JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 8, No. 1, Juni 2023, Hal. 87-96 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2023.87-96
Diterima: 1 Februari 2023; Direvisi: 2 Juni 2023; Disetujui: 20 Juni 2023 JTERA, Vol. 8, No. 1, Juni 2023

## Analisis Sistem Kendali Daya Terdistribusi pada Jaringan Co-Tier Femtocell
Afnan Syam Mediawan T., Anggun Fitrian Isnawati # , Petrus Kerowe Goran Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. D.I Panjaitan No 128 Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
# anggun@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Femtocell merupakan  teknologi  yang  banyak  digunakan  di  bidang  jaringan  telekomunikasi  khususnya  untuk jaringan heterogen. Femtocell mempunyai area cakupan yang lebih kecil namun memiliki efisiensi spektrum yang lebih tinggi.  Jaringan femtocell biasanya  digunakan  untuk  akses  jaringan  di  dalam  ruangan  ( indoor ).  Penggunaan  jaringan femtocell dengan kondisi user yang terdistribusi mengakibatkan timbulnya permasalahan kendali daya, sehingga sistem kendali dayanya pun juga harus menyesuaikan. Sistem kendali daya yang sesuai untuk user terdistribusi salah satunya adalah Distributed  Power  Control (DPC)  atau  sistem  kendali  daya  terdistribusi.  Metode  ini  digunakan  untuk menghemat konsumsi daya user yang terdistribusi dengan melakukan update daya secara mandiri. Dalam penelitian ini akan  dianalisis  mengenai  DPC  dengan  skema  5 user dan  10 user .  Analisis  dilakukan  berdasarkan  parameter  alokasi daya user saat  kondisi  fisibel  dan  saat  mencapai  konvergensi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  saat menggunakan skema  5 user dan 10 user memiliki dua  kondisi  yaitu  kondisi  yang  fisibel  dan  tidak  fisibel.  Pada  saat kondisi sistem fisibel, semua user mampu mencapai SINR target pada saat konvergen. Sedangkan saat kondisi sistem tidak fisibel, user tidak dapat mencapai SINR target dan sistem tidak akan konvergen.
Kata kunci: Femtocell , kendali daya, Distributed Power Control (DPC), fisibel, konvergen

## Abstract
Femtocell  is  a  technology  that  is  widely  used  in  the  field  of  telecommunications  networks,  especially  for heterogeneous networks. Femtocells have a better spectral efficiency but a lower coverage area. For access to indoor networks,  femtocell  networks  are  typically  employed.  Power  control  issues  arise  from  the  deployment  of  femtocell networks  with  scattered  user  circumstances,  necessitating  an  adjustment  to  the  power  management  system.  The Distributed Power Control (DPC) or distributed power control system is one of the power control systems appropriate for remote users. In order to reduce distributed user power usage, this technique updates power independently. With a scheme  of  5  users  and  10  users,  DPC  will  be  examined  in  this  study.  The  analysis  is  carried  out  based  on  the parameters of user power allocation when conditions are feasible and when convergence is reached. The findings of this study show that there are two situations, namely feasible and infeasible conditions, while employing the 5 users and 10 users scheme. When the system conditions are feasible, all users are able to reach the target SINR at convergence. Whereas when the system conditions are not feasible, the user cannot reach the target SINR and the system will not be able to achieve convergence.
