I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   22 ,   N o .   1 ,  A p r i l   2021 ,   p p.   4 60 ~ 4 6 8   IS S N :   25 02 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 22 .i 1 . pp 4 60 - 4 6 8             460       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   M o d e l s  o f   i m p r o v e d   m u l t i l i n k   r e v e r se  c h a r g i n g   n e t w o r k   b y   u t i l i z i n g   t h e   b i t   e r r o r   r a t e   Q o S   a t t r i b u t e       F i tr i   M a ya  P u s p i ta 1 ,   R o h an i a 2 ,   Ev i   Y u l i z a 3 ,   We n n y  H e r l i n a 4 ,   Y u n i ta 5   1 , 2 , 3 D e pa r t m e n t   o f   M a t he m a t i c s ,   F a c ul t y   o f   M a t he m a t i c s   a nd   N a t ur a l   S c i e nc e s ,   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y   4 D e pa r t m e n t   o f   M i n i ng ,   F a c ul t y   of   E ng i ne e r i ng ,   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y   5 D e pa r t m e n t   o f   I nf o r m a t i c s ,   F a c u l t y   o f   C o m put e r   S c i e nc e ,   S r i w i j a y a   U n i v e r s i t y       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  M a r   9 ,   20 20   R e v i s e d  D e c   9 ,   2 020   A c c e pt e d  J a n   1 1 ,   202 1       I n  t hi s   pa p e r ,   a   m o di f i c a t i o n  m o de l   f o r   s i ng l e - l i nk  r e v e r s e   c ha r g i ng   o f   i nt e r ne t   i s   f o r m e d  o n  a   m u l t i - l i nk  w i r e l e s s   n e t w o r k .   T he   pr i c i ng   s c he m e   a l s o   t a k e s   i n t o   a c c o unt   t he   ba s e   c o s t s   a nd  q ua l i t y   of   s e r v i c e s   p r o v i de d  by   t he   s e r v i c e   pr o v i de r .   B i t   e r r o r   r a t e   ( B E R )   w a s   u t i l i z e d   a s   o ne   o f   t he   w e l l - kno w n  qua l i t y   o f   s e r v i c e   ( Q o S )   a t t r i bu t e   t ha t   c a n  g ua r a nt e e   b e s t   pe r f o r m a nc e   f o r   i nt e r ne t   s e r v i c e   pr o v i de r   ( I S P )   a nd  us e r s .   T h e   ba s e   p r i c e   i s   d e t e r m i ne d  a s   a   de c i s i o n  v a r i a b l e   t o   he l p  I S P   t o   m a xi m i z e   pr o f i t .   T h i s   o pt i m i z a t i o n  m o de l   c a n  be   s o l v e d  us i ng   t he   L I N G O   13. 0  pr o g r a m   t o   g a i n  o pt i m a l   v a l ue s .   T h e   c om put a t i o na l   r e s ul t s   s ho w   t ha t   by   s e t t i ng   c o s t s   a s   c o ns t a nt s   a n d  s e r v i c e   qua l i t y   a s   v a r i a bl e s ,   o pt i m a l   r e s u l t s   a r e   o bt a i ne d  f o r   I S P s .   T hi s   c a n  m a ke   I S P   c o ns i de r a t i o ns   i n   de t e r m i n i ng   t h e   b a s e   pr i c e   t ha t   c a n  b e ne f i t   t h e   I S P   a nd  a c c o r di ng   t o   t he   s e r v i c e s   p r o v i de d.     Ke y w or ds :   B a s e   pr i c e   Im p r o v e d  r e v e r s e   c h a r g i n g   M ul t i l i nk   Q o s   a t t r i b ut e   Q ua l i t y   pr e m i um   T h e   p ri c i n g  s c h a m e   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   F i t r i   M a y a   P us pi t a   D e pa rt m e n t   o f   M a t h e m a t i c s ,   F a c ul t y   of   M a t h e m a t i c s   a nd  N a t u r a l   S c i e n c e s   S r i w i j a y a   U n i v e r s i t y   J l n.   R a y a   P a l e m b a n g - P r a b um u l i h,   K M   32   I n de r a l a y a   O ga n  Il i r   30 662   S o ut h  S u m a t e ra ,   I n do n e s i a   E m a i l :   pi p i t m a c 1402 01@ gm a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   T h e   i n t e rn e t   i n  t hi s   m o de rn   e r a   i s   a dv a n c i n g   s o   t ha t   t h e   num b e r   of   i n t e rn e t   us e r s   e v e r y   da y   i s   a l w a y s   i n c r e a s i ng.   T hi s   c o n d i t i o n   c a n  b e   ut i l i z e d  t o   m a x i m i z e   p r o f i t s   f o r   IS P s   [1,   2]   b y   a l s o   t a ki n g   i nt o   a c c o un t   t h e   l e v e l   o f   c us t o m e r   s a t i s f a c t i o n.   T h e   i n c r e a s i ng  n u m b e r   o f   i n t e rn e t   us e r s ,   t h e   de m a n d  f o r   qu a l i t y   i s   a l s o   gr e a t e r.   It   i s   a   m a j o r   t a s k  f o r   IS P s   t o   pr o v i de   b e t t e r   a n d  d i f f e r e n t   Q o S   [3,   4]   t o   us e r s   i n  a c h i e v i n g  t h e   b e s t   qua l i t y   i n f o r m a t i o n  a t   a n  e ff i c i e n t   c o s t .   S o m e   r e s e a r c h   [5 ,   6]   e xa m i n e d  t ha t   t hr e e   i n t e rn e t   p ri c i n g  s c he m e s   s uc h   a s   f l a t   ra t e ,   us a ge   b a s e d,   a n d  t w o - pa r t   t a r i f f s   i n   o b t a i ni n g  t h e   p r o f i t   o f  IS P s .   If   d e a l i n g  w i t h   w i r e l e s s   i n t e rn e t   p r i c i ng  s c h e m e   t h e n   Q o S   a t t ri b ut e s   a r e   i nt r o duc e d  n a m e l y   b a n dw i dt h ,   B E R ,   a n d  e n d   t o   e n d  de l a y   [7 ,  8] .   Q o S   a t t r i b ut e   w i l l   b e   o n e   pa r a m e t e r   t ha t   i s   c r i t i c a l   i n   de t e r m i n i ng  t h e   l e ve l   of  qua l i t y   of  n e t w o r k.   B a s e   c o s t   w h i c h   i s   t h e   c o s t   t h a t   i s   pr e de t e r m i n e d  by   IS P   t o   a vo i d  t h e   l o s s   a n d  q ua l i t y   pr e m i um   w h i c h   m e a s u r e s   t h e   l e v e l   of   q ua l i t y   offe r e d  [9],   [10]   ,   w i l l   a l s o   b e   o t h e r  p a r a m e t e r s   t ha t   c a n  m e a s u r e   t h e   p r o f i t   o f   IS P   ga i n s .     O n e   p ri c i n g  s c h e m e   t ha t   de a l s   w i t h  c ha r g i n g  [ 11]   b a c k  t o   u s e r   w h o e ve r   ut i l i z e   t h e   o t h e r   n e t w o r k  i s   c a l l e d  r e v e r s e   c h a r gi ng  s c h e m e   [12 ,  13] .   R e ve r s e   c h a r g i n g   i s   a pp l i e d  f o r   e l e c t r i c a l   de v i c e s   [14 - 16] ,   e ve n   v e h i c l e s   [17 ,  18]   a nd  c a n   b e   f o r m ul a t e s   a s   p r o b a b i l i s t i c   m a t h e m a t i c a l   m o de l l i ng  [19] .   Cu rr e n t l y ,   t h e   e xt e n s i v e   us e   of   w i r e l e s s   n e t w o r k  m a ke   IS P   a t t e m p t s   t o   s e t   up  n e w   pr i c i n g  p l a n  b a s e d  o n   r e v e r s e   c h a rgi n g   ( i n t e rn e t   r e v e r s e   c ha r i n g - IR C)  s c h e m e   i n   w i r e d  a n d   w i r e l e s s   n e t w o r k   [20] .   