ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 276 - 287
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.276

## Model Kanal 5G Frekuensi 28 GHz dengan Pengaruh Suhu di Kota Yogyakarta

## KHOIRUN NI’AMAH, SHELLY NURJANAH, ACHMAD RIZAL DANISYA
Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: irun@ittelkom-pwt.ac.id
Received 29 November 2019 | Revised 3 Februari 2020 | Accepted 2 Mei 2020

## ABSTRAK
Penelitian ini melakukan pengujian pada model kanal 5G di jaringan masa depan. Karakteristik  model  kanal  sangat  mempengaruhi  performansi  jaringan  pada penggunakan frekuensi mmWave di atas 6 GHz yang sensitif terhadap pengaruh alam.  Oleh  karena  itu  perlu  untuk  mengetahui  karakteristik  kanal  agar menghasilkan  performansi  yang  optimal.  Evaluasi  kerja  pada  penelitian  ini menggunakan frekuensi 28 GHz, modulasi 16-QAM, bandwidth 50 MHz dan CP- OFDM.  Hasil  penelitian  menunjukkan  perbandingan  model  kanal  5G  untuk mendapatkan  outage  probability  sebesar  10^-4  pada  suhu  maksimum  dan minimum  sehingga  didapatkan  Eb/No  yang  dibutuhkan  untuk  coding  rate  1:2 adalah 17,26 dB dan 15,25 dB, coding rate 3:4 adalah 19,53 dB dan 17,45 dB dan coding rate 1 adalah 22,11 dB dan 19,82 dB. Hal ini menunjukkan bahwa suhu mempengaruhi performansi sistem komunikasi pada 5G dan menunjukkan bahwa dengan coding rate setengah lebih efisien dalam kualitas dan kapasitas kanal.
Kata kunci : 5G, Model Kanal, Suhu, 28 MHz, CP-OFDM

## ABSTRACT
This  research  is  testing  the  5G  channel  model  in  the  future  network.  The characteristics of the channel model greatly affect network performance in the use of  mmWave frequencies  above 6  GHz  which are sensitive to natural  influences. Therefore  it  is  necessary  to know  the  characteristics  of  the  channel  in  order  to produce  optimal  performance.  The  work  evaluation  in  this  study  uses  28  GHz frequency,  16-QAM  modulation,  50  MHz  bandwidth  and  CP-OFDM.  The  results showed a comparison of the 5G channel model to get an outage probability of 10^- 4 at maximum and minimum temperatures so that the Eb / No needed for coding rate 1:2 was 17.26  dB and 15.25 dB, coding rate 3:4 was 19.53 dB and 17.45 dB and coding rate 1 are 22.11 dB and 19.82 dB. This shows that the temperature affects the communication system performance at 5G and shows that with coding rate ½ and the minimum temperature is more efficient in the quality and capacity of the channel.
Keywords : 5G, Channel Model, Temperature, 28 MHz, CP-OFDM

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  terus  berkembang  dari  masa  ke  masa  dan  menjadikan  layanan telekomunikasi  sebagai kebutuhan  utama.  Teknologi  5G  yang  akan dirilis  pada  tahun  2020 diharapkan  mampu  melayani  kebutuhan  masyarakat  mendapatkan  akses  informasi  yang sangat  cepat  untuk  membantu  aktivitas  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  manusia.  5G dirancang untuk mendukung berbagai persyaratan yang terkait dengan penggunaan skenario mencakup segitiga usage scenario International Telecommunication Union (ITU) yang terdiri dari enhanced  mobile  broadband  (eMBB),  ultra-reliable  and  low  latency  communications (URLLC),  dan massive  machine  type  communications  (mMTC )  (ITU-R,  2015) .  Dalam implementasi  5G  membutuhkan  persiapan  dengan  baik  infrastruktur  yang  akan  digunakan, terutama desain  parameter berdasarkan channel  model. Channel model merupakan  bagian terpenting  dari  sistem  komunikasi  nirkabel,  karena  kapasitas  (per- link)  bergantung  pada channels (Alfaroby, dkk, 2018) .
Gambar 1. Usage Scenarios of IMT for 2020 And Beyond (ITU-R, 2015)
5G dirancang pada pita frekuensi yang lebih tinggi dari sistem 4G, dengan frekuensi di atas 6 GHz. Komunikasi nirkabel di gelombang milimeter-wave (mmWave) telah dianggap sebagai teknologi  kunci  5G  yang  menarik,  dapat  memberikan multi-gigabit-per-second  throughtput transmisi  dan  kapasitas  data  besar  untuk  berbagai  layanan  multimedia (Li,  2018) . Penggunaan frekuensi mmWave di atas 6 GHz sensitif terhadap pengaruh alam, faktor yang sangat mempengaruhi redaman pada frekuensi tinggi antara lain suhu, dedaunan, curah hujan dan  kelembapan (Rahman  &  Anwar,  2018) .  Di  Indonesia  kondisi  alam  dan  lingkungan dianggap unik karena terjadi perubahan atmosfer di tempat yang sama, menyebabkan channel model  5G  di  Indonesia  berbeda  dari  channel  model  di  negara  lain.  Untuk  memprediksi karakteristik propagasi kanal mmWave berdasarkan keadaan alam diperlukan karena dapat memprediksi kehandalan 5G di Indonesia secara teori melalui perhitungan Power Delay Profile PDP  yang  diolah  bersadarkan  prinsip  informasi,  sehingga  dapat  menentukan  pengaturan modulasi, coding rate dan frekuensi kerja yang baik untuk mendapat sistem komunikasi yang optimal (Alfaroby, dkk, 2018).
Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan terhadap 5G channel model di Kota Yogyakarta dengan menggunakan  pengaruh  suhu  minimum  dan  suhu  maksimum  dengan  menggunakan parameter berdasarkan data di  lapangan. Channel  model  dapat ditunjukkan  dengan Power Delay Profile (PDP) yang menunjukkan daya rata-rata yang berkaitan dengan multipath delay dengan data yang disajikan adalah kapasitas kanal dan outage performance. Saluran dapat mengalami multipath  akibat  adanya  reﬂeksi  (reﬂection),  pembiasan  (refraction),  hamburan
( scattering),  dan  penyaluran  (ducting)  sehingga  menyebabkan  interferensi (Wang,  dkk, 2018) . Kapasitas kanal dan outage probability masing-masing dihitung menggunakan konsep Orthogonal  Frequency  Division  Multiplexing  (OFDM)  dengan  blok  yang  cukup  panjang (sehingga efek loss dari cyclic preﬁx dapat diabaikan) (Alfaroby, 2018) . Performansi dan kapasitas  dari  suatu  sistem  komunikasi  tergantung  pada  kanal,  termasuk  OFDM.  Kanal merupakan  media  di  antara  antena  pengirim  ( transmitter)  dan  antena  penerima  (receiver) yang  harus  dimodelkan (Rappaport,  dkk, 2018). OFDM  banyak  digunakan  untuk  sistem komunikasi seluler dikarenakan OFDM memiliki kemampuan untuk mengatasi multipath fading yang  sering  menyebabkan  terjadinya Inter-Symbol  Interference  (ISI)  dan  Inter-Carrier Interference (ICI) pada saat transmisi (Wu, dkk, 2016).
Cumulative  Distribution  Function  (CDF)  dari  kapasitas  kanal  dihitung  dengan  sampel  yang cukup banyak untuk dievaluasi peluang kapasitas 5G tersebut jatuh di bawah channel coding rate  yang  kemudian  disebut  sebagai  outage  probability.  Sedangkan  untuk  mendapatkan representatif PDP  menggunakan New York University (NYU) Wireless channel simulator atau NYUSIM  v1.5  dan  penelitian  ini  melakukan  perhitungan  dan  simulasi channel  model menggunakan  matlab  2018a  pada  frekuensi mmWave  28  GHz,    modulasi  16  QAM  dan bandwidth 50 MHz. Pemodelan kanal 5G Indonesia menggunakan software NYUSIM Channel Simulator sudah divalidasi oleh New York University  dan digunakan untuk memodelkan kanal dengan frekuensi tinggi (Sun, dkk, 2017) . Penelitian ini menggunakan PDP yang didapat untuk menghitung kapasitas Shannon untuk memperoleh teori kinerja 5G Indonesia (Christy, dkk, 2019) .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:

## 2.1 Environtment Parameter
Pada penelitian ini melakukan unjuk kerja implementasi mmWave 28 GHz dengan bandwidth 50  MHz  berdasarkan numerology  OFDM  untuk  komunikasi  seluler  5G  di  Kota  Yogyakarta dengan dua skenario yaitu terhadap pengaruh suhu maksimum dan pengaruh suhu minimum. Penggunaan frekuensi mmWave sensitif terhadap pengaruh alam seperti suhu, tekanan udara, curah  hujan  dan  kelembapan.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  parameter environtment berdasarkan data Badan Meterologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dengan rentang waktu 1 tahun yang dihitung dari bulan April 2018 – April 2019 yang kemudian dirata- rata  nilainya  agar  merepresentasikan  kondisi  alam  yang  sesungguhnya.  Parameter environment akan menjadi input pada channel parameters pada simulator NYUSIM.

## Tabel 1. Parameter Data Cuaca Kota Yogyakarta
Parameter Nilai Suhu Maksimum 30,83 o C Suhu Minimum 22,53 o C Tekanan Udara 991,75  mbar Kelembapan Udara 79,69 % Curah Hujan 150 mm/h

## 2.2 Simulasi NYUSIM
Pada  tahap  ini  melakukan  simulasi channel  model  menggunakan  NYUSIM  dengan menggunakan  pengaruh  suhu  minimum  dan  suhu  maksimum.  Data  masukan  dari NYUSIM menggunakan data parameter yang didapat dari BMKG Yogyakarta. Output yang digunakan pada file  type  adalah  text  file  dan  yang  akan  dijadikan  pembahasan  adalah  omdirectional Power Delay Profile (PDP). Hasil dari simulasi ini akan menghasilkan instantaneous PDP.
Gambar 2. Tampilan NYUSIM v1.5
Gambar 2 merupakan tampilan dari NYUSIM v1.5 untuk memasukkan parameter-parameter pendukung  agar  menghasilkan instantaneous  model  kanal  5G.  Parameter-parameter  yang dapat  diubah  dalam  NYUSIM  untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  adalah bandwidth,  daya pancar, frekuensi, skenario dan jarak antara sisi pemancar dan penerima.

## 2.3 Instantaneous PDP
Instantaneous  PDP  dari  channel  model  Kota  Yogyakarta  dengan  dua  skenario  simulasi menggunakan suhu maksimum 30,83 o C dan suhu minimum 22,53 o C dengan masing-masing percobaan 1000 receiver sehingga didapat 1000 instantaneous PDP dikarenakan nilai channel akan berubah-ubah terhadap waktu untuk perhitungan capacity dari channel (GSMA, 2018) . Berdasarkan simulasi channel model menggunakan NYUSIM didapatkan hasil Instantaneous PDP pada sumbu x adalah delay (ns) pada tiap path dan sumbu y merupakan daya (dBm).

## Gambar 3. Instantaneous PDP
Gambar 3 merupakan output  yang didapat dari simulasi NYUSIM berupa instantaneous PDP yang terdiri dari power dan delay untuk tiap path dengan thresholding sebesar -140 dBm.

