ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 138 - 149
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.138

## Penerapan Metode ACP untuk Optimasi Physical Tuning Antena Sektoral pada Jaringan 4G LTE di Kota Purwokerto

## AFATAH PURNAMA, EKA SETIA NUGRAHA, MUNTAQO ALFIN AMANAF
Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email : purnamaafatah@gmail.com
Received 22 Juli 2019 | Revised 14 September 2019 | Accepted 7 November 2019

## ABSTRAK
Kualitas  jaringan  4G  (LTE)  yang  masih  tidak  stabil  sehingga  menyebabkan  bad coverage. Untuk meningkatkan kualitas jarigan 4G (LTE) dapat dilakukan dengan optimasi physical tuning antena sektoral. Physical tuning antena sektoral meliputi perubahan  tinggi  antena,  azimuth  dan  tilting  antena.  Pada  penelitian  ini dilakukan  optimasi  physical  tuning  antena  sektoral  menggunakan  metode Automatic  Cell  Planning  (ACP)  untuk  memenuhi  kebutuhan  coverage  di  daerah Purwokerto  Barat  dan  Purwokerto  Utara.  Perolehan  persentase  coverage  site existing belum memenuhi standar KPI Operator untuk RSRP sebesar 78,491% ≥ (100) dBm dan CINR sebesar 65,698% ≥ (0) dB.  Hasil optimasi physical tuninng antena  sektoral  menggunakan  metode  ACP  sudah  memenuhi  standar  KPI Operator  untuk  RSRP  sebesar    90,037%  ≥  (100)  dBm  dan  CINR  sebesar 94,868% ≥ (0) dB.
Kata kunci : LTE, optimasi, physical tuning, Automatic Cell Planning, Atoll

## ABSTRACT
The  quality  of  the 4G (LTE)  network  is  still unstable,  causing bad  coverage. To improve the quality of 4G network (LTE) can be done by sectoral antenna tuning optimization.  Physical  tuning  of  sectoral  antennas  includes  changes  in  antenna height,  azimuth  and  tilting  antenna.  In  this  study  a  sectoral  antenna  tuning physical  optimization  was  carried  out  using  the  Automatic  Cell  Planning  (ACP) method  to  meet  coverage  needs  in  West  Purwokerto  and  North  Purwokerto areas. The  percentage of existing coverage  sites  has  not  met the  KPI Operator standard for RSRP of 78.491% 100 (100) dBm and CINR of 65.669% ≥ (0) dB. The results of sectoral antenna tuning optimization using the ACP method have met the KPI Operator standard for RSRP of 90.037% ≥ (100) dBm and CINR of 94.868% ≥ (0) dB.
Keywords : LTE, optimization, physical tuning, Automatic Cell Planning, Atoll

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi terutama di bidang telekomunikasi yang semakin pesat berbanding terbalik  dengan  kondisi  kenyataan  di  lapangan  yaitu  penerapan  teknologi  seluler  di Purwokerto  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  masih  terkendala  disebabkan  oleh jaringan yang masih tidak stabil sehingga menyebabkan bad coverage di beberapa titik. Titik yang temasuk dalam bad coverage berada di Kecamatan Purwokerto Barat dan Purwokerto Utara (Wibawa, 2019). Kepadatan penduduk di daerah Purwokerto cukup tinggi berjumlah 254.903 penduduk yang tersebar di empat Kecamatan yaitu Kecamatan Purwokerto Timur, Kecamatan  Purwokerto  Barat,  Kecamatan  Purwokerto  Selatan  dan  Kecamatan  Purwokerto Utara (Banyumas,  2018) .  Wilayah  yang  akan  di  optimasi  jaringan  LTE  yaitu  Kecamatan Purwokerto  Barat  dan  Kecamatan  Purwokerto  Utara.  Peminat  jaringan  4G  (LTE)  dipastikan akan  terus  mengalami peningkatan  karena  jaringan  4G  (LTE)  menawarkan  kecepatan  data hingga  100  Mbps  untuk download  dan  hingga  50  Mbps  untuk  upload.  Oleh  karena  itu penyedia provider diharapkan mampu memberikan pelayanan jaringan yang maksimal untuk pengguna (Putra, dkk, 2017) . Pada penelitian sebelumya yang dilakukan oleh Melinda Br Ginting (2017), dengan judul Optimasi Jaringan Coverage UMTS Dengan Azimuth dan Tilting Antena  Sektoral  di  Sukoharjo  Menggunakan  Metode Automatic  Cell  Planning  (ACP)  dan Unautomatic Planning” yang melakukan optimasi untuk memaksimalkan  coverage area dan meningkatkan  kualitas  jaringan  UMTS  di  Sukoharjo.  Optimasi  dilakukan  dengan  cara mengubah azimuth dan tilting antena sektoral untuk meningkatkan kualitas jaringan UMTS. Metode optimasi menggunakan metode ACP dan Unautomatic Planning (Ginting, 2017) . Terdapat  tiga  metode  optimasi  yaitu Automatic  Frequency  Planning  (AFP),  Automatic  Site Position (ASP) dan Automatic Cell Planning (ACP). Metode optimasi AFP dapat menentukan pita frekuensi dan nomor saluran secara otomatis ke sel sehingga gangguan jaringan dapat diminimalkan. Metode ASP dapat menentukan lokasi site baru sesuai dengan tujuan coverage area,  orientasi  lalu  lintas  jaringan  dan  berbasis  populasi.  Metode  ACP  memungkinkan perhitungan secara otomatis dari parameter optimasi untuk meningkatkan kualitas jaringan berdasarkan coverage  dan  capacity.  Pada penelitian  ini  optimasi  dilakukan  dengan  metode ACP  pada  jaringan  LTE  karena  berdasarkan  data site  existing  dengan  frekuensi  kerja yang digunakan  yaitu  1800  MHz  hanya  optimasi  metode  ACP  yang  dapat  menghitung  secara otomatis tuning parameter. Beberapa tuning yang dilakukan untuk mengoptimalkan jaringan LTE terhadap coverage area pancaran sinyal ialah mengalkulasi tinggi antena, azimuth dan tilting  antena.  Proses  kalkulasi  tersebut  akan  berpengaruh  terhadap  parameter  RSRP  dan CINR yang secara otomatis akan dikalkulasi berdasarkan coverage  area dari seluruh lokasi site.  Pada  saat  melakukan  optimasi  dengan  metode  ACP  akan  mengoptimalkan  parameter optimasi untuk mencapai tujuan yang ditentukan. Tujuan ini digunakan sebagai dasar untuk search algorithm. Search algorithm yaitu algoritma yang berusaha untuk menemukan yang terbaik  dari  kombinasi  parameter  untuk  mencapai  tujuan  optimasi  yang  ditentukan.  Pada langkah  terakhir, sorting  algorithm  menyediakan  suatu  rencana  implementasi  perubahan mana  yang  paling  berguna  dalam  hal  mengidealkan  kualitas  jaringan (Forsk,  Atoll  3.3.0 Technical  Reference  Guide  For  Radio  Network,  2015) .  Untuk  mendapatkan  kualitas sinyal  berdasarkan  kemampuan coverage-nya  menggunakan  prediksi  pengukuran berdasarkan coverage  by  C/(I+N)  level  dan  effective  signal  analysis  yang  terdapat  pada software  Atoll.  Dengan  optimasi  physical  tuning  antena  dengan  metode  ACP  arah  pancar yang  diberikan  antena  sektoral  mengarah  tepat  ke  seluruh site  yang  saling  terhubung sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  distribusi  sinyal  untuk  mencakup  wilayah  yang dioptimasi tersebut (Hikmaturokhman, dkk, 2014) .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Perancangan Sistem
Dalam  penelitian  ini,  optimasi physical  tuning  antena  sektoral  pada  jaringan  LTE menggunakan  metode Automatic  Cell  Planning  (ACP).  Optimasi  physical  tuning  antena sektoral  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  jaringan  LTE  di  wilayah  Purwokerto  Barat dan Purwokerto Timur. Penentuan target KPI Operator digunakan untuk mengetahui tingkat keberhasilan atau kegagalan hasil optimasi ACP. Target untuk RSRP yaitu 80% ≥ (-100) dBm dan  untuk  CINR  90%  ≥  (0)  dB (Telkomsel,  2016).  Parameter  yang  diukur  sebagai  bahan perbandingan antara hasil simulasi site existing dengan hasil optimasi ACP adalah RSRP dan CINR yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Studi Literatur Penentuan Lokasi Target KPI RSRP = 80% ≥ (-100) dBm CINR = 90%  ≥ (0) dB Perbandingan Hasil Optimasi Yes No Start Selesai Optimasi Automatic Cell Planning (ACP) Pengumpulan Data Site Existing Simulasi Coverage Prediction Site Existing A A A A
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.2  Penentuan Wilayah Penelitian
Optimasi ACP dilakukan di wilayah Kecamatan Purwokerto Barat dan Purwokerto Utara yang dikategorikan  dalam  wilayah sub-urban.  Adapun  data  wilayah  dan  kependudukan  yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyumas yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Wilayah Pengamatan (Banyumas, 2018) No Kecamatan Luas Wilayah (km 2 )  Jumlah Penduduk (Jiwa) 1 Purwokerto Barat 7,40 52.903 2 Purwokerto Utara 9,01 66.011 Total 16,41 118.914

## 2.3  Simulasi Site Existing
Simulasi site  existing  merupakan  simulasi  berdasarkan  perolehan  data  site  existing  oleh operator X yang berisi nama site, titik koordinat, tinggi antena, azimuth, dan tilting antena sektoral.  Parameter  tersebut  yang  akan  dijadikan  sebagai  data  acuan  untuk  simulasi site exsiting dengan optimasi ACP.

## 1. Pemilihan Radio Akses Teknologi
Penggunaan frekuensi  4G  LTE di  Purwokerto  mempunyai spesifikasi di 850 MHz,  900  MHz, 1800 MHz dan 2300 MHz untuk beberapa operator yang ada di Purwokerto. Alokasi frekuensi 1800 MHz digunakan oleh beberapa operator seluler di Indonesia seperti Telkomsel dan XL dengan bandwith 22,5 MHz, H3I dengan bandwidth 10 MHz dan ISAT dengan bandwidth 20 MHz.  Pada  penelitian  ini  radio  akses  teknologi  menggunakan  frekuensi  1800  MHz  dengan bandwidth 15 MHz. Spesifikasi frekuensi 1800 MHz dapat ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Frekuensi 1800 MHz (Motorolla, 2011) Parameter Informasi Bandwidth 15 MHz Duplexing Methode FDD UL Start Frequency 1710 MHz DL Start Frequency 1805 MHz 2. Import Data Atoll
Import  data  Atoll  berupa  informasi  data  untuk simulasi  berupa  data clutter  classes,  clutter heights,  altitude  dan  map.  Data  tersebut  digunakan  untuk  menampilkan  kondisi  wilayah simulasi (Forsk, 2010).
3. Konfigurasi Antena
Pada  penelitian  ini  antena  yang  digunakan  untuk  simulasi  sesuai  dengan  frekuensi  yang digunakan. Spesifikasi antena dapat ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Spesifikasi Antena (Huawei, 2013) Parameter Informasi Frequency Range 1710 MHz - 1990 MHz Gain 17 dBi Horizontal 3 dB beamwidth 66º Mechanical tilt 0 - 12 Electrical tilt 0º - 16º

## 2.4 Simulasi Optimasi ACP
Metode Automatic  Cell  Planning  (ACP)  akan  secara  otomatis  menghitung  tuning  parameter yang  dilakukan  secara  otomatis .  Beberapa  tuning  yang  dapat  dilakukan  untuk mengoptimalkan  jaringan  LTE  terhadap coverage  area  pancaran  sinyal  ialah  mengalkulasi tinggi  antena, azimuth  dan  tilting  antena.  Proses  kalkulasi  tersebut  akan  berpengaruh terhadap  parameter  RSRP  dan  CINR  yang  secara  otomatis  akan  dikalkulasi  berdasarkan coverage  area dari seluruh lokasi site. Prediksi kualitas Automatic Cell Planning (ACP) harus sama  dengan  prediksi coverage  pada  Atoll.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  prediksi Effective  Signal  Analysis  (DL)  pada  prediksi  di  Atoll  untuk  menganalisis  prediksi  RSRP  di Automatic Cell Planning (ACP) dan prediksi Coverage by C/(I+N) Level (DL) pada prediksi di Atoll untuk menganalisis prediksi CINR di Automatic Cell Planning (ACP). Terdapat beberapa tab  menu  yang  harus  dikonfigurasi  untuk  melakukan  optimasi  metode  Automatic  Cell Planning (ACP) yaitu Optimisation, Objectives, Reconfiguration, dan Antenna (Forsk, 2010). Pada  saat  melakukan  optimasi  dengan  metode Automtic  Cell  Planning  (ACP)  akan mengoptimalkan  parameter  optimasi  untuk  mencapai  tujuan  yang  ditentukan.  Tujuan  ini digunakan  sebagai  dasar  untuk search  algorithm.  Search  algorithm  yaitu  algoritma  yang berusaha untuk menemukan yang terbaik dari kombinasi parameter untuk mencapai tujuan
optimasi  yang  ditentukan.  Pada  langkah  terakhir, sorting  algorithm  menyediakan  suatu rencana  implementasi  perubahan  mana  yang  paling  berguna  dalam  hal  mengidealkan kualitas  jaringan. Search  algorithm  atau  algoritma  pencarian  menggunakan  konsep  iterasi. Setiap  iterasi  terdiri  dari  satu  parameter  perubahan  pada  salah  satu  sektor.  Algoritma pencarian  termasuk  fase tuning  antara  pencarian  dan  menyortir  fase  sesuai  dengan konfigurasi pengaturan ACP. Fase tuning digunakan untuk meningkatkan solusi terbaik yang ditemukan  selama  fase  pencarian. Sorting  algoritm  akan  menemukan  perubahan  yang terbaik  untuk  diterapkan  dari  beberapa  perubahan  yang  tersedia.  Perubahan  tersebut menjadi  salah  satu  fungsi  untuk  meningkatkan  kualitas  jaringan (Forsk,  2015) .  Proses Optimasi ACP dapat ditunjukkan pada Gambar 2.
Start
Sorting Algoritm Search Algoritm Iterasi Search by Sector 1,2,3,4....n Tuning Algoritm Tuning antena heights, azimuth and tilting antenna ACP Implementation Plan Finish No Yes
Gambar 2. Diagram Alir Algoritma ACP (Forsk, 2015)

## 2.5 Parameter Simulasi
Untuk  mengamati  kualitas  jaringan  LTE  dapat  digunakan  dengan coverage  prediction. Terdapat beberapa  prediksi yang dapat digunakan  untuk  mengamati kualitas jaringan LTE. Pada penelitian ini menggunakan prediksi Effective Signal Analysis dan Coverage by C/(I+N) Level.  Prediksi  tersebut  berhubungan  dengan  prediksi  yang  ada  di  ACP  untuk  menentukan parameter  nilai  RSRP  dan  CINR  setelah  proses  optimasi physical  tuning  menggunakan metode ACP.
1. Reference Signal Received Power (RSRP) Prediksi Effective Signal Analysis digunakan untuk mengamati parameter RSRP pada simulasi software  Atoll.  Reference  Signal  Received  Power  (RSRP)    pada  LTE  digunakan  untuk mengetahui nilai power yag diterima pada sisi eNodeB ke User Equipment (UE).
Tabel 4. Range Nilai RSRP (Fadlan, 2014) Range Nilai RSRP (dBm) Indikator -80 ≤ x Sangat Baik -95 ≤ x ≤ -80 Baik -110 ≤ x ≤  -95 Normal x ≤ -110 Buruk 2. CINR Carrier to Interference Noise Ratio (CINR)
Prediksi Coverage  by  C(I+N)  level  dapat  digunakan  untuk  mengamati  beberapa  parameter salah satunya ialah parameter Carrier to Interference Noise Ratio (CINR). CINR merupakan perbandingan antara sinyal informasi dengan interferensi atau noise yang menyertainya.
Tabel 5. Range Nilai CINR (Fadlan, 2014) Range Nilai CINR (dB) Indikator 20 ≤ x Sangat Baik 13 ≤ x ≤ 20 Baik 0 ≤ x ≤ 13 Normal x ≤ 0 Buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Hasil Simulasi Site Existing
Simulasi site  existing  merupakan  kondisi  awal  jaringan  LTE  sebelum  dilakukan  optimasi physical  tuning  antena  menggunakan  metode  ACP.  Physical  tuning  antena  yang  meliputi parameter  tinggi  antena, azimuth  dan  tilting  antena  sektoral.  Kondisi  site  existing  di Purwokerto  Barat  dan  Utara  memiliki  15 site  dengan  jumlah  sector    sebanyak  66  sector. Prediksi  yang  digunakan  untuk  mngetahui  distribusi  sinyal  dari  RSRP  meggunakan  prediksi coverage  by  effective  signal  analysis  dan  untuk  mengetahui  distribusi  sinyal  dari  CINR menggunakan  prediksi coverage  by  C(I+N)  level.  Kualitas  penyebaran  sinyal  hasil  simulasi site existing dengan propagasi COST-231 Hata yang ditampilkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.

## Gambar 3. Histogram Nilai RSRP Site Existing
Pada Gambar 3 perolehan hasil simulasi site existing nilai RSRP belum memenuhi standar KPI Operator yaitu sebesar 80% ≥ (100) dBm karena hanya memperoleh 78,491% ≥ (100) dBm
Gambar 4. Histogram Nilai CINR Site Existing
Pada Gambar 4 perolehan hasil simulasi site existing nilai CINR belum memenuhi standar KPI Operator yaitu sebesar 90% ≥ (0) dB karena hanya memperoleh 65,698% ≥ (0) dB.

## 3.2 Analisis Optimasi Metode ACP
Optimasi physical tuning antena menggunakan metode Automatic Cell Planning (ACP) secara coverage dengan mengalkulasi parameter optimasi physical tuning antena pada seluruh site existing  berdasarkan  cakupan  yang  telah  ditentukan.    Parameter  physical  tuning  antena meliputi  tinggi  antena, azimuth  dan  tilting  antena.  Kalkulasi  metode  ACP  menggunakan  3 algoritma  yaitu  algoritma  pencarian,  algoritma tuning  dan  algoritma  sorting.  Algoritma pencarian  dan algoritma tuning  digunakan   untuk  menemukan yang terbaik dari  kombinasi parameter untuk mengidealkan target yang ditentukan. Algoritma sorting menyediakan suatu rencana implementasi perubahan mana yang paling berguna dalam hal mengidealkan target yang ditentukan.
Statistic optimasi pysical tuning antena menggunakan metode ACP digunakan untuk melihat persentase improvement berdasarkan parameter RSRP dan CINR. Perolehan nilai persentase RSRP dan CINR diperoleh dari besarnya tingkat keberhasilan distribusi sinyal yang berada di atas  -100  dBm  untuk  RSRP  dan  0  dB  untuk  CINR Statistics  improvement  hasil  optimasi dengan metode ACP yang ditampilkan pada Tabel 6.
0.698% 41.491% 36.302% 21.509% 0.000% 5.000% 10.000% 15.000% 20.000% 25.000% 30.000% 35.000% 40.000% 45.000% Pe rs en ta se ( % ) RSRP (dBm) [-80;Max] [-95;-80] [-100;-95] [Min;-100]
2.962% 10.925% 51.811% 34.302% 0.000% 10.000% 20.000% 30.000% 40.000% 50.000% 60.000% Pe rs en ta se ( % ) CINR (dB) [20;Max] [13;20] [0;13] [Min;0]
Tabel 6. Statistic Objective RSRP dan CINR
Parameter Site existing Optimasi ACP RSRP 78,30 % 90,02% CINR 66,82% 95,56%
Nilai  awal  untuk  parameter  RSRP  sebesar  78,30%  dan  nilai  akhir  RSRP  memperoleh persentase  sebesar  90,02%.  Sehingga  untuk  parameter  RSRP  memperoleh improvement sebesar  11,72%.  Nilai  awal  untuk  parameter  CINR  sebesar  66,82%  dan  nilai  akhir  CINR memperoleh  persentase  sebesar  95,56%.  Sehingga  untuk  parameter  CINR  memperoleh improvement  sebesar  28,73%.  Dengan  perolehan  nilai  statistics  tersebut  artinya  optimasi physical  tuning  antena  sektoral  metode  ACP  berhasil  mencapai  target  KPI  Operator  yang telah ditentukan.
