## COMPLETE Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
complete.ittelkom-sby.ac.id

## Artikel

## Analisis Model kanal 5G terhadap Pengaruh Suhu dan Kelembaban  pada  Frekuensi  26  GHz  dan  28  GHz  di Jawa Timur
Luthfiah Arbiah Nasir 1 *, Hamzah U. Mustakim 2 , Arrizky Ayu Faradila Purnama 3
1-3 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Telkom University Surabaya, Surabaya, Indonesia
*   Korespondensi : lluthfiahhh@student.telkomuniversity.ac.id
Received: 13 Februari 2024; Accepted: 15 Maret 2024; Published: 31 Juli 2024;
Abstrak: Perkembangan  teknologi  akan  terus  berkembang  sehingga  layanan  telekomunikasi dijadikan  sebagai  kebutuhan  utama.  Untuk  mendukung  perkembangan  revolusi  industri  4.0, penggunaan 5G New Radio merupakan solusi yang tepat. Teknologi 5G New Radio dirancang lebih baik  daripada  teknologi  4G  sebelumnya,  terutama  pada  bagian  pita  frekuensi.  Penggunaan frekuensi  tinggi  sangat  sensitif  dan  terpengaruh  oleh  kondisi  alam,  seperti  suhu  dan  kelembaban yang  akan  menimbulkan  redaman  pada  perambatan  gelombang.  Penelitian  ini  dilakukan  analisis terhadap  dua  variabel,  yaitu  variabel  tetap  dan  variabel  berubah  pada  Provinsi  Jawa  Timur. Variabel  tetap  meliputi  frekuensi  26  GHz  dan  28  GHz  dengan bandwidth 100  MHz.  Sedangkan variabel  berubah  meliputi  suhu  (suhu  maksimum  dan  minimum)  dan  kelembaban  (kelembaban maksimum  dan  minimum).  Hasil  yang  didapatkan  berdasarkan  pengujian delay  spread diantara ketiga lokasi penelitian, Kota Batu yang paling bagus. RMS delay yang dihasilkan yaitu 20 ns dan 32 ns, dengan daya terima simulasi sebesar -60,2 dBm. Sedangkan untuk kalkulasi capacity channel dan bit rate didapatkan Kabupaten Pasuruan memiliki hasil yang lebih bagus. Nilai capacity channel yang didapatkan  sebesar  780,089  Mbps  dan bit  rate sebesar  78009  Mbps.  Berdasarkan  hasil  tersebut dipengaruhi oleh besar frekuensi yang digunakan. Penggunaan frekuensi 26 GHz jauh lebih bagus karena menghasilkan nilai delay yang lebih kecil dengan kondisi skenario minimum.
Kata kunci: Teknologi 5G; Model Kanal; Power Delay Profile

## 1. Pendahuluan
Seiring  perkembangan  zaman,  layanan  telekomunikasi  menjadi  kebutuhan  utama.  Teknologi baru  yang  dikenal  sebagai  5G  akan  menawarkan  semua  aplikasi  yang  dibutuhkan  dengan menghubungkan  ke  infrastruktur  telekomunikasi  saat  ini  dan  hanya  menggunakan  satu  perangkat universal [1].  Jaringan  seluler  5G  akan  berupaya  untuk  menciptakan  terminal client yang  dapat mengakses beberapa  teknologi seluler secara bersamaan dan mengkonsolidasikan berbagai cara dari berbagai teknologi. Teknologi 5G adalah pengembangan yang dapat terhubung ke semua perangkat, tidak hanya  untuk telekomunikasi, dan 5G ini diantisipasi  memiliki kecepatan tiga kali lebih cepat dari  generasi  sebelumnya.  Sebagai  perkembangan  dari  generasi  berikutnya,  penggunaan  5G diusulkan ketika jumlah User Equipment (UE) dan lonjakan bandwidth meningkat [2,3]. Layanan dan kebutuhan masa depan diperhitungkan saat merancang infrastruktur jaringan 5G. Secara  kuantitatif,  parameter  kinerja  teknologi  5G  ditentukan  oleh  ITU-R  ( International Telecommunication Union ) melalui IMT-2020 yang dapat dilihat pada Gambar 1 [2,4].

