Download - ITS Undergraduate 9290 Paper
![Page 1: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/1.jpg)
1
OPTIMASI PENEMPATAN BTS DENGAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA GENETIKA
Nama Mahasiswa : Yustaf Pramsistya
NRP : 1204 100 063
Jurusan : Matematika FMIPA-ITS
Dosen Pembimbing : DR. M. Isa Irawan, MT.
Drs. Bandung Arry S, Mi.Komp
Abstrak
Setiap jaringan komunikasi bergerak selular membutuhkan perencanaan sel dengan tujuan untuk
dapat memenuhi kebutuhan pencakupan sel yang ditunjukan oleh jumlah base station, dimana diusahakan
seminimal mungkin tetapi dapat memenuhi kapasitas trafik dan coverage area yang dibutuhkan.
Algoritma genetika adalah suatu algoritma pencarian solusi suatu masalah atau solusi parameter –
parameter yang menganalogikan serta menerapkan mekanisme seleksi alam dan manipulasi genetik.
Algoritma ini juga digunakan untuk mengoptimasi suatu parameter dari suatu permasalahan. Pencarian
solusi menggunakan algoritma genetika yang digunakan bertujuan untuk mengoptimasi coverage area
dengan memperhatikan kemungkinan persebaran MS (Mobile Station). Hasil dari optimasi penempatan
Base Transceiver Station (BTS) dengan algoritma genetika menunjukkan bahwa jumlah BTS pada area
pelayanan yang ditentukan bisa dikurangi dengan tetap menjangkau coverage area pelayanan dan total
traffic yang dilayani.
Kata kunci : Base Transceiver Station (BTS) , Algoritma Genetika, Mobile Station
1. PENDAHULUAN
Setiap jaringan komunikasi bergerak selular
membutuhkan perencanaan sel dengan tujuan
untuk dapat memenuhi kebutuhan pencakupan sel
yang ditunjukan oleh jumlah base station, dimana
diusahakan seminimal mungkin tetapi dapat
memenuhi kapasitas trafik yang dibutuhkan.
Optimasi penempatan BTS ini mencakup dua
aspek yaitu ditinjau dari segi coverage dan dari
segi trafik. Penanganan beban trafik meliputi
prediksi jumlah pelanggan pada setiap sel, dimana
dengan pertimbangan beban trafik yang
diperlukan oleh pelanggan dan beban trafik yang
dapat ditangani dalam sel, dapat diperoleh jumlah
sel yang diperlukan untuk mengatasi beban trafik
yang diperlukan oleh pelanggan.
Dalam tugas akhir ini permasalahan yang
akan dibahas adalah bagaimana mengoptimalkan
penempatan BTS agar mencakup wilayah yang
akan dilayani dengan jumlah seminimal mungkin
tetapi masih menunjukkan unjuk kerja yang baik
ditinjau dari segi teknis yaitu masalah kapasitas
trafik yang disediakan dan kualitas sinyal.
Tujuan dari tugas akhir ini adalah
mengimplementasikan algoritma Genetika untuk
mengoptimalkan proses penentuan lokasi BTS.
Sehingga setelah diselesaikannya tugas akhir ini
dapat memberikan masukan kepada provider
dalam memberikan kenyamanan bagi pelanggan
jasa telekomunikasi.
Dalam upaya mendapatkan suatu hasil yang
efektif, batasan permasalahan diberikan:
1. Proses optimalisasi BTS menggunakan
standar GSM
2. Lokasi optimalisasi BTS dilaksanakan di
wilayah Surabaya, khususnya pada BSC
H_Gemblongan_01, H_Kayoon_02,
Merisi dan Merisi_02.
3. Kemampuan dari masing-masing BTS
dibatasi oleh kapasitas BTS.
4. Proses optimalisasi tidak memperhatikan
kondisi geografis dan faktor biaya.
5. Radius BTS yang dipakai adalah radius
rata-rata BTS.
6. Kapasitas BTS yang dipakai adalah
kapasitas rata-rata BTS.
![Page 2: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/2.jpg)
2
2. DASAR TEORI
2.1 Pengantar GSM
Global System for Mobile
Communication (GSM) adalah standard sistem
seluler generasi kedua yang dibangun untuk
mengatasi masalah pengelompokan pada sistem
seluler pertama di Eropa. GSM adalah sistem
seluler pertama di dunia yang menetapkan
spesifikasi modulasi digital dan arsitektur
palayanan (service) pada network level. Penetapan
standar GSM dilakukan di bawah dukungan
European Technical Standard Institute (ETSI).
