InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.1, April 2022, 33-46 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Analisis Performa Sistem High Altitude
Platforms Menggunakan Algoritma Genetika

## Untuk Pengalokasian Subcarrier
Amalia Rizqi Utami * , Barokatun Hasanah
Teknik Elektro, Institut Teknologi Kalimantan, Jl. Soekarno-Hatta KM 15, Balikpapan 76127, Indonesia *Email Penulis Koresponden: amalia.rizqi@lecturer.itk.ac.id

## Abstrak:
Perkembangan teknologi di bidang telekomunikasi semakin maju,  dimana  terdapat  salah  satu  teknologi  yaitu High Altitude  Platforms (HAPs).  HAPs  merupakan  teknologi yang  sangat  modern  guna  memenuhi  kebutuhan  akan jaringan internet khususnya di daerah-daerah pelosok yang belum terjangkau oleh jaringan internet. Pada implementasi HAPs dibutuhkan pengaturan dalam pengalokasian seluruh sumber  daya  radio  secara  tepat  kepada  user  agar  tercapai suatu  sistem  yang  optimal  sehingga  dapat  melayani pengiriman  data  berkecepatan  tinggi  secara  merata.  Oleh karena itu dibutuhkan algoritma pengalokasian sumber daya radio  agar  mencapai  performa  sistem  yang  optimal.  Pada penelitian ini akan dibahas mengenai pengalokasian sumber daya  radio  berupa subcarrier kepada  user  yang  terdapat dalam  sistem.  Parameter  yang  diukur  adalah  performa kapasitas  dengan  menggunakan  algoritma  genetika, sehingga  dihasilkan  pengalokasian subcarrier secara  tepat kepada user sesuai dengan kondisi kanal yang dibangkitkan dengan Channel  State  Information (CSI).  Simulasi dilakukan  dengan  memvariasikan  jumlah  user  dan bandwidth agar  diperoleh  hasil  yang  lebih  optimal. Pengalokasian resource pada  simulasi  dengan  Algoritma Genetika  memperoleh  nilai  rata-rata  kapasitas  sistem tertinggi mencapai 9.8049Mbps. Hasil simulasi menunjukkan  bahwa  dengan  adanya  penambahan  jumlah user akan mempengaruhi kapasitas. Semakin banyak jumlah user maka nilai rata-rata kapasitas akan menurun. Kapasitas dipengaruhi  oleh  jumlah subcarrier yang  dialokasikan dengan  Algoritma  Genetika,  semakin  banyak subcarrier maka kapasitas akan semakin meningkat.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Alokasi Subcarrier; Resource Block; Algoritma Genetika; HAPs;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 5 Januari 2022 Direvisi 16 Maret 2022 Diterima 23 Maret 2022 Dipublikasi 29 April 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i1.14211
Dari  tahun  ke  tahun  kebutuhan  manusia  akan  kapasitas  jaringan  semakin meningkat.  Dapat  dilihat  juga  dari  segi  teknologi  yang  ada  semakin  terus berkembang.  Teknologi  komunikasi  pertama  mulai  dari  AMPS,  CDMA,  TDMA hingga OFDM. Saat ini jaringan di Indonesia sudah mendukung teknologi bernama Long  Term  Evolution (LTE)  di  mana  teknologi  ini  didukung  dengan  teknik multiplexing yang disebut Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). OFDM  merupakan  suatu  teknologi multiplexing yang  dapat  membagi-bagi bandwidth kanal  yang  lebar  ke  dalam  beberapa  sub-kanal  yang  saling  ortogonal satu  sama  lain  [ 1 ].  OFDM  memberikan  tingkat  efisiensi  yang  tinggi  pada  kanal transmisi.  Teknologi  antena  yang  dapat  mendukung  kinerja  dari  OFDM  adalah Multiple Input-Multiple Output (MIMO). MIMO dapat menyediakan komunikasi wireless yang sangat handal dengan kemampuan dapat menambah kapasitas yang dapat  dilayani,  kehandalan  yang  meningkat,  dan  menekan  kemungkinan interferensi sinyal. Sistem MIMO-OFDM ini dapat menggabungkan beberapa user ke  domain  frekuensi  dan  ruang.  Teknologi  akses  jamak  yang  dapat  mendukung teknologi  OFDM  adalah Orthogonal  Frequency  Division  Multiple  Access (OFDMA). OFDMA memungkinkan beberapa user untuk mengirimkan informasi secara bersamaan pada subcarrier yang berbeda.
