ALIF YUDHA GHIFARI, NIM 132022007 (2026) PENGEMBANGAN MODEL ECC-33 ADAPTIF MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM UNTUK PREDIKSI PATH LOSS DI LINGKUNGAN PERKOTAAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALEMBANG.

Preview	Text 132022007_BAB 1_DAFTAR PUSTAKA....pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
	Text 132022007_BAB 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (557kB)
	Text 132022007_BAB 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (410kB)
	Text 132022007_BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (728kB)
	Text 132022007_BAB 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (672kB)
	Text 132022007_DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (346kB)
	Text 132022007_LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (205kB)
	Text 132022007_COVER_SAMPAI_TERAKHIR.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Perkembangan teknologi komunikasi seluler membutuhkan kualitas jaringan yang baik agar proses komunikasi dan pertukaran informasi dapat berlangsung secara optimal. Salah satu faktor yang memengaruhi kualitas jaringan adalah path loss, yaitu besarnya pelemahan daya sinyal selama propagasi dari pemancar menuju penerima. Model ECC-33 merupakan salah satu model empiris yang dapat digunakan untuk memprediksi path loss, tetapi parameter standar pada model tersebut belum tentu sesuai dengan karakteristik lingkungan perkotaan tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model ECC-33 Adaptif dengan melakukan optimasi parameter menggunakan Genetic Algorithm (GA) sehingga diperoleh model yang lebih sesuai dengan karakteristik data pengukuran di lingkungan perkotaan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data hasil pengukuran path loss melalui drive test sebagai data pembanding terhadap hasil prediksi model ECC-33. Proses optimasi Genetic Algorithm dilakukan dengan mencari kombinasi parameter bobot (w_1) sampai (w_5) yang mampu meminimalkan kesalahan antara hasil prediksi dan hasil pengukuran. Hasil optimasi menghasilkan parameter (w_1)= 0,3700), (w_2) = 0,463041), (w_3)=-0,5920), (w_4)=0,0046), dan (w_5)=-0,591049). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ECC-33 konvensional menghasilkan nilai MAE sebesar 135,48 dB, MSE sebesar 18.559,66 dB², dan RMSE sebesar 136,23 dB. Setelah dilakukan optimasi menggunakan Genetic Algorithm, nilai tersebut menurun menjadi MAE sebesar 9,68 dB, MSE sebesar 133,42 dB², dan RMSE sebesar 11,55 dB. Dengan demikian, penerapan Genetic Algorithm mampu menurunkan kesalahan prediksi secara signifikan dan meningkatkan kesesuaian model ECC-33 terhadap data pengukuran. Model ECC-33 Adaptif hasil optimasi dapat digunakan sebagai pendekatan yang lebih sesuai untuk prediksi path loss pada lingkungan perkotaan.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	ECC-33, Genetic Algorithm, path loss, lingkungan perkotaan, drive test, optimasi parameter.
Subjects:	Programming
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Elektro (S1)
Depositing User:	Mahasiswa Fakultas Teknik
Date Deposited:	14 Sep 2026 03:27
Last Modified:	14 Sep 2026 03:27
URI:	http://repository.um-palembang.ac.id/id/eprint/37435

Actions (login required)

View Item