Abstrak—Mengikuti  perkembangan  jumlah  pelanggan  seluler yang  semakin  pesat,  para  operator  terus  berusaha  membangun infrastruktur  agar  layanan  dan  kualitasnya  semakin  meningkat. Salah  satu  infrastruktur  penyelenggaraan  yang  terus  menerus dibangun  adalah  Base  Transceiver  Station  (BTS).  Namun, pembangunan  BTS  tersebut  harus  mempertimbangkan  estetika dan  kesesuaian  dengan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW) suatu  daerah  guna  menentukan  lokasi  potensial  pembangunan menara  secara  optimal.  Tugas  akhir  ini  bertujuan  untuk menerapkan metode Fuzzy Clustering dan Harmony Search untuk mengoptimalkan  penempatan  lokasi potensial  menara  baru. Dalam  proses  optimasi  menggunakan  beberapa parameter  yaitu jumlah  penduduk,  luas  wilayah,  serta  kebutuhan  menara bersama  untuk  5  (lima)  tahun  kedepan.  Hasil  optimasi menunjukan  bahwa  kebutuhan  BTS  pada  tahun  2019  khusus untuk layanan jaringan 3G membutuhkan penambahan sebanyak 359  BTS  dan  didukung oleh  97  menara  baru  bersama.  Dimana setiap zona  mampu mengcover 2  menara  baru  sekaligus, jadi 97 titik menara baru dapat diwakili dengan menggunakan 49 zona. Dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Subtractive  Clustering diperoleh  3  (tiga)  jumlah  cluster  yang  optimal  di  setiap kecamatan.  Selain  RTRW,  titik  potensial  juga  dapat  ditentukan dengan menggunakan titik pusat cluster melalui metode Fuzzy C- Means.  Setelah  itu  titik  menara  baru  dapat  dioptimasi  dengan menggunakan  metode  Harmony  Search  dengan  meminimalkan fungsi path loss.
Kata  Kunci—Cluster,  Fuzzy,  Menara  Telekomunikasi, Optimasi.

## I. PENDAHULUAN
ENINGKATNYA  peran  telepon  seluler  dalam kehidupan  masyarakat  sehari-hari,  membuat operator sistem komunikasi bergerak ini berlomba-lomba meningkatkan pelayanannya.  Salah  satunya  dengan  menambah  jumlah Base Transceiver  Station (BTS).  Karena  tak  dapat  dipungkiri, penambahan  BTS  merupakan  solusi  yang  memberikan  hasil yang berarti dalam peningkatan daerah radius jangkauan sinyal ( coverage )  suatu provider .  Oleh  karena  itu,  hal  yang  harus dilakukan  adalah  dengan  membuat  perencanaan  dalam  hal penempatan  menara  bersama  telekomunikasi  seluler  dengan memperhatikan  estetika  lingkungan  serta  tata  ruang  wilayah. Selanjutnya,  menentukan coverage  area untuk  daerah Kabupaten  Sidoarjo agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  dengan memperhatikan kapasitas trafik yang akan dilayani oleh setiap sel. Salah satu cara yang digunakan untuk memperoleh lokasi menara  telekomunikasi  yang  optimal adalah  dengan menggunakan metode Fuzzy Clustering yang didukung dengan
menggunakan  algoritma Harmony  Search . Metode Fuzzy Clustering bertujuan  mengoptimalkan  titik  pusat cluster sehingga  dapat  ditentukan titik potensial  menara  baru.  Di sisi lain, metode Harmony Search digunakan untuk mengoptimasi titik  potensial  yang  diperoleh  dari  pusat cluster dan  Rencana Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  sehingga  dapat  memberikan solusi  yang  optimal dalam  perencanaan  ini.  Dalam  hal  ini, penentuan  solusi  optimal  dilakukan  dengan  menggunakan minimasi fungsi path loss .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Konsep Sistem Komunikasi Seluler
Sistem  komunikasi selular  adalah  sistem  komunikasi wireless dimana subscriber dapat  bergerak  dalam  suatu coverage jaringan  yang  luas,  sehingga subscriber yang melakukan panggilan tidak mengalami dropcall karena berada didaerah blankspot [1]. Bentuk  jaringan  sistem  seluler berkaitan dengan luas cakupan daerah  layanan. Sebuah antena akan  dapat  mengirim  dan  menerima  sinyal  pada  tiga  daerah yang berbeda, dimana setiap sel hanya tercakup sebagian dari ketiga sel.

