## LTE LOAD BALANCING DENGAN SKENARIO GAME THEORY
Nila Putri Mardela, Devy Kuswidiastuti
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : devy@ee.its.ac.id
Abstrak - Adanya multi user yang meminta untuk dilayani dengan  baik  dalam  kondisi  apapun  terutama  dalam  kondisi cell yang congested tentunya  menjadi  hal  yang sangat  penting untuk  diperhatikan  dalam  sistem  komunikasi wireless termasuk  dalam  hal  ini  untuk  teknologi Long  Term  Evolution (LTE) sehingga diperlukan suatu proses  dalam jaringan yang dapat  menanggulangi  permintaan user ini.  Proses  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan load  balancing .  Untuk  memodelkan interaksi dari elemen jaringan  yang melakukan load balancing ,  maka  dibutuhkan  suatu  teknik  atau  skenario  sehingga dicapai  suatu  keputusan  yang  rasional  untuk  dilakukannya load balancing .  Teknik yang dapat digunakan adalah skenario game theory .
Dalam  tugas  akhir  yang  berjudul  LTE Load  Balancing dengan  Skenario Game  Theory ini  diusulkan    metode Load Balancing Cooperative Game pada LTE dimana setiap tindakan yang  dilakukan  dalam  rangka load  balancing didasarkan terhadap  nilai  utilitas  yang  akan  didapatkan,  dan  setiap  eNB berhak  memilih  tindakan  yang  memiliki  nilai  utilitas maksimum.   Efek  dari load balancing yang diinginkan adalah penurunan  jumlah drop  call sebagai  indikasi  peningkatan layanan  dan  peningkatan  utilitas  eNB  sebagai  indikasi pengoptimalan utilitas bandwidth yang tidak terpakai. Dengan menerapkan LTE Load Balancing dengan Skenario Game  Theory ini  maka  dapat  dicapai  penurunan  jumlah drop call sebesar 92,33%, peningkatan utilitas eNB penolong sebesar 41,24%, dan 0,249% untuk peningkatan utilitas eNB congested yang  meminta  bantuan.  Apabila  dalam  skema handover  user dari  eNB cell sumber  yang congested ke  eNB cell tetangga yang  tidak congested ditambahkan  syarat  bahwa  RSRP user dari  eNB cell tetangga lebih besar dari  pada eNB cell sumber maka  penurunan drop  call yang  dicapai  adalah  sebesar 37,12%,  peningkatan  utilitas  eNB  penolong  adalah  sebesar 9,375%, dan peningkatan utilitas eNB congested yang meminta bantuan adalah sebesar 0,249%.
Kata Kunci : LTE, Load Balancing , Skenario Game Theory .
I. PENDAHULUAN eknologi  komunikasi wireless  network berkembang sangat  pesat,  dimulai  dari  generasi  pertama  (1G) yang  menggunakan  teknologi  analog  dan  sekarang ini  sudah   mencapai  generasi ke  empat     yaitu Long Term Evolution (LTE)[1].
Salah  satu  hal  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan dalam  sistem  LTE  adalah  penggunaan bandwidth secara optimal. Load  balancing pada  hakikatnya  adalah memanfaatkan bandwidth yang  tidak  terpakai  di cell lain. Dengan  adanya  metode  ini  maka  diharapkan  terjadinya
pengurangan  jumlah drop  call dan  pengoptimalan bandwidth berupa peningkatan utilitas eNB dapat tercapai. Permasalahan    yang    dibahas  dalam  tugas  akhir  ini adalah  bagaimana  mengoptimalkan  utilitas  eNB  pada jaringan  LTE  dan  mencapai  penurunan  jumlah drop  call . Dalam  tugas  akhir  ini  disimulasikan  jaringan  LTE  dengan skenario Load Balancing Cooperative Game.
