Alokasi Radio Resource Pada Jaringan Device To Device Menggunakan Algoritma Auction

## Mohamad Yasin Ramadhan
Fakultas Teknik Elektro Jurusan Teknik Telekomunikasi Universitas Telkom
Jl. Telekomunikasi No.1, Bandung myasinr@student.telkomuniversity.ac.id
Dr. Arfianto Fahmi, S.T., M.T
Fakultas Teknik Elektro Jurusan Teknik Telekomunikasi
Universitas Telkom
Jl. Telekomunikasi No.1, Bandung arfiantof@telkomuniverisity.ac.id Vinsensius Sigit, S.T., M.T Fakultas Teknik Elektro Jurusan Teknik Telekomunikasi Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No.1, Bandung vinsensigitwp@gmail.com
Abstrak - Salah satu penerapan komunikasi dari jaringan 5G di masa depan adalah dengan menerapkan Device to Device (D2D) kedalam jaringan komunikasi multi-tier heterogen yang terdiri dari komunikasi sel kecil antara evolved NodeBs (eNB), seluler, dan D2D. Penerapan D2D sangat berguna untuk ke depannya walaupun memiliki beberapa masalah dengan salah satu di antaranya adalah interferensi terhadap frekuensi perangkat lain didalam sel yang sama. Hal tersebut dapat mempengaruhi Quality of Service (QoS) dalam komunikasi D2D sehingga dibutuhkan penerapan distribusi alokasi resource yang dapat meningkatkan data rate dan mengurangi terjadinya interferensi. Salah satu algoritma yang digunakan untuk distribusi alokasi resource dalam sistem jaringan komunikasi adalah algoritma alokasi Auction. Algoritma alokasi auction yang diperkenalkan dalam jurnal ini memberikan solusi membagi resource secara adil untuk semua pasangan D2D. Data rate meningkat dengan menaikan jumlah resource block dan mengecilkan radius sel.
Kata kunci - Device to Device (D2D), evolved NodeBs (eNB), data rate, fairness, Auction Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi seluler setiap waktu semakin berkembang, baik dari sisi kecepatan data rate, kapasitas data, dan layanan jaringan yang di sediakan. Hal tersebut dikarenakan kebutuhan manusia terhadap teknologi semakin tinggi untuk membantu dan memudahkan pekerjaan manusia. Perkembangan teknologi seluler di Indonesia saat ini
telah memasuki era 4G dengan jaringan pita lebar 4G LTE pada pita frekuensi 1800 MHz di kuartal pertama tahun 2015 berdasarkan keterangan dari Menteri Komunikasi dan Informatika, Rudiantara [8].
Pada tahun 2018, dunia telekomunikasi sedang mengembangkan teknologi jaringan seluler 5G. Menurut Qualcomm’s director of technical marketing, Matt Branda, para vendor nanti akan menggunakannya untuk membangun spektrum dalam rangka menghadirkan 5G sebenarnya kepada pelanggan [3]. Jaringan 5G memerlukan arsitektur, teknologi, dan algoritma baru untuk menangani persyaratan permintaan yang meningkat pada layanan jaringan nirkabel dan kecepatan data rate yang lebih tinggi. Salah satu penerapan komunikasi dari jaringan 5G di masa depan adalah Device to Device (D2D). Dengan menerapkan D2D pada jaringan 5G, maka arsitektur akan dibuat menggunakan jaringan multi-tier heterogen yang terdiri dari komunikasi sel kecil antara eNB, seluler, dan D2D [2].
Device to device (D2D) akan di kembangkan untuk masa depan karena dapat menghubungkan langsung antar perangkat dengan perangkat lainnya tanpa perlu melalui Base Transceiver Station (BTS) dan bekerja sebagai off-load Evolved Node B (eNB) [1]. Hal tersebut sangat berguna untuk kedepannya karena dapat mewujudkan teknologi masa depan dengan kecepatan data rate yang tinggi [1]. Tetapi untuk mengimplementasikan D2D kedalam suatu sistem komunikasi multi-tier heterogen, terdapat kendala yang satu di antaranya adalah besar interferensi frekuensi yang diterima dari pengguna seluler di sekitarnya. Hal tersebut dapat mempengaruhi Quality of Service (QoS) dalam komunikasi D2D.
