Informasi Umum

Kode

21.04.460

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Informasi Lainnya

Abstraksi

Komunikasi optik merupakan salah satu teknologi telekomunikasi yang banyak digunakan karena kecepatan pengiriman datanya tinggi. Dalam perancangan sistem komunikasi fiber optik, banyaknya data yang harus diproses mengakibatkan waktu komputasi yang diperlukan menjadi lebih lama. Seiring dengan munculnya data science, penerapan Machine Learning pada sistem komunikasi fiber optik untuk memprediksi Quality of Transmission (QoT) dari sebuah jaringan mulai banyak dilakukan. Dengan Machine Learning, waktu komputasi yang diperlukan untuk memprediksi QoT sebuah jaringan dapat dilakukan dengan cepat dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Penelitian ini menganalisis dan memprediksi QoT dari sistem komunikasi fiber optik dengan menggunakan Machine Learning. Parameter QoT yang digunakan adalah Q-factor. Data yang digunakan untuk simulasi Machine Learning merupakan data sintetik yang diperoleh menggunakan software simulasi jaringan optik. Terdapat tiga algoritma Machine Learning yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Linear Regression (LR), Decision Tree (DT) dan Random Forest (RF).

Dari simulasi yang telah dilakukan, dapat dievaluasi bahwa penggunaan algoritma DT dan RF dapat diterapkan untuk memprediksi Q-factor dengan tingkat akurasi mencapai 99% untuk algoritma DT dan RF. Dan waktu komputasi yang diperlukan machine learning untuk memprediksi Q-faktor hanya sekitar 0.079 milisekon.

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama ALIFIA SAFRIDA ARINI
Jenis Perorangan
Penyunting Kris Sujatmoko, Brian Pramukti
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Kota Bandung
Tahun 2021

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi