Optimalisasi  Kualitas  Jaringan  WI-FI  (Wireless  Fidelity)  di Lantai  4  Gedung  Menara  USM  Menggunakan  Ekahau  Site Survey
Erlinasari a,1,* , Elfira Nureza Ardina b,2 , Puri Muliandhi c,3
abc Jurusan Teknik Elektro, Universitas Semarang, Semarang
123 erlinasari@usm.ac.id , elfira_na@usm.ac.id , puri@usm.ac.id * erlinasari@usm.ac.id

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Article History Submission : 02-17-2024 Revision       : 03-19-2024 Accepted      : 03-21-2024 Seiring  dengan  meningkatnya  jumlah  penggunaan  internet  maka kebutuhan akan akses internet secara fleksibel semakin meingkat.
Akses  internet  dapat  dilakuakan  melalui  media  kabel  maupun nirkabel.  Sebuah  koneksi  Wi-Fi  dibentuk  menggunakan  sebuah wireless  adapter  untuk  menciptakan  hotspot,  yaitu  area  area disekitar  wireless  router  atau  acces  point  (AP)  yang  saling terkoneksi  pada  jaringan  dan  mengijinkan  pengguna  untuk mengakses  internet.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  kualitas  sinyal  dengan  mengoptimasi  dan merencanakan  penambahan  jumlah  akses  poin  karena  terdapat beberapa area yang belum terkover pada Lantai 4 gedung Menara USM. Untuk menentukan pengukuran parameter yang digunakan yaitu  Signal  Strength,  Signal  to  Noise  Ratio,  Troughput  dan  Data Rate,  sedangkan  untuk  metode  yang  digunakan  yaitu  walktest. Pada  sebuah  gedung  terutama  pada  setiap  ruangan  kuat  sinyal dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yaitu  frekuensi,  jarak  dan sekat/penghalang. Untuk itu pada penelitian menggunakan model propagasi COST231 Multiwall untuk menghitung link budget, jari- jari acces point, dan pathloss coverage area pada Lantai 4 gedung Menara  USM.  Hasil  perhitungan  disimulasikan  menggunakan software  Ekahau  Site  Survey  untuk  mengetahui  area  persebaran sinyal  wi-fi,  dari hasil  perhitungan  mendapatkan  16  access  point untuk mengoptimlkan kualitas sinyal pada Lantai 4 Gedung Menara USM.
This is an open access article under license CC–BY-SA .

## Kata Kunci:
WI-fi, Access Point, Signal Strngth, Cost231  Multiwall,  Ekahau  Site Survey

## 1. Pendahuluan
Seiring dengan meningkatnya jumlah penggunaan internet maka kebutuhan akan akses internet  secara  fleksibel  semakin  meingkat.  Akses  internet  dapat dilakuakan  melalui  media kabel  maupun  nirkabel  (wireless).  Sealah  satu  cara  akses  internet  secara  wireless  adalah melalui Wireless Fidelity (Wi-Fi), Wi-Fi merupakan istilah dari beberapa jenis Wireless Local Area Network (WLAN). Sebuah koneksi Wi-Fi dibentuk menggunakan sebuah wireless adapter untuk  menciptakan  hotspot,  yaitu  area  area  disekitar wireless  router atau  acces point  (AP) yang saling terxkoneksi pada jaringan dan mengijinkan pengguna untuk mengakses internet.
Sebagai salah satu gedung baru Menara USM digunakan sebagai tempat sarana penunjang pembelajaran  di  lingkungan  Universitas  Semarang.  Untuk  dapat  menunjang  proses pembelajaran  secara  optimal  di  era  perkembangan  teknologi  dan  informasi  yang  semakin pesat,  maka  implementeasi  penggunaan  Wi-Fi  pada  gedung  dapat  menunjang  proses pembelajaran  secara  optimal.  Akan  tetapi  di  lingkup  lantai  4  gedung  menara  USM  yang dikategorikan sebagai  gedung  baru  perencanaan  pengimplementasian  jaringan  Wi-Fi  masih belum terlalu optimal. Dimana masih terdapat beberapa titik yang kualitas jaringannya tidak tercakup dengan baik, seperti pada ruang ukm dan pelatihan komputer pada lantai 4 gedung menara USM.
Penelitian ini dilakukan di lantai 4 gedung menara USM dengan tujuan untuk mengetahui performansi kualitas jaringan Wi-Fi dan mengetahui apakah daya pancar dari setiap access point yang terpasang sudah mencakup ke semua area lantai 4 pada gedung. Berdasarkan hal tersebut maka judul Tugas Akhir ini adalah “Optimalisasi Sinyal Wi-Fi (Wireless Fidelity) di Lantai 4 Gedung Menara USM Menggunakan Ekahau Site Survey”. Penelitian ini menggunakan metode walktest dan persamaan menggunakan rumus, untuk mengumpulkan sampel kualitas jaringan awal, metode walktest dilakukan dengan menggunakan aplikasi Ekahau Site Survey dengan  cara  continous  survey  berjalan  mengitari  seluruah  ruangan  untuk  mengetahui performansi  awal  kualitas  jaringannya,  kemudian  melakukan  perencanaan  menggunakan model propagasi COST-231 Multiwall dengan menghitung link budget, jari-jari access point, dan pat loss untuk mengetahui penempatan dan juga jumlah Access Point yang dibutuhkan, kemudian disimulasikanmenggunakan perangkat lunak Ekahau Site Survey untuk mengetahui preformasi daya pancar access point.
2. Metode Penelitian
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Pada Gambar 1 diatas adalah Flowchart dalam metodologi penelitian yang telah dilaksanakan, dimana akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Mulai
2. Membuat pemetaan area yang akan dilakukan Walktest.
3. Melakukan  pengambilan  data  walktest  before  pada  gedung  menara  USM  untuk mendapatkan  nilai Key  Performance  Indicator dengan  parameter Troughput,  Signal Strength, Data Rate, Signal to Noise Ratio .
4. Menganalisa  hasil  walktest  apakah  nilai  dari  pengukuran  menggunakan  Ekahau Site Survey sudah sesuai dengan Key Performance Indicator .
5. Bagaimana  kondisi  kualitas  sinyal  pada  gedung  menara  USM  Lantai  4  apakah  kualitas sinyal kurang optimal. Jika tidak maka akan langsung selesai, Jika iya maka akan dianalisa penyebab  kualitas  sinyal  yang  kurang  optimal  agar  sesuai  dengan  parameter  yang ditentukan.
6. Menganalisa penyebab kurang optimalnya kualitas sinyal.
7. Selanjutnya dilakukan optimasi kualitas sinyal sesuai dengan permasalahan yang terjadi yaitu dilakukan Walktest dengan menggunakan Software Ekahau Site Survey.
8. Stelah itu dilakukan Walktest After dengan menggunakan Software Ekahau Site Survey guna untuk mengecek hasil optimasi.
9. Pengecekan dilakuakan dengan menggunakan Software Ekahau Site Survey guna untuk memonitoring hasil Walktest apakah nilai hasil optimasi sudah mengalami improve atau belum,  Jika  iya  maka  akan  melanjutkan  membuat  laporan  dan  jika  tidak  maka  akan mengulang menganalisa penyebab kurang optimalnya kualitas sinyal yang sesuai dnegan parameter yang ditentukan.
10. Membuat data laporan kualitas sinyal.
11. Selesai

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk  mengetahui  kualitas  awal  dari  Signal  Strength,  Signal  to  Noise  Ratio  (SNR), Throughput  dan  Data  Rate,  maka  perlu  dilakukan  pengamatan  secara  langsung  di  Lantai  4 Gedung  Menara  USM.  Proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode walktestcontinous survey. Walktest dilakukan dengan menggunakan laptop yang digunakan sebagai receiver dan aplikasi Ekahau Site Survey yang digunakan dengan mengunakan fitur walktest  continous  survey.  Proses  pengambilan  data  dilakukan  selama  satu  bulan  dengan mengambil  maximum  rate  dan  minimum  rate.  Pengambilan  data  maximum  rate  dilakukan pada pukul 09.00-10.00 WIB, sedangkan pengambilan data minimum    rate dilakukan pada pukul 13.00-14.00 WIB.
3.1. Simulasi Pemodelan Wi-Wi Menggunakan Ekahau Site Survey Simulasi  pemodelan  Wi-Fi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  Ekahau  Site Survey. Pada aplikasi Ekahau Site Survey dilengkapi dengan fitur planing. Fitur planning pada Ekahau Site Survey dapat digunakan untuk merencanakan simulasi pemodelan Wi-Fi untuk dapat mengetahui performansi kualitas jaringan pada pemodelan Wi-Fi yangtelah dirancang.
Untuk dapat melakkukan pemodelan Wi-Fi menggunakan Ekahau Site Survey diperlukan denah  bangunan  yang  direncanakan.  Denah  bangunan  merupakan  komponen  utama  yang
digunakan untuk melakukan proses palnning simulasi peninggkatan kualitas jaringan. Ekahau Site Survey banyak dilengkapi fitur penting yang dapat mendukung proses pemodelan Wi-Fi.
Penggunaan  fitur  planning  pada aplikasi Ekahau  Site  Survey  mempunnyai  banyak  fitur pendukung,  seperti  material  yang  digunakan  pada  gedung  yang  dirancang,  pilihan  jenis material yang ingin digunakan cukup beragam seperti wall brick, dry wall, glass window dan yang lainnya. Ekahau Site Survey juga mempunyai banyak pilihan jenis access point seperti aruba,  TP-LINK,  Netgear,  Linksys  dan  masih  banyak  lagi  dengan  berbagai  tipe,  Penggunaan aplikasi Ekahau Site Survey juga dapat digunakan untuk mengetahui hasil performansi kualitas jaringan  Wi-Fi.  Proses planning  menggunakan  aplikasi  Ekahau  Site  Survey  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
Gambar 3. Flowchart Simulasi Pemodelan Wi-Fi Menggunakan Ekahau Site Survey
Berikut langkah-langkah simulasi pemodelan Wi-Fi menggunakan aplikasi Ekahau Site Survey :
1. Membuka aplikasi Ekahau Site Survey yang sudah terinstal pada perangkat/laptop.
2. Setelah aplikasi Ekahau Site Survey terbuka, selanjutnya pilih fitur planning yang ada pada menu bar aplikasi Ekahau Site Survey.
3. Selnjutnya  input  denah  yang  digunakan  sebagai  tempat  survei.  Input  denah  dapat dilakukan dengan cara meng-klik tombol (+) yang ada pada tampilan Ekahau Site Survey, kemudian pilih tempat penyimpanan file denah yang telah disiapkan lalu tambahkan.
4. Setelah file denah berhasil ditambahkan, selanjutnya menambah obtacle/rintangan yang ada pada area gedung. Penghalang berupa material dinding yang ada pada gedung, seperti wallbrick,  dry  wall,  glass  window  dan  lain  sebagainya.  Penambahan  obtacle  dapat dilakukan  dengan  cara  meng-klik  fitur  obtacle  pada  menu  bar  Ekahau  Site  Survey, kemudian pilih jenis material yang ingin digunakan. Setelah itu gambar garis obtacle pada denah gedung yang sudah di input.
5. Selanjutnya menambahkan access point yang akan digunakan, proses penambahan access point dapat dilakukan dengan menekan tools access point yang pada menu bar Ekahau Site Survey, kemudian pilih jenis access pint yang akan digunakan.
6. Apabila  proses  penambahan  access  point  sudah  selesai,  selanjutnya  klik  tombol visualization  simulation  yang  ada  pada  menu  bar  untuk  dapat  mengetahui  hasil  dari performansi kualitas jaringan pemodelan Wi-Fi yang telah dirancang.
7. Setelah itu, , dapat dilihat hasil data dari mapping area pada proses planning pemodelan Wi-Fi yang sudah dilakukan, seperti signal strength, SNR, Throughput, Data Rate dan yang lainnya yang berupa presentase persebaran performansi kulaitas jaringan. Setelah data yang diinginkan berhasil didapat, maka proses planning pemodelan Wi-Fi menggunakan aplikasi Ekahau Site Survey telah berhasil. Apabila ingin menyimpan hasil dari planning pemodelan Wi-Fi yang telah dirancang, maka tinggal menggklik fitur save yang ada pada menu bar Ekahau Site Survey.