Untuk mengatasi masalah yang terjadi, tugas akhir ini akan meneliti pengaruh interferensi pada komunikasi D2D dan mengurangi interferensi antara pengguna seluler dan D2D agar dapat meningkatkan QoS dari sisi data rate. Tugas akhir ini akan menerapkan metode distribusi alokasi resource dengan algoritma alokasi auction. Lalu untuk mengetahui hasil dari algoritma yang akan digunakan, algoritma tersebut akan dijalankan pada program Matlab [7]. Penerapan metode ini bertujuan untuk membatasi interferensi antara perangkat seluler dan perangkat D2D dengan meningkatkan data rate keseluruhan. Selain itu metode ini juga dapat mengembangkan efisiensi daya dari transmitter pada network. Untuk mengetahui performasi optimal dari algoritma alokasi auction yang akan diterapkan pada komunikasi D2D, penelitian akan membandingkan dengan algortima minimum interference, dan random allocation.

## 2. METODE

## 2.1. Desain Sistem

## Gambar 1. Sistem Model [7]
Dalam penelitian ini, satu sel berisi pengguna seluler dan pengguna D2D yang berjumlah sama dipertimbangkan untuk menyelidiki efek interferensi yang disebabkan dari pengguna D2D ke pengguna seluler. Evolve Node-B (eNB) terletak di pusat sel dengan radius 300 meter. Pemancar seluler dan D2D didistribusikan secara acak di area sel. Penerima D2D didistribusikan di sekitar pemancar D2D dalam jarak kurang dari 80 meter untuk mewujudkan keefektifan menggunakan link D2D secara langsung. Diasumsikan bahwa resource block eNB sudah ditetapkan untuk pengguna seluler dan pengguna D2D berbagi resource block yang sama dengan pengguna seluler. Hal ini terpusat pada efek interferensi co-channel yang diperkenalkan dari tingkat lapisan bawah (underlay) pada pengguna seluler. Gambar 1. Sistem Model menjelaskan sistem model dengan hubungan interferensi dan gain saluran dengan adalah pengguna seluler yang
dilayani oleh eNB adalah gain saluran antara pengguna seluler dan eNB, adalah gain saluran antara pemancar D2D dan pengguna seluler dan adalah gain saluran antara pasangan D2D [7]. Interferensi yang disebabkan dalam sistem model adalah saat eNB memancarkan resource, maka D2D penerima akan menerima juga resource yang dipancarkan oleh eNB. Begitu pula saat pemancar D2D memancarkan resource, maka pengguna seluler akan menerima juga resource yang dipancarkan oelh pemancar D2D.
Bandwidth sistem LTE dibagi menjadi Resource blocks (RBs) dengan ukuran yang sama, disaat setiap RB menempati satu slot waktu (0,5 ms) dan 180 KHZ dalam domain frekuensi. RB dipisahkan satu sama lain oleh 15 KHz. LTE menggunakan OFDMA sebagai teknologi akses ganda pada downlink untuk mendapatkan manfaat dari ketahanan terhadap penundaan multipath yang tinggi, sementara menggunakan SC-OFDMA di uplink karena lebih rendah dari Peak-to-Average Power ratio (PAPR) [7].
Model saluran yang digunakan dalam penelitian ini untuk memperkirakan pathloss dan gain saluran antara eNB dan pengguna seluler maupun D2D ditentukan oleh [7]
(1)
Dengan d adalah jarak antara eNB dan pengguna dalam meter (m), adalah frekuensi carrier (GHz).
Gain antara pasangan D2D ditentukan oleh [7]
(2)
Dengan R adalah konstanta Rayliegh yang dipilih tergantung pada lingkungan propagasi radio [7].

## 2.2. Diagram Alir Perancangan Sistem
Inisiasi input pada sistem model menggunakan satu sel dengan radius sel sebesar 300 m, frekuensi carrier sebesar 1,8 GHz, dan bandwidth RB sebesar 180 KHz [7]. Jumlah pengguna seluler dan D2D tertentu dengan distribusi secara acak. Setelah inisiasi input telah ditentukan, maka diperlukan perhitungan jarak dengan satuan meter (antara eNB dan pengguna seluler, eNB dan pengguna D2D, pengguna seluler dan pengguna D2D), pathloss, gain, interferensi yang dihasilkan (antara pengguna seluler dan pemancar D2D, eNB dan penerima D2D), SINR, dan data rate. Gambar 2. Diagram Alir Alokasi Resource D2D memperlihatkan diagram alir dari sistem model yang akan diteliti.
Gambar 2. Diagram Alir Alokasi Resource D2D
Jika telah mendapatkan nilai-nilai tersebut, maka akan menjadi input untuk algoritma alokasi auction. Setelah menjalankan algoritma alokasi auction, maka akan mendapatkan hasil sebuah matriks yang telah dialokasi dengan parameter performansi adalah sumrate, data rate, fairness dan efisiensi energi, lalu matriks tersebut akan dibandingkan dengan hasil alokasi dari algoritma random allocation dan minimum interference. Setelah mendapatkan hasil performansi dari algortima masing-masing, maka akan dianalisis dan menarik kesimpulan untuk menyimpulkan bahwa algoritma alokasi auction akan menjadi solusi optimal atau tidak untuk diterapkan dalam komunikasi D2D.