2.2 Mobile Station (MS)
Mobile Station (MS) merupakan
perangkat yang dapat berkomunikasi dengan
menggunakan jaringan GSM. Telepon Selular dan
PCMCIA plug-in cards. Meskipun MS bukan
merupakan bagian dari wired network, MS
mempunyai peran yang penting dalam
fungsionalitas jaringan. MS membantu jaringan
dalam mengukur kualitas sinyal radio untuk
menentukan handover.
Dalam jaringan telepon konvensional,
telepon direpresentasikan sebagai pelanggan
ketika terhubung dalam jaringan. Pada GSM,
identitas pelanggan dan peralatan komunikasinya
terpisah. Subscriber Identity Module (SIM)
merepresentasikan identitas pelanggan terhadap
jaringan. MS tidak akan berfungsi tanpa sebuah
SIM. Algoritma proses otentifikasi dan ekripsi
disimpan pada SIM bersama informasi pelanggan.
2.3 Network Switching Subsystem (NSS)
NSS terdiri dari MSC, HLR, VLR, Auc,
dan EIR Salah satu bagian MSC akan digunakan
untuk melakukan hubungan ke luar seperti PSTN,
ISDN. Proses pengolahan panggilan pada NSS
terletak pada MSC dan Gateway-MSC (G-MSC).
MSC melakukan fungsi switching pada sistem.
Elemen ini mengontrol panggilan menuju/dari MS
lain serta sistem data.
Home Location Register (HLR) adalah
database yang digunakan untuk melakukan
penyimpanan dan penanganan data pelanggan.
Visitor Location Register (VLR) informasi
sementara tentang pelanggan yang dibutuhkan
oleh MSC untuk melayani kebutuhan pelanggan.
VLR terintegrasi dengan MSC. Ketika MS
melakukan panggilan ke daerah MSC yang baru,
VLR yang terkoneksi ke MSC tersebut meminta
data tentang MS dari HLR.
2.4 Base Station Subsystem (BSS)
BSS mempunyai fungsi utama
menyediakan konektivitas untuk MSS. BSS
diimplementasikan sebagai dua entitas, yaitu :
a. Base Station Controller (BSC)
b. Base Transceiver Station (BTS)
BSC merupakan unit kontrol dari BSS, dimana
satu BSC dapat terhubung dengan beberapa BTS.
BSC menangani alokasi dari kanal radio, frequncy
hopping, handover dari BTS ke BTS (kecuali
pada inter-MSC-handover dimana pengontrolan
berada pada tanggung jawab MSC). Fungsi
penting BSC adalah sebagai konsentrator dimana
berbagai koneksi berkecepatan rendah yang
terhubung ke BTS akan berkurang sampai
sejumlah kecil koneksi yang menuju MSC.
BSC menyediakan informasi yang
dibutuhkan untuk Network Management
Subsystem (NMS). Database untuk semua tempat,
termasuk informasi seperti frekuensi pembawa,
pembawa, daftar frekuensi hopping, level
pengurangan daya, penerimaan sinyal untuk
perhitungan batas sel, semuanya disimpan di
BSC. Data ini diperoleh langsung dari bagian
perencanaan radio yang mengikutsertakan
pemodelan dari propagasi sinyal begitu pula
dengan proyeksi traffic.
Di dalam BTS terdapat radio penerima
dan pengirim dengan telepon pelangan. Daerah
perkotaan yang besar sangat membutuhkan
sejumlah besar BTS, dengan begitu kebutuhan
untuk BTS adalah keharusan, dan biayanya
seminimum mungkin. BTS yang jangkauan
luasnya lebih besar dari picocell memiliki
beberapa pengirim dan penerima (TRX), yang
melayani beberapa frekuensi yang berbeda dan
sektor sel yang berbeda. BTS pada umumnya
memiliki 1 sampai 12 TRX dalam 1, 2, atau 3
sektor walaupun jumlah ini berbeda-beda.
