## Optimasi Penentuan Posisi
Evolved Node B Long Term Evolution pada BTS GSM yang Terpasang Menggunakan Fuzzy Evolutionary Algorithm
Optimization of Determination of Evolved Node B Long Term Evolution Position at Existing GSM BTS Using Fuzzy Evolutionary Algorithm
Anisari Mei Prihatini * , Sholeh Hadi P., dan Rahmadwati
Jurusan Elektro Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Jalan M.T Haryono 167, Malang 65145, Indonesia

## Abstrak
LTE ( Long Term Evolution ) atau yang disebut dengan teknologi 4G merupakan suatu teknologi  telekomunikasi bergerak yang dikeluarkan oleh 3GPP Release 8 dan merupakan pengembangan dari HSDPA. Untuk membangun sebuah jaringan LTE di suatu daerah, penyelenggara jasa jaringan  telekomunikasi  harus  membangun  infrastuktur sistem  komunikasi  seluler baru. Salah  satu  aspek  yang  sangat  berperan  dalam  pembangunan  infrastruktur  adalah  pembangunan Evolved  NodeB ( ENodeB ). Meningkatnya  pembangunan  menara  ENodeB  baru  memberikan  dampak  pada  faktor  keamanan  lingkungan,  kesehatan masyarakat dan estetika lingkungan. Pada penelitian ini akan dilakukan optimasi untuk menempatkan ENodeB pada BTS yang telah  terpasang  menggunakan  metode Fuzzy  Evolutionary  Algorithm (FEA).  Hasil  yang  didapatkan  adalah  penempatan  58 ENodeB  pada  BTS  yang  telah  terpasang.  Performansi  penempatan  ENodeB  menggunakan Fuzzy  Evolutionary  Algorithm sebesar 84%. Fuzzy Evolutionary Algorithm mencapai kestabilan pada nilai 84 dengan nilai optimalitas sebesar 100 dan trafik sebesar 68.
Kata kunci : ENodeB, LTE, Fuzzy Evolutionary Algorithm .

## Abstract
LTE  (Long  Term  Evolution)  or  so-called  4G  technology  is  a  mobile  telecommunication  technology  issued  by  3GPP Release 8 and it is a development of HSDPA. To build an LTE network, the telecommunications network service provider must build  a  new  mobile  communication  system  infrastructure.  One  aspect  that  was  important  to  build  infrastructure  is  Evolved NodeB  (ENodeB).  The  increasing  number  of  ENodeB  will  impact  on  the  safety  factor  of  the  environment,  public  health  and environmental aesthetics. This research will be optimized ENodeB position on existing base stations using Fuzzy Evolutionary Algorithm  (FEA)  method.  The  obtained  results  are  the  placement  of  58  ENodeB  on  existing  base  stations.  The  performance ENodeB  positioning  using  FEA  is  84%.  The  stable  condition  is  reach  on  84,  that  value  consist of two  factors, the  optimality factor is 100 and traffic factor is 68.
Keywords : ENodeB, LTE, Fuzzy Evolutionary Algorithm.

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan pelanggan  jaringan  telekomunikasi untuk penggunaan mobile data dan aplikasi multimedia meningkat  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2013-2018 diprediksi penggunaan trafik data global per bulan akan melebihi  15 Exabytes yang  mana  mengindikasikan pertumbuhan  sebesar  1000%  dalam  kurun  waktu  5 tahun [1]. Di Indonesia diperkirakan jumlah pelanggan data mencapai 270 juta pengguna dalam kurun waktu 3- 4  tahun  mendatang  [2]. Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan peningkatan kecepatan penambahan kapasitas jaringan. Third Generation Partnership Project ( 3GPP)
mengembangkan  teknologi  yang  dapat  meningkatkan performa  jaringan mobile ,  salah  satunya  adalah Long Term Evolution (LTE). LTE merupakan kelanjutan dari teknologi  jaringan  GSM/EDGE  and  UMTS/HSxPA tetapi  memiliki  kemampuan  untuk  mendukung bandwidth yang lebih lebar dari 5MHz. LTE dirancang untuk  meningkatkan throughput dan  kapasitas base station , mengurangi latensi, dan full mobility [3]. Munculnya teknologi baru dan peningkatan jumlah pelanggan  seluler  akan  membuat  penyelenggara  jasa jaringan telekomunikasi membangun infrastuktur sistem komunikasi  seluler.  Salah  satu  aspek  yang  sangat berperan  dalam  pembangunan  infrastruktur  adalah penempatan posisi Evolved Node B (ENodeB). ENodeB memiliki  fungsi  seperti  perangkat Base  Transmitter Station (BTS)  yaitu  sebagai  pengirim  dan  penerima sinyal.  Jika  suatu  daerah  yang  memiliki  kluster pelanggan dengan kepadatan dan tingkat layanan trafik yang  cukup,  maka  di  tempat  tersebut  akan  ada
* Corresponding Author . Email: anisarimei@gmail.com Received: November 20, 2015; Revised: November 27, 2015 Accepted: December 20, 2015 Published: December 30, 2015  2015 PPET - LIPI doi : 10.14203/jet.v15.39-44
pembangunan menara telekomunikasi. Selanjutnya bila dalam kurun waktu tertentu terdapat perkembangan atau peningkatan  pelanggan  yang  signifikan,  akan  ada penambahan  pembangunan  menara  baru,  begitu seterusnya.  Meningkatnya  pembangunan  menara  baru akan  memberikan  dampak  pada  faktor  keamanan lingkungan,  kesehatan  masyarakat  dan  estetika lingkungan  [4].  Salah  satu  solusi  yang  dapat mengurangi hal tersebut adalah menempatkan ENodeB pada BTS yang telah terpasang. Penelitian  ini  menggunakan Fuzzy  Evolutionary Algorithm (FEA) yang merupakan konsep gabungan dua buah model soft computing yaitu algoritma genetika dan logika fuzzy [5].  Dalam  algoritma  genetika,  pengguna harus  mendefinisikan  beberapa  parameter  pada  awal running agar  proses  dapat  berjalan  dengan  baik. Terdapat  tiga  parameter  penting  dalam  algoritma genetika  yaitu  ukuran  populasi,  probabilitas crossover (Pc), dan probabilitas mutasi (Pm) [6]. Ketiga parameter ini harus didefinisikan secara hati-hati agar tidak terjadi konvergensi  dini  sehingga  mengakibatkan  solusi  yang dihasilkan bukanlah solusi yang optimum. Hal tersebut dapat terjadi diakibatkan karena nilai Pc dan Pm bernilai random (acak).  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut, diperlukan  metode  tambahan  yang  mampu  mengatasi kelemahan  pada  algoritma  genetika  yaitu  dengan menambahkan  konsep Fuzzy untuk  mengatur  nilai  Pc dan Pm selama proses evolusi [7].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  berkaitan dengan  posisi  penentuan base  station antara  lain penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pancawati  Dessy  yang menggunakan  algoritma  genetika  untuk  optimasi penempatan Node  B UMTS900  pada  BTS  yang  ada ( existing ).  Hasil  penelitian  menyebutkan  performansi penempatan Node  B ditentukan  oleh  daya  cakup wilayah ( coverage  area ) yang dihasilkan yaitu sebesar 35% dan tingkat layanan trafiknya sebesar 61%. Tingkat optimasi masih dapat dikatakan rendah [8]. Muhammad  Fachrie  dkk,  menggunakan Fuzzy Evolutionary Algorithm untuk  memperhitungkan penempatan Base  Transceiver  Station ,  dari  hasil penelitian didapatkan luas area  yang berhasil ter- cover sebesar  90,57%  dengan  tingkat  layanan  trafik  sebesar 82,84%. Hasil perhitungan menggunakan FEA dianggap lebih  baik  dibandingkan  dengan  penempatan  BTS menggunakan algoritma lainnya [7].
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Penelitian ini  dimaksudkan  untuk  memperoleh  posisi  optimum dalam  penempatan  ENodeB  LTE  pada  BTS Global System for Mobile (GSM) yang terpasang menggunakan metode Fuzzy Evolutionary Algorithm.

## II. T INJAUAN PUSTAKA

## A. Long Term Evolution (LTE)
Long  Term  Evolution LTE  adalah  sebuah  nama yang  diberikan  pada  sebuah  projek Third  Generation Partnership Project (3GPP) untuk memperbaiki standar mobile  phone generasi  ketiga  (3G).  LTE  memberikan kemampuan  kecepatan  transfer  data  mencapai  100 Mbps pada sisi downlink dan 50 Mbps pada sisi Uplink . LTE  juga  mampu  mendukung  semua  aplikasi
multimedia contohnya voice, data , video maupun IPTV. Selain  itu,  LTE  juga  memberikan coverage  area dan kapasitas  layanan  yang  lebih  besar,  mendukung penggunaan multiple-antenna , fleksibel dalam penggunaan bandwidth dan  dapat  terhubung  dan terintegrasi dengan teknologi yang sudah ada [9].
Langkah  yang  dilakukan  untuk  perencanaan jaringan  LTE  antara  lain  penentuan  daerah  layanan, estimasi  jumlah  pelanggan  LTE,  perhitungan  OBQ ( Offered  Bit  Quantity )  pelanggan,  kapasitas  kanal, jumlah sel, dan radio link budget.
1) Identifikasi Daerah Layanan
Berdasarkan  kepadatan  dan  tingkat  aktivitas penduduk, wilayah dapat dibagi menjadi tiga jenis yaitu wilayah rural ,  urban  dan suburban .  Wilayah  urban adalah  wilayah  yang  memiliki  tingkat  kepadatan  dan aktivitas  manusia  yang  lebih  tinggi  daripada  daerah sekitarnya,  misalnya  wilayah  perkotaan,  pusat pemerintahan,  pusat  perbelanjaan  dan  perkantoran. Wilayah suburban adalah  wilayah  yang  tingkat kepadatan  penduduknya  lebih  rendah  daripada  daerah urban . Sedangkan wilayah rural adalah wilayah dengan tingkat kepadatan penduduk paling rendah.

## 2) Perhitungan Jumlah Pelanggan
Estimasi  jumlah  pelanggan  dapat  dihitung menggunakan persamaan berikut [8],
𝑈 𝑛 = 𝑈 𝑜 (1 + 𝑓 𝑝 ) 𝑛 (1) di mana,
𝑈 𝑛 : Jumlah pelangganpada tahun ke-n,
𝑈 𝑜 : Jumlah pelanggan pada tahun perencanaan, 𝑓 𝑝 : faktor pertumbuhan,
𝑛
: Jumlah tahun prediksi.
3) Perhitungan Offered Bit Quantity (OBQ)
OBQ adalah total bit  troughput per km² pada jam sibuk.  Untuk  menghitung  OBQ  (kbps/km²)  digunakan persamaan berikut [8],
𝑂𝐵𝑄 = 𝜎 × 𝑝 × 𝑑 × 𝐵𝐻𝐶𝐴 × 𝐵𝑊 (2) di mana,
𝑂𝐵𝑄 : Offered Bit Quantity ( kbps/km ²), 𝜎
: kepadatan pelanggan suatu daerah ( user/km ²), 𝑝
: penetrasi pengguna tiap layanan (%),
𝑑 : durasi panggilan efektif ( sec ), 𝐵𝐻𝐶𝐴 : Busy Hour Call Attempt ( call/hour ), 𝐵𝑊 : Net User Bit Rate ( kbps ).

