediktif yang kuat. Pada parameter Kesesuaian Penempatan BTS, nilai median tercatat sebesar 0,65, dengan kuartil bawah dan atas masing-masing sebesar 0,44 dan 0,85. Temuan ini mengonfirmasi bahwa sebagian besar lokasi yang diusulkan memiliki tingkat kesesuaian yang tinggi untuk pengembangan. Pendekatan sistematis ini memberikan wawasan berbasis data bagi pemerataan distribusi menara BTS guna menjamin perluasan infrastruktur internet yang efisien di seluruh Indonesia. Lebih lanjut, penelitian ini menawarkan suatu kerangka kerja yang dapat diadaptasi oleh negara lain yang berupaya meningkatkan infrastruktur digital serta mencapai akses internet yang menyeluruh dan berkeadilan. © 2024 The Author(s)
Kata Kunci Penulis:
Aksesibilitas internet; Machine learning; Penginderaan jauh; Penilaian spasial
Kata Kunci Terindeks:
Indeks Regional:
Indonesia
Indeks Subjek GEOBASE:
Perencanaan infrastruktur; Internet; Machine learning; Penginderaan jauh; Pembangunan berkelanjutan
Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/8209593186?
