## Dampak Transformasi Teknologi Jaringan 5G Menggantikan 4G Menggunakan Metode Sem Amos
Dody Afriyanto [1] , Senie Destya [2]
Program Studi Teknik Komputer [1] , Fakultas Ilmu Komputer [2] , Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condong Catur, Kec. Depok, Kec. Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia Email: [1] dody.afriyanto@students.amikom.ac.id, [2] Seniedestya@amikom.ac.id,
Abstract — The  development  of  the  telecommunication  world has  occurred  very  rapidly  and  has  been  brought  from  the  first generation,  namely  1G  to  4G,  which  has  developed  as  a  future network  medium in  several  countries, successfully  implemented in transactions. This research discusses the potential of 5G technology as a substitute for the previous technology, namely 4G. How can this technology  be  applied  in  Indonesia;  which  areas  are  suitable  for implementing 5G technology? Data analysis for this study has been adapted  to  the  research  model  and  the  variables  studied.  The causality model is used in this study, and the AMOS program's SEM (Structural Equation Modeling) analysis method is used to assess the research assumptions. The existence of the 5G network has brought Indonesia to the threshold of development that opens the door to a world  full  of  opportunities,  5G  technology  is  expected  to  have  a positive  impact  on  the  development  of  digital  skills  and entrepreneurship, which will have a better impact.
Keywords— Telecommunications, 4G, 5G Technologies, SEM
Abstrak—  Perkembangan  dunia  telekomunikasi  terjadi dengan  sangat  pesat  dan  telah  membawa  dari  generasi  pertama yaitu  1G  hingga  4G  yang  berkembang  sebagai  media  jaringan masa  depan  dibeberapa  negara  berhasil  mengimplementasikan dalam transaksi . Penelitian tersebut membahas potensi mengenai teknologi 5G  sebagai  pengganti  teknologi  sebelumnya  yaitu  4G. Bagaimana  teknologi  ini  kalau  diterapkan  di  Indonesia,  daerah mana  saja  yang  cocok  untuk  penerapan  teknologi  5G.  Analisis data  untuk  penelitian  ini  telah  disesuaikan  dengan  model penelitian dan variabel yang diteliti. Model kausalitas digunakan dalam  penelitian  ini,  dan  metode  analisis  SEM  (Structural Equation  Modeling)  program  AMOS  digunakan  untuk  menilai asumsi penelitian. Adanya jaringan 5G telah membawa Indonesia pada  ambang  pembangunan  yang  membuka  pintu  dunia  yang penuh  dengan  peluang,  teknologi  5G  diharapkan  dapat memberikan  dampak  positif  bagi  pengembangan  keterampilan digital dan kewirausahaan, yang akan memberikan dampak yang lebih baik.
Kata Kunci— Telekomunikasi, 4G, Teknologi 5G, SEM

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  komunikasi  secara  signifikan  mempengaruhi kehidupan  masyarakat  di  Indonesia,  saat  ini  telah  ada perkembangan  yang  bisa  dikatakan  lebih  maju  untuk
memudahkan manusia efektif. Perkembangan dunia telekomunikasi terjadi dengan sangat pesat dan telah membawa dari  generasi  pertama  yaitu  1G  hingga  4G  dan  baru  baru  ini muncul dengan teknologi 5G yang berkembang sebagai media jaringan masa depan dibeberapa negara berhasil mengimplementasikan dalam transaksi.