## 2.4 Representatif PDP
Untuk  mendapatkan  representatif  PDP  dari channel  model  kota  Yogyakarta  menggunakan instantaneous PDP dari hasil simulasi terhadap redaman suhu maksimum dan suhu minimum. Berikut langkah-langkah yang dilakukan dalam mempresentasikan PDP (Christy, 2019) :
1. Mengubah  PDPi    pada  dBm  ke  numerik,  i  merupakan  angka  indeks  dari  PDP.i  = {1,2,…,K}, dengan K adalah banyaknya percobaan PDP.
2. Menggabungkan  setiap  α timeslot 𝜏 pada  setiap  PDPi    dan  ditempatkan  menjadi timeslot l. Simbol α merupakan grouping index. Pada penelitian mempertimbangkan grouping index α = 40 dan l = 1,2,…, L, dengan L adalah jumlah total dari 𝜏 pada PDPi dibagi dengan α.
Ʈ ( ) = . ∑ Ʈ . ( ) (1)
3. Menggabungkan tiap 𝜏 ( 𝑙 −1). 𝛼 +1 dari seluruh PDPi dan menghitung CDF.
4. Menghitung  CDF  persentil  ke-90  disetiap 𝜏 ( 𝑙 −1). 𝛼 +1  dari  seluruh  PDPi  sebagai reperesentatif PDP. Hal tersebut dikarenakan lebih banyak data dengan nilai yang kecil dan dianggap tepat untuk memilih data yang representatif bagi 1000 PDP
5. Melakukan thresholding sebesar  -140  dBm untuk 𝜏 ( 𝑙 −1). 𝛼 +1 dari  representatif  PDP sebagai asumsi sensitivitas device 5G di Indonesia pada waktu mendatang.

## 2.5 Perhitungan Outage Performance
Pada  tahap  ini  melakukan outage    performance    calculation,  proses  pengkalkulasian  ini menggunakan  Matlab    dengan  hasil outputnya  berupa  outage  performance.  Dalam implementasi  5G  dibutuhkan  referensi  performansi  terbaik  yang  diambil  dari outage performance.  Penelitian  ini  melakukan  perhitungan  kanal  500.000  kali  percobaan  untuk mengobservasi Cumulative Distribution Function (CDF) dari kapasitas kanal tiap representatif PDP pada masing-masing skenario menggunakan suhu maksimum 30,83 o C dan suhu minimum 22,53 o C dengan modulasi 16 QAM, coding rate sebesar ½, ¾, 1, dan Eb/No 0 dB hingga 29 dB.  Semakin  banyak  sampel  Eb/No  maka  semakin  baik  hasil outage  probability.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  iterasi  sebanyak  500.000  realisasi  yang  diasumsikan  mampu mewakili keadaan kanal di Kota Yogyakarta dan menghasilkan grafik yang baik. Pada penelitian ini untuk menghitung kapasitas kanal perbloknya dengan menggunakan panjang blok 128 dan dengan Eb/No yang bervariasi dari blok ke bloknya. Hal tersebut menjadikan sebuah asumsi bahwa saluran tersebut nantinya dapat mencapai Shannon capacity selama durasi setiap blok dan  keacakan  ( randomness)  dalam  mutual  information  disebabkan  oleh  Signal  Noise  Ratio (SNR) yang acak. Kemudian setelahnya kapasitas di CDF menjadi outage performance.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Model Kanal 5G di Kota Yogyakarta
Model  kanal  5G mmWave  28  GHz  di  Kota  Yogyakarta  dipresentasikan  PDP  dengan menggunakan environtment parameter yang didapat dari BMKG Klimatologi Mlati Yogyakrta dengan rentang waktu April 2018 hingga April 2019 dan jarak Tx-Rx sebesar 50 meter, urban micro (UMi), tekanan udara sebesar 991,75 mbar, kelembapan udara 79,69 %, curah hujan 150  mm/h,  NLOS,  dengan  skenario  suhu  minimum  22,53 o C  dan  suhu  maksimum  30,83 o C sehingga didapat usulan representasi PDP suhu maksimum dan representasi suhu minimum. Setelah didapatkan instantaneous PDP dengan skenario suhu maksimum dan suhu minimum kemudian diolah menjadi usulan representatif PDP yang mewakilkan model kanal 5G dengan suhu  maksimum  dan  suhu  minimum  di  kota  Yogyakatya.  Adapun  langkah-langkah  untuk mendapatkan representatif PDP terdapat pada sub bab 2.4, dimana hasil simulasi dengan 1000 receiver  pada  NYUSIM  didapatkan  instantaneous  PDP1  hingga  PDP1000  dengan  masing- masing skenario suhu maksimum dan suhu minimum. Instantaneous PDP1 hingga PDP1000 di  setiap  skenario  dalam  dBm  kemudian  diubah  menjadi  numerik  untuk  mempermudah pemrosesan data.
Karena dalam PDP1 hingga PDP1000 masing-masingnya memiliki path dengan jumlah banyak, maka mengelompokkan timeslot delay ( 𝜏 ) menjadi indeks (α), dimana α menggabungkan dan merata-rata path daya tiap interval 40 ns (1 – 40 ns, 41 – 80 ns, dst) pada 𝜏 , kemudian diubah ke timeslot l. Setiap timeslot l yang berisi rata-rata path daya pada seluruh PDP kemudian dilakukan perhitungan CDF dengan persentil ke-90 karena kerapatan daya tidak melebihi nilai spesifik dengan kerapatan daya puncak. Setelah itu melakukan threshold pada -140 dBm yang diasumsikan sebagai  sensitivitas device 5G  di Indonesia.  Delay  pada  setiap  path  pada PDP adalah 10 ns dari path sebelumnya. Hal ini dikarenakan pada hasil simulasi instantaneous PDP pada NYUSIM, tiap komponen multipath memiliki delay yang sangat kecil.

