## Sub-Optimal
Degree Distribution untuk Prioritas Komunikasi Manusia menggunakan Proyeksi EXIT Chart pada Jaringan Masa Depan
SOLICHAH LARASATI, KHOIRUN NI’AMAH
Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: laras@ittelkom-pwt.ac.id
Received 15 Maret 2019 | Revised 23 Mei 2019 | Accepted 11 Juli 2019

## ABSTRAK
Pada  jaringan  masa  depan  melibatkan  komunikasi  antara  mesin  dan  manusia. Penelitian ini mengusulkan konsep coding dalam jaringan menggunakan Maximum Distance  Separable  (MDS)  codes.  Desain  sub-optimal  degree  distribution  untuk memprioritaskan manusia menggunakan proyeksi EXIT Chart. Pada penelitian ini dasar dari skema multiple akses untuk jaringan super-padat menggunakan Coded Random  Access  (CRA).  Usulan  model  jaringan  menggunakan  Binary  Erasure Channel  (BEC).  Evaluasi  performansi  untuk  grup  manusia  dan  mesin  diukur berdasarkan  throughput  dan  packet-loss-rate  dan  hasilnya  juga  dibuktikan menggunakan frequency-flat Rayleigh fading. Sub-optimal degree distribusi yang diusulkan  untuk  manusia  ((8,2),1)  dan  untuk  mesin  ((3.2),0.2),((4,2),0.8)), dengan  hasil  throughput  sebelum  fading  untuk  manusia  0.35  paket/slot  dan throughput mesin 0.32 paket/slot, sedangkan setelah fading throughput manusia 0.34 paket/slot dan throughput mesin 0.22 paket/slot..
Kata kunci : MDS codes, CRA, human, machines, EXIT chart

## ABSTRACT
Future  wireless  network  involving  machines  and  human  communications.This research proposed new concept of network coding based on Maximum Distance Separable  (MDS)  codes.  Designed  optimally  sub-optimal  degree  distribution  for prioritizing human using projected EXIT chart. This research fundamental multiple access  scheme  for  wireless  super-dense  network  using  Coded  Random  Access (CRA). In this research, proposed scheme under Binary Erasure Channel (BEC) to model a network. We evaluate the performance for human and machines group in terms of throughput and packet-loss-rate, and the result are then verified using frequency-flat Rayleigh fading. We have proposed sub-optimal degree distributions for  human  ((8,2),1)  and  for  machines  ((3.2),0.2),((4,2),0.8)),  the  resulting throughput  for  human  0.35  packet/slot  and  throughput  for  machines  0.32 packet/slot  under  fading  and  without  fading throughput  for  human  0.34 packet/slot than throughput for machines 0.22 packet/slot.
Keywords : MDS codes, CRA, human, machines, EXIT chart

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi wireless mengalami kenaikan pada tahun 2020, yaitu pada generasi kelima (5G). Generasi telekomunikasi 5G melibatkan komunikasi yang sangat besar ( massive) dimana jumlah mesin/ device yang terkoneksi ke internet mencapai 50 miliar padahal jumlah penduduk dunia sekitar 5 milyar, sehingga jika kondisi tersebut benar terjadi jumlah manusia hanya 1/10 bagian dalam jaringan tersebut (Ericsson, 2011) . Kondisi ini memerlukan sebuah teknik multiple  access  yang  mampu  mendukung  jumlah  user  yang  sangat  banyak  pada jaringan masa depan. Gambar 1 merupakan gambaran struktur jaringan super padat masa depan  untuk  komunikasi uplink  dari  jumlah 𝑀 user.  Total  user 𝑈 𝑈 1 , 𝑈 2 , … , 𝑈 adalah gabungan dari manusia dan mesin dimana pengiriman paket melalui Base Station (BS) yang terkoneksi dengan internet.
Gambar 1. Jaringan Super Padat dengan Jumlah 𝑴 user.
Teknik multiple access yang mampu memenuhi kondisi tersebut yaitu Coded Random Access (CRA) (Hasan & Anwar,  2015) (Hasan & Anwar,  2015) . Skema CRA menjadi solusi yang baik untuk masalah multiple access pada jaringan super padat masa depan, karena teknologi sebelumnya seperti Time Division Multiple Access (TDMA), Frequency Division Multiple Access (FDMA), dan Coded Division Multiple Access (CDMA) tidak menjamin untuk akses user yang besar dengan batasan time slot. CRA mempunyai dua kunci utama yaitu coding dan random. Coding digunakan untuk memproteksi paket dari error dan diselesaikan menggunakan degree distribution, sedangkan random memberikan fleksibilitas user untuk memilih time-slot dengan bantuan Succesive Interference Cancellation (SIC).