Salah satu  teknologi  yang berkembang saat  ini adalah High Altitude Platform Station (HAPS)  yang  merupakan  platform  komunikasi  yang  ditempatkan  di stratosfer (18-24km di atas permukaan tanah), dengan memanfaatkan tenaga surya untuk beroperasi tanpa gangguan dan menyediakan konektivitas untuk area yang luas (dengan diameter 200km) [ 2 ]. HAPS mengalami delay propagasi yang rendah (1-2ms)  dan  pergeseran  Doppler  dapat  diabaikan  dibandingkan  jika  pada  satelit Low Earth Orbit (LEO). HAPS jauh lebih mudah untuk diluncurkan dan dalam hal perawatan  [ 3 ].  HAPS  dapat  mendukung  berbagai  aplikasi  termasuk broadband seluler  di  daerah  pedesaan, Internet  of  Things (IoT),  keselamatan  publik,  pabrik otonom dan bantuan bencana [ 4 - 7 ]. Ada banyak proyek dan inovasi HAPS yang sedang berlangsung seperti Google Loon, HAPSMobile dan Airbus Zephyr untuk menyediakan layanan 4G LTE dan 5G ke daerah yang jarang penduduknya. Masih ada beberapa wilayah di Indonesia yang belum mendapat dukungan jaringan yang mendukung OFDMA, salah satu penyebabnya dikarenakan letak geografis wilayah yang  membuat  susahnya  dibangun  infrastruktur  jaringan.  Oleh  karena  itu, dirancang sistem pengalokasian subcarrier dengan Algoritma Genetika (AG) pada HAPS. HAPS merupakan suatu teknologi stasiun radio dengan menggunakan balon udara.  Sehingga  dapat  lebih  menjangkau  wilayah  di  Indonesia  yang  belum memadai  jaringan  internet.  Biaya  investasi  dan  operasi  juga  merupakan  kendala utama,  kurangnya  infrastruktur  yang  mendukung  telekomunikasi  karena  solusi masih mengandalkan komunikasi terestrial (kabel dan nirkabel) dan sistem satelit masih  terkendala  dalam  hal  biaya,  kapasitas  dan  kualitas  [ 8 - 9 ].  Oleh  karena pemanfaatan (HAPS) dapat sebagai alternatif pemecahan masalah.
Pada  penelitian  [ 10 ]  telah  dilakukan  pengalokasian subcarrier pada  sistem MIMO-OFDMA menggunakan dua buah algoritma yaitu Algoritma Genetika (AG) dan Subcarrier Allocation berbasis proportional  fairness .  Pengalokasian  yang dilakukan  dengan  Algoritma  Genetika  langsung  dilakukan  dengan  mengatur subcarrier padahal struktur suatu subcarrier itu adalah bagian dari resource block. Pengalokasian resource dengan  algoritma  Greedy  pada  HAPS  [ 11 ]  dengan membagi resource ke setiap user tetapi tidak membandingkan nilai kapasitas yang
Amalia Rizqi Utami et al., Analisis Performa Sistem High Altitude Platforms .. 35
diperoleh. Oleh karena itu, pada artikel ini akan dibahas mengenai pengembangan dari penelitian sebelumnya, yakni analisis pengalokasian sumber daya radio pada HAPs  dengan  menggunakan  Algoritma  Genetika  (AG)  dengan  parameter  yang diatur  terlebih  dahulu  adalah resource block  setelah  itu  baru  diketahui  jumlah subcarrier yang  diperlukan  masing-masing  pengguna.  Hal  yang  akan  dianalisis adalah  kualitas  kanal  transmisi  pada  sistem  MIMO  serta  pengaruh  penambahan jumlah user terhadap performanya berdasarkan kapasitas.

## 2. METODE

## 2.1. CSI (Channel State Information)
Sebelum  mengalokasikan  sumber  daya  radio  maka  dibutuhkan  CSI  ( Channel State Information ). CSI berisi kondisi user yang mempengaruhi fading . Sehingga pada kasus radio mobile communications , r(t) dapat dibagi dalam dua komponen random variabel, dengan persamaan [ 12 ]:
𝑟(𝑡) = 𝑚(𝑡)𝑥𝑟 0 (𝑡)𝑥𝑠(𝑡) (1)
Dengan 𝑚(𝑡) adalah  komponen large  scale  fading dan 𝑟 0 (𝑡) adalah  komponen small scale fading. 𝑚(𝑡) biasanya dideskripsikan menggunakan log-normal fading dan magnitude 𝑚(𝑡) dideskripsikan oleh distribusi log-normal. Magnitude dalam satuan decibels yang  terdistribusi  Gaussian. 𝑟 0 (𝑡) biasanya  disebut  dengan multipath, sedangkan 𝑠(𝑡) adalah sinyal kirim.
Rata-rata pathloss 𝐿 𝑝 (𝑑) sebagai  fungsi  jarak  dari 𝑑 ,  yaitu  jarak  antara transmitter dan receiver. 𝐿 𝑝 (𝑑) sering  dihitung  langsung  dalam  satuan decibels dengan persamaan [ 12 ]:
𝐿 𝑝 (𝑑) (𝑑𝐵) =   𝐿 𝑠 (𝑑 0 )(𝑑𝐵) + 10𝑛𝑙𝑜𝑔 (𝑑 𝑑 0 ⁄ ) (𝑑𝐵), 𝑑 >   𝑑 0 (2)
𝐿 𝑠 (𝑑 0 )(𝑑𝐵) adalah pathloss pada  jarak 𝑑 0 dengan  kondisi free  space  loss sedangkan 𝑛 adalah pathloss exponent. Nilai exponent 𝑛 didapat dari perhitungan frekuensi, tinggi antena receiver dan transmitter dan lingkungan propagasi. Untuk area free space biasanya menggunakan nilai 𝑛 = 2 sedangkan pada daerah urban menggunakan nilai 𝑛 = 2,7 − 3,5 . Untuk lebih detail dapat dilihat pada Tabel 1 . Jarak referensi 𝑑 0 nilainya tergantung  dari besarnya cakupan sel,  misalnya 1 km untuk  sel  yang  luas,  100  m  untuk microcells, dan  1  m  untuk  kondisi  di  dalam ruangan.
𝐿 𝑠 (𝑑 0 )(𝑑𝐵) = 32,44 + 20 log(𝑓 𝑀𝐻𝑧 ) + 20log (𝑑 𝑘𝑚 ) (3)
Persamaan pathloss di atas hanya berlaku pada kondisi lingkungan radio yang tetap.
Padahal  dalam  keadaan  sebenarnya  keadaan  lingkungan  radio  bisa  saja  berubah karena  mobilitas user, sehingga  terjadi  variasi  nilai path  loss yang  disimbolkan dengan 𝑋 𝜎 .
Tabel 1. Nilai Pathloss Exponent [1 3 ] Environment Path Loss Exponent (n) Free space 2 Urban area cellular radio 2,7-3,5 Shadowed urban cellular radio 3-5 In building line-of-sight 1,6-1,8 Obstructed in building 4-6 Obstructed in factories 2-3
Nilai 𝑋 𝜎 didapat  dari  fungsi random Gaussian  dengan  nilai mean dan  deviasi tertentu (dalam dB). Untuk nilai mean dan standar deviasi pada penelitian kali ini diambil dari [ 12 ] yaitu dengan mean 0 dan standar deviasi 6-10 dB.
𝐿 𝑝 (𝑑) (𝑑𝐵) =   𝐿 𝑠 (𝑑 0 )(𝑑𝐵) + 10𝑛𝑙𝑜𝑔 (𝑑 𝑑 0 ⁄ ) (𝑑𝐵) + 𝑋 𝜎 (4)
Pada [ 14 ] diteliti tentang model kanal untuk kemaritiman dengan menggunakan HAPs.  Ditentukan  nilai d yang  berbeda-beda  tiap  waktu  dan  nilai  random  jarak sesaat 𝑑(𝑡) dari transmitter ke receiver . Small  scale  fading terjadi  karena  sinyal yang  diterima  adalah  superposisi  dari  beberapa  sinyal  yang  terpantul  dan  pada mobile communications sangat jarang terjadi small scale fading dengan distribusi Rician, tetapi pada sistem HAPs menggunakan model kanal Rician sehingga diteliti bentuk kanalnya pada penelitian ini dengan menggunakan Rician fading.
Sinyal yang diterima berasal dari banyak path dan diturunkan dengan persamaan tegangan:
𝑣(𝑛) = {𝐴√𝑃 𝑟𝑒𝑙 (𝜏 1 )𝑤(𝜏 1 ), 𝑖𝑓 𝑛𝑇 𝑠 = 𝜏 1 0,   𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 (5)
Dengan 𝐴 adalah  parameter  normalisasi  sehingga  rata-rata  dayanya  adalah  sama dengan 1. Sedangkan 𝑃 𝑟𝑒𝑙 adalah relative power dari suatu path sebagai fungsi dari delay  profile 𝜏 1 .  Untuk  nilai 𝑃 𝑟𝑒𝑙 (𝜏 1 ) dapat  dilihat  pada Tabel  2 di  bawah  ini. Sedangkan 𝑤(𝜏 1 ) adalah  fungsi  random Gaussian dengan mean 0  dan  standar deviasi 1. Persamaan ini berlaku jika 𝑛𝑇 𝑠 = 𝜏 1 dan bernilai 0 pada kondisi lainnya.
Untuk menghitung channel gain (𝐻 𝑖,𝑘 ) pada masing-masing subcarrier tiap user digunakan persamaan:
𝐻 𝑖,𝑘 = |𝑉 𝑘 (𝑖)| 2 𝐿 𝑝 (𝑑) (6)
Dengan nilai 𝑉 𝑘 (𝑖) didapat dengan persamaan:
𝑉 𝑘 (𝑖) =   ∑ 𝑣(𝑟) = ∑ 𝐴√𝑃 𝑟𝑒𝑙 (𝜏 𝑟 )𝑤(𝜏 𝑟 ), 𝑖𝑓 𝑛𝑇 𝑠 =   𝜏 𝑟 𝑅 𝑟=0 𝑅 𝑟=0 (7)
Amalia Rizqi Utami et al., Analisis Performa Sistem High Altitude Platforms .. 37
R  adalah  banyaknya path, yang  pada  penelitian  kali  ini  menggunakan  R=6  dan untuk mendapatkan Channel Gain to Noise Ratio (CNR) masing-masing user tiap subcarrier digunakan persamaan:
𝐶𝑁𝑅 𝑖,𝑘 = 𝐻 𝑖,𝑘 𝜎 2 dengan 𝜎 2 = 𝑘𝑇𝐵
(8)
Tabel 2. Relative Power sebagai fungsi terhadap Path Delay [14] Path Delay ( µ𝒔) 0.0 0.2 0.6 1.6 2.4 5.0 Relative Power (dB) -3.0 0.0 -2.0 -6.0 -8.0 -10.0
Power noise ini digunakan untuk masing-masing subcarrier dan B adalah besarnya bandwidth tiap subcarrier.
Untuk  mencari  SNR  ( Signal  to  Noise  Ratio )  yang  digunakan  untuk pengalokasian sumber daya radio digunakan persamaan berikut:
𝛾 𝑖,𝑘 = (𝑃 𝑘 ) 𝑁 𝑥 𝐶𝑁𝑅 (9)
Dengan 𝑃 𝑘 adalah power transmit user dengan batasan daya 1 watt, sedangkan N adalah  banyaknya subcarrier yang  didapat user pada  saat  pengalokasian.  Pada penelitian [ 15 ] ditentukan batas nilai CNR adalah 9 dB.
Resource block adalah kumpulan subcarrier, maka untuk mendapatkan satu nilai SNR dari sebuah resource block perlu menggunakan metode yaitu Minumum Mean Square  Error (MMSE).  Pada  penelitian  kali  ini  digunakan  dua  skenario  dengan jumlah resource block yang berbeda, yaitu 15 dan 25.

## 2.2. HAPs
Sistem komunikasi HAPS [ 16 ] dapat menyediakan koneksi Internet dari pesawat tak  berawak  yang  terbang  di  ketinggian  sekitar  20  km  untuk  perangkat  seluler seperti  ponsel  dan  tablet.  Satu  HAPS  mampu  mencakup  area  yang  lebih  luas daripada  base  station  yang  digunakan  dalam  sistem  seluler  terestrial,  yang memungkinkan untuk menyediakan layanan komunikasi dengan biaya yang lebih rendah dengan jumlah HAPs yang terbatas.
Pada  penelitian  ini,  secara  umum  gambaran  sistem  terdiri  dari  komunikasi dengan jangkauan satu site, yang di dalamnya terdapat satu e-node B dan beberapa user K. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis strategi pengalokasian sumber  daya  radio  khususnya subcarrier kepada  masing-masing user dalam  sel tersebut pada sistem OFDMA seperti pada Gambar 1 . Pada sisi transmitter atau user yang bergerak mobile mengirimkan keadaannya setiap saat kepada Base Station (BS) per rentang TTI (Transmission Time Interval), sehingga bisa diketahui CSI dari masing-masing user . Dan selanjutnya CSI tersebut diolah  oleh  BS  untuk  penjadwalan  pada subcarrier dengan  Algoritma  Genetika.
Kemudian  setelah  dijadwalkan user menempati subcarrier masing-masing  yang telah ditentukan oleh BS. Dalam penelitian kali ini beberapa subcarrier disatukan untuk tujuan kompleksitas yang kecil, kumpulan subcarrier biasa disebut resource
block .  Setelah user menempati resource  block tertentu  baru  dapat  dihitung kapasitas rata-rata sistem.
Gambar 1. Model Perancangan Sistem

## 2.3. Kapasitas Kanal Tiap Resource Block
Kapasitas kanal dari suatu sistem dapat dihitung menggunakan formula Shannon [ 17 ]. Dari hasil pengalokasian beberapa resource block untuk user k maka dapat diturunkan rumus perhitungan kapasitas kanal dengan persamaan sebagai berikut :
𝐶 𝑘 (𝑃 𝑘 , 𝐼 𝑅𝐵,𝑘 ) = 𝐵 |𝐼 𝑅𝐵,𝑘 | 𝑁 log 2 (1 + 𝛾 𝑘 (𝑃 𝑘 , 𝐼 𝑅𝐵,𝑘 )) (10)
𝐼 𝑅𝐵,𝑘 adalah resource block yang dialokasikan untuk masing-masing user, satu user kemungkinan dapat menempati lebih dari satu resource block. Kapasitas kanal juga menjadi hasil dari penelitian sebelumnya [ 10 ] yang dapat mengukur kualitas sistem.

## 2.4. Proses Pengalokasian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  Matlab  dan  proses  pengalokasian menggunakan algoritma genetika dengan daya yang dibagi sama rata tiap resource block. Jumlah subcarrier tiap resource block adalah 12. Setiap user yang memiliki kondisi  SNR  terbaik  akan  mendapatkan  lebih  banyak resource  block sehingga kapasitasnya  juga  semakin  besar.  Pengalokasian  dengan  algoritma  genetika diharapkan mendapatkan kapasitas yang lebih tinggi dibandingkan tanpa algoritma genetika.  Proses  dalam  pengalokasian  dengan  menggunakan  algoritma  genetika dapat dilihat pada Gambar 2 , berikut tahap-tahapnya:
Amalia Rizqi Utami et al., Analisis Performa Sistem High Altitude Platforms .. 39
Gambar 2. Flowchart Algoritma Genetika
a. Inisialisasi kromosom
Pada proses pertama ini akan diinisialisasi terlebih dahulu jumlah resource block yang tersedia dan jumlah user yang tersedia sesuai Tabel 3 dan persamaan 11:
Tabel 3. I NISIALISASI K ROMOSOM
RB[1] RB[2] RB[3] ... RB[I] 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑢𝑠𝑒𝑟 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑢𝑠𝑒𝑟 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑢𝑠𝑒𝑟 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑢𝑠𝑒𝑟 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑢𝑠𝑒𝑟 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑢𝑠𝑒𝑟 = {1,2, . . , 𝐾} , 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑅𝐵 = {1,2, . . , 𝐼} (11)
Pada Tabel 3 dipilih I available_user dengan nilai random dari {1,2, . . , 𝐾} dimana 𝐾 adalah maksimum user untuk dialokasikan ke dalam resource block sebanyak 𝐼 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒_𝑅𝐵 .  Jadi  yang  dipilih  dalam  proses  pertama  ini  adalah  indeks user {1,2, . . , 𝐾} . Lakukan  langkah  di  atas  sebanyak  jumlah  kromosom  yang diinginkan, sehingga akan didapatkan kumpulan kromosom dengan indeks user di setiap resource block.

