<![CDATA[Jaringan fiber optik merupakan infrastruktur utama dalam sistem telekomunikasi modern dengan keunggulan kecepatan dan kapasitas Bandwidth, namun tetap rentan terhadap gangguan seperti redaman tinggi, kerusakan konektor, dan kondisi kabel yang tidak optimal. Proses troubleshooting di lapangan masih bergantung pada pengalaman teknisi sehingga kurang efisien dan belum memanfaatkan data historis secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Content-based filtering untuk memberikan rekomendasi troubleshooting berbasis data historis gangguan. Metode penelitian meliputi pengumpulan data dari observasi lapangan dan dataset eksternal, Preprocessing, ekstraksi fitur, representasi data dalam bentuk vektor, serta perhitungan kemiripan menggunakan cosine similarity. Atribut yang digunakan meliputi jenis konektor, kondisi kabel, indikator lampu modem, dan status koneksi, sedangkan nilai redaman hanya digunakan sebagai indikator awal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan nilai kemiripan yang variatif dengan nilai similarity tertinggi mencapai 1.000, yang menunjukkan kecocokan sempurna antara kasus baru dan data historis. Hasil tersebut digunakan sebagai dasar rekomendasi troubleshooting yang relevan, sehingga sistem mampu membantu teknisi dalam mempercepat identifikasi dan penanganan gangguan secara lebih sistematis dan efisien.]]>
Copyrights © 2026
