## Analisis Perbandingan Mean Opinion Score
Aplikasi VoIP Facebook Messenger dan Google Hangouts menggunakan Metode E-Model pada Jaringan LTE

## RAMADHINA FITRIYANTI, LINDAWATI, ARYANTI ARYANTI
Teknik Telekomunikasi Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya Email: ramadhina04@gmail.com
Received 15 Agustus 2018 | Revised 10 September 2018 | Accepted 30 September 2018

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  mengenai  perbandingan  kualitas  layanan  dua  aplikasi VoIP yaitu Facebook Messenger dan Google Hangouts pada jaringan LTE. Kualitas layanan dua aplikasi tersebut ditinjau menggunakan Mean Opinion Score dengan metode  objektif  yaitu,  E-Model.  Nilai  MOS  kedua  aplikasi  didapatkan  dengan menjalankan simulasi menggunakan GNS3 yang berfungsi untuk mensimulasikan topologi  jaringan  dengan  menggunakan  router  MikroTik.  Setelah  itu,  dilakukan pengukuran parameter QoS yaitu, delay dan packet loss yang terjadi pada saat melakukan  panggilan  yang  berlangsung  selama  satu  jam.  Dari  hasil  pengujian, diperoleh  bahwa  nilai  MOS  pada  Google  Hangouts  lebih  besar  dibandingkan dengan  Facebook  Messenger,  yaitu  4.0.  Sedangkan  pada  Facebook  Messenger hanya  sebesar  3.6.  Jika  dikorelasikan  ke  tingkat  kepuasan  pengguna  untuk mendapatkan  nilai  MOS,  Google  Hangouts  dikategorikan  "baik"  dan  Facebook Messenger dikategorikan "cukup baik".
Kata kunci : MOS, LTE, VoIP, E-Model, GNS3

## ABSTRACT
This  study  discusses  the  comparison  of  the  quality  of  service  of  two  VoIP applications,  Facebook  Messenger  and  Google  Hangouts  on  LTE  networks.  The service quality of the two applications is reviewed using the Mean Opinion Score with an objective method namely, E-Model. MOS values from both applications are obtained by running simulations using GNS3  which can simulate network topology using a MikroTik router. After that, QoS parameters are measured, which are delay and packet loss during the call process which lasts one hour. From the test results, it was found that the MOS value on Google Hangouts was greater than Facebook Messenger, that is 4.0 while on Facebook Messenger only 3.6. If correlated with the level of user satisfaction to get MOS value, Google Hangouts is categorized as "good" and Facebook Messenger is categorized as "good enough".
Keywords : MOS, LTE, VoIP, E-Model, GNS3

## 1. PENDAHULUAN
Diera  digital  saat  ini,  komunikasi  menjadi  hal  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari  kehidupan masyarakat dan menjadi sebuah kebutuhan. VoIP (Voice Over Internet Protocol) merupakan contoh  dari  teknologi  komunikasi  yang  semakin  berkembang  dan  banyak  diminati  oleh masyarakat.  VoIP  seolah  selalu  menjadi  alternatif  komunikasi  yang  dipilih  masyarakat dibandingkan dengan komunikasi melalui jaringan telepon biasa. Hal itu disebabkan karena biayanya  yang  murah  karena  menggunakan  internet  sebagai  media  serta  dapat  dilakukan kapan dan dimana saja.
VoIP  adalah  cara  termudah  untuk  membuat  panggilan  suara  melalui  internet  dengan mengirimkan paket melalui jaringan berbasis packet switched (Jalendry & Verma, 2015) . Kelebihan  yang  dimiliki  VoIP  dibandingkan  dengan  GSM,  yaitu  dalam  penggunaannya, penyedia  layanan  GSM  memberikan  sebuah  tarif  atau  biaya  untuk  setiap  panggilan  yang dilakukan (Aditya,  Rochim,  &  Widianto,  2016) .  Seiring  dengan  meningkatnya  minat masyarakat terhadap layanan VoIP, saat ini sudah banyak aplikasi yang menawarkan layanan VoIP dengan kelebihan-kelebihan yang ditawarkan. Facebook Messenger dan Google Hangouts merupakan contoh dari aplikasi VoIP yang banyak digunakan masyarakat. Dalam aplikasi VoIP, tujuan utamanya adalah untuk mentransfer sinyal suara melalui jaringan IP. Untuk mencapai hal  ini,  sinyal  suara  diubah  ke  bentuk  digital  dan  dipaketkan  di  pengirim,  dan  selanjutnya dikirimkan melalui jaringan IP ke penerima. Di penerima, sinyal suara kemudian didekodekan dan penerima dapat mendengar suara dari pengirim (Silva, Galvão, Mota, & Iano, 2015) (H.  Assem  et  al.,  2013) .  Namun,  VoIP  tunduk  pada  beberapa  degradasi,  baik  pada application layer atau network layer, seperti kompresi dari encoder, packet loss, delay end-to- end,  jitter dan  bandwidth  levels. Dengan demikian, untuk menjaga  dan menarik  pengguna baru,  kualitas  penyediaan  layanan  VoIP  perlu  diukur  dan  dioptimalkan  untuk  memastikan kepuasan pengguna (Silva et al., 2015) .
