Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTesis ini telah memaparkan suatu pengembangan terhadap penelitian sebelumnya tentang penentuan threshold kapasitas yang pada penelitian ini dilakukan terhadap utilisasi power resource Node-B. Terjadinya kegagalan aksesibilitas pada jaringan 3G terhadap utilisasi power resource yang telah digunakan saat ini tidak menjamin pencapaian customer experience dalam kualitas secara maksimal. Adapun keputusan yang dilakukan dalam hal ini adalah melalui ekspansi Node-B yang secara ekonomi akan menambah biaya investasi. Penelitian dimulai dengan melakukan identifikasi latar belakang keputusan ekspansi berdasarkan kinerja jaringan melalui pemilihan threshold dari utilisasi power resource. Metode Analisis Probabilitas Risiko Uji Non-Parametrik digunakan dalam pengujian terhadap empat alternatif yang dihitung dengan tujuan mengetahui alternatif mana yang memiliki risiko bisnis investasi minimum. Hasil dari penelitian ini berupa waktu yang tepat dalam keputusan melakukan ekspansi yaitu pada agregasi utilisasi mean dengan threshold sebesar 90%.

---

ABSTRACTThis thesis has described a development of the previous studies of determining the threshold capacity in this study conducted on a power resource utilization Node-B. Accessibility failure on the 3G network to power resource utilization that have been used at this time does not guarantee the achievement of customer experience in maximum quality. The decisions made in this terms is through the expansion of Node-B that will add cost of the investment in economy side. The study began by identifying a background of expansion decisions based on network performance through the election threshold of power resource utilization. Risk Probability Analysis Method of Non-Parametric Test used in four-alternative test calculation in order to know which alternative that has the minimum investment business risk. Results of this research is the right time in the decision of Node-B expansion that is in mean power utilization with threshold of 90%."

"

Metode THD-Tricluster merupakan analisis triclustering dengan pendekatan berbasis biclustering. Pada metode THD-Tricluster digunakan nilai Shifting-and-Scaling Similarity untuk membentuk bicluster terlebih dahulu dan dilanjutkan dengan membentuk tricluster. Nilai SSSim menggunakan Shifting-and-Scaling Correlation untuk mendeteksi adanya  korelasi antaranggota dengan pola pergeseran dan penskalaan serta koherensi antarwaktu dan membandingkannya dengan nilai threshold. Metode THD-Tricluster dilakukan pada data respon pengobatan terapi interferon-beta pada pasien sklerosis ganda. Skenario optimal adalah skenario dengan nilai coverage terkecil yaitu saat menggunakan nilai threshold tertinggi. Pada skenario tersebut diperoleh dua jenis tricluster yaitu tricluster yang memiliki kumpulan gen pada pasien yang responsif dan pasien yang tidak responsif terhadap terapi. Perbedaan kumpulan gen pada kedua tricluster dapat digunakan oleh para ahli medis untuk mengembangkan pengobatan terapi  untuk meningkatkan tingkat keresponsifan pasien sklerosis ganda terhadap terapi tersebut.

---

The THD-Tricluster method is a triclustering analysis with a biclustering-based approach. The THD-Tricluster method uses the Shifting-and-Scaling Similarity value to form a bicluster first and shows it by forming a tricluster. The SSSim value uses Shifting-and-Scaling Correlation to use an interface with shifting and scaling patterns as well as intertemporal coherence and compares it with the threshold value. The THD-Tricluster method was performed on treatment response data to interferon-beta therapy in multiple sclerosis patients. The optimal scenario is a scenario with a coverage value scenario that uses the highest threshold value. In this scenario, there are two types of tricluster, namely the tricluster which has a collection of genes in responsive patients and patients who are not responsive to therapy. Differences in gene pools in the two tricluster can be used by medical professionals to develop IFN-β therapeutic treatments to increase the responsiveness of multiple sclerosis patients to these therapies.

"