Trafik RAFI 2024 Diproyeksi Naik 15,22%, Telkomsel Gunakan Jaringan Otonom Berbasis AI

JAKARTA - Mengantisipasi lonjakan trafik pada momen RAFI 2024 yang diproyeksikan mencapai hingga 15,22% dibandingkan hari biasa, Telkomsel telah mengoptimalkan kesiapan jaringan pada 444 titik keramaian. Juga, mengimplementasikan standar arsitektur jaringan Autonomous Network berbasis AI.

Telkomsel memproyeksikan terjadinya pertumbuhan trafik broadband hingga 15,22% dibandingkan hari biasa 2024. Yang utamanya didorong peningkatan aktivitas digital masyarakat, mulai online gaming sebesar 40,84%, communications 25,49%, video streaming 22,61%, social media 11,14%, sampai dengan e-commerce 9,17%.

Dibanding momen RAFI tahun sebelumnya, Telkomsel memperkirakan kenaikan trafik mencapai 14,63% lebih tinggi, dengan payload tertinggi sebanyak 60,10 PB (Peta Byte) pada puncak RAFI tahun ini.

Vice President Global Network Operations Telkomsel, Galumbang Pasaribu mengatakan, untuk mengantisipasi lonjakan trafik momen RAFI 2024, Telkomsel telah melakukan optimalisasi kualitas, kapasitas, serta pemutakhiran teknologi jaringan yang difokuskan pada 444 titik keramaian di berbagai wilayah Indonesia.

Titik keramaian tersebut mencakup 288 area khusus (pusat perbelanjaan, alun-alun, dan lainnya), 57 area transit transportasi (bandara, pelabuhan, dan stasiun), 42 wilayah residensial, 38 jalur mudik (termasuk Rest Area dan SPBU), serta 19 kawasan ibadah (masjid dan rumah ibadah lainnya).

Secara keseluruhan, penguatan kapabilitas jaringan ini melengkapi kehadiran lebih dari 244 ribu BTS Telkomsel berteknologi 4G/LTE dan 5G terkini yang mencakup hingga 97 persen wilayah populasi di Indonesia untuk mendukung pengalaman digital pelanggan yang optimal selama RAFI 2024.

Jaringan Otonom Berbasis AI

Guna memastikan kestabilan kinerja dan kualitas jaringan broadband secara andal dan efisien, Telkomsel pun telah mengimplementasikan standar arsitektur jaringan Open Digital Architecture (ODA) Autonomous Network pertama di Indonesia.

Menggunakan skema zero touch self-assurance berbasis AI, jaringan tersebut lebih cepat mendeteksi, mendiagnosis, mengoptimalkan, dan memulihkan fungsi secara mandiridanotomatis.