Vol. 15, No. 4, Dec 2022, pp. 213~222 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v15i4.14578  213
Penentuan Batas Gain Kanal Modulasi Adaptif V2V dengan Doppler Shift yang Bervariasi Menggunakan Machine Learning
Nazmia Kurniawati 1 , Aisyah Novfitri 2 , Arti Suryaning Tyas 3
1,3 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Jakarta, Indonesia
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Oct 02, 2022 Revised Dec 23, 2022 Accepted Jan 07, 2022
Doppler shift is a phenomenon that occurs when the vehicle is moving. The effect of Doppler shift is a degradation in performance of Vehicle to Vehicle (V2V) communication. Adaptive modulation is a technique to  improve  the  performance.  It  is  done  by  adjusting  the  modulation scheme used according to noise conditions while keeping the Bit Error Rate (BER) value not exceeding 10-3. In this research, three Doppler shift values are used. The shift is derived from speed limit determined by The Government of Indonesia. Then machine learning algorithm is used  to  predict  channel  gain  threshold  that  can  optimize  the  use  of Signal  to  Noise  Ratio  (SNR)  with  a  BER  limit  of  10-3.  From  the prediction  results,  it  is  found  that  by  implementing  the  predicted channel gain threshold, the SNR required by adaptive modulation has the lowest value compared to non-adaptive modulation schemes. The lower the required SNR value, the communication is more resistant to noise interference.
Keywords: Adaptive Modulation
Channel Gain Threshold
Doppler Shift
Machine Learning
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Nazmia Kurniawati, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta, Jl. Prof. DR. G.A. Siwabessy Kampus UI, Kukusan, Beji, Kota Depok, Jawa Barat, Indonesia 16425. Email: nazmia.kurniawati@elektro.pnj.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Doppler shift (pergeseran  frekuensi  Doppler)  merupakan  fenomena  bergesernya  frekuensi  yang diterima akibat kondisi kendaraan yang bergerak [1]. Frekuensi yang diterima dapat menjadi lebih tinggi atau rendah  tergantung  pada  arah  pergerakan  kendaraan[2].  Komunikasi Vehicle-to-Vehicle (V2V)  merupakan sistem  komunikasi  yang  memungkinkan  dilakukannya  komunikasi  antar  kendaraan  yang  bergerak.  Dengan kondisi kendaraan yang saling bergerak, Doppler shift akan mempengaruhi komunikasi V2V. Adanya Doppler shift pada  sistem  komunikasi  V2V  menyebabkan  terjadinya  penurunan Signal to Noise Ratio  (SNR)  yang diterima  oleh receiver dan  peningkatan  nilai Bit  Error  Rate (BER)  [3].  Dengan  tingginya  nilai  BER  maka tingkat kesalahan informasi yang diterima oleh receiver juga tinggi. Berdasarkan standar Institute of Electrical and Electronic Engineering (IEEE), maksimal nilai BER yang diperbolehkan adalah 10 -3 [4]. Oleh karena itu, nilai BER harus dijaga untuk terus berada di bawah nilai maksimum agar performansi sistem komunikasi tidak buruk.
Penggunaan  skema  modulasi  yang  disesuaikan  dengan  kondisi  lingkungan,  disebut  juga  dengan modulasi adaptif, merupakan salah satu cara untuk mengatasi penurunan performansi sistem komunikasi V2V yang  disebabkan  oleh  Doppler shift .  Pada  modulasi  adaptif,  skema  modulasi  yang  digunakan  untuk berkomunikasi akan disesuaikan dengan level noise yang dilewati kendaraan[5]. Saat kondisi lingkungan yang
214 dilewati  oleh  kendaraan  berada  dalam  level noise yang  tinggi,  maka  informasi  sangat  rentan  terhadap gangguan.  Untuk  mencegah  tingginya  kesalahan  informasi  yang  diterima  maka  digunakan  modulasi  orde rendah. Sementara itu ketika level noise sedang rendah, maka dapat digunakan modulasi orde tinggi. Dengan menyesuaikan orde modulasi  sesuai dengan kondisi  level noise yang dilewati kendaraan,  maka performansi sistem komunikasi V2V dapat dikontrol.