Keywords: Femtocell, power control, Distributed Power Control (DPC), feasible, convergence

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini perkembangan teknologi telekomunikasi terus berkembang sehingga menyebabkan kepadatan  transmisi  dalam  jaringan  komunikasi meningkat  pesat.  Hal  ini  membuat  para  operator penyedia layanan harus terus meningkatkan kualitas
jaringan  dengan  melakukan  pembaharuan  agar dapat mencukupi kebutuhan pengguna ( user ) [1]. Jaringan  tanpa  kabel  ( wireless )  menjadi  salah satu  jaringan  yang  paling  diminati  banyak pengguna karena dapat digunakan dimana saja baik di  dalam  ruangan  maupun  di  luar  ruangan. Peningkatan  kepadatan  arus  lalu  lintas  pertukaran data  ditandai  dengan  meningkatnya  komunikasi
dalam  ruangan.  Kendala  komunikasi  yang  sering muncul  disebabkan  karena  sebagian  besar  para pengguna  terhalang  oleh  adanya  penyekatan  atau tembok  sehingga  sinyal  tidak  dapat  menembus dengan  sempurna.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut  jaringan femtocell diharapkan  dapat mengatasi permasalahan yang terjadi [2]. Penggunaan  jaringan femtocell ini  dipandang efektif dalam mengatasi permasalahan penumpukan arus  pertukaran  data  di  dalam  ruangan.  Karena memiliki  manfaat  yang  sangat  baik,  diperkirakan femtocell akan  menjadi  teknologi  akses  radio  yang akan  banyak  diminati  di  masa  depan  [3].  Selain keunggulannya  yang  sangat  bermanfaat, femtocell juga memiliki beberapa tantangan dalam menjalankan  fungsinya.  Salah  satu  permasalahan terbesar dalam femtocell yaitu saat mengkolaborasikan  antara macrocell dengan femtocell overlooping secara  bersama, atau dengan kata  lain  terjadi cross-tier  interference .  Untuk mengatasi  permasalahan  interferensi cross-tier ini perlu  dilakukan  metode open-loop dan close-loop atau penggunaan algoritma kendali daya agar dapat menyesuaikan daya yang dibutuhkan pada jaringan femtocell [4].  Penggunaan  algoritma  kendali  daya digunakan untuk mengontrol nilai dari daya pancar agar kualitas jaringan tetap terjaga [5]. Penggunaan algoritma Distributed  Power  Control (DPC) dianggap efektif untuk digunakan dalam menyelesaikan  masalah  kendali  daya  pengguna yang terdistribusi [6].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan  permasalahan kendali  daya  pada user terdistribusi,  sehingga mampu  mengatur  dayanya  secara  mandiri berdasarkan power update dari fungsi utilitas yang sudah  ditentukan,  yang  bertujuan  untuk  mencapai signal  to  interference  and  noise  ratio yang ditargetkan  (SINR  target)  dan  diukur  pada  saat sistem  konvergen.  Pada  penelitian  ini  juga  akan dibuktikan  bahwa  sistem  yang  fisibel  akan mencapai  titik  konvergen,  sedangkan  sistem  yang tidak fisibel tidak akan mencapai konvergensi.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Femtocell Femtocell sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1 merupakan sebuah access point berdaya- pancar  rendah  dengan  berbasiskan  teknologi komunikasi wireless yang  dapat  memberikan layanan  suara  dan  data  kepada  para  pengguna jaringan  komunikasi  di  dalam  lingkungan  rumah atau lingkungan perkantoran [7].
Gambar 1. Topologi jaringan femtocell [7]
Teknologi femtocell berfungsi untuk meningkatkan kapasitas pada jaringan nirkabel dan memperluas cakupan jaringan seluler [8]. Selain itu jaringan femtocell juga dapat mengatasi permasalahan  pengguna  jaringan  seluler  yang dipancarkan melalui BTS, seperti di dalam gedung bertingkat  dan  juga  di  dalam  ruangan  yang terhalang  oleh  tembok  beton  [7].  Pada  penerapan sederhana, femtocell dirancang  untuk  menjadi mudah  dipasang,  dikonfigurasi,  dan  dioperasikan ( zero touch installation ) [9]. Interferensi  pada  jaringan femtocell terbagi menjadi dua jenis yaitu Cross-tier interference dan Co-tier  interference .  Interferensi  terjadi  karena penggunaan  kanal  komunikasi  secara  bersamaan. Interferensi  dapat  terjadi  pada  arah uplink maupun downlink [10]. Banyak skema telah diusulkan untuk meminimalkan  efek  interferensi Co-tier [11]. Interferensi  dapat  menurunkan  kualitas  layanan sistem (QoS) [12].

