## Analisis Unjuk Kerja FBMC-OQAM Pada Transmisi Citra QR Code Menggunakan Ekualisasi Zero Forcing
Brayan Raynaldi, Anggun Fitrian Isnawati * dan Mas Aly Afandi Institut Teknologi Telkom Purwokerto
* Corresponding author, e-mail: anggun@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak —  Aplikasi  komunikasi  nirkabel  di  masa  depan  menuntut  pelayanan  data  rate  yang  tinggi  dan spektrum yang efisien. Untuk dapat menyediakan laju bit yang tinggi dapat menggunakan modulasi jamak atau  multicarrier.  Penggunaan  modulasi  FBMC  OQAM  bertujuan  memberikan  peningkatan  unjukkerja dibandingkan dengan modulasi sebelumnya yakni OFDM, hal ini karena penggunaan FBMC dengan sifat orthogonalitasnya  dan  penggunaan  OQAM  yang  memiliki  keunggulan  lebih  kuat  terhadap  efek  dispersi serta  memiliki  kecepatan  data  yang  tinggi.  Untuk  mendapatkan  sinyal  informasi  yang  dikirimkan, digunakan  ekualisasi  ZF  ( Zero  Forcing ).  Hasil  simulasi  menunjukkan  FBMC  OQAM  dengan  ZF  dapat menurunkan BER dari nilai 0,4275 pada SNR 0 dB menjadi 0,01231 pada SNR 25 dB. Sedangkan pada FBMC OQAM tanpa ZF memiliki nilai BER 0,513 pada SNR 0 dB menjadi 0,5212 pada SNR 25 dB. Hal ini  menunjukkan  bahwa  FBMC  OQAM  menggunakan  ZF  mempunyai  nilai  BER  yang  lebih  rendah dibandingkan FBMC OQAM tanpa ZF.

## Kata Kunci : FBMC, OQAM, ZF, SNR, BER
Abstract — Wireless  communication  applications  in  the  future  require  high  data  rate  and  efficient spectrum services. To be able to provide a high bit rate we can use plural modulation or multicarrier. The use  of  FBMC  OQAM  modulation  aims  to  provide  increased  performance  compared  to  the  previous modulation, namely OFDM, this is due to the use of FBMC with its orthogonality properties and the use of OQAM  which  has  a  stronger advantage over  the dispersion  effect  and  has  a  high  data rate.  To  get  the information  signal  issued,  ZF  (Zero  Forcing)  equalization  is  used.  Simulation  results  show  that  FBMC OQAM with ZF can reduce BER from 0.4275 at SNR 0 dB to 0.01231 at SNR 25 dB. Whereas the OQAM without ZF FBMC has a BER value of 0.513 at SNR 0 dB to 0.5212 at SNR 25 dB. This shows that the FBMC OQAM using ZF has a lower BER value than the FBMC OQAM without ZF.
Keywords : FBMC, OQAM, ZF, SNR, BER