Gambar 2.1 Arsitektur Logical Structure pada
BSS
Arsitektur GSM secara garis besar terdiri
dari 2 subsistem yang terkoneksi dan berinteraksi
![Page 3: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/3.jpg)
3
antar sistem dan dengan user melalui network
interface, subsistem tersebut adalah :
Base Station Subsystem (BSS)
Network and Switching System (NSS)
Setiap subsistem BSS terdiri dari
beberapa Base Station Controller (BSC) yang
berfungsi mengkoneksikan MS ke NSS via
MSCs. Sedangkan NSS berfungsi mengatur
fungsi switching dari sistem dan menjamin MSC
agar dapat berkomunikasi dengan network yang
lain seperti halnya PSTN dan ISDN. Fungsi
operasi dan maintenance keseluruhan sistem
GSM dikontrol oleh subsistem OSS, pada
subsistem ini seorang engineer dapat memonitor,
menganalisa dan melakukan troubleshooting
terhadap segala aspek dari sistem GSM
Gambar 2.2 Diagram Dari Arsitektur Sistem
GSM
Mobile Station akan berkomunikasi dengan
BSS melalui interface radio, sebuah BSS terdiri
dari beberapa Base Station Controller yang
terhubung kedalam satu MSC. Setiap BSC
biasanya mengontrol sampai beberapa ratus BTS,
lokasi BTS ini akan tersebar dimana-mana sesuai
dengan coverage area yang diinginkan sebuah
provider.Sedangkan koneksi yang umumnya
dipakai oleh BTS untuk mengkoneksikan dirinya
ke BSC adalah dengan dedicated line atau
microwave links. Proses handoff yang sering
terjadi antar dua BTS dalam satu BSC hanya akan
dikontrol oleh BSC tidak sampai melibatkan MSC
untuk mengurangi beban switching.
2.5 Kanal pada GSM
Kanal terkait pada pengulangan satu burst
pada setiap frame dimana karakteristiknya
tergantung pada posisi dan frekuensinya dalam
frame. Burst adalah unit waktu terkecil pada
TDMA. Sedangkan frame adalah kumpulan dari
beberapa burst dimana setia burst dialokasikan ke
MS yang berbeda. Karakteristik ini bersifat siklik
dan berulang setiap 3 jam. Kanal pada GSM dapat
dikategorikan sebagai kanal traffic dan kanal
control. Kanal juga dapat diklasifikasikan sebagai
dedicated. Kanal dedicated terhubung pada
sebuah MS dimana umumnya digunakan oleh idle
MS.
2.6 Pembagian Sel
Pembagian area dalam kumpulan sel-sel
merupakan prinsip penting GSM sebagai sistem
telekomunikasi selular. Tiap sel mengacu pada
satu frekuensi pembawa / kanal / ARFCN
tertentu. Pada kenyataannya jumlah kanal yang
dialokasikan terbatas, sementara jumlah sel bisa
saja berjumlah sangat banyak. Untuk memenuhi
hal ini, dilakukan teknik pengulangan frekuensi
(frequency re-use).
Jelas bahwa semakin besar jumlah
himpunan kanal, semakin sedikit jumlah kanal
tersedia per sel dan oleh karenanya kapasitas
sistem menurun. Namun, peningkatan jumlah
himpunan kanal menyebabkan jarak antara sel
yang berdekatan kanal semakin jauh, dan ini
mengurangi resiko terjadi interferensi. Sekali lagi,
desain sistem GSM memerlukan kompromi antara
kualitas dan kapasitas.
Pada kenyataannya, model satu sel
dengan satu kanal transceiver (TRx, tentunya
menggunakan antena omni-directional) jarang
digunakan. Untuk lebih meningkatkan kapasitas
dan kualitas, desainer melakukan teknik
sektorisasi. Prinsip dasar sektorisasi ini adalah
membagi sel menjadi beberapa bagian (biasanya 3
atau 6 bagian; dikenal dengan sektorisasi 1200
atau 300). Tiap bagian ini kemudian menjadi
sebuah BTS (Base Transceiver Station).
Kebanyakan vendor memperbolehkan sampai
dengan 4 TRx per BTS untuk sektorisasi 1200.
