EFISIENSI SPEKTRUM DAN ENERGI PADA MOBILE JARINGAN 4G DENGAN METODE ENERGY DETECTION

ABSTRACT

EFFICIENCY SPECTRUM AND ENERGY ON 4G MOBILE NETWORK USING ENERGY DETECTION METHOD

By

IBNEA SOSIPATER GINTING

The advances of technology is raising the spectrum deamend. Spectrum is an unrenewable resources and static causing spectrum could not be added and increasing spectrum holes that need to be efficiencied. Cognitive radio is a capable technology to overcome spectrum efficiency problem. Cognitive radio with spectrum sensing alow secondary user to acces to spectrum holes.

Energy detection is one of method to detect spectrum holes. Calculation and assumptions on threshold energy, probability of detection and probability of false alarm are need to determine spectrum holes. If amount of probability of detection is bigger than probability of false alarm, it means the spectrum is idle (spectrum holes).

In this paper spectrum holes on frequency 1800 MHz detect higher than on frequency 1900 MHz nor 2100 MHz.

ABSTRAK

EFISIENSI SPEKTRUM DAN ENERGI PADA MOBILE JARINGAN 4G DENGAN METODE ENERGY DETECTION

Oleh

IBNEA SOSIPATER GINTING

Kemajuan teknologi yang cepat menyebabkan kebutuhan spektrum semakin besar. Spektrum yang bersifat unrenewable resources dan statis menyebabkan spektrum tidak bisa ditambah. Hal ini dapat diatasi dengan meningkatkan jumlah

spectrum holes secara efisien. Radio kognitif adalah teknologi yang mampu mengatasi masalah efisiensi spektrum. Radio kognitif dengan spectrum sensing

memungkinkan secondary user untuk mengakses spectrum holes.

Energy detection adalah salah satu metode untuk mendeteksi spectrum holes. Spectrum holes ditentukan dengan melakukan perhitungan dan asumsi pada parameter pendeteksi, yaitu daya threshold, probability detection dan probability false alarm. Spectrum holes dinyatakanjika nilai probability detection lebih besar dari nilai probability false alarm.

Pada penelitian ini spectrum holes terdeteksi pada frekuensi 1800 MHz lebih banyak dibandingkan pada spektrum frekuensi 1900 MHz dan 2100 MHz.

EFISIENSI SPEKTRUM DAN ENERGI PADA MOBILE

JARINGAN 4G DENGAN METODE ENERGY DETECTION

Oleh

IBNEA SOSIPATER GINTING

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Mencapai Gelar SARJANA TEKNIK

Pada

Jurusan Teknik Elektro

Fakultas Teknik Universitas Lampung

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS LAMPUNG

EFISIENSI SPEKTRUM DAN ENERGI PADA MOBILE

JARINGAN 4G DENGAN METODE ENERGY DETECTION

(Skripsi)

Oleh :

IBNEA SOSIPATER GINTING

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS LAMPUNG

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

2.1 Penggunaan Spektrum ... 6

2.2 Spectrum White Space ... 10

2.3 Blok Diagram Energy Detection ... 14

3.1 Diagram Alir Penelitian ... 19

3.2 Diagram Alir Perhitungan ... 20

3.3 Model Sistem 1 ... 21

3.4 Model Sistem 2 ... 22

4.1 Perbandingan Nilai Perhitungan Daya Threshold dengan Probability False Alarm pada Frekuensi 1800 MHz. ... 34

4.2 Perbandingan Nilai Perhitungan Daya Threshold dengan Probability False Alarm pada Frekuensi 1900 MHz. ... 35

4.3 Perbandingan Nilai Perhitungan Daya Threshold dengan Probability False Alarm pada Frekuensi 2100 MHz. ... 36

4.4 Perbandingan Nilai Perhitungan Daya Threshold dan SNR dengan Probability Detection pada Frekuensi 1800 MHz... 39

xvii

4.6 Perbandingan Nilai Perhitungan Daya Threshold dan SNR

dengan Probability Detection pada Frekuensi 2100 MHz... .41 4.7 Perbandingan Nilai Asumsi Daya Threshold dengan

Probability False Alarm...44 4.8 Perbandingan Nilai Asumsi Daya Threshold dan SNR dengan

Probability Detection...44 4.9 Perbandingan Nilai Asumsi Daya Threshold Terhadap

DAFTAR ISTILAH

Bandwidth : Lebar cakupan frekuensi yang digunakan oleh sinyal dalam medium transmisi.

H0 : Kondisi energi sinyal output lebih besar daripada daya threshold, mengindikasikan PU tidak sedang memakai spektrum.

H1 : Kondisi energi sinyal output lebih kecil daripada daya threshold, mengindikasikan PU sedang memakai spektrum.

LTE : Standar terbaru dalam teknologi jaringan mobile yang dikembangkan oleh 3rd Generation Partnership Project (3GPP) dan merupakan perkembangan dari teknologi jaringan seluler 3G yang menghasilkan teknologi jaringan GSM/EDGE dan UMTS/HSPA dengan kecepatan data hinggai 100 Mbps untuk downlink dan uplink di 50 MBps dengan bandwidth 20 MHz.

