Komunikasi M2M Kognitif Berbasis PRMA dengan Multi Ultra Frame dan Payload Exchange
Eko Arifianto 1 , Aghus Sofwan 2 , Teguh Prakoso 3
Abstract—M2M communication is the process of exchanging data between devices on a network of capillary systems. The communication channel used is an empty space on a TV channel with a cognitive radio mechanism combined PRMA with a fixed and periodic scheme. The scheme has a working system that allows PRMA to place data  in the same free space, which causes collisions.  Therefore,  it  needs  repetition,  which  requires more energy and causes inefficient communication. Thus, a Multi Ultra Frame (MUF) and Payload Exchange (PE) data exchange scheme is proposed  to reduce collisions and repetition by giving grades and features to the data,  with the aim to achieve optimal use of empty space. An indication  of  efficient communication is the optimal use of empty space,  which affects the throughput (PT), duty cycle (Cyl), and interference ratio (fo). The higher PT and the lower Cyl and fo, the more efficient the communication. MUF and PE schemes produce PT of 99-41%, Cyl of 1-4.4%, and fo of 10- 33%. Fixed and periodic schemes produce PT of 81-21%, Cyl of 2- 9%, and  fo  of  15-52%. Optimization of MUF and PE schemes produce  PT  of  99-70%,  Cyl  of  0.5-2.2%,  and  fo  of  8-14%. Optimization of fixed and periodic schemes produce  PT  of  66- 35%, Cyl of 3-6%, and fo of 19-28%.
Intisari—Komunikasi M2M  merupakan proses pertukaran data antar perangkat pada  jaringan  sistem kapiler. Saluran komunikasi  yang digunakan adalah ruang kosong pada saluran TV  dengan  mekanisme  radio kognitif  kombinasi  PRMA  skema tetap dan periodik.  Skema  tersebut  memiliki  sistem kerja yang menjadikan PRMA dapat menempatkan data pada ruang kosong yang  sama,  yang  menyebabkan tabrakan.  Oleh karena itu, diperlukan pengulangan, yang memerlukan energi lebih banyak, sehingga  komunikasi  menjadi  tidak efisien. Dengan demikian, diusulkan skema pertukaran data Multi Ultra Frame (MUF) dan Payload  Exchange  (PE)  untuk mengurangi tabrakan serta pengulangan dengan memberikan grade  dan keutamaan pada data,  dengan tujuan  agar  penggunaan ruang kosong dapat optimal. Indikasi komunikasi yang efisien adalah penggunaan ruang kosong  yang sangat optimal yang berpengaruh pada throughput  (PT), duty cycle (Cyl),  dan  interference ratio  (fo). Semakin tinggi PT  dan semakin rendah Cyl  serta  fo,  semakin efisien komunikasi. Skema MUF dan PE menghasilkan PT sebesar 99-41%,  Cyl  1-4,4%,  dan  fo  10-33%.  Skema tetap dan  periodik menghasilkan  PT  81-21%,  Cyl  2-9%, dan  fo  15-52%.  Optimasi skema MUF dan PE menghasilkan PT 99-70%, Cyl  0,5-2,2%, dan fo  8-14%.  Sedangkan optimasi  skema tetap dan periodik memberikan PT 66-35%, Cyl 3-6%, dan fo 19-28%.
Kata Kunci—Komunikasi M2M,  Radio kognitif,  Multi Ultra Frame, Payload Exchange, PRMA.

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi komunikasi  mengalami  kemajuan yang sangat pesat pada berbagai bidang, termasuk bidang komunikasi M2M. Komunikasi M2M merupakan proses pertukaran data antar perangkat  pada  sistem  kapiler, dengan metode radio kognitif kombinasi PRMA, melalui ruang kosong saluran TV [1], [2] . Desain  komunikasi M2M  merupakan  sistem  pertukaran  data dari  Perangkat Komunikasi Mandiri  (PKM)  ke pengguna melalui Perangkat Komunikasi Mandiri Gateway (PKMG) [1]. Gbr. 1 memperlihatkan desain komunikasi M2M yang terdiri atas domain perangkat, domain jaringan, dan domain aplikasi [3].  Pengiriman data dimulai ketika  PKM menginformasikan permintaan ke PKMG, kemudian  PKMG  mengindera  saluran dan mengirimkan hasilnya ke PKM. PKM  memfungsikan sistem pertukaran data ke saluran tidak terpakai dan  memulai prosedur kompetisi,  dengan  memilih slot uplink secara acak. PKMG memberitahu PKM pada slot  downlink bahwa pemesanan slot sukses  dan data telah terkirim.  Karena  PKM bertambah,  terjadi  kemacetan  pertukaran  data  pada saluran yang digunakan. Untuk mengatasinya, digunakan ruang kosong pada saluran TV (TV White Space ) [4]. Gbr. 2 memperlihatkan bahwa ruang kosong pada saluran TV adalah saluran TV analog yang tidak dipergunakan  oleh pengguna karena telah bermigrasi pada saluran TV digital.
Ruang kosong pada saluran  TV merupakan saluran  tidak terpakai pada siaran televisi, karena pengalihan metode siaran dari  analog ke  digital.  Ruang kosong ini difungsikan menggunakan metode radio kognitif kombinasi PRMA. Radio kognitif  menempatkan  data pada saluran  yang  pada saat itu tidak digunakan, sedangkan  PRMA  diterapkan  pada  skema pengiriman data, dengan menempatkan slot secara multiakses menggunakan  mekanisme  reservasi.  Hal tersebut  mengalami masalah karena tabrakan, slot tidak terpakai, dan pengulangan perebutan slot , karena pada PRMA, PKM boleh memilih slot manapun walaupun sama dengan PKM lain [5]–[8] .
Tabel I memperlihatkan perbandingan jenis penyertaan yang digunakan  model lain  dan model yang diusulkan. Mode lain menggunakan model susunan frame tetap  dan skema komunikasi M2M periodik,  tanpa teknik sensing serta tanpa backup  and  recovery.  M odel yang diusulkan menggunakan model susunan frame MUF, skema komunikasi M2M PE, teknik sensing FCSD serta backup and recovery SUBRP [8]. Tabel II memperlihatkan kelebihan dan kekurangan susunan frame dan skema model  lain, yaitu frame tetap  serta  skema periodik  yang  memiliki kelebihan,  PKM bebas memilih slot yang berpeluang menempati slot , karena waktu tidak terbuang untuk pencarian slot . Namun,  hal ini  menyebabkan  PKM berpeluang  memilih slot sama dengan PKM lain,  yang menyebabkan tabrakan,  sehingga slot tidak dapat ditempati, perlu pengulangan pemilihan slot. Akibatnya, perlu  banyak energi serta memperpendek umur baterai [5].
1 Magister Teknik Elektro,  Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jalan Prof H. Soedarto SH, Tembalang Semarang 50275 INDONESIA (tlp: 024-746 0057; e-mail: ekoarifianto8888@gmail.com)
2,3 Departemen Teknik Elektro,  Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jalan Prof H. Soedarto SH, Tembalang Semarang 50275 INDONESIA (tlp: 024-746 0057; e-mail: asofwan@elektro.undip.ac.id, teguhprakoso@elektro.undip.ac.id)
Gbr. 1 Desain komunikasi M2M [3].
Gbr. 2 Ruang kosong pada saluran TV.