Quality  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  dan  kegagalan  hasil  optimasi dengan  metode  ACP.  Tingkat  keberhasilan  dan  kegagalan  optimasi  dengan  metode  ACP berdasarkan threshold  level  sesuai  dengan  standar  KPI  Operator  yang  ditampilkan  pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Histogram Nilai Quality RSRP
Pada Gambar 5 digunakan untuk melihat hasil optimasi ACP dari paramater RSRP dan CINR secara coverage. Nilai awal merupakan kondisi awal sebelum dilakukan optimasi metode ACP atau sesuai dengan data site existing. Nilai akhir merupakan kondisi akhir setelah dilakukan optimasi metode ACP. Tingkat keberhasilan nilai RSRP secara coverage  dengan threshold di atas  -100  dBm  mengalami  peningkatan  dari  78,3%  menjadi  90%  sedangkan  tingkat kegagalan yang berada di bawah -100 dBm mengalami penurunan dari 21,7% menjadi 10%. Selisih  tingkat  keberhasilan  dan  kegagalan  nilai  RSRP  antara site  existing  dengan  optimasi metode ACP sebesar 11,7%.
Gambar 6. Histogram Nilai Quality CINR 21.70% 10.00% 78.30% 90.00% 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% RSRP Awal RSRP Akhir P er se n ta se ( % ) Fail Success 33.20% 4.40% 66.80% 95.60% 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00% CINR Awal CINR Akhir P er se n ta se ( % ) Fail Success
Pada  Gambar  6  digunakan  untuk  melihat  hasil  optimasi  ACP  dari  paramater  CINR  secara coverage.  Tingkat  keberhasilan  nilai  CINR  secara  coverage  dengan  threshold  di  atas  0  dB mengalami  peningkatan  dari  66,80%  menjadi  95,6%  sedangkan  tingkat  kegagalan  yang berada  di  bawah  0  dB  mengalami  penurunan  dari  33,2%  menjadi  4,4%.  Selisih  tingkat keberhasilan  dan  kegagalan  nilai  CINR  antara site  existing  dengan  optimasi  metode  ACP sebesar 28,8%.
Untuk  megetahui  kualitas  jaringan  LTE  setelah  optimasi physical  tuning  antena  sektoral menggunakan  metode  ACP  berdasarkan  parameter  RSRP  dan  CINR  dapat  dilihat  pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Histogram Nilai RSRP Optimasi ACP
Pada  Gambar  7  perolehan  hasil  simulasi  optimasi physical  tuning  antena  sektoral menggunakan metode ACP nilai persentase RSRP secara coverage sudah memenuhi standar KPI  operator  telekomunikasi  yaitu  sebesar  90,037%  ≥  (100)  dBm  dengan  target  yang ditentukan yaitu 80% ≥ (100) dBm.
Gambar 8. Histogram Nilai CINR Optimasi ACP
Pada  Gambar  8  perolehan  hasil  simulasi  optimasi physical  tuning  antena  sektoral menggunakan metode ACP nilai persentase CINR secara coverage sudah memenuhi standar KPI Operator yaitu sebesar 94,868% ≥ (0) dB dengan target yang ditentukan yaitu 90% ≥ (0) dB.
