ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Prediksi

## Channel Gain Threshold untuk Modulasi Adaptif V2V menggunakan Algoritma
Random Forest Regression
NAZMIA KURNIAWATI 1 , AISYAH NOVFITRI 2 , YULI KURNIA NINGSIH 3
1,3 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Trisakti, Indonesia 2 Jurusan Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Jakarta, Indonesia Email : nazmia.kurniawati@trisakti.ac.id
Received 19 Januari 2022 | Revised 21 Februari 2022 | Accepted 3 Maret 2022

## ABSTRAK
Kondisi  kendaraan  yang  saling  bergerak  pada  sistem  komunikasi  Vehicle-to- Vehicle  (V2V)  menyebabkan  daya  sinyal  yang  diterima  berfluktuasi.  Selain  itu, dengan  adanya  pergeseran  frekuensi  Doppler  mengakibatkan  semakin  sulitnya menjaga  level  Bit  Error  Rate  (BER)  kurang  dari  0,001.  Mengubah  threshold channel  gain  pada  modulasi  adaptif  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat diterapkan untuk menjaga level performansi tanpa mengorbankan nilai Signal to Noise  Ratio  (SNR).  Sayangnya  threshold  yang  memberikan  SNR  optimal  belum diketahui.  Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma  random  forest  regression untuk mencari nilai threshold channel gain demi didapatkannya nilai SNR terbaik. Dari hasil prediksi dengan jumlah estimator sebanyak 7, didapatkan threshold 0.1 dan 0.3 hanya membutuhkan SNR sebesar 25.59 dB untuk menjaga BER di level < 0.001.
Kata kunci : Modulasi Adaptif, Pergeseran Doppler, Random Forest Regression

## ABSTRACT
The  condition  of  the  moving  vehicles  in  the  Vehicle-to-Vehicle  (V2V) communication  system  leads  to  fluctuating  received  signal  power.  In  addition, the Doppler shift increases the difficulty to maintain the Bit Error Rate (BER) less than 0.001. Changing the channel gain threshold in adaptive modulation is one method that can be applied to maintain the performance level without sacrificing the Signal to Noise Ratio (SNR) value. Unfortunately, the threshold that provides the optimal SNR is not yet known. In this research, a random forest regression algorithm is used to determine the channel gain threshold in order to obtain the best SNR value. Based on the prediction results the number of estimators of 7, it is obtained  that the thresholds of 0.1 and 0.3 only require an SNR of 25.59 dB to keep the BER at the level < 0.001.
Keywords : Adaptive Modulation, Doppler Shift, Random Forest Regression

