PENGARUH STANDAR DEVIASI SHADOW FADING TERHADAP KINERJA ALGORITMA SUBOPTIMAL SIGNAL DEGRADATION HANDOFF (SDH)

Transkripsi

1 PENGARUH STANDAR DEVIASI SHADOW FADING TERHADAP KINERJA ALGORITMA SUBOPTIMAL SIGNAL DEGRADATION HANDOFF (SDH) Mediska Simanjuntak, Maksum Pinem Konsentrasi Teknik Telekomunikasi, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara (USU) Jl. Almamater, Kampus USU Medan 2155 INDONESIA Abstrak Untuk kelangsungan komunikasi seluler, handoff sangat diperlukan agar percakapan yang terjadi antar pelanggan tetap berlangsung tanpa terputus, meskipun pelanggan berpindah sel/wilayah. Apabila terjadi kegagalan handoff berakibat dropcall yaitu terputusnya hubungan saat percakapan sedang berlangsung. Paper ini, membahas tentang bagaimana pengaruh standar deviasi shadow fading terhadap parameter kinerja, yaitu jumlah sinyal degradasi, delay, dan jumlah handoff. Algoritma handoff yang dievaluasi yaitu algoritma suboptimal Signal Degradation Handoff (SDH), dimana cost(c) adalah parameter pengendalian daya. Dari hasil simulasi, seiring meningkatnya nilai standar deviasi shadow fading yang telah divariasikan antara 3 db sampai 12 db, pada cost(c),45 sampai,1 kejadian handoff semakin sering terjadi. Pada cost(c),45 sampai,65 jumlah sinyal degradasi mengalami kenaikan, tetapi ketika nilai cost(c),45 sampai,1 waktu tunda (delay) semakin singkat. Kata kunci: Standar deviasi shadow fading, algoritma suboptimal Signal Degradation Handoff (SDH). 1. Pendahuluan Proses pengalihan kanal traffic secara otomatis pada Mobile Station (MS) yang digunakan untuk berkomunikasi tanpa terjadi pemutusan hubungan disebut Handoff. Beberapa kriteria yang digunakan untuk merencanakan algoritma handoff yang optimal yaitu ukuran kualitas sinyal yang masih layak diterima oleh MS, jumlah handoff yang diharapkan, banyaknya handoff yang tidak perlu, karena kuat sinyal masih dapat diterima oleh user, kejadian handoff yang gagal, dan delay handoff [1]. Standar deviasi shadow fading adalah gambaran karakteristik lingkungan propagasi seluler [2], dimana sinyalnya mengalami fluktuasi. Karena adanya penghalang antara pemancar dan penerima. Prinsip dasar dari arsitektur sistem seluler terdapat dalam dua fitur, yaitu frequency reuse dan cell splitting [3]. Tiga mekanisme yang terjadi pada fluktuasi sinyal, yaitu refleksi, difraksi, dan scattering [4]. Sinyal yang diterima MS terdiri dari tiga komponen, yaitu pathloss, shadow fading, dan fast fading [4],[5]. Model pengukuran level sinyal berdasarkan model waktu diskrit dan model waktu kontinu [6]. Handoff berdasarkan transfer kanal diantara BTS, yaitu hard handoff (break before make), dan soft handoff (make before break) [4]. Protokol handoff terdapat tiga jenis keputusan handoff, yaitu Network Controlled Handoff (NCHO), Mobile Assisted Handoff (MAHO), Mobile Controlled Handoff (MCHO) [4]. Tujuan paper ini adalah untuk menganalisis pengaruh standar deviasi shadow fading terhadap kinerja algoritma suboptimal Signal Degradation Handoff (SDH). Kriteria parameter kinerja yang dievaluasi yaitu jumlah sinyal degradasi, jumlah handoff, dan delay. 2. Model Sistem Pada jaringan seluler yang homogen direncanakan terdiri dari 3 BTS, yaitu,, dan, dengan mengasumsikan MS akan bergerak terhadap setiap sampel ke-k disepanjang lintasan lurus, dan masing-masing BTS diletakkan pada sistem kartesien dengan -91- DTE FT USU

