## Optimization of Resource block Allocation with Genetic Algorithm in MIMO-OFDMA
Amalia Rizqi Utami 1 * 1 Institut Teknologi Kalimantan, Indonesia
ABSTRACT

## CONTACT
Amalia.rizqi@lecturer.itk.ac.id.

## KEYWORDS
Resource block , Genetic Algorithm , MIMO
Received: 22/09/2021 Revised: 04/10/2021 Accepted: 08/10/2021
Online: 18/10/2021
Published: 26/10/2021
Risenologi is licenced under a Creative Commons Attribution 4.0 International Public Licence (CC-BY 4.0)
The allocation of resource blocks is very important in wireless communication, there is an allocation of signal dimensions between users in the uplink and downlink channels. In recent years, wireless communications users are increasing day by day, but the challenge is that the available  spectrum  is  very  limited.  In  this  article  we  will  discuss  the  optimal  allocation  of resource  blocks,  which  is  one  of  the  resources  in  MIMO-OFDMA,  using  the  genetic algorithm (GA). The algorithm determines the number of resource blocks for each user and then transmits the results of the allocation  to each user. This study will also compare the results of the allocation without and with the  Genetic Algorithm (GA). The measurement parameters  are  carried  out  by  changing  several  parameters:  the  number  of  users,  the probability of mutation, the number of resource blocks and the probability of crossover. The results  showed  that  with  the  use  of  Genetic  Algorithm  (GA)  in  the  system  there  was  an increase in the capacity value when compared to without GA. Therefore, optimization of resource blocks using Genetic Algorithm (GA) can improve system performance.

## ABSTRAK
Pengalokasian resource block sangat penting dalam komunikasi nirkabel, terdapat adanya alokasi dimensi sinyal antara pengguna di saluran uplink dan downlink . Dalam beberapa tahun terakhir, pengguna komunikasi nirkabel selalu meningkat dari hari ke hari tetapi tantangannya adalah spektrum  yang  tersedia  sangat  terbatas.  Dalam  paper  ini  akan  membahas  tentang pengalokasian secara optimal terhadap resource block yang termasuk salah satu sumber daya dalam MIMO-OFDMA dengan menggunakan Genetic Algorithm (GA). Algoritma menentukan jumlah resource block untuk setiap pengguna dan kemudian menyerahkan hasil alokasi tersebut kepada setiap pengguna. Pada penelitian ini juga akan dibandingkan hasil pengalokasian jika tanpa  dan  dengan Genetic  Algorithm (GA).  Untuk  parameter  pengukuran  yang  dilakukan dengan mengubah beberapa parameter: jumlah user , probabilitas mutasi, jumlah resource block dan probabilitas crossover. Hasil penelitian menunjukkan dengan adanya penggunaan Genetic Algorithm (GA) pada sistem terdapat kenaikan nilai kapasitas jika dibanding tanpa GA. Oleh karena itu, optimisasi resource block menggunakan Genetic Algorithm (GA) dapat meningkatkan kinerja sistem.

