## Analisis Kelayakan Project Loon di Indonesia

## SETIYO BUDIYANTO, MUHAMMAD JAMIL, FAJAR RAHAYU
Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Email: sbudiyanto@mercubuana.ac.id
Received 17 Maret 2019 | Revised 29 Maret 2019 | Accepted 9 April 2019

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  Negara  kepulauan  yang  terdiri  dari  ribuan  pulau.  Kondisi geografis  tersebut  membuat  layanan  internet  di  Indonesia  belum  sepenuhnya merata. Tercatat, pengguna internet area perkotaan, antara desa dan kota, serta pedesaan  berturut  sebesar72,41%,  49,5%,  dan  48,3%.  Berikut  komposisi  dari pengguna  internet  di  Indonesia:  pulau  Jawa,  Sumatera,  Kalimantan,  Sulawesi, Bali-Nusa  Tenggara,  dan  Maluku-Papua  masing-masing  sebesar  58,1%,19%, 8%, 6,7%, 5,6%, dan 2,5%. Guna mengatasi masalah ini, beberapa upaya telah dilakukan untuk menyamakan akses internet di Indonesia, dan salah satu upaya yang  ditawarkan  adalah  Project  Loon.  Project  Loon  merupakan  teknologi komunikasi  berdasarkan  High  Altitude  Platform  (HAPs).  Penelitian  terkait pengujian  kelayakan  Project  Loon  dilakukan  menggunakan  studi  literatur Kemudian  digunakan  metode  Alogritma  Fuzzy  Topsis  untuk  mengukur  Ekuensi Pathloss,  Bandwith  Fuzzy,  Utilitas  Frekuensi,  sehingga  diperoleh  matrik keputusan  dan  matrik  pembobotan  yang  menunjukkan  frekuensi  terbaik  yang dapat  digunakan  adalah  frekuensi  700  MHz  dengan  nilai  0.58307.  frekuensi  ini dipilih secara otomatis berdasarkan kriteria jarak, bandwidth, dan aplikasi-aplikasi yang berjalan pada frekuensi tersebut.

## Kata Kunci : Project Loon, HAPs, Algoritma Fuzzy Topsis

## ABSTRACT
Indonesia  is  an  archipelago  consisting  of  many  islands.  This  geographical condition makes internet services in Indonesia not yet evenly distributed. Noted, internet users in urban areas, between villages and cities, as well as rural areas amounted  to  72.41%,  49.5%,  and  48.3%.  The  following  is  the  composition  of internet  users  in  Indonesia:  Java,  Sumatra,  Kalimantan,  Sulawesi,  Bali-Nusa Tenggara,  and  Maluku-Papua,  respectively  58.1%,  19%,  8%,  6.7%,  5  6%  and 2.5%. To overcome this problem, several attempts have been made to equalize internet  access  in  Indonesia,  and  one  of  the  efforts  offered  is  Project  Loon. Project  Loon  is  a  communication  technology  based  on  High  Altitude  Platform (HAPs). Research related to Project Loon eligibility testing was conducted using literature  studies.  Then  we  use  the  Alogritma  Fuzzy  Topsis  method  to  measure Pathloss Equity, Fuzzy Bandwidth, Frequency Utility, the required matrix and the weighting matrix used are 700 MHz frequencies with a value of 0.58307. Based on frequency, bandwidth, and applications running on that frequency.
Keywords : Project Loon, HAPs, Algoritma Fuzzy Topsis

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan Negara yang luas terdiri dari ribuan pulau yang tersebar dari Sabang sampai  Merauke.  Kondisi  geografis  Indonesia  tersebut  menjadi  suatu  kendala  dalam pelayanan  teknologi  informasi  khususnya  internet  bagi  masyarakat.  Hasil  s urvei  Asosiasi Penyelenggara  Jaringan  Internet  Indonesia  (APJII)  bekerja  sama  dengan  Teknologi Indonesia,  menunjukkan  pengguna  internet  di  Indonesia  masih  tidak  merata  dan  hanya terfokus  di  daerah  perkotaan.  Data  tersebut  menunjukkan  sebesar  72,41%  penduduk perkotaan  bisa  mengakses  internet.  Sementara  itu,  di  daerah  pedesaan-perkotaan  atau daerah  antara  desa  dan  kota,  hanya  49,5%  yang  terhubung  ke  internet.  Sementara  di pedesaan hanya 48,3% yang terhubung ke internet. Menurut wilayah, komposisi pengguna internet terbesar ada di Jawa, yaitu 58,1%. Setelah itu di Sumatera dengan komposisi 19% dan  Kalimantan  8%.  Sedangkan  daerah  lain,  yaitu  Sulawesi,  Bali-Nusa  Tenggara,  dan Maluku-Papua masing-masing memiliki komposisi 6,7%, 5,6%, dan 2,5% (APJII, 2018) .
Di sisi lain, lalu lintas data telah meningkat sebesar 131% sejak 2011. Ini telah mendorong beberapa  operator  seluler  di  Eropa  untuk  berinvestasi  dalam  komunikasi  mesin-ke-mesin. Namun,  jaringan  seluler  yang  ada  tidak  dapat  mengakomodasi  pertumbuhan  eksponensial dalam  lalu  lintas  data (Budiyanto,  2014) .  Hal  ini  adalah  latar  belakang  teknologi  yang membongkar  lalu  lintas  seluler.  Kondisi  saat  ini,  penyedia  selalu  berusaha  memberikan layanan  terbaik  kepada  pengguna.  Ini  mempengaruhi  kondisi  pelanggan  dengan memanfaatkan  WiFi  yang  membongkar  lalu  lintas  seluler  yang  jauh  dari  infrastruktur  yang tersedia.  Penyedia  harus  terus  memberikan  layanan  terbaik  kepada  pelanggan  dengan menyediakan Wireless  Access  Gateway  (WAG)  agar  koneksi  pengguna  ke  Gateway  dapat dioptimalkan (Asvial, 2014).
Sebuah raksasa teknologi Google, menawarkan sebuah solusi untuk pemerataan jangkauan internet ke seluruh dunia.  Melalui inkubasi Google X, Google mencoba melakukan terobosan dengan  menghadirkan Project  Loon.  Dalam  rilis  resmi  Google,  Project  Loon  ini  mampu memberikan  layanan  internet  dan  menjangkau  pelosok-pelosok  dan  daerah  terpencil sekalipun (Google,  2019). Project  Loon  sendiri  merupakan  teknologi  yang  mengadopsi sistem komunikasi HAPs yang menggunakan balon sebagai wahananya untuk diterbangkan pada ketinggian stratosfer yaitu sekitar 20 kilometer atau setara dengan 6000 kaki.
Di  ketinggian  stratosfer  tersebut  balon  google  akan  membentuk  jaringan  luas  yang  saling terintegrasi  antar  setiap  balon  dengan  balon  lainnya.  Balon  tersebut  dilengkapi  dengan teknologi  canggih  seperti Artificial  Intelligence  yang  mampu  membaca  dan  beradaptasi dengan arah angin sehingga mampu mengatur posisinya sendiri pada arah yang lebih baik. Tidak hanya itu, balon Google juga dilengkapi dengan perangkat-perangkat elektronik seperti panel  surya  yang  berfungsi  sebagai  pengisi  daya  yang  menjamin  perangkat-perangkat elektronik tetap dapat bekerja selama berbulan-bulan (Propper, 2015).
Beberapa  perusahaan  di  dunia  ini  telah  melakukan  pengembangan  mengenai  teknologi HAPs. Namun hal yang berbeda dengan project loon ini adalah penggunaan balon raksasa dengan  ukuran  panjang  15  meter  dan  lebar  12  meter  sebagai  komponen  yang  membuat benda  itu  bisa  terbang.  Balon  tersebut  diistilahkan  sebagai  sampul  yang  diisi  dengan  gas helium  yang  dilengkapi  sistem  otomatis  untuk  memompa  atau  mengeluarkan  udara mengikuti keadaan suhu disekitar (Katikala, 2014) . Sampul balon ini dirancang khusus dari bahan plastik polietilen yang diklaim oleh Google sendiri bisa bertahan dari sinar UV sampai 100 hari di ketinggian udara. Sampul balon ini pula yang akan menjadi beban biaya rutin jika dioperasikan (Google,  2019). Balon  tersebut  membawa  perangkat-perangkat  elektronik dan komunikasi untuk memancarkan internet pada pengguna di daratan.
Balon  Google  akan  membentuk  topologi  mesh  dengan  rangkaian  spesifikasi  kendali IEEE802.11s. Ada dua jenis komunikasi: 1) Komunikasi balon ke balon, 2) komunikasi balon ke darat (Burr, 2017).
Di  Indonesia,  penelitian  mengenai Project  Loon  telah  dilakukan  beberapa  akademisi  salah- satunya  penelitian  yang  dilaksanakan  oleh Puslitbang  SDPPPI,  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia–Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika.  Dalam kajian  tersebut  menjelaskan  bahwa  faktor  keamanan  merupakan  hal  yang  paling  penting untuk  diperhatikan  pada  penerapan Project  Loon  ini,  utamanya  keamanan  informasi  dan ruang  udara.  Jika  kedua  hal  ini  tidak  terpenuhi  maka  penerapan Project  Loon  tidak memungkinkan  untuk  dilaksanakan. Terdapat  opsi  lain  untuk  penerapan Project  Loon  ini namun ada beberapa syarat yang harus dipenuhi yaitu peluncuran dan sistem kendali balon harus dilakukan di wilayah Indonesia. Namun demikian tetap diperlukan perubahan regulasi ataupun  regulasi  baru  yang  secara  terperinci  menjelaskan  standar  dan  operasional  untuk menjamin  tata  kelola  frekuensi,  keamanan,  dan  ruang  udara  nasional. (Yuniarti,  2016). Penelitian ini dilakukan untuk memeriksa kelayakan penerapan Google Balloon di Indonesia dengan  studi  literatur  dengan  menggunakan  metode  Algoritma  Fuzzy  Topsis.  Dengan demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengukur  potensi  frekuensi  penerapan  balon Google jika diterapakan sebagai sistem komunikasi alternatif di Indonesia.

## 1.1. Spesifikasi Google Balloon
Dalam  penelitian  ini,  kita  akan  melihat  spesifikasi  material  apa  saja  yang  digunakan  Balon Google yang dapat kita lihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Material untuk Setiap Balon (Burr, 2017) Komponen Spesifikasi Material Total (Kg) Sampul Balon 12mx15m dengan ketebalan 100μm Plastik polyethylene 1170 m 2 Densitas 0,95 g / cm3 111,5 Kg Elektronik (antena dan Peralatan transmisi lainnya) Diperkirakan sebagai 4 komputer desktop Aluminium 4,368 Kg Plastik 7,176 Kg Besi 6,552 Kg Tembaga 2,184 Kg Kaca 7,800 Kg Nikel 0,312 Kg Timah 0,312 Kg Arang 1,872 Kg Panel Surya Estimated 2 Silikon 14 Kg Panel @20kg Aluminium 16 Kg Tembaga 2 Kg Plastik 8 Kg Baterai 12V Ion Lithium 200AH 33 Kg Tabung Gas Berdasarkan pada Praxair 128bar Silinder 30 Kg Tekanan Silinder Hidrogen (1.8m 3 at 13.8MPa) 18,65 Kg Parasut Berdasarkan Mills G-12E cargo Parasut Nylon (Victoria University, n.d.) 57 Kg Total 320,73 Kg
Dengan mengetahui spesifikasi Google Balloon ini sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 1, kita bisa mendapatkan gambaran tentang kapasitas balon, perangkat yang digunakan, beban massal.

## 1.2. Perbandingan Google Balloon di Beberapa Negara
Beberapa negara yang telah melakukan uji coba Project Loon, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Google Balloon di Berbagai Negara No  Negara  Jumlah Balon Luas Cakupan Frekuensi Status Tahun 1 Selandia Baru 30 20 kilometer ISM Band (2.4 GHz and 5.8 GHz) Uji Coba 2013 2 Brazil 5 30 kilometer Menggunakan spektrum yang dilisensikan LTE Uji Coba 2014 3 Australia 20 - 2.6 GHz Uji Coba 4 Sri Lanka 3 - 700 MHz Uji Coba 5 India - - 2500 MHz Uji Coba 6 Peru - 40 kilometer Menggunakan spektrum yang dilisensikan LTE Penanganan Bencana 2017 7 Puerto Rico Menggunakan spektrum yang dilisensikan LTE Penanganan Bencana 2017 Tabel 2 menunjukkan perbandingan penerapan Google Balloon di beberapa negara. rata-rata masih dalam tahap uji coba dan tidak ada negara yang menerapkan Google Balloon secara komersial.

## 2. METODOLOGI
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  beberapa  langkah  kerja  sistematis  dan  terstruktur diterapkan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  diharapkan. Langkah-langkah  yang  digunakan dalam penelitian ini terlihat dalam bagan alur penelitian seperti ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Bagan Alir Penelitian
Langkah  penelitian  ini  dimulai  dengan  studi  pendahuluan  untuk  melihat  potensi  HAPs  di Indonesia. Selanjutnya langkah kedua adalah studi literatur untuk melihat regulasi yang ada di  Indonesia  dan  membandingkannya  dengan  negara  lain.  Dari  studi  literatur  ini,  kita  bisa melihat  sejauh  mana  perkembangan Google  Balloon  di  dunia. Langkah  ketiga  adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Dan selanjutnya langkah keempat adalah analisis data menggunakan Algoritma Fuzzy Topsis untuk mengukur frekuensi ideal yang digunakan Project Loon. Sehingga pada akhir penelitian ditemukan kesimpulan dan rekomendasi.
Ada beberapa langkah yang dilakukan dalam Algortima Fuzzy Topsis yaitu: membuat m atriks keputusan sebagai fungsi pengamatan, melakukan normalisasi matrik keputusan. Kemudian dilakukan  matrik  pembobotan.  Selanjutnya  menentukan  alternatif  terburuk  dan  alternatif terbaik. Dan yang terakhir menghitung koefisien kedekatan. Adapun langkah-langkah analisis Fuzzy Topsis ini ditunjukkan pada Gambar 2.

## Studi Pendahuluan
(Identifikasi masalah dan melihat potensi HAPs di Indonesia)

## Studi Literatur
(Mempelajari regulasi dan perbandingan dengan negara lain )
Observasi dan Pengumpulan Data
Kesimpulan dan Saran MULAI SELESAI Analisis Data Menggunakan Algortima Fuzzy Topsis
Gambar 2. Diagram Alir Algoritma Fuzzy Topsis
Gambar  2  menunjukkan flowchart  Algoritma  Fuzzy  Topsis  untuk  menentukan  frekuensi terbaik  yang  dapat  digunakan  pada project  loon  ini.  Fuzzy  Topsis  adalah  alat  untuk menyelesaikan masalah umum yang meniru pemahaman manusia untuk menentukan mana yang harus dipilih jika ada banyak alternatif dengan banyak kriteria (Hakim, 2018).
Langkah-langkah dalam Algoritma Fuzzy Topsis yaitu sebagai berikut:
1. Langkah 1: M atriks keputusan sebagai fungsi pengamatan Langkah ini menetukan matrik keputusan berdasarkan nilai-nilai linguistik. Matrik keputusan  dilihat  dari  Konversi  Frekuensi Pathloss,  Bandwith  Fuzzy,  dan  Utilitas Frekuensi.
2. Langkah 2: Normalisasi matrik keputusan Langkah ini berdasarkan nilai-nilai linguistik.
3. Langkah 3: Matrik Pembobotan berdasarkan pengalaman pengguna Langkah  ini  menggunakan  teori Shannon  Entropy  untuk  menentukan  nilai  dari normalisasi matrik keputusan dan pembobotan
4. Langkah 4: Menentukan alternatif terburuk dan alternatif terbaik Langkah  ini  akan  menentukan  masing-masing  nilai  jarak  antara  alternatif  sasaran dengan kriteria yang memiliki dampak yang paling positif.
5. Langkah 5: Menghitung koefisien kedekatan
Langkah  ini  koefisien  kedekatan  dihitung  setelah  ditentukan  alternatif  terburuk  dan alternatif terbaik sehingga nantinya diperoleh hasil frekuensi terbaik.

## 3. ANALISIS ALGORITMA FUZZY TOPSIS
Beberapa langkah dalam analisis Fuzzy Topsis yaitu simulasi, kemudian menentukan matrik keputusan, setelah itu menentukan matrik pembobotan.

## 3.1 Simulasi Menggunakan Algoritma Fuzzy Topsis
Menggunakan Algoritma Fuzzy Topsis kita dapat mensimulasikan dan menghitung nilai untuk setiap masing-masing pemasok untuk setiap kriteria-kriteria yang diberikan oleh pengguna. Untuk dapat membuat matrik keputusan maka perlu dibuat nilai-nilai berdasarkan linguistik fuzzy.  Pada  penelitian  ini  terdapat  3  buah  kriteria  seperti  Luas  cakupan, Bandwidth  dan Utilitas Frekuensi
Untuk  luas  cakupan  kita  dapat  menghitung  dengan  menggunakan  rumus free  space  path loss model yaitu :
20 log (d) + 20 log (f) – 147.55                                           (1)
Tabel 3. Konversi Frekuensi Pathloss Frekuensi (MHz) Score Luas Cakupan Loss (-dbm) 700 4.59 -56 900 4.36 -59 2400 3.84 -67 5800 3.43 -75
Tabel  3  menunjukkan  konversi  frekuensi  menjadi pathloss  sehingga  hanya  20  log  f  saja. sehingga dapat kita buat tabel untuk fuzzy linguistiknya.

## Tabel 4. Bandwith Fuzzy
Frekuensi (MHz) Bandwidth Fuzzy Linguistik Nilai 700 Kecil 1 900 Cukup Kecil 2 2400 menengah 3 5800 Besar 4
Tabel  4  menunjukkan bandwidth  Tabel  untuk  fuzzy  linguistik  yang  dibuat  berdasarkan semakin besar frekuensinya, maka bandwidth juga akan semakin besar, maka dapat di buat berdasarkan pengalaman pengguna.
Tabel 5. Utilitas Frekuensi Frekuensi (MHz) Utility Frekuensi Fuzzy Linguistik Nilai 700 Penuh Frekuensi TV 4 900 Hanya Frekuensi GSM, LoRa 3 2400 ISM Band, Wifi, Bluethooth, Penuh 1 5800 ISM Band, Wifi, Bluethooth, Penuh 1
Tabel  5  menujukkan  utilitas  frekuensi  tabel  untuk  fuzzy  linguistiknya  dibuat  berdasarkan interferensi dengan aplikasi yang sudah ada sebelumnya. apabila penggunaan frekuensinya terbatas untuk 1 buat aplikasi saja maka nilai linguistiknya paling besar, dan semakin banyak aplikasi pada frekuensi tersebut maka nilainya semakin kecil.

## 3.2. Matrik keputusan
Dengan menggunakan Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5, maka matriks keputusan berdasarkan nilai-nilai linguistiknya dapat ditunjukkan pada Tabel 6 berikut :
Tabel 6. Matriks Keputusan Berdasarkan Nilai-nilai Linguistik
Tabel  6  menunjukkan  matriks  keputusan  berdasarkan  nilai-nilai  linguistik.  Sehingga  dapat dilihat normalisasi dari matrik keputusannya.
Frekuensi (MHz)
Luas Cakupan Bandwidth Utilitas Frekuensi 700 4.59 1 4 900 4.36 2 3 2400 3.84 3 1 5800 3.43 4 1
Tabel 7. Normalisasi Dari Matrik Keputusan Frekuensi (MHz) Luas Cakupan Bandwidth Utilitas Frekuensi 700 0.74388 0.16209 0.64836 900 0.77034 0.35370 0.53054 2400 0.77160 0.60347 0.20116 5800 0.63917 0.74611 0.18653
Tabel  7  menunjukkan  normalisasi  matrik  keputusan  berdasarkan  nilai-nilai  linguistik. Kemudian akan ditentukan matrik pembobotannya.

## 3.3. Matrik Pembobotan
Pembobotan adalah penekanan untuk kriteria yang memiliki efek terbesar untuk pengguna. Bobot ini dapat diturunkan dari konsep teorema Shannon Entropy (Dammak, 2015) atau bobot  dapat  didasarkan  pada  permintaan  pengguna (Hwang,  1993) .  Untuk  bobot menggunakan konsep teorema Shannon Entropy adalah:
𝑁𝑀𝑤 ∑ (2)
Tabel 8. Matrik Pembobotan Berdasarkan Shannon Entropy
Tabel 8 menunjukkan pembobotan berdasarkan Shannon Entropy. Terdapat Liguistic Weight Interval dengan luas cakupan 0.5 bandwith 0.17 dan utilitas frekuensi 0.33.

## Tabel 9. Matrik Keputusan Dengan Normalisasi dan Pembobotan
Pada  Tabel  9  menunjukkan  matrik  keputusan  yang  sudah  di  normalisasi  dan  di  berikan pembobotan.
Dengan  demikian  untuk  solusi  ideal  positifnya  menggunakan  bobot  dari  matrik  keputusan yang  telah  di  normalisasi  dan  menggunakan  operator Min-max,  maka  solusi  ideal  positif ditunjukkan di bawah ini:
y1+ = min { 0.37194; 0.38517; 0.38580; 0.31958} = 0.31958 y2+ = max { 0.02702; 0.05895; 0.10058; 0.12435} = 0.12435 y3+ = max { 0.21612; 0.17685; 0.06705; 0.06218} = 0.21612
Item Luas Cakupan Bandwidth Utilitas Frekuensi Linguistic Weight Interval 0.5 0.17 0.33 Konsultan Luas Cakupan Bandwidth Utilitas Frekuensi 700 0.37194 0.02702 0.21612 900 0.38517 0.05895 0.17685 2400 0.38580 0.10058 0.06705 5800 0.31958 0.12435 0.06218
sehingga untuk solusi ideal positif menjadi, A+ = { 0.31958; 0.12435;0.21612}
Sementara itu, untuk solusi ideal negatifnya menggunakan bobot dari matrik keputusan yang telah di normalisasi maka solusi ideal negatif ditunjukkan di bawah ini:
y1+ = Max { 0.37194; 0.38517; 0.38580; 0.31958} = 0.38580 y2+ = min { 0.02702; 0.05895; 0.10058; 0.12435} = 0.02702 y3+ = min { 0.21612; 0.17685; 0.06705; 0.06218} = 0.06218
sehingga untuk solusi ideal Negatif menjadi, A- = {0.38580; 0.02702; 0.06218}
Kemudian  jarak  untuk  solusi  ideal  positifnya  menggunakan  alternatif  terbaik  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 10. Jarak Solusi Ideal Positif dengan Alternatif Terbaik
Tabel  10  menujukkan  masing-masing  nilai  jarak  antara  alternatif  sasaran  dengan  kriteria memiliki dampak yang paling positif (terbaik).
Sementara itu, jarak untuk solusi ideal positif menggunakan alternatif terburuk ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 11. Jarak Solusi Ideal Positif dengan Alternatif Terburuk Frekuensi (MHz) Nilai 700 0.15457 900 0.11904 2400 0.07372 5800 0.11772
Tabel 11 menujukkan jarak antara alternatif sasaran dengan kriteria memiliki dampak yang paling negatif (terburuk).
Sehingga dapat dilihat koefisien kedekatan menggunakan jarak alternatif terburuk dan jarak alternatif terbaik pada tabel berikut:
Tabel 12. Koefisien Kedekatan Frekuensi (MHz) Nilai 700 0.11052 900 0.10060 2400 0.16484 5800 0.15394 Frekuensi (MHz) Nilai 700 0.58307 900 0.54196 2400 0.30904 5800 0.43334