## 4) Perhitungan Kapasitas Kanal
Kapasitas suatu kanal diukur dari jumlah bit sistem yang dapat dikirim per Hertz dari bandwidth tiap detik (bps/Hz). Untuk menghitung kapasitas suatu kanal dapat menggunakan persamaan berikut:
] 1 [ ] / [ / f No Eb p w N sel     (3)
di mana: R :
Data rate (Kbps),
Optimasi Penentuan Posisi Evolved Node B Long Term Evolution pada BTS GSM yang Terpasang Menggunakan Fuzzy Evolutionary Algorithm  41
Mulai Perencanaan Kapasitas Perencanaan Cakupan Optimasi Penempatan Posisi EnodeB Selesai
Gambar 1. Tahapan Optimasi Penempatan ENodeB LTE.
Eb/No   : Energi bit per noise (dB), W : Bandwidth (Mbps),
α
: Activity factor,
β : Gain sektorisasi antenna, 𝑓
: Faktor interferensi.

## 5) Perhitungan Jumlah Sel
Jumlah  sel  dapat  diperoleh  dari  hasil  bagi  antara luas daerah perencanaan dengan luas cakupan suatu sel, sehingga  diperoleh  persamaan  rumus  sebagai  berikut [8],
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙 = 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑃𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎𝑎𝑛 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐶𝑎𝑘𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑙 (4)

## 6) Perhitungan
Radio Link Budget
Perhitungan radio  link  budget digunakan  untuk memperkirakan nilai maksimum pelemahan sinyal atau
Maximum Allowable Path Loss (MAPL) antara antenna mobile dan antenna base station.
Lb = DL Tx power + DL Tx antena  gain + Rx antena gain – ( thermal  noise + Rx SNR + DL Rx noise figure + Implementation  loss + Interference margin + fade margin ) (5)

## B. Evolutionary Algorithm (EAs)
EAs merupakan algoritma-algoritma optimasi yang berbasis evolusi biologi yang ada di dunia nyata. Dalam teori  evolusi,  suatu  populasi  terdiri  atas  sejumlah individu  hidup  di  suatu  daerah  yang  memiliki  sumber daya  terbatas.  Dengan  demikian,  kompetisi  antar- individu  untuk  memperebutkan  sumber  daya  terbatas tersebut menyebabkan individu-individu dengan tingkat adaptasi yang lebih tinggi akan bertahan hidup dan yang lain akan musnah. Proses alamiah inilah yang diadopsi oleh  EAs  untuk  menyelasaikan  masalah-masalah komputasi [6].

## C. Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah sistem berbasis aturan yang di dalamnya  terdapat  himpunan  aturan fuzzy yang mempresentasikan mekanisme  pengambilan  keputusan. Aturan  yang  dibuat  digunakan  untuk  memetakan variabel input ke variabel output dengan pernyataan If - Then. Proses ini akan menggunakan data tertentu (crisp) kemudian  mengubahnya  menjadi  bentuk  fungsi keanggotaan  melalui  proses  fuzzifikasi.  Lalu  dengan aturan fuzzy , inference  engine yang  akan  menentukan hasil  keluaran fuzzy .  Setelah  itu  hasil  ini  akan  diubah kembali  menjadi  bentuk  numerik  melalui  proses defuzzifikasi [10].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan  ini  berisi  kerangka  solusi  masalah  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  posisi  ENodeB  yang optimal, antara lain perencanaan kapasitas, perencanaan cakupan dan optimasi penempatan posisi EnodeB.

## A. Perencanaan Kapasitas
Perencanaan berdasarkan kapasitas yang terdiri dari beberapa aspek di antaranya identifikasi daerah layanan, estimasi  jumlah  pelanggan,  perhitungan  kebutuhan trafik pelanggan dan perhitungan kapasitas sel.

## B. Perencanaan Cakupan
Perencanaan  berdasarkan  cakupan,  yang  meliputi beberapa  aspek  antara  lain  perhitungan radio  link budget, perhitungan  radius  sel  dan  jumlah  sel  yang dibutuhkan.