Saat  ini  negara-negara  seperti  Korea  Selatan,  Amerika Serikat,  Jepang,  China,  dan  beberapa  negara  di  benua  Eropa telah  menerapkan  5G  secara  komersil  dengan  didukung teknologi  Qualcomm  [1].  Sedangkan  Indonesia  belum meluncurkan 5G secara komersil. Menurut Johnny G. Plate [1], saat ini Indonesia menggunakan teknologi seluler 2G, 3G, dan 4G yang harus diselesaikan terlebih dahulu dengan baik. Selain itu, menentukan pilihan teknologi harus memperhatikan posisi geostrategis Indonesia sehingga pada saat mengimplementasikan  5G  secara  komersil  di  Indonesia  bisa memanfaatkan  dengan  baik  sesuai  kepentingan.  Sebab teknologi  5G  ini  merupakan  suatu  revolusi,  perubahan  yang fundamental  dari  kehidupan  digital.  Menurut  Ismail  [1], Indonesia  direncanakan  untuk  memanfaatkan  frekuensi  700 MHz dan 800 MHz di Lower-band , 2,6 GHz dan 3,5 GHz di Middle-band , dan 26 GHz di Upper-band . Namun, belum ada kepastian  frekuensi  mana  yang  akan  menjadi  tempat penanaman  5G.  Menurut  Dirjen  SDPPI  Ismail,  minimnya pemanfaatan  data  dalam  pembangunan  Indonesia,  termasuk infrastruktur  dan  sektor  bisnis,  merupakan  salah  satu permasalahan  yang  dihadapi  negara  saat  ini.  Melalui  jaringan dan penggunaan informasi, kita dapat mencapai kekayaan [2]. Indonesia  harus  mempersiapkan  hadirnya  5G  ini  dalam mengindentifikasi peluang apa saja yang dapat ditemukan dan juga  digunakan  nantinya  sewaktu  teknologi  5G  sudah  sampai diindonesia  karena  dengan  identifikasi  tersebut  dapat menimbulkan  sebuah  pengenalan  yang  matang  akan pemanfaatan  dari  5G  ini  [3].  Sedangkan  teknologi  5G menggunakan frekuensi yang sangat tinggi. Karakteristik sinyal frekuensi  tinggi  adalah  bahwa  gelombang  tidak  menempuh jarak yang luas, sehingga diperlukan antena yang berjarak dekat dari  antena  lain  agar  dapat  mengirimkan  data  secara  jelas. Selain  itu,  masih  ada  beberapa  perdebatan  mengenai  potensi dampak  negatif  teknologi  5G  terhadap  kesehatan.  Banyak penelitian  telah  menetapkan  bahwa  radiasi  yang  berasal  dari jaringan  5G  berpotensi  menimbulkan  gangguan  kesehatan. Namun,  saat  ini,  belum  ada  bukti  kuat  yang  menunjukkan
bahwa  radiasi  dari  jaringan  5G  berbahaya  bagi  kesehatan manusia.  Untuk  mengatasi  keterbatasan  frekuensi  pengenalan teknologi  5G,  kami  menggunakan  frekuensi  tinggi,  tetapi dengan  panjang  gelombang  kecil  atau  disebut  gelombang milimeter ( mwWave ). mwWave Frequency adalah nama domain frekuensi  radio  yang rentang  frekuensi pembawanya adalah 3 GHz  hingga  300  GHz.  Teknologi mwWave dengan  demikian berfokus pada komunikasi jarak pendek dan juga bisa dipakai sebagai  tulang  punggung  jaringan  komunikasi.  Dalam rekomendasi ITU-R, mwWave dipilih untuk rentang  frekuensi 71  GHx  hingga  76  GHz  dan  81  GHz  hingga  86  GHz,  serta bandwidth  frekuensi  yang  diperbolehkan  dalam  rentang frekuensi  ini.  Untuk  membuat  bandwidth  frekuensi  secara keseluruhan  sangat  luas,  dapat  memberikan  transmisi  data hingga Gbps pada jarak hingga 1 km [4].
Penelitian  Mulyad  dan  Usman  [5],  “Device-to-Device Communication  in  5G  Cellular  Networks  in  mwWave Networks”,  membahas  komunikasi device-to-device dalam jaringan seluler 5G menggunakan mwWave, di mana teknologi seluler  5G  menawarkan  solusi  untuk  mengatasi  keterbatasan jangkauan  ponsel.  kemampuan melayani. Komunikasi perangkat  ke  perangkat  (D2D)  dapat  digunakan  di  banyak aplikasi, tetapi rentan terhadap interferensi antara sinyal dalam satu sel, membutuhkan manajemen sumber daya yang efisien. Adopsi D2D juga membuat sistem seluler lebih sulit dalam hal kebutuhan pengelolaan sumber daya, interferensi, dan perutean. Sejumlah  percobaan  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan komunikasi D2D  yang dapat  digunakan dengan sukses di 5G. Pengembangan  sistem load  balancing ,  fungsi  turunan komunikasi  D2D,  adalah  salah  satunya.  Saat  menggunakan komunikasi  D2D,  penyeimbangan  muatan  mendistribusikan beban  lalu  lintas  seluler,  mengarahkannya  ke  komunikasi perangkat-ke-perangkat daripada jaringan utama [5].