T ABEL I
J ENIS P ENYERTAAN Penyertaan Model lain [1] Model diusulkan Model susunan frame Frame tetap Multi Ultra Frame Skema komunikasi M2M Periodik Payload Exchange Teknik sensing - FCSD Backup and Recovery - SUBRP
T ABEL II K ELEBIHAN DAN K EKURANGAN M ODEL L AIN Keterangan Model susunan frame Skema komunikasi M2M Frame tetap Periodik Kelebihan Bebas memilih slot Data terima lengkap Kekurangan Menempati slot sama, tabrakan, pengulangan Data tidak selalu tertampung
Tabel III memperlihatkan kelebihan dan kekurangan Multi Ultra Frame ( MUF)  dan Payload Exchange ( PE). MUF memberikan grade pada data dan slot ,  sehingga PKM tidak bebas memilih slot .  Akibatnya,  tidak  terjadi  tabrakan  dan pengulangan.  PE memberi keutamaan data,  pertukaran  data sesuai grade , dan keutamaan yang ditetapkan PKMG [9]–[12]. Gbr. 3 memperlihatkan pertukaran data antara PKM dengan PKM atau PKM dengan pengguna via PKMG,  mulai  dari kompetisi antar PKM. PKM 1  dan PKM 2  secara acak menempati slot . Jika kedua PKM menempati slot yang sama, maka terjadi tabrakan, sehingga slot tidak dapat dipergunakan, PKM  tidak menukarkan  data,  terjadi pengulangan kompetisi slot, dan memerlukan energi lebih banyak [13]–[20].
Gbr. 4 memperlihatkan skema periodik. PKM berkompetisi pada mode competition (CO) hasil kompetisi, PKM pemenang masuk mode reservation (R) jika kondisi saluran utama idle (I). Sedangkan jika kondisi saluran  sedang dipergunakan,  maka BackOff (BO) kembali untuk melakukan kompetisi. Jika pada mode CO beberapa perangkat memilih slot yang sama,  maka dapat terjadi tabrakan,  sehingga otomatis akan masuk pada mode BO dan mengulang kompetisi [21]–[29].
Gbr. 3 Model susunan frame tetap.
Gbr. 4 Skema komunikasi M2M periodik.
T ABEL III
K ELEBIHAN DAN K EKURANGAN M ODEL YANG D IUSULKAN Keterangan Model susunan frame Skema komunikasi M2M Multi Ultra Frame Payload Exchange Kelebihan Menempati slot sesuai grade , tidak tabrakan, tidak perlu pengulangan. Data disampaikan sesuai grade dan keutamaan Kekurangan Tidak bebas memilih slot
Prosedur kompleks.

## II. M ODEL S ISTEM MUF, PE, FCSD, DAN SUBRP

## A. Multi Ultra Frame (MUF)
MUF merupakan model susunan frame dengan slot dan data yang telah diberi grade berdasarkan informasi kelas bobot data yang dibawa  dari PKM ke PKMG  serta  digunakan sebagai rujukan.
Gbr. 5 memperlihatkan kompetisi PKM. PKM 1 dan PKM 2 menginformasikan pertukaran data pada PKMG. Selanjutnya, PKMG mendata PKM dengan bobot kelas dan memberi grade . Karena jumlah PKM bertambah, data menjadi macet, sehingga diperlukan mekanisme pengaturan pertukaran data, yaitu PE.

## B. Payload Exchange (PE)
PE merupakan mekanisme pengaturan lalu-lintas pertukaran data,  dengan memberi  keutamaan  pada data.  PKM  yang membawa data penting diberi keutamaan sebagai pemenang kompetisi, langsung melakukan reservasi slot , dan melakukan pengiriman paket data, sedangkan PKM dengan data reguler sebagai yang  kalah kompetisi menunggu PKM pemenang selesai melakukan reservasi. Sistem tersebut berlaku pada frame berikutnya dan tidak perlu melakukan kompetisi ulang. Gbr. 6 memperlihatkan proses kompetisi PKM yang dimulai dari mode (C). Jika hanya terdapat dua PKM yang berkompetisi, maka keduanya langsung melakukan reservasi dengan prosedur C1 pada mode (R). Jika terdapat empat PKM atau lebih, maka
terdapat dua PKM pemenang yang langsung reservasi (R), sedangkan dua PKM yang kalah masuk mode  tunggu (W) dengan prosedur C2+n sesuai dengan jumlah PKM yang berkompetisi. Setelah PKM  pemenang selesai melakukan reservasi, PKM berikutnya bergantian melakukan reservasi dengan prosedur W1+n dengan mode (R).

## C. Fast Correct Sensing Detection (FCSD)
Fast Correct Sensing Detection (FCSD)  merupakan mekanisme penginderaan  saluran  yang dilakukan Pengguna Sekunder (PS), yaitu PKM,  untuk mengetahui pola aktivitas Pengguna Primer (PP), yaitu penyedia layanan TV.  FCSD dilakukan melalui deteksi energi dengan ambang batas tertentu, sehingga dihasilkan keputusan energi tersebut adalah noise atau PP. Kemudian, PS melakukan pertukaran data.
Gbr. 7  memperlihatkan  proses deteksi saluran  utama  yang akan digunakan untuk komunikasi M2M dengan menggunakan FCSD. PS melalui PKMG dengan FCSD  mengindera seluruh saluran  yang ada,  hingga  terdeteksi energi dengan ambang batas yang telah ditetapkan ( α ) : jika energi < α dianggap noise, sedangkan jika energi > α dianggap PP . Saluran dengan energi PP  paling sedikit dijadikan sebagai saluran utama. PS mengindera saluran.  Jika masih dipakai (terdapat PP), tetap dilakukan sensing hingga terdeteksi noise, kemudian memakai saluran,  dari terdeteksi noise hingga tidak terdeteksi energi (kosong).  Jika masih dipakai (terdapat PP), tetap dilakukan sensing .  Jika tiba-tiba PP meninggalkan saluran, tidak terdeteksi energi (kosong),  maka PS memakai saluran dari kosong hingga terdeteksi noise. Ketika terdeteksi PP, PS berpindah dari saluran utama ke cadangan via SUBRP.

## D. Secondary User Backup Recovery Protocol (SUBRP)
SUBRP  merupakan  mekanisme  perpindahan saluran dari saluran utama ke saluran cadangan yang dilakukan oleh PKM
atau PS melalui PKMG ketika terdeteksi PP pada saluran utama. SUBRP memindahkan aktivitas dari saluran utama ke saluran cadangan  dengan kondisi komunikasi normal,  penurunan kinerja minimal, dan tingkat kinerja sama.
Gbr. 8  memperlihatkan proses perpindahan aktivitas dari saluran utama ke saluran cadangan menggunakan SUBRP. PS, yaitu PKM, melalui PKMG mengindera seluruh saluran  yang ada, baik saluran utama maupun saluran cadangan. Kemudian, data yang diperoleh disimpan dalam database PKMG. Ketika PS mendeteksi PP pada saluran utama, PS memberitahu PKMG, kemudian PKMG menyiapkan saluran cadangan agar PS dapat berpindah  saluran.  PKMG  menduplikasi komponen saluran utama ke saluran cadangan menggunakan SUBRP.

## III. M ETODE
Makalah ini  menggunakan langkah-langkah penelitian dalam beberapa tahap, yang diperlihatkan pada Gbr. 9.
Gbr. 9  memperlihatkan langkah  penelitian  merancang model sistem ilustrasi dan  simulasi  MUF dan PE. Membuat rumus dan pseudocode throughput, duty cycle dan interference ratio beserta optimasinya, diberi masukan nilai parameter . Jika keduanya sama, bandingkan dengan hasil mode lain, jika lebih besar dapat diaplikasikan. Namun, jika hasil rumus dan simulasi tidak sama, setting ulang  nilai  parameter, jika sama bandingkan model lain. Jika tidak sama rubah pseudocode . Gbr. 10 memperlihatkan cara aplikasi MUF, PE, FCSD dan SUBRP. PKM pada  jaringan kapiler mengindera lingkungan, Inisialisasi pengiriman via slot uplink, informasi  ke  PKMG. sensing saluran FCSD, deteksi saluran tidak terpakai. Cognitive radio memilih saluran utama, perebutan slot . PKM pemenang reservasi via PRMA, PKM kalah menunggu. MUF melakukan pemilahan dengan  pemberian grade dan keutamaan.  Jika terdeteksi PP, PS pindah saluran cadangan via SUBRP, FCSD.
A. Merancang Rumus PT, OPT, Cyl, Ocyl, fo dan Ofo
Saluran kognitif utama dinotasikan sebagai Ku dan saluran kognitif cadangan dinotasikan sebagai Kc . Durasi Ku dihuni = 1 𝑉𝑉𝑢𝑢𝑢𝑢 ,  dengan 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 merupakan  durasi rata-rata  saluran  dihuni.
Gbr. 5 Model susunan multi ultra frame (MUF) .
Gbr. 6 Skema komunikasi M2M payload exchange.
Gbr. 7 Fast Correct Sensing Detection (FCSD)
Gbr. 8 Secondary User Backup Recovery Protocol (SUBRP).
Durasi Ku tidak dihuni  = 1 𝑉𝑉𝑒𝑒𝑒𝑒 ,  dengan 𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 merupakan  durasi rata-rata  saluran  tidak dihuni. Aktivitas  saluran  diwakili oleh parameter P ud yang  diartikan  bahwa Ku sedang dihuni (PP aktif).
Gbr. 10 Aplikasi MUF, PE, FCSD dan SUBRP.
𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑉𝑉𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑉𝑉𝑢𝑢𝑢𝑢+𝑉𝑉𝑒𝑒𝑒𝑒 . (1)
P em menyatakan  bahwa Ku sedang tidak dihuni (PP tidak aktif), dengan probabilitas sebagai berikut.
𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 = 1 − 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢
(2) Gbr. 9 Tahap langkah-langkah penelitian.
dengan
𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 = durasi rata-rata saluran utama kosong
𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 = durasi rata-rata saluran utama dihuni
𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 = probabilitas saluran utama kosong
𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas saluran utama dihuni.
PS melalui PKMG dengan FCSD mengindera seluruh saluran yang ada, hingga terdeteksi energi, lalu membandingkan  energi saluran utama ( EKu ) dengan nilai ambang  batas  yang  ditetapkan  (α) , EKu < α empty, EKu > α used.
Decision sensing (D Sr ) = � 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( em ) → E KU < α 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑒𝑒𝑢𝑢 ( ud ) → E KU > α . (3)
PKMG mendeteksi saluran dengan dua kemungkinan sinyal, yaitu probabilitas true signal ( 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 ) dan probabilitas false signal �𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 � .
𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 = 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 { 𝐸𝐸 1 > 𝛼𝛼 | 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 } = 1 2 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 � 1 √2 𝛼𝛼−2𝑒𝑒 ( ℎ+1 ) �4𝑒𝑒 ( 2ℎ+1 ) � (4)
𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑠𝑠 = 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 { 𝐸𝐸 1 > 𝛼𝛼 | 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 } = 1 2 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 � 1 √2 𝛼𝛼−2𝑒𝑒 √4𝑒𝑒 � (5)
dengan 𝛼𝛼 = ambang batas deteksi energi 𝑚𝑚 = bandwidth
ℎ = signal to noise ratio.
Probabilitas hunian saluran utama ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) ,  Probabilitas hunian saluran cadangan ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) , dan Probabilitas slot ditempati ( 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) dihitung menggunakan (6) sampai (8).
𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 . 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 + 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 . 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 (6) 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 (1 − 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 ) + 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 (1 − 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 ) (7)
𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 = � 𝐶𝐶0 1 � �𝑞𝑞 (1 − 𝑞𝑞 ) 𝐶𝐶0−1 � 1 − 𝐿𝐿𝑢𝑢 𝑤𝑤𝑢𝑢 � (1 − 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑒𝑒 𝑉𝑉𝑢𝑢𝑢𝑢 . 𝑒𝑒 ) � (8)
dengan 𝐶𝐶 0 = jumlah PKM yang berkompetisi 𝑞𝑞 = probabilitas permission 𝐿𝐿 𝑢𝑢 = slot yang terpesan 𝑤𝑤 𝑢𝑢 = uplink slot per frame 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas saluran utama dihuni 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 = durasi rata-rata saluran utama dihuni 𝑡𝑡 = durasi slot 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas slot ditempati.

## B. Throughput
Throughput ( PT ) merupakan perbandingan rata-rata interval data yang berhasil dipertukarkan dengan rata-rata jumlah total rentang interval pertukaran dan kompetisi,
𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ) = [Z. 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 ( ∑ ( 𝐻𝐻𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 𝐻𝐻 ) ∞ H . 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑁𝑁 )] = 𝑍𝑍 . 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 − 𝑁𝑁 + ∑ 𝐻𝐻 𝐷𝐷 𝐻𝐻 (9)
Sedangkan 𝑀𝑀 𝑘𝑘 merupakan variabel acak yang merepresentasi- kan jumlah keseluruhan pertukaran data sampai berhasil.
𝑀𝑀 𝑘𝑘 = �� 1+𝐺𝐺𝑠𝑠𝑠𝑠 𝐺𝐺𝑠𝑠𝑠𝑠 � + � 𝐻𝐻2−𝑁𝑁 𝑍𝑍 �� 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 (10)
dengan 𝑍𝑍 =
reservation cycle
𝐷𝐷 = rata-rata slot ditempati 𝑃𝑃 det = probabilitas peralihan dari T ke K 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑁𝑁 = probabilitas peralihan dari T ke K pada N
𝐻𝐻 = pengiriman sukses 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas slot ditempati.
Throughput rata-rata untuk PKM diberikan oleh (11).
𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = ( 𝐷𝐷 − 𝑁𝑁 ) + � 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ).. 𝐻𝐻 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ) +𝑃𝑃𝑘𝑘+𝑍𝑍 � . Z (11)
Sedangkan throughput dengan stuktur  MUF dan skema  PE dihitung dengan (12).
𝑃𝑃ℎ𝑒𝑒𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟ℎ𝑝𝑝𝑟𝑟𝑡𝑡 ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 ) = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑆𝑆𝐶𝐶𝐶𝐶 . 𝑃𝑃𝑘𝑘 �𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 − 𝑆𝑆 𝑒𝑒 − 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 � . 𝑆𝑆 𝑢𝑢 2 (12)
dengan
𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 = durasi MUF 𝑆𝑆 𝑢𝑢 = waktu deteksi saluran 𝑆𝑆 𝑒𝑒 = preamble 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 = channel switching overhead 𝑀𝑀 𝐾𝐾 = jumlah seluruh pertukaran data sampai berhasil 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ) = interval reservasi.

## C. Duty Cycle
Duty cycle ( Cyl )  merupakan  perbandingan  rata-rata waktu yang diperlukan  saat  pertukaran  data  dengan  seluruh waktu hasil rekomendasi.
𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑦𝑦 = 2. 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 2 𝐷𝐷 𝐹𝐹 . 𝑍𝑍 �� 𝑍𝑍 . 𝑆𝑆 𝑒𝑒 + 𝑀𝑀 𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 � + �� ( 𝑍𝑍 − 𝐷𝐷 ) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 + ( 𝐷𝐷 − 1) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 � 2 �� − ( 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ) 2 (13)
dengan
𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 = durasi MUF 𝑆𝑆 𝑒𝑒 = preamble 𝐷𝐷 𝐹𝐹 = durasi frame
𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 = probabilitas kontestasi PKM 𝑍𝑍 = Reservation Cycle 𝐷𝐷 = rata-rata slot ditempati.

## D. Interference Ratio
Interference  ratio ( 𝑒𝑒 𝑜𝑜 ), didefinisikan sebagai  fraksi sinyal yang  dihasilkan dari durasi aktif  pertukaran data  PP yang terganggu oleh pertukaran data PS.
𝑒𝑒 𝑜𝑜 = 2 𝑃𝑃 𝑤𝑤 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑃𝑃𝑒𝑒𝑒𝑒�1−𝑃𝑃𝑓𝑓𝑠𝑠�
𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑒𝑒 −𝑡𝑡𝑒𝑒 �𝑃𝑃𝑓𝑓𝑠𝑠−𝑃𝑃𝑡𝑡𝑠𝑠� 𝑃𝑃𝑤𝑤 + 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 (14)
dengan 𝑃𝑃 𝑤𝑤 = probabilitas miss-detection 𝑣𝑣 = max ( 𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 , 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 𝑡𝑡 = durasi slot 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas saluran utama dihuni 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 = probabilitas saluran utama kosong 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 = probabilitas false signal 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 = probabilitas true signal .
Eko Arifianto: Komunikasi M2M Kognitif Berbasis ...

## E. Optimasi Throughput (OPT)
Throughput yang  menurun  diatasi dengan  optimasi, pengurangan interval kompetisi, menggunakan pemaksimalan deteksi  saluran ( 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ ) ,  pengurangan preamble ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ), channel switching overhead ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 ) ,  mengurangi  dan membagi waktu reservasi S ′ .
𝑂𝑂𝑃𝑃𝑃𝑃 = . 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 . 𝑃𝑃𝐾𝐾𝑠𝑠𝑢𝑢 . D2 𝑆𝑆𝐶𝐶𝐶𝐶 . 𝑆𝑆𝑛𝑛𝑘𝑘 ( 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 . 𝐷𝐷 𝐹𝐹 + 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ + 𝑍𝑍 2 . 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 − 2. 𝑆𝑆 ′ ) (15) 𝑆𝑆 ′ = 𝑆𝑆 𝑒𝑒 + 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 + 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑛𝑛 (16)
dengan 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 = durasi MUF 𝑆𝑆 𝑒𝑒 = preamble 𝐷𝐷 𝐹𝐹 = durasi frame 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 = probabilitas kontestasi PKM
𝑍𝑍 = reservation cycle
𝐷𝐷
= rata-rata slot ditempati 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = throughput PRMA 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas hunian saluran cadangan
𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 = channel switching overhead
S ′ = waktu reservasi
𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ = waktu deteksi saluran maksimal.
F. Optimasi Duty Cycle
Semakin tinggi reservation cycle , semakin tinggi pula duty cycle , sehingga energi reservasi semakin besar. Optimasi duty cycle dilakukan dengan mengatur waktu pertukaran data masuk slot dan mengurangi 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ , 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ , serta meningkatkan 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 .
𝑂𝑂𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑦𝑦 = 𝐷𝐷 𝑍𝑍 . 𝑈𝑈 . 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 � 𝑍𝑍 . 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ + 𝑀𝑀 𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 + ( 𝑍𝑍 − 𝐷𝐷 ) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ +( 𝐷𝐷 − 1) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 − 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 � (17)
dengan 𝑈𝑈 = jumlah PKM yang berkompetisi
𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 = durasi MUF 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ = preamble yang sudah dibagi dengan jumlah PKM 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ = durasi frame yang sudah dibagi dengan jumlah PKM 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 = probabilitas kontestasi PKM
𝑍𝑍 = reservation cycle
𝐷𝐷 = rata-rata slot ditempati.

## G. Optimasi Interference Ratio
Optimasi  interference ratio ( 𝑂𝑂𝑒𝑒 𝑜𝑜 ), didefinisikan sebagai pengurangan  fraksi sinyal yang  dihasilkan dari durasi aktif pertukaran data  PP yang terganggu oleh pertukaran data  PS secara maksimal,  dengan mengurangi tabrakan menggunakan MUF, PE, serta FCSD.
𝑂𝑂𝑒𝑒 𝑜𝑜 = �𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 x 𝑒𝑒 −𝑡𝑡𝑒𝑒 �𝑃𝑃𝑓𝑓𝑠𝑠 x 𝑃𝑃𝑡𝑡𝑠𝑠� 𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 � − 𝑃𝑃 𝑤𝑤 (18)
dengan 𝑣𝑣 = max ( 𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 , 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 𝑡𝑡 = durasi slot 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 = probabilitas saluran utama kosong
𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 = probabilitas false signal
𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 = probabilitas true signal 𝑃𝑃 𝑤𝑤 = probabilitas miss-detection 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = probabilitas saluran utama dihuni.

## H. Konfigurasi Parameter
Langkah berikutnya adalah memasukkan parameter untuk mendapatkan hasil rumus dan hasil simulasi pseudocode. Tabel IV memperlihatkan konfigurasi parameter, jumlah pengiriman sukses ( 𝐻𝐻 ), interval reservasi ( 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ) ), dan  rata-rata slot ditempati ( 𝐷𝐷 ) yang menentukan hasil PT PRMA dan PT MUF-PE .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Makalah ini mendapatkan hasil berupa pseudocode PRMA, MUF-PE Parameters Setting , dan Optimization Transmission Procedure. Hasil simulasi MATLAB berupa grafik throughput, duty cycle , dan interference ratio sebelum dan  sesudah optimasi.  Diperoleh juga hasil manual throughput, duty cycle dan interference ratio . Algoritme 1 memperlihatkan pseudocode setting parameter pada frame tetap dan skema periodik model lain. Nilai N, p,  N u , T d , T F , T P , T SW, μ on, dan μ off dimasukkan pada rumus θ, DC, dan IR . Nilai parameter disesuaikan untuk mendapatkan output standar.
T ABEL IV N ILAI P ARAMETER Parameter Nilai
jumlah PKM yang berkompetisi ( 𝐶𝐶 0 ) 20-140 probabilitas permission ( 𝑞𝑞 ) 20
slot yang terpesan ( 𝐿𝐿 𝑢𝑢 ) 135
uplink slot per frame ( 𝑤𝑤 𝑢𝑢 ) 2
probabilitas saluran utama dihuni ( 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 85% durasi rata-rata saluran utama dihuni ( 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 3 ms durasi slot ( 𝑡𝑡 ) 7 ms
reservation cycle ( 𝑍𝑍 ) 5 ms
rata-rata slot ditempati ( 𝐷𝐷 ) 170
probabilitas peralihan dari T ke K ( 𝑃𝑃 det )
35%
probabilitas peralihan dari T ke K pada N ( 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑁𝑁 ) 55% pengiriman sukses ( 𝐻𝐻 ) 2 ms
probabilitas slot ditempati ( 𝐺𝐺 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 95%
durasi MUF ( 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 ) 71 ms durasi frame ( 𝐷𝐷 𝐹𝐹 )
14 sec probabilitas kontestasi PKM ( 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 ) 5%
waktu deteksi saluran ( 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ) 0,1 ms Preamble ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ) 0,5 ms channel switching overhead ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 ) 1 ms
jumlah seluruh pertukaran data sampai berhasil ( 𝑀𝑀 𝐾𝐾 ) 200 interval reservasi ( 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ) ) 842
probabilitas miss-detection ( 𝑃𝑃 𝑤𝑤 ) 2%
max ( 𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 , 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) ( 𝑣𝑣 ) 2 ms probabilitas saluran utama kosong ( 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 ) 90%
probabilitas false signal ( 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 ) 5%
probabilitas true signal ( 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 ) 95%
throughput PRMA ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) 65% probabilitas hunian saluran cadangan ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) 95%
waktu reservasi ( 𝑆𝑆 ′ ) 0,75 ms waktu deteksi saluran maksimal ( 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ ) 1 ms preamble dibagi dengan jumlah PKM ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ )
0,0025 ms durasi frame dibagi dengan jumlah PKM ( 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ ) 0,7 ms
Algoritme 1 : Permanent Frame and Periodic Parameters Input : N, p,  N u , T d , T F , T P , T SW, μ on, μ off, , Output : θ, DC, IR begin Throughput analysis for  parameters do
𝑃𝑃ℎ𝑒𝑒𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟ℎ𝑝𝑝𝑟𝑟𝑡𝑡 ( 𝜃𝜃 ) = 1 𝑃𝑃𝑠𝑠𝑤𝑤 ( 𝑃𝑃𝑠𝑠𝑤𝑤 − 𝑃𝑃𝑑𝑑 − 𝑃𝑃𝐹𝐹 − 𝑃𝑃𝑃𝑃 − 𝑁𝑁𝑣𝑣 ). 𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 end end begin begin Duty cycle analysis for parameters transmission time do
𝐷𝐷𝐶𝐶 =
1 𝑃𝑃𝑠𝑠𝑤𝑤 � 𝑃𝑃 𝑒𝑒 + 𝑁𝑁 𝑉𝑉 𝑃𝑃 𝐹𝐹 + ( 𝑁𝑁 − 𝑝𝑝 ) 𝑃𝑃 𝐹𝐹 + ( 𝑝𝑝 − 1) 𝑃𝑃 𝐹𝐹 + 𝑃𝑃𝑠𝑠𝑤𝑤 . 𝑃𝑃 𝑢𝑢 � end end begin begin Interference ratio analysis for  transmission distrubance do
IR = 𝑃𝑃 𝑒𝑒 𝑃𝑃 𝑏𝑏 + 𝑃𝑃 𝑖𝑖 � 1 − 𝑃𝑃 𝑓𝑓 � + 𝑒𝑒 −𝜇𝜇𝑒𝑒 �𝑃𝑃 𝑓𝑓 − 𝑃𝑃 𝑢𝑢 � end end begin
Algoritme 2 memperlihatkan optimization framework. Setelah didapatkan output θ , DC , dan IR , nilai N, p * ,  N u , T d *, T F *, T P * , T SW, μ on, dan μ off, dimasukkan pada rumus θ * , Y, X * . Parameter disesuaikan sampai diperoleh hasil output optimasi hingga mencapai nilai maksimal.
Algoritme 2 : Optimization framework Input : N, p * ,  N u , T d *, T F *, T P * , T SW, μ on, μ off, Output : θ * , Y, X * begin Optimization set  T d *, T F *, T P * for  optimization do set and use T d *, T F *, T P * as a parameter optimization end for Max setting  do
𝜃𝜃 ∗ = 1 𝑁𝑁𝑟𝑟 ( 𝑁𝑁𝑟𝑟 . 𝑃𝑃𝑑𝑑 ∗ + 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ + 𝑃𝑃𝑃𝑃 ∗ + 𝑃𝑃 SW ). 𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 end end begin begin Duty Cycle threshold for Maximum time detection do
𝑌𝑌�𝑃𝑃 𝑢𝑢 ∗ , 𝑃𝑃 𝑒𝑒 ∗ � = 1 𝑃𝑃 SW ( 𝑃𝑃 SW + 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ +S ′2 ). 𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 end end begin begin Maximum Reservation Cycle for Maximum Constraint do
𝑋𝑋 ∗ = �� T F � (C SO + � 2 ρ � 2 exp � R ∗ +
� F W S d ∗ 2 ρ� � 2πS d ∗ F W � �1−A�F Omax +P em ��
2+ ( 2P em −1 ) A � + U ∗ �� − (T F x t) �
end end begin
Algoritme 3 memperlihatkan pseudocode PRMA dan MUF- PE parameters setting. Nilai parameter dibangkitkan lalu (1) dan (2) dieksekusi. Saluran ambang batas energi ( 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 )
dideteksi  dan kemungkinan pindah saluran ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑟𝑟𝑒𝑒 ) dicari. Throughput (PT), duty cycle ( 𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑦𝑦 ), interference ratio ( 𝑒𝑒 𝑜𝑜 ) dicari, lalu parameter diubah-ubah  hingga diperoleh nilai output PT , 𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑦𝑦 , dan 𝑒𝑒 𝑜𝑜 yang tertinggi.
Algoritme 3 : PRMA, MUF-PE Parameters Setting Input : Z, D, P det , H, U, v, t, S CB , S d , S p , S tv , V ud, V em, P SC, S v , S nk , B (r) , M K , D F , P ts, P fs, P em, P ud,
Parameters setup start 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑉𝑉 𝑢𝑢𝑢𝑢 +𝑉𝑉 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 = 1 − 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 for each parameters configuration do execute P ud, using equation (1) execute P em using equation (2) end for each parameters sensing decision do
(D S r ) = ⎩ ⎨ ⎧ 𝑒𝑒𝑚𝑚𝑝𝑝𝑡𝑡𝑒𝑒 (em) → E KU < α 𝑟𝑟𝑠𝑠𝑒𝑒𝑑𝑑 (ud) → E KU > α end for each Signal Detection do
𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 = 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 { 𝐸𝐸 1 > 𝛼𝛼 | 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 } = 1 2 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 � 1 √ 2 𝛼𝛼 − 2 𝑚𝑚 ( ℎ + 1) � 4 𝑚𝑚 (2 ℎ + 1) � 𝑃𝑃 𝑓𝑓 𝑠𝑠 = 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒 { 𝐸𝐸 1 > 𝛼𝛼 | 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 } = 1 2 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 � 1 √ 2 𝛼𝛼 − 2 𝑚𝑚 √ 4 𝑚𝑚 �
end for each Canal Movement do 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 . 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 + 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 . 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 (1 − 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 ) + 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 (1 − 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 ) end end start Throughput analysis
𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = ( 𝐷𝐷 − 𝑁𝑁 ) + � 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ). . 𝐻𝐻 𝐵𝐵 ( 𝑟𝑟 ) + 𝑀𝑀 𝑘𝑘 + 𝑍𝑍� . Z
for each do execute B (r) using equation (9) execute M K using equation (10) end for each parameters do 𝑃𝑃ℎ𝑒𝑒𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟ℎ𝑝𝑝𝑟𝑟𝑡𝑡 ( 𝑃𝑃𝑃𝑃 ) = 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐶𝐶 . 𝑃𝑃 𝑘𝑘 �𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 − 𝑆𝑆 𝑒𝑒 − 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 � . 𝑆𝑆 𝑢𝑢 2 end end start Duty cycle analysis for each parameters transmission time do
C yl =
2 . 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐶𝐶 2 𝐷𝐷 𝐹𝐹 . 𝑍𝑍 �� 𝑍𝑍 . 𝑆𝑆 𝑒𝑒 + 𝑀𝑀 𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 � + �� ( 𝑍𝑍 − 𝐷𝐷 ) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 + ( 𝐷𝐷 − 1) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 � 2 �� − ( 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ) 2
end end start Interference ratio analysis for each transmission distrubance do
𝑒𝑒 𝑜𝑜 = 2 𝑃𝑃 𝑤𝑤 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 � 1 − 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 � 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑒𝑒 −𝑡𝑡𝑒𝑒 �𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 − 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 � 𝑃𝑃 𝑤𝑤 + 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 end end output :  PT, 𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑦𝑦 , 𝑒𝑒 𝑜𝑜
Algoritme 4 memperlihatkan pseudocode optimasi MUF-PE PRMA. Parameter set S ′ , 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ , 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ , 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ diatur maksimal,
kemudian nilai S ′ dicari menggunakan (16). Nilai optimasi throughput ( OPT ), duty cycle ( OCyl ), interference ratio ( Ofo ) dicari lalu nilai parameter maksimal dimasukkan ke rumus perhitungan. Nilai parameter diubah-ubah hingga diperoleh nilai optimasi maksimal penurunan minimal setiap bertambahnya PKM.
Algoritme 4 : MUF-PE Optimization Transmission Procedure Input : Z, D, P det , H, U, v, t, S CB , S d , S p , S tv , V ud, V em, P SC, S v , S nk , B (r) , M K , D F , P ts, P fs, P em, P ud, Optimization Procedure start Throughput optimization set S ′ , 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ , 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ , 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ for each do set and use S ′ , 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ , 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ , 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ as a parameter optimization execute S ′ , using equation (16) end for each parameters do
𝑂𝑂𝑃𝑃𝑃𝑃 = . 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 . 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 . D 2 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 . 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 ( 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 . 𝐷𝐷 𝐹𝐹 + 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ + 𝑍𝑍 2 . 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 − 2. 𝑆𝑆 ′ ) S ′ = 𝑆𝑆 𝑒𝑒 + 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 + 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 end end start Duty cycle optimization for each parameters transmission time do
OC yl = D 𝑍𝑍 . 𝑈𝑈 . 𝑆𝑆 𝐶𝐶𝐵𝐵 � 𝑍𝑍 . 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ + 𝑀𝑀 𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 + ( 𝑍𝑍 − 𝐷𝐷 ) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ +( 𝐷𝐷 − 1) 𝐷𝐷 𝐹𝐹 − 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝐹𝐹 � end end start Interference ratio optimization for each transmission distrubance do
𝑂𝑂𝑒𝑒 𝑜𝑜 = �𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑒𝑒 x 𝑒𝑒 −𝑡𝑡𝑒𝑒 �𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 x 𝑃𝑃 𝑒𝑒𝑢𝑢 � 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 � − 𝑃𝑃 𝑤𝑤
end end output :  OPT, 𝑂𝑂𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑦𝑦 , 𝑂𝑂𝑒𝑒 𝑜𝑜
Gbr. 11 memperlihatkan throughput model lain sebesar 81- 21%. Throughput ( θ ) diperoleh dari hasil pemilihan slot secara bebas, sehingga waktu pencarian slot berkurang, yang memengaruhi nilai channel switching overhead ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 ) , Semakin rendah 𝑆𝑆 𝑒𝑒𝑡𝑡 , semakin tinggi θ . Throughput ( PT ) MUF dan PE, yakni sebesar 99-41%,  diperoleh dengan cara meningkatkan jumlah reservation cycle ( Z) dan pengiriman sukses ( H ), sehingga sebagian besar slot dapat ditempati, yang memengaruhi PT . Semakin besar Z dan H , semakin besar PT . Gbr.  12  memperlihatkan  hasil  optimasi throughput model lain  ( θ * )  sebesar  66-35%,  yang  diperoleh dengan cara meningkatkan jumlah slot yang dapat ditempati ( N ). Semakin besar N , semakin tinggi nilai θ * . Optimasi throughput MUF dan PE  ( OPT ),  sebesar 99-70%,  diperoleh dengan cara meningkatkan  jumlah  pengiriman  sukses  ( H )  dan  dengan membagi waktu reservasi ( 𝑆𝑆 ′ ) sesuai jumlah PKM  yang berkompetisi ( U ).
Gbr. 13 memperlihatkan duty cycle model lain, yakni sebesar 2-9% . Hasil diperoleh dari pengurangan waktu pertukaran data,
sehingga dapat mengurangi duty cycle , tetapi Cyl tetap meningkat sesuai jumlah PKM. Duty cycle dari hasil model MUF dan PE  adalah  sebesar 1-4,4%.  Hasil  diperoleh dengan cara menurunkan durasi frame ( 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ) dan reservation cycle ( Z ), serta peluang kontestasi PKM ( 𝑆𝑆 𝑛𝑛𝑘𝑘 ) , sehingga Cyl menurun. Gbr. 14 memperlihatkan hasil simulasi optimasi duty cycle model lain,  sebesar  3-6%. Hasil didapatkan  dari  pembatasan waktu deteksi saluran maksimal ( 𝑆𝑆 𝑢𝑢 ∗ ) dan channel switching overhead ( 𝑃𝑃 SW ) , sehingga duty cycle menurun, tetapi akan naik ketika jumlah PKM bertambah, karena reservation cycle ( X * ) meningkat.  Hasil simulasi optimasi duty cycle MUF dan PE, sebesar 0,5-2,2%,  diperoleh dari hasil menurunkan jumlah seluruh pertukaran data sampai berhasil ( 𝑀𝑀 𝐾𝐾 ), preamble dibagi dengan jumlah PKM ( 𝑆𝑆 𝑒𝑒 ∗ ) ,  dan  durasi frame dibagi dengan jumlah PKM ( 𝐷𝐷 𝐹𝐹 ∗ ), sehingga  diperoleh nilai duty cycle tetap rendah walaupun jumlah PKM yang berkompetisi bertambah.
Gbr. 11 Hasil simulasi throughput.
Gbr. 12 Hasil simulasi optimasi throughput.
Gbr. 13 Hasil simulasi duty cycle . 20 40 60 80 100 120 140 Jumlah perangkat M2M (PKM) 20 40 60 80 100 Throughput (%) Struktur frame MUF & skenario M2M PE Struktur frame tetap & skenario M2M periodik MUF & PE Tetap & Periodik 20 40 60 80 100 120 140 Jumlah perangkat M2M (PKM) 30 40 50 60 70 80 90 100 Optimasi Throughput (%) Optimasi struktur frame MUF & skenario M2M PE Optimasi struktur frame tetap & skenario M2M periodik MUF & PE Tetap & Periodik 20 40 60 80 100 120 140 Jumlah perangkat M2M (PKM) 0 2 4 6 8 10 Duty Cycle (%) Struktur frame MUF & skenario M2M PE Struktur frame tetap & skenario M2M periodik Tetap & Periodik MUF & PE
Gbr. 14 Hasil simulasi optimasi duty cycle . Gbr. 15 Hasil simulasi interference ratio .
