Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pengukuran quality of experience (QoE) layanan voice over internet protocol (VoIP) dan/atau voice over LTE (VoLTE) merupakan suatu kewajiban bagi operator telekomunikasi yang dinyatakan dengan nilai MOS. Pengukuran QoE saat ini dilakukan dengan menggunakan metode intrusif, baik secara subyektif maupun obyektif dimana metode ini membutuhkan banyak sumber daya serta biaya. Pada penelitian ini diusulkan suatu metode non-intrusif untuk perhitungan QoE dengan menggunakan model prediksi MOS yang berbasiskan pada parameter quality of service (QoS) jaringan yaitu packet loss, delay, dan jitter. Penelitian ini menggunakan 2 jenis codec yaitu AMR 12,2 dan iLBC yang masing-masing digunakan pada VoLTE dan proyek WebRTC milik Google. Penggunaan kedua codec tersebut bertujuan untuk mengetahui dapat atau tidaknya QoE dari layanan VoLTE maupun VoIP secara umum dimodelkan. Berdasarkan sampel pada pengujian di laboratorium, diperoleh model prediksi MOS sebagai fungsi packet loss dan standar deviasi jitter. Pada penelitian ini, dengan menggunakan model prediksi MOS yang dihasilkan sebelumnya, dapat diperoleh penghematan CAPEX maupun OPEX bagi operator telekomunikasi dalam mengukur QoE VoLTE. ...... Quality of experience measurement of voice over internet protocol (VoLTE) and/or voice over LTE (VoLTE) service is an obligation for telecommunication operators which represent by MOS score. QoE measurement currently performed using subjective and/or objective intrusive method in which these methods require a lot of resources and costs.On this research proposed a non-intrusive method to measure QoE using MOS prediction model based on network quality of service (QoS) which are packet loss, delay, and jitter.This research use 2 types of codec, those are AMR 12,2 and iLBC which used for VoLTE and Google’s WebRTC project respectively.The use of these 2 types of codec aims to determine whether the QoE of VoLTE and VoIP service in general can be modeled or not. Based on semaples of laboratory test, it could be obtained MOS prediction model as a function of packet loss and standard deviation of jitter. On this research, by using MOS prediction model generated previously, can be obtained CAPEX and OPEX saving for telecommunication operators on VoLTE QoE measurement.

Abstrak :
ABSTRAK
Pada sistem kendali konvensional, batasan-batasan seperti amplitudo dan slew rate sinyal kendali tidak diperhitungkan pada proses pengendalian. Hal ini tentu dapat menyebabkan hasil kendali menjadi kurang baik, terutama jika terjadi pemotongan paksa terhadap sinyal kendali sebelum masuk ke plant. Untuk mengatasi hal tersebut dirancanglah suatu pengendali MPC. Dengan MPC, keluaran proses yang akan datang dapat diprediksi dan batasan-batasan yang ada tidak diabaikan sehingga keluaran sistem menjadi bagus. Selain keluaran sistem menjadi bagus, adanya batasan juga dapat membuat kinerja alat menjadi optimal.

Pada skripsi ini, sistem yang akan dikendalikan dengan metode MPC dengan constraints adalah Coupled-Tank Control Apparatus PP-100. Model yang digunakan pada perancangan pengendali berbentuk ruang keadaan yang didapat dengan menggunakan metode Kuadrat Terkecil berdasarkan pada data masukan dan data variabel keadaan alat. Masukan sistem adalah tegangan pompa pada tangki pertama dan keluaran yang akan dikendalikan adalah ketinggian air pada tangki kedua.

Dari uji eksperimen terbukti bahwa metode pengendali MPC dengan constraints memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode Aturan Kendali Kenaikan. Hal tersebut dapat terlihat dari tanggapan sistem, dimana tanggapan sistem dengan menggunakan metode MPC lebih cepat serta tidak adanya overshoot maupun undershoot pada keluaran sistem saat terjadi perubahan nilai trayektori acuan.

---

ABSTRACT
In conventional control system, constraints, such as amplitude and slew rate of input signal are not computed in control process. This matter of course can make the control result become worst, especially when force cutting occur to input signal before it enters to the plant. To solve those problems, a MPC controller is designed. With MPC, process output can be predicted and the existence of constraints will not be ignored and, as the result, it makes output system become well. Besides improve output system quality, the existence of the constraints can also make the device works at optimum condition everytime.

In this following final thesis, system that will be controlled with MPC with constraints method is Coupled-Tank Control Apparatus PP-100. Model that is used in controller design has state space form. This model is got by use Least Squares method based on input and state variable data. Input system is pump in first tank and output that will be controlled is water level in second tank.

Experiments prove that MPC with constriants give better result than Incremental Control method. With MPC, system response become faster and there are no overshoot nor undershoot when the set point change.