Analisis Optimasi Komunikasi Pada Jaringan Gprs Untuk Pelanggan Berbasis Automatic Meter Reading (AMR) Di PT. PLN (Persero) UP3 Bandung
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan kemajuan teknologi yang sangat berperan dalam melakukan aktivitas diberbagai bidang. Oleh karena itu, PT. PLN (Persero) UP3 Bandung melakukan metering, yang salah satu komponen penting untuk mengukur besaran daya yang digunakan oleh pelanggan dalam satuan kilo watt hour (kWH), dilakukan dengan berbasis Automatic Meter Reading (AMR) menggunakan komunikasi seluler jaringan GPRS. Pada Tugas Akhir ini menganalisa perancangan optimasi komunikasi pada jaringan General Packet Radio Service (GPRS) untuk pelanggan berbasis Automatic Meter Reading (AMR) di PT. PLN (Persero) UP3 Bandung dengan jenis permasalahan pada sistem komunikasinya, yaitu Init Modem / Fail, Connect, dan Login Time Out. PT. PLN (Persero) UP3 Bandung membutuhkan jaringan yang stabil dalam kondisi apapun dalam melakukan metering menggunakan website AMICON. Perancangan optimasi jaringan komunikasi sistem AMR pada penelitian Tugas Akhir ini berfokus pada segi coverage planning, dengan mengusulkan skenario physical tuning pada ketiga jenis permasalahan komunikasi sistem AMR. Pada perancangan yang dilakukan menggunakan software Atoll yang membantu dalam optimasi jaringan pada pelanggan yang mengalami permasalahan sistem komunikasi AMR. Didapatkan hasil optimasi untuk parameter RxLev pada permasalahan Init Modem / Fail sebesar -74,91 dBm, yang pada kondisi eksisting didapatkan -91,69 dBm. Selanjutnya pada permasalahan Connect didapatkan hasil optimasi sebesar -73,72 dBm, yang sebelum optimasi didapatkan nilai -89,44 dBm. Dan untuk permasalahan Login Time Out, mendapatkan nilai optimasi sebesar -74,72 dBm, sedangkan sebelum dilakukan optimasi didapatkan nilai -94,14 dBm. Untuk parameter RxQual pada setiap permasalahan sistem komunikasi AMR, didapatkan nilai 1 pada kondisi eksisting, maupun hasil optimasi jaringan GPRS. Selanjutnya pada parameter Throughput peningkatan nilai setelah dilakukan optimasi jaringan GPRS dengan permasalahan Init Modem / Fail, senilai 21 kbps dengan sebelum dilakukan optimasi didapatkan 19 kbps. Pada permasalahan Connect dan Login Time Out, nilai Throughput tetap pada nilai 20 kbps pada kondisi setelah dan sebelum dilakukan optimasi. Kata Kunci: Sistem AMR, Jaringan GPRS, Coverage Planning.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.006 |
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".