## Kinerja Energy Detection Spectrum Sensing untuk Cognitive Radio Menggunakan GNU Radio
Hudaya Muna Putra 1 , Sigit Basuki Wibowo 2 , Dyonisius Dony Ariananda 3 , Wahyu Dewanto 4
Intisari—Peningkatan jumlah penerapan komunikasi nirkabel telah  menyebabkan  masalah  kelangkaan  spektrum.  Di  sisi  lain, sistem  yang  ada  saat  ini  tidak  efisien  dalam  mengalokasikan spektrum frekuensi. Untuk mengatasi masalah ini, sebuah sistem diusulkan,  yaitu  radio  kognitif  (cognitive  radio,  CR).  CR  adalah radio  cerdas  yang  mampu  mengindra  lingkungan,  menemukan spectrum hole, dan menyesuaikan parameter transmisinya untuk memanfaatkan spectrum hole yang tersedia. Hal ini mempertegas pentingnya  modul  spectrum  sensing  untuk  memungkinkan dioperasikannya  sistem  CR.  Tujuan  modul  spectrum  sensing adalah  untuk  mencapai  penggunaan  terbaik  dari  spektrum frekuensi  yang  tersedia.  Sistem  CR  diimplementasikan  pada pengguna  sekunder  (secondary  user,  SU)  yang  tidak  berlisensi yang  diizinkan  untuk  meminjam  spektrum  yang  sedang  tidak digunakan  oleh  pengguna  utama  (primary  user,  PU).  Pada makalah  ini,  spectrum  sensing  berbasis  deteksi  energi  (energy detection) diimplementasikan pada platform GNU Radio. Metode estimasi  power  spectral  density  (PSD)  berdasarkan  periodogram diimplementasikan dengan memanfaatkan fasilitas blok Embedded Python pada GNU Radio. Selanjutnya, modul spectrum sensing decision pada GNU Radio diimplementasikan. Modul ini membandingkan  estimasi  PSD  isyarat  PU  yang  terkena  derau dengan sebuah threshold. Isyarat PU disimulasikan sebagai proses acak  bandpass  yang  menempati  pita  frekuensi  tertentu.  Modul spectrum  sensing  decision  dikembangkan  untuk  memungkinkan perhitungan  probability  of  detection  (PD)  dan  probability  of  false alarm  (PFA)  yang  dilakukan  dengan  memanfaatkan  blok Embedded  Python.  Salah  satu  indikator  untuk  mengevaluasi kinerja  modul  spectrum  sensing  adalah  kurva  receiver  operating characteristic (ROC) berdasarkan hasil perhitungan PD dan PFA pada  GNU  Radio.  Kemudian,  kinerja  spectrum  sensing  untuk SNR  dan  threshold  yang  berbeda-beda  dihitung.  Hasil menunjukkan  bahwa  spectrum  sensing  berbasis  deteksi  energi mampu  menemukan  keberadaan  PU  bila  signal-to-noise  ratio (SNR) cukup tinggi.
Keywords—Cognitive  Radio,  Deteksi  Energi,  GNU  Radio, Spectrum Sensing.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  teknologi  komunikasi  nirkabel  telah diikuti  oleh  munculnya  penerapan-penerapan  sistem  nirkabel yang  lebih  baru.  Dua  dekade  yang  lalu,  fasilitas  komunikasi nirkabel hanya digunakan untuk mendukung komunikasi suara. Namun, saat ini komunikasi nirkabel telah dimanfaatkan pula untuk  menyediakan  komunikasi  multimedia  dalam  berbagai
bentuk.  Hal  ini  menyebabkan  meningkatnya  kebutuhan  akan kecepatan  transmisi  yang  lebih  tinggi  serta  kualitas  layanan yang  lebih  baik  [1].  Karena  dalam  komunikasi  nirkabel gelombang elektromagnetik ditransmisikan melalui media  tak terpandu, spektrum frekuensi menjadi sumber daya yang sangat penting. Hal ini terjadi karena pita frekuensi yang sama tidak boleh  dialokasikan  untuk  sumber  isyarat  yang  berbeda  tanpa regulasi yang jelas agar interferensi antarisyarat dapat dihindari. Telah  diketahui  bahwa  semakin  lebar pita  frekuensi,  semakin besar  jumlah  data  yang  dapat  ditransmisikan  melalui  pita frekuensi tersebut dalam durasi waktu tertentu. Namun, secara alamiah  ketersediaan  spektrum  frekuensi  ini  terbatas  [1]. Kondisi  ini,  ditambah  dengan  munculnya  banyak  penerapan sistem nirkabel dalam satu dekade terakhir, telah menimbulkan masalah  kelangkaan  spektrum  frekuensi.  Masalah  ini  dapat diatasi  dengan  mengoptimalkan  penggunaan  spektrum frekuensi yang ada. Akan tetapi, jika optimisasi tidak dilakukan dengan  baik,  interferensi  antara  isyarat  dari  pengguna  yang berbeda dapat terjadi, yang menyebabkan galat pada data yang ditransmisikan dan buruknya kualitas komunikasi.
Kebijakan dan strategi pengelolaan spektrum konvensional diatur  oleh  pemerintah  [2].  Secara  umum,  pemerintah mengalokasikan  spektrum  frekuensi  hanya  untuk  pengguna berlisensi. Namun, spektrum frekuensi berlisensi bisa jadi tidak selalu  digunakan  secara  efisien.  Federal  Communication Commission (FCC) melaporkan bahwa  penggunaan  spektrum frekuensi  berkisar  antara  15%  sampai  85%  [3].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  alokasi  spektrum  frekuensi  saat  ini menyebabkan  penggunaan  spektrum  frekuensi  yang  tidak efisien  dan  sporadis  [1],  [4].  Di  sisi  lain,  sebagian  besar spektrum frekuensi telah dialokasikan, sehingga menimbulkan kesulitan  dalam  menyediakan  sumber  daya  spektrum  bagi layanan  nirkabel  baru  [5].  Untuk  mengatasi  masalah kelangkaan  spektrum  ini,  perlu  diciptakan  teknik  baru  yang mampu  mengelola  pengalokasian  sumber  daya  spektrum dengan  efisien  [1],  [6].  Dengan  kata  lain,  dibutuhkan pendekatan  inovatif  yang  mampu  menyelesaikan  masalah kelangkaan spektrum frekuensi.