## B. Distributed Power Control (DPC)
Power control digunakan  dalam  upaya meningkatkan  kinerja  jaringan.  Ada  dua  kategori utama power control dalam jaringan femtocell yaitu Centralized  Power  Control (CPC)  dan Distributed Power  Control (DPC)  [13]. Uplink pada  jaringan LTE  mempunyai  sifat  yang  ortogonal  atau  dengan kata  lain  tidak  memiliki  interferensi  pada user di dalam cell yang  sama,  namun  interferensi  yang terjadi  hanya  antar cell [14].  Jumlah  interferensi yang ditimbulkan juga tergantung pada posisi user, khususnya pada path gain dari user ke cell tersebut. User  yang  jaraknya  lebih  dekat  dengan cell lain akan  menghasilkan  nilai  interferensi  yang  lebih besar bila dibandingkan dengan user yang jaraknya lebih  jauh  [15].  Karakteristik  ini  digunakan  pada kendali daya uplink jaringan LTE [16].
Skema  kontrol  daya  terdistribusi  diturunkan dengan  membuat  modifikasi  sederhana  untuk
kontrol  daya  [17].  Untuk  menentukan  daya  baru secara mandiri perlu dilakukan proses power update oleh  user.  Formula power  update pada  DPC didapatkan dari fungsi utilitas dengan memanfaatkan  kondisi  SINR  pengguna  dan  daya yang  digunakan  sebelumnya,  dan  dirumuskan sebagai berikut [18]:
(1)
dimana merupakan  SINR  target  dan adalah  SINR  yang  dicapai  oleh user i pada  saat t , sedangkan dan adalah  daya user i sebelum dan sesudah iterasi power update . Metode ini  juga  dikenal  dengan  nama Power  Balancing Algorithm (PBA) [19].

## C. Fisibilitas dan Konvergensi DPC
SINR  merupakan  sebuah  indikator  yang  sangat baik untuk menentukan kualitas suatu sinyal. Untuk mendapatkan nilai SINR user digunakan persamaan berikut [9]:
∑ (2)
dimana p i adalah  daya user i dan p ij adalah  daya yang  digunakan  oleh user lain  di channel yang sama. Dengan merupakan nilai link gain user i dan merupakan  nilai link  gain user yang berbeda dan yang merupakan noise [20].
Saat  setelah  diberikan  nilai atau  SINR target,  agar  sistem  fisibel  maka  harus  memenuhi persyaratan vektor daya tidak-negatif ( non-negative power  vector ).  Untuk  memenuhi  kondisi  tersebut dapat digunakan persamaan berikut [21]:
(3)
dengan  P*  merupakan  daya  total  yang  digunakan oleh user , yang  merupakan  matriks link gain yang  ternormalisasi  yang  dapat  diketahui nilainya dengan persamaan berikut [21]:
(4)
Sedangkan yaitu vektor noise yang ternormalisasi yang  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan persamaan sebagai berikut [18]:
(5)
dimana dan merupakan nilai link gain user i dan user j . Untuk menentukan nilai gain user dapat menggunakan persamaan berikut [20]:
(6)
dengan d merupakan  jarak  antar user dan  α merupakan konstanta pathloss yang bernilai 4. Nilai link gain ini dipengaruhi oleh nilai jarak antar user [20].
Pada kendali daya terdistribusi, setiap user akan melakukan  pembaruan  daya  untuk  dirinya  secara terus menerus hingga mencapai kondisi konvergen. Kondisi  SINR  sebelumnya  dan  daya  pengguna digunakan untuk pembaruan daya pada sistem DPC [20].

## D. Modulasi Digital
Modulasi  merupakan  penumpangan  sinyal informasi pada sinyal carrier [22]. Sinyal informasi tersebut  dapat  ditumpangkan  dengan  cara mengubah  amplitudo,  frekuensi  maupun  fasa  yang dibawa oleh sinyal carrier [23]. Terdapat beberapa macam  modulasi  digital  seperti Frequency  Shift Keying (FSK), Phase  Shift  Keying (PSK), Quadrature  Amplitude  Modulation (QAM)  [24]. Sedangkan  tipe  modulasi  jika  dikaitkan  dengan standar  nilai  SINR  target  adalah  sebanding, sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 1.

