## ANALISIS SENSITIVITAS VIDEO MPEG-4 BERDASARKAN STRUKTUR FRAME PADA TRANSMISI DVB-T
1 Sandy Suryo Prayogo, 2 Tubagus Maulana Kusuma 12 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma,
12 Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 sandy_sr@staff.gunadarma.ac.id, 2 mkusuma@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
DVB  merupakan standar  transmisi televisi  digital  yang  paling  banyak  digunakan  saat ini.  Unsur  terpenting  dari  suatu  proses  transmisi  adalah  kualitas  gambar  dari  video  yang diterima  setelah  melalui  proses  transimisi  tersebut.  Banyak  faktor  yang  dapat  mempengaruhi kualitas  dari  suatu  gambar,  salah  satunya  adalah  struktur  frame  dari  video.  Pada  tulisan  ini dilakukan  pengujian  sensitifitas  video  MPEG-4  berdasarkan  struktur  frame  pada  transmisi DVB-T. Metode analisis dilakukan dengan menggunakan simulasi matlab dan simulink. Format dan  pengaturan  video  akan  disimulasikan  menggunakan  ffmpeg.  Variabel  yang  diubah  dari video adalah bitrate dan juga group-of-pictures (GOP), sedangkan variabel yang diubah dari transmisi DVB-T adalah signal-to-noise-ratio (SNR) pada kanal AWGN di antara pengirim (Tx) dan  penerima  (Rx).  Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  memperoleh  nilai  kualitas  rata-rata gambar  pada  video  yang  diukur  menggunakan  metode  pengukuran  structural-similarity-index (SSIM)  dan  juga  pengukuran  terhadap  jumlah  bit-error-rate  BER  pada  bitstream  DVB-T berdasarkan  perubahan  varibel.  Hasil  percobaan  menunjukkan  seberapa  besar  sensitifitas bitrate  dan  GOP  dari  video  pada  transmisi  DVB-T  dengan  kesimpulan  semakin  besar  bitrate maka  akan semakin  buruk nilai kualitas  gambarnya, dan  semakin  kecil  nilai  GOP  maka  akan semakin baik nilai kualitasnya.  Penilitian diharapkan dapat dikembangkan menggunakan deep learning untuk memperoleh frame struktur yang tepat di kondisi-kondisi tertentu dalam proses transmisi televisi digital.
Kata Kunci: DVB-T, MPEG-4, Bitrate, Group-of-pictures (GOP), Structural-Similarity-Index- Measurement (SSIM)

## Abstract
DVB is the digital television transmission standard that is most widely used today. The most  important  element  of  a  transmission  process  is  the  image  quality  of  the  video  received after going through the transmission process. Many factors can affect the quality of an image, one of which is the frame structure of a video. In this paper, MPEG-4 video sensitivity testing is based  on  the  frame  structure  of  DVB-T  transmission.  The  analysis  method  is  done  by  using matlab  and simulink  simulations.The  format and video  setting  will  be  simulated  using  ffmpeg. The  variable  changed  from  video  is  bitrate  and  also  group-of-pictures  (GOP),  while  the variable  changed  from  DVB-T  transmission  is  signal-to-noise-ratio  (SNR)  on  the  AWGN channel  between  sender  (Tx)  and  receiver  (Rx).  The  purpose  of  this  study  is  to  obtain  the average value of the image quality on the video measured using the structural-similarity-index (SSIM)  measurement  method  and  also  the  measurement  of  the  number  of  BER-bit-error-rates on  the  DVB-T  bitstream  based  on  variable  changes.  The  result  showed  how  big  the  bitrate sensitivity and GOP of video on DVB-T transmission with the conclusion the bigger the bitrate the worse the picture quality and the smaller the GOP score the better the quality. The research is  expected to  be  developed  using  deep  learning to  obtain  the  right  frame  structure in certain conditions in the process of digital television transmission.