II. LONG TERM EVOLUTION (LTE)
Long Term Evolution (LTE) disebut sebagai generasi ke- 4  (4G)  yang    memiliki  keunggulan  kecepatan  data  yang dapat mencapai 100 Mbps pada sisi downlink dan 50 Mbps pada sisi uplink . Arsitekur jaringan LTE  sendiri terdiri atas Evolved  Universal  Terrestrial  Radio  Access  Network (E- UTRAN), Evolved  Packet  Core  Network (EPC).  Arsitektur jaringan  LTE  dapat  ditunjukkan  melalui  Gambar  1  berikut ini
Gambar. 1. Arsitektur Jaringan LTE[1]
III .LOAD BALANCING
Load  balancing didefenisikan  sebagai  suatu  mekanisme yang  digunakan  pada  jaringan  untuk  meng handover user dari cell yang  memiliki  beban  padat  atau  besar  ke cell tetangga  yang  berbeban  kecil,  hal  ini  dilakukan  dalam rangka  meningkatkan kapasitas pemakaian cell dan Quality of  Service (QoS)[2].  Pengimplementasian load  balancing pada  LTE  dilakukan  dengan  adanya load  balancing controller [4].Load  balancing  tidak  terlepas  dari  proses handover . Handover akan terjadi jika RSRP T > RSRP S +HOM dan HO Trigger ≥ TTT terpenuhi [3]. RSRP T merupakan RSRP dari cell target  (dBm),  RSRP S merupakan  RSRP dari cell sumber  (dBm),  HOM  merupakan  handover  margin  (dB),
T
dan  HO Trigger merupakan handover trigger  timer yang mulai  dihitung  ketika  kondisi  RSRP T >  RSRP S +HOM terpenuhi. RSRP merupakan kuat sinyal terima pada sistem LTE
RSRP  dihitung  dari  nilai  daya  transmit cell (Pt),  nilai path  loss (Lp),  dan shadowing dengan  log-normal  dan standar deviasi, dengan rumus sebagai berikut [4].
(1)
dimana : RSRP n,ue = RSRP tiap cell n dan user (dBm)
P t = Daya transmisi eNB (dBm) Lp = Path Loss (dB) Lfad = Shadowing dengan  log-normal  dan  standar deviasi (dB)
Adapun  nilai  pelaporan  RSRP  berdasarkan  3GPP didefenisikan memiliki nilai minimum -140 dBm[5].

## IV. GAME THEORY
Game  theory adalah mathematical  tool yang  digunakan untuk  memahami  dan  memodelkan  situasi  kompetitif  yang mencantumkan  interaksi  dari  pembuat  keputusan  yang rasional.  Komponen  utama  dalam  sebuah game adalah pemain,  aksi  dan payoff .  Setiap  pemain  berusaha  untuk memaksimalkan payoff dengan  memilih  strategi  yang tergantung  pada  informasi  yang  tersedia  pada  saat  itu. Payoff dari setiap pemain adalah utilitas aktual atau utilitas yang  diharapkan  dalam  permainan  dengan  strategi  yang digunakan.  Pendekatan game  theory dapat  berupa non- cooperative dan coperative .[6]

## V.SKENARIO LOAD BALANCING COOPERATIVE GAME

## A. Parameter Simulasi
1. Menggunakan 19 cell dengan layout hexagonal
2. Radius (R) cell adalah 5 km.
3. Jarak antar cell (r) adalah R  3 4. Kapasitas  maksimum user aktif pada  satu cell (  ) diasumsikan 300 user [1]
5. Threshold RSRP adalah -140 dBm.
6. Frekuensi kerja LTE 2000 MHz .
7. Menggunakan Daya Transmisi 46 dBm[3]
8. Menggunakan Handover  Margin 2dB [3]
Tabel 1. Parameter model propagasi Hata-Cost 231[1] Parameter Urban h B 30 (m) h M 1.5(m) Mobile antena gain 0 (dBi) Slow fading std deviation 8 (dB)
Layout struktur cell ditunjukkan oleh gambar berikut ini
Gambar. 2. Struktur cell
B. Skenario Simulasi Sebuah  pengambilan  keputusan  untuk load  balancing didasarkan  pada game  theory dengan  pendekatan cooperative dimana  pemain    yang  berinteraksi  akan  sama- sama mendapatkan keuntungan.
Pemain  dalam Load  Balancing  Cooperative  Game ini terdiri atas dua grup pemain  yang  heterogen yaitu grup UE dan  grup  eNB.  Grup  UE  akan  bertindak non-cooperative untuk mendapatkan layanan dalam jaringan,  sementara grup eNB  akan  bertindak cooperative dalam  melayani  sejumlah banyak  UE.  Keputusan load  balancing diambil  oleh  grup eNB yang bertindak cooperative dengan eNB yang lainnya. Dalam cooperative  game yang  melakukan  interaksi untuk load balancing adalah eNB congested dan eNB tidak congested .  eNB  ini  dapat  memilih  empat  tindakan  yang disediakan dalam metode ini yaitu
1. Do  Nothing (DN),  eNB  tidak  melakukan  tindakan apapun.
2. Ask for help (AH), dilakukan jika cell dalam kondisi congested atau overloaded, dimana cell ini meminta bantuan ke cell yang tidak congested .
3. Provide Help (PH) dilakukan jika cell dalam kondisi tidak padat user .
4. Deny  Help (DH),  dilakukan  jika cell dalam  kondisi padat user ,  atau  pun  bisa  menolak  walaupun sebenarnya memiliki kemampuan untuk membantu.
Setiap tindakan yang diambil akan memiliki nilai utilitas yang dapat dihitung melalui persamaan
(2)
Dimana: a i = tindakan yang dipilih pemain u i
= utilitas pemain R Lbi = load balancing request , +1 untuk cell  congested , selain itu 0.
A i = jumlah user aktif pada cell i, nilai maksimum sama dengan threshold congested I i =jumlah user tidak aktif pada cell i, nilai maksimum sama dengan threshold congested D u =  permintaan  layanan    yang  ditolak.  -1  jika  Ai  < kapasitas maksimum cell , selain itu 0 D Lbi =permintaan load  balancing dari cell tetangga congested yang  di  tolak.  -1  jika    Ai  < threshold congested , selain itu 0. T LB = Load Balancing Transfer .
Nilai T LB untuk eNB adalah sebanyak +n user yang berhasil ditransfer.
m,n = konstanta = ½
Setiap  pemain  berhak  untuk  memilih  strategi  dan memaksimalkan nilai utilitas atau payoff nya.
Dalam  proses load  balancing maka  akan  terbentuk koalisi  antara cell  congested dengan cell yang  tidak congested . Probabilitas koalisi sebuah cell congested dengan cell tetangganya adalah (3) Sehingga nilai koalisi adalah
(4)
Dimana :
= nilai koalisi (satuan dalam user ) = jumlah user aktif
v i = jumlah user yang ditransfer tiap cell . P E(i,j) =  probabilitas  UE  yang  berada  di border antara dua cell i dan j  yang saling bertetangga.
P S(i,j) =  probabilitas border UE  untuk  mendapatkan sinyal  terima  dari cell yang  berdekatan.  Pada simulasi ini diasumsikan sebesar 0.9 [1].
P H(j) = probabilitas cell tetangga yang mampu menolong dalam load balancing . Ditentukan dari database lokal eNB tetangga. P H(j)  [0,1].
Dari probabilitas koalisi dan nilai koalisi ini maka dapat dicari  jumlah user yang  akan  di handover ke cell tetangga yang  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  pendekatan credit gain
(5)
Jumlah total credit gain di jaringan dapat dihitung dengan menggunakan pendekatan berikut ini
(6)
Dimana:
∏ = total credit gain .
User yang dibangkitkan dalam  satu cell adalah sebanyak 600 user .    Pembangkitan user dalam  hal  ini  adalah pembangkitan posisi user yang tersebar secara uniform di ke 19 cell  hexagonal dengan  ukuran cell yang  sama. Setelah posisi user dibangkitkan,  maka  hal  selanjutnya  yang dilakukan  adalah  menentukan    posisi user yang  aktif  dan tidak aktif (tidak terkoneksi).
Dengan  memperhatikan  syarat  terjadinya  koalisi    maka dalam  tugas  akhir  ini  diasumsikan  terdapat  dua cell yang memiliki  jumlah user aktif    lebih  sedikit  dibanding  17 cell lainnya, agar dua cell tersebut dapat dijadikan sebagai  eNB penolong oleh cell tetangganya. eNB tersebut adalah eNB 9 dan  eNB  11.Hal  yang  juga  harus  dilakukan  adalah membangkitkan  nilai shadowing pada  setiap user di  semua cell.
Setelah  posisi user aktif  dan  tidak  aktif  diketahui  maka pada  program  simulasi  ini  setiap user aktif    melakukan penghitungan nilai RSRP di cell sumber atau cell nya sendiri dan  di cell tetangga.  RSRP  merupakan  kuat  sinyal  terima pada  sistem  LTE[8].  Nilai  RSRP  yang  diperhitungkan adalah  nilai    RSRP  yang  lebih  dari  -140  dBm. User akan mengirimkan  laporan  nilai  RSRP  ke  eNB  sumber.  Selain menerima laporan dari UE, eNB sumber pun akan meminta laporan  kepada  eNB  tetangga  tentang  informasi  jumlah beban cell mereka.
Dalam memilih tindakan yang harus diambil maka eNB mempertimbangkan besar  nilai  utilitas  yang diperoleh.  Jika utilitas maksimum yang didapatkan oleh eNB sumber adalah Do  Nothing (DN)  maka  eNB  akan  kembali  untuk  mencek laporan  dari  UE  dan  eNB  tetangga.  Namun  jika  utilitas maksimum  dicapai  ketika Asking  Help (AH)  maka  eNB sumber akan memilih user yang akan di handover yaitu user yang  memiliki  RSRP  terkecil  di cell  sumber sebanyak selisih jumlah user aktif dikurangi dengan threshold kondisi congested (90% dari kapasitas maksimum cell) . Berdasarkan  hasil  pelaporan  jumlah  beban cell yang diminta  oleh  eNB  sumber  ke  eNB  tetangga.  eNB  sumber dapat memprediksi cell yang akan menjadi pasangan koalisi sebelum  permintaan  koalisi  dikirimkan.  Seperti  dijelaskan sebelumnya  bahwa  syarat  untuk  dapat  dilakukannya handover adalah  jika  nilai  RSRP  antara  UE  dan  eNB tetangga lebih besar dari pada nilai RSRP UE dengan eNB nya sendiri ditambah dengan handover margin . Dalam tugas akhir  ini  diasumsikan  bahwa  syarat  kedua  untuk  terjadinya handover yaitu  HO Trigger ≥  TTT  selalu  terpenuhi  jika syarat pertama yaitu RSRP T > RSRP S +HOM terpenuhi. Setelah  semua  syarat handover terpenuhi  maka  akan didapatkan cell tetangga yang berpotensi untuk berkoalisi . Jika  terdapat  beberapa  eNB  tetangga  yang  memenuhi persyaratan.  Kemudian eNB congested akan memilih eNB tetangga  yang  memiliki  nilai  RSRP  terbesar  untuk dikirimkan permintaan load balancing handover . Setelah eNB tetangga menerima permintaan bantuan dari cell yang congested maka  eNB  tetangga  akan  menandai eNB congested tersebut  sebagai  eNB  yang  tidak  akan dipertimbangkan  sebagai  eNB  yang  akan  dimintai  bantuan untuk  waktu  selanjutnya.  Hal  ini  bermanfaat  untuk mengurangi terjadinya signalling yang tidak bermanfaat. Ketika permintaan Asking Help sampai di eNB tetangga (target).  eNB  target  melakukan  estimasi  utilitas  untuk melakukan  tindakan  .  eNB  ini  pun  berhak    untuk meningkatkan  utilitasnya.  Jika  utilitas  maksimum  dicapai ketika Deny Help , maka eNB ini tidak akan menolong eNB lain.    Namun  jika  utilitas  maksimum  akan  dicapai  ketika Provide  Help maka  permintaan  dari  eNB  sumber  akan direspon  oleh  eNB  target.  Pembentukan  koalisi  akan dilakukan  dan    dilanjutkan  dengan handover  command dimana  UE  yang  telah  dipilih  akan  di handover ke  eNB tersebut  sampai  beban cell tetangga  (target)  mencapai congested dan  tidak  memiliki  ekstra bandwidth untuk menolong.

## VI.HASIL SIMULASI DAN ANALISIS
Dengan  menerapkan  LTE Load  Balancing dengan Skenario Game  Theory maka  dapat  dicapai  penurunan jumlah drop  call dan  peningkatan  utilitas  pada  eNB  yang berkoalisi.  Berikut ini adalah hasil  simulasi load balancing pada  LTE  dengan  dan  tanpa  memperhatikan  syarat  RSRP user dari eNB cell tetangga  lebih besar dari pada  eNB cell sumber.
A. Penurunan jumlah drop call Penurunan  jumlah drop  call rata-rata  dengan mengabaikan syarat RSRP user dari eNB cell tetangga lebih besar  dari  pada  eNB cell sumber      adalah    mencapai 92,33%.  Hal  ini  dapat  diperhatikan  melalui  Gambar  3  dan Tabel 2.
Gambar. 3. Grafik  efek load  balancing terhadap jumlah drop call dengan mengabaikan syarat RSRP user dari eNB cell tetangga le bih besar dari pada eNB cell sumber
Penurunan  jumlah drop  call dipengaruhi  oleh  sejumlah user yang  dapat  di handover .  Jika  simulasi  menggunakan syarat  RSRP user dari  eNB cell tetangga  lebih  besar  dari pada  eNB cell sumber,  maka  jumlah user yang  dapat  di handover adalah sebanyak user yang memenuhi persyaratan ini,  dan  nilai  RSRP  yang  dipertimbangkan  hanya  RSRP user yang  lebih  dan  sama  dari  -140  dBm.  Selain  itu  juga dibatasi  oleh  kondisi cell penolong,  dimana  ketika  jumlah user mencapai 270 user , maka eNB penolong tersebut sudah tidak dapat menerima user lain dari eNB yang congested .
Tabel 2.
Efek load balancing terhadap jumlah drop call dengan mengabaikan syarat RSRP user dari eNB cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber
Cell / enB Rata- rata jumlah user aktif Rata- rata jumlah drop call sebelu m LB Rata- rata jumla h drop call setela h LB Rata-rata persentas e tingkat drop call sebelum LB(%) Rata-rata persentas e tingkat drop call setelah LB(%) Rata-Rata persentas e penuruna n drop call (%) 1 298,4 3,8 0,03 1,27 0,01 99,21
2 299,13 3,97 0,23 1,33 0,08 94,21 3 299,77 4,57 1,4 1,52 0,47 69,37 4 301,4 4,67 0 1,55 0,00 100,00 5 302,83 5,7 0 1,88 0,00 100,00 6 298,37 3,93 0,27 1,32 0,09 93,13 7 298,03 3,07 0,1 1,03 0,03 96,74 8 306,2 8,8 0,2 2,87 0,07 97,73 9 151,9 - - - - - 10 299,83 5,4 0,03 1,80 0,01 99,44 11 148,97 - - - - - 12 298,17 4,2 1,47 1,41 0,49 65,00 13 300,37 5,5 0 1,83 0,00 100,00 14 302,27 5,23 0 1,73 0,00 100,00 15 303 5,93 0,33 1,96 0,11 94,44 16 305,13 6,93 1,87 2,27 0,61 73,02 17 303 6,5 0,07 2,15 0,02 98,92 18 299,27 3,5 0,1 1,17 0,03 97,14 19 297,87 3,07 0,27 1,03 0,09 91,21 Rata-rata persentase penurunan drop call 17 cell congested 92,33 %
Penurunan  jumlah drop  call rata-rata  dengan memperhatikan  syarat  bahwa  RSRP user dari  eNB cell tetangga lebih besar dibandingkan eNB cell sumber rata-rata adalah  dapat  mencapai  37,12  %  seperti  ditunjukkan  pada grafik berikut ini.
Gambar.  4.  Grafik  efek  load  balancing  terhadap  jumlah drop  call dengan memperhatikan  syarat  RSRP user dari  eNB cell tetangga  lebih  besar  dari pada eNB cell sumber Jika  simulasi  mengabaikan  syarat  bahwa  RSRP user dari  eNB cell tetangga  lebih  besar  dari  pada  eNB cell sumber    maka  jumlah user yang  dapat  di handover adalah sebanyak user yang memiliki nilai RSRP sebesar lebih dan sama  dari  -140  dBm.  Selain  itu  juga,  jumlah user yang berhasil  di handover dibatasi  oleh  daya  tampung  eNB penolong,  dimana  eNB  penolong  akan  berhenti  menolong eNB lain ketika eNB tersebut sudah melayani  sebanyak 270 user .
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 NOMOR CELL JU M L A H D R O P C A L L EFEK LOAD BALANCING TERHADAP JUMLAH DROP CALL DENGAN MENGABAIKAN SYARAT RSRP USER DARI ENB CELL TETANGGA LEBIH BESAR DARI PADA ENB CELL SUMBER TANPA LOAD BALANCING DENGAN LOAD BALANCING
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 NOMOR CELL JU M L A H D R O P C A L L EFEK LOAD BALANCING TERHADAP JUMLAH DROP CALL DENGAN MEMPERHATIKAN SYARAT RSRP USER DARI ENB CELL TETANGGA LEBIH BESAR DARI PADA ENB CELL SUMBER TANPA LOAD BALANCING
DENGAN LOAD BALANCING

## B. Peningkatan utilitas eNB
Peningkatan  utilitas  eNB  dengan  mengabaikan  syarat RSRP user dari  eNB cell tetangga  lebih  besar  dari  pada eNB cell sumber dapat dilihat melalui Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Utilitas tindakan eNB dengan mengabaikan syarat RSRP user dari eNB cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber eNB/ Cell Rata- rata jumlah user aktif Rata- rata utilitas initial state Rata-rata utilitas jika Do Nothing (DN) Rata- rata utilitas jika Deny Help (DH) Rata- rata utilitas jika AH-PH Tindakan yang diambil 1 298,4 404,95 403,95 404,95 405,95 AH 2 299,13 405 404 405 406 AH 3 299,77 405 404 405 406 AH 4 301,4 405 404 405 406 AH 5 302,83 405 404 405 406 AH 6 298,37 405 404 405 406
AH 7 298,03 404,97 404 404,9 405,97 AH 8 306,2 404,88 403,88 404,88 405,88 AH 9 151,9 286,9 286,9 169,4 403,4 PH 10 299,83 405 404 405 406
AH 11 148,97 283,97 283,97 163,63 403,3 PH 12 298,17 405 404 405 406
AH 13 300,37 404,97 404 404,9 405,97 AH 14 302,27 405 404 405 406
AH 15 303 404,8 403,83 404,57 405,97 AH 16 305,13 405 404 405 406
AH 17 303 405 404 405 406
AH 18 299,27 405 404 405 406 AH 19 297,87 405 404 405 406
AH
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  peningkatan utilitas  eNB  tidak congested dapat  dicapai  ketika  eNB memilih  tindakan Provide  Help (PH),  dan  eNB congested memilih  tindakan Asking  Help (AH).  Persentase peningkatan setiap eNB adalah
Persentase  peningkatan  utilitas  rata-rata  kedua  eNB Provide  Help (PH)  adalah  sebesar    41,24%,  sedangkan persentase  peningkatan  utilitas  rata-rata  dari  17  eNB congested yang  memilih Asking  Help (AH)  adalah  sebesar 0,249%.
Nilai  utilitas  tindakan  eNB  dengan  syarat  RSRP user dari  eNB cell tetangga  lebih  besar  dari  pada  eNB cell sumber dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.