2 SINGUDA ENSIKOM VOL. 8 NO. 2/Agustus 214 titik koordinat (, ). Masingmasing BTS memiliki cakupan sel yang ekivalen, dengan model sel berbentuk heksagonal. Level sinyal dari,, dan adalah jarak sampel k dimana k adalah bersifat integer {k (1, D/ds)} dan adalah jarak sampling. Jarak, merupakan jarak MS terhadap setiap sampel ke-k dari [7]. Model lintasan dalam sistem kartesien terdapat pada Gambar 1., = + ( ) (1) Pergerakan MS dari,, dan, sampai ke titik tujuan (P) juga berubah-ubah setiap waktu sampel [7]. = cos + (2) = sin + (3), : distribusi Gaussian, yang merepresentasikan efek shadowing., merupakan zero mean AR-1 proses stasioner Gaussian yang dikarakteristikkan sebagai fungsi autokorelasi.,, = (5) Sehingga, dapat ditulis sebagai berikut [8]., =,, =, + 1, (6), (,1) : variabel acak : jarak korelasi shadow fading : variansi shadow fading : koefisien korelasi dari, ; = exp ( / ). 3. Model Simulasi Pengukuran laju delay dapat diukur berdasarkan jarak antara setiap titik sampel adalah k ( =v ), dimana adalah periode waktu sampling. Untuk memperhalus atau meminimalkan pengaruh sinyal fluktuasi, maka level sinyal yang diterima oleh MS diolah dengan proses rata-rata metode eksponensial [6]. Proses rata-rata yang dilakukan secara windows eksponensial, yaitu [6]: [ ] =, (7) Gambar 1. Model kartesien. lintasan dalam sistem Persamaan level sinyal setelah dirataratakan dinyatakan sebagai berikut: Level sinyal yang diterima oleh MS dari disepanjang lintasan,, yaitu [4]:, (, ) =, +, (4) i = 1,2,3., : kuat sinyal yang diterima dari pada sampel ke-., : jarak MS terhadap pada sampel ke-. : konstanta pathloss. : eksponen pathloss.,, =,, + 1,, (8) : panjang rata-rata window.,, : rata-rata sinyal diterima oleh MS dari sebagai fungsi jarak, pada sampel sinyal yang ke-.,, : rata-rata sinyal diterima oleh MS dari sebagai fungsi jarak, pada sampel yang ke DTE FT USU

3 SINGUDA ENSIKOM VOL. 8 NO. 2/Agustus Metode suboptimal Signal Degradation Handoff (SDH) Metode Suboptimal SDH yang menentukan proses handoff dengan batasan waktu hanya pada saat k dan k+1, dinyatakan sebagai fungsi Q(.) [1],[8],[9]. = 1, c(cost) Saktif <, ( ) 1 2 ( ( ), ) ( ), / + : parameter tradeoff yang dapat divariasikan sesuai perubahan lingkungan seluler. (9) : kuat sinyal dari BTS yang sedang melayani MS Skandidat : kuat sinyal dari BTS tetangga yang merupakan kandidat melayani MS Apabila handoff = 1 menyatakan handoff terjadi, sebaliknya jika =, handoff tidak terjadi. 3.2 Parameter Kontrol Parameter kontrol yang berpengaruh terhadap parameter kinerja handoff dengan menggunakan algoritma SDH adalah standar deviasi shadow fading ( ). Standar deviasi shadow fading adalah gambaran karakteristik lingkungan propagasi seluler, dimana sinyalnya mengalami fluktuasi, karena adanya penghalang dari pemancar ke penerima dilingkungan yang memiliki kontur menonjol seperti penggunungan, hutan, bangunan, dan persimpangan jalan. Cakupan area disekitar daerah urban pada MS berkisar 3-12 db [2],[4]. Fenomena shadowing yang terjadi, sinyal yang terhalangi akan mengalami redaman. Hal ini terjadi, disebabkan karena sinyal mengalami absorption, reflection, diffraction, dan scatter. Kemudian sinyal dapat dirata-ratakan dengan menggunakan metode eksponensial, yang bertujuan untuk memperhalus sinyal berfluktuasi akibat adanya efek shadow fading. 3.3 Parameter Kinerja Parameter kinerja yang dibahas adalah jumlah sinyal degradasi, delay, dan jumlah handoff. a. Jumlah sinyal degradasi Kejadian sinyal degradasi merupakan kejadian ketika level sinyal berada dibawah level sinyal minimum ( ). Jika, (level sinyal minimum yang melayani MS) berada dibawah ambang batas maka kualitas sinyal akan semakin memburuk. Call Drop merupakan kejadian terputusnya link antara MS dengan BTS dalam suatu lintasan MS. Panggilan akan mengalami drop (call drop) karena sejumlah titik sampel sinyal secara berturut-turut dibawah level drop. Laju ekspektasi kejadian sinyal degradasi dalam suatu lintasan l yang terdiri dari N sampel sinyal,, dinyatakan Persamaan berikut [7],[8]: ( ) =, < (1) Maka, sinyal degradasi rata-rata dari sejumlah s lintasan l dirumuskan dengan Persamaan berikut: = (l) (11) b. Jumlah handoff ( ) Apabila handoff terjadi maka banyak kejadian handoff pada lintasan ( =1), sebaliknya, jika ( =), menyatakan bahwa handoff tidak terjadi [8]. Jumlah kejadian handoff ( ( )) pada lintasan l yang terdiri dari N titik sampel sinyal dapat dinyatakan pada Persamaan berikut [9]: ( ) = { = 1} (12) Nilai rata-rata handoff sejumlah s lintasan l, ditulis pada Persamaan berikut: = ( ) (13) -93- DTE FT USU

4 SINGUDA ENSIKOM VOL. 8 NO. 2/Agustus 214 c. Delay Delay merupakan tundaan bahwa MS tidak dilayani oleh BTS yang terdekat dengan MS. Posisi MS melewati titik pertengahan sel dalam area BTS yang identik. Titik pertengahan mengindikasikan bahwa level sinyal dari BTS adalah sama, dengan asumsi tidak ada noise (ngangguan) dilingkungan seluler. Jumlah delay sepanjang lintasan l yang terdiri dari N (titik sampel sinyal) dapat dinyatakan pada Persamaan berikut [7]: ( ) = (14) =, Jadi, delay rata-rata ( ( )) sejumlah s lintasan l dirumuskan dengan Persamaan berikut: menyatakan nilai variansi pada standar deviasi shadow fading. = dbm menyatakan level sinyal minimum yang masih dapat diterima user. Panjang rata-rata ( = 1 meter). 4.1 Analisa Hasil Simulasi Pada parameter kontrol standar deviasi shadow fading ( ), nilai ( ) divariasikan antara (3-12 db) untuk dievaluasi terhadap parameter kinerja, yaitu jumlah sinyal degradasi, delay, dan jumlah handoff dengan menggunakan algoritma Suboptimal Signal Degradation Handoff (SDH). Nilai cost(c) yang digunakan yaitu (c =,45,,25,,1,,25,,65). Pada Gambar 2, memperlihatkan posisi BTS dengan jarak (D=2 meter), dan jarak sampling ( =1 meter). MS akan bergerak terhadap setiap sampel ke-k dari disepanjang lintasan lurus, dan disampel setiap 1 meter sebanyak 2 titik sampel. = ( ) (15) 3 4. Hasil Simulasi Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Matlab 21a. Terdapat 3 BTS yang bersebelahan dengan jarak antara BTS adalah 1 3 meter yang berada dalam sistem kartesien. Masing-masing koordinat adalah (268, 11), (2,1), (2, 21). Dengan mengasumsikan MS bergerak lurus setiap 1 meter dimulai dari titik (2,), dengan arah (sudut ) setiap gerakan lurus 1 meter tersebut adalah berlintasan lurus. Sebanyak s=5 lintasan yang merupakan jalur MS dibangkitkan dalam area ketiga BTS. Setiap lintasan terdiri dari N=2 sampel kuat sinyal dengan jarak antara lintasan setiap sampel berdekatan =1 meter. Dengan mengasumsikan kuat sinyal yang dibangkitkan disetiap titik sampel sepanjang seluruh lintasan yang merupakan jalur MS bergerak, yaitu;, (, ) = - log(, ) +,, dimana = 15 dbm, = 3 dbm,, merupakan jarak MS (meter) pada sample ke-k terhadap BTS,, adalah distribusi Gaussian (N,(, )) yang merepresentasikan efek shadowing, = 3 meter menyatakan korelasi jarak shadowing, kecepatan MS v = 2, =,5 sekon menyatakan waktu setiap sampel, = 3-12 db Gambar 2. Posisi MS terhadap BTS dengan (D=2 meter), dan ( =1 meter). Level sinyal yang diterima mengalami fluktuasi, karena adanya penghalang antara pemancar dan penerima. Kemudian sinyal yang terhalangi mengalami redaman. Bentuk level sinyal diterima MS dari 3 BTS yang diproses tanpa menggunakan metode rata-rata eksponensial terdapat pada Gambar DTE FT USU

5 SINGUDA ENSIKOM VOL. 8 NO. 2/Agustus sample kelevel sinyal (db) sinyal1 sinyal2 sinyal3 Gambar 3. Bentuk level sinyal diterima MS dari 3 BTS yang diproses sebelum menggunakan metode rata-rata eksponensial. Pada Gambar 4, menunjukkan level sinyal yang diterima MS dari masing-masing BTS yang diproses dengan menggunakan metode eksponensial. Level sinyal yang dirata-ratakan berdasarkan metode eksponensial, bertujuan untuk memperhalus atau meminimalkan pengaruh sinyal yang berfluktuasi karena adanya penghalang antara pemancar dan penerima, dilingkungan yang memiliki kontur menonjol seperti hutan, pengunungan, dan bangunan. Sinyal Degradasi (db) 4.2 Analisis Pengaruh Parameter Kontrol (Standar Deviasi Shadow Fading) terhadap Parameter Kinerja Algoritma SDH Pada Gambar 5, diperlihatkan hubungan antara jumlah sinyal degradasi dengan cost(c) pada standar deviasi shadow fading tertentu. Pada parameter pengendalian daya (cost(c)),45 sampai,65, nilai jumlah sinyal degradasi berdekatan untuk standar deviasi shadow fading yang sama antara 3 db sampai 6 db. Pada cost(c),45 sampai,65 jumlah sinyal degradasi mengalami kenaikan, seiring semakin besarnya nilai standar deviasi shadow fading yang telah divariasikan antara 3 db sampai 12 db. Semakin meningkatnya jumlah sinyal degradasi terjadi, maka sinyal akan mengalami keburukan. Hal ini dikarenakan sinyal degradasi lebih banyak terjadi berada di bawah sinyal minimum ( ) cost(c) =,45 -,65 c =.45 c =.25 c =.1 c = sample kelevel sinyal (db) sinyal rata-rata1 sinyal rata-rata2 sinyal rata-rata3 Gambar 4. Bentuk level sinyal dari 3 BTS yang diproses dengan menggunakan metode eksponensial untuk memperhalus sinyal shadowing yang berfluktuasi Standar Deviasi Shadow Fading (db) Gambar 5. Hubungan antara sinyal degradasi dengan cost(c) pada standar deviasi shadow fading. Pada Gambar 6, diperlihatkan hubungan antara jumlah handoff dengan cost(c) pada standar deviasi shadow fading tertentu. Pada cost(c),45 sampai,65 untuk standar deviasi shadow fading yang sama antara 3 db sampai 5 db nilai jumlah handoff berdekatan dan bernilai kecil. Pada cost(c),65 jumlah handoff bernilai hampir konstan, dan untuk cost(c),25 nilai jumlah handoff hampir konstan pada saat standar deviasi shadow fading bernilai 1 db sampai 12 db. Sementara, pada cost(c),45 nilai jumlah handoff hampir konstan, saat standar deviasi shadow fading bernilai 8 db sampai 1 db, dan saat standar deviasi shadow fading bernilai DTE FT USU