## Gambar 1. Kemampuan Utama 5G menurut IMT Vision
Teknologi  5G New  Radio dioperasikan  pada  frekuensi  tinggi  antara  1  GHz  –  100  GHz.  Pada teknologi 5G ini, menurut Ericsson (2018) kandidat frekuensi dibagi menjadi 3 band , yaitu low band (<1 GHz), middle band (1 - 6 GHz) dan high band (24 – 49 GHz) [2] [5]. Desain untuk telekomunikasi yang beroperasi di kisaran 10 hingga 30 GHz. Frekuensi tersebut tergolong ke dalam level frekuensi tinggi, sehingga  untuk  mengimplementasikannya  membutuhkan  persiapan  infrastruktur  yang  baik, terutama pada desain parameter berdasarkan model kanal. Model kanal adalah masalah utama dari 5G New  Radio ,  dimana  kapasitas  (per- link )  yang  dihasilkan  oleh  sistem  komunikasi  nirkabel tergantung pada kanal tersebut, sehingga pemodelan kanal itu sangat penting [6].
Gambar 2. Spektrum Frekuensi 5G oleh Ericsson (2018) [7]
Model  kanal  5G  di  Indonesia  berbeda  dengan  model  saluran  di  negara  lain  karena  kondisi kelembaban, suhu, dan cuaca yang unik di negara ini yang di mana disebabkan oleh fluktuasi kondisi atmosfer  di  tempat  yang  sama.  Untuk  mencipatakan  sistem  komunikasi  sebaik  mungkin,  sangat berguna  untuk  memahami  dan  menghitung  model  kanal  dengan  dampak  suhu  dan  kelembaban pada propagasi mengingat bahwa Indonesia adalah negara tropis dengan suhu dan kelembaban yang terkadang  sangat  tinggi  dan  rendah  [8].  Sebagai  contoh,  komunikasi  nirkabel  dalam mmWave /THz memiliki  difraksi  gelombang  elektromagnetik  yang  signifikan  karena  panjang  gelombang  yang sangat  kecil.  Komunikasi  nirkabel  pada band ini  sangat  dipengaruhi  oleh  kebisingan  penyerapan molekul dan atenuasi. Band ini dipengaruhi oleh komposisi kimia medium dalam dua cara berbeda. Pertama,  sinyal  radio  dilemahkan  karena  molekul  dalam  saluran  menyerap  energi  dalam band frekuensi  tertentu.  Kedua,  energi  yang  diserap  ini  dipancarkan  kembali  oleh  molekul  yang
menciptakan kebisingan di saluran. Redaman dan kebisingan umumnya turun di tengah hari ketika suhu  naik  dan  kelembaban  turun,  tetapi  tetap  tinggi  pada  malam  hari.  Akhirnya,  karena  tingkat keparahan  penyerapan  molekul  juga  sensitif  terhadap  suhu  udara,  setiap  variasi  suhu-kelembaban akan secara langsung mempengaruhi atenuasi dan kebisingan pada band frekuensi tinggi [9]. Kemudian  perbedaan  utama  antara  komunikasi  nirkabel  yang  ada  pada  frekuensi  yang  lebih rendah dan mmWave adalah bahwa molekul air (H 2 O) di udara, yang dapat menyerap energi sinyal pada  tingkat  yang  sangat  tinggi  jika  tereksitasi,  memiliki  frekuensi  resonansi  alami  mereka  dalam pita frekuensi tinggi. Ini berarti bahwa pita frekuensi tinggi sensitif terhadap jumlah air (kelembaban, lembab, atau hujan) di udara [8].
Berdasarkan data geografi dan iklim yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik – Provinsi Jawa Timur dalam angka 2023,  daerah Jawa Timur memiliki rata-rata curah hujan sebesar 254,9 mm pada tahun  2022.  Dilihat  dari  rata-rata  curah  hujan  tersebut,  daerah  Jawa  Timur  termasuk  kota  dengan curah hujan cukup tinggi, sepanjang tahun 2022. Dengan golongan curah hujan cukup tinggi, kondisi suhu  serta  kelembaban  pada  daerah  Jawa  Timur  dapat  berubah-ubah.  Rata-rata  suhu  di  Provinsi Jawa  Timur  pada  dua  musim  berkisar  antara  14,6 ℃ hingga  31,4 ℃ ,  sedangkan  untuk  rata-rata kelembaban berkisar antara 34% dari 99% [10].
Berdasarkan  desain  telekomunikasi  yang  menggunakan range frekuensi  tinggi,  sangat  amat memungkinkan penggunaan model kanal pada frekuensi tersebut dapat terganggu oleh perubahan faktor  lingkungan  seperti  suhu  dan  kelembaban.  Hal  tersebut  dapat  mengakibatkan  atenuasi  atau redaman  yang  signifikan.  Dari  penjelasan  tersebut,  maka  penulis  mengusulkan  judul  penelitian “Analisis Model Kanal 5G terhadap Pengaruh Suhu dan Kelembaban pada Frekuensi 26 GHz dan 28 GHz di Jawa Timur”.