Utilitas tindakan eNB dengan memperhatikan syarat RSRP user dari eNB cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber eNB/ cell Rata- rata Jumlah user aktif Rata- rata utilitas awal ( initial state) Rata-rata utilitas DN Rata- rata utilitas DH Rata- rata utilitas AH- PH Tindakan yang diambil 1 298,53 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 2 301,03 404,87 403,87 404,87 405,87 AH 3 299,37 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 4 299,47 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 5 303,33 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 6 299,03 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 7 297,60 404,97 404,00 404,90 405,97 AH 8 302,43 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 9 148,00 283,00 283,00 239,87 325,13 PH 10 301,87 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 11 147,23 282,23 282,23 268,27 295,20 PH 12 298,23 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 13 298,70 404,85 403,88 404,78 405,85 AH 14 301,23 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 15 303,07 404,80 403,83 404,57 405,97 AH 16 302,73 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 17 303,47 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 18 299,60 405,00 404,00 405,00 406,00 AH 19 298,60 405,00 404,00 405,00 406,00 AH
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  peningkatan utilitas  eNB  tidak congested dicapai  ketika  eNB  tersebut memilih  untuk Provide  Help (PH),  dan  eNB congested memilih untuk Asking Help (AH). Sehingga dapat diperoleh bahwa peningkatan utilitas rata-rata kedua eNB provide help adalah sebesar 9,375%, sedangkan peningkatan utilitas rata- rata  eNB congested yang  memilih Asking  Help adalah sebesar  0,249%.  Peningkatan  utilitas  dipengaruhi  oleh tindakan  yang  diambil  oleh  eNB  dan  nilai  utilitas dipengaruhi  oleh  jumlah user aktif  dan  tidak  terkoneksi yang  terdapat  pada cell tersebut,  ada  tidaknya  permintaan load balancing , jumlah user yang berhasil ditransfer ke cell tersebut,  dan  diterima  ataupun ditolaknya  suatu permintaan load balancing .
C. Hasil perhitungan credit gain Credit gain adalah suatu pendekatan  untuk  mengetahui jumlah user yang akan ditransfer dari setiap cell congested berdasarkan  probabilitas  koalisi cell tersebut    yaitu mempertimbangkan probabilitas user yang berada di border cell dan  probabilitas border  user yang  dapat  menerima sinyal  dari cell tetangganya.  Tabel  5  menunjukkan  nilai credit  gain dan  nilai  jumlah user yang  berhasil  ditransfer berdasarkan  hasil  simulasi  dengan  dan  tanpa  syarat  RSRP user dari eNB cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber.
Tabel 5.
Nilai credit gain dan jumlah user yang berhasil ditransfer berdasarkan hasil simulasi
eNB/Cell Dengan  mengabaikan  syarat RSRP  user  dari  eNB  cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber Dengan memperhatikan syarat RSRP  user  dari  eNB  cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber Rata-rata credit gain Rata-rata jumlah user yang  berhasil di handover hasil simulasi Rata- rata credit gain Rata-rata  jumlah user yang berhasil di handover hasil simulasi 1 36,33 13,53 26,10 5,43 2 40,2 10,13 37,81 3,73 3 30,2 7,53 15,13 1,37 4 29,9 19,27 24,89 8,30 5 42,77 21 35,02 8,83 6 37,8 13,7 25,67 3,87 7 22,7 10,07 12,66 0,93 8 28 17,9 24,23 3,93 9 - - - - 10 43,6 16,17 38,50 4,23 11 - - 0,00 0,00 12 23,7 6,6 6,82 0,40 13 27,13 20,43 23,86 6,13 14 43,5 19,77 36,19 7,77 15 38,73 15,07 23,71 2,80 16 26,03 12,6 11,30 0,77 17 34,6 16,13 20,51 3,47 18 44,5 10,13 24,52 1,43 19 26,53 6,07 10,71 0,67
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  jumlah user yang  berhasil  di handover dari  setiap cell yang congested tidak  pernah  melebihi  nilai  perhitungan credit  gain . Demikian pula halnya jika dilihat dari sisi perhitungan gain total,  dimana  jumlah  total user yang  berhasil  di handover dari semua cell congested dalam suatu jaringan tidak pernah melebihi  perhitungan  gain  totalnya.  Gain  total  merupakan sebuah  nilai  yang  diperoleh  dari  persamaan  (6)  untuk mengetahui  jumlah user yang  akan  ditransfer  dari  semua cell congested dalam suatu jaringan.