Dalam  tahun-tahun  terakhir  ini,  radio  kognitif  ( cognitive radio ,  CR)  telah  diusulkan  sebagai  salah  satu  solusi  bagi masalah  kelangkaan  spektrum.  Referensi  [7]  menyatakan bahwa  sistem  CR  adalah  sebuah  sistem  komunikasi  radio cerdas yang memiliki kemampuan untuk mengubah parameter transmisinya  berdasarkan  interaksinya  dengan  lingkungan sekitar.  Penelitian  yang  luas  tentang  CR  telah  dilakukan. Penelitian-penelitian ini mencakup topik yang luas pula, seperti pengelolaan  spektrum  [8], spectrum  decision [9],  sistem internet of things (IoT) berbasis CR [10], dan spectrum sensing . Dalam jaringan CR, pengguna spektrum radio yang telah ada diklasifikasikan  menjadi  pengguna  utama  ( primary  user ,  PU)
1,2,3,4 Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi, Fakultas  Teknik,  Universitas  Gadjah  Mada,  Jln.  Grafika  No.  2, Kampus UGM, Yogyakarta 55281 INDONESIA (tlp.: 0274-552305; email: 1 hudaya.muna.putra@mail.ugm.ac.id, 2 sigitbw@ugm.ac.id,
3 dyonisius.dony@ugm.ac.id, 4 wahyud@ugm.ac.id)
[Diterima: 4 Januari 2022, Revisi: 12 April 2022]
atau  pengguna  berlisensi  ( licensed  user ,  LU)  dan  pengguna sekunder ( secondary user , SU). PU adalah pengguna yang telah diberi  lisensi  oleh  pemerintah  untuk  menggunakan  pita frekuensi  tertentu  dan  mentransmisikan  isyaratnya  pada  pita tersebut.  Sementara  itu,  SU  adalah  pengguna  yang  tidak memiliki  lisensi  pada  pita  frekuensi  mana  pun,  tetapi diperbolehkan menggunakan spektrum frekuensi yang dimiliki PU  ketika  PU  tidak  aktif  [11].  Dengan  kata  lain,  interferensi antara  isyarat-isyarat  yang  ditransmisikan  oleh  PU  dan  SU harus  diminimalkan  [2].  Untuk  membantu  SU  dalam menentukan adanya PU pada pita frekuensi tertentu, diperlukan sebuah mekanisme spectrum sensing [12], [13]. Teknik spectrum  sensing memungkinkan  SU  tanpa  lisensi mengidentifikasi spectrum  hole ,  yang  dapat  berupa  spektrum tidak  berlisensi  maupun  spektrum  berlisensi  yang  saat  itu sedang  tidak  digunakan  oleh  PU  yang  memiliki  lisensi spektrum  tersebut  [9].  Adanya  teknik spectrum  sensing mencegah  SU  mentransmisikan  isyarat  pada  pita  frekuensi yang  ditempati  PU  yang  sedang  aktif.  Beberapa  metode spectrum  sensing yang  populer  termasuk matched  filter detection [14], cyclostationary  feature  detection [15],  dan deteksi  energi  ( energy  detection )  [16].  Deteksi  energi  adalah pendekatan yang paling populer karena kompleksitasnya yang rendah  [17]-[18].  Secara  umum,  pendekatan  deteksi  energi tidak memerlukan informasi apa pun mengenai parameter PU, meskipun  masih  memerlukan  informasi  tentang  derau.  Oleh karena itu, deteksi energi diklasifikasikan sebagai metode semi- blind [19],  sehingga  pendekatan  deteksi  energi  memiliki kompleksitas  yang  rendah.  Dalam  pendekatan  ini,  keputusan mengenai  adanya  PU  pada  pita  frekuensi  tertentu  diperoleh dengan membandingkan energi isyarat yang diterima pada pita tersebut dengan sebuah threshold .
Karena  pengembangan  sistem  CR  dapat  sangat  kompleks, adanya platform yang  dapat  menyimulasikan  aspek-aspek penting  sistem  CR  sebelum  sistem  tersebut  didesain  dan dikembangkan  akan  sangat  membantu.  Dalam  makalah  ini, pendekatan spectrum  sensing berbasis  deteksi  energi  untuk penerapan CR disimulasikan menggunakan GNU Radio. GNU Radio  memungkinkan  blok  pengolahan  isyarat  disimulasikan pada software-defined  radio [20].  GNU  Radio  dapat menyimulasikan sistem radio sebelum diimplementasikan pada perangkat  keras.  GNU  Radio  juga  dapat  digunakan  bersama perangkat  keras  eksternal  dengan  harga  terjangkau  untuk mengimplementasikan  sistem  radio.  GNU  Radio  memiliki banyak library blok pengolahan isyarat yang dapat digunakan untuk  melakukan  fungsi  tertentu  [4].  GNU  Radio  juga menyediakan  fasilitas  untuk  mendesain  blok  dengan  fungsi tertentu,  dalam  hal  ini  blok spectrum  sensing ,  dengan memanfaatkan library blok pengolahan isyarat yang sudah ada. Beberapa  penelitian  telah  mengevaluasi  pendekatan spectrum  sensing berbasis  deteksi  energi  dengan  simulasi menggunakan  GNU  Radio  [16],  [18],  [20],  [21].  Dalam makalah ini, dibangun sebuah blok spectrum sensing decision yang membandingkan energi sebuah isyarat dengan threshold . Selain  itu,  dibangun  juga  blok-blok  yang  berfungsi  untuk menghitung probability  of  detection (PD)  dan probability  of false  alarm (PFA).  Kurva receiver  operating  characteristic
(ROC)  yang  dihasilkan  dengan  mengumpulkan  PD  dan  PFA hasil perhitungan disajikan menggunakan MATLAB.
II. C OGNITIVE R ADIO DAN S PECTRUM S ENSING Telah diketahui bahwa kecepatan transmisi data proporsional  dengan  lebar  bidang  yang  digunakan.  Namun, kebutuhan kecepatan transmisi yang lebih tinggi dalam sistem komunikasi nirkabel bertentangan dengan masalah kelangkaan spektrum,  seperti  telah  dijelaskan  sebelumnya,  yang disebabkan  oleh  teknik  alokasi  spektrum  yang  masih  kurang baik  [12].  Pendekatan  alokasi  spektrum  konvensional,  yang memungkinkan  LU  dan  PU  menggunakan  pita  frekuensi tertentu,  telah  menyebabkan  sumber  daya  spektrum  menjadi terbatas,  dengan  pemanfaatan  yang  rendah  [13].  Pendekatan alokasi  spektrum  model  lama  ini  tidak  mampu  menangani permintaan  penerapan  komunikasi  nirkabel  kecepatan  tinggi yang semakin meningkat.
Untuk menggarisbawahi masalah alokasi spektrum tersebut, laporan  dari  National  Telecommunication  and  Information Administration  (NTIA)  tentang  alokasi  frekuensi  disajikan pada Gbr. 1. Tampak bahwa sebagian besar frekuensi berlisensi telah  dialokasikan  untuk  beberapa  layanan  [22],  yang menimbulkan  kesulitan  dalam  pengalokasian  spektrum frekuensi untuk penerapan komunikasi nirkabel baru yang terus bermunculan akibat inovasi teknologi komunikasi nirkabel [12]. Di sisi lain, PU tidak selalu menggunakan frekuensi berlisensi yang  dimiliki.  Maka,  pendekatan  CR  dapat  berperan  di  sini, seiring makin diperlukannya pendekatan alokasi spektrum yang lebih  inovatif  untuk  menyelesaikan  masalah  ketidakefisienan penggunaan  spektrum.  Pendekatan  ini  diharapkan  akan  dapat meningkatkan  jumlah  spektrum  yang  tersedia  yang  dapat dialokasikan untuk penerapan sistem nirkabel baru.
Konsep CR pertama kali diusulkan oleh Joseph Mitola III di akhir  abad  ke-20  [23].  Referensi  [2]  menyatakan  bahwa  CR merupakan  sistem  komunikasi  nirkabel  yang  memiliki kecerdasan  dan awareness tentang  lingkungan  sekelilingnya, membangun  pengetahuan  tentang  lingkungannya,  dan beradaptasi  terhadap  perubahan  pada  isyarat  yang  diterima dengan mengubah parameter komunikasinya untuk, di satu sisi, memastikan reliabilitas yang tinggi dalam proses komunikasi, dan  di  sisi  lain  meningkatkan  efisiensi  dalam  penggunaan
Gbr. 1 Alokasi frekuensi di Amerika Serikat [22].
spektrumnya.  Selain  properti  CR  yang  telah  disebutkan, disebutkan juga bahwa CR harus dapat dikonfigurasi ulang [2].