Penelitian ini akan menganalisis model kanal 5G pada beberapa daerah di Provinsi Jawa Timur dengan  menggunakan  nilai  suhu  maksimum  dan  minimum,  serta  kelembaban  maksimum  dan minimum menggunakan parameter berdasarkan data-data yang ada di lapangan. Model kanal dapat ditunjukkan  dengan  representatif  PDP  yang  dimana  menunjukkan  daya  rata-rata  yang  berkaitan dengan multipath delay . Untuk mendapatkan nilai representatif PDP, penulis menggunakan New York University (NYU) Wireless Channel Simulator .

## 2. Bahan dan Metode

## Model Kanal
Kanal adalah media antara antena pemancar dan antena penerima. Penting untuk memodelkan saluran untuk membuat desain sistem komunikasi yang mengurangi kesalahan dan memaksimalkan transfer informasi atau bit rate [11]. Untuk memetakan sinyal model kanal ini dapat dinyatakan atau diwakili oleh Power Delay Profile , yang dimana PDP ini merupakan daya sinyal yg diterima dengan penundaan yang tepat. Berdasarkan Power Delay Profile tersebut dapat menunjukkan power rata-rata yang berkaitan dengan multipath delay yang berbeda [12][13]. Power  Delay  Profile (PDP)  adalah  intensitas  dari  sinyal  yang  diterima  oleh receiver melalui multipath channel sebagai fungsi dari waktu delay . Power delay profile (PDP) merupakan faktor utama untuk menentukan kinerja sistem dari simulasi/pengukuran data. Inter-Symbol Interference (ISI) secara langsung  berkaitan  dengan  fenomena multipath yang  dihasilkan  dari  lingkungan  (seperti kelembaban,  suhu,  dan  tekanan  udara)  melalui  saluran  propagasi  antara  pemancar  dan  penerima [14][15].
Adapun langkah-langkah untuk merepresentasikan Power Delay Profile (PDP) dari model kanal 5G sebagai berikut [16][17]:
1) Mengubah PDPi pada dBm ke numerik, dimana i adalah angka indeks dari PDP.i = {1,2,3..,K}. K merupakan banyaknya percobaan PDP.
2) Menggabungkan setiap α timeslot τ pada setiap PDPi kemudian ditempatkan menjadi timeslot l.  Simbol  α  adalah grouping  index .  Pada  penelitian  ini  mempertimbangkan  α  =  40  dan  l  = 1,2,3,…,L, dimana L merupakan total dari τ pada PDPi dibagi dengan α.
𝜏 ( ) = . ∑ 𝜏 . ( ) (1)
3) Menggabungkan  tiap 𝜏(𝑙 − 1)𝛼 + 1 dari  seluruh  PDPi  lalu  menghitung Cumulative Distribution Function (CDF).
4) Melakukan  CDF  sebesar  90%  pada  setiap 𝜏(𝑙 − 1)𝛼 + 1 dari  semua  PDP  untuk  dijadikan representatif daya.
5) Melakukan threshold sebesar  -140  dB  dari  PDP representative .  Nilai threshold ini  adalah  nilai inisialisasi atau asumsi sensitivitas device 5G di Indonesia pada waktu yang akan datang.

## Delay Spread
Mean excess delay adalah momen pertama dari PDP yang dinormalisasi dengan daya sinyal rata-rata. Secara matematis mean excess delay dapat dihitung menggunakan Persamaan 2 [18].
𝜏̅ = ∑ ( ). ∑ ( )
(2)
Dimana τ adalah mean excess delay (μs), P(τ ) adalah daya normalisasi pada waktu 𝜏 (dBm), dan τ adalah waktu delay ke- k (μs)
Maximum excess delay merupakan  rentang delay dari  munculnya impulse pertama  sampai  dengan impulse terakhir pada PDP, dapat dihitung menggunakan Persamaan 3 [18].
𝜏 = 𝜏 − 𝜏 (3)
Dimana τ adalah maximum  excess  delay (μs), 𝜏 adalah excess  delay  spread ,  dan 𝜏 adalah first arriving signal .
Root Main Square delay spread (RMS delay spread ) adalah momen kedua dari PDP. RMS ini termasuk parameter penting yang dapat membantu mengatasi multipath fading . Apabila nilai RMS delay spread diperkecil,  maka intersymbol  interference menjadi  lebih  kecil.  Hal  tersebut  dapat  membuat error  rate menjadi kecil dan data rate meningkat. RMS delay spread dapat dihitung menggunakan Persamaan 4 [18].