Jika digunakan TDMA pada TRx, menghasilkan 8
kanal TDMA tiap TRx, bisa dihitung bahwa
dalam satu sel dapat menampung trafik yang
setara dengan 3 X 4 X 8 = 96 kanal TDMA atau
sebesar 84,1 erlang dengan GoS 2%. (Erlang
merupakan satuan trafik dan GoS(Grade of
Service) menyatakan derajat keandalan layanan,
berapa jumlah blocking yang terjadi terhadap
panggilan total).
Pada prakteknya tidak semua kanal
TDMA tersebut bisa digunakan untuk kanal
pembicaraan (TCH = Traffic Channel). Dalam
sebuah BTS juga diperlukan SDCCH (Stand-
alone Dedicated Control Channel) yang
digunakan untuk call setup dan location updating
serta BCCH (Broadcast Control Channel) yang
![Page 4: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/4.jpg)
4
merupakan kanal downlink yang memberikan
informasi dari BTS ke MS mengenai jaringan, sel
yang kedatangan panggilan, dan sel-sel di
sekitarnya
2.7 Pembahasan Algoritma Genetika
Algoritma genetika atau Genetic
Algorithm (GA) adalah algoritma pencarian
heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi
biologis. Keberagaman pada evolusi biologis
adalah variasi dari kromosom antar individu
organisme. Variasi kromosom ini akan
mempengaruhi laju reproduksi dan tingkat
kemampuan organisme untuk tetap hidup. Pada
dasarnya ada 4 kondisi yang sangat
mempengaruhi proses evaluasi, yaitu:
a. Kemampuan organisme untuk melakukan
reproduksi.
b. Keberadaan populasi organisme yang bisa
melakukan reproduksi.
c. Keberagaman organisme dalam suatu
populasi.
d. Perbedaan kemampuan untuk survive.
Individu yang lebih kuat atau fit akan memiliki
tingkat survival dan tingkat reproduksi yang lebih
tinggi jika dibandingkan dengan individu yang
kurang fit. Pada kurung waktu tertentu (generasi),
populasi secara keseluruhan akan lebih banyak
memuat organisme yang fit.
2.7.1 Algoritma
Berikut ini ditunjukkan sebuah algoritma
pemrograman sederhana GA, dengan metode
seleksi roulette whell, single point Crossover,
mutasi.
Inisialisasi :
1. membangkitkan kromosom secara acak
dari range masing-masing variabel,
sebanyak popsize. Dimana dalam satu
kromosom terdiri dari individu-individu
variabel x kemudian dilakukan evaluasi
dengan fungsi yang ditentukan.
Optimasi :
1. menghitung nilai fitness untuk
tiap kromosom ( i = 1, . . ,
popsize)
2. menghitung total fitness, popsize
i
ivfF1
)(
3. apabila diinginkan nilai minimal
maka digunakan invers, nilai fitness
akan diinverskan dahulu sebelum
dihitung totalnya.
4. hitung nilai probabilitas untuk setiap
kromosom FvfP ii /)(
(i = 1, 2, . . . , popsize)
5. hitung probabilitas komulatif iq
untuk setiap kromosom i
j
ji Pq1
6. melakukan proses seleksi dengan
tahapan sebagai berikut :
membangkitkan bilangan r secara
acak (float) pada range [ 0,1]
jika r < iq maka kromosom
pertama akan terpilih
jika ii qrq 1 maka
kromosom yang ke – i yang
terseleksi
7. melakukan operator crossover dengan
tahapan sebagai berikut :
membangkitkan bilangan r secara
acak (float) pada range [ 0, 1]
jika r < pc maka kromosom
terseleksi untuk proses crossover
menentukan titik crossover dan
melakukan penyilangan
8. melakukan operator mutasi dengan
tahapan sebagai berikut :
membangkitkan bilangan r secara
acak (float) pada range [ 0 - 1]
sebanyak jumlah bit dalam
populasi
jika r < pm maka individu
tersebut mengalami mutasi
9. melakukan evaluasi lagi dan
menghitung nilai fitness tiap
kromosom. Kemudian dicari nilai
fitness yang paling optimal dan
dibandingkan dengan fitness terbaik
sebelumnya.