Keywords: DVB-T, MPEG-4, Bitrate, Group-of-pictures (GOP), Structural-Similarity-Index- Measurement (SSIM)

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  terutama  pada penyiaran  televisi  digital  telah  menghasilkan beberapa  standar  diantaranya  seperti  Digital
Video Broadcasting (DVB), Digital Multimedia  Broadcasting  (DMB),  Integrated Service  Digital  Broadcasting  (ISDB),  dan Advanced  Television  Systems  Committee (ATSC).  Salah  satu  standar  yang  paling banyak  digunakan  atau  masih  dalam  proses percobaan  menurut  data dtvstatus adalah Digital Video Broadcasting-Terrestrial (DVB- T)  [1].  Sistem  DVB  terdiri  dari  sejumlah pendekatan dalam memberikan konten siaran, seperti  DVB-T/T2  (terestrial),  DVB-S/S2 (satelit),  DVB-C/C2  (kabel),  DVB-H/SH (perangkat  genggam).  Di  Indonesia,  DVB-S dan  DVB-C  sudah  digunakan  sejak  tahun 2000-an,  tetapi  tidak  gratis,  jadi  televisi analog  masih  digunakan.  Pada  akhir  2012,
Peraturan
Menteri
Komunikasi dan Informatika  Republik  Indonesia  Nomor 5/PER/M.KOMINFO/2/2012  tentang  Standar Penyiaran Televisi Digital Terestrial
Penerimaan  Tetap  Tidak  Berbayar (Free  To Air) ,  infrastruktur  TV  Digital  menggunakan sistem DVB-T telah dimulai dan dioperasikan oleh  penyedia  layanan  swasta  di  Jawa  dan Kepulauan Riau. Pada periode transisi, sinyal analog dan digital secara bersamaan dipancarkan,  yang  dikenal  sebagai  periode simulcast. Tujuan periode transisi adalah agar orang-orang  mulai  membuat  transisi  ke
penyiaran  digital  dan  melihat  perbedaan dalam kualitas siaran analog dan digital [2].
Kualitas  dari  suatu  siaran  salah  satu parameternya  adalah  kualitas  dari  video  itu sendiri.  Faktor  yang  dapat  mempengaruhi kualitas dari suatu gambar di antaranya adalah kecerahan,  kontras,  resolusi, bitrate,  noise dan  struktur frame .  Pengukuran  dari  suatu gambar  dapat  dilakukan  dengan  ketepatan atau fidelity dari  suatu  gambar  salinan  yang dibandingkan  dengan  gambar  asli.  Terdapat dua  jenis image  fidelity yaitu, objective fidelity dan subjective  fidelity.  Objective fidelity didasarkan pada formulasi matematika seperti  MSE,  PSNR  dan  SSIM  sedangkan subjective  fidelity didasarkan  pada  persepsi seseorang seperti VMAV dan UQI [11].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari seberapa  besar  sensitivitas  struktur frame terutama  dari  besarnya  bitrate  dan  juga  GOP (Group  of  Pictures) dari  suatu  video  yang melalui  transmisi  televisi  digital  DVB-T. Sensitivitas  yang  berpengaruh  pada  kualitas gambar diukur menggunakan SSIM (Structural  Similarity  Index  Measurement) dan  juga  BER (bit  error  rate) terhadap  data video antara pengirim (Tx) dan penerima (Rx) dengan  kondisi  SNR  pada  kanal  yang berbeda-beda.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  simulasi  dan  juga  pengukuran pada matlab  simulink versi  2019b.  Simulasi memiliki skema mengirimkan dua jenis video dengan  karakteristik  yang  berbeda  dan dilakukan pengeditan pada struktur frame dari
video  tersebut  menggunakan ffmpeg sebelum di kirim pada proses simulasi.
Penelitian  mengenai  pengaruh bitrate terhadap kualitas gambar yang dilakukan oleh Ahrina  tahun  2015.  Penelitiannya  berfokus pada  hubungan  antara bitrate dari  standar kompresi  H.264  /  AVC  dan packet  los s  dan pengaruhnya terhadap kualitas video. Pengujian  dilakukan  menggunakan  simulasi sebuah  jaringan  dimana packet  loss dari jaringan  tersebut  menjadi  sebuah  variabel yang  dicoba.  Video  SD  dengan  resolusi 720x526  dan frame  rate 25  dikirim  dengan bitrate yang berbeda-beda dari 2Mbps hingga 10Mbps,  GOP  ( group  of  pictures) dari  video tersebut  dibuat  statis  dengan  GOP12  dan B- fra me 2. Video dikirim melalui jaringan lokal akan diterima kemudian dilakukan pengukuran  kualitas  gambar  menggunakan SSIM  [3].  Penelitian  mengenai  DVB-T sebelumnya  sudah  dilakukan  oleh  Tubagus, Randy  dan  Emy  di  tahun  2019  mengenai kanal  umpan  balik  pada  sistem  transmisi televisi  digital  DVB-T,  agar  kualitas  gambar yang  diterima  pengguna  dapat  diketahui  oleh penyedia  layanan.  Penelitian  menggunakan simulasi matlab dan simulink ,  dengan  objek video  MPEG.  Pengukuran  kualitas  gambar secara realtime selama  proses  simulasi berlangsung.  Metrik  kualitas  gambar  yang digunakan  menggunakan  dalam  penelitian tersebut  adalah  pengukuran  tanpa  referensi berbasis persepsi manusia. Hasil berupa suatu angka  yang  menunjukkan  kualitas  gambar tersebut  yang  kemudian  hasilnya  akan
menjadi  parameter  untuk  efisiensi  daya transmisi televisi digital [4].
Penelitian  selanjutnya  telah  dilakukan oleh  Iqbal  dan  Zupernick  tahun  2019  yang membahas  tentang sensitifitas dari  penyiaran standard DMB  terhadap  kesalahan  transmisi terhadap  format file video MPEG2 Transport
Stream . Pengujian dilakukan dengan membagi  paket  TS  menjadi  empat  bagian. Sensitivitas  video  DMB  terhadap  kesalahan transmisi  dan  lokasinya  dinilai  dari  jumlah crash  decoder ,  jumlah  video  yang  dapat didekodekan,  jumlah  total frame yang  dapat didekodekan,  dan  kualitas  video  perseptual yang  objektif  dari  video  yang  diterjemahkan. SSIM  digunakan  sebagai  metrik  kualitas persepsi objektif. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  sel  pertama  dari  paket TS  sangat  sensitif  terhadap  kesalahan  bit dibandingkan dengan tiga sel berikutnya, baik dalam hal kualitas video spasial dan temporal [5].
Penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah  melakukan  simulasi  menggunakan Simulink dan Matlab. Video  dengan  format RAW .yuv akan di code-kan menjadi MPEG- 4  dan  dimasukkan  ke  dalam  container MPEG2-TS,  file  dibuat  dengan  berbagai macam  struktur  frame  yang  dibahas  di  bab berikutnya.  Simulasi  pengiriman  file  dengan metode  DVB-T  dengan  variable  transmisi berupa  SNR.  Percobaan  yang  dilakukan diharapkan dapat memperoleh nilai karakteristik  dari  struktur  frame  pada  video untuk transmisi DVB-T.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  beberapa tahapan  yaitu  menyiapkan  video  dari  format raw .yuv ke bentuk MPEG4 dan kemudian ke bentuk transport  stream  MPEG2TS dengan kondisi frame yang  berbeda-beda  meng- gunakan  aplikasi ffmpeg, tahapan  berikutnya melakukan  simulasi  DVB-T  pada matlab dengan  kondisi  SNR  yang berbeda-beda,  dan tahapan  terakhir  melakukan  pengukuran terhadap  video  keluaran  yang  dibandingkan dengan  video  masukan.  Pada  Gambar  1 menunjukan langkah-langkah pengerjaan penelitian  video raw di encode ke  format H.264  MPEG4  dalam container MPEG Transport  Stream untuk  dikirim  melalui transmisi  DVB-T.  Video  dikirim  dalam bentuk input stream menggunakan matlab dan dilanjutkan proses simulasi di simulink hingga menghasilkan output  stream yang  langsung diubah  kembali  ke  bentuk  video  dengan format yang sama. Video yang sudah diterima kembali  akan  dilakukan  pengukuran  kualitas gambar  secara  manual  di matlab  dan  ffmpeg menggukan metode pengukuran SSIM.
Pengukuran jumlah bit-error-rate (BER) juga
dilakukan melalui simulink untuk mengetahui perbandingannya dengan kondisi yang berbeda.

## Simulasi DVB-T pada matlab
Simulasi  DVB-T  dilakukan  meng- gunakan matlab  simulink karena  sudah menyediakan block  library untuk  DVB-T. Dilakukan sedikit modifikasi input dan output dari library dengan  mengubahnya  menjadi transport  stream agar  bisa  melakukan simulasikan  video.    Terdapat  dua  coder  pada DVB-T  yaitu inner dan outer.  Inner  code menggunakan Reed-Solomon dengan  panjang codeword (204  ,188)  yang  berarti  188 bytes data akan diikuti oleh 16 bytes parity check . Outer code menggunakan Convolution  Code (3/4). Proses terakhir dari teknik perlindungan kesalahan  ini  adalah Inner  Interleaver . Inner Interleaver memiliki dua proses terpisah yaitu Interleaver  bit dan Interleaver  symbol . Interleaver  bit dilakukan  hanya  pada  data yang berguna. Data di-demultiplekskan menjadi sub-aliran yang berjumlah 2, 4 dan 6 untuk QPSK, 16-QAM, dan 64-QAM [6].
Gambar 2. Blok Matlab Simulink Transmisi DVB-T
Tujuan  dari symbol  interleaver adalah untuk  memetakan  kata-kata  bit  ke  pembawa aktif  per  simbol  OFDM.  126  data  dari  bit interleaver dikelompokkan menjadi 12 dan 48 untuk  memberikan  panjang  vektor  1512 (mode 2k) dan 6048 (mode 8k) Sistem DVB- T menggunakan transmisi OFDM.
Semua subcarrier data  dalam  satu simbol  OFDM  dimodulasi  menggunakan QPSK,  16-QAM  atau  64-QAM  [5].  Pada penelitian ini digunakan 2k symbol interleaver dan  64-QAM  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Simulasi saluran yang digunakan menggunakan  AWGN  dengan  menambahkan Random White Gaussian Noise ke dalam data yang  melawati  saluran  tersebut  dengan parameter input signal - to-noise-ratio (SNR). Digunakan  juga  pengukuran  BER  pada bagian data stream untuk menghitung jumlah noise atau  total  bit  yang error selama  proses simulasi.

## Format Video Simulasi
Video yang digunakan untuk penelitian ini  menggunakan raw video  dengan  format yuv . Raw video  kemudian  diubah  menjadi H.264/MPEG-4  video codec menggunakan ffmpeg. H.264/MPEG-4  atau  Video Coding (MPEG-4  AVC)  sendiri  adalah  standar kompresi video berdasarkan motion- compensated  integer-DCT  coding [7].  Ini adalah  format  yang  paling  umum  digunakan untuk  perekaman,  kompresi,  dan  distribusi konten video, digunakan oleh 91% pengembang  industri  video  pada  September 2019.  Format  ini  mendukung  resolusi  hingga dan  termasuk  8K  UHD  [8].  Terdapat  dua video  MPEG-4  yang  kemudian  dikemas  ke dalam container untuk  dikirim  menggunakan transmisi  DVB-T,  proses  pengemasan  juga menggunakan ffmpeg .  MPEG  Transport Stream  (MPEG-TS  atau  TS)  adalah  format standar digital  container untuk  transmisi  dan penyimpanan  data  audio/video  [9].  Kedua
video  yang  digunakan  memiliki  resolusi 1920x1080  dengan frame  rate 25 fps dengan durasi 10 detik. Hal yang membedakan video tersebut adalah video dengan nama ‘ AirShow.ts’ memiliki bacground yang hampir  konstan  untuk  setiap frame- nya sedangkan video satunya ‘Soccer.ts’ memiliki background yang  dinamik  dan  variasi  warna yang signifikan. Variabel yang akan dimanipulasi  dari  video  tersebut  adalah bitrate dan  juga group  of  pictures (GOP), yang mana semakin tinggi bitrate maka detail dari video tersebut secara visual akan terlihat lebih baik. Sedangkan GOP akan berpengaruh terhadap  kemampuan  suatu  video  untuk memperbaiki frame yang  kurang  sesuai dengan frame lain di dalam group tersebut.
