Abstrak — Peningkatan  jumlah  pengguna  sistem  komunikasi seluler mengharuskan para penyedia layanan untuk memperluas jaringan  demi  kenyamanan  konsumen.  Salah  satu  komponen jaringan  yang  mendukung  sistem  komunikasi  pemancar  dan penerima  sinyal  adalah  Based  Transceiver  Station  (BTS).  BTS mempunyai  cakupan  area  tertentu  yang  dibatasi  oleh  suatu frekuensi tertentu.  Pembangunan BTS bukanlah suatu hal yang mudah  dan  murah.  Selain  itu,  penempatan  BTS  pun  tidak  bisa dilakukan  secara  sembarangan  karena  kondisi  geografis  serta estetika  tata  wilayah  kota.  Pada  penelitian  Tugas  Akhir  ini dilakukan  optimasi  penentuan  lokasi  BTS  menggunakan  Flower Pollination Algorithm (FPA). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa  FPA  berhasil  diterapkan  untuk  menentukan  lokasi optimum  BTS.  Selain  itu,  hasil  optimasi  yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  semakin  besar  jumlah  iterasi  yang dilakukan belum tentu semakin baik pula nilai optimasi yang diperoleh
Kata  Kunci — Sistem  Komunikasi  Seluler, Based  Transceiver Station (BTS), Flower Pollination Algorithm (FPA).

## I. PENDAHULUAN
UMLAH  Jumlah  pengguna  ponsel  di  Indonesia  meningkat cukup  signifikan.  Pada  tahun  2015,  data  yang  didapat  dari US  Cencus  Bureau  menyatakan  bahwa  pengguna  ponsel  di Indonesia  telah  melebihi  281  juta  orang.  Padahal  jumlah penduduk  Indonesia  per  awal  tahun  2014  baru  mencapai  251 juta jiwa.  Sementara itu, dari data yang sama diketahui bahwa pengguna  ponsel  tersebut  juga  pengguna  aktif  internet  [1]. Sebanyak  83,7  juta  orang  di  Indonesia  pada  tahun  2014 merupakan  pengguna  internet  menurut  lembaga  riset  pasar  e- marketer.  Angka  tersebut  menempatkan  Indonesia  pada peringkat  ke-6  terbesar  di  dunia  dalam  hal  jumlah  pengguna internet [2]. Sedangkan pada tahun 2016, menurut survei yang dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara  Jaringan  Internet Indonesia  (APJII)  diketahui  bahwa  132,7  juta  orang  di Indonesia telah terhubung ke internet. Hal ini berarti lebih dari setengah  penduduk  Indonesia  kini  menggunakan  internet dimana total penduduk Indonesia adalah 256,2 juta orang  [3]. E-Marketer  juga  memperkirakan  bahwa  pada  tahun  2018, sebanyak 3,6 milyar penduduk dunia akan mengakses internet setidaknya satu kali setiap bulan.
Peningkatan  jumlah  pengguna  jasa  telekomunikasi  yang cukup  signifikan  tersebut  mengharuskan  para  penyedia layanan  untuk  memperluas  jaringan  demi  kenyamanan konsumen.  Perluasan  jaringan  setiap  penyedia  layanan telekomunikasi  juga  tidak  serta-merta  dapat  direalisasikan
dengan  mudah  karena  dibutuhkan  pembangunan  infrastruktur yang  mendukung.  Salah  satu  komponen  jaringan  yang mendukung sistem komunikasi pemancar dan penerima sinyal dinamakan Based Transceiver Station (BTS).
BTS  mempunyai  cakupan  area  tertentu  yang  dibatasi  oleh frekuensi  tertentu.  Pembangunan  BTS  bukanlah  suatu  hal yang mudah dan murah. Selain itu, penempatan BTS pun tidak bisa  dilakukan  secara  sembarangan  karena  kondisi  geografis serta  estetika  tata  wilayah  kota.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  Tugas  Akhir  ini  dilakukan  optimasi  penentuan lokasi  BTS  menggunakan  Flower  Pollination  Algorithm (FPA).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Komunikasi Seluler
Sistem  komunikasi  seluler  merupakan  suatu  sistem komunikasi  jarak  jauh  tanpa  menggunakan  kabel.  Sistem  ini semakin  diperlukan  sejak  pengguