## OPTIMASI PENEMPATAN MENARA BTS MENGGUNAKAN QUANTUM-BEHAVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## Moh Fatkhur Rohman*, Faqih Rofii , dan Fachrudin Hunaini
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama
* Corresponding author, e-mail : fatkhurrohman.mohamad@gmail.com
Abstrak — Universal Mobile Telecomunication System (UMTS) saat ini dipandang sebagai sebuah sistem impian yang menggantikan Global System for Mobile Communication (GSM) dan merupakan salah satu evolusi generasi ketiga (3G) dari jaringan mobile. Salah satu komponen pendukung jaringan UMTS adalah Node  B,  Node  B  dapat  dianalogikan  sebagai  BTS.  Seiring  perkembangan  kebutuhan  pelanggan  yang semakin meningkat, kebutuhan akan BTS(Node B) semakin bertambah, hal ini menyebabkan banyaknya jumlah menara BTS da menyebabkan pemandangan yang kurang bagus bagi visualisasi kota.oleh karena itu  perlu  dilakukan  optimisasi  penempatan  menara  BTS.  Salah  satu  metode  untuk  mengoptimasi  adalah Quantum-behaved  Particle  Swarm  Optimization.  Maka  dalam  penelitian  ini  akan  dirancang  simulasi optimasi penempatan BTS menggunakan QPSO dengan parameter yang akan dioptimasi adalah Coverage Area dan Trafik. Dari hasil penelitian yang dilakukan, Algoritma QPSO mampu mengurangi jumlah BTS dari 55 BTS menjadi 43 BTS.
Kata Kunci : UMTS900, BTS, QPSO
Abstract —  Universal Mobile Telecommunications  System ( UMTS ) is currently regarded as a  dream system that replaces the Global System for Mobile Communication ( GSM ) and is one of the evolution of third generation ( 3G ) of mobile networks . One componentof UMTS network is  Node B , Node B can be analogous  to  the  BaseTransceiver  Station.  Along  with  the  increasing  customer  need  ,  there  need  for increasing number of Node B and that can divided the visualize of the city and need optimization of tower placement .Quantum - behaved Particle Swarm Optimization . So in this research be designed simulation optimization placement of base stations using QPSO with parameters to be optimized is the Coverage Area and Traffic .QPSO algorithm can reduce the number of base stations from 55 to 43 BTS.
Keyword : UMTS900, Base Tranceiver Station, QPSO
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan permintaan
pelanggan jaringan seluler saat ini memerlukan banyaknya kebutuhan Node  B (BTS)  untuk  melayani permintaan  tersebut.  Meningkatnya  jumlah menara  BTS  tersebut  akan  menimbulkan  efek bagi  pemandangan  kota,  maka  perlu  dilakukan langkah-langkah  optimasi  penataan  letak  BTS. Performansi  penempatan  BTS  ditentukan  oleh daya  cakup  wilayah  (coverage  area)  yang dihasilkan dan tingkat layanan trafik[1].
Optimasi  penempatan  menara  BTS    selama ini  menggunakan  metode  algoritma  genetika. Algoritma  ini  didasarkan  pada  proses  genetik yang  ada  dalam  makhluk  hidup,    yaitu perkembangan  generasi  dalam  sebuah  populasi yang alami, secara lambat laun mengikuti prinsip seleksi  alam  atau  siapa  yang  kuat,  dia  yang bertahan (survive). Dengan meniru teori evolusi
ini, Algoritma Genetika dapat digunakan untuk mencari solusi permasalahan-permasalahan dalam dunia nyata [2].
Dinamika  optimasi  yang  berkembang  salah satunya  adalah  Particle  Swarm  Optimization (PSO).  PSO  adalah  teknik  optimasi  yang dikembangkan oleh Eberhart dan Kennedy pada tahun 1995[3]. PSO merupakan teknik optimasi yang  menerapkan  metode  pencarian  makanan oleh  sekelompok  burung  maupun  ikan  pada suatu  ruang  permasalahan.  Kelemahan  yang terdapat pada PSO biasa adalah cenderung untuk mencapai  konvergensi  pada  local  optima  yang terlalu  cepat.  Khususnya  pada  permasalahan yang tidak teratur. Sehingga menyebabkan hasil hanya  merupakan  sebuah  local  optima,  belum merupakan global optima [3]. Dalam perkembangan  PSO,  dikenal  metode  Quantum- behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) . QPSO memiliki kemampuan untuk mencari nilai
konvergen  secara  lebih  efektif  daripada  PSO akan  tetapi  memiliki  parameter  kontrol  yang lebih sedikit[4]. Oleh karena itu, pada penelitian ini  akan  dilakukan  perencanaan  dan  simulasi penempatan Menara BTS pada BTS menggunakan metode Quantum-behaved Particle  Swarm  Optimization dengan  software matlab untuk perhitungannya sehingga penempatan  BTS  sehingga    dapat  mengurangi maraknya jumlah menara BTS dan menigkatkan efisiensi biaya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengoptimalkan  penempatan  Menara Base  Transceiver  Station  sehingga  dapat mengurangi maraknya jumlah menara BTS.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. UMTS
UMTS  saat  ini  dipandang  sebagai  sebuah sistem  impian  yang  menggantikan  Global System  for  Mobile  Communication  (GSM). UMTS  merupakan  salah  satau  evolusi  generasi ketiga  (3G)  dari  jaringan  mobile.  Transmisi peningkatan  jaringan  mencapai  kecepatan sampai  2  Mbps  per  pemakai  mobile  dan menetapkan  suatu  standard  penjelajahan  yang global. UMTS disebut juga sebagai Wideband - Code  Division  Multiple  Access  (W-CDMA). standar  terakhir  dari  worldwide  tunggal  untuk seluruh  telekomunikasi  mobile,  International Mobile  Telecommunications-  2000  (IMT- 2000)[5].
Salah  satu  komponen  pendukung  jaringan UMTS adalah node B. Node B merupakan unit fisik  dari  transmisi  resepsi  radio  dengan menggunakan sel[5]. Node B dapat dianalogikan sebagai BTS pada jaringan GSM. Node B juga beparsitipasi  dalam  kontrol  daya,  sebagai sesuatu yang memungkinkan untuk penyesuaian daya memakai perintah downlink (DL) transmission power control (TCP) melalui inner- loop power control berdasarkan pada informasi uplink (UL) TCP. Nilai-nilai yang sudah dikenal dari inner-loop power control berasal dari RNC melalui outer-loop power control.
2.2. Perencanaan Jaringan Komunikasi Seluler
2.2.1. Penentuan Area Layanan
Berdasarkan  kepadatan  penduduk  dan tingkat  aktivitas  penduduknya  wilayah  dapat dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  wilayah  urban dan  suburban.  Wilayah  urban  adalah  wilayah yang memiliki tingkat kepadatan penduduk dan
aktivitas  manusia  yang  tinggi  dibandingkan daerah-daerah  sekitarnya.  Wilayah  suburban adalah wilayah yang memiliki tingkat kepadatan penduduk  yang  lebih  rendah  daripada  daerah urban.