MPEG-TS  menggunakan  tiga  jenis frame (I,  P,  dan  B)  untuk  mewakili  video. Pengaturan  GOP  menentukan  pola  tiga  jenis frame yang  akan  digunakan.  Ketiga  tipe gambar  ini  antara  lain  Intra  ( I-frame ),  juga dikenal  sebagai  bingkai  kunci.  Setiap  GOP berisi  satu I-frame . I-frame adalah  satu- satunya  jenis frame MPEG-TS  yang  dapat didekompresi  sepenuhnya  tanpa  referensi  ke frame yang  mendahului  atau  mengikutinya. Ini  juga  merupakan  data  yang  paling  berat, membutuhkan  ruang disk paling  banyak.
Berikutnya Predicted frame ( P-frame ), dienkodekan dari gambar "diprediksi" berdasarkan  pada frame I-  atau  P  yang terdekat  dan  sebelumnya. P-frame biasanya membutuhkan  ruang disk jauh  lebih  sedikit daripada I-frame karena mereka merujuk pada
I- atau P-frame sebelumnya  dalam  GOP.
Terakhir ada Bi-directional ( B-frame ), dikodekan  dari  interpolasi frame referensi yang  berhasil  dan  sebelumnya,  baik  dari I- frame atau P - frame .  B- frame adalah  jenis frame yang  paling  efisien  penyimpanan, membutuhkan  ruang disk paling  sedikit. Penggunaan B dan P-frame memungkinkan MPEG-TS untuk menghapus redudansi temporal,  berkontribusi  pada  kemampuannya untuk mengompres video secara efisien [10].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  yang  dilakukan  terdiri  dari tiga  jenis  skema,  yang  pertama  adalah pengujian  sensitivitas  kualitas  gambar  yang diukur  dengan  metode  SSIM  terhadap perbedaan bitrate dari suatu video dan variasi SNR. Skema kedua adalah pengujian sensitivitas  atau  pengaruh  dengan  adanya pengelompokan frame GOP terhadap kualitas gambar  yang  juga  diukur  dalam  SSIM. Terakhir  untuk  skema  ketiga  adalah  dengan melakukan  pengujian  besarnya bit-error-rate (BER)  terhadap  perbedaan  GOP  pada  video. Video raw akan  dibuat  menjadi  beberapa video  MPEG-4  dikemas  dalam  MPEG-TS dengan bitrate dan  juga  GOP  yang  berbeda- beda.
Pada  pengujian  pertama  pengaturan dan  juga  persiapan  yang  dilakukan  sebelum simulasi adalah dengan mengubah format dua video  yang  sudah  disiapkan  ke  dalam  format MPEG-4  dalam  MPEG-TS  container,  video
pertama “Airshow.ts” yang berdurasi 11 detik 25  fps dibuat  dalam  tiga  jenis bitrate yang berbeda,  yaitu  1Mbps,  2Mbps,  dan  3Mbps. Video  kedua “Soccer.ts” yang  berdurasi  10 detik 25 fps dibuat dalam 1.5Mbps, 2.5Mbps, dan  5Mbps.    Pada  Gambar  3  menunjukkan SSIM  rata-rata  dari  semua  video  yang  telah dilakukan  pengujian.  Pengujian  dilakukan berulang dengan membedakan nilai SNR dari AWGN  channel dari range 18.1dB  sampai 18.5dB  dengan  selisih  0.1dB.  Dapat  dilihat pada  gambar  bahwa  terdapat  perbedaan kualitas  yang  signifikan  antara bitrate yang lebih  rendah  dengan bitrate yang  tinggi  di SNR  18.1dB.  Semakin  tinggi  SNR-nya perbedaan  kualitas  semakin  berkurang  dan tidak  ada  sama  sekali  di  SNR  18.5dB. Disimpulkan bahwa bitrate yang lebih rendah memiliki ketahanan terhadap noise yang lebih baik, hanya saja bitrate yang rendah memiliki
gambar  yang  tidak  sedetail bitrate yang tinggi.  Pengujian  kedua  dilakukan  dengan menambahkan  GOP  pada  setiap  video  yang akan  dicoba.  Video “AirShow.ts” dibuat dengan dibuat dengan bitrate rata-rata 2Mbps untuk  masing-masing  kondisi  GOP.  Terdapat 4  kondisi  GOP  pada  video  ini  yaitu  GOP  12 yang  berarti  memiliki I-frame sebanyak  12 frame dari  keseluruhan frame di  video,  GOP 15,  GOP  25,  dan  tanpa  penggunaan  GOP yang artinya hanya memiliki 1 I-frame.
Untuk video dengan GOP digunakan B- frame  strategy sebesar  2,  yang  artinya  di antara  I,  P,  dan P-frame terdapat  2 B-frame, sebagai  contoh GOP  12  dengan  B-frame  2 memiliki struktur frame “IBBPBBPBBPBB”. Video  kedua “Soccer.ts” dibuat  dengan bitrate rata-rata  4Mbps  dan  24 fps ,  diberikan kondisi GOP 12, GOP 24, GOP 36, GOP 48, dan GOP 60.
(a) (b)
Gambar 3. (A) SNR Vs SSIM "Airshow.Ts" untuk Berbagai Jenis Bitrate. (B) SNR Vs SSIM
"Soccer.Ts” untuk Berbagai Jenis Bitrate
Dilakukan  kenaikan  GOP  sebesar  12 pada video  kedua  dengan  tujuan  untuk  setiap kenaikan  12  GOP  terjadi  penurunan  interval I-frame sebanyak  0.5  detik.  Sebagai  contoh GOP 12 memiliki I-frame per 0.5 detik, GOP 24  memiliki I-frame per  1  detik.  Kondisi B- frame di atur 2 untuk semua video kedua ini. Semua  percobaan  di  masing-masing  kondisi dilakukan 5 kali untuk menambah akurasi.
Pada  Gambar  4  menunjukkan  SSIM rata-rata  dari  semua  video  yang  telah dilakukan  pengujian  dengan  kondisi  GOP yang  berbeda-beda.  Semua  pengujian  kedua menggunakan  SNR  18.1dB  hingga  18.6dB. Dapat  dilihat  pada  gambar  bahwa  terdapat perbedaan  kualitas  yang  sangat  berpengaruh di  SNR  18.3dB  ke  bawah.  Pengaruh perbedaan  GOP  juga  dapat  dilihat  dimana
nilai  GOP  yang  semakin  kecil  menghasilkan kualitas  gambar  yang  lebih  baik  dikarenakan gambar akan lebih cepat melakukan perbaikan  di group yang  lebih  kecil.  Pada Tabel 1 ditunjukkan detail angka dari gambar 4b.  Seperti  pada  Tabel  1  yang  merupakan hasil rincian dari gambar  4b  didapat semakin besar nilai GOP yang merupakan jarak antara I-frame maka  akan  semakin  kecil  nilai  SSIM nya.  Meskipun  begitu  ada  kondisi  dimana GOP  yang  lebih  besar  memiliki  hasil  SSIM yang  lebih  besar  juga,  itu  dikarenakan  kanal AWGN  antara  pengirim  dan  penerima  DVB- T  menggunakan random  noise .  Pengujian ketiga dilakukan untuk mengetahui sensitivitas  adanya  GOP  terhadap  BER  di input dan output stream sebelum file dikembalikan menjadi video.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) SNR vs SSIM “AirShow.ts” 2Mbps untuk Berbagai Jenis GOP. (b) GOP vs SSIM
“Soccer.ts” 4Mbps untuk Berbagai Jenis GOP

## Tabel 1. Pengaruh GOP terhadap SSIM dari File “Soccer.Ts” Berdasarkan SNR
SNR (dB) GOP Bitrate ( kbps ) File Size ( kB ) Rata-rata SSIM 12 4232 5312 1.0000 24 3904 4901 1.0000 18.6 36 3817 4791 1.0000 48 3769 4731 0.9958 60 3761 4721 0.9978 12 4232 5312 0.9999 24 3904 4901 0.9992 18.5 36 3817 4791 0.9983 48 3769 4731 0.9971 60 3761 4721 0.9977 12 4232 5312 0.9910 24 3904 4901 0.9886 18.4 36 3817 4791 0.9850 48 3769 4731 0.9922 60 3761 4721 0.9926 12 4232 5312 0.9703 24 3904 4901 0.9343 18.3 36 3817 4791 0.9389 48 3769 4731 0.9321 60 3761 4721 0.9331 12 4232 5312 0.8855 24 3904 4901 0.8551 18.2 36 3817 4791 0.8166 48 3769 4731 0.7964 60 3761 4721 0.7930 12 4232 5312 0.6983 24 3904 4901 0.6879 18.1 36 3817 4791 0.6688 48 3769 4731 0.6509 60 3761 4721 0.6349 Keterangan : Nilai SSIM memiliki interval dari 0 – 1 File yang  digunakan  yaitu  video
“Soccer.ts” yang sama seperti pada percobaan kedua.
