ANALISIS EFISIENSI KAPASITAS KANAL PADA JARINGAN 3G DENGAN
MENGGUNAKAN METODE THROUGHPUT BASED OPTIMIZATION DAN 16
KBPS UL RETURN CHANNEL
Syafrizal Rahadian
2206 100 166
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111
Email : syafrizal@elect-eng.its.ac.id
Abstrak
Optimasi terhadap jaringan HSDPA diperlukan ketika jaringan mengalami kekurangan kapasitas akibat tidak efisiennya penggunaan kanal. Di dalam tugas akhir ini akan dilakukan analisis efisiensi kanal dengan melakukan perubahan beberapa parameter-parameter kanal dengan metode Throughput Based Optimization pada jaringan 3G R99 dan 16 Kbps UL Return channel pada jaringan 3G HSDPA. Kedua metode tersebut melakukan efisiensi alokasi channel element pada Node B sesuai dengan kebutuhan user secara realtime. Pada penelitian akan dilakukan penelitian efisiensi dari kedua metode tersebut melalui beberapa simulasi dan pengukuran. Pada simulasi akan disimulasikan bagaimana kedua metode ini bekerja dan seberapa besar kedua metode ini melakukan efisiensi untuk menghemat
channel element. Pada penelitian ini juga akan diukur throughput user sebelum dam sesudah optimasi dan juga
akan diukur beberapa parameter kapasitas RNC yaitu
traffic data, code utilization, HSDPA simultaneous users, HSDPA accessibility, CE utilization, power utilization, UL load utilization. Berdasarkan hasil analisis terlihat bahwa
setelah metode ini dilakukan maka untuk throughput user meningkat sebesar 3% dan pada pengukuran RNC, user yang dapat terlayani meningkat sebesar 9% pada RNC Kayun 1 dan 6,01% pada RNC Kayun 2. Mskipun user meningkat, RNC masih mampu melakukan penghematan dari segi channel element sebesar 4,67 % pada RNC Kayun 1 dan 5,36% pada RNC Kayun 2. Sehingga secara keseluruhan dapat diambil kesimpulan bahwa kedua metode ini mampu melakukan optimasi kanal secara efektif.
Kata Kunci: 3G, HSDPA, Throughput Optimization, UL
Return Channel, Optimasi kanal.
I. PENDAHULUAN
Jaringan telepon telekomunikasi selular telah meningkat menuju layanan Third Generation (3G) dari 1999 hingga 2010. Sedangkan di Indonesia, PT Indosat Tbk periode September 2008 mencatat jumlah pelanggan seluler sebesar 35,47 juta nomor. Sehingga dengan meningkatnya pelanggan secara tajam jauh di atas kapasitas kanal akan menyebabkan banyak sekali penurunan kualitas, salah satunya yaitu penurunan throughput user dan peningkatan probability
of blocking Oleh karena itu perlu dilakukan optimasi kanal.
Sehingga dengan pelanggan yang besar, maka dengan dilaku-kannya optimalisasi kanal, maka dapat menekan probabilitas
blocking dan dapat mempercepat kecepatan downlink dan uplink.
Maka untuk mengatasi hal tersebut akan dilakukan optimasi kanal menggunakan dua metode, yaitu metode
throughput Based Optimization dan metode 16 Kbps UL return channel. Kedua metode tersebut bekerja untuk
melakukan optimasi pada salah satu resource NodeB yaitu
channel element. Perbedaan mendasar antara kedua metode
ini adalah terletak pada letak jaringan dimana metode tersebut dilakukan. Untuk metode throughput Based Optimization, optimasi dilakukan pada jaringan 3G R99. Sedangkan untuk metode 16 Kbps UL return channel, optimasi dilakukan pada jaringan 3G HSDPA.