T ha t   s c h e m e   w o r ks   w e l l   i n  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Mode l s   o f   i m pr ov e d  m u l t i l i nk   r e v e r s e   c har gi ng   n e t w or k   by   ut i l i z i ng  t h e   b i t   e r r or …   ( F i t r i   Ma y a  P us pi t a )   461   i n c r e a s i ng  IS P ’p r o f i t   i n   w i r e d  s i n gl e   l i nk  Q o S   [21 ,  22]   n e t w o r k.   I n   f a c t ,   t h e   r e a l   n e t w o r k  i s   n o t   o n l y   a ppl i c a b l e   fo r   s i n gl e   l i n k  [2 3] .   It   i s   a   n e c e s s i t y   t o   e xt e n d  t he   r e s e a r c h   t o   a l s o   i n c l ude   t h e   m ul t i - l i n k   n e t w o r k  [24 ,  25] .   L i n k   m us t   b e   c o n n e c t e d  t o   e n d - us e r   [ 26]   a n d   s h o w   us   h o w   m a n y   us e r s   [27 ]   u t i l i z i n g   t h e   n e t w o r k.   It   a l s o   a   n e c e s s i t y   t o   i n c l ude   c h a rgi n g   n e t w o r k  w h e n  us e r s   w oul d  l i ke   t o   s w i t c h   f r o m   3G   t o   4G   n e t w o r k  [7 ,  28 ,  29] .   T h a t   i s   w h y   i n  t hi s   p a pe r,   t h e   i m p r o v e d  IR C  [30 ,  31]   m o de l   by   de t e r m i ni n g   t h e   b a s e   c o s t   a s   a   de c i s i o n   v a r i a b l e   by   us i n g  t h e   B E R  Q oS   a t t ri b ut e   i s   a t t e m pt e d  t o   be   d e s i gn e d.   T hi s   Q o S   a t t ri b ut e   pa y s   i m po rt a nt   r o l e   i n   m e a s u r i ng  t h e   q ua l i t y   of   n e t w o r k  i n  t e rm s   o f   b i t   e rr o r   pe r   u n i t   t i m e .   T hi s   m o di f i c a t i o n   m o de l   i s   t h e n  c o m pa r e d  by   s e t t i ng  t h e   b a s e   c os t   a n d   qua l i t y   pr e m i um   a s   pa ra m e t e r s   o r  v a r i a b l e s .   B a s e   c os t   a n d  qua l i t y   pr e m i u m   w e r e   t o  be   v a r i e d  o r   b e   f i xe d   t o   a c h i e v e   s o m e   c e r t a i n   a i m   p r o po s e d  by   IS P   t o   ob t a i n   b e t t e r   p r o f i t   a nd  m a ke   i t   e a s i e r   f o r   us e r s   t o   c h o o s e   s e r v i c e s   t ha t   s ui t   t h e i r  n e e ds .       2.   R ES EA R C H   M ET H O D     T h e   da t a   us e d  i n   t h i s   s t udy   w a s   ob t a i n e d  f r o m   o n e   of   t h e   l o c a l   s e r ve r .   D a t a   t h e n   i s   de s c ri b e d  i n t o   gr o upe d  b a s e d   o n   c a pa c i t y   us a ge .   D a t a   i s   us e f ul   i n   p r o vi n g  t ha t   i m p r o v e d  m o de l s   pr o po s e d  w i l l   w o r k  pe r f e c t l y   i n   t h i s   f r a m e w o r k.   N e xt   s t e p  i s   t o   c l a s s i fy   t h e   pa r a m e t e r   a nd  de c i s i o n   v a ri a b l e s   t ha t   a r e   us e d  i n   t h e   m o de l   fo r   t h e   c o n s um p t i o n   o f   B E R   o n   t h e   n e t w o r k.   D e t e rm i na t i o n   o f   pa r a m e t e r   a nd  de c i s i o n   v a r i a b l e s   a r e   b a s e d  o n   pr e v i o us   o r i gi na l   m o de l   s e t   up  by   P us pi t a   e t . a l   [ 20] ,   b a s e   c o s t   a n d  qua l i t y   pr e m i u m   i n   n e t w o r k  pr o po s e d  by   S a i n  [9]   a n d   B E R   Q o S   a t t r i b ut e   i n  w i r e l e s s   n e t w o r k  p r o po s e d  by   W a l l e n i us   [7 ,  29] .   F o u r   m o de l s   w i t h   w h e t h e r   t o   v a r y   o r   t o   f i x  t h e   b a s e   pr i c e   a n d  qua l i t y   pr e m i u m   a r e   c o n duc t e d  t o   s e e k  fo r   i de a l   go a l   f o r   IS P   i n   a c hi e v i n g   t h e   b e s t   pr o f i t .   T h e   m o de l s   t h e n  a r e   ru n   b y   L IN G O   13. 0  a ppl i c a t i o n  s o f t w a r e .   T h e   i de a   of   i m pr o v e d  I R C  b a s i c a l l y   a r e   de pi c t e d  i n   t h e   F i gur e   1.   M o de l s   f r o m   r e v e r s e   c h a rgi n g   m o de l   a n d  k n o w l e dge   o f  ut i l i t y   f un c t i o n   t o   m e a s u r e   us e r ’s   s a t i s f a c t i o n   w i l l   b e   i n c l u de d  i n   t h e   i m p r o v e d  IR C.   S o l ut i o n   b y   o pt i m i z a t i o n  t o o l ,   L IN G O   13 . 0   a s   o n e   o f   t h e   po w e r f ul   t o o l   t o   s o l ve   t h e   p r o b l e m   us i n g  b r a n c h   a n d   bo un d  s o l v e r .       S t a r t - r e v e r s e   c h a r g i n g   m o d e l - u t i l i t y   f u n c t i o n   o f   u s e r N e e d   i m p r o v e d   m o d e l   t h a t   c h a r g e   b a c k   u s e r   f o r   c h a n g i n g   n e t w o r k y e s D e f i n e   p a r a m e t e r   a n d V a r i a b l e   f o r   i m p r o v e d M o d e l   o f   I R C M o d e l   ( 1 )   s . t .   ( 1 a ) - ( 1 m ) L o c a l   s e r v e r   b a n d w i d t h   d a t a S o l u t i o n   b y   L I N G O   1 3 . 0   ( o p t i m i z a t i o n   t o o l ) B e s t   s o l u t i o n   a n d   b e s t   m o d e l E n d D i s p l a y   t h e   r e s u l t s   a n d   a n a l y z e     F i gu r e   1 .   F l o w c h a r t   o f   N e w   D e s i gn e d  M o de l   o f   Im p r o ve d  IR C   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 21   :     46 0   -   4 6 8   462   3.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S   T h e   i m p r o v e d  I R C  a r e   m o de l l e d  by   ut i l i z i n g  t h e   m o de l   pr o po s e d  by   P us pi t a   e t   al   [20 ,  32] ,  W a l l e n i us   [7 ,  29]   a nd  S a i n   [9 ,  33] .   A l l   p a r a m e t e r s   a n d  v a ri a b l e s   c o n s i de r e d  a r e   m o de l s   i n   l o o ki n g  i nt o   t h e   b e s t   p r o f i t   t ha t   IS P s   c a n  b e   a c h i e v e d.   T h e n,   t h e   ge n e r a l   f o r m   of   t h e   m o de l   i s   p r e s e nt e d  a s   f o l l ow s .     M a x   R = ∑ ( ( 2 i = 1 PR i1 ± PQ i1 ) + ( α + β I i )   p i1 x i1 )     (1)     s ub j e c t   t o :     I i   d ik x ik     ≤   a i   C     (1a )     ∑ ∑ I i   d ik x ik     ≤   a i   C   1 k = 1 2 i = 1   ( 1b )     a i ≤ 1 ≤ 1 , a i   ∈ { 0 , 1 }   (1c )     mi   ≤   I i   ≤ 1     (1d)     0   ≤   x ik   ≤   n i , x ik   ≥ 0     ( 1e )     PQ ik = ( 1 ± x Q b ik ) PB ik   L x     ( 1f )     PB ik = a ik ( e − e − xB )   T l 100 ⁄   (1g)     Lx = a ( e − e − xB )     ( 1h )     f ≤ a ik ≤ g     ( 1i )     h ≤ T l ≤ k     ( 1j )     0 ≤ x ≤ 1   ( 1k )     0 . 