6 SINGUDA ENSIKOM VOL. 8 NO. 2/Agustus 214 db sampai 12 db jumlah handoff mengalami kenaikan. Pada cost(c),45 sampai,1 nilai jumlah handoff mengalami kenaikan seiring semakin besarnya nilai standar deviasi shadow fading. Jumlah Handoff c =.45 c =.25 c =.1 c =.65 cost(c) =,45 -, Standar Deviasi Shadow Fading (db) Gambar 6. Hubungan antara jumlah handoff dengan cost(c) pada standar deviasi shadow fading. Pada Gambar 7, diperlihatkan hubungan antara delay dengan cost(c) pada standar deviasi shadow fading tertentu. Pada cost(c),45 sampai,65 untuk standar deviasi shadow fading yang sama antara 3 db sampai 6 db, nilai delay berdekatan dan bernilai kecil. Sementara pada cost(c),65 nilai delay hampir konstan, tetapi ketika cost(c),45 sampai,1 terjadi penurunan delay seiring semakin besarnya nilai standar deviasi shadow fading antara 3 db sampai 12 db. Delay Rata-rata (m) cost(c) =,45 -,65 c =.45 c =.25 c =.1 c = Standar Deviasi Shadow Fading (db) Gambar 7. Hubungan antara delay dengan cost(c) pada standar deviasi shadow fading. 5. Kesimpulan Berdasarkan analisis pengaruh standar deviasi shadow fading terhadap parameter kinerja algoritma SDH dari hasil simulasi diperoleh kesimpulan, yaitu: 1. Pada cost(c),45 sampai,65 jumlahsinyal degradasi mengalami kenaikan, seiring semakin besarnya nilai standar deviasi shadow fading yang telah divariasikan antara 3 db sampai 12 db. 2. Pada cost(c),45 sampai,1 delay handoff mengalami penurunan, seiring semakin besarnya nilai standar deviasi shadow fading. 3. Meningkatnya nilai jumlah handoff, seiring semakin besarnya nilai standar deviasi shadow fading yang terdapat pada cost(c),45 sampai,1. 4. Seiring meningkatnya nilai standar deviasi shadow fading yang telah divariasikan antara 3 db sampai 12 db, menyebabkan semakin sering terjadinya handoff (jumlah handoff bernilai tinggi), hal ini karena delay handoff semakin singkat (nilai delay menurun). Kejadian handoff yang sering terjadi karena delay handoff yang singkat berakibat pada semakin banyaknya level sinyal di bawah sinyal minimum (jumlah sinyal degradasi semakin tinggi). 6. Ucapan Terimakasih Penulis mengucapkan terimakasih kepada D. Simanjuntak dan A. Hutabarat selaku orang tua penulis, Rahmad Fauzi ST, MT, Naemah Mubarakah ST, MT, yang sudah membimbing penulis dalam menyelesaikan paper ini, dan semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. 7. Daftar Pustaka [1]. Veeravalli, V. V., Kelly. O. E, A Locally Optimal Handoff Algorithms for Cellular Communication, IEEE Trans. Veh. Technol, Vol. 46, No. 3, hal , [2]. Singh, B., Aggrawal, K., K., Kumar, S, Sensitivity Analysis of Handover Performance to Shadow Fading in Microcellular Systems, IEEE, ICPW, hal , DTE FT USU

7 SINGUDA ENSIKOM VOL. 8 NO. 2/Agustus 214 [3]. Haykin, Simon., Communication System, 4 th edition. Singapore : John Wiley & Son, Inc., 21. [4]. Halgamuge, M. N, Performance Evaluation and Enhancement of Mobile and Sensor Networks, (Disertasi). Australia, University of Melbourne, hal.37-59, 26. [5]. Mahmood, M., Z. dan Dassanayake, P, Shadow Fading in Mobile Radio Channel, IEEE, hal , [6]. Leu, A. E., Mark, B. L, A Discrete-Time Approach to Analyze Hard Handoff Performance in Cellular Networks, IEEE Trans. Wireless Commun., vol.3, no.5, hal , 24. [7]. Siregar, L Optimalisasi Parameter Tradeoff Handoff Dengan Mengevaluasi Metode Handoff, Fakultas Teknik. Universitas Sumatera Utara. [8]. Rajat, P. and Venugopal, V., V., Adaptive Hard Handoff Algorithm. IEEE J. Select. Areas Commun., vol.18, hal., , 2. [9]. Akar, M., Mitra,U, Variations on Optimal and Suboptimal Handoff Control for Wireless Communication Systems, IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 19, hal , DTE FT USU