## b. Evaluasi kromosom
Tahap ini akan menghitung nilai fitness tiap kromosom dengan cara menghitung nilai objektif tiap gen.
c. Seleksi kromosom
Nilai fitness yang  didapatkan  sebelumnya  akan  digunakan  untuk  seleksi kromosom.  Seleksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode roulette  wheel, harus dicari terlebih dahulu nilai kumulatif probabilitas fitness:
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠_𝑖 = 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠_𝑖
∑ 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠_𝑖 𝐼 𝑖=1
(12)
𝐶[1] = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠_1 (13) 𝐶[𝐼] = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠_1 + ⋯ + 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠_𝐼 (14)
Dimana  untuk  proses  yang  dilakukan  adalah  pembangkitan  bilangan  acak  R dengan rentang 0-1. Jika 𝑅[𝑘] < 𝐶[1] maka untuk pemilihan induk  1 diambil dari kromosom 1 dan untuk  kromosom ke-k pemilihan induk dilakukan dengan syarat berikut:
𝐶[𝑘] = 𝐶[𝑘 − 1] < 𝑅 < 𝐶[𝑘] (15)
d. Crossover
Kedua  kromosom  akan  dipindahsilang  jika  probabilitas  random 𝑅[𝑘] < 𝑃 𝑐 . Nilai 𝑃 𝑐 yang akan digunakan adalah 0.65, 0.75 dan 0.85.
e. Mutasi
Mutasi gen yang akan terjadi sebanyak
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑢𝑡𝑎𝑠𝑖 ≈ 𝑃 𝑚𝑢 𝑥 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑛
(16)
Amalia Rizqi Utami et al., Analisis Performa Sistem High Altitude Platforms .. 41
Indeks  gen  yang  akan  dimutasi  dipilih  secara  acak  dan  akan  diganti  dengan indeks baru yang akan dipilih secara acak pula.
f. Evaluasi kromosom
Setelah dilakukan proses di atas maka akan dihitung ulang nilai fitness dan akan dilakukan terus proses di atas sehingga mendapatkan kromosom terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknik  pengalokasian  menggunakan  algoritma  genetika,  yang  bertujuan memaksimalkan kapasitas sistem dengan mengalokasikan resource block pada user dengan CNR yang dapat memaksimalkan kapasitas. Pada simulasi terdiri dari dua skenario sebagai berikut :

## 3.1. Jumlah resource block = 15
Setelah  CNR  pada  masing-masing user diketahui  maka  CNR  tersebut  akan menjadi input untuk  pengalokasian  berdasarkan  kondisi  kanal.  Dalam  penelitian kali  ini  digunakan  algoritma  genetika.  Dari  hasil  CNR  yang  telah  dialokasikan berdasarkan  jumlah user diperoleh rate untuk  masing-masing user. Setelah dilakukan  pengalokasian resource  block untuk  setiap user dengan  algoritma genetika,  didapatkan  nilai  SNR user pada  setiap  frekuensi  dan  waktu.  SNR  ini digunakan untuk mendapatkan nilai kapasitas setiap user. Nilai rata-rata kapasitas user dengan  teorema  Shannon,  didapat  dengan  menghitung  laju  bit  maksimum dengan  persamaan  Shannon. Pengalokasian resource  block terhadap user didapatkan  berdasarkan  kondisi  CSI  pada  tiap user. Rata-rata  kapasitas user merupakan  rata-rata  pencapaian  kapasitas  untuk  tiap user. Dalam  simulasi  yang telah  dilakukan  hasil  rata-rata  kapasitas user diperoleh  dengan  menggunakan jumlah user yang berbeda-beda dan dengan jumlah resource block yang berbeda pula.  Untuk  skenario  pertama  menggunakan  jumlah resource  block sebanyak  15 dengan bandwidth 3  MHz.  Diperoleh  hasilnya  pada Gambar  3 , Gambar  4 dan Gambar 5 berikut ini.