Referensi  [3]  mendefinisikan  CR  sebagai  sebuah  sistem radio cerdas yang dapat berinteraksi dengan lingkungannya dan dapat mengubah parameter pemancarnya berdasarkan lingkungannya  tersebut.  Dari  definisi  tersebut,  dapat disimpulkan  dua  karakteristik  utama  CR,  yaitu  kemampuan kognitif  ( cognitive  capability )  dan  kemampuannya  untuk dikonfigurasi  ulang  ( reconfigurability )  [3].  Kemampuan kognitif  adalah  kemampuan  CR  untuk  mengumpulkan informasi dari lingkungannya untuk memperoleh pengetahuan yang lengkap mengenai keadaan penggunaan spektrum saat itu [3]. Kemampuan CR untuk dikonfigurasi ulang mengacu pada kemungkinan  memprogram  CR  secara  dinamis  berdasarkan perubahan  pada  lingkungan  sekitarnya.  Hal  ini  juga  berarti bahwa  sistem  CR  mampu  mentransmisikan dan  menerima informasi pada frekuensi yang berbeda [3].
Pada jaringan CR, sebuah LU atau PU memiliki satu lisensi pada  satu  spektrum  frekuensi  tertentu,  sehingga  memiliki prioritas  yang  lebih  tinggi  untuk  menggunakan pita  frekuensi tersebut. Hanya ketika pita frekuensi ini tidak digunakan oleh PU  (karena  tidak  aktif),  sebuah  SU  dapat  mentransmisikan isyaratnya pada pita tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa SU harus  mampu  memperkirakan  aktif  atau  tidaknya  sebuah  PU pada suatu waktu tertentu. Dengan kata lain, SU harus memiliki kemampuan  CR.  Ada  beberapa  fungsi  yang  harus  ada  dalam sebuah  jaringan  CR,  seperti spectrum  sensing , spectrum management , spectrum  mobility, dan spectrum  sharing [3]. Telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa spectrum  sensing merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  jaringan  CR  [1] karena memberikan kemampuan kepada SU untuk menentukan keberadaan PU dalam sebuah frekuensi berlisensi.
Seperti telah disebutkan sebelumnya, tujuan utama spectrum sensing dalam  jaringan  CR  adalah  untuk  menentukan  adanya PU  pada  suatu  pita  frekuensi  tertentu.  Hal  ini  membantu  SU dalam  memutuskan  dapat  mentransmisikan  isyaratnya  pada pita tersebut atau tidak, tanpa menginterferensi isyarat PU [24]. Penerapan spectrum  sensing pada  sebuah  sistem  CR  dipilih karena infrastruktur yang diperlukan lebih sederhana dan dapat dengan mudah diakomodasi pada penerapan yang luas [6]. Pada sistem CR, spectrum sensing bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik  penggunaan  spektrum,  tidak  hanya  pada perspektif  domain  frekuensi,  tetapi  juga  dalam  perspektif domain  spasial  dan  temporal  [6].  Jika  diperlukan,  modul spectrum  sensing juga  dapat  dikonfigurasi  untuk  menentukan tipe isyarat yang sedang menggunakan pita frekuensi tertentu beserta  parameternya,  seperti  lebar  pita,  frekuensi  pembawa, teknik modulasi, dan tipe gelombangnya [1].
Gbr.  2  mengilustrasikan  sistem  CR  yang  melakukan pengindraan  spektrum  frekuensi  untuk  menemukan spectrum hole di domain frekuensi. Spectrum holes berhubungan dengan pita frekuensi yang sedang tidak digunakan oleh PU atau yang tidak dialokasikan bagi PU mana pun.  Adanya spectrum hole yang  diidentifikasi  dengan  proses spectrum  sensing identik dengan  tidak  adanya  PU  atau  pengguna  aktif  lain  pada  pita frekuensi yang bersangkutan. Untuk memutuskan tidak adanya PU  (atau  adanya spectrum  hole )  pada  suatu  pita  frekuensi
tertentu,  modul spectrum  sensing perlu  mengestimasi  daya isyarat yang terukur pada pita tersebut, level derau terukur, dan level interferensi terukur. Spectrum hole dapat diklasifikasikan menjadi  dua  kategori.  Kategori  pertama  adalah spatial  hole , yaitu pita frekuensi yang tidak dialokasikan bagi PU mana pun. Hal  ini  berarti  bahwa  sebuah  SU  langsung  diizinkan menggunakan spatial  spectrum  hole selama  tidak  digunakan oleh SU yang lain. Tipe yang kedua adalah temporal spectrum hole ,  yaitu  pita  frekuensi  yang  dialokasikan  pada  sebuah  PU, tetapi PU tersebut sedang tidak aktif pada pita tersebut. Ketika ada sebuah temporal spectrum hole , SU dapat menggunakannya  [25].  Namun,  SU  perlu  terus-menerus mengindra temporal  hole selama  proses  transmisi  isyaratnya dalam spectrum hole ini untuk mengidentifikasi jika PU yang memilikinya  tiba-tiba  aktif.  Jika  hal  ini  terjadi,  SU  harus melepaskan spectrum  hole tersebut  dan  menghentikan transmisi isyaratnya. Berdasarkan jumlah SU dan adanya kerja sama dalam spectrum sensing di antara sejumlah SU tersebut, spectrum  sensing juga  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam noncooperative  sensing dan cooperative  sensing .  Contoh cooperative  spectrum  sensing dijelaskan  pada  penelitian- penelitian sebelumnya [26]−[28].

## III. GNU R ADIO
Perangkat lunak open source GNU Radio dapat digunakan untuk  membuat  sebuah software-defined  radio .  GNU  Radio terdiri atas beberapa blok library pengolahan isyarat yang dapat dikombinasikan untuk melakukan fungsi tertentu dengan tujuan tertentu  [16].  Selama  eksperimen,  implementasi  dan  desain sistem  radio  menggunakan  GNU  Radio  dapat  meminimalkan biaya,  terutama  karena  kemampuannya  beroperasi  dengan perangkat  keras  frekuensi  radio  yang  murah  dengan menggunakan software-defined radio . Selain itu, GNU Radio juga  dapat  menyimulasikan  sistem  radio  tanpa  implementasi perangkat  keras  apa  pun  [29].  Terlebih  lagi,  blok  pengolahan isyarat baru yang memiliki fungsi khusus dapat dibuat dengan mudah dalam GNU Radio. GNU Radio telah digunakan dalam banyak  penelitian  di  bidang  komunikasi  nirkabel  dan  sistem radio oleh kalangan industri, pemerintah, dan akademisi.
Dalam penerapan GNU Radio, ada beberapa tipe data yang dapat digunakan, seperti ditunjukkan dalam Gbr. 3. Perbedaan warna dalam Gbr. 3 merepresentasikan tipe data yang berbeda.
Gbr. 2 Spectrum hole [3].
Perlu  diingat  bahwa  beberapa  blok  hanya  dapat  mengolah masukan dengan tipe data tertentu. Akibatnya, dalam penelitian ini,  blok  tambahan  untuk  konversi  tipe  data  digunakan  untuk memastikan  bahwa  tipe  masukan  kompatibel  dengan  blok pengolahan isyarat tertentu. Contohnya adalah sebuah blok Add yang  menghasilkan  keluaran  dengan  tipe  data stream .  Ketika keluaran ini akan diproses sebagai masukan blok fast Fourier transform (FFT), keluaran ini perlu diubah ke dalam tipe data vektor,  karena  blok  FFT  hanya  mengolah  masukan  dalam bentuk tersebut.

## IV. M ODEL S ISTEM
Metode deteksi energi digunakan sebagai metode spectrum sensing untuk  penerapan  CR  karena  kompleksitasnya  yang rendah. Kompleksitas yang rendah ini terjadi terutama karena metode ini tidak memerlukan informasi sebelumnya tentang PU. Walaupun secara umum deteksi energi dapat digunakan dalam kerangka  kerja cooperative dan noncooperative ,  penelitian sebelumnya  mengategorikan  deteksi  energi  ke  dalam  deteksi noncooperative karena metode ini dapat digunakan oleh sistem CR tunggal untuk menetapkan adanya PU tanpa bekerja sama dengan  sistem  CR  lain  [3].  Deteksi  energi  dianggap  sebagai pendeteksi  yang  optimal  bila  SU  dapat  mendeteksi  PU  tanpa informasi  tentang  PU  [3].  Deteksi  energi  dapat  dianggap sebagai semi-blind  sensing karena spectrum  sensing berbasis deteksi  energi  hanya  memerlukan  informasi  daya  dari  derau acak.
Spectrum  sensing berbasis  deteksi  energi  memutuskan keberadaan  PU  dalam  sebuah  pita  frekuensi  dengan membandingkan  energi  isyarat  yang  diterima  terhadap threshold .  Secara  umum, spectrum  sensing berbasis  deteksi energi  memutuskan di antara dua hipotesis biner seperti pada (1).
𝑦(𝑡) = { 𝑤(𝑡), 𝑠(𝑡) + 𝑤(𝑡), 𝐻 0 𝐻 1 (1)
dengan y ( t )  adalah  isyarat  diterima  terukur, w ( t )  adalah kontribusi dari additive white Gaussian noise (AWGN), dan s ( t ) adalah kontribusi dari isyarat yang dipancarkan oleh PU. Kedua hipotesis  merepresentasikan  keadaan  biner  isyarat  yang
diterima pada pita frekuensi tertentu. H 0 adalah hipotesis null , yang  menandakan  bahwa  PU  tidak  ada  pada  pita  frekuensi tertentu;  sedangkan H 1 adalah  hipotesis  alternatif,  yang menandakan bahwa PU ada pada pita tersebut. Jika y ( t ) dicuplik, representasi digitalnya, y [ n ], dapat ditulis sebagai berikut.
𝑦[𝑛] = { 𝑤[𝑛], 𝑠[𝑛] + 𝑤[𝑛], 𝐻 0 𝐻 1 (2)
dengan n =  1,  2,  3,  …, N .  Notasi N adalah  jumlah  sampel (cuplikan) digital yang diperoleh selama periode observasi dan n menunjukkan  indeks  sampel.  Pada  metode  deteksi  energi, energi isyarat yang diterima selama suatu periode pengindraan dihitung  untuk  mendapatkan  uji  statistik  energi.  Keputusan adanya  PU  kemudian  diperoleh  dengan  membandingkan  uji statistik  energi  isyarat  dengan threshold τ .  Uji  statistik  untuk deteksi energi dituliskan dalam (3).
𝛬 = ∑ |𝑦[𝑛]| 2 𝑁 𝑛=1 (3)
dengan Λ adalah  uji  statistik  dari  isyarat  yang  diterima  dan |y [ n ] | 2 adalah  kuadrat  dari  magnitudo  sampel y [ n ].  Karena proses spectrum  sensing dilakukan  menggunakan  pengolah isyarat digital, dalam proses pencuplikan dilakukan kuantisasi, yang  dapat  menyebabkan  galat  kuantisasi.  Dalam  metode deteksi energi, energi isyarat yang diterima y [ n ] dinormalisasi untuk  mengurangi  varians  derau  dan  meminimalkan  galat kuantisasi. Uji statistik ternormalisasi Λ dinyatakan oleh (4).
𝛬 = 1 𝑁 ∑ |𝑦[𝑛]| 2 𝑁 𝑛=1 . (4)
Alih-alih  melakukan  perhitungan  menggunakan  (4), dimungkinkan  juga  untuk  menghitung periodogram sebagai estimasi power  spectral  density (PSD)  dari  isyarat  yang diterima, yang dapat ditulis seperti pada (4a) [30].
𝑃 𝑦 (𝑗𝜔) = 1 𝑁 |∑ 𝑦[𝑛]𝑒 −𝑗𝜔𝑛 𝑁 𝑛=1 | 2 (4a)
dengan P y ( jω ) merepresentasikan periodogram , yang dihitung dengan melibatkan penerapan discrete-time Fourier transform (DTFT)  pada  sampel  digital  yang  diterima.  Pada  praktiknya, periodogram diimplementasikan  dengan  mengganti  operasi DTFT  pada  (4a)  dengan discrete  Fourier  transform (DFT) menggunakan  algoritme  FFT.  Gbr.  4  memperlihatkan implementasi  metode  deteksi  energi  yang  diterapkan  pada periodogram yang  diimplementasikan  menggunakan  FFT.  Di sini, magnitudo kuadrat dari FFT pada M frequency bins yang berdekatan dirata-rata. Deteksi PU berdasarkan deteksi energi berbasis periodogram cukup populer karena kompleksitas dan biaya komputasinya yang rendah. Secara ringkas, dalam deteksi energi  berbasis periodogram ,  energi  diukur  pada  titik-titik frekuensi yang berbeda.
Dalam  penelitian  ini,  deteksi  energi  juga  diterapkan  pada periodogram yang  telah  dihitung.  Namun,  metode spectrum sensing berbasis  deteksi  energi  berbasis periodogram yang diimplementasikan  dalam  penelitian  ini  tidak  mengikuti prosedur  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  4(a),  tetapi  mengikuti prosedur pada Gbr. 4(b). Ringkasnya, hasil magnitudo kuadrat dari FFT pada titik-titik frekuensi yang berdekatan tidak dirata- rata.  Akan  tetapi,  magnitudo  kuadrat  pada  sebuah  titik
Gbr. 3 Tipe data pada GNU Radio.
frekuensi  individual  langsung  digunakan  sebagai  uji  statistik untuk  mengevaluasi  adanya  PU  pada  titik  frekuensi  tersebut. Anggap Λ f sebagai uji  statistik  dalam  Gbr.  4(b),  yang berhubungan  dengan  magnitudo  kuadrat  ternormalisasi  dari periodogram yang  diukur  pada  frekuensi f .  Sebuah threshold tertentu τ kemudian  diterapkan  pada  uji  statistik Λ f .  Jika  uji statistik Λ f lebih tinggi daripada threshold τ , disimpulkan bahwa sebuah  PU  ada  pada  titik  frekuensi f (hipotesis  alternatif H 1 benar).  Sebaliknya,  jika  uji  statistik Λ f lebih  rendah  daripada threshold τ ,  diasumsikan  bahwa  tidak  ada  PU  pada  titik frekuensi f dan  hipotesis null H 0 benar.  Kedua  pernyataan  di atas dapat dituliskan seperti pada (5).
𝛬 𝑓 < 𝜏,   𝐻 0 𝛬 𝑓 > 𝜏,  𝐻 1 . (5)
Kinerja  metode spectrum  sensing berbasis  deteksi  energi untuk  CR  disajikan  dalam  kurva  ROC-nya,  yang  dihitung dengan  mengubah-ubah threshold .  Secara  umum,  penerapan pengujian hipotesis biner dalam (5) dapat menghasilkan salah satu dari keadaan-keadaan berikut.
