ANALISIS QUALITY OF SERVICE JARINGAN INTERNET 4G DENGAN PARAMETER THROGHPUT, DELAY DAN JITTER PADA KECAMATAN SEULIMEUM KABUPATEN ACEH BESAR
Bibliographic record
Abstract
Pengujian penelitian ini adalah untuk mengetahui sifat jaringan seluler di wilayah Kecamatan Seulimeum Aceh Besar, dengan melakukan penelitian pengukuran berdasarkan sinyal jaringan provider Telkomsel, Tri, dan XL Axiata dengan analisis Quality of Service (QoS) dengan mencakup estimasi batas throughput, delay, dan jitter menggunakan aplikasi nPerf. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metodologi pendekatan survei lapangan untuk menentukan area dengan kapasitas untuk berfungsi sebagai situs pengamatan yang ditunjuk untuk memantau kecepatan, keandalan, dan integritas konektivitas internet. Hasil penelitian ini menunjukkan kualitas yang dihasilkan throughput secara keseluruhan di wilayah Kecamatan Seulimeum Aceh Besar, yaitu dengan rata-rata 67.90 Mbps, menunjukan bahwa kualitas throughput termasuk kedalam indeks 4 dan kategori sangat bagus menurut standar TIPHON. Kualitas yang dihasilkan delay secara keseluruhan di wilayah Kecamatan Seulimeum Aceh Besar, yaitu dengan rata-rata 110 ms, menunjukan bahwa kualitas delay termasuk kedalam indeks 4 dan kategori sangat bagus menurut standar TIPHON. Dan kualitas yang dihasilkan jitter secara keseluruhan di wilayah Kecamatan Seulimeum Aceh Besar, yaitu dengan rata-rata 182 ms, menunjukan bahwa kualitas jitter termasuk kedalam indeks 2 dan kategori sedang menurut standar TIPHON. Jika di tinjau analisis secara keseluruhan Quality of Service pada ketiga provider di wilayah Kecamatan Seulimeum Aceh Besar, termasuk kedalam indeks 3 dan kategori memuaskan menurut standar TIPHON.
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) | 0.006 | 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".