Untuk  melihat  seberapa baik  kualitas yang dihasilkan  layanan  VoIP  pada  aplikasi  Facebook Messenger dan Google Hangouts bagi para pengguna, maka digunakan Mean Opinion Score (MOS)  yang  berguna  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  layanan  yang digunakan. ITU-T menyediakan dua metode tes pengujian MOS, yaitu subjektif dan objektif. Pengujian subjektif dianggap sebagai upaya paling awal pada masalah ini untuk mengevaluasi kualitas suara. Tes MOS secara subjektif adalah salah satu tes yang diterima secara luas dalam memberikan  penilaian  kualitas  suara  berdasarkan  ITU-T.P.800  dengan  nilai  kualitas  suara berkisar  dari  1  (Buruk)  hingga  5  (Sangat  Baik).  Namun,  pengujian  MOS  secara  subjektif memakan  waktu,  mahal  dan  tidak  memungkinkan  pengukuran real  time.  Saat  ini,  metode objektif baru yang diusulkan oleh ITU-T G.107  mendefinisikan E-model, model matematika yang  menggabungkan  semua  faktor  gangguan  yang  mempengaruhi  kualitas  suara  dalam metrik tunggal yang disebut nilai R yang dipetakan ke skala MOS . E-model dirancang untuk memberikan perkiraan kualitas jaringan dan telah terbukti cukup akurat untuk tujuan ini. E- model saat ini digunakan oleh industri dan penelitian sebagai alat pengukuran kualitas suara langsung (Haytham Assem, Malone, Dunne, & O’Sullivan, 2013) . Pada pengujian Mean Opinion Score mengggunakan metode objektif E-model, kualitas yang dihasilkan dari jaringan berpengaruh  terhadap  tingkat  kepuasan  pengguna.  Dikarenakan  menggunakan  internet sebagai  media,  VoIP  tentunya  membutuhkan  jaringan  internet  cepat  guna  memberikan kualitas  komunikasi  yang  baik  dan  memberikan  kenyamanan  dalam  berkomunikasi  bagi penggunanya.
Generasi Mobile  ke-4,  yang  disebut  LTE  (Long  Term  Evolution),  menjanjikan  untuk memberikan layanan dengan kinerja yang sangat tinggi, terutama dalam hal kecepatan data dimana kecepatan data yang diharapkan adalah sebesar 300 Mbit/s untuk setiap penggunanya
(Forconi & Vizzarri, 2013) . LTE merupakan evolusi dari jaringan UMTS (Universal Mobile Telecommunications  System)  yang  diproyeksikan  sebagai  teknologi  generasi  keempat. Jaringan  LTE  di- design  untuk  menyediakan  efisiensi  spektrum  yang  lebih  baik  dan  mampu melakukan  pengiriman  data  berkapasitas  besar  dengan data  rate  yang  tinggi  dengan menggunakan  teknik  OFDMA (Orthogonal  Frequency  Division  Multiple  Access)  pada  sisi downlink dan SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Multiple Access) pada sisi uplink. LTE  dapat  beroperasi  pada  salah  satu  pita  spektrum  seluler  yang  telah  dialokasikan  yang termasuk dalam standar IMT-2000 (450, 850, 900, 1800, 1900, 2100 MHz) maupun pada pita spektrum  yang  baru  seperti  700  MHz  dan  2,5  GHz (Pravira, Mustofa, & Kusmaryanto, 2014) . Karenanya, LTE diharapkan mampu memberikan kualitas video dan suara yang baik sehingga para pengguna layanan VoIP dapat melakukan komunikasi dengan nyaman.
Untuk menganalisis  kualitas jaringan, diperlukan sebuah software aplikasi yang mendukung proses simulasi yang dapat dilakukan secara real-time. Terdapat beberapa aplikasi yang dapat melakukan  simulasi  jaringan.  Salah  satu  diantaranya  adalah  GNS3 (Graphical  Network Simulator 3). Software ini, mendukung pembuatan desain jaringan kualitas tinggi dan topologi jaringan yang kompleks menggunakan perangkat cisco dan mikrotik dengan performa yang sesungguhnya.  Selain  itu  juga  dapat  dihubungkan  dengan  perangkat  jaringan  fisik (Herdiansyah, P, & K, 2014) .