## E. Pemodelan Sistem
Pada  penelitian  ini,  pemodelan  sistem  terbagi menjadi  dua  skenario  yakni  skema  5 user dan  10 user. Pemilihan kedua skenario jumlah user tersebut dimaksudkan  untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah user terhadap penggunaan daya. Terdapat beberapa user femtocell ( femtocell  user  equipment ,  FUE) sebagai  pemancar  dan  juga  beberapa Femtocell Access Point (FAP)  sebagai  penerima  di  setiap node . Pada  Gambar  2  ditunjukkan link  gain dari transmitter user i  pada  FAP  b j 1,  (a ij 1)  menuju  ke receiver FAP j1 (b j 1)  dilambangkan  dengan  G ij 1, sedangkan gain dari transmitter user i  pada  FAP b j 2, (a ij 2) menuju ke receiver j2 (b j 2) dilambangkan dengan G ij 2. Pembagian channel pada kedua skenario 5 user dan  10  user  dilakukan  secara  random  dan  dalam penelitian ini dicontohkan satu kondisi dalam setiap skenarionya.  Gambar  3  merupakan  skema channel yang  digunakan  oleh  5 user .  Pada  skema  tersebut, channel yang  digunakan  sebanyak  5 channel dengan  masing-masing user menggunakan  jumlah channel yang berbeda-beda.
Tabel 1 . Nilai SINR terhadap tipe modulasi [25] Tipe Modulasi SINR (dB) 1024-QAM 35,5 256-QAM 29,4 64-QAM 23,3 16-QAM 16,9 QPSK 9,9 BPSK 6,8
Berdasarkan  Gambar  3  tersebut  maka  matriks link  gain H dapat  dibedakan  menjadi  5  macam sesuai jumlah channel , sebagaimana berikut:
[ ] , [ ] ,
[ ] ,
[ ]
Gambar 2 . Model sistem jaringan femtocell
Gambar 3 . Pembagian channel pada skema 5 user
Gambar 4. Pembagian channel pada skema 10 user
Tabel 2. Parameter simulasi
Parameter Nilai 10 -13 W 6,8 dB (BPSK) dan 9,9 dB (QPSK) 5 dan 10 5 dan 10 150 mW 2,22 x 10 -11 W
Skema channel untuk setiap user pada skenario 2 ditunjukkan oleh Gambar 4. Penggunaan channel pada  skema  10 user memiliki  konsep  dan  tujuan yang  sama  dengan  skema  5 user ,  hanya  saja  pada skema  10 user memiliki  jumlah user yang  lebih banyak  dan  jumlah channel yang  digunakan  juga lebih banyak yaitu sebanyak 10 channel .
Matrix link gain H dapat dibedakan berdasarkan user yang menggunakan channel secara bersamaan. Berdasarkan  banyaknya channel yang  digunakan pada  Gambar  4,  maka  matriks link  gain H dapat dibedakan menjadi 10 macam sebagai berikut:
[ ] ,
[
] ,
[
] , [ ] , [ ] [ ] , [ ]

## F. Parameter Simulasi
Parameter dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel  2.  Pada  Tabel  2  telah  ditetapkan  parameter yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  untuk menguji  fisibilitas  jaringan  dan  konvergensi  pada skema  DPC  dengan  menggunakan  skema  5 user dan  10 user .  Berdasarkan  parameter  SINR  target atau sebesar  6,8  dB  dan 9,9  dB,  maka  sesuai dengan  ketentuan  nilai  SINR  terhadap  modulasi pada Tabel 1, penelitian ini menggunakan modulasi BPSK dan QPSK.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis User
Pada  topologi  jaringan  ini  setiap  user  memiliki pasangan Femtocell  Acess  Point (FAP)  dan Femtocell  User  Equipment (FUE).  Pasangan  FAP dan FUE tersebar secara acak sehingga setiap FAP dan FUE memiliki jarak yang berbeda-beda. Untuk skema 5 user dan 10 user ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Persebaran  posisi user telah  ditentukan  sesuai dengan  Gambar  5.  Untuk  menentukan  nilai eigenvalue dari  matriks link  gain H pada  skema  5 user dengan  menggunakan  persamaan  matriks sebagai berikut:
[ ]
[ ] [ ]   [ ]
Gambar 5. Topologi jaringan skema 5 user
[ ] [
]
[ ] [ ]
Nilai eigenvalue dari  matriks link  gain H pada skema 5 user adalah sebagai berikut:
[ ] [ ]
[ ] [ ]
Untuk  mencapai  sistem  yang  fisibel  harus memenuhi  nilai  | eigenvalue H|<1  di  semua  nilai matriks link  gain H 1 sampai H 5 ,  yaitu  sebagai berikut:
| |   | |   [ ] | |   [ ] | |   [ ] | |   [ ]
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  mutlak eigenvalue matriks H tidak  ada  nilai  yang memenuhi  persyaratan  | eigenvalue H |<1  sehingga sistem tidak fisibel.