Penelitian  tersebut  membahas  potensi  mengenai  teknologi 5G  sebagai  pengganti  teknologi  sebelumnya  yaitu  4G. Bagaimana teknologi ini kalau diterapkan di Indonesia, daerah mana  saja  yang  cocok  untuk  penerapan  teknologi  5G. sedangkan  efek  gelombang  atau  radiasi  elektromagnetik frekuensi tinggi, yang dapat menyebabkan gangguan kesehatan dalam jarak dekat. Sebaliknya, efek terhadap lingkungan terkait langsung  dengan  pembangunan  jaringan  seluler  5G  yang membutuhkan  banyak  bangunan  untuk  mengangkut  data  ke lokasi  pengguna.  Karena  akan  banyak  orang  yang  berminat membangun menara pemancar jaringan 5G, maka pembangunan  gedung  ini  kemungkinan  akan  membutuhkan banyak sumber daya.

## II. METODE PENELITIAN
Analisis data untuk penelitian ini telah disesuaikan dengan model  penelitian  dan  variabel  yang  diteliti.  Model  kausalitas digunakan  dalam  penyelidikan  ini,  dan  metode  analisis  SEM ( Structural  Equation  Modeling )  program  AMOS  digunakan untuk menilai asumsi penelitian. SEM adalah metode statistik multivariat  lanjutan  yang  merupakan  suatu  metode  untuk mempelajari  hubungan  antar  variabel  dalam  suatu  model maupun antara indikator dan konstruk atau antar konstruk yang menggabungkan  analisis  komponen  dan  analisis  regresi
(Santoso,  2007).  Pendekatan  kuantitatif  mengumpulkan  data dengan  menggunakan  kuesioner  terstruktur  dan  mekanisme sampel populasi [6].
Gambar 1.Tahap Penelitian
Penelitian ini melalui beberapa proses dengan menggunakan  metode  tertentu.  untuk  beberapa  proses penelitian yang dilakukan pada Gambar 1 dapat dikonsultasikan.  Langkah-langkah  penelitian  dari  identifikasi masalah diturunkan dari masalah-masalah yang ada. Kemudian ketika  masalah  diperoleh,  Tinjauan  literatur  dilakukan  untuk memilih pendekatan terbaik untuk digunakan pada masalah saat ini.  Selain  metode  yang  sudah  ada  yaitu  model  persamaan struktural (SEM). Karena pendekatan SEM merupakan temuan keputusan  mutlak,  itu  dipilih.  Setelah  penyebaran  kuesioner, tahap  selanjutnya  pengolahan  data  selesai  jika  memenuhi kriteria atau memadai. Pada langkah pertama, semua data dari kuesioner dirangkum dalam Microsoft Excel. Kemudian dicari rata-rata  dari  masing-masing  indikator  pada  rangkuman  data tersebut.  Kemudian  hasil  rata-rata  tersebut  diolah  dengan software  SPSS.  Suatu  proses  dalam  SPSS  untuk  menentukan keakuratan  dan  keandalan  data.  Langkah  selanjutnya  adalah memeriksa  validitasnya.  Jika  hasilnya  salah,  entri  yang  salah dikembalikan.  Uji  reliabilitas  merupakan  tahap  selanjutnya. Jika hasilnya tidak dapat diandalkan, bagian  yang tidak dapat diandalkan  dihilangkan.  Jika  kedua  langkah  ini  cocok,  maka dapat  melanjutkan  pemrosesan  data  SEM.  Jika  data  yang dihasilkan  valid,  reliabel,  dan  normal,  tindakan  selanjutnya adalah melakukan analisis model persamaan struktural dengan menggunakan software Amos.  Setelah  didapatkan  hasil, dilakukan  perbandingan.  Jika  hasil  yang  menguntungkan
konsisten, penelitian ini dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya. Jika tidak, perubahan dilakukan pada model.
Pilihan  sampel  memiliki  dampak  signifikan  pada bagaimana temuan penelitian ditentukan atau diinterpretasikan. Ferdinand  (2014)  mengklaim  bahwa  metode  analisis  SEM membutuhkan setidaknya lima kali lebih banyak indikator. Sampel minimum = 5 x jumlah indikator = 5 x 18 = 90 responden
Setelah  semua  data  kuesioner  dikumpulkan,  data  akan dianalisis pada skala Likert, mengacu pada pernyataan tentang sikap  seseorang  terhadap  persetujuan  dan  ketidaksetujuan dengan pernyataan beberapa responden [7].
Pengukuran  skala  likert  merupakan  indikator  yang diperoleh selama pengembangan masing-masing variabel, yang dirangkum  dalam  bentuk  pertanyaan  atau  pernyataan.  Dalam penulisan  ini,  diajukan  pertanyaan  yang  responden  harus memilih antara sangat setuju atau tidak setuju dalam skala Jika responden  memilih  opsi  5,  tanggapan  mereka  dinilai  sangat setuju  1–5.  dan  jika  responden  memilih  opsi  1,  maka tanggapannya dikategorikan sangat tidak setuju.[7].
Dalam tabel berikut, skala Likert digunakan:
T ABEL 1.S KALA P ENGUKURAN L IKERT kategori Kode Skor Sangat Setuju SS 5 Setuju S 4 Netral N 3 Tidak Setuju TS 2 Sangat Tidak Setuju STS 1
Data  yang  terkumpul  dari  tanggapan  responden kuesioner  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  analisis statistik.  Ubah  menjadi  data  ordinal  rentang  waktu menggunakan  Statistical  Package  for  the  Social  Sciences (SPSS). Data yang dikumpulkan akan diperiksa menggunakan statistik deskriptif, korelasi induktif, dan antar variabel. Karena data tindak lanjut bersifat kualitatif dan bukan numerik, maka diubah menjadi rentang menggunakan SPSS untuk analisis dan pengujian hipotesis, menggunakan angka sebagai simbol untuk data  kualitatif.  Data  kemudian  dianalisis  setelah  dikonversi menjadi skala interval menggunakan Metode analisis statistik, uji  validasi  dan  reliabilitas  alat  penelitian,  dan  penggunaan model persamaan struktural (SEM) dari paket statistik AMOS.
1. Uji  validitas  menentukan  apakah  suatu  penelitian  dapat dipercaya  atau  tidak.  Uji  validitas  analisis  faktor.  Hasil dari  hasil  AMOS  khususnya  nilai probability  value dari regression  weights dilihat  untuk  melihat  validitas
kuesioner. Jika nilai probalitas kurang item dianggap sah pada 0,05 dan nilai kritis lebih besar dari 1,96 [8].