Berdasarkan hal tersebut, maka pada penelitian ini akan dibahas mengenai bagaimana kualitas yang  dihasilkan oleh  layanan  VoIP dari dua  aplikasi  yaitu Facebook  Messenger  dan Google Hangouts. Jenis jaringan yang digunakan pada penelitian ini adalah Long Term Evolution (LTE) yang  akan  dikoneksikan  ke  jaringan  simulasi  menggunakan  aplikasi  GNS3.  Metode  yang digunakan untuk menentukan Mean Opinion Score (MOS) layanan VoIP yang dihasilkan oleh kedua aplikasi adalah metode objektif E-model.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 merupakan tahapan-tahapan penelitian yang harus dilakukan pada penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Studi  literatur  dilakukan  berkaitan  dengan  metode  yang  dipilih.  Pada  tahap  ini,  dilakukan pengumpulan data mengenai pengertian, kelebihan dan kekurangan dari metode yang dipilih, serta  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Pada  perancangan  sistem, dilakukan  instalasi  dari  berbagai  perangkat  lunak  yang  dipilih  untuk  mendukung  proses simulasi  dan  analisis.  Kemudian  dilakukan  perancangan  topologi  jaringan  pada software simulasi  yaitu  GNS3,  dimana  perangkat  yang  digunakan  pada  topologi  jaringan  untuk penelitian ini menggunakan router mikrotik virtual. Pengambilan data dilakukan setelah proses perancangan  topologi  berhasil  dilakukan  dan user  mulai  melakukan  proses  panggilan  pada kedua aplikasi. Data diambil selama proses panggilan VoIP berlangsung. Data yang diambil berupa packet loss dan juga nilai delay sesuai dengan metode E-model. Presentasi packet loss
dan delay  yang  terjadi  selama  panggilan  berlangsung  didapatkan  dengan  menggunakan aplikasi Wireshark.
Setelah  data  didapatkan,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan berdasarkan  metode  E-model.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka  akan  dapat  dianalisis bagaimana data yang dihasilkan dari metode yang digunakan. Terakhir, dilakukan penarikan kesimpulan  mengenai  bagaimana  hasil  perbandingan  kualitas  layanan  VoIP  dari  aplikasi Facebook Messenger dan Google Hangouts berdasarkan metode E-model.

## 2.1.1 Mean Opinion Score dengan Metode E-Model
Mean Opinion Score (MOS) adalah satuan kualitas suara yang biasa digunakan. Metode MOS adalah hasil survey dari percakapan dimana nilai rata-rata kualitas suara antara  1 sampai 5, dimana  1  berarti  buruk  dan  5  adalah  yang  paling  baik.  Sebelum  adanya  teknologi  VoIP, metode  MOS  sudah  lebih  dulu  ada  dan  digunakan  dalam  pengukuran  kualitas  komunikasi telepon analog. Kemudian ITU membuat standart pengukuran R-Faktor dengan menggunakan E-Model  yang  tertuang  dalam  ITU-T.G.107 (Tanutama,  Poernama,  Yansen,  &  Riani, 2008) .
E-Model ITU adalah metode evaluasi dari kinerja suatu transmisi data yang dilakukan secara objektif  berdasarkan  nilai-nilai  parameter  kualitas  layanan  yang  telah  didapat.  E-model digunakan untuk memetakan metrik jaringan ke estimasi nilai Mean Opinion Score (MOS). E- Model menghitung faktor rating R yang berkisar dari 0 hingga 100 (H. Assem et al., 2013) . Hasil  evaluasi  dari  metode  ini  disebut  dengan objective  MOS  dikarenakan  prosesnya  yang mengandalkan parameter uji terukur (Mukti, Prabowo, & Kusrahardjo, 2015) . Variabel yang biasanya dipertimbangkan dalam VoIP hanya Id dan Ie (Adhicandra, 2010). R- Faktor dihitung  dengan  menggunakan  rumus  yang  ditunjukkan  pada  Persamaan  (1) (HP, Susilawati, & Noviandono, 2011) .
R = 94.2 −𝐼 −   𝐼 (1)
Variabel  R  pada  Persamaan  (1)  adalah  faktor  kualitas  transmisi. 𝐼 merupakan  faktor penurunan kualitas yang diakibatkan oleh delay atau d. Nilai 𝐼 dijabarkan dalam Persamaan (2) (HP et al., 2011)(Mukti et al., 2015).
𝐼 = 0.024𝑑 + 0.11(𝑑 − 177.3) 𝐻(𝑑 − 177.3) (2)
Variabel H adalah fungsi Heavyside dengan ketentuan yang ditunjukkan pada Persamaan (3). Sedangkan 𝐼 adalah  faktor  penurunan  kualitas  yang  diakibatkan codec  dan  persentase kehilangan  paket  yang  terjadi  atau  e  (dalam  bentuk  desimal).  Nilai 𝐼 dijabarkan  pada Persamaan (4). Persamaan (5) menunjukkan rumus nilai R-Faktor secara umum (HP et al., 2011)(Mukti et al., 2015) .