Gambar 3. Kapasitas untuk jumlah user berbeda dengan Pc=0.65, RB=15 rician
Gambar 4. Kapasitas untuk jumlah user berbeda dengan Pc=0.75, RB=15 rician
Gambar 5. Kapasitas untuk jumlah user berbeda dengan Pc=0.85, RB=15 rician
Berdasarkan Gambar 3 , Gambar 4 dan Gambar 5 di atas nilai rata-rata kapasitas user semakin  menurun  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah user, hal  ini disebabkan  oleh  semakin  sedikitnya resource yang  dapat  digunakan  oleh user tersebut. Resource yang  terbatas,  sedangkan  jumlah user semakin  meningkat mengakibatkan penurunan nilai rata-rata kapasitas per user nya. Pada skenario ini, perolehan  kapasitas  paling  tinggi  pada  saat  4 user. Hal  ini  dikarenakan resource digunakan  oleh user yang  lebih  sedikit  sehingga  1  user  bisa  mendapatkan pengalokasian lebih dari 1 resource . Untuk skenario ini, digunakan Pc=0.65,0.75
Amalia Rizqi Utami et al., Analisis Performa Sistem High Altitude Platforms .. 43
dan 0.85 dengan Pmu yang berbeda-beda= 0.01,0.001,0.003,0.005,0.007 dan 0.009. Dari  hasil  simulasi  di  atas  diperoleh  nilai  maksimum  pada  saat  Pmu=  0.01  dan Pc=0.75 mencapai nilai maksimum 4.942805 Mbps. Hal ini dikarenakan nilai Pc berpengaruh terhadap pengalokasian resource block , yaitu terjadinya pindah silang antar resource  block. Pmu  juga  mempengaruhi  berapa  kali  terjadi  mutasi  dalam proses pengalokasian resource block.

## 3.2. Jumlah resource block = 25
Untuk  skenario  kedua  menggunakan  jumlah resource  block sebanyak  25 dengan bandwidth 5  MHz.  Diperoleh  hasilnya  seperti Gambar  6 , Gambar  7 dan Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 6. Kapasitas untuk jumlah user berbeda dengan Pc=0.65, RB=25 rician
Gambar 7. Kapasitas untuk jumlah user berbeda dengan Pc=0.75, RB=25 rician
Gambar 8. Kapasitas untuk jumlah user berbeda dengan Pc=0.85, RB=25 rician
Berdasarkan Gambar  6 – Gambar  8 di  atas  telah  dilakukan  simulasi  dengan RB=25  dapat  dilihat  hasil  nilai  kapasitas  rata-rata  yang  didapatkan  lebih  besar dibandingkan dengan RB=15 karena semakin banyak jumlah resource block maka semakin banyak pula user mendapatkan pengalokasian subcarrier. Nilai rata-rata kapasitas  maksimum  mencapai  9.8049  Mbps  pada  saat  Pmu=  0.01  dan  Pc=0.75. Hal ini dikarenakan nilai Pc berpengaruh terhadap pengalokasian resource block , yaitu  terjadinya  pindah  silang  antar resource  block .  Pmu  juga  mempengaruhi berapa kali terjadi mutasi dalam proses pengalokasian resource block . Pada Tabel 4 .  ditampilkan  perbadingan  hasil  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya dimana  terdapat  kebaruan  dan  juga  peningkatan  nilai  kapasitas  dibandingkan dengan penelitian terdahulu.

## Tabel 4. P ERBANDINGAN P ENELITIAN S EBELUMNYA
No. Judul Penelitian Hasil 1 Adaptive Resource Allocation in MIMO - OFDMA based on Subcarrier Allocation (SA) and (GA) Pengalokasian resource dilakukan dengan Subcarrier Allocation (SA) and Genetic  Algorithm (GA) dihasilkan  nilai  kapasitas mencapai 11.1 bps. 2 Using  Lagrangian  Relaxation  for  Radio  Resource Allocation in High Altitude Platforms Resource dibagikan  secara merata terhadap user dengan Lagrangian Relaxation dan Greedy Algorithm pada HAPs, tetapi  belum  menghitung nilai kapasitas yang dihasilkan.
Amalia Rizqi Utami et al., Analisis Performa Sistem High Altitude Platforms .. 45

## 4. KESIMPULAN
Alokasi  menggunakan  Algoritma  Genetika  berhasil  mengalokasikan resource block pada masing-masing user dan mengasilkan nilai rata-rata kapasitas yang lebih baik  jika  dibandingkan  tanpa  Algoritma  Genetika.  Pengalokasian resource pada simulasi  terdapat  2  jumlah resource  block yang  berbeda  yaitu  15  dan  25.  Pada RB=15,  dengan  Algoritma  Genetika  memperoleh  nilai  rata-rata  kapasitas  sistem mencapai 4.9428 sedangkan jika tanpa Algoritma Genetika nilai rata-rata kapasitas sistem mencapai 4.0151. Untuk RB=15, dengan Algoritma Genetika memperoleh nilai  rata-rata  kapasitas  sistem  mencapai  9.8049  sedangkan  jika  tanpa  Algoritma Genetika  nilai  rata-rata  kapasitas  sistem  mencapai  7.8051.  Hal  ini  dikarenakan karena pada Algoritma Genetika memperhatikan constraint dan memastikan semua user mendapatkan alokasi resource .

