Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
Tri Kushartadi
"Teknologi Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) telah mengalami perkembangan pesat, di mana beberapa vendor telah meningkatkan kapasitas per frekuensi hingga mencapai 1 Tbps (Tera Bit Per Second). Dalam tesis ini, penelitian dilakukan untuk menentukan pola data yang digunakan oleh engineer guna mencapai hasil yang optimal dengan menggunakan kecerdasan buatan. Penelitian ini berfokus pada simulasi jaringan DWDM di Microsoft di Amerika Utara, yang melibatkan beberapa repeater dan mempertimbangkan berbagai faktor yang terjadi dalam jaringan tersebut. Dengan menggunakan data hasil performansi lapangan, ditemukan data yang paling optimal untuk jaringan DWDM tersebut. Dengan mencapai kinerja Q-Factor yang baik, diperoleh juga margin pada jaringan berdasarkan perhitungan kabel optiknya. Estimasi kinerja Q-Factor dapat diperoleh melalui fungsi regresi linear yang bergantung pada perangkat yang dilalui dalam jaringan, seperti Transponder, EDFA, dan media transmisi berupa serat optik. Data hasil pengukuran merupakan data perubahan daya transmisi pada sisi penguat, yang menyebabkan perubahan daya per kanal pada setiap transponder di sisi penerima. Setiap perubahan nilai kinerja Q-Factor pada setiap kanal dianalisis polanya menggunakan machine learning. Data tersebut akan dilakukan proses pelatihan berulang kali guna meminimalkan kesalahan dan mencapai kinerja Q-Factor yang lebih baik. Secara keseluruhan, hasil yang dicapai dalam tesis ini membentuk dasar bagi skema pemodelan kinerja Q-Factor yang akurat serta mendapatkan nilai Q-Factor yang optimal. Hasil penelitian ini memberikan wawasan tentang penggunaan machine learning di masa depan dalam perencanaan jaringan optik DWDM.
This research investigates the development of DenseWavelength Division Multiplexing (DWDM) technology inconjunction with 6G technology to meet the growing demands forhigh-speed data transmission. Vendors have significantlyincreased the capacity per channel enabling speeds of up to 1 Tera Bit Per Second. The Q-Factor is one of the indicators thatdetermines the quality of the optical system. Q-Factor plays acrucial role in evaluating these technological advancements. Inactual practice, engineers need to conduct manual field tests toobtain the Q-factor value. Engineers must calibrate the equipmentmanually onsite. This procedure is time consuming and inefficient. Machine learning can be used to calculate and forecast the Qfactor quickly and automatically. This study designs a machine learning algorithm to forecast the Q-factor value based on the equipment parameters in the field. This study evaluates 4 machine learning algorithms. The data used is obtained from the Microsoft optical network in North America. The Decision tree model archives the best results with an impressive accuracy of 99.5% and low mean squared error (MSE) of 0,00104. The proposed algorithm achieved better results than the previous research."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Anari, Ali
"This book contains an Excel-based solution to this problem, applying principles of the authors, 'profit system model' of the firm that enables forecasts of trends in sales, expenditures, profits and other business variables. The program, called FIRM, which runs on Windows with Microsoft Excel 2010, useshistorical time series of total sales, total costs, and total assets of the firm from its financial statements (income statements and balance sheets), estimates relationships among these variables, and then employs the estimated relationships to forecasts trends in these vital business variables. Featuring step-by-step case examples, the goal is to equip business managers and students with easy-to-use tools for understanding and forecasting trends in important business variables, thereby empowering them to make better business decisions."
New York: Springer, 2012
e20396799
eBooks Universitas Indonesia Library