(Toni  &  Frossard,  2015) mengusulkan  teknik  transmisi  menggunakan  skema Irregular Repetition Slotted ALOHA (IRSA), dimana sumber informasi yang dikirimkan oleh Base Station (BS) dengan strategi IRSA. Prioritas kelas pada referensi ini diidentifikasi menggunakan utility function, dikelompokkan berdasarkan kelas bukan berdasarkan manusia atau mesin. (Woo & Cheng,  2008) mengusulkan  skema  modifikasi  konvensional  LT  Codes  untuk degree distribution  untuk  high  priority  data  dan  lower  priority  data. (Purwita  &  Anwar,  2016) mengusulkan massive multiway relay memakai CRA untuk memilih topologi yang fleksibel agar mampu mencakup jumlah user yang banyak.
Pada jurnal ini, penulis mengusulkan sebuah skema coding untuk memprioritaskan komunikasi manusia dibandingkan komunikasi mesin menggunakan Maximum Distance Separable (MDS) codes, dimana pembagian komunikasi manusia dan mesin berdasarkan degree distribution. Skema coding  membantu dalam  desain degree distribution tiap  grup,  sehingga  komunikasi tetap reliable  dan  komunikasi  manusia  tidak  kalah  dengan  komunikasi  mesin  walaupun
bercampurnya  seluruh  data  dalam  jaringan  pada  masa  depan.  Komunikasi  manusia  lebih diutamakan daripada mesin karena biasanya komunikasi manusia merupakan komunikasi yang urgent/mendesak,  contohnya  komunikasi  petugas  ambulans  dengan  dokter  di  rumah  sakit tidak  boleh  lebih  buruk  daripada  komunikasi  antar  sensor,  sebab  jika  komunikasi  petugas ambulan  dengan  dokter  tersebut  dikalahkan  dengan  komunikasi  sensor,  maka  akan membahayakan  nyawa  pasien.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  menjawab  tantangan  jaringan heterogen di masa depan, saat beragam komunikasi yang memiliki bit rate berbeda, aplikasi berbeda, delay, dan sebagainya, tetapi semua bercampur dalam satu jaringan. Sasaran dari penelitian  ini  adalah  sebuah  usulan  untuk  mendukung  manusia  dan  lebih  mengutamakan manusia  dengan  cara  mendesain sub-optimal  degree  distribution  dan  utility  function  untuk grup manusia dan mesin menggunakan rojected Extrinsic Information Transfer (EXIT) chart, dimana grup manusia diharapkan harus lebih tahan error dibandingkan grup mesin, sehingga komunikasi  tetap reliable  dan  loss  rate  dapat  diminimalkan,  parameter  evaluasi  adalah throughput dan Packet-Loss-Rate (PLR).
Penulisan ini dibagi menjadi beberapa bagian. Bab 2 mendeskripsikan sistem model dari CRA untuk memprioritaskan manusia. Bab 3 berisi usulan dari desain prioritas CRA dengan kode MDS  untuk  masing-masing  grup  menggunakan  Proyeksi EXIT  Chart.  Bab  4  performa  dari desain degree  disribution  yang  dilihat  dari  parameter  throughput,  PLR,  serta  pengaruh frequency-flat Rayleigh Fading. Bab 5 berisi kesimpulan dari hasil yang  diperoleh.

## 2. METODE PENELITIAN
Struktur  transmisi  yang  penulis  usulkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Gambar  2 menggambarkan bipartite-graph  dari  CRA,  dimana  manusia  diberikan  kebebasan  untuk mengakses  semua time-slot  (TS)  secara  acak,  sedangkan  mesin  diberikan  batasan  untuk mengakses TS. Total user (n) adalah jumlah total dari user manusia dan mesin (Mh + Mm), manusia 𝑈 𝑈 , … , 𝑈 ) dan mesin 𝑈 𝑈 , … , 𝑈 ), total time slot ( 𝑁 𝑇 , . . . , 𝑇 ).
Gambar 2. Bipartite-Graph CRA untuk Komunikasi Manusia dan Mesin
Tujuan  dari  penulisan  ini  adalah  untuk  menghasilkan  strategi  transmisi  yang  baik  untuk memaksimalkan  jumlah user  masing  –  masing  grup  dengan  TS  yang  terbatas  serta menentukan sub-optimal degree distribution untuk memprioritaskan manusia, dimana manusia diberikan kebebasan untuk dapat mengakses semua TS. Oleh karena itu, prediksi kesuksesan manusia harus lebih besar daripada mesin. Salah satu strategi transmisi yang diharapkan untuk
memaksimalkan komunikasi tersebut menggunakan utility function pada semua grup. Secara praktiknya, utility function dapat diatur berdasarkan jumlah populasi dalam suatu kota. Beda kota  berbeda  juga utility  function-nya,  misalnya  kota  A.  Kota  A  memiliki  populasi  manusia 2.490.622 dan asumsi jumlah mesin/ devices 17.434.354, sehingga kita dapat mengatur utility function-nya 𝑓 𝑀 ℎ , 𝑀 = (30:70).
Degree distribution merupakan distribusi banyaknya transmisi dari user dan untuk menjamin proses  berlangsungnya  transmisi  tersebut  menggunakan  bantuan  SIC.  SIC  adalah  sebuah konsep management  interferensi,  dalam  SIC  terjadi  cancel  interferensi  yang  berkelanjutan sampai  mendapatkan degree 1. Proses  SIC berada  pada receiver dan ditempatkan di Base Station (BS). Jurnal ini mengasumsikan masing-masing paket menggunakan Binary Erasure Channel  (BEC).  Terdapat  dua  tipe  skema  encoding  yaitu  physical  encoding  dan  network encoding.  Penulis  mengasumsikan  physical  encoding  perfect  sebagai  contoh  pada  simple convolutional codes (Anwar & Matsumoto, 2012) dan irregular low density parity check (LDPC) (Chung, Forney, Jr, Richardson, & Urbanke, 2011) .
Proses optimisasi dari network encoding dengan maximum offered traffic. Nilai offered traffic dapat dihitung menggunakan Persamaan (1).
𝐺 𝐺 𝐺 (1) Dimana 𝐺 , 𝐺 (2)
Offered traffic untuk manusia dan mesin dinotasikan 𝐺 dan 𝐺 . Oleh karena itu, rata-rata rate untuk manusia dan mesin dalam jaringan dapat dihitung dengan Persamaan (3) dan (4):
𝑅 ∑ ∑ (3) 𝑅 ∑ ∑ (4)
Dimana 𝑅 dan 𝑅 adalah rata-rata rate untuk manusia dan mesin, 𝐻 dan 𝐻 adalah jumlah maksimal dari k dan n untuk manusia. 𝐻 dan 𝐻 adalah jumlah maksimal dari k dan n untuk mesin. Parameter k adalah parameter dari skema network encoding, dimana k > 1 untuk MDS codes. Sebuah kode 𝑐 𝑛 𝑘 adalah kode yang linear dengan panjang kode 𝑛 dan dimensi 𝑘 . Efek fading dalam sebuah jaringan di antara base station dan mobile station terjadi karena terdapat karakteristik obstacle dan reflection. Penurunan offered traffic pada saat fading terjadi karena  fenomena  fluktuasi  sinyal  akibat  adanya multipath  fading.  Multipath  fading mengakibatkan error  rate  pada  data  yang  diterima  ketika  sinyal  ditransmisikan.  Sebuah metode  kompensasi  dari multipath  fading  harus  digunakan  untuk  memastikan  transmisi memiliki  performansi  yang  tinggi.  Penelitian  ini  diasumsikan  menggunakan  transmisi narrowband, sehingga asumsi frequency-flat Rayleigh fading yang cocok digunakan .
Probabilitas density  function  dari  frequency-flat  Rayleigh  fading  channel  pada  single  path dilihat pada Persamaan (5):
𝑝 𝑟 2 . exp 2 2 2 (5)
Untuk sinyal penerima 𝑟 dapat dilihat pada Persamaan 6:
𝑟 ℎ. 𝑠 𝑛 (6)

## 3. USULAN CODED RANDOM ACCESS (CRA) DENGAN PRIORITAS
Bab ini mengusulkan skema prioritas menggunakan sub-optimal degree distribusi yaitu tidak lebih  dari  dua fraction.  Bipartite  Graph  CRA  yang  diusulkan  seperti  pada  Gambar  2 menggambarkan user  node  (UN)  dengan  degree  i  dan  slot  node  (SN)  dengan  degree  d. Catatan bahwa yang dapat didesain hanya degree i, sedangkan degree d tidak dapat didesain karena kondisi alam yang menentukan.

## 3.1 Degree Distribution Masing-masing Node
Usulan prioritas untuk jaringan super padat ditentukan dengan dua utility function yaitu:
1. Utility function untuk user 𝑓 𝑀 ℎ , 𝑀 = (0.3 : 0.7), dimana dalam satu jaringan manusia 30% dan mesin 70% .
2. Utility function untuk time-slot 𝑓 𝑁 ℎ , 𝑁 = (1 : 0.9), dimana dalam satu jaringan manusia dapat mengakses 100% dari time-slot yang digunakan tetapi mesin dibatasi hanya dapat mengakses 90% saja dari total time-slot yang digunakan.  Target dari konsep prioritas ini adalah memaksimalkan jumlah dari total user 𝑀 𝑀 ℎ 𝑀 dalam satu time-slot ( 𝑁 yang sama. Skema prioritas dilakukan dengan membatasi time-slot yang akan digunakan untuk mesin, sehingga 𝑁 ℎ 𝑁 dan 𝑁 ℎ 𝑁 .
Dalam  praktiknya, utility  function  dapat  digunakan  sebagai  parameter  untuk  mengukur populasi suatu kota. Beda kota maka beda pula utility function yang digunakan (Larasati, Ramatryana, & Anwar, 2018) . Desain yang dilakukan menggunakan practical parameter yaitu  jumlah 𝑁 =  200 slot,  kita  tidak  dapat  mengatur  time-slot  terlalu  besar  atas  dasar pertimbangan dari low network latency (Anwar, 2016) . Kenaikan dari 𝑁 = 200 tidak memiliki efek  yang  signifikan  terhadap error  floor (Anwar,  2016) dan  sudah support  untuk diimplementasikan  secara  praktikal.    Sebelum  melakukan  desain  menggunakan practical parameter, langkah awal adalah melakukan analisis asymptotic untuk grup manusia dan grup mesin  dalam  jaringan.  Ketika  jumlah  manusia  sangat  besar 𝑀 ℎ → ∞ ),  maka  perlu  dijaga supaya traffic 𝐺 ℎ ℎ ℎ bernilai  konstan,  hal  tersebut  berlaku  sama  juga  untuk  grup  mesin. Seperti  pada bipartite  graph  untuk  mendesain  degree  distribution  manusia  dan  mesin menggunakan  persamaan polynomial.  Terdapat  dua  tahap  yaitu  menggunakan  node perspective degree distribution  dan edge perspective degree distribution. Persamaan untuk mendesain node perspective degree distribution untuk UN manusia seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (7) (Larasati, Ramatryana, & Anwar, 2018) .
Λ 𝑥 ∑ Λ 𝑥
(7)
Sedangkan node  perspective  degree  distribution  untuk  UN-mesin  adalah Λ 𝑥 . Egde perspective degree distribution untuk UN-manusia dan UN-mesin masing-masing ditunjukkan pada Persamaan (8) dan (9) (Larasati, Ramatryana, & Anwar, 2018) .
λ 𝑥 Λ ∑ i Λ 𝛾 𝑥 (8) λ 𝑥 Λ ∑ i Λ 𝛾 𝑥 (9)
dimana  Λ  dan Λ  adalah probabilitas dari UN-manusia dan UN-mesin yang memiliki degree i, sedangkan 𝐻 adalah degree maksimal dari UN manusia dan 𝐻 adalah degree maksimal dari degree UN-mesin. Parameter dari kode MDS yang dinotasikan 𝛾 𝑥 akan dibahas pada bab selanjutnya.
Supaya  lebih  sederhana  dalam  melakukan  analisis,  maka  diasumsikan  perbedaan  dalam 𝑓 𝑁 ℎ , 𝑁 adalah  ( 𝑁 ℎ , 𝑁 →0.  Persamaan  (10)  merupakan  persamaan  untuk  memperoleh probabilitas SN yang memiliki degree d (Larasati, Ramatryana, & Anwar, 2018) .
𝛺 𝑀 ℎ 𝑑 ℎ 𝑀 𝑑 ℎ ℎ ℎ 1 ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ (10)
dimana 𝑑 𝑑 ℎ 𝑑 . Polinomial untuk degree distribusi SN dilihat pada Persamaan (9).
𝛺 𝑥 ∑ 𝛺 ℎ 0 𝑥 , 1 ℎ ℎ ℎ 1 𝑥 ℎ ℎ . 1 1 𝑥 (11)
Jika 𝑀  → ∞ dan 𝑁  → ∞ , maka Persamaan (12) menjadi:
𝜔 𝑥 lim →∞ 1 ℎ ℎ ℎ 1 𝑥 ℎ ℎ . 1 1 𝑥 , exp ℎ ℎ 𝑥 ℎ ℎ 𝑥 ℎ (12)
dimana 𝑥 𝑥 𝑥 ℎ .
3.2 Maximum Distance Separable (MDS) Codes ( 𝒏 𝒊 , 𝒌 ) MDS Codes merupakan salah satu kode yang harus memenuhi Singleton bound yaitu kode dengan jarak minimum adalah panjang kode dikurang dengan dimensi kode ditambah satu, atau seperti Persamaan (13).
𝑗 𝑛 𝑘 1, (13)
Dimana j  adalah  jarak  minimal  kode, 𝑛 adalah  panjang  kode,  dan 𝑘 adalah  dimensi  kode. MDS merupakan salah satu kode yang istimewa dan menarik karena memiliki nilai 𝑛 dan 𝑘 ,
sehingga memiliki error deteksi dan error koreksi yang lebih baik. MDS codes memiliki rate > ½ dengan notasi 𝑛 , 𝑘 , hal ini berbeda dengan repetition codes yang memiliki rate
½ dengan notasi 𝑛 , 1 .

## 3.3 Analisis  Proyeksi EXIT Chart
Extrinsic Information Transform (EXIT) Chart merupakan sebuah proses pertukaran informasi dan dapat digunakan sebagai analisis proses iterasi decoder. Untuk mendapatkan EXIT Chart diperlukan mutual information yang merepresentasikan kandungan informasi apabila output kanal  sudah  diketahui.  Nilai  pertukaran  informasi  yang  ditukar  adalah extrinsic  mutual information dan apriori mutual information. Dalam jurnal ini usulan utama dari analisis EXIT chart untuk mendesain sub-optimal degree distribution dari grup manusia dan grup mesin agar diperoleh performansi yang optimal.  Performansi terbaik dilihat dari gap terkecil antara UN dan SN. Pada jurnal ini menggunakan EXIT Chart Projection karena time-slot dibagi menjadi dua grup (manusia dan mesin), sehingga time-slot dipengaruhi oleh dua kondisi. Mesin yang diproyeksinya  terhadap time-slot  dinamakan  proyeksi  SN-mesin,  sedangkan  grup  manusia yang diproyeksikan terhadap time-slot dinamakan proyeksi SN-manusia.
Prosedur optimasi digunakan untuk memperoleh hasil yang efisien dengan kualitas yang baik. Adapun prosesur optimasi untuk memaksimalkan jumlah dari manusia dan mesin dengan time- slot yang terbatas adalah:
Nilai offered traffic maksimal 𝐺 𝐺 ℎ 𝐺 , Parameter optimasi 𝑅 ℎ 𝑅  , 𝑘 3, 𝑛 7 ,
𝑁 200 , 𝑓 𝑓 (14)
dimana 𝑓 dan 𝑓 adalah  kurva EXIT  function  dari  SN  dan  UN.  Nilai  EXIT  function 𝑓 bergantung dari degree distribution yang didesain sesuai dengan Persamaan (7). Berdasarkan persamaan tersebut maka sub-optimal degree distribution yang diperoleh adalah:
Λ 𝑥 8,2 , 1 Λ 𝑥 3,2 , 0.2 , 4,2 , 0.8 , (15)
Usulan degree  distribution Λ 𝑥 mempunyai rate  0.25,  sedangkan Λ 𝑥 mempunyai rate 0.53.