## C. Optimasi Penempatan Posisi ENodeB
Penempatan  posisi  ENodeB  pada  BTS  yang  telah terpasang dipengaruhi oleh faktor optimalitas dan trafik.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Identifikasi Daerah Layanan
Objek  perencanaan  penelitian  ini  berada  di  Kota Surabaya. Kota Surabaya terletak pada posisi 7,9º-7,21º Lintang  Selatan,  112,36º-112,54º  Bujur  Timur.  Luas Wilayah  Kota  Surabaya  sebesar  316,36  km²  yang terbagi  dalam  31  kecamatan.  Klasifikasi  pembagian daerah  Kota Surabaya termasuk dalam kategori daerah urban karena Surabaya termasuk kota besar yang mana terdapat  pusat  pemerintahan  Provinsi  Jawa  Timur, daerah  bisnis  dan  perkantoran  dengan  banyak  gedung pencakar  langit  (minimal  20  meter)  dan  kepadatan penduduk lebih dari 19.200/ Km 2 .

## B. Estimasi Jumlah Pelanggan LTE
Estimasi  jumlah  pelanggan  LTE  akan  dilakukan dalam kurun waktu 5 tahun kedepan terhitung dari tahun 2015-2020.  Data  yang  digunakan  dalam  perhitungan estimasi  jumlah  penduduk  yaitu  data  penduduk  Kota Surabaya tahun 2010 yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik Surabaya [11]. Dengan tingkat penetrasi seluler sebesar 85% dari jumlah penduduk dan tingkat penetrasi provider  X  sebesar  21,7%,  maka  didapatkan  hasil estimasi  jumlah  pelanggan  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 2.
C. Perhitungan Offered Bit Quantity (OBQ) Tingkat  kepadatan  pelanggan  LTE  wilayah  urban sebesar  2250 user /km 2 dengan  distribusi  pelanggan diasumsikan  50% building ,  30% pedestrian dan  20% vehicular [8],  sehingga  didapatkan  hasil  perhitungan OBQ seperti yang tertera pada Tabel 1.
Gambar 2. Estimasi Jumlah Pelanggan LTE.
T ABEL 1 P ERHITUNGAN O FFERED B IT Q UANTITY (OBQ) No. Tingkat Pergerakan User OBQ (kbps/km 2 ) 1 Building 831 2 Pedestrian 218,88 3 Vehicular 46,152 TOTAL 1096,032

## D. Perhitungan Kapasitas Kanal
Kapasitas  kanal  dapat  dihitung  menggunakan Persamaan 3, dengan besarnya:
Bit rate (R)  : 1000 Kbps, Eb/No    : 1 dB, Bandwidth : 5 MHz,
α
: 1,
β : 2,4, 𝑓
: 0,6.
Sehingga  diperoleh  kapasitas  kanal  adalah  5,95758 kanal/sel atau 5957,58 Kbps/sel.

## E. Perhitungan Jumlah ENodeB
Luas area sebuah ENodeB dengan asumsi masing- masing sektor pada BTS sebanyak 3 sektor didapatkan 5,4355  km 2 .  Setelah  ditemukan  luas  tiap  sel  maka dengan  menggunakan  persamaan  4  didapatkan  jumlah ENodeB sebanyak 58 sel.

## F. Simulasi Fuzzy Evolutionary Algorithm
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  simulasi FEA antara lain:

## 1) Menghitung Trafik BTS
Suatu  ENodeB  dalam  perencanaan  ini  memiliki radius  sel  1,0719  km  dan  untuk  mengetahui  besarnya trafik tiap ENodeB caranya adalah dengan menghitung berapa  banyak  penduduk  yang  berhasil  tercover  oleh suatu ENodeB. Setelah dihitung, nilai trafik dari BTS-1 hingga BTS-85 adalah sebagai berikut: 354,332,375,321,302,372,421,386,341,338,416,451,583
,469,479,486,537,318,326,315,379,422,547,532,476,87 6,763,532,412,634,498,525,534,503,421,365,752,47447 6,589,465,532,456,496,542,587,385,583,492,582,427,4 93,693,496,572,372,594,573,629,535,592,751,484,641, 304,496,385,659,523,417,739,673,538,486,355,470,507

## ,459
2) Perancangan FEA
Perancangan FEA menggunakan ketentuan sebagai berikut:
a) Jumlah generasi sebanyak 50,
b) Populasi  terdiri dari 10 individu,
c) Individu  memiliki  85  gen  yang  merupakan jumlah BTS yang telah terpasang,
d) Nilai fitness ditentukan  oleh  2  faktor  yaitu optimalitas  dan  trafik.  Nilai fitness memiliki rentang nilai 0-100.

## 3) Membangkitkan Individu
Suatu  individu  memiliki  85  gen  dan  dibangkitkan secara  acak.  Setiap  gen  direpresentasikan  dengan bilangan biner (1 atau 0). Apabila gen bernilai 1, artinya gen  tersebut  merupakan  kandidat  yang  akan  dipasang ENodeB dan sebaliknya. Contoh individu: 010010010001011101111100100000001011011010111 0101111100001101001111010110111110110101
4) Inisialisasi Populasi Inisialisasi populasi dilakukan untuk
membangkitkan  individu  sebanyak  ukuran  populasi. Populasi  terbentuk  dari  10  individu.  Berikut  ini merupakan salah satu contoh  individu pada generasi ke- 0. (0) 01001001000101110111110010000000101101101 01110101111100001101001111010110111110110 101 (o = 81, t = 52, f = 66)
Individu tersebut memiliki nilai optimalitas sebesar 81, trafik sebesar 52 dan nilai fitness sebesar 66.
5) Seleksi Orang Tua
Proses  ini  akan  memilih    individu  terbaik berdasarkan  perhitungan  jumlah  nilai  fungsi fitness . Individu  dengan  nilai fitness tertinggi  akan  tetap dipertahankan  untuk  dijadikan  orang  tua.  Individu tersebut dipilih menggunakan metode seleksi busur roda roulette .Pasangan orang tua yang terbentuk pada proses roulette antara  lain  individu  5-individu  7,  individu  8- individu 1, individu 5-individu 5, individu 7-individu 4, individu 0-individu 3.

## 6) Perancangan Fuzzy
Perancangan  logika Fuzzy digunakan  sebagai perhitungan  nilai  probabilitas crossover (Pc)  dan probabilitas mutasi (Pm). Terdapat dua masukan untuk logika Fuzzy yaitu jumlah generasi (g) dan nilai fitness (f). Jumlah generasi (g) dan nilai fitness masing-masing dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
µ Sedikit Sedang Banyak 0 10 20 30 g
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Jumlah Generasi (g).
µ Kecil Sedang Besar 0 35 50 85 f 1 Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Nilai Fitness (f).
Optimasi Penentuan Posisi Evolved Node B Long Term Evolution pada BTS GSM yang Terpasang Menggunakan Fuzzy Evolutionary Algorithm  43
1 0 1 1 0 Induk 1 1 0 0 1 0 Pola 0 1 1 0 0 Induk 1 0 0 1 0 0 Anak 1 1 1 1 1 0 Anak 2 Gambar 7. Ilustrasi Individu yang Mengalami Crossover.
Gambar 8. Hasil Tampilan ENodeB LTE di Surabaya.
Fungsi persentase keanggotaan Pc dan Pm (seperti yang terlihat pada Gambar 5 dan 6) berbentuk singleton . Fungsi  output  Pc  dan  Pm  masing-masing  terdiri  dari lima  label  yaitu  SK  (Sangat  Kecil),  K  (Kecil),  S (Sedang), B (Besar), dan SB (Sangat Besar).
100% SK K S B SB 0.35 0.5 0.65 0.8 0.95 Pc Gambar 5. Fungsi Persentase Keanggotaan Pc. 100% SK K S B SB 0.05 0.075 0.1 0.15 0.2 Pm
Gambar 6. Fungsi Persentase Keanggotaan Pm.
Setelah  masukan  diubah  ke  dalam  variabel linguistic ,  selanjutnya  diolah  sesuai  dengan  kaidah aturannya ( rule ).
T ABEL 2 K AIDAH ATURAN LOGIKA FUZZY P C
Fitness Generasi Kecil Sedang Besar Sedikit Sedang (S) Kecil (K)  Sangat Kecil (SK) Sedang Besar (B) Sedang (S) Kecil (K) Banyak Sangat Besar (SB)  Besar (B) Sedang (S) T ABEL 3 K AIDAH ATURAN LOGIKA FUZZY P M Fitness Generasi Kecil Sedang Besar Sedikit Sangat Besar (SB)  Besar (B) Sedang (S) Sedang Besar (B) Sedang (S) Kecil (K) Banyak Sedang (SB) Kecil (K)  Sangat Kecil (SK)
Setelah didapatkan aturan yang berlaku selanjutnya dilakukan  defuzzifikasi.  Defuzzifikasi  adalah  proses mengubah keluaran Fuzzy menjadi keluaran crips . Hasil defuzzifikasi  berupa  nilai  Pc  dan  Pm.  Metode defuzzifikasi  yang  digunakan  adalah Center  of  Area (COA).