Gbr. 16 Hasil simulasi optimasi interference ratio .
Gbr.  15  memperlihatkan  hasil  simulasi interference ratio model lain, yakni 15-52%, yang didapat dari penempatan slot secara  bebas,  sehingga  waktu pencarian berkurang,  secara otomatis mengurangi peluang kepadatan saluran ( Pb ) dan peluang kesalahan deteksi saluran ( Pf ),  sehingga  intensitas gangguan antar PKM (PS) ataupun PS  dengan PP juga berkurang. Maka, nilai fo menurun. Hasil simulasi interference ratio MUF dan PE, sebesar 10-33%, diperoleh dari peningkatan pengiriman sukses dan ketepatan PKM dalam menempati slot dari pemberian grade , sehingga tidak ada fo yang berarti. Nilai fo hanya berasal dari noise sumber aktivitas PS dan PP.
Gbr. 16 memperlihatkan hasil simulasi optimasi interference ratio  (fo) model lain, sebesar  19-28%,  yang  diperoleh  dari peningkatan peluang besarnya slot yang berhasil ditempati ( Pi ) dan peluang keberhasilan deteksi saluran ( Pd ). Hasil simulasi optimasi fo MUF dan PE, sebesar 8-14%, diperoleh dari hasil pemberian  keutamaan  pada data  sangat  penting  yang secara otomatis meningkatkan probabilitas  saluran  utama  dihuni ( 𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢 ) dan mengurangi probabilitas false signal ( 𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑢𝑢 ) .
T ABEL V A NALISIS U KURAN E FISIENSI
Ukuran efisiensi Model lain Model diusulkan Simulasi Throughput 81-21% 99-41% 99-41% Duty Cycle 2-9% 1-4,4% 1-4,4% Interference Ratio 15-52% 10-33% 10-33% T ABEL VI
A NALISIS U KURAN O PTIMASI E FISIENSI Optimasi efisiensi Model lain Model diusulkan Simulasi Throughput 66-35% 99-70% 99-70% Duty Cycle 3-6% 0,5-2,2% 0,5-2,2% Interference Ratio 19-28% 8-14% 8-14% T ABEL VII
A NALISIS P ERBANDINGAN U KURAN E FISIENSI
Ukuran efisiensi Model lain Optimasi Model lain Model diusulkan Optimasi Model diusulkan Throughput 81-21% 66-35% 99-41% 99-70% Duty Cycle 2-9% 3-6% 1-4,4% 0,5-2,2% Interference Ratio 15-52% 19-28% 10-33% 8-14% T ABEL VIII
A NALISIS P ERBAIKAN YANG D IHASILKAN Perbaikan Throughput Duty cycle Interference ratio Pemberian grade serta keutamaan 99-41% 1-4,4% 10-33% Pembagian waktu reservasi 99-70% 0,5-2,2% 8-14%
Tabel V memperlihatkan throughput model lain lebih rendah dari pada model yang diusulkan,  sedangkan duty cycle dan interference ratio model lain lebih tinggi dari model yang diusulkan.  Hal tersebut terjadi karena pada  model lain pemilihan slot dilakukan secara bebas,  yang memungkinkan pemilihan slot yang  sama,  sehingga tabrakan secara otomatis mengurangi reservasi sukses dan meningkatkan siklus reservasi. Akibatnya, throughput menurun , sedangkan duty cycle dan interference ratio meningkat.
Tabel VI memperlihatkan bahwa optimasi throughput model lain lebih rendah dari pada model yang diusulkan.  Optimasi duty cycle dan interference ratio model lain lebih tinggi daripada model yang diusulkan. Hal tersebut terjadi karena walaupun telah dioptimasi dengan meningkatkan frekuensi penempatan slot, tetapi karena masih ada tabrakan, nilai optimasi tidak pernah melebihi nilai optimasi model yang diusulkan, sehingga nilainya tidak maksimal.
Tabel VII  memperlihatkan  perbandingan ukuran efisiensi model lain  dengan model yang diusulkan. Nilai throughput model lain  tidak setinggi model yang diusulkan,  baik  yang sudah  maupun yang belum dioptimasi.  Hal ini terjadi karena pada model lain masih terjadi tabrakan,  walaupun jumlah reservasi sukses berhasil ditingkatkan. Sedangkan pada model yang diusulkan, dihasilkan nilai throughput maksimal, karena tidak terjadi tabrakan dan jumlah reservasi sukses serta peluang slot dapat  ditempati berhasil ditingkatkan, sehingga nilai throughput berbeda signifikan.
20 40 60 80 100 120 140 Jumlah perangkat M2M (PKM) 0 1 2 3 4 5 6 Optimasi Duty Cycle (%) Optimasi struktur frame MUF & skenario M2M PE Optimasi struktur frame tetap & skenario M2M periodik Tetap & Periodik MUF & PE 20 40 60 80 100 120 140 Reservation cycle (Z) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 Interference ratio Struktur frame MUF & skenario M2M PE Struktur frame tetap & skenario M2M periodik 20 40 60 80 100 120 140 Reservation cycle (Z) 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 Interference ratio Optimasi struktur frame MUF & skenario M2M PE Optimasi struktur frame tetap & skenario M2M periodik
Tabel VIII  memperlihatkan  bahwa model yang diusulkan MUF dan PE menghasilkan throughput yang lebih tinggi serta duty cycle dan interference ratio yang  lebih rendah.  Namun, hasil tersebut masih dapat ditingkatkan hingga maksimal dengan melakukan optimasi, sehingga tidak terjadi penurunan nilai throughput dan  tidak terjadi kenaikan yang berarti pada duty cycle serta interference ratio ketika perangkat bertambah, yaitu dengan membagi waktu reservasi sesuai jumlah PKM.

## V. K ESIMPULAN
Makalah ini mengajukan usulan model susunan frame MUF dan skema PE pada komunikasi kognitif jaringan kapiler. Pada skema yang diusulkan, data dan slot diberi grade untuk mencegah  penempatan slot yang  sama  agar  tidak terjadi tabrakan serta  pengulangan  yang memerlukan  energi  lebih banyak. Data diberi  keutamaan  sesuai  kepentingan dan urgensinya, sehingga komunikasi dapat berjalan efektif dan efisien, diindikasikan dengan throughput ( PT ) yang maksimal, duty cycle ( Cyl ) serta interference ratio (fo ) yang  minimal. Skema optimasi digunakan untuk menjaga agar nilai PT tidak turun terlalu rendah  serta Cyl dan fo tidak naik terlalu tinggi saat PKM  bertambah.  Optimasi  dilakukan  menggunakan mekanisme pembagian waktu reservasi serta  peminimalan waktu tunggu reservasi sejumlah PKM  yang  berkompetisi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa  MUF dan PE menaikkan PT serta menurunkan Cyl dan fo. Hasil simulasi menunjukkan bahwa  mekanisme pembagian waktu reservasi ( 𝑆𝑆 ′ )  dan peminimalan waktu tunggu reservasi ( D F ) dapat mengoptimasi peningkatan PT, penurunan Cyl dan fo saat PKM bertambah .