## Pendahuluan
Perkembangan dunia komunikasi terus mengalami  kemajuan  yang  pesat.  Termasuk didalamnya  perkembangan  komunikasi  nirkabel bergerak.  Dengan  perkembangan  ini  permintaan dan kebutuhan akan layanan data rate yang besar, voice serta  data  menjadi  semakin  meningkat. Sementara  untuk  mencapai data  rate yang  tinggi juga membutuhkan bandwidth yang besar juga [1].
Untuk  mengatasi  hal  ini  diperlukan  teknik multicarrier , karena dengan menggunakan multicarrier bandwidth yang  tersedia  di spektrum akan dibagi menjadi beberapa sub band. Salah satu bentuk  dari  transmisi multicarrier adalah  OFDM ( Orthogonal  Frequency  Division  Multiplexing) . OFDM  memiliki  beberapa  keunggulan  yaitu kecepatan transmisi yang tinggi dengan
menggunakan  sinyal  pembawa  secara  paralel, selain itu jarak yang sempit, bahkan hingga saling overlap sehingga  pada  akhirnya  akan  menghemat kebutuhan bandwidth [2].
Namun  dari  beberapa  keunggulan  yang  ada pada  OFDM,  OFDM juga memiliki  kelemahan  di antaranya  mudah  terkontaminasi  oleh  distorsi linear [3] . Maka  dari  itu  untuk  mengatasi kelemahan  ini  diperlukan  teknologi  baru  yang dinamakan  FBMC (Filter  Bank  Multicarrier) dengan  modulasi  OQAM (Offset  Quadrature Modulation) dalam  penghematan bandwidth [3]. FBMC  merupakan  pola  gelombang  yang  paling menjanjikan untuk jaringan nirkabel di masa depan khususnya komunikasi 5G [4]. Sementara penggunaan  modulasi  digital  yang  paling  banyak menggunakan  QAM  ( Quadrature  Amplitude
Modulation )  karena  memiliki  banyak  kelebihan seperti efisien dalam penggunaan bandwidth , tetapi di  sisi  lain  QAM  memiliki  kelemahan  yaitu decision yang  rumit  serta data  rate yang  rendah. Untuk  mengatasi  hal  ini  QAM  dikembangkan menjadi  OQAM (Offset  Quadrature  Modulation) yang  memiliki  kestabilan  sistem  yang  lebih  baik dari pada QAM [5]. Dengan menggunakan skema O-QAM, spektrum saluran yang berdekatan saling tumpang tindih tanpa menyebabkan crosstalk antar subcarrier  karena  adanya  penundaan  simbol  half time  antara  komponen  dalam  fasa  dan  sinyal kuadrat  pada  setiap  subcarrier  [6].  Pengurangan jarak kanal yang berdekatan pada subcarrier yang dapat  mengurangi  efek  dari  ICI  ( Intercarrier Interference ) maupun ISI ( Inter Symbol Interference) [7]. Penggunaan OQAM tidak hanya memperbaiki  kinerja  pada  sistem  OFDM  dan FBMC,  tetapi  pada  GFDM  yang  menggunakan OQAM juga mampu  meningkatkan kinerja secara signifikan [8].
Pada  transmisi  pengiriman  data  dari  pengirim dan  penerima  pasti  tidak  akan  sama.  Hal  ini dikarenakan  pada  proses  transmisi  sinyal  yang dikirim akan bercampur dengan derau. Begitu juga dengan data masukan citra, dimana derau akan bisa terlihat dari sisi bentuk citra yang diterima. Untuk mengatasi  ini  memerlukan  algoritma  deteksi simbol yang handal dalam mendeteksi simbol asli yang  dikirimkan.  Adapun  jenis  algoritma  deteksi simbol  salah  satunya  adalah Zero  Forcing (ZF). Algoritma ini yang paling sederhana dibandingkan dengan algoritma yang lain [6][9].
Kode QR sebagai citra digital 2 dimensi mampu dideteksi  oleh  citra  semikonduktor  dan  dianalisis secara  digital  oleh  prosesor  terprogram.  Prosesor menempatkan  tiga  kotak  khusus  di  sudut  gambar dan menggunakan kotak yang lebih kecil di dekat sudut  keempat  untuk  menormalkan  gambar berdasarkan  ukuran,  orientasi  dan  sudut  pandang. Titik-titik kecil tersebut kemudian diubah menjadi bilangan biner dan divalidasi dengan kode koreksi kesalahan [10]. Keunggulan
kode QR
dibandingkan dengan kode batang adalah fungsional, yang karena kepadatan data yang lebih tinggi dari proses kode (lebih dari 100 kali lipat dari barcode),  kode  QR  dapat  berisi  lebih  banyak informasi daripada barcode ketika menempati slot ruang  sebanyak  (hampir  7000  alfa  numerik  per karakter),  dan  yang  kedua  mampu  mendukung pengkodean karakter seperti yang digunakan pada grafik logo dan sistem fonemik [11].
Pada penelitian ini menggunakan citra QR code
karena citra QR code memiliki kode tersembunyi di dalamnya.  Penelitian  ini  menguji  apakah  dengan pengiriman data pada komunikasi FBMC berpengaruh  pada  citra  yang  diterima  di  sisi penerima  baik  yang  menggunakan  ekualisasi ataupun  yang  tanpa  ekualisasi  ZF,  berdasarkan parameter bit error rate (BER).

## Sistem Model
Tahap  awal  pemodelan  sistem  simulasi  dapat ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Proses  tahapan simulasi  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  pada  sisi pengirim dan penerima. FBMC terdiri dari 2 proses utama  yakni  sintesis  bank  filter  yang  berada  pada sisi  pengirim  dan  analisis  bank  filter  yang  berada pada sisi penerima.
Pada  penelitian  ini  akan  difokuskan  pada bagaimana  kinerja  FBMC  yang  paling  sederhana dalam  proses  komunikasi  data  berupa  citra  atau gambar,  dengan  menggunakan  ekualisasi Zero Forcing .  Parameter  penelitian  yang  digunakan adalah  BER  ( Bit  Error  Rate )  atau  laju  galat  bit, SNR  ( Signal  to  Noise  Ratio )  perbandingan  sinyal terhadap noise ,  SER  ( Simbol  Error  Rate ),  dan kapasitas kanal. Selain dilakukan pengujian dengan menggunakan  parameter  tersebut,  pengujian  juga dilakukan dengan  menggunakan aplikasi scan QR Code karena data masukan yang digunakan adalah citra QR Code . Hal ini dilakukan untuk mengetahui pada  nilai  SNR  berapakah  data  tersebut  dapat dibaca  dan  sesuai  dengan  informasi  data masukannya.

## Metodologi

## 3.1 Filter Bank Multicarrier
Teknik modulasi yang paling umum digunakan adalah  OFDM  ( Orthogonal  Frequency  Division Multiplexing ) karena memiliki keunggulan dibandingkan  modulasi  yang  lainnya.  Namun selain itu, OFDM juga memiliki kekurangan, salah satunya penggunaan cyclix prefix . Sebagai Teknik modulasi baru, FBMC diciptakan untuk mengatasi kekurangan dari OFDM [1].
Pada  FBMC  terdapat  dua  proses  di  dalamnya. Proses  pertama  adalah  pra  pemrosesan  atau dinamakan Sintesis Bank Filter, dan proses kedua adalah pasca pemrosesan atau dinamakan Analisis Bank Filter.
Gambar 1. Pemodelan Sistem Simulasi Gambar  2.  Blok  Diagram  Sintesis  Bank  Filter FBMC [5] Sintesis bank filter sebagaimana yang ditunjukkan  pada  Gambar  2  berada  pada  sisi transmitter .  Proses  didalamnya  terdiri  dari  IFFT dan  PPN.  IFFT  merupakan  algoritma  untuk mengkonversi  dari  domain  frekuensi  menjadi domain  waktu.  Sementara  PPN  ( Poly  Phase Network ) merupakan jenis filter yang digunakan.
Gambar 3. Blok Diagram Analisis Bank Filter
FBMC [5]
Filter  ini  memberikan  lokalisasi  yang  baik dalam domain waktu untuk mengurangi intersymbol  interference (ISI)  dan  domain frekuensi  untuk  mengurangi  mengurangi inter carrier interference (ICI). Sementara analisis bank filter  merupakan  proses  kebalikan  dari  proses Sintesis.  Analisis  ditempatkan  pada  sisi  penerima atau receiver dan ditunjukkan pada Gambar 3.

## 3.2 OQAM (Offset-QAM)
Berbeda dengan modulasi QAM, pada modulasi OQAM  memungkinkan  spektrum  kanal  yang berdekatan  terjadi overlap tanpa  mengakibatkan crosstalk antar subcarrier yang  disebabkan penundaan  setengah  simbol  waktu  antara inphase dan quadrature [12].  Pada  modulasi offset QAM, terjadi pergeseran fasa yang dibatasi hingga 0º dan ± 90º setiap t detik, tidak seperti pada QAM yang terjadi  lompatan  fasa  hingga  180º.  OQAM  terdiri dari  dua  proses  yaitu  pra  pengolahan  dan  pasca pengolahan.

## 1. Pra Pengolahan OQAM
Pada penelitian ini menggunakan data masukan citra  kemudian  akan  mengalami  proses  modulasi 16-QAM  untuk  membentuk  bilangan  kompleks. Proses  ini  disebut  juga  proses mapping. Bilangan kompleks  tersebut  kemudian  menjadi  masukan untuk proses pra pengolahan OQAM sebagaimana yang ditunjukkan pada Gambar 4. Pra pengolahan akan  membedakan  bilangan  riil  dan  imajiner  dan akan  dikirimkan  berdasarkan  simbol odd (ganjil) dan  simbol even (genap)  sesuai  urutan mapping [13].
Pada  pra  pengolahan  OQAM,  simbol  akan dibentuk  menjadi  bilangan  kompleks  serta  akan dibedakan  antara simbol even (genap)  dan simbol odd (ganjil). Masing-masing simbol akan dikenakan  perkalian  faktor  sebanyak  2  kali ( upsampling ).  Pada  sisi  simbol even (genap), bilangan  imajiner  akan  mengalami delay ( 𝑧 −1 ) sementara sebaliknya simbol odd (ganjil), bilangan riil  yang  akan  dikenai delay ( 𝑧 −1 ) .  Penggunaan delay ini  dimaksudkan  untuk  mencegah  adanya interferensi antar simbol yang dikirimkan.
Gambar 4. Pra Pengolahan OQAM [13]

## 2. Pasca Pengolahan OQAM
Proses  kedua  ditunjukkan  pada  Gambar  5 merupakan proses pasca pengolahan OQAM. Pasca pengolahan  adalah  kebalikan  dari  proses  pra pengolahan.  Bilangan  riil  dari  masing-masing simbol  akan  dikenakan  penurunan  faktor  2  kali ( downsampling ).  Untuk  membentuk  kembali bilangan kompleks akan dikalikan dengan simbol j [13] .
Gambar 5. Pasca Pengolahan OQAM [13]

## 3.3 Zero Forcing (ZF)
Zero  forcing merupakan  salah  satu  jenis ekualisasi  yang  cukup  sederhana  dan  mudah dimana H adalah suatu matriks kanal dan W adalah matriks yang merepresentasikan proses linear pada penerima,  sehingga  persamaan  ZF  memenuhi syarat sebagai berikut [14]:
𝑊𝐻 = 1
(1)
Agar setiap elemen yang dihasilkan dari simbol dapat  terdeteksi  maka  diperlukan  adanya  proses “memaksa”  interferensi  menjadi  nol.  Matriks  W adalah  matriks  kebalikan  dari  matriks  kanal H . Seperti ditunjukkan pada persamaan berikut [14]: 𝑊 𝑍𝐹 = 𝐻 −1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑁 𝑇𝑋 =   𝑁 𝑅𝑋 (2) 𝑊 𝑍𝐹 = (𝐻 𝐻 𝐻) −1 𝐻 𝐻 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑁 𝑇𝑋 ≠   𝑁 𝑅𝑋 (3)
dengan H H merupakan  konjugat  transpos matriks H . Pseudo Invers (PI) ada apabila jumlah antena pengirim N TX lebih kecil atau sama dengan jumlah  antena  pengirim  (N RX ),  sedangkan  untuk N TX yang lebih besar dari N RX , maka H H H bernilai singular sehingga kebalikannya tidak terdefinisi. Untuk  menghitung  kapasitas  kanal  pada sistem  antena  SISO  menggunakan  teori  Shannon dengan SNR adalah perbandingan sinyal terhadap derau  (dalam  bentuk  perbandingan  linear),  maka persamaannya adalah [15]:
𝐶 = 𝑙𝑜𝑔 2 [1 + (𝑆𝑁𝑅)] 𝑏𝑝𝑠/𝐻𝑧 (4) dengan C adalah kapasitas kanal (bps/Hz)

## Hasil dan Analisis

## 4.1 Data Keluaran
Penelitian  ini  disimulasikan  menggunakan Matlab 2018b. Pengujian data keluaran menggunakan  aplikasi  Scan  QR  code  untuk membaca informasi didalamnya.