2. Uji  reliabilitas  untuk  pengukuran  reliabilitas  kuesioner sebagai indikator kemungkinan variabel. Dalam penelitian ini,  reliabilitas  konstruk  dan  ekstraksi  variasi  digunakan sebagai  dua  metode  pengukuran  reliabilitas  (AVE). Persamaan  untuk  ketergantungan  struktural  adalah sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡 𝑅𝑒𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = (∑ 𝑆𝑡𝑑. 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔) 2 (∑ 𝑆𝑡𝑑. 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔) 2 +  ∑ 𝜀 𝑗
Berikut  adalah  jumlah  varians  yang  diekstraksi,  yang menunjukkan  jumlah  varians  yang  diekstraksi  dari  indikator- indikator  konstruk  laten  yang  dikembangkan.  Jumlah  varian yang dihapus dihitung berdasarkan rumus berikut:
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑥𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 = ( 𝑆𝑡𝑑. 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔) 2
( 𝑆𝑡𝑑. 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔) 3 +  𝜀 𝑗 Pengujian  reliabilitas  menggunakan  cronbach's  alpha.  Ketika nilai  alfa  instrumen  lebih  dari  atau  sama  dengan  0,60,  maka dianggap dapat diandalkan. Tabel berikut menampilkan tingkat kepercayaan untuk alpha Cronbach:
T ABEL 2. T INGKAT K EHANDALAN C RONBACH ' S A LPHA Nilai Cronbach’s Alpha Tingkat Kehandalan <0,60 Kurang Handal 0,60-<0,70 Cukup Handal 0,70-<0,80 Handal 0,80-<0,90 Sangat Handal >0,90 Sangat Handal III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  informasi  yang  menggambarkan  responden berdasarkan jenis kelamin dan kelompok usia digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## T ABEL 3.R ESPONDEN BERDASARKAN JENIS KELAMIN
Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki -Laki 46 51,1% Perempuan 44 48,9 % Total 90 100 %
T ABEL 4.R ESPONDEN BERDASARKAN USIA
Usia Jumlah Persentase 17 – 20 Tahun 32 35,6 % 21 – 30 Tahun 58 64,4 % 30 – 40 Tahun - - Total 90 100 %
Informasi  Tabel  3  menampilkan  karakteristik  responden menurut jenis kelamin. Perincian tanggapan berdasarkan jenis kelamin menunjukkan sebanyak 46 orang dengan porsi 51,1% mendominasi  responden  laki-laki.  Sementara  itu,  Tabel  4 menyajikan  data  karakteristik  responden  menurut  umur  Tabel tersebut  menunjukkan  bahwa  umur  responden  21-30  tahun mendominasi  dibandingkan  dengan  kelompok  umur  lainnya. sebanyak 58 orang atau 64,4%. Sangat sedikit yang berusia di atas 17-20 tahun yaitu tidak kurang dari 32 orang atau 35,6%.
3.1 Dengan  menggunakan  SPSS  versi  24  dilakukan  uji validitas  dan  reliabilitas.  Tes  korelasi  Brivarit-Pearson untuk  validitas  dijalankan.  Tabel  5  menampilkan  semua hasil.
T ABEL 5.H ASIL UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS
Item-Total Statistics Scale Men If Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach’s Alpha if item Deleted X1.1 69.17 52.298 .354 .879 X1.2 69.99 50.820 .471 .875 X1.3 69.98 49.910 .626 .870 X1.4 69.49 49.579 .543 .873 X1.5 69.76 49.715 .432 .878 X2.1 69.18 49.159 .524 .873 X2.2 69.34 50.432 .461 .876 X2.3 69.61 50.937 .334 .882 X2.4 69.67 50.607 .485 .875 X2.5 69.42 50.022 .573 .872 Y1.1 69.62 49.946 .578 .872 Y1.2 69.17 50.298 .537 .873 Y1.3 69.60 50.917 .453 .876 Y1.4 69.42 49.550 .563 .872 Y2.1 69.23 48.069 .737 .866 Y2.1 69.31 49.565 .548 .872 Y2.1 69.24 49.490 .621 .870 Y2.1 69.92 50.949 .364 .880
3.1.1. Uji  reliabilitas  dengan  Alfa  cronbach.  Jika  nilai alfa Cronbach instrumen lebih besar dari atau sama dengan  0,60,  maka  dianggap  dapat  diandalkan. Kuesioner  dapat  dianggap  reliabel  berdasarkan
hasil  tes  yang  menunjukkan  skor  alfa  Cronbach sebesar 0,880 > 0,60. dari Tabel 6.
T ABEL 6. R ELIABILITY STATISTICS
Cronbach’s Alpha N of Items .880 18
Berdasarkan hasil analisis kami dengan Statistical Package for  Social  Sciences  (SPSS),  dibuat  diagram  alur  hubungan kausalitas antar faktor. Uji kecocokan model dilakukan dengan menggunakan seluruh diagram aliran model dalam Persamaan. Pengujian  seluruh  model  dilakukan  dalam  dua  tahap,  yaitu model  penuh  lengkap  sebelum  perubahan  dan  model  penuh setelah perubahan. dilakukan sebelumnya modifikasi, dilakukan  penuh  model testing menentukan  seberapa  baik model  asli  memenuhi  kriteria good-of-fit (GOF).  dilakukan modifikasi model [8].

