Analisa Perencanaan Backhaul Untuk Jaringan Long Term Evolution (LTE) Dikota Yogyakarta
Notice bibliographique
Résumé
Pelayanan telekomunikasi sangat berperan penting dalam kehidupan modern. Perkembangan Teknologi LTE dikota sangat besar. Selaku Operator Memerlukan adanya backhaul yang handal namun juga efisien dari transmisi maupun dari segi kapasitas. Backhaul adalah suatu jalur yang menghubungkan dari suatu Base Station ke Base Station lain atau dari suatu Base Station ke core network untuk mengambil trafik dari Base Station tersebut.Pada Penelitian ini Membahas tentang analisa perencanaan backhaul untuk jaringan Long term Evolution di kota Yogyakarta. Dengan menggunakan Microwave sebagai teknologi Backhaul. Penelitian ini membahas Mengenai Perencanaan jaringan Long Term Evolution dengan Frekuensi 1800 MHz agar dapat Mengakomodasi Trafik di kota Yogyakarta dengan Menggunakan Perencanaan Capacity Maupun Coverage. Pada hasil perencanaan Jaringan Long Term Evolution menggunakan Frekuensi 1800 MHz Nilai Rereference Signal Receive Power (RSRP) didapat dari hasil simulasi dari Parameter Long Term Evolutin adalah adalah rata-rata sebesar -75.66 dBm Sedangkan Pada Perencanaan Backhaul Menggunakan Teknologi Microwave diperoleh rata-rata daya terima >-78 dBm dan nilai Availability >99,999% untuk link dibawah jarak <1,7km. Sehingga dapat diambil Kesimpulan Bahwa Backhaul Dengan Teknologi Microwave Pada penelitian ini bekerja dengan baik dan Optimal. dapat menghubungkan Jaringan LTE di Kota Yogyakarta dengan Jarak <1,7 km. Perencanaan ini dilakukan menggunakan atoll 3.3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».