## Pengaruh Neighbouring Cell terhadap Pengambilan Keputusan Handover Berdasarkan Fuzzy pada Jaringan WCDMA
Akbar Nur 1 , Aisah 2 , Mochammad Junus 3 123 Jaringan Telekomunikasi Digital, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang Email : akbarnur96@gmail.com 1 Abstrak
Pada pengalihan kanal (handover) dari suatu Base Station satu ke Base Station yang lain. Tujuan, dari tugas akhir ini, menganalisis mengenai pengaruh neighbouring cell terhadap keputusan handover pada jaringan WCDMA berdasarkan fuzzy , pada proses handove r ini, keputusan handover menggunakan beberapa parameter yang  terkait  dengan handover serta  didukung  dengan  logika fuzzy .  Sedangkan WCDMA  (Wideband  Coded Division  Multiple  Access) adalah  suatu  teknik multiple  access yang  menggunakan  spektrum  tersebar  yang digunakan  sebagai air  interface pada UMTS  (universal  mobile  telecomunication  service  Mobilitas  pengguna yang  relatif  tinggi .  Mobilitas  pengguna  yang    relatif  tinggi  menuntut  adanya  jaminan  sampai  dengan penggunaan  layanan  berakhir,  dampak  dari  mobilitas  pengguna  tersebut  berakibat  output  yang  dianalisa keputusan handover ini  dapat  membantu  memberikan  pertimbangan  akan  keputusan handover yang  optimal Metode  yang  digunakan  yakni  logika  fuzzy  Tsukamoto,  untuk  pengambilan  keputusan,  Sedangkan  metode pengukuran  dilapangan  dilakukan  dengan  metode drive  test yaitu  dengan  melakukan  pengukuran  level  sinyal disekitar  area base  station ,  serta  membandingkan  hasil  dari  kedua  metode  tersebut.  Perbandingan  keputusan handover antara  hasil  logika  fuzzy  dan  pengukuran,  sebagai  contoh  unuk  hasil  no  proper  pada  logika fuzzy , menghasilkan nilai rate pada pengukuran 0% untuk soft handover dan 100% untuk hard handover , dan untuk hasil proper pada logika fuzzy, menghasilkan nilai rate pada pengukuran 95.22% untuk soft/softer handoverdan 4.72% untuk hard handover.
Kata kunci : WCDMA, Handover, neighbouring cell , Fuzzy, Drive Test.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Wideband  coded  division  multiple  access (WCDMA)  adalah  suatu  teknik multiple  access yang menggunakan  spektrum  tersebar  yang  digunakan sebagai air  interface pada universal  mobile telecomunication service (UMTS), teknologi komunikasi  seluler  yang  berkembang  sangat  pesat berdampak  pada    layanan  yang  dapat  dilayani  tidak hanya layanan suara (voice), tetapi juga untuk layanan video dan data dengan tingkat mobilitas yang tinggi. Mobilitas  pengguna  yang  relatif  tinggi menuntut adanya jaminan sampai dengan penggunaan layanan  berakhir,  dampak  dari  mobilitas  pengguna tersebut  berakibat  pada  pengalihan  kanal (handover) dari suatu base station satu ke base station yang lain.
Tepat atau tidaknya mekanisme suatu handover menjadi  permasalahan  pada  perubahan  kualitas  daya terima  jaringan  seluler  yang  dinamis,  keragaman pergerakan user menjadi  bahan  pertimbangan perlunya  perancangan  jaringan  yang  menunjang mobilitas  yang  tinggi,  baik  dengan  menentukan parameter  handover  maupun  parameter neighbouring cell agar  tidak  terjadi Handover Failure yang  dapat berakibat kegagalan dalam berkomunikasi. Oleh  karena  itu  pada  tugas  akhir  ini disimulasikan  dan  dianalisis  mengenai  pengaruh neighbouring sel  terhadap  keputusan handover pada jaringan  wcdma  berdasarkan fuzzy ,  mengapa fuzzy , bila  dibandingkan  dengan  logika  konvensional, kelebihan  logika  fuzzy  adalah  kemampuannya  dalam proses  penalaran  secara  bahasa  sehingga  dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan
matematik yang rumit, serta mudah dimengerti, dapat membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman  – pengalaman  para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus melelui  proses  pelatihan.  [T.Sutujo,dkk:2011:212] pada  proses  handover  ini,  keputusan handover menggunakan beberapa parameter yang terkait dengan handover serta  didukung  dengan  logika  fuzzy.