Gain kanal  menentukan  performansi  sistem  komunikasi  V2V.  Sinyal  yang  diterima  oleh receiver merupakan penjumlahan dari gain kanal dengan noise . Gain kanal sendiri berupa bilangan kompleks di mana nilai  magnitudonya  menunjukkan  atenuasi  sinyal  dan  sudutnya  menunjukkan  pergeseran  fase.  Untuk mempertahankan daya yang diterima tetap berada dalam nilai tertentu, saat noise tinggi, gain kanal akan kecil. Sementara  jika noise rendah, gain kanal  akan  tinggi.  Pada  modulasi  adaptif,  saat gain kanal  rendah  maka digunakan modulasi orde rendah. Sementara saat gain kanal tinggi, digunakan modulasi orde tinggi. Nilai batas gain kanal adalah parameter yang mengatur penggunaan skema modulasi pada modulasi adaptif. Nilai batas ini berupa hasil fungsi distribusi kumulatif dari kemungkinan kondisi kanal yang didapatkan dari Channel State Information (CSI). Batas gain kanal bawah mengontrol penggunaan modulasi orde rendah dan batas gain kanal atas mengontrol penggunaan modulasi orde tinggi. Untuk menentukan nilai batas gain kanal bawah dan atas masih dilakukan secara trial and error [6]. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang lebih sistematis untuk menentukan nilai batas gain kanal. Machine  learning merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  suatu  nilai tertentu berdasarkan dataset [7]. Dataset tersebut berisi data statistik suatu event tertentu yang berisi kondisi input  dan  hasilnya.  Berbeda  dengan  pemrograman  biasa  di  mana  untuk  menentukan  suatu  hasil  diperlukan input  dan  seperangkat  aturan,  pada machine  learning ,  suatu  hasil  diprediksi  berdasarkan  history  dari  data terdahulu. Machine learning telah diimplementasikan di beberapa bidang, seperti kesehatan [8], ekonomi [9], pendidikan [10], dan militer [11].
Pada penelitian ini dilakukan prediksi nilai batas gain kanal untuk modulasi pada sistem komunikasi V2V  dengan  nilai  Doppler shift yang  bervariasi  menggunakan machine  learning .  Nilai  Doppler shift yang digunakan disesuaikan dengan batas kecepatan yang ditetapkan pada Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 79 Tahun 2013 tentang jaringan lalu lintas dan angkutan jalan Pasal 23 Ayat 4. Pada peraturan tersebut ditetapkan kecepatan tertinggi yang diperbolehkan adalah 50 Km/jam untuk kawasan perkotaan, 80 Km/jam untuk jalan antarkota, dan 100 Km/jam untuk jalan bebas hambatan[12].

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahap.  Pada  tahap  pertama  dilakukan  pemodelan  sistem komunikasi  V2V.  Hasil  pemodelan  digunakan  untuk  menentukan  parameter  pada  simulasi  di  tahap  kedua. Untuk dapat melakukan prediksi, machine learning membutuhkan dataset . Oleh karena itu simulasi dilakukan berulang  kali  hingga  didapatkan  data  yang  cukup  untuk  digunakan  sebagai dataset .  Nilai  batas gain kanal diubah-ubah untuk mencari nilai SNR optimal dengan BER yang tidak melebihi 10 -3 . Nilai Doppler shift juga diubah sesuai dengan batas kecepatan yang ditentukan.
Pada tahap selanjutnya dilakukan training dataset menggunakan algoritma machine learning dan di- hitung perbandingan error antara nilai sebenarnya dengan nilai hasil prediksi untuk mengetahui seberapa besar perbedaan antara nilai sebenarnya dengan nilai hasil prediksi. Semakin kecil nilai error maka semakin kecil kesalahan hasil prediksi. Lalu dilakukan prediksi nilai batas gain kanal sesuai dengan nilai Doppler shift nya. Pada tahap akhir dilakukan simulasi kembali untuk mendapatkan perbandingan nilai SNR antara skema mod- ulasi adaptif dan non-adaptif. Dari hasil tersebut dapat ditentukan apakah dengan skema modulasi adaptif dapat mengoptimalkan SNR yang dibutuhkan atau tidak. Gambar berikut ini menunjukkan alur penelitian.