𝐻  =
0, 𝑥 < 0 1, 𝑥 ≥ 0
(3) 𝐼 = 7 + 30ln (1 + 15𝑒) (4) R = 94.2 − 0.024𝑑 + 0.11(𝑑 − 177.3) 𝐻(𝑑 − 177.3) −  7 + 30ln (1 + 15𝑒) (5)
Setelah nilai R-Faktor didapatkan, nilai tersebut dapat diestimasikan ke dalam MOS (ITU-T.P. 800).  Jika  R-Faktor  sudah  diestimasi,  maka  akan  dapat  dikorelasikan  nilai  tersebut  dengan tingkat kepuasan pengguna. Untuk mengubah estimasi dari nilai R-Faktor ke dalam MOS (ITU- T  P.800)  terdapat  ketentuan  berdasarkan  rentang  nilai  R-Faktor  yang  ditunjukkan  pada Persamaan (6) (Haytham Assem et al., 2013) (Haykal, 2011) . 𝑀𝑂𝑆 = 1                                                                                𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑅 < 0 4.5                                                                                𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑅 > 100 1  +  0.035R  +   7 𝑥 10  R(R − 60)(100 − R)            𝐽𝑖𝑘𝑎 0 < 𝑅 < 100 (6)
Jika nilai R-Faktor lebih kecil dari 0, kondisi ini menunjukkan bahwa apabila delay  total yang dihasilkan  sangat  besar  dan  menyebabkan  buruknya  kualitas  VoIP  sehingga  tidak diperkenankan untuk diaplikasikan bahkan mulai R < 50.  Jika nilai R-Faktor yang didapatkan lebih besar dari 100, kondisi ini mengindikasikan kualitas yang paling bagus dari VoIP itu sendiri karena prinsipnya nilai R maksimum hanya 94.2. Untuk 0 < R < 100, kondisi ini merupakan kondisi realitas yang biasanya digunakan untuk menentukan nilai MOS (Haykal, 2011) .
R-Faktor  mengacu  kepada  standarisasi Mean  Opinion  Score  (MOS).  Korelasi  antara  nilai  R- Faktor dan MOS dapat dilihat pada Gambar 2 (Syafitri, 2007). Korelasi tersebut digunakan untuk  menentukan  seberapa  baik  kualitas  layanan  yang  dihasilkan  berdasarkan  tingkat kepuasan penggunanya.
Gambar 2. Korelasi antara E – Model (ITU G.107) dengan MOS (ITU P.800) (Syafitri, 2007)

## 2.2 Perancangan Sistem
Gambar 3 menjelaskan mengenai proses simulasi dan yang dimulai dengan melakukan instalasi berbagai software yang dibutuhkan seperti GNS3, Virtual Box dan Winbox.

## Gambar 3. Flowchart Proses Simulasi
Pada penelitian ini, simulasi jaringan yang dilakukan dengan GNS3 menggunakan perangkat router mikrotik virtual dan PC Client dengan Operating System Windows XP. Oleh karena itu, sebelumnya dilakukan terlebih dahulu instalasi dan konfigurasi router mikrotik virtual dan OS Windows XP agar dapat digunakan di GNS3. PC client dengan sistem operasi Windows XP pada jaringan  simulasi  di- install  melalui  software  Virtual  Box  yang  kemudian  dihubungkan  ke emulator  GNS3.  Setelah instalasi  mikrotik  dan  OS  Windows  XP  berhasil  dilakukan,  tahap selanjutnya  adalah  membangun  topologi  jaringan  yang  akan  disimulasikan.  Gambar  4 merupakan desain topologi jaringan yang digunakan pada simulasi.
Gambar 4. Topologi Jaringan Simulasi pada GNS3
Jaringan  LTE  pada topologi jaringan di  GNS3  didapatkan  dengan menghubungkan jaringan LTE pada perangkat handphone ke laptop yang kemudian dilakukan pengaturan agar jaringan LTE tersebut  dapat  terkoneksi  ke  jaringan  simulasi  di  GNS3.  Apabila  jaringan  LTE  tersebut telah  terkoneksi  ke  jaringan  simulasi  di  GNS3,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan konfigurasi IP pada jaringan simulasi tersebut. Konfigurasi IP pada router mikrotik dilakukan melalui Winbox. Tabel 1 menunjukkan IP Address yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Daftar Alamat IP pada Topologi Jaringan di GNS3
Interface IP Address Subnet Mask Network Ether0 192.168.137.2/24 255.255.255.0 192.168.137.0 Ether1 192.168.1.1/24 255.255.255.0 193.168.1.0 Ether2 192.168.3.1/24 255.255.255.0 192.168.3.0
Jika konfigurasi IP telah dilakukan, maka dapat dilakukan uji konektivitas terhadap masing- masing alamat IP dan internet. Jika semua alamat IP telah saling terkoneksi dan PC client pada topologi  jaringan  juga  sudah  terkoneksi  ke  internet,  maka user  dapat  mulai  melakukan panggilan  suara  dan  video  melalui  PC client  yang  terdapat  di  jaringan  simulasi  tersebut. Gambar 5 menunjukkan bahwa tes konektivitas alamat IP pada jaringan simulasi telah berhasil dilakukan. Sedangkan Gambar 6 menunjukkan bahwa PC client pada jaringan simulasi GNS3 sudah dapat terkoneksi ke internet.
