## PEMODELAN SISTEM KOMUNIKASI CAHAYA TAMPAK BERBASIS DCO- OFDM DENGAN VITERBI DECODER PADA MATLAB

## Angga Pratama Putra
Departemen Computer Science , Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) Institut Teknologi Bandung Email: anggapratama.p@pme.itb.ac.id
Syifaul Fuada Program Studi Sistem Telekomunikasi Universitas Pendidikan Indonesia Email: syifaulfuada@upi.edu

## Trio Adiono
Departemen Teknik Elektro, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) Institut Teknologi Bandung Email: tadiono@stei.itb.ac.id

## ABSTRAK
Penggunaan  sistem  komunikasi  cahaya  tampak  sebagai  metode  komunikasi  alternatif  selain  RF didorong oleh beberapa faktor, salah satunya adalah penghematan energi karena sistem ini menggunakan satu devais yang sama untuk pencahayaan ruangan sekaligus komunikasi data yaitu LED. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan sistem komunikasi cahaya tampak berbasis multi-carrier modulation (yakni DCO-OFDM) dengan bantuan perangkat lunak MATLAB. Pada penelitian ini, sistem dimodelkan atas dua bagian  yakni  blok Digital  Signal  Processing (DSP)  dan  kanal  optik.  Blok  DSP  terdiri  atas  FFT, convolutional encoder, modulator-demodulator, interleaver-deinterleaver, dan synchronizer . Untuk error control coding (ECC) digunakan algoritma Viterbi decoder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa frame DCO-OFDM  telah  berhasil  didesain  dan  berdasarkan  perhitungan  matematis  melalui  pendekatan MATLAB, sistem VLC dapat bekerja dengan baik pada ruangan 5m x 5m x 3m, yakni BER = 0 untuk nilai minimum SNR = 10 dB, sementara nilai SNR tertinggi yang dapat dicapai adalah ~30 dB.
Kata kunci: komunikasi cahaya tampak; DCO-OFDM; MATLAB; viterbi decoder.

## ABSTRACT
Several factors drive the use of visible light communication systems as an alternative communication method besides RF communication, one of which is energy saving because the VLC system uses the same device  for  room  lighting,  i.e.,  LED.  This  study  aims  to  model  the  VLC  systems  based  on  multi-carrier modulation (DCO-OFDM) by using MATLAB software. In this study, VLC the system is modeled on two parts,  namely  Digital  Signal  Processing  (DSP)  and  optical  channels.  The  DSP  block  consists  of  FFT, convolutional  encoder,  modulator-demodulator,  interleaver-deinterleaver,  and  synchronizer.  For  error control coding (ECC), the Viterbi decoder algorithm is used. The results showed that DCO-OFDM frames had been successfully designed. Based on mathematical calculations through the MATLAB approach, the VLC system can work well in 5m x 5m x 3m rooms size: BER equals to zero for the minimum SNR of 10 dB has been obtained while the highest SNR value that can be achieved is ~ 30 dB.
Keywords: visible light communication; DCO-ODFM; MATLAB; viterbi decoder.

## 1. PENDAHULUAN
Salah aspek penting dalam mendesain sistem komunikasi optik adalah penentuan modulasi yang akan digunakan, baik secara analog maupun digital [1]. Pada modulasi analog, modulasi dapat dilakukan dengan memanipulasi amplitudo atau  memanipulasi  fasa/frekuensi dari sinyal carrier .  Namun,  teknik  modulasi analog sudah mulai ditinggalkan karena rentan terhadap noise dan memiliki tingkat keamanan informasi yang rendah. Sementara pada modulasi digital dapat dilakukan secara single-carrier maupun multi-carrier . Modulasi single - carrier untuk sistem komunikasi cahaya tampak (VLC)  sudah dirumuskan dalam standar IEEE 802.15.7 yang mengajukan beberapa teknik modulasi [2]. Sedangkan untuk modulasi multi-carrier
seperti orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) , sejauh ini belum terdapat rumusan standar untuk VLC.
OFDM telah banyak diimplementasikan pada berbagai perangkat komunikasi nirkabel RF seperti Wi- Fi dan LTE. Teknik OFDM mampu menghasilkan transmisi data berkecepatan tinggi dengan sifat antar sub-carrier yang saling orthogonal satu sama lainnya. Namun, implementasi OFDM  untuk sistem  VLC membutuhkan beberapa penyesuaian karena sitem VLC memiliki karakteristik intensity modulation/direct detection (IM/DD) [3]. Dengan demikian, informasi-informasi yang ditransmisikan haruslah tersusun dari bilangan riil ( real ) dan tanpa bilangan imajiner. Skema OFDM yang banyak digunakan untuk sistem VLC adalah direct-current  based  optical OFDM  (DCO-OFDM)  dan asymmetrically  clipped  optical OFDM (ACO-OFDM) [4]. Modulasi dan demodulasi multi-carrier pada OFDM dapat diimplementasikan dengan menggunakan inverse  discrete  fourier  transform (IDFT)/ discrete  fourier  transform (DFT)  yang  kemudian dikombinasikan dengan DAC dan ADC untuk mengubah domain digital ke analog dan sebaliknya. Selain itu,  dengan  adanya  algoritma  pengolahan  sinyal  digital fast  fourier  transform (FFT),  implementasi perkalian kompleks pada IDFT/DFT dapat dilakukan menjadi IFFT/FFT dengan tingkat kompleksitas yang lebih  rendah,  yaitu  dari N 2 menjadi 𝑁 log 2 (𝑁) .  Informasi  biner  yang  akan  diolah  pada  blok  IFFT, sebelumnya  diolah  oleh sub-carrier  symbol  mapper .  Melalui  pengolahan  ini,  informasi  biner  diubah menjadi  bilangan  kompleks  yang  kemudian  dimodulasi  melalui  IFFT.  Pada receiver ,  awal  dari  sebuah simbol  informasi  dideteksi  dengan  menggunakan synchronizer ,  yaitu  dengan  menyisipkan symbol preamble pada awalan dari simbol yang akan dikirimkan oleh transmitter , kemudian dikorelasikan pada receiver .  Setelah  awalan  simbol  dideteksi,  simbol  informasi  diproses  dengan  urutan  proses  yang berkebalikan  dari transmitter ,  melalui  FFT  dan  kemudian  melalui symbol  de-mapper ,  sehingga  didapat informasi dalam bentuk bilangan biner. Symbol mapper ini biasanya direalisasikan dengan modulasi phase shift keying (PSK) atau quadrature amplitude modulation (QAM) [5]. Untuk menambah robustness terhadap noise pada kanal, OFDM dapat ditambahkan forward error correction (FEC) code seperti Reed-Solomon (RS) dan convolutional – viterbi . Untuk menghindari burst error , interleaver-deinterleaver dapat digunakan. Proses penambahan error correcting codes (ECC) dan interleaving dilakukan sebelum informasi dimodulasi pada symbol mapper . Selain itu, pada desain receiver OFDM, dapat pula ditambahkan channel estimator dan equalizer untuk menghilangkan efek kanal pada data. Pada penelitian ini, digunakan Algoritma Viterbi sebagai ECC.
Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan pemodelan sistem VLC dengan Viterbi decoder [6-7]. Namun pada [6-7] menggunakan blok Additive White Gaussian Noise (AWGN) sebagai virtualisasi kanal ( channel )  optik  sehingga  nilai Signal-to-Noise  Ratio (SNR)  tidak  sesuai  dengan  kondisi  dilingkungan indoor .  Sementara  pada  penelitian  ini,  nilai  SNR  didapatkan  dari  pemodelan  kanal Line-of-Sight (LoS) yang  mempertimbangkan beberapa  aspek seperti daya  LED, faktor photodiode , pengaruh ruangan,  dsb. Dengan demikian, pada penelitian ini nilai SNR tersebut akan lebih realistis.
Paper  ini  dibagi  menjadi  beberapa  bagian.  Peranan  modulasi  dalam  sistem  VLC  dan  motivasi penelitian dipaparkan pada bagian pertama. Bagian kedua adalah metode penelitian yang mendeskripsikan pemodelan  sistem  VLC  meliputi  DCO-ODFM,  algorima  Viterbi,  DMT,  dan  kanal  LoS.  Bagian  ketiga menjabarkan  hasil  pemodelan  secara  matematis  dan  implementasinya  pada  Matlab  serta  analisis  hasil.  Bagian terakhir adalah kesimpulan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pemodelan Keseluruhan Sistem
Secara garis besar, blok diagram dari sistem DCO-OFDM terdiri atas beberapa sub-blok. Pada sisi transmitter, sub-blok  yang  digunakan  yaitu convolutional  encoder , interleaver,  symbol  mapper (dapat menggunakan salah satu dari BPSK, QPSK, 16QAM, atau 64QAM), hermitian symmetry, IFFT, add cyclic prefix, add training symbol dan add preamble . Sedangkan pada receiver , sub-blok yang digunakan yaitu timing synchronizer, cyclic prefix remover , FFT, channel estimator, equalizer, conjugate remover , symbol de-mapper (disesuaikan dengan symbol mapper yang telah dipilih), de-interleaver dan Viterbi decoder . Diagram blok dari sistem ini dan keterhubungan antar sub-blok tersebut diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem DCO-OFDM
Model DCO-OFDM untuk VLC ini belum memiliki standar baku, sehingga beberapa model dalam penelitian ini didesain dengan mengadopsi beberapa standar untuk sistem yang serupa, seperti pada standar IEEE 802.11 untuk WLAN. Untuk beberapa model lainnya, seperti pada time synchronizer dan struktur frame OFDM, merujuk pada paper penelitian-penelitian yang relevan. Secara garis besar, alur dari proses modulasi pada sistem DCO-OFDM ini adalah sebagai berikut,
a. Informasi biner pertama kali diproses pada blok convolutional encoder . Pada blok ini, dilakukan penambahan data redundan non-systematic pada informasi yang dimasukkan sebagai FEC coding .
b. Data  keluaran convolutional encoder kemudian  diacak  susunannya  secara  sistematis  oleh  blok interleaver .  Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menyebarkan burst  error ketika  data ditransmisikan melalui kanal.
c. Data  biner  tersebut  kemudian  melalui  proses mapping menjadi  bilangan  kompleks  pada  blok symbol mapper . Proses mapping pada blok ini dilakukan dengan menggunakan QPSK.
d. Keluaran symbol mapper tersebut kemudian diatur susunannya dengan konjugat imajinernya agar mengikuti kaidah hermitian symmetry ketika dimasukkan pada blok IFFT. Hal ini bertujuan agar sinyal keluaran IFFT tersebut berupa sinyal DMT yang memiliki nilai riil tanpa bilangan imajiner, sehingga proses komunikasi berbasis IM/DD dapat dilakukan.
e. Pada blok IFFT, data dimodulasi secara multi-carrier . IFFT pada sistem ini memiliki 64- point , dengan 1 point pada indeks 0 sebagai subcarrier DC, 28 point sub-carrier untuk memodulasi data informasi,  28 point sub-carrier untuk memodulasi versi konjugat dari data, dan 7 point sisanya dimasukkan dengan nilai nol sebagai padding untuk memenuhi kaidah hermitian symmetry . Sinyal tersebut kemudian ditambahkan dengan cyclic prefix untuk tiap simbolnya, training symbol untuk channel estimation , dan ditambahkan preamble untuk time synchronizing .
f. Sinyal  DMT  keluaran  IFFT,  kemudian  ditransmisikan  melalui  kanal  nirkabel.  Pada  kanal  ini, sinyal tersebut dikenai dengan efek AWGN dari ambient light dan efek time shifting .
g. Sinyal yang diterima pada receiver, kemudian disinkronisasi terhadap waktu untuk mendapatkan indeks  awal  dari  sinyal  informasi.  Sinkronisasi  dilakukan  dengan  melakukan  proses  korelasi terhadap preamble pada  sinyal  DMT. Preamble dan cylic  prefix pada  setiap  simbol  kemudian dihilangkan.
h. Simbol  tersebut  kemudian  didemodulasi  pada  blok  FFT.  Empat  simbol  pertama  yang didemodulasi  adalah  berupa training  symbol .  Dari  hasil  keluaran  empat  simbol  ini,  kemudian dicari rata-rata efek pengaruh kanal untuk setiap subcarrier untuk channel estimation . Kemudian hasil  rata-rata  tersebut  menjadi  faktor  ekualisasi  pada equalizer .  Sinyal  yang  berisi  informasi sebenarnya kemudian didemodulasi dan diekualisasi dengan faktor tersebut.
i. Data tersebut kemudian diubah menjadi data biner melalui symbol de-mapper yang sesuai dengan symbol mapper pada transmitter yaitu QPSK.
j. Data biner tersebut kemudian disusun kembali sesuai urutan sebenarnya melalui de-interleaver , sehingga efek burst noise pada kanal tersebar. Penyebaran efek burst noise ini membuat proses decoding pada Viterbi decoder menjadi lebih akurat.
k. Data tersebut kemudian di- decode untuk menghilangkan error pada bit informasi melalui Viterbi . Keluaran blok ini berisi estimasi dari informasi yang ditransmisikan oleh transmitter .
l. Selanjutnya, pemodelan ini diverifikasi dan disimulasi dengan menggunakan software MATLAB.

## 2.2 Model Algoritma Viterbi
Pada tahap awal, inisialisasi dilakukan pada semua trellis diagram dengan nilai nol. Kemudian proses komputasi  pertama  dijalankan  dengan  cara  menentukan  metrik  jalur  pada  semua state pada trellis . Kemudian menentukan jalur yang paling tepat dengan menyimpan dan mengkalkulasi semua nilai metrik pada state jalur yang dilewati. Pada tahap kedua, ditentukan metrik untuk semua 2 v-1 jalur yang memasuki state , dimana v adalah constraint length dari convolutional encoder , kemudian: a. Add. Lakukan pertambahan nilai metrik untuk setiap state yang dilewati pada jalur.
b. Compare . Bandingkan nilai metrik pada semua 2 v jalur yang dilewati pada setiap state . c. Select . Pilih jalur paling optimal yang memiliki nilai metrik paling besar yang merupakan hasil pertambahan dari setiap nilai metrik yang di simpan pada setiap state .
Kemudian diulangi tahapan kedua sampai dengan iterasi i < L + L’ , dimana L adalah panjang dari sekuens  bit  informasi  dan L’ adalah  panjang  dari  sekuens  terminasi.  Iterasi  berhenti  ketika i  =  L  +  L’ terpenuhi. Ilustrasi dari algoritma ini ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Ilustrasi Penjejakan Trellis Menggunakan Algoritma Viterbi [8]

## 2.3 Pemodelan DMT dengan DC-bias pada DCO-OFDM
Pada sistem OFDM yang umum, sinyal yang termodulasi merupakan bilangan kompleks. Agar dapat digunakan  pada  sistem  VLC,  sinyal  hasil  modulasi  harus  dibentuk  menjadi  sinyal discrete  multi-tone (DMT)  yang  bernilai  riil.  Untuk  itu,  dapat  digunakan  karakteristik N- DFT  yaitu  sekuens  bernilai  riil memiliki  koefisien  konjugat symmetry pada  titik  sekitar N/2 .  Ini  berarti  dengan  membuat  nilai  vektor masukan  IFFT  berisi  nilai  informasi  dan  konjugat  simetrinya  (atau  biasa  disebut  sebagai Hermitian symmetry ) pada domain frekuensi. Nilai riil pada domain waktu akan diperoleh pada keluaran IFFT. Vektor masukan  IFFT 𝑋 = [𝑋 0 𝑋 1 … 𝑋 𝑁−1 ] 𝑇 ,  terdiri  atas  data  yang  akan  ditransmisikan  (yaitu  pada  elemen 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 ( 𝑁 2 )−1 ) dan elemen sisanya didefinisikan berdasarkan Hermitian symmetry constraint sebagai Persamaan (1).
𝐗 𝐧 = 𝐗 𝐍−𝐧 ∗ , 𝐮𝐧𝐭𝐮𝐤 𝟎 < 𝐧 < 𝐍 𝟐 ,     𝐗 𝟎 ∈ ℝ, 𝐗 𝐍/𝟐 = 𝟎 (1)
Elemen masukan awal, yaitu X 0 adalah elemen untuk zero frequency , yang mana harus bernilai riil dan biasanya tidak termodulasi. Nilai pada elemen ini umumnya diisi dengan nilai ‘0’ atau mengikuti DC level yang telah ditentukan untuk sinyal keluaran. Jika diasumsikan simbol masukan IFFT berupa bilangan kompleks  (yang  biasanya  merupakan  hasil mapping oleh M -QAM).  Dimana  elemen  vektor  masukan berbentuk 𝑋 𝑛 =   𝑎 𝑛 + 𝑗𝑏 𝑛 , maka dengan mengikuti Hermitian symmetry constraint , sampel keluaran dari N -IFFT adalah
𝑥(𝑘) = 1 𝑁 ∑ 𝑋 𝑛 𝑒 𝑗2𝜋𝑛𝑘 𝑁 𝑁−1 𝑛=0 = 𝑋 0 𝑁 + 1 𝑁 ∑ 𝑋 𝑛 𝑒 𝑗2𝜋𝑛𝑘 𝑁 ( 𝑁 2 )−1 𝑛=1 + 1 𝑁 ∑ 𝑋 𝑛 ∗ 𝑒 𝑗2𝜋𝑛𝑘 𝑁
( 𝑁 2 )−1
𝑛=1 = 𝑋 0 𝑁 + 1 𝑁 2 ∑ ℜℰ{𝑋 𝑛 𝑒 𝑗2𝜋𝑛𝑘 𝑁 }
( 𝑁 2 )−1
= 𝑋 0 𝑁 + 1 𝑁 2 ∑ 𝑎 𝑛 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑛𝑘 𝑁 ) ( 𝑁 2 )−1 𝑛=1 − 𝑏 𝑛 𝑠𝑖𝑛 ( 2𝜋𝑛𝑘 𝑁 ) = 𝑋0 𝑁 + 1 𝑁/2 ∑ √𝑎 𝑛 2 + 𝑏 𝑛 2 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑛𝑘 𝑁 + 𝑡𝑎𝑛 −1 (𝑏 𝑛 /𝑎 𝑛 )) ( 𝑁 2 )−1 𝑛=1 (2)
Dimana k = 0,1, ..., N – 1 merepresentasikan indeks pada sampel domain waktu. Maka berdasarkan Persamaan (2), diketahui bahwa pada keluaran IFFT didapat sinyal.