## Gambar 2. Path Diagram Full Model
Pada  Gambar  2  digunakan  dalam  model  90  sampel,  18 indikator  dengan  skala  1  sampai  dengan  5,  Masing  –  masing indikator  ditunjukkan  dalam  diagram  full  model  lengkap  di atas. oleh karena model penelitian tidak sesuai dan tidak dapat menjelaskan  model  penelitian  dengan  baik  dan  benar,  maka model tersebut harus diubah. Pengujian model lengkap setelah diedit  dimaksudkan  untuk  memastikan  bahwa  model  yang ditetapkan  memenuhi  persyaratan  GOF.  Perubahan  yang dilakukan  menggabungkan error  term yang  diajukan  oleh masing-masing  sistem  yang  ditujukan  untuk  meningkatkan GOF tanpa kriteria [8].
Berikut adalah gambar output dari program AMOS setelah beberapa kali dijalankan langkah modifikasi untuk mendapatkan  model  ideal ditentukan oleh hasil keluaran pada Gambar 4. dan perintah Modification indices [8].
Gambar 3. Output Full Model SEM.
Gambar  3  menunjukkan  model  tidak  sesuai  karena  nilai probabilitas  (p)  masih  0,000  lebih  kecil  dari  0,05.  Meskipun RMSEA  dan  parameter  lainnya  cocok  untuk  model  dengan sampel  yang  relatif  kecil,  diperlukan  nilai  p.  Jika  Anda  ingin melakukan perubahan, lihat indeks edit yang dihasilkan, yaitu:
T ABEL 7. O UTPUT M ODIFICATION I NDICES Modification indices Par Change e14 <...> e15 6,355 ,064 e12 <...> X2 4,041 -,019 e12 <...> X1 6,650 ,015 e12 <...> e19 4,481 -,047 e11 <...> e18 7,619 ,120 e11 <...> e13 5,050 ,076
Tabel 7 jelas menunjukan bahwa ketika korelasi tambahan diberikan  antara  e11  dan  e13,  chi-square  berkurang  sebesar 5,050.  Bahkan,  korelasi  antara  e12  dan  X1  memberikan pengurangan  Chi-square  yang  lebih  besar  sebesar  6,650. Namun, korelasi yang dibangun harus memiliki landasan teori yang  kuat.  Itu  sebabnya  kami  memilih  antara  e11  dan  e113 karena  indikator-indikator  suatu  konstruk  harus  dikorelasikan karena  merupakan  indikator  reflektif.  Jika  disajikan  korelasi lebih  lanjut  antara  masing-masing  indikator  dari  modication indeces, hasil hasilnya adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Output Full model modifikasi
Pada Gambar 4 (Probabilitas), Ketika nilai p naik menjadi 0,178 dan di atas 0,05, model dianggap dapat diterapkan. Nilai rekomendasi  yang  sama  juga  dicapai  oleh  parameter  lain, RMSEA.  Jelas  bahwa  kriteria  digunakan  untuk  menentukan apakah  model  yang  disediakan  dapat  diterapkan  atau  tidak. Hasilnya, model tersebut valid karena sesuai dengan data yang telah dianalisis.

## IV. KESIMPULAN
Perkembangan dunia telekomunikasi terjadi dengan sangat pesat  dan  telah  membawa  dari  generasi  pertama  yaitu  1G hingga 4G dan baru baru ini muncul dengan teknologi 5G yang berkembang  sebagai  media  jaringan  masa  depan  dibeberapa negara  berhasil  mengimplementasikan  dalam  transaksi. Menurut Ismail [1], Indonesia direncanakan untuk memanfaatkan  frekuensi  700  MHz  dan  800  MHz  di  Lower- band,  2,6  GHz  dan  3,5  GHz  di  Middle-band,  dan  26  GHz  di Upper-band.  Karena  akan  banyak  orang  yang  berminat membangun menara pemancar jaringan 5G, maka pembangunan  gedung  ini  kemungkinan  akan  membutuhkan banyak  sumber  daya.  teknologi  5G  diharapkan  membawa perubahan signifikan di berbagai industri dan sektor ekonomi, tetapi akan membutuhkan waktu dan investasi yang signifikan untuk  membangun  infrastruktur  yang  diperlukan.  Juga,  harus dipahami  bahwa  dengan  teknologi  baru,  ada  sejumlah  risiko yang harus dipertimbangkan. Perlu diteruskan pemantauan dan penelitian untuk mengetahui dampak jangka panjangnya.

