J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
DOI: 10.20895/ JTECE . V 3 I 2.376
Simulasi Optimasi Jaringan LTE 1800 dengan Menggunakan Metode Physical Tunning di Kota Sukoharjo
LTE 1800 Network Optimization Simulation Using Physical Tunning Method in Sukoharjo City
Ilham Ferdiansah 1, *, Muntaqo Alfin Amanaf 2 , Eka Wahyudi 3
123 Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl.D.I.Panjaitan, No. 128, Purwokerto 53147, Jawa Tengah, Indonesia
1, *Penulis korespondensi: 18201043@ittelkom-pwt.ac.id,
2 muntaqo@ittelkom-pwt.ac.id, 3 ekawahyudi@ittelkom-pwt.ac.id
Received on 10-09-2021, accepted on 05-01-2022, published on 07-01-2022

## Abstrak
Seiring  dengan  berkembangnya  zaman  penggunaan  jaringan  seluler  semakin  meningkat,  dengan  kondisi  dari tahun 2020 hingga sekarang banyak kantor yang menerapkan WFH ( Work From Home ), bahkan dalam pendidikan sampai  sekarang  masih  banyak  yang  menerapkan  WFH,  hal  ini  yang  menyebabkan  permintaan  pelayanan jaringan  seluler  di  Indonesia  meningkat  terutama  pada  daerah  yang  belum  terjangkau  oleh  layanan  jaringan tersebut.    Penambahan site pada  daerah  yang  belum  terjangkau  oleh  jaringan  seluler  adalah  solusi  yang diguanakan  untuk  memperluas  jangkauan,  namun site tersebut  perlu  dilakukan  proses  optimasi  guna meningkatkan  kualitas  layanan  yang  akan  diberikan,  metode  optimasi  yang  akan  digunakan  adalah physical tunning. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  ATOLL  untuk  proses planning dengan  tujuan  untuk memperkirakan  hasil  sebelum  dilakukan  optimasi  pada site tersebut,  proses drive  test digunakan  untuk mengambil data setelah proses optmasi berupa data RSRP, SINR yang nantinya akan diolah dengan menggunakan aplikasi Genex, ProbeAssistant , dan MapInfo. Proses optimasi yang dilakukan diharapkan dapat mencapai target KPI yang telah ditentukan sebesar 70% dan dari hasil optimasi tersebut baik pada parameter RSRP dan parameter SINR  telah  mencapai  target  KPI  sebesar  70%  dengan  70,08%  pada  parameter  RSRP  dan  78,13  pada  parameter SINR.
Kata kunci : Drive Test , Optimasi, 4G LTE, RSRP, SINR, Atoll

## Abstract
Along with the development of the era, the use of cellular networks is increasing. Since 2020, many offices and educational institutions have implemented WFH (Work From Home). This phenomenon has caused the demand to improve cellular network services in Indonesia. Especially in areas that the network service has not reached. The  addition  of  sites  in  areas  that  the  cellular  network  has  not  reached  is  a  solution  to  expand  coverage. However, the site needs an optimization process to improve the services provided. The optimization method for this  experiment  is  physical  tunning.  In  this  study,  the  application  of  ATOLL  has  been  applied  to  estimate  the results  before  optimization  at  the  site.  The  drive  test  process  has  been  proceeded  to  retrieve  data  after  the optimization  process  in  the  form  of  RSRP,  SINR  data  which  will  later  be  processed  using  the  Genex, ProbeAssistant,  and  MapInfo  applications.  The  optimization  process  is  expected  to  achieve  the  predetermined KPI target of 70%. From the optimization results, both the RSRP parameter and the SINR parameter have reached the KPI target of 70%, with 70.08% on the RSRP parameter and 78.13 on the SINR parameter.