## 2.4 Pemodelan Kanal LOS pada Indoor
Terdapat  sejumlah  topologi  komunikasi  yang  biasa  digunakan  pada  aplikasi indoor .  Penentuan topologi ini didasarkan pada tingkat direksionalitas antara transmitter dan receiver dan tersedianya jalur line-of-sight (LOS) antara transmitter dan receiver . Pada sistem VLC, modulasi IM/DD biasa digunakan untuk mengurangi biaya dan tingkat kompleksitas. Sinyal pada sumber informasi yang akan dimodulasi m(t) ,  digunakan  untuk  memvariasikan  intensitas  dari  sumber  cahaya x(t) .  Pada receiver , photodetector digunakan untuk menerima sinyal optik tersebut dan menghasilkan photocurrent , y(t) . Ilustrasi dari sistem IM/DD diilustrasikan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Diagram blok sistem IM/DD
Gambar 4 . Model Baseband Dari Sistem IM/DD, Diadopsi Dari [9]
Parameter R menunjukkan responsitivitas photodetector, sementara h(t) menunjukkan respon impuls dari  kanal baseband dan n(t) adalah  sinyal  AWGN  dengan double-sided  power  spectral  density (PSD) sebesar N 0 /2 . Maka, photocurrent yang dihasilkan pada photodetector adalah
𝐲(𝐭) = 𝐑𝐱(𝐭) ⊗ 𝐡(𝐭) + 𝐧(𝐭)
(3)
dimana simbol ⊗ melambangkan proses konvolusi.
Respon  impuls h(t) digunakan  untuk  menganalisa  atau  mensimulasikan  efek multipath  dispersion pada kanal nirkabel optik. Pemodelan respon impuls ini dimodelkan sebagai Persamaan (4),
𝐡(𝐭) = 𝐟(𝐱) = { 𝟐𝐭𝟎
𝐭𝟑𝐬𝐢𝐧𝟐(𝐅𝐎𝐕) ,   𝐭 𝟎 ≤ 𝐭 ≤ 𝐭𝟎 𝐜𝐨𝐬 (𝐅𝐎𝐕) 𝟎,                     𝐞𝐥𝐬𝐞𝐰𝐡𝐞𝐫𝐞 (4)
dimana t 0 adalah delay minimum.
Pada sistem optik nirkabel, daya instan optik proporsional dengan arus listrik yang dihasilkan oleh photodetector ,  sehingga x(t) lebih  tepat  jika  merepresentasikan  daya,  dibandingkan  amplitudo  sinyal. Sehingga terdapat dua batasan pada sinyal yang ditransmisikan. Pertama, x(t) haruslah bernilai positif
𝐱(𝐭) ≥ 𝟎 (4)
Dan  yang  kedua  yaitu  mengenai  maksimum  daya  optik  yang  ditransmisikan  untuk  memenuhi eye safety requirement . Pada pembatasan ini nilai rata-rata dari x(t) tidak boleh melebihi daya maksimum P max , yaitu,
𝐏 𝐦𝐚𝐱 = 𝐥𝐢𝐦
𝐓→∞ 𝟏 𝟐𝐓 ∫ 𝐱(𝐭) 𝐝𝐭 𝐓 −𝐓
(5)
Ini berbeda dengan time-averaged value dari sinyal |x(t)| 2 , yang biasa dipakai pada kanal konvensional RF, dimana x(t) merepresentasikan amplitudo sinyal. Perbedaan-perbedaan ini berpengaruh pada desain sistem. Pada kanal RF, SNR proporsional dengan daya rata-rata yang diterima. Sedangkan pada kanal optik nirkabel, SNR proporsional dengan kuadrat dari rata-rata daya sinyal optik yang diterima, yang dimodelkan sebagai Persamaan (6),
𝐒𝐍𝐑 = 𝐑𝟐𝐇𝟐(𝟎)𝐏𝐫𝟐 𝐑𝐛𝐍𝟎 (6)
dimana N 0 adalah noise spectral density dan H(0) adalah channel DC gain , yang dimodelkan sebagai
𝐇(𝟎) =   ∫ 𝐡(𝐭) 𝐝𝐭 ∞ −∞ (7)
Untuk sistem komunikasi optik nirkabel dengan sumber Lambertian, receiver dengan optical band- pass filter pada transmisi ( T s (ѱ)) dan non-concentrator imaging gain ( g (ѱ)), DC gain dari receiver dengan jarak d dan  sudut  ϕ  terhadap transmitter ,  dapat  didekati  sebagai  persamaan  (8).  Sehingga  daya  yang diterima ( received power ) dapat diekspresikan dengan menggunakan persamaan (9),
𝐇(𝟎) =   { 𝐀𝐫(𝐦𝐥+𝟏) 𝟐𝛑𝐝𝟐 𝐜𝐨𝐬 𝐦𝐥 (𝛟)𝐓 𝐬 (ѱ)𝐠(ѱ)𝐜𝐨𝐬ѱ,   𝟎 ≤ ѱ ≤ ѱ 𝐜
𝟎,                                                                        𝐞𝐥𝐬𝐞𝐰𝐡𝐞𝐫𝐞 (8) 𝐏 𝐫 = 𝐇(𝟎)𝐏 𝐭 (9)
Dimana, m l adalah Lambert’s  mode  number yang  menggambarkan  tingkat directivity dari  sumber cahaya, ϕ = 0 adalah sudut maksimum dari daya yang diradiasikan dan A r adalah luas penampang aktif dari photodetector yang dikenai radiasi dengan sudut ѱ lebih kecil dari field-of- view (FOV) detektor. Ilustrasi dari model propagasi LOS ini ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Model Geometri Dari Propagasi LOS, Direproduksi Dari [9-11]
Berdasarkan parameter-parameter tersebut, maka SNR pada suatu ruangan indoor dapat dimodelkan dengan tujuan untuk mengetahui nilai SNR minimum dan maksimum pada suatu ruangan beserta posisinya. Dengan diketahui nya parameter SNR ini, maka pemodelan karakteristik bit error ratio (BER) dari data yang ditransmisikan juga dapat dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pertama  adalah pemodelan pemodelan SNR pada  suatu  lingkungan indoor dengan skenario tertentu.  Pada  penelitian  ini,  diatur  sebagai  berikut:  ukuran  ruangan  berdimensi  ukuran  5  x  5  m,  LED transmitter berada di tengah ruangan, jarak antara transmitter dan receiver sebesar 2,15 m dengan sudut ϕ = 70 o , daya transmisi LED ( P_total ) sebesar 13 Watt, sensitivitas photodetector sebesar 0.5 A/W dan luas penampang aktif sebesar 10 -4 m 2 , laju bit rate sebesar 1 Mbps, current noise density pada rangkaian trans- impedance amplifier (TIA) sebesar 5,29 x 10 -24 A 2 /Hz, gain optical filter sebesar 1 dan indeks refraktif lensa pada photodetector sebesar 1,5.
Berdasarkan  parameter-parameter  tersebut,  dapat  digambarkan  karakteristik  SNR  di  lingkungan indoor seperti yang diperlihatkan pada Gambar 6. Hasil menunjukkan bahwa karakteristik SNR di suatu ruangan beserta koordinat posisinya. Nilai SNR tertinggi pada ruangan tersebut adalah sebesar 30 dB dan nilai SNR terendah adalah sekitar 10 dB. Melalui visualisasi karakteristik SNR tersebut, posisi peletakan receiver pada ruangan dapat diatur sesuai karakteristik SNR dengan batas yang telah ditentukan, sehingga didapatkan karakteristik BER transmisi yang optimal.
Gambar 6. Visualisasi Karakteristik SNR Pada Ruangan Indoor