## 2.3. Perhitungan Parameter Sistem Model
Dalam penelitian ini, sebuah sel diteliti untuk meneliti pengaruh interferensi co-channel ketika pengguna D2D dianggap sebagai pengguna seluler. ENB terletak di pusat sel dan pengguna seluler dan pemancar D2D didistribusikan secara acak di sekitarnya. Ujung penerima D2D didistribusikan di sekitar pemancar D2D dengan jarak maksimum 30 meter [7]. Saluran dicirikan oleh model saluran dalam gambar 1. Sistem Model [7] Parameter jaringan tercantum pada tabel 1. Parameter Sistem. Setiap pengguna seluler menetapkan satu resource block sementara D2D tidak memiliki resource block untuk pencapaian D2D [7]. D2D hanya berbagi
resource dengan pengguna seluler yang tidak mengganggu. Jumlah pasangan seluler dan D2D meningkat di setiap percobaan untuk mempelajari efek meningkatkannya pada data rate.
Tabel 1. Parameter Sistem Parameter Nilai Radius pemancar D2D 30 m Frekuensi carrier 1,8 GHz Bandwidth resource block 180 KHz Daya transmit pada seluler 0,2 watt Daya transmit pada eNB 1 watt Daya transmit pada D2D 1 watt Rayliegh Random Diasumsikan bahwa setiap pengguna seluler Diasumsikan bahwa setiap pengguna seluler memiliki satu resource block yang sudah ditetapkan untuknya (jumlah resource block sama dengan jumlah pengguna seluler). Juga, diasumsikan bahwa setiap D2D menggunakan satu atau lebih resource block dan resource block dapat dibagi dengan satu atau lebih pasangan D2D. Pasangan D2D dibagi menjadi beberapa kelompok, dengan Ɗ adalah kelompok pasangan D2D ( Ɗ = {1, 2, .... K}) [7]. Data rate tercapai ketika pengguna seluler berbagi resource dengan anggota kelompok dari pasangan D2D yang didefinisikan sebagai [7]:
(3)
Tujuan dari masalah optimasi adalah untuk memaksimalkan data rate sistem dengan mempertimbangkan interferensi co-channel untuk meningkatkan kinerja sistem [7]
(4) Dengan: (5) (6) (7) Dengan adalah indikator alokasi yang sama dengan 1 jika pengguna seluler berbagi resource dengan anggota dari kelompok dan sama dengan 0 di tempat lain. Persamaan (5) dan persamaan (6) menyatakan bahwa, setiap kelompok D2D berbagi resource hanya dengan satu pengguna seluler dan sebaliknya.

## 2.3. Algoritma Lelang (Auction) untuk Alokasi Resource
Alokasi resource menggunakan konsep lelang melakukan prosedur penawaran dengan masing- masing agen (D2D transmitter) menawar untuk resource ( Resource block s). ENB berfungsi sebagai pelelang yang memberikan resource ke penawar tertinggi. Pemancar D2D (yang membutuhkan resource block ) menaikkan tawaran untuk resource block yang diperlukan tergantung pada nilai net (yang merupakan benefit dari penggunaan resource - biaya yang dibayarkan) [2].
Asumsikan bahwa setiap resource j menetapkan biaya dan setiap agen i yang mendapatkan benefit dari menggunakan resource . Nilai net yang diperoleh oleh agen i saat menggunakan resource j sama dengan . Penugasan resource untuk agen bertujuan untuk memaksimalkan nilai net [2] .
(8)
Persamaan (8) menunjukkan bahwa agen i ditugaskan ke resource yang memberikan nilai net maksimum. adalah konstanta positif digunakan untuk menghindari loop karena kondisi equilibrium yang tidak memuaskan. Persamaan (8) disebut kelambanan e- complementary , ketika = 0 itu disebut kondisi kesetimbangan [2].
Untuk mengatasi masalah optimisasi di atas menggunakan konsep lelang, asumsikan benefit untuk membuat kelompok D2D berbagi resource dengan pengguna seluler sama dengan dan biaya yang dibayarkan adalah interferensi sebagai [2] (9) Dengan adalah interferensi yang disebabkan dari anggota kelompok D2D ke pengguna seluler dan adalah ambang interferensi
(interferensi threshold ). Fungsi utilitas didefinisikan
sebagai [2] (10) Algoritma (1) di bawah ini digunakan untuk menerapkan proses lelang dengan
mempertimbangkan kepuasan kendala interferensi. Matriks utilitas dibangun dengan [2]
(11)
Tabel 2. Algoritma alokasi auction Algoritma (1): Resource blocks Allocation Menggunakan Auction
Input: Matriks utilitas
Output: Matriks alokasi RB.