8 ≤ B ≤ 1 . 07     (1l )     a = 1     (1m )     T h e n ,   t h e   pa ra m e t e r   a n d  de c i s i o n  v a ri a b l e s ,   f o r   i n s t a n c e   f o r   c a s e   1  i s   de f i n e d  i n   T a b l e   1  a nd  T a b l e   2,   r e s pe c t i v e l y .   F o r   c a s e   2 - 4,   t h e   pa ra m e t e r s   a n d  v a r i a b l e s   de fi n e d  a r e   a l m o s t   s i m i l a r.   T h e   d i f f e r e n c e   i s   i n   t h e   e xi s t e n c e   o f     a n d     a s   p a r a m e t e r  o r  a s   v a r i a b l e .       T a b l e   1 .   P a ra m e t e r s   f o r   E a c h  C a s e   o n   Im p r o v e d  IR C  F o r   Ca s e   1   T a b l e   2 .   V a r i a b l e s   fo r   E a c h   Ca s e   o n  I m p r o v e d  IR C  M o de l   P a ra m e t e r   Ca s e   1   :     a n d     a s   p a ra m e t e r s     T h e   b a s e   p r i c e   e a c h   s e r v i c e     P re m i u m   q u a l i t y   fo r   e a c h   s e r v i c e     T h e   t o t a l   c a p a c i t y   c o n t a i n e d   i n   t h e   l i n k       T h e   c o s t   t o   c o n n e c t   t o   t h e   Q o S   p r o v i d e d      T h e   p ri c e   o f   t h e   s e r v i c e   i   a t   t h e   l i n k   k     M i n i m u m   Q o S   fo r  S e ri c e   i     T h e   n u m b e r  o f   u s e r s   o f   t h e   s e r v i c e   i      T h e   c a p a c i t y   re q u i r e d   t o   s e r v i c e   i   a t   t h e   l i n k   k     L i m i t   v a l u e s   s p e c i fi e d   fo r   t h e   s e rv i c e   p r o v i d e r      ℎ   L i m i t a t i o n   o f   t r a ffi c   l o a d   t h i s   i s   a l l o w e d   t o   T l     L i m i t a t i o n   o f   t ra ffi c   l o a d   t h i s   i s   a l l o w e d   t o   T l     L i m i t   v a l u e s   s p e c i fi e d   fo r   t h e   s e rv i c e   p r o v i d e r        V a ri a b l e s   Ca s e   1 :     d a n     a s   p a ra m e t e r s       Co s t   c h a n g e   a l o n g   w i t h   Q o S   c h a n g e      T h e   n u m b e r  o f   u s e r s   o f   t h e   s e r v i c e   i   a t   l i n k   k       T h e   b a s i c   fe e   fo r  t h e   c o n n e c t i o n   w i t h   t h e   s e rv i c e   i   a n d   l i n k   k      L i n e a r  c o s t   f a c t o r  i n   t h e   s e rv i c e   i   a n d   k   l i n k     T h e   b a s e   p r i c e   o f   t h e   m i n i m u m   r e q u i r e d   fo r   t h e   s e r v i c e   i     T ra f fi c   l o a d      L i n e a ri t y   f a c t o r     S o m e   o f   t h e   i n c r e a s e   o f  d e c r e a s e   i n   t h e   v a l u e   o f  Q o S     P a ra m e t e r  L i n e a r   s e t         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Mode l s   o f   i m pr ov e d  m u l t i l i nk   r e v e r s e   c har gi ng   n e t w or k   by   ut i l i z i ng  t h e   b i t   e r r or …   ( F i t r i   Ma y a  P us pi t a )   463   T a b l e   3  de s c r i b e s   t h e   v a l ue s   of  pa ra m e t e r s   p r e de t e rm i n e d  f or   t h e   m o de l .   T h e   v a l ue s   i s   b a s e d  o n   t h e   r e a l   n e t w o r k  oc c ur   i n   o n e   of   l oc a l   s e r v e r .   T h e   v a l ue   o f   t h e s e   pa r a m e t e r s   i s   us e d  t o   d o   c o m put a t i o n   o n   m o de l s   a s   m a t h e m a t i c a l   p r o g r a m m i n g  p r o b l e m .   T h e n,   t h e   m o de l   of   I m p r o v e d  I R C  w h e n   v a r y i n g  t h e   c o s t   c h a nge   a n d   v a l ue   i n   Q o S   t o   be   i n c r e a s e d  o r   de c r e a s e d,   t h e n   t h e   f o l l ow i n g  m o de l   i s   s h ow n   a n d   b a s e d  o n   w h e t h e r   t h e   b a s e   c os t   a n d   qu a l i t y   pr e m i um   a r e   pa ra m e t e r  o r  v a ri a b l e s .         T a b l e   3 .   V a l ue s   o f   P a ra m e t e r s   i n  Im p r o v e d  IR C  M o de l   P a ra m e t e r s   V a l u e   T h e   c o s t   o f   c o n n e c t i n g   u s e r s   1   c l a s s   1   0 . 5   T h e   c o s t   o f   c o n n e c t i n g   u s e r s   2   c l a s s   1   0 . 6   T h e   b a s e   p r i c e   o f  e a c h   s e r v i c e   0 . 1   T h e   p r e m i u m   q u a l i t y   o f  e a c h   s e r v i c e   0 . 5   T h e   t o t a l   c a p a c i t y   c o n t a i n e d   i n   t h e   c l a s s   ( )   3 5 0 0 0 0   M i n i m u m   Q o S   fo r  s e r v i c e   1 ( 1 )   0 . 0 1   M i n i m u m   Q o S   fo r  s e r v i c e   2 ( 2 )   0 . 0 1   N u m b e r   o f  u s e r s   o f  t h e   s e r v i c e   1   ( 1 )   10   N u m b e r   o f  u s e r s   o f  t h e   s e r v i c e   2   ( 2 )   10       3. 1 .       C as e   1 :    an d     as   P ar am e te r s   Ca s e   a :   PQ ik   a nd  x   i n c r e a s e s       M a x   R   = ( 0 . 5 + PQ 11 ) + ( ( 0 . 1 + 0 . 5   I 1 )   15   x 11 ) + ( 0 . 6 + PQ 21 ) + ( ( 0 . 1 +   0 . 5   I 2 ) 15   x 21 ) + ( 0 . 7 + PQ 12 ) + ( ( 0 . 1 + 0 . 5   I 1 )   15   x 12 ) + ( 0 . 8 + PQ 22 ) +   ( ( 0 . 1 + 0 . 5   I 2 )   15   x 22 )   (2)     By   c o n s t ra i nt   ( 1a )   t h e n   I 1 675 . 4053   x 11 ≤   a 1   C ,  I 2 675 . 4053   x 21 ≤   a 2   C   (2a )     By   c o n s t ra i nt   ( 1b )  t h e n   ( I 1 675 . 4053 x 11 ) + ( I 2 675 . 4053 x 21 ) ≤   ( a 1 + a 2 )   C     (2b )     By   (1c )  t h e n   a 1 + a 2 = 1   (2c )     By   (1d)  t h e n   0 . 01 ≤ I 1 ≤ 1 ,  0 . 01 ≤ I 2 ≤ 1   (2d)      By   (1e )   0 ≤ x 11 ≤ 10 ,  0 ≤ x 21 ≤ 10   (2e )     By   (1 f , ) PQ 11 = (   1 +   x 10 − 6 ) PB 11   Lx ,  PQ 21 = (   1 +   x 10 − 6 ) PB 21   Lx   (2f )     By   (1g)   PB 11 = a 11 ( e − e − x   B ) T l 100 ,    PB 21 = a 21 ( e − e − x   B ) T l 100   (2g)     By   (1h )  t h e n  Lx = a   ( e − e − x   B )   (2h)     By   (1i )  t h e n   0 . 05 ≤ a 11 ≤ 0 . 15 ,  0 . 06 ≤ a 21 ≤ 0 . 14   (2i )     By   (1j )  t h e n   50 ≤ T l ≤ 1000   (2j )      By   (1k)  t h e n  0 ≤ x ≤ 1   (2k)      By   (1h )  t h e n  0 . 8 ≤ B ≤ 1 . 07   (2l )     By     (1m )  t h e n  a = 1     (2m )     F o r   t hr e e   o t h e r   c a s e s ,   t h e   f o r m u l a t i o n  o f   (2) - (2m )  i s   e x a c t l y   t h e   s a m e   e qua t i o n s   e xc e pt   fo r   i n c r e a s e   m e a n s   ha v i ng  po s i t i v e   s i g n   a n d  de c r e a s e   m e a n s   n e g a t i v e   s i g n.   