V.2.4 PROBABILITAS BLOCKING LEE GRAPHS

dokumen-dokumen yang mirip
Bab III Metoda Taguchi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

REGRESI DAN KORELASI

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

LEVELLING 1. Cara pengukuran PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Poliban Teknik Sipil 2010LEVELLING 1

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

Inflasi dan Indeks Harga I

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

Bab 3 Metode Interpolasi

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Solusi Numerik Persamaan Transport

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

B a b 1 I s y a r a t

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

IV. METODE PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

Definisi Integral Tentu

Outline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1

UKURAN PEMUSATAN DATA

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

BAB 5 OPTIK FISIS. Prinsip Huygens : Setiap titik pada muka gelombang dapat menjadi sumber gelombang sekunder. 5.1 Interferensi

Penyelesaian Persamaan Non Linier

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

IV. METODE PENELITIAN

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

REGRESI LINIER SEDERHANA

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk

Barisan Dan Deret Arimatika

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

STATISTIKA SMA (Bag.1)

LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret)

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

Statistika Inferensial

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

LANGKAH-LANGKAH PENENTUAN SUATU BARISAN SEBAGAI SUATU GRAFIK DENGAN DASAR TEOREMA HAVEL-HAKIMI. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang.

Himpunan Kritis Pada Graph Caterpillar

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

1 Departemen Statistika FMIPA IPB

Transkripsi:

V.2.4 PROBABILITA BLOCKIG LEE GRAPH 1. Pada keyataaya o blockig switch hampir tidak perah disyaratka bagi komuikasi telepo. 2. Disai peralata setral telepo adalah sedemikia rupa sehigga pada jam sibuk haya sejumlah kecil permitaa sambuga yag megalami blockig / kegagala. 3. Ukura kegagala diyataka dega : Faktor rugi B : Persetase trafik yag gagal dibadig total trafik yag ditawarka. Misal : Faktor rugi B = 2 %, artiya : Trafik yag ditawarka = 30 Erlag Trafik yag gagal = 0,02 x 30 Erlag = 0,6 Erlag 30 Erlag 29,4 Erlag B = 2% Gbr.V-10 : Faktor rugi B pada suatu alat sambug Probabilitas blockig B : Persetase sambuga yag gagal disebabka tidak cukupya peragkat / alat sambug yag tersedia. Misal : Bila suatu square matrix puya ilet =128 maka : Prob.blockig B = 0,0% bila total crosspoit x = 7.680 Prob.blockig B = 0,2% bila total crosspoit x = 7.168 x=7.680 30 Erlag 30 Erlag B = 0,0% x=7.168 30 Erlag 29,94 Erlag B = 0,2% Gbr.V-11 : Probabilitas blockig pada suatu alat sambug 4. Masalah: V-11

BERAPA TOTAL KEBUTUHA CROPOIT UTK PROBABILITA BLOCKIG TERTETU? V.2.4.1 PROBABILITA BLOCKIG 1 TAHAP : -WITCH a. ILET =6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 OUTLET = 6 b. p Gbr.V-12 : Gambar bagi perhituga 1 tahap pace witchig: Kofigurasi switchigya Diagram probabilitasya Utuk kofigurasi switchig yag terdiri dari 1 tahap seperti pd Gbr.V- 12 : = jumlah salura dalam berkas p = Probabilitas salura dalam keadaa sibuk q = Probabiltas salura dalam keadaa bebas = 1 p Maka : Probabilitas blockig B = p = (1-q ) (V-4) Cotoh: Bila suatu alat sambug dega ilet berupa berkas dari 5 salura puya ilet utilizatio p = 0,2 maka tetukalah : a. Jumlah crosspoit x b. Besarya peawara trafik A V-12

c. Trafik sisa yag tidak dapat dilayai R d. Trafik yag dapat dilayai Y Peyelesaia : a. Jumlah crosspoit x = (-1) = 20 b. Besarya peawara trafik A = p = 0,2 x 5 Erlag = 1,0 Erlag c. Probabilitas blockig B = ( 0,2 ) 5 = 0,32 10-3 d. Trafik sisa yag tidak dapat ditampug R = B A = 0,32 10-3 1,0 = 0,32 merlag e. Trafik yag dapat dilayai Y = A R = 0,968 Erlag = 968 merlag V.2.4.2 PROBABILITA BLOCKIG 3 TAHAP : -WITCH / array / array k / k array / k xk kx 1 /x/ 1 a. xk 2 /x/ kx 2 xk / /x/ kx / p p p p p p p p 1 b. p p p p Gbr.V-13: Gambar pace witch k3 tahap : -witch Kofigurasi -switch Diagram probabilitas -witch Gbr.VIII-5 : Kofigurasi switchig 1 tahap dimaa: Utuk kofigurasi switchig yag terdiri dari 3 tahap seperti pada Gbr.V- 13 dapat dihitug besarya probabilitas blockig B yag terjadi, yaki : Probabilitas blockig B = { 1 ( 1- p/β ) 2 } k. (V-5) dimaa : = Jumlah salura masuk dalam array tahap 1 V-13