𝜎 = 𝜏 − (𝜏̅)
(4)
Dengan
𝜏 = ∑ ( ). ∑ ( ) (5)
Dimana 𝜎 adalah RMS delay spread , 𝜏̅ adalah mean excess delay , dan 𝜏 adalah momen kedua dari PDP

## Capacity Channel
Kapasitas  kanal  (C)  adalah  salah  satu  parameter  kinerja  saluran  nirkabel.  Kapasitas  saluran adalah jumlah informasi yang dapat ditransmisikan melalui saluran frekuensi, diukur dalam bit per
detik  per hertz (bps/Hz).  Semakin  besar  kapasitasnya,  maka  akan  semakin  baik.  Kapasitas  kanal adalah informasi timbal balik maksimum dari pesan yang dikirim dan diterima, dimana probabilitas dari  kesalahan  mendekati  nol  jika  rasio coding  rate (R)  kurang  dari  C.  Kapasitas  kanal  dapat dinyatakan dalam Persamaan 6 [13][19],
𝐶 = 𝐵. log (1 + 𝛾)
(6)
dimana  B  adalah bandwidth kanal  (Hz)  dan  γ  adalah  rasio  daya signal-to-noise pada  kondisi  cerah, mendung dan hujan.
Bit Rate Bit  rate adalah  jumlah  bit  yang  ditransmisikan  dalam  satu  detik.  Pada  model  kanal, bit  rate adalah  ukuran kecepatan pengiriman  bit-bit  sinyal  dalam  komunikasi  digital  dalam  waktu  1 detik. Hubungan antara bit rate dan model kanal adalah bahwa bit rate mempengaruhi kinerja pada sistem komunikasi pada model kanal tertentu. Semakin tinggi bit rate , maka semakin banyak informasi yang ditransmisikan dalam satu detik, dan semakin besar kemungkinan terjadinya kesalahan transmisi.
Oleh  karena  itu,  model  kanal  harus  dirancang  untuk  meminimalkan  kesalahan  transmisi  dan memastikan kualitas sinyal yang baik.sistem komunikasi yang baik harus mempertimbangkan bit rate dan model kanal untuk memastikan kinerja yang optimal. Adapun untuk perhitungan bit rate dapat dilihat pada Persamaan 7.
𝐵𝑖𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑒 = C × B (7) NYU Wireless Simulator NYU Wireless simulator adalah salah satu aplikasi simulasi gelombang 5G berbasis Matlab yang dikembangkan oleh New York University . Aplikasi ini menghasilkan sejumlah sample Channel Impulse Respon (CIR)  pada  jarak  tertentu  antara  pengirim  (Tx)  dan  penerima  (Rx),  yang  dimana  jaraknya dapat diatur oleh pengguna. NYU Wireless simulator memiliki beberapa fitur yang dapat digunakan untuk  mengatur  atau  mengkonfigurasi  parameter  yang  akan  digunakan.  Kemudian  hasil  yang didapatkan  pada  saat  penggunaan  aplikasi  ini  berupa instantaneous  power  delay  profile (PDP)  yang terdiri dari daya dan delay pada setiap path [20].
Gambar 3. Tampilan aplikasi NYU wireless simulator
Alur Penelitian dan Environment Parameter

## Gambar 4. Alur Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  pada  Provinsi  Jawa  Timur  tepatnya  pada  Kota  Surabaya  (Juanda), Kabupaten  Pasuruan  (Kec.  Pandaan)  dan  Kota  Batu  (Desa  Punten).  Adapun  beberapa  data  titik koordinat  lokasi  penelitian  yang  dibutuhkan  yaitu  koordinat  garis  lintang  ( lattitude )  dan  koordinat garis  bujur  ( longitude ).  Kedua  koordinat  tersebut  didapatkan  dengan  menggunakan  metode  studi literatur melalui aplikasi Google Earth .
