ANALISIS KINERJA ALOKASI SUMBER DAYA PADA ORIENTASI KLUSTER UNTUK KOMUNIKASI DEVICE-TO-DEVICE

ALDO MILLEANO

Informasi Umum

Kode

22.04.2899

Klasifikasi

621.385 1 - Network analysis

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Network Communication, Network Analysis,

Dilihat

295 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Peningkatan jumlah pengguna komunikasi seluler setiap tahun terus mengalami peningkatan. Adanya peningkatan pengguna juga akan menambah beban kerja dari Base Station (BS). Salah satu solusi yang ada adalah komunikasi Device To Device (D2D). D2D memungkinkan komunikasi seluler dapat dilakukan secara langsung antar perangkat dalam jarak dekat tanpa melalui BS secara langsung. Namun teknologi ini memiliki beberapa kekurangan, salah satunya terkait dengan interferensi yang terjadi karena Celluler User (CU) dan D2D User (DU) menggunakan resource yang sama.

Tugas akhir ini mengusulkan untuk menggunakan pemilihan resource berorientasi kluster pada komunikasi downlink dengan 2 skenario yaitu skenario 1 dengan memvariasikan jumlah DU dan skenario 2 dengan memvariasikan radius cell. Tujuannya adalah meminimalisasi interferensi, memaksimalkan nilai sumrate, efisiensi daya, efisiensi spektral, dan fairness dengan tetap memperhatikan kinerja pengguna seluler. Algoritma Greedy, Algoritma 8 Clustering, dan Algoritma 4 Clustering digunakan untuk membandingan hasil alokasi resource untuk mengetahui algoritma yang lebih unggul dalam mengalokasikan resource pada komunikasi underlay.

Berdasarkan hasil simulasi menunjukan bahwa algoritma 8 clustering dan 4 clustering tidak memiliki pengaruh besar untuk meningkatkan nilai sumrate, efisiensi daya, efisiensi spektral, fairness CU, fairness DU, dan fairness total. Pada skenario 1, algoritma greedy mengungguli algoritma 8 clustering dan algoritma 4 clustering untuk parameter sumrate dengan nilai 1,64708 ×10^8 bps, efisiensi daya dengan nilai 3326,49 bps/mWatt, efisiensi spektral dengan nilai 9,1504 bps/Hz, fairness CU dengan nilai 0,4411, fairness DU dengan nilai 0,92076, dan fairness total dengan nilai 0,5430. Pada skenario 2, algoritma 8 clustering mendapatkan nilai fairness DU mengungguli algoritma greedy dengan nilai 0,914063. Untuk parameter lain, algoritma greedy mengungguli algoritma 8 clustering dan algoritma 4 clustering.