Selain  dengan  menggunakan  pengujian  matrix eigenvalue ,  untuk  menguji  fisibilitas  sistem  juga dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  pengujian power  vector yang  mana  harus  memenuhi persyaratan Non-negative  power  vector. Dengan menggunakan  persamaan  (3),  maka  nilai power vector pada  setiap  pengguna  sesuai  dengan pembagian channel untuk  skema  5 user adalah sebagai berikut:
[ ]     [ ] [ ]     [ ]
[ ]     [ ] [ ]     [ ]
Hasil  perhitungan  menunjukkan  hasil  daya  negatif dan  tidak  memenuhi  persyaratan non-negative power vector sehingga sistem tersebut tidak fisibel.

## B. Sistem Tidak Fisibel
Sistem  yang  tidak  fisibel  apabila  disimulasikan dengan  menggunakan software  Matlab akan menghasilkan  grafik  seperti  pada  Gambar  7  dan Gambar  8. Berdasarkan  grafik  hasil  simulasi tersebut  menunjukkan  bahwa  grafik  membentuk garis  yang  tidak  konsisten.  Grafik  tersebut menunjukkan  bahwa  adanya  nilai  yang  tidak konvergen.  Kondisi  ini  dapat  terjadi  karena  sistem yang  disimulasikan  tidak  fisibel  sehingga  tidak dapat  mencapai  titik  konvergen  baik  pada  iterasi daya maupun SINR.
Gambar 7. Iterasi power pada sistem tidak fisibel skema 5 user
Gambar 8. Iterasi SINR pada sistem tidak fisibel skema 5 user

## C. Sistem Fisibel
Sistem fisibel harus memenuhi persyaratan nilai | eigenvalue H |<1 di semua matriks dengan skema 5 user maupun 10 user yang terdistribusi secara acak. Untuk  memenuhi  persyaratan  tersebut  maka  jarak FAP  dan  FUE  harus  diperhatikan  atau  dibatasi. Berdasarkan posisi persebaran user dan penggunaan channel untuk  skema  5 user yang  jaraknya  telah dibatasi maka diperoleh matriks link gain H sebagai berikut:
[ ]
[ ] [ ]
[
] [ ] [
] [ ]
[ ]
Uji fisibilitas sistem dilakukan dengan menghitung nilai eigenvalue matriks H .  Nilai eigenvalue dari matriks link gain H pada  skema  5 user adalah sebagai berikut:
[ ] [ ] [ ] [ ]
Nilai matriks eigenvalue H diubah menjadi bentuk sebagai berikut:
| |   | |   [ ] | |   [ ] | |   [ ]
| |   [ ]
Hasil  perhitungan  nilai  mutlak eigenvalue H menunjukkan bahwa semua user yang menggunakan channel telah mencapai kondisi yang fisibel  karena  persyaratan  (| eigenvalue H |<1)  telah terpenuhi.  Dengan  cara  yang  sama,  proses pengujian  fisibilitas  sistem  juga  dilakukan  pada skema 10 user .
D. Pengujian  Non-Negative  Power  Vector  Skema 5 User Nilai  vektor  daya  tiap-tiap user sesuai  dengan pembagian channel untuk  skema  5 user adalah sebagai berikut:
[ ]
[ ] [ ]     [ ] [ ]     [ ] [ ]     [ ]
Berdasarkan hasil perhitungan nilai vektor daya dengan  menggunakan  skema  5 user yang  jaraknya telah  dibatasi  menghasilkan  nilai  vektor  daya bernilai  positif  pada  seluruh channel yang digunakan  oleh user secara  bersamaan.  Selain  itu, kondisi  tersebut  menunjukkan  bahwa  sistem memenuhi  persyaratan  fisibilitas non-negative power  vector .  Dengan  kondisi  demikian  sistem yang  dibuat  pada  skema  5 user tersebut  termasuk dalam  sistem  yang  fisibel.  Proses  pengujian non- negative  power  vector juga  dilakukan  pada  skema 10 user untuk  membuktikan  bahwa  sistem  fisibel saat daya user positif.

## E. Konvergensi Sistem Fisibel
Hasil iterasi uji konvergensi pada skema 5 user baik  untuk  iterasi  daya  maupun  SINR  ditampilkan pada Tabel 3.
Pada  Tabel  3  merupakan  tabel  hasil  analisis iterasi  terkait  kemampuan user dalam  mencapai titik konvergen, baik pada iterasi daya maupun pada SINR  target.  Analisis  dilakukan  pada  grafik  yang ditampilkan  dari  hasil  simulasi  menggunakan software  Matlab .  Bentuk  grafik  hasil  simulasi sistem  skema  5 user ditampilkan  pada  Gambar  9 sampai Gambar 12.
Tabel 3. Iterasi daya dan SINR skema 5 sser
User - C hannel SINR Target 6,8 dB SINR Target 9,9 dB Iterasi Daya Iterasi SINR Iterasi Daya Iterasi SINR User 1 Ch 1 3 3 3 3 User 1 Ch 4 3 3 3 3 User 2 Ch 1 3 3 3 3 User 2 Ch 4 3 3 3 3 User 2 Ch 5 4 4 4 4 User 3 Ch 2 4 3 4 4 User 3 Ch 3 5 5 5 5 User 3 Ch 5 4 4 4 4 User 4 Ch 2 3 3 4 4 User 4 Ch 3 5 5 6 6 User 5 Ch 3 5 5 6 6 User 5 Ch 5 4 4 4 4
Gambar 9. Iterasi power 5 user SINR target 6,8 dB
Gambar 11. Iterasi power 5 User SINR target 9,9 dB
Gambar 12. Iterasi SINR pada 5 user SINR target 9,9 dB
Berdasarkan grafik hasil simulasi sistem tersebut menunjukkan  bahwa  pada  skema  5 user baik  saat SINR  target  6,8  dB  maupun  9,9  dB,  semua user dapat  mencapai  konvergen.  Daya  yang  didapatkan kurang  dari  batasan  daya  maksimum  yang ditentukan.  Selain  itu  setiap user juga  dapat mencapai  SINR  target  yang  sudah  ditentukan. Kondisi demikian dapat terjadi karena sistem yang diuji termasuk dalam sistem fisibel. Uji konvergensi daya  dan  SINR  target  juga  dilakukan  pada  skema 10 user. Setelah  dilakukan  uji  konvergensi  dengan melakukan  simulasi  menggunakan Matlab ,  hasil iterasi  uji  konvergensi  pada  skema  10  user,  baik untuk iterasi daya maupun SINR, ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel  4  menunjukkan  daya  dan  SINR  yang dapat mencapai konvergensi pada titik tertentu. Bila disimulasikan  dengan software Matlab akan menampilkan  grafik  seperti  pada  Gambar  13 sampai Gambar 16.