## 3.2. Optimasi
Optimasi  adalah  upaya  peningkatan  kualitas  jaringan  internet  yang  dilakukan  secara berkala  dan  berkelanjutan  dalam  pendistribusian  kapasitas  sistem  layanan,  dan  coverage. Optimasi  memiliki  peranan  penting  untuk  menstabilkan  kualitas  jaringan  pada  area  yang mengalami  penurunan  kualitas  jaringan  secara  signifikan.  Tujuan  umum  optimasi  adalah sebagai berikut:
1. Meningkatkan coverage antena dalam pendistribusian jaringan internet.
2. Meingkatkan Quality of Service (QOS) untuk menjaga kualitas sinyal.
3. Menstabilkan kualitas sinyal sesuai dengan standar parameter yang ditentukan.

## Gambar 4. Mapping Signal Strength Maximum Rate hasil walktest
Gambar 4 memperlihatkan hasil mapping performansi kualitas jaringan Wi- Fi dengan parameter  nilai  signal  strength  kondisi  maximum  rate.  Pada  hasil  mapping  tersebut  dapat dilihat bahwa performansi kualitas signal strength kondisi maximum rate masih belum terlalu
merata, dimana masih terdapat beberapa area yang ditandai dengan warna kuning pada map yang bertanda nilai signal strength pada area tersebut masih kurang baik.
Pada hasil mapping tersebut dapat dilihat untuk Ruang Dosen Teknik Elektro, Ruang Dosen Teknik Sipil, Ruang Dosen PWK, Ruang TU, Ruang Kelas 701, Ruang Kelas 702, Ruang Kelas 703, Ruang Kelas 704, Ruang Kelas 705, Ruang Kelas 706, Ruang Kelas 707, Ruang Kelas 708,  Ruang  Kelas  709,  Ruang  Dekan  dan  Ruang  Wakil  Dekan  mempunyai  hasil  mapping berwarna hijau yang menandai   performansi kualitas jaringan dengan parameter nilai signal strength sudah tercakup dengan baik pada area tersebut. Pada area depan TU, depan Ruang Dosen Elektro depan Ruang Dosen PWK dan depan Ruang Dosen Teknik Sipil dimana intensitas pengguna cukup banyak nilai dari signal strength pada area tersebut tergolong fair atau tidak cukup  baik.  Sedangkan  pada  area  lorong,  kamar  mandi,  musholla  dan  pojok  ruang  kelas mempunyai  nilai  hasil  mapping  poor  yang  menandai  performansi  kualitas  jaringan  dengan parameter nilai signal strength bernilai buruk dan tidak tercakup dengan baik
Berdasarkan  data  yang  diambil,  telah  didapatkan  nilai  rata-rata dari  signal  strength minimum  rate.  Presentase  nilai  signal  strength  poor  kurang  dari  -75  dBm  sebesar  8,2%, presentase nilai signal strength fair pada -75 dBm sampai -61 dBm sebesar 28,8 %, presentase nilai  signal  strength  good  pada  -60  dBm  sampai  -46  dBm  sebesar  53,6  %  dBm,  dan  nilai presentase signal strength excellent lebih dari -45 dBm sebesar 9,1%.

## 3.3. Kualitas Signal Strength Before Optimasi
Hasil analisa kualitas Signal Strength sebelum optimasi yang sudah dilakukan dengan metode walktest continous survey menggunakan aplikasi Ekahau Site Survey  telah didapatkan nilai rata-rata dari signal strength maximum rate. Presentase nilai signal strength poor kurang dari -75 dBm sebesar 19,5%, presentase nilai signal strength fair pada  -75 dBm sampai -61 dBm  sebesar  47,7  %,  presentase  nilai  signal  strength  good  pada  -60  dBm  sampai  -46  dBm sebesar 24,4 dBm, dan nilai presentase signal  strength excellent lebih dari -45 dBm sebesar 8,4%.

## Gambar 5. Mapping Signal Strength Minimum Rate hasil Walktes
Gambar 5 memperlihatkan hasil mapping performansi kualitas jaringan Wi- Fi dengan parameter  nilai  signal  strength  kondisi  minimum  rate.  Pada  hasil  mapping  tersebut  dapat dilihat bahwa performansi kualitas signal strength kondisi minimum rate masih belum terlalu
merata, dimana masih terdapat beberapa area yang ditandai dengan warna kuning pada map yang bertanda nilai signal strength pada area tersebut masih kurang baik.
Pada hasil mapping tersebut dapat dilihat untuk Ruang Dosen Teknik Elektro, Ruang Dosen Teknik Sipil, Ruang Dosen PWK, Ruang TU, Ruang Kelas 701, Ruang Kelas 702, Ruang Kelas 703, Ruang Kelas 704, Ruang Kelas 705, Ruang Kelas 706, Ruang Kelas 707, Ruang Kelas 708,  Ruang  Kelas  709,  Ruang  Dekan  dan  Ruang  Wakil  Dekan  mempunyai  hasil  mapping berwarna hijau yang menandai performansi kualitas jaringan dengan parameter nilai signal strength  sudah  tercakup  dengan  baik  pada  area  tersebut.  Pada  area  lorong,  kamar  mandi, musholla  dan  pojok  ruang  kelas  mempunyai  nilai  hasil  mapping  fair  yang  menandai performansi kualitas jaringan dengan parameter nilai signal strength memiliki nilai yang buruk dan tidak tercakup dengan baik.
Pada dasarnya hasil mapping dari signal strength kondisi minimum rate hampir sama dengan hasil mapping signal strength kondisi maximum rate, akan tetapi hasil mapping signal strength  kondisi  minimum  rate  mempunyai  nilai  yang  lebih  baik  dibanding  signal  strength kondisi maximum rate, dimana beberapa area seperti depan Ruang TU, depan Ruang Dosen Teknik Elektro, depan Ruang Dosen PWK dan depan Ruang dosen Teknik Sipil yang biasanya intensitas pengguna tergolong banyak, namun pada kondisi minimum rate intensitas pengguna semakin sedikit. Hal ini menyebabkan hasil  dari  nilai  signal  strength  kondisi  minimum  rate mempunyai  nilai  yang  lebih  baik  disbanding  nilai  signal  strength  kondisi  maximum  rate. Presentase nilai signal strength poor kurang dari  -75 dBm sebesar 17,4 %, presentase  nilai signal  strength  fair  pada  -75  dBm  sampai  -61  dBm  sebesar  4,1  %,  presentase  nilai  signal strength good pada - 60 dBm sampai -46 dBm sebesar 20,9% dBm, dan nilai presentase signal strength excellent lebih dari -45 dBm sebesar 9,3%.
Pada  data  hasil walktest nilai  rata-rata pada  kualitas  signal strength  hanya  berbeda sedikit pada  saat  kondisi  maximum  dan minimum  hanya selisih  beberapa  persen  saja  pada setiap indikatornya, namun pada kondisi minimum rate intensitas pengguna semakin sedikit. Hal ini menyebabkan hasil nilai signal strength pada kondisi minimum rate lebih baik dari pada nilai maximum rate.
3.4. Kualitas Signal to Noise Ratio (SNR) Before Optimasi
Analisa  kualitas  Signal  to  Noise  Ratio  (SNR)  yang  sudah  dilakukan  dengan  metode walktest continous survey menggunakan aplikasi Ekahau Site Survey. Berdasarkan data yang diambil, telah didapatkan nilai rata-rata dari SNR minimum rate. Presentase nilai SNR poor kurang dari 5 dB sebesar 2,6 %, presentase nilai SNR fair pada 10 dB sampai 20 dB sebesar 41 %, presentase nilai SNR good pada 60 dB sampai 70 dB sebesar 43 %, dan nilai presentase SNR excellent lebih dari 20 dB sebesar 13,8 %.
Pada data hasil walktest diatas menunjukkan pada saat kondisi signal to noise ratio (SNR)  maximum  rate  dan  minimum  rate  fair  dan  good  hanya  selisih  beberapa  persen  saja sedangkan  pada  excellent  tidak  menunjukkan  perbedaan  nilai,  sehingga  pada  penelitian  ini perlu dilakuakan optimasi agar mendapatkan kualitas sinyal yang lebih baik dan optimal sesuai parameter yang ditentukan.
3.5. Kualitas Troughput
Analisa kualitas Throughput yang sudah dilakukan dengan metode walktest continous survey  menggunakan  aplikasi  Ekahau  Site  Survey  Berdasarkan  data  yang  diambil,  telah didapatkan nilai rata-rata dari Throughput maximum rate. Presentase nilai Throughput poor
kurang dari 50 Mbps sebesar 9,4 %, presentase nilai Throughput fair pada 51 Mbps sampai 125 Mbps  sebesar  16,5%,  presentase  nilai  Throughput  good  pada  126  Mbps  sampai  200  Mbps sebesar 23,4 %, dan nilai presentase Throughput excellent lebih dari 200 Mbps sebesar 50,7 %. Berdasarkan data yang diambil, telah didapatkan nilai rata-rata dari Throughput minimum rate. Presentase nilai Throughput poor kurang dari 50 Mbps sebesar 9,7 %, presentase nilai Throughput fair pada 51 Mbps sampai 125 Mbps sebesar 16,9%, presentase nilai Throughput good  pada  126  Mbps  sampai  200  Mbps  sebesar  21,1  %,  dan  nilai  presentase  Throughput excellent lebih dari 200 Mbps sebesar 52,3 %.
Pada data hasil walktest diatas menunjukkan pada saat kondisi troughput maximum rate dan minimum rate tidak menunjukkan perbedaan nilai atau bisa dikatan hampir sama, sehingga pada penelitian ini perlu dilakuakan optimasi agar mendapatkan kualitas sinyal yang lebih baik dan optimal sesuai parameter yang ditentukan.

## 3.6. Kualitas Data Rate
Analisa kualitas Data Rate yang sudah  dilakukan dengan metode walktest continous survey  menggunakan  aplikasi  Ekahau  Site  Survey  Berdasarkan  data  yang  diambil,  telah didapatkan nilai rata-rata dari Data Rate kondisi maximum rate. Presentase nilai Data Rate poor kurang dari 50 Mbps sebesar 10,6 %, presentase nilai Data Rate fair pada51 Mbps sampai 125 Mbps sebesar 20,4 %, presentase nilai Data Rate good pada 126 Mbps sampai 200 Mbps sebesar 35,6 %, dan nilai presentase Data Rate Excellent lebih dari 200 Mbps sebesar 33,4 %. Berdasarkan  data  yang  diambil,  telah  didapatkan  nilai  rata-rata  dari  Data  Rate  kondisi minimum rate. Presentase nilai Data Rate poor kurang dari 50 Mbps sebesar 8,6 %, presentase nilai Data Rate fair pada 51 Mbps sampai 125 Mbps sebesar 18,8 %, presentase nilai Data Rate good pada 126 Mbps sampai 200 Mbps sebesar 42,2 %, dan nilai presentase Data Rate excellent lebih dari 200 Mbps sebesar 30,4 %.
Pada data hasil walktest diatas menunjukkan pada saat kondisi data rate maximum rate dan  minimum  rate  tidak  menunjukkan  perbedaan  nilai  atau  bisa  dikatan  hampir  sama, sehingga pada penelitian ini perlu dilakuakan optimasi agar mendapatkan kualitas sinyal yang lebih baik dan optimal sesuai parameter yang ditentukan.

## 4. Kesimpulan
Dari penelitian yang sudah dilaksanakan, dapat disimpulkan:
1. Kualitas  jaringan  Wi-Fi  di  Lantai  4  gedung  Menara  USM  dengan  kondisi  maximum  rate sebelum  dilakukan  optimasi  memiliki  nilai  Signal  Strength  dengan  presentase  excellent (8,4%),  nilai  excellent  SNR  (13,1%),  nilai  Troughput  excellent  (50,7%),  nilai  Data  Rate excellent  (33,4%).  Untuk  kondisi  maximum  rate  setelah  dilakukan  optimasi  memiliki presentase  nilai  Signal  Strength  excellent  (19,3%),  nilai  excellent  SNR  (28,3%),  nilai Troughput excellent (67,9%), nilai Data Rate excellent (69,1%).
2. Kualitas  jaringan  Wi-Fi  di  Lantai  4  gedung  Menara  USM  dengan  kondisi  minimum  rate sebelum  dilakukan  optimasi  memiliki  nilai  Signal  Strength  dengan  presentase  excellent (9,3%),  nilai  excellent  SNR  (13,8%),  nilai  Troughput  excellent  (52,3%),  nilai  Data  Rate excellent  (30,4%).  Untuk  kondisi  minimum  rate  setelah  dilakukan  optimasi  memiliki presentase  nilai  Signal  Strength  excellent  (25,7%),  nilai  excellent  SNR  (37,1%),  nilai Troughput excellent (55,6%), nilai Data Rate excellent (54,4%).
3. Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  model  propagasi  COST-231  Multiwall  dengan menghitung pathloss dan jari-jari access point, telah didapatkan jumlah access point yang dibutuhkan  untuk  mengoptimalkan  performansi  kualitas  jaringan  di  Lantai  4  gedung Menara USM yaitu sebanyak 16 buah access point.
4. Preformasi kualitas jaringan Wi-Fi yang kurang optimal pada beberapa tempat dipengaruhi oleh penempatan access point yang kurang optimal, sehingga terdapat beberapa area yang kualitas  jaringannya  belum  cukup  baik  dan  obtacle  pada  gedung  juga  mempengaruhi kualitas jaringan dikarenakan memiliki nilai atenuasi yang dapat mengurangi performansi kualitas jaringan Wi-Fi.