Tabel  12  menunjukkan  koefisien  kedekatan,  dihitung  agar  dapat  menampilkan  kinerja pemasok yang terbaik dengan masing-masing nilai frekuensi 700 MHz = 0.58307, frekuensi 900 MHz = 0.54196, frekuensi 2400 MHz = 0.30904, dan frekuensi 5800 MHz = 0.43334.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian,  ini  Algoritma  Fuzzy  Topsis  dapat  digunakan  menganalisa  frekuensi  yang terbaik  yang  dapat  digunakan  pada Project  Loon.  Hasil  penghitungan  menunjukkan  matrik keputusan  dengan  normalisasi  dan  pembobotan  yaitu  frekuensi  700  MHz  memiliki  nilai cakupan sebesar 0.37194, bandwith 0.02702, utilitas frekuensi sebesar 0.21612. Jarak solusi ideal  positif  dengan  alternatif  terbaik  pada  frekuensi  700  MHz  yaitu  sebesar  0.11052, sedangkan  untuk  jarak  solusi  ideal  positif  dengan  alternatif  terburuk  frekuensi  700  MHz menunjukkan nilai 0.15457. Sementara itu untuk frekuensi 900 MHz memiliki nilai cakupan sebesar 0.38517, bandwith sebesar 0.05895, dan utilitas frekuensi sebesar 0.17685. Adapun jarak  solusi  ideal  positif  dan  alternatif  terburuk  frekuensi  900  MHz  adalah  0.10060. Sementara itu untuk frekuensi 2400 MHz memiliki nilai cakupan sebesar 0.38580, bandwith 0.10058,  dan  utilitas  frekuensi  sebesar  0.06705.  Adapun  jarak  solusi  ideal  positif  dengan alternatif terburuknya sebesar 0.16484. Sedangkan untuk frekuensi 5800 MHz memiliki nilai cakupan  sebsar  0.31958, bandwith  0.12435,  dan  utilitas  frekuensi  sebesar  0.06218.  Jarak solusi ideal positif dan alternatif terburuknya sebesar 0.15394.  Sehingga dapat disimpulkan bahwa  frekuensi  terbaik  yang  dapat  digunakan  oleh Project  Loon  ini  adalah  frekuensi  700 MHz dengan nilai koefisien kedekatan sebesar 0.58307. Frekuensi ini dipilih secara otomatis berdasarkan  kriteria  jarak, bandwidth,  dan  aplikasi-aplikasi  yang  berjalan  pada  frekuensi tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
APJII. (2018). Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. Buletin APJI edisi 22.
Asvial, M, S. Budiyanto, & D. Gunawan. (2014). An intelligent load balancing and offloading in  3G  -  WiFi  offload  network  using  hybrid  and  distance  vector  algorithm, IEEE  Symp. Wirel. Technol. Appl. ISWTA, (pp. 36–40).
Budiyanto,  S,  M.  Asvial,  &  D.  Gunawan.  (2014).  Performance  Analysis  of  Genetic  Zone Routing Protocol Combined With Vertical Handover Algorithm for 3G-WiFi Offload, J. ICT Res. Appl., 8(1), 49–63.
Burr, J. (2017). The Feasibility of Google’s Project Loon. Australia National University, 1–19.
Dammak, F, L. Baccour, & A. M. Alimi. (2015). The impact of criterion weights techniques in
TOPSIS  method  of  multi-criteria  decision  making  in  crisp  and  intuitionistic  fuzzy domains. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, (pp. 1–8).
Google.  (2019).  How  Loon  Works  –  Project  Loon  –  Google.  Retrieved  from www.google.com/loon/how/#tab=envelope
Hakim, G. P. N, A. Firdausi, M. Alaydrus, & S. Budiyanto. (2018). Dynamic Traffic Light Timing  Control  System  using  Fuzzy  TOPSIS  Algorithm. IOP  Conference  Series:
Materials Science and Engineering, 453(1), 1–8.
Hwang, C. L, Lai, Y. J, & Liu, T. Y. (1993). A new approach for multiple objective decision making. Computers and Operations Research, 20(8), 889–899.
Katikala, S. (2014). Google Project Loon. Rivier Academic Journal, 10(2), 3–8.
Propper,  B.  (2015).  Inside  Project  Loon:  Google’s  internet  in  the  sky  is  almost  open  for business | The Verge. Retrieved from www.theverge.com.
Yuniarti,  D,  H.  Hamjen,  K.  Ariansyah,  A.  Febian,  S.  Ariyanti,  Kautsarina,  …  R.  A.  Wahab.
(2016).  Kelayakan  Implementasi  High  Altitude  Platforms  (HAPs).  Jakarta:  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  Kementerian  Komunikasi  dan
Informatika.