## Gambar 6. Data Masukan
Data  masukan  sebagaimana  yang  dapat  dilihat pada Gambar 6 menggunakan adalah citra QR code dengan  dimensi  80  x  80  pixels.  Data  masukan memiliki informasi berupa teks
1069986&QR=1148403&I=MAF.  Data  masukan selanjutnya akan dikonversi menjadi bentuk biner. Untuk  dapat  menghasilkan  nilai  biner,  data masukan  harus  dikonversi  terlebih  dahulu  dalam bentuk citra grayscale sebelum dikonversi menjadi bit biner.
Dari  data  masukan  tersebut  kemudian  diolah pada  sistem  FBMC  OQAM.  Sama  halnya  dengan data  masukan,  pada  hasil  data  keluaran  yang dihasilkan  oleh  simulasi  juga  harus  dikembalikan menjadi bentuk awal. Proses ini dinamakan proses rekonstruksi  data  masukan.  Hasil  data  keluaran dapat dilihat pada Gambar 7 sampai Gambar 9.
Gambar 7. Data Keluaran SNR 0 dB
Gambar 8. Data Keluaran 20 dB
Gambar 9. Data Keluaran 25 dB
Simulasi  ini  menggunakan  variasi  level  SNR dari  rentang  0  dB  sampai  25  dB.  Dari  hasil  data keluaran  yang  dihasilkan,  tidak  semua  hasil  data keluaran dapat terbaca informasi didalamnya.
Batas  nilai  data  keluaran  yang  bisa  terbaca informasi dengan aplikasi adalah pada nilai SNR 23 dB. Hasil uji coba scan data keluaran dapat dilihat pada Gambar 10 berikut ini:
Gambar 10. Hasil Scan Data Keluaran 23 dB
4.2 Pengujian Parameter
4.2.1 Sistem FBMC OQAM
Pada pengujian simulasi sistem FBMC OQAM, data  yang  dikirimkan  oleh  pengirim  dan  diterima oleh sisi penerima merupakan hasil dari perkalian
anatara sinyal yang dikirimkan dengan kanal yang ditambahkan  dengan  derau.  Pada  pengujian  ini belum  menggunakan  ekualisasi  apapun  yang digunakan. Karakteristik BER terhadap perubahan SNR dapat dilihat pada Gambar 11 berikut ini:
Gambar 11. Karakter BER Pada FBMC OQAM
Berdasarkan Gambar 11 dapat diketahui bahwa besar  nilai  BER  yang  dihasilkan  ketika  simulasi memiliki kualitas yang kurang baik. Seperti dapat dilihat  pada  nilai  SNR  0  dB  menghasilkan  nilai BER  sebesar  0,513  dan  ketika  nilai  SNR  25  dB, maka  nilai  BER  simulasi  yang  dihasilkan  adalah sebesar 0,5212. Nilai BER dari setiap SNR cukup stabil nilainya. Hal ini karena adanya kanal AWGN yang yang sudah ditambahkan derau dengan nilai 5 dB.  Sehingga  berapapun  nilai  SNR  tidak berpengaruh banyak pada BER yang dihasilkan.

## 4.2.2 Sistem FBMC OQAM ZF
Simulasi ini adalah simulasi komunikasi FBMC OQAM  dengan  masukan  citra QR code dengan ditambahkan  blok  ekualisasi.  Ekualisasi  yang digunakan adalah jenis Zero
Forcing . Perbandingan SNR dengan BER dapat ditunjukkan pada Gambar 12 berikut ini:

## Gambar 12.  Perbandingan SNR terhadap BER
Pada FBMC dengan Ekualisasi ZF Berdasarkan Gambar 12 penggunaan ekualisasi
Zero forcing sedikit lebih baik jika tanpa ekualisasi. Pada SNR 0 dB nilai BER yang dihasilkan adalah 0,4275  dan  pada  SNR  25  dB  nilai  BER  yang dihasilkan  adalah  0,01231.  Dari  nilai  tersebut, terbukti sedikit lebih baik yaitu dalam hal nilai BER yang dihasilkan. Nilai SNR 0 dB sampai SNR 25 dB  dapat  menurunkan  nilai  BER  dari  0,4275 menjadi 0,01231.
Perbandingan  SNR  terhadap  SER  ditunjukkan pada  Gambar  13.  Hasil  perbandingan  BER sebanding dengan hasil perbandingan SER ( Simbol Error Rate ), yakni nilai SER untuk FBMC OQAM tanpa  menggunakan  ekualisasi  saat  SNR  0  dB sebesar  0,9592  dan  jika  menggunakan  ekualisasi ZF  hasilnya  sebesar  0,8003.  Hal  ini  dikarenakan Nilai  Ps  (probabilitas  kesalahan  simbol,  SER) sebanding lurus dengan Pb (probabilitas kesalahan bit, BER).
4.2.3 Perbandingan FBMC OQAM dan FBMC OQAM ZF
Perbandingan BER FBMC OQAM dengan BER FBMC  OQAM  ZF  dalam  hasil  simulasi  dapat dilihat pada Gambar 14 berikut ini:
Gambar 14.  Perbandingan BER FBMC Dengandan Tanpa Ekualisasi ZF
Berdasarkan Gambar 14, nilai BER FBMC OQAM yang  dihasilkan  dari  SNR  0  dB  adalah  0,513, sampai  SNR  25  dB  memiliki  BER  0,5212. Sedangkan BER FBMC OQAM ZF pada nilai SNR 0 dB adalah 0,4275 dan pada SNR 25 dB memiliki nilai  BER  sebesar  0,01231.  Dapat  dilihat  juga FBMC  OQAM  dengan  ekualisasi Zero  forcing memiliki  penurunan  BER  yang  cukup  signifikan. FBMC OQAM ZF terbukti bahwa nilai SNR yang meningkat akan berpengaruh pada nilai BER yang semakin mengecil. Dengan menggunakan ekualisasi Zero  forcing dapat  mengembalikan sinyal asli yang dikirim walaupun sinyal informasi tersebut sudah tercampur dengan derau, sedangkan jika  tanpa  menggunakan  ekualisasi,  sinyal-sinyal informasi  yang  dikirimkan  oleh  antena  pengirim akan  dikirimkan  secara  langsung  ke  antena penerima dan mengandung banyak derau didalamnya.  Derau  ini  didapatkan  dari  kanal Additive  White  Gaussian  Noise  (AWGN) .  Nilai derau diperoleh secara acak dan juga ditambahkan sesuai perancangan simulasi.