• True  positive ,  yang  didefinisikan  sebagai  pernyataan bahwa  PU  ada  ketika H 1 benar. True  positive menentukan  nilai probability  of  detection (PD),  yaitu P( H 1 | H 1 ).
• True  negative ,  yang  didefinisikan  sebagai  pernyataan bahwa PU tidak ada ketika H 0 benar. True negative juga menentukan nilai PD, yaitu P( H 0 | H 0 ).
• False  positive ,  yang  didefinisikan  sebagai  pernyataan bahwa  PU  ada  ketika H 0 benar. False  positive menentukan nilai probability of false alarm (PFA), yaitu P( H 1 | H 0 ).
• False  negative ,  yang  didefinisikan  sebagai  pernyataan bahwa  PU  tidak  ada  ketika H 1 benar. False  negative menentukan probability of missed detection (PM), yaitu P( H 0 | H 1 ).
Nilai  PD  yang  tinggi  merupakan  indikasi  dari  proses pengindraan yang baik, yang menyatakan bahwa SU memiliki kemungkinan yang sangat baik untuk mendeteksi secara benar ada atau tidak adanya PU. Di sisi lain, nilai PFA dan PM yang tinggi mengindikasikan kualitas buruk proses spectrum sensing . False alarm event (yang secara salah memutuskan bahwa PU ada padahal sebenarnya tidak ada) mencegah SU menggunakan spectrum  hole yang  ada,  yang  menyebabkan  penggunaan spektrum secara tidak efisien. Miss detection event (yang secara
salah memutuskan bahwa PU tidak ada tetapi sebenarnya ada) menyebabkan  interferensi  antara  isyarat  PU  dan  SU  karena keputusannya menyesatkan SU sehingga SU tidak mengetahui keberadaan PU pada pita frekuensi yang dipertimbangkan dan mentransmisikan  isyaratnya  pada  pita  tersebut.  Telah  jelas bahwa  proses spectrum  sensing harus  menghasilkan  kinerja deteksi  yang  baik,    yang  ditandai  dengan  nilai  PFA  dan  PM yang rendah serta nilai PD yang tinggi. Kinerja ini dapat diuji dengan mengevaluasi kurva ROC yang dihasilkan.
Dalam  penelitian  ini,  GNU  Radio  digunakan  untuk menyimulasikan pendekatan spectrum sensing berbasis deteksi energi  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  4(a).  Isyarat  PU  dalam simulasi dihasilkan dengan menapis AWGN, dengan pita lewat tapis  dikonfigurasi  untuk  menyimulasikan  kasus  PU menempati  pita  frekuensi  yang  sesuai  dengan  pita  lewat tersebut. Cara ini memungkinkan disimulasikannya isyarat PU yang  berbeda-beda  yang  menempati  pita  frekuensi  mana  pun dengan daya yang berbeda-beda. Untuk mengevaluasi kinerja pendekatan spectrum  sensing yang  disimulasikan,  dua  pita frekuensi yang berbeda diuji untuk menghitung PD dan PFA. Metode  deteksi  energi  diterapkan  pada  pita  frekuensi  yang ditempati  oleh  PU  untuk  mengevaluasi  PD.  Di  sisi  lain,  PFA dievaluasi  dengan  menerapkan  deteksi  energi  pada  pita frekuensi yang hanya berisi derau.

## V. S KENARIO E KSPERIMEN
Bagian  ini  mendiskusikan  simulasi  pendekatan spectrum sensing berbasis deteksi energi dalam Gbr. 4(a) menggunakan GNU Radio. Skenario yang digunakan dalam proses simulasi juga dibahas. Simulasi spectrum sensing berbasis deteksi energi dalam  GNU  Radio  terdiri  atas  empat  bagian  utama,  yang ditunjukkan pada diagram blok dalam Gbr. 5. Setiap blok atau bagian melakukan sebuah fungsi khusus dan dijelaskan dalam subbagian berikut ini.

## A. Pembangkitan Isyarat PU
Langkah pertama dalam simulasi spectrum sensing berbasis deteksi energi dalam GNU Radio adalah pembangkitan isyarat PU dalam bentuk sampel digital, yang ditunjukkan pada Gbr. 6. Isyarat  PU  berperan  sebagai  salah  satu  masukan  bagi  blok spectrum  sensing berbasis  deteksi  energi  yang  disimulasikan dalam  GNU  Radio.  Seperti  diperlihatkan  pada  Gbr.  6,  dua isyarat digital dibangkitkan untuk simulasi ini. Dua blok Noise Source yang  sudah  ada  di platform GNU  Radio  digunakan
(a) (b)
Gbr.  4  Deteksi  energi  berbasis periodogram yang  diterapkan  sebagai pendekatan spectrum  sensing ,  (a)  penelitian  sebelumnya  [12],  (b) penelitian ini.
Gbr.  5  Empat  bagian  utama  dalam  pendekatan spectrum  sensing berbasis deteksi energi yang disimulasikan dalam GNU Radio.
Gbr. 6  Pembangkitan isyarat  PU terganggu  AWGN, yang  menjadi  masukan blok spectrum sensing berbasis deteksi energi yang disimulasikan.
untuk  membangkitkan  isyarat-isyarat  tersebut.  Isyarat  digital pertama  adalah  AWGN  dan  yang  kedua  adalah  isyarat  PU. AWGN  dapat  dibangkitkan  dengan  mengatur  parameter distribusi  derau  pada  blok Noise  Source menjadi  Gaussian. Isyarat  PU  diperoleh  dengan  membangkitkan  terlebih  dahulu AWGN  lain  yang  kemudian  dilewatkan  pada  sebuah  tapis digital  dengan  pita  lewat  tapis  diatur  pada  pita  frekuensi tertentu. Pita frekuensi tertentu ini adalah pita yang ditempati oleh  PU  dalam  skenario  yang  disimulasikan.  Istilah  “ white ” dalam  AWGN  mengandung  arti  bahwa  AWGN  memiliki distribusi daya yang seragam di semua frekuensi. AWGN yang ditapis  akan  memiliki  daya  hanya  pada  frekuensi  sesuai  pita lewat tapis tersebut. Setelah isyarat AWGN pertama dan isyarat PU  dibangkitkan,  isyarat  AWGN  pertama  kemudian ditambahkan ke isyarat PU untuk menyimulasikan isyarat PU yang terganggu AWGN. Isyarat PU yang terganggu AWGN ini berperan sebagai masukan bagi blok spectrum sensing berbasis deteksi energi yang disimulasikan dalam GNU Radio.

## B. Estimasi PSD
Variabel y [ n ]  dalam  (4a)  diasumsikan  merepresentasikan isyarat  PU  diterima  yang  terganggu  AWGN,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gbr.  6.  Kemudian,  estimasi  PSD  dari y [ n ] dilakukan dengan terlebih dahulu menerapkan FFT (menggunakan blok FFT pada GNU Radio) pada y [ n ]. Langkah berikutnya  adalah  menghitung  magnitudo  kuadrat  dari  hasil proses  FFT,  yang  merepresentasikan  magnitudo  kuadrat  dari spektrum y [ n ]  pada  frekuensi  yang  berbeda-beda.  Kemudian, uji  statistik  pada  titik-titik  frekuensi  yang  berbeda  diperoleh dengan  menormalisasi  magnitudo  kuadrat  dari  spektrum dengan  jumlah  sampel  digital N .  Normalisasi  ini  dilakukan dengan menggunakan blok Fast Multiply Constant dalam GNU Radio.  Perlu diingat bahwa  estimasi  PSD  yang  disimulasikan dalam  GNU  Radio  merupakan  metode periodogram .  Gbr.  7 menyajikan  proses  estimasi  PSD  yang  disimulasikan  dalam GNU Radio.

