Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknologi komunikasi tanpa kabel masa depan dituntut untuk mampu melayani aplikasi multimedia termasuk informasi suara dan data berkecepatan tinggi. CDMA adalah salah satu teknologi yang dapat diaplikasikan dan telah dibuktikan sebagai teknik akses jamak yang mampu untuk menyediakan berbagai macam kebutuhan layanan tersebut.Pada tesis ini akan dibahas analisa throughput dan kapasitas sistem multi sel dan multi kelas CDMA. Sistem multi sel dianalisa sampai dengan dua tier sedangkan sistem multi kelas dibagi menjadi 2 trafik yaitu kelas-1 untuk layanan suara dan kelas-2 untuk layanan data. Kinerja sistem dihasilkan dari perhitungan throughput untuk layanan kelas-2 dan perhitungan BER untuk layanan kelas-1. Analisa kapasitas dan throughput didasarkan pada pengaruh dari variasi kecepatan chip, kecepatan bit dan faktor aktivitas.Hasil analisa menunjukkan, dengan kecepatan chip yang lebih besar dapat memperbaiki BER yang dibutuhkan oleh tiap layanan informasi serta dapat meningkatkan kapasitas dan throughput sistem pada saat kondisi trafik padat. Sebaliknya, kecepatan bit yang lebih besar akan menurunkan kapasitas dan throughput total sistem. Semakin besar faktor aktivitas akan menaikkan throughput namun menurunkan kapasitas total sistem. Pengaruh interferensi pada sistem multi sel dan multi kelas dapat menurunkan throughput dan kapasitas total dari trafik informasi yang ditawarkan.

---

The future technology of wireless technology of wireless communication system must be able to serve a multimedia application, included voice and high speed data information. DS-CDMA is one of communication technology which can used and have been proved as technique of multiple access that capable to provide this service requirement.In this thesis, analysis of throughput and capacity are proposed for multi cell and multi class CDMA system. System of multi cell analyzed until two tier and system of multi class divided two classes of traffic that are class-1 far voice and class-2 for data services. Performance measurement is obtained in respect of throughput for class-2 traffic and BER for class-1 traffic . Analysis of throughput and capacity according to the effect of variable quality of services, chip rate, bit rate and activity factor.The result show that with larger chip rate can maintain the required BER of each information and achieve the capacity and throughput in high traffic condition. Otherwise, with larger bit rate will decrease total throughput and capacity. With larger activity factor will decrease total capacity but can increase throughput of system. The effect of interference in multi cell and multi class system can decrease throughput and total capacity of offered information traffics."

"Beras merupakan bahan pangan pokok bagi masyarakat Indonesia. Biasanya masyarakat Indonesia memilih beras berdasarkan varietas karena masing-masing varietas memiliki karakteristik cita rasa, tekstur, dan aroma yang berbeda-beda. Pada aspek kesehatan, masyarakat dapat memilih beras berdasarkan teknik budi daya, yaitu organik atau anorganik. Namun, pada saat ini belum ada instrumen yang mampu mengidentifikasi varietas dan teknik budi daya beras. Penelitian ini dirancang untuk membuat sistem pengenalan varietas dan teknik budi daya beras berbasis citra hiperspektral dengan rentang panjang gelombang 400 – 1000 nm. Sistem dirancang menggunakan multi-output multi-class dengan arsitektur AlexNet. Dalam proses pembangunan sistem, citra yang masuk ke dalam sistem disegmentasi menjadi bagian kecil yang disebut sebagai region of interest (ROI). Penelitian ini melakukan eksperimen variasi ukuran ROI sebesar 32x32, 36x36, dan 40x40. Hasil akurasi pengujian yang cukup baik diperoleh dari model multi-output dengan ukuran ROI 40x40. Hasil akurasi pengujian yang diperoleh adalah sebesar 95,14% untuk output varietas dan 96,43% untuk output teknik budi daya. Melalui eksperimen ini, sistem multi-output multi-class berbasis citra hiperspektral terbukti mampu mengidentifikasi varietas dan teknik budi daya beras sekaligus.

---

Rice is a staple food for Indonesian people. Usually, they choose rice based on varieties because each variety has different characteristics of taste, texture, and aroma. In health aspect, they can choose rice based on cultivation techniques such as organic or conventional. However, at this time there is no instrument that can identify variety and cultivation technique of rice. This research is designed to create a recognition system of both variety and cultivation technique based on hyperspectral image with a wavelength range of 400 – 1000 nm. The system is designed using multi-output multi-class with AlexNet architecture. In the system development process, the images that enter the system are segmented into small parts called region of interest (ROI). This study conducted an experiment with ROI variation size of 32x32, 36x36, and 40x40. A good test results are obtained from ROI size of 40x40. The test accuracy results are 95.14% for variety ouput and 96.43% for cultivation technique output. Through this experiment, a multi-output multi-class system based on hyperspectral image was proven to be able to identify variety and cultivation technique of rice at the same time."

"This book describes efforts to improve subject-independent automated classification techniques using a better feature extraction method and a more efficient model of classification. It evaluates three popular saliency criteria for feature selection, showing that they share common limitations, including time-consuming and subjective manual de-facto standard practice, and that existing automated efforts have been predominantly used for subject dependent setting. It then proposes a novel approach for anomaly detection, demonstrating its effectiveness and accuracy for automated classification of biomedical data, and arguing its applicability to a wider range of unsupervised machine learning applications in subject-independent settings."