## Gambar 1. Area cakupan sel [2]
2.1.1 Global System for Mobile Communication (GSM) Pada  awalnya  GSM  didesain  untuk  beroperasi  pada frekuensi  900  MHz.  Pada  frekuensi  ini,  frekuensi uplink menggunakan  frekuensi  890–915  MHz,  sedangkan  frekuensi downlink nya  menggunakan  frekuensi  935–960  MHz. Bandwith yang  digunakan  adalah  25  MHz  (915–890  =  960– 935  =  25  MHz),  dan  lebar  kanal  sebesar  200  kHz.  Dari keduanya,  maka  didapatkan  125  kanal.  dimana  124  kanal digunakan untuk suara dan satu kanal untuk sinyal. Arsitektur Jaringan  GSM  terdiri  dari  3  bagian  utama  yaitu Network Switching  Subsystem (NSS), Radio  Subsystem (RSS),  dan Operation & Maintenance System (OMS) [3].
2.1.2 Universal Mobile Telecommunications Service (UMTS) Universal  Mobile  Telecommunication  System (UMTS), merupakan  teknologi  generasi  ketiga  (3G)  untuk  GSM.

## Optimasi Penempatan Lokasi Potensial Menara Baru Bersama pada Sistem Telekomunikasi Seluler dengan Menggunakan Fuzzy Clustering di Daerah Sidoarjo
Muthmainnah dan Achmad Mauludiyanto
Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
E-mail : maulud@ee.its.ac.id
M
Teknologi ini menggunakan Wideband-AMR ( Adaptive Multi- Rate )  untuk  kodifikasi  suara  sehingga  kualitas  suara  yang didapat  menjadi  lebih  baik  dari  generasi  sebelumnya. Sementara  kecepatan  UMTS  atau  WCDMA  masih  384  kbps. Frekuensi  yang  dapat  digunakan  pada  Modem  UMTS-TDD tersebut  adalah  2053-2082  MHz. Arsitektur  jaringan  UMTS terdiri dari perangkat-perangkat yang saling mendukung, yaitu User  Equipment (UE),  UMTS Terresterial  Radio  Access Network (UTRAN) dan Core Network (CN) [4].
2.2 Teori Trafik [5]
Kapasitas  trafik  adalah  kemampuan  yang  diberikan  oleh suatu  teknologi  atau  suatu  BTS  untuk  menampung  trafik komunikasi  yang  terjadi.  Definisi  dari  kepadatan  trafik  yaitu tingkat  kesibukan  suatu komunikasi yang  terjadi dengan  nilai yang  bervariasi,  tergantung  lingkungannya.  Intensitas  Trafik dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
(1)
dimana :
A = besarnya intensitas trafik ( Erlang ) V = volume trafik (menit) T  = periode pengamatan (menit)
Dengan  asumsi  teledensitas  sebesar  x%,  maka  dapat diperkirakan jumlah pelanggan seluler sebesar :
P = x% * P t (2) dimana :
P = jumlah pengguna seluler x% = teledensitas pengguna seluler (%) P t = jumlah penduduk t-tahun Jika  diasumsikan  setiap  pelanggan  membangkitkan  trafik sebesar  β Erlang maka  trafik  total  yang  dibangkitkan  oleh semua pelanggan adalah sebesar :
T = P * A * 10 -3 (3) dimana :
T
= total trafik semua pelanggan seluler (E)
P = jumlah pelanggan seluler
A = intensitas trafik setiap pelanggan seluler (E)
2.2.1 Pertumbuhan Penduduk
Dengan rumus pertumbuhan geometrik, angka pertumbuhan penduduk  sama  untuk  setiap  tahunnya,  untuk  memprediksi jumlah penduduk di masa mendatang dapat digunakan rumus :
P t = P o (1 + r) t (4) dimana :
P t = jumlah penduduk total setelah tahun ke-t P o = jumlah penduduk saat perencanaan r = laju pertumbuhan penduduk (%) t = jumlah tahun prediksi
2.2.2 Kapasitas Trafik [5]
Dengan  asumsi tiap  BTS  menggunakan  antena  sektoral, maka dalam satu menara memiliki 3 sektor dalam setiap BTS yang  akan  dikalkulasi  kapasitasnya.  Setiap  TRx yang digunakan  akan  mampu  meng- handle 8 timeslot ,  masing- masing timeslot /kanal  ini  akan  diduduki  oleh  satu panggilan/pembicaraan pelanggan. Jika operator menggunakan
konfigurasi  4x4x4,  maka  tiap  sektor  di  isi  dengan  4 TRx sehingga perhitungan bisa dilakukan sebagai berikut: 1 sektor terdiri atas 4 TRx 1 TRx terdiri atas 8 timeslot Sehingga 4 TRx menghasilkan 8 x 4 = 32 timeslot
(5)
Sedangkan  untuk  mengetahui  jumlah  kanal  per  sel  untuk BTS  3G  (layanan  UMTS).  Maka  rumus  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
(6)
dimana :
R = Bitrate pengguna (bps) W= WCDMA Chiprate (Mcps) Eb/No = Energi bit per interferensi (dB) v = Faktor aktifasi pengguna α = Faktor koreksi control daya yang dipengaruhi beban sel i = Faktor interferensi co-channel sel lain terhadap sel sendiri
Berikut  ini  rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung kebutuhan BTS dalam suatu wilayah adalah sebagai berikut:
(7) B = Jumlah kebutuhan BTS T = Total trafik semua pelanggan seluler (E) A BTS = Kapasitas satu BTS (E)
2.3 Area Cakupan Layanan [6]
Persamaan  untuk  menghitung  jari-jari  sel adalah  sebagai berikut:
Daerah Urban
(8)
Daerah Sub Urban
(9)
dengan :
(10) Daerah Rural
(11)
dengan :
(12)
2.4 Metode Fuzzy Clustering Subtractive  Clustering didasarkan  atas  ukuran  densitas (potensi)  titik-titik  data  dalam  suatu  ruang  (variabel)  Konsep dasar  dari subtractive  clustering adalah  menentukan  daerah- daerah  dalam  suatu  variabel  yang  memiliki  densitas  tinggi terhadap titik-titik di sekitarnya. Accept ratio merupakan batas bawah dimana suatu titik  data  yang  menjadi  kandidat  (calon) pusat cluster diperbolehkan  untuk  menjadi  pusat cluster .
Sedangkan reject ratio merupakan batas atas dimana suatu titik data  yang  menjadi  kandidat  (calon)  pusat cluster tidak diperbolehkan untuk menjadi pusat cluster .
Gambar 2. Rasio, Accept Ratio , dan Reject Ratio
Fuzzy  C-Means (FCM)  adalah  suatu  teknik  peng cluster an data yang mana keberadaan tiap-tiap data dalam suatu cluster ditentukan  oleh  nilai  keanggotaan.  Konsep  dasar  FCM, pertama  kali  adalah  menentukan  pusat cluster yang  akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap-tiap cluster [7].
2.5 Metode Harmony Search
Analogi  musik  dengan  proses  optimasi  menurut  HS adalah sebagai berikut:
 Instrumen Musik ↔ Variabel keputusan
 Pitch Range ↔ Range nilai variabel
 Harmony ↔ Vektor solusi
 Aesthetics ↔ Fungsi tujuan
 Practice ↔ Iterasi
 Experience ↔ Matrik memori
Agar harmony memory dapat  digunakan  secara  efektif, algoritma  HS  mengadopsi  sebuah  parameter  yang  disebut Harmony  Memory  Considering  Rate (HMCR).  Nilai  HMCR akan  menentukan  apakah  satu  nada  baru  akan  dibangkitkan atau  mengambil  dari harmony  memory .  Komponen  kedua adalah  penyesuaian  nada  dimana  dalam  proses  ini  ada beberapa  parameter  seperti bandwidth (bw)  dan Pitch Adjusting Rate (PAR)[8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN DAN PERENCANAAN

## 3.1 Studi Literatur
Daerah  yang  diambil  sebagai  objek  penelitian  adalah Kabupaten  Sidoarjo.  Wilayah  Kabupaten  Sidoarjo  terbentang antara  112,5° - 112,9° Bujur  Timur  dan  7,3° - 7,5° Lintang Selatan Kabupaten  Sidoarjo  memiliki  luas  wilayah  sebesar 714.26 km 2 , yang terdiri atas 18 kecamatan[9].
3.2 Pengolahan dan Analisa Data
a. Prediksi Jumlah Penduduk
Prediksi jumlah penduduk Kecamatan Tarik  untuk 5 (lima) tahun mendatang dengan menggunakan persamaan (4) adalah:
b. Menghitung Jumlah Pengguna Seluler
Teledensitas  pengguna  seluler  untuk  wilayah  Jawa  Timur diasumsikan  sama  dengan  teledensitas  pengguna  seluler  di Kabupaten  Sidoarjo  yaitu  sebesar  56.5%.  Hal  ini  dapat ditunjukkan pada gambar berikut ini:
Gambar 3. Pengguna telepon seluler menurut wilayah, 2010 [10]
Berdasarkan  peramalan  jumlah  penduduk  pada  sub  bab sebelumnya.  Maka  jumlah  pengguna  seluler  di  Kecamatan Tarik dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2) yaitu
37328.985 ≈ 37329 pelanggan
c. Menghitung Total Trafik Pelanggan
Lama  rata-rata  panggilan  seluler  untuk  wilayah sub  urban adalah  60  menit/hari.  Sedangkan  untuk  wilayah rural , lama rata-rata  panggilan  seluler  adalah  45  menit/hari.  Sehingga intensitas  trafik yang  dibangkitkan  setiap  pelanggan  seluler dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1) yaitu:
Jadi, intensitas trafik untuk wilayah suburban adalah 41.67 mE, sedangkan untuk wilayah rural adalah 31.25 mE Contoh  perhitungan  total  trafik  yang  dibangkitkan  oleh pengguna  seluler  untuk  Kecamatan  Tarik  pada  tahun  2019 dengan menggunakan persamaan (3) adalah sebagai berikut:
rlang
Tabel 1.
Total Trafik Pengguna Seluler per-Kecamatan No Kecamatan Jumlah Pelanggan Seluler 2019 Morfologi Area Trafik 2019 (Erlang) 1 Tarik 37329 Rural 1167 2 Prambon 41533 Rural 1298 3 Krembung 34711 Rural 1085 4 Porong 36252 Rural 1133 5 Jabon 28427 Rural 888 6 Tanggulangin 54989 Rural 1718 7 Candi 116161 Rural 3630 8 Tulangan 60506 Rural 1891 9 Wonoayu 44836 Rural 1401 10 Sukodono 93297 Rural 2916 11 Sidoarjo 134897 Sub Urban 5621 12 Buduran 67673 Rural 2115 13 Sedati 66498 Rural 2078 14 Waru 138256 Rural 4321 15 Gedangan 88051 Rural 2752 16 Taman 137389 Rural 4293 17 Krian 83904 Rural 2622 18 Balongbendo 41689 Rural 1303 TOTAL 1306399 42230
d. Perhitungan  Kebutuhan  Jumlah  BTS  dan  Menara  Baru Telekomunikasi Kapasitas  maksimum  dari  sistem  akses  radio  UMTS  dapat dinyatakan  dengan  menggunakan  persamaan  (6)  dengan menggunakan  nilai  WCDMA chiprate 3.84  Mcps  dan bitrate pengguna  144  kbps  untuk  wilayah macrocell .  Dan  sistem WCDMA  nilai  α  berkisar  antara  50%  - 100%.  Nilai  Eb/No yang    digunakan  adalah  1  dB  atau  1.258925.  Dan  faktor aktifitas  pengguna,  dengan  aktifitas  suara  =  2.5  dan  faktor interferensinya sebesar 0.625[11].