Pemodelan Sistem Penentuan Nilai Parameter
Simulasi Train Dataset Hitung MSE Pilih MSE terkecil Prediksi Nilai Channel Gain Threshold Bandingkan Hasil Prediksi dengan Skema Modulasi Non-Adaptif Masukkan Hasil
Simulasi ke Dataset Gambar 1. Alur Penelitian
2.1 Model Sistem Komunikasi
Berdasarkan  standar  yang  ditetapkan  oleh  IEEE,  desain  V2V  mengacu  pada  IEEE  802.11p menggunakan transceiver Orthogonal  Frequency  Division  Multiplex (OFDM)  dengan  frekuensi  kerja  5.9 GHz[13]. Model sistem komunikasi V2V menggunakan kondisi kanal mobile-to-mobile rayleigh fading model
215 cincin ganda yang terpengaruh Doppler shift dengan penghambur yang mengelilingi transmitter dan receiver . Model kanal dapat diilustrasikan sebagai berikut.
Gambar 2. Model Kanal V2V
Sinyal yang diterima oleh receiver , dapat dimodelkan dengan persamaan berikut: 𝑟(𝑡) = ℎ(𝑡). 𝑥(𝑡) + 𝑧(𝑡)
(1)
r(t) adalah hasil konvolusi antara gain kanal h(t) dengan sinyal yang dikirimkan x(t) dan noise z(t). Gain kanal  V2V  mengadopsi sum  of  sinusoida (sos)  yang  dimodelkan  menggunakan Single  Input Single Output (SISO) Non-Line of Sight dengan persamaan berikut ini [14].
ℎ(𝑡) =   √ 2 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑒 [𝑗(2𝜋𝑓 1 𝑡 𝑐𝑜𝑠𝛼 𝑛 +2𝜋𝑓 2 𝑡 𝑐𝑜𝑠𝛽 𝑚 +∅ 𝑛𝑚 )] 𝑁 𝑛=1 𝑀 𝑚=1 (2)
M  adalah  jumlah  penghambur  yang  mengelilingi transmitter (Tx)  dan  N  adalah  jumlah  penghambur  yang mengelilingi receiver (Rx). 𝑓 1 merupakan Doppler shift ternormalisasi yang mempengaruhi receiver sedangkan 𝑓 2 Doppler shift ternormalisasi yang mempengaruhi transmitter . Pada penelitian ini nilai 𝑓 1 dan 𝑓 2 diasumsikan bernilai sama dan disimbolkan dengan 𝜁𝑑 . Untuk menghitung 𝜁𝑑 digunakan persamaan berikut ini:
𝑓 𝑑 = 𝑓 𝑐 𝑣 𝑐 (3)
𝜁 𝑑 = 𝑓 𝑑 ∆𝑓 (4)
𝑓 𝑑 adalah frekuensi Doppler dan 𝑓 𝑐 adalah frekuensi carrier . 𝑣 adalah kecepatan kendaraan dan c adalah ke- cepatan rambat gelombang elektromagnetik. 𝜁 𝑑 adalah Doppler shift ternormalisasi dan ∆𝑓 adalah guardband antar subcarrier OFDM.