## C. Keputusan Pengindraan
Keputusan  pengindraan  adalah  produk  evaluasi  dari  uji statistik,  yang  diturunkan  dari  hasil  estimasi  PSD  pada subbagian sebelumnya (subbagian B). Dengan menyelesaikan masalah hipotesis biner yang dirumuskan dalam (5), keputusan pengindraan  dilakukan  pada  titik-titik  frekuensi  individual untuk menentukan sebuah PU ada pada titik frekuensi tertentu atau tidak. Diagram blok yang menunjukkan proses keputusan pengindraan diperlihatkan dalam Gbr. 8. Seperti tampak pada Gbr.  8,  hipotesis null H 0 dipilih  jika  uji  statistik  lebih  rendah daripada threshold .  Jika  tidak, H 1 yang  dipilih.  Proses  ini diterapkan terhadap semua uji statistik pada titik-titik frekuensi yang berbeda seperti yang ditunjukkan dalam (5).
Keluaran  keputusan  pengindraan  disajikan  dalam QT  GUI Vector  Sink dalam  bentuk plot indikasi  metrik  keberadaan pengguna (utama). Ketika nilai uji statistik lebih besar daripada threshold untuk  suatu  titik  frekuensi  tertentu,  nilai  indikasi metrik  keberadaan  pengguna  diatur  menjadi  1.  Pada  keadaan selain  itu,  nilai  indikasi  diatur  0.  Evaluasi  uji  statistik  untuk titik-titik frekuensi yang berbeda dilakukan beberapa kali untuk realisasi  yang  berbeda  dari  isyarat  PU  dan  derau.  Dengan
memvariasikan threshold ,  PD  dan  PFA  dapat  dihitung  untuk tiap threshold dan kurva ROC dapat diperoleh.

## D. Hasil Spectrum Sensing
Perhitungan  PD  dan  PFA  didasarkan  pada  kejadian  ketika threshold kurang  dari  nilai  uji  statistik.  Kejadian-kejadian deteksi ( detection events ) yang berkontribusi pada perhitungan PD  dievaluasi  pada  pita  frekuensi  yang  ditetapkan  pada  PU (yaitu  pita  lewat  tapis  digital  yang  diterapkan  pada  derau AWGN  untuk  membangkitkan  isyarat  PU).  Di  sisi  lain, kejadian false alarm yang berkontribusi pada perhitungan PFA dievaluasi pada pita frekuensi selain pita yang ditetapkan untuk PU. Jumlah total kejadian deteksi dan kejadian false alarm pada titik-titik  frekuensi  yang  berbeda  kemudian  dibagi  dengan jumlah  percobaan  dan  jumlah points  of  interest frekuensi, menghasilkan, berturut-turut, PD dan PFA.
Hasil keputusan pengindraan dan perhitungan PD dan PFA ditampilkan  dengan  blok Sink dalam  GNU  Radio.  Gbr.  9 menunjukkan  prosedur  untuk  menghasilkan plot ROC berdasarkan  hasil  perhitungan  PD  dan  PFA.  Hasil  keputusan pengindraan dapat diamati dengan QT GUI Vector Sink . Hasil perhitungan  PD  dan  PFA  kemudian  disimpan  menggunakan blok File  Sink dalam  bentuk file biner.  Untuk  membaca file biner  dan  menghasilkan  kurva  ROC,  digunakan  MATLAB dengan  memanfaatkan  perintah fopen() .  Kurva  ROC  (yang merupakan plot PD  terhadap  PFA  untuk threshold yang berbeda-beda)  kemudian  ditampilkan  menggunakan platform MATLAB. Prosedur ini diperlihatkan pada Gbr. 9.
Gbr. 7 Ilustrasi estimasi PSD yang disimulasikan dalam GNU Radio.
Gbr. 8 Diagram blok yang mengilustrasikan proses keputusan pengindraan.

## VI. H ASIL
Bagian ini mengevaluasi simulasi spectrum sensing berbasis deteksi  energi  dalam platform GNU  Radio  dan  membahas kinerja  deteksinya  untuk  skenario  tertentu.  Analisis  kinerja deteksi untuk skenario tersebut dilakukan dengan mempertimbangkan plot ROC yang dihasilkan.
Seperti telah disebutkan pada bagian V, dua realisasi AWGN menggunakan blok Noise Source dalam platform GNU Radio dibangkitkan  terlebih  dahulu.  Realisasi  pertama  digunakan untuk menyimulasikan adanya derau aditif pada penerima CR. Gbr.  10  memperlihatkan  representasi  AWGN  pada  domain frekuensi yang ditampilkan pada GNU Radio menggunakan QT GUI  Frequency  Sink .  AWGN  dibangkitkan  dengan  varians derau  1  mW  mengikuti  distribusi  AWGN.  Seperti  dijelaskan sebelumnya,  AWGN  mengontaminasi  isyarat  PU,  yang dihasilkan dengan menapis AWGN lain yang memiliki varians
100 mW pada frekuensi 2,5 GHz sampai 7,5 GHz. Penjumlahan isyarat PU dan AWGN dilakukan menggunakan blok Add . Ketika  pembangkitan  isyarat telah  selesai,  PSD  isyarat  PU yang  terkena  derau  diestimasi  menggunakan  pendekatan periodogram dan hasilnya ditampilkan menggunakan QT GUI Vector  Sink ,  seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  11.  Estimasi  PSD memberikan gambaran mengenai tersebarnya energi isyarat PU yang terkena derau sepanjang titik-titik frekuensi yang berbeda. Tampak  pada  Gbr.  11  bahwa  estimasi  PSD  dapat mengidentifikasi  keberadaan  PU  pada  frekuensi  antara  2,5 hingga  7,5  GHz  (yang  merupakan  pita  frekuensi  isyarat  PU yang disimulasikan). Perlu dicatat bahwa frekuensi cuplik yang digunakan  adalah  20  GHz,  sehingga  nilai  estimasi  PSD  pada frekuensi  10  GHz  hingga  20  GHz  merupakan  cerminan  dari estimasi PSD antara frekuensi 0 GHz sampai 10 GHz.
Gbr.  12  memperlihatkan  keputusan  pengindraan  yang menyatakan  keberadaan  pengguna  pada  titik-titik  frekuensi yang  berbeda.  Proses  keputusan  pengindraan  menyatakan adanya pengguna pada suatu titik frekuensi tertentu jika energi yang diindra pada titik frekuensi tersebut lebih tinggi daripada threshold . Pada kasus ini, indikasi metrik keberadaan pengguna
Gbr. 9 Perhitungan PD dan PFA diikuti penyajian ROC.
Gbr. 10 Derau ditampilkan dengan QT GUI Frequency Sink .
Gbr.  11  Keluaran  estimasi  PSD  isyarat  PU  terganggu  yang  ditampilkan menggunakan QT GUI Vector Sink .
(a) (b) (c)
Gbr. 12 Daya PU pada pita frekuensinya diatur 100 mW,  sedangkan varians derau diatur pada (a) 1 mW, (b) 25 mW, (c) 100 mW.