Gambar 5. IP Address pada Jaringan Simulasi Berhasil Terkoneksi

## Gambar 6. PC Client pada Jaringan Simulasi Berhasil Terhubung ke Internet
Selama proses panggilan berlangsung, dilakukan pengukuran variabel delay dan packet loss. Delay  dan  packet  loss  merupakan  variabel  yang  diperlukan  pada  metode  E-model.  Delay adalah  total  waktu  yang  tertunda  selama  proses  pengiriman  paket  yang  disebabkan  oleh proses transmisi dan pengolahan paket (Mukti et al., 2015). Delay terjadi diakibatkan oleh antrian  yang  panjang,  atau  pengambilan  rute  yang  lain  guna  menghindari  kemacetan (Tonapa, Rahmiati, & Komba, 2014) . Berdasarkan rekomendasi ITU-T G.114, delay yang terjadi tidak boleh lebih besar dari 150 ms untuk berbagai aplikasi, dengan batas 400 ms untuk komunikasi multimedia yang masih dapat diterima. Sementara itu untuk aplikasi voice seperti VoIP, batasan delay maksimal adalah 300 ms (Cahyadi, Santoso, & Zahra, 2013). Delay dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (7) (Nurhayati & Indriyani, 2017). Delay memiliki batasan nilai berdasarkan standarisasi ITU-T.G. 114 yang ditunjukkan pada Tabel 2.
𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 = (7) Tabel 2. Nilai Batasan Delay (Pranindito, Pattinasarani, & Cahyadi, 2017) Delay (ms) Keterangan Kategori 0 - 150 Dapat diterima Baik 150 - 400 Dapat diterima, namun administrator jaringan harus waspada terhadap segala sesuatu yang dapat mempengaruhi kualitas jaringan Cukup >400 Secara  umum  tidak  dapat  diterima,  namun untuk kasus-kasus khusus nilai batas ini dapat berubah Buruk
Pengertian packet  loss  adalah  persentase  kehilangan  sejumlah  paket  yang  ditransmisikan ketika jaringan  sedang dalam keadaan peak loaded. Packet  loss  terjadi disebabkan  adanya kemacetan transmisi paket  yang diakibatkan padatnya trafik yang harus dilayani dalam batas waktu tertentu. Kemacetan ini mengakitbatkan hilangnya paket yang dikirimkan karena sudah terlampauinya live time dari suatu paket (Mukti et al., 2015). Packet loss dihitung dengan menggunakan Persamaan (8) (Wulandari, Soim, & Rose, 2017). Standarisasi packet loss berdasarkan ITU-T.G. 114 ditunjukkan pada Tabel 3.
𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑥 100% (8)
Tabel 3. Nilai Batasan Packet Loss (Pranindito et al., 2017) Packet loss (%) Keterangan Kategori 0 - 1 Dapat diterima Baik 1 - 5 Dapat diterima Cukup >10 Tidak Dapat Diterima Buruk
Persentase packet  loss  dan  delay  yang  terjadi  didapatkan  dengan  melakukan  proses monitoring paket data menggunakan aplikasi Wireshark. Wireshark merupakan salah satu dari berbagai macam tool  network  analyzer yang banyak  digunakan oleh  network  administrator untuk  menganalisis  kinerja  jaringannya  termasuk  protokol  di  dalamnya.  Wireshark  mampu menangkap  paket  –  paket  data  atau  informasi  yang  berjalan  dalam  jaringan (Raharjo, Fibriani,  &  Hadi,  2014) .  Gambar  7  merupakan  tampilan  pada  saat  dilakukannya  proses monitoring paket berupa packet loss dan delay data ketika user melakukan panggilan yang berdurasi satu jam dengan protokol UDP.
Gambar 7. Tampilan Proses Monitoring dan Filter Paket Data UDP pada Wireshark Jika semua tahapan-tahapan di atas telah dilakukan dan nilai variabel berupa packet loss dan delay yang terjadi selama proses panggilan VoIP berlangsung telah didapatkan, nilai delay dan Persentase packet  loss  tersebut  kemudian  diolah  dengan  cara  melakukan  perhitungan menggunakan  metode  E-model  sesuai  dengan  Persamaan  (1)  untuk  menghasilkan  nilai  R- Faktor.  Nilai  tersebut  kemudian  diestimasi  ke  Persamaan  (6)  guna  mendapatkan  nilai  MOS pada kedua aplikasi. Pada skenario penelitian ini, panggilan VoIP berlangsung selama satu jam dan dilakukan secara point-to-point. Panggilan VoIP pada kedua aplikasi dilakukan pada jam sibuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengukuran Delay dan Packet Loss  VoIP pada Facebook Messenger
Tabel 4 adalah hasil pengukuran parameter delay. Delay yang terjadi selama proses panggilan suara  menggunakan  Facebook  Messenger  rata-rata  adalah  sebesar  8.3  ms  dimana berdasarkan ITU-T G.114 kualitasnya dikategorikan “baik”.
Tabel 4. Hasil Pengukuran Delay pada Facebook Messenger dan Google Hangouts
DURASI DELAY FB MESSENGER DELAY GOOGLE HANGOUTS 5 Menit 8.298 ms 6.566 ms 15 Menit 8.31 ms 6.686 ms 25 Menit 8.315 ms 6.666 ms 35 Menit 8.316 ms 6.768 ms 45 Menit 8.321 ms 6.714 ms 55 Menit 8.324 ms 6.699 ms 60 Menit 8.325 ms 6.702 ms
Delay pada Facebook Messenger ini terus mengalami kenaikan dari menit ke-5 sampai menit ke-60 meskipun tidak signifikan. Sedangkan delay yang terjadi selama proses panggilan suara menggunakan  aplikasi  Google  Hangouts  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  aplikasi Facebook Messenger yaitu sebesar 6.5 ms sampai 6.7 ms dan juga tergolong “baik”, dimana delay  terbesar  terjadi  pada  menit  ke-35  dengan  6.768  ms.  Berbeda  dengan  Facebook Messenger yang terus mengalami peningkatan delay, pada Google Hangouts delay yang terjadi cenderung tidak stabil.