𝛼 𝑛 merupakan parameter yang menunjukkan sudut kedatangan antara receiver dengan penghambur 𝜃 𝑛 . Sedangkan 𝛽 𝑚 adalah sudut keberangkatan antara transmitter dan penghambur 𝛹 𝑚 . Untuk mencari 𝛼 𝑛 dan 𝛽 𝑚 digunakan persamaan berikut ini:
𝛼 𝑛 = 2𝑛𝜋 − 𝜋 + 𝜃 𝑛 4𝑁 (5)
𝛽 𝑚 = 2(2𝑚𝜋 − 𝜋 + 𝛹 𝑚 ) 4𝑀 (6)
Skema modulasi yang dapat digunakan pada IEEE 802.11p adalah Binary Phase Shift Keying (BPSK), Quadrature Phase Shift Keying (QPSK), 16 Quadrature Amplitude Modulation (16-QAM), dan 64-QAM [13]. Untuk penggunaan modulasi adaptif, maka digunakan beberapa skema modulasi yang diperbolehkan. Untuk penelitian ini digunakan tiga jenis modulasi untuk mengakomodasi kondisi noise tinggi, sedang, dan rendah. Gain kanal membatasi penggunaan skema modulasi. Dikarenakan ada tiga modulasi yang digunakan, maka terdapat dua nilai gain kanal untuk membatasi modulasi. Batas gain kanal bawah digunakan untuk mem- batasi  penggunaan  skema  modulasi  orde  rendah  dan  sedang.  Batas gain kanal  atas  membatasi  penggunaan skema modulasi orde sedang dan tinggi.
Nilai batas gain kanal disimbolkan dengan γ. Nilai batas gain kanal bawah disimbolkan dengan 𝛾 1 dan batas gain kanal atas disimbolkan dengan 𝛾 2 . Jika nilai γ berada di bawah nilai 𝛾 1 , maka modulasi yang digunakan adalah BPSK. Jika γ berada di antara nilai 𝛾 1 dan 𝛾 2 maka modulasi yang digunakan adalah QPSK. Jika γ berada di atas nilai 𝛾 2 maka skema modulasi yang digunakan adalah 16-QAM. Ketiga kondisi tersebut dapat dinotasikan dalam persamaan berikut ini:
𝛾 1 ≥   𝛾 𝐵𝑃𝑆𝐾 (7)
𝛾 1 < 𝛾 𝑄𝑃𝑆𝐾 ≤   𝛾 2 (8)
𝛾 16−𝑄𝐴𝑀 >   𝛾 2 (9)
216

## 2.2 Parameter Simulasi
Parameter simulasi ditetapkan dari hasil pemodelan sistem yang telah dilakukan. Nilai frekuensi car- rier 𝑓 𝑐 adalah 5.9 GHz dan guardband OFDM ∆𝑓 adalah 156.25 KHz sesuai dengan standar IEEE 802.11p [15]. Mengadopsi model yang dibuat oleh Novfitri dkk, jumlah penghambur di pengirim dan penerima dibuat berjumlah sama yaitu 8 penghambur [6].
Untuk  menentukan  nilai  frekuensi Doppler 𝑓 𝑑 dan Doppler shift ternormalisasi 𝜁 𝑑 digunakan  batas standar kecepatan 𝑣 yang ditetapkan oleh Peraturan Pemerintah [12]. Nilai 𝑓 𝑑 dan 𝜁 𝑑 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Batas Kecepatan dan Doppler Shift Batas Kecepatan Frekuensi Doppler ( 𝒇 𝒅 ) Doppler Shift Ternormalisasi ( 𝜻 𝒅 ) 50 Km/jam 273.1481 0.0017 80 Km/jam 437.037 0.0028 100 Km/jam 546.2963 0.0035
Simulasi  dilakukan  berulang  kali  hingga  hasil  simulasinya  cukup  digunakan  sebagai dataset .  Nilai batas gain kanal diubah-ubah dari minimum 0 hingga maksimum 1 dengan step 0.1. Parameter simulasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Parameter Simulasi Parameter Nilai 𝑓 𝑐 5.9 GHz ∆𝑓 156.25 KHz Modulasi  BPSK  QPSK  16-QAM Jumlah penghambur 8 𝜁 𝑑  0.0017  0.0028  0.0035

## 2.3 Penerapan Machine learning
Untuk dapat menggunakan machine learning , dibutuhkan  sebuah dataset . Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan hasil dari simulasi sistem V2V dengan parameter dan nilai yang telah ditentukan pada Tabel 2.