Pada  penelitian  ini  melakukan  implementasi mmWave 26  GHz  dan  28  GHz  dengan bandwidth sebesar 100 MHz untuk komunikasi seluler 5G di Provinsi Jawa Timur tepatnya pada Kota Surabaya (Juanda), Kabupaten Pasuruan (Kec. Pandaan) dan Kota Batu (Desa Punten), dengan empat skenario yaitu suhu maksimum, suhu minimun, kelembaban maksimum dan kelembaban minimum. Karena frekuensi mmWave dipengaruhi dengan kondisi alam seperti curah hujan, tekanan udara, kelembaban dan  suhu  udara,  maka  penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  parameter environment tersebut berdasarkan data statistik sektoral pada periode rata-rata 1 Januari 2023 hingga 30 September 2023 agar merepresentasikan kondisi alam yang sesungguhnya. Parameter environment akan menjadi inputan pada channel parameters pada simulator NYU wireless simulator yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Channel Parameters
Parameter Kota Surabaya Kabupaten Pasuruan Kota Batu Suhu Maksimum 34.36 ℃ 27.83 ℃ - Suhu Minimum 22.2 ℃ 17.94 ℃ 20.13℃ Kelembaban Maksimum 95.4% 98.6% 98.4% Kelembaban Minimum 50% 54.24% 67.7% Curah Hujan 197.01 mm 324.65 mm 128.5 mm Tekanan Udara 1010.84 Mbs - - T abel 2 . Perancangan Pengujian Lokasi Input Banyak Percobaan Output Variabel Tetap Variabel Berubah Kota Surabaya, Kabupaten Pasuruan, dan Kota Batu 26 GHz T max
H max T min H min
12 kali
Representatif PDP dan kinerja model kanal
berdasarkan
capacity channel
dan bit rate.
28 Ghz

## Perancangan Pengujian dan Metode Analisis Data
Pada  pengujian  ini  terdapat  3  lokasi  (Kota  Surabaya,  Kabupaten  Pasuruan,  dan  Kota  Batu), untuk  inputan  dari  pengujian  ini  terdapat  2  variabel,  yaitu  frekuensi  sebagai  variabel  tetap  dan  4 skenario  (kelembaban  maksimum,  kelembaban  minimum,  suhu  maksimum,  dan  suhu  minimum) sebagai  variabel  berubah.  Total  banyaknya  percobaan  yaitu  12  kali,  dengan  tiga  lokasi,  dimana masing-masing  lokasi  dilakukan  4  kali  percobaan  untuk  dua  variabel  tetap,  dan  empat  variabel berubah.
Metode dalam menganalisis data, yaitu dilakukan perbandingan hasil representatif PDP antara frekuensi  26  GHz  dan  28  GHz  yang  didapatkan  dari  simulasi  pada  aplikasi  NYUSIM.  Setelah melakukan  tahapan  pengujian  pada  aplikasi  NYUSIM,  maka  representatif  PDP  yang  dihasilkan berdasarkan  sampel  yang  dimasukkan  akan  dilihat  perbandingannya.  Kemudian,  untuk  validasi outage performance dapat dilihat dari analisis kinerja model kanal berdasarkan capacity channel dan bit rate yang didapatkan dari perhitungan manual. Berdasarkan dari analisis tersebut akan disimpulkan pada ketiga lokasi tersebut untuk penggunaan model kanal 5G, frekuensi manakah yang bagus dan
apakah besar  kecilnya suhu dan kelembaban dapat  mempengaruhi kinerja performansi dari model kanal 5G atau tidak.

## 3. Hasil dan Diskusi
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  aplikasi  NYU Wireless  simulator , didapatkan  nilai  hasil  pengukuran  untuk  masing-masing  tempat  penelitian  dengan  kondisi  yang berbeda-itu  nilainya  berbeda  juga.  Dapat  dilihat  pada  grafik  Gambar  5  dan  Gambar  6  tersebut menunjukkan  hasil  simulasi  pada  ketiga  lokasi  pada  frekuensi  26  GHz  dan  28  GHz,  serta  dalam kondisi  minimum dan  maksimum.  Dapat  dianalisis bahwa  dari keempat  grafik tersebut  Kota  Batu memiliki  hasil  yang  cukup  bagus,  karena  nilai  RMS delay yang  didapatkan  tidak  terlalu  besar  dan daya  terima  yang  didapatkan  juga  jauh  lebih  besar  dibandingkan  Kota  Surabaya  dan  Kabupaten Pasuruan.
Gambar 5. Grafik RMS Delay Simulasi Frekuensi 26 GHz dan 28 GHz
Gambar 6. Grafik Received Power Simulasi Frekuensi 26 GHz dan 28 GHz
Pada Gambar 7 menunjukkan grafik hasil perhitungan manual. Jika dibandingkan dengan grafik hasil  simulasi  sangat  jauh  berbeda  untuk  besaran  nilainya  pada  kondisi  maksimum.  Pada  kondisi
minimum yang ditunjukkan pada grafik masih dapat dikatakan bagus karena nilai RMS delay yang didapatkan tidak terlalu besar, sedangkan disaat kondisi maksimum pada frekuensi 26 GHz dan 28 GHz  nilai  RMS delay yang  didapatkan  sangat  besar.  Besarnya  nilai  dari  RMS delay ini  dapat menyebabkan ISI ( Inter-Symbol Interference ). Akan tetapi dari hasil grafik, Kota Batu dapat dikatakan cukup  bagus  dibandingkan  dengan  kedua  lokasi  penelitian  lainnya,  karena  hasil  yang  didapatkan bernilai tidak terlalu besar yaitu pada frekuensi 26 GHz kondisi minimum sebesar 32 ns dan kondisi maksimum  sebesar  38  ns,  sedangkan  pada  frekuensi  28  GHz  kondisi  minimum  sebesar  23  ns  dan kondisi maksimum sebesar 24 ns.