Karena  1  BTS  terdiri  dari  3  sektor  maka  kapasitas  kanal dalam  1  BTS  mempunyai  93  kanal.  Dimana  dalam  Tabel Trafik  Erlang  B  93  kanal  sama  dengan  81.20  Erlang.  Maka dalam suatu area kemampuan BTS untuk melayani pelanggan seluler  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (5). Berikut  ini contoh  perhitungan kemampuan  BTS dalam suatu area untuk wilayah rural adalah sebagai berikut:
2599 user/BTS Sedangkan  kemampuan  BTS  dalam  wilayah sub  urban adalah 1949 user/BTS.
Jumlah BTS 3G yang dibutuhkan untuk melayani pengguna seluler  merupakan  hasil  dari  total  trafik  yang  dibangkitkan pelanggan  seluler  dibagi  dengan  kapasitas  1  BTS  3G  yang terdapat  pada  daerah  tersebut.  Untuk  perhitungan  jumlah kebutuhan  BTS  3G  pada  Kecamatan  Tarik  pada  tahun  2019 dapat menggunakan persamaan (7)
Jika  diasumsikan  kapasitas  menara  eksisting  dapat menampung  4  BTS,  maka  penambahan  BTS  3G  dapat disisipkan  pada  menara  tersebut.  Jadi  kebutuhan  penambahan menara  telekomunikasi bersama  pada  Kecamatan Tarik dapat dihitung dengan persamaan berikut ini :
Tabel 2.
Kebutuhan Menara 3G 2019 dan Menara Eksisting 3G 2014
No Kecamatan Eksisting 2014 Penamba han BTS 3G Jumlah Kebutuhan Menara 2019 BTS 2G BTS 3G Menara 2014 1 Tarik 13 2 14 13 4 2 Prambon 13 7 13 9 3 3 Krembung 9 3 9 11 3 4 Porong 3 4 6 10 3 5 Jabon 3 0 3 11 3 6 Tanggulangin 9 5 13 17 5 7 Candi 29 7 31 38 10 8 Tulangan 6 3 8 21 6 9 Wonoayu 11 4 12 14 4 10 Sukodono 15 4 16 32 8 11 Sidoarjo 36 26 50 44 11 12 Buduran 12 4 15 23 6 13 Sedati 5 27 24 0 0 14 Waru 42 42 70 12 3 15 Gedangan 17 12 24 22 6 16 Taman 44 12 50 41 11 17 Krian 16 2 17 31 8 18 Balongbendo 16 6 14 11 3 TOTAL 299 170 389 359 97
e. Luas Coverage dan Radius Menara Eksisting Dalam  menghitung radius zona  menara  eksisting  kita menggunakan pedoman pemodelan propagasi Okumura Hatta, dimana nilai EIRP dan sensitivity  minimum diperoleh melalui regulasi  Peraturan  Direktur  Jenderal  Pos  dan  Telekomunikasi No.370/DIRJEN/2010  dan  No.264/DIRJEN/2005.  Dari regulasi  tersebut  diperoleh  nilai  EIRP  maksimum  sebesar  31 dBm  untuk  layanan  jaringan  2G  dan  21  dBm  untuk  layanan jaringan  3G.    Sedangkan  sensitivitas  penerima  untuk  layanan jaringan  2G  adalah  -102  dBm  dan  -113  untuk  layanan  3G. Sehingga radius zona menara eksisting dapat dihitung dengan menggunakan  persamaan  (9)  untuk  wilayah sub  urban dan persamaan (11) untuk wilayah rural .

## IV. ANALISA DATA DAN HASIL
4.1  Metode Fuzzy Subtractive Clustering
Metode ini bertujuan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal. Langkah ini merupakan langkah pertama dalam Tugas Akhir  ini,  penentuan  banyaknya cluster akan  digunakan sebagai  inputan  C  dalam  proses  klasterisasi  menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means .  Penentuan  jumlah cluster didasarkan  pada  3  (tiga)  variabel  utama,  yaitu  jumlah penduduk, luas wilayah per kecamatan, dan kebutuhan menara bersama untuk 5 (lima) tahun kedepan.
Tabel 3. Variabel Utama Fuzzy Subtractive Clustering No Kecamatan Jumlah Penduduk 2019 Luas Wilayah[13] Kebutuhan Menara 2019 1 Tarik 66069 36.06 4 2 Prambon 73510 34.23 3 3 Krembung 61436 29.55 3 4 Porong 64162 29.82 3 5 Jabon 50314 81.00 3 6 Tanggulangin 97326 32.29 5 7 Candi 205595 40.67 10 8 Tulangan 107090 31.21 6
9 Wonoayu 79355 33.92 4 10 Sukodono 165128 32.68 8 11 Sidoarjo 238756 62.56 11 12 Buduran 119776 41.02 6 13 Sedati 117696 79.43 0 14 Waru 244701 30.32 3 15 Gedangan 155842 24.06 6 16 Taman 243167 31.54 11 17 Krian 148502 32.50 8 18 Balongbendo 73785 31.40 3 TOTAL 2312210 714.26 97
Parameter  yang  digunakan  dalam  proses  peng cluster an dengan  menggunakan  algoritma Fuzzy  Subtractive  Clustering adalah [12]:
 Influence range (r) =  0.3;
 Accept ratio =  0.5;
 Reject ratio =  0.15;
 Squash factor (q) =  1.25;
 Batas bawah (Xmin)  =  [0;0;0]
 Batas atas (Xmax)  =  [450.000;120;20]
Algoritma yang digunakan dalam  Fuzzy Subtrsctive Clustering adalah sebagai berikut: a. Menentukan matriks X yang akan di cluster b. Menentukan parameter c. Normalisasi, menggunakan rumus :
d. Menentukan potensi awal, menggunakan rumus : Jika m=1 :
Jika m>1 :
e. Mencari titik dengan potensi tertinggi;
f. Menentukan pusat cluster dan mengurangi potensi terhadap titik sekitarnya,   menggunakan rumus:
g. Mengembalikan pusat cluster dari bentuk normalisasi, menggunakan rumus :
Center ij = Center ij * (Xmax j – Xmin j ) + Xmin j ;
Dari  algoritma  yang  telah  dibuat  dengan  menggunakan software  Matlab,  jumlah  cluster  yang  diperoleh  adalah sebanyak 3 (tiga) cluster dengan nilai rasio akhir = 0.1519.
4.2 Metode Fuzzy C-Means
Load data  vektor  x  dan  y  dalam  bentuk  file.txt,  kemudian tentukan:
 Cluster Num. =  3  Max.Iteration# =  100  Min.Improvement =  10 -6  Exponent
=  2.0  (pangkat pembobot)
Jumlah cluster yang diinput sesuai dengan hasil pada metode Fuzzy  Subtractive  Clustering yaitu  sebanyak  3 cluster . Untuk
penentuan titik pusat cluster dilakukan per kecamatan. Sebagai contoh, untuk kecamatan Prambon, hasil klasterisasinya adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil plot titik pusat cluster menggunakan FCM
Plot  merah  merupakan data  inputan  berupa  13  titik koordinat  menara  eksisting  sedangkan  titik  pusat cluster ditandai  dengan plot hitam.  Untuk mengetahui koordinat  titik pusat cluster pada Gambar 4.2 pilih menu “S ave Center ” maka secara  otomatis  titik  koordinat  pusat cluster akan  tersimpan dalan  bentuk  file.txt. Titik  pusat cluster untuk  daerah Prambon adalah sebagai berikut:
6.74008e+05    9.17642e+06
6.72760e+05    9.17351e+06 6.76723e+05    9.17253e+06

## 4.3 Metode Harmony Search
Setelah mengetahui lokasi titik potensial untuk penambahan menara  baru  bersama dengan menggunakan metode Fuzzy  C- Means .  Maka  sebagai  contoh,  lokasi  potensial  untuk kecamatan Prambon yang diperoleh dari titik pusat cluster dan Rencana  Tata  Ruang  Wilayahnya.  Dari  ke-23  titik  potensial dipilih  2  (dua)  titik  yang  paling  optimal  dari  segi  minimasi pathlossnya.
a. Tetapkan  beberapa nilai parameter sebagai berikut  Harmony Memory Eksisting =  7
 Harmony Memory Size (HMS) =  9
 Harmony Memory Consideration Rate (HMCR) =  0.7
 Pitch Adjusting Rate (PAR) =  0.3
 [tU,rU] =  [50,800]  [tL,rL] =  [35,500]  [nL,nU]     =  [1,30]
 Range tinggi menara (bt)  =  (tU - tL)/100
 Range radius sel (br)  =  (rU - rL)/100  Range nomor urut (bn) =  (nU - nL)/10
b. Masuk  iterasi  1.  Bangkitkan Harmony  Memory secara random .  HM  berisi  solusi-solusi  sementara  yang  kita bangkitkan.  Dalam  hal  ini,  HM  berukuran  9,  kemudian hitung nilai fungsi obyektifnya
Sebagai  contoh,  nilai path  loss masing-masing titik menara eksisting untuk wilayah Prambon adalah sebagai berikut :
c. Sedangkan  untuk  mengetahui  nilai  fungsi path  loss pada titik  potensial  maka  nilai  h  (tinggi menara)  dan  r  ( radius ) ditentukan  secara  random.  Nilai  h  dan  r  dibangkitkan dengan cara : tL + rand (tU - tL) dan rL + rand (rU - rL). d. Bangkitkan  bilangan radom, misal r  = 0.85.  Bandingkan dengan HMCR. Karena r ≤ HMCR, maka ambil satu nilai dari HM (x dan y) e. Bangkitkan bilangan random, r = 0.25. Bandingkan dengan PAR.  Karena  r  ≤  PAR  maka  perlu  dilakukan  pengaturan nilai xnew 1 f. Bangkitkan  nilai xnew untuk  variabel  kedua.  Bangkitkan bilangan random, misal r = 0.92. Karena r ≥ HMCR, maka perlu  dibangkitkan  nilai  baru  untuk  y (tidak  diambil  dari HM). Kemudian cek nilai f dari xnew tersebut. Bandingkan nilai f terburuk dalam HM.
Tabel 4.
