Vol 9 No. 1 @ 2022 Dian Neipa Purnamasari, Deni Tri Laksono, Adi JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Kurniawan Saputro, Muttaqin Hardiwansyah https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Analisa Kinerja Metode Deteksi pada Sistem Komunikasi MIMO
Dian Neipa Purnamasari, Deni Tri Laksono, Adi Kurniawan Saputro, Muttaqin Hardiwansyah Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura E-mail: dian.neipa@trunojoyo.ac.id, deni.laksono@trunojoyo.ac.id, adi.kurniawan@trunojoyo.ac.id, muttaqin.hardiwansyah@trunojoyo.ac.id
Abstrak  —  Teknologi  MIMO  ( Multiple-Input-Multiple- Output )  muncul  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam sistem  komunikasi  dengan  lintasan  yang  berbeda.  Teknologi ini  memiliki  beberapa  pemancar  dan  penerima.  Salah  satu tantangan  pada  teknologi  ini  adalah  pengiriman  sinyal informasi menggunakan kanal yang berbeda. Untuk mengatasi hal  tersebut  terdapat  teknik  deteksi  sinyal  yang  dapat mendeteksi  sinyal  sesuai  yang  diinginkan  sistem.  Pada penelitian  ini  dilakukan  analisa  metode  deteksi  sinyal  yang diterapkan  pada  sistem  komunikasi  MIMO.  Metode  deteksi yang  diuji  adalah Zero  Forcing (ZF), Minimum  Mean  Square Error (MMSE), Maximum Likelihood Detection (MLD) dan V- BLAST.  Parameter  yang  diamati  pada  penelitian  ini  adalah perbandingan Bit  Error  Rate (BER)  terhadap Signal  to  Noise Ratio (SNR). Hasil pengujian diperoleh bahwa metode deteksi yang  memiliki  performansi  lebih  baik  adalah  MLD,  Hal  ini dikarenakan  sistem  MIMO-MLD  hanya  membutuhkan  SNR sebesar  12  dB  untuk  mencapai  BER  10 -3 .  Sedangkan  metode deteksi  yang  memiliki  performansi  paling  lemah  adalah  ZF, hal  ini  dikarenakan  ZF  membutuhkan  SNR  sebesar  24  dB untuk mencapai BER 10 -3 .
Kata Kunci— Zero Forcing, Minimum Mean Square Error, Maximum Likelihood Detection, V-BLAST

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  komunikasi  nirkabel  menggunakan  berbagai macam  lintasan  yang  berbeda  untuk  media  perambatan sinyal  antara  pemancar  dan  penerima  [1].    Sinyal  yang melewati  lintasan  yang  berbeda  dapat  mengalami  beberapa gangguan seperti pelemahan sinyal, perusakan sinyal, hingga timbul  interferensi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut muncul  teknologi Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO). MIMO  adalah  teknologi  nirkabel  yang  memiliki  beberapa pemancar  (Tx)  dan  penerima  (Rx).  Hal  ini  dilakukan  agar proses transmisi data dapat dilakukan secara bersamaan serta meningkatkan pengiriman sesuai kapasitas kanal. Selain itu, terdapat sistem MIMO yang mengandalkan beberapa antena untuk  mendapatkan  kinerja  yang  optimal  dengan  kecepatan yang  lebih  tinggi  melalui  spatial  multiplexing.  Sistem  ini bekerja  menggunakan  teknik  antena  diversitas  yaitu spatial diversity [2]. Teknik diversity merupakan teknik pengiriman sinyal  informasi  melalui  beberapa  kanal  yang  berbeda. Pengiriman  sinyal  informasi  dengan  kanal  yang  berbeda menjadi  suatu  tantangan  bagi  sisi  penerima  (Tx),  sehingga dibutuhkan  analisa  lebih  lanjut  untuk  mengetahui  teknik deteksi  sinyal  yang  memiliki  kinerja  sesuai  dengan  sistem SM-MIMO. Pemodelan sistem pada SM-MIMO dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pemodelan Sistem pada SM-MIMO [3]
Terdapat  dua  kelompok  metode  deteksi  sinyal  yaitu metode  linear  dan  non-linear.  Metode  linear  yang  biasa digunakan  adalah Zero  Forcing (ZF)  dan Minimum  Mean Square  Error (MMSE),  sedangkan  metode  non-linear  yang biasa  digunakan  adalah Maximum  Likelihood  Detection (MLD)  dan  V-BLAST  [4].  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  metode  deteksi  linear  yang  diterapkan  pada sistem  komunikasi  MIMO  antara  lain  [5],  [6],  dan  [7]. Sedangkan metode deteksi non-linear antara lain [8] dan [9].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa  kinerja  metode deteksi  sinyal  yang  diterapkan  pada  sistem  komunikasi MIMO.  Konfigurasi  MIMO  yang  digunakan  adalah  MIMO 2x2 dengan mengimplementasikan teknik ZF, MMSE, MLD, dan  VBLAST.  Parameter  yang  diamati  pada  penelitian  ini adalah  perbandingan Bit  Error  Rate  ( BER)  terhadap Signal to Noise Ratio (SNR).

## II. B AHAN DAN M ETODE
Metode deteksi pada sistem komunikasi terbagi menjadi dua yaitu deteksi sinyal linear dan non-linear. Pada metode sinyal linear, semua sinyal yang ditransmisikan diasumsikan sebagai sebuah gangguan kecuali untuk deretan sinyal yang diinginkan  dari  antena  transmisi  penerima.  Hal  ini menyebabkan interferensi sinyal yang ditransmisikan antena lainnya diminimalkan atau dibatalkan. Jenis dari metode ini adalah Zero Forcing (ZF) dan Minimum Mean Square Error (MMSE).  Sedangkan  jenis  metode  non-linear  adalah Maximum Likelihood Detection (MLD) dan V-BLAST.
A. Zero Forcing (ZF)
Zero  forcing merupakan  metode  deteksi  sinyal  yang paling sederhana. Cara kerja metode ini cukup mudah yaitu dengan  membedakan  sinyal  yang  diinginkan  dan  sinyal yang  dianggap  sebagai  derau.  Memberikan  nilai  null dilakukan oleh pembobot linear pada sistem sehingga semua sinyal derau dapat dihilangkan [10]. Metode ZF menull-kan interferensi dengan matriks pembobot berikut:
𝑊 = (𝐻 𝐻)   𝐻 (1)
Dengan (. ) merupakan  operasi  transpose  Hermitian. Dalam kata lain, menginvers efek dari kanal sebagai:
𝑥 = 𝑊  𝑦 = x + (𝐻 𝐻)   𝐻  𝑧 = x + 𝑧 (2)

## B. Minimum Mean-Squared Error (MMSE)
Minimum  Mean-Squared  Error merupakan  metode linear  yang  efektif  dalam  mengurangi  kompleksitas komputasi  dan  bekerja  secara  optimal  [11].  Untuk memaksimalkan  deteksi  sinyal  dan  interferensi  ditambah rasio  derau,  matriks  pembobot  MMSE  diberikan  sebagai berikut:
𝑊 = (𝐻 𝐻 +   𝜎 𝐼)   𝐻 (3)
Dengan catatan bahva penerima di MMSE membutuhkan informasi noise σ 2 .
C. Maximum Likelihood Detection (MLD) Maximum Likelihood Detection merupakan metode yang optimal  untuk  mendeteksi  sinyal  simbol-per-simbol, meskipun  memiliki  kelemahan  pada  kompleksitas  yang tinggi  [12].  Cara  kerja  metode  MLD  adalah  dengan melakukan perhitungan jarak Euclidean antara vektor sinyal yang  diterima  dengan  semua  vektor  sinyal  pengirim  yang berkemungkinan  pada  channel  H,  kemudian  mengambil nilai  pada  jarak  yang  terpendek.  MLD  melakukan  estimasi dengan persamaan berikut:
𝑥 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛  ‖𝑦 − 𝐻𝑥‖
𝑥  ∈ 𝐶 (4)
Dimana ‖𝑦 − 𝐻𝑥‖ adalah  matriks  Maksimum Likelihood.  Metode  MLD  dapat  mengoptimalkan  kinerja dari  detector  MAP  ( maximum  a  posteriori )  ketika  semua vektor  sinyal  pengirim  hampir  sama.  Akan  tetapi, kompleksitas  sistem  MLD  akan  meningkat  secara eksponensial  seiring  dengan  orde  modulasi  atau  dengan peningkatan  jumlah  antena.    Matriks  MLD  memiliki rumusan |𝐶| sehingga  kompleksitasnya  akan  meningkat seiring kenaikan jumlah antena.

