## Analisis Tekno Ekonomi Perancangan Migrasi 2G/3G ke 4G (LTE)

## Studi Kasus di Wilayah Bekasi

## Harry Chrismanaria dan Kus Prayoga Kurniawan
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta Harry.chrismanaria@mercubuana.ac.id , kusprayoga@gmail.com

## Abstrak
Kebutuhan  masyarakat  akan  informasi  dan  komunikasi  terus berkembang  pesat  dari  waktu  ke  waktu.  Menyebabkan  pihak  penyedia jasa  layanan  telekomunikasi  seluler  dituntut  untuk  berkembang  guna memenuhi  keragaman  kebutuhan  konsumennya  Area  Kota  Bekasi merupakan  area  dengan  prospek  akan  penggunaan  layanan  data  yang tinggi  karena  merupakan  pusat  bisnis,  perkantoran,  perumahan  dan perbelanjaan,  sehingga  pada  area  tersebut  sangat  cocok  untuk  dibuat analisis  perencanaan  jaringan  migrasi  2G/3G  ke  4G  LTE.  Upaya peningkatan  layanan  yaitu  dengan  mengimplementasikan  teknologi yang  lebih  handal  dari  segi  kecepatan  akses  maupun  kapasitas  serta ekspansi  jangkauan.  Teknologi  Long  Term  Evolution(LTE)  dapat menjadi  jawaban  atas  kebutuhan  tersebut.  Di  penelitian  ini  dianalisa secara teknologi dan ekonomi terhadap implementasi LTE pada jaringan operator XYZ. Model analisa yang digunakan berdasarkan prinsip tekno ekonomi  dengan  menggunakan  metoda  capacity  and  coverage estimation  untuk  menentukan  perancangan  teknologi  LTE  dan  metoda DCF untuk menganalisa secara ekonomi dan mengukur kelayakan biaya yang  dikeluarkan  untuk  implementasi  LTE  tersebut.  Ada  3  Skenario untuk  simulasi  teknoeknomi  yaitu  Pesimis,  Moderat  dan  Optimis.  Dari simulasi  skenario  yang  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  yaitu  NPV terbesar  diperoleh  berdasarkan  skenario  pertama  dengan  revenue optimis  dengan  pencapaian  NPV  sebesar  Rp.  235.743.544.721,24,  IRR sebesar  6%  ,  dan  waktu  balik  modal  pada  tahun  ke  4  dan  bulan  ke  6. Untuk  skenario  kedua  dengan  pencapaian  NPV  sebesar  Rp. 65.217.367.323,14,  IRR  sebesar  10%  ,  dan  waktu  balik  modal  pada tahun ke 3 dan bulan ke 6.  , diperoleh bahwa kemungkinan nilai NPV akan  tetap  positif,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi LTE di wilayah Bekasi adalah layak untuk diimplementasikan.
Kata Kunci : IRR, LTE, NVP, Tekno Ekonomi

## Abstract
The community's need for information and communication continues to grow  rapidly  over  time.  Causing  the  providers  of  cellular telecommunication  services  are  required  to  grow  in  order  to  meet  the diversity  of  consumer  needs  Area  Bekasi  City  is  an  area  with  the prospect of high data service usage because it is the center of business, office,  housing  and  shopping,  so  that  area  is  very  suitable  for  made network  planning  analysis  2G  /  3G  migration  to  4G  LTE.  Efforts  to
improve  services  by  implementing  technology  that  is  more  reliable  in terms  of  access  speed  and  capacity  and  expansion  range.  Long  Term Evolution  (LTE)  technology  can  be  the  answer  to  that  need.  In  this study analyzed technologically and economically to the implementation of LTE on XYZ operator network. The analysis model used is based on economic  techno  principle  by  using  the  capacity  and  coverage estimation method to determine the design of LTE technology and DCF method  to  analyze  economically  and  to  measure  the  feasibility  of expense  for  the  implementation  of  LTE.  There  are  3  scenarios  for technoeconomic  simulation  namely  Pessimistic,  Moderate  and Optimistic.  From  the  simulation  scenarios  performed,  obtained  the conclusion  that  the  largest  NPV  obtained  based  on  the  first  scenario with  optimistic  revenue  with  the  achievement  of  NPV  of  Rp. 235.743.544.721,24, IRR of 6%, and return time on year 4 and month 6.
For  the  second  scenario  with NPV achievement  of  Rp.
65.217.367.323,14, IRR of 10%, and return time on year 3 and month 6.
It is  found that the possibility of NPV value will remain positive, so it can  be  concluded  that  the  implementation  of  LTE  in  Bekasi  region  is feasible to be implemented.
Keyword: IRR, LTE, NVP, Techno Economics
Received July 2016 Accepted for Publication January 2017 DOI: 10.22441/incomtech.v7i3.1175

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan masyarakat akan informasi dan komunikasi terus berkembang pesat dari  waktu  ke  waktu.  Menyebabkan  pihak  penyedia  jasa  layanan  telekomunikasi seluler  dituntut  untuk  berkembang  guna  memenuhi  keragaman  kebutuhan konsumennya.  Salah  satunya  hal  yang  terlihat  sangat  berkembang  adalah kebutuhan  akan  komunikasi  paket  data.  Dimulai  dari  generasi  ke  dua  yakni  era GPRS,  konsumen  mulai  dikenalkan  dengan  komunikasi  paket  data.  Seiring dengan  berkembangnya  teknologi,  mulai  dari  EDGE,  UMTS,  HSDPA,  HSUPA, HSPA+,  dimana  akan  terjadi  trend  perubahan  kebutuhan  konsumen  dari komunikasi  suara  menjadi  komunikasi  data  dengan  kecepatan  transfer  yang semakin tinggi. [2]
Seiring  dengan  perkembangan  tersebut  ,  pengalaman  dan  kepuasan pengguna  jasa  telekomunikasi  masih  belum  terpenuhi  sesuai  dengan  yang diharapkan  dikarenakan  kecepatan  dan  layanan  yang  ada  masih  terbatas. Disamping  itu  jumlah  pengguna  layanan  mobile  data  semakin  meningkat  sejak diluncurkannya teknologi 3G. Hal tersebut menjadi tantangan bagi operator untuk selalu  dapat  memenuhi  harapan  pelanggan  agar  penyelenggaraan  bisnis  dapat terus  berlangsung.  Maka  dari  itu  para  operator  telekomunikasi  berusaha mengimplementasikan  jaringan  akses  broadband  yang  lebih  handal  sehingga mampu  memenuhi  kenaikan  permintaan  dan  kepuasan  pelanggan.  LTE  atau  4G yang merupakan standar 3GPP dapat menjadi jawaban atas tantangan tersebut.
Sebagai  generasi  keempat  dari  teknologi  mobile  broadband  LTE  menjadi salah  satu  pilihan  teknologi  yang  dibutuhkan  untuk  melayani  perkembangan
mobile  broadband  yang  dapat  mengakomodasi  perkembangan  kebutuhan kapasitas  dan  kualitas  layanan  mobile  broadband  yang  andal  untuk  mendukung perkembangan  layanan  ke  depan  yang  sangat  membutuhkan  bandwidth,  seperti VoIP, video teleconference, dan aplikasi-aplikasi lainnya. Dalam uji coba jaringan ini menunjukkan kemampuan menyediakan kecepatan akses data yang signifikan, yaitu  hingga  1  Gbps  (down-link)  dan  500  Mbps  (up-link),  jauh  melampaui kecepatan  akses  data  WiMAX  pesaingnya  yang  hanya  kisaran  500Mbps  (down- link) dan 200Mbps (up-link), juga High Speed Packet Access Plus (HSPA+ 3GPP Release 7)  yang kecepatan datanya pada kisaran 60-70Mbps saja, selain itu  LTE juga bisa memanfaatkan existing technology dan infrastruktur yang telah ada saat ini
Alasan  mendasar  untuk  transisi  ke  ALL-  IP  adalah  memiliki  sebuah platform umum untuk semua teknologi  yang telah dikembangkan sejauh ini,  dan dengan  harapan  dapat  menyelaraskan  pengguna  dengan  berbagai  layanan  yang diberikan. Perbedaan memdasar antara GSM/3G dan All- IP adalah bahwa fungsi RNC dan BSC Sekarang didistribusikan ke BTS dan satu set server dan gateway. Ini berarti bahwa jaringan ini akan transfer lebih murah dan data akan jauh lebih cepat [5] . Untuk mengetahui kelayakan implementasi jaringan dari 2G/3G ke 4G di area bekasi maka perlu dilakukan analisis tekno ekonomi perancangan jaringan dari  2G/3G  ke  4G  sehingga  semua  aspek  teknis  dan  ekonomis  agar  dapat terealisasi.
Di  penelitian  ini  akan  dilakukan  perencanakan  implementasi  jaringan  4G pada  operator  jaringan  telekomunikasi  existing  2G/3G  dengan  metoda  capacity dan  coverage  estimation.  Kemudian  dibuat  analisis  teknoekonomi  dari implementasi teknologi 4G dengan menggunakan metoda DCF.

## 2.  KAJIAN PUSTAKA

## 2.1. Techno-Economic Modelling
Permodelan  Techno-ekonomi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kelayakan  ekonomi  dari  sistem  teknis  yang  kompleks.  Sifat  dari pemodelan dan analisis yang berorientasi pada masa depan dari suatu sistem yang memanfaatkan  dan  menggabungkan  sejumlah  metode  dari  bidang  komplek  yang berorientasi  pada  masa  depan  suatu  teknologi  yang  menganalisis  termasuk  dari biaya  manfaat  analisis,  skenario,  analisis  kecenderungan,  pendapat  ahli,  dan kuantitatif  pemodelan.  Meskipun  metode  dan  kombinasi  mereka  telah  banyak digunakan  baik  oleh  akademisi  dan  praktisi,  karya  akademis  di  bawah  istilah tekno-ekonomi (misalnya pemodelan, analisis, evaluasi, penilaian) terutama telah diterbitkan  terkait  dengan  energi,  bioteknologi,  dan  telekomunikasi  (misalnya Olsen et al. 1996) industri, terutama oleh kelompok penelitian Eropa.
Dalam  konteks  telekomunikasi,  istilah  tekno-ekonomi  diperkenalkan  selama program penelitian Eropa (Penelitian Komunikasi Lanjutan untuk Eropa) di 1985- 1995.  Awal  permodelan  techno-ekonomi  dilakukan  misalnya  pada  proyek  1.014 ATMOSFER (Graff et al. 1990), dan dalam proyek 1.044 RACE (misalnya Maggi &  Polese  1993)  di  mana  skenario  alternatif  dan  strategi  untuk  evolusi  menuju sistem  broadband.  Kemudian,  RACE  2.087  TITAN  (Alat  untuk  skenario Pendahuluan  dan  Techno-studi  ekonomi  untuk  Access  Network)  proyek
mengembangkan  metodologi  dan  alat  untuk  techno-ekonomi  evaluasi  layanan narrowband  dan  broadband  baru  dan  jaringan  akses  (lihat  misalnya  Olsen  et  al. 1996  ,  Ims  1998).  Sejak  akhir  1990-an,  banyak  proyek  penelitian  Eropa  telah menggunakan  dan  memperpanjang  metodologi  dan  alat  dibuat  dalam  proyek awal.
Biasanya,  techno-ekonomi  model  menggabungkan  parameter  terkait  tingkat tinggi pasar dan layanan dan prakiraan bersama-sama dengan parameter biaya dan kinerja  yang  relevan  terkait  teknologi  yang  dibutuhkan  untuk  memberikan pelayanan  kepada  pelanggan  (misalnya  Lähteenoja  et  al.  1998).  Berdasarkan biaya  dan  pendapatan  dihitung,  sejumlah  indikator  yang  digunakan  untuk menentukan  profitabilitas  dari  skenario,  termasuk  misalnya  payback  period,  net present  value  (NPV),  dan  internal  rate  of  return  (IRR).  Sebuah  kerangka pemodelan  techno-ekonomi  diikuti  misalnya  di  TERA,  TONIC,  dan  ekosistem proyek .Framework ditunjukkan pada Gambar 1.
Singkatnya,  techno-ekonomi  pemodelan  mengacu  pada  satu  set  metode  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kelayakan  ekonomi  dari  sistem  teknis  yang kompleks.  Inti  dari  metode  ini  didasari  oleh  perkiraan  permintaan  di  masa mendatang  dari  layanan  yang  diberikan  oleh  sistem  teknis,  pemodelan  rinci  dari sistem itu sendiri serta biaya yang dibutuhkan untuk mendirikan dan memelihara, dan  diskon  kas  metode  analisis  arus  menggabungkan  semua  pendapatan  terkait dan biaya dan menghitung NPV dan output keuangan lainnya. Sejauh ini, techno- ekonomi  pemodelan  telah  difokuskan  terutama  pada  analisis  teknologi  baru  dari sudut  pandang  aktor  didirikan,  secara  implisit  mengasumsikan  juga  arsitektur industri  tradisional  harus  dipertahankan  di  masa  depan.  Hal  ini  berbeda  dengan tujuan penelitian ini, yang bertujuan untuk memanfaatkan metode ini juga dalam menganalisis dan membandingkan kelayakan arsitektur industri alternatif [4].
Gambar 1 FrameWork Model dan Analisis TechnoEconomic (Olsen, 1999).

## 2.2. Teknologi LTE
Long Term Evolution (LTE) adalah generasi teknologi telekomunikasi selular. Menurut standar, LTE memberikan kecepatan uplink hingga 50 megabit per detik (Mbps)  dan  kecepatan  downlink  hingga  100  Mbps.  Tidak  diragukan  lagi,  LTE
akan  membawa  banyak  manfaat  bagi  jaringan  selular.  Perkembangan telekomunikasi menurut standar 3GPP terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Evolusi 3GPP [2]
Teknologi  LTE  Menggunakan  OFDM-based  pada  suatu  air  interface  yang sepenuhnya  baru  yang  merupakan  suatu  langkah  yang  radikal  dari  3GPP. Merupakan  pendekatan  evolusiner  berdasar  pada  peningkatan  advance  dari WCDMA. Teknologi OFDM-based dapat mencapai data rates yang tinggi dengan implementasi  yang  lebih  sederhana  menyertakan  biaya  relatif  lebih  rendah  dan efisiensi konsumsi energi pada perangkat kerasnya.
Data  rates  jaringan  WCDMA  dibatasi  pada  lebar  saluran  5  MHz.  LTE menerobos  batasan  lebar  saluran  dengan  mengembangkan  bandwidth  yang mencapai 20 MHz. Sedangkan nilai capaian antena pada bandwidth di bawah 10 MHz, HSPA+ dan LTE memiliki performa yang sama.
LTE  menghilangkan  keterbatasan  WCDMA  dengan  mengembangkan teknologi  OFDM  yang  memisah  kanal  20  MHz  ke  dalam  beberap  narrow  sub kanal.  Masing-Masing  narrow  sub  kanal  dapat  mencapai  kemampuan maksimumnya dan sesudah itu sub kanal mengkombinasikan untuk menghasilkan total data keluarannya.
LTE  mendukung  teknik  MIMO  untuk  mengirimkan  data  pada  sinyal  path secara terpisah yang menduduki bandwidth RF yang sama pada waktu yang sama, sehingga  dapat  mendorong  pada  peningkatan  data  rates  dan  throughput.  Sistem antena MIMO merupakan metode pada suatu layanan broadband sistem wireless memiliki kapasitas lebih tinggi serta memiliki performa dan keandalan yang lebih baik.  MIMO  adalah  salah  satu  contoh  teknologi  dengan  kualitas  yang  baik  dari LTE  pada  kecenderungan  teknologi  yang  berkembang  saat  ini.  Saat  ini  fokus adalah  untuk  menciptakan  frekuensi  yang  dapat  lebih  efisien.  Teknologi  seperti MIMO  dapat  menghasilkan  frekuensi  yang  efisien  yaitu  dengan  mengirimkan informasi  yang  sama  dari  dua  atau  lebih  pemancar  terpisah  kepada  sejumlah penerima,  sehingga  mengurangi  informasi  yang  hilang  dibanding  bila menggunakan system  transmisi  tunggal.  Pendekatan lain  yang akan dicapai  pada system  MIMO  adalah  teknologi  beam  forming  yaitu  mengurangi  gangguan interferensi  dengan  cara  mengarahkan  radio  links  pada  penggunaan  secara spesifik.
Fleksibilitas  di  dalam  penggunaan  spektrum  adalah  suatu  corak  utama  pada teknologi  LTE,  tidak  hanya  bersifat  tahan  terhadap  interferensi  antar  sel  tetapi juga  penyebaran  transmisi  yang  efisien  pada  spektrum  yang  tersedia.  Hasilnya adalah peningkatan jumlah pengguna per sel bila dibandingkan dengan WCDMA.
LTE  dirancang  untuk  mampu  ditempatkan  di  berbagai  band  frekuensi  dengan sedikit perubahan antarmuka radio. Juga dapat digunakan di bandwidth 1.4, 1.6, 3, 3.2, 5, 10, 15 dan 20 MHz. Tabel 1dan 2 menunjukkan hasil peak spectral density untuk uplink dan downlink dan table the cell special efeciency dan cell edge user spectral efeciency yang dibutuhkan dalam lingkungan test ITU-R : [10]
Perencanaan  jaringan  seluler  meliputi  beberapa  sudut  pandang,  yakni  dari sudut  pandang  coverage,  capacitiy  dan  dari  segi  finance  sebagai  pengendali keduanya  [2].  Coverage  planning  merupakan  langkah  perencanaan  jaringan  dari spesifikasi  alat  dan  parameter  input  jaringan  secara  teknik,  diantaranya mempertimbangkan daya pancar, daya terima, path loss, sensitivitas alat, dan lain lain.  Namun,  untuk  planning  capacity  mempunyai  parameter  input  berupa  trafik yang  dibutuhkan  oleh  user  misal,  macam  macam  layanan  jaringan,  jumlah pengguna layanan, serta bandwidth yang dibutuhkan masing masing layanan[2].
Parameter  yang  dipergunakan  dalam  perencanaan  coverage  area  terdiri  dari  : parameter  level  daya  rata  rata,  SINR  rata  rata,  jumlah  sel,  serta  luas  area  yang tercover  di  atas  nilai  threshold.  Secara  teoritis,  luas  area  yang  tercover  oleh jaringan,  dengan  nilai  level  daya  terima  di  atas  nilai  sensitivitas  mobile  station adalah  minimal  75%  dari  total  area.  Sedangkan  langkah  perencanaan  jaringan seluler LTE meliputi langkah berikut [2]:
1. Pendimensian jaringan
2. Perencanaan kapasitas dan cakupan

## 3. Pengoptimalan jaringan

## 2.3   Perhitungan Ekonomis
Dalam perhitungan ekonomis akan dihitung besarnya net present value (NPV), internal rate of return (IRR), pay back periodic ( PBP), cost base  (CB) dari hasil perhitungan jumlah keseluruhan  BS dan SS.[2]
Analisa  terhadap  harga  layanan  untuk  mengestimasikan  besar  pendapatan (revenue)  menggunakan  data  data  pembanding  dari  layanan  layanan  eksisting yang sejenis seperti layanan internet dedicated, frame relay, layanan xdsl, dan jasa satelit.  Harga  rata  rata  layanan  (  average  revenue  per  unit,  ARPU)  dari  jasa  jasa eksisting  yang  digunakan  sebagai  pembanding,  sesuai  dengan  data  data  yang didapatkan.
Biaya  membangun  dan  mengoperasikan  jaringan  broadband  dapat  dibagi menjadi  modal belanja (CAPEX) dan pengeluaran operasional  (OPEX).  CAPEX termasuk  investasi    untuk  infrasturktur  jaringan  dan  perangkat,  serta  perangkat keras  yang  diperlukan  untuk  O&M,  seperti  sistem  manajemen  jaringan.  OPEX termasuk  biaya  tenaga  kerja  dan  biaya  yang  berasal  dari  mengoperasikan  dan mengelola  jaringan  yang  biasa  disebut  O&M  termasuk  surat  –surat  atau  lisensi operasi,  administrasi,  pemeliharaan  dan  pengadaan.  Menurut  rekomendasi  M.60 ITU :
• Operasi;  termasuk  sistem  serta  personil  dan  pelatihan  yang  dibutuhkan untuk menginstal dan memelihara elemen jaringan
• Administrasi;  memastikan  tingkat  layanan  setelah  elemen  jaringan  telah membentuk layanan
• Pemeliharaan;  termasuk  melaksanakan  pengukuran,  pencegahan  dan menemukan dan membetulkan kesalahan
• Penyediaan ; membuat tersedia layanan dengan menginstal dan pengaturan elemen jaringan
Net  Present  Value  (NPV)  dari  suatu  proyek  investasi  adalah  ukuran  yang paling  menguntungkan  keuntungan,  dan  mengarah  ke  keputusan  investasi  yang lebih  baik  daripada  kriteria  lainnya.  NPV  proyek  dihitung  sebagai  perbedaan antara  nilai  dikonto  dari  pendapatan  masa  depan  dan  jumlah  investasi  awal. Aturan  NPV  menyatakan  bahwa  perusahaan  harus  berinvestasi  dalam  setiap proyek dengan NPV positif. Tingkat diskonto juga dikenal sebagai biaya peluang modal,merupakan  keuntungan  yang  diharapkan  yang  dikorbankan  dengan berinvestasi dalam proyek dari pada efek keuangan yang sebanding.[7]
Persamaanya dinyatakan sebagai berikut :
(1)
Karena  memperhitungkan  semua  arus  kas  yang  didiskontokan  pada  tingkat modal atau suku bunga yang ditentukan pasar, maka metode NPV juga dianggap memenuhi  prinsip  penambahan  nilai.  Jika  nilai  sekarang  bersih  positif,  maka
suatu  poyek  atau  investasi  dinilai  menguntungkan.  Sebaliknya,    apabila  NPV bernilai  negative,  maka  sebaiknya  proyek  tidak  dijalankan  karena  tidak menguntungkan.  Jika  terdapat  beberapa  pilihan  alternative  proyek,  maka  dipilih investasi dengan NPV tertinggi.
Internal  Rate  of  Return  (IRR)  proyek  berkaitan  erat  dengan  NPV.  Bahkan, tingkat diskonto yang membuat NPV=0 juga merupakan IRR proyek.Aturan IRR menyatakan  bahwa  perusahaan  harus  menerima  peluang  investasi  yang menawarkan  IRR  melebihi  biaya  peluang  modal  mereka.  Meskipun  sering digunakan  dibanyak  perusahaan,  IRR  memiliki  beberapa  perangkap  dan kekurangan  dibandingkan  dengan  metoda  NPV[7].  Rumusan  IRR  dinyatakan sebagai berikut :
(2)
Pay Back Period (PBP) adalah jumlah tahun yang diperlukan  yang diperlukan sebelum  pendapatan  kumulatif  sama  dengan  investasi  awal.  Bila  menggunakan aturan  pengembalian  dalam  keputusan  investasi,  semua  proyek  yang  membayar diri  mereka  kembali  sebelum  cut  off  didefinisikan  dianggap  menguntungkan. Aturan  pengembalian  memiliki  beberapa  kekurangan  utama,  termasuk  fakta bahwa  itu  mengabaikan  semua  aras  kas  setelah  tanggal  cut  off  .  selain  itu,  tidak mengambil  nilai  waktu  dari  uang  ke  rekening,  tetapi  memberikan  bobot  yang sama untuk semua arus kas sebelum tanggal cuf off [7].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Rancangan Penelitian
Kegiatan  penelitian  yang  dilakukan  meliputi,  pertama-tama  tahap  dan  teknik pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  melalui  studi literatur yang dilakukan untuk   mencari    bahan-bahan   referensi    yang   akan digunakan dalam penelitian ini. Dengan mencari buku-buku, jurnal-jurnal, laporan eksekutif,  materi  training,  maupun  melalui  internet  yang  berkaitan  dengan  LTE dan analisa investasinya.
Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  pemrosesan  data,  jumlah  permintaan layanan  broadband  diperoleh  dari  data  yang  didapat  yang  mempresentasikan penduduk Bekasi, dan BTS yang diperlukan merupakan perhitungan berdasarkan total bandwidth yang dibutuhkan penduduk di Bekasi.
Dan terakhir adalah tahap analisa data, data hasil analisa perencanaan jaringan didapatkan jumlah kebutuhan perangkat BTS. Hasil kebutuhan tersebut dibuatkan CAPEX dan OPEX sebagai anggaran biaya. Pendapatan Operator XYZ, diperoleh dengan  menggunakan  dua  parameter  yaitu  dari  data  banyaknya  pelanggan  dan ARPU yang diperoleh dari perhitungan pendapatan.
Analisa Investasi, dengan menggunakan pengeluaran yang berupa CAPEX dan OPEX, kemudian  akan di  bandingkan dengan pendapatan  Operator XYZ,  maka akan  dianalisa  menggunakan  metode  payback  period,  internal  rate  of  return  dan net present value untuk mengetahui apakah investasi tersebut layak dilakukan.

## 3.2. Co-existance LTE dengan jaringan 3G UMTS
Operator selular membutuhkan suatu skema peningkatan kapasitas dan kualitas jaringan  agar  dapat  terus  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dan  memenangkan kompetisi  pasar.  Pada  penelitian  ini  Operator  Selular  existing  menggunakan skema  implementasi  LTE  secara  co-existance  dengan  perangkat  3G  UMTS  dan saling  interoperability.  Pada  skema  ini,  operator  diuntungkan  dengan  adanya pemanfaatana  jaringan  3G  existing.  Sehingga  dari  segi  kapasitas  dan  kualitas dapat  terjaga  dan  dapat  mengurangi  biaya  pengeluaran.  Diperlukan  beberapa upgrade  baik  software  maupun  hardware  untuk  jaringan  3G  UMTS  agar  dapat melakukan interoperability dengan jaringan LTE, yaitu:
1. Upgrade software/hardware di RNC agar dapat support interface S12.
2. Upgrade software/hardware di SGSN agar support S3/S4 interface.
3. Di sisi user, perangkat mobile harus support untuk jaringan LTE dan 3G
Implementasi  jaringan  LTE  dilakukan  secara  sharing/co-existence  dengan jaringan  3G  UMTS.  Hal  tersebut  dilakukan  sebagai  strategi  untuk  menurunkan biaya CAPEX / OPEX yang dikeluarkan operator. Dalam penelitian ini digunakan skema  co-site  BTS  solution  dengan  band  frekuensi  yang  beda  dengan  band frekuensi  3G  UMTS  existing  dimana  Co-existence  site  dengan  memisahkan feeder dan antena. Pada  penelitian ini perangkat  eNode B menggunakan Huawei DBS  3900.  Perangkat  ini  termasuk  perangkat  single  RAN  dalam  1  perangkat terdapat  mampu  3  sistem  yaitu  2G,  3G  dan  4G.  Berikut  keunggulan  dari perangkat tersebut [12] :
1. Kapasitas Besar dan Throughput Tinggi
2. Mudah untuk Upgrade Sistem
3. Cakupan luas
4. Co-Site 2G dan Jaringan 3G dan Smooth Evolusi
5. Mudah Instalasi dan Tabungan CAPEX untuk Operator
6. Dukungan Bandwidth Fleksibel
7. End-to-End QoS Kemampuan Provisioning
8. Beberapa Solusi Sinkronisasi
Gambar 3 Sistem Arsitektur Pada DBS 3900 [12]
C o m m o n M BBU3 900 1 LR FU LR RU 2 3
Distributed eNodeB
DBS3900 Indoor Macro eNodeB Outdoor Macro eNodeB BTS3900A

## 3.3. Model Tekno-ekonomi
Model Tekno ekonomi pada penelitian ini, merujuk dari framework pada Bab II  yang  membahas  tekno  ekonomi.  Untuk  demand  for  telecommunication, terdapat  pada  jumlah  pelanggan  yang  nantinya  sebagai  pengguna  dari  LTE tersebut  dengan  parameter  parameter  diantaranya  market  share,  CAGR  sebagai parameter market size dan target market. Dari parameter diatas didapat perkiraan jumlah  pelanggan  yang  akan  berpengaruh  pada  perkiraan  trafik  per  pengguna LTE. Untuk Arcitecture pada frame work tekno ekonomi, pada Model ini terdapat frekuensi,  estimasi  capacity  dan  coverage  dan  luas  geografis  akan  mendapatkan arsitektur  dari  LTE  itu  sendiri  yaitu  dimensioning  jaringan.  Dimensioning jaringan  ini  akan  menjadi  parameter  jumlah  e  Node  B  yang  akan  digelar  oleh operator  XYZ.  Setelah  didapat  jumlah  eNode  B  yang  akan  digelar  dibutuhkan investasi  yang  disebut  CAPEX  dan  Operation  dan  maintenance  yang  disebut OPEX. Untuk jumlah revenue didapat dari tariff per pelanggan dikalikan dengan perkiraan jumlah pelanggan pengguna LTE.

## Gambar 4 Model Tekno Ekonomi
Prediksi pasar atau demand forecasting menjadi hal yang sangat penting dalam perencanaan  strategi  dan  implementasi  suatu  teknologi.  Hal  tersebut  menjadi penentu seberapa banyak peralatan yang dibutuhkan untuk penggelaran teknologi yang  berdampak  ke  faktor  biaya  yang  meliputi  CAPEX  dan  OPEX.  Keluaran prediksi  tersebut  berupa  prediksi  jumlah  pelanggan.  Di  sini  dilakukan  prediksi pasar dengan diagram di gambar 5.
Gambar 5 Model Prediksi Pasar
Untuk  menghitung  ritme  pertumbuhan  pengguna  4G,  dipakai  indicator Compunded  Annual  Growth  Rate  (CAGR),  yaitu  dengan  menggunakan  data history  pertumbuhana  pengguna  3G  dari  pertama  kali  diluncurkan  yaitu  pada tahun  2006  sampai  dengan  2011.  Formula  untuk  menghitung  CAGR  adalah persamaan:
(3)
Dengan  nilai  V(tn)  =  adalah  jumlah  pelanggan  3G  pada  tahun  n  (  n=6)  untuk kasus ini.
Data populasi yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Bekasi provinsi Jawa Barat. Prediksi jumlah penduduk sampai dengan tahun 2019 potensial  adalah  jumlah  penduduk  potensial  yang  yang  akan  mengadopsi  yang diambil dari penduduk dengan usia (15-54 tahun). Laju pertumbuhan tetap dengan acuan  tahun  2009  dan  tahun  2010.  Dimana  dalam  prosentasi  peningkatan  laju pertumbuhan di Kota Bekasi sebesar 0.36%.
Jumlah  pelanggan  diperoleh  dengan  cara  mengalikan  keempat  faktor  penentu yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya  sehingga  akan  diperoleh  prediksi  jumlah pelanggan  setiap  tahun.  Jumlah  pelanggan  yang  dimaksud  merupakan  jumlah orang atau user yang dapat memberikan ARPU kepada operator.
Jumlah  Pelanggan  dibagi  menjadi  3  yaitu  jumlah  pelanggan  optimis  dengan nilai 120%, jumlah pelanggan moderat dengan nilai 100%, dan jumlah pelanggan pesimis dengan nilai 80%, seperti ditunjukkan di gambar 6.
Gambar 6 Prediksi pelanggan LTE - 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Pelanggan Optimis Pelanggan Moderate Pelanggan Pesimis

## 3.4. Perencanaan Teknologi LTE
Dalam penelitian ini digunakan metoda capacity and coverage estimation untuk melakukan perencanaan dimensioning Teknologi LTE. Dari metoda tersebut akan diperoleh  kapasitas  dan  jangkauan  jaringan  LTE  yang  kemudian  dapat  dijadikan acuan  untuk  memperoleh  jumlah  base  station  yang  dibutuhkan  untuk  mampu menangani prediksi trafik dan luas geografis layanan.
Terkait  dengan  penggunaan  frekuensi  digunakan  Peraturan  Menteri Komunikasi  dan  Informatika  nomor  29/PER/M.KOMINFO/07/2009  tanggal  20 Juli  2009  tentang  Alokasi  spektrum  frekuensi  radio  di  Indonesia,  berisi  tabel alokasi frekuensi dan standard alokasi frekuensi yang akan digunakan untuk LTE maupun  WIMAX.  Berikut  tabel  potensi  alokasi  frekuensi  yang  dapat  digunakan untuk LTE.
Untuk wilayah Asia dan Eropa, potensi alokasi frekuensi adalah di 2,6 GHz dan seperti yang sudah dilakukan oleh operator Telia Soneria yaitu mengimplementasikan  LTE  secara  nationwide  di  pita  frekuensi  2.6  GHz,  maka atas  pertimbangan  tersebut  dalam  penelitian  ini  digunakan  alokasi  frekuensi  2.6 GHz  atau  disebut  juga  band  7  berdasarkan  definisi  band  frekuensi  untuk  UTRA FDD oleh 3GPP.
Capacity  and  coverage  estimation,  digunakan  untuk  mengetahui  jumlah  base station/eNodeB  yang  dibutuhkan  untuk  mampu  menangani  trafik  dan  wilayah cakupan  area  yang  ada.  Untuk  mengetahui  luas  cakupan  suatu  eNB  diperlukan perhitungan Link Budget. Perhitungan Link Budget diperlukan untuk menentukan redaman  maksimum  dari  propagasi  gelombang  radio  yang  masih  diijinkan  agara eNodeB  dan  UE  masih  dapat  berkomunikasi  dengan  baik  pada  daerah  cakupan atau disebut juga Maximum Allowable Pathloss. Sehingga bisa didapatkan secara pendekatan jari-jari maksimal sel atau luas sel yang digunakan.
Dimensioning jaringan dilakukan dengan melakukan optimasi di sisi kapasitas dan  jangkauan  berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  keempat  faktor  sesuai  blok diagram di atas. Keluaran yang diperoleh berupa jumlah kebutuhan peralatan yang akan  diimplementasikan.  Gambar  7  menampilkan  prosedur  perhitungan  dan dimensioning jaringan berdasarkan coverage dan capacity.
Gambar 7 Proses coverage dan capacity estimation

## 3.4. Perhitungan Ekonomi
Perhitungan  ekonomi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Discounted Cash Flow (DCF) dengan blok diagram yang ditunjukkan di gambar 8.

## Gambar 8 Perhitungan Ekonomi dengan Metoda DCF
Revenue  atau  pendapatan  diperoleh  berdasarkan  asumsi  ARPU  yang berhubungan  dengan  jumlah  pelanggan.  ARPU  diperoleh  berdasarkan  tarif  yang diberlakukan  ke  pelanggan  sehingga  akan  diperoleh  revenue  tahunan.  Tarif diklasifikasikan menjadi  2  yaitu tarif super dan tarif regular dengan asumsi  50% dari total pelanggan menggunakan tarif super dan 50% lainnya menggunakan tarif regular.
Capital  Expenditure  (CAPEX)  meupakan  alokasi  biaya  perangkat  yang  akan diimplementasikan.  Biaya  perangkat  meliputi  perangkat  EUTRAN  /  eNB,  EPC, cost  instalasi,  dan  Backhaul  upgrade.  Sedangkan  Operational  Expenditure (OPEX)  merupakan  alokasi  biaya  operasi  dan  perawatan  jaringan  LTE.  Secara garis  besar,  biaya  OPEX  meliputi  biaya  personal,  O&M,  Marketing  dan Administrasi. Pengambilan besaran OPEX ini berdasarkan asumsi.
Umur ekonomi perangkat yang digunakan selama 6 tahun dimulai dari tahun 0 yaitu  tahun  2014  sehingga  di  tahun  2015  sudah  komersial  dan  berakhir  tahun 2020. Suku bunga yang digunakan disini sebesar 6%, didasarkan pada suku bunga rata  rata  pada  bank  sekitar  6%.  Analisis  Ekonomi  dengan  menggunakan  metoda DCF  yaitu  dengan  pengamatan  parameter  NPV,  IRR  dan  PBP.  Sehingga diperoleh  nilai  kelayakan  implementasi  jaringan  LTE.  Dari  hasil  yang  diperoleh dilakukan  analisa  sensitivitas  dan  resiko  dari  berbagai  parameter  untuk mendapatkan  beberapa  kondisi  sehingga  diketahui  nilai  batas  atas  dan  batas bawah kelayakan.

## 4.  HASIL DAN ANALISIS

## 4.1. Analisi Teknologi
Besaran  teknis  penting  yang  menjadi  masukan  di  penelitian  ini  adalah  berapa besar  path  loss  yang  diizinkan.  Dari  data-data  radio,  pemancar,  penerima, frekuensi  yang  digunakan  dipakai  nilai  maximum  allowable  path  loss  (MAPL) seperti diberikan di table 3.
Tabel 3 MAPL LTE (dalam dB)
Dari data MAPL ini, kemudian akan dilakukan perhitungan jangkauan sel yang mampu  dijangkau  oleh  eNodeB  menggunakan  model  Path  Loss  Cost-231  Hata. Dalam  perhitungan,  digunakan  parameter  tinggi  UE  adalah  1.5m,  tinggi  antena daerah urban adaah 30 m dengan asumsi semua daerah bekasi adalah urban. Hasil perhitungan  coverage  berupa  jangkauan  (jari-jari)  sel  dan  luasnya  untuk konfigurasi omnidireksional dan tri-sektoral ditunjukkan di table 4. Di table juga ditunjukkan kebutuhan total untuk seluruh Bekasi (dengan asumsi konfigurasi tri- sektor maksimal 30%)
Tabel 4 Jangkauan dan luas area sel Downlik Uplink Bekasi 157.474 101.174 Coverage MAPL 154.474 d (m) 857.1738107 d (km) 0.857173811 Coverage (km 2 ) Jumlah site Omni 2.228651908 174 tri sectoral 4.34587122 48
Perhitungan trafik diperlukan untuk memprediksi trafik yang akan membebani jaringan. Untuk itu dibedakan antara subscriber dan subscriber density. Subsriber adalah  jumlah  estimasi  user  LTE  pada  tahun  X.  Untuk  melakukan  estimasi kepadatan  trafik  total  layanan  LTE  menggunakan  Offered  Bit  Quantity  (OBQ). OBQ  adalah  total  bit  throughput  per  km2  pada  jam  sibuk.  Pada  dasarnya  untuk setiap layanan LTE, OBQ selama jam sibuk untuk suatu area terentu dihitung user durasi  panggilan  efetif,  Busy  Hour  Call  Attempt  (BHCA)  dan  bandwidth  dari layanan.
Dengan c : User Distribution C : User density p : Penetrasi User Rb : Bit Rate Service ( VoIP, FTP dan Video) [bps] B : BHCA ( Busy Hour Call Attempt ) h : Call Duration ( Hour)
Dengan menggunakan perhitungan trafik, table 5 mengelompokan berdasarkan aplikasi  dan  asumsi  distribusi  penggunaan  layanan  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Tabel 5 Bit rate layanan SERVICE Bit Rate VoIP 64000 FTP 1000000 Video 384000
Dan dengan berbagai asumsi yang ditampilkan di table 6

## Tabel 6 Asumsi OBQ
Net User Bit Rate (Rb) User penetration (p) Call Duration (h) BHCA (B) SERVICE Bit Rate Building Vehicular Pedestrian Building Vehicular Pedestrian Building Vehicular Pedestrian VoIP 64000 0,5 0,2 0,5 60 60 60 0,008 0,008 0,009 Data 1000000 0,4 0,2 0,3 50 70 80 0,009 0,008 0,008 Video 384000 0,3 0,3 0,4 40 50 40 0,007 0,008 0,008
Dengan  asumsi  ini  maka  bisa  diprediksi  jumlah  distribusi  pengguna  di  setiap lokasi (building, vehicular dan pedestarian). Prediksi ini diberikan dari tahun 2014 sampai 2020 untuk tiga scenario: optimis, moderat dan pesimis.
Tabel 6 Prediksi pengguna dan distribusinya
Dapat dilihat dari tabel 6 dengan bertambahnya user pada setiap tahunnya nilai density  atau  kerapatan  per  km  akan  semakin  bertambah.  Nantinya  akan berpengaruh terhadap banyaknya eNode B yang akan digelar.
Kemudian  setalah  mendapatkan  user  density  dan  user  distribution,  akan dihitung  OBQ  untuk  mendapatkan  bitrate  per  km2.  Bitrate  didapatkan  dari beberapa  asumsi  dan  bitrate  dari  VoIP,  Data  dan  Video.  Sehingga  dari perhitungan OBQ  didapatkan luas area coverage dan jumlah dari eNode B. Tabel 7 menampilkan jumlah eNodeB.
Tabel 7 Prediksi Coverage dan jumlah eNodeB
Pada tahun 2015 dibutuhkan 286 eNode B untuk mencover 227,616 kbps/ user untuk  user  building  dan    533,07  kbps/user  user  Vehicular  dan  258,432  Kbps dengan  radius  1.31  km  per  eNode  B.  Sebagai  perbandingan  pada  tahun  2019 untuk skenario pesimis dengan prediksi user 231.703  user dibutuhkan 332 eNode B untuk mencover jumlah user tersebut.

## 4.2. Komponen Biaya dan Revenu
Komponen  biaya  terdiri  atas  CAPEX  dan  OPEX  yang  diperoleh  berdasarkan penyesuaian harga perangkat 3G UMTS.  Hal tersebut dikarenakan teknologi LTE yang masih bersifat baru dan kapasitas yang lebih besar dibandingkan 3G UMTS. Tabel 8 menunjukkan daftar komponen biaya LTE dengan asumsi 1  USD 12500 RP.
Nilai  OPEX  diperoleh  berdasarkan  data  historis  operator  XYZ.  Sehingga digunakan perbandingan harga OPEX terhadap CAPEX yang akan diinvestasikan.
Tabel 8 Harga perangkat (CAPEX) dan biaya operasional (OPEX)
Revenue yang diperoleh berdasarkan Average Revenue per User (ARPU). Pada penelitian ini digunakan skema tarif flat untuk masing-masing jenis layanan. Dari nilai  ARPU  tersebut  akan  diperoleh  total  revenue  yang  diperoleh  operator  dari setiap jenis pelanggan per tahun, table 9 merupakan tabel tarif dengan skema flat.
Tabel 9 Skema Tarif
Tariff  diatas  mengacu  pada  tarif  LTE  atau  4G  di  Negara  tetangga  Indonesia yaitu  singapure  yang  lebih  dulu  menerapkan  LTE  dan  pada  tahun  2017-2019 terdapat  penurun  harga  sebesar  20%  untuk  paket  super  dan  33%  untuk  paket regular .
Dengan  tarif  tersebut  operator  XYZ  menerapkam  sistem  kuota,  pada perhitungan  di  sini  tidak  menerapkan  sistem  kuota  atau  unlimited.  Tabel  10
CAPEX USD Rp12.500 MME
1.200.000 $ 15.000.000.000 $ S-GW/P GW 260.000 $ 3.250.000.000 $ eNode B 51.000 $ 637.500.000 $ LTE Charging/ Billing 200.000 $ 2.500.000.000 $ Support perangkat eNode B 100.000 $ 1.250.000.000 $ Lisensi spektrum 100.000 $ 1.250.000.000 $ Pra Instalasi 600 $ 7.500.000 $ Total 1.911.600 $ 23.895.000.000 $ Total 1 eNode B eNode B 51.000 $ 637.500.000 $ Support perangkat eNode B 100.000 $ 1.250.000.000 $ Pra Instalasi 600 $ 7.500.000 $ Total 151.600 $ 1.895.000.000 $
menunjukkan revenue berdasarkan ARPU. Terlihat bahwa revenue dengan jumlah pelanggan  yang  optimis  sangat  berpengaruh.  Total  revenue  pada  jumlah pelanggan optimis revenue menyentuh angka 3 Triliun jika di total antara revenue Residential  dan  Building.  Sedangkan  pada  pelanggan  moderate  dan  pesimis menyentuh 2 Triliun.
Tabel 10 Revenue LTE pelanggan optimis

## 4.3. Analisa Ekonomi
Di sini akan dibuat 2 skenario, yaitu yang dibedakan pada jumlah perangkat di tahun yang berbeda.
Pada  skenario  1,  investasi  untuk  pembelian  perangkat  eNode  B  jumlahnya disesuaikan  sampai  dengan  jumlah  eNode  B  pada  tahun  2020,  sehingga pengeluaran di tahun pertama atau tahun 2014 sebanyak 549 eNode B.
Total  capex  pada  tahun  0  atau  tahun  2014  yaitu  sebesar  1.061.503.141.040 Rupiah  untuk  yang  Optimis,  888.253.867.533  Rupiah  untuk  yang  Moderate  dan 715.004.594.026  Rupiah  untuk  yang  Pesimis.  Masing  masing  Skenario  terjadi perbedaan  dikarenakan  jumlah  eNode  B  pada  masing  masing  skenario  tersebut berberda.  Nilai  OPEX  bergantung  dari  nilai  total  CAPEX.  Nilai  CAPEX bergantung  dari  banyaknya  eNode  B  yang  akan  digelar  pada  masing  masing skenario. Tabel 11 menampilkan OPEX untuk skenario 1.
Tabel 11 OPEX untuk scenario 1
Pada  skenario  2,  investasi  untuk  pembelian  perangkat  eNode  B  jumlahnya disesuaikan  sampai  dengan  jumlah  eNode  B  pada  tahun  2019,  sehingga pengeluaran  di  tahun  pertama  atau  tahun  2014  sebanyak  378  eNode  B  dengan acuan  jumlah  eNode  B  pada  tahun  2017  kemudian  pada  tahun  ke  1  atau  tahun
2014 sebanyak 121 eNode B dengan acuan jumlah eNode B pada tahun 2018 dan pada  tahun  ke  2  atau  tahun  2015  ditambah  menjadi  50  eNode  B  dan  totalnya menjadi  549.  Jadi  pada  skenario  2  ini  eNode  B  tidak  langsung  berjumlah  549 namun bertahap sesuai kebutuhan sehingga biaya investasi tidak langsung besar di awal tapi bertahap.
Nilai OPEX per tahun adalah ditampilkan di table 12-14.
Tabel 12 OPEX untuk scenario 2 tahun 1
Tabel 13 OPEX untuk scenario 2 tahun 2
Tabel 14 OPEX untuk scenario 2 tahun 3
Pada penelitian ini akan dibahas 2 buah skenario implementasi teknologi LTE. Dari  kedua  skenario  tersebut  akan  dibahas  secara  ekonomi,  sehingga  operator dapat  memilih  salah  satu  dari  skenario  tersebut  untuk  diimplementasikan, dikarenakan secara ekonomi lebih menguntungkan.
Perbedaan  dari  segi  investasi  antara  skenario  1  dan  2  yaitu  pada  skenario  1 investasi  untuk  menggelar  eNode  B  langsung  pada  tahun  0  sampai  549  eNodeB untuk  skenario  optimis,  457  eNodeB  untuk  skenario  moderate  dan  366  eNodeB untuk  skenario  pesimis  .  Sedangkan  pada  skenario  2  dilakukan  pemasangan eNode B secara bertahap sesuai  yang telah dijelaskan pada sub bab sebelumnya, yaitu  pada  tahun  2014  378  eNode  B,  pada  tahun  tahun  2015  121  eNode  B  dan pada  tahun  2016  50  eNode  B  sehingga  totalnya  menjadi  549  eNodeB  untuk skenario  Optimis.    Kemudian  untuk  skenario  Moderate,  pada  tahun  2014  315 eNode B, pada tahun tahun 2015 101 eNode B dan pada tahun 2016 42 eNode B sehingga totalnya menjadi 457 eNode B.  Dari segi investasi antara skenario 1 dan
skenario  2  akan  berbeda  dari  perhitungan  menggunakan  NPV,    IRR    dan  PBP. Tabel 15 menunjukkan ringkasan data yang didapatkan.
Tabel 15 Ringkasan perhitungan ekonomi
Tabel 16 menampilkan revenue untuk konfigurasi omni dan tri-sektor.
Tabel 16 Revenue omni dan tri-sektor Revenue Optimis Revenue Moderate Revenue Pesimis Revenue Omni Revenue Tri Sectoral NPV 3 tahun (355.601.250.906) Rp (302.323.539.234) Rp (249.045.827.562) Rp 797.241.099.840 Rp 956.941.360.006 Rp NPV 4 tahun (3.179.611.891) Rp (9.388.218.573) Rp (15.596.825.254) Rp 1.292.864.846.398 Rp 1.406.298.230.769 Rp NPV 5 tahun 235.743.544.721 Rp 189.007.451.072 Rp 142.271.357.422
Rp 1.666.884.330.881 Rp 1.752.261.400.509 Rp NPV 6 Tahun 502.748.583.243 Rp 410.844.705.627 Rp 318.940.828.010 Rp 2.061.338.735.319 Rp 2.113.313.277.796 Rp IRR 3 Tahun -7% -8% -8% 105% 333% IRR 4 Tahun 6% 6% 5% 117% 338% IRR 5 Tahun 14% 13% 12% 120% 339% IRR 6 Tahun 20% 18% 18% 122% 339% PBP 4,64404649 4,654722098 4,671569385 1,931081655 0,615167262 NPV 3 tahun (234.379.962.040) Rp (201.305.798.512) Rp (168.231.634.984) Rp 851.027.828.145 Rp 978.721.820.285 Rp NPV 4 tahun 118.041.676.975 Rp 91.629.522.149 Rp 65.217.367.323 Rp 1.346.651.574.704 Rp 1.428.461.025.692 Rp NPV 5 tahun 356.964.833.587 Rp 290.025.191.793
Rp 223.085.549.999 Rp 1.720.671.059.187 Rp 1.774.784.888.492 Rp NPV 6 Tahun 623.969.872.109 Rp 511.862.446.348
Rp 399.755.020.588 Rp 2.115.125.463.625 Rp 2.136.177.042.252 Rp IRR 3 Tahun -17% -18% -20% 163% 590% IRR 4 Tahun 13% 11% 10% 173% 592% IRR 5 Tahun 26% 25% 18% 176% 592% IRR 6 Tahun 33% 32% 30% 177% 592% PBP 3,530291358 3,537165024 3,547913568 0,77555125 0,58348639
Skenario 1
Skenario 2