Primary User (PU) : Pengguna berlisensi yang memiliki prioritas lebih tinggi dalam mengakses spektrum (user

pascabayar)

Probability Of Detection

(Pd)

: Probabilitas yang mengindikasikan bahwa PU sedang tidak menggunakan spektrum dan nilainya harus sebesar mungkin untuk melindungi PU dari kemungkinan terjadinya interferensi.

Probability Of False Alarm (Pf)

: Probabilitas yang mengindikasikan PU sedang menggunakan spektrum tapi pada keadaan sebenarnya tidak demikian.

Secondary User (SU)

xx

SNR : Rasio antara nilai maksimum dari sinyal yang diterima dengan besarnya noise.

Spektrum : Rentang panjang gelombang radiasi

elektromagnetik yang berbeda-beda.

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman

2.1 Perbedaan Radio Tradisional, SDR dan CR ... 8

3.1 Jadwal Kegiatan Penelitian ... 17

3.2 Rancangan Perhitungan ... 24

3.3 Perbedaan 3G, 4G dan 5G ... 24

4.1 Bit rate Maksimum ... 27

4.2 Daya Threshold ... 29

4.3 Daya Receiver ... 30

4.4 SNR ... 31

4.5 Probability Of False Alarm ... 34

4.6 Probability Of Detection ... 39

MOTO

“Bergembiralah karena TUHAN;

maka Ia akan memberikan kepadamu apa yang diinginkan hatimu”

- Mazmur 37:4 -

“You can not cliimb the ladder of success with your hands in your pockets”

- Arnold Schwarzenegger -

“If we knew what it was we were doing, it would not be called research, would it?”

PERSEMBAHAN

Skripsi ini Ananda persembahkan kepada

Ayahanda Musa Ginting dan Ibunda Rosianna Br Kaban orang tua tercinta selalu

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Dokan, Kabupaten Karo pada tanggal 25 September 1992. Anak kedua dari pasangan Bapak Musa Ginting dan Ibu Rosianna Br Kaban. Penulis diberi nama Ibnea Sosipater Ginting.

Pendidikan Sekolah Dasar Negeri 1 Kutabuluh diselesaikan pada tahun 2003. Sekolah Menengah Pertama Negeri 2 Simpang Empat diselesaikan pada tahun 2007. Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Kabanjahe diselesaikan pada tahun 2010.

Tahun 2010, penulis terdaftar sebagai mahasiswa Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung melalui program Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN). Pada tahun 2012, penulis melaksanakan Kerja Praktik di Jembo Cable Company Tbk, Tangerang. Judul laporan Kerja Praktik yaitu “Sistem Kontrol Take Up Mesin Drawing MD2 dengan Memakai

SANWACANA

Puji syukur penulis ucapkan kehadirat Tuhan Yesus Kristus, karena berkat kasih dan anugerahNya skripsi ini dapat diselesaikan.

Skripsi dengan judul “Efisiensi Spektrum Dan Energi Pada Mobile Jaringan 4G Dengan Metode Energy Detection” adalah salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik di Universitas Lampung.

Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Prof. Drs. Suharno, M.Sc., Ph.D. selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Lampung.

2. Bapak Agus Trisanto, S.T., M.T., Ph.D., sebagai Ketua Jurusan Teknik Elektro.

3. Ibu Herlinawati, S.T., M.T., sebagai Sekretaris Jurusan Teknik Elektro. 4. Bapak Dr. Ing. Ardian Ulvan, S.T., M.Sc. sebagai dosen pembimbing utama

yang telah memberikan ilmu, dukungan, dan motivasi selama tugas akhir berlangsung.

xi

6. Ibu Yetti Yuniati, S.T., M.T. sebagai dosen pembimbing pendamping yang telah memberikan ilmu, dukungan, dan motivasi selama Tugas Akhir berlangsung.

7. Seluruh Dosen Jurusan Teknik Elektro Universitas Lampung, atas pengajaran dan bimbingan yang telah diberikan selama penulis menjadi mahasiswa Teknik Elektro.

8. Mbak Ning dan Mas Daryono sebagai Staff Administrasi Jurusan Teknik Elektro yang membantu dalam proses administrasi Tugas Akhir.

9. Bapak Pdt. Musa Ginting, S.Th. dan Ibu Rosianna Br. Kaban, S.Pd. selaku orangtua yang senantiasa memberikan semangat dan motivasi dalam penyelesaian skripsi ini.

10. Leon Rich Ginting dan Andro Felix Ginting, selaku abang dan adik yang selalu memberi dukungan dalam penyelesaian skripsi ini.

11. Dr. Ranintha Br. Surbakti, selaku kekasih yang senantiasa mengejutkan, menceriakan dan membantu saya dalam penyelesaian skripsi ini.