Metode throughput Based Optimization merupakan metode yang berdasarkan dari algoritma packet scheduler. Metode throughput Based Optimization mengalokasikan DCH (dedicated channel) sesuai dengan yang dibutuhkan. Jika utilisasi channel yang dibutuhkan rendah maka bitrate yang dialokasikan rendah. Dan jika sewaktu waktu user membutuhkan birate yang tinggi maka bitrate yang akan dialokasikan akan tinggi. Sedangkan pada metode 16 Kbps UL Return channel menggunakan "Priority Based
Scheduling". Metode ini akan melakukan downgrade
DCH(s) yang tersedia menjadi data rate yang lebh rendah. Dan pada saat traffic naik, DCHs yang masih tersedia tersebut akan diturunkan dari data rate yang lebih tinggi menjadi turun sampai ke 16 kbit/s sampai mencapai jumlah user maksimum dapat dicapai. Fitur ini menggunakan resource yang ada pada HSDPA untuk digunakan secara fleksibel. Kecepatan data yang tinggi dapat dicapai dapat dicapai dengan channel
element yang lebih rendah di WSPs baik dengan low load
ataupun dengan menyesuaikan bit rate minimum yang ada dari ULDCH menjadi 64kbps. Dengan menggunakan 16kbps
data rate, operator dapat mengoptimalkan konsumsi WSP
pada BTS.
Setelah dilakukan perubahan-perubahan parameter kanal, maka akan dilakukan beberapa pengukuran-pengukuran. Yaitu meliputi pengujian simulasi, pengujian
throughput user secara langsung, dan yang terakhir adalah
melakukan pengukuran terhadap kinerja jaringan. Dan di dalam hal ini kinerja jaringan diukur melalui RNC. Yaitu meliputi traffic data, code utilization, HSDPA simultaneous
users, HSDPA accessibility, CE utilization, Power utilization, UL load utilization.
Gambar 1. Daerah Upper Lower pada TBO
Gambar 2. Penggunaan CE Sebelum dan sesudah metode TBO
II. METODOLOGI
A. Algoritma Metode Throughput Based Optimization
Metode ini berdasarkan kepada algoritma packet
switch, dimana di dalam metode ini resource dari DCH akan
diadaptasikan menurut aktual utilisasi dimana dalam kasus ini adalah birate yang dipakai dari DCH. Pada metode ini setiap
throughput yang terjadi akan selalu terukur pada layer MAC.
Jadi dari setiap throughput yang terukur akan selalu terpantau oleh jaringan sebagai bahan referensi untuk pengalokasian DCH yang dapat dipakai. Pada pengukuran ini terdapat tiga daerah utama, yaitu daerah Upper Throughput, Lower
Throughput, dan Release Throughput. Masing-masing daerah
tersebut dibedakan menurut besar bitrate daerah pengukuran
throughput. Daerah Upper dan Lower dapat dilihat pada
gambar 1.
Dari metode ini terbagi menjadi 2 metode lagi. Yaitu untuk Downgrade dan untuk Upgrade. Pada metode TBO untuk upgrade, disebut dengan metode flexible Upgrade Pada metode ini memiliki tujuan utama untuk menaikkan alokasi DCH birate sesuai dengan average throughput user. Sehingga metode flexibel Upgrade ini memiliki dua fungsi utama, yaitu pertama mengupgrade alokasi DCH birate dari daerah release ke daerah lower (128 Kbps).dan kedua mengupgrade alokasi DCH birate dari daerah lower ke daerah upper (256 Kbps).
Sedangkan metode kedua dari metode Throughput
based Optimization adalah metode downgrade. Metode ini
memiliki fungsi seperti dengan namanya yaitu berfungsi menurunkan alokasi DCH birate sesuai dengan average
throughput user. Metode ini memiliki fungsi yang lebih
banyak daripada metode flexibel upgrade. Metode downgrade ini memiliki beberapa fungsi, yaitu pertama mendowngrade alokasi DCH bitrate dari maksimal bitrate 384 menuju ke
untuk
Gambar 3. Penggunaan CE Sebelum dan sesudah metode 16 Kbps UL Return Channel
daerah upper (256 Kbps). yang kedua mendowngrade alokasi DCH bitrate dari daerah upper (256) menuju ke daerah lower (128 Kbps). Dan yang terakhir Mendowngrade alokasi DCH
bitrate dari daerah lower (128 Kbps) menuju ke daerah release. Sehingga untuk konsumsi Channel Element sebelum
dan sesudah metode TBO diaktifkan dapat dilihat pada gambar 2.
B. Algoritma Metode 16 Kbps UL Return Channel
Metode 16 Kbps UL return Channel ini merupakan metode yang melakukan penghematan channel element dari segi uplink. Pada metode ini, dimana sebelumnya memiliki
default initiate UL return Channel sebesar 64 Kbps, maka
dengan metode ini maka initiate paket data diturunkan menjadi 16 Kbps. Dan untuk selanjutnya UL return Channel ini disesuaikan dengan disesuaikan dengan kebutuhan.