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
Keywords : Test Drive, Optimization, 4G LTE, RSRP, SINR, Atoll

## I. P ENDAHULUAN
Pada perancangan sebuah  jaringan  LTE terdapat coverage area yang terbentuk[1]. Untuk mengetahui kualitas  sinyal  pada site SKH037  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode drive  test . Drive  test adalah sebuah kegiatan yang bertujuan untuk mengumpulkan data pengukuran kualitas sinyal dari sebuah jaringan  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  suatu  jaringan  dan  mengembangkan  kapasitas jaringan[2].  Dari  hasil drive test  tersebut  menampilkan  bahwa site SKH037  masih  berada  di  bawah standar KPI sebesar 70%, hal ini yang mengharuskan untuk dilakukan proses optimasi . KPI adalah ( Key performance  Indicator )  adalah  sebuah  alat  ukur[3],  proses  optimasi  yang  dilakukan  adalah  proses optimasi  dengan  menggunakan  metode physical  tunning ,  metode  ini  berfokus  ke  fisik antenna berupa azimuth  antenna,  mechanical  tilting pada antenna [4].  Parameter  yang  digunakan  pada  saat  proses drive test adalah  parameter  RSRP  dan  parameter  SINR,  parameter  RSRP  digunakan  untuk  menampilkan informasi  mengenai  sinyal power dari  sebuah  jaringan  LTE  yang  diterima  oleh user dalam  frekuensi tertentu[5]  dan  parameter  SINR  merupakan  sebuah  rasio  perbandingan  antara  sinyal  utama  yang dipancarkan  dengan  interferensi  dan noise yang  timbul.  Nilai  SINR  dapat  digunakan  untuk  mengetahui jumlah  interferensi, pengukuran SINR penting untuk menghindari kegagalan penerimaan  layanan antara eNodeB dengan  UE[6].  Tujuan  dari  proses  optimasi  dilakukan  agar  hasil  dari  parameter  RSRP  dan parameter  SINR  menghasilkan  nilai  yang  optimal.  Proses  penelitian  dilakukan  secara  simulasi  dengan menggunakan software Atoll[7],  sebelum  melakukan  simulasi  dilakukan  perhitungan link  budget untuk menentukan  perhitungan  yang  akan  digunakan  dalam  proses  simulasi  [8]  dan  model  propagasi  yang digunakan pada percobaan  ini adalah cost 231  – hatta  [9], dengan tujuan agar coverage yang dihasilkan sesuai  dengan  yang  telah  ditentukan  [10][11].  Perhitungan link  budget juga  disesuaikan  dengan penggunaan model antenna yang digunkan pada site [12].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Alur  penelitian  dimulai  dengan  melakukan  penentuan provider yang  akan  digunakan  dalam  proses drive  test, lalu  dilanjutkan  dengan  penentuan  wilayah  dan  pembuatan  jalur drive  test .  Kemudian  akan dilakukan  proses drive  test .  Dari  hasil drive  test tersebut,  apabila  sudah  mendapatkan  hasil  yang  bagus akan dilanjutkan ke proses analisis data, namun  bila  hasil drive test masih  buruk akan dilakukan proses optimasi  dengan  cara physical  tunning yang  kemudian  akan  dilakukan  simulasi  dengan  menggunakan software Atoll . Setelah dilakukan proses analisa data akan dilanjutkan ke proses penyusunan laporan.
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
Figure 1. flowchart
Alur  penelitian  dilakukan  sesuai  pada  Figure  1,  target  KPI  yang  diinginkan  pada  parameter  RSRP  (- 100dBm)  dan  parameter  SINR  (15dBm)  adalah  70%.  Proses  optimasi  jaringan  pada  penelitian  ini dilkukan secara simulasi menggunakan Atoll dengan beberapa tahapan yang digunakan dalam penelitian tersebut.
Tahapan  awal  adalah  analisis  data  sebelum  optimasi  yang  terdiri  dari  hasil drive  test yang  dilakukan secara  langsung  pada  lokasi site dan  data  prediksi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Atoll berdasasrkan parameter RSRP dan SINR.
Tahapan kedua adalah analisis data sesudah optimasi dari data rekomendasi  Perusahaan, data tersebut berupa hasil simulasi dengan menggunakan Atoll berdasarkan parameter RSRP dan SINR.
Tahapan  ketiga  adalah  analisis  data  sesudah  optimasi  dari  hasil  pengambilan  sampel  terbaik,  data tersebut berupa hasil simulasi dengan menggunakan Atoll berdasarkan parameter RSRP dan SINR.
Tahapan  terakhir  adalah  analisis  perbandingan  dari  peningkatan  kualitas site pada  saat  sebelum optimasi,  sesudah  optimasi  dari  rekomendasi  Perusahaan    dan  sesudah  optimasi  dari  hasil  pengambilan sampel terbaik.
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021

## III. H ASIL DAN A NALISA

## A. Analisa data sebelum optimasi
Data  pertama  adalah  data  sebelum  dilakukan  optimasi  pada site baru  diaktifkan,  pengambilan  data pertama  dilakukan  dengan  metode  simulasi  menggunakan Atoll berdasarkan  dengan  data engineer parameter site SKH037 yang diberikan oleh perusahaan.
Tabel 1. Engineer Parameter Sebelum Optimasi
Site ID Antena model PCI Azmth M- tilt long lat Tinggi Twr Ant SKH037 DXX-1710-2690/1710- 2690-65/65-18i/18i-M/M 357 40 ˚ 6 ˚ 110.799 93 -7.77838 72m 70m SKH037 DXX-1710-2690/1710- 2690-65/65-18i/18i-M/M 358 170 ˚ 5 ˚ 110.799 93 -7.77838 72m 70m SKH037 DXX-1710-2690/1710- 2690-65/65-18i/18i-M/M 359 290 ˚ 4 ˚ 110.799 93 -7.77838 72m 70m
Tabel  1  berisi  mengenai  data engineer  parameter yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  proses simulasi pada software  Atoll , data tersebut berupa model  antenna yang  akan digunakan pada site, sudut azimuth masing-masing sector , mechanical  tilting masing-masing sector ,  koordinat longitude dan latitude , tinggi tower dan tinggi antenna .
Figure 2. Histogram RSRP Sebelum Optimasi Tabel 2. Nilai RSRP Sebelum Optimasi
Warna Nilai Presentase (%) [-80 dBm ; 0 dBm] 0,06% [-95 dBm ; -80 dBm] 37,04% [-100 dBm ; -95 dBm] 31,32% [-110 dBm ; -100 dBm] 21,31% [-140 dBm ; -110 dBm] 10,27% KPI Target 70% (>-100dBm) 68,35% 31,58%  Nilai parameter RSRP  di bawah standar  KPI
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
Figure  2  menunjukan  hasil  prediksi  dari  parameter  RSRP  pada site SKH037.  Dari  hasil  prediksi tersebut  menunjukan  bahwa site tersebut  sudah  cukup  optimal  namun  belum  memenuhi  standar  KPI sebesar 70% nilai yang berada diatas -100dBm, pada site tersebut masih memiliki bad spot yang terdapat pada sector 1 dan sector 3 yang seharusnya bisa memiliki kualitas sinyal yang lebih baik. Pada Figure 3.3 menunjukan  hasil  histogram  dari  prediksi  parameter  RSRP  pada site SKH037,  dari  hasil  histogram tersebut  menampilkan  nilai  –  nilai  dari  hasil  prediksi  parameter  RSRP  pada site tersebut.  pada  rentang nilai -80 sampai 0 (biru) memiliki cakupan area sebesar 0,06%, pada rentang nilai -95 sampai -80 (hijau) memiliki  cakupan  area  37,04%,  pada  rentang  nilai  -100  sampai  -95  (kuning)  memiliki  cakupan  area sebesar 31,32%, pada rentang nilai -110 sampai -100 (ungu) memiliki cakupan area sebesar 21,31%, pada rentang nilai  -140 sampai  -110 (merah)  memiliki  cakupan area sebesar  10,27%. Dari tabel 1  menujukan jika cakupan area dengan nilai diatas  -100dBm sebesar 68,43%, hal  ini  masih  belum  memenuhi standar dengan  cakupan  nilai  diatas  -100dBm  sebesar  70%.  Untuk  menaikan  kualitas  sinyal  pada site tersebut dilakukan  dengan  proses  optimasi,  proses  optimasi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  merubah azimuth antenn maupun mech-tilt antenna pada masing-masing sector antenna pada site SKH037 dengan tujuam untuk mendapatkan nilai yang lebih optimal dari sebelumnya.