3.3 Analisis  Perbandingan  Hasil  Simulasi Site  Existing  dengan  Hasil  Optimasi Metode ACP
Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  perolehan  penyebaran  sinyal  kondisi site  existing dengan  hasil  optimasi physical  tuning  antena  sektoral  menggunakan  metode  ACP  melalui simulasi coverage prediction pada software Atoll. Parameter yang dibandingkan yaitu RSRP dan CINR. Hasil analisis perbandingan parameter RSRP dan CINR dari site existing dengan
2.396% 50.415% 37.226% 9.962% 0.000% 10.000% 20.000% 30.000% 40.000% 50.000% 60.000% P er se n ta se ( % ) RSRP (dBm) [-80;Max] [-95;-80] [-100;-95] [Min;-100] 7.623% 22.962%
64.283% 5.132% 0.000% 10.000% 20.000% 30.000% 40.000% 50.000% 60.000% 70.000% P er se n ta se ( % ) CINR (dB) [20;Max] [13;20] [0;13] [Min;0]
hasil optimasi physical tuning antena sektoral  menggunakan metode  ACP  yang ditampilkan pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Gambar 9. Perbandingan Nilai RSRP
Pada Gambar 9 hasil optimasi physical tuning antena menggunakan metode ACP pada range di  atas  -80  dBm  mendapatkan  selisih  sebesar  1,698%  dengan  hasil  simulasi site  existing. Nilai RSRP hasil optimasi ACP pada range -95 dBm hingga -80 dBm mengalami peningakatan yang lebih baik dengan selisih sebesar 8,924% dengan simulasi site existing. Nilai RSRP hasil optimasi  ACP  pada range  -100  dBm  hingga  -95 dBm  mendapatkan  selisih  sebesar  0,924% dengan simulasi site existing. Nilai RSRP hasil optimasi ACP pada range di bawah -100 dBm mengalami penurunan selisih sebesar 11,547% dengan simulasi site existing. Perbandingan persentase  nilai  RSRP  hasil  optimasi  metode  ACP  pada range  di  atas  -100  dBm  sesuai dengan standar KPI operator telekomunikasi sebesar 90,037% dan nilai RSRP hasil simulasi site existing sebesar 78,491%.
Gambar 10. Perbandingan Nilai CINR
Pada  Gambar  10  hasil  optimasi physical  tuning  antena  menggunakan  metode  ACP  pada range di atas 20 dB mendapatkan selisih sebesar 4,661% dengan hasil simulasi site existing. Nilai CINR hasil optimasi ACP pada range 13 dB hingga 20 dB mendapatkan selisih sebesar 12,037% dengan simulasi site existing. Nilai CINR hasil optimasi ACP pada range 0 dB hingga 13  dB  mengalami  peningkatan  yang  signifikan  dengan  selisih  sebesar  12,472%  dengan simulasi site  existing.  Nilai  CINR  hasil  optimasi  ACP  pada  range  di  bawah  0  dB  mengalami
0.698% 41.491% 36.300% 21.510% 2.396% 50.415% 37.230% 9.960% 0.000% 10.000% 20.000% 30.000% 40.000% 50.000% 60.000% [-80;Max] [-95;-80] [-100;-95] [Min;-100] P er se n ta se ( % ) RSRP (dBm) Site Existing ACP 2.962% 10.925% 51.811% 34.302% 7.623% 22.962% 64.283% 5.132% 0.000% 10.000% 20.000% 30.000% 40.000% 50.000% 60.000% 70.000% [20;Max  ] [13;-20] [0;13] [Min;0] P er se n ta se ( % ) CINR (dB) Site Existing ACP
penurunan  selisih  sebesar  29,17%  dengan  simulasi site  existing.  Perbandingan  persentase nilai  CINR  hasil  optimasi  metode  ACP  pada range  di  atas  0  dB  sesuai  dengan  standar  KPI operator telekomunikasi sebesar 94,868% dan nilai CINR hasil simulasi site existing sebesar 65,698%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari hasil simulasi penelitian ini tentang optimasi physical tuning antena sektoral menggunakan metode Automatic Cell Planning (ACP) sebagai berikut :
1. Hasil simulasi site existing nilai persentase tingkat keberhasilan RSRP pada threshold di atas -100 dBm memperoleh 78,30% dan nilai persentase CINR pada threshold di atas 0 dB memperoleh 66,80%,  sedangkan tingkat kegagalan RSRP pada threshold di bawah -100 dBm memperoleh 21,70% dan nilai persentase CINR pada threshold di bawah 0 dB memperoleh 33,20%
2. Hasil simulasi optimasi physical tuning antena sektoral menggunakan metode ACP nilai persentase  tingkat  keberhasilan  RSRP  pada threshold  di  atas  -100  dBm  memperoleh 90%  dan  nilai  persentase  CINR  pada threshold  di  atas  0  dB  memperoleh  95,60% sedangkan  tingkat kegagalan  RSRP pada threshold  diatas -100  dBm memperoleh  10% dan nilai persentase CINR pada threshold di bawah 0 dB memperoleh 4,40%.