## 3.1 Convolutional Encoder
Pada  sistem  DCO-OFDM  ini, convolutional  encoder yang  digunakan  menggunakan generator polynomial dengan standar industri, g 0 = 133 8 dan g 1 = 171 8 , dengan code rate , R = ½, dan constraint length, k = 7. Arsitektur dari convolutional encoder ini ditunjukkan pada Gambar 7 (direproduksi dari [8]).
Gambar 7 . Arsitektur Convolutional Encoder Dari IP Yang Digunakan Pada Sistem DCO-OFDM
Pada  arsitektur ini,  polinomial untuk output data A ( y A ) dan output data B ( y B ) dapat  dimodelkan sebagai Persamaan (10) dan Persamaan (11), dimana D merepresentasikan shift register, dengan urutannya dimulai dari yang terdekat dengan data masukan.
𝐲 𝐀 = 𝟏 + 𝐃 𝟐 + 𝐃 𝟑 + 𝐃 𝟓 + 𝐃 𝟔 (10)
𝐲 𝐁 = 𝟏 + 𝐃 + 𝐃 𝟐 + 𝐃 𝟑 + 𝐃 𝟔 (11)
Pada receiver , informasi yang telah di- encode ini kemudian di- decode dengan menggunakan Viterbi decoder . Masukan dari blok convolutional encoder ini berupa binary data bitstream. Setelah melewati blok convolutional encoder ini, jumlah dari binary data bitstream tersebut akan bertambah menjadi dua  kali lipat dari ukuran data binary input , karena penambahan informasi redundan untuk error correction pada receiver .

## 3.2 Interleaver/De-Interleaver
Pada sistem DCO-OFDM ini, desain proses interleaving data mengadopsi desain interleaving data pada standar IEEE 802.11. Pada proses ini, interleaver diimplementasikan dengan menggunakan permutasi dua tahap. Pada tahap permutasi pertama, coded bit yang berdekatan dipetakan ke sub-carrier yang tidak berdekatan. Kemudian pada tahap permutasi kedua, coded bit yang berdekatan dipetakan secara bergantian ke less significant bits (LSB) dan most significant bits (MSB) pada konstelasi di symbol mapper . Indeks pada coded bit sebelum permutasi pertama dinotasikan dengan k , indeks setelah permutasi pertama dengan i dan  indeks  setelah  permutasi  kedua  dengan j .  Berdasarkan  notasi  tersebut,  indeks  setelah  permutasi pertama dapat dimodelkan dengan persamaan (12), dimana N CBPS adalah jumlah coded bits pada satu simbol OFDM.
𝐢 = (𝐍 𝐂𝐁𝐏𝐒 /𝟏𝟔) 𝐱 (𝐤 𝐦𝐨𝐝 𝟏𝟔) +   ⌊ 𝐤 𝟏𝟔 ⌋ ,   𝐤 = 𝟎, 𝟏, … , 𝐍 𝐂𝐁𝐏𝐒−𝟏 (12)
Setelah permutasi pertama, indeks setelah permutasi kedua dapat ditentukan dengan Persamaan (13), dimana nilai s , diekspresikan pada Persamaan (14), ditentukan berdasarkan jumlah coded bit untuk setiap sub-carrier ( N BPSC ) pada OFDM.
𝐣 = 𝐬 𝐱  ⌊ 𝐢 𝐬 ⌋ + (𝐢 + 𝐍 𝐂𝐁𝐏𝐒 − ⌊ 𝟏𝟔 𝐱 𝐢 𝐍𝐂𝐁𝐏𝐒 ⌋) 𝐦𝐨𝐝 𝐬,    𝐢 = 𝟎, 𝟏, … , 𝐍 𝐂𝐁𝐏𝐒−𝟏
(13)
𝐬 = 𝐦𝐚𝐱 (𝐍 𝐁𝐏𝐒𝐂 /𝟐, 𝟏) (14)
Dimana  nilai N BPSC ini  bergantung  pada  jenis symbol  mapper yang  digunakan.  Pada  sisi receiver , proses ini dibalik oleh de-interleaver , sehingga didapat susunan bit seperti semula.

## 3.3 Symbol Mapper
Terdapat  empat  alternatif symbol  mapper yang  umum  digunakan  pada  sistem  DCO-OFDM,  yaitu BPSK, QPSK, 16-QAM dan 64-QAM, tergantung dari laju transmisi data yang diinginkan. Laju transmisi bisa menjadi lebih cepat karena symbol mapper ini menentukan jumlah coded bit untuk setiap sub-carrier pada simbol. BPSK untuk 1 bit per sub-carrier , QPSK untuk 2 bit per sub-carrier , 16-QAM untuk 4 bit per sub-carrier dan  64-QAM  untuk  6  bit  per sub-carrier .  Laju  transmisi  ini  berbanding  terbalik  dengan performa  BER  yang  didapat.  Pada  sistem  ini symbol  mapper yang  digunakan  adalah  QPSK  dengan konstelasi mapping dari symbol mapper menggunakan Gray code constellation (Gambar 8).