Pilih pasangan D2D yang belum menerima RB, hitung nilai maksimal dan nilai minimal dari kedua matriks utilitas
Update agregat interferensi pada RB ń
If
( D2D mendapat RB ń ) Update nilai cost menjadi end if if ( RB ń berpasangan dengan grup D2D ḱ lain sebelumnya ) Ganti dengan D2D terbaru end if if ( Grup D2D k sudah memilih RB n berganti menjadi ń) Masukkan ḱ to n end if until Semua pasangan puas dengan persamaan
Kelompok D2D mengajukan tawaran untuk mendapatkan utilitas maksimum, algoritma bertemu ketika e-komplementer dalam kondisi kelambanan dipenuhi untuk semua agen (kelompok D2D). Untuk mendapatkan matriks utilitas, perkiraan data rate untuk setiap tugas harus dihitung menggunakan (3).

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Gambar 3. Data rate dengan jumlah pengguna seluler sebanyak 60.
Gambar 4 Data rate dengan jumlah pengguna seluler seba nyak 70.
Data rate rata-rata adalah sumrate sistem dibagi dengan penjumlahan jumlah pasangan D2D dan jumlah pengguna seluler pada sistem. Pada Gambar 3 dan Gambar 4 terlihat setiap penambahan pengguna D2D dalam sebuah sel akan menurunkan nilai data rate rata-rata. Hal ini disebabkan karena sumrate berbanding lurus dengan data rate rata-rata.
Pada sisi performansi data rate rata-rata, algoritma yang terbaik adalah algoritma minimum interference dengan nilai 0,67072 x 106 bps, algortima kedua terbaik adalah algoritma auction allocation dengan nilai 0,62057 x 106 bps, dan algoritma terburuk adalah algoritma random allocation dengan nilai 0,48964 x 106 bps. Setiap penambahan pengguna seluler (resource block) maka data rate rata-rata yang dihasilkan dalam sistem akan semakin besar. Hal ini disebabkan karena setiap resource block memiliki resource yang dihasilkan. Maka data rate rata-rata berbanding lurus dengan pertambahan jumlah pengguna seluler. Rata- rata nilai data rate rata-rata saat RB sebanyak 60, data rate sistem yang didapat adalah 0,8626 x 106 bps sedangkan rata- rata nilai data rate saat RB sebanyak 70, data rate sistem yang didapat adalah 0,97503x 106 bps.
Gambar 5. Fairness dengan jumlah pengguna seluler sebanyak 60.
Gambar 6. Fairness dengan jumlah pengguna seluler sebanyak 70.
Fairness adalah kesamaan perlakuan unuk mendapatkan sumber daya radio untuk semua user pada sistem. Semakin besar nilai fairness maka semakin sama distribusi RB antar user dengan nilai maksimum 1 yang berarti semua user mendapatkan SNR yang sama. Pada Gambar 5 dan Gambar 6 terlihat setiap penambahan pengguna D2D dalam sebuah sel akan menurunkan nilai fairness . Hal ini disebabkan karena pada saat kondisi jumlah pasangan D2D lebih atau kurang dari resource block , maka menyebabkan nilai fairness tidak optimum karena resource block tidak teralokasi secara merata kepada pasangan D2D. Ketika jumlah pasangan D2D bertambah lebih dari jumlah resource block , terdapat pasangan D2D yang tidak mendapat resource block , sehingga memiliki nilai SINR sama dengan nol.
Pada sisi performansi fairness , algoritma yang terbaik adalah algoritma auction allocation dengan nilai 0,567, algortima kedua terbaik adalah algoritma minimum interference dengan nilai 0,4136, dan algoritma terburuk adalah algoritma random allocation dengan nilai 0,3966. Algoritma auction allocation mengalokasikan resource block dengan kanal terbaik kepada pengguna D2D dengan penawaran cost dengan benefit yang ditawarkan yang seimbang antara resource block yang lain. Sehingga pasangan D2D memiliki kesempatan yang sama dalam mendapatkan alokasi resource block . Sedangkan algortima minimum interference lebih kecil dikarenakan alokasinya tergantung kepada interferensi total terkecil, tidak melihat sisi keseimbangan resource yang dialokasikan kepada pasangan D2D. Setiap penambahan pengguna seluler ( resource block ) maka fairness yang dihasilkan dalam sistem akan semakin besar. Hal ini disebabkan karena setiap resource block memiliki resource yang dihasilkan. Maka fairness berbanding lurus dengan pertambahan jumlah pengguna seluler. Rata- rata nilai fairness saat RB sebanyak 60, fairness sistem yang didapat adalah 0,459
sedangkan rata- rata nilai fairness saat RB sebanyak 70, fairness sistem yang didapat adalah 0,49273.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi didapat beberapa kesimpulan yaitu :
a . Pada skenario variasi jumlah pasangan D2D, semakin banyak pasangan D2D maka nilai data rate sistem dan fairness sistem semakin kecil.
