dasar telekomunikasi - slide week 3 informasi
TRANSCRIPT
![Page 1: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/1.jpg)
Modul ke:
Fakultas
Program Studi
Dasar TelekomunikasiInformasi
Beny Nugraha, MT, M.Sc
03
FAKULTAS TEKNIK
TEKNIK ELEKTRO
![Page 2: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/2.jpg)
Definisi
• Apakah informasi dan bagaimana mengukurnya?
• Mana yang memuat ‘lebih banyak’ informasi?–Besok matahari akan terbit– Saya dapat lotere
• ‘nilai’ informasi ~ surprise, unexpectedness, uncertainty
![Page 3: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/3.jpg)
Definisi
• Informasi adalah data yang telah diolah menjadi sebuah bentuk yang berarti bagi penerimanya dan bermanfaat dalam mengambil keputusaan saat ini atau mendatang.
• Sistem pengolahan informasi mengolah data menjadi informasi atau lebih tepatnya, sistem pengolahan data dari bentuk tak berguna menjadi berguna atau informasi bagi penerimanya.
![Page 4: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/4.jpg)
Definisi
• Istilah ”data” dan ”informasi” sering salah tukar pemakaiannya.
• Data adalah bahan baku yang diolah untuk memberikan informasi.
• Informasi dihubungkan dengan pengambilan keputusan
• Karena itu informasi dapat dianggap memiliki tingkat lebih tinggi dan aktif dari pada data.
![Page 5: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/5.jpg)
Ciri-Ciri Informasi
• Benar atau salah. Ini dapat berhubungan dengan realitas atau tidak. Bila penerima informasi yang salah mempercayainya, akibatnya sama seperti yang benar.
• Baru. Informasi dapat sama sekali baru dan segar bagi penerimanya.
• Tambahan. Informasi dapat memperbaharui atau memberikan tambahan baru pada informasi yang telah ada.
![Page 6: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/6.jpg)
Ciri-Ciri Informasi
• Korektif. Informasi dapat menjadi suatu koreksi atas informasi salah atau palsu sebelumnya.
• Penegas. Informasi dapat mempertegas infomasi yang telah ada. Ini masih berguna karena meningkatkan persepsi penerimanya atas kebenaran informasi tersebut.
![Page 7: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/7.jpg)
Nilai Informasi
Ya X TidakBENAR X SALAH
TRUE X FALSEON X OFF
HITAM X PUTIHNYALA X PADAM
YES X NO1 X 0
• Semua hal di atas hanya mampu membedakan 2 hal, seperti halnya BIT (Binary Digit)
![Page 8: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/8.jpg)
Nilai Informasi
• 2 BIT dapat membedakan 4 hal:
![Page 9: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/9.jpg)
Nilai Informasi
• 3 BIT dapat membedakan 8 hal:
![Page 10: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/10.jpg)
Nilai Informasi
• n BIT dapat membedakan 2n hal:
![Page 11: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/11.jpg)
Nilai Informasi
• ASCI = American Standard Code for Information Interchange
![Page 12: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/12.jpg)
Contoh Perhitungan Nilai Informasi
![Page 13: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/13.jpg)
Nilai Informasi Lainnya
• 1000 bit 1 Kilobit 1 Kb• 1000 Kb 1 Megabit 1 Mb• 1000 Mb 1 Gigabit 1 Gb• 1000 Gb 1 Terrabit 1 Tb• 1 Byte 1 B = 8 bit
![Page 14: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/14.jpg)
Kapasitas Informasi (Bit Rate)• 1 bit per second 1 bps• 1000 bit per second 1 kbps• 1000 kbps 1 Mbps• 1000 Mbps 1 Gbps
![Page 15: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/15.jpg)
Kapasitas Informasi (Bit Rate)• Faktor yang mempengaruhi kapasitas
informasi:– Lebar Pita Frekuensi (Bandwidth/B)– Kualitas saluran (dinyatakan dengan Signal to Noise
Ratio, S/N atau SNR)• Rumus kapasitas informasi menurut Shannon:
C = B log2 (1 + S/N) [bps]
PR#3:Jelaskan pengaruh bandwidth dan kualitas saluran terhadap kapasitas informasi!
