TUGAS PENGOLAHAN SINYAL CERDAS

REVIEW ARTIKEL

Identifikasi Nominal Pecahan Uang Kertas Rupiah

Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor

(MK-NN)

Disusun Oleh

I KADEK SUSILA SATWIKA

1491761028

PROGRAM PASCASARJANA

TEKNIK ELEKTRO

UNIVERSITAS UDAYANA

2015

Peningkatan peran mobile station memaksa para provider telekomunikasi berlomba-

lomba untuk mengembangkan infrastruktur guna meningkatkan kualitas pelayanan. Salah

satunya adalah dengan menambah jumlah BTS guna meningkatkan radius jangkauan sinyal

coverage suatu jaringan. Maka dari itu perlu sebuah metode untuk merencanakan posisi

sebuah BTS di suatu wilayah agar mendapatkan hasil yang maksimal dengan biaya yang

seminal mungkin. Salah satu metode yang diterapkan dalam paper ini adalah metode

clustering Fuzzy C-Means dan metode optimasi Mesh Adaptive Direct Search (MADS). Akan

tetapi pada tulisan ini akan dibahas secara detail mengenai metode clusteringnya saja, yaitu

metode Fuzzy C-Means untuk mengoptimasi peletakan BTS.

Metode Clustering Fuzzy C-Means merupakan sebuah metode clustering yang sering

digunakan dalam proses clustering, karena dapat memberikan hasil yang halus dan cukup

efektif untuk meningkatkan homogenitas tiap cluster yang dihasilkan. Fuzzy C-Means

didasarkan atas ukuran densitas (potensi) titik-titik data dalam suatu ruang (variabel). Konsep

dasar dari Fuzzy Clustering adalah menentukan daerah-daerah dalam suatu variabel yang

memiliki densitas tinggi terhadap titik-titik di sekitarnya.

Pada paper ini pertama adalah menentukan fitur data yang nantinya akan dijadikan

data set. Fitur yang dibangkitakan dalam paper ini adalah fitur jumlah BTS yang dibutuhkan.

Ada 2 metode untuk menentukan kebutuhan BTS. Pertama berdasarkan perbandingan luas

wilayah dan coverage maksimum BTS, kemudian kedua berdasarkan perbandingan jumlah

penduduk dan jumlah maksimum kanal BTS.

Berdasarkan perbandingan luas wilayah dan coverage maksimum BTS, diasumsikan

coverage maksimum BTS adalah 1,5 km dan Luas wilayah yang dijadikan obyek penelitian

adalah 100 km2.

100 Km2

(π∗1.5 ) Km2 =14.147

Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka didapat jumlah BTS yang diperlukan untuk 100

km2 adalah 15 BTS.

Kemudian berdasarkan perbandingan jumlah penduduk dan kanal BTS, diasumsikan

terdapat 1000 orang penduduk dengan kapasitas 1 BTS memiliki 32 channel. 2 channel

dialokasikan untuk cadangan, sehingga diasumsikan 30 channel.

100030

=33.333

Berdasarkan hasil perhitungan tersebut maka didapat jumlah BTS yang diperlukan untuk

1000 orang penduduk adalah 34 BTS.

Penentuan jumlah BTS dapat dilakukan menggunakan 2 cara diatas yaitu berdasarkan Luas

wilayah dan densitas pelanggan di suatu wilayah. Dalam penelitian ini dipilih jumlah BTS

yang terbanyak yaitu 34 BTS, yang berdasarkan 1000 orang penduduk.

Kemudian setelah membangkitkan fitur-fitur data, selanjutnya melakukan proses

clustering menggunakan Fuzzy-C Means. Langkah-langkah dalam proses Fuzzy C-Means

adalah:

1. Tentukan jumlah kelompok.

Dalam penelitian ini jumlah kelompok adalah jumlah BTS yang diperlukan yaitu 34.

2. Pilih salah satu data sebagai sentroid untuk setiap kelompok.

3. Hitung nilai centroid dari masing-masing cluster (kelompok)

C ij=∑l=1

M

(u ij)w

x lj

∑l=1

M

(u il)w

Dimana :

M = Jumlah data

W = Bobot pangkat

Uil = Nilai derajat keanggotaan data xi ke cluster ci