Analisa Perencanaan Backhaul Untuk Jaringan Long Term Evolution (LTE) Dikota Yogyakarta
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".