## INTRODUCTION
Saat  ini  kebutuhan  manusia  untuk  komunikasi broadband nirkabel  meningkat.  Teknologi  yang  mendukung kebutuhan  itu  juga  berkembang.  Dengan  fakta-fakta  ini,  sistem  komunikasi  nirkabel  akan  dihadapkan  dengan masalah permintaan dalam pengembangan kapasitas, efisiensi sumber daya, Quality of Service (QoS), dan optimalisasi efisiensi energi, yang akan meningkatkan trafik jaringan setiap tahun (Yusro,M , et.al , 2021 ) . Mengingat keragaman kondisi  saluran,  maka  salah  satu  pemanfaatan  yang  bisa  dilakukan  adalah  mengalokasikan  sumber  daya  secara efisien.
Orthogonal  Frequency  Division  Multiple  Access (OFDMA)  adalah  teknik  modulasi multicarrier di  mana  beberapa pengguna mengakses ke sumber yang sama. Beberapa pengguna dalam sistem OFDMA mengarah pada pertanyaan tentang bagaimana distribusi daya pancar dan bandwidth untuk setiap pengguna secara merata. Manajemen Sumber Daya Radio sangat diperlukan mengingat daya pancar yang terbatas dari Base Station dan kondisi propagasi saluran yang  selalu  berubah  pada  setiap  pengguna  dapat  mempengaruhi  jumlah throughput di  penerima.  Munculnya teknologi multiple-input multiple-output (MIMO) yang dapat digunakan dalam penyediaan komunikasi nirkabel tingkat tinggi yang dapat diandalkan (Andreas, 2011). Sistem MIMO dapat mengalikan pengguna dalam domain ruang dan frekuensi. Pada beberapa antena dapat meningkatkan kapasitas, keandalan jangkauan transmisi dan menekan sinyal yang  mengganggu.  Beberapa  studi  (Swaraj,  dkk,  2011) (Yenumula,  2007)  (Obilor, 2008)  (Sumanthi,  2012)  dari MIMO dilakukan dalam lingkungan multi-pengguna. Teknologi nirkabel MIMO dapat meningkatkan kapasitas sistem saluran tertentu sesuai dengan hukum Shannon. Dengan meningkatkan jumlah penerimaan dan pengiriman pada antena, throughput saluran hampir meningkat secara linier dengan penambahan setiap pasang antena. Oleh karena itu teknologi nirkabel MIMO adalah salah satu teknik nirkabel yang paling penting untuk komunikasi masa depan.
Dalam  paper  ini,  akan  mengalokasikan resource  block secara  adil  dengan  suatu  teknik  yaitu  optimalisasi menggunakan Genetic Algorithm (GA) untuk menentukan pengalokasian resource block yang tepat untuk mendapatkan kapasitas yang lebih baik. Paper ini terdiri dari lima bagian. Pada bagian I berisi pondasi untuk melakukan penelitian. Pada bagian II, memperkenalkan metode untuk optimasi kapasitas. Hasil dan analisis dibahas dalam bagian III. Bagian IV menunjukkan kesimpilan dan diikuti oleh referensi di bagian V.