b . Pada skenario variasi jumlah pengguna seluler (resource block), semakin banyak jumlah resource block maka sumrate sistem, data rate sistem, fairness sistem, dan efisiensi energi cenderung meningkat.
Rata- rata nilai data rate rata-rata saat RB sebanyak 60, data rate sistem yang didapat adalah 0,8626 x 106 bps sedangkan rata- rata nilai data rate saat RB sebanyak 70, data rate sistem yang didapat adalah 0,97503x 106 bps. Rata- rata nilai fairness saat RB sebanyak 60, fairness sistem yang didapat adalah 0,459 sedangkan rata- rata nilai fairness saat RB sebanyak 70, fairness sistem yang didapat adalah 0,49273.
c . Terlihat pada performansi data rate pada skenario pertambahan jumlah D2D, pertambahan jumlah pengguna seluler menunjukan algoritma minimum interference lebih unggul dibandingkan dengan algoritma auction allocation, dan random allocation. Hal tersebut disebabkan karena alokasi minimum interference mengalokasikan resource dengan melihat interferensi total terkecil yang disebabkan oleh interferensi dari eNB terhadap penerima D2D dan interferensi dari pemancar D2D terhadap pengguna seluler. Maka algoritma minimum interference dapat mengalokasikan dengan interferensi terkecil. Jika interferensi yang diterima kecil, maka sumrate sistem akan besar.
d . Performansi fairness pada skenario pertambahan jumlah D2D, pertambahan jumlah pengguna seluler, dan pertambahan radius sel menunjukan algoritma auction allocation lebih unggul dibandingkan dengan algoritma minimum interference, dan random allocation. Hal tersebut disebabkan karena alokasi auction
allocation melakukan proses penawaran berkali-kali untuk mendapatkan resource dengan nilai cost adalah nilai interferensi dari pemancar D2D terhadap pengguna seluler ditambahkan dengan nilai data rate terbesar pertama dan nilai data rate terbesar kedua. Semakin banyak penawaran maka pembagian resource untuk pasangan D2D akan semakin adil dan merata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Xu, C., Song, L., & Han, Z. (2014). Resource management for device-to-device underlay communication (pp. 1-79). Berlin: Springer.
[2] Xu, C., Song, L., Han, Z., Li, D., & Jiao, B. (2012, December). Resource allocation using a reverse iterative combinatorial auction for device-to-device underlay cellular networks. In 2012 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) (pp. 4542-4547). IEEE.
[3] Almofari, N. H., Kishk, S., & Zaki, F. W. (2016, December). Auction based algorithm for distributed resource allocation in multitier-heterogeneous cellular networks. In 2016 11th International Conference on Computer Engineering & Systems (ICCES) (pp. 426-433). IEEE.
[4] Hasan, M., Hossain, E., Vannithamby, R., & Talwar, S. (2014). Distributed resource allocation in 5G cellular networks. Toward 5G: Applications, Requirements and Candidate Technologies, 129-161.
[5] Series, M. (2009). Guidelines for evaluation of radio interface technologies for IMT-Advanced. Report ITU, 638.
[6] Belleschi, M., Fodor, G., Della Penda, D., Pradini, A., Johansson, M., & Abrardo, A. (2015). Benchmarking practical RRM algorithms for D2D communications in LTE advanced. Wireless personal communications, 82(2), 883-910.
[7] Shen, Z., Andrews, J. G., & Evans, B. L. (2005). Adaptive resource allocation in multiuser OFDM systems with proportional rate constraints. IEEE transactions on wireless communications, 4(6), 2726-2737.
[8] Zaki, F. W., Kishk, S., & Almofari, N. H. (2017, March). Distributed resource allocation for D2D communication networks using Auction. In 2017 34th National Radio Science Conference (NRSC) (pp. 284-293). IEEE.
[9] F. S. Awangga. (2015). Kajian Awal 5G Indonesia. Pusat Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya dan Perangkat Pos dan Informatika, 97-114.