InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.2, Agustus 2022, 95-108 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G
Dipengaruhi Human Blockage pada Frekuensi

## 2,3 GHz
Arvy Alif Pramudyo Rachman * , Reni Dyah Wahyuningrum, Solichah Larasati
Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. DI Panjaitan No.128, Purwokerto, Jawa Tengah 53147, Indonesia *Email Penulis Koresponden: 17101130@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak: Teknologi  komunikasi  seluler  generasi  ke-lima  (5G) New Radio (NR) menggunakan frekuensi yang tinggi dari 1 – 28 GHz  yang  mengakibatkan  teknologi  sensitif  terhadap redaman seperti human blockage . Penelitian ini menganalisis channel coding polar codes dengan kanal 5G yang dipengaruhi  oleh human  blockage pada  frekuensi  2,3 GHz, bandwidth 99  MHz, Fast  Fourier  Transform (FFT) sebesar  128  dengan Cyclic  Prefix-  Orthogonal  Frequency Division  Multiplexing (CP-OFDM),  dan  modulasi Binary Phase  Shift  Keying (BPSK).  Penelitian  kanal  5G  yang dipresentasikan dalam Representative Power Delay  Profile (PDP)  dengan  pengaruh human  blockage yang  didapatkan sebanyak  41 path yang  memiliki delay berkelipatan  10  ns pada  setiap path .  Penelitian  ini  menggunakan  metode scalling pada representative PDP  karena  penggunaan  FTT sebesar  128,  hasil scalling menunjukan  bahwa  terdapat  9 path dengan delay berkelipatan 50 ns. Hasil dari penelitian ini  dievaluasi  pada average  Bit  Error  Rate (BER)  10 -4 . Kinerja  BER uncoded dipengaruhi  oleh human  blockage membutuhkan Signal to Noise Ratio (SNR) sebesar 30 dB, teori BER BPSK membutuhkan SNR sebesar 34,5 dB. dan kinerja BER polar codes membutuhkan SNR sebesar 23 dB. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa channel  coding  polar  codes pada  frekuensi  2,3  GHz  mampu  memperkecil  pemakaian daya  atau  nilai  SNR  dengan  gap  SNR  sebesar  7  dB. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  reeferensi  dalam perkembangan teknologi 5G di Indonesia.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: 5G; Power Delay   Profile; Polar codes; Binary Phase Shift Keying; Bit Error Rate; Signal to-Noise Ratio;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 31 Agustus 2021 Direvisi 11 Februari 2022 Diterima 24 Mei 2022 Dipublikasi 18 Agustus 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i2.13225

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  5G  dirancang  untuk  mendukung  berbagai  persyaratan  yang  terkait dengan  penggunaan  beberapa  skenario  yang  diwakilkan  pada  segitiga usage
scenario  International  Telecommunication  Union (ITU)  yang  terdiri  dari enchanced  mobile  broadband (eMBB), ultra-reliable  and  low  latency communications (URLLC),  dan massive  machine  type  communications (mMTC) [ 1 ]. Teknologi 5G menggunakan frekuensi tinggi diantaranya 500 MHz – 100 GHz [ 2 ]. Namun keterbatasan pita spektrum yang tersedia saat ini untuk teknologi (2G, 3G, dan 4G) menjadi salah satu faktor pendorong dalam penentuan dan peningkatan pita  frekuensi  yang  baru  untuk  sistem  komunikasi  nirkabel  5G  [ 3 ].    Frekuensi operasi 5G berada pada rentang 1 – 100 GHz yang merupakan frekuensi tinggi yang sensitif  terhadap  pengaruh  alam  dan  sekitarnya.  Faktor  yang  mempengaruhi redaman pada frekuensi tinggi antara lain suhu[ 4 ], kelembapan[ 5 ], tekanan udara, curah hujan dan ketebalan vegatasi [ 6 ]. Selain perbedaan dari kondisi alam, salah satu  faktor yang harus diperhatikan juga yaitu human blockage yang disebabkan adanya  hambatan  contohnya  manusia  yang  berada  di  dekat  telepon  seluler  yang menyebabkan terjadinya shadowing loss dalam beberapa millisecond [ 7 ] . Dalam penelitian ini menggunakan kandidat frekuensi terkuat di Indonesia, yaitu frekuensi  2,3  GHz  [ 8 ]. Bandwitdth yang  digunakan  sebesar 99  Mhz  yang merupakan bandwidth maksimal dari OFDM numerology 1. Penggunaan kanal 5G yang dipengaruhi oleh human blockage didapatkan melalui simulator software New York  University  Simulator (NYUSIM).  Kemudian,  mengevaluasi  nilai Bit  Error Rate (BER),  pengujian  BER  dilakukan  dengan  konsep  pengkodean  kanal polar codes. Pengkodean  sangat  diperlukan  dalam  sistem  komunikasi wireless, karena data  sangat  rentan  mengalami error selama  propagasi.  Dalam  teknologi  5G, pengkodeaan  kanal  yang  mencapai Shannon  limit adalah polar  codes [ 9 ] .  Polar codes merupakan salah satu jenis channel coding yang berfungsi untuk mengoreksi kesalahan pada pengiriman data [ 10 ].
Penelitian dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja BER pada sistem CP- OFDM  ( uncoded ) dan  BER polar  codes pada  kanal  5G  yang  dipengaruhi  oleh human blockage. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil kinerja BER uncoded dan BER polar codes pada kanal 5G yang dipengaruhi oleh human blockage, serta menganalisis perbandingan kinerja BER antara uncoded dan polar codes. Penelitian ini  diharapkan dapat  memberikan gambaran unjuk  kerja sistem komunikasi 5G dibawah pengaruh human blockage dengan channel coding polar codes dan  beberapa  parameter  yang  digunakan,  sehingga  harapannya  dapat dijadikan referensi dalam pengembangan teknologi 5G di Indonesia.

## 2. METODE
Penelitian  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  yaitu  tahap  perancangan  sistem, tahap simulasi, tahap pengujian simulasi, dan yang terakhir adalah tahap analisis dari hasil pengujian simulasi. Gambar 1 menunjukan flowchart dari penelitian ini yang dilakukan.
Arvy Alif Pramudyo Rachman et al., Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G …… 97
Gambar 1 Flowchart Penelitian
Langkah pertama melakukan studi literatur yang berguna untuk pengembangan teori  pada  penelitian  ini.  Langkah  kedua  adalah  pengambilan  data  lingkungan (suhu,  kelembapan,  curah  hujan,  dan  tekanan  udara)  di  lingkungan  Yogyakarta. Selanjutnya,  melakukan  simulasi  menggunakan  simulator  NYUSIM  untuk mendapatkan instantaneous PDP. Instantaneous PDP akan dihitung menggunakan simulasi  agar  mendapatkan representative PDP.  Langkah  kelima,  dilakukan perhitungan BER pada sistem CP-OFDM ( uncoded ) dan BER dengan polar codes. Hasil  BER  akan  dievaluasi,  jika  hasil  BER uncoded dan polar  codes memiliki gradient yang sama dengan teori BPSK, maka penelitian selesai.

## 2.1. Parameter Enviroment
Pada penelitian ini menggunakan frekuensi 2,3 GHz dengan bandwith sebesar 99  MHz  dengan  jarak  antara  pemancar  dan  penerima  100  meter  dan  kanal  yang dipengaruhi  oleh human  blockage untuk  komunikasi  seluler  5G  di  daerah Yogyakarta . Pada Tabel  1 menunjukan  parameter  data  yang  diperlukan,  karena pada frekuensi bergantung dengan kondisi alam seperti suhu, kelembapan, tekanan udara,  dan  curah  hujan.  Data  lingkungan  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  dan  data  yang  diambil  yaitu  data  bulan Januari-Mei.  Data  yang  sudah  diperoleh  dari  BMKG  akan  menjadi  inputan  pada simulator dengan mengambil nilai rata-rata setiap parameter lingkungan.
Tabel 1 Parameter Masukan Simulator No Channel Parameter Nilai 1. Frequency (GHz) 2,3 GHz 2. Radio Frequency (RF) Bandwitdth 99 MHz 3. Scenario Urban Microcell (UMi) 4. Environment Non Line of Sight (NLOS) 5. Tx Power 30 dBm 6. Tx-Rx Separation Distance Lower Bound 100 Meter 7. Tx-Rx Separation Distance Upper Bound 100 Meter 8. Tekanan Udara ( Air pressure ) 990,1 mbar 9. Kelembaban ( Humidity ) 82,5 % 10. Suhu Udara ( Temperature ) 26,5 ºC 11. Curah Hujan ( Rain Rate ) 10,08 mm/hr 12. Polarization Co-Pol ( Co-Polarization ) 13. Foliage Loss - 14. Distance Within Foliage 0 m 15. Foliage Attenuation 0,4 dB/m 16. Number of Rx Location 1000

## 2.2. Instantaneous PDP
Instantaneous PDP  merupakan  PDP  sesaat  yang  bervariasi  terhadap delay tertentu dari model kanal dengan skenario human blockage dengan masing-masing percobaan 1000 Rx sehingga diperoleh 1000 Instantaneos PDP yang bertujuan pada akurasi representative PDP dikarenakan nilai channel akan berubah-ubah terhadap waktu  untuk  perhiungan  kapasitas  dan channel. Berdasarkan  simulasi menggunakan  simulator  dapat  dihasilkan instantaneous PDP  pada  sumbu  x menunjukkan delay (ns) pada tiap path dan sumbuh y menunjukkan daya (dBm).
Arvy Alif Pramudyo Rachman et al., Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G …… 99

## 2.3. Representative PDP
Representative PDP adalah intensitas berasal dari sinyal yang diterima receiver melalui multipath  channel dengan  waktu delay.  Representative PDP  pada peneilitian  ini  adalah  hasil-hasil  dari  perhitungan  setelah  mendapatkan instantaneous PDP. Berikut langkah-langkah yang dilakukan dalam mempresentasikan PDP yang sudah dilakukan pada penelitian[ 11 ]:
1. Pembulatan  untuk  setiap  PDPi  dengan  rentang  pembulatan  adalah  ∆T≤1/B penelitian menggunakan bandwidth (B) sebesar 99 MHz, oleh karena itu ∆T ≈ 10 ns.
2. Tambahkan semua jalur τ tunda waktu yang sama untuk semua PDPi.
3. Menggunakan persentil Cumulative Distribution Function (CDF) sebesar 90 dari power semua yang sesuai PDP.
4. Menggunakan threshold -140  dB  dari representative PDP. Threshold diasumsikan sebagai perangkat sensifitas 5G NR masa depan di Indonesia.
5. Menggunakan Scaling  method untuk  mendapatkan  ukuran  FFT size yang dibutuhkan  (FFT ori )  agar  semua path yang  diperoleh  dapat  memenuhi persyaratan panjang CP harus lebih besar atau sama dengan total path asli (Q ≥  Σ Path_ori ).  Pada  penelitian  ini  menggunaka  FFT size sebesar  128  maka, scalling  method dapat dihitung dengan persamaan 1.
∑ 𝑃𝑎𝑡ℎ 𝑚𝑜𝑑𝑖𝑓 = 𝐹𝐹𝑇 𝑚𝑜𝑑𝑖𝑓 𝐹𝐹𝑇 𝑟𝑒𝑎𝑙 . 𝑃𝐷𝑃 𝑟𝑒𝑎𝑙 = 128 570 . 41 = 9.20  ≈ 9 𝑝𝑎𝑡ℎ (1) 6. Normalisasi path untuk mendapatkan PDP akhir atau representative PDP.

## 2.4. Validasi Bit Error Rate (BER)
Dalam  transmisi  digital,  rasio error adalah  rasio  jumlah bit ,  elemen,  karakter ataupun  blok  yang  dikirim  sepanjang  interval  waktu  tertentu.  Rasio  yang  sering ditemui adalah BER. Jumlah bit error ( ∑ 𝐵𝑖𝑡 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ) adalah jumlah bit yang diterima yang  telah  berubah  pada  saluran  komunikasi  karena noise,  distorsi,  fading, interferensi atau bit  synchronization  redundancy. Dengan  kata  lain  BER didefinisikan  sebagai  rasio  dari bit  error yang  diterima  dengan bit yang ditransmisikan (∑ 𝐵𝑖𝑡 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑚𝑖𝑡𝑡𝑒𝑑 ) dalam  sistem  transmisi  dalam  interval  waktu. BER dapat dirumuskan dalam persamaan 2 [ 12 ].
𝐵𝐸𝑅 = ∑ 𝐵𝑖𝑡 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∑ 𝐵𝑖𝑡 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑚𝑖𝑡𝑡𝑒𝑑 (2)
2.5. Polar Codes
Polar  codes merupakan  salah satu  jenis channel  coding yang berfungsi untuk mengoreksi  kesalahan  pada  pengiriman  data.  Konstruksi  kode  berdasarkan  pada beberapa  pengulangan  dari  rangkaian  kode  kernel  yang  mengubah  kanal  fisik menjadi  kanal  virtual.  Ketika  jumlah  rekursif  banyak,  kanal  virtual  cenderung memiliki reliabilitas tinggi atau rendah disebut dengan polarisasi. Oleh karena itu, teknik  pengkodean  kanal  ini  disebut  dengan polar  codes.  Polar  codes diklarifikasikan dalam linear  block  codes berdasarkan  fenomena  yang  dikenal sebagai  polarisasi  kanal. Polar  codes pertama  kali  diketahui  mampu  mencapai kapasitas Shannon untuk input  Binary  Discreate  Memoryless  Channel (BDMC)[ 13 ]. Gambar 2 menunjukan struktur polar  codes jika memiliki panjang block sebanyak 2 bit. U 0 , U 1 , merupakan bit yang dikirim yang akan dioperasikan dengan X ⨁ R dan menghasilkan output bit X 0 , X 1 .
Gambar 2. Struktur Polar Code dengan Panjang Blok 2 Bit

## 2.6. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)
OFDM merupakan suatu skema multiplexing yang bagus sebagai transmisi data yang berkecepatan tinggi dan kuat untuk melewati kanal multipath fading. OFDM mempunyai kolerasi antar sub channel yang satu dengan yang lainnya tidak saling mengganggu.  Setiap  data  dikirim  dengan  CP  untuk  menghindari inter-symbol interferance (ISI) dan inter-channel interferance (ICI) [ 14 ].

## 2.6.1 Numerology OFDM
Penerapan teknologi radio akses 5G NR mempunyai opsi kategori frekuensi di bawah  6  GHz  maka  dibutuhkan support layanan  yang  beda.  OFDM  tidak  dapat memenuhi  kebutuhan  dari  performansi  semua  rentang  frekuensi  yang diimplementasikan  sehingga  diperlukannya numerology OFDM  untuk  5G radio access  technology (RAT)  yang  dikeluarkan  oleh  3Gpp  yang  diperlihatkan  pada
Tabel 2 [ 15 ]. Pada penelitian ini menggunakan OFDM numerology 1 [ 16 ]:
Tabel 2 Nurmerology OFDM pada 5G Parameter/Nurmerology (𝝁) 0 1 2 3 4 Subcarrier Spacing (KHz) 15 30 60 120 240 OFDM Symbol Duration (𝜇𝑠) 66.67 33.33 16.67 8.33 4.17 Cylic Prefix Duration (𝜇𝑠) 4.69 2.34 1.17 0.57 0.29 OFDM Symbol incl. CP (𝜇𝑠) 71.35 35.68 17.84 8.92 4.46 Bandwidth minimum (MHz) 4.32 8.64 17.28 34.56 69.12 Bandwidth maximum (MHz) 49.5 99 198 396 397.44
Arvy Alif Pramudyo Rachman et al., Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G ……

## 2.6.2 Cyclic Prefix
Cyclic  prefix yang  berfungsi  sebagi guard  interval yang  memastikan  semua simbol  OFDM  terkirim  secara  lengkap  dalam  interval Fast  Fourier  Transform (FFT) dengan waktu tunda yang sama. Hal ini dapat menjaga orthogonalitas dari sinyal  OFDM. Cyclic  prefix juga  dapat  melakukan  penggandaan  sebagai  simbol prefix pada bagian akhir simbol OFDM yang ditunjukan pada Gambar 3 . Dengan adanya cyclic prefix dapat menghilangkan inter symbol interference (ISI) dengan syarat durasi CP lebih besar dari delay   spread atau dengan kata lain panjang CP diusahakan lebih besar atau sama dengan jumlah path dalam power delay   profile (PDP) agar sistem terbebas dari ISI [ 17 ].
Gambar 3. Ilustrasi Cyclic Prefix

## 2.7. Modulasi Binary Phase Shift Keying (BPSK)
Modulasi  adalah  proses  perubahan  suatu  gelombang  periodik  sehingga menjadikan  suatu  sinyal  mampu  membawa  suatu  informasi.  Modulasi  BPSK merubah bit yang ditransmisikan menjadi bentuk simbol – simbol yang dinyatakan oleh:
𝑆(𝑡) = 𝑚(𝑡)𝑐(𝑡) (3)
𝑆 𝑖 (𝑡) = { 𝑆 1 (𝑡) = −𝐴 cos(2𝜋𝑓 𝑐 𝑡) , 𝑡 =  0 𝑆 2 (𝑡) = +𝐴 cos(2𝜋𝑓 𝑐 𝑡), 𝑡 = 1 (4)
Dengan m(t) adalah  sinyal  modulasi, c(t) adalah  sinyal  pembawa.  Secara praktikal modulasi BPSK tersebut dapat dinyatakan dengan S( i ) = 1 – 2*t( i ) atau sama dengan bit 0 menjadi sinyal digital +1, dan bit 1 berubah menjadi sinyal digital -1[9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kanal 5G
Kanal 5G multipath fading disimulasikan menggunakan frekuensi kerja sebesar 2.3  GHz  dan bandwidth sebesar  99  MHz.  Kanal  direpresentasikan  dengan  PDP dimana  menggunakan  skenario  yang  dipengaruhi  oleh human  blockage dan  data environment parameter yang digunakan, diperoleh dari BMKG  Kota Yogyakarta dari rentang waktu Bulan Januari – Mei 2021. Environment parameter data yang digunakan dalam pemelitian ini sudah dijelaskan pada Tabel 1 . Setelah  memperoleh  data instantaneous PDP  yang  bervariasi  dari  simulator, kemudian data – data tersebut diolah menjadi usulan representative PDP yang bisa mewakilkan  kanal  5G  dengan  menggunakan  skenario  dipengaruhi  oleh human
blockage. Pengolahan  data instantaneous PDP  menjadi  data representative PDP terdapat pada Sub Bab 2.3. Hasil data yang diperoleh dari simulasi dengan 1000 receiver pada  aplikasi  NYUSIM  didapatkan instantaneous PDP1  sampai  dengan PDP1000 dengan skenario dipengaruhi oleh human blockage.
Selanjutnya,  data instantaneous PDP1  sampai  PDP1000  dihitung  untuk mendapatkan nilai timeslot  delay (𝜏) per path dari PDP  agar dikelompokan ke dalam grouping indeks (𝛼) untuk mengelompokkan tiap interval 10 ns (1-10 ns, 11-20 ns, 21-30 ns, dst) pada 𝜏 . Setiap timeslot 1 yang berisi rata-rata path daya pada  seluruh  PDP  kemudian  menghitung  CDF  dengan  persentil  90.  Selanjutnya dilakukan thresholding sebesar -140 dB yang diasumsi sebagai sensitivitas device 5G di Indonesia.
Setelah  melakukan  proses thresholding mendapatkan representative PDP sebesar  41 path pada  skenario human  blockage .  Pada  setiap path  representative PDP  memiliki delay berkelipatan  sebesar  10  ns.  Pada Gambar  4 menunjukkan representative PDP kanal 5G yang dipengaruhi oleh human blockage.
Gambar 4. Representative PDP kanal 5G dipengaruhi Human Blockage
Pada  penelitian  ini  menggunakan  FFT size sebesar  128,  sehingga  diperlukan metode scalling pada representative PDP. Metode scalling dapat dihitung dengan persamaan 1. Gambar 5 menunjukkan PDP modifikasi kanal 5G yang dipengaruhi oleh human  blockage dimana  jumlah path menjadi  9 path dengan delay berkelipatan  50  ns setelah  dilakukan  modifikasi.  Untuk  informasi  daya  PDP modifikasi ditunjukan pada Tabel 3 . PDP modifikasi menjadi inputan pada sistem karena sudah sesuai dengan FFT size sebesar 128. Hasil nilai representative PDP modifikasi yang dihasilkan dikonversikan dari bentuk dB ke dalam bentuk numerik untuk mempermudah melakukan simulasi pada sistem.
Arvy Alif Pramudyo Rachman et al., Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G ……
Gambar 5. PDP Modifikasi kanal 5G dipengaruhi Human Blockage Tabel 3. Daya dan Delay PDP Modifikasi Konversi dB ke Numerik Path Delay   (ns) Power (dB) Power (numerik) 1 0 0 1 2 50 -14.64191273 0.034340667 3 100 -26.35423747 0.002315135 4 150 -32.7515747 0.000530692 5 200 -40.63742648 8.6349 x 10 -5 6 250 -43.89324626 4.08014 x 10 -5 7 300 -52.53551028 5.57762 x 10 -6 8 350 -60.34015907 9.24664 x 10 -7 9 400 -62.88476574 5.14664 x 10 -7

## 3.2 Kinerja Bit Error Rate (BER) Uncoded
Pada  penelitian  ini  mengevaluasi  dan  menampilkan  kinerja  BER  dengan menggunakan  CP-OFDM  ( uncoded ) dari  kanal  5G  di  bawah  pengaruh human blockage menggunakan coding  rate R=1  dengan  FFT size 128,  penelitian  ini membandingkan hasil kinerja BER uncoded dengan teori BER BPSK dalam Signal to-Noise Ratio (SNR).
Gambar 6 dan Tabel 4 menunjukkan hasil kinerja BER uncoded pada kanal 5G menggunakan  skenario  dibawah  pengaruh human  blockage. Untuk  mencapai average BER sebesar 10 -4 , hasil dari kinerja teori BER BPSK membutuhkan SNR sebesar 34,5 dB. Sedangkan BER uncoded membutuhkan SNR sebesar 30 dB pada saat average BER sebesar 10 -4 . Jadi gap antara kurva kinerja BER uncoded dengan kurva  teori  BER  BPSK  memiliki  rentang  SNR  sebesar  4,5  dB.  Kondisi  ini menunjukkan bahwa kinerja BER uncoded pada skenario dibawah pengaruh human blockage mempunyai  hasil  kinerja  yang  lebih  bagus  dibandingkan  hasil  kinerja teori BER BPSK. Karena semakin kecil nilai average SNR yang digunakan maka menunjukkan semakin bagus hasil kinerjannya sistem CP-OFDM.
Gambar 6. Perbandingan Kinerja BER Uncoded dengan Teori BPSK
Tabel 4. Perbandingan Hasil Kinerja BER Uncoded pada R=1, Average BER 10 -4 antara Teori
BER BPSK Average BER Average SNR (dB) BER Uncoded Teori BER BPSK 10 −4 30 dB 34,5 dB

## 4.3 Kinerja Bit Error Rate (BER) Polar Codes
Penelitian ini mengevaluasi dan menampilkan hasil dari channel coding kinerja BER polar  codes dari  kanal  5G  di  bawah  pengaruhi human  blockage. Dalam simulasi ini menggunakan coding rate R=1/2, modulasi BPSK, FFT size 128 dengan percobaan sebanyak  500.000  iterasi,  dan  mengunakan  CP-OFDM numerology 1
Arvy Alif Pramudyo Rachman et al., Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G ……
dengan panjang CP sebesar 9. Penelitian ini membandingkan antara hasil kinerja BER polar codes dengan teori BER fading BPSK dalam average Signal to Noise Ratio (SNR).  Kurva  kinerja  BER polar  codes yang  dihasilkan ditunjukkan  pada Gambar 7 dengan sumbu x adalah average SNR dan sumbu y adalah average BER. Polar codes pada kanal 5G diwakilkan dengan garis biru utuh dengan marker kotak, sedangkan teori BER BPSK diwakilkan dengan garis merah utuh marker ‘*’.
Tabel  5 menunjukkan  hasil  kinerja  BER polar  codes pada  kanal  5G skenario human blockage. Saat mencapai average BER 10 -4 , hasil kinerja BER polar codes menunjukkan nilai SNR  sebesar 23 dB. Sedangkan untuk teori BER BPSK pada saat average BER 10 -4 nilai SNR sebesar 34,5 dB. Hasil ini menunjukkan bahwa gap antara kurva BER polar codes dengan kurva teori BER BPSK memiliki rentang SNR sebesar 11,5 dB, jika dilihat dari penggunaan average BER yang dibutuhkan pada  titik  10 -4 .  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja  BER polar  codes pada skenario human blockage mempunyai hasil kinerja yang lebih bagus dibandinkan hasil  kinerja  teori  BER  BPSK.  Karena  semakin  kecil  nilai average SNR  yang digunakan maka semakin bagus hasil kinerja dari sistem CP-OFDM dengan polar codes .
Gambar 7. Perbandingan Kinerja BER Polar codes dengan Teori BPSK
Tabel 5. Perbandingan Hasil Kinerja BER polar codes pada R=1/2, Average BER 10-4 antara
Teori BER BPSK Average BER Average SNR (dB) BER Polar Codes Teori BER BPSK 10 −4 23 dB 34,5 dB

## 3.4 Perbandingan BER Uncoded dan BER Polar Codes
Penelitian  ini  mengevaluasi  dan  menampilkan  kinerja  BER  dari  kanal  5G dengan  skenario  di  bawah  pengaruh human  blockage. Penelitian  ini membandingkan antara hasil kinerja BER uncoded dengan hasil kinerja BER yang sudah  ditambahkan channel  coding yaitu polar  codes. Pada Gambar  8 menunjukkan hasil kurva kinerja BER uncoded, BER polar codes dan teori BER BPSK. Sumbu x mewakilkan average SNR dari 0 – 50 dB dan sumbu y mewakilkan average BER dari 10 0 – 10 -5 . Dalam kurva tersebut dimana masing-masing memiliki nilai average Signal to Noise Ratio (SNR) yang berbeda. Garis merah utuh dengan marker ‘*’  mewakili  teori  BER  BPSK,  garis  hijau  utuh  dengan marker bulat mewakili grafik BER uncoded , dan garis biru utuh dengan marker kotak mewakili grafik BER polar codes .
Pada Tabel  6 ditunjukkan  hasil  perbandingan  kinerja  BER uncoded dan  BER polar codes pada skenario dipengaruhi oleh human blockage. Pada saat mencapai titik average BER 10 -4 , hasil kinerja BER uncoded menunjukkan nilai average SNR sebesar 30 dB. Sedangkan untuk hasil kinerja BER polar codes pada saat mencapai titik average BER 10 -4 , menunjukkan nilai average SNR sebesar 23 dB.
Gambar 8. Perbandingan Kinerja BER Uncoded dengan BER Polar Codes
Tabel 6. Perbandingan Hasil Kinerja BER Uncoded pada R=1, Average BER 10-4 antara BER Polar Codes pada R=1/2 Average BER Average SNR (dB) BER Uncoded BER Polar Codes Teori BER BPSK 10 −4 30 dB 23 dB 34,5 dB
Arvy Alif Pramudyo Rachman et al., Channel Coding Polar Codes pada Kanal 5G ……
Hasil  kinerja  menunjukkan  bahwa gap antara  kurva  BER uncoded dan  BER polar codes pada titik BER 10 -4 memiliki rentang SNR sebesar 7 dB. Kondisi ini menunjukkan bahwa hasil kinerja BER polar codes lebih bagus dibandingkan hasil kinerja  BER uncoded. Sebab  kinerja  BER polar  codes sudah  ada  penambahan channel  coding yaitu polar  codes yang  berguna  untuk  memperkecil  nilai  SNR dibandingkan hasil nilai SNR kinerja BER uncoded dan teori BER BPSK . Polar codes merupakan strong  coding yang  dapat  menghemat  SNR,  maka  diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi untuk perkembangan 5G di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  mengenai channel  coding  polar  codes dengan  skenario dipengaruhi  oleh human  blockage. Penelitian  ini  diperoleh beberapa kesimpulan yaitu:
1. Pada average BER 10 -4 , hasil kinerja BER uncoded pada kanal 5G dipengaruhi oleh human blockage membutuhkan nilai SNR sebesar 30 dB. Sedangkan hasil dari  kinerja  teori  BER  memiliki gap antara  kurva  kinerja  BER uncoded dipengaruhi  oleh human  blockage dengan  kurva  kinerja  teori  BER  BPSK memiliki rentang SNR sebesar 3,5 dB.
2. Gap antara  kurva  kinerja  BER polar  codes yang  dipengaruhi  oleh human blockage dengan kurva kinerja teori BER BPSK memiliki rentang SNR sebesar 11,5 dB.
3. Hasil  kinerja  BER uncoded membutuhkan  nilai  SNR  sebesar  30  dB. Sedangkan  untuk  hasil  kinerja  BER polar  codes membutuhkan  nilai  SNR sebesar 23 dB. Hasil kinerja pada BER teori BPSK sebesar 34,5 dB. Hasil ini menunjukkan bahwa gap antara kurva kinerja BER uncoded dan BER polar codes memiliki rentang SNR sebesar 7 dB. Kondisi ini menunjukkan bahwa hasil  kinerja  BER polar  codes lebih  bagus  dibandingkan  hasil  kinerja  BER uncoded. Hal ini dikarenakan kinerja BER polar codes sudah ada penambahan channel coding yaitu polar codes yang berguna untuk memperkecil nilai SNR dibandingkan hasil nilai SNR kinerja BER uncoded dan teori BER BPSK.

## R EFERENSI
[1] ITU-R, “IMT Vision – Framework and overall objectives of the future development of IMT for  2020  and  beyond,” Itu-R  M.2083-0 ,  vol.  0,  p.  https://www.itu.int/dms_pubrec/itu- r/rec/m/R-REC-M, 2015.
[2] K.  Haneda et  al. ,  “5G  3GPP-like  channel  models  for  outdoor  urban  microcellular  and macrocellular environments,” IEEE  Veh.  Technol.  Conf. ,  vol.  2016-July,  no.  May,  2016, doi: 10.1109/VTCSpring.2016.7503971.
[3] T. A. Nugraha and A. Hikmaturokhman, “Simulasi Penggunaan Frekuensi Milimeter Wave Untuk Akses Komunikasi Jaringan 5G Indoor,” J. Infotel , vol. 9, no. 1, pp. 24–30, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i1.144.
[4] M.  N.  Rahman,  K.  Anwar,  and  L.  O.  Nur,  “Indonesia  5G  Channel  Model  Considering Temperature Effects at 28 GHz,” 3rd  Symp.  Futur.  Telecommun.  Technol.  SOFTT  2019 , vol. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/SOFTT48120.2019.9068606.
[5] W. Reni Dyah, K. Anwar, and L. O. Nur, “Humidity Effect to the Indonesia 5G Channel Model at 3.3 GHz,” 3rd Symp. Futur. Telecommun. Technol. SOFTT 2019 , pp. 3–7, 2019, doi: 10.1109/SOFTT48120.2019.9068649.
[6] E. M. Alfaroby, N. M. Adriansyah, and K. Anwar, “Study on channel model for Indonesia 5G networks,” 2018 Int. Conf. Signals Syst. ICSigSys 2018 - Proc. , pp. 125–130, 2018, doi:
10.1109/ICSIGSYS.2018.8372650.
[7] S.  Ju,  O.  Kanhere,  Y.  Xing, and  T.  S.  Rappaport,  “A  millimeter-wave  channel  simulator NYUSIM with spatial consistency and human blockage,” 2019 IEEE Glob. Commun. Conf.
GLOBECOM 2019 - Proc. , pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/GLOBECOM38437.2019.9013273.
[8] F.  Setu,  “Kominfo  Refarming  pita  frekuensi  2,3  GHz  di  9  klaster.,” kominfo ,  2021.
https://www.kominfo.go.id/conten/detail/35730/siaran-pers-n0-242hmkominfo072021- tentang-tingkatan-kualitas-konektivitas-digital-menteri-johnny-konminfo-mulai- refarming-di-9-klaster/0/siaran_pers.
[9] O. R. L.  Handoko, “Studi Parameter Bhattacharyya  untuk Polar Codes Blok Pendek  dan Menengah Di Kanal Awgn Dan Rayleigh Fading,” Institut Teknologi Telkom Purwokerto, 2021.
[10] N. I. Pratiwi, A. A. Muayyadi, and U. K. Usman, “Perbandingan Performansi Polar Code dan  Repetition  Code  Terhadap  Kanal  Multipath  pada  Sistem  Komunikasi  5G,” Theta Omega  J. Electr. Eng. Comput. Inf. Technol. , no. 34, 2020.
[11] E.  Christy,  R.  P.  Astuti,  and  K.  Anwar,  “Telkom  University  5G  Channel  Models  under Foliage Effect and Their Performance Evaluations,” Proceeding - 2018 Int. Conf. ICT Rural Dev. Rural Dev. through ICT Concept, Des. Implic. IC-ICTRuDEv 2018 , no. 1, pp. 29–34, 2018, doi: 10.1109/ICICTR.2018.8706848.
[12] R.  D.  Wahyuningrum,  “Telkom  University  5G  Channel  Model  Considering  Humidity Effects a Master ’ S Thesis Approval Page a Master ’ S Thesis,” 2020.
[13] A. Sharma, “Polar Code : The Channel Code Contender for 5G Scenarios,” pp. 676–682, 2017.
[14] K. Anwar, E. Christy, and R. P. Astuti, “Indonesia 5G Channel Model Under Foliage Effect [Model Kanal 5G Indonesia dengan Pengaruh Dedaunan],” Bul. Pos dan Telekomun. , vol. 17, no. 2, p. 75, 2019, doi: 10.17933/bpostel.2019.170201.
[15] Technical  Specification,  “TS  138  211  -  V16.3.0  -  5G;  NR;  Physical  channels  and modulation (3GPP TS 38.211 version 16.3.0 Release 16),” vol. 0, 2020, [Online]. Available: https://portal.etsi.org/TB/ETSIDeliverableStatus.aspx.
[16] P. Guan et al. , “5G field trials: OFDM-based waveforms and mixed numerologies,” IEEE J. Sel. Areas Commun. , vol. 35, no. 6, pp. 1234–1243, 2017, doi:
10.1109/JSAC.2017.2687718.
[17] J. Yli-Kaakinen et al. , “Frequency-Domain Signal Processing for Spectrally-Enhanced CP- OFDM Waveforms in 5G New Radio,” IEEE Trans. Wirel. Commun. , pp. 1–17, 2021, doi: 10.1109/TWC.2021.3077762.