• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Alokasi Kanal Dinamik Pada Komunikasi Seluler Dengan Algoritma Neural Network

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Alokasi Kanal Dinamik Pada Komunikasi Seluler Dengan Algoritma Neural Network"

Copied!
9
0
0

Teks penuh

(1)

ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK PADA

KOMUNIKASI SELULER DENGAN ALGORITMA

NEURAL NETWORK

Diajukan untuk memenuhi salah satu persyaratan dalam menyelesaikan pendidikan sarjana (S-1) pada Departemen Teknik Elektro Sub Jurusan

Teknik Telekomunikasi Oleh :

110422018

SITI AMINAH

PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA EKSTENSI

DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(2)
(3)

ABSTRAK

Kemajuan teknologi telekomunikasi saat ini berkembang pesat. Hal ini

mengakibatkan pengguna jaringan telekomunikasi semakin meningkat, sementara

banwidth yang tersedia terbatas. Apabila trafik panggilan padat dan bandwidth

yang tersedia tidak dapat memenuhi seluruh permintaan panggilan, maka akan

mengakibatkan panggilan yang jatuh atau ditolak. Untuk menghindari panggilan

yang jatuh atau ditolak diperlukan suatu teknik pengalokasian kanal yang dapat

meminimalisasi jumlah panggilan yang ditolak dengan memaksimalkan

penggunaan kanal yang tersedia.

Tugas Akhir ini membahas pengalokasian kanal dinamik pada GSM

dengan menggunakan Algoritma Neural Network sebagai metode

penyelesaiannya. Dalam hal ini algoritma Neural Network digunakan sebagai

metode untuk mengimplementasikan channel assignment problem (CAP) pada

sistem komunikasi seluler. Dari analisis alokasi kanal dinamik ini dapat dilihat

dinamik terletak pada nilai call demand yang berubah.

Dari hasil pemodelan yang dilakukan diperoleh jumlah kanal yang dapat

dialokasikan pada inisialisasi sebesar 126 kanal dengan nilai call demand tertinggi

26 panggilan. Dengan nilai bobot cii=5 terdapat 111 panggilan yang ditolak.

Kemudian pada update 1 terdapat 96 panggilan yang ditolak dengan mengubah

bobot cii=6 tetapi hanya pada sel yang terblok, pada update 2 terdapat 80

panggilan yang ditolak dan nilai bobot cii diubah menjadi 6 hanya pada sel yang

terblocking. Pada update 3 tidak didapat lagi panggilan yang terblocking sehingga

dapat dikatakan sistem bekerja dengan baik atau optimal.

(4)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, atas

berkat rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas

Akhir ini.

Tugas Akhir dengan judul ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK

PADA KOMUNIKASI SELULER DENGAN ALGORITMA NEURAL

NETWORK dibuat untuk memenuhi syarat kesarjanaan di Jurusan Teknik Elektro,

Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara.

Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih yang

sebesar-besarnya kepada :

1. Bapak Ir. Surya Tarmizi Kasim, M.Si selaku Ketua Departemen Teknik

Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Rahmad Fauzi, ST. MT selaku Sekretaris Departemen Teknik Elektro

Universitas Sumatera Utara dan Dosen Pembimbing saya.

3. Dosen Pembanding yang membantu dalam penyempurnaan Tugas Akhir ini.

4. Seluruh staf pengajar di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik

Universitas Sumatera Utara yang telah memberi bekal ilmu kepada penulis

selama menjalani masa perkuliahan.

5. Seluruh karyawan di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas

Sumatera Utara, khususnya buat Bang Martin dan Bang Divo terima kasih atas

semua bantuannya.

6. Untuk ibu dan bapak tercinta H. Gacip Samsuri dan Hj. Roliana yang telah

memberi banyak dukungan, semangat, dan doa kepada penulis sehingga

penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini.

7. Untuk kakak tercinta Riyanti, S.Farm, Apt., abang tercinta Rifai, SE, dan

keponakan kecil bunda yang selalu menjadi bahan suka dan tawa bunda,

Khayla Aatifah dan Aizara Yumna Rifana.

8. Teman seperjuangan selama Tugas Akhir yaitu Isywalsyah Lani Putri Marbun

dan Elisabeth B. Siregar.

9. Sahabat-sahabat tercinta Florensa, Ade, Novi, Nabela, Winda dan lainnya.

10. Teman-teman Ekstensi Teknik Elektro Telekomunikasi stambuk 2011 :

(5)

tak disebut namanya terima kasih atas kebaikan yang diberikan kepada

penulis.