T h e n  n e xt   t a b l e   s h o w s   us   t h e   o pt i m a l   s o l ut i o n   fo r   f o ur   c a s e s   of   b a s e   c o s t   a n d  qu a l i t y   pr e m i u m   w h e n   i n   e a c h   o f   fo ur   t h o s e   c a s e s ,   a n o t h e r   s ub c a s e s   w e r e   s pl i t   a n d  de c l a r e d.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 21   :     46 0   -   4 6 8   464   3. 2 .       C as e   2 :    as   P ar am e te r   an d     as   V ar i ab l e   M a x   R   = ( 0 . 5 + PQ 11 ) + ( ( 0 . 1 + β 1 I 1 )   15   x 11 ) + ( 0 . 6 + PQ 21 ) + ( ( 0 . 1 + β 2 I 2 )   15   x 21 ) + ( 0 . 7 + PQ 12 )   + ( ( 0 . 1 + β 1 I 1 )   15   x 12 ) + ( 0 . 8 + PQ 22 ) + ( ( 0 . 1 + β 2 I 2 )   15   x 22 )     S ub j e c t   t o     (2a ) - (2m )   a n d ,        β 2   0 . 01   ≥   β 1   0 . 01     (2 n )     0 . 01 ≤ β 1 ≤ 0 . 5     (2o )     0 . 01 ≤ β 2 ≤ 0 . 5     (2p)     In   (2 n ) - (2 p)  s t a t e s   t h a t   w h e n   α   i s   a s   pa ra m e t e r   a n d  β   i s   a s   v a r i a b l e ,   t h e n   t h o s e   c o n s t r a i nt s   s h o ul d  b e   a dde d  t o   m o de l   i n  o r de r  t o   ge t   t h e   de s i r e d  v a l ue   f o r   IS P .     3. 3 .       C as e   3 :     as   V ar i ab l e   a n d     as   P ar am e t e r   M a x   R = ( 0 . 5 + PQ 11 ) + ( ( α 1 + β 1   I 1 )   15   x 11 ) + ( 0 . 6 + PQ 21 ) + ( ( α 2 + β 2   I 2 )   15   x 21 ) + ( 0 . 7 + PQ 12 ) + ( ( α 1 + β 1   I 1 )   15   x 12 ) + ( 0 . 8 + PQ 22 ) + ( ( α 1 + β 1   I 1 )   15   x 22 )     S ub j e c t   t o     (2a ) - (2m )   a n d ,      0 ≤   α 1   ≤ 1   (2q)     0 ≤   α 2   ≤ 1   (2r)     α 2 + I 2   ≥   α 1 + I 1   (2s )     i n  (2q) - ( 2s )   s t a t e s   t h a t   w h e n  α   i s   a s   v a r i a b l e   a n d   β   i s   a s   pa ra m e t e r,   t h e n  t h o s e   c o n s t ra i nt s   s h o ul d   b e   a dde d   t o   m o de l   i n  o r de r   t o   ge t   t h e   de s i r e d  v a l ue   f o r   IS P .     3. 4 .       C as e   4 :    an d     V ar i ab l e     M a x   R = ( 0 . 5 + PQ 11 ) + ( ( α 1 + 0 . 5   I 1 )   15   x 11 ) + ( 0 . 6 + PQ 21 ) + ( ( α 2 + 0 . 5   I 2 )   15   x 21 ) + ( 0 . 7 + PQ 12 ) + ( ( α 1 + 0 . 5   I 1 )   15   x 12 ) + ( 0 . 8 + PQ 22 ) + ( ( α 2 + 0 . 5   I 2 )   15   x 22 )     S ub j e c t   t o   (2a ) - (2 m )  a n d ,        α 2   + β 2   I 2 ≥   α 1   + β 1   I 1     (2t )     0 ≤   α 1   ≤ 1     (2u)     0 ≤   α 2   ≤ 1     (2v )     In  a ddi t i o n ,   (2 t ) - (2v )  e xp l a i n  t ha t   w h e n  α   a n d   β   a r e   v a r i a b l e s ,   a n d   t h e n  t h o s e   c o n s t r a i n t s   s h o ul d   b e   a dde d  t o   m o de l   i n  o r de r  t o   ge t   t h e   de s i r e d  v a l ue   f o r   IS P .     3. 5 .       N u m e r i c a l   s o l u ti o n   L IN G O   13. 0  t h e n  b e   ut i l i z e d  t o   s o l ve d  fo ur   c a s e s   i n   T a b l e s   4 - 8.   T h e   m o de l   o b t a i n e d  i s   i n  f o r m   o f  m i xe d  i nt e ge r   n o n l i n e a r   p r o g r a m m i n g ,   w i t h   i n f o r m a t i o n  o n   v a l ue   of   o bj e c t i v e   f un c t i o n   a nd  de c i s i o n   v a r i a b l e s .   T a b l e   4  de pi c t s   t h e   v a ri a b l e   v a l ue s   ob t a i n e d  w h e n   s e t t i n g  b a s e   c o s t   a n d  q ua l i t y   pr e m i um   a s   pa r a m e t e r.   T hi s   m e a n s   t ha t   t h e   go a l   o f   IS P   i s   t o  r e c ove r   c o s t   i n   o r de r   t o   a v o i d  b a n k rupt c y   a n d  us e r   c a n   s e l e c t   t h e   c l a s s   a c c o r di ng  t h e   us e r ’  p r e f e r e n c e s   a n d   b udge t   w h e r e   t h e   m o de l   c h o s e n   i s   w h e n  c o s t   c h a n ge   a n d   i n c r e a s e   i n   Q o S   v a l ue   oc c ur r e d.   I n   T a b l e   5,   w h e n   s e t t i ng  up   b a s e   pr i c e   a s   pa ra m e t e r   a nd  qu a l i t y   pr e m i um   a s   v a r i a b l e   t h e n   t h e   s o l ut i o n   a g a i n   o c c ur s   w h e n  c o s t   c h a n ge   a nd  i n c r e a s e   i n   Q o S   v a l ue .   M IN L P   s t a n ds   f o r   o n e   c l a s s   m o de l ,   w h i c h   i s   m i xe d   i nt e ge r  n o nl i n e a r  p r o g r a m m i n g   m o de l .   In  T a b l e s   6   a n d   7 ,   t h e   s a m e   r e s ul t s   o c c ur s   a s   i n  T a b l e s   5 - 6.   PQ ik   a n d   x   i n c r e a s e   s h o w s   t h e   b e s t   s o l ut i o n   c o m pa r e d  t o   o t h e r   m o de l s .   I n   a dd i t i o n,   t h e   v a l ue   fo r   c os t   c h a n ge   a n d  i n c r e a s e   i n   Q o S   v a l ue   c a s e   s h o w   t h e   s a m e   v a l ue s .   It   m e a n s   t ha t   w h e t h e r   v a r y i n g  o r   f i xi n g  t h e   b a s e   pr i c e   o r   qua l i t y   pr e m i um ,   t h e n   c o s t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Mode l s   o f   i m pr ov e d  m u l t i l i nk   r e v e r s e   c har gi ng   n e t w or k   by   ut i l i z i ng  t h e   b i t   e r r or …   ( F i t r i   Ma y a  P us pi t a )   465   c h a nge   a nd  i n c r e a s e   i n   Q o S   v a l ue   w i l l   a l w a y s   oc c ur r e d .   A ga i n ,   i t   t e l l s   us   IS P   c a n   a do pt   a n y   s c h e m e   e xpl a i n e d ,   a s   c o s t   c ha n ge   a n d   i n c r e a s e   i n  Q o S   v a l ue   a l w a y s   o c c urr e d  t o o .   Co m pa r e d  t o   pr e v i o us   m o d e l   o n   i m p r o v e d  r e v e r s e   c h a r g i n g   m o de l   pr o po s e d  by   P us pi t a   e t   a l .  [20 ] ,  t h e   n e w   m o de l   i n v o l v e s   t h e   c o s t   c h a nge s   a n d   Q o S   c h a nge s   e xpl a i n e d  i n    (1f ) - (1g)  w hi c h  do e s   n o t   e xi s t   i n  pr e v i o us   m o de l .   T h e   a b s e n c e   of   t h o s e   e qua t i o n s   l e a d  t o   l ow e r   o bj e c t i ve   f un c t i o n   v a l ue s   ob t a i n e d  i n   e v e r y   c a s e   of   b a s e   c o s t   a n d  qua l i t y   pr e m i u m .   T h e   r e s ul t s   s h o w n   i n  T a b l e s   4 - 7  c l e a r l y   s h o w   t h a t   a l l   r e s ul t s   y i e l d  t h e   s a m e   v a l ue s   t ha t   o c c ur s   w h e n  c h o o s i n g   PQ ij   a nd   x   a s   i n c r e a s e   pa ra m e t e r s .   