Sebelum optimasi dilakukan, user akan mendapatkan
default Associated HSDPA UL DCH 64 (default system). Dan
kemudian baru setelah itu user akan mendapatkan default
Associated HSDPA UL DCH sesuai dengan kebutuhan. Dan
setelah dioptimasi, default Associated HSDPA UL DCH yang sebelumnya bernilai 64 Kbps akan diturunkan menjadi 16 Kbps. Metode 16 Kbps UL return Channel bekerja sangat efektif dalam melakukan penghematan Channel element karena initiate UL return channel selalu di set sebesar 16 Kbps yang hanya membutuhkan konsumsi channel element sebesar 1 yang sebelumnya membutuhkan 4 channel element. Pada gambar 3 dapat dilihat perbedaan sebelum dan sesudah metode 16 Kbps UL Return Channel dilakukan.
C. Prosedur Optimasi
Optimasi dengan metode Throughput Based Optimization dan 16 KBPS UL Return Channel akan di uji coba pada 2 unit RNC, yaitu RNC Kayun 1 dan RNC Kayun 2. Sebelum dila-kukan perubahan parameter-parameter pada RNC, hal yang harus dilakukan adalah mengisi formulir Network change
request yang berguna agar perubahan parameter parameter
tersebut terdefinisi secara prosedural. Setelah pengisian
Network Change request, maka akan dilakukan perubahan
parameter RNC. Perubahan paramter-parameter yang diguna-kan sudah ada pada configuration task sehingga pada saat perubahan prameter dilakukan, jaringan tidak akan terganggu karena perubahan parameter dapat dilakukan dengan cepat.
Tabel 1. Konsumsi Channel Element pada Setiap Jenis Komunikasi
Tabel 2. CE yang dibutuhkan untuk signalling
D. Perhitungan Kapasitas Kanal
Channel element merupakan resource penting yang ada
pada setiap Node B, karena channel element dapat menentukan banyaknya user yang dapat terlayani oleh jaringan 3G. Pada penelitian ini tipe BTS yang dipakai adalah tipe ultrasite. Untuk BTS tipe ultrasite memiliki kapasitas 6 WSPC. Dimana 1 WSPC memiliki 64 channel element. Sehingga total BTS tipe ultrasite tersebut memiliki 384
channel element. Dan pada penelitian ini, 384 channel element tersebut tidak dapat dipakai seluruhnya untuk
komunikasi, akan tetapi digunakan sebagian untuk signalling (CCHS) seperti pada tabel 2 sebesar 16 channel element dan untuk downlink pada HSDPA sebanyak 32 channel element.. Sehingga sisa channel element yang bisa digunakan oleh user sebanyak 336 channel element seperti gambar 4. Untuk setiap komunikasi yang dilakukan pada 3G R99, setiap user akan mengkonsumi channel element berdasarkan janis komunikasi yang akan dilakukan. Baik dari sisi downlink maupun uplink yang dilakukan, setiap user akan mengkonsumsi channel
element yang sama sesuai kebutuhan. Seperti yang terlihat
pada tabel 1. Penggunaan alokasi channel element menurut tipe call setup nya dapat dilihat pada tabel 3.
E. Perencanaan Simulasi
Pada simulasi ini akan disimulasikan dari penggunaan kedua metode tersebut dalam penghematan channel element. Simulasi ini akan dibagi menjadi dua macam. Yaitu simulasi yang pertama adalah simulasi satu user, yaitu untuk mengana-lisis penghematan channel element yang dapat dilakukan oleh satu user dan simulasi yang kedua adalah simulasi banyak
user. Yaitu akan disimulasikan banyaknya user yang dapat
dilayani oleh jaringan sebelum dan sesudah optimasi agar da-pat di analisis kinerja jaringan setelah dioptimasi. Untuk metode satu user, untuk Metode throughput based
optimiza-tion akan disimulasikan dengan kebutuhan user pada radio bearer 384, 256, 128, dan 64 Kbps. Pada gambar 5 adalah
hasil simulasi untuk radio bearer 384 Kbps.