Penulis begitu menyadari bahwa di dalam penyusunan laporan Tugas Akhir

ini masih banyak terdapat kekurangan, oleh sebab itu penulis sangat

mengharapkan kritik dan saran yang dapat menyempurnakan laporan ini.

Medan, Mei 2014

Penulis

Siti Aminah

(6)

DAFTAR ISI

BAB III PERMODELAN ALOKASI KANAL DINAMIK DENGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK ... 30

3.1 Umum ... 30

3.2 Asumsi Yang Digunakan ... 31

3.3 Parameter Kerja Sistem ... 31

3.4 Algoritma Neural Network ……….. ... 33

BAB IV ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK DENGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK ... 39

4.1 Umum ... 39

4.2 Mekanisme Algoritma Neural Network... 39

(7)

4.5 Analisis Hasil Alokasi Kanal Dinamik……… 51

BAB V PENUTUP... 52

5.1 Kesimpulan ... 52

5.2 Saran ... 53

DAFTAR PUSTAKA ... 54 LAMPIRAN 1

(8)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Arsitekstur Komunikasi Seluler... 7

Gambar 2.2 Pola Sel (a)Sel Ideal, (b) Sel Real, (c) Sel Model ... 10

Gambar 2.3 Konsep Frekuensi Reuse ... 12

Gambar 2.4 Aturan Pemakaian i dan j pada Alokasi Frekuensi……….. .. 13

Gambar 2.5 Matriks dan Bentuk Layout Sel ... 20

Gambar 2.6 Strategi Frekuensi Exhaustive Assignment ... 21

Gambar 2.7 Komponen Neuron ... 22

Gambar 2.8 Model Neuron ... 23

Gambar 2.9 Arsitekstur Lapisan Tunggal ... 25

Gambar 2.10 Arsitekstur Lapisan Jamak……….. 26

Gambar 2.11 Arsitekstur Lapisan Kompetitif……….. 26

Gambar 3.1 Permodelan Sistem Pengalokasian Kanal ... 30

Gambar 3.2 Layout Area Kota Medan ... 31

Gambar 3.3 Flowchart pengalokasian kanal dengan algoritma Hopfield neural network ... 34

Gambar 4.1 Nilai call demand yang berubah dengan nilai tertinggi 36... . 49

Gambar 4.2 Alokasi kanal dengan call demand tertinggi 36... ... 49

Gambar 4.3 Nilai call demand yang berubah dengan nilai tertinggi 24... . 50

(9)

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Matriks Kompatibility C ………… ... 32

Tabel 3.2 Pola interferensi sel……… ... 33

Tabel 3.3 Tahapan pada algoritma neural network ………... ... 35

Tabel 3.4 Variabel yang dibutuhkan pada algoritma Neural Network ... 36

Tabel 4.1 Hasil urutan call demand pada 17 sel……….. 40

Tabel 4.2 Hasil inisialisasi pengalokasian kanal algoritma neural network.. 44

Tabel 4.3 Hasil pengalokasian dengan update1….………. 45

Tabel 4.4 Hasil pengalokasian dengan update2…….………. 46

Referensi

Dokumen terkait

Hipotesis penelitian ini adalah hasil belajar siswa melalui penerapan model pembelajaran STAD dengan metode eksperimen lebih baik dari pada hasil belajar siswa memalui penerapan model

Lingkup kompetensi dan materi yang dirumuskan pada KD mudah dibelajarkan oleh guru sesuai dengan gaya belajar peserta didik, karakteristik mata pelajaran,

[r]

pendidikan jasmani dan olahraga sepanjang hayat. h) Mempersaiapkan anak untuk dapat mengatasi kompetisi kompetisi, kemenangan atau kekalahan, kooperasi dan kolaborasi.

The antenna phase centers were determined by GPS techniques and incorporated to the point clouds as an additional point in the TLS reference system; next, the relative orientation

Uraikan perbedaan yang paling menonjol ketika seorang guru PJOK mengajar pada satuan pendidikan Sekolah Dasar, Sekolah Menengah Pertama dan Sekolah Menengah Atas2. Pada zaman

It also contains the cartographic material produced by a number of agencies or communities, the damage assessments made by different authorities (e.g. PDNA),

Coba analisis teknik gerak tentang keterlibatan otot-otot apa saja pada pelaksanaan smash bola voli yang didasakan pada tahapan smas bolavoli dimulai dari awalan, pelaksanaan, dan