Kondisi  pada  kanal  AWGN  juga  sama dengan  kondisi  percobaan  kedua.  Penyajian Gambar 5 dibuat dalam bentuk grafik semilog di  y  untuk  menampilkan  besarnya bit-error- rate pada  blok input dan output  stream pada simulink . Total  bits  pada  masing-masing video  berbeda  tergantung  dari  GOP  nya, besaran  bits  hampir  sama dengan bitrate dari
video tersebut dikali 10, sebagai contoh video Soccer.ts dengan  GOP  12  memiliki bitrate 4232 kbps ,  berarti  total  bits  dalam  video tersebut  sekitar 4,232 × 10 7 bits.  Gambar tersebut  menunjukkan  pada  SNR  18.1dB memiliki  BER 10 −4 ,  yang  artinya  setiap 10.000  bits  memiliki  setidaknya  1  bit  yang error.  Pengaruh  adanya  GOP  terlihat  pada SNR  18.4db  hingga  18.6dB  dimana  semakin kecil  nilai  GOP  maka  semakin  kecil  nilai kesalahannya atau BER-nya.
Gambar 5. SNR Vs BER File Video "Soccer.Ts" untuk Berbagai Jenis GOP
Gambar 6. SSIM dari Salah Satu Frame Video "Airshow.Ts"
Gambar 7. SSIM dari Salah Satu Frame Video "Soccer.Ts"
Penyajian  terakhir  pada  Gambar  6  dan Gambar 7 menunjukan masing-masing empat gambar dengan perbedaan SSIM pada sebuah frame yang  diambil  dari  video  yang  diuji. Terdapat nominal pada gambar yang menunjukkan besarnya SSIM yang mempresentasikan  gambar  sesungguhnya, semakin  kecil  nilai  dari  SSIM  tersebut semakin  berbeda  gambar  itu  dibandingkan dengan  gambar  aslinya  atau  memunculkan
sejumlah distorsi yang merusak gambar. Nilai 1.000  pada  SSIM  menunjukkan  tidak  ada perbedaan  antara  gambar output dengan gambar  asli.  Pengujian  pada  kedua  video tersebut  dilakukan  dengan  nilai  SNR  18.1dB hingga  18.6dB.  Video  pada  Gambar  6 “AirShow.ts” memiliki  SSIM  yang  tidak terlalu  bervariasi  dibandingkan  dengan  video pada  Gambar  7 “Soccer.ts” ,  dikarenakan adanya  perbedaan  pergerakan background pada  video.    Video “AirShow.ts” memiliki background yang  hampir  statis,  sedangkan “Soccer.ts” dengan background yang  selalu bergerak.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  tulisan  ini  telah  diuji  hasil sensitivitas dari video MPEG-4 yang dikemas ke  dalam  MPEG-TS  untuk  proses  transmisi DVB-T.  Pengujian  dilakukan  dalam  tiga skema  untuk  mengetahui  nilai  kualitas  video dalam  SSIM  dan juga  besarnya  kesalahan  bit dalam BER terhadap perubahan variabel pada video  yaitu bitrate dan  juga  struktur frame GOP.  Variabel  pada  transmisi  berupa signal- to-noise-ratio (SNR) yang dilakukan perubahan  besaran  dalam  satuan dB .  Objek penelitian berupa dua buah video dengan sifat yang berbeda dimana video yang satu dengan latar belakang gambar yang statis, sedangkan video  lainnya  dengan  latar  belakang  yang salalu bergerak.