Tabel 3. Penggunaan alokasi channel element pada Node B
Gambar 4. Alokasi Channel Element pada Node B Sehingga dari ke empat simulasi tersebut masing-masing akan dianalisis penghematan channel element dari sebelum optimasi dan sesudah optimasi. Sehingga dapat diketahui kinerja metode ini dari semua radio bearer. Sedangkan Pada metode 16 Kbps UL Return channel ini akan dilakukan simulasi dengan data UL user HSDPA. Karena pada user HSDPA , uplink yang digunakan menggunakan alokasi
channel element dari 3G R99. Sehingga dari simulasi ini dapat
diketahui penghematan channel element yang terjadi pada penggunaan channel element pada UL HSDPA, sehingga dari penghematan channel element dari UL HSDPAtersebut dapat digunakan oleh user 3G R99.
Sedangkan untuk simulasi untuk banyak user akan disimulasikan keadaan yang sesungguhnya pada pendudukan kanal di jaringan 3G R99. dimana pada simulasi akan disimulasikan selama 200 detik dimana di dalam waktu itu ada beberapa user yang menduduki kanal. Sehingga dari simulasi ini dapat diketahui bahwa pada saat sebelum optimasi berapa banyak user yang dapat terlayani dan berapa banyak user yang ter-blocking.dan pada simulasi ini juga akan dibandingkan dengan berapa banyak user yang dapat terlayani dan berapa banyak user yang ter-blocking setelah dilakukan optimasi. Sehingga nanti dapat dianalaisis optimasi yang mampu dilakukan oleh metode tersebut, yaitu sebesar apakah peningkatan user yang dapat terlayani oleh RNC dan seberapakan penurunan probabilitas bloking dari jaringan 3G R99.
Gambar 5. Hasil Simulasi Metode Throughput Based
Optimization
Gambar 6. Tampilan Nokia Repoting Suite
F. Metode Pengukuran
Untuk dapat melakukan beberapa pengukuran secara nyata maka dibutuhkan beberapa hardware dan software sebagai pendukung dalam melakukan pengukuran. Pengukuran dibagi menjadi dua. Yang pertama adalah pengukuran throughput user, yaitu kecepatan transfer yang dapat diterima oleh user 3G. Dan yang kedua adalah pengukuran pada RNC.
Pada pengukuran Throughput User, Pengukuran dilakukan di rumah dengan memakai laptop dan beberapa
hardware tambahan dan beberapa software pendukung selama
satu hari sebelum optimasi dan satu hari setelah optimasi. Dan software yang digunakan untuk mengukur throughput user software digunakan NetPerSec, dan Speedtest.net.
Sedangkan pada pengukuran QoS pada RNC digunakan software Reporting Suite buatan Nokia Siemens
Network seperti pada gambar 6. Karena semua RNC milik
PT. Indosat menggunakan buatan Nokia Siemens Network maka software ini bawaan dari RNC yang digunakan. yang meliputi traffic data, code utilization, HSDPA simultaneous
users, HSDPA accessibility, CE utilization, Power utilization, UL load utilization. Pengukuran RNC ini dilakukan di ruang
monitoring PT. Indosat.
Dari pengukuran baik untuk throughput user dan pengukuran RNC akan dilakukan perbandingan sebelum dan sesudah optimasi dilakukan.
Gambar 7. Hasil speedtest.net sebelum dan sesudah optimasi
Gambar 8. Hasil Netpersec sebelum dan sesudah optimasi
III. ANALISA HASIL PENGUKURAN DAN SIMULASI
A. Pengujian Simulasi Metode Throughput Based Optimization
Dari hasil simulasi pada metode Throughput Based
Optimization 384 Kbps didapat Untuk total total channel element yang diperlukan untuk melakukan komunikasi selama
200 detik sebelum optimasi totalnya adalah 3080, sedangkan setelah optimasi memiliki nilai 1002,4. dapat dilihat bahwa telah mengalami penurunan sebesar 67,45%.
Sedangkan untuk metode Throughput Based Optimization 256 Kbps pada saat sebelum optimasi channel element yang dibutuhkan total selama 200 detik adalah 1560 channel element dengan rata-rata 7,8. Channel element per
detik. Dan pada saat setelah optimasi rata-rata total channel
element yang dibutuhkan adalah 916,2 dengan rata-rata 4,581.