## 4.2.4 Pengujian Kapasitas Kanal
Kapasitas  kanal  digunaka  untuk  mengetahui seberapa  besar bandwidth maksimum  yang  dapat dilewatkan  oleh  antena  pengirim  dan  antena penerima  untuk  transmisi  sinyal  informasi  Hasil pengujian  kapasitas  kanal  dari  simulasi  FBMC
OQAM dengan data masukan citra QR code dapat dilihat pada Gambar 15 berikut ini:
Gambar 15. Pengujian Kapasitas Kanal
Berdasarkan  Gambar  14  di  atas,  dapat disimpulkan  kapasitas  kanal  yang  tersedia  sudah cukup  meningkat  dari  nilai  0,9528  b/s/Hz  pada SNR 0 dB sampai nilai 4,116 b/s/Hz pada SNR 25 dB.  Kapasitas  kanal  yang  dihasilkan  sudah  cukup baik,  meskipun  masih  jauh  dari  pada  kanal Shannon. Hal ini bisa terjadi karena adanya derau yang bersifat acak serta tidak dapat dihindarkan.

## Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa dengan menggunakan ekualisasi Zero forcing (ZF), Sistem FBMC-OQAM mampu menekan nilai BER dari  nilai  0,4275  pada  SNR  0  dB  sampai  nilai 0,01231  pada  SNR  25  dB  dibandingkan  dengan sistem tanpa ekualisasi. Sementara batas nilai SNR yang  dapat  terbaca  informasi  didalamnya  dengan aplikasi scan QR Code mulai dari SNR 23 dB, dan Nilai SNR akan berbanding lurus dengan kapasitas kanal,  semakin  besar  nilai  SNR  maka  semakin besar kapasitas kanal yang digunakan.

## Ucapan Terima Kasih (Acknowledgement)
Terima  kasih  disampaikan  kepada  LPPM Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  untuk pendanaan dalam proses publikasi jurnal ini.