Penelitian ini menggunakan model kanal Binary Erasure Channel (BEC), dimana probabilitas dari paket yang dihapus dalam jaringan direpresentasikan menggunakan erasure probability. Merujuk pada Gambar 2 contohnya, penulis fokus pada grup manusia terlebih dahulu, dimana 𝑝 ℎ merupakan erasure  probability  yang  masuk  ke  UN-manusia,  sedangkan 𝑞 ℎ merupakan erasure probability yang keluar dari UN-manusia.
Persamaan  (16)  adalah  fungsi  dari mutual  information  pada  EXIT  chart (Larasati, Ramatryana, & Anwar, 2018) .
𝐼 , ℎ 1 𝑝 ℎ 𝐼 , ℎ 1 𝑞 ℎ , (16)
Erasure probability yang keluar dari UN MDS Codes dilihat pada Persamaan (17).
𝑞 ℎ 𝜆 ℎ 𝑝 ℎ , ∑ Λ Λ ℎ 2 , (17)
dimana
𝛾 𝑝 ∑ 𝑛 𝑙 1 𝑝 ℎ 𝑝 ℎ 1 (18)
Erasure probability yang keluar dari SN dilihat pada Persamaan (19).
1 𝑝 ℎ 𝜔 1 𝑞 . 𝜔 ℎ 1 𝑞 ℎ , exp ℎ ℎ 1 𝑞 ℎ 1 𝑞 (19)
Sama  seperti  grup  manusia,  nilai erasure  probability  juga  diaplikasikan  untuk  grup  mesin dengan hasil 𝑞 dan 𝑝 , sehingga nantinya akan didapatkan 𝐼 , dan 𝐼 , .
(a) (b)
Gambar 3. (a) Proyeksi EXIT Chart dari SN-Mesin terhadap UN-Manusia (b) Proyeksi EXIT Chart dari UN-Mesin terhadap SN-Manusia dengan 𝒇 𝒔 𝑵 𝒉 , 𝑵 𝒎 = (1 : 0.9) dan 𝒇 𝒖 𝑴 𝒉 , 𝑴 𝒎 = (0.3 : 0.7).
Hasil grafik kurva EXIT pada Gambar 3 baik untuk grup manusia dan mesin dilakukan sebanyak 50 iterasi dan total jumlah time-slot-nya 200. Gambar 3 (a) merupakan proyeksi EXIT Chart antara  SN-mesin  dengan  UN-manusia.  Kurva  dengan  symbol  “*”  adalah degree  distribusi manusia (Λ 𝑥 ), sedangkan kurva dengan simbol “o” adalah proyeksi SN-Mesin. Sama halnya seperti Gambar 3 (a), Gambar 3 (b) merupakan kurva EXIT yang menunjukkan proyeksi antara UN-mesin  dengan  SN-manusia.  Kurva  dengan  simbol  “*”  adalah degree  distribusi  mesin (Λ 𝑥 ), sedangkan kurva dengan simbol “o” adalah proyeksi SN-manusia. Degree distribution yang diusulkan sudah cukup baik hal tersebut dapat dilihat dari pertemuan antara dua kurva
IE _M ,IA _S M 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 IA H ,IE S H 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Projected Machines-SN UN of Human
EXIT  memiliki gap (celah) yang kecil. Semakin  kecil gap,  maka  kurva EXIT semakin bagus karena loss rate semakin kecil.

## 3.4 Algoritma Decoding
Gambar  4  merupakan  skema  algoritma  dalam  tahapan  proses decoding  dari  MDS  Codes, sebagai contoh MDS yang memiliki kode (4,2) untuk grup manusia dan (3,2) untuk grup mesin. Adapun langkah-langkah yang digunakan sebagai berikut:
a. Langkah  1 : User  yang  terbagi  menjadi  dua  grup  yaitu  manusia  dan  mesin  terkoneksi dengan time-slot  yang  memiliki  degree  d.  Proses  decoding  terjadi  apabila  user  yang terkoneksi  dengan time-slot  memiliki  d=1.  MDS  codes  memiliki 𝑛 , 𝑘 ,  maka  proses decoding terjadi apabila user yang memiliki d=1 sebanyak 𝑘 yang digunakan, seperti yang diilustrasikan pada Gambar 4 (a). Pada Gambar 4 (a) manusia memiliki nilai 𝑘 sebanyak 2, maka manusia dapat terdeteksi apabila jumlah degree d=1 sebanyak 2 (berada TS 3 dan TS 5).
b. Langkah 2: Proses akan terus berlanjut untuk semua user (manusia dan mesin), sehingga semua dapat terdeteksi. Apabila tidak ada lagi user yang memiliki degree 1, maka proses decoding akan berhenti.