## Gambar 4. Representatif PDP Kota Yogyakarta dengan Suhu Maksimum
Gambar 4 merupakan gambar nilai representatif PDP dari model kanal 5G Kota Yogyakarta dengan suhu maksimum. Berdasarkan Gambar 4 received power dalam bentuk dB sehingga dilakukan  konversi  ke  dalam  bentuk  numerik  sehingga  memudahkan  perhitungan  untuk mencari mean excess delay, mean square excess delay spreading, Root Mean Square (RMS) delay spread dan coherence bandwidth.
Tabel 2. Konversi dB ke Numerik dengan Suhu Maksimum
Path  Delay (ns)  Daya Suhu Maksimum (dB) Daya Suhu Maksimum (Numerik) 1 40 0 1 2 80 -9.37134 0.115575558 3 120 -13.5741 0.043912686 4 160 -17.3428 0.018438263 5 200 -20.2929 0.009347813 6 240 -24.8877 0.003245114 7 280 -27.1956 0.001907392 8 320 -31.9529 0.000637837 9 360 -35.8172 0.000261987 10 400 -39.2176 0.00011974 11 440 -42.7327 0.0000533003

## Gambar 5. Representatif PDP Kota Yogyakarta dengan Suhu Minimum
Representatif PDP dengan suhu minimum tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan suhu maksimum. Dalam hal ini received power dalam bentuk dB dilakukan konversi ke dalam bentuk numerik sehingga memudahkan perhitungan.
Tabel 3. Konversi dB ke Numerik dengan Suhu Minimum Path Delay (ns) Daya Suhu Minimum (dB) Daya Suhu Minimum (Numerik) 1 40 0 1 2 80 -9.74813 0.109364155 3 120 -12.6389 0.054472838 4 160 -16.5613 0.021210456 5 200 -20.2752 0.008606172 6 240 -25.1993 0.002997506 7 280 -27.9246 0.001786117 8 320 -32.0296 0.000697397 9 360 -36.0288 0.00024027 10 400 -39.4851 0.000144198 11 440 -42.8611 0.0000546