## 1. PENDAHULUAN
Komunikasi Vehicle-to-Vehicle  (V2V)  merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  sistem transportasi cerdas (Halegoua, 2020) . Dengan adanya teknologi ini, kecelakaan lalu lintas yang  disebabkan  oleh man-made-error  dapat  dikurangi  hingga  80% (Thomas,  2016). Dengan  adanya  sistem  komunikasi  ini,  aktivitas  seperti  pembayaran  tol  secara  otomatis, update peta jalan, dan assisted navigation and driving dapat dilakukan (Gomez-Vega, dkk, 2017).
Kondisi  kendaraan  yang  bergerak  menyebabkan  terjadinya  pergeseran  frekuensi  Doppler (Doppler shift). Pergeseran frekuensi Doppler mengakibatkan semakin terjadinya penurunan daya  di  sisi  penerima.  Penurunan  daya  tersebut  menyebabkan  semakin  buruknya  nilai Bit Error  Rate  (BER).  Nilai  maksimum  BER  yang  diperbolehkan  untuk  komunikasi  V2V  adalah 0,001 (Sassi, dkk, 2012) . Jika nilai daya yang diterima semakin kecil, maka semakin besar nilai Signal to Noise Ratio (SNR) yang dibutuhkan untuk menjaga BER pada level 0,001.
Modulasi  adaptif  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  meningkatkan  performansi sistem komunikasi yang menggunakan Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM), seperti V2V (Jaya, dkk, 2016). Dengan memanfaatkan skema modulasi adaptif, modulasi yang  digunakan  dapat  disesuaikan  dengan  kondisi  lingkungannya (Kurniawati,  dkk, 2021). Sehingga  ketika  nilai noise  rendah,  skema  modulasi  dengan  data  rate  yang  lebih tinggi  dapat  digunakan.  Sementara  itu  jika  kondisi noise  sedang  tinggi,  maka  skema modulasi yang digunakan adalah yang memiliki data rate yang lebih rendah.
Nilai channel  gain  threshold  digunakan  untuk  mengontrol  pemilihan  skema  modulasi  pada kanal yang terpengaruh oleh pergeseran frekuensi Doppler (f d ) (Novfitri, dkk, 2018) . Dari hasil  penelitian,  dengan  menerapkan threshold  sebesar  0,25  dan  0,5  dibutuhkan  SNR sebesar  26  dB  untuk  menjaga  BER  pada  level  0,001.  Sayangnya  penentuan threshold tersebut masih dilakukan secara trial and error.
Machine learning merupakan teknik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi suatu nilai berdasarkan data (Abbas, 2017). Penggunaan machine learning untuk prediksi telah diimplementasikan  pada  bidang  ekonomi (Gogas  &  Papadimitriou,  2021) ,  biomedik (Gupta & Nath Kaush, 2017) , militer (Wang, dkk, 2020) , pendidikan (Nafea, 2018) , dan lain sebagainya. Beragam algoritma machine learning telah dikembangkan, seperti linear regression,  logistic  regression,  naive  bayes,  dan  lain-lain (Bonaccorso,  2017). Algoritma tersebut memiliki karakteristik yang berbeda sehingga akan menghasilkan hasil prediksi yang juga berbeda.
Pada penelitian  ini  digunakan  algoritma machine  learning  untuk  mencari  nilai  channel  gain threshold optimal yang dapat memberikan nilai SNR terkecil untuk menjaga nilai BER pada level  0.001.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  dilakukan  perbandingan empat algoritma machine learning: decision tree, random forest, Support Vector Regression (SVR),  dan Artificial  Neural  Network  (ANN) (Kurniawati,  dkk,  2021) .  Dari  keempat algoritma tersebut, random forest regression menghasilkan nilai error prediksi terkecil. Oleh karena itu algoritma tersebut dipilih pada penelitian ini karena dapat menghasilkan prediksi yang akurat.
Struktur paper  ini  adalah  sebagai  berikut:  Pada  bagian  pendahuluan  dijelaskan  latar belakang  penelitian  yang  dilakukan.  Pada  bagian  metode  dijabarkan  alur  penelitian  serta metode  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai threshold.  Pada  bagian  hasil  dipaparkan  hasil
yang  didapatkan  berdasarkan  metode  yang  digunakan.  Pada  bagian  akhir  disampaikan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.