## 2.2.2. Perhitungan Jumlah Pelanggan
Kepadatan penduduk menentukan seberapa besar trafik yang harus disediakan oleh suatu operator jaringan seluler. Jaringan UMTS yang akan dibangun harus mampu mengantisipasi  besarnya  jumlah  pelanggan untuk  beberapa  tahun  ke  depan.  Maka  untuk mengantisipasi jumlah pelanggan selama periode tersebut diperlukan estimasi
pertumbuhan  jumlah  pelanggan,  yang  dapat dihitung dengan persamaan berikut [1]:
𝑈𝑛 =(1+ 𝑓𝑝 ) 𝑛 (1)
Dimana:
𝑈𝑛 : jumlah user total setelah tahun ke-n 𝑈𝑜 : jumlah user saat perencanaan fp : faktor pertumbuhan
n : jumlah tahun prediksi
2.2.3. Perhitungan  Offered  Bit  Quantity
(OBQ)
OBQ adalah total bit throughput per km 2 pada  jam  sibuk.  OBQ  selama  jam  sibuk  untuk suatu  area  tertentu  dihitung  berdasarkan beberapa  asumsi,  yaitu  penetrasi  user,  durasi panggailan  efektif, Busy  Hour  Call  Attempt (BHCA) , dan bandwidth dari layanan. Besarnya nilai  OBQ  dapat  dihitung  dengan  persamaan berikut [6]:
∑ 𝑶𝑩𝑸 = 𝝈 𝑿𝝆 𝑿𝒅 𝑩𝑯𝑪𝑨 𝑿 𝑩𝑾 𝟑𝟔𝟎𝟎 (2)
Dimana:
𝝈 : Kepadatan pelanggan potensial dalam suatu daerah ( user /km 2 ) 𝝆
: Penetrasi pengguna tiap layanan 𝒅 : Durasi panggilan efektif (s) 𝐵𝐻𝐶 A : Busy Hour Call Attempt (call/s) 𝐵 W : Bandwidth tiap layanan (Kbps)

