OPTIMASI JUMLAH DAN POSISI ENODE-B BERBASIS ALGORITMA GENETIKA

GINA ILMA AMALIA

Informasi Umum

Kode

18.04.1475

Klasifikasi

621.385 - Telephony

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Telecommunication - Engineering

Dilihat

221 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Teknologi telekomunikasi semakin lama semakin berkembang, dari generasi pertama sampai dengan generasi berikutnya, yakni teknologi 4G LTE, yang mempunyai kualitas jaringan telekomunikasi khususnya dalam hal kecepatan data dan voice. Hal tersebut menyebabkan pertumbuhan kebutuhan akan layanan komunikasi, semakin meningkatkan demand trafik dan membuat jumlah operator yang menyediakan layanan dengan kualitas yang bersaing. Tugas akhir ini mengusulkan algoritma genetika sebagai algoritma optimasi yang sering digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan kompleks. Algoritma genetika mampu memberikan solusi yang cukup baik untuk penempatan posisi eNodeB dalam permasalahan jangkauan pelanggan. Dari hasil perancangan berdasarkan perhitungan kapasitas untuk kota Cimahi didapatkan sebanyak 10 eNodeB dengan jari-jari sebesar 0,903 km cukup untuk memenuhi demand trafik sampai dengan tahun 2022. Dengan diimplementasikannya algoritma genetika, yang didapatkan dari kombinasi parameter yakni ukuran cross over : 0.8, populasi : 1000, generasi : 1000 dan mutasi : 0.05, merupakan kombinasi yang paling optimum yang didapakan dari hasil percobaan ini, dengan fitness yang dihasilkan 0.90716824, dimana dapat mencangkup wilayah kota Cimahi sebesar 36,46542 km2 dan wilayah yang tidak tercover sebesar 3,73458 km2, kombinasi tersebut dilakukan dengan tujuan, menentukan posisi eNodeB yang optimal untuk meminimalkan luas area blankspot dan optimal dari segi cost atau biayanya dengan menggunakan metode LCC (life cycle cost), bisa didapatkan biaya terendah sebesar Rp.13,314,348,098.15 biaya tersebut, merupakan biaya maintenance real yang dibutuhkan oleh perusahaan supaya bisa menghindari pembengkakan anggaran untuk kegiatan maintenance.

Kata kunci : 4G LTE, Optimasi, Algoritma Genetika, eNodeB, LCC (Life Cycle Cost).