Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan menganalisa kinerja integrasi metode akses inhibit and random multiple access (IRMA) dengan code division multiple access (CDMA) dan multi code CDMA yang disebut sebagai CDMA IRMA dan MC-CDMA IRMA, untuk diapalikasikan pada integrasi suara dan data dalam sistem komunikasi wireless. Kinerja yang akan dianalisa dinyatakan sebagai throughput dan outage probability. Pada CDMA IRMA, analisa kinerja dilakukan pada dua kondisi, yaitu : 1). Kanal dengan trafik data dan 2). Kanal dengan multi trafik. Kondisi trafik dimodelkan dan dianalisa dengan menggunakan "Markovian Process". Pada MC-CDMA IRMA, analisa akan dilakukan terhadap user data yang dibagi atas dua kelas dengan dibedakan atas nilai kecepatan transmisi yang diperlukan, yaitu data user kelas I denagan bit rate yang tinggi, dan data user kelas II dengan bit rate yang rendah.Hasil penelitian memperlihatkan bahwa throughput CDMA IRMA semakin tinggi apabila pentransmisian simultan data, kd ; pentransmisian simultan suara, kv ; processing gain data, nd dan processing gain suara, nv semakin besar, sedangkan outage probability akan semakin baik dengan p yang semakin besar. Throughput MC-CDMA IRMA semakin tinggi apabila jumlah kode, F dan processing gain, N semakin besar, sedangkan outage probability semakin baik dengan p yang semakin besar.

---

In this paper the performance of integration between inhibit and random multiple access (IRMA) with code division multiple access (CDMA) and multi code CDMA called as CDMA IRMA and MC-CDMA IRMA will be evaluated and analyzed. The performances are characterized as throughput and outage probability. CDMA IRMA and MC-CDMA IRMA use on voice and data integration, for CDMA IRMA, performance analysis is done for two conditions, namely : 1). Channel containing data traffic and 2). Channel containing multi traffic. Both channel conditions are modeled and analyzed using "Markovian Process". For MC-CDMA IRMA, the user data being analyzed is divided into two classes based on transmission rate needed, users of class I require transmission at a higher bit rate than those of class II.The research results that the throughput of CDMA IRMA increase as the value of number of simultaneous transmission data, kd; number of simultaneous transmission voice, kv ; data processing gain, nd and voice processing gain, nv, increase, while outage probability improves as the value of p increases. The throughput of MC-CDMA IRMA increases as the values of number of code, F and number of processing gain, N increases while the outage probability improves as the value of p increases."

"ABSTRAKFDDI, Fiber Distributed Data Interface merupakan standar jaringan dengan motode akses monggunsKan token ring pada jaringan dengan kecepatan tinggi (Hiigh Speed LAN), yang telah dibakukan dalam standar American National Standards Instiiule's (ANSI) Accredited Standards Committee (ASC) Task Group X3T9.5. Pada penelitian inl dibicarakan unjuk kerja (performance) FDDI pada jaringan dengan integrasi data dan suara, berdasarkan perhitungan-perhitungan secara analitis. Unjuk kerja (performance) diukur berdasarkan penundaan (delay) dan throughput dari Integrasi data dan suara pada jaringan serta jumlah terminal aktif yang dapat ditanganl. Integrasi data dan suara yang dimaksudkan disini adalah transmisi frame data dan frame suara dalam satu jaringan, dimana untuk transmisi data menggunakan transmisi Asynchronous dan untuk suara digunakan transmisi Synchronous. Semoga penelitian dapat meningkatkan pengertian dan pemahaman tentang standar jaringan FDDI khususnya mengenai integrasi data dan suara."