## Gambar 9 NPV
Dari  table  16  dan  gambar  9  menunjukan  dengan  metoda  coverage  dengan skenario omni ataupun tri sectoral didapat angka yang positif dan pay back period yang relatif cepat, tetapi jika trafik penuh akan megakibatkan penurunan kualitas.

## 5. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  prediksi  pelanggan  dengan  beberapa  parameter  yaitu dengan target market antara tahun 15-54 Tahun, market share dari operator XYZ, dan  CAGR  dengan  menggunakan  data  history  pelanggan  3G  dari  2006-2011  , diperoleh  jumlah  pelanggan  optimis  pada  tahun  pertama  adalah  sebesar  199.469 pelanggan  dan  pada  akhir  tahun  ke  6  untuk  pelanggan  pesimis  adalah  sebesar 382.310 pelanggan.
Berdasarkan  konfigurasi  sistem  yang  dirancang,  diperoleh  data  performansi sebagai  berikut  :  MAPL  di  tepi  sel  pada  arah  uplink  adalah  sebesar  101.174  dB sedangkan untuk arah downlink adalah sebesar 157.474 dB.
Perkiraan  kebutuhan  trafik  maksimum  dengan  menggunakan  OBQ  (  Offered Bit  Quantity)    pada  tahun  2020  dengan  pelanggan  optimis  591,05  Mbps, kecepatan per user 227,616 Kbps untuk user Building ,  533,077 Kbps untuk user Vehicular dan 258,344 Kbps untuk user Pedestrian.
Dari  perhitungan  ekonomi,  diperoleh  bahwa  NPV  skenario  2  lebih  besar  dari skenario  1,  sehingga  skenario  2  akan  menjadi  pilihan  operator  untuk mengimplementasikan LTE. NPV yang dicapai dengan skenario 1 pada tahun ke 5 sebesar 235 Milyar dan nilai IRR pada tahun ke- 4 sebesar 6%. Pada skenario 2 nilai  NPV  pada  tahun  ke  5  sebesar  356  Milyar  dan  nilai  IRR  pada  tahun  ke-  4 13%.
Rp(500,000,000,000) Rp- Rp500,000,000,000 Rp1,000,000,000,000 Rp1,500,000,000,000 Rp2,000,000,000,000 Rp2,500,000,000,000 NPV 3 tahun NPV 4 tahun NPV 5 tahun NPV 6 Tahun NPV 3 tahun NPV 4 tahun NPV 5 tahun NPV 6 Tahun Skenario 2 NPV Revenue Optimis Revenue Moderate Revenue Pesimis
Revenue Omni Revenue Tri Sectoral

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tokehiro  Nakamura  (2010),  Overview  of  LTE-  Advanced  and Standardization Trends, Technical Journal Vol. 12 No 2, NTT Docomo.
[2] Uke Kurniawan Usman, Galuh Prihatmoko, Denny Kusuma Hendraningrat, Sigit  Dedi  Purwanto  (2012), "Fundamental  Teknologi  Seluler  LTE ", Penerbit Rekayasa Sains, Bandung, Indonesia.
[3]  Gunawan  Wibisono,  Gunardi  Dwi  Hantoro,  Made  Meganjaya,  Yudi  Pram (2007),  “  Peluang  Bisnis  WIMAX  di  Indonesia”,  Penerbit  Informatika, Bandung, Indonesia.
[4]  Timo  Smura  (2012),Techno  Economic  modeling  of  wireless  network  and industry architecture, Doctoral Dissertations, Aalto University, Finland.
[5]  Amit  Kumar  (2010),  Evolution  of  Mobile  Wireless  Communication Networks  :  1G  to  4G,  Journal,  Nanjing  Forestry  University,  China, December 2010.
[6] Jialing Wang (2004),  Will WiMAX+WLAN Constitute a Substitute to 3G? –  A  Techno-Economic  Case  Study, Master’s  Degree  Project,  Stockholm Sweden.
[7] Brealey, Richard A., Steward C., and Myers (2000), Principles of Corporate Finance, MCGraw Hill, California.
[8] Smura Timo (2004). Thesis: Techno- Economic Analysis of  IEEE 802.16a- Based Fixed Wireless Access Networks . Helsinki University of Technology.
[9]  Smura Timo et al (2006). Deliverable 16: Final Techo- Economic Result on Mobile  Service  and  Technologies  Beyond  3G .  The  CELTIC  Initiative: ECOSYS.
[10] Hiroshi Kojima (2011), NSN LTE. Nokia Siemens Network.
[11]  I  Putu  Dodi  (2009),  Perencanaan  Penempatan  Base  Station  WCDMA  Di Denpasar, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi.
[12]  DBS3900  Dualmode  base  Station  HW,Wireless  Case  Dockument, Huawei ,2009.