Oleh: Ridwan Najmi Fauzi TTNR4

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Advertisements

Sistem Tunggu (Delay System)
Konsep Trafik Semester 5.
REKAYASA TRAFIK Pertemuan Kedua Rekayasa Trafik By Ade Nurhayati.
Salah satu tujuan perhitungan trafik
Teknik Elektro STTA Yenni Astuti, S.T., M.Eng.
Distribusi Probabilitas ()
Delay System II. Tutun Juhana – ET3042 ITB 2 Sistem Antrian M/M/m Kedatangan panggilan : Poisson arrival Service time : exponentially distributed Jumlah.
Sistem Delay (Sistem Antrian/Delay System)
QUIZ 2: Jelaskan apa yang disebut dengan sistem komunikasi data remote job entry dan berikan contoh! Jelaskan apa yang disebut dengan noise, berikan.
Simulasi Antrian Ipung Permadi, S.Si, M.Cs.
Rekayasa Trafik Telkom/Elektro /Universitas Gunadarma
EL372 Rekayasa Trafik Tutun Juhana – Lab. Telematika – EE Dept. ITB
Pendahuluan Rekayasa Trafik
JARINGAN & REKAYASA TRAFIK ( EL 3146 ) B A B IV
DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 2
JARINGAN & REKAYASA TRAFIK ( EL 3146 ) B A B III
Model matematik trafik
Distribusi Variable Acak Kontinu
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Probabilitas dalam Trafik
Pendahuluan Rekayasa Trafik
Trafik Luap.
Rekayasa Trafik, Sukiswo
Trafik Luap (Overflow Traffic)
Variasi Traffic dan Konsep Jam Sibuk
Pengukuran trafik dan Peramalan Trafik
Proses Kedatangan dan Distribusi Waktu Pelayanan
Variasi Trafik dan Konsep Jam Sibuk
Model Sistem dan Model Trafik
Tutorial 6 SISTEM ANTRIAN.
Model Trafik.
Konsep Dasar Trafik.
Model Antrian.
Single Channel Single Server
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Pendahuluan Rekayasa Trafik
ET 3042 Rekayasa Trafik Telekomunikasi Konsep Trafik
DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK
Single Channel Single Server
Pendahuluan Rekayasa Trafik
Proses Kedatangan dan Distribusi Waktu Pelayanan
Distribusi Probabilitas
SISTEM ANTREAN Pertemuan 11
Mata Kuliah REKAYASA TRAFIK TELEKOMUNIKASI ( B a b 6 ) Dosen : Ir
Proses Kedatangan dan Waktu Layanan
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Tutun Juhana – Lab. Telematika – EE Dept. ITB
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Model Extended Erlang B
Loss System.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
Mata Kuliah REKAYASA TRAFIK TELEKOMUNIKASI ( B a b 5 ) Dosen : Ir
Beberapa Teori yang Berhubungan dengan Trafik Telepon Trafik Luap
Rekayasa Trafik Telkom/Elektro /Universitas Gunadarma
Tele Traffic Traffic Engineering Kuliah ke 2.
Trafik Luap.
Waiting Line & Queuing Theory Model
Teori Antrian.
Pendahuluan Rekayasa Trafik
KONSEP TRAFIK DAN GRADE OF SERVICE
Model dan Simulasi Distribusi Poisson Veni Wedyawati, S.Kom, M.Kom.
Model matematik trafik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Rekayasa Trafik -Terminologi Trafik-
Kapasitas Sel dan Reuse
3 October 2019 Model Trafik MODEL TRAFIK. 3 October 2019 Model Trafik MODEL TRAFIK.
Transcript presentasi:

Oleh: Ridwan Najmi Fauzi TTNR4 TEORI DISTRIBUSI Oleh: Ridwan Najmi Fauzi TTNR4

Distribusi Probabilitas Distribusi Poisson Distribusi Erlang Distribusi Engset

Distribusi Poisson Beberapa asumsi pada distribusi Poisson: Jumlah sumber panggilan tak terhingga Jumlah saluran yang menumpang panggilan tak terhingga Pola pendudukan kanal eksponsif negatif Kedatangan panggilan acak dengan rata-rata jumlah panggilan yang datang konstan - Harga mean = harga variansi = mean jumlah saluran yang diduduki selama 1 jam, dalam 1 jam pengamatan = jumlah Erlang (intensitas trafik)

Persamaan distribusi Poisson Dimana : P(n) = probabilitas n buah saluran diduduki n = jumlah saluran diduduki A = intensitas trafik rata- rata dalam waktu t

Distribusi Erlang Beberapa asumsi pada distribusi Erlang: (1) Jumlah sumber panggilan tak terhingga Jumlah saluran yang menumpang panggilan tak terhingga Kedatangan panggilan acak dengan rata-rata jumlah panggilan yang datang konstan Pola pendudukan kanal eksponsif negatif

Beberapa asumsi pada distribusi Erlang: (2) Harga mean = harga variansi = mean jumlah saluran yang diduduki selama 1 jam, dalam 1 jam pengamatan = jumlah Erlang (intensitas trafik) Apabila semua saluran sedang terpakai maka panggilan berikutnya tidak dapat dilayani (hilang/loss) Semua saluran bebas selalu dapat diduduki oleh panggilan yang datang

Persamaan distribusi Erlang n = jumlah saluran yang tersedia A = intensitas trafik rata- rata Saat n saluran diduduki, P(n) adalah nilai probabilitas dari trafik yang hilang Jadi, P(n) = GOS (Grade Of Service)

CONTOH Misal : N = 3 , Intensitas (A) = 3

Distribusi Engset Sumber panggilan lebih banyak daripada jumlah kanal yang disediakan Banyaknya sumber panggilan & kanal adalah terbatas

Persamaan distribusi Engset Dimana  = Intensitas panggilan S-n = kanal yang tersisa (masih bebas)

SEKIAN dan TERIMA KASIH..