"Dalam Skripsi ini diintegrasikan layanan media data dan suara pada COMA Slotted Aloha. Diselidiki unjuk kerjanya ketika digunakan skema multicode COMA sebagai skema multirate untuk menyokong user-user yang membutuhkan transmisi dengan kecepatan yang berbeda. Dua kelas yang berbeda dari user-user data ditransmisikan bersama dengan suara. Unjuk kerja sistem integrasi suara dan data multicode COMA Slotted Aloha ditampilkan melalui throughput untuk kedua kelas media data dan probabil!tas outage untuk media suara. Untuk menghitung throughput dan probabilltas outage dibutuhkan perhitungan Bit Etror Rate (BER) yang akurat Ada dua metode untuk menghitung BER yakni standar Gaussian Approximation (GA) dan Improved Gaussian Approximation (IGA). Metode GA menghitung BER sistem denga:n mengabaikan adanya varian dari Multiple Access Interference (MAl) sedangkan IGA sebaiknya dan lebih mendekati keadaan sebenarnya. Hasil perhitungan metode GA sedikit lebih optimistik dibandingkan dengan metode IGA. Wa!aupun IGA sedikit lebih akurat karena lebih mendekati keadaan sebenarnya namun perhltungan menggunakan GA tetap bisa dlterima_ Hal ini disebabkan untuk jumlah user yang besar dan adanya noise sehingga level EI/Nc rendah hasil perhitungan BER kedua metode tidak jauh berbeda bahkan bisa dikatakan sama. Inilah alas an sering digunakannya GA dibandingkan IGA disamping GA bisa sedikit menyederhanakan perhitungan. Dalam skripsi ini digunakan perhitungan metode IGA untuk menganalisis unjuk kerja integrasi data dan suara multicode CDMA Slotted Aloha"

"Teknik Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA adalah suatu teknik dengan melakukan pengaturan terhadap transmission rate berdasarkan trafik yang ada. Teknik ini digunakan untuk meningkatkan throughput pada saat nilai throughput yang dilakukan oleh Slotted ALOHA DS - CDMA konvensional mengalami penurunan.Pada penelitian sebelumnya, Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA digunakan untuk mengevaluasi besarnya throughput data dimana transmission rate yang digunakan berubah secara simultan. Tetapi pada penelitian tersebut, sistem belum diintegrasikan oleh suara sehingga throughput yang didapat sangatlah baik.Pada Tesis ini dibahas mengenai performance dan throughput data dimana suara diintegrasikan terhadap sistem tersebut. Di penelitian ini, suara yang diintegrasikan pada sistem tersebut akan ditransmisikan dengan menggunakan transmissian rate pertama, dengan kata lain suara merupakan prioritas utama dalam sistem ini. Dengan adanya pengiriman suara terlebih dahulu, maka pengiriman data mengalami penundaan dan secara otomatis throughput data yang dihasilkan juga berpengaruh baik secara konvensional ataupun dengan Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA.Pada kondisi saat sistem mengirimkan data, throughput yang didapatkan adalah 29,412 bits/slot untuk Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA. Sedangkan pada saat sistem diintegrasikan dengan suara maka throughput yang didapat mengalami penurunan, yaitu 4,193 bit/slot. Untuk meningkatkan throughput, maka faktor-faktor pentransmisian simultan, trafik suara yang ditawarkan, dan faktor aktivitas harus mengalami perubahan. Pada saat nilai pentransmisian simultan ditingkatkan kv = 5, throughput yang didapat sebesar 7,661 bits/slot. Untuk trafik yang ditawarkan (Gv), semakin kecil nilai Gv semakin besar throughput. Untuk Gv = 10, throughput yang didapat adalah 21,503 bits/slot. Untuk nilai faktor aktivitas, faktor aktivitas sebesar 318 throughput yang didapat sebesar 4,193 bits/slot, tetapi untuk nilai faktor aktivitas sebesar 718, throughput yang dihasilkan sebesar 23,736bits/slot.Dengan adanya pengintegrasian suara, mengakibatkan sistem mengalami penurunan nilai throughput yang drastis. Dengan memperbaiki beberapa variabel suara dari sistem tersebut seperti nilai Kv, Gv, dan p, maka teknik Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA ini dapat digunakan dalam jaringan multimedia. Hal ini dapat dilihat dari perbandingan besarnya througput pada saat sistem diintegrasikan suara dengan throughput pada scat sistem hanya mentransmisikan data yang nilainya tidak terlalu signifikan satu sama lain.

---

The Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA is one method for controlling transmition rate for the channel that can be used. This method can improve the throughput when the value of conventional Slotted ALOHA DS -- CDMA is going down.