![Page 16: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/16.jpg)
Batasan Kemampuan Transmisi• Signal yang diterima tidaklah sebaik signal
yang dikirimkan, ini karena biasanya suatu sistem telekomunikasi memang dibatasi kemampuannya oleh:– Power dari signal yang tersedia.– Latar belakang noise yang tak dapat dielakkan
serta keharusan untuk membatasi bandwidth.– Performance dari tiap-tiap sistem tidaklah sama.
![Page 17: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/17.jpg)
Detection Theory
Dicetuskan oleh Norbert Wiener.• Wiener meneliti dengan cara : Jika diketahui
suatu signal kemudian ditambahkan dengan noise yang ada, lalu bagaimanakah kita memperkirakan keadaan signal tersebut pada waktu sebelum dan sesudah diterima. Penelitian ini dilakukan pada ujung penerima saja.
![Page 18: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/18.jpg)
Teori Informasi
Dicetuskan oleh Claude Shannon.• Jika diketahui suatu berita, lalu diteliti
bagaimana berita tersebut dapat terwakilkan sedemikian rupa sehingga dapat membawa informasi melalui suatu sistem yang diberikan dengan keterbatasan − keterbatasannya. Dengan cara ini yang dipentingkan bukan signalnya, melainkan informasinya yang terkandung didalam signal tersebut.
![Page 19: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/19.jpg)
Teori Informasi
Bagian dasar teori informasi:• Pengukuran dari informasi• Kapasitas saluran komunikasi untuk
menyalurkan informasi• Penyandian (coding) sebagai cara untuk
mendayagunakan saluran agar dapat berkapasitas penuh.
![Page 20: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/20.jpg)
Simbol & Jaringan Informasi• Informasi diwakili oleh simbol-simbol, dimana
jika “p” adalah kemungkinan terjadinya suatu simbol maka nilai informasinya didefinisikan sebagai berikut:
Menurut Hartley: log p [Hartley]Menurut Shannon: log2 p [bit]
![Page 21: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/21.jpg)
Simbol & Jaringan Informasi• Hartley memakai basis 10 untuk pengukuran
tadi dan satuan nilai informasi tadi diberi nama “hartley”.
• Shannon mengusulkan agar basis 2 yang dipakai, mengingat bahwa simbol biner adalah simbol yang paling mendasar dan dipakai dalam sistem komunikasi digital dewasa ini. Satuan yang dipakai adalah ”bit” (binary digit).
![Page 22: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/22.jpg)
Entropi Sumber Berita
• Jika suatu sumber berita menghasilkan dua simbol dengan kemungkinan masing-masing p1 dan p2 (dimana p1 + p2 = 1), maka nilai entropi dapat dihitung menggunakan shannon’s theory:
![Page 23: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/23.jpg)
Tabel Nilai Informasi:
• Dengan demikian, jumlah nilai informasi untuk keseluruhan (N) simbol adalah :
−Np1 log2 p1 - Np2 log2 p2
SimbolJumlah
Simbol Dalam Berita
Nilai Informasi Setiap Simbol
Jumlah Nilai Informasi
I Np1 - log2 p1 - Np1 log2 p1
II Np2 - log2 p2 - Np2 log2 p2
![Page 24: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/24.jpg)
Tabel Nilai Informasi:
• Entropy sumber berita didapatkan:H = − p1 log2 p1 – p2 log2 p2 [Bit/simbol]
SimbolJumlah
Simbol Dalam Berita
Nilai Informasi Setiap Simbol
Jumlah Nilai Informasi
I Np1 - log2 p1 - Np1 log2 p1
II Np2 - log2 p2 - Np2 log2 p2
![Page 25: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/25.jpg)
Contoh Soal
![Page 26: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/26.jpg)
Contoh Soal
![Page 27: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/27.jpg)
Contoh Soal
![Page 28: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/28.jpg)
Kapasitas Saluran
• Jika H adalah entropy sumber berita dan B adalah jumlah simbol yang dihasilkan setiap detik maka ‘source rate’ atau laju volume informasi adalah HB bit/detik.
