Penggunaan Internet Diramal Naik 35% saat Lebaran, Mayoritas YouTube
Operator seluler Tri, XL Axiata, Indosat, dan Telkomsel memperkirakan penggunaan internet meningkat hingga 35% saat lebaran. Paling banyak digunakan untuk mengakses YouTube dan belanja online.
Selama tiga pekan ramadan, Tri mencatatkan peningkatan penggunaan internet. Rinciannya, YouTube 22%, belanja online di Shopee 21%, TikTok 20%, dan gim Mobile Legends 19%.
Kenaikan tersebut diperkirakan berlanjut hingga Idul Fitri, terutama di Bekasi, Tangerang, dan Bogor. "Akan ada tambahan lonjakan trafik hingga 35% pada lebaran," kata Deputy Presiden Direktur dan Chief Sales Officer 3 Indonesia M Danny Buldansyah dalam siaran pers, Selasa (11/5).
Untuk mengantisipasi hal itu, perusahaan mengoptimalisasi dan meningkatkan kualitas jaringan di 214 Point of Interest (POI) di Indonesia. Selain itu, menambah Cell on Wheels (COW) yang tersebar di Bandung, Tasikmalaya, Yogyakarta, Solo, dan Surabaya.
Optimalisasi juga dilakukan di bandara, pelabuhan, stasiun bus dan kereta, jalur utama transportasi darat, tempat ibadah, rumah sakit, daerah wisata, serta area pemukiman padat penduduk.
Sedangkan XL Axiata memprediksi, penggunaan internet saat lebaran meningkat 20%. Sejauh ini, Direktur & Chief Technology Officer XL Axiata I Gede Darmayusa mencatat bahwa pemakaian paling banyak untuk layanan streaming video atau musik, aplikasi perpesanan, gim, dan media sosial. "Ini akan mendominasi selama lebaran," katanya.
Selain itu, layanan konferensi dan panggilan video diramal melonjak. "Layanan ini sebagai sarana bersilaturahmi karena banyak pelanggan yang tidak bisa mudik atau mengunjungi saudara," ujar Gede.
Untuk mengantisipasi lonjakan permintaan layanan, XL Axiata meningkatkan kapasitas jaringan hingga dua kali lipat dari dari kondisi normal. Selain itu, mengoptimalisasi jaringan di area pemukiman dan lokasi tujuan wisata.
Peningkatan kualitas jaringan juga dilakukan di sepanjang jalur transportasi darat di Jawa, Sumatera, Kalimantan, dan Sulawesi. XL Axiata pun melakukan skenario rekayasa jaringan jika terjadi kepadatan lalu lintas (traffic) di suatu lokasi.