3.2 Pengukuran Packet Loss VoIP pada Facebook Messenger dan Google Hangouts Tabel  5  menunjukkan  perbandingan  hasil  pengukuran packet  loss  layanan  VoIP  pada  FB Messenger dan Google Hangouts .
Tabel 5. Hasil Pengukuran Packet Loss yang terjadi pada Facebook Messenger dan Google Hangouts DURASI PACKET LOSS FB MESSENGER PACKET LOSS GOOGLE HANGOUTS 5 Menit 4.73% 1.21% 15 Menit 4.74% 1.34% 25 Menit 4.76% 1.32% 35 Menit 4.75% 1.44% 45 Menit 4.74% 1.38% 55 Menit 4.74% 1.36% 60 Menit 4.74% 1.36%
Packet  loss  yang  terjadi  selama  proses  panggilan  suara  menggunakan  aplikasi  Facebook Messenger adalah sebesar 4.73% sampai dengan 4.76% dan berdasarkan ITU-T G.114, hal tersebut  dikategorikan  “cukup”.  Persentase packet  loss  terbesar  terjadi  pada  menit  ke-25 dengan 4.76%. Sedangkan packet loss yang terjadi pada Google Hangouts jauh lebih rendah dibandingkan Facebook Messenger, yaitu sebesar 1.21% hingga 1.44%. Packet loss tertinggi
Analisa Perbandingan Mean Opinion Score Aplikasi VoIP Facebook Messenger dan Google Hangouts menggunakan Metode E-Model pada Jaringan LTE
terjadi  pada  menit  ke-35  yaitu  sebesar  1.44%  dan  berdasarkan  standarisasi  ITU-T.G114, packet  loss  pada  Google  Hangouts  ini  tergolong  “baik”.  Persentase  kehilangan  paket  pada kedua aplikasi ini sama-sama tidak terlalu stabil.

## 3.3 Nilai MOS VoIP Aplikasi Facebook Messenger
Dengan  menggunakan  metode  E-Model  untuk  layanan  VoIP  pada  Facebook  Messenger didapatkan hasil seperti pada Persamaan (7). Persamaan (7) merupakan hasil nilai R-Faktor yang  didapatkan  berdasarkan  faktor  penurunan  kualitas  yang  diakibatkan  oleh delay  dan packet  loss.  Sedangkan  pada  Persamaan  (8)  menunjukkan  hasil  estimasi  nilai  R-Faktor  ke dalam MOS.
R=94.2–(0.024(8.298)+0.11(8.298-177.3)0(8.298-177.3)–(7+30ln(1+15(0.0473)=70.914 (7)
MOS = 1 +  0.035(70.914) + 7𝑥 10  70.914(70.914)(70.914 − 60)(100 − 70.914) = 3.639 (8)
Tabel 6. Hasil Nilai Mos pada Facebook Messsenger  menggunakan Metode E-Model DURASI R-FAKTOR MOS 5 Menit 0.1991 23.086 70.914 3.639 15 Menit 0.1994 23.109 70.890 3.638 25 Menit 0.1995 23.164 70.835 3.635 35 Menit 0.19958 23.138 70.861 3.637 45 Menit 0.1997 23.112 70.888 3.638 55 Menit 0.19977 23.112 70.887 3.638 60 Menit 0.1998 23.112 70.887 3.638
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan setelah variabel delay dan packet loss dimasukkan ke dalam persamaan E-Model untuk menghasilkan nilai R-Faktor dan estimasinya ke dalam MOS pada aplikasi Facebook Messenger. Faktor penurunan kualitas yang disebabkan oleh pengaruh delay adalah sebesar 0.1991 pada menit ke-5 dan yang tertinggi adalah 0.1998 pada menit ke-60. Sedangkan faktor penurunan kualitas yang disebabkan oleh packet loss adalah sebesar 23.086  sebagai  yang  terendah  yaitu  pada  menit  ke-5  sampai  23.164  sebagai  nilai  faktor penurunan kualitas tertinggi yaitu pada menit ke-25. Kisaran nilai faktor penurunan kualitas tersebut  diakibatkan delay  dan  packet  loss  yang  terjadi  berdasarkan  pada  menit  tertentu. Seperti pada faktor penurunan kualitas akibat delay dimana angka terbesar terjadi pada menit ke-60 yang disebabkan karena delay yang terjadi pada waktu tersebut merupakan delay yang tertinggi pada Facebook Messenger berdasarkan Tabel 4. Sedangkan pada faktor penurunan kualitas  tertinggi  yang  diakibatkan packet  loss  terjadi  pada  menit  ke-25  dikarenakan persentase  hilangnya  paket  terbesar  pada  Facebook  Messenger  terjadi  pada  menit  ke-25 berdasarkan Tabel 5.  Dari faktor penurunan kualitas tersebut, didapatkan nilai R-Faktor yang berkisar antara 70.835 hingga 70.914 selama proses panggilan yang berlangsung satu jam dan didapatkan nilai MOS yang berkisar 3.635 sampai 3.639. Dengan mengestimasi nilai R- Faktor  ke  dalam  tingkat  kepuasan  pengguna,  kualitas  dari  layanan  VoIP  aplikasi  Facebook Messenger ini dikategorikan “cukup baik”.