## METHODS
Optimasi  kapasitas  dilakukan  dengan  menggunakan Genetic  Algorithm (GA).  Dalam  (Sumanthi,  2012) menjelaskan bahwa GA adalah teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner, seperti pewarisan, mutasi, seleksi alam, dan rekombinasi. Genetic Algorithm (GA) adalah heuristik pencarian yang berasal dari evolusi alami. Heuristik ini  sering  digunakan  untuk  menghasilkan  solusi  yang  berguna  untuk  masalah  pencarian  dan  optimasi. Genetic Algorithm (GA) termasuk dalam kelas yang lebih luas dari Evolutioner Algorithm (EA) yang menghasilkan solusi untuk masalah optimasi menggunakan teknik yang terinspirasi oleh evolusi alami, seperti pewarisan, mutasi, seleksi, dan persilangan. Ini adalah metode pemecahan masalah optimasi terbatas dan tak terbatas berdasarkan seleksi alam, proses yang mendorong evolusi biologis dan berdasarkan kelangsungan hidup sifat yang paling cocok. Algoritma Genetika  (GA)  tidak  terlalu  sulit  untuk  diprogram  atau  dipahami  karena  berbasis  biologis.  Algoritma  genetika diakui sebagai pemecah yang baik untuk masalah yang sulit.
Langkah-langkah yang terlibat dalam GA diberikan sebagai diagram alir pada Gambar 1. Algoritma dimulai dengan himpunan solusi acak yang disebut populasi. Dalam setiap langkah (generasi) populasi baru dicapai dari yang  lama.  Individu  baru  diciptakan  dengan  menyilangkan  individu  lama  (orang  tua).  Berdasarkan  nilai-nilai kebugaran individu dapat menjadi orang tua. Mutasi dilakukan setelah persilangan yang menghasilkan anak untuk generasi berikutnya. Solusi terbaik di generasi sekarang disebut elit.
Misalkan sebuah sistem OFDM memiliki User U (u = 1, 2, ..., U) dan resource block S (s = 1, 2, ..., S). Sistem memberikan subset dari N subcarrier ke pengguna dan menentukan jumlah bit/simbol per setiap blok sumber daya yang ditetapkan pada transmisi downlink (Sadam, 2009).
1. Inisialisasi: Menghasilkan populasi Npop kromosom, di mana setiap bit dari semua kromosom diambil secara acak dari 1 hingga U. Nilai inisiasi Npop adalah 50.
2. Evaluasi fitness: Nilai fitness adalah nilai yang menunjukkan apakah solusi (individu) tersedia atau tidak. Nilai fitness ini digunakan sebagai acuan untuk mencapai nilai optimal dalam algoritma  genetika. Algoritma genetika bertujuan untuk mencari individu/kromosom dengan nilai fitness tertinggi. Dalam simulasi ini, semakin banyak pengguna yang dialokasikan, semakin tinggi nilai fitness.
3. Elitisme: Agar individu dengan nilai fitness tertinggi tidak hilang atau terbuang, maka selama evolusi satu atau beberapa salinannya perlu dibuat.
4. Crossover: Prinsip dari crossover ini adalah melakukan operasi pertukaran pada gen yang bersesuaian dari kedua parent yang didapatkan untuk menghasilkan individu baru/ child . Proses crossover dilakukan pada setiap kromosom dengan probabilitas crossover tertentu. Artinya, pindah silang dapat dilakukan jika bilangan acak yang dihasilkan ([0,1])  lebih  kecil  dari  peluang  pindah  silang  yang  ditentukan.  Secara  umum,  probabilitas  crossover  ditentukan mendekati 1 (Suyanto, 2005). Penentuan peluang pindah silang adalah seberapa banyak jumlah gen pada setiap kromosom yang diharapkan terjadi pindah silang.
5.  Mutasi: Mutasi  adalah  operator  dari  Algoritma Genetika  yang  berperan  untuk  menggantikan  nilai suatu  gen dengan nilai yang lain. Peluang mutasi mewakili persentase jumlah total gen pada kromosom yang ingin dimutasi. Nilai peluang mutasi yang ditetapkan di awal sangat kecil, karena jika peluang mutasi terlalu besar, maka akan terjadi terlalu banyak gangguan acak, sehingga kromosom baru akan kehilangan kemiripan dengan parent .
Gambar 1. Flowchart Algoritma Genetika

## RESULTS AND DISCUSSIONS
Dalam penelitian ini, simulasi menggunakan parameter pada Tabel 1. Berdasarkan analisis kapasitas dan jumlah pengguna, telah dilakukan simulasi MATLAB untuk MIMO-OFDMA. Bandwidth yang digunakan adalah 3 MHz karena LTE dapat menyediakan bandwidth 1.4;3;5;10;15;20 MHz. Dari Gambar 2 sampai Gambar 4 menunjukkan kapasitas vs jumlah pengguna dengan Pc dan Pmu yang berbeda. Jumlah total pengguna adalah 4,5,6,7,8,9,10. Saat kita menggunakan GA kapasitas sistem rata-rata mencapai 6.85 Mbps tetapi jika tanpa GA kapasitas sistem rata- rata mencapai 3.47 Mbps. Gambar tersebut menunjukkan bahwa terjadi peningkatan kapasitas saat GA digunakan. Oleh karena itu dari grafik kinerja GA lebih tinggi jika dibandingkan tanpa GA. Dari Gambar 4 sampai Gambar 6
4
probabilitas  mutasi  dan  crossover  yang  digunakan  dengan  nilai  yang  berbeda.  Di  sini  ditunjukkan  bahwa probabilitas  crossover  0,75  mendapatkan  kapasitas  maksimum,  sedangkan  probabilitas  mutasi  0,01  adalah parameter terbaik untuk mendapatkan nilai kapasitas maksimum. Jadi nilai Pc dan Pmu dipilih sebagai 0.75 dan 0.01 untuk kasus sistem dengan 4,5,6,7,8,9,10 pengguna. Performa GA juga dinilai lebih baik tanpa GA.
Table 1. Paremeter Simulasi. Parameter Value User 4,5,6,7,8,9,10 Resource block 25 Bandwidth 3 MHz P tot 1 W F c 2 GHz N pop 50 P cross 0.65;0.75;0.85 P mu 0.001;0.003;0.005;0.007;0.009;0.1 Channel model Frequency selective rayleigh
Gambar 2. . Kapasitas vs Jumlah user s Pc=0.65
Gambar 3. . Kapasitas vs Jumlah user s Pc=0.75
Gambar 4. Kapasitas vs Jumlah user s Pc=0.85