Untuk mendapatkan dataset , simulasi dilakukan berulang kali dengan mengubah nilai batas gain kanal dan  nilai Doppler shift . Dataset yang dibuat terdiri dari tiga  fitur dengan  jumlah data sebanyak 324 record . Adapun fitur pada dataset dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Fitur Dataset dan Deskripsinya Fitur Deskripsi 𝛾 1 Nilai batas gain kanal bawah 𝛾 2 Nilai batas gain kanal atas SNR Nilai SNR saat BER 10 -3
Terdapat banyak algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi. Pem- ilihan  algoritma  sangat  penting  dilakukan  agar  dapat  dihasilkan  prediksi  yang  memiliki  nilai error sekecil mungkin. Pada penelitian ini terdapat dua nilai yang diprediksi, yaitu nilai batas gain kanal bawah 𝛾 1 dan nilai batas gain kanal atas 𝛾 2 . Oleh karena  itu dibutuhkan algoritma  yang dapat melakukan multiclass prediction [16].
Algoritma random  forest merupakan  salah  satu  algoritma machine  learning yang  dapat  digunakan untuk melakukan multiclass prediction dengan nilai error yang kecil. Pada random forest , jumlah estimator digunakan untuk mengatur error prediksi [17]. Mean Square Error (MSE) merupakan salah satu formula yang dapat digunakan untuk menghitung error prediksi. MSE dihitung dengan cara mencari nilai rata-rata dari hasil selisih nilai sebeneranya dikurangi nilai hasil prediksi yang dikuadratkan [18]. Berikut ini adalah formula untuk menghitung MSE.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝑦 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (10)
217
Dataset yang dibuat akan di train dengan jumlah estimator yang berbeda. Pada penelitian ini jumlah estimator yang  digunakan  diubah-ubah  dari  1  hingga  50.  Selanjutnya estimator dengan  nilai error terkecil dipilih untuk melakukan prediksi nilai 𝛾 1 dan 𝛾 2 . Sebagai konfirmasi, simulasi V2V dilakukan kembali untuk membuktikan apakah benar nilai 𝛾 1 dan 𝛾 2 dapat menghasilkan nilai SNR terkecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil training dataset , dilakukan prediksi nilai 𝛾 1 dan 𝛾 2 dengan jumlah estimator yang berbeda. Selanjutnya dilakukan perhitungan MSE. Jumlah estimator yang menghasilkan nilai error terkecil dipilih un- tuk melakukan prediksi nilai 𝛾 1 dan 𝛾 2 . Kemudian dilakukan simulasi kembali untuk mengetahui nilai SNR. Pada tahap tersebut dibandingkan  juga nilai SNR skema  modulasi adaptif dengan  nilai SNR  jika digunakan skema modulasi non-adaptif untuk membuktikan keunggulan skema modulasi adaptif.
3.1 Doppler shift 0.0017
Gambar 3  menunjukkan nilai MSE dengan jumlah estimator yang diubah dari 1 hingga 50. Terjadi fluktuasi  yang  signifikan  dari  jumlah estimator 1  hingga  20.  Ketika  jumlah estimator sudah  lebih  dari  20, fluktuasi nilai error tidak terlalu signifikan. Dari grafik dapat dilihat bahwa nilai error terkecil didapatkan saat jumlah estimator sebanyak 1 dengan error sebesar 0.5685.
Gambar 3. Nilai MSE untuk Doppler Shift 0.0017
Setelah didapatkan estimator yang menghasilkan nilai error terkecil, dilakukan simulasi kembali un- tuk memprediksi nilai batas gain kanal bawah dan gain kanal atas. Dari hasil prediksi didapatkan hasil seperti ditunjukkan oleh Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Batas Gain Kanal Hasil Prediksi Ζ D = 0.0017
𝜻 𝒅 𝜸 𝟏 𝜸 𝟐 0.0017 0.6 0.9
Kemudian  dilakukan  simulasi  sistem  V2V  kembali  untuk  mengkonfirmasi  nilai  SNR  dengan menggunakan batas kanal gain hasil prediksi. Grafik SNR skema modulasi adaptif dibandingkan dengan tiga jenis modulasi non-adaptif, yaitu BPSK, QPSK, dan 16-QAM, sesuai dengan parameter yang disebutkan pada Tabel 2.
