Analisis Extrinsic Information Transfer (EXIT) chart dapat digunakan untuk memilih dan merancang channel coding terbaik sesuai dengan kanal, karena karakteristik sebuah sistem bisa diketahui secara visual. Accumulator codes dapat dikombinasikan dengan channel coding maupun demapping untuk mendapatkan tingkat kesesuaian kurva terbaik sehingga memberikan koreksi error secara maksimal. Akan tetapi, sampai saat ini closed-form expression untuk kurva EXIT Accumulator codes belum ada, sehingga menyulitkan analisis berbagai jenis channel coding maupun demapping yang dikombinasikan dengan Accumulator codes. Tugas Akhir ini mengusulkan sebuah closed-form expression untuk kurva EXIT Accumulator dengan berbagai doping rate ($P$), sehingga bermanfaat untuk analisis berbagai jenis channel coding maupun blok komunikasi yang menggunakan soft likelihood ratio.
Tugas Akhir ini melakukan simulasi sistem iterative decoding untuk mengkonfirmasi usulan kurva EXIT Accumulator codes. Hasil simulasi tersebut digunakan sebagai rujukan closed-form expression yang valid untuk berbagai level signal-to-noise power ratio (SNR) dan nilai $P$. Closed-form expression yang diusulkan kemudian diperoleh melalui analisis pertukaran mutual information antara check node dan variable node Tanner graph decoder menggunakan kanal binary erasure channel (BEC).
Tugas Akhir ini berhasil membuat sebuah closed-form expression untuk kurva EXIT Accumulator codes dengan berbagai level SNR dan nilai $P$. Tugas Akhir ini mendapatkan bahwa setiap kenaikan nilai $P$ menyebabkan lemahnya kemampuan Accumulator codes dalam mengoreksi error yang ditandai dengan tidak tercapainya titik mutual information (1,1). Hasil Tugas Akhir ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan dan penelitian channel coding maupun demapping di masa depan, termasuk membantu pengembangan artificial intelligence (AI) untuk decoding dan demapping.