Figure 3. Histogram Sebelum Optimasi Tabel 3. Nilai SINR Sebelum Optimasi
Warna Nilai Presentase (%) [20 dBm ; 30 dBm] 46,51% [10 dBm ; 20 dBm] 31,01% [0 dBm ; 10 dBm] 21,94% [-20 dBm ; 0 dBm] 0,54% KPI Target 70% (>15dBm) 78,03% 22,48% Nilai SINR di bawah standar KPI
Figure  3  merupakan  hasil  prediksi  parameter  SINR  pada site SKH037  sebelum  optimasi,  dari  hasil prediksi  tersebut  sudah  menunjukan  hasil  yang  cukup  optimal.  Hal  ini  diperkuat  pada  Figure  4.5  yang merupakan  histogram  dari  prediksi  parameter  SINR.  Dari  hasil  prediksi  parameter  SINR,  pada  rentang nilai 20 – 30 memiliki cakupan area sebesar 48,51%, Pada rentang nilai 10 – 20 memiliki cakupan area sebesar 31,01%, Pada rentang nilai 0 – 10 memiliki cakupan area sebesar 21,94%, Pada rentang nilai -20 –  0  memiliki  cakupan area sebesar  0,54%. Coverage  area pada  parameter  SINR  yang  memiliki  nilai diatas 10 terdapat 77,52% seperti  yang tertera pada tabel  2, dari  angka tersebut  sudah terbilang optimal namun masih bisa ditingkatkan lagi agar lebih optimal bersamaan dengan parameter RSRP.
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021

## B. Analisis data sesudah optimasi rekomendasi perusahaan
Data  kedua  merupakan  hasil  optimasi  rekomendasi  dari  perusahaan,  proses  optimasi  yang  dilakukan pada  pengambilan  data  ini  hanya  berfokus  pada  perubahan mechanical  tilting tiap sector pada site SKH037 .
Tabel 4. Engineer Parameter Sesudah Optimasi Rekomendasi Perusahaan Site ID PCI Azimuth M- tilt SKH037 357 40˚ (tetap) 2 ˚ (diturunkan 4 ˚) SKH037 358 170˚ (tetap) 2 ˚ (diturunkan 3 ˚) SKH037 359 290 ˚ (tetap) 2 ˚ (diturunkan 2 ˚)
Tabel 4 terdapat perubahan dari data engineer parameter sebelumnya, perubahan tersebut terdapat pada mechanical  tilting dari  masing  masing sector yang terdapat  pada site SKH037.  Pada sector 1, mech-tilt sebelum  optimasi  adalah  6  berubah  menjadi  2,  Pada sector 2, mech-tilt sebelum  optimasi  adalah  5 berubah menjadi 2, Pada sector 3, mech-tilt sebelum optimasi adalah 4 berubah menjadi 2.
Figure 4. Histogram RSRP Sesudah Optimasi Rekomendasi Perusahaan Tabel 5. Nilai RSRP Setelah Optimasi Rekomendasi Perusahaan
Warna Nilai Presentase (%) [-80 dBm ; 0 dBm] 0,06% [-95 dBm ; -80 dBm] 23,47% [-100 dBm ; -95 dBm] 40,19% [-110 dBm ; -100 dBm] 25,98% [-140 dBm ; -110 dBm] 10,3% KPI Target 70% >(-100dBm) 62,67% 36,49% Nilai RSRP di bawah standar KPI
Figure  4  merupakan  hasil  perbandingan  nilai  RSRP  dari site sebelum  optimasi,  setelah  optimasi berdasarkan  data  dari  Perusahaan  dan  hasil  optimasi  dari  pengambilan  sampel.  Pada  data  sebelum optimasi, pada rentang nilai -80dBm sampai 0dBm terdapat 0,06%, pada rentang nilai  -95dBm sampai - 80dBm terdapat 37,04%, pada rentang nilai -100dBm sampai -95dBm terdapat 31,32%, pada rentang nilai -110dBm  sampai  -100dBm  terdapat  21,31%  dan  pada  rentang  nilai  -140dBm  sampai  -110dBm  terdapat 10,27%.  Pada  hasil  data  setelah  optimasi  berdasarkan  dari  data  Perusahaan  mengalami  penurunan
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
menjadi  pada  rentang  nilai  -80dBm  sampai  0dBm  terdapat  0,06%,  pada  rentang  nilai  -95dBm  sampai  - 80dBm terdapat 23,47%, pada rentang nilai -100dBm sampai -95dBm terdapat 40,08%, pada rentang nilai -110dBm  sampai  -100dBm  terdapat  40,19%  dan  pada  rentang  nilai  -140dBm  sampai  -110dBm  terdapat 10,3%.  Pada  hasil  data  setelah  optimasi  berdasarkan  dari  pengambilan  sampel  mengalami  kenaikan menjadi  pada  rentang  nilai  -80dBm  sampai  0dBm  terdapat  0,23%,  pada  rentang  nilai  -95dBm  sampai  - 80dBm terdapat 38,21%, pada rentang nilai -100dBm sampai -95dBm terdapat 31,64%, pada rentang nilai -110dBm  sampai  -100dBm  terdapat  20,55%  dan  pada  rentang  nilai  -140dBm  sampai  -110dBm  terdapat 9,37%.