## R EFERENCES
[1] M.  Danuri,  “Development  and  transformation  of  digital  technology,” Infokam , vol. XV, no. II, pp. 116–123, 2019.
[2] Wahyu Subyanto. (2019). Sambut 5G: ITB dan Qualcomm Gelar Diskusi Roadmap, Manfaat dan Tantangan Penerapan 5G di Indonesia. Diakses pada 26 Februari 2021, dari
https://nextren.grid.id/read/011827368/sambut-5g-itb-dan-qualcomm-
gelar-diskusi-roadmap-manfaat-dan-tantangan-penerapan-5g-di- indonesia?page=all
[3] A.  Wijaya,  “Perkembangan  Teknologi  5G,” Univ.  Pendidik.  Indones. , vol. 1, no. 1, pp. 2–5, 2021, doi: 10.13140/RG.2.2.26926.13124.
[4] 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.
[5] N.  G.  Made  Niama  Dwi  Susila,  Linawati,  “Perencanaan  Coverage Jaringan 5G Berdasarkan Propagasi Rugi Coverage Planning on the 5G Network Based on Path Loss,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 2, pp. 283–292, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184485.
[6] M. Ningtyas, “Bab III - Metode Penelitian Metode Penelitian,” Metod. Penelit., pp. 32–41, 20014.
[7] repository.radenfatah.ac.id. (2022, 24 Oktober). METODE PENELITIAN. Diakses pada 24 Oktober 2022 dari http://repository.radenfatah.ac.id/16880/3/BAB%20III%20TAM.pdf
[8] Irwan  and  A.  Idris,  “ANALISIS  STRUCTURAL  EQUATION MODELLING DAN TERAPANNYA (Studi Kasus: Pengaruh Kualitas dan  Relationship  Marketing  Terhadap  Kepuasan,  Kepercayaan  dan Loyalitas Mahasiswa Terhadap Perpustakaan UIN Alauddin Makassar),” J. Teknosains , vol. 8, no. 2, pp. 137–151, 2014.
[9] M.  Lukaraja,  E.  R.  Pesulessy,  Y.  A.  Lesnussa,  and  M.  Y.  Matdoan, “STRUCTURAL  EQUATION  MODELING  (  SEM  )  UNTUK MENGANALISIS  FAKTOR-  (  Persero  )  TERHADAP  KEPUASAN PELANGGAN  DI  DESA  BUANO  UTARA  Sructural  Equation Modeling ( SEM ) to Analyze  The Factors Influncing  The Ministry  of Service PT . PLN ( Persero ) to Customer Sati,” vol. 2, pp. 93–102, 2020.
[10] R.  Latumeten,  Y.  A.  Lesnussa,  and  F.  Y.  Rumlawang,  “Penggunaan Structural  Equation  Modeling  (Sem)  untuk  Menganalisis  Faktor  yang Mempengaruhi  Loyalitas  Nasabah  (Studi  Kasus :  PT  Bank  Negara Indonesia  (BNI)  KCU  Ambon),” Sainmatika  J.  Ilm.  Mat.  dan  Ilmu Pengetah. Alam , vol. 15, no. 2, p. 76, 2018, doi: 10.31851/sainmatika.v15i2.2301.
[11] M. Suryanegara, “Managing 5G technology: Using quality of experience (QoE) to identify  the innovation  enhancement pattern according to the Indonesian market,” IEEE Access , vol. 8, pp. 165593–165611, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3022365.
[12] U. S. Zulpratita, “Kunci Teknologi 5G,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 4, no. 2, pp. 166–173, 2018, doi: 10.33197/jitter.vol4.iss2.2018.163. [13] A. Firdausi, “PENGENALAN TEKNOLOGI 5G (Generasi ke 5) PADA SEBUAH  SISTEM  ANTENA  UNTUK  SISWA/I  SMA  DI KEMBANGAN UTARA UNIVERSITAS MERCU BUANA
JAKARTA  BARAT,” J.  Abdi  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  6,  2019,  doi:
10.22441/jam.2019.v5.i1.002.