Gambar 4. Skema Algoritma Decoding MDS Codes.

## 4. ANALISIS PERFORMANSI
Parameter yang digunakan untuk menganalisis performansi meliputi PLR dan throughput.

## 4.1 Packet-Loss-Rate (PLR)
Packet-Loss-Rate  adalah  rasio  perbandingan  antara  paket  yang  loss  dengan  paket  yang dikirimkan.  Skema decoding  untuk  performansi  PLR  dievaluasi  menggunakan  simulasi komputer untuk 𝑁 ℎ = 200 slot dan 𝑁 = 180 slot. Ada dua kondisi yang dibandingkan dalam simulasi yaitu kondisi pada saat belum terjadi fading dan kondisi setelah adanya frequency-
flar Rayleigh fading. Dari hasil simulasi yang diperoleh PLR manusia lebih baik dibandingkan dengan PLR mesin. PLR dari 10 1 , saat kondisi tanpa fading manusia memiliki nilai 𝐺 ℎ = 0.33 paket/ slot dan setelah terkena fading  memiliki  nilai 𝐺 ℎ =  0.3  paket/ slot,  sedangkan  kondisi tanpa fading mesin memiliki nilai 𝐺 = 0.31 paket/ slot dan setelah terkena fading memiliki nilai 𝐺 = 0.13 paket/ slot. Total jumlah offered traffic manusia dan mesin 𝐺 𝐺 ℎ 𝐺 = 0.61 paket/ slot untuk kondisi tanpa fading dan jumlah offered traffic manusia dan mesin 𝐺 𝐺 ℎ 𝐺 = 0.43 paket/ slot untuk kondisi setelah adanya fading. Penurunan nilai offered traffic karena  fading  terjadi  karena  adanya  fluktuasi  sinyal  akibat  adanya  sinyal multipath  yang terdistribusi.

## 4.2 Throughput
Analisis throughput diperlukan terutama ketika PLR memiliki nilai error floor (lonjakan) yang tidak terhingga. Throughput adalah rasio jumlah paket yang diterima benar dengan jumlah total paket yang dikirimkan. Berdasarkan nilai PLR seperti pada Gambar 5, thoughput dalam jaringan dapat dihitung menggunakan Persamaan (20):
𝑇 ℎ 𝐺 ℎ ∗ 1 𝑃 ℎ ,
𝑇 𝐺 ∗ 1
𝑃 (20)
Gambar 5. PLR untuk Manusia dan Mesin dengan 𝑵 𝟐𝟎𝟎.
Gambar 6. Throughput untuk Manusia dan Mesin dengan 𝑵 𝟐𝟎𝟎.
PLR untuk manusia dan mesin dinotasikan 𝑃 ℎ dan 𝑃 . Gambar 6 merupakan nilai performansi throughput  untuk  manusia  dan  mesin  sesuai  dengan  usulan  degree  distribution  pada Persamaan  (15).    Sebelum  adanya fading  grup  manusia  memiliki  nilai  throughput  sebesar 𝑇 ℎ =0.35 paket/slot dan setelah adanya fading grup manusia memiliki nilai throughput sebesar 𝑇 ℎ =0.34  paket/slot,  sedangkan  nilai throughput  grup  mesin  sebelum  ada  fading  sebesar 𝑇 =0.32  paket/slot  dan  setelah fading  nilai  throughput  grup  mesin  sebesar 𝑇 =0.22 paket/slot.
Berdasarkan  hasil  proyeksi EXIT  Chart,  performansi  PLR  dan  throughput,  grup  manusia memiliki  performansi  yang  lebih  bagus  daripada  grup  mesin.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa sub optimal degree distribution yang diusulkan sudah dapat memprioritaskan manusia dari pada mesin dalam jaringan super padat dimasa depan.