## Gambar 8. Diagram Konstelasi Symbol Mapper Untuk QPSK
Hasil plot konstelasi simbol OFDM pada receiver untuk QPSK dengan pengaturan noise AWGN yang bervariasi ditunjukkan pada Gambar 9.
(a) (b) (c) (d) Gambar 9 . Diagram Konstelasi QPSK Pada Receiver Dengan Variasi AWGN: (a) 25, (b) 20, (c) 15
dan (d) 10 dB

## 3.4 IFFT/FFT
Pada model DCO-OFDM ini, jumlah point pada IFFT/FFT diatur sebanyak 64- point . Dari 64- point sub-carrier tersebut,  yang  digunakan  untuk  membawa  data  adalah  sebanyak  28 sub-carrier .  Sisa sub- carrier lainnya digunakan untuk DC value pada indeks nol, untuk konjugat dari data agar memenuhi kaidah hermitian symmetry dan  7 point sisanya  dimasukkan  nilai nol agar sifat symmetry terpenuhi.  IFFT/FFT adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan komputasi dari IDFT/DFT. Adapun  model DFT 64- point (N=64)  diekspresikan  sebagai  Persamaan  (15),  sedangkan,  untuk  IDFT  diformulasikan  pada Persamaan (16). Adapun susunan data masukan dari blok IFFT berdasarkan kaidah Hermitian symmetry ditunjukkan pada Gambar 10.
𝐗(𝐤) = ∑ 𝐱(𝐧)𝐞 −𝐣 𝟐𝛑 𝟔𝟒 𝐧𝐤 ,    𝐤 = 𝟎, 𝟏, … , 𝟔𝟑 𝟔𝟑 𝐧=𝟎 (15)
𝒙(𝒏) = 𝟏 𝟔𝟒 ∑ 𝑿(𝒌)𝒆 𝒋 𝟐𝝅 𝟔𝟒 𝒏𝒌 ,    𝒏 = 𝟎, 𝟏, … , 𝟔𝟑 𝟔𝟑 𝒏=𝟎 (16)
Gambar 10 . Susunan Data Masukan IFFT Berdasarkan Kaidah Hermitian Symmetry
Dengan mengikuti susunan ini,  maka  keluaran dari IFFT adalah sinyal DMT, tanpa nilai imajiner. Hasil plot MATLAB untuk sinyal tersebut dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 . Sinyal DMT Dari Simbol OFDM Tanpa DC Bias

## 3.5 Struktur Frame OFDM
Struktur frame OFDM  yang  digunakan,  terdiri  atas  beberapa  bagian,  yaitu synchronization  signal ( preamble )  untuk  sinkronisasi timing , training  sequence untuk channel  estimation dan  simbol  data. Mekanisme  pengiriman  data  yang  digunakan  pada  model  ini  berupa burst  transfer ,  sehingga  pada  satu frame ,  simbol  data  yang  dikirimkan  adalah  sejumlah  8  simbol.  Ilustrasi  mengenai  struktur  data frame OFDM ini ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12 . Struktur Data Frame OFDM
Pemilihan struktur frame seperti ini didasarkan atas beberapa pertimbangan, yang meliputi panjang data yang bisa ditransmisikan dalam satu kali pengiriman frame dan akurasi penerimaan data. Pada struktur frame ini dipilih lebar synchronization signal sepanjang 2 OFDM symbol . Lebar ini memang sesuai pada lebar synchronization signal pada umumnya yang menggunakan metode slide correlation . Desain ini juga dipilih dengan mengikuti skema sinkronisasi yang terdapat pada paper yang diajukan oleh M.F.G. Medina, dkk.  [12]  yakni  mengenai  sinkronisasi  waktu  pada  VLC  berbasis  OFDM.  Kemudian,  lebar channel estimation training signal dipilih dengan mencari lebar sinyal yang tidak terlalu panjang agar sisa frame dapat  digunakan  untuk  data,  akan  tetapi  cukup  akurat  untuk  melakukan  pencarian  nilai  rata-rata equalization . Untuk itu pada saat  mempertimbangkan lebar channel  estimation training signal ini tidak dapat dilepaskan dari panjang burst data yang akan terdapat dalam satu frame sinyal OFDM. Sebagai  referensi,  H.  Elgala  [13]  menggunakan  struktur frame OFDM  dengan  panjang channel estimation training signal selebar 4 OFDM symbol dan lebar burst data beserta pilot yang selebar 20 OFDM symbol . Pada sistem ini, dipilih lebar channel estimation training signal yang sama, tetapi dengan lebar burst  data yang  lebih  sedikit,  yaitu  selebar  dua  kali  lebar channel  estimation  training  signal .  Hal  ini dilakukan dengan tujuan agar data yang diterima dapat lebih akurat, meskipun dengan bit rate yang lebih kecil. Namun pada pengembangan berikutnya, penambahan lebar burst data sangat memungkinkan untuk ditambah jika mengacu pada [13].