(lihat Gbr. 12) diatur pada 1. Threshold yang digunakan untuk memperoleh  hasil  pada  Gbr.  12  adalah  10  dBm.  Keluaran proses  keputusan  pengindraan  ditandai  dengan  metrik keberadaan  pengguna,  yang  diatur  pada  nilai  1  jika  proses pengindraan menyatakan adanya PU pada suatu titik frekuensi tertentu  dan  nilai  0  jika  terjadi  sebaliknya.  Gbr.  12 menunjukkan  bahwa  keputusan  pengindraan  yang  lebih  baik terjadi  ketika  nilai  SNR  lebih  besar.  Sebagai  contoh,  ketika daya PU pada pita aktifnya adalah 100 mW dan varians derau adalah  1  mW,  ditunjukkan  pada  Gbr.  12(a)  bahwa  proses spectrum  sensing hanya  menyatakan  keberadaan  isyarat  PU pada  pita  frekuensi  aktual  PU.  Jika  varians  derau  dinaikkan menjadi 25 mW (simpangan baku diatur 5 mW 0,5 ), tampak pada Gbr.  12(b)  bahwa spectrum  sensing dalam  SU  mulai menghasilkan  keputusan  yang  salah  dengan  menyatakan keberadaan  pengguna  pada  beberapa  titik  frekuensi  yang sebenarnya hanya mengandung derau. Ini menunjukkan bahwa kejadian false  alarm telah  terjadi.  Proses  keputusan pengindraan  memberikan  hasil  yang  buruk  jika  varians  derau dinaikkan menjadi 100 mW (simpangan baku diatur 10 mW 0,5 ). Di sini, daya PU pada pita frekuensinya sama dengan varians derau. Situasi ini diperlihatkan pada Gbr. 12(c). Tampak bahwa proses  keputusan  pengindraan  menyatakan  keberadaan  PU pada hampir semua titik frekuensi, yang mengakibatkan tingkat false alarm yang sangat tinggi.
Perhitungan  PD  dan  PFA  dilakukan  oleh  blok  perhitungan PD  dan  PFA  dalam  GNU  Radio,  yang  dibangun  dari  blok Embedded  Python .  Ukuran  FFT  dalam  percobaan  diatur sebesar 1.024. Hasil perhitungan disimpan menggunakan blok File Sink dan kemudian diproses lebih lanjut untuk memperoleh
kurva ROC. Kurva ROC berdasarkan perhitungan PD dan PFA di- plot dalam MATLAB. Gbr. 13 memperlihatkan kurva ROC untuk  proses  deteksi  energi  yang  disimulasikan  dalam  GNU Radio.  Kurva  ROC  ini  menyajikan  nilai  PD  pada  nilai  PFA yang  berbeda-beda,  yang  dihasilkan  dengan  mengubah-ubah threshold .  Kemudian,  empat  skenario  percobaan  seperti  yang tersaji di Tabel I dilakukan. Dapat dilihat bahwa secara umum spectrum sensing berbasis deteksi energi memiliki kinerja yang lebih  baik  pada  SNR  yang  lebih  tinggi.  Seperti  yang  telah disebutkan di bagian IV, PD yang lebih tinggi dan PFA yang lebih rendah  menunjukkan  keputusan pengindraan yang lebih baik. Sebagai contoh, dalam Skenario 1 dengan varians derau 1 mW  dan  daya  PU  pada  pita  frekuensinya  sebesar  100  mW, kinerja deteksi energi sangatlah baik. Dalam skenario ini, nilai PD lebih tinggi dan nilai PFA lebih rendah daripada kedua nilai tersebut pada skenario lain. Sebaliknya, kinerja deteksi energi yang dibangun dalam Skenario 4 lebih buruk daripada kinerja pada  skenario  lainnya  karena  SNR  yang  sangat  rendah.  Dari hasil yang telah disebutkan, dapat disimpulkan bahwa spectrum sensing  decision berbasis  deteksi  energi  memiliki  sensitivitas tinggi terhadap derau karena spectrum sensing berbasis deteksi energi hanya membandingkan energi yang diterima pada titik frekuensi tertentu terhadap threshold , terlepas dari karakteristik lain  yang  dapat  membedakan  isyarat  yang  dikirimkan  dari derau.  Terlebih  lagi,  dibutuhkan  pengetahuan  tentang  varians derau untuk menentukan threshold yang layak.

## VII. K ESIMPULAN
Dalam  makalah  ini,  simulasi spectrum  sensing berbasis deteksi energi pada platform GNU Radio dilakukan. PSD dari isyarat  PU  yang  terganggu  derau  dihitung  menggunakan periodogram , yang merupakan salah satu teknik estimasi PSD. Blok periodogram diimplementasikan  dalam  GNU  Radio dengan  memanfaatkan  blok Embedded  Python yang  tersedia dalam platform GNU  Radio.  Berdasarkan  hasil  perhitungan periodogram , proses spectrum sensing menyatakan keberadaan PU  dengan  membandingkan  uji  statistik  energi  dengan threshold .  PD  dan  PFA  pada  GNU  Radio  dihitung  dengan memanfaatkan  blok Embedded  Python untuk  mengevaluasi kualitas proses keputusan pengindraan. Kinerja metode deteksi energi  diuji  dengan  mengevaluasi  kurva  ROC  PD  dan  PFA yang  dihasilkan,  yang  di- plot berdasarkan threshold yang berbeda.  Simulasi  dilakukan  untuk  nilai  SNR  yang  berbeda- beda.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  deteksi  energi  memiliki kinerja  yang  lebih  baik  untuk  SNR  yang  lebih  tinggi,  yang menandakan  bahwa  metode  ini  memiliki  sensitivitas  tinggi terhadap  derau.  Namun,  perlu  diingat  bahwa  deteksi  energi memerlukan  informasi  hanya tentang  varians  derau dan  tidak memerlukan informasi sebelumnya mengenai isyarat PU. Oleh karena itu, kompleksitas metode deteksi energi ini rendah.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis menyatakan bahwa makalah dengan judul “Kinerja Energy  Detection  Spectrum  Sensing untuk Cognitive  Radio Menggunakan  GNU  Radio”  ini  terbebas  dari  konflik kepentingan.
Gbr. 13 Kurva ROC proses deteksi energi.
T ABEL I
S KENARIO K INERJA D ETEKSI Skenario Daya Relatif PU terhadap Daya Derau pada Pita Frekuensi yang Ditempati Sebuah PU 1 10 2 5 3 2 4 1

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  metodologi,  perangkat  lunak,  validasi, analisis  formal,  dan  sumber  daya,  Hudaya  Muna  Putra,  Sigit Basuki Wibowo, dan Dyonisius Dony Ariananda; penulisan— penyusunan  draf  asli,  Hudaya  Muna  Putra;  peninjauan, penyuntingan,  dan  pengawasan,  Sigit  Basuki  Wibowo, Dyonisius Dony Ariananda, dan Wahyu Dewanto.

## R EFERENSI
[1] T. Yücek dan H. Arslan, “A Survey of Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio Applications,” IEEE Commun. Surv. Tut. , Vol. 11, No. 1, hal. 116–130, 2009.
[2] S. Haykin, “Cognitive Radio: Brain-Empowered Wireless Communications,” IEEE J. Sel. Areas Commun. , Vol. 23, No. 2, hal. 201– 220, Feb. 2005.
