Analisis Optimalisasi Parameter Kinerja Sistem CDMA Dengan Menggunakan Kanal Propagasi Gelombang Radio Empiris

ANALISIS OPTIMALISASI PARAMETER KINERJA SISTEM

CDMA DENGAN MENGGUNAKAN KANAL PROPAGASI

GELOMBANG RADIO EMPIRIS

DISERTASI

Oleh

MAKSUM PINEM

108108006

PROGRAM PASCASARJANA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

PERNYATAAN ORISINALITAS

DISERTASI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor

dalam Program Studi Doktor Ilmu Fisika pada Program Pascasarjana

Fakultas MIPA Universitas Sumatera Utara

Oleh

Maksum Pinem

108108006

PROGRAM PASCASARJANA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Telah diuji pada

Tanggal

: 6 Januari 2014

PANITIA PENGUJI DISERTASI

Ketua : Prof. Eddy Marlianto, M.Sc, PhD

Anggota : 1. Dr. Nasruddin MN. M. Eng.Sc 2. Dr. Fitri Arnia, ST., M. Eng.Sc

3. Prof. Dr. M. Zarlis, M.Sc

4. Prof. Dr. Tulus, M.Sc

PERNYATAAN ORISINALITAS

ANALISIS OPTIMALISASI PARAMETER KINERJA SISTEM

CDMA DENGAN MENGGUNAKAN KANAL PROPAGASI

GELOMBANG RADIO EMPIRIS

DISERTASI

Dengan ini saya nyatakan bahwa saya mengakui semua karya disertasi ini adalah hasil kerja saya sendiri kecuali kutipan dan ringkasan yang tiap satunya telah dijelaskan sumbernya dengan benar.

Medan, 10 Februari 2014

ANALISIS OPTIMALISASI PARAMETER KINERJA SISTEM

CDMA DENGAN MENGGUNAKAN KANAL PROPAGASI

GELOMBANG RADIO EMPIRIS

ABSTRAK

Suatu kajian telah dibuat tentang analisis optimalisasi parameter kinerja sistem cdma dengan menggunakan kanal propagasi gelombang radio Empiris. Untuk pengerjaan analisis ini telah dikembangkan model sistem pemancaran dari dua Base Station (BTS) menjadi tiga dan empat BTS untuk melayani Mobile Station (MS). Pengembangan model sistem pemancaran dari dua menjadi tiga dan empat BTS membutuhkan pengembangan algoritma soft handover yang asalnya hanya untuk menangani dua BTS menjadi algoritma soft handover yang dapat menangani tiga dan empat BTS. Dengan dipilihnya kanal propagasi radio empiris sebagai kanal pemancaran sinyal yang menghubungkan BTS dengan MS maka telah diperoleh perbaikan parameter kinerja sistem cdma terhadap perubahan ketinggian Antena BTS dan Antena MS maupun terhadap pertambahan nilai parameter Hysteresis Add. Parameter kinerja sistem yang ditentukan sebagai objek pengamatan pada kajian ini adalah Laju Drop Call, Laju Penurunan Link Radio, Ukuran Rata-rata Active Set dan Laju Handover. Selanjutnya dengan memanfaatkan algoritma Locally Optimal maka dua parameter kinerja sistem yaitu ukuran rata-rata Active Set dan Laju Handover masih dapat dioptimalkan dengan kualitas link radio yang sama. Hasil analisis terhadap data simulasi menunjukkan bahwa perubahan ketinggian Antena BTS dan Antena MS berkontribusi pada perbaikan level penerimaan daya sinyal sehingga dapat mengurangi laju rata-rata Drop Call dan meningkatkan kualitas Link Radio serta meningkatkan ukuran rata-rata Active Set. Dari sisi perubahan nilai Hysteresis Add berkontribusi pada peningkatan ukuran rata-rata Active Set. Sementara Laju Handover lebih didominasi oleh fluktuasi ukuran Active Set dalam sistem. Penerapan algoritma locally optimal pada algoritma hysteresis threshold memberikan pengurangan pada ukuran rata-rata Active Set dan Laju Handover sehingga meningkatkan efisiensi pemakaian kanal radio dan menghemat biaya penyambungan. Berdasarkan perbandingan unjuk kerja model-model propagasi gelombang radio emprik terhadap parameter kinerja soft handover maka model propagasi Hata memberi kontribusi yang lebih besar terhadap perbaikan parameter kinerja sistem dibandingkan dengan model propagasi Okumura dan model propagasi Lee, oleh karenanya model propagasi Hata dapat dipilih sebagai model propagasi yang lebih tepat berdasarkan parameter inputan sistem yang telah ditentukan.