218
Gambar 4. Nilai SNR Skema Modulasi Adaptif dan Non-Adaptif untuk ζ d = 0.0017
Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa secara umum, nilai SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif, garis berwarna merah, lebih kecil dibandingkan dengan non-adaptif. Dengan mengambil batas nilai BER 10 -3 , sesuai dengan standar IEEE, didapatkan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Nilai SNR Modulasi Adaptif Dan Non-Adaptif 𝜻 𝒅 = 𝟎. 𝟎𝟎𝟏𝟕
Modulasi SNR (dB) Selisih dengan Modulasi Adaptif (dB) Adaptif 24.91 0 BPSK 25.91 +1 QPSK 28.91 +4 16-QAM 33.91 +9
Dari Tabel dapat dilihat bahwa pada Doppler Shift sebesar 0.0017 atau kecepatan 50 Km/jam, dengan modulasi adaptif dan batas gain kanal 0.6 dan 0.9, SNR yang dibutuhkan berkurang hingga 9 dB jika digunakan modulasi non-adaptif. Dengan semakin kecilnya SNR yang dibutuhkan maka toleransi terhadap noise semakin tinggi.
3.2 Doppler shift 0.0028
Gambar  5  menunjukkan  hasil  perhitungan  MSE  untuk  Doppler shift 0.0028  atau  kecepatan  80 Km/jam. Ketika jumlah estimator kurang dari 10 terjadi fluktuasi nilai MSE yang signifikan. Nilai MSE secara bertahap terus menurun ketika jumlah estimator semakin diperbanyak. Dari jumlah estimator 1 hingga 50, nilai MSE terkecil didapatkan ketika jumlah estimator sebanyak 38 dengan nilai MSE 0.7719.
Gambar 5. Nilai MSE untuk Doppler Shift 0.0028
Dengan menggunakan jumlah estimator sebanyak 38, dilakukan prediksi nilai batas gain kanal bawah dan atas. Nilai batas gain kanal untuk Doppler shift 0.0028 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Nilai Batas Gain Kanal Hasil Prediksi Ζ D = 0.0028 𝜻 𝒅 𝜸 𝟏 𝜸 𝟐 0.0028 0.2 0.54
Simulasi dilakukan kembali dengan  menerapkan nilai  batas gain kanal bawah dan atas sesuai hasil prediksi  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6  untuk  mengetahui  perbandingan  nilai  SNR  antara  skema  modulasi adaptif dengan ketiga jenis modulasi non-adaptif. Hasil simulasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Nilai SNR Skema Modulasi Adaptif dan Non-Adaptif untuk ζ d = 0.0028
220
Dari grafik dapat dilihat bahwa nilai SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif nilai hampir setara dengan SNR  yang dibutuhkan oleh QPSK. Namun ketika BER kurang dari 0.5, nilai SNR  yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif semakin berkurang hingga lebih kecil dari SNR yang dibutuhkan oleh BPSK. Dengan mengambil batas BER 0.001, Tabel 7menunjukkan perbandingan nilai SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif dan non-adaptif.
Tabel 7. Perbandingan Nilai SNR Modulasi Adaptif Dan Non-Adaptif 𝜁 𝑑 = 0.0028
Modulasi SNR (dB) Selisih dengan Modulasi Adaptif (dB) Adaptif 23.31 0 BPSK 27.31 +3 QPSK 30.31 +7 16-QAM 36.31 +13
Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif dengan Doppler shift sebesar 0.0028 adalah 27.31 dB. Sementara itu BPSK memerlukan SNR 3dB lebih besar, QPSK membutuhkan SNR 7dB lebih besar, dan 16-QAM membutuhkan 13 dB lebih banyak.