Figure 5. Histogram SINR Sesudah Optimasi Rekomendasi Perusahaan Tabel 6. Nilai SINR Setelah Optimasi Rekomendasi Perusahaan
Warna Nilai Presentase (%) [20 dBm ; 30 dBm] 42,84% [10 dBm ; 20 dBm] 34,79% [0 dBm ; 10 dBm] 22,01% [-20 dBm ; 0 dBm] 0,36% KPI Target 70% (>15dBm) 77,96% 22,37% Nilai SINR di bawah standar KPI
Figure  5  merupakan  hasil  perbandingan  nilai  SINR  dari site sebelum  optimasi,  setelah  optimasi berdasarkan  data  dari  Perusahaan  dan  hasil  optimasi  dari  pengambilan  sampel . Dari  hasil  prediksi parameter  SINR,  pada  data  sebelum  optimasi,  pada  rentang  nilai  20  sampai  30  terdapat  49,82%,  pada rentang  nilai 10  sampai 20  terdapat  28,21%, pada rentang  nilai 0 sampai 10 terdapat 21,44% dan pada rentang nilai -10 sampai 0 terdapat 0,54%. Dari hasil prediksi parameter SINR, pada data setelah optimasi berdasarkan  data  Perusahaan  mengalami  penurunan  pada  rentang  nilai  20  sampai  30  terdapat  42,84%, pada rentang  nilai 10 sampai 20  terdapat 34,79%, pada rentang nilai 0 sampai 10 terdapat 22,01% dan pada rentang nilai -10 sampai 0 terdapat 0,36%. Pada data setelah optimasi berdasarkan dari pengambilan sampel terjadi kenaikan pada rentang  nilai 20 sampai 30 terdapat 50,47%, pada rentang nilai 10 sampai 20  terdapat 27,66%, pada rentang nilai 0 sampai 10 terdapat 21,42% dan pada rentang nilai -10 sampai 0 terdapat 0,45%.

## C. Analisis data setelah optimasi dari pengambilan sampel
Data ketiga  merupakan  hasil optimasi  yang dilakukan dari  hasil pengambilan sampel, proses optimasi yang dilakukan pada data ini berfokus pada perubahan mechanical tilting dan sudut azimuth pada masing- masing sector pada site SKH037.
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
Tabel 7. Engineer Parameter Sesudah Optimasi Dari Pengambilan Sampel
Site ID PCI Azimuth M- tilt SKH037 357 50 ˚ (+ 10 ˚) 7 ˚ (dinaikkan 7 ˚) SKH037 358 170 ˚ (tetap) 3 ˚ (dinaikkan 1 ˚) SKH037 359 280 ˚ (-10 ˚) 6 ˚ (dinaikkan 4 ˚)
Tabel  7  merupakan  data engineer  parameter site SKH037  berdasarkan  dari  pengambilan  beberapa sampel  terbaik,  dari  pengambilan  sampel  tersebut  terdapat  beberapa  perubahan  dari  masing-masing sector .  Perubahan  pertama  terdapat  pada sector 1, azimuth pada sector 1  sebelumnya  berada  di  40 kemudian diubah menjadi 50 dan mechanical tilting pada sector 1 yang sebelumnya 2 diubah menjadi 7. Pada sector 2, azimuth yang  digunakan  sama  seperti  sebelumnya  yaitu  170,  namun  pada mechanical tilting terdapat  perubahan  yang  sebelumnya  2  berubah  menjadi  3.  Pada sector 3  terdapat  perubahan azimuth yang  seblumnya  290  berubah  menjadi  280  dan  perubahan  pada mechanical  tilting yang sebelumnya 2 berubah menjadi 6.