OPTIMIZATION OF PARAMETERS PERFORMANCE OF CDMA

SYSTEM USING THE EMPIRICAL RADIO WAVE PROPAGATION

CHANNEL

ABSTRACT

A study has been made on the analysis of optimizing the performance parameters of the CDMA system using the empirical radio wave propagation channel. For the construction of this analysis have been developed modeling of the transmission system of two Base transceiver station (BTS) to three and four base transceiver stations to serve the Mobile Station (MS). Development of a model of the transmission system from two to three and four base transceiver stations require the development of soft handover algorithm that can be handle from two to four base transceiver stations. By choosing the empirical radio propagation channel as a transmitting channel that connects the base transceiver stations with MS, then has obtained improvement of performance parameters of cdma system against a change of height of BTS and MS antena and also against a change of the parameter value of hysteresis add. System performance parameters are defined as objects of observation in this study is a call drop rate, decrease rate of radio link, average size of active set and handover rate. Furthermore, by utilizing locally optimal algorithm, then both of the system performance parameters, namely the average size of the active set and handover rate, still can be optimized with the same of radio link quality. The results of the simulation data analysis showed that the change in height of BTS antennas and antenna MS contribute to the improvement of the reception of the signal power level, so as to reduce the average rate of drop call , improve the quality of radio links and increase the average size of the active set. In terms of changes in the value of hysteresis add contribute to the increase in the average size of the active set. While the handover rate is dominated by fluctuations in the size of the active set in the system. Application of locally optimal algorithms on the threshold hysteresis algorithm gives a reduction in the average size of the active set and handover rate, thus increasing the efficiency of the use of radio channels and save the connection costs. Based on the comparison of the performance of the models of the empirical radio wave propagation against the performance of the soft handover parameters, then the hata propagation model gives a greater contribution to the improvement of system performance parameters compared to the okumura propagation model and the lee propagation model. Therefore, hata propagation model can be chosen as a more appropriate of propagation model based on the input parameters of the system

have been determined.

Keywords: CDMA system, soft handover, threshold hysteresis algorithm

KATA PENGANTAR

` Pertama-tama puji syukur kehadirat Allah Subhana Wata’ala atas segala

limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga disertasi ini dapat diselesaikan.

Dengan selesainya disertasi ini maka perkenankanlah saya mengucapkan

terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

Rektor Universitas Sumatera Utara, Prof. Dr. Syahril Pasaribu, DTM&H,

M.Sc (CTM), Sp. A(K) atas kesempatan yang diberikan kepada saya untuk

mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Doktor.

Dekan Fakultas MIPA Universitas Sumatera Utara, Dr. Sutarman, M.Sc atas

kesempatan menjadi mahasiswa Program Doktor pada program Pascasarjana

FMIPA Universitas Sumatera Utara.

Ketua Program Studi Doktor Ilmu Fisika, Dr. Nasruddin MN. M. Eng.Sc

Sekretaris program Studi Doktor Ilmu Fisika, Dr. Anwar Darma Sembiring, M.S

beserta seluruh Staf Pengajar pada Program Studi Doktor Ilmu Fisika program

Pascasarjana Fakultas MIPA Universitas Sumatera Utara.