Gambar 7. Grafik RMS Delay Kalkulasi Frekuensi 26 GHz dan 28 GHz
RMS delay dibutuhkan  nilai  yang  rendah  untuk  kapasitas  kanal  yang  lebih  tinggi,  karena  hal tersebut  menunjukkan  bahwa  kanal  memiliki  distrosi  waktu  yang  lebih  rendah.  Akan  tetapi  RMS delay dengan nilai terlalu  rendah juga dapat  menyebabkan masalah, seperti  efek doppler yang lebih besar,  penurunan  kualitas  sinyal  dan  peningkatan  sensitivitas  terhadap  interferensi  koheren.  Jadi, nilai  RMS delay yang  optimal  adalah  sesuai  dengan  durasi  simbol  sinyal  yang  ditransmisikan, sehingga menghindari ISI ( Inter-Symbol Interference ) dan memaksimalkan kapasitas saluran. Apabila didapatkan nilai RMS delay yang besar dan menimbulkan ISI maka cara untuk menguranginya adalah dengsn  menggunakan  teknik  equalisasi,  seperti  memasang adaptive  equalizer pada  sisi receiver . Sedangkan untuk daya terima, semakin besar daya yang diterima maka akan semakin bagus kinerja model kanal tersebut dan akan lebih optimal.
Selanjutnya,  analisis  mengenai channel  capacity harus  diketahui  dahulu  bahwa  semakin  besar informasi  yang  ingin  ditransmisikan  maka  semakin  besar  pula  kapasitas  kanal  yang  dibutuhkan. Kapasitas  kanal  yang  besar  juga  dapat  membantu  untuk  mentoleransi  kesalahan.  Pada  Gambar  8, kapasitas kanal pada Kabupaten Pasuruan lebih besar dibandingkan dengan Kota Surabaya dan Kota Batu.  Hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  nilai  SNR  yang  didapatkan  saat  pengujian power  strength dan nilai SNR juga dipengaruhi oleh banyak faktor dua diantaranya adalah kekuatan sinyal dan kondisi lingkungan.  Nilai  SNR  yang  didapatkan  saat  pengujian  pada  Kabupaten  Pasuruan  222  dB,  Kota Surabaya 11 dB, dan Kota Batu 104 dB.

## Gambar 8. Grafik Hasil Kalkulasi Channel Capacity
Semakin  besar  informasi  yang  dibutuhkan  dengan  kesalahan  yang  kecil  maka  semakin  besar pula SNR yang dibutuhkan. Jadi dapat dikatakan bahwa, dengan besarnya nilai SNR tersebut sesuai dengan besarnya kapasitas kanal yang digunakan. Besar kecilnya kapasitas kanal tergantung dengan jumlah informasi  dan  SNR  yang dibutuhkan. Berdasarkan hal tersebut,  bisa  berkaitan juga dengan kondisi cuaca. Nilai SNR yang dihasilkan dari pengujian dapat berubah-ubah sesuai dengan kondisi cuaca, sehingga dapat mempengaruhi besar kecilnya nilai dari kapasitas kanal. Penggunaan frekuensi tinggi untuk  5G mengakibatkan rentan  terhadap  cuaca. Semakin tinggi suhu maka nilai  SNR  yang dihasilkan  akan  semakin  kecil  dikarenakan  adanya  hambatan  konduktor.  Selain  suhu,  curah  hujan juga dapat mempengaruhi nilai SNR yang dihasilkan.