Sedangkan output yang  dianalisa  adalah  keputusan handover  menggunakan  fuzzy  dibandingkan  dengan pengukuran  secara  real,  diharapkan  dengan  adanya analisis  terhadap  keputusan handover ini  dapat membantu memberikan pertimbangan akan keputusan handover yang optimal

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka rumusan masalah sebagai berikut : 1.
Bagaimana mengidentifikasi pengambilan keputusan handover pada  setiap  node  b menggunakan metode fuzzy tsukamoto.
2. Bagaimana hasil pengujian parameter- parameter  sel  serving  dan  sel  tetangga  untuk proses handover.
3. Bagaimana performa nilai threshold sel serving dan sel tetangga untuk melakukan handover .
1.3 Tujuan Tujuan penelitian adalah:
1. Mengetahui  cara  mengidentifikasi  pengambilan keputusan  handover  pada  setiap  node  b menggunakan metode fuzzy.
2. Menganalisa  dan  memproses  data  parameter  sel serving dan sel tetangga untuk proses handover.
3. Mengetahui  apakah  nilai  threshold  sel  serving dan  sel  tetangga  sudah  mencapai  nilai  optimum untuk melakukan handover.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Handover Handover adalah proses pengalihan kanal trafik secara  otomatis  pada  MS  yang  sedang  digunakan untuk  berkomunikasi  tanpa  terjadinya  pemutusan hubungan,  hal  ini  menjelaskan  bahwa  handover  pada dasarnya  adalah  sebuah    koneksi  yang  bergerak  dari satu  sel  ke  sel  lainnya.  Proses  ini  memerlukan  alat pendeteksi  untuk  mengubah  status dedicated  node (persiapan handover )  dan  alat  untuk  menswitch komunikasi yang sedang berlangsung dari suatu kanal pada sel tertentu ke kanal yang lain pada sel yang lain. Keputusan  untuk  sebuah handover dibuat  oleh  BSC, yaitu  dengan  mengevaluasi  secara  permanent pengukuran  yang  diambil  oleh  BTS  dan  MS. Pengukuran  rata-rata  oleh  BSC  dibandingkan  dengan nilai-nilai  ambang  batas (treshold) ;  jika  Px  melebihi nilai  treshold  maka  dimulai  proses handover dengan mencari sebuah sel target yang sesuai.
2.2. Neighbour cell Neighbour cell adalah list cell BTS yang menjadi tetangga  dari  suatu  cell  BTS  tertentu  dan  menjadi target  proses handover . Neighbour  list dikirimkan melalui  BCCH  ke  Mobile  Station,  dimana diinformasikan list-list cell BTS apa saja yang menjadi neighbournya. Apakah yang terjadi apabila neighbour ini  tidak  ada,  maka Mobile  Station tidak  akan  bisa melakukan perpindahan (Mobility) dari satu cell BTS ke  cell  BTS  yang  lain  dan  akhirnya  akan mengakibatkan Drop  Call (Panggilan  terputus). Karena  pentingnya  fungsi  neighbour  ini  maka  perlu dilakukan  audit  neighbour  secara  periodik  terutama apabila  banyak  penambahan  BTS  baru,  karena  besar kemungkinan terjadi missing neighbour [akhmad:2007].
2.3 Logika Fuzzy Tsukamoto Logika Fuzzy  Tsukamoto adalah  peningkatan dari  logika  Boolean  yang  berhadapan  dengan  konsep kebenaran  sebagian.  Saat  logika  klasik  menyatakan bahwa  segala  hal  dapat  diekspresikan  dalam  istilah biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy  menggantikan  kebenaran  boolean  dengan tingkat kebenaran. Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik , konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat". Logika  ini  berhubungan  dengan  set fuzzy dan  teori kemungkinan.
Secara  umum  bentuk  model fuzzy Tsukamoto adalah If (X IS A) and (Y IS B) Then (Z IS C), dalam infrerensinya,  metode  Tsukamoto  menggunakan tahapan berikut, yakni, fuzzifikasi, pembentukan rule, menggunakan  fungsi  implikasi  MIN  pada  tiap  –  tiap
rule  dan  untuk  defuzzifikasi  menggunakan  metode rata – rata ( average ).[T.Sutojo:2011]
𝑍 = ∝ ∝ ∝ ∝ (2.1)

## 2.4 Intensitas Trafik
Intensitas  Trafik  adalah  kemampuan  yang diberikan  oleh  suatu  teknologi  atau  suatu  BTS  untuk menerima  trafik  komunikasi  yang  terjadi,  sedangkan kepadatan  trafik  yaitu  tingkat  kesibukan  suatu komunikasi yang terjadi dengan nilai yang bervariasi, tergantung  lingkungannya,  intensitas  trafik  dapat dihitung dengan persamaan berikut :
𝐴 = (2.2)
keterangan : 𝐴 : Besarnya intensitas trafik (Erlang) 𝑉 : Volume trafik (menit) 𝑇 :   Periode pengamatan(menit) 2.5 Kemampuan Node B
Perhitungan  kemampuan node b  untuk melayani  jumlah  pelanggan,  dapat  dihitung  dengan persamaan berikut :
𝐾𝑒𝑚𝑎𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛 𝑁𝑜𝑑𝑒 𝐵 = (2.3) 3.

## METODE PENELITIAN
3.1 Variabel dan Definisi Operasional Tabel 3.1 Variabel dan Definisi Operasional Jenis Variabel Definisi Operasional Variabel Terikat 1. Drive Test 2. Handover 3. Keputusan
Handover
1. Drive  Test digunakan untuk  pengukuran  sel serving dan sel neighbor 2. Handover yang akan diteliti yakni Hard Handover, Soft Handover, Softer handover 3. Keputusan Handover terjadi berdasarkan pemrosesan dan penganalisaan logika fuzzy serta drive test Variabel Bebas 1. Parameter Drive Test 2. SHO Event Success Rate 3. Logika Fuzzy 1. Parameter yang digunakan dalam penelitian yakni, WCDMA  Serving/Active Set  +  Neighbors,  SHO
Event Success Rate
2. Tingkat  keberhasilan Soft Handover yang mengindikasikan jenis handover  yang  berhasil diterapkan.
3. Logika  Fuzzy  yang  akan diteliti  yaitu  logika fuzzy
Tsukamoto 3.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  disusun  dengan  maksud agar penelitian dilakukan secara terperinci.
Gambar 3.1 Diagram Alir Tahapan Penelitian.

## 3.3   Perencanaan Sistem
Perencanaan  sistem  yang  akan  dibuat  pada proyek akhir ditunjukkan pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Diagram Alir Desain Aplikasi
4. HASIL PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Pembahasan Keputusan Handover
menggunakan fuzzy
Fuzzifikasi  pada  penelitian  ini,  input  yang digunakan yakni beberapa parameter fuzzy yang telah ditentukan  untuk  dibuat membership  function ,
sedangkan output yang  dianalisa  adalah  keputusan handover, data input berupa himpunan crisp yang akan diubah menjadi himpunan fuzzy. Tabel 4.1 Hasil Pengujian Fuzzy Nama Site Nilai Crisp Keputusan Handover SUKARNOHATTA_PL 31.46 No Proper SUKRNOHTIM3 49.64 No Proper KENDALSARI_PL 65.86 Proper KALPATARMLG 73.24 Proper STIEMALAN 57,39 Proper VINOLIA_MT 33.21 No Proper WELIRANG_TB 66.45 Proper JOYOGRANDNR_ST 62.46 Proper UNIVBRAW_TB 60.59 Proper TNJNGSEKAR 65.98 Proper
Pada  tabel  4.1  menjelaskan  tentang  hasil pengujian menggunakan logika fuzzy, pada 10 node B yang  telah  direncanakan,  dimana  didapatkan  hasil crisp  node  B  SUKARNOHATTA_PL  sebesar  31.46, nilai  tersebut  merepresentasikan  keputusan  handover no-proper / tidak handover , node B SUKRNOHTIM3 sebesar  49.64,  nilai  tersebut  merepresentasikan keputusan handover no-proper / tidak handover , node B  KENDALSARI_PL  sebesar  65.86,  nilai  tersebut merepresentasikan  keputusan handover  proper /
terjadi handover ,  node  B  KALPATARMLG_PL sebesar  73.24,  node  B  STIEMALAN  sebesar  57.39, nilai  tersebut  merepresentasikan  keputusan handover proper  /  terjadi  handover,  node  B  VINOLIA_MT sebesar  33.21,  nilai  tersebut  merepresentasikan keputusan handover no proper / tidak handover, node B  WELIRANG_TB  sebesar  66.45,  nilai  tersebut merepresentasikan  keputusan handover  proper / terjadi  handover  node  B  JOYOGRANDNR_PL sebesar  62.46,  nilai  tersebut  merepresentasikan keputusan handover proper / terjadi handover node B UNIVBRAW_TB  sebesar  60.59  nilai  tersebut merepresentasikan  keputusan  handover  proper  / handover , node B TNJNGSEKAR sebesar 65.98 nilai tersebut  merepresentasikan  keputusan handover proper / terjadi handover. 4.2 Pembahasan  Pengujian  Parameter  Sel Serving dan Sel Neighbour
Pembahasan  parameter  menggunakan  metode drive  test,  yang  diolah  menggunakan software Mapinfo .  Pengujian  dilakukan  pada  jaringan  3G. Parameter  pengukuran  pada  jaringan  3G  meliputi WCDMA  Serving/Active  Set  + Neighbors dan  SHO Event Success Rate . Dimana pengukuran jaringan 3G UMTS pada frekuensi 900 MHz.
4.2.1 Hasil  Pengukuran  Rata  –  Rata  Sel  Serving dan Sel Neigbour
Tabel 4.2 Hasil Pengukuran Sel Serving dan Sel Neighbour Nama Site Serving Neighbour RSCP (dB) Ec/No (dB) RSCP (dB) Ec/No (dB) SUKARNOHATTA_PL  -70.02 -8.90 -71.89  -10.32 SUKRNOHTIM3 -74.19  -10.57  -74.38  -10.39 KENDALSARI_PL -61.22 -7.20 -67.72  -10.50 KALPATARMLG -68.37 -8.57 -76.15  -11.65 STIEMALAN -72.73  -10.20  -79.93  -12.97 VINOLIA_MT -63.08 -7.43 -68.20  -10.88 WELIRANG_TB -67.30  -11.19  -64.23  -12.84 JOYOGRANDNR_ST -69.68  -13.28  -72.49  -13.29 UNIVBRAW_TB -70.42  -13.01  -73.52  -12.62 TNJNGSEKAR -71.71  -11.76  -71.30  -10.21
Pada  tabel  4.2  menjelaskan  tentang  hasil pengkuran  sel  serving  dan  sel neighbor bedasarkan dive  test  nilai  tersebut  diambil  dari  nilai  rata  –  rata pada  saat  dimulai  pengukuran  sampai  pada  akhir pengukuran,  dimana  nilai  pada  tabel  4.2  menjadi acuan  nilai  input  parameter  RSCP  dan  Ec/No  pada proses logika fuzzy. Dari hasil pengukuran, pada tabel tersebut  nilai  rata  –  rata  serving  RSCP  dan  Ec/No, pada  setiap  node  B  mempunyai  kecenderungan  nilai yang intervalnya tidak terlalu lebar, untuk RSCP nilai yang  didapat  antara  -74  dB  sampai  dengan  -61  dB, untuk  Ec/No  nilai  yang  didapat  antara  -7  dB  sampai dengan  -13  dB,  untuk  sel  neighbour  nilai  interval RSCP  antara  -64  dB  sampai  dengan  -79  dB,  .dan untuk  nilai  interval  Ec/No  antara  -10  dB  sampai dengan -13 dB. Sedangkan  pada setiap node B, nilai RSCP tertinggi yakni pada node B KENDALSARI_PL,  dengan  nilai  RSCP  -61.22  dB, untuk  nilai  Ec/No  -7.20  dB,  dan  nilai  rata  –  rata neighbour RSCP tertinggi yakni pada neighbour node B  WELIRANG_TB,  dengan  nilai  RSCP  -64.23  dB, untuk nilai rata – rata neighbour Ec/No tertinggi yakni pada neighbour node B TNJNGSEKAR, dengan nilai Ec/No -10.21 dB.
4.2.2 Pengujian  Sel Serving dan Neighbor
Mengggunakan Drive Test a. SUKARNOHATTA PL
Gambar 4.1 Hasil SHO Successful Rate SUKARNOHATTA_PL
Pada  gambar  4.1  menjelaskan  tentang  SHO Successful  Rate ,  berdasarkan  pengukuran  didapatkan hasil  pada node B  SUKARNOHATTA_PL  dan neighbor -nya,  yakni node B  KENDALSARI_PL  dan node B  SUKRNOHTIM3,  dari  awal  hingga  akhir pengukuran  mendapatkan hasil  0  %  untuk  prosentase SHO,  yang  mengartikan  bahwa, node B  tidak  dapat melakukan soft handover .

## b. KALPATARMLG
Gambar 4.2 Hasil SHO Successful Rate KALPATARMLG Pada  gambar  5.21  menjelaskan  tentang  SHO Successful  Rate,  berdasarkan  pengukuran  didapatkan hasil  pada node BKALPATARMLG  dan neighbor - nya,  yakni node B  KENDALSARI_PL  dan node B SUKARNOHATTA_PL,  berdasarkan  hasil  pengujian mendapatkan  hasil  60.03  %  untuk  prosentase keberhasilan SHO dan untuk  prosentase sebesar 39.94 %, yakni prosentase hard handover , yang mengartikan bahwa, node B dapat melakukan soft handover sebesar 60.03 % dan hard handover sebesar 39.94 %.
4.2.3 Hasil Rate Pengujian  RSCP  dan  Ec/No Secara Keseluruhan
Tabel 4.3 Rate RSCP dan Ec/No Secara Keseluruhan Nama Site Rate RSCP (%) Rate Ec/No (%) Baik Sedang Buru k Baik Seda ng Buru k SUKARNO HATTA_PL 9.64 90.3 0 47.92 31.3 20.7 SUKRNOH TIM3 4.42 57.9 37.6 16.6 53.4 30 KENDALS ARI_PL 40.2 51.1 8.71 42.59 43.8 13.5 KALPATA RMLG 35.3 57.1 7.6 50.25 25.8 23.9 STIEMALA N 14.2 68.9 16.5 26.05 57.3 16.6 VINOLIA_ MT 35.8 64.2 0 35.1 36.6 28.2 WELIRAN G_TB 49.9 39.6 10.4 17.48 74.4 8.14 JOYOGRA NDNR_ST 7.47 87.3 5.18 6.21 47.7 46.0 UNIVBRA W_TB 18.53 62.6 18.9 43.96 47.4 8.65
TNJNGSEK AR 42.68 43.7 13.6 42.76 45.7 11.5 Rata - Rata 25.81 62.3 11.9 32.89 46.3 20.7 4.2.4 Hasil Rate Pengujian Handover Secara Keseluruhan
Tabel 4.4 Rate Handover Secara Keseluruhan Nama Site Rate Handover (%) Soft / Softer Hard SUKARNOHATTA_PL 0 100 SUKRNOHTIM3 0 100 KENDALSARI_PL 76.93 23.06 KALPATARMLG 60.03 39.94 STIEMALAN 42.32 57.58 VINOLIA_MT 0 100 WELIRANG_TB 83.36 16.64 JOYOGRANDNR_ST 61.57 38.43 UNIVBRAW_TB 84.98 15.02 TNJNGSEKAR 95.22 4.78 Rata - Rata 50.44 49.56 Pada  tabel  4.4  menjelaskan  tentang  hasil rate pengujian handover secara keseluruhan pada 10 node
B,  dimana  hasil  yang  didapatkan rate tertinggi soft  / softerhandover diperoleh
oleh
node B TNJNGSEKAR  95.22%,  UNIVBRAW_TB  84.98  % dan  WELIRANG_TB  83.36%,  untuk hardhandover , hasil  yang  didapatkan  rate  tertinggi  diperoleh  oleh node B SUKARNOHATTA_PL, SUKARNOHTIM3,
VINOLIA_MT  yang  mendapatkan  rate  100%, berdasarkan  hasil  pada  tabel  5.24,  untuk  rata  –  rata pengambilan keputusan antara soft/softer mendapatkan  rate  50.44  %,  sedangkan  untuk keputusan hard handover 49.56%
4.2.5. Hasil  Pengujian Rate Radius Cell  Node B Secara Keseluruhan Tabel 4.5Rate Handover Secara
Keseluruhan Area Site Rate Radius Cell Real Terhadap Perhitungan (%) SUKARNOHATTA_PL 50.13 SUKRNOHTIM3 57.50 KENDALSARI_PL 52.74 KALPATARMLG 53.09 STIEMALAN 71.83 VINOLIA_MT 45.71 WELIRANG_TB 99.08 JOYOGRANDNR_ST 50.28 UNIVBRAW_TB 51.37 TNJNGSEKAR 98.94 Rata - Rata 63.07
4.2 Pembahasan Performa Nilai Threshold
Nilai threshold RSCP dan Ec/No untuk serving dan neighbour , menurut Heikki Kaaranen (2005:115), threshold  terbagi  atas  2  jenis,  yakni upper  threshold dan lower threshold.
Tabel 4.6 Performa Nilai Threshold Nama Site Nilai Threshold RSCP(dB) Nilai Threshold Ec/No(dB) Upper Thresh old Lower Thresh old Upper Thresh old Lower Thresh old SUKARNOHATT A_PL -60 -77 -5 -9.5 SUKRNOHTIM3 -53 -78 -4 -13 KENDALSARI_P L -54 -84 -2 -14 KALPATARMLG -50 -80 -4 -13 STIEMALAN -51 -87 -5 -16 VINOLIA_MT -58 -78 -2 -8.5 WELIRANG_TB -52 -80 -4 -15.5 JOYOGRANDNR _ST -60 -80 -6 -15 UNIVBRAW_TB -54 -87 -4 -15 TNJNGSEKAR -54 -88 -6 -14 Rata - Rata -54.6 -81.9 -4.2 -13.3
Pada  tabel  4.5  menjelaskan  tentang,  dimana untuk  untuk  ambang  batas  atas  RSCP  terendah diperoleh node B  SUKARNOHATTA_PL  dan JOYOGRANDNR_ST,  untuk  ambang  batas  bawah RSCP tertinggi diperoleh node
B SUKARNOHATTA_PL, SUKRNOHTIM3 dan VINOLIA_MT, untuk ambang batas atas Ec/No yang tertinggi  diperoleh node B  SUKARNOHATTA_PL dan  VINOLIA_MT,  untuk  ambang  batas  atas  Ec/No tertinggi  diperoleh node B  KENDALSARI_PL,  dan VINOLIA_MT,  untuk  ambang  batas  bawah  Ec/No tertinggi  diperoleh node B  SUKARNOHATTA  _  PL dan  VINOLIA_MT,  dengan  nilai  rata  –  rata upper threshold RSCP mencapai -54.6 dB, rata – rata lower threshold RSCP  mencapai  -81.9  dB,  sedangkan  nilai rata  –  rata upper  threshold Ec/No  mencapai  -4.2  dB, rata – rata lower threshold Ec/No mencapai -13.3 dB
5. PENUTUP 5.1   Kesimpulan
1. Berdasarkan hasil proses pengambilan keputusan handover menggunakan logika fuzzy Tsukamoto,  didapatkan  keputusan  handover pada 3 node B yang tidak handover / no proper yakni node B SUKARNOHATTA_PL,
SUKRNOHTIM3  dan  VINOLIA_MT,  serta  7 node
B yang handover / proper, KENDALSARI_PL,
KALPATARMLG,
STIEMALAN,WELIRANG_TB,JOYOGRAN DNR_ST, UNIVBRAW_TB, TNJNGSEKAR
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  parameter  sel serving dan  sel neighbour ,  nilai  rata  –  rata serving RSCP  dan  Ec/No,  pada  setiap node Bmempunyai  kecenderungan  nilai  yang intervalnya  tidak  terlalu  lebar,  untuk  RSCP nilai yang didapat antara  -74 dB hingga -61 dB, untuk Ec/No nilai yang didapat antara -7 dB hingga -13 dB, untuk sel neighbour nilai interval RSCP antara -64 dB hingga -79 dB, .dan untuk nilai interval Ec/No antara -10 dB hingga -13 Db
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  parameter  sel serving dan  sel neighbour ,  untuk rate pengujian RSCP dan Ec/No secara keseluruhan pada 10 node B, untuk rata – rata rate RSCP  baik  diperoleh  25.81%,  sedang diperoleh  62.29%,  buruk  diperoleh  11.89%, untuk  rata  –  rata rate Ec/No  baik  diperoleh 32.89%,  sedang  diperoleh  46.36%,  buruk diperoleh 20.75%.
4. Berdasakan  hasil  pengujian  parameter  sel serving  dan  sel neighbour ,  untuk  radius dibandingkan  antara  hasil  perhitungan  dan hasil pengukuran secara real, yakni berada di sekitar  rate  50%  terhadap  hasil  perhitungan, hanya  pada  node  B  STIEMALAN,  node  B WELIRANG_TB,  node  B  TNJNGSEKAR yang berada  pada  rate diatas  60%,  masing  – masing  mendapatkan  rate  71.83%,  99.09%, dan 98.94%.
5. Berdasarkan  hasil  pengujian  parameter  sel serving dan  sel neighbour ,  pada  sisi  SHO Event  Success  Rate,  didapatkan  untuk  rate soft/softer  handover pada  3 node B didapatkan  0%  yakni  pada node B SUKARNOHATTA_PL,  SUKRNOHTIM3 dan  VINOLIA_MT,  untuk  rate soft/softer handover tertinggi  diperoleh node B, TNJNGSEKAR, UNIVBRAW_TB dan WELIRANG  TB,  yang  mencapai  rate  lebih dari 80%
6. Berdasarkan  hasil  pengujian  performa  nilai threshold serving dan neighbour didapatkan nilai  rata  –  rata upper  threshold RSCP mencapai  -54.6  dB,  rata  –  rata lower threshold RSCP  mencapai  -81.9  dB, sedangkan  nilai  rata  –  rata upper  threshold Ec/No  mencapai  -4.2  dB,  rata  –  rata lower threshold Ec/No mencapai -13.3 dB
5.2 Saran
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan pengambilan  keputusan handover dengan metode  kecerdasan  buatan    ataupun  metode  – metode pendukung yang berbeda.
2. Dapat  dilakukan  perencanaan  di  wilayah  lain dengan  nilai  parameter  masukan  pada  Fuzzy yang  berbeda,  tidak  hanya  menggunakan  nilai Daya,  Jarak  dan  Trafik  user,  dapat ditambahkan  dengan  parameter  yang  lain  atau
dapat  juga  diganti  dengan  parameter  yang berbeda

## DAFTAR PUSTAKA
Afterina  Wahyu  P.  (2014),  Peramalan  Kebutuhan Bandwidth  Iub  Jaringan  UMTS  dan  HSDPA Menggunakan Fuzzy Inference System dan Time Series.  Teknik  Elektro  Universitas  Brawijaya,
Malang
Bachtiar,  Yudha.  (2012),  Evaluasi  Kinerja  Tahapan
Handover Pada Pengguna Tunggal Layanan FTP Jaringan Mobile Wimax (IEEE 802.16E). Tugas Akhir  Strata  I.  Jurusan  Teknik  Elektro, Universitas Diponegoro Semarang.
Chevallier,  C.  (2006).  WCDMA  UMTS  Deployment Handook  :Planning  and  Optimization  Aspects. England : JohnWiley and Sons, Ltd.
Dani  Indra  Kumara.  (2015),  Analisa  Efek  Inter- System  Handover  (ISHO)  Sistem  Selular  GSM Ke  WCDMA.  Teknik  Telekomunikasi,  Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung.
Dianita D.P, Rifqy R.I, Widdia L, Ni Made S, Artika R.  (2014)”Sistem  Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto Untuk  Menentukan  Kelayakan  Calon  Penjaga Gawang”,
Eraldo  Damosso,  (1999)  “ COST  Action  231  Digital Mobile  Radio  Towards  Future  Generation Systems ”, European Commision .
Ervin  Tri  Sasongko,  (2014),  Perencanaan  dan Penataan  Menara  Telekomunikasi  Seluler Bersama  di  Kabupaten  Sidoarjo  Menggunakan Mapinfo.  Teknik  Elektro  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.3
Holma,  H.  and  Toskala,  A  (2004).  WCDMA  for UMTS  Radio  Access  for  Third  Generation Mobile  Communications.  Finland  :  JohnWiley and Sons, Ltd.
Kevin Grant and Chris Haseman, (2014), “ Beginning Android Programming: Develop and Design .
Laiho,  J.  and  Wacker,  A  Novosad,  T.  (2006).  Radio Network  Planning  and  Optimisation  for  UMTS (second  edition).  Finland,USA  :  JohnWiley  and Sons
Lucyana,  A.C.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan Perencanaan  Penempatan  Lokasi  Potensial Menara Baru Bersama Telekomunkasi Seluler di Daerah  Sidoarjo  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Teknik  Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Prashant Panigrahi (2011). Soft & Softer Handover In UMTS System
Priyanta  F,  “Pemograman  Android  Untuk  Pemula”, (2011), Jakarta.
Rossyana.  Simulasi  Analisis  Intersystem  Handover
Pada Jaringan UMTS dan HSDPA Pada Layanan Video Streaming. (2015), Teknik Telekomunikasi,  Fakultas  Teknik  Elektro, Universitas Telkom, Bandung. T. Sutujo, Edy Mulyanto, dkk. (2011) “ KecerdasanBu