[3] I.F.  Akyildiz,  W.Y.  Lee,  M.C.  Vuran,  dan  S.  Mohanty,  “NeXt Generation/Dynamic  Spectrum  Access/Cognitive  Radio  Wireless Networks: A Survey,” Comput. Netw. , Vol. 50, No. 13, hal. 2127–2159, Sep. 2006.
[4] R.A.  Rashid,  dkk.,  “Enabling  Dynamic  Spectrum  Access  for  Cognitive Radio Using Software Defined Radio Platform,” 2011 IEEE Symp. Wirel. Technol., Appl. (ISWTA) , 2011, hal. 180–185.
[5] A.  Ghasemi  dan  E.S.  Sousa,  “Spectrum  Sensing  in  Cognitive  Radio Networks:  Requirements,  Challenges  and  Design  Trade-Offs,” IEEE Commun. Mag. , Vol. 46, No. 4, hal. 32–39, Apr. 2008.
[6] M.  Nayak,  dkk.,  “A  Real  Time  Implementation  of  Spectrum  Sensing System Using Software Defined Radio,” 2017 Int. Conf. Intell. Comput. Instrum. Control Technol. (ICICICT) , 2018, hal. 603–607.
[7] Facilitating Opportunities for Flexible, Efficient, and Reliable Spectrum Use  Employing  Cognitive  Radio  Technologies ,  FCC-03-322,  Federal Communications Commission, Washington, D.C., AS, Des. 2003.
[8] I.F.  Akyildiz,  W.Y.  Lee,  M.C.  Vuran,  dan  S.  Mohanty,  “A  Survey  on Spectrum Management in Cognitive Radio  Networks,” IEEE  Commun. Mag. , Vol. 46, No. 4, hal. 40–48, Apr. 2008.
[9] M.T.  Masonta,  M.  Mzyece,  dan  N.  Ntlatlapa,  “Spectrum  Decision  in Cognitive Radio Networks: A Survey,” IEEE Commun. Surv. Tut. , Vol. 15, No. 3, hal. 1088–1107, 2013.
[10] F.A. Awin, Y.M. Alginahi, E.A-. Raheem, dan K. Tepe, “Technical Issues on Cognitive Radio-Based Internet of Things Systems: A Survey,” IEEE Access , Vol. 7, hal. 97887–97908, 2019.
[11] D.D. Ariananda, “On Wavelet Based Spectrum Estimation for Dynamic Spectrum Access”, Tesis, Delft University of Technology, Delft, Belanda, 2009.
[12] I.  Budiarjo,  M.K.  Lakshmanan,  dan  H.  Nikookar,  “Cognitive  Radio Dynamic Access Techniques,” Wirel. Pers. Commun. , Vol. 45, No. 3, hal. 293–324, Mei 2008.
[13] E. Axell, G. Leus, E.G. Larsson, dan H.V. Poor, “Spectrum Sensing for Cognitive  Radio:  State-of-the-Art  and  Recent  Advances,” IEEE  Signal Process. Mag. , Vol. 29, No. 3, hal. 101–116, Mei 2012.
[14] F. Salahdine, H.E. Ghazi, N. Kaabouch, dan W.F. Fihri, “Matched Filter Detection with Dynamic Threshold for Cognitive Radio Networks,” 2015
Int. Conf. Wirel. Netw., Mobile Commun. (WINCOM) , 2015, hal. 1–6.
[15] J. Chen, A. Gibson, dan J. Zafar, “Cyclostationary Spectrum Detection in Cognitive  Radios,” IET  Semin.  Cogn.  Radio,  Softw.  Defined  Radios: Technol., Techn. , 2008, hal. 1–5.
[16] M.A. Sarijari, dkk., “Energy Detection Sensing Based on GNU Radio and USRP: An Analysis Study,” 2009 IEEE 9th Malaysia Int. Conf. Commun. (MICC) , 2009, hal. 338–342.
[17] M.R.  Manesh,  M.S.  Apu,  N.  Kaabouch,  dan  W.-C.  Hu,  “Performance Evaluation  of  Spectrum  Sensing  Techniques  for  Cognitive  Radio Systems,” 2016  IEEE  7th  Annu.  Ubiquitous  Comput. Electron.,  Mobile Commun. Conf. (UEMCON), 2016, hal. 1–7.
[18] J. Talukdar, B. Mehta, K. Aggrawal, dan M. Kamani, “Implementation of SNR Estimation Based Energy Detection on USRP and GNU Radio for Cognitive  Radio  Networks,” 2017  Int.  Conf.  Wirel.  Commun.  Signal Process., Netw. (WiSPNET) , 2017, hal. 304–308.
[19] M.A. Fouda, A.S.T. Eldien, dan H.A.K. Mansour, “FPGA Based Energy Detection  Spectrum  Sensing  for  Cognitive  Radios  under  Noise Uncertainty,” 2017  12th  Int. Conf.  Comput.  Eng.,  Syst.  (ICCES) , 2017, hal. 584–591.
[20] G. Swetha dan B.N. Bhandari, “Energy Detection Spectrum Sensing on DPSK Modulation Transceiver Using GNU Radio,” 2017 2nd Int. Conf. Converg. Technol. (I2CT) , 2017, hal. 974–978.
[21] K.S.  Gill  dan  A.M.  Wyglinski,  “Heterogeneous  Cooperative  Spectrum Sensing Test-Bed Using Software-Defined Radios,” 2017 IEEE 86th Veh. Technol. Conf. (VTC-Fall) , 2017, hal. 1–5.
[22] United  States  Department  of  Commerce,  “United  States  Frequency Allocations Chart,” 2016.
[23] J. Mitola dan G.Q. Maguire, “Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal,” IEEE Pers. Commun. , Vol. 6, No. 4, hal. 13–18, Agu. 1999.
[24] D.  Cabric,  A.  Tkachenko,  dan  R.W.  Brodersen,  “Spectrum  Sensing Measurements of Pilot, Energy, and Collaborative Detection,” MILCOM 2006 - 2006 IEEE Mil. Commun. Conf. , 2006, hal. 1–7.
[25] A.  Bujunuru  dan  T.  Srinivasulu,  “A  Survey  on  Spectrum  Sensing Techniques and Energy Harvesting,” 2018 Int. Conf. Recent Innov. Elect. Electron., Commun. Eng. (ICRIEECE), 2018, hal. 751–755.
[26] F. Zeng, C. Li, dan Z. Tian, “Distributed Compressive Spectrum Sensing in Cooperative Multihop Cognitive Networks,” IEEE J. Sel. Topics Signal Process. , Vol. 5, No. 1, hal. 37–48, Feb. 2011.
[27] S. Maleki, A. Pandharipande, dan G. Leus, “Energy-Efficient Distributed Spectrum Sensing for Cognitive Sensor Networks,” IEEE Sensors J. , Vol. 11, No. 3, hal. 565–573, Mar. 2011.
[28] D.D.  Ariananda,  D.  Romero,  dan  G.  Leus,  “Cooperative  Compressive Power Spectrum Estimation in Wireless Fading Channels,” 2017 Int. Conf. Elect. Eng., Inform. (ICELTICs) , 2017, hal. 18-23.
[29] B.B. Harianto, A.P. Prabowo, dan N. Prabudiyatno, Komunikasi Analog dan Digital dangan Software Defined Radio dan GNU Radio . Surabaya, Indonesia: Deepublish, 2020.
[30] P. Stoica dan R. Moses, Spectral Analysis of Signals . Upper Saddle River, AS: Prentice Hall, 2005.