## 3.6 Time Synchronization
Detektor pada receiver untuk mendeteksi indeks awal dari data frame adalah berupa slide correlator yang melakukan operasi perkalian dot product antara 2 OFDM symbol yang merupakan synchronization signal pada frame yang symmetry antara kedua symbol tersebut. Synchronization signal ini memiliki lebar 2 OFDM symbol . Dari kedua simbol tersebut, satu simbol adalah pencerminan dari simbol yang lainnya. Indeks dari data frame dapat diketahui ketika nilai maksimum dari hasil operasi matematis yang dilakukan. Adapun  nilai  maksimum  ini  diperoleh  ketika  operasi  tersebut  dilakukan  antara  satu  bagian  simbol synchronization signal dengan pencerminannya. Dengan demikian, indeks dari sampel data dapat diketahui berdasarkan perhitungan ini. Ilustrasi plot frame sinyal OFDM pada MATLAB ditunjukkan pada Gambar 13(a), sementara bentuk synchronization signal pada frame ditunjukkan pada Gambar 13(b). Detektor ini mengadopsi desain yang diajukan oleh [12].
Ketika indeks awal frame sudah terdeteksi, simbol OFDM diekstrak dan cyclic prefix -nya dihilangkan, kemudian diproses pada blok FFT di receiver . Maka dengan mempertimbangkan cyclic prefix yang terdapat pada sampel yang diterima, rumus matematis dari operasi time synchronizing ini dapat dijabarkan sebagai Persamaan (17) dan Persamaan (18),
𝑃(𝑑) = 𝑟(𝑑) 2 + ∑ 𝑟(𝑑 − 𝑘 − 𝑁 𝐸 ) 2𝑁 𝑘=1 ∙ 𝑟(𝑑 + 𝑘) (17)
𝑅(𝑑) = ∑ |𝑟(𝑑 + 𝑘)| 2 2𝑁 𝑘=0 (18)
Dimana 𝑟(𝑑) adalah sampel ke- d dari data yang diterima pada receiver , 𝑁 𝐸 adalah jumlah sampel cyclic prefix yang disisipkan ( 𝑁 𝐸 = 16 ) dan 2𝑁 adalah jumlah poin pada FFT ( 2𝑁 = 64 ). Kemudian timing metric dari data yang diterima pada receiver dapat ditemukan dengan menggunakan Persamaan (19),
𝑀(𝑑) = |𝑃(𝑑)|2 (𝑅(𝑑))2
(a) (b)
Gambar 13 . (a) Plot Frame Sinyal OFDM; (b) Bentuk Sinkronisasi Sinyal Pada Frame
Adapun sinyal time synchronizer seperti yang diperlihatkan pada Gambar 13(b), dihasilkan dengan menggunakan sekuens bilangan Shapiro-Rudin, yang kemudian dimodulasi oleh IFFT pada transmitter dan kemudian disisipkan pada awalan frame OFDM. Sekuens ini dipilih karena setelah dimodulasi oleh IFFT, sinyal yang dihasilkan memiliki besaran peak-to-average power ratio (PAPR) yang rendah, sehingga dapat menghemat daya LED.
Gambar 14 . Timing Metric Dari Time Synchronization Dengan SNR=10 dB
Terdapat beberapa pilihan sekuens dengan lebar yang berbeda, akan tetapi sekuens yang dipilih adalah repetisi dari sekuens dengan lebar same dengan empat. Nilai ini dipilih karena mempertimbangkan besar sub-carrier aktif yang akan digunakan pada OFDM. Dengan jumlah point IFFT yaitu 2𝑁 = 64 , maka besar slot sub-carrier maksimum  yang  dapat  digunakan  yaitu  setengahnya  ( 𝑁 = 32 )  dikurangi  satu  slot sub- carrier pada indeks ke nol sebagai DC bias , maka maksimum nya yaitu sebesar tiga puluh satu.  Karena lebar sekuens dari Shapiro-Rudin adalah  merupakan kelipatan 2 (2, 4, 8, 16, 32), maka dipilih sekuens dengan lebar sama dengan empat, yaitu sekuens [1 1 1 -1], yang direpetisi sebanyak tujuh kali, sehingga didapat sub-carrier aktif yang digunakan pada satu simbol OFDM sebesar dua puluh delapan sub-carrier . Setelah  disimulasikan,  maka  akan  didapat  hasil plot dari timing  metric pada  proses timing synchronization ditunjukkan pada Gambar 14 yang terlihat bahwa terdapat satu buah sampel dengan nilai magnitude tertinggi pada posisi sampel ke-49 yang menunjukan bahwa sampel ke-49 merupakan sampel pertama dari sinyal time synchronization (awal dari sebuah frame OFDM). Dari posisi ini kemudian dapat ditemukan posisi awal dari sampel data pada frame OFDM.

## 3.7 Channel Estimation
Pada sistem yang didesain,  dalam satu buah frame OFDM, dialokasikan sebanyak 4 buah channel estimation training symbol , dimana masing-masing simbol nya memiliki lebar yang sama panjang dengan satu buah simbol OFDM. Simbol channel estimation ini memiliki jumlah active sub-carrier yang sama dengan jumlah active sub-carrier pada simbol data pada frame OFDM (yaitu 28). Keempat simbol channel estimation yang sudah melewati kanal dan diterima pada receiver kemudian dicari nilai rata-rata nya untuk
masing-masing sub-carrier untuk kemudian mendapatan nilai faktor efek kanal terhadap data pada sub- carrier tersebut. Adapun sekuens yang digunakan untuk menghasilkan sinyal channel estimation ini sama dengan sekuens yang digunakan untuk timing synchronizer . Pada implementasinya, 2 dari 4 buah simbol channel  estimation yang  digunakan  adalah  simbol  yang  juga  digunakan  untuk timing  synchronization . Kemudian  sisa  2  buah  simbol channel  estimation ini  disisipkan  setelah  simbol timing  synchronization dengan  meletakan padding  space antar  simbol channel  estimation ini.  Penyisipan padding  space ini diperlukan agar hasil dari perhitungan timing metric dari timing synchronization tidak memiliki lebih dari satu buah magnitude maksimum. Nilai dari padding space ini juga tidak boleh sama dengan nol. Sehingga dapat diperoleh bentuk sinyal preamble dari OFDM, yang merupakan gabungan dari time synchronization symbol dan channel estimation symbol ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 15 . Bentuk Sinyal Preamble Pada Frame OFDM.

## 3.6 Equalization
Setelah  faktor  pengaruh  kanal  pada  setiap sub-carrier aktif  didapatkan,  kemudian  dilakukan equalization untuk menghilangkan pengaruh karakteristik kanal terhadap data pada setiap sub-carrier aktif. Operasi equalization yang dilakukan pada setiap sub-carrier aktif adalah berupa pembagian nilai data pada sampel yang diterima dengan faktor kanal hasil estimasi.