k = Jumlah array tahap 2 p = Probabilitas salura dalam keadaa sibuk = Ilet utilizatio = peggua jala masuk q = 1 p = Probabiltas salura dalam keadaa bebas p = p / β = Probabilitas iterstage lik dalam keadaa sibuk β = k / = pace expasio = Faktor ekspasi -witch q = 1-p = Probabilitas iterstage lik dalam keadaa bebas COTOH PERHITUGA : Bila kofigurasi 3 tahap -witch puya =128, =8, k=5 da p=0,1 maka : a. Hituglah jumlah crosspoit dari kofigurasi tersebut. b. Tetuka probabilitas blockig yag terjadi. c. Hitug kebutuha crosspit agar kofigurasi switchig mejadi oblockig. d. Tetuka jumlah crosspoit yag harus ditambahka utuk mecapai kodisi o blockig tersebut. e. Tetuka jumlah trafik yag ditawarka f. Besarya trafik yag tidak dapat dilayai. Peyelesaia : a. Jumlah crosspoit x = 2 k + k (/) 2 = 2 x 128 x 5+5 (128/8) = 2.560 b. Probabilitas blockig yag dialami : β = k / = 5 / 8 = 0,625 B = { 1 ( 1- p/β ) 2 } k = { 1 ( 1-0,1 / 0,625 ) 2 } 5 = { 1 ( 1-0,16) 2 } 5 = { 1 ( 0,84) 2 } 5 = 0, 002 = 0,2 % c. Kebutuha crosspoit pada kodisi o blockig : x (mi) = 4 { (2) 1/2 1 } = 4 x 128 { ( 256 ) ) 1/2 1 } = 7.680 d. Peambaha crosspoit utuk mecapai kodisi o blockig : = 7.680 2.560 = 5.120 e. Jumlah trafik yag ditawarka : A = p x = 0,1 x 128 Erlag = 12,8 Erlag. f. Besarya trafik yag tidak dapat dilayai : R = B x A = 0,002 x, Erlag = 0,0256 Erlag V-14

KEIMPULA : Agar sisa trafik R = 0,0256 Erlag dapat dilayai, maka jumlah crosspoit harus diaikka mejadi 3 kali lipat, yaki dari 2.560 mejadi 7.680. Kometar.???. Tabel V-1: DIAI 3 TAHAP PACE WITCH DG ILET UTILIZATIO P = 0,1 k β x ( B=0,2% ) x ( B = 0,0% ) 128 8 5 0,625 2.560 7.680 ( k=15) 512 16 7 0,438 14.336 63.488 (k=31) 2.048 32 10 0,313 81.920 516.096 (k=63) 8.192 64 15 0,234 491.520 4,2 juta ( k=127) 32.768 128 24 0,188 3,1 juta 33 juta (k=255) 131.072 256 41 0,160 21,5 juta 268 juta (k=511) Tabel V-2: DIAI 3 TAHAP PACE WITCH DG ILET UTILIZATIO P = 0,7 k β x ( B=0,2% ) x ( B = 0,0% ) 128 8 14 0,625 7.168 7.680 ( k=15) 512 16 22 0,438 45.056 63.488 (k=31) 2.048 32 37 0,313 303.104 516.096 (k=63) 8.192 64 64 0,234 2,1 juta 4,2 juta ( k=127) 32.768 128 116 0,188 15,2 juta 33 juta (k=255) 131.072 256 215 0,160 113,0 juta 268 juta (k=511) V-15