Sehingga dengan adanya metode throughput based optimization ini channel element mengalami penurunan
sekitar 41,26%. Jumlah penurunan ini masih di bawah dari metode throughput based optimization pada 384 Kbps karena pada 384 Kbps channel element mengalami penurunan dari 16
channel element menjadi 8 atau 4. sedangkan pada 256 Kbps channel element mengalami penurunan dari 8 menjadi 4 saja
Sedangkan Untuk 128 Kbps metode throughput
based optimization tidak bekerja karena tidak seperi metode throughput based optimization pada 384 Kbps dan 256 Kbps,
pada 128 Kbps channel element tidak mengalami penurunan meskipun kecepatan radio bearer mengalami penurunan dari 128 Kbps menjadi 64 Kbps. channel element tidak mengalami penurunan karena pada radio bearer 128 Kbps dan 64 Kbps sama-sama menbutuhkan channel element sebesar 4 channel
element. Sehingga pada metode throughput based optimization pada 128 Kbps penurunan yang terjadi sebesar
0%. 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 1 2 3 4x 10 5 Sebelum Optimasi Time P P P r a te D L ( b it s /s )
UDP Data Throughput DL User 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 1 2 3 4x 10
5 Metode Throughput Based Optimization
Time P P P r a te D L ( b it s /s )
UDP Data Throughput DL User
Gambar 9. Hasil Simulasi Metode 16 Kbps UL
Return Channel
Pada hasil simulasi didapat bahwa channel element mengalami penurunan dimana sebelum optimasi dilakukan
channel element yang dibutuhkan sebesar 800 selama 200
detik dengan rata-rata 4 channel element perdetik. Dan setelah dilakukan optimasi channel element menurun menjadi 515
channel element selama 200 detik dengan nilai rata-rata
perdetik 14,653. Sehingga pada metode throughput based
optimization pada 64 Kbps mengalami penurunan sebesar
35,62%
B. Pengujian Simulasi Metode 16 Kbps UL Return
Channel
Setelah dilakukan simulasi didapatkan rata-rata untuk total
channel element yang diperlukan untuk melakukan komunikasi selama 200 detik sebelum optimasi adalah 1068
channel element. Sedangkan untuk rata-rata channel element
tiap detik adalah 5,34. dan dari sesudah optimasi didapatkan rata-rata untuk total channel element yang diperlukan untuk melakukan komunikasi selama 200 detik adalah 681 channel
element. Sedangkan untuk rata-rata channel element tiap detik
adalah 3,405. Sehingga setelah hasil optimasi didapatkan penghematan penggunaan channel element sebesar 36,24%.
C. Pengujian Simulasi Dengan Banyak User
bahwa blocking menurun sangat jauh. Dengan rata-rata hanya 0,5 user dan rata-rata jumlah user yang dapar dilayani sebanyak 94 user. Sehingga dari kedua simulasi di atas dapat diketahui user yang terlayani sesudah optimasi meningkat sebesar 11,9% dan probabilitas blockingnya menurun sebesar 95,7%. Jika dilihat metode ini sangat signifikan untuk menurunkan probability of blocking karena dari metode ini sangat jelas bahwa channel element yang dikonsumsi berelebihan pada sebelum optimasi dapat dilakukan penghematan sehingga dapat digunakan oleh user lain. Sehingga tampak pada tabel di atas bahwa channel element yang dipakai berlebihan menyebabkan banyaknya probabilitas
blocking yang terjadi, hal ini berbeda dengan pada saat setelah
dilakukan optimasi. Setelah optimasi dapat dilihat bahwa jumlah user yang dapat dilayanai semakin banyak dan probabilitas blocking yang terjadi semakin m,enurun karena
channel element tidak digunakan secara berlebihan
Gambar 10. Hasil pengukuran Netpersec
D. Pengujian Throughput User
Sedangkan pengukuransetelah melakukan pengukuran menggunakan speedtest.net yang dilakukan setiap jam pada saat sebelum dan sesudah optimasi. Untuk sebelum dilakukan optimasi didapatkan nilai rata-rata sebesar 406,625 Kbps Dan untuk sesudah dilakukan optimasi didapatkan nilai rata-rata sebesar 424,5417 Kbps. Dan itu berarti didapatkan peningkatan throughput user sebesar 4,406%
Sedangkan dari pengukuran dengan netPersec yang dilakukan juga tiap jam selama satu hari setelah optimasi, dari hasil pengukuran didapat bahwa pada saat sebelum optimasi, rata-rata throuhput user sebesar 424,225 Kbps.Sedangkan setelah dilakukan optimasi adalah sebesar 438,2875. Sehingga pengukuran throughput user menggunakan NetperSec mengalami peningkatan sebesar 3,31%.