10. Kembali ke langkah 3 sampai
generasi maksimal yang diinginkan
3. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
3.1 Analisis Sistem
Telah disinggung pada pembahasan
sebelumnya bahwa perangkat lunak yang akan
dibuat berkaitan dengan optimalisasi penempatan
BTS. Dimana nanti perangkat lunak yang akan
dibuat memiliki fungsi untuk mengoptimalkan
lokasi BTS
![Page 5: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/5.jpg)
5
3.1.1 Perhitungan Kapasitas BTS
Dengan mengambil contoh BTS
MICKODIKAL3XXX pada BSC
H_Gemblongan_01 yang memiliki konfigurasi
2/2/2 (3 sektor dengan masing-masing sektor
terdiri dari 2 TRX=16 kanal) dan mengambil 2
kanal untuk SDCCH dan BCCH , maka untuk
satu sektor BTS mempunyai 14 kanal TCH atau
sebesar 8.2003 erlang (dari tabel erlang),
kemudian dari hasil perhitungan persektor
didapatkan total kapasitas BTS = 3 x 8,2003 =
24,6009 erlang.
3.2 Perancangan Algoritma.
Perancangan algoritma yang digunakan
dalam aplikasi, secara garis besar dibagi menjadi
dua bagian yaitu algoritma menentukan real
coverage area & real blank area dan algoritma
untuk proses optimalisasi menggunakan
Algoritma Genetika (GA).
3.2.1 Algoritma real coverage & real blank
Algoritma ini bertujuan untuk menentukan
luas area yang tercover oleh BTS yang sudah ada,
selanjutnya menghitung luas blank area dengan
mengurangkan luas wilayah keseluruhan dengan
luas area yang tercover.
Gambar 3.1 Flowchart Proses Pencarian
coverage area & blank area
3.2.2 Algoritma Optimalisasi Menggunakan
GA
Proses optimalisasi lokasi BTS dimulai dari
penetuan daerah (BSC) yang akan dioptimalkan,
lalu kemudian dilanjutkan dengan mencari jumlah
BTS optimum dengan cara membagi kebutuhan
trafik dengan rata-rata kapasitas BTS didaerah
tersebut. Setelah diperoleh jumlah BTS optimum
maka selanjutnya dijalankan proses algoritma
genetika dengan jumlah gen per chromosome =
jumlah BTS optimum, proses GA akan berjalan
sebanyak jumlah generasi yang sudah ditentukan
sebelumnya.
Gambar 3.2 Flowchart Proses Optimalisasi
Inisialisasi Populasi
Proses Inisialisasi Populasi diambil dari
koordinat BTS yang sudah ada, tiap
chromosome merepresentasikan kombinasi
dari lokasi BTS dengan jumlah gene per
chromosome = jumlah BTS optimum, tiap
gene bertipe Integer dan merepresentasikan
Id_BTS. Contoh:
- kebutuhan trafik BSC H_Kayoon_02 =
1433,36 erlang
- kapasitas BTS pada BSC H_Kayoon_02
= 38,807 erlang
- maka jumlah BTS optimum
=BTSkapasitas
trafikkebutuhan= 36,935 37 buah
- Interval random = interval Id_BTS pada
BSC H_Kayoon_02 = 1 - 48
Dengan menjalankan fungsi random pada
Id_BTS, maka didapatkan :
1 2 3 4 5 6 7 8 ... 37
Chromosome1 = 3|1|5|7|13|41|24|37| ... |22
FINISH
Real Blank Area
START
Membentuk coverage area
tiap-tiap BTS
Cari gabungan dari semua coverage area
BTS
Real coverage Area
Cari irisan dari gabungan BTS dengan area
BSC yang dioptimalkan
![Page 6: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/6.jpg)
6
Evaluasi fungsi Obyektif
Proses Evaluasi bertujuan untuk
memberikan nilai fitness pada masing-masing
chromosome, dengan penjabaran fungsi
obyektif sebagai berikut:
- g_union = popsize
i
iAreaBTS1
_=
- g_intersect = g_union BSC_Area
- fitness = )secint_( tergLuas .
jadi fungsi obyektifnya adalah :
)_)_Luas((f(x)1
AreaBSCAreaBTSpopsize
i
i
3.2.3 Perancangan Perangkat Lunak
Arsitektur yang digunakan memiliki output
berupa hasil akhir dalam menentukan proses
optimalisasi lokasi BTS berdasarkan kebutuhan
trafik dan coverage area. Untuk proses
optimalisasi ini melibatkan empat BSC yaitu BSC
H_Gemblongan_01, BSC H_Kayoon_02, BSC
Merisi, dan BSC Merisi_02.