5. Dengan  adanya  optimasi  pada  access  point  dapat  diketahui  bahwa  kualitas  sinyal  pada Lantai  4  gedung  Menara  USM  masih  kurang  optimal  sehingga  perlu  penambahan  access point.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Klaus and P. Horn, Robot Vision. Cambridge, MA: MIT Press, 1986 (Example citation for books)
[2] L. Stein, “Random patterns,” in Computers and You, J. S. Brake, Ed. New York: Wiley, 1994, pp. 55-70 (Example for a chapter in a book)
[3] L. Bass, P. Clements, and R. Kazman, Software Architecture in Practice, 2nd ed. Reading, MA: Addison Wesley, 2003. [E-book] Available: Safari e-book (Example for e-books)
[4] J. U. Duncombe, "Infrared navigation - Part I: An assessment of feasibility," IEEE Trans. Electron. Devices, vol. ED-11, pp. 34-39, Jan. 1959 (Example for a journal article)
[5] T. Brunschwiler et al., “Formulation of percolating thermal underfills using hierarchical self-assembly of microparticles and nanoparticles by centrifugal forces and capillary bridging,”  J.  Microelectron.  Electron.  Packag.,  vol.  9,  no.  4,  pp.  149–159,  2012,  doi: 10.4071/imaps.357 (Example for a journal article with doi number)
[6] H. K. Edwards and V. Sridhar, "Analysis of software requirements engineering exercises in global virtual team setup," Journal of Global Information Management, vol. 13, no. 2,
p. 21+, April-June 2005. [Online]. Available: Academic OneFile, http://find.galegroup.com. [Accessed May 31, 2005] (Example for an e-journal article extracted from a database)
[7] A.  Altun,  "Understanding  hypertext  in  the  context  of  reading  on  the  web:  Language learners' experience," Current Issues in Education, vol. 6, no. 12, July 2003. [Online]. Available:  http://cie.ed.asu.edu/volume6/number12/.  [Accessed  Dec.  2,  2004] (Example for an e-journal article extracted from the internet)
[8] L. Liu and H. Miao, "A specification-based approach to testing polymorphic attributes," in  Formal  Methods  and  Software  Engineering:  Proceedings  of  the  6th  International Conference on Formal Engineering Methods, ICFEM 2004, Seattle, WA, USA, November 8-12, 2004, J.  Davies, W. Schulte, M. Barnett, Eds. Berlin: Springer, 2004. pp. 306-19 (Example for a conference paper)
[9] T. J. van Weert and R. K. Munro, Eds., Informatics and the Digital Society: Social, ethical and  cognitive  issues:  IFIP  TC3/WG3.1&3.2  Open  Conference  on  Social,  Ethical  and
Cognitive Issues of Informatics and ICT, July 22-26, 2002, Dortmund, Germany. Boston: Kluwer Academic, 2003 (Example for conference proceedings)
[10] G. Veruggio, “The EURON roboethics roadmap,” in Proc. Humanoids ’06: 6th IEEE-RAS Int.  Conf.  Humanoid  Robots,  2006,  pp.  612–617,  doi:  10.1109/ICHR.2006.321337 (Example for conference paper or proceedings with doi number)
[11]   J. Riley, "Call for a new look at skilled migrants," The Australian, p. 35, May 31, 2005. [Online].  Available:  Factiva,  http://global.factiva.com.  [Accessed  May  31,  2005] (Example for newspaper article)
[12]   J. H. Davis and J. R. Cogdell, “Calibration program for the 16-foot antenna,” Elect. Eng. Res. Lab., Univ. Texas, Austin, Tech. Memo. NGL-006-69-3, Nov. 15, 1987 (Example for technical report)
[13]   J. P. Wilkinson, “Nonlinear resonant circuit devices,” U.S. Patent 3 624 125, July 16, 1990 (Example for a patent)
[14]   IEEE Criteria for Class IE Electric Systems, IEEE Standard 308, 1969 (Example for a standard)
[15]   J.  O.  Williams,  “Narrow-band  analyzer,”  PhD  dissertation,  Dept.  Elect.  Eng.,  Harvard Univ., Cambridge, MA, 1993 (Example for a thesis)