Pulau Jawa merupakan salah satu daerah rawan gempa bumi dan memiliki populasi penduduk yang padat. Dalam hal ini pemerintah diharuskan untuk memberikan perhatian lebih pada penanggulangan bencana khusunya di pulau jawa. Maka dari itu penelitian ini hadir untuk mengetahui dampak gempa bumi berdasarkan tingkat keparahannya dengan cara melakukan klasterisasi data pesebaran dampak bencana gempa bumi (2012 - 2021) dari Badan Nasional Penanggunlangan Bencana (BNPB) menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dari penelitian ini ditemukan bahwa dampak bencana dapat dibagi menjadi 4 klaster. Klaster 1 memiliki dampak bencana paling banyak meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, jembatan, dan kios. Klaster ini memiliki Mean Absolute Error (MAE) senilai 0,017, Mean Square Error (MSE) senilai 0,002, standar deviasi senilai 0,255 dan variance senilai 0,065. Klaster 2 meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, pada korban menderita, mengungsi, kerusakan rumah dan fasilitas ibadah. Klaster ini memperoleh MAE senilai 0,053, MSE senilai 0,011, standar deviasi senilai 0,249 dan variance senilai 0,062. Klaster 3 meliputi korban luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah dan kantor. klaster ini memperoleh MAE senilai 0,102, MSE senilai 0,039, standar deviasi senilai 0,212 dan variance senilai 0,045. Klaster 0 memiliki dampak bencana paling sedikit meliputi kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, dan kios. klaster ini memperoleh MAE sebesar 0,021, MSE senilai 0,005, standar deviasi senilai 0,251 dan variance senilai 0,063.
The frequency independent antenna has become a major driver of intensive research and development of spiral antennas in generating large bandwidth. In this paper, a new approach will be adopted that will identify and analyze the wideband spiral antenna design with its various properties and look for opportunities for the application of various forms of novel advanced spiral antennas with improved performance. The results of identification and analysis increasingly show that the improvement of spiral antenna performance is highly dependent on design optimization; and continuous assessment of how techniques, methods, and experiments are possible for the performance improvement of existing spiral antenna properties.
<p>Dalam sebuah perusahaan penyedia layanan jaringan internet, di tuntut untuk memiliki<br />kulitas jaringan <em>high availability</em> dan <em>high reliability</em>. Dalam mendukung kualifikasi<br />jaringan internet terbaik maka salah satunya perlu menjaga kestabilan bandwidth<br />internet pelanggan. Salah satunya menjaga kepadatan traffic data pada jaringan internet.<br /><em>Congestion</em> merupakan pengumpulan paket data yang melebihi kapasitas bandwidth<br />yang tersedia padasebuah link, hal ini memberikan dampak penurunan kinerja jaringan<br />internet. Permasalahan di atas dapat di selesaikan salah satunya dengan menerapkan<br />penggunaan metode <em>link aggregation</em> dan teknologi <em>load balance</em>. Pada penelitian ini<br />penulis menerapkan metode <em>link aggregation</em> yang digunakan dalam merancang<br /><em>redundancy link</em> dan <em>load balance</em> dalam membuat skema membagi traffic untuk<br />penyeimbang beban berdasarkan <em>src address</em> dan <em>src port</em>, serta <em>dst address</em> dan <em>dst</em><br /><em>port.</em> Dari hasil pengujian penggunaan <em>link aggregation</em> dan <em>load balance</em> pada<br />penenlitian ini dapat membantu menjaga kestabilan throughput dengan nilai pengukuran<br />sebesar 10GB dengan standart MTU (<em>Maximum Transmission Unit</em>) yang menandakan<br />hasil test pengukuran paket data terbesar yang dapat di transmisikan melalui sebuah<br />jaringan.</p><p><br /><em><strong>Keyword</strong> : link aggregation, load balance, congestion, MTU</em></p>
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.