E. Pengujian RNC
Pada pengukuran parameter RNC yaitu traffic data, didapatkan peningkatan jumlah data yang dapat terlayani oleh RNC sebesar 7,42% untuk RNC Kayun 1 dan 6,64% untuk RNC Kayun 2. Sedangkan untuk code utilization, didapatkan penurunan jumlah code yang terpakai pada RNC sebesar 4,78 % untuk RNC Kayun 1 dan 2,79% untuk RNC Kayun 2. Sedangkan untuk HSDPA simultaneous user didapatkan peningkatan user yang terlayani oleh RNC sebesar 9% pada RNC Kayun 1 dan 6,01% pada RNC Kayun 2.
Sedangkan untuk pengukuran parameter RNC yang lain yaitu HSDPA accessibility didapatkan peningkatan jumlah keberhasilan user untuk melakukan koneksi pada jaringan sebesar 8,63% pada RNC Kayun 1 dan sebesar 5,86% pada RNC Kayun 2. Sedangkan untuk channel element
utilization didapatkan penurunan penggunaan channel element
pada RNC sebesar 4,67 % pada RNC Kayun 1 dan 5,36% pada RNC Kayun 2.
Pada pengukuran parameter RNC yaitu power utilization didapatkan bahwa penggunaan daya yang digunakan pada Node B meningkat sebesar 8,05% pada RNC Kayun 1 dan sebesar 3,11% pada RNC Kayun 2.
Pada pengukuran parameter RNC yaitu UL load utilization didapat bahwa setelah optimasi dilakukan penurunan UL load sebesar 64 Kbps menjadi 16 Kbps. Dimana 16 Kbps meningkat sebesar 92,4% pada RNC Kayun 1 dan sebesar 81,3% pada RNC Kayun 2.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 1 2 3 4x 10 5 Sebelum Optimasi Time b it ra te U L ( b it s /s )
UDP Data Throughput DL User 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 1 2 3 4x 10
5 Metode 16 Kbps UL return Channel
Time b it ra te U L ( b it s /s )
UDP Data Throughput UL User
IV. KESIMPULAN
Pada pengujian penghematan channel element pada simulasi Throughput Based Optimization didapat bahwa metode ini secara efektif menghemat penggunaan channel
element sebesar 67,45% untuk kecepatan radio bearer 384
Kbps, 41,26% untuk kecepatan radio bearer 256 Kbps, dan 35,62% untuk kecepatan radio bearer 64 Kbps dalam setiap satu user. Sedangkan untuk kecepatan radio bearer 128 Kbps metode ini tidak berfungsi karena untuk kecepatan radio
bearer 128 dan 64 Kbps sama-sama menggunakan 4 channel element.
Pada pengujian penghematan channel element pada simulasi 16 Kbps UL Return channel didapatkan penghematan channel element 36,24%. Pada pengujian simulasi untuk banyak user, metode throughput based
optimization 384 Kbps secara efektif dapat meningkatkan
jumlah user yang dapat dilayani sebesar 11,9% dengan
probability of blocking dapat menurun sebesar 95,7%.Pada
pengujian throughput user didapatkan peningkatan
throughput sebesar 4,406% menggunakan speedtest, dan
mengalami peningkatan 3,31% menggunakan NetperSec. Pada pengukuran parameter RNC yaitu traffic data, didapatkan peningkatan jumlah data yang dapat terlayani oleh RNC sebesar 7,42% untuk RNC Kayun 1 dan 6,64% untuk RNC Kayun 2.Pada pengukuran parameter RNC yaitu code
utilization, didapatkan penurunan jumlah code yang terpakai
pada RNC sebesar 4,78 % untuk RNC Kayun 1 dan 2,79% untuk RNC Kayun 2.Pada pengukuran parameter RNC yaitu HSDPA simultaneous user didapatkan peningkatan user yang terlayani oleh RNC sebesar 9% pada RNC Kayun 1 dan 6,01% pada RNC Kayun 2.Pada pengukuran parameter RNC yaitu HSDPA accessibility didapatkan peningkatan jumlah keberhasilan user untuk melakukan koneksi pada jaringan sebesar 8,63% pada RNC Kayun 1 dan sebesar 5,86% pada RNC Kayun 2.Pada pengukuran parameter RNC yaitu
channel element utilization didapatkan penurunan penggunaan channel element pada RNC sebesar 4,67 % pada RNC Kayun
1 dan 5,36% pada RNC Kayun 2.Pada pengukuran parameter RNC yaitu power utilization didapatkan bahwa penggunaan daya yang digunakan pada Node B meningkat sebesar 8,05% pada RNC Kayun 1 dan sebesar 3,11% pada RNC Kayun 2.Pada pengukuran parameter RNC yaitu UL load utilization didapat bahwa setelah optimasi dilakukan penurunan UL load sebesar 64 Kbps menjadi 16 Kbps. Dimana 16 Kbps meningkat sebesar 92,4% pada RNC Kayun 1 dan sebesar 81,3% pada RNC Kayun 2.