## R EFERENSI
[1] H. Zarrinkoub, Understanding LTE with MATLAB. Somerset: Wiley, 2014.
[2] S. Karapantazis and F. Pavlidou, "Broadband communications via high-altitude platforms: A survey,"  in  IEEE  Communications  Surveys  & Tutorials,  vol.  7,  no. 1,  pp.  2-31,  First  Qtr. 2005, doi: 10.1109/COMST.2005.1423332.
[3] F. Hsieh, F. Jardel, E. Visotsky, F. Vook, A. Ghosh and B. Picha, "UAV-based Multi-cell HAPS Communication: System Design and Performance Evaluation," GLOBECOM 2020 -
2020 IEEE Global Communications Conference , 2020, pp. 1-6, doi:
10.1109/GLOBECOM42002.2020.9322476.
[4] A. Mohammed, A. Mehmood, F. Pavlidou and M. Mohorcic, "The Role of High-Altitude Platforms (HAPs) in the Global Wireless Connectivity," in Proceedings of the IEEE , vol. 99, no. 11, pp. 1939-1953, Nov. 2011, doi: 10.1109/JPROC.2011.2159690.
[5] F. Hsieh and M. Rybakowski, "Propagation Model for High Altitude Platform Systems Based on Ray Tracing Simulation," 2019 13th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP) , 2019, pp. 1-5.
[6] T.  S.  Rappaport  et  al.,  "Wireless  Communications  and  Applications  Above  100  GHz: Opportunities and Challenges for 6G and Beyond," in IEEE Access , vol. 7, pp. 78729-78757, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2921522.
[7] Y. Xing and T. S. Rappaport, “Spectrum Coexistence between Active and Passive Systems in Space and on the Ground at Frequencies above 100 GHz (Invited),” in submission to IEEE Communications Letters , pp.1–5, Feb. 2021.
[8] E.  Setiawan,  "The  Potential  Use  of  High  Altitude  Platform  Station  in  Rural Telecommunication  Infrastructure," 2018  International  Conference  on  ICT  for  Rural Development (IC-ICTRuDev) , 2018, pp. 35-37, doi: 10.1109/ICICTR.2018.8706563.
[9] S. Wang, Y. Li, Q. Wang, M. Su and W. Zhou, "Dynamic Downlink Resource Allocation Based  on  Imperfect  Estimation  in  LEO-HAP  Cognitive  System," 2019  11th  International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP), 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/WCSP.2019.8927942.
[10] K.  Sumanthi  and  M.L.  Valarmathi,  “Adaptive  Resource  Allocation  in  MIMO  -  OFDMA based  on  Subcarrier  Allocation  (SA)  and  (GA)”, International  Journal  of  Computer Applications , vol.49, no.19, July 2012.
[11] A. Ibrahim and A. S. Alfa, "Using Lagrangian Relaxation for Radio Resource Allocation in High Altitude Platforms," in IEEE Transactions on Wireless Communications , vol. 14, no. 10, pp. 5823-5835, Oct. 2015, doi: 10.1109/TWC.2015.2443095.
[12] H. Myung and D. Goodman, Single carrier FDMA . Chichester: Wiley, 2008.
[13] T. Rappaport, Wireless communications . Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 2002.
[14] J. Wang et al., "Wireless Channel Models for Maritime Communications," in IEEE Access , vol. 6, pp. 68070-68088, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2879902.
[15] K.  Popoola,  D.  Grace  and  T.  Clarke,  "Capacity  and  Coverage  Analysis  of  High  Altitude
Platform (HAP) Antenna Arrays for Rural Vehicular Broadband Services," 2020 IEEE 91st Vehicular Technology Conference (VTC2020-Spring) , 2020, pp. 1-5, doi:
10.1109/VTC2020-Spring48590.2020.9129557.
[16] K.  Tashiro,  K.  Hoshino  and  A.  Nagate,  "Cylindrical  Massive  MIMO  System  for  HAPS: Capacity  Enhancement  and  Coverage  Extension," 2021  IEEE  93rd  Vehicular  Technology Conference (VTC2021-Spring) , 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/VTC2021-
Spring51267.2021.9449056.
[17] T.  David  and  V.  Pramod., Fundamentals  of  Wireless  Communications. Cambridge University Press : UK, 2004.