STUDI KASUS PERHITUNGAN KUALITAS FIELD STRENGTH PADA PERENCANAAN PENYIARAN TV DIGITAL DVB-T2 DI WILAYAH PADANG DAN PARIAMAN
Bibliographic record
Abstract
Operator TV Digital harus bisa memberikan layanan yang terbaik terhadap penyewa dan pemirsa di wilayah-wilayah layanan dalam zona layanannya sesuai komitmen pada saat seleksi penyelenggaraan multipleksing. Pelayanan yang diberikan diantaranya dengan memberikan kualitas sinyal penerimaan (field strength) yang bagus di wilayah-wilayah layanannya.Tujuan penelitian pada tugas akhir ini adalah melakukan proses perhitungan field strength prediction untuk mengetahui kuat sinyal dari suatu wilayah test point dan wilayah perencanaan untuk kemudian dianalisis dengan menggunakan simulasi Radio Planning sofware. Berdasarkan hasil perhitungan diketahui bahwa terdapat 9 wilayah dari 11 wilayah (81,8 %) yang mendapat hasil perhitungan field strength diatas 45,402 dBμV/m, yang berpengaruh terhadap kualitas video. Wilayah yang mempunyai kualitas video baik sekali (Field Strength 110 – 80 dBμV/m) adalah wilayah Padang kota dan Jl. Indarung. Wilayah yang mempunyai kualitas video baik Field Strength 80 – 60 BμV/m) adalah wilayah Tugu Perjuangan, wilayah Teluk Bagan, wilayah Lubuk Begatung, wilayah Padang Kota, wilayah Siguntur, wilayah Pasar mbacang, wilayah yang mempunyai kualitas video cukup baik (Field Strength 60 – 45 dBμV/m) adalah wilayah Lubuk Kalung dan wilayah yang tidak dapat menerima sinyal video (Field Strength dibawah 45 dBμV/m adalah wilayah Pariaman dan Kampung Ladang. Kata kunci : multipleksing, coverage area, field strength prediction
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".