## 2. METODE

## 2.1 Pemodelan sistem
Sistem  komunikasi V2V bekerja berdasarkan  pada  standar IEEE 802.11p.  Pada standar  ini, sistem  komunikasi  menggunakan  OFDM transceiver  dan  bekerja  pada  frekuensi  5.9  GHz (Arena, dkk, 2020).
Berdasarkan standar IEEE 802.11p, modulasi yang yang dapat digunakan untuk V2V adalah Binary  Phase  Shift  Keying  (BPSK),  Quadrature  Phase  Shift  Keying  (QPSK),  16  Quadrature Amplitude  Modulation  (16-QAM),  dan  64-QAM (Arena,  dkk,  2020) .  Tiga  jenis  modulasi digunakan untuk skema modulasi adaptif (Novfitri, dkk, 2018) . Ketiga modulasi itu adalah BPSK  yang  digunakan  untuk  mengakomodasi data  rate  rendah,  QPSK  untuk  data  rate menengah,  dan  16-QAM  untuk data  rate  tinggi.  Skema  modulasi  adaptif  digunakan  untuk menjaga nilai BER di bawah 0.001 walaupun kondisi noise berfluktuasi. Kondisi sinyal yang diterima dimodelkan dalam Persamaan (1):
𝑟(𝑡) = ℎ(𝑡). 𝑥(𝑡) + 𝑧(𝑡) (1)
Di mana r(t) merupakan hasil konvolusi antara kanal fading h(t) dengan sinyal OFDM yang dikirimkan x(t) dan tambahan noise z(t) yang berada di kanal.
Kanal wireless  pada  sistem  komunikasi  V2V  mengadopsi  kondisi  kanal  mobile-to-mobile dengan Rayleigh  fading  model  cincin  ganda  yang  terpengaruh  oleh  pergeseran  frekuensi Doppler  yang  disebkan  oleh  perubahan  kecepatan  kendaraan  yang  bergerak (Patel,  dkk, 2005). Pada  model  ini,  penghambur  terletak  mengelilingi  pengirim  dan  penerima  yang berada  di  pusat  cincin.  Gambar  1  menunjukan  kondisi  kanal mobile-to-mobile  dengan Rayleigh fading model cincin ganda.
Gambar 1. Kanal Mobile-to-Mobile dengan Rayleigh Fading Model Cincin Ganda
Kanal mobile-to-mobile  dengan  Rayleighading  model  cincin  ganda  diadopsi  dari  sum  of sinusoida (sos) yang dimodelkan menggunakan Single Input Single Output (SISO) Non-Line of Sight melalui Persamaan (2) (Zajic, 2013) :
ℎ(𝑡) = 2 𝑀𝑁 𝑒 [ ( ∅ )]
(2)
dimana: 𝛼 = 2𝑛𝜋 − 𝜋 + 𝜃 4𝑁
(3)
𝛽 = 2(2𝑚𝜋 − 𝜋 + 𝛹 )
4𝑀 (4)
M  dan  N  merupakan  jumlah  penghambur  yang  berada  di  sekeliling  kendaraan. 𝛼 merupakan  sudut  kedatangan  dari  penghambur 𝜃 .  Sedangkan 𝛽 merupakan  sudut keberangkatan dari penghambur 𝛹 . Parameter 𝛼 , 𝜃 , 𝛽 , dan 𝛹 merupakan variabel acak yang  terdistribusi  seragam  dan  independen  dari  - 𝜋 hingga 𝜋 .  Frekuensi 𝑓 dan 𝑓 adalah frekuensi Doppler  ternormalisasi  yang  didapatkan  dari  kecepatan  relatif  kendaraan.  Pada penelitian ini diasumsikan 𝑓 bernilai sama dengan 𝑓 .
Hubungan  antara  frekuensi Doppler  (f d )  dengan  kecepatan  kendaraan  dimodelkan  melalui Persamaan (5).
𝑓 = 𝑓 𝑣 𝑐 (5)
𝑓 merupakan frekuensi carrier yang digunakan, v adalah kecepetan relatif kendaraan, dan c adalah  kecepatan  rambat  gelombang  elektromagnetik  di  udara.  Sedangkan  frekuensi Doppler ternormalisasi ( 𝜁 ) dinyatakan dalam Persamaan (6).
𝜁 = 𝑓 ∆𝑓 (6)
Di mana ∆𝑓 merupakan frekuensi antar subcarrier OFDM (Abdelgader & Lenan, 2014).
Pemodelan sistem komunikasi V2V dengan skema modulasi adaptif secara sederhana dapat diilustrasikan pada Gambar (2).