• Jika C merupakan kapasitas saluran, yaitu laju informasi maksimum yang dapat ditransmisikan melalui saluran tersebut, maka teori Shannon dapat dirumuskan sebagai berikut: “ Apabila HB lebih kecil dari C maka dapat dicari suatu cara penyandian sedemikian rupa sehingga informasi dapat ditransmisikan dengan kesalahan yang berarti“.
![Page 29: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/29.jpg)
Kapasitas Saluran
• Shannon dapat merumuskan C jika bandwidth dan S/N saluran diketahui.
• S/N = Signal to noise ratio yang menentukan kualitas dari telekomunikasi.
• Dalam teori pencuplikan (sampling) disebutkan bahwa saluran yang memiliki bandwidth W Hz sanggup mentransmisikan cuplikan-cuplikan yang frekuensinya 2W cuplikan per detik.
![Page 30: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/30.jpg)
Kapasitas Saluran
• Contoh: Asumsi bahwa setiap cuplikan dapat mengambil salah satu dari m tingkat (level) yang sama kemungkinannya.
• Saluran tadi, dengan demikian akan sanggup mentransmisikan informasi dengan laju: C = 2W log2 m bit/detik.
![Page 31: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/31.jpg)
Kapasitas Saluran
• Keterbatasan dalam saluran komunikasi biasanya secara dominan dipengaruhi oleh hadirnya derau.
• Untuk white noise (derau putih) dengan distribusi normal, Shannon telah menurunkan bahwa kapasitas saluran menjadi: C = W log2 (1 + S/N) bit/detikDimana W adalah bandwidth saluran dan S/N adalah signal to noise ratio.
![Page 32: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/32.jpg)
Kapasitas Saluran
• Rumus C = W log2 (1 + S/N) bit/detikMemiliki syarat:– Kecepatan maksimum tadi (C) akan menghasilkan
kesalahan transmisi yang tak berarti apabila dipakai cara penyandian yang tepat.
– Teknik penyandian menghendaki agar informasi dikirim dalam blok-blok yang panjang memakai gelombang yang menyerupai derau.
– Derau dalam saluran bersifat putih dengan distribusi normal.
![Page 33: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/33.jpg)
Kapasitas Saluran
• Kesimpulan dari rumus: Laju informasi yang dihasilkan oleh sumber informasi (dalam bit/detik) haruslah lebih rendah dari kapasitas saluran sehingga informasi dapat ditransmisikan dengan kesalahan yang kecil.
![Page 34: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/34.jpg)
Kapasitas Saluran
• Bit Rate (Kapasitas Informasi) : banyaknya informasi yang dapat dikirimkan melalui suatu saluran komunikasi dalam satu satuan waktu [bit per second, bps]
• W (Bandwidth, Lebar Pita Frekuensi) : spektrum isyarat yang dapat melewati suatu saluran komunikasi: frekuensi tertinggi – frekuensi terendah [Hertz, getaran per detik, cycles per second, cps]
• S/N (Signal to Noise ratio) : menunjukkan kualitas saluran komunikasi = perbandingan antara daya isyarat yang dipancarkan dengan daya derau atau ”kebisingan” (noise) yang menggangu penyaluran atau transmisi isyarat.
![Page 35: Dasar Telekomunikasi - Slide week 3 informasi](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062304/559201071a28ab2e498b4784/html5/thumbnails/35.jpg)
Contoh Soal