## 5. KESIMPULAN
Usulan  CRA  dengan  memprioritaskan  manusia  daripada  mesin  menggunakan MDS  Codes untuk jaringan super padat pada masa depan. Degree distribution untuk grup manusia dan mesin  menggunakan utility  function  dimana  proses  optimasi  menggunakan  proyeksi  EXIT Chart  dengan  binary  erasure  channel  (BEC).  Sub-optimal  degree  distribusi  yang  diusulkan Λ ℎ 𝑥 8,2 , 1 dan Λ 𝑥 3,2 , 0.2 , 4,2 , 0.8
dengan nilai throughput sebelum adanya fading  grup  manusia  memiliki  nilai  sebesar 𝑇 ℎ =0.35  paket/slot  dan  setelah  adanya fading  throughput  manusia  sebesar 𝑇 ℎ =0.34  paket/slot,  sedangkan  nilai throughput  grup mesin  sebelum  ada fading  sebesar 𝑇 =0.32  paket/slot  dan  setelah fading  nilai  throughput mesin  sebesar 𝑇 =0.22  paket/slot.  Penelitian  ini  juga  mengevaluasi  performansi  dari  CRA
dengan prioritas menggunakan frequency-flat Rayleigh fading channel, dimana hasilnya juga menunjukkan  manusia  masih  dapat  diprioritaskan  meskipun  dalam  kondisi  terkena fading. Grup manusia lebih diprioritaskan daripada mesin dilihat dari nilai PLR dan throughput yang tinggi dibandingkan grup mesin. Utility function digunakan sebagai ukuran dari suatu jaringan. Performansi  yang  bagus  dari  usulan  prioritas  manusia  dibandingkan  mesin  dengan menggunakan MDS Codes memiliki kontribusi yang signifikan terhadap jaringan super padat dimasa depan khususnya pada era 5G .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  khususnya  kepada  Bapak  Dr.  Eng  Khoirul  Anwar,  S.T., M.Eng  yang  telah  memberikan  bimbingan  dan  ide-idenya  yang  luar  biasa  kepada  penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan jurnal ini. Terima Kasih juga penulis ucapkan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom Purwokerto atas bantuan dan dukungannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Anwar,  K.  (2016).  High-dense  Multiway  Relay  Networks  Exploiting  Direct  Links  as  side
Information. IEEE International Conference on Communications (ICC). Kuala Lumpur,
Malaysia, (pp. 1-6).
Anwar, K., & Matsumoto, T. (2012). Accumulator-Assisted Distributed Turbo Codes for Relay Systems  Exploiting  Source-Relay  Correlation. Journal  IEEE  Communications  Letters.
16(7), 1114 – 1117.
Anwar, K. (2016). Decoding for Wireless Super-dense networks and its Finite-length Analysis for Practical Applications). International Symposium on Electronics and Smart Devices
(ISESD). Bandung, Indonesia.
Chung, S.-Y., Forney, G.D., Jr, F., Richardson, T.J., & Urbanke, R. (2011). On the Design of Low-density Parity-check  Codes within 0.0045  db of the Shannon  Limit. Journal IEEE Communications Letters. 5(2), 58-60.
Ericsson. ( 2011). More than 50 billion connected devices. Ericsson Whitepaper, (pp. 1–12).
Hasan,  M.N.,  &  Anwar,  K.  (2015).  Massive  Uncoordinated  Multiway  Relay  Networks  with Simultaneous Detections. IEEE International Conf. on Comm. Workshop (ICCW). London,
(pp. 2175–2180).
Hasan, M.N., & Anwar, K. (2015). Uncoordinated Transmissions in Multi-way relaying Systems. ITG Conference on Systems, Communications and Coding (SCC). Hamburg, Germany, (pp. 1–5).
Larasati,  S.,  Ramatryana,  I.N.A.,  &  Anwar,  K.  (2018).  High-rate  Coded  Random  Access  for Non-Orthogonal  Multiple  Access with Human Priority. 2 nd International Conference on
Telematics and Future Generation Networks (TAFGEN). Kuching, Malaysia.
Purwita, A.A., & Anwar, K. (2016). Massive Multiway Relay Networks Applying Coded Random
Access. Journal IEEE Transaction on Communications. 64(10), 1-12.
Toni, L., & Frossard, P. (2015). Prioritized Random mac Optimization Via Graphbased Analysis.
Journal IEEE Transaction on Communications. 63(12), 1-12.
Woo, S.S., & Cheng, M.K. (2008). Prioritized LT codes. Conference on Information Sciences and Systems (CISS). Princenton, United States of America.