## 3.4 Nilai MOS VoIP Google Hangouts
Dengan menggunakan metode E-Model untuk layanan VoIP pada Google Hangouts didapatkan hasil  seperti  pada  Persamaan  (9).  Persamaan  (9)  merupakan  hasil  nilai  R-Faktor  yang didapatkan  berdasarkan  faktor  penurunan  kualitas  yang  diakibatkan  oleh delay  dan  packet
loss.  Sedangkan  pada  Persamaan  (10)  menunjukkan  hasil  estimasi  nilai  R-Faktor  ke  dalam MOS.
R=94.2–(0.024(6.566)+0.11(6.566-177.3)0(5.566-177.3)–(7+30ln(1+15(0.0121)=82.038 (9)
MOS = 1 + 0.035(82.038) + 7𝑥 10 82.038(82.038)(82.038 − 60)(100 − 82.038) = 4.098 (10) Tabel 7. Hasil Nilai MOS pada Google Hangouts menggunakan Metode E-Model DURASI R-FAKTOR MOS 5 Menit 0.157 12.003 82.038 4.098 15 Menit 0.160 12.494 81.544 4.081 25 Menit 0.159 12.419 81.620 4.083 35 Menit 0.162 12.867 81.170 4.067 45 Menit 0.161 12.644 81.394 4.075 55 Menit 0.160 12.569 81.470 4.078 60 Menit 0.160 12.5694 81.469 4.078
Tabel 7 merupakan hasil perhitungan setelah variabel delay dan packet loss dimasukkan ke dalam persamaan E-Model untuk menghasilkan nilai R-Faktor dan estimasinya ke dalam MOS pada  aplikasi  Google Hangouts. Faktor  penurunan kualitas  yang  disebabkan  oleh pengaruh delay adalah sebesar 0.157 pada menit ke-5 yang merupakan nilai 𝐼 terendah dan 0.162 pada menit ke-35 sebagai nilai 𝐼 tertinggi. Sedangkan faktor penurunan kualitas yang disebabkan oleh packet loss adalah sebesar 12.003 pada menit ke-5 sebagai yang terendah dan 12.867 pada menit ke-35 sebagai yang tertinggi. Faktor penurunan kualitas akibat delay dimana angka terbesar terjadi pada menit ke-35 disebabkan karena delay yang terjadi pada waktu tersebut merupakan delay yang tertinggi pada Google Hangouts berdasarkan Tabel 4. Sedangkan pada faktor penurunan kualitas tertinggi yang diakibatkan packet loss juga terjadi pada menit ke- 35 dikarenakan  persentase packet loss terbesar pada Google Hangouts terjadi pada menit ke- 35 berdasarkan Tabel 5. Dari hasil penurunan kualitas yang terjadi, didapatkan nilai R-Faktor yang berkisar antara 81.170 hingga 82.038 selama proses panggilan yang berlangsung satu jam dan didapatkan nilai MOS yang berkisar 4.067 sampai 4.098. Dengan mengestimasi nilai R-Faktor  ke  dalam  tingkat  kepuasan  pengguna,  kualitas  dari  layanan  VoIP  aplikasi  Google Hangouts ini dikategorikan “baik”.
Gambar 8. Grafik Perbandingan MOS FB Messenger dan Google Hangouts
3.4 3.6 3.8 4 4.2 5 Menit 15 Menit 25 Menit 35 Menit 45 Menit 55 Menit 60 Menit MOS FB Messenger MOS Google Hangouts

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi dan analisis Mean Opinion Score menggunakan metode E-model dua aplikasi VoIP yaitu Facebook Messenger dan Google Hangouts menggunakan GNS3 pada jaringan LTE, dapat ditarik kesimpulan bahwa Google Hangouts memiliki kualitas layanan VoIP yang lebih baik  dibandingkan  Facebook  Messenger.  Hal  tersebut  dikarenakan  nilai  R-faktor  yang dihasilkan  oleh  aplikasi  Google  Hangouts  yang  berkisar  antara  81.170  hingga  82.038  lebih tinggi  dibandingkan  Facebook  Messenger  yang  hanya  berkisar  70.835  hingga  70.914. Sehingga,  jika  diestimasi  ke  dalam  tingkat  kepuasan  pengguna,  Google  Hangouts mendapatkan kategori yang lebih tinggi yaitu “baik”, sedangkan Facebook Messenger hanya dikategorikan “cukup baik”.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis berterima kasih kepada Allah Subhana Wa Ta’ala karena atas berkah dan rahmat-Nya penulis mampu untuk merampungkan penelitian ini, Bapak dan Ibu Dosen, serta rekan-rekan sesama  Mahasiswa  Teknik  Telekomunikasi  yang  telah  membantu  memberikan  dukungan berupa saran dan kritik.

