ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK PADA KOMUNIKASI SELULER DENGAN ALGORITMA

Transkripsi

1 ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK PADA KOMUNIKASI SELULER DENGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK Diajukan untuk memenuhi salah satu persyaratan dalam menyelesaikan pendidikan sarjana (S-1) pada Departemen Teknik Elektro Sub Jurusan Teknik Telekomunikasi Oleh : SITI AMINAH PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA EKSTENSI DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

2

3 ABSTRAK Kemajuan teknologi telekomunikasi saat ini berkembang pesat. Hal ini mengakibatkan pengguna jaringan telekomunikasi semakin meningkat, sementara banwidth yang tersedia terbatas. Apabila trafik panggilan padat dan bandwidth yang tersedia tidak dapat memenuhi seluruh permintaan panggilan, maka akan mengakibatkan panggilan yang jatuh atau ditolak. Untuk menghindari panggilan yang jatuh atau ditolak diperlukan suatu teknik pengalokasian kanal yang dapat meminimalisasi jumlah panggilan yang ditolak dengan memaksimalkan penggunaan kanal yang tersedia. Tugas Akhir ini membahas pengalokasian kanal dinamik pada GSM dengan menggunakan Algoritma Neural Network sebagai metode penyelesaiannya. Dalam hal ini algoritma Neural Network digunakan sebagai metode untuk mengimplementasikan channel assignment problem (CAP) pada sistem komunikasi seluler. Dari analisis alokasi kanal dinamik ini dapat dilihat dinamik terletak pada nilai call demand yang berubah. Dari hasil pemodelan yang dilakukan diperoleh jumlah kanal yang dapat dialokasikan pada inisialisasi sebesar 126 kanal dengan nilai call demand tertinggi 26 panggilan. Dengan nilai bobot cii=5 terdapat 111 panggilan yang ditolak. Kemudian pada update 1 terdapat 96 panggilan yang ditolak dengan mengubah bobot cii=6 tetapi hanya pada sel yang terblok, pada update 2 terdapat 80 panggilan yang ditolak dan nilai bobot cii diubah menjadi 6 hanya pada sel yang terblocking. Pada update 3 tidak didapat lagi panggilan yang terblocking sehingga dapat dikatakan sistem bekerja dengan baik atau optimal. Kata kunci : Neural network, call demand, update, bobot, panggilan ditolak

4 KATA PENGANTAR Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, atas berkat rahmat dan karunia-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Tugas Akhir dengan judul ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK PADA KOMUNIKASI SELULER DENGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK dibuat untuk memenuhi syarat kesarjanaan di Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada : 1. Bapak Ir. Surya Tarmizi Kasim, M.Si selaku Ketua Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik. 2. Bapak Rahmad Fauzi, ST. MT selaku Sekretaris Departemen Teknik Elektro dan Dosen Pembimbing saya. 3. Dosen Pembanding yang membantu dalam penyempurnaan Tugas Akhir ini. 4. Seluruh staf pengajar di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik yang telah memberi bekal ilmu kepada penulis selama menjalani masa perkuliahan. 5. Seluruh karyawan di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara, khususnya buat Bang Martin dan Bang Divo terima kasih atas semua bantuannya. 6. Untuk ibu dan bapak tercinta H. Gacip Samsuri dan Hj. Roliana yang telah memberi banyak dukungan, semangat, dan doa kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. 7. Untuk kakak tercinta Riyanti, S.Farm, Apt., abang tercinta Rifai, SE, dan keponakan kecil bunda yang selalu menjadi bahan suka dan tawa bunda, Khayla Aatifah dan Aizara Yumna Rifana. 8. Teman seperjuangan selama Tugas Akhir yaitu Isywalsyah Lani Putri Marbun dan Elisabeth B. Siregar. 9. Sahabat-sahabat tercinta Florensa, Ade, Novi, Nabela, Winda dan lainnya. 10. Teman-teman Ekstensi Teknik Elektro Telekomunikasi stambuk 2011 : Bevan, Agus, Bang Rimhot, Bang Beny, Desi serta buat teman-teman yang

5 tak disebut namanya terima kasih atas kebaikan yang diberikan kepada penulis. Penulis begitu menyadari bahwa di dalam penyusunan laporan Tugas Akhir ini masih banyak terdapat kekurangan, oleh sebab itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang dapat menyempurnakan laporan ini. Medan, Mei 2014 Penulis Siti Aminah NIM:

6 DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... i ii iv vi vii BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penulisan Batasan Masalah Metodologi Penulisan Sistematika Penulisan... 4 BAB II DASAR TEORI Sistem Komunikasi Seluler Konsep Seluler Frekuensi Reuse Handoff Interferensi Interferensi Kanal Yang Sama (Co-Channel Interferensi) Interferensi Kanal Yang Berdekatan (Adjacent Channel Interferensi) Penugasan Kanal (Channel Assignment Problem) Fixed Channel Allocation (FCA) Dynamic Channel Allocation (DCA) Perumusan Channel Assignment Problem Algoritma Neural Network Model Neuron Konsep Dasar Jaringan Saraf Arsitekstur Jaringan Saraf Kelebihan dan Kelemahan Neural Network Algoritma Neural Network pada Channel Assignment BAB III PERMODELAN ALOKASI KANAL DINAMIK DENGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK Umum Asumsi Yang Digunakan Parameter Kerja Sistem Algoritma Neural Network BAB IV ANALISIS ALOKASI KANAL DINAMIK DENGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK Umum Mekanisme Algoritma Neural Network Hasil Simulasi Pengalokasian Kanal Pengaruh Call Demand Tertinggi Pada Pengalokasian Kanal. 48

7 4.5 Analisis Hasil Alokasi Kanal Dinamik 51 BAB V PENUTUP Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN 1 LAMPIRAN 2

8 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Arsitekstur Komunikasi Seluler... 7 Gambar 2.2 Pola Sel (a)sel Ideal, (b) Sel Real, (c) Sel Model Gambar 2.3 Konsep Frekuensi Reuse Gambar 2.4 Aturan Pemakaian i dan j pada Alokasi Frekuensi Gambar 2.5 Matriks dan Bentuk Layout Sel Gambar 2.6 Strategi Frekuensi Exhaustive Assignment Gambar 2.7 Komponen Neuron Gambar 2.8 Model Neuron Gambar 2.9 Arsitekstur Lapisan Tunggal Gambar 2.10 Arsitekstur Lapisan Jamak.. 26 Gambar 2.11 Arsitekstur Lapisan Kompetitif.. 26 Gambar 3.1 Permodelan Sistem Pengalokasian Kanal Gambar 3.2 Layout Area Kota Medan Gambar 3.3 Flowchart pengalokasian kanal dengan algoritma Hopfield neural network Gambar 4.1 Nilai call demand yang berubah dengan nilai tertinggi Gambar 4.2 Alokasi kanal dengan call demand tertinggi Gambar 4.3 Nilai call demand yang berubah dengan nilai tertinggi Gambar 4.4 Alokasi kanal dengan nilai call demand tertinggi

9 DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Matriks Kompatibility C Tabel 3.2 Pola interferensi sel Tabel 3.3 Tahapan pada algoritma neural network Tabel 3.4 Variabel yang dibutuhkan pada algoritma Neural Network Tabel 4.1 Hasil urutan call demand pada 17 sel.. 40 Tabel 4.2 Hasil inisialisasi pengalokasian kanal algoritma neural network.. 44 Tabel 4.3 Hasil pengalokasian dengan update Tabel 4.4 Hasil pengalokasian dengan update Tabel 4.5 Hasil pengalokasian dengan update3.. 47