## D. V-BLAST
V-BLAST  merupakan  kependekan  dari Vertikal  Bell Laboratories  Layered  Space  Time .  V-BLAST  merupakan skema  multiple  antena  yang  mendeteksi  sinyal  sesuai dengan  pemesanan  dan  dapat  diterapkan  pada  sistem komunikasi MIMO [13]. Metode ini membagi deretan input data  menjadi  beberapa  sub-deretan  dan  mengirimkannnya melalui multiple antena pemancar pada waktu dan frekuensi yang  sama.  V-BLAST  menggunakan  algoritma  detektor linear  seperti Maximum  Likelihood (ML), Succesive Interference  Cancellation (SIC), Zero  Forcing (ZF), Minimum  Mean  Square  Error (MMSE),  dan Maximum Ratio  Combining (MRC).  Pada  penelitian  ini,  metode  V- BLAST akan dikombinasikan dengan ZF dan MMSE.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  metode  deteksi  pada  sistem  komunikasi MIMO  dipengaruhi  oleh  jumlah  antena  pengirim  dan
penerima  berdasarkan  kanal fading  Rayleigh dan penambahan noise .    Metode  deteksi  yang  dibandingkan adalah metode deteksi linear dan non-linear. Metode deteksi linear meliputi Minimum Mean-Squared Error (MMSE) dan Zero  Forcing (ZF),  sedangkan  metode  deteksi  non-linear meliputi Maximum  Likelihood  Detection (MLD)  dan  V- BLAST.  Hasil  perbandingan  kurva  BER  pada  metode tersebut ditunjukkan oleh Gambar 2 dan Gambar 3.

## Gambar 2. Kurva BER pada Sistem MIMO dengan Detektor Linear
Pada  Gambar  2  menunjukkan  hasil  perbandingan  kurva BER  untuk metode deteksi linear, didapatkan bahwa sistem MIMO-MMSE  membutuhkan  SNR  sebesar  21  dB  untuk mencapai  BER  10 -3 ,  sedangkan  pada  sistem  MIMO-ZF membutuhkan SNR sebesar 24 dB untuk mencapai BER 10 - 3 .

## Gambar 3. Kurva BER pada Sistem MIMO dengan Detektor Non-Linear
Pada  Gambar  3  menunjukkan  hasil  perbandingan  kurva BER  untuk  metode  deteksi  non-linear,  didapatkan  bahwa sistem  MIMO-MLD  memiliki  performansi  yang  lebih  baik dibandingkan  dua  metode  non-linear  lainnya.  Hal  ini dikarenakan sistem MIMO-MLD hanya membutuhkan SNR sebesar  12  dB  untuk  mencapai  BER  10 -3 .  Sedangkan  pada sistem  MIMO-VBLAST  baik  VBLAST-ZF  maupun VBLAST-MMSE  untuk  mencapai  BER  10 -3 dibutuhkan SNR sebesar ±19 dB.
0 5 10 15 20 25 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 Kinerja sistem MIMO-Detektor SNR (dB) B E R ( dB ) MMSE ZF 0 5 10 15 20 25 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 Kinerja sistem MIMO-Detektor SNR (dB) B E R ( dB ) MLD VBLAST-ZF VBLAST-MMSE

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan:
1. Terdapat dua metode deteksi yang dapat diterapkan pada sistem komunikasi MIMO yaitu metode linear dan non- linear.  Metode  ZF  dan  MMSE  merupakan  metode deteksi  linear,  sedangkan  metode  MLD  dan  VBLAST merupakan metode deteksi non-linear.
2. Pada  metode  deteksi  linear,  metode  MMSE  memiliki performasi  lebih  baik  dibandingkan  ZF  karena membutuhkan SNR sebesar 21 dB untuk mencapai BER 10 -3 .
3. Pada metode deteksi non-linear, metode MLD memiliki performansi  lebih  baik  dibandingkan  V-BLAST  karena membutuhkan SNR sebesar 12 dB untuk mencapai BER 10 -3 .
4. Metode  MLD  merupakan  metode  yang  paling  baik untuk  diterapkan  pada  sistem  komunikasi  MIMO dibandingkan metode deteksi lainnya.
D AFTAR P USTAKA
[1] Damar  W.,  Yakobus  A.  P.,  “Transmisi  Data  Citra  pada  Sistem Komunikasi  Nirkabel  dengan  Teknik  MIMO”,  KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, Vol. 1, No. 2, (2021).
[2] Perahia, Eldad and Stacey, Robert. “Next Generation Wireless LANs- Throughput,  Robustness,  and  Reliability  in  802.11n”,  Cambridge University Press, 2008.
[3] Sachan,  V.,  Shankar, R.,  Kumar,  I.,  &  Mishra, R.  K.,  “Performance Analysis  of  SM-MIMO  System  Employing  Binary  PSK  and  M’ary PSK  Techniques  Over  Different  Fading  Channels”.  Procedia Computer Science, 152, 323–332, 2019.
[4] A. S. Qisthi, W. A. Syafei, dan I. Santoso, “Peningkatan Kinerja Wi- Fi  802.11n  menggunakan  MIMO  Dekoder  Berbasis  MLD  pada Konfigurasi  Antena  4x4”,  TRANSIENT,  Vol.  2,  No.  4,  Desember 2013.
[5] Riadi, A., Boulouird, M., & Hassani, M. M., “ZF/MMSE and OSIC Detectors  for  UpLink  OFDM  Massive  MIMO  systems”,  2019  IEEE Jordan  International  Joint  Conference  on  Electrical  Engineering  and Information Technology (JEEIT), 2019.
[6] Riadi,  A.,  Boulouird,  M.,  &  Hassani,  M.  M.,  “ZF  and  MMSE Detectors Performances of a Massive MIMO System Combined with OFDM and M-QAM Modulation”, Wireless Personal Communications, 2020.
[7] Waliullah et al., “Study the BER Performance Comparison of MIMO Systems using BPSK Modulation with ZF and MMSE Equalization”, Australian  Journal  of  Engineering  and  Innovative  Technology,  2(5), 77-84, 2020.
[8] Y. Li, C. Gao, M. S. Leeson, dan X. Li, “Asymptotic analysis of V- BLAST  MIMO  for  coherent  optical  wireless  communications  in Gamma-Gamma  turbulence”,  Optics Express,  Vol.  26,  Issue  21,  pp. 27931-27944, 2018.
[9] Cao, Y., Su, W., & Batalama, S. N. “A Novel Receiver  Design and Maximum-Likelihood  Detection  for  Distributed  MIMO  Systems  in Presence of Distributed Frequency Offsets and Timing offsets”. IEEE Transactions on Signal Processing, 1–1, 2018.
[10] E.  Roza  dan  M.  Mujirudin,  “Sistem  Mimo  dan  Aplikasi Penggunaannya”, Rekayasa Teknologi Vol. 6, No. 2, 2013.
[11] Liu,  L.,  Peng,  G.,  Wang,  P.,  Zhou,  S.,  Wei,  Q.,  Yin,  S.,  &  Wei,  S. “Energy-  and  Area-Efficient  Recursive-Conjugate-Gradient-Based MMSE Detector for Massive MIMO Systems”, IEEE Transactions on Signal Processing, 1–1, 2020.
[12] He,  K.,  Wang,  Z.,  Li,  D.,  Zhu,  F.,  &  Fan,  L.  “Ultra-reliable  MU- MIMO  detector  based  on  deep  learning  for  5G/B5G-enabled  IoT”, Physical Communication, 101181, 2020.
[13] Alfawaz,  O.,  Eddin,  M.  A.,  Alnajjar,  K.  A.,  &  El-Moursy,  A.  A. “Improved Parallel ZF-VBLAST Detector for MIMO System”, 2020 International Conference on Communications, Signal Processing, and Their Applications (ICCSPA), 2021.