## DAFTAR RUJUKAN
Jalendry, S., & Verma, S. (2015). A Detail Review on Voice over Internet Protocol ( VoIP ).
International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), 23(4), 161–166.
Aditya, Y., Rochim, A. F., & Widianto, E. D. (2016). Rancang Bangun Sistem Telekomunikasi Konvergen  Berbasis  Voice  over  Internet  Protocol  Menggunakan  Virtualbox. JTSISKOM, 3(2), 282–294.
Silva, E., Galvão, L., Mota, E., & Iano, Y. (2015). Mean Opinion Scoe Measurements Based on E-Model During a VoIP call. AICT 2015 : The Eleventh Advanced International Conference on Telecommunications, 1(c), 132–135.
Assem, H., Adel, M., Jennings, B., Malone, D., Dunne, J., & O’Sullivan, P. (2013). A generic algorithm  for  mid-call  audio  codec  switching. Proceedings  of  the  2013  IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management, IM 2013, 1276–1281.
Assem, H., Malone, D., Dunne, J., & O’Sullivan, P. (2013). Monitoring VoIP call quality using improved simplified E-model. 2013 International Conference on Computing, Networking and Communications, ICNC 2013, 927–931.
Forconi, S., & Vizzarri, A. (2013). Review of Studies on End-to-End QoS in LTE Networks. In AEIT Annual Conference.
Pravira,  D.  S.,  Mustofa,  A.,  &  Kusmaryanto,  S.  (2014).  Analisis  Pengaruh  Teknik  Modulasi Adaptif  Terhadap  Performansi  Video  Conference  pada  Jaringan  Long  Term  Evolution (LTE), 1–6.
Herdiansyah, R. M., P, W. A., & K, D. F. (2014). Quality Of Service ( Qos ) Layanan Video Conference Pada Jaringan High Speed Packet Access ( HSPA ) Menggunakan Emulator Graphical Network Simulator ( GNS ) 3. Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro, 4.
Tanutama, L. S., Poernama, R. A., Yansen, & Riani, W. (2008). Performansi Komunikasi VoIP-
SIP dengan GSM Melalui GSM Gateway. Jurnal Teknik Komputer, 18(2), 100–108.
Mukti,  P. H.,  Prabowo, A. E.,  &  Kusrahardjo,  G.  (2015). Evaluasi  VoIP Menggunakan  Mean Opinian Score pada Jaringan Testbed -WiMAX Berbasis IEEE 802 . 16-2004. JNTETI, 4(4). Adhicandra,  I.  (2010).  Measuring  Data  and  VoIP  Traffic  in  WiMAX  Networks. Journal  of Telecommunications, 2(1), 1–6.
HP,  W.,  Susilawati,  H.,  &  Noviandono,  R.  K.  (2011).  Analisis  Performasi  VoIP  (Voice  over Internet  Protocol)  pada  Jaringan  WiMAX  (Worldwide  Interoperability  for  Microwave Access) di Wilayah DKI Jakarta. Infotel, 3(1), 58–72.
Haykal, M. (2011). Analisis perbandingan efisiensi dan efektifitas antara codec h.264 dan vp7 pada sistem video conference. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
Syafitri, D. (2007). Analisis Waktu tunda satu arah pada panggilan VoIP antara Jaringan UMTS dan PSTN. Universitas Sumatera Utara.
Tonapa, O., Rahmiati, P., & Komba, D. (2014). Analisis Performansi Konektifitas Pada Jaringan Wireless Broadband di Bandung. Elkomika, 2(2), 162–170.
Cahyadi,  S.  A.,  Santoso,  I.,  &  Zahra,  A.  A.  (2013).  Analisis  Quality  of  Service  (QoS)  pada Jaringan Lokal Session Internet Protocol (SIP) Menggunakan GNS3. TRANSIENT, 1–9.
Nurhayati, A., & Indriyani, E. (2017). Simulasi Pengiriman Paket VoIP Menggunakan Simulator GNS3 Versi 0.8.6. Jurnal ICT Penelitian Dan Penerapan Teknologi, 91–98.
Pranindito,  D.,  Pattinasarani,  P.,  &  Cahyadi,  E. F.  (2017).  Simulasi  dan  Analisis  QoS  Video Conference  Melalui  Jaringan  Interworking  IMS  –  UMTS  Menggunakan  Opnet. Jurnal Infotel Vol.9, 9(1), 147–157.
Wulandari, P., Soim, S., & Rose, M. (2017). Monitoring dan Analisis QoS (Quality of Service) Jaringan  Internet  pada  Gedung  KPA  Polliteknik  Negeri  Sriwijaya  dengan  Metode  Drive Test. In Prosiding SNATIF (pp. 341–347).
Raharjo, B. T., Fibriani, I., & Hadi, W. (2014). Pengukuran Quality of Service (QoS) Terhadap Kualitas Video Conference pada Virtual Private Network (VPN), 1–8.