3.3 Doppler shift 0.0035
Gambar 7 menunjukkan nilai MSE untuk Doppler shift 0.0035 atau kecepatan 100 Km/jam. Ketika jumlah estimator sudah lebih dari 20, grafik cenderung stabil dengan fluktuasi yang berkisar 0.1. Nilai MSE terkecil didapatkan saat jumlah estimator sebanyak 8 dengan nilai MSE 0.3852.
Gambar 7. Nilai MSE untuk Doppler Shift 0.0035
Dengan menggunakan jumlah estimator 8, dilakukan prediksi nilai 𝛾 1 dan 𝛾 2 . Hasil prediksi ditunjukkan oleh Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Batas Gain Kanal Hasil Prediksi Ζ D = 0.0035
𝜻 𝒅 𝜸 𝟏 𝜸 𝟐 0.0035 0.225 0.3575
Dengan menggunakan 𝛾 1 = 0.225 dan 𝛾 2 = 0.3575 dilakukan simulasi untuk mencari nilai SNR yang dibu- tuhkan oleh modulasi adaptif. Hasil dari simulasi ditunjukkan oleh Gambar 8.
Gambar 8. Nilai SNR Skema Modulasi Adaptif dan Non-Adaptif untuk ζ d = 0.0035
Dari grafik dapat dilihat bahwa ketika BER kurang dari 10-1, SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif lebih tinggi dari SNR yang dibutuhkan oleh QPSK. Namun SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif semakin  mengecil  ketika  nilai  BER  semakin  rendah  hingga  lebih  kecil  dari  BPSK.  Tabel  9  menunjukkan perbandingan nilai SNR yang dibutuhkan oleh setiap modulasi.
Tabel 9. Perbandingan Nilai SNR Modulasi Adaptif Dan Non-Adaptif ζ d = 0.0035
Modulasi SNR (dB) Selisih dengan Modulasi Adaptif (dB) Adaptif 24.54 0 BPSK 27.54 +3 QPSK 30.54 +6 16-QAM 36.54 +12
Dari  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  SNR  yang  dibutuhkan  oleh  modulasi  adaptif  merupakan  yang terkecil  dibandingkan  BPSK,  QPSK,  dan  16-QAM  dengan  selisih  hingga  12  dB  jika  dibandingkan  dengan modulasi level tertinggi.

## 4. PENUTUP
Dengan menggunakan algoritma machine learning berhasil didapatkan batas gain kanal yang dapat mengoptimalkan penggunaan SNR dengan batas BER 10-3. Dari hasil prediksi, nilai batas gain kanal untuk Doppler shift 0.0017 adalah 0.6 dan 0.9. Untuk Doppler shift 0.0028 batas gain kanal hasil prediksi adalah 0.2 dan 0.54. Sementara itu untuk batas gain kanal dengan Doppler shift sebesar 0.0035 adalah 0.225 dan 0.3575. Dari hasil pembuktian simulasi, didapatkan SNR yang dibutuhkan oleh modulasi adaptif dengan menggunakan batas gain kanal  hasil  prediksi  memiliki  nilai  terendah  dibandingkan  skema  modulasi  non-adaptif.  Dengan semakin kecilnya nilai SNR yang dibutuhkan maka toleransi terhadap noise semakin tinggi. Sebagai perbaikan dari metode yang digunakan, metode Deep Learning yang memiliki kemampuan komputasi lebih baik dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi hasil prediksi. Selain itu pengujian dengan menggunakan ekperimen lapangan  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  nyata  demi  tercapainya  implementasi  sistem  komunikasi V2V di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Miao, X. Dong, M. A. Bourassa, and D. Zhu, “Effects of Different Wave Spectra on Wind-Wave Induced Doppler Shift Estimates,” in IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium , Sep. 2020, pp. 5705–5708, doi: 10.1109/IGARSS39084.2020.9323413.
[2] T. Gerkema, L. R. M. Maas, and H. van Haren, “A Note on the Role of Mean Flows in Doppler-Shifted
222
Frequencies,” Journal  of  Physical  Oceanography ,  vol.  43,  no.  2,  pp.  432–441,  Feb.  2013,  doi: 10.1175/JPO-D-12-090.1.