12. Reynold Andika Sembiring dan Maria Ulfa Muthmainah, sebagai tim tugas akhir, terima kasih atas kerjasama yang kita bangun, motivasinya, dan suka dukanya, serta kerja kerasnya.

13. Joe, Nuril, Reza, Devy, Harry, Ir, Viktor, Ucup, Melzi, Fendi, Kiki, Novia, terima kasih atas semangat dan kemeriahannya.

14. All crews Amubaubau 2010 terima kasih atas kebersamaan selama 5 tahun. 15. Teman-teman IMKA, Permata, FKMK-FT dan GSM, terima kasih atas

dukungannya.

xii

17. All laboranof Telecom and Computer laboratorium.

Akhir kata, penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, akan tetapi sedikit harapan semoga skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat bagi kita semua, amin.

Bandar Lampung, Agustus 2015 Penulis,

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

HALAMAN JUDUL ... iii

LEMBAR PERSETUJUAN... iv

LEMBAR PENGESAHAN ... v

RIWAYAT HIDUP ... vii

PERSEMBAHAN ... viii

MOTTO ... ix

SANWACANA ... x

DAFTAR ISI ... xiii

DAFTAR GAMBAR ... xvi

DAFTAR TABEL ... xviii

DAFTAR ISTILAH ... xix

BAB I. PENDAHULUAN 1.1Latar Belakang ... 1

1.2Tujuan Penelitian ... 2

1.3Manfaat Penenlitian ... 3

xiv

2.4 Energy Detection Berbasis Spectrum Sensing ... 12

BAB III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian ... 17

3.2 Jadwal Kegiatan Penelitian ... 17

3.3 Tahapan Penelitian... 17

3.4 Diagram Alir Penelitian ... 18

3.5 Diagram Alir Perhitungan ... 19

3.6 Model Sistem dan Skenario ... 20

3.6.1 Model Sistem 1 ... 21

3.6.2 Skenario 1 ... 21

3.6.3 Model Sistem 2 ... 22

3.6.4 Skenario 2 ... 23

3.7 Rancangan Perhitungan ... 24

3.8 Perbedaan 3G, 4G dan 5G ... 24

xv

4.2 Perhitungan Parameter Pendeteksian Spectrum Holes ... 26

4.2.1 Bit Rate ... 27

4.2.2 Daya Threshold ... 28

4.2.3 Daya Receiver ... 30

4.2.4 SNR ... 31

4.3 Besar Daya Threshold Terhadap Probability False Alarm ... 33

4.4 Besar Daya Threshold dan SNR Terhadap Probability Detection ... 38

4.5 Pengasumsian Parameter Pendeteksian Spectrum Holes ...... 43

4.6 Besar Daya Threshold Terhadap Probability Of Detection Dan Probability Of False Alarm ... 46

4.7 Koordinasi Antar eNodeB ... 47

BAB V. SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan ... 49

5.2 Saran ... 50

DAFTAR PUSTAKA

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Seiring perkembangan teknologi di bidang telekomunikasi nirkabel yang sangat cepat membuat perangkat nirkabel menjadi lebih murah dan efisien. Perkembangan ini menyebabkan ekspansi yang luar biasa dan kebutuhan yang bermacam-macam, sehingga diperlukan jumlah spektrum yang memadai untuk bisa mengakomodasi pertambahan pengguna padahal jumlah spektrum frekuensi sangatlah terbatas.

Spektrum frekuensi adalah sumber daya alam yang terbatas yang digunakan dalam proses komunikasi. Spektrum frekuensi merupakan komponen yang penting, karena merupakan sumber daya yang tidak dapat diperbaharui dan akan habis jika tidak dipergunakan dengan efisien. Selain itu proses pengiriman data sangat bergantung kepada ketersediaan spektrum frekuensi ini. Semakin besar spektrum frekuensi yang dipakai maka proses pengiriman data semakin cepat. Penggunaan spektrum dalam jumlah besar akan memperbesar peluang interferensi antar pengguna saluran telekomunikasi [1].

2

Radio kognitif adalah teknologi yang dapat mengatasi permasalahan ini. Tujuan utama teknologi ini adalah meningkatkan efisiensi spektrum dengan cara memanfaatkan spektrum seefisien dan semaksimal mungkin dengan interferensi yang bisa ditoleransi. Radio kognitif memungkinkan pengguna yang tidak terdaftar (secondary user-SU) dapat menggunakan spektrum berlisensi pengguna yang terdaftar (primary user-PU) yang tidak dipakai saat itu [2]. Spectrum sensing

berperan penting dalam radio kognitif karena spectrum sensing mampu merasakan lingkungan (frekeuensi) dan bereaksi atas respon sinyal disekitarnya sehingga mencegah terjadinya interferensi antara PU dan SU [2] [3].

Dalam penelitian ini akan dibahas metode efisiensi spektrum dengan mekanisme

spectrum sensing yang berbasis pada energy detection.