Tabel 4. Iterasi daya dan SINR skema 10 User User - Channel SINR target 6,8 dB SINR target 9,9 dB Iterasi daya Iterasi SINR Iterasi daya Iterasi SINR User 1 Ch 2 4 4 5 4 User 1 Ch 8 5 4 5 5 User 2 Ch 2 4 4 4 4 User 3 Ch 1 5 4 5 5 User 3 Ch 4 5 4 5 5 User 3 Ch 8 4 4 4 4 User 3 Ch 10 4 4 4 4 User 4 Ch 3 5 5 6 5 User 4 Ch 9 5 5 6 5 User 5 Ch 5 5 5 5 5 User 5 Ch 6 5 5 5 5 User 5 Ch 7 5 5 5 5 User 6 Ch 3 5 5 6 5 User 6 Ch 9 5 5 6 5 User 7 Ch 1 5 4 5 5 User 7 Ch 4 5 4 5 5 User 7 Ch 10 5 5 5 5 User 8 Ch 3 5 5 5 5 User 8 Ch 5 4 4 4 4 User 8 Ch 7 4 4 4 4 User 8 Ch 9 5 5 5 5 User 9 Ch 6 4 4 4 4 User 10 Ch 2 4 4 5 4 User 10 Ch 7 4 4 4 4
Gambar 13. Iterasi power pada skema 10 user dengan SINR target 6,8 dB
Gambar 14. Iterasi SINR pada skema 10 user dengan SINR target 6,8 dB
Gambar 15. Iterasi power pada skema 10 user dengan SINR target 9,9 dB
Gambar 16. Iterasi SINR pada skema 10 user dengan SINR target 9,9 dB

## IV. K ESIMPULAN
Pada pengujian fisibilitas sistem  jika posisi dan jumlah user tidak  dibatasi  dapat  mengakibatkan sistem  yang  diuji  tidak  fisibel.  Namun  ketika jumlah user dan posisi user jaraknya telah dibatasi maka  didapatkan  sistem  yang  fisibel.  Saat dilakukan  uji  fisibilitas  sistem,  pada  sistem  tidak fisibel  akan  menghasilkan  bentuk  grafik  yang nilainya  tidak  konvergen  atau  bentuk  grafiknya menghasilkan  nilai  yang  tidak  konsisten.  Namun ketika  jarak user telah  dibatasi  akan  menghasilkan sistem  yang  fisibel  dan  hasil  yang  konvergen. Penggunaan channel dan  nilai  SINR  target  yang berbeda  yakni  6,8  dB  dan  9,9  dB  juga  akan mempengaruhi banyaknya iterasi untuk mendapatkan titik yang konvergen. Nilai daya user diukur saat kondisi sistem mencapai konvergen.

## R EFERENSI
[1]  S.  A.  Saad,  M.  Ismail,  and  R.  Nordin,  “ A  Survey On  Power  Control  Techniques  In  Femtocell Networks ,” Journal of Communications , vol. 8, no. 12, pp. 845–854, Dec. 2013.
[2]  B.  Ibtissem,  M.  S.  Obaidat,  B.  Fadoua,  and  F. Zarai,“Pendekatan Kontrol Daya di Jaringan Femto cell ,” Jurnal   Internasional   Kounikasi   Komputasi dan  Rekayasa  Data , 2017.
[3]  R.  Zulfalaily,  A.  Fahmi,  and  L.  Meylani, “ Interference Mitigation In Femtocel Network With Power  And  Bandwidth  Assignment  By  Self-
Configuration Scheme,” e -Proceeding of
Engineering , vol. 3, 2016.
[4]  A.  F.  Isnawati,  K.  Rasyid,  and  M.  A.  Afandi, “Analisis  Unjuk  Kerja  Sistem  Kendali  Daya Terpusat  pada  Jaringan  Homogen Femtocell ,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 6, no. 1, p. 15, Jun. 2021.
[5]  X. Kang, Y. C. Liang, and H. K. Garg, “ Distributed Power  Control  For  Spectrum-Sharing  Femtocell Networks  Using  Stackelberg  Game ,” in IEEE International  Conference  on  Communications ,
2011.
[6]  X.  Li,  L.  Qian,  and  D.  Kataria  “ Downlink  Power Control  in  Co-Channel  MacrocellFemtocell Overlay ” IEEE, 2009.
[7]    F.  X.  A.  W.  Wibowo,  “Ulasan  Teknologi  Dan Layanan  Femtocell  Technology  And  Femtocell Service Reviews,” 2013.
[8]   D. T. Ngo, L. B. Le, and T. Le-Ngoc, “Distributed Pareto-Optimal  Power  Control  For  Utility Maximization In Femtocell Networks,” IEEE Trans Wirel  Commun,  vol.  11,  no.  10,  pp.  3434–3446, 2012.
[9]  J.  Zhang  and  G.  de  la  Roche,  Femtocells: Technologies  and  Deployment.  Wiley  Blackwell, 2009.