[3] X. Shu, C. Li, W. Chen, J. Yu, and K. Yang, “Performance Analysis of V2V Radio Channel under Typical  Urban  Intersection  Scenario,”  in 2018  IEEE  International  Conference  on  Communication Systems (ICCS) , 2018, pp. 216–220.
[4] A.  Sassi,  F.  Charfi,  L.  Kamoun,  Y.  Elhillali,  and  A.  Rivenq,  “OFDM  Transmission  Performance Evaluation in V2X Communication,” International Journal of Computer Science Issues , vol. 9, no. 2, pp. 141–148, Oct. 2012, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1410.8039.
[5] N. Kurniawati and Y. K. Ningsih, “Reinforcement Learning-Based Adaptive Modulation for Vehicular Communication,”  in 2021  18th  International  Conference  on  Electrical  Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) , May 2021, pp. 224–227, doi: 10.1109/ECTI-CON51831.2021.9454740.
[6] A. Novfitri, T. Suryani, and Suwadi, “Performance Analysis of Vehicle-to-Vehicle Communication with  Adaptive Modulation,”  in 2018  Electrical  Power,  Electronics,  Communications,  Controls  and Informatics Seminar (EECCIS) , Oct. 2018, pp. 187–191, doi: 10.1109/EECCIS.2018.8692895.
[7] O. M. Abbas, “Forecasting with Machine Learning,” International Journal of Computer (IJC) , vol. 26, no. 1, pp. 184–194, 2017.
[8] K. Shailaja, B. Seetharamulu, and M. A. Jabbar, “Machine Learning in Healthcare: A Review,” in 2018 Second  International  Conference  on  Electronics,  Communication  and  Aerospace  Technology (ICECA) , Mar. 2018, pp. 910–914, doi: 10.1109/ICECA.2018.8474918.
[9] P.  Gogas  and  T.  Papadimitriou,  “Machine  Learning  in  Economics  and  Finance,” Computational Economics , vol. 57, no. 1, pp. 1–4, Jan. 2021, doi: 10.1007/s10614-021-10094-w.
[10] I.  T.  Nafea,  “Machine  Learning  in  Educational  Technology,”  in Machine  Learning  -  Advanced Techniques and Emerging Applications , InTech, 2018.
[11] W. Wang, H. Liu, W. Lin, Y. Chen, and J.-A. Yang, “Investigation on Works and Military Applications of Artificial Intelligence,” IEEE Access , vol. 8, pp. 131614–131625, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3009840.
[12] Indonesia, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia  Nomor 79 Tahun 2013 tentang Jaringan Lalu Lintas dan Angkutan Jalan . Indonesia, 2013.
[13] F.  Arena,  G.  Pau,  and  A.  Severino,  “A  Review  on  IEEE  802.11p  for  Intelligent  Transportation Systems,” Journal  of  Sensor  and  Actuator  Networks ,  vol.  9,  no.  2,  p.  22,  Apr.  2020,  doi: 10.3390/jsan9020022.
[14] A. Zajic, Mobile-to-Mobile Wireless Channels . Artech House, 2013.
[15] A. M. S. Abdelgader and W. Lenan, “The Physical Layer of the IEEE 802.11p WAVE Communication Standard: The Specifications and Challenges,” 2014.
[16] S.  D.  A.  Bujang et  al. ,  “Multiclass  Prediction  Model  for  Student  Grade  Prediction  Using  Machine Learning,” IEEE Access , vol. 9, pp. 95608–95621, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3093563.
[17] N. Kurniawati, A. Fahmi, and S. Alam, “Predicting Rectangular Patch Microstrip Antenna Dimension Using  Machine  Learning,” Journal  of  Communications ,  vol.  16,  no.  9,  pp.  394–399,  2021,  doi: 10.12720/jcm.16.9.394-399.
[18] S. Theodoridis,  “Mean-Square  Error  Linear  Estimation,”  in Machine  Learning ,  Elsevier,  2020,  pp. 121–177.