1.2 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini antara lain:

1. Menginformasikan SU bahwa sinyal yang diterima adalah sinyal komunikasi atau noise melalui pendeteksian energi sinyal.

2. Menganalisis pendeteksian energi berdasarkan (Signal to Noise Ratio-SNR), (Signal to Interference plus Noise Ratio-SINR) dan (Received Signal Strength Indicator-RSSI).

3

1.3 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah:

1. Meningkatkan efisiensi penggunaan spektrum frekuensi.

2. Mengurangi kemungkinan terjadinya interferensi antara pengguna saluran telekomunikasi.

1.4 Rumusan Masalah

Perkembangan telekomunikasi nirkabel yang cepat mengakibatkan peningkatan konsumsi spektrum frekuensi. Ketika PU sedang mengokupasi spektrum berlisensi maka SU mendeteksi spektrum frekuensi tersebut sebagai noise, oleh sebab itu, peneliti merumuskan masalah, yaitu:

Apakah proses sensing dengan metode energy detection mampu menginformasikan SU bahwa sinyal informasi yang diterima adalah sinyal komunikasi atau noise?

1.5 Batasan Masalah

Batasan dari penelitian ini adalah:

1. Proses sensing hanya menggunakan metode energy detection

2. Proses sensing hanya dilakukan pada jaringan LTE.

4

1.6 Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan penelitian ini adalah sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN

Memuat latar belakang, tujuan, perumusan masalah, batasan masalah, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Berisi penjelasan-penjelasan umum yang berkaitan dengan materi yang dibahas, seperti penjelasan umum mengenai sistem radio kognitif, energy detection dan

spectrum sensing.

BAB III METODE PENELITIAN

Berisi langkah-langkah penelitian yang dilakukan di antaranya waktu dan tempat penelitian, tahap-tahap penelitan dan skenario sistem.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisi perhitungan matematis dan analisa hasil perhitungan matematis yang diperoleh, serta dijadikan dasar untuk membahas tujuan penelitian ini. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kajian Pustaka

Penelitian ini akan membahas efisiensi spektrum dan energi dengan metode

energy detection yang bertujuan untuk mengefisiensikan penggunaan spektrum dengan mencari spectrum holes. Spectrum holes dapat dicari dengan menggunakan spectrum sensing dengan metode energy detection. Metode ini akan menangkap sinyal dari PU, kemudian keluarannya akan dibandingkan dengan daya threshold

yang akan menunjukkan kelayakan spektrum. Proses perhitungan akan melibatkan SNR, SINR dan RSSI. Pendeteksian spektrum dengan energy detection tidak memerlukan informasi mengenai sinyal yang dideteksi, melainkan hanya memerlukan daya transmitter dan receiver [4]. Besar spektrum dan

6

2.2 Definisi Radio Kognitif

Spektrum frekuensi adalah sumber daya alam yang terbatas yang digunakan oleh

transmiter dan receiver untuk proses komunikasi. Badan regulator telekomunikasi adalah institusi pemerintahan yang bertugas untuk mengalokasikan spektrum yang berlisensi. Tetapi penggunaan spektrum frekuensi masih tidak efisien dan masih menghasilkan spectrum holes. Meskipun spektrum yang berlisensi telah diatur oleh badan regulasi[7]. Pada Gambar 2.1 mengilustrasikan penggunaan spektrum.

Gambar 2.1 Penggunaan Spektrum [7]

Gambar 2.1 diatas menunjukkan penggunaan spektrum belum efisien. Penyebab tidak efisiennya penggunaan spektrum antara lain:

1. Penggunaan spektrum frekuensi pada siang hari sangat tinggi dibandingkan dengan penggunaan spektrum pada malam hari.

Maximum Amplitudes

Frequency (MHz)

Ampli

tude (

dBm

7

2. Adanya rugi-rugi (guard bands) dalam spektrum frekuensi yang berfungsi untuk mencegah gangguan antara saluran yang berdekatan.

Berdasarkan penelitian FCC (Federal Communications Comission) spektrum berlisensi (primary users-PU) memanfaatkan sekitar 15%-85% frekuensi band

dibawah 3 GHz yang mengindikasikan adanya penggunaan yang signifikan terhadap spektrum [4].

Jika spectrum holes dapat dideteksi dan digunakan, maka masalah spektrum dapat diatasi untuk sementara waktu. Perlombaan untuk menduduki spectrum holes ini telah menghasilkan teknologi baru, yaitu radio kognitif.

Radio kognitif merupakan SDR (Software Definied Radio) yang mampu merasakan lingkungannya dan bereaksi atas respon sinyal disekitarnya. Radio kognitif adalah sebuah unit otonom dalam lingkungan komunikasi yang mempunyai kemampuan bertukar informasi dan mampu mengakses radio kognitif lainnya yang masih dalam satu jaringan [8].

Keuntungan radio kognitif yang saling bertukar informasi adalah masalah-masalah seperti hidden terminal, multipath fading, dan pembayangan (shadowing) pada jaringan sistem radio kognitif dapat teratasi.