## Gambar 2. Pemodelan Transceiver V2V dengan Skema Modulasi Adaptif
Pemancar  OFDM  membangkitkan bit  secara  acak  dan  disusun  secara  paralel  menurut subcarrier  yang  telah  ditentukan.  Bit  tersebut  kemudian  dipetakan  pada  skema  modulasi yang ditentukan oleh pengestimasi kanal.
Channel  State  Information  (CSI)  memberikan  informasi  kepada  pengestimasi  kanal  yang nantinya akan digunakan untuk menentukan jenis modulasi yang digunakan. Informasi yang dikirimkan  pada  pengestimasi  kanal  adalah  nilai gain  absolut  h(t)  yang  diambil  dari Persamaan (1).
Rayleigh fading  memiliki  channel  gain  h(t)  yang  terpengaruh  oleh  perubahan  fase/sudut. Ketika channel  gain  rendah,  maka  nilai  daya  yang  diterima  r(t)  juga  rendah.  Berdasarkan (Raju  &  Reddy,  2016) ,  semakin  tinggi  orde  modulasi  maka  semakin  besar  SNR  yang dibutuhkan untuk menjaga BER di level tertentu. Oleh karena itu saat channel gain rendah maka  diperlukan  modulasi  yang  tidak  membutuhkan  SNR  yang  tinggi.  Sementara  itu,  saat channel gain tinggi maka modulasi orde tinggi dapat digunakan.
Untuk menentukan threshold channel gain, digunakan cumulative distribution function (CDF) dari  nilai channel  gain.  Pemodelan  threshold  channel  gain  ditunjukkan  oleh  persamaan berikut:
𝛾 ≤   𝛾 (7) 𝛾 < 𝛾 ≤   𝛾 (8) 𝛾 < 𝛾 (9)
Di  mana 𝛾 merupakan threshold  channel  gain. 𝛾 menunjukkan threshold  bawah  dan 𝛾 merupakan threshold  atas  channel  gain.  Jika  nilai  channel  gain  lebih  rendah  dari 𝛾 maka modulasi yang akan digunakan adalah BPSK. Jika channel gain berada di antara nilai 𝛾 dan 𝛾 maka modulasi QPSK akan digunakan. Sementara itu jika nilai channel gain melebihi 𝛾
maka modulasi yang digunakan adalah 16-QAM. Threshold channel gain memiliki nilai antara 0 hingga 1. Hal tersebut disebabkan 𝛾 didapatkan dari CDF channel gain.
Setelah melalui proses modulasi, sinyal akan melalui proses Inverse Fast Fourier Transform (IFFT)  untuk  mengubah  domain  sinyal  dari  waktu  ke  domain  frekuensi.  Kemudian Cyclic Prefix ditambahkan untuk menghindari terjadinya kesalahan penerimaan bit pada penerima yang disebabkan oleh noise pada kanal. Additive White Gaussian Noise (AWGN) ditambahkan pada  kanal wireless  untuk  mengilustrasikan  kondisi  kanal  di  dunia  nyata  yang  selalu terpengaruh oleh noise.
Pada penerima, sinyal disusun kembali secara paralel. Setelah cyclic prefix dihilangkan dan melalui  proses  FFT,  sinyal  akan  didemodulasi.  Kanal  diasumsikan  terestimasi  sempurna sehingga  penerima  dapat  melakukan  demodulasi  sesuai  dengan  jenis  modulasi  yang digunakan oleh pengirim.

## 2.2 Simulasi V2V
Simulasi  sistem  komunikasi  V2V  dilakukan  berdasarkan  hasil  pemodelan  sistem  dengan penambahan skema modulasi adaptif seperti yang telah dijabarkan sebelumnya. Berikut ini adalah nilai parameter yang digunakan dalam simulasi ditunjukan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Nilai Parameter Simulasi
Parameter Nilai Bit yang dibangkitkan 10000 bit Subcarrier 64 subcarrier Orde FFT 64 orde Cyclic prefix 25% durasi simbol Modulasi BPSK QPSK 16-QAM Jumlah penghambur 8 penghambur Frekuensi Doppler Ternormalisasi 0,01 Threshold channel gain 0-1 Step: 0,5
Simulasi  dilakukan  berulang  kali  dengan  mengubah threshold  channel  gain.  Nilai  threshold divariasikan  dari  0  hingga  1  dengan  rentang  perubahan  adalah  0,5.  Hasil  simulasi  akan dimasukkan  ke  dalam dataset  yang  digunakan  oleh  algoritma  machine  learning  untuk melakukan prediksi.