Figure 6. Histogram RSRP Sesudah Optimasi Dari Pengambilan Sampel Tabel 8. Nilai RSRP Setelah Optimasi Dari Pengambilan Sampel
Warna Nilai Presentase (%) [-80 dBm ; 0 dBm] 0,23% [-95 dBm ; -80 dBm] 38,21% [-100 dBm ; -95 dBm] 31,64% [-110 dBm ; -100 dBm] 20,55% [-140 dBm ; -110 dBm] 9,37% KPI Target 70% (>-100dBm) 70,08% 29,92% Nilai RSRP di bawah standar KPI
Figure  6  merupakan  hasil  prediksi  parameter  RSRP  setelah  optimasi  dari  hasil  pengambilan  sampel. Dari  hasil  perubahan  data azimuth dan mechanical  tilting pada  masing-masing sector menghasilkan prediksi yang lebih optimal dibandingkan dengan hasil prediksi sebelumnya, terlihat area bad spot yang terdapat  pada sector 1 dan sector 3  lebih kecil dibandingkan dengan pada saat prediksi setelah optimasi dari rekomendasi Perusahaan yang cenderung area bad spot -nya lebih luas, pada Figure 4.13 merupakan
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
histogram dari hasil prediksi parameter RSRP, dari histogram tersebut menunjukan nilai pada rentang -80 – 0 dengan cakupan area sebesar 0,23%, pada rentang  -95 – -80 dengan cakupan area sebesar 38,21%, pada rentang -100 – -95 dengan cakupan area sebesar 31,64%, pada rentang -110 – -100 dengan cakupan area  sebesar  20,55%,  pada  rentang  -140  –  -110  dengan  cakupan  area  sebesar  9,37%.  Setelah  dilakukan perubahan  pada azimuth dan mechanical  tilting pada  masing-masing sector mengalami  peningkatan sebesar 7,41% dari 62,67% menjadi 70,08  seperti yang tertera pada tabel  8, dengan hasil tersebut sudah memenuhi target untuk parameter RSRP nilai diatas -100dBm terdapat 70% cakupan area .
Figure 7. Histogram SINR Setelah Optimasi Dari Pengambilan Sampel Tabel 9. Nilai SINR Sesudah Optimasi Dari Pengambilan Sampel
Warna Nilai Presentase (%) [20 dBm ; 30 dBm] 50,47% [10 dBm ; 20 dBm] 27,66% [0 dBm ; 10 dBm] 21,42% [-20 dBm ; 0 dBm] 0,45% KPI Target 70% (>15dBm) 78,13% 21,87% Nilai SINR di bawah standar KPI
Figure  7  merupakan  hasil  prediksi  dari  parameter  SINR  setelah  dilakukan  optimasi  dari  pengambilan beberapa  sampel.  Dari  hasil  prediksi  tersebut  sudah  menampilkan  hasil  yang  optimal  dengan  diperkuat oleh hasil  histogram parameter SINR pada  Figure 4.15, pada data histogram tersebut, rentang nilai  20  – 30  terdapat  50,47%,  rentang  nilai  10  –  20  terdapat  27,66%,  rentang  nilai  0  –  10  terdapat  21,42%  dan rentang nilai -20 – 0 terdapat 0,45%. Untuk cakupan area yang memiliki nilai diatas 10 terdapat 78,13% seperti pada tabel 9, nilai tersebut lebih optimal dibandingkan dengan hasil prediksi data sesudah optimasi sesuai rekomendasi Perusahaan dan hasil prediksi sebelum optimasi.

## D. ANALISIS PERBANDINGAN PARAMETER RSRP DAN SINR
Analisis  perbandingan  dilakukan  berdasarkan  dari  data  hasil  simulasi site sebelum  optimasi, site sesudah  optimasi  berdasarkan  dari  data  Perusahaan,  dan site sesudah  optimasi  dari  hasil  pengambilan sampel. Parameter yang digunakan pada percobaan ini antara lain parameter RSRP dan parameter SINR .