## 3.7 Viterbi Decoder
Pada sistem ini, Viterbi decoder yang digunakan pada receiver adalah berbasis metode hard decision Polynomial  generator yang  digunakan  pada decoder ini  sama  seperti  pada convolutional  encoder pada transmitter , tanpa puncturing , yaitu g 0 = 133 8 dan g 1 = 171 8 , dengan code rate , R = ½, dan constraint length, k = 7. Proses pada Viterbi ini menelusuri jalur trellis paling optimal dari diagram trellis . Hasil keluaran Viterbi decoder dengan variasi nilai SNR yang berbeda kemudian dapat di- plot dan dibandingkan dengan jumlah bit error terhadap data yang ditransmisikan, sehingga didapat performa BER dari sistem transmisi OFDM ini.
Hasil plot BER terhadap SNR dapat dilihat pada Gambar 16. Kurva ini diperoleh untuk sistem VLC dimana time synchronization, channel estimation dan equalization tidak diimplementasikan pada model. Ketika  ketiga  proses  tersebut  diimplementasikan  pada  model,  maka  nilai  BER  yang  didapat  adalah  nol secara  konstan  atau  tidak  ada bit  error ,  hingga  nilai  SNR  minimum  sebesar  10  dB.  Untuk  nilai  SNR dibawah  10  dB, noise yang  terdapat  pada  sinyal  terlalu  besar  sehingga time  synchronizer tidak  dapat menemukan indeks awal data secara tepat.
Gambar 16 . Kurva BER VS SNR Hasil Simulasi Pada MATLAB Pada Sistem VLC

## 4. KESIMPULAN
Berikut  merupakan  kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini:  1)  kanal  sistem  VLC  untuk lingkungan indoor yang berukuran 5m x 5m x 3m telah dimodelkan dan didapatkan nilai SNR tertinggi adalah  ~30  dB  dan  terendah  yakni  ~10  dB;  2)  Pemodelan  lengkap  sistem  DCO-OFDM  telah  berhasil dilakukan dengan menggunakan software MATLAB dengan kinerja BER = 0 untuk nilai minimum SNR = 10 dB; 3) Desain dari frame OFDM sudah dilakukan, yakni lebar synchronization signal = 2 OFDM simbol, lebar channel estimation signal = 4 OFDM symbol dan lebar data OFDM = 8 OFDM symbol . Pada publikasi yang lebih lanjut, akan dibahas implementasi dari hasil pemodelan ini pada Register-Transfer Language (RTL) [14]. Hasil dari pemodelan pada paper ini kemudian akan dibandingkan dengan hasil implementasi pada platform SoC pada [14], untuk mengukur kinerja nya.  Semakin dekat hasil pada [14] dengan hasil pemodelan, maka performa sistem VLC yang diimplementasikan akan semakin baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Pusat Unggulan IPTEK Perguruan Tinggi Mikroelektronika, Institut Teknologi Bandung (PUI PT Mikroelektronika ITB) yang telah mendanai studi ini. Penelitian ini merupakan salah satu bagian dari Thesis yang berjudul ”Arsitektur System-on-Chip untuk Komunikasi Cahaya Tampak berbasis DCO- OFDM” [15].

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adiono  T,  Pradana  A,  Fuada  S.  Rancang  Bangun  Sistem  Komunikasi  Cahaya  Tampak  dengan Modulasi 2-PWM berbasis Mikrokontroller. SISFO. 2018; 8(1): 1-18.
[2] Ergul O, Dinc E, Akan OB. Communicate to Illuminate: State-of-the-art and research challenges for visible light communications. Physical Communication. 2015; 17: 72-85.
[3] Cseh T, Rajbhandari S, Fekete G, Udvary E. Modulation Schemes. In: Chapter 4, Ghassemlooy Z, et al., editors. Visible Light Communications Theory and Applications. Boca Raton: CRC Press Taylor  Francis Group; 2017. p. 97.
[4] Wu L, Zhang Z, Dang J, Liu H. Adaptive Modulation Schemes for Visible Light Communications. Journal of Lightwave Technology. 2015; 33(1): 117.
[5] Adiono T. Perancangan Sistem Layer Fisik OFDM. Bandung: ITB Press; 2017.
[6] Adiono  T,  Aska  Y,  Fuada  S,  Purwita  AA.  Design  of  an  OFDM  System  for  VLC  with  a  Viterbi Decoder. IEIE Transaction on Smart Processing and Computing (SPC). 2017; 6(6): 455-465.
[7] Adiono T, Aska Y, Purwita AA, Fuada S, Putra AP. Modeling OFDM system with Viterbi Decoder Based  Visible  Light  Communication.  Paper  Presented  at  International  Conference  on  Electronic, Information and Communication (ICEIC); Phuket, Thailand; 2017 Jan 11.
[8] Viterbi Decoder v9.0 LogicCORE IP Product Guid [document on the internet]. USA; Xilinx Product Guide;
2014 [cited 2019 Mar 18]. Available from:
https://www.xilinx.com/support/documentation/ip_documentation/viterbi/v9_0/pg027_viterbi_decoder.pdf
[9] Ghassemlooy G, Khalighi, MA, Wu D. Channel Modelling. In: Chapter 3, Ghassemlooy Z, et al., editors. Visible Light Communications Theory and Applications. Boca Raton: CRC Press Taylor  Francis Group; 2017. p. 71-80.
[10] Fuada  S,  Putra  AP,  Adiono  T.  Analysis  of  Received  Power  Characteristics  of  Commercial Photodiodes in Indoor LoS Channel Visible Light Communication. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). 2017; 8(7): 164-172.
[11] Adiono T, Armansyah RF, Salman AH, Fuada S. Design and Implementation of Analog Transceiver Circuit  for  Patient  Monitoring  System  Based  on  OWC.  In:  Proceedings  of  the  International Conference  on  Electrical  Engineering  and  Computer  Science  (ICECOS);  2018  Oct  2-4;  Bangka Island, Indonesia. New York: IEEE; 2018 [cited 2019 Mar 18]. p. 63-8. Available form: IEEE Xplore.
[12] Medina MFG, Gonzales O, Rodriguez S, Martin IR. Timing Synchronization for OFDM-based Visible Light Communication  System.  In:  Proceedings  of  Wireless  Telecommunication  Symposium; 2016  Apr  18-20; London, UK. New York: IEEE; 2016 [cited 2019 Mar 18]. p. 1-4.
[13] Elgala H, Mesleh R, Haas H. Pricope B. Visible Light Wireless Communication based on White LEDs. In: Proceedings of 2007 IEEE 6 th Vehicular Technology Conference (VTC); 2017 Apr 22-5; Dublin, Ireland. New
York: IEEE; 2017 [cited 2019 Mar 18]. p. 2185-9.
[14] Adiono T, Putra AP, Fuada S. Implementation of an OFDM System for VLC with a Decoder at the Register- Transfer Level. Unpublished.
[15] Putra AP. Arsitektur System-on-Chip untuk Komunikasi Cahaya Tampak berbasis DCO-OFDM. M.Sc [thesis].
Bandung: Institut Teknologi Bandung; 2018.