## VII.KESIMPULAN
Berdasarkan  data  hasil  dan  analisa  pengujian  program simulasi  LTE Load  Balancing dengan  Skenario Game Theory maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:
1. LTE Load  Balancing dengan  Skenario Game  Theory terbukti  dapat  menurunkan  jumlah drop  call dan meningkatkan utilitas eNB
2. Persentase  penurunan drop  call rata-rata  yang  bisa dicapai  dengan  menerapkan  LTE Load  Balancing dengan Skenario Game Theory adalah sebesar 92,33%. Apabila  dalam  skema handover  user dari  eNB cell sumber  yang congested ke  eNB cell tetangga  yang tidak congested ditambahkan syarat bahwa RSRP user
dari eNB cell tetangga  lebih  besar dari pada  eNB cell sumber  maka  penurunan drop  call yang  bisa  dicapai adalah sebesar 37,12%.
3. Persentase  peningkatan  utilitas    rata-rata  yang  bisa dicapai  oleh  eNB cell tetangga  yang  tidak congested yang  menolong  eNB cell sumber  yang congested dengan  menerapkan  LTE Load  Balancing dengan Skenario Game  Theory adalah  sebesar  41,24%. Apabila  dalam  skema handover  user dari  eNB cell sumber  yang congested ke  eNB cell tetangga  yang tidak congested ditambahkan syarat bahwa RSRP user dari eNB cell tetangga  lebih  besar dari pada  eNB cell sumber  maka  peningkatan  utilitas  eNB cell tetangga yang bisa dicapai adalah sebesar 9,735%.
4. Persentase  peningkatan  utilitas  rata-rata  yang  bisa dicapai  oleh  eNB cell sumber  yang congested yang meminta bantuan kepada eNB cell tetangga yang tidak congested dengan  menerapkan  LTE Load  Balancing dengan Skenario Game Theory adalah sebesar 0,249%. Demikian  pula  jika  dalam  skema handover  user dari eNB cell sumber yang congested ke  eNB cell tetangga yang tidak congested ditambahkan syarat bahwa RSRP user dari eNB cell tetangga lebih besar dari pada eNB cell sumber maka peningkatan utilitas eNB cell sumber yang bisa dicapai juga sebesar 0,249%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  El-Halaby,  Abdallah,  “A  Game  Theoretic  Scenario  for  LTE  Load Balancing”,  IEEE  Africon  2011-  The  Falls  Resrt  and  Conference Centre, Livingstone, Zambia, 13-15 September 2011.
[2]  A.Wadd, B. Wegman,  I. Viering, “A. Game  – Theoretic Approach to Load  Balancing  in  Cellular  Radio  Network.”  2010  IEEE  21st International  Symposium  on  Personal  Indoor  and  Mobile  Radio Communication
[3] C.Chunglin,K.Sandrasegaran,H.Adibah,”Optimized Performance Evaluation of LTE Hard Handover Algorithm with Average RSRP Constraint”. International Journal of wireless & Mobile Network (IJWAN) Vol.3. No 2, April 2011.
[4]  T. Jansen, V.Balan, J.Turk,”Handover Parameter Optimization in LTE Self-Organizing Network”.
[5]  W.Lv,W.Li,H.Zheng,Y.lia,”Distributed Mobility  Load  Balancing  With RRM LTE”. Proceeding of IC-BN MT 2012.
[6]  R.Trestian,O.Ormond,  G.Miro,  “  Game  Theory-Based  Network Selection: Solutions and Challenges”,IEEE Communication Surveys & Tutorials, Vol 14