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021

## Figure 8. Perbandingan Nilai RSRP
Figure  8  merupakan  hasil  perbandingan  nilai  RSRP  dari site sebelum  optimasi,  setelah  optimasi berdasarkan data dari  Perusahaan dan  hasil optimasi dari pengambilan sampel.  Hasil prediksi parameter RSRP  sebelum  optimasi,  pada  rentang  nilai  -80dBm  sampai  0dBm  terdapat  0,06%,  pada rentang  nilai  - 95dBm sampai -80dBm terdapat 35,67%, pada rentang nilai  -100dBm sampai -95dBm terdapat 32,72%, pada rentang nilai -110dBm sampai -100dBm terdapat 21,92% dan pada rentang nilai -140dBm sampai - 110dBm  terdapat  9,63%.  Hasil  prediksi  parameter  RSRP  data  setelah  optimasi  berdasarkan  dari  data Perusahaan  mengalami  penurunan    menjadi  pada  rentang  nilai  -80dBm  sampai  0dBm  terdapat  0,06%, pada rentang nilai -95dBm sampai -80dBm terdapat 22,53%, pada rentang nilai -100dBm sampai -95dBm terdapat 40,08%, pada rentang nilai -110dBm sampai -100dBm terdapat 27,76% dan pada rentang nilai - 140dBm  sampai  -110dBm  terdapat  9,57%.  Hasil  prediksi  parameter  RSRP  data  setelah  optimasi berdasarkan  dari  pengambilan  sampel  mengalami  kenaikan  menjadi  pada  rentang  nilai  -80dBm  sampai 0dBm terdapat 0,23%, pada rentang nilai -95dBm sampai -80dBm terdapat 38,21%, pada rentang nilai - 100dBm sampai -95dBm terdapat 31,64%, pada rentang nilai -110dBm sampai -100dBm terdapat 20,55% dan pada rentang nilai -140dBm sampai -110dBm terdapat 9,37%.

## Figure 9. Pernandingan Nilai SINR
Figure  9  merupakan  hasil  perbandingan  nilai  SINR  dari site sebelum  optimasi,  setelah  optimasi berdasarkan data dari  Perusahaan dan  hasil optimasi dari pengambilan sampel . Hasil prediksi parameter SINR sebelum optimasi, pada rentang nilai 20 sampai 30 terdapat 49,82%, pada rentang nilai 10 sampai 20  terdapat 28,21%, pada rentang nilai 0 sampai 10 terdapat 21,44% dan pada rentang nilai -10 sampai 0 terdapat 0,54%. Hasil prediksi parameter SINR setelah optimasi berdasarkan data Perusahaan mengalami penurunan  pada  rentang  nilai  20  sampai  30  terdapat  45,72%,  pada  rentang  nilai  10  sampai  20   terdapat 32,24%,  pada  rentang  nilai  0  sampai  10  terdapat  21,69%  dan  pada  rentang  nilai  -10  sampai  0  terdapat
0.06 37.04 31.32 21.31 10.27 0.06 23.47 40.19 25.98 10.3 0.23 38.21 31.64 20.55 9.37 0 10 20 30 40 50 -80;0 -95;-80 -100;-95 -110;-100 -140;-110 P res en tas e (%) RSRP Before Optimization After Optimization From PT. Poca After Optimization From Sampling
49.82 28.21 21.44 0.54 45.72 32.24 21.69 0.36 50.47 27.66 21.42 0.45 0 10 20 30 40 50 60 20;30 10;20 0;10 -10;0 Pr es en tas e (% ) SINR Before Optimization
After Optimization From PT. Poca
After Optimization From Sampling
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
0,36%.  Hasil  prediksi  parameter  SINR  setelah  optimasi  berdasarkan  dari  pengambilan  sampel  terjadi kenaikan  pada  rentang  nilai  20  sampai  30  terdapat  50,47%,  pada  rentang  nilai  10  sampai  20    terdapat 27,66%,  pada  rentang  nilai  0  sampai  10  terdapat  21,42%  dan  pada  rentang  nilai  -10  sampai  0  terdapat 0,45%.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  parameter  RSRP,  meskipun  sempat  terjadi  penurunan  sebesar  3,92%  dari  68.43%  menjadi 64.651% pada saat proses optimasi pertama berdasarkan data dari Perusahaan terjadi peningkatan kembali sebesar  5,57%  dari  64.51%  menjadi  70.08%  setelah  dilakukan  proses  optimasi  ulang  berdasarkan  dari pengambilan sampel. Dari hasil tersebut sudah memenuhi target KPI sebesar 70%.
Pada parameter SINR, terjadi peningkatan sebesar 0.11% pada saat optimasi  berdasarkan dengan data dari Perusahaan dari 77.52% menjadi 77.63% dan terjadi peningkatan kembali setelah dilakukan optimasi ulang  berdasarkan  dari  pengambilan  sampel  sebesar  0,5%  menjadi  78.13%.  Dari  hasil  tersebut  sudah memenuhi target KPI sebesar 70%.