I t   m e a n s   t ha t   IS P   c a n  r e a c h   m a x i m u m   p r o f i t   by   i n c r e a s i n g  t h e   c o s t   c h a n ge   a l o n g  Q o S   c h a n ge   a n d  t h e   i n c r e a s e   o n   Q o S   v a l ue .   T h e   de c i s i o n   t o   f i x  b a s e   pr i c e   o r   t o   v a r y   t h e   b a s e   pr i c e   t o   r e c ov e r   c o s t   o r   t o   h a v e   m a r ke t   c o m pe t i t i o n   w i l l   a l w a y s   b e   g oo d  c h o i c e s   s i n c e   t h e   c o m put a t i o n   s h o w   t h e   s a m e   v a l ue s .   A ga i n ,   t h e   de c i s i o n   t o   f i x  o r   t o   v a r y   t h e   qua l i t y   pr e m i u m   a s   t o   ha v e   us e r   s e l e c t i o n   o n  c l a s s   a n d   t o   e na b l e   I S P   t o   pr o m o t e   c e r t a i n  c l a s s   w i l l   a l w a y s   m a ke   a n   a dv a n t a ge   f o r   IS P   s i n c e   t h e   n u m e ri c a l   e xa m pl e   s h o w   t h a t   t h e   v a l ue   i s   a l s o   t h e   s a m e .       T a b l e   4 .   O p t i m a l   S o l ut i o n  o f   Im pr o v e d  IR C  U s i n g  S i s f o   T r a f f i c   w h e r e   α   a n d  β   a s   P a r a m e t e r   V a ri a b l e       a n d     i n c r e a s e       i n c r e a s e     d e c re a s e       d e c re a s e       i n c r e a s e       a n d     d e c r e a s e   M o d e l   Cl a s s   M IN L P   M IN L P   M IN L P   M IN L P   O b j e c t i v e   1 . 6 3 6 1 7 e + 0 0 7   9 9 . 6 6 2 2   9 0 . 9 3 7 6   9 1 . 1    11   8 4 6 2 8 9 3   4. 4 2 8 7 3 9   0 . 0 7 3 8 1 2 3 1   0 . 0    21   7 8 9 8 7 0 1   4 . 1 3 3 4 8 9   0 . 0 8 8 5 7 4 7 7   0 . 0   11   10   10   10   10   21   0   0   0   0   11   0 . 1 5   0 . 1 5   0 . 0 5   0 . 0 5   21   0 . 1 4   0 . 1 4   0 . 0 6   0 . 1   1   1   1   1   1   2   0 . 5 0 5   0 . 5 0 5   0 . 5 0 5   0 . 5 0 5     1 . 0 7   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5     1000   1000   50   50      2 . 3 7 5 2 7 3   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 2     1   0   0   0       T a b l e   5 .   O p t i m a l   S o l ut i o n  o f   Im pr o v e d  IR C  w h e r e   α   a s   P a r a m e t e r   a n d   β   a s   V a ri a b l e   V a ri a b l e       a n d     i n c r e a s e       i n c r e a s e     d e c re a s e       d e c re a s e     i n c re a s e       a n d     d e c r e a s e   M o d e l   Cl a s s   M IN L P   M IN L P   M IN L P   M IN L P   O b j e c t i v e   1 . 6 3 6 1 6 e + 0 0 7   2 5 . 4 1 2 2   1 6 . 6 8 7 6   1 6 . 8 5    11   8 4 6 2 8 9 3   4 . 4 2 8 7 3 9   0 . 0 7 3 8 1 2 3 1   0 . 0    21   7 8 9 8 7 0 1   4 . 1 3 3 4 8 9   0 . 0 8 8 5 7 4 7 7   0 . 0   11   5   10   10   10   21   0   0   0   0   11   0 . 1 5   0 . 1 5   0 . 0 5   0 . 0 5   21   0 . 1 4   0 . 1 4   0 . 0 6   0 . 1   1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   2   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1     1 . 0 7   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5     1000   1000   50   50      2 . 3 7 5 2 7 3   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 3     1   0   0   0 . 0 0 0 0 0 1       T a b l e   6 .   O p t i m a l   S o l ut i o n  o f   Im pr o v e d  IR C  w h e r e   α   a n d   β   V a r i a b l e s   V a ri a b l e       a n d     i n c r e a s e       i n c r e a s e     d e c re a s e       d e c re a s e     i n c re a s e       a n d     d e c r e a s e   M o d e l   Cl a s s   M IN L P   M IN L P   M IN L P   M IN L P   O b j e c t i v e   1 . 6 3 6 1 7 e + 0 0 7   1 6 0 . 4 1 2   1 5 1 . 6 8 8   1 5 1 . 8 5    11   8 4 6 2 8 9 3   4 . 4 2 8 7 3 9     0 . 0 7 3 8 1 2 3 1   0 . 0    21   7 8 9 8 7 0 1   4 . 1 3 3 4 8 9   0 . 0 8 8 5 7 4 7 7   0 . 0   11   10   10   10   0   21   0   0   0   10   11   0 . 1 5   0 . 1 5   0 . 0 5   0 . 0 5   21   0 . 1 4   0 . 1 4   0 . 0 6   0 . 1   1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   2   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1     1 . 0 7   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5     1000   1000   50   50      2 . 3 7 5 2 7 3   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 3     1   0   0   0 . 0 0 0 0 0 1     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 21   :     46 0   -   4 6 8   466   T a b l e   7 .   O p t i m a l   S o l ut i o n  o f   IR C  w h e r e   α   v a r i a b l e   da n  β   a s   P a ra m e t e r   V a ri a b l e       a n d     i n c r e a s e       i n c r e a s e     d e c re a s e       d e c re a s e     i n c r e a s e       a n d     d e c r e a s e   M o d e l   Cl a s s   M IN L P   M IN L P   M IN L P   M IN L P   O b j e c t i v e   1 . 6 3 6 1 7 3 + 0 0 7   1 6 0 . 4 1 2   1 5 1 . 6 8 8   1 5 1 . 8 5    11   8 4 6 2 8 9 3   4 . 4 2 8 7 3 9     0 . 0 7 3 8 1 2 3 1   0 . 0    21   7 8 9 8 7 0 1   4 . 1 3 3 4 8 9   0 . 0 8 8 5 7 4 7 7   0 . 0   11   10   10   10   0   21   0   0   0   10   11   0 . 1 5   0 . 1 5   0 . 0 5   0 . 0 5   21   0 . 1 4   0 . 1 4   0 . 0 6   0 . 1   1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   2   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1     1 . 0 7   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5     1000   1000   50   50      2 . 3 7 5 2 7 3   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 2   1 . 7 1 8 2 8 3     1   0   0   0 . 0 0 0 0 0 1       4.   C O N C LU S I O N   T h e   r e s ul t s   s h o w   t ha t   t h e   de c i s i o n  f o r   IS P   t o   a do pt   t h e   m o de l   i s   b a s e d  o n  IS P   go a l s   i n   a c h i e v i n g   t h e   t a r ge t .   O u r  I m p r o v e d  IR C,   c l e a r l y   s h o w n   b e t t e r   r e s ul t   s i n c e   i n v o l v i n g   m o r e   pa ra m e t e r   a n d   v a ri a b l e s   r a t h e r   t h a n  t h e   o r i g i n a l   p r o po s e d  b e fo r e   w h i c h  o nl y   de a l   w i t h  s i ngl e   l i nk   PQ ij   a nd  x   a s   i n c r e a s e   pa ra m e t e r s   w i l l   m a x i m i z e   IS P   go a l s   t o   ge t   hi g h e r   r e v e n ue   a n d   i t   o c c ur s   i n   a l l   c a s e s   fo r   s e t t i n g  b a s e   c o s t   a n d   qua l i t y   pr e m i u m .     T h e   r e s e a r c h   s e e m   t o   b e   qui t e   r e a l   i n   s o m e   s e n s e ,   b ut   i n   f a c t ,   t h e   r e s e a r c h   i s   i n   t h e o r e t i c a l   po i nt   o f  v i e w .   