3. Perolehan  persentse  tingkat  keberhasilan  distribusi  sinyal  parameter  RSRP  sudah memenuhi standar KPI Operator sebesar 90% dengan tingkat kegagalan distribusi sinyal sebesar  10%.  Tingkat  keberhasilan  parameter  CINR  sudah  memenuhi  standar  KPI Operator sebesar 95,60% dengan tingkat kegagalan distribusi sinyal sebesar 4,40%.
4. Hasil  simulasi site  existing  perolehan  nilai  persentase  RSRP  dan  CINR  secara  coverage belum  memenuhi  standar  KPI  Operator  yaitu  sebesar    78,491%  ≥  (-100)  dBm  untuk RSRP dan 65,698% ≥ (0) dB untuk CINR.
5. Hasil  simulasi  optimasi physical  tuning  antena  sektoral  menggunakan  metode  ACP secara coverage sudah memenuhi standar KPI Operator yaitu sebesar 90,037% ≥ (-100) dBm untuk RSRP dan 94,868% ≥ (0) dB untuk CINR.
6. Kualitas penyebaran sinyal parameter RSRP dan CINR yang didapatkan setelah optimasi physical  tuning  antena  sektoral  menggunakan  metode  ACP  mengalami  peningkatan dilihat dari hasil improvement sebesar 11,72% untuk RSRP dan 28,73% untuk CINR.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih penulis  ucapkan  kepada PT. Telkomsel Purwokerto, Bapak Eka Setia  Nugraha, Bapak  Muntaqo  Alfin  Amanaf  dan  Bapak  Rafi  yang  sudah  membantu  penulis  dalam mengerjakan jurnal ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Banyumas, B. P. (2018). Kecamatan Purwokerto Dalam Angka 2018. Banyumas: Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyumas.
Fadlan, A. (2014). Report DT Protelindo Project Telkomsel Inner Banjarmasin.
Forsk. (2010). Atoll RF Planning & Optimisation Software. Forsk.
Forsk. (2015). Atoll 3.3.0 Technical Reference Guide For Radio Network. Blagnac.
Ginting, M. B. (2017). Optimasi Jaringan Coverage UMTS Dengan Azimuth Dan Tilting Antena Sektoral. Purwokerto: Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
Hikmaturokhman,  A.,  Wardhana,  L.,  &  Mahardika,  G.  (2014). 4G  Handbook  Edisi  Bahasa Indonesia Jilid 2. Jakarta: www.nulisbuku.com.
Huawei.  (2013,  Juli  15). Model:  ADU451816v01  Electrical  Properties.  Shenzhen:  Huawei
Technologies. Diambil kembali dari Scribd: https://www.scribd.com/doc/205076946/ADU451816v01
Motorolla. (2011). LTE RF Planning Guide.
Putra, I. D., Widhi, P. R., & Ifur, A. G. (2017). 4G LTE Advanced For Beginner & Consultant. Depok: Prandia Self.
Telkomsel. (2016). Daily LTE Performance. Jakarta: Telkomsel.
Wibawa,  F.  P.  (2019). Perencanaan  Dan  Analisis  Fronthaul  Microwave  Menggunakan Spektrum  Frekuensi  71  GHz  Untuk  Radio  Access  Network  Dengan  Menggunakan Metode Drive Test 4G LTE Di Kota Purwokerto. Purwokerto: Institut Teknologi Telkom Purwokerto.