Percobaan  pada  simulasi  pertama dengan  membuat  perbedaan bitrate masing-
masing  video sebelum  dikirim melalui  DVB- T,  diperoleh  kesimpulan  yang  sama  dari kedua  video  tersebut  yaitu  semakin  tinggi nilai bitrate maka  semakin  besar  frekuensi kerusakannya  atau  semakin  kecil  nilai  SSIM nya. Percobaan berikutnya melakukan perbedaan  dari  sisi  pengelompokan  gambar (GOP)  dan  didapat  kesimpulan  bahwa  GOP yang  paling  rendah  memiliki  kualitas  SSIM yang  paling  baik  dibanding  GOP  yang  lebih tinggi,  hal  ini  dikarenakan  video  dengan interval  GOP  yang  lebih  pendek  dapat melakukan  perbaikan  video  lebih  sering. Pengujian  terakhir  dengan  mengukur  BER dari  hasil  percobaan  kedua,  dan  diperoleh jumlah bit - error pada  video  dengan  GOP paling rendahlah yang paling baik.
Analisis  sensitivitas  video  MPEG-4 berdasarkan  struktur frame dalam  transmisi DVB-T  ini  diharapkan  berguna  untuk memperbaiki dan merancang sistem transmisi yang  lebih  baik  untuk  aplikasi  DVB  ke depannya.
Sebagai contoh dengan menambahkan machine learning atau deep learning yang  dapat  memberikan  keputusan untuk melakukan perubahan struktur frame di kondisi-kondisi tertentu sebelum video disiarkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] DTVstatus, “Digital broadcasting
systems  for  terrestial  television  2015,”
DTVstatus,  2015.  [Daring].  Tersedia:
http://en.dtvstatus.net/ .  [Diakses:  20
April 2020].
[2] Menkominfo,  “Indonesia  mulai  masuk era  tv  digital,”  Menkominfo,  2015.
[Daring].
Tersedia:
https://kominfo.go.id/content/detail/340 0/indonesia-mulai-masuki-era-tv- digital/0/sorotan_media .  [Diakses:  20
April  2020].
[3] M.  Uhrina  dan  M.  Vaculík,  “The impact of bitrate and packet loss on the video quality of
H.264/AVC compression  standard,”  Dalam  Proc.
38th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), 2015.
[4] T.M.  Kusuma,  R.  Rahmanto  dan  E.
Haryatmi,  “Adaptive  power  link adaptation on DVB-T system based on picture quality feedback,” International Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering  (IJECE ),  vol.  9,  no.  4, Agustus, hal.3121-3129, 2019.
[5] M. I. Iqbal dan H. J. Zepernick, “Error sensitivity  analysis  of  DMB  transport streams,” IEEE Access , vol. 7, 2019.
[6] M.  Elsharief,  A.  Zekry  and    M.
Abouelatta,  “Implementing  a  standard
DVB-T system using MATLAB Simulink”, International  Journal  of Computer  Applications , vol.  98,  no.  5, Juli, hal. 27-32, 2014 .
[7] Bitmovin,  “Video  Developer  Report 2019,” www.bitmovin.com. [Daring].
Tersedia:https://go.bitmovin.com/video -developer-report-2019.  [Diakses:  25 April 2020].
[8] S.  Bilodeau,  “Delivering  8K  using
AVC/H.264,” www.mysterybox.us ,
April  5,  2017.  [Daring].  Tersedia: https://www.mysterybox.us/blog/2017/ 2/21/delivering-8k-using-avch264. [Diakses: 25 April 2020].
[9] DVB  Document  A125,  “Support  for use of the DVB Scrambling Algorithm version  3  within  digital  broadcasting systems,” www.dvb.org, July,  2008. [Daring].Tersedia:https://dvb.org/?stan dard=support-for-use-of-the-dvb scrambling-algorithm-version-3- within-digital-broadcasting-systems. [Diakses: 26 April 2020].
[10] Apple  Support,  “MPEG-2  Reference Information”, help.apple.com, 2017.
[Daring].Tersedia:https://help.apple.co m/compressor/mac/4.0/en/compressor/ usermanual/#chapter=18%26section=5.
[Diakses: 25 April 2020].
[11] T. Samajdar dan I. Quraishi, “Analysis and  evaluation  of  image  quality metrics,”  Dalam Information  Systems Design  and  Intelligent  Applications. Advances  in  Intelligent  Systems  and Computing ,  J.  Mandal,  S.  Satapathy,
M. S. Kumar, P. Sarkar, A.
Mukhopadhyay,  Eds.  New  Delhi:
Springer, 2015, hal. 369-378