It   n e e ds   m o r e   r e a l   s i t u a t i o n   t h o ug h   t h e   r e s e a r c h   a t t e m pt s   t o   ha v e   m ul t i l i n k  ra t h e r  t ha n   s i ngl e   l i n k .   I t   i s   due   t o  s of t w a r e   l i m i t a t i o n   o f   de f i n e d  pa ra m e t e r s   a nd  v a r i a b l e s .   T h e r e f o r e ,   f o r   f ut ur e   w o r k,   t h e   po s s i b i l i t y   t o   i n c l ude   m o r e   l i n ks   i s   c r i t i c a l   t o   a l l o w   a s   m a n y   a s   p a ra m e t e r s   a n d   v a ri a b l e s   c a n  b e   i n c l ude d.       A C K N O WL ED G E M EN TS     T h e   r e s e a r c h   i s   s uppo rt e d  by   S r i w i j a y a   U n i v e r s i t y   t hr o ug h  U n ggu l a n  K o m pe t i t i f   G ra n t   S c h e m e ,   Y e a r  2019 .       R EF ER EN C ES     [ 1]   K .   P e t r o v a ,   “ I S P s - pr i c i ng   I nt e r ne t   a c c e s s , ”   B e y ond  B oun dar i e s .   P r oc e e di ngs   of   t he   2003  G B A T A   I n t e r na t i ona l   C onf e r e nc e .   B uda pe s t ,   H u ng a r y ,   pp.   10 42 - 1051 ,   20 03.     [ 2]   S .   W u  a nd  R .   D .   B a n ke r ,   “ B e s t   P r i c i ng   S t r a t e gy   f o r   I n f o r m a t i o n  S e r v i c e s , ”   J .   A s s oc .   I n f .   S y s t . ,   v o l .   11 ,   no .   6,   p p.   339 - 366 ,   2010 .     [ 3]   D .   B a r t h ,   K .   D e s c hi n ke l ,   M .   D i a l l o ,   a nd   L .   E c ha b bi ,   “ P r i c i ng ,   Q o S   a nd  U t i l i t y   m o de l s   f o r   t h e   I nt e r ne t , ”   2004 .     [ 4]   C .   B o ur a s   a nd   A .   S e v a s t i ,   “ S L A - ba s e d  Q o S   pr i c i ng   i n  D i f f S e r v   ne t w o r ks , ”   C om p ut .   C om m u n. ,   v o l .   27 ,   p p.   1868 - 1880 ,   2004 ,  do i : 10. 1770 5/ 1 j a i s . 00 229 .     [ 5]   R .   S i t e pu,   F .   M .   P us pi t a ,   E .   K ur ni a di ,   a nd  Y un i t a ,   “ M i x e d  I nt e g e r   N o nl i n e a r   P r o g r a m m i ng   ( M I N L P ) - B a s e d   B a ndw i dt h   U t i l i t y   F unc t i o n  O n  I nt e r n e t   P r i c i ng   S c he m e   W i t h  M o ni t o r i ng   A nd  M a r g i n a l   C o s t , ”   I nt .   J .   E l e c t r .   C om put .   E ng .   ( I J E C E) ,   v o l .   9 ,   no .   2,   pp .   124 0 - 1248 ,   2019 ,   do i : 10. 1 1591 / i j e c e . v 9 i 2. pp12 40 - 1248 .     [ 6]   R .   S i t e p u,   F .   M .   P us p i t a ,   A .   N .   P r a t i w i ,   a n d  I .   P .   N ovy a s t i ,   “ U t i l i t y   f unc t i o n - ba s e d  p r i c i ng   s t r a t e g i e s   i n  m a xi m i z i ng   t he   i nf o r m a t i o n  s e r v i c e   p r o v i de r ’ s   r e v e nue   w i t h  m a r g i na l   a nd  m o n i t o r i ng   c o s t s , ”   I n t .   J .   E l e c t r .   C om pu t .   E ng . ,   v o l .   7,   no .   2,   20 17,   do i : 10. 11 591 / i j e c e . v 7i 2 . pp8 77 - 887 .    [ 7]   E .   W a l l e n i u s   a n d  T .   H ä m ä l ä i ne n ,   “ P r i c i ng   M o de l   f o r   3G / 4G   N e t w o r ks , ”   T he   13t h  I E E E   I n t e r na t i o na l   Sy m p os i um   on  P e r s onal ,   I ndoo r ,   and  M o bi l e   R adi o  C om m u ni c a t i on s .   L i s bo n,   P o r t ug a l ,   2002 ,   .   do i : 10. 1109/ P I M R C . 2002 . 10 4668 6.     [ 8]   R .   M a i t i ,   “ A   S i m pl i f i e d  P r i c i ng   M o de l   f o r   t he   3G / 4G   M o bi l e   N e t w o r ks , ”   i n  G l oba l   T r e nds   i n  C om pu t i n g  and   C om m uni c at i o n  Sy s t e m s ,   no .   26 9,   S p r i ng e r   B e r l i n  H e i de l be r g ,   pp .   535 - 544 ,   2 012 ,  do i : 10. 1007 / 9 78 - 3 - 642 - 2921 9 - 4_60 .     [ 9]   S .   S a i n,   “ P r o f i t   M a x i m i s a t i o n  i n  M u l t i   S e r v i c e   N e t w o r ks - A n  O p t i m i s a t i o n  M o de l , ”   i n  P r oc e e di ng s   o f   t he   11 t h   E ur ope an   C on f e r e nc e   on   I n f o r m at i o n  S y s t e m s   E C I S   200 3 ,   20 03.     [ 10]   S .   S o ur s o s ,   C .   C o ur c o ube t i s ,   a nd  R .   W e b e r ,   “ D y na m i c   ba ndw i d t h  pr i c i ng:   pr ov i s i o n  c o t s ,   m a r k e t   s i z e ,   e f f e c t i v e   ba ndw i dt hs   a n d  p r i c e   g a m e s , ”   J .   U ni v e r s .   C om p ut .   Sc i . ,   v o l .   14 ,   no .   5 ,   p p.   76 6 - 785 ,   2 008 .     [ 11]   A .   A m e l i o ,   “ C ha r g i ng   M o de l s   i n  t he   O pe n  B r o a dba nd  A c c e s s   M a r ke t - T he o r y   a nd  P r a c t i c e , ”   T e l e k t r on i k   3 / 4 . 200 6 ,  2006 .     [ 12]   R .   A .   M .   S pr e nke l s ,   R .   P a r ho ny i ,   A .   P r a s ,   B .   J .   v a n  B e i j num ,   a nd  B .   L .   de   G o e de ,   “ R e v e r s e   C ha r g i ng   i n  t he   I nt e r ne t   a n  A r c hi t e c t ur e   f o r   a   n e w   A c c o unt i ng   S c he m e   f o r   I nt e r ne t   T r a f f i c , ”   I E E E   W or k s hop   on   I P - O r i e nt e d  O pe r at i ons & M an age m e nt   ( I P O M 20 00)   C r ac ow .   C r a c o w ,   2 000 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Mode l s   o f   i m pr ov e d  m u l t i l i nk   r e v e r s e   c har gi ng   n e t w or k   by   ut i l i z i ng  t h e   b i t   e r r or …   ( F i t r i   Ma y a  P us pi t a )   467   [ 13]   X .   G e ,   Y .   Z ha ng ,   Y .   Q i a n,   a nd   H .   Y ua n,   “ E f f e c t s   o f   pr o duc t   c ha r a c t e r i s t i c s   o n  t he   bun dl i ng   s t r a t e gy   i m pl e m e nt e d   by   r e c o m m e nda t i o n  s y s t e m s , ”   2017  I n t e r na t i o nal   C onf e r e nc e   on  S e r v i c e   Sy s t e m s   and  Se r v i c e   M anage m e nt ,   I E E E .  D a l i a n ,   C hi n a ,   2 017 .     [ 14]   S .   S t u dl i ,   W .   G r i g g s ,   E .   C r i s o s t o m i ,   a n d  R .   S ho r t e n ,   “ O n  O pt i m a l i t y   C r i t e r i a   f o r   R e v e r s e   C ha r g i ng   o f   E l e c t r i c   V e hi c l e s , ”   I E E E   T r a ns .   I nt e l l .   T r ans p.   Sy s t . ,   v o l .   15 ,   no .   1,   pp .   451 - 45 6,   201 4 ,  do i : 10. 1109/ I C S S S M . 201 7. 7996 297 .     [ 15]   F .   S u r du ,   B .   K .   A g o s t o n,   a nd  C .   S .   