[14] H. U. Mustakim, “Tantangan Implementasi 5G di Indonesia,” INTEGER
J.  Inf.  Technol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–10,  2019,  doi: 10.31284/j.integer.2019.v4i2.561.
[15] E. Setyowati, G. M. Suranegara, F. R. Jannah, U. Pendidikan, I. Kampus Purwakarta, and E. Edu, “INTEGRATED (Information Tecknology and Vocational  Education)  Potensi  Pemanfaatan  Teknologi  5G  Guna Mendukung Pembelajaran Daring,” vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2021.
[16] A.  F.  S.  Admaja,  “Kajian  Awal  5G  Indonesia  (5G  Indonesia  Early Preview),” Bul.  Pos  dan  Telekomun. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  97,  2015,  doi: 10.17933/bpostel.2015.130201
[17] R. Hidayat, “Analisis Potensi Kunci Teknologi 5G Untuk Implementasi Optimal  Di  Jawa  Barat  Key  Potential  Analysis  of  5G  Technology  for Optimal Implementation in West Java,” CR  J. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  115– 131, 2017.
[18] R. A. Mulyadi and U. K. Usman, “Komunikasi Device-to-Device pada Jaringan Seluler 5G menggunakan mmWave,” Avitec , vol. 2, no. 1, pp. 65–73, 2020, doi: 10.28989/avitec.v2i1.614.
[19] D. Andalisto, Y. Saragih, and I. Ibrahim, “Analisis Kualitatif Teknologi 5G Pengganti 4G di Indonesia,” Edukasi Elektro , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2022, [Online]. Available: https://journal.uny.ac.id/index.php/jee.
[20] M. A. Masa, T. S. D. Abdurrahman, A. Basalamah, M. N. Rahman, H. Lahmado, and A. Afdhal, “Analisis Potensi Teknologi Jaringan 5G Area Sulawesi Selatan,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 41–47, 2023, doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16870.
[21] G. Fahira, A. Hikmaturokhman, and A. R. Danisya, “5G NR Planning at mmWave  Frequency :  Study  Case  in  Indonesia  Industrial  Area,” Proceeding - 2020 2nd Int. Conf. Ind. Electr. Electron. ICIEE 2020 , no. October, pp. 205–210, 2020, doi: 10.1109/ICIEE49813.2020.9277451.
[22] S.  Larasati,  K.  Ni,  Z.  Hanni  Pradana,  and  I.  J.  Teknologi  Telkom Purwokerto DI Panjaitan No, “Analysis of 5G Network Performance in Line-of-Sight  Conditions  Using  3.3  Ghz  Frequency  At  Sawahan, Surabaya,” J. Inf. Technol. Its Util. , vol. 5, no. 2, 2022.
[23] A. Firdausi, “PENGENALAN TEKNOLOGI 5G (Generasi ke 5) PADA SEBUAH  SISTEM  ANTENA  UNTUK  SISWA/I  SMA  DI KEMBANGAN UTARA UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA  BARAT,” J.  Abdi  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  6,  2019,  doi: 10.22441/jam.2019.v5.i1.002.
[24] A. Basuki, “Perbandingan Software-Designed Networking dan Network Function  Virtualisation,  serta  Penerapannya  pada  5G,”  no. 55417110023, pp. 1–6, 2021.
[25] T. Trikolas, A. Sungkowo, R. R. Al Hakim, and A. Jaenul, “Kelebihan, Kekurangan, Peluang Teknologi 5G di Indonesia,” INSOLOGI J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2022, doi: 10.55123/insologi.v1i1.145.
[26] P.  Adhistian,  “Teknologi  Jaringan  5G  Untuk  Jaringan  Masa  Depan Menjadi Kebutuhan Manusia,” Teknol.  J. Ilm. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, p. 129, 2020, doi: 10.32493/teknologi.v2i2.7901.