V.2.4.3 PROBABILITA BLOCKIG 5 TAHAP : -WITCH Dari tabel VIII-1 da tabel VIII-2 terlihat bahwa total crosspoit masih tetap besar meskipu sudah dega perhituga blockig. Jumlah crosspoit masih dapat dikuragi bila tahapa switchig dirobah dari 3 tahap mejadi 5 tahap sebagaimaa terlihat pada Gbr.VIII- 14. Kofigurasi switchig 5 tahap diperoleh dega memecah tahap 2 dari kofigurasi switchig 3 tahap 1 xk 1 2 xk 2 / 1 2 x / 1 2 k 2 x 2 k 1 x 1 Tahap2 Tahap3 Tahap4 Tahap 1 Tahap5 Gbr.VIII-14: Kofigurasi pace witch 5 tahap: -witch Dega megguaka 5 tahapa pace witch maka total crosspoit mejadi meuru dibadig dega kebutuha pada 3 tahap, hal maa dapat terlihat dari hasil perhituga utuk =32.768, B=0,002 da p=0,1 dimaa :. Utuk 1 tahap -witch : total crosspoit x = 33,0 juta Utuk 3 tahap -witch : total crosspoit x = 3,1 juta Utuk 5 tahap -witch : total crosspoit x < 2,0 juta V-16

p 2,k 2 p 2,k 2 p, p 1,k 1 p 1,k 1 p, 6 6 Gbr.V-15: Diagram probabilitas pace witch 5 tahap: -witch Utuk kofigurasi switchig yag terdiri dari 5 tahap seperti pada Gbr.VIII-15 aka diperoleh : Probabilitas blockig B = [ 1 { 1 (q 1 ) 2 2 {1 (1- q 2 ) k2 } ] k1 6).(VIII- dimaa: k 1 = 2 1 1 k 2 = 2 2-1 q 1 = 1 p 1 q 2 = 1 p 2 p 1 = p ( 1 /k 1 ) = ilet utilizatio tahap 2 da tahap 5 p 2 = p ( 1 / k 1 ) ( 2 /k 2 ) = ilet utilizatio tahap 3 da tahap 4. V.2.5 PROBABILITA BLOCKIG JACOBAEU V-17

Jacobaeus memberika aalisis yag lebih teliti dari Lee Graphs, disebabka beda asumsi yg diguaka keduaya, yaki: Utuk dimesi switchig yag besar dega multi stage, probabilitas blockig atar tahapa aka salig mempegaruhi, sehigga probabili-tas blockig total aka mejadi semaki besar. emaki bayak litasa yag sibuk, semaki sedikit jala keluar yag tersedia. Berdasar pertimbaga tersebut maka probabiltas blockig utuk 3 tahap space switchig meurut Jacobeaus: Probabilitas blokig B = { (!) 2 / k! (2-k)! } { p k (2-p) 2-k 7) (V- dimaa: B = Probabilitas blockig 3 tahap space switch : -witch = jumlah ilet dari array tahap 1 = jumlah outlet dari array tahap 3 k = jumlah array tahap 2 p = ilet utilizatio Pada tabel V-4 diperlihatka perbadiga probabilitas blockig dari Lee da Jacobeaus utuk -witchig dega =512, =16 da p=0,7. Tabel V-4: PROBABILITA BLOCKIG LEE DA JACOBEAU DARI -WITCHIG DEGA =512, =16 DA P=0,7. 140,87 55,48 10-15,9 8 10-116 1,00 02,2 k ( B (Lee) B(Jacobeaus) V-18

Tabel V-5: PROBABILITA BLOCKIG LEE DA JACOBEAU DARI -WITCHIG DG =512, =16 DA P=0,1. o k β B (Lee) B(Jacobeaus) 1. 6 0,375 97,0 10-4 2,7 10-2 2. 3 0,500 2,8 10-4 8,6 10-4 3. 10 0,625 4,9 10-6 1,5 10-5 4. 12 0,750 5,7 10-8 1,4 10-7 5. 14 0,875 4,0 10-10 7,8 10-10 6. 16 1,000 2,9 10-12 2,9 10-12 V.2.-6 FOLDED FOUR WIRE WITCH 1. Multiple switch dapat dipakai utuk komuikasi 1 arah / 2 arah ( 2 kawat / 4 kawat ) 2. Kedua litasa dpt diperlihatka secara jelas karea yg satu merupaka pecermia yag laiya sebagaimaa pada Gbr.V-16. Kodisi semacam ii disebut juga sebagaig folded matrix, yaki litasa forward merupaka pecermia dari litasa backward. Ilet ke 6 Outlet ke 6 Array ke 3 3 3 Array ke 3 (6,4) (4,6) 4 4 (3,7) (7,3) 7 7 (15,4) (4,15) Ilet ke 11 Outlet ke 11 Array ke 15 15 15 Ilet ke 15 (11,7) (7,11) Gbr.V-16: Folded pace witch sebagai litasa komuikasi 2 arah V-19