M a r t i s ,   “ S t u dy   o n  t he   be ha v i o r   o f   a   v e hi c l e   c ha r g i ng   s y s t e m   w i t h  R e v e r s e   c l a w - po l e   g e ne r a t o r , ”   13 t h   I n t e r na t i ona l   C o nf e r e nc e   on   O p t i m i z a t i o n  of   E l e c t r i c a l   a nd  E l e c t r on i c   E qu i pm e nt   ( O P T I M ) ,   I E E E .  I E E E ,   B r a s o v ,   R o m a ni a ,   2 012 ,  do i : 10. 1109 / O P T I M . 201 2. 62 31801 .     [ 16]   W .   F a ng ,   Q .   Z ha ng ,   M .   L i u,   Q .   L i u,   a n d  P .   X i a ,   “ E a r n i ng   M a xi m i z a t i o n  w i t h  Q ua l i t y   of   C ha r g i ng   S e r v i c e   G ua r a nt e e   f o r   I o T   D e v i c e s , ”   I E E E   I n t e r ne t   T h i ng s   J . ,   v o l .   6,   no .   1 ,   pp .   1 114 - 11 24,   201 9 ,  do i : 10. 1109/ J I O T . 2018 . 286 8226 .     [ 17]   J .   L e e   a nd  G . - L .   P a r k ,   “ D e s i g n  o f   a   M o ni t o r i ng - c o m bi ne d  S i t i ng   S c he m e   f o r   E l e c t r i c   V e hi c l e   C ha r g e r s , ”   I n t .   J .   E l e c t r .   C om pu t .   E ng. ,   v o l .   8 ,   no .   6 ,   pp .   530 3 - 5310 ,   2018 ,  do i : 10. 11 591/ i j e c e . v 8i 6. p p530 3 - 5310 .     [ 18]   J .   L e e   a n d  G . - L .   P a r k ,   “ P r i c e   e f f e c t   a na l y s i s   a nd  p r e - r e s e r a v t i o n  s c h e m e   o n  e l e c t r i c   v e hi c l e   c ha r g i ng   ne t w o r ks , ”   I n t .   J .   E l e c t r .   C om pu t .   E ng . ,   v o l .   9,   no .   6 ,   pp.   5 586 - 559 5,   20 19 ,   do i : 10. 11591 / i j e c e . v 9i 6 . pp5 586 - 559 5 .     [ 19]   H .   C he n ,   Z .   S u ,   Y .   H ui ,   a nd  H .   H ui ,   “ D y na m i c   C ha r g i ng   O pt i m i z a t i o n  f o r   M o bi l e   C ha r g i ng   S t a t i o ns   i n   I nt e r ne t   o f   T hi ng s , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   6,   pp .   535 09 - 535 20,   2 018 ,  do i : 10. 1109 / A C C E S S . 2018 . 286 8937 .     [ 20]   F .   M .   P us p i t a ,   D .   R .   N ur ,   A .   L .   T a nj ung ,   J .   S i l a e n ,   a nd  W .   H e r l i na ,   “ M a t he m a t i c a l   m o de l   o f   i m pr o v e d  r e v e r s e   c ha r g i ng   of   w i r e l e s s   i n t e r ne t   pr i c i ng   s c he m e   i n  s e r v i c i ng   m ul t i p l e   Q o S , ”   J .   E n g.   S c i .   R e s . ,   v o l .   1,   no .   2 ,   pp .   89 - 93 ,   2019 ,  do i : 10. 23960 / j e s r . v 1i 2. 30 .     [ 21]   M .   K o l ha r ,   M .   M .   A bua l h a j ,   a nd  F .   R i z w a n ,   “ Q o S   D e s i g n  C o ns i de r a t i o n  f o r   E nt e r pr i s e   a nd  P r o v i de r ’ s   N e t w o r k  a t   I n g r e s s   a nd  E g r e s s   R o ut e r   f o r   V oI P   P r o t oc o l s , ”   I nt .   J .   E l e c t r .   C om put .   E ng . ,   v o l .   6,   no .   1 ,   pp .   235 - 241 ,   201 6 ,  do i : 10. 11591 / i j e c e . v 6i 1. pp23 5 - 241 .     [ 22]   K .   P a n i m o z hi   a nd  G .   M a ha d e v a n,   “ Q o S   F r a m e w o r k  f o r   a   M ul t i - s t a c k  ba s e d  H e t e r o g e ne o us   W i r e l e s s   S e ns o r   N e t w o r k, ”   I n t .   J .   E l e c t r .   C om pu t .   E ng . ,   v o l .   7,   no .   5 ,   pp .   2 713 - 272 0 ,   2017 ,  do i : 10. 1159 1/ i j e c e . v 7i 5 . p p271 3 - 2720 .     [ 23]   F .   M .   P u s p i t a ,   K .   S e m a n,   B .   M .   T a i b,   a n d  Z .   S ha f i i ,   “ I m pr o v e d   m o de l s   o f   i nt e r n e t   c ha r g i ng   s c he m e   o f   s i ng l e   bo t t l e ne c k  l i n k  i n  m ul t i   Q o S   ne t w o r ks , ”   J .   A p pl .   S c i . ,   v o l .   13 ,   no .   4 ,   2 013 ,   do i :   10. 39 23/ j a s . 2013 . 5 72. 579 ,  do i : 10. 3923/ j a s . 2013 . 5 72. 579 .     [ 24]   R .   O da r c he nko ,   R .   A g ui a r ,   B .   A l t m a n ,   a n d  Y .   S ul e m a ,   “ M u l t i l i nk  A ppr o a c h  f o r   t he   C o nt e nt   D e l i v e r y   i n  5G   N e t w o r ks , ”   20 18  I n t e r na t i ona l   Sc i e nt i f i c - P r a c t i c a l   C on f e r e nc e   P r obl e m s   of   I n f oc om m un i c a t i ons .   Sc i e nc e   and   T e c hnol o gy   ( P I C   S& T ) ,   I E E E ,   201 8 ,  do i : 10. 110 9/ I N F O C O M M S T . 2018 . 863 1901 .     [ 25]   P .   K á nt o r ,   “ A da pt i v e   v i de o   t r a ns m i s s i o n  o v e r   m ul t i l i n k  ne t w o r ks , ”   i n   E l e c t r o ni c s   i n  M a r i ne   ( E L M A R ) ,   I nt e r n at i on al   Sy m pos i um ,   I E E E ,   2010 .     [ 26]   R .   R e i c hl   e t   a l . ,   “ T o w a r ds   a   c o m pr e h e ns i v e   f r a m e w o r k  f o r   Q O E   a n d  us e r   be ha v i o r   m o de l l i ng , ”   I E E E   201 5  Se v e nt h   I nt e r n at i on al   W or k s hop  on  Q u al i t y   o f   M u l t i m e di a  E x pe r i e nc e   ( Q oM E X ) .   P y l o s - N e s t o r a s ,   G r e e c e ,   2 015 ,  do i : 10. 1109/ Q o M E X . 20 15 . 714 8138 .     [ 27]   J .   S ha l e r   S t i dh a m ,   “ P r i c i ng   a nd   c o ng e s t i o n  m a na g e m e n t   i n  a   ne t w o r k  w i t h   he t e r o g e ne o us   us e r s , ”   I E E E   T r an s .   A ut om a t .   C o nt r . ,   v o l .   49 ,   no .   6,   pp .   976 - 98 1,   20 04 ,  do i : 10. 1 109 / T A C . 200 4. 8296 23 .     [ 28]   O .   O .   F a g bo hun,   “ C o m pa r a t i v e   s t ud i e s   o n  3G , 4G   a nd  5G   w i r e l e s s   t e c hno l o gy , ”   I O SR   J .   E l e c t r o n.   C om m un .   E ng . ,  v o l .   9,   no .   3,   p p.   88 - 94 ,   201 4 ,   D O I :   10. 979 0/ 2 834 - 092 513 3139 .     [ 29]   E .   R .   W a l l e n i us ,   “ C o nt r o l   a nd  M a na g e m e n t   o f   M ul t i - A c c e s s   W i r e l e s s   N e t w o r k, ”   U ni v e r s i t y   o f   J y v a s k y l a ,   J y v a s k y l a ,   2005 .     [ 30]   P .   L o i s e a u,   G .   S c hw a r t z ,   J .   M us a c c hi o ,   a nd  S .   A m i n,   “ I nc e nt i v e   s c he m e s   f o r   I nt e r ne t   c o ng e s t i o n  m a na g e m e nt :   R a f f l e s   v e r s u s   t i m e - of - da y   pr i c i ng , ”   i n  I E E E - 2011  4 9t h  A n nua l   A l l e r t on  C o nf e r e nc e   on  C om m uni c a t i o n,   C on t r ol ,   and  C om pu t i n g ,   20 11 ,   do i : 10. 1109 / A l l e r t o n. 2011 . 61 2015 6 .     [ 31]   K .   R .   G a dh a m   a nd  T .   