Terima kasih dan penghargaan yang tinggi saya ucapkan kepada Prof.

Eddy Marlianto, M.Sc, PhD selaku Promotor/Pembimbing Utama yang telah

memberikan perhatian, dorongan dan bimbingan, demikian juga kepada Dr.

Nasruddin MN. M. Eng.Sc dan Dr. Fitri Arnia, ST., M. Eng.Sc selaku Co.

Promotor/Pembimbing Lapangan yang telah memberi arahan dan bimbingan

hingga selesainya penelitian ini.

Kepada Ibu dan Saudara-saudara kandungku serta isteri dan anak-anakku,

Terima kasih atas perhatian, bantuan dan doa kalian semua, semoga Allah

Subhana Wata’ala membalas semua kebaikan ini dengan ganjaran yang berlipat

ganda, amiin.

DAFTAR ISI

3.11 Model Algoritma Optimal (LO) 39

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 40

4.1 Rancangan Simulasi 40 4.2 Analisa Hasil Simulasi 44 4.2.1 Daya Sinyal Hasil Simulasi 44

4.2.1.1 Daya Sinyal Penerimaan Pancaran BTS Model Propagasi Lee 45 4.2.1.2 Daya Sinyal Penerimaan Pancaran BTS

Model Propagasi Okumura 47 4.2.1.3 Daya Sinyal Penerimaan Pancaran BTS

Model Propagasi Hata 49 4.2.2.3 Hubungan Tinggi Antena BTS dan Antena

MS dengan Ukuran Active Set

Metode Algoritma Hysteresis Threshold

dan Locally Optimal 66 4.2.2.4 Hubungan Tinggi Antena BTS dan

Antena MS dengan Laju Handover Metode Algoritma Hysteresis Threshold

dan Locally Optimal 81

4.2.3.2 Hubungan Perubahan Nilai Hysteresis Terhadap Ukuran Active Set

Metode Algoritma Hysteresis Threshold

dan Locally Optimal 96 4.2.3.3 Hubungan Perubahan Nilai Hysteresis

Terhadap Laju Handover Metode Algoritma Hysteresis Threshold

dan Locally Optimal 107 4.2.4 Perbandingan Parameter Kinerja Sistem Dari

Model-Model Propagasi 115 4.3 Validasi Parameter Active Set Terhadap Nilai

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 121

5.1 Kesimpulan 121

5.2 Saran 125

DAFTAR PUSTAKA 126

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Judul Halaman Lampiran

A

Algoritma Soft Handover L -1

A.1 Algoritma Soft Handover Hysteresis Threshold Untuk 3 BTS L -1 A.2 Algoritma Soft Handover Hysteresis Threshold Untuk 4 BTS L -5 A.3 Algoritma Soft Handover Locally Optimal L-19

B Data Keluaran Hasil Simulasi Untuk Masing-masing Model L-48

B.1 Data Keluaran Terhadap Perubahan Ketinggian Antena Base Station (BTS) Untuk Model propagasi Lee L-48 B.2 Data Keluaran Terhadap Perubahan Ketinggian Antena

Base Station (BTS) Untuk Model propagasi Okumura L-49 B.3 Data Keluaran Terhadap Perubahan Ketinggian Antena

Base Station (BTS) Untuk Model propagasi Hata L-50 B.4 Data Keluaran Terhadap Perubahan Ketinggian Antena

Mobile Station (MS) Untuk Model propagasi Lee L-51 B.5 Data Keluaran Terhadap Perubahan Ketinggian Antena

Mobile Station (MS) Untuk Model propagasi Okumura L-52 B.6 Data Keluaran Terhadap Perubahan Ketinggian Antena

Mobile Station (MS) Untuk Model propagasi Hata L-53 B.7 Data Keluaran Terhadap Perubahan Nilai Hysteresis

(Hyst_Add) Untuk Model Lee L-54 B.8 Data Keluaran Terhadap Perubahan Nilai Hysteresis