Hasil Optimasi dengan menggunakan Harmony Search No Site_Id x (m) y (m) h BT S (m) R (m) Path Loss Total (dB) 1 P. Bulang 696007.49 9186536.99 25 982 671.5295 2 Cangkring 689890.42 9185886.18 32 1082 3 Cangkring 680908.65 9182515.30 32 1082 4 Kajar T. 683568.57 9183166.35 25 982 5 Prambon S 687160.22 9184249.33 25 982 6 Prambon 682107.09 9184284.35 25 982 7 Watu Tulis 686549.00 9186377.05 25 982 8 Prambon_15 675137.49 9174689.09 40 714 9 SDA_25 672760.04 9173519.72 47 722

## 4.4 Penempatan Menara Baru Bersama Telekomunikasi 2019
Dengan mempertimbangkan  wilayah yang sudah ter- cover oleh  menara  eksisting  dan  hasil  analisa  maka  diperoleh  hasil plotting  menara  baru  bersama  telekomunikasi  dengan  jumlah total 97 menara yang diwakili dengan 49 zona dengan rincian per  kecamatan.  Hasil  plotting Map  Info untuk  menara eksisting, jaringan layanan 2G dan 3G, serta zona menara baru dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 5. Penempatan Zona Menara Eksisting
Gambar 6. Penempatan zona menara eksisting dan zona menara baru

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Dari  hasil  perencanaan  kebutuhan  menara  baru  bersama telekomunikasi  untuk  tahun  2019,  khusus  untuk  optimasi layangan jaringan  3G  dibutuhkan penambahan BTS sebanyak 359 BTS dengan kebutuhan menara baru bersama sebanyak 97 menara. Dimana setiap zona mampu meng cover 2 menara baru sekaligus,  jadi  97  titik  menara  baru  dapat  diwakili  dengan menggunakan  49  zona. Untuk  layanan coverage zona  biru (zona  menara  baru)  di  Kabupaten  Sidoarjo  berada  dalam range radius antara (500 – 800) m dengan ketinggian menara antara (25 – 50) m.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Budiyono,  E.,  “Analisis  Trafik  pada  Sistem  Telekomunikasi  Selular Berbasis  CDMA  200  1X  di  Wilayah  Semarang  Kota”,  Jurnal  Teknik Universitas Negeri Semarang, Vol. 6, pp. 3, Juli, 2006 .
[2] Aprianah,  D,  “Perencanaan  Jaringan  Seluler”,  <URL:  http://www. siskomber2jaringanseluler.blogspot.com/p/vbehaviorurldefaultvmlo_16. htm>, Januari, 2013.
[3] Fahkrudin,  T.,  “GSM  ( Global  System  For  Mobile )”,  Jurnal  Teknik Universitas Sumatera Utara, Vol. 4, pp.3-9, 2011.
[4] Akbar, R., “Konsep Dasar Sistem WCDMA”, Jurnal Teknik Universitas Sumatera Utara, Vol.3, pp. 2-4, 2011.
[5] Ervin  Tri  Sasongko,  “Perencanaan  dan  Penataan  Menara Telekomunikasi  Seluler Bersama di  Kabupaten Sidoarjo Menggunakan MapInfo”,  Jurnal  Teknik  POMITS  Vol.3  No.1  (2014)  1  – 6,  Januari, 2014.
[6] Saunders, S.R., Zavala, A.A., “ Antennas and Propagation for Wireless Communication  System,  Second  Edition” ,  John  Wiley  &  Sons,  Ltd, England., 2007.
[7] Baraldi,A;  dan  Blonda,P.  1998.  “ A  Survey  of Fuzzy Clustering Algorithms  for  Pattern  Recognition ”,  dalam:  Bowie,  Muriel.  2004. Fuzzy Clustering , Feature  Selection  and  Membership  Function Opimization .
[8] Santosa,  B.,  Willy,  P.,  “Metoda  Metaheuristik  Konsep  dan Implementasi”, Penerbit Guna Widya, Surabaya, April 2011 .
[9] <URL: http://www. id.wikipedia.org/wiki/Kabupaten_Sidoarjo> (diakses pada tanggal 16 Desember 2014)
[10] Indikator  TIK  Indonesia,  Kementrian  Komunikasi  dan  Informatika  RI, 2011.
[11] Budianto,  B.,  “Analisis  Pengaruh  Interferensi  Terhadap  Kapasitas  Sel pada  Sistem  WCDMA”,  Jurnal  Teknik  Universitas  Indonesia  Vol.7, pp.19-20, Juli, 2009
[12] Stephen  L.Ciu,  “ Fuzzy  Model  Identification  Based  on  Cluster Estimation ”, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol. 2, 267-278, 1994.
[13] Buku  Putih  Sanitasi  Kabupaten  Sidoarjo,  Tim  Pelaksana  Kelompok Kerja PPSP Kab. Sidoarjo