G ho s e ,   “ D e s i g n  o f   i nc e nt i v e   pr i c e   f o r   v o l unt a r y   D e m a nd  R e s po ns e   P r o g r a m s   us i ng   f uz z y   s y s t e m , ”   201 6  I n t e r na t i o na l   C onf e r e nc e   on  E l e c t r i c a l   P ow e r   and  E ne r gy   Sy s t e m s   ( I C E P E S) ,   I E E E ,   B ho pa l ,   I ndi a ,  2016 ,  do i : 10. 1109 / I C E P E S . 2016 . 79 1595 8 .     [ 32]   F .   M .   P u s pi t a ,   S .   A ngg r a i ni ,   B .   A r i s ha ,   W .   H e r l i na ,   a n d  Y uni t a ,   “ I m pr ov e d  i nt e r ne t   w i r e l e s s   r e v e r s e   c ha r g i ng   m o de l s   und e r   m u l t i   l i n k  s e r v i c e   ne t w o r k  by   e nd - to - e nd  de l a y   Q o S   a t t r i bu t e , ”   2nd  I nt e r n at i on al   Se m i n ar   o n   R e s e ar c h  o f   I nf or m a t i on  T e c h nol ogy   and   I n t e l l i ge n t   S y s t e m s   2019 ,   I E E E .   Y o gy a ka r t a ,   2 019 ,  do i : 10. 1109/ I S R I T I 48646. 2 019 . 903 4628 .     [ 33]   S .   S a i n,   “ P r i c i ng   t he   I nt e r ne t :   T he   O ne - C o m po ne nt   v e r s us   T w o - C o m po ne nt   P r i c i ng   M e c ha n i s m - A n  E v a l ua t i o n, ”   14t h   B l e d  E l e c t r oni c   C om m e r c e   C on f e r e nc e ,   B l e d,   Sl ov an i a .   B l e d,   S l o v a ni a ,   2 001 .                           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 21   :     46 0   -   4 6 8   468   B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S         F i t r i   M ay a  P u s p i t a   r e c e i v e d  he r   S . S i   de g r e e   i n  M a t he m a t i c s   f r o m   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y ,   S o ut h  S um a t e r a ,   I ndo ne s i a   i n  1 997 .   T he n  s h e   r e c e i v e d  he r   M . S c   i n  M a t he m a t i c s   f r o m   C ur t i n   U ni v e r s i t y   of   T e c hno l o gy   ( C U T )   W e s t e r n  A us t r a l i a   i n  2 004 .   S h e   g r a dua t e d  f r o m   F a c ul t y   o f   S c i e nc e   a nd  T e c hno l o gy   I s l a m i c   S c i e nc e   U ni v e r s i t y   o f   M a l a y s i a   ( U S I M ) ,   N i l a i ,   N e g e r i   S e m bi l a n  D a r u l   K hus us ,   M a l a y s i a   i n  2015 .   S he   h a s   b e e n  a   M a t he m a t i c s   D e p a r t m e n t   m e m be r   a t   F a c ul t y   m a t he m a t i c s   a n d  N a t u r a l   S c i e nc e s   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y   S out h  S um a t e r a   I ndo n e s i a   s i nc e   1998 .   H e r   r e s e a r c h  i n t e r e s t s   i nc l ude   di s c r e t e   o pt i m i z a t i o n,   i nv e nt o r y   a nd  pr i c i ng   s c he m e   i n  Q o S   ne t w o r k .         R o h an i a   i s   a   s t ude nt   m a j o r i ng   i n  m a t he m a t i c s ,   F a c ul t y   o f   M a t he m a t i c s   a nd  N a t ur a l   S c i e nc e s ,   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y .   S he   r e c e i v e d  he r   S . S i   D e g r e e   i n  m a t he m a t i c s   i n  t he   e a r l y   2020.   H e r   i nt e r e s t   f o c us s   o n  I m pr o v e d  R e v e r s e   C ha r g i ng   M o de l s   f o r   t he   M ul t i   L i nk  I nt e r ne t   P r i c i ng   S c he m e   o n  t he   M ul t i - S e r v i c e   N e t w o r k  Q o S   bi t   E r r o r   R a t e .         E v i   Y u l i z a   r e c e i v e d  he r   r e c e i v e d  he r   S . S i   de g r e e   i n  M a t h e m a t i c s   f r o m   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y ,   S o ut h  S um a t e r a ,   I ndo ne s i a   i n  2 000 .   T h e n  s he   r e c e i v e d   M . S i   i n  M a t he m a t i c s   i n  U ni v e r s i t y   of   G a j a h  M a d a ,   I ndo ne s i a   i n  20 04 .   S he   i s   c ur r e n t y   i n  a   f i na l   s t a g e   o f   a   P h. D   P r o g r a m   a t   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y .   H e r   D i s s e r t a t i o n  f o c us s   o n  t he   r o bus t   o pt i m i z a t i o n  o f   s o f t   t i m e   w i ndo w s   a nd  ha r d   t i m e   w i ndo w s   o f   v e hi c l e   r o ut i ng   pr o bl e m .   S he   ha s   b e e n  a   M a t he m a t i c s   D e p a r t m e n t   m e m be r   a t   F a c ul t y   m a t he m a t i c s   a nd  N a t ur a l   S c i e nc e s   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y   S o ut h  S um a t e r a   I ndo ne s i a .   H e r   r e s e a r c h  i nt e r e s t   i nc l ud e s   A l g e br a ,   A na l y s i s   a nd   o pt i m i z a t i o n  a nd   i t s   a ppl i c a t i o ns .         We n n y   H e r l i n a   r e c e i v e d  he r   S . T   d e g r e e   i n  M i n i ng   E ng i ne e r i n g   f r o m   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y ,   S o ut h  S um a t e r a   I ndo ne s i a .   T h e n  s he   r e c e i v e d  he r   M . T   i n  M i ni n g   f r om   B a ndung   I ns t i t ut e   o f   T e c hno l o gy .   S he   ha s   be e n  a   M i n i ng   D e pa r t m e nt   m e m be r   a t   F a c u l t y   o f   E n g i ne e r i ng   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y   S o ut h  S um a t e r a   I ndo ne s i a   s i nc e   199 8.   H e r   r e s e a r c h  i nt e r e s t s   i nc l ude   c ha r c o a l   e xpl o r a t i o n,   g e o l o g i c a l   m a p,   f o r m a t i o n  e v a l ua t i o n,   O i l   a nd  G a s   pr o duc t i o n  t e c hni q ue s   a nd   r e s e r v o i r   t e c hn i qu e .           Y u n i t a  r e c e i v e d   he r   S . S i   de g r e e   i n   M a t he m a t i c s   f r o m   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y ,   S o ut h   S um a t e r a ,   I nd o ne s i a   i n  2006 .   T he n  s he   r e c e i v e d  he r   M . C s   i n   C o m put e r   S c i e nc e   f r o m   G a d j a h   M a d a   U ni v e r s i t y .   S h e   ha s   b e e n   a   I nf o r m a t i c s   D e p a r t m e n t   m e m be r   a t   F a c u l t y   o f   C o m put e r   S c i e nc e   S r i w i j a y a   U ni v e r s i t y   S o ut h  S um a t e r a   I ndo ne s i a   s i nc e   20 15 .   H e r   r e s e a r c h  i n t e r e s t s   i nc l ud e   c om put e r   s c i e nc e   e s p e c i a l l y   de a d l i ng   w i t h   s y s t e m   o f   de c i s i o n  m a ki ng ,   i nf o r m a t i c s   l o g i c ,   o pe r a t i o n  s y s t e m   a nd   t he o r y   o f   l a ng ua g e   a nd   a ut o m a t a .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.