## 3.2 Kapasitas Kanal
Pada  representatif PDP dengan suhu maksimum  dan minimum yang didapat  pada  simulasi kemudian dilakukan perhitungan kapasitas kanal yang dibagi menjadi N sub- carrier dengan N sebesar 128. Kapasitas dari kanal (C) merupakan nilai maksimum mutual information dari total informasi  yang  dikirim  dan  diterima,  dimana  probabilitas  kesalahannya  ( error  probability) mendekati nol ketika kondisi coding rate (R) di bawah C (Goldsmith, 2005) . Pada penelitian ini melakukan analisis terhadap outage performance, dimana outage probability merupakan probabilitas  kapasitas  C  jatuh  di  bawah coding  rate  dari  kanal  5G  Indonesia.  Penggunaan
numerology  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dari  kota  yang  direncanakan  untuk  kota Yogyakarta  termasuk  daerah  urban  sehingga  cocok  menggunakan numerology  3  karena semakin  tinggi numerology  yang  digunakan  maka  OFDM  symbol  duration  semakin  kecil sedangkan  untuk numerology    0-1  lebih  cocok  digunakan  untuk  daerah  rural,  dengan mengamati dan mengevaluasi CDF dari kapasitas kanal C yang dihitung pada coding  rate 1, ½, ¾ dengan modulasi 16-QAM yang memiliki indeks mosulasi M=4, serta dari rentang Eb/No 0  hingga  29  dB.  Realisasi  kanal  yang  digunakan  sebanyak  500.000  iterasi.  Selanjutnya kapasitas kanal diproses menggunakan CDF untuk mengevaluasi nilai kapasitas kanal (C).
Tabel 4. Evaluasi Kapasitas Kanal di Bawah R Berdasarkan Grafik CDF dari Sumbu y
Eb/No (dB) y(C ≤ R*M) R=1/2 R=3/4 R=1 Minimum Maksimum Minimum Maksimum Minimum Maksimum 0 0.75559 0.75853 0.8937 0.89501 0.97275 0.97312 1 0.66628 0.67088 0.83045 0.83165 0.94251 0.94344 2 0.57234 0.57772 0.75365 0.75477 0.89696 0.8971 3 0.47693 0.48427 0.66643 0.66915 0.83514 0.83515 4 0.38597 0.39305 0.57605 0.57823 0.75998 0.76013 5 0.2988 0.30798 0.48398 0.48781 0.67506 0.6755 6 0.22046 0.23363 0.39339 0.39972 0.58565 0.58741 7 0.15373 0.16797 0.30841 0.31693 0.49542 0.49836 8 0.098248 0.11482 0.23004 0.2412 0.4047 0.40982 9 0.058504 0.074144 0.16267 0.17593 0.32105 0.32827 10 0.032304 0.044584 0.10745 0.12154 0.24378 0.2534 11 0.015702 0.02535 0.065948 0.080164 0.17525 0.18684 12 0.006698 0.01332 0.03654 0.049086 0.1174 0.13042 13 0.002458 0.006582 0.01846 0.028412 0.073594 0.087016 14 0.000768 0.002988 0.008284 0.015428 0.042602 0.054804 15 0.0002 1.28E-03 3.24E-03 0.00778 0.022134 0.032446 16 3.60E-05 4.72E-04 0.001052 0.00354 1.03E-02 0.018006 17 1.00E-05 1.64E-04 0.00032 1.55E-03 0.004194 0.009186 18 0 6.80E-05 5.00E-05 6.28E-04 0.001504 4.40E-03 19 0 1.40E-05 6.00E-06 2.52E-04 0.000442 1.93E-03 20 0 4.00E-06 6.00E-06 7.60E-05 9.60E-05 8.96E-04 21 0 0 0 2.80E-05 3.00E-05 0.00036 22 0 0 0 8.00E-06 0 0.000146 23 0 0 0 2.00E-06 0 5.00E-05 24 0 0 0 2.00E-06 0 1.80E-05 25 0 0 0 2.00E-06 0 4.00E-06 26 0 0 0 0 0 4.00E-06 27 0 0 0 0 0 0 28 0 0 0 0 0 0 29 0 0 0 0 0 0
Tabel 4 menunjukkan hasil evaluasi CDF perhitungan besar kapasitas kanal dengan 500.000 iterasi  yang  jatuh  di  bawah  R.  Dalam  simulasi  penelitian  ini  menggunakan  Eb/No  yang bervariasi yaitu 0 hingga 29 dB dan R = ½, ¾ dan 1. Dengan menggunakan Eb/No dan R yang berbeda sehingga dapat membuktikan bahwa semakin besar nilai Eb/No maka semakin besar pula probabilitas kapasitas kanal (C), sehingga kegagalan berdasarkan teori informasi Shannon  dapat  dihindari.  Coding  rate  ½  dengan  suhu  minimum  kapasitas  kanal  berhasil ditransmisikan pada nilai Eb/No 18 sampai 29 dB.