Radio kognitif memungkinkan pengguna yang tidak terdaftar (secondary

users-SU) pada lisensi spektrum dapat menggunakan lisensi spektrum primary users

yang sedang tidak dipakai [2], [9].

8

kognitif memiliki dua karakteristik, yaitu kemampuan untuk mengenali (cognition capability) dan kemampuan mengkonfigurasi ulang (reconfigurability).

Cognitive capability adalah kemampuan yang memungkinkan radio kognitif untuk melakukan sensing pada lingkungan untuk memperoleh informasi dan memutuskan untuk mengambil spektrum yang terbaik. Kemampuan ini tidak sekedar memonitoring kekuatan dari beberapa frekuensi tapi juga untuk menangkap spectrum holes dan mencegah terjadinya interferensi. Melalui kemammpuan ini, jumlah spektrum yang tidak dipakai pada saat dan lokasi tertentu dapat diketahui [10].

Cognitive capability menentukan spektrum yang akan digunakan, sedangkan

reconfigurability memampukaan radio untuk berkonfigurasi ulang berdasarkan kondisi lingkungan. Tujuan utama dari radio kognitif adalah untuk memperoleh spektrum terbaik yang tersedia melalui cognitive capability dan reconfigurability. Perbedaan radio kognitif dengan SDR dan radio tradisional dapat dilihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Perbedaan Radio Tradisional, SDR dan CR

No Radio Tradisional Software Definied Radio Cognitive Radio 1 Desain RF

tradisional

Conventional Radio +

Software Architecture SDR + Kesadaran

2 Desain baseband

tradisional Reconfigurability

Reconfigurability + Kepedulian

9

dan spatial spectrum holes. Sebuah temporal spectrum hole adalah spektrum kosong yang sedang tidak digunakan oleh PU selama proses sensing, sehingga spektrum tersebut bisa digunakan oleh SU dalam waktu tertentu. Jenis spectrum sensing seperti ini tidak memerlukan pemrosesan sinyal yang kompleks. Sebuah

spatial spectrum hole adalah spektrum kosong yang sedang tidak dihuni oleh PU dalam beberapa area, oleh karena itu dapat dipergunakan meskipun SU berasal dari luar area tersebut. Jenis spectrum sensing ini memerlukan sinyal yang kompleks untuk pemrosesan algoritma. Berdasarkan daya spektrum yang masuk,

spectrum holes dibedakan menjadi tiga jenis, yaitu:

1. Black spaces: didominasi oleh daya yang besar sehingga memungkinkan terjadinya lokal interferensi pada waktu yang bersamaan.

2. Grey spaces: sebagian didomisani oleh gangguan daya rendah

3. White spaces: adalah spektrum yang bebas dari interferensi kecuali dari White Gaussian Noise.

10

Gambar 2.2 Spectrum White Space [7]

2.3 Spectrum Sensing

Spectrum sensing adalah proses pendeteksian spektrum kosong (spectrum holes)

dan mendiaminya tanpa menyebabkan interferensi dengan pengguna yang lain.

Spectrum sensing merupakan syarat penting bagi radio kognitif untuk mendeteksi

spectrum holes. Mendeteksi PU adalah cara paling efisien untuk mendeteksi

spectrum holes [11].

PU dalam radio kognitif merupakan pengguna yang memiliki prioritas paling tinggi terhadap penggunaan spektrum frekuensi, sedangkan SU memiliki prioritas yang lebih rendah, dan seharusnya tidak menyebabkan gangguan terhadap pengguna utama saat menggunakan saluran. Teknik dan metode spectrum sensing

11

2.3.1. Matched Filter

Matched filter merupakan salah satu metode pada spectrum sensing. Matched filter bekerja dengan cara memaksimalkan SNR yang diterima dan hanya memerlukan waktu yang singkat untuk mencapai kondisi tertentu. Metode ini merupakan metode yang optimal karena memerlukan informasi yang berasal dari PU seperti jenis modulasi, operasi frekuensi, bandwith, bentuk pulsa dan format

frame. PU adalah alat komunikasi yang telah memiliki frekuensi yang telah dialokasikan, sedangkan SU adalah alat komunikasi yang dapat mengakses sebuah frekuensi berlisensi yang berada dalam keadaan kosong untuk dapat melakukan proses komunikasi[10].

2.3.2. Cyclostationary Feature Detection

Metode yang kedua pada spectrum sensing adalah cyclostationary feature detection. Metode ini bekerja dengan memanfaatkan periode waktu tertentu dari sinyal primer yang diterima untuk mengenal adanya pengguna primer. Probability of Detection (Pd) adalah waktu selama PU terdeteksi, sedangkan Probability of False Alarm (Pf) adalah probabilitas dari algoritma sensing melakukan kesalahan deteksi keberadaan PU yang sebenarnya tidak aktif [12].