## 2.2.4. Perhitungan Kapasitas Kanal per BTS
Kapasitas  yang  dimaksud  adalah  jumlah pelanggan  yang  dapat  dilayani  dalam  suatu BTS/sel. Rumus yang digunakan untuk menghitung  jumlah  kanal  per  sel  dengan  satu frekuensi pembawa adalah [1]:
𝑵𝒔𝒆𝒍 = 𝑾/𝑹 [ 𝑬𝒃 𝑵𝒐 ] 𝜷 𝜶[𝟏+𝒇] (3) Dimana: R : Data rate (Kbps) Eb/No   : Energi bit per noise (dB) W : Bandwidth(Mbps) α : Activity factor β : Gain sektorisasi antena f : Faktor interferensi 2.2.5. Perhitungan Jumlah Sel yang Dibutuhkan
Untuk  menghitung  jumlah  sel/BTS  yang diperlukan,  maka  terlebih dahulu dihitung  total luas coverage [1]:
𝑳𝒖𝒂𝒔 𝑪𝒐𝒗𝒆𝒓𝒂𝒈𝒆 𝑩𝑻𝑺 = 𝑲𝒂𝒑𝒂𝒔𝒊𝒕𝒂𝒔 𝑲𝒂𝒏𝒂𝒍 ∑ 𝑶𝑩𝑸 (4)
Setelah itu, barulah dapat dihitung jumlah sel/BTS yang dibutuhkan untuk masing-masing jenis wilayah dengan membagi luas area dengan luas coverage per sel.

## 2.2.6. Model Propagasi
Performansi  jaringan  dipengaruhi  oleh model propagasi yang digunakan, karena model propagasi digunakan untuk memprediksi besarnya interferensi yang terjadi.

## 2.1.7. Model Hata-Okumura
Rumus model propagasi Okumura-Hatta adalah [1]:
Wilayah urban : 𝐿 𝑃𝐿 = 69,55+26,16 𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑓 ) − 13,82 𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝐻𝑏 )− 𝑎 ( 𝐻𝑚 )+[44,9 − 6,55 𝑙𝑜𝑔 10( 𝐻𝑏 ) 𝑙𝑜𝑔 10( 𝑟 ) (5)
Wilayah Suburban : 𝐿 P 𝐿 = 𝐿 𝑈𝑟𝑏𝑎𝑛 − 2 [( 𝑓 /28) 2 − 5,4] 𝑑𝐵 (6)
Dimana   Lu  : Mean Path Loss (dB)
f :  frekuensi (MHz)
H :  tinggi antena base station (m)
d :  jarak dari base station (Km)
𝐻𝑚 :  koreksi tinggi antena penerima terhadap tinggi standar (dB)

## 2.1.8. Model COST 231 Walfisch-Ikegami
Model  Cost-231  Walfisch-Ikegami  pada prinsipnya  terdiri  dari  3  elemen  yaitu  : free- space  loss,  rooftop-to-street  diffranction  and scatter loss , dan multiscreen loss [1] .
𝐿𝑃𝐿 = 𝐿𝑓 + 𝐿𝑟𝑠𝑡 + 𝐿𝑚𝑠 (7)
Dimana, Lf : free-space loss 𝐿 rts : rooftop-to-street diffranction and scatter loss Lms : multiscreen loss 4.2. Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO)
Dengan  metode  QPSO,  keadaan  partikel dikarakteristikan  dengan  fungsi  gelombang wave function Ѱ(x,t), bukan dalam fungsi posisi dan  kecepatan.  Parameter  lain  yang  dikenal  di dalam  algoritma  QPSO  adalah contraction– expansion  coefficient .  Parameter  ini  digunakan untuk  mengatur  kecepatan  konvergensi  dari partikel.  Nilai  awal  yang  lebih  tinggi  dapat menghasilkan  keragaman  populasi  yang  lebih besar  pada  awal  optimisasi,  sedangkan  pada tahap  berikutnya  nilai  beta  yang  lebih  rendah, membuat  eksplorasi  lebih  terfokus  dalam mencari ruang.
C ontraction–expansion coefficient disesuaikan dinamis selama optimisasi. Fungsi contraction-expansion coefficient dituliskan dalam persamaan[4]:
β (t) = βmax – ( 𝛃 𝐦𝐚𝐱  − 𝛃𝐦𝐢𝐧 𝐢𝐭𝐞𝐫 𝐦𝐚𝐱 ) * iter (t) (8)

## 3. METODOLOGI

## Gambar  1.  Diagram  Alir  Kerangka  Solusi
Permasalahan
Tahapan penelitian ini berisi kerangka solusi permasalahan  yang  meliputi  penentuan  daerah layanan  dan  perhitungan  jumlah  pelanggan, perencanaan  kapasitas  dan coverage ,  dan pengoptimasian  jaringan  dengan  menggunakan Quantum-behaved Particle Swarm Optimization ,  dan  Plotting  Hasil  Simulasi.
Tahapan kerangka solusi permasalahan ditunjukkan pada Gambar 1.
1. Penentuan  daerah  layanan  dan  Perhitungan Jumlah  Pelanggan  dilakukan  dengan  cara menentukan  daerah  layanan  yang  menjadi objek  perencanaan.  Langkah  berikutnya adalah  menghitung  jumlah user yang berpotensi menggunakan jaringan UMTS. 2. Perencanaan kapasitas dan Coverage dilakukan
menggunakan
perencanaan
jaringan komunikasi seluler.
3. Optimasi Penempatan BTS dilakukan dengan menggunakan  QPSO  untuk  menempatkan BTS pada posisi baru. Performansi
penempatan  Node  B  ditentukan  oleh  daya cakup  wilayah  ( coverage  area )  yang dihasilkan dan tingkat layanan trafik.

## 3.1. Inisialisasi Partikel dan Parameter BTS
Inisialisasi  partikel  merupakan  langkah awal  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai optimal dengan menyebar partikel dengan posisi acak.

## 3.2. Fungsi Fitnes
Fungsi  fitness  dilakukan  ketika  partikel telah  tersebar  pada  suatu  posisi  acak.  Adapun fungsi fitness yang digunakan adalah [6]:
(9)
(10) (11)
(12) (13)
(14)
Aturan  (rule)  pada  Algoritma  QPSO  ini adalah : Apabila nilai irisan lebih kecil dari nilai Luas  Coverage  BTS,  dan  Apabila  nilai  fitness dari  posisi  yang  baru  lebih  tinggi  (optimum) dibandingkan  dengan  nilai  fitness  dari  posisi yang  lampau,  maka  posisi  partikel  yang ditetapkan adalah posisi yang baru.
3.3. Menentukan Local Best Position
Penentuan local best position adalah untuk partikel  yang  menghasilkan  nilai  fitness optimum. Optimum dapat berarti nilai maksimal maupun nilai minimal.
Start Inisialisasi Partikel Longitude Latitude Kapasitas Kanal Masukkan Parameter BTS Luas Area Radius BTS Evaluasi Fungsi Fitness Luas irisan Luas coverage dan Trafik Update Local Best Position Update Mean Best Position
Update Global  Best Position
Update Beta Update Posisi Baru Iterasi Max End

## 3.4. Perpindahan Partikel
Pada  kondisi  ini  partikel  hanya  berpindah untuk kurun waktu tertentu. Selama kurun waktu ini maka partikel akan melakukan evaluasi pada posisi  yang  baru  sebelum  menetapkan  posisi partikel tetap.

## 3.5. Evaluasi Iterasi-i
Pada  proses  ini  maka  posisi  partikel  baru akan dievaluasi terlebih dahulu, tujuannya untuk mengatahui  apakah  posisi  yang  baru  dapat menghasilkan nilai  fitness yang  lebih  baik  atau tidak  .  Melalui  fungsi  objektif  yang  ditetapkan maka akan diperoleh posisi yang baru.

## 3.6. Update Posisi Iterasi-i
Setelah  dilakukan  evaluasi  pada  posisi partikel  yang  baru,  maka  nilai  fitness  antara masing-masing  partikel  yang  baru  dan  lalu dibandingkan  satu  sama  lain.  Apabila  nilai fitness  dari  posisi  yang  baru  lebih  tinggi (optimum)  dibandingkan  dengan  nilai  fitness dari  posisi  yang  lampau,  maka  posisi  partikel yang ditetapkan adalah posisi yang baru. Namun apabila  nilai  fitness  terakhir  merupakan  nilai yang lebih rendah (tidak optimum) dibandingkan dengan nilai fitness pada posisiyang lama maka posisi yang ditetapkan adalah yang lama.
3.7. Update Global Best Position Iterasi-i Global  best  position diperoleh  dengan membandingkan nilai dari local best fitness dari iterasi-i dengan iterasi i-1.  Apabila nilai fitness untuk inisialisasi awal dan iterasi pertama sama- sama  optimum  pada  partikel  yang  sama,  maka local  best  fitness  tetap  menjadi  milik  partikel yang sama.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penentuan Daerah Layanan
Perencanaan  jaringan  UMTS  ini  akan diimplementasikan  pada  wilayah  kota  Malang dengan  luas  wilayah  sebesar  110,06  Km2. Berdasarkan  kepadatan  penduduknya,  wilayah kecamatan  Sukun,  Klojen,  Blimbing  dan Lowokwaru termasuk dalam jenis wilayah urban dengan  luas  wilayah  sebesar  71,17  Km 2 .
Sedangkan
kecamatan
Kedungkandang termasuk  jenis  wilayah suburban dengan  luas wilayah sebesar 38,89 Km 2 , dengan Jumlah BTS yang  dimiliki  oleh  provider  A  sejumlah  55 BTS[8].

## 4.2. Perhitungan Jumlah Pelanggan
Persentase  pertumbuhan  penduduk  kota Malang  adalah  sebesar  0.61%  per  tahun[7] dengan  persentase  penetrasi  seluler  adalah sebesar  85%,  dan  penetrasi  seluler  provider  A adalah  21,7%  [8],  maka,  didapatkan  hasil perhitungan pada Tabel 1:
Tabel 1. Estimasi PenggunaTelepon Seluler Jumlah Penduduk Tahun 2014 845.973 Penetrasi Seluler (85%) 719.077 Penetrasi Seluler Untuk Provider A (21 % dari 85 %) 151.006
Diasumsikan  penetrasi  UMTS  (persentase pengguna  jaringan  UMTS)  pada  tahun  2020 untuk  daerah  urban  sebesar  55%  [1],  dan penetrasi  3G  untuk  daerah suburban sebesar 25% [1].  Dengan  asumsi  tersebut  maka jumlah pengguna  layanan  3G  di  Kota  Malang  pada tahun  2020  untuk  wilayah  urban  dan  suburban berturut turut adalah sebesar 86.140 dan 39.154 user.

## 4.3. Perhitungan OBQ 4.3.1. OBQ Untuk Wilayah Urban
Perhitungan OBQ di wilayan urban dapat dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  2, Maka dapat perhitungan OBQ wilayah suburban adalah sebesar 1405 Kbps/Km 2 .