(Hyst_Add) Untuk Model Lee L-54 B.9 Data Keluaran Terhadap Perubahan Nilai Hysteresis

(Hyst_Add) Untuk Model Lee L-55

C

Daftar (List_{) Program L-101}

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman Tabel

Tabel 2.1 Parameter Model Propagasi Lee 12 Tabel 4.1 Parameter Masukan 42 Tabel 4.2 Konfigurasi penelitian 43 Tabel 4.3 Daya Penerimaan Sinyal Maksimum dan Minimum

Dengan Model Propagasi Lee 45 Tabel 4.4 Daya Penerimaan Sinyal Maksimum dan Minimum

Dengan Model Propagasi Okumura 48 Tabel 4.5 Daya Penerimaan Sinyal Maksimum dan Minimum

Dengan Model Propagasi Hata 50 Tabel 4.6 Data Perbandingan Kinerja Sistem Antar Model Propagasi 118 Tabel 4.7 Perbandingan Ukuran Rata-rata Active Set dan Relative Error

DAFTAR GAMBAR

3.7 Ilustrasi algoritma soft handover hysteresis-threshold 35 3.8 Model perubahan Aktive Set (AS) untuk 3 BTS 38 4.4a Grafik 3 Dimensi Level Sinyal 4 BTS Model Propagasi Okumura 48 4.4b Grafik Sebaran Sinyal 4 BTS Model Propagasi Okumura 48 4.11 Perbaikan Link Radio terhadap Pertambahan Tinggi Antena

Model Lee 59

4.12a Tinggi Antena BTS dengan Penurunan Link Radio

4.12b Tinggi Antena MS dengan Penurunan Link Radio

Model Okumura 60

4.13 Perbaikan Link Radio terhadap Pertambahan Tinggi Antena

Model Okumura 61

4.14a Tinggi Antena BTS dengan Penurunan Link Radio Model Hata 63 4.14b Tinggi Antena MS dengan Penurunan Link Radio Model Hata 63 4.15 Perbaikan Link Radio terhadap Pertambahan Tinggi Antena

Model Hata 64

4.16a Tinggi Antena BTS dengan Ukuran Active Set

(Hysteresis Threshold) (Model Lee) 65

4.16b Tinggi Antena MS dengan Ukuran Active Set

( Hysteresis Threshold) (Model Lee) 66

4.17 Ukuran Active Set terhadap Tinggi BTS dan MS

(Hysteresis Threshold) (Model Lee) 67

4.18a Tinggi Antena BTS dengan Ukuran Active Set (Locally Optimal)

(Model Lee) 68

4.18b Tinggi Antena MS dengan Ukuran Active Set (Locally Optimal)

(Model Lee) 68

4.19 Ukuran Active Set terhadap Antena BTS dan MS

(Locally Optimal) (Model Lee) 69

4.20a Tinggi Antena BTS dengan Ukuran Active Set

(Hysteresis Threshold) (Model Okumura) 71

4.20b Tinggi Antena MS dengan Ukuran Active Set

( Hysteresis Threshold) (Model Okumura) 71

4.21 Ukuran Active Set terhadap Tinggi BTS dan MS

(Hysteresis Threshold) (Model Okumura) 72

4.22a Tinggi Antena BTS dengan Ukuran Active Set (Locally Optimal) Model (Model Okumura) 73 4.22b Tinggi Antena MS dengan Ukuran Active Set (Locally Optimal)

Model (Model Okumura) 73 4.23 Ukuran Active Set terhadap Antena BTS dan MS(Locally Optimal)

(Model Okumura) 74 4.24a Tinggi Antena BTS dengan Ukuran Active Set

(Hysteresis Threshold) (Model Hata) 75

4.24b Tinggi Antena MS dengan Ukuran Active Set

( Hysteresis Threshold) (Model Hata) 76

4.25 Ukuran Active Set terhadap Tinggi BTS dan MS

(Hysteresis Threshold) (Model Hata) 77

4.26a Tinggi Antena BTS dengan Ukuran Active Set (Locally Optimal)