## 3.3 Outage Performance
Outage  performances  diperoleh  dari  perhitungan  outage  probability  dari  kanal  dengan probabilitas ketika C < R. Pada Gambar 6 ditunjukkan kurva outage performance dari kanal model Kota Yogyakarta untuk coding rate 1, ½ dan ¾), modulasi 16 QAM, blocklength 128, trial sebanyak 500.000. Gambar 6 merupakan outage performance dari model kanal 5G Kota Yogyakarta suhu maksimum dan suhu minimum dengan menunjukkan dari model kanal 5G kota Yogyakarta pada saat berada di titik outage probability 10 -4 (sumbu y).
(a) (b)
Gambar 6. Outage Performance (a) Suhu Maksimum dan (b) Suhu Minimum
Gambar 6 menunjukkan outage probability pada suhu maksimum dan minimum. Pada kondisi suhu maksimum dengan probability 10 -4 saat coding rate ½ hanya memerlukan daya sebesar 17,26  dB,  sedangkan  untuk  mencapai  titik outage  probability  10 -4 pada coding  rate  1 membutuhkan daya 22,11 dB dan pada coding rate  ¾ membutuhkan daya  19,53 dB. Dan pada suhu minimum coding rate ½ hanya memerlukan daya sebesar 15,25 dB pada coding rate 1 membutuhkan daya 19,82 dB dan pada coding rate ¾ membutuhkan daya 17,45 dB. Dapat disimpulkan bahwa coding rate ½ dan suhu minimum lebih efisien dalam penggunaan daya pada outage probability 10 -4 .

## Tabel 5. Perbandingan Outage Performance antara R dan Skenario Suhu.
Probabilitas kegagalan deteksi  (P out)  pada  R =  ½,  ¾  dan  1  sebesar  0,0001  dari  500.000 realisasi kanal hanya terdapat sebanyak 50 kapasitas kanal (C) bernilai lebih kecil dari coding rate  (R) yang sesuai dengan theory Shannon (C<R)  dan probabilitas keberhasilan bit deteksi adalah 0,9999. Ini menunjukkan terdapat sebanyak 499.950 kapasitas kanal C dari 500.000 realisasi  kanal  bernilai  lebih  besar  dari coding  rate  sehingga  seluruh  bit  pada  codeword berhasil di- decode. Outage probability ini dapat menjadi rujukan dalam pengembangan pada sistem 5G di Kota Yogyakarta.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  memodelkan  kanal  5G  berdasarkan  data  parameter environment  kota Yogyakarta dengan rentang waktu 1 tahun (April 2018 – April 2019). Dapat disimpulkan bahwa suhu maksimum dan minimum mempengaruhi performansi kanal pada sistem komunikasi 5G. Dengan penggunaan coding rate ½ lebih efisien dalam kualitas dan kapasitas kanal baik pada suhu  minimum  maupun  suhu  maksimum  dan coding  rate  1  paling  tidak  efisien  digunakan untuk model kanal 5G di Yogyakarta karena memerlukan daya yang besar.