## 4.3.2. OBQ Untuk Wilayah Suburban
Perhitungan  OBQ  di  wilayan Suburban dapat dilakukan dengan menggunakan
persamaan  2,  Maka  dapat  perhitungan  OBQ wilayah suburban adalah sebesar 510 Kbps/km 2 :

## 4.4. Perhitungan Kapasitas kanal
Berdasarkan  persamaan  3,  maka  dapat dihitung  kapasitas  yang  disediakan  sistem dengan data : Bit rate (R) = 384 Kbps, Energy bit per noise (Eb/No) = 1 dB = 1,2589, Bandwidth (W)  =  3,84  MHz, Activity  factor (α)  =  1,  agar dapat  mengakomodasi  layanan  suara  dan  data. Gain  sektorisasi  antena  (β)  =  2,4.  Dan  Faktor interferensi  ( 𝑓 )  =  0,6.  Sehingga  diperoleh kapasitas/jumlah  kanal  adalah  sebesar  11,9145 kanal/sel  atau  4575,168  Kbps/sel.  Dengan pembebanan  acuan  awal  60%,  maka  kapasitas yang  disediakan  sistem  adalah  sebesar  2745,1 Kbps/sel.
4.5. Perhitungan Jumlah Sel
Luas coverage area urban dengan menggunakan persamaan 4 adalah sebesar 1,95 Km 2 /sel,  dan  luas coverage area suburban adalah sebesar 5,38 Km 2 /sel. Sehingga didapatkan  jumlah Node  B yang  dibutuhkan untuk wilayah urban adalah sebanyak 36 Node B dengan radius sel 0,79 Km dan jumlah Node B yang dibutuhkan untuk wilayah suburban adalah sebanyak 7 Node B dengan radius sel 1,30 Km.

## 4.6. Perhitungan Path Loss
Dengan  menggunakan  model  propagasi Hata-Okumura  (Persamaan  7)  ,  diasumsikan spesifikasi  perancangan  jaringan  di  daerah suburban adalah sebagai berikut [1]:
 Frekuensi (fc ) = 900 Mhz
 Radius  sel  (d)  =  0,79  Km  (urban),  dan 1,36 Km (suburban)
 Base station antenna height (hb) = 30 m
 Mobile antenna height (hm) = 1,5 m
Besarnya path  loss dengan  menggunakan model propagasi Hata-Okumura secara berturut- turut adalah 121,51 dB untuk wilayah urban dan 137,41 dB untuk wilayah suburban. Nilai MAPL ( Maximum  Allowable  Path  Loss )  adalah  159 dB[1] . Terlihat bahwa nilai MAPL lebih besar dari path loss, maka perencanaan jaringan 3G ini dapat diimplementasikan.
4.7.  Hasil Optimasi Jaringan dengan Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization 4.7.1. Wilayah Urban
Setelah  dilakukan  10  kali  percoban, didapatkan  76.2304  %  coverage    16.3592  Km 2 irisan, dan 157,8475  Trafik.
Gambar  3.  Nilai  Fitness  Optimasi  Wilayah Urban
Gambar  3  menunjukkan  nilai  fitness mencapai  konvergen  pada iterasi  ke-13  dimana susunan  BTS  terpilih  dari  Global  best  position menghasilkan  fitness  sebesar  231,3621.  Hasil dari  optimasi  kemudaian  di  plot  menggunakan google earth.