Kekurangan dan kelebihan perangkat lunak
tersebut ditinjau dari segi sistem yaitu :
Kekurangan : masih memiliki kelemahan
karena tidak memperhatikan segi geografis.
Kelebihan : dapat memperoleh lokasi-lokasi
dan jumlah BTS yang lebih optimal dari
sebelumnya, berdasarkan kebutuhan trafik
dari masing-masing BSC. Sehingga dengan
hasil yang optimal tersebut dapat
meminimalkan jumlah BTS yang
dibutuhkan dalam satu BSC.
3.2.4 Perancangan Interface
Salah satu aspek penting dalam pembuatan
perangkat lunak adalah perancangan interface,
karena perancangan interface yang baik
berbanding lurus dengan tingkat user friendly
sebuah perangkat lunak. Artinya sistem dirancang
dengan sedemikian rupa agar pemakai dapat
beradaptasi dengan mudah dalam pemakaian
perangkat lunak tersebut.
Para pemakai perangkat lunak cenderung
menyukai tampilan grafis karena lebih mudah
dimengerti. Agar tampilan grafis dari perangkat
lunak tersebut sesuai dengan yang diharapkan,
maka dibuat perancangan interface sebuah
perangkat lunak. Perancangan interface dalam
Tugas Akhir ini adalah perancangan form Utama
dan perancangan form Optimasi.
Gambar 3.3 Perancangan Form Program
3.3 Implementasi Perangkat Lunak
Setelah desain dibuat, maka tahap
selanjutnya adalah mengimplementasikan desain
yang telah dibuat kedalam bentuk perangkat lunak
yang dikembangkan dengan menggunakan bahasa
pemrograman Visual Basic 6.0.
Berikut akan dijelaskan beberapa prosedur
dan fungsi program yang digunakan dalam
implementasi aplikasi optimalisasi menggunakan
Algoritma Genetika.
3.1.1 Tahap Implementasi Interface
Sub bab ini akan menjelaskan tampilan
program yang telah dibuat. Tampilan perangkat
lunak ini terdiri dari Figure Utama, Figure Real
coverage area, dan Figure Optimasi
4. UJI COBA PERANGKAT LUNAK
4.1. Uji Coba Hasil Optimasi
Proses optimasi disimpan kedalam bentuk
file (*.mdb) kemudian di tampilkan dalam bentuk
tabel oleh perangkat lunak yang selanjutnya diplot
dalam file tower.shp untuk bisa divisualisasikan
kedalam perangkat lunak.
Menu Program
Hasil Tampilan Program
L
a
y
o
u
t
![Page 7: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/7.jpg)
7
Tabel 5.1 Data Awal Yang Digunakan Dalam
Proses Optimalisasi
Input data dari masing-masing BSC untuk
dilakukan proses-proses selanjutnya. Dimulai
dengan penghitungan kebutuhan BTS,
perhitungan luas coverage area dan proses
optimalisasi.
Gambar 5.1 Proses Pencarian coverage area
Setelah didapatkan input data, langkah
selanjutnya adalah menghitung luas coverage area
dari semua BTS yang ada pada BSC yang
ditentukan, setelah itu hasil perhitungannya
ditampilkan seperti pada Gambar 5.1 (berwarna
merah), sedangkan luasannya di tampilkan dalam
bentuk message box yang kemudian di simpan
kedalam database.
Setelah koordinat-koordinat BTS
ditemukan, hasilnya ditampilkan kedalam
perangkat lunak berupa tabel hasil optimasi dan
ploting koordinat-koordinat BTS seperti pada
Gambar 5.2.
Gambar 5.2 Proses Optimasi
Hasil dari proses optimasi dapat dilihat
pada Gambar 5.3 berikut :
Gambar 5.3 Hasil Dari Proses optimasi
Pada gambar 5.3 terlihat bahwa jumlah
BTS hasil optimasi berkurang dengan
coverage area yang hampir sama. Dari hasil
tersebut tampak bahwa proses optimasi telah
menyatakan hasil optimal yang diharapkan.
Dengan hasil berupa lokasi-lokasi BTS yang
optimal.