Kemudian, analisis mengenai bit rate harus diketahui juga terlebih dulu bahwa bit rate ini juga dapat  mempengaruhi  model  kanal.  Semakin  tinggi bit  rate ,  maka  semakin  besar  kemungkinan kemungkinan terjadi kesalahan transmisi. Oleh karena itu, untuk perancangan kapasitas kanal harus meminimalkan kesalahan transmisi dan memastikan kualitas sinyal. Jadi, antara bit rate dan kapasitas kanal  ini  saling  berkaitan.  Pemilihan  model  kanal  harus  dilakukan  dengan  baik  agar  tidak mempengaruhi  kualitas  sinyal  dan  tidak  menyebabkan  kesalahan  bit  atau bit  error .  Jadi,  semakin besar kapasitas kanal maka bit rate atau bit yang  ditransmisikan  juga bisa lebih besar. Dari analisis sebelumnya  mengenai  kapasitas  kanal,  didapatkan  Kabupaten  Pasuruan  memiliki  nilai  kapasitas kanal  yang  paling  besar.  Hal  tersebut  membuat  nilai  bit  yang  dapat  ditransmisikan  di  Kabupaten Pasuruan ini jadi lebih besar dengan nilai 78009 Mbps, dibandingkan dengan Kota Surabaya 35849,63 Mbps dan Kota Batu 67142,46 Mbps.
Gambar 9. Grafik Hasil Kalkulasi Bit Rate
Berdasarkan analisis tersebut,  perbedaan hasil  yang  didapatkan tergantung  dari kondisi  cuaca yang ada di lokasi tersebut, seperti Kota Surabaya yang panas, Kota Batu yang dingin dan Kabupaten Pasuruan yang berada diantara keduanya, tidak terlalu dingin dan tidak terlalu panas. Kondisi cuaca tersebut juga bisa dipengaruhi dari kontur bumi, jadi Kota Surabaya yang berada di dataran rendah akan  jauh  lebih  panas  dibandingkan  dengan  Kota  Batu  yang  berada  di  dataran  tinggi.  Pada  Kota Surabaya  tepatnya  kecamatan  semampir  terletak  pada  ketinggian  6  mdpl,  Kota  Pasuruan  tepatnya kecamatan Pandaan terletak pada ketinggian 100-500 mdpl, dan Kota Batu tepatnya pada kecamatan Bumiaji desa Punten terletak pada ketinggian 950 mdpl.
5. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian delay  spread simulasi  dan  perhitungan  manual,  diantara  ketiga  lokasi  penelitian,  Kota  Batu  yang paling  bagus  karena  memiliki  nilai  RMS delay yang  kecil  dan  daya  yang  diterima  lebih  besar dibandingkan  dengan  kedua  lokasi  penelitian  lainnya.  Kemudian outage  performance dapat  dilihat dari channel capacity dan bit rate . Channel capacity pada Kabupaten Pasuruan lebih bagus dibandingkan dengan  kedua  lokasi  penelitian  lainnya,  dengan  nilai  SNR  222  dB  dan  kapasitas  saluran  sebesar 780,089  Mbps,  sedangkan bit  rate Kabupaten  Pasuruan  lebih  bagus  dibandingkan  dengan  kedua lokasi lainnya, karena kapasitas saluran yang dimiliki juga bernilai besar sehingga bit rate yang dapat ditransmisikan  juga  bisa  lebih  besar,  yaitu  78009  Mbps.  Sebagai  bahan  perbandingan,  penggunaan frekuensi  26  GHz  pada  penelitian  ini  lebih  bagus  dibandingkan  dengan  frekuensi  28  GHz,  hal tersebut dikarenakan nilai delay yang didapatkan jauh lebih kecil. Kemudian kondisi lingkungan dan kondisi  cuaca  juga  sangat  amat  berpengaruh  pada  penelitian  ini.  Dengan  menggunakan  frekuensi yang  tinggi,  maka  besar  kemungkinan  terjadinya  interferensi  yang  disebabkan  oleh  kondisi  alam. Sehingga  untuk  penggunaan  skenario  pada  kondisi  cuaca,  skenario  minimum  mendapatkan  hasil jauh lebih bagus dibandingkan dengan skenario maksimum.

## Referensi
[1] K.  NI’AMAH,  S.  NURJANAH,  and  A.  R.  DANISYA,  “Model  Kanal  5G  Frekuensi  28  GHz  dengan Pengaruh Suhu di Kota Yogyakarta,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 8, no. 2, p. 276, 2020, doi: 10.26760/elkomika.v8i2.276.
[2] H. U. Mustakim, “Tantangan Implementasi 5G di Indonesia,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 1–10, 2019, doi: 10.31284/j.integer.2019.v4i2.561.
[3] D. M. Hidayatulloh, “Perkembangan Teknologi 5G,” Univ. Pendidik. Indones. , vol. 1, no. 1, pp. 2–5, 2021, doi: 10.13140/RG.2.2.19061.81127.
[4] R. N. Esa, A. Hikmaturokhman, and A. R. Danisya, “5G NR Planning at Frequency 3.5 GHz : Study Case in Indonesia Industrial Area,” Proceeding - 2020 2nd Int. Conf. Ind. Electr. Electron. ICIEE 2020 , no. January, pp. 187–193, 2020, doi: 10.1109/ICIEE49813.2020.9277427.