## 4.7.2. Wilayah Suburban
Setelah  dilakukan  10  kali  percoban, diapatkan  6,1698  Km 2 luas  irisan,  88,7667  % coverage,  dan  113,8412  trafik,  dengan  Global Best Position sebesar  Untuk susunan BTS nya adalah sebagai berikut :
Gambar  4.  Nilai  Fitness  Optimasi  Wilayah Urban
Gambar  4  menunjukkan  nilai  fitness mencapai  konvergen  pada  iterasi  ke-5  dimana susunan BTS terpilih dari Global Best Position menghasilkan total  fitness 202,5934.  Hasil  dari optimasi kemudian di plot menggunakan google earth .
Gambar 5. Hasil plotting pada google earth
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 229 229.5 230 230.5 231 231.5 Convergence of QPSO Algorithm Graphic Iteration F it n e s s F u n c ti o n 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 198 199 200 201 202 203 Convergence of QPSO Algorithm Graphic Iteration F it n e s s F u n c ti o n
Dari  Gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa masih  ada  blankspot  di  beberapa  titik.  Pada wilayah  urban,  setiap  kecamatan  memiliki blankspot dengan nilai yang kecil. Namun pada wilayah  suburban  masih  terdapat  blankspot dikarenakan  posisi  BTS  yang  berdekatan  dan jumlah  BTS  existing  pada  wilayah  urban mengalami kekurangan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari proses dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Algorithma  QPSO  dapat  digunakan  untuk optimasi BTS dengan parameter  posisi BTS (longitude,  latitude)  dan  kapasitas  kanal dimana dari 10 percobaan dihasilkan susunan Menara  BTS  yang  mempunyai  76.2304  % (urban)  ,  88,7667  %  (suburban)    dari  luas perencanaan  coverage  serta    157,8475 (urban)  113,8412  trafik  (suburban)  dan dengan  total  fitness  234,0778  (urban)  dan 202,5934 (suburban).
2. Berdasarkan  data  dari  provider  A,  optimasi menggunakan  algoritma Quantum-behaved Particle Swarm Optimization dapat mengurangi  jumlah  BTS  dari  55  BTS menjadi  43  BTS  dengan  mengganti  posisi
BTS dengan posisi baru.
3. Masih  Terdapat  blankspot  pada  beberapa titik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  D.  Aryanti,  S.  H.  Pramono,  and  O.
Setyawati,  “Optimasi  Penempatan  Node
B UMTS900 pada BTS Existing
Menggunakan  Algoritma  Genetika,” J. EECCIS , vol. 7, no. 2, p. pp–111, 2014.
[2] M. I. Rusydi, “Optimasi Pengendali PID pada  Pesawat  Autopilot  Berbasiskan Algoritma  Genetika,” J.  Nas.  Tek.
ELEKTRO , vol. 5, no. 2, 2016.
[3] S.  T.  Rini  Nur  Hasanah  and  others,
“Optimasi  Penempatan  dan  Kapasitas Multi  FACTS  Devices  pada  Sistem Tenaga  Listrik  Menggunakan  Metode Particle  Swarm  Optimization  (PSO),” J. Mhs. TEUB , vol. 2, no. 3, 2014.
[4] J.  Li,  “Improved  Quantum-Behaved Particle  Swarm  Optimization,” Open  J.
Appl. Sci. , vol. 5, no. 6, p. 240, 2015.
[5] Y. Sugiyanto, Arsitektur Jaringan UMTS . MobileIndonesia. net| Sharing Knowledge, Sharing Information, 2007. [6] M.  Fachrie,  S.  Widowati,  and  A.  T. Hanuranto, “Implementasi Fuzzy Evolutionary Algorithms Untuk Penentuan Posisi Base Transceiver Station  (BTS),”  in Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) , 2012. [7] “Kota  Malang  Dalam  Angka  2015,” Scribd . [Online]. Available: https://www.scribd.com/doc/314353435/ Kota-Malang-Dalam-Angka-2015. [Accessed: 29-Jul-2016].
[8] “Selamat Datang. PT Indosat Tbk Paparan Publik Tahun 2014.” [Online]. Available: http://docplayer.info/364460-Selamat- datang-pt-indosat-tbk-paparan-publik- tahun-2014.html. [Accessed: 29-Jul- 2016].

## Biodata Penulis
Moh  Fatkhur  Rohman, Tempat  dan  Tanggal Lahir : Malang, 27 Oktober 1992. Alamat: Bunut Wetan  Kec.  Pakis  Kab.  Malang  Jawa  Timur. Email :  fatkhurrohman.mohamad@gmail.com