In last research, Adaptive Slotted ALOHA DS -- CDMA is used to evaluate the throughput for data using different transmition rate This research can make better throughput for data but it is not integrated to voice yet.

In this research will show the performance of data throughput that it is integrated by voice for Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA system.. The voice will be transmitted using first transmition rate. In other word, voice is first priority in this system. It's because the data transmition will be delayed and automatically the system will get effect for the throughput.

When the system transmits data packets, it got 29.412 bits/slot, for meanwhile when the system is integrated by voice, it's only 4.193bitslslot. For increasing the system performance, there are three factors that must be changed, voice simultant transmision (Kv), Voice traffic offered (Gv) and voice activity factor (p). When made the kv higher (kv = 5) it get 7.661 bits/slot. For Gv = 10, it is 21.503 bits/slot. It means the decrease of Gv, the throughput is higher. In this research, there are two values of voice activity factors p, they are 3/8 and 718. For 318, throughput is 4.143 bits/slot and for 7/8 is 23336 bits/slot.

The integration of voice into the system cause the decrease of throughput drastically. Some variable such as Kv, Gv and p must be changed to get better value of the throughput. From the results, the Adaptive Slotted ALOHA DS - CDMA technique can be implemented in multimedia network. It because, the value of throughput between the system only transmitted data and the system transmitted both, voice and data are not significant each other."

"Kebutuhan manusia dalam berbagai bidang terus mengalami peningkatan yang pesat untuk setiap waktunya. Untuk membantu memenuhi kebutuhan manusia tersebut, teknologi dan sistem informasi yang bersifat tepat, akurat, cepat, dan memberikan informasi yang baru sangatlah diperlukan. Namun seringkali untuk mendapatkan informasi baru dari sekumpulan data dan fakta tidaklah mudah karena diperlukan pengolahan data dan fakta tersebut terlebih dahulu. Apabila dalam proses pengolahan data dan fakta yang didapatkan hanyalah mengandalkan kerja manual dari manusia, maka bisa saja informasi baru yang ingin didapatkan tidak bisa diperoleh tepat pada waktunya. Dibutuhkan suatu metode dalam pengolahan data, yang dinamakan data mining, untuk dapat membantu menyelesaikan masalah ini. Ada berbagai macam algoritma yang dikenal dalam data mining. Masing-masing algoritma yang dibuat mempunyai keunggulannya masing-masing dalam pengolahan data tertentu. Sampai saat ini belum ada sebuah algoritma yang cocok dan ideal untuk memproses semua data yang ada. Pemilihan algoritma yang tepat untuk pengolahan suatu data dengan cirinya masing-masing adalah kunci dalam mendapatkan informasi baru yang tepat, cepat dan akurat. FIKUI Mining adalah sebuah aplikasi untuk pemrosesan data dimana pada aplikasi ini menggabungkan beberapa algoritma yang sudah dikembangkan oleh tim pengembang sebelumnya. Ada 3 metode secara keseluruhan yang tergabung dalam aplikasi FIKUI Mining ini yaitu Association, Classification, dan Clustering. Hasil penelitian dan pengembangan FIKUI Mining ini diharapkan bisa memberikan kontribusi dalam bidang data mining, baik dalam pemanfaatan secara langsung pada kehidupan nyata maupun untuk pengembangan kedepannya.

---

Human needs in every aspect are growing fast. To fulfill those human needs, a fast and accurate technology information system is much needed. Nevertheless, gathering new information from raw data and fact is not a simple thing to do because before we can get the information, we need to process data and fact. If we only depend on human work in processing the data, the new information may not up to date anymore. A method, called data mining, is needed to process the data to solve this problem. There are some algorithms which are well-known in data mining. Each algorithm has its own advancement in processing each kind of data. Until now, there isn't one single algorithm which is suitable for all kind of data. The selection of algorithm is the key to gain the accurate information. FIKUI Mining is an application to process data. This application gathers few algorithms that already developed by the previous developer. There are 3 methods which are integrated in FIKUI Mining. There are Association, Classification and Clustering. The result from this research and development of FIKUI Mining are to give some contributions in data mining field for its direct using in real life or for the future development."