[5] R.  D.  WAHYUNINGRUM,  K.  NI’AMAH,  and  S.  LARASATI,  “Model  Kanal  5G  dengan  Pengaruh Kelembapan  pada  Frekuensi  3,3  GHz  dan  Bandwidth  99  MHz  Berbasis  Convolutional  Codes,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  9,  no.  4,  p.  878,  Oct.  2021,  doi: 10.26760/elkomika.v9i4.878.
[6] R. Febriliana, “Teknologi 5G,” no. January, pp. 7–9, 2021.
[7] Ericcson, “5G Deployment Considerations”.
[8] M.  N.  Rahman,  K.  Anwar,  and  L.  O.  Nur,  “Indonesia  5G  Channel  Model  Considering  Temperature Effects  at  28  GHz,” 3rd  Symp.  Futur.  Telecommun.  Technol.  SOFTT  2019 ,  vol.  1,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.1109/SOFTT48120.2019.9068606.
[9] E. D. Wardihani, H. W. Astuti, A. Suharjono, and S. Pramono, “Performance of 5G-NR under Semarang Channel Model,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1096, no. 1, p. 012078, Mar. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1096/1/012078.
[10] Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur, “Provinsi Jawa Timur Dalam Angka 2022,” 2022.
[11] K. Anwar, E. Christy, and R. P. Astuti, “Indonesia 5G Channel Model Under Foliage Effect [Model Kanal 5G  Indonesia  dengan  Pengaruh  Dedaunan],” Bul.  Pos  dan  Telekomun. ,  vol.  17,  no.  2,  p.  75,  2019,  doi: 10.17933/bpostel.2019.170201.
[12] S. P. Syafiqulamin, “MODEL KANAL 5G FREKUENSI 28 GHZ DENGAN PENGARUH SUHU DI KOTA
JAKARTA,” 2021.
[13] D.  Version, Aalborg  Universitet  Channel  Characterization  and  Modeling  for  Future  Wireless  Communication Systems Zhang , Guojin Publication date : 2023.
[14] I.  Rahayu  and  A.  Firdausi,  “5G  Channel  Model  for  Frequencies  28  GHz,  73  GHz  and  4  GHz  with Influence  of  Temperature  in  Bandung,” J.  Teknol.  Elektro ,  vol.  13,  no.  2,  p.  94,  2022,  doi: 10.22441/jte.2022.v13i2.006.
[15] R. Baihaqi, K. Anwar, and R. Astuti, “Barometric Pressure Effect on 5G Channel Model Validated using Convolutional Codes,” pp. 10–17, 2020, doi: 10.4108/eai.11-7-2019.2298020.
[16] H. Suwoyo, Y. Tian, W. Wang, M. M. Hossain, and L. Li, “HUMIDITY EFFECT TO 5G PERFORMANCES UNDER PALEMBANGCHANNEL MODEL AT 28 GHZ,” SINERGI , vol. 24, no. 1, p. 37, Dec. 2019, doi: 10.22441/sinergi.2020.1.006.
[17] E. Christy, R. P. Astuti, and K. Anwar, “Telkom University 5G Channel Models under Foliage Effect and Their  Performance  Evaluations,” Proceeding  -  2018  Int.  Conf.  ICT  Rural  Dev.  Rural  Dev.  through  ICT Concept,  Des.  Implic.  IC-ICTRuDEv  2018 ,  no.  March  2020,  pp.  29–34,  2018,  doi: 10.1109/ICICTR.2018.8706848.
[18] S. Nurjanah, “Analisis Performansi Mmwave Frekuensi 28 GHz 16 QAM OFDM dengan Pengaruh Suhu di Kota Yogyakarta,” ejournal Inst. Teknol. Telkom Purwokerto , p. 17101030, 2019.
[19] M.  E.  Alfaroby,  N.  M.  Adriansyah,  and  K.  Anwar,  “Study  on  Channel  Model  for  Indonesia  5G Networks,” pp. 125–130, 2018.
[20] K. Ni’amah, R. D. Wahyuningrum, and S. Larasati, “Broadband Channel Based on Polar Codes At 2.3 GHz Frequency for 5G Networks in Digitalization Era,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 247–257, 2022, doi: 10.31289/jite.v6i1.7310.
©  2019  oleh  penulis.  Dikirim  untuk  kemungkinan  publikasi  akses  terbuka  di  bawah syarat  dan  ketentuan  lisensi  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).