2.3.3. Energy Detection

12

2.4 Energy Detection Berbasis Spectrum Sensing

Energy detection adalah metode spectrum sensing yang paling popular karena sederhana dan tidak memerlukan informasi sebelumnya mengenai PU. Meskipun

energy detection dapat diimplementasikan tanpa data dari sinyal PU, metode ini masih memiliki kelemahan. Diantaranya metode ini tidak dapat bekerja dengan baik jika kondisi SNR benilai rendah atau dibawah batas minimum. Parameter lain yang mempengaruhi energy detection adalah daya threshold, probability of detecton dan probability of false alarm. Daya threshold adalah nilai yang menentukan tingakat kesuksesan energy detection. Daya threshold berpengaruh langsung kepada parameter lainnya.

Persamaan daya threshold dapat dilihat pada persamaan 2.1 [5]. Daya threshold ( - )

. . . (2.1)

dimana:

Daya threshold = daya transmisi maksimum (Watt) Mmax = Maksimum Bit rate (bps)

No = Kerapatan spektral derau (Watt/Hz) = 4,14x10-21

W = Bandwidth (Hz) Gt = Gain Transmit (dB) Gr = Gain Received (dB)

13

Bit rate yang digunakan disini adalah bit rate dengan tipe modulasi 4 QAM. Modulasi yang digunakan adalah modulasi terkecil, demikian juga halnya dengan jarak dan penguatan yang digunakan pada penilitian ini. Sehingga diperoleh daya

threshold minimum. Bit rate adalah besaran yang menyatakan jumlah data yang diproses persatuan waktu. Bit rate dapat dihitung dengan persamaan 2.2 [6]

M = Jumlah RB x 12 x OFDMA symbol x Tipe Modulasi . . . . (2.2)

dimana :

M = Maksimum Bit rate (bps) RB = resource block

14

SNR adalah rasio antara nilai maksimum dari sinyal yang diterima dengan besarnya derau yang berpengaruh pada sinyal tersebut. Pada perangkat penerima, kekuatan sinyal terima diubah menjadi indikator kekuatan sinyal terima (RSSI) yang didefinisikan sebagai rasio dari daya yang diterima sebagai daya referensi (Pref). Biasanya daya referensi direpresentasikan sebagai sebuah nilai absolute

dari Pref = 1mW. Nilai SNR, RSSI dan SINR bisa diperoleh dengan menggunakan persamaan dibawah ini [8]:

RSSI = . . . . (2.4)

RSSI = received signal strength indication

SNR = signal to noise ratio

SINR = signal interference to noise ratio Prx = daya dari sinyal terima

Pref= daya referensi sebesar 1mW

Pnoise = daya noise

I = interferensi yang diterima dari pengguna lain

Proses energy detection terdiri dari tiga tahap, seperti terlihat pada Gambar 2.3.

15

Sinyal input akan dilewatkan ke band pass filter untuk memilih spektrum frekuensi yang terbaik. Keluarannya akan diintegrasi di integrator. Sinyal keluaran dari integrator akan dibandingkan dengan energi threshold untuk menentukan sinyal kelayakan sinyal tersebut. Keluaran dari integrator adalah energi sinyal yang diterima akan diproses dan keluaran ini dianggap sebagai statistik uji untuk menguji dua hipotesis, yaitu H0 dan H1 [13].

H0: adalah kondisi energi sinyal output lebih besar daripada daya threshold, yang mengindikasikan PU tidak sedang memakai spektrum

H1: adalah kondisi energi sinyal output lebih kecil daripada daya threshold, yang

mengindikasikan PU sedang memakai spektrum

Hipotesis ini secara matematis dapat dituliskan menjadi [10]:

H0: x(n) = w(n) . . . .(2.7)

H1: x(n) = s(n)+w(n) . . . . (2.8)

dimana:

w(n) adalah variasi nilai Gaussian White Noise

s(n) adalah sinyal PU

x(n) adalah sinyal yang diterima SU

16

Probability of detection adalah probabilitas yang mengindikasikan bahwa PU sedang tidak menggunakan spektrum dan nilainya harus sebesar mungkin untuk melindungi PU dari kemungkinan terjadinya interferensi. Untuk menghitung

probability of detection digunakan persamaan [11]:

Pd

=

(√ √ ) . . . . (2.9)

dimana:

Pd = probability of detection

= daya threshold

= SNR

= Marcum Q function

Probability of false alarm adalah probabilitas yang mengindikasikan PU sedang menggunakan spektrum tapi pada keadaan sebenarnya tidak demikian. Untuk menghitung probability of false alarm digunakan persamaan [11]:

Pf

=

. . . .

(2.10)

dimana:

Pf = probability of false alarm

= daya threshold

= incomplete gamma function

III. METODE PENELITIAN

3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada:

Waktu : Januari 2015 – Juli 2015

Tempat: Laboratorium Teknik Telekomunikasi

Jurusan Teknik Elektro Universitas Lampung.