## DAFTAR RUJUKAN
Alfaroby, E. M., Adriansyah, N. M., & Anwar, K. (2018). Study on channel model for Indonesia 5G networks. 2018 International Conference on Signals and Systems, ICSigSys 2018 - Proceedings, (pp. 125–130). https://doi.org/10.1109/ICSIGSYS.2018.8372650
Alfaroby,  M.  E.,  T,  E.  K.  A.  S.,  Eng,  M.,  &  Ardiansyah,  N.  M.  (2018). 5G  Channel  Model Indonesia Menggunakan Teknik Statistical Spatial Channel Model ( Sscm ) Indonesia 5G Channel Model Based on Statistical Spatial Channel Model ( Sscm ). 5(1), 107–115.
Christy,  E.,  Astuti, R.  P., & Anwar,  K. (2019). Telkom University  5G  Channel  Models  under Foliage  Effect  and  Their  Performance  Evaluations. Proceeding  -  2018  International Conference on ICT for Rural Development: Rural Development through ICT: Concept,
Design, and Implication, IC-ICTRuDEv 2018, (1), 29–34.
https://doi.org/10.1109/ICICTR.2018.8706848
Goldsmith, A. (2005). Wireless Communications, 1st ed. Cambridge University Press.
GSMA.  (2018).  Road to  5G :  Introduction  and Migration. Gsma,  (April),  54.  Retrieved  from https://www.gsma.com/futurenetworks/wp-content/uploads/2018/04/Road-to-5G-
Outage Probability
Eb/No (dB) R = ½ R=¾ R=1 Min Max Min Max Min Max 10 -4 15.25 17.26 17.45 19.53 19.82 22.11
Introduction-and-Migration_FINAL.pdf
ITU-R. (2015). “IMT Vision – Framework and overall objectives of the future development of
IMT for 2020 and beyond.” Itu-R M.2083-0, 0, http://www.itu.int/publ/R-REC/en.
Li, S., Liu, Lin, Sun, Yang & Sun. (2018). Millimeter-Wave Channel Simulation and Statistical Channel Model in the Cross-Corridor Environment at 28 GHz for 5G Wireless System.
2018 International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology, ICMMT 2018 - Proceedings, (pp. 1–3). https://doi.org/10.1109/ICMMT.2018.8563957
Rahman, M. N., & Anwar, K. (2018). Outage Performances of 5G Channel Model Considering Temperature  Effects  at  28  GHz. 2nd  Symposium  of  Future  Telecommunication  and Technologies (SOFTT) 2018, (pp. 4–5).
Rappaport,  T.  S.,  Sun,  S.,  &  Shafi,  M.  (2018).  Investigation  and  comparison  of  3GPP  and
NYUSIM channel models for 5G wireless communications. IEEE Vehicular Technology Conference, 2017-September, (pp. 1–5).
https://doi.org/10.1109/VTCFall.2017.8287877
Sun,  S.,  Maccartney,  G.  R.,  &  Rappaport,  T.  S.  (2017).  A  novel  millimeter-wave  channel simulator  and  applications  for  5G  wireless  communications. IEEE  International Conference on Communications, 10. https://doi.org/10.1109/ICC.2017.7996792
Wang,  C.  X.,  Bian,  J.,  Sun,  J.,  Zhang,  W.,  &  Zhang,  M.  (2018).  A  survey  of  5g  channel measurements and models. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 20(4), 3142– 3168. https://doi.org/10.1109/COMST.2018.2862141
Wu, D., Zhang, X., Qiu, J., Gu, L., Saito, Y., Benjebbour, A., & Kishiyama, Y. (2016). A field trial  of  f-OFDM  toward  5G. 2016  IEEE  Globecom  Workshops,  GC  Wkshps  2016  - Proceedings. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2016.7848810