Afnan Syam Mediawan T., dkk: Analisis Sistem Kendali Daya Terdistribusi  ...
[10]  R.  Aljijakli  and  K.  Abdullah,  “ Cross-Tier Interference  Avoidance  Technique  for  LTE-A Femtocell  Networks  Using  Fractional  Frequency Reuse ,” in 2020 IEEE 5th International Symposium on Telecommunication Technologies, ISTT 2020  - Proceedings, Nov. 2020, pp. 117–122.
[11]  D.  Anand,  M.  A.  Togou,  and  G.  M.  Muntean,  “ A Machine  Learning  Solution  to  Mitigate  Co-Tier Interference  and  Improve  QoE  for  Video  Delivery in 5G HetNets ,” in IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and
Broadcasting, BMSB , 2022, vol. 2022-June.
[12]  S.  Padmapriya  and  M.  Tamilarasi,  “Co-Tier  And Co-Channel Interference Avoidance Algorithm For Femtocell  Networks,”  International  Journal  of Electronics  and  Communication  Engineering,  vol. 9, 2015.
[13]  S.  Im,  H.  Jeon,  and  H.  Lee,  “Autonomous Distributed  Power  Control  for  Cognitive  Radio Networks”, IEEE, 2008.
[14]  H.  Zhang  and  J.  Zuo, Optimization  of  Uplink Power  Control  Parameters  in  Wireless  Cellular Networks . 2020.
[15]  R. Nikbakht, R. Mosayebi, and A. Lozano, “ Uplink Fractional  Power  Control  and  Downlink  Power Allocation for Cell-Free Networks ,” IEEE Wireless Communications  Letters ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  774– 777, Jun. 2020..
[16]  Iskandar,  S.  Gratsia,  and  M.E.  Ernawan,  “ LTE Uplink  Cellular  Capacity  Analysis  in  A  High Altitude  Platforms  (HAPS)  Communication” . IEEE, 2017.
[17]  S.  A. Grandhi and J. Zander, “ Constrained Power Control in Cellular Radio Systems ,” 2014.
[18]  A.  F.  Isnawati,  R.  Hidayat,  and  W.  Mustika,  “ A Comparative Study on Centralized and Distributed Power  Control  in  Cognitive  Femtocell  Network” 2016.
[19]  A.  F.  Isnawati,  R.  H.  S.  Sulistyo,  and  I.  W. Mustika,  “Autonomous  Distributed  Power  Control In  Multi-Channel  Cognitive  Femtocell  Network: Feasibility  And  Convergence,”  International Journal  of  Intelligent  Engineering  and  Systems, vol. 10, no. 2, pp. 136–145, Apr. 2017.
[20]  A.  F.  Isnawati  and  M.  A  Afandi,  “ Game Theoretical  Power  Control  in  Heterogeneous Network ,” in 2021 9th International Conference on Information  and  Communication  Technology, ICoICT 2021 , Aug. 2021, pp. 149–154.
[21]  A. F. Isnawati, “ Feasibility Analysis of Distributed Power  Control  System  for  Cognitive  Radio Networks ,” JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO , vol. 11, no. 1, pp. 29–35, Mar. 2022.
[22]  W. Pamungkas, A. F. Isnawati, and A. Kurniawan, “ Modulasi Digital Menggunakan Matlab ,” 2012.
[23]  A.  Y.  Prasetya,  Suwadi,  and  T.  Suryani,
“ Implementasi  Modulasi  dan  Demodulasi  M-ary QAM  pada  DSK  TMS320C6416T ,” JURNAL TEKNIK POMITS , Vol. 2, 2013.
[24]  Y.  Prabowo,  N.  Chasanah,  R.  C.  Anwar,  A. Rohman, and  A. Ruhiyat,  “Analisa Bit Error Rate (BER) pada Penggunaan Modulasi Digital PSK dan QAM  untuk  Sistem  Komunikasi  Satelit  UAV,” 2020.
[25]  N.  Nie,  C.  Comaniciu,  and  P.  Agrawal,  “ A  Game Theoretic  Approach  To  Interference  Management In Cognitive Networks .” 2007.