Penggunaan  metode physical  tunning berupa  perubahan azimuth maupun mechanical  tilting cukup efektif  dalam  meningkatkan  kualitas site SKH037  baik  pada  parameter  RSRP  maupun  pada  Parameter SINR dan mengurangi bad spot pada coverage area pada site SKH037 dengan mengubah mech – tilting pada sector 1 menjadi 7˚, mech – tilting pada sector 2 menjadi 3 ˚, mech – tilting pada sector 3 menjadi 6 ˚.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada PT. Poca Jaringan Solusi Semarang yang telah memberikan dukungan berupa data-data yang digunakan sebagai acuan selama proses penelitian.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
IF berkontribusi sebagai pelaksana penelitian, pembuatan simulasi menggunakan  Atoll, sampai dengan penyusunan  laporan  akhir  penelitian.  EW  berkontribusi  dalam  perbaikan  manuskrip  dari  porses  submit, review,  sampai  dengan  publikasi.  IF  berkontribusi  sebagai  penulis  korespondensi.  MAA  berkontribusi sebagai nara hubung ke PT. Poca Jaringan Solusi Semarang untuk kebutuhan data-data jaringan.

## R EFERENCES
[1]  M. Ulfah, T. Elektronika, and N. Balikpapan, “Analisa Coverage Area Jaringan 4G LTE,” 2017.
[2]  A. Kinerja, D. Lidya Tamtama, E. Yovita, and D. Utami, “Analisis Kinerja Coverage & Kualitas Sinyal 4g Lte Pada Operator Seluler Di Kota Purbalingga,” 2017.
[3]  H. Yuliana, S. Basuki, and H. Rusiana Iskandar, “Peningkatan Kualitas Sinyal Pada Jaringan 4G LTE Dengan Menggunakan Metode Antenna Physical Tuning,” 2019.
[4]  M. U. Jurusan, T. Elektronika, and P. N. Balikpapan, “Peningkatan Area Jangkuan Jaringan 4g Lte (Studi Kasus Kecamatan Samarinda Ulu),” Jurnal ECOTIPE , vol. 5, no. 1, 2018.
[5]  E. Purwa Laksana and E. Julio Aldo Restu, “Optimasi Jaringan LTE Menggunakan Metode Electrical Tilt Di Karet Kuningan LTE Network Optimization Using Electrical Tilt Method At Karet Kuningan,” 2020.
[6]  M.  Ulfah,  A.  Sri  Irtawaty,  J.  T.  Elektronika,  and  P.  N.  Balikpapan,  “Optimasi  Jaringan  4g  Lte  (Long  Term  Evolution)  Pada Kota Balikpapan,” Jurnal ECOTIPE , vol. 5, 2018.
[7]  M. Arif Syiaruddin and L. Oktaviana Sari, “Optimasi Perencanaan Jaringan LTE FDD 1800 MHz di Kota Pekanbaru.”
[8]  F. Oktauliah, D. Setiabudi, and B. Supeno, “Analisa Perencanaan Jaringan 4g Lte Pada Gedung A Fakultas Teknik Universitas Jember  Menggunakan  Radiowave  Propagation  Simulator  5.4,” SINERGI ,  vol.  21,  no.  1,  p.  23,  Feb.  2017,  doi: 10.22441/sinergi.2017.1.004.
[9]  D.  Chandra et  al. ,  “Perencanaan  Jaringan  4G  LTE  Dengan  Teknologi  FDD  Pada  Frekuensi  1800  MHz  Berbasis  Cost-231 Hatta Propagation Model di Kota Padang,” 2018.
[10] A.  Mardhatillah,  R.  M.  #2,  and  H.  Walidainy,  “Perencanaan  Jaringan  Long  Term  Evolution  (LTE)  Menggunakan  Model Propagasi Cost 231 Hata di Kota Sabang,” vol. 3, no. 1, p. 2018, 2018.
I LHAM F ERDIANSAH et al.: JTECE. V OL . 03, N O . 02, PP.98-109, J ULY 2021
[11] A. Purnama, E. S. Nugraha, and M. A. Amanaf, “Penerapan  Metode ACP untuk Optimasi Physical  Tuning Antena  Sektoral pada Jaringan 4G LTE di  Kota Purwokerto,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika , vol. 8, no. 1, p. 138, Jan. 2020, doi: 10.26760/elkomika.v8i1.138. [12] “Mechanical Properties.” [Online]. Available: www.huawei.com/antenna