Telkomsel memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan Machine Learning untuk mengoptimalkan jaringan 5G. Teknologi ini membantu operator menyesuaikan kapasitas, membaca perubahan trafik, dan mendeteksi gangguan secara lebih cepat.
Langkah tersebut menjadi krusial ketika penggunaan data melonjak pada waktu dan lokasi tertentu. AI menganalisis kondisi jaringan, memperkirakan kebutuhan kapasitas, serta menentukan langkah optimasi berdasarkan pola penggunaan pelanggan.
Kebutuhan kapasitas jaringan dapat berbeda antarwilayah. Situasi ini muncul saat acara besar, musim mudik, atau kawasan wisata yang dipadati pengunjung.
Gambaran nyata terlihat selama periode Ramadan dan Idulfitri 2026 (RAFI 2026). Trafik data Telkomsel mencapai puncak 70,4 petabyte, meningkat 13,4% dibandingkan hari normal.
Untuk mengantisipasi lonjakan tersebut, Telkomsel menggunakan analitik dan pemodelan Machine Learning guna mengidentifikasi wilayah yang memerlukan penguatan jaringan.
Optimalisasi turut didukung AI melalui Autonomous Network, sehingga alokasi sumber daya dapat disesuaikan dengan kebutuhan.
Deteksi Gangguan dan Keandalan Layanan
Jaringan telekomunikasi terdiri dari berbagai komponen yang harus bekerja terkoordinasi. Ketika salah satu bagian bermasalah, kecepatan identifikasi dan penanganan gangguan menjadi faktor penting agar layanan tetap tersedia.
Melalui Autonomous Network, AI digunakan untuk memperkirakan potensi gangguan sekaligus membantu proses penanganan secara real-time.
Pendekatan ini mendukung pengawasan jaringan yang lebih otomatis tanpa selalu menunggu intervensi manusia pada setiap proses.
Selama RAFI 2026, Telkomsel melaporkan tingkat ketersediaan layanan sebesar 99,7% di titik prioritas. Sebanyak 94,4% gangguan jaringan pada titik tersebut juga berhasil diselesaikan tepat waktu.
Mengapa 5G Membutuhkan AI dan Tambahan Spektrum
Teknologi 5G menawarkan data rate lebih tinggi, latensi lebih rendah, dan kapasitas koneksi lebih besar dibandingkan 4G.
Kemampuan tersebut membuat pengelolaan jaringan perlu mempertimbangkan perubahan kebutuhan pengguna dan kompleksitas layanan.
AI membantu operator menganalisis kondisi jaringan dan menyesuaikan penggunaan sumber daya dengan kebutuhan aktual.
Teknologi ini tidak secara langsung menaikkan batas kecepatan maksimum 5G, tetapi mendukung pemanfaatan kapasitas yang tersedia agar lebih efisien.
Pendekatan tersebut sejalan dengan slogan Telkomsel, 'Dekatnya Nyata, Pintarnya Terasa'. Integrasi kecerdasan buatan diarahkan untuk mendukung jaringan yang lebih adaptif sekaligus meningkatkan pengalaman pelanggan.
Kemampuan 5G dalam melayani banyak koneksi tidak menghilangkan kemungkinan perubahan kondisi jaringan. Kinerja layanan tetap dipengaruhi jumlah pengguna, lokasi, dan aktivitas yang berlangsung pada suatu wilayah.
Dalam menghadapi lonjakan tersebut, AI dan Machine Learning dapat membantu mengidentifikasi pola trafik serta menentukan kebutuhan optimasi.
Pada RAFI 2026, Telkomsel menggunakan kedua teknologi itu untuk mengantisipasi peningkatan penggunaan data di berbagai wilayah tujuan mudik.
Sejumlah kota bahkan mencatat pertumbuhan trafik lebih dari 100% dibandingkan periode sebelumnya. Kondisi ini menunjukkan pentingnya perencanaan kapasitas dan pengelolaan sumber daya berdasarkan kebutuhan masing-masing wilayah.
Telkomsel mendapatkan tambahan spektrum 100 MHz pada pita 700 MHz dan 2,6 GHz.
Pemanfaatannya akan dilakukan secara bertahap dengan mempertimbangkan kebutuhan pasar, produktivitas spektrum, disiplin investasi, dan potensi imbal hasil.
Direktur Keuangan dan Manajemen Risiko Telkomsel Daru Mulyawan menjelaskan bahwa tambahan kapasitas spektrum tersebut akan mendukung peningkatan kualitas jaringan dan pengembangan layanan generasi kelima.
"Ke depan, tambahan 100 MHz spektrum akan semakin memperkuat kapasitas dan kualitas jaringan serta mendukung pengembangan 5G," kata Daru dalam Public Expose Live 2026, seperti dikutip Detik iNET.
Dengan bertambahnya spektrum, pengelolaan kapasitas jaringan secara efisien menjadi semakin penting. AI dapat mendukung upaya tersebut melalui analisis kondisi jaringan dan penyesuaian pemanfaatan sumber daya sesuai kebutuhan pelanggan.
Autonomous Network merupakan pendekatan pengelolaan jaringan yang menggunakan dukungan AI untuk memantau kondisi, memperkirakan masalah, dan membantu penanganan gangguan secara lebih otomatis.
Penerapan ini bertujuan mengurangi ketergantungan pada proses pengawasan manual.
Sementara itu, AI-native RAN merupakan pendekatan yang mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam jaringan akses radio. Tujuannya adalah membuat pengelolaan jaringan lebih adaptif berdasarkan kondisi operasional dan pengalaman pengguna.
Telkomsel dan ZTE tengah mengevaluasi kapabilitas AI-native RAN untuk layanan 5G. Pengembangan ini diarahkan pada jaringan yang mampu menyesuaikan pengelolaannya dengan kebutuhan layanan dan kondisi yang berubah.
Pelanggan tidak harus melihat proses kerja AI secara langsung untuk merasakan dampaknya.
Manfaat yang dituju mencakup koneksi yang lebih andal, penanganan gangguan yang lebih cepat, dan pengelolaan kapasitas yang lebih sesuai ketika jumlah pengguna meningkat.
Integrasi jaringan cerdas berbasis AI oleh Telkomsel ditujukan untuk meningkatkan keandalan layanan dan pengalaman pelanggan.
Kemampuan memprediksi perubahan trafik serta mengoptimalkan sumber daya menjadi bagian penting dalam mendukung tujuan tersebut.