Sehingga dari seluruh pengukuran dapat diambil kesimpulan bahwa kedua metode ini telah berhasil untuk meningkatkan kapasitas kanal pada jaringan 3G baik R99 dan HSDPA
V. Daftar Pustaka
[1] Mario Cvitkovic, Borivoj Modlic, Gordan, High Speed Downlink Packet Access Principles , 49th International Symposium ELMAR-2007 IEEE, pp 125-128, 2007. [2] Marko Jurvansuu, Jarmo Prokkola, Mikko Hanski, Pekka
Perälä, HSDPA Performance in Live Networks , IEEE Communications Society subject matter experts for publication in the ICC 2007 proceedings, pp 467-471, Institute of ElectronicSystem, Alborg University 2003.
[3] Andrés Felipe Cosme Hurtado, UMTS Capacity simulation study , Master of Science in Telematics Thesis Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science (EEMCS) University of Twente, 2005
[4] Gunawan Wibisono, Uke Kurniawan Usman, Gunadi Dwi Hantoro, Konsep Teknologi Seluler , Informatika Bandung, 2008.
[5] DU Jiu-hui, LI Yong, CHEN Shu-ping, WANGWen-bo, Modeling HSDPA in TDD-CDMA/SA systems , IEEE International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications Proceedings, pp 1501-1505, 2005. [6] Feng Lu, Anil Goteti, V. Sethuraman, S. P. Rao and P.
Subrahmanya, Throughput Optimization in High Speed Downlink Packet Access (HSDPA) , IEEE Communications Society subject matter experts for publication in the IEEE ICC 2009 proceedings, 2009. [7] Ingo Forkel, Hartmut Klenner, Andreas Kemper, High
Speed Downlink Packet Access (HSDPA) Enhanced Data Rates for UMTS Evolution , Computer Networks 49 (2005) 325 340 in Science direct, 2005.
[8] Roberto Cusani, Tiziano Inzerilli, Luca Valentini, Network monitoring and performance evaluation in a 3.5G network , Computer Networks 51 (2007) 4412 4420 in Science Direct, 2007.
[9] Hubbul Walidainy, Dini Sulastiani, Studi Sistem Transmisi Pada Wideband Code Division Multiple Access (Wcdma) , Jurnal Rekayasa Elektrika Fakultas Teknik jurusan Elektro Universitas Syiah Kuala Volume 4 No.2, 2005
[10] Nokia, 3G Radio Planning Specialist (3GPLS) , Nokia Network, 2003
[11] Nokia, 3G Radio Planning Essentials (3GRPESS) , Nokia Network, 2001
[12] Nokia, Throughput Based Optimisation and Flexible Upgrade , 2005
[13] Pablo José, Ameigeiras Gutiérrez, Packet Scheduling And uality of Service n HSDPA, Ph. D. Thesis October 2003 Department of Communication Technology
RIWAYAT PENULIS
Syafrizal Rahadian dilahirkan di Surabaya pada hari Kamis, 9 April 1987. Merupakan putra kedua dari tiga bersaudara. Lulus dari SDN Manukan Kulon IV pada tahun 1999 kemudian melanjutkan ke SMPN 3 Surabaya. Pada tahun 2005 tercatat sebagai salah satu siswa lulusan SMUN 5 Surabaya yang kemudian melanjutkan studinya di Jurusan Teknik Kelautan Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Penulis hanya bertahan satu tahun untuk melakukan studi di Jurusan Teknik Kelautan ITS, karena pada tahun 2006 melanjutkan studinya di Teknik Elektro ITS. Pada tahun 2009 penulis mengerjakan Tugas Akhir ini sebagai salah satu syarat kelulusan untuk meraih gelar sarjana pada jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