3.2 Jadwal Kegiatan Penelitian

Jadwal kegiatan yang akan dilakukan yaitu: Tabel 3.1 Jadwal Kegiatan Penelitian

3.3 Tahapan Penelitian

18

Tahapan ini dilakukan pencarian informasi yang berasal dari buku, jurnal dan sumber lainnya yang berhubungan dengan penelitian ini, diantaranya adalah: a. Prinsip dan penerapan radio kognitif

b. Parameter energy detection

c. Konsep LTE

2. Menetukan parameter energy detection yang akan digunakan.

Proses sensing akan dilakukan berdasarkan parameter-parameter yang ada pada energy detection.

3. Melakukan perhitungan matematis secara manual dan simulasi untuk pembuktian konsep.

Melakukan perhitungan berdasarkan parameter-parameter yang telah ditentukan.

4. Melakukan analisa terhadap hasil perhitungan dan pembahasan. Pada tahap ini dilakukan analisa hasil dan pembahasan .

5. Menarik kesimpulan dari hasil pembahasan.

Mengambil kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan memberikan saran sebagai bahan pertimbangan untuk penelitian selanjutnya.

3.4 Diagram Alir Penelitian

19

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian

3.5 Diagram Alir Perhitungan

Perhitungan untuk mencari spectrum holes dengan energy dettection dimulai dengan menghitung daya threshold, SNR, probability of detection dan probability of false alarm. Diagram alir perhitungan dapat dilihat pada Gambar 3.2.

20

Gambar 3.2 Diagram Alir Perhitungan

3.6 Model Sistem dan Skenario

Model sistem dan skenario perancangan mekanisme spectrumsensing terdiri dari dua jenis yang dijelaskan sebagai berikut:

Mulai

Daya Threshold, SNR, Pd, Pf

Perhitungan Matematis

Daya Threshold, SNR, Probability detection, Probability false alarm

Spektrum Kosong Ya

Selesai

21

3.6.1 Model Sistem 1

Model sistem 1 terdiri dari 1 eNodeB, 1 PU dan 3 SU. Model sistem dapat dilihat seperti Gambar 3.3.

Gambar 3.3 Model Sistem 1

3.6.2 Skenario 1

Skenario 1 hanya menggunakan 1 eNodeB, 1 PU dan 3 SU. Jumlah SU lebih banyak daripada PU supaya SU dapat mengakses spektrum yang berlisensi. Radio kognitif yang digunakan ada sebanyak tiga untuk menciptakan jaringan radio kognitif yang dapat berfungsi mengatasi masalah hidden terminal, multipath fading dan shadowing. Radio kognitif adalah sebuah SDR (Software Definied Radio) yang telah mampu merasakan lingkungannya, melacak perubahan dan bereaksi atas respon sinyal disekitarnya. Radio kognitif memungkinkan pengguna

22

yang tidak terdaftar (SU) untuk menggunakan spektrum berlisensi pengguna yang terdaftar (PU) yang tidak dipakai saat itu. Radio kognitif akan melakukan sensing

pada eNode B, dan pada saat radio kognitif memperoleh spektrum kosong (idle) maka radio kognitif akan menghubungkan SU dengan spektrum kosong tersebut. Sementara SU melakukan proses komunikasi, radio kognitif tetap melakukan sensing untuk melacak keberadaan PU. Ketika SU 1 telah terkoneksi dengan

eNodeB 1 maka radio kognitif 2 dan radio kognitif 3 akan menganggap spektrum yang dipakai SU 1 adalah noise, sehingga radio kognitif 2 dan radio kognitif 3 hanya akan melakukan proses sensing pada spektrum yang lain. Namun dengan anggapan bahwa PU tidak sedang menggunakan spektrum tersebut. Namun apabila PU akan atau sedang menggunakan spektrum tersebut, radio kognitif akan melakukan rekonfiguarsi ulang untuk mengalokasikan SU tersebut ke spektrum yang lainnya

3.6.3 Model Sistem 2

Model sistem 2 terdiri dari 3 eNodeB, 1 PU dan 3 SU. Model sistem dapat dilihat seperti Gambar 3.4.

23

3.6.4 Skenario 2

Skenario 2 hanya menggunakan 3 eNodeB, 1 PU dan 3 SU. Jumlah SU lebih banyak daripada PU supaya SU dapat mengakses spektrum yang berlisensi. Skenario ini menggunakan 3 eNodeB untuk melihat koordinasi yang akan terjadi antara eNodeB. Radio kognitif yang digunakan sebanyak tiga buah untuk menciptakan jaringan radio kognitif yang dapat berfungsi mengatasi masalah

hidden terminal, multipath fading dan shadowing. Radio kognitif adalah sebuah SDR (Software Definied Radio) yang telah mampu merasakan lingkungannya, melacak perubahan dan bereaksi atas respon sinyal disekitarnya. Radio kognitif memungkinkan pengguna yang tidak terdaftar (SU) untuk menggunakan spektrum berlisensi pengguna yang terdaftar (PU) yang tidak dipakai saat itu. Skenario ini menggunakan 3 eNodeB untuk melihat perpindahan SU tanpa harus pindah ke

24

menggunakan spektrum tersebut, radio kognitif akan melakukan rekonfiguarsi ulang untuk mengalokasikan SU tersebut ke spektrum yang tersedia lainnya.