## 7) Kawin Silang (Crossover)
Proses  kawin  silang  merupakan  langkah  yang dilakukan  untuk  menghasilkan  individu-individu keturunan berdasarkan pasangan individu induk. Proses ini terlebih dahulu memilih sejumlah pasangan individu berdasarkan nilai probabilitas crossover (Pc) yang telah dihitung  menggunakan fuzzy ,  kemudian  pasangan individu  tersebut  disilangkan  untuk  menghasilkan pasangan individu keturunan. Dalam pengujian, metode kawin  silang  yang  digunakan  adalah  metode uniform crossover . Jika pola bernilai 1, maka gen kedua induk
ditukar,  dan  sebaliknya,  jika  pola  bernilai  0  maka  gen kedua  induk  tidak  ditukar.  Gambar  7  merupakan ilustrasi uniform crossover .
8) Mutasi
Setelah penerapan proses crossover , semua individu hasil crossover akan  mengalami  mutasi.  Proses  ini menggunakan  metode uniform  mutation ,  yang  mana peluang  pengacakan  sebesar  50%.  Apabila  individu masuk  peluang  maka  individu  tersebut  melanjutkan proses mutasi, apabila tidak maka individu keluar tanpa proses  mutasi.  Individu  yang  masuk  peluang  mutasi melanjutkan  proses  mutasi  dengan  nilai  Pm  yang dihitung menggunakan logika Fuzzy .

## 9) Elitisme
Elitisme adalah proses mengganti individu terjelek setelah  proses  mutasi  dan  diganti  dengan  individu terbaik  sebelum  proses  perkawinan.  Pada  proses  ini, apabila terdapat 2  individu hasil  yang nilai fitness- nya paling  rendah  akan  diganti  dengan  2  individu  yang fitness- nya paling tinggi pada proses roulette .
G. Eksekusi Fuzzy Evolutionary Algorithm
Setelah  dieksekusi,  didapatkan  nilai fitness dari generasi  ke-0  sampai  generasi  ke-  16  masih  belum stabil. Nilai fitness telah stabil selama 10 generasi yaitu generasi  ke-17  hingga  generasi  ke-26  sehingga algoritma  bisa  dihentikan. Fitness mencapai  kestabilan di  angka  84  dengan  nilai  optimalitas  sebesar  100  dan trafik  sebesar  68.  Nilai  optimalitas  100  artinya  jumlah ENodeB yang akan dipasang sesuai dengan perencanaan yaitu  berjumlah  58  ENodeB.  Nilai  trafik  68  artinya pelanggan  yang  dapat  dilayani  adalah  68%  dari  total pelanggan  LTE  di  Surabaya.  Nilai  trafik  belum mencapai  nilai  maksimal  karena  ENodeB  yang  lebih banyak  terpasang  di  daerah  tengah  kota.  Hal  tersebut dapat  terjadi  karena  trafik  tengah  kota  lebih  tinggi daripada daerah pinggir Kota Surabaya.
Pada Gambar 8 terlihat bahwa persebaran ENodeB hampir  merata  dan  terdapat  beberapa  ENodeB  yang
ditempatkan  di  tengah  kota.  Hal  ini  disebabkan  oleh trafik  di  wilayah  tengah  kota  yang  cenderung  lebih tinggi daripada daerah lainnya, sehingga perlu dipasang beberapa ENodeB untuk memenuhi kebutuhan trafik di wilayah  tersebut.  Tingginya  trafik  di  wilayah  tengah kota  disebabkan  oleh  padatnya  pemukiman  penduduk serta  terdapat  pusat  pemerintahan,  perkantoran,  dan banyaknya tempat hiburan di wilayah tersebut.

## K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  ENodeB yang  dibutuhkan  sesuai  dengan  perencanaan  LTE  di Kota  Surabaya  sebanyak  58  EnodeB.  Dan  dari  hasil eksekusi FEA, didapatkan nilai fitness mulai stabil pada saat generasi  ke  17.  Performansi  penempatan  ENodeB menggunakan Fuzzy  Evolutionary  Algorithm sebesar 84%. Fitness mencapai kestabilan pada nilai 84 dengan nilai optimalitas 100 dan trafik 68.
D AFTAR P USTAKA
[1] Cisco, Cisco  VNI  Global  Mobile  Data  Traffic  Forecast  (2013–
2018) : Cisco, 2014.
[2] C. Anestia. (2014). Pelanggan data tiga operator besar naik jadi 123,3  juta  pengguna . Indonesia  Finance  Today.  [Online]. Available: http://assets.ift.co.id/pdf/epaper/file/336/Telko_17_3_14.pdf
[3] M.  Ergen, Mobile  Broadband  Including  WiMAX  and  LTE, Berkeley, CA-USA: Springer, 2009.
[4] Pedoman  Pembangunan  dan  Penggunaan  Bersama  Menara Telekomunikasi, Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika No. 19/Per/M.Kominfo/03/2009, Jakarta. 2009 . [5] S.  Muzid,  “Pemanfaatan  algoritma fuzzy evolusi  untuk menyelesaikan  kasus  travelling  salesman  problem”,  dalam Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi  2008 (SNATI’08) , Juni 2008, hal. C33-C38.
[6] Suyanto, Evolutionary Computation Komputasi Berbasis Evolusi dan Genetika , Bandung, Indonesia: Informatika, 2008.
[7] M.  Fachrie,  S.  Widowati,  dan  A.  T.  Hanuranto,  “Implementasi fuzzy  evolutionary  algorithms  untuk  penentuan  posisi  BTS” , dalam Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2012 (SNATI’12), Juni 2012.
[8] P.  D.  Aryanti,  S.  H.  Pramono,  dan  O.  Setyowati  “Optimasi penempatan node B UMTS900 pada BTS existing menggunakan algoritma genetika ”, Jurnal EECCIS, vol. 7, no. 2, hal. 111-118, Desember 2013.
[9] U.  K.  Usman,  G.  Prihatmoko,  D.  K.  Hendraningrat,  dan  S.  D. Purwanto, Fundamental  Teknologi  Seluler  LTE, Bandung, Indonesia: Rekayasa Sains, 2012.
[10] J.  Yan, Using  Fuzzy  Logic:  Towards  Intelligent  Systems ,  New York, USA: Practice Hall, 1994.
[11] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Surabaya.  (2010).  [On  line]. Available: www.surabaya.go.id.