## Daftar Pustaka
[1] J.  Hendry  and  A.  F.  Isnawati,  “Analisis Perbandingan  Kinerja  Ekualisasi Zero forcing dan  MMSE  pada  FBMC-OQAM,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 7, no. 3, p.
600,  Sep.  2019,  doi:  10.26760/elkomika.  V 7i3.600.
[2] M.  L.  Hakim  and  I.  Santoso,  “Analisis Kinerja  Sistem  MIMO-OFDM  pada  Kanal Rayleigh  dan  AWGN  dengan  Modulasi QPSK,” p. 5, 2010,
[3] S.  Kaur,  L.  Kansal,  G.  S.  Gaba,  and  N. Safarov, “Survey of Filter Bank Multicarrier (FBMC) as an efficient waveform for 5G,” p.
7.
[4] A.  J.  Ramadhan,  “Implementation  of  5G FBMC  PHYDYAS  Prototype  Filter,”  vol. 12, no. 23, p. 7, 2017].
[5] P. Kansal and A. K. Shankhwar, “FBMC vs OFDM  Waveform  Contenders  for  5G Wireless  Communication  Sistem,”  Wirel. Eng.  Technol.,  vol.  08,  no.  04,  pp.  59–70, 2017.
[6] F. H. Ramadiansyah, “Generalized Frequency  Division  Multiplexing  Dengan Menggunakan Offset Quadrature Amplitude,” 2017.
[7] W. Khrouf, M. Siala, and F. Abdelkefi, “How Much  FBMC/OQAM  Is  Better  than FBMC/QAM? A Tentative Response Using the POPS Paradigm,” Wirel. Commun. Mob. Comput. ,  vol.  2018,  no.  December  2017, 2018.
[8] S. K. Bandari, V. V. Mani, and A. Drosopoulos, “OQAM  implementation  of  GFDM,” 2016 23rd  Int.  Conf.  Telecommun.  ICT  2016 , 2016, doi: 10.1109/ICT.2016.7500463]
[9] B. Kamislioglu and A. Akbal, “ZF and MMSE application for FBMC-QAM,” IDAP 2017 -
Int. Artif. Intell. Data Process. Symp. , no. 1, pp. 1–5, 2017, doi: 10.1109/IDAP.2017.8090224].
[10] T. Lotlikar, R. Kankapurkar, A. Parekar, and A. Mohite, “Comparative study of Barcode, QR-code  and  RFID  System,”  vol.  4,  p.  5, 2013.
[11] K. Petrova, A. Romaniello, B. D. Medlin, and S. A. Vannoy, “QR Codes Advantages and Dangers:,”  in  Proceedings  of  the  13th International Joint Conference on e-Business and  Telecommunications,  Lisbon,  Portugal, 2016, pp. 112–115, doi: 10.5220/0005993101120115.
[12]   S. Jo and J.-S. Seo, “Tx scenario analysis of FBMC  based  LDM  sistem,”  ICT  Express, vol. 1, no. 3, pp. 138–142, Dec. 2015.
[13]   A.  F.  Isnawati,  V.  O.  Citra,  and  J.  Hendry, “Performance  Analysis  of  Audio  Data
Transmission  on  FBMC  -  Offset  QAM System,”  in  2019  IEEE  International Conference  on  Industry  4.0,  Artificial Intelligence, and Communications Technology  (IAICT),  BALI,  Indonesia, 2019, pp. 81–86, doi: 10.1109/ICIAICT.2019.8784810.
[14]  R. Hidayat, A. F. Isnawati, and B. Setiyanto, “Channel  estimation  in  MIMO-OFDM spatial  multiplexing  using  Least  Square method,”  in 2011  International  Symposium on  Intelligent  Signal  Processing  and Communications  Systems  (ISPACS) ,  2011, pp. 1–5.
[15]   A. F. Isnawati, “Unjukkerja Sistem MIMO- OFDM  Penjamakan  Spasial  Menggunakan Estimasi  Kanal,”  Universitas  Gajah  Mada, 2011.

## Biodata Penulis
Brayan Raynaldi , lahir di Banyumas, 13 Februari
1998. Lulusan Institut Teknologi Telkom Purwokerto  pada  tahun  2020.  Saat  ini  bekerja sebagai  IT  Project  Officer  bidang  Computing License  &  QA  Management  di  PT.  Bank  Rakyat Indonesia (Persero) Tbk.
Anggun  Fitrian  Isnawati ,  lahir  di  Cilacap,  4 September  1978.  Memperoleh  gelar  Magister Teknik Telekomunikasi (M.Eng) pada tahun 2011 dan Doktor (Dr.) pada tahun 2018 dari Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik  Universitas  Gadjah  Mada,  Yogyakarta. Bergabung  sebagai  Dosen  di  Institut  Teknologi Telkom Purwokerto (IT Telkom Purwokerto) sejak tahun 2002. Minat penelitiannya meliputi wireless communication , cellular  communication , game theory , dan cognitive radio .
Mas Aly Afandi , lahir di Surabaya, 17 Mei 1993. Memperoleh  gelar  Sarjana  Sains  Terapan  (S.ST) dari  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  pada tahun  2015.  Memperoleh  gelar  Magister  Teknik dari  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  pada tahun  2018.  Bergabung  sebagai  Dosen  di  Institut Teknologi Telkom Purwokerto pada tahun (2019). Minat  penelitian  meliputi Artificial  Intelligence, Computer Vision, Mathematics, Physics, Internet of Things, dan Applied Electronics .