3.7 Rancangan Perhitungan

Rancangan perhitungan penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Rancangan Perhitungan

Pada tabel disamping perhitungan energy detection dilakukan pada tiga spektrum frekuensi 1800 MHz, 1900 MHz dan 2100 MHz pada bandwidth 1,4 MHz sampai dengan 20 MHz. Perhitungan akan menghasilkan probability detection dan

probabilityfalse alarm pada masing-masing bandwidth.

3.8 Perbedaan 3G, 4G dan 5G

Perbedaan 3G, 4G dan 5G dapat dilihat pada Tabel 3.3 dibawah.

Tabel 3.3 Perbedaan 3G, 4G dan 5G

3G 4G 5G

Teknologi Software Defined

Radio

Software Defined

Radio Cognitive Radio

Sifat Spektrum Statis Statis Dinamis

Prinsip Kerja Packet dan Circuit

Switch Packet Switch

25

V. SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Melalui hasil perhitungan matematis serta pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:

1. Sinyal komunikasi adalah sinyal input yang memiliki energi sinyal melebihi energi/ daya threshold.

2. Kesuksesan spectrum sensing dengan energy detection sebanding dengan nilai SNR dan daya threshold.

3. Peluang SU untuk menduduki spectrum holes paling besar di spektrum 1800 MHz yang diikuti 1900 MHz dan 2100 MHz.

4. Pendeteksian menggunakan spectrum holes tidak dipengaruhi oleh nilai RSSI dan SINR.

5. Rata-rata probability detection yang diperoleh dari penelitian ini adalah 0.19942 pada frekuensi 1800 MHz, 0.198462 pada frekuensi 1900 MHz dan 0.1615 pada frekuensi 2100 MHz paa jarak 15 m.

6. Kemungkinan terdeteksinya spectrum holes akan semakin besar jika jarak user semakin dekat ke eNodeB.

50

5.2 Saran

Selama pengerjaan penelitian ini tentu tidak terlepas dari berbagai kekurangan dan kelemahan, baik dari segi sistem atau perancangan yang dilakukan. Untuk itu, demi kesempurnaan hasil untuk penelitian selanjutnya, disarankan:

1. Penentuan daya threshold dapat dilakukan dengan metode yang berbeda sehingga energy detection lebih maksimal.

2. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan penambahan parameter-parameter yang lain dan dilakukan dengan simulasi.

3. Penelitian berikutnya dilakukan berdasarkan variasi jumlah user dengan jarak yang berbea-beda.

4. Proses pencarian spectrum holes dapat dilakukan dengan metode sensing

DAFTAR PUSTAKA

[1] Alaydrus, M. Cognitive Radio:Sistim Radio Cerdas. InComTech, Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, Vol. 1, No. 2. 2010.

[2] Hossain, M. S., Abdullah, M., I., Hossain, M., A. Energy Detection Performance of Spectrum Sensing in Cognitive Radio. MECS (http://www.mecs-press.org/). 2012.

[3] Maharjan, S., Po, K., Takada, J. Energy Detector Prototype for Cognitive Radio System. Tokyo Institute of Technology. 2001.

[4] Abdulsattar, M. A., Hussein, Z. A. Energy Detection Technique for Spectrum Sensing in Cognitive Radio:A Survey. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), Vol.4, No.5. 2012.

[6] NN. LTE In Bullets Downlink Bit Rates. LTE Bullets.com

[7] Anirudh, M.R., Karthikeyan, B.R., Mazumdar, D., Kadambi, G.R. Energy Detection Technique for Spectrum Sensing in Cognitive Radio. School of Advanced Studies Bangalore Vol. 9, April 2010.

[8] Jondral, K. F. Software Defined Radio Basics and Evolution to Cognitive Radio. Universitat Karlsruhe. 2005.

[9] Abdillah, I.Z., Suwadi, Wirawan. Manajemen Spectrum Sharing Terdistribusi pada Teknologi Dynamic Spectrum Access untuk Radio Kognitif. Jurnal Teknik ITS Vol. 1, No. 1. 2012.

[10] Liu, Y., Zeng, C., Wang, H., Wei, G. Energy Detection Threshold

Optimization For Cooperative Spectrum Sensing. School of Electronic and Information Engineering China ,2010.

[11] Bhattacharya, P.P., Khandelwa, R., Gera, R., Agarwal, A. Smart Radio Spectrum Management for Cognitive Radio. International Journal of Distributed and Parallel Systems (IJDPS) Vol.2, No.4. 2011.

[12] Sun, C., Zhang, W., Letaief, K., B. Cluster-based cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems. in Proc. IEEE ICC’07, pp. 2511–2515.

2007.