Untuk menguji hasil dari proses
optimasi akan di plot dengan menggunakan
software ArcView GIS 3.2 dan ditampilkan
secara visual kedalam perangkat lunak. Hasil
pengujian dapat dilihat pada gambar 5.4 dan
gambar 5.5 berikut ini :
Gambar 5.4 Lokasi-lokasi BTS yang ada
sekarang
![Page 8: ITS Undergraduate 9290 Paper](https://reader036.vdokumen.com/reader036/viewer/2022081806/55cf9db6550346d033aed8a2/html5/thumbnails/8.jpg)
8
Gambar 5.5 Lokasi-lokasi BTS hasil optimasi
Dari hasil optimasi pada BSC
H_Gemblongan_01 yang divisualisasikan oleh
gambar 5.5 jika dibandingkan dengan sebelum
dioptimasi (gambar 5.4) terlihat cukup banyak
perbedaan, yaitu sebesar 13 BTS bisa dikurangi.
Sedangkan untuk BSC H_Kayoon_02 sebesar 11
BTS, BSC Merisi sebesar 7 BTS dan BSC
Merisi_02 sebesar 4 BTS, total semuanya adalah
sebanyak 35 BTS bisa dikurangi.
5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Dari hasil uji coba yang telah dilakukan
terhadap optimalisasi penempatan lokasi BTS
menggunakan algoritma genetika, maka dapat
diambil kesimpulan bahwa:
1. Metode Genetic Algorithm bisa digunakan
untuk mengoptimasikan lokasi BTS.
2. Hasil optimasi menggunakan algoritma
genetika bisa mengurangi 35 BTS dengan
tetap menjangkau coverage area pelayanan
dan total traffic yang dilayani, dengan
rincian sebagai berikut :
- BSC H_Gemblongan_01 yang semula
berjumlah 48 BTS dapat dikurangi
menjadi sebanyak 35 BTS.
- BSC H_Kayoon_2 yang semula
berjumlah 48 BTS menjadi 37 BTS.
- BSC H_Merisi yang semula berjumlah 37
BTS menjadi 30 BTS, dan
- BSC H_Merisi_02 yang semula
berjumlah 41 BTS menjadi 37 BTS
5.2.Saran
Harus dilakukan pengaturan ulang lokasi
BTS, sehingga penghutanan oleh menara BTS
dapat dicegah demi estetika tata kota. Terdapat
dua solusi dalam hal ini, yaitu :
1. Dilakukan pembongkaran untuk BTS
yang tidak diperlukan.
2. Dibuat menara bersama oleh satu
perusahaan sendiri, yang mempunyai
tanggung jawab atas semua urusan
jaringan, sehingga para operator dapat
terfokus pada peningkatan layanan
kepada pelanggan.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Azizi, N. (2006). “GSM 900”.
http://azizi.ca/gsm.
[2] Aria, Muhammad. (2006). “ Aplikasi
Algoritma Genetik Untuk Optimasi
Penjadwalan Mata Kuliah”. Jurusan
Teknik Elektro, Universitas Komputer
Indonesia.
[3] Bianchi, G. (2007). “GSM – Switcing &
Mobility”.http://www.tti.unipa.it/mat_bianc
hi/rm.pdf.
[4] Depkominfo. (2009). “Standar Kualitas
Pelayanan Jasa Teleponi Dasar Pada
Jaringan Bergerak Seluler”.
http://www.depkominfo.go.id.
[5] Elektro Indonesia. (2008). “ Mengenal
GSM ”.
http://www.elektroindonesia.com/elektro/el
03a.html
[6] Nokia Corporation. (2003). “ Extended
Planning Introduction Training
Document“, Nokia corporation.
[7] Rahayu, Vivin Mardi. (2009). “ Optimasi
Bordering BSC Pada Jaringan GSM
Menggunakan Algoritma Djikstra ”.
Jurusan Matematika, Institut Teknologi
Sepuluh Nopember.
[8] Wikipedia (2009) “ Algoritma Genetika “,
http://id.wikipedia.org/wiki/Algoritma_Gen
etika.
[9] Winanda, Lila Ayu R. (2005). “Penentuan
Lokasi Tower Crane Menggunakan
Algoritma Genetika Pada Proyek
Perkantoran Halim Sakti ”. Jurusan Teknik
Sipil, Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.