R EFERENSI
[1]  Z. Yang, S. Ping, A. Aijaz, dan A.-H. Aghvami, “A Global Optimization- Based Routing Protocol for Cognitive-Radio-Enabled Smart Grid AMI Networks,” IEEE Syst. J. , Vol. 12, No. 1, hal. 1015–1023, 2016.
[2]  B. Yang, B. Li, Z. Yan, dan  M. Yang, “A  Channel Reservation Based Multi-Channel  MAC  Protocol with Serial Cooperation for the Next Generation WLAN,” IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC) , 2016, hal. 1-6.
[3]  W. Saad, S.A. El-feshawy, M. Shokair, dan M.I. Dessouky, “Optimised Approach Based on Hybrid MAC Protocol for M2M Networks,” IET Networks Res. , Vol. 7, No. 6, hal. 393–397, 2018.
[4]  S. Chen, “Energy Group based Random Access Method for M2M Communications,” IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC) , 2018, hal 1-5.
[5]  A.D. Shoaei, M. Derakhshani, dan  T. Le-Ngoc, “Reconfigurable and Traffic-Aware MAC Design for Virtualized Wireless Networks via Reinforcement Learning,” IEEE Trans. Commun. ,  Vol.  67,  No.  8, hal. 5490–5505, 2019.
[6]  F.M. Awuor dan C. Wang, “Massive Machine Type Communication in Cellular System: A  Distributed Queue Approach,” IEEE International Conference on Communications (ICC) , 2016, hal 1-7.
[7]  S. Bayhan, L. Zheng, J. Chen, M.D. Francesco, J. Kangasharju, dan M. Chiang, “Improving Cellular Capacity with White Space Offloading,” 15th International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc, and Wireless Networks (WiOpt) , 2017, hal 1-8.
[8]  A. Rajandekar dan  B. Sikdar, “A Survey of MAC Layer Issues  and Protocols for Machine-to-Machine Communications,” IEEE Internet Things J. , Vol. 2, No. 2, hal. 175–186, 2015.
[9]  V. Casares-giner  dan  J. Martinez-bauset, “Performance Evaluation of Framed Slotted ALOHA with Reservation Packets for M2M Networks,” IEEE  5th International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud) , 2017, hal. 18–24.
[10]  D. Mazzer, “Low-Cost Embedded Cooperative Cognitive Radio for Internet of Things,” Iberchip 2016, hal. 1–4.
[11]  C. Anton-Haro  dan  D. Mischa, Machine-to-Machine Communications: Architecture, Performance and Applications , Cambridge, UK: Woodhead Publishing, 2015.
[12]  C. Pereira dan  A. Aguiar, “Towards Efficient Mobile M2M Communications: Survey and Open Challenges,” Sensors 2014 , Vol. 14, hal. 19582–19608, 2014.
[13]  Z. Yang, S. Ping, H. Sun, dan A.-H. Aghvami, “CRB-RPL: A Receiver- based Routing Protocol for Communications in Cognitive Radio Enabled Smart Grid,” IEEE Trans. Veh. Technol. , Vol. 66, No. 7, hal. 5985–5994, 2017.
[14]  S. Ping, A. Aijaz, O. Holland, dan A. Aghvami, “SACRP : A Spectrum
Aggregation-Based Cooperative Routing Protocol for Cognitive Radio Ad-Hoc Networks,” IEEE Trans. Commun. , Vol. 63, No. 6, hal. 2015– 2030, 2015.
[15]  A. Zanella, A. Biral, dan M. Zorzi, “Asymptotic Throughput Analysis of Massive M2M Access,” Information Theory and Applications Workshop (ITA) , 2015, hal. 1-6.
[16]  A. Aijaz dan  A.H. Aghvami, “Cognitive Machine-to-Machine Communications for Internet-of-Things: A Protocol Stack Perspective,” IEEE Internet Things J. , Vol. 2, No. 2, hal. 103–112, 2015.
[17]  N. Li, C. Cao, dan C. Wang, “Dynamic Resource Allocation and Access Class Barring Scheme for Delay-Sensitive Devices in Machine to Machin (M2M) Communnications,” Sensors (Switzerland) ,  Vol.  17, No. 6, hal. 1–20, 2017.
[18]  J. Wan, “Machine-to-Machine Communications: Architectures, Standards and Applications,” KSII Trans. Internet Inf. Syst. , Vol. 6, No. 2, hal. 480–497, 2015.
[19]  S.A. Mahmud, F. Khan, M. Ali, G.M. Khan, dan F.Z. Yousaf, “Fairness Evaluation of Scheduling Algorithms for Dense M2M Implementations,” 2014 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW) , 2014, hal. 134–139.
[20]  S. Tzeng, Y. Lin, dan  L. Wei, “A Dynamic Permission Probability Control for Packet Reservation Multiple Access in Cognitive Machine- to-Machine Networks,” International Conference on System Science and Engineering (ICSSE) , 2018, hal. 1–5.
[21]  K. Ashrafuzzaman, “Efficient and Agile Carrier Sense Multiple Access in Capillary Machine-to-Machine Communication Networks,” IEEE ACCESS , Vol. 6, hal. 4916–4932, 2018.
[22]  X. Zhu, N. Zhang, G. Kang, Y. Zhang, dan S. Zhang, “Realization of a New Random Access Scheme for Resource Efficiency in M2M Communications,” 19th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC) Realization , 2016, hal. 1–4.
[23]  W. Ejaz dan  M. Ibnkahla, “Machine-to-Machine Communications in Cognitive Cellular Systems,” IEEE International Conference on Ubiquitous Wireless Broadband (ICUWB) , 2015, hal. 1–5.
[24]  A. Aijaz dan  A.H. Aghvami, “PRMA-Based Cognitive Machine-to- Machine Communications in Smart Grid Networks,” IEEE Trans. Veh. Technol. , Vol. 64, No. 8, hal. 3608–3623, 2015.
[25]  P. Kumar, R. Verma, A. Prakash, dan A. Agrawal, “Machine-to-Machine (M2M) Communications: A Survey Journal of Network and Computer Applications Machine-to-Machine (M2M) Communications: A Survey,” J. Netw. Comput. Appl. , Vol. 66, hal. 83–105, 2016.
[26]  M. Laner, N. Nikaein, P. Svoboda, M. Popovic, D. Drajic, dan S. Krco, “Traffic  Models for Machine-to-Machine (M2M) Communications: Types and Applications,” Mach. Commun. , hal. 1–37, 2015.
[27]  C. Kalalas dan  J. Alonso-zarate, “Efficient Cell Planning for Reliable Support of Event-Driven Machine-Type Traffic in LTE,” GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference , 2017, hal. 1–7.
[28]  C. Kalalas, L. Ning, R. Zhang, dan Y. Wu, “Techno-Economic Study on Capillary Networks and Cellular Technologies for Machine-to-Machine Communications,”  KTH Royal Institute of Technology,  IK2511 Proj. Wirel. Networks Techno-economic Report, hal. 1–37, 2014.
[29]  A. Aijaz dan A. H. Aghvami, “On the Use and Optimization of PRMA- based  Cognitive M2M Communications,” GLOBECOM  -  IEEE Glob. Telecommun. Conf. , 2013, hal. 1265–1271.