(Model Hata) 78

4.26b Tinggi Antena MS dengan Ukuran Active Set (Locally Optimal)

Model Hata 78

4.27 Ukuran Active Set terhadap Antena BTS dan MS(Locally Optimal)

(Model Hata) 79

4.28a Tinggi Antena BTS dengan Laju Handover (Hysteresis Threshold)

4.28b Tinggi Antena MS dengan Laju Handover ( Hysteresis Threshold)

(Model Lee) 81

4.29a Tinggi Antena BTS dengan Laju Handover (Locally Optimal)

(Model Lee) 82

4.29b Tinggi Antena MS dengan Laju Handover (Locally Optimal)

(Model Lee) 83

4.30a Tinggi Antena BTS dengan Laju Handover (Hysteresis Threshold) (Model Okumura) 85 4.30b Tinggi Antena MS dengan Laju Handover ( Hysteresis Threshold)

(Model Okumura) 85 4.31a Tinggi Antena BTS dengan Laju Handover (Locally Optimal)

(Model Okumura) 86 4.31b Tinggi Antena MS dengan Laju Handover (Locally Optimal)

(Model Okumura) 87 4.32a Tinggi Antena BTS dengan Laju Handover (Hysteresis Threshold)

(Model Hata) 89

4.32b Tinggi Antena MS dengan Laju Handover ( Hysteresis Threshold)

(Model Hata) 89

4.33a Tinggi Antena BTS dengan Laju Handover (Locally Optimal)

(Model Hata) 90

4.33b Tinggi Antena MS dengan Laju Handover (Locally Optimal)

(Model Hata) 91 4.34 Penurunan Link Radio Terhadap Nilai Hysteresis dan Jumlah BTS

(Model Lee) 93

4.35 Penurunan Link Radio Terhadap Nilai Hysteresis dan Jumlah BTS (Model Okumura) 94 4.36 Penurunan Link Radio Terhadap Nilai Hysteresis dan Jumlah BTS

(Model Hata) 95 4.37 Ukuran Active Set Terhadap Nilai Hysteresis dan Jumlah BTS

(Hysteresis Threshold) (Model Lee) 96

4.38 Ukuran Active Set terhadap Jarak dan Nilai Hysteresis

(Hysteresis Threshold) (Model Lee) 97

4.39 Ukuran Active Set Terhadap Nilai Hysteresis dan Jumlah BTS

(Locally Optimal) (Model Lee) 98

4.45 Ukuran Active Set Terhadap Nilai Hysteresisdan Jumlah BTS

4.46 Ukuran Active Set terhadap Jarak dan Nilai Hysteresis

(Hysteresis Threshold) (Model Hata) 105

4.47 Ukuran Active Set Terhadap Nilai Hysteresis dan Jumlah BTS

(Locally Optimal) (Model Hata) 105

4.48 Ukuran Active Set terhadap Jarak dan nilai Hysteresis

(Locally Optimal) (Model Hata) 106

4.49 Laju Handover Terhadap Nilai Hysteresis (Hysteresis Threshold)

(Model Lee) 107

4.50 Laju Handover Optimal Terhadap Nilai Hysteresis

(Locally Optimal) (Model Lee) 109

4.51 Laju Handover Terhadap Nilai Hysteresis (Hysteresis Threshold) (Model Okumura) 110 4.52 Laju Handover Optimal Terhadap Nilai Hysteresis

(Locally Optimal) (Model Okumura) 112

4.53 Laju Handover Terhadap Nilai Hysteresis (Hysteresis Threshold)

(Model Hata) 113

4.54 Laju Handover Optimal Terhadap Nilai Hysteresis

(Locally Optimal) (Model Hata) 114

4.55 Karakteristik Perbandingan Ukuran Active SetModel Emprik