## 2.3 Implementasi Random Forest Regression
Random  forest  regression  merupakan  algoritma  yang  berasal  dari  kombinasi  beberapa decision  tree (Kurniawati,  dkk,  2020) .  Setiap  decision  tree  pada  random  forest bergantung  pada  nilai  suatu  vektor  acak  yang  sampelnya  diambil  secara  independen  dan distribusi yang sama.
Pada algoritma random forest, parameter jumlah estimator menunjukkan banyaknya decision tree dalam forest. Secara umum, semakin banyak jumlah estimator, semakin baik hasilnya. Namun,  pada  suatu  titik  tertentu  kinerja  prediksi  akan  menurun  dikarenakan  tingginya
kebutuhan  komputasi (Sullivan,  2018). Oleh  karena  itu  perlu  dicari  di  jumlah  estimator berapa algoritma menghasilkan nilai prediksi terbaik.
Pada penelitian ini, hasil simulasi dibuat menjadi sebuah dataset. Selanjutnya dataset ditrain menggunakan jumlah estimator yang berbeda. Kemudian dihitung perbandingan error hasil prediksi dengan nilai hasil simulasi menggunakan MSE.
MSE merupakan metrik evaluasi model yang sering digunakan sebagai validasi model regresi (Theodoridis,  2020). Fungsi  ini  menghitung  nilai error  dengan  cara  membagi  jumlah selisih kuadrat dari hasil prediksi dan hasil sebenarnya dibagi jumlah data. Semakin kecil nilai MSE maka semakin akurat hasil prediksi. Persamaan di bawah ini menunjukkan pemodelan matematis MSE.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 (𝑦 − 𝑦 )
(10)
Setelah diketahui jumlah estimator yang menghasilkan MSE terkecil, dilakukan prediksi nilai channel gain threshold menggunakan jumlah estimator tersebut. Gambar 3 mengilustrasikan proses hingga didapatkan prediksi nilai channel gain threshold.
Mulai Simulasi V2V Dataset Train Prediksi Nilai Threshold Selesai Pemodelan Sistem Pilih estimator dengan MSE terkecil
Gambar 3. Alur Prediksi Nilai Channel Gain Threshold

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  simulasi  sistem  V2V  didapatkan  nilai  SNR  untuk threshold  channel  gain  yang berbeda-beda. Selanjutnya hasil tersebut dibuat menjadi dataset yang kemudian di train oleh algoritma random  forest  regression  dengan  jumlah  estimator  yang  divariasikan  dari  satu hingga  sepuluh.  Lalu dilakukan testing  dan  dihitung  nilai  MSEnya.  Gambar  4  menunjukkan nilai MSE untuk setiap estimator.

## Gambar 4. Nilai MSE dengan Jumlah Estimator yang Berbeda
Dari grafik Gambar 4 dapat dilihat bahwa jumlah estimator yang berbeda menghasilkan MSE yang berbeda. Secara umum, nilai MSE semakin menurun dari 1,3 hingga 0,3 ketika jumlah estimator divariasikan dari 1 hingga 7. Namun ketika jumlah estimator semakin diperbanyak lagi,  nilai  MSE  justru  meningkat.  Hal  ini  sejalan  dengan  pembahasan  pada  bagian  2,3. Karena  jumlah  estimator  7  menghasilkan  MSE  terkecil,  yaitu  0,333,  maka  dengan  jumlah estimator sebanyak 7, dilakukan prediksi nilai channel gain threshold.
Dengan  menggunakan  estimator  =  7,  dilakukan  prediksi channel  gain  threshold  dengan parameter  BER  maksimal  0,001  dan  SNR  terendah.  Hasil  prediksi  didapatkan  hasil  yang ditunjukkan oleh Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Prediksi Threshold Gain Threshold 1 Threshold 2 SNR (dB) 0,1 0,3 25,59
Dari hasil prediksi, dengan nilai threshold 0,1 dan 0,3, SNR yang dibutuhkan untuk menjaga BER  tidak  melebihi  0,001  adalah  sebesar  25,59  dB.  Untuk  membandingkan  performansi skema  modulasi  adaptif,  dilakukan  simulasi  kembali  dengan  membandingkan  kondisi  jika sistem  komunikasi  menggunakan  skema  non-adaptif  atau  hanya  menggunakan  modulasi BPSK, QPSK, atau 16-QAM saja. Grafik di bawah ini menunjukkan hasil perbandingannya.
Gambar 5. Perbandingan SNR untuk Modulasi BPSK, QPSK, 16-QAM dan Adaptif
Dari  Gambar  5 dapat  dilihat  bahwa  untuk  mempertahankan  nilai  BER  tidak  melebihi  0,001 dibutuhkan  SNR  sebesar  29,9  dB  jika  digunakan  modulasi  BPSK,  33  dB  jika  menggunakan modulasi QPSK, dan 40 dB jika digunakan modulasi 16-QAM. Sementara itu jika digunakan skema  modulasi  adaptif dengan threshold channel gain 0,1 dan 0,3, SNR  yang  dibutuhkan hanya sebesar 25,59 dB. Tabel di bawah ini menunjukkan besarnya pengurangan SNR dari masing-masing modulasi dibandingkan dengan modulasi adaptif.