## CONCLUSIONS
Dalam tulisan ini, dapat dilihat bahwa alokasi sumber daya berdasarkan optimasi dengan algoritma genetika. Hasil setelah simulasi adalah pengalokasian resource block dengan GA meningkatkan nilai kapasitas sistem lebih baik dibandingkan tanpa GA. Nilai kapasitas tanpa GA maksimal mencapai 3.47 Mbps, sedangkan dengan GA nilai kapasitas maksimal menjadi 6.85 Mbps. Nilai kapasitas sistem maksimum diperoleh dengan parameter Pc = 0,75 dan  Pmu  =  0,01.  Semakin banyak  jumlah  pengguna semakin  kecil  kapasitas  pengguna  karena  semakin  banyak kapasitas yang harus dibagi. Hasil berdasarkan algoritma genetika mencapai kapasitas yang lebih tinggi daripada tanpa algoritma. Artinya algoritma yang diusulkan memiliki performansi yang lebih baik.

## ACKNOWLEDGEMENT
Ucapan  terima  kasih  kepada  Institut Teknologi  Kalimantan  yang  telah  memfasilitasi  penelitian  ini sehingga artikel bisa diselesaikan tepat waktu. Terimakasih juga disampaikan kepada tim reviewer yang telah memberikan masukan-masukan yang membangun untuk perbaikan agar artikel layak dipublikasikan. Akhir kata terima kasih kepada semua pihak yang terlibat dalam penyusunan artikel ini.

## REFERENCES
Andreas, F. M. (2011). Wireless Communications, 2nd ed . California. USA: Wiley.
Obilor, N., dkk. (2008). Dynamic Subcarrier Allocation for Single Carrier – Fdma Systems . EURASIP: England.
Sadam, S. Alagan, A. Kaamran, R. (2009). Radio Resource Allocation Algorithms for the Downlink of Multiuser OFDM Communication Systems . IEEE Communiccations Surveys & Tutorials, vol. 11, no. 3.
Sumanthi, K., Valarmathi, M. L. (2012). Adaptive Resource Allocation in MIMO-OFDMA based on Subcarrier Allocation (SA) and (GA). International Journal of Computer Applications, vol.49, no.19.
Suyanto. (2005). Algoritma Genetika dalam MATLAB . Yogyakarta: Andi.
Swaraj,  Rimal,  dkk.  (2011). Dynamic  Resource  Allocation  Algorithms  for  Cognitive  Radio  Systems .  Department  of Electronics and Communication Engineering National Institute of Technology: Rourkela.
Yenumula, B.R. (2007). Evolutionary Approach for Efficient Resource Allocation in Multi-User OFDM Systems . IEEE: USA, 2007.
Yusro, M., Ma’sum, M., Muhamad, M., & Jaenul, A. (2021). Pengembangan Trainer Aplikasi Multi -Sensors (TAMS) Berbasis Arduino dan Raspberry Pi. Risenologi , 6 (1), 77 – 85. https://doi.org/10.47028/j.risenologi.2021.61.150