## PEMODELAN DAN SIMULASI TRAFIK LUAPAN DAN BLOCKING PADA SISTEM DUAL-BAND GSM 1800 DAN GSM 900
Beby H. A. Manafe 1 dan Johanis F. M. Bowakh 2
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Undana, Jl.Adisucipto Penfui-Kupang
E-mail : bebymanafe@yahoo.com , jbowakh@yahoo.com

## Abstrak
Global  System  for  Mobile  Communication disingkat  GSM  adalah  sebuah  teknologi  komunikasi  selular yang bersifat digital. Teknologi GSM banyak diterapkan pada komunikasi bergerak,  khususnya telepon genggam. Teknologi ini memanfaatkan gelombang mikro dan pengiriman sinyal yang dibagi berdasarkan waktu, sehingga sinyal informasi  yang dikirim akan sampai pada tujuan. GSM dijadikan standar global untuk  komunikasi  selular  sekaligus  sebagai  teknologi  selular  yang  paling  banyak  digunakan  orang  di seluruh dunia
Dalam penelitian ini akan membuat suatu simulasi model layanan sistem dual band GSM 900 dan GSM 1800,    dimana  trafik  pada  sistem  1  akan  diluapkan  ke  sistem  2  jika server sistem  1  sibuk.  Kemudian Trafik  pada  sistem  2  akan  mengalami blocking jika server sistem  2  sibuk.  Simulasi  dilakukan  dengan merubah  parameter  jumlah server ,  jumlah event ,  laju  kedatangan  rata-rata,  dan  laju  layanan  untuk melihat pengaruhnya terhadap blocking sistem dual band . Hasil simulasi menunjukkan bahwa menaikkan jumlah server (N) serta laju layanan (μ) akan menurunkan nilai blocking . Sedangkan menaikkan jumlah kejadian (LE) serta laju kedatangan rata-rata (λ) akan menaikan nilai blocking .

## Abstract
Global of System for Mobile Communication (GSM) is a cellular communications technology having the character  of  digital.  Technology  GSM  many  applied  at  peripatetic  communications,  especially handphone.  This  technology  exploits  microwave  and  delivery  of  signal  divided  based  on  time,  so  that information  signal  sent  will  come  up  with  purpose.  GSM  is  made  by  global  standard  for  cellular communications at the same time as cellular technology which at most applied people in the world In  this  study  will  make  a  simulation  of  dual-band  GSM  900  and  GSM  1800,  system  1  traffic  will overflow to system 2 if the server system 1 is busy. Traffic on the system 2 will be blocked if the server system 2 is busy. Simulations are made with varying number of server, number of events, average arrival rate,  and  service  rate  to  see  its  effect  on  blocking  dual  band  system.  The  simulation  results  show  that increasing  the  number  of  servers  (N)  and  the  service  rate  (μ)  will  lower  the  value  of  blocking.  While increasing the number of events (LE) and the average arrival rate (λ) will increase the value of blocking.
Keywords : Traffic, Blocking, GSM

## 1. Pendahuluan
Pada  dasarnya  model  layanan  sistem dual  band GSM 900  dan  GSM  1800  adalah  sama  seperti  yang ditunjukkan  dalam  Gambar  1,  akan  tetapi  masing- masing  sistem  memiliki  karakteristik  trafiknya  sendiri. Sistem  1  (GSM  900)  memiliki  parameter  laju kedatangan  rata-rata  λ 1 ,  laju  layanan  μ 1 ,  dan  jumlah server  N 1 ,  sedangkan  sistem  2  (GSM  1800)  memiliki parameter laju kedatangan rata-rata λ 2 , laju layanan μ 2 , dan  jumlah  server  N 2 .  Trafik  pada  sistem  1  akan diluapkan ke sistem 2 jika server sistem 1 sedang sibuk.
Trafik  pada  sistem  2  akan  mengalami blocking jika server 2 sedang sibuk [3].
Gambar 1 Sistem GSM 900 dan GSM 1800  2 Blocking  1  1  2 N 2 N 1 Diluapkan
Perubahan-perubahan  harga  parameter,  baik  N,  λ maupun  μ  dapat  mempengaruhi  persentasi blocking yang  terjadi.  Simulasi  ini  untuk  mengetahui  pengaruh dari  perubahan  harga  parameter-parameter  yang  ada terhadap  persentase blocking .  Waktu  kedatangan  antar kejadian  dan  lamanya  pelayanan  suatu  kejadian  pada sistem memiliki nilai yang acak [2].

## 2. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian menggunakan kajian  eksperimen  dengan  menggunakan  simulasi program  Matlab  7.10.0.499. Parameter-parameter sistem 1 dan sistem 2 dapat memiliki harga yang sama atau berbeda. Pada simulasi ini harga parameter sistem 1  diasumsikan  memiliki  harga  yang  sama  dengan parameter  sistem  2,  hal  ini  untuk  memudahkan  dalam proses simulasi dan analisa.
Proses  simulasi  dilakukan  pada  sistem  GSM  900 terlebih  dahulu,  kemudian  trafik  yang  tidak  dapat dilayani oleh sistem GSM 900 akan diluapkan ke sistem GSM  1800.  Data  luapan  yang  berupa  harga Joint Server At Time (JSAT) akan digabungkan dengan JSAT dari  sistem  GSM  1800.  Data  hasil  penggabungan  ini akan  diurutkan.  Setelah  itu  dibangkitkan Service  Time (ST)  setiap event yang  berharga  acak.  Dari  data  JSAT dan ST akan didapatkan Leave Server At Time (LSAT) yang  digunakan  untuk  menentukan event mana  yang akan menggalami blocking .
Untuk menentukan persentase blocking (Y) pada sistem yang  diinginkan  (sistem  GSM  1800)  dilakukan pembandingan  antara event yang  di- block pada  sistem GSM  1800  terhadap  total event (data event luapan  dan event sistem GSM 1800) yang masuk pada sistem GSM 1800, Y= (A/B) x 100% [1].
Simulasi  dilakukan  dengan  perubahan  pada  beberapa parameter  untuk  mengetahui  pengaruh  perubahan parameter  terhadap blocking yang  terjadi  pada  sistem GSM  1800. Last  Event (LE)  atau  event  terakhir  yang direncanakan  untuk  diproses  dalam  simulasi  ini menggunakan beberapa skenario sebagai berikut:

## Skenario-1:
Harga N adalah 2, 4 dan 6, LE=900, λ=1.6, dan μ=0.9 Skenario-2:
Harga  N=4,  LE  adalah  150,  900  dan  5400,  λ=1.6,  dan μ=0.9 Skenario-3: Harga N=4, LE=900, λ adalah 1, 1.6 dan 2.6, μ=0.9
Skenario-4:
Harga N=4, LE=900, λ=1.6, dan μ adalah 0.6, 0.9 dan 1.2
Gambar  2  memperlihatkan  diagram  alir  untuk  simulasi sistem GSM 900, sedangkan Gambar 3 adalah diagram alir untuk simulasi sistem GSM 1800.
START Generate the interarrival times for each i IAT i := exp(1/   ) where exp(t) := -t Ln(RAND(1)) Calculate when the event arrive at the server JSAT i := JSAT i-1 + IAT i Generate the service time for each event ST i := exp(1/   ) where exp(t) := -t Ln(RAND(1)) Calculate when the events leave the server LSAT i [ j ] := JSAT i + ST i Check JSAT i for All LSAT i in Servers: FOR j := 1 to N 1 If LSAT i-1 [ j ] <  JSAT i NEXT j STOP 1 YES NO Sistem 1 GSM 900 Overflow JSAT i to System B Data Input:       LE 1 ; N; Initialization: JSAT 0 := 0; LSAT 0 [ j ] := 0 Loop until Last Events: FOR i := 1 to LE 1 Increment i
Gambar 2 Simulasi Trafik Sistem GSM 900
START Generate the interarrival times for each i IAT i := exp(1/   ) where exp(t) := -t Ln(RAND(1))
Calculate when the event arrive
at the server JSAT i := JSAT i-1 + IAT i Calculate when the events leave the server LSAT i [ j ] := JSAT i + ST i Check JSAT i for All LSAT i in Servers: FOR j := 1 to N 2 If LSAT i-1 [j] <  JSAT i NEXT j STOP YES NO Sistem 2 GSM 1800 Data Input:       LE 2 ; N; Initialization: JSAT 0 := 0; LSAT 0 [ j ] := 0 Loop until Last Events: FOR i := 1 to LE 2 Increment i Stored Blocked Data Plot Graphics Blocking (B) VS Server (N) 1 Generate the service times for each i ST i := exp(1/   ) where exp(t) := -t Ln(RAND(1)) · Overflow JSAT i +  system B JSAT i · Sorting JSAT i for All system Loop until All Events: FOR i := 1 to LE 2 +overflow

## Gambar 3 Simulasi Trafik Sistem GSM 1800

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Penelitian
Hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan    dengan  skenario yang  berbeda  menghasilkan  gambar  hubungan  antara jumlah  server  dan  persentasi  blocking  sama  seperti yang  ditunjukkan    dalam  Gambar  4  sampai  dengan Gambar 12.
Gambar 4  N=2; LE=900; λ=1.6; μ=0.9
Gambar 5 N=4; LE=900; λ=1.6; μ=0 Gambar 6  N=6; LE=900; λ=1.6; μ=0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 26 28 30 32 34 36 38 40 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking
Gambar 7  N=4; LE=150; λ=1.6; μ=0.9 Gambar 8 N=4; LE=600; λ=1.6; μ=0.9
Gambar 9  N=4; LE=900; λ=1; μ=0.9
Gambar 10  N=4; LE=900; λ=2.6; μ=0.9
Gambar 11  N=4; LE=900; λ=1.6; μ=0.3
Gambar 12  N=4; LE=900; λ=1.6; μ=2.7
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 0 5 10 15 20 25 30 35 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 15 20 25 30 35 40 45 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 30 32 34 36 38 40 42 44 46 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 0 5 10 15 20 25 30 Server % B lo c k in g Grafik Server vs % Blocking

## 3.2 Pembahasan Hasil Penelitian
Gambar  4,  5,  dan  6  memperlihatkan  skenario-1  saat dilakukan perubahan pada parameter jumlah server (N). Dalam  gambar  ini  terlihat  terjadinya  perubahan  nilai blocking ,  yakni  ketika server berjumlah  2  maka  nilai blocking adalah  27.7824%.  Selanjutnya,  ketika server berjumlah  4,  maka  nilai blocking -nya  adalah  7.4303%, sedangkan  untuk server berjumlah  6,  maka  nilai blocking turun menjadi 0.2183%.
Kemudian,  pada  skenario-2  saat  dilakukan  perubahan parameter jumlah event (LE),  maka  nilai blocking juga akan  mengalami  perubahan.  Kondisi  ini  diperlihatkan dalam Gambar 7, 5, dan 8, dimana jumlah event adalah 150,  maka  nilai blocking -nya  diperoleh  4.9080%. Demikian  halnya,  ketika  jumlah event dinaikkan menjadi  600,  maka  nilai bloking juga  naik  menjadi 6.5391%, dan saat jumlah event 900 nilai bloking akan menjadi 7.4303%.
Pada  skenario-3  saat  parameter  laju  kedatangan  rata- rata  (λ)  dinaikkan,  maka  seperti  yang  ditunjukkan dalam  Gambar  9,  5,  10  nilai blocking juga  akan meningkat.  Nilai  laju  kedatangan  rata-rata  adalah  1, maka  nilai blocking adalah  2.6969%,  laju  kedatangan rata-rata  1.6,  nilai blocking menjadi  7.4303%,  dan sewaktu  laju  kedatangan  rata-rata  dinaikkan  menjadi 2.6, maka nilai blocking naik menjadi 15.9475%.
Kemudian  pada  skenario  4  dilakukan  perubahan  pada laju layanan (μ), 0.3, 0.9 dan 2.7 seperti Gambar 11, 5, 12,  maka  secara  berturut-turut  nilai blocking akan bergerak  turun  dari  30.6667%,  kemudian  menjadi 7.4303%, dan terakhir menjadi 0.2215%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil   simulasi yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menaikkan  jumlah  server (N)  serta  laju  layanan  (μ)  akan  menurunkan  nilai blocking / Demikian halnya, dengan  menaikkan jumlah kejadian  (LE)  serta  laju  kedatangan  rata-rata  (λ)  akan menaikkan nilai blocking .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Blommers.  1996. Practical  Planning  for Network  Growth .  Hewlett-Packard  Professional Books. Prentice Hall. New Jersey.
[2] S. A. Thomas. 1994. Queuing Theory. Cambridge: Mathsoft Inc.
[3]  D. A. Manasche, V. A. F. Almeida, L. W. Dowdy. 1994. Capacity  Planning  and  Performance Modeling . Englewood Cliffs. Prentice Hall.