## Tabel 3. Hasil Pengurangan SNR
Modulasi Pengurangan SNR (dB) BPSK 3,1 QPSK 7,41 16-QAM 14,1
Dari  Tabel  3  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  dengan  menggunakan  skema  modulasi  adaptif terjadi  pengurangan  SNR  sebesar  3,1  dB  dibandingkan  jika  sistem  V2V  menggunakan modulasi  BPSK.  Jika  dibandingkan  dengan  modulasi  QPSK,  penggunaan  modulasi  adaptif dapat mengurangi SNR sebesar 7,41 dB. Sementara itu jika dibandingkan dengan modulasi 16-QAM, pengurangan SNR yang terjadi mencapai 14,1 dB.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  prediksi  menggunakan  algoritma random  forest  regression  dengan  jumlah estimator  sebanyak  7,  didapatkan channel  gain  threshold  adalah  0,1  dan  0,3.  Dari  hasil pembuktian  dari  simulasi  sistem,  dengan  menggunakan  threshold  tersebut,  nilai  SNR  yang
dibutuhkan  adalah  sebesar  25,59  dB.  Sehingga  dapat  disimpulkan,  dengan  menggunakan skema modulasi adaptif, nilai SNR yang dibutuhkan untuk menjaga BER tidak melebihi 0,001 dapat berkurang sebesar 3,1 hingga 14,1 dB.

## DAFTAR RUJUKAN
Abbas, O. M. (2017). Forecasting with Machine Learning. International Journal of Computer (IJC), 26(1), 184–194.
Abdelgader, A.  M. S., &  Lenan,  W.  (2014). The  Physical Layer  of the IEEE 802.11p WAVE Communication Standard: The Specifications and Challenges. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science.
Arena,  F.,  Pau,  G.,  &  Severino,  A.  (2020).  A  Review  on  IEEE  802.11p  for  Intelligent Transportation  Systems. Journal  of  Sensor  and  Actuator  Networks,  9(2),  22. https://doi.org/10.3390/jsan9020022
Bonaccorso,  G.  (2017). Machine  Learning  Algorithms:  A  reference  guide  to  popular algorithms for data science and machine learning. Packt Publishing Ltd.
Gogas,  P.,  &  Papadimitriou,  T.  (2021).  Machine  Learning  in  Economics  and  Finance.
Computational Economics, 57(1), 1–4. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10094-w
Gomez-Vega, C. A., Jaime-Rodriguez, J. J., Gutierrez, C. A., & Velazquez, R. (2017). Bit error rate  performance  analysis  of  vehicular  communication  systems  considering  velocity
variations  of  the  mobile  stations. 2017  IEEE  37th  Central  America  and  Panama Convention (CONCAPAN XXXVII), (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/CONCAPAN.2017.8278502
Gupta,  N.,  &  Nath  Kaush,  B.  (2017).  Machine  Learning  in  Biomedical  Mining  for  Disease
Detection. Journal of Artificial Intelligence, 11(1), 39–47.
https://doi.org/10.3923/jai.2018.39.47
Halegoua, G. R. (2020). Smart Cities. The MIT Press.
Jaya, T., Gopinathan, E., & Rajendran, V. (2016). Comparison of BER Performance of Various
Adaptive  Modulation  Schemes  in  OFDM  Systems. Indian  Journal  of  Science  and Technology, 9(40). https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i40/99588
Kurniawati,  N.,  Fahmi,  A.,  &  Alam,  S.  (2021).  Predicting  Rectangular  Patch  Microstrip Antenna  Dimension  Using  Machine  Learning. Journal  of  Communications,  16(9),  394– 399. https://doi.org/10.12720/jcm.16.9.394-399
Kurniawati, N., Ningsih, Y. K.,  Puspa,  S.  D., & Adi,  T. S. (2021).  Algoritma  Epsilon  Greedy pada  Reinforcement  Learning  untuk  Modulasi  Adaptif  Komunikasi  Vehicle  to Infrastructure (V2I). ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, &
Teknik Elektronika, 9(3), 716. https://doi.org/10.26760/elkomika.v9i3.716
Kurniawati,  N.,  Novita  Nurmala  Putri,  D.,  &  Kurnia  Ningsih,  Y.  (2020).  Random  Forest Regression  for  Predicting  Metamaterial  Antenna  Parameters. 2020  2nd  International Conference  on  Industrial  Electrical  and  Electronics  (ICIEE),  (pp.  174–178). https://doi.org/10.1109/ICIEE49813.2020.9276899
Nafea,  I.  T.  (2018).  Machine  Learning  in  Educational  Technology.  In Machine  Learning  - Advanced Techniques and Emerging Applications. InTech.
https://doi.org/10.5772/intechopen.72906
Novfitri,  A.,  Suryani,  T.,  &  Suwadi.  (2018).  Performance  Analysis  of  Vehicle-to-Vehicle Communication  with  Adaptive  Modulation. 2018  Electrical  Power,  Electronics, Communications,  Controls  and  Informatics  Seminar  (EECCIS),  (pp.  187–191). https://doi.org/10.1109/EECCIS.2018.8692895
Patel,  C.  S.,  Stuber,  G.  L.,  &  Pratt,  T.  G.  (2005).  Simulation  of  Rayleigh-Faded  Mobile-to-
Mobile Communication Channels. IEEE Transactions on Communications, 53(11), 1876– 1884. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2005.858678
Raju,  M.,  &  Reddy,  K.  A.  (2016).  Evaluation  of  BER  for  AWGN,  Rayleigh  fading  channels under  M-QAM  modulation  scheme. 2016  International  Conference  on  Electrical,
Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT), (pp. 3081–3086). https://doi.org/10.1109/ICEEOT.2016.7755268
Sassi,  A.,  Charfi,  F.,  Kamoun,  L.,  Elhillali,  Y.,  &  Rivenq,  A.  (2012).  OFDM  Transmission
Performance  Evaluation  in  V2X  Communication. International  Journal  of  Computer Science Issues, 9(2), 141–148. http://arxiv.org/abs/1410.8039
Sullivan,  W. (2018). Decision  Tree  And  Random Forest:  Machine  Learning And Algorithms:
The Future Is Here! CreateSpace Independent Publishing Platform.
Theodoridis,  S.  (2020).  Mean-Square  Error  Linear  Estimation. Machine  Learning,  121–177.
Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818803-3.00013-1
Thomas,  B.  (2016).  Proposed  rule  would  mandate  vehicle-to-vehicle  (V2V)  communication on  light  vehicles,  allowing  cars  to  “talk”  to  each  other  to  avoid  crashes. National Highway Traffic Safety Information.
Wang,  W.,  Liu,  H.,  Lin,  W.,  Chen,  Y.,  &  Yang,  J.-A.  (2020).  Investigation  on  Works  and Military  Applications  of  Artificial  Intelligence. IEEE  Access,  8,  131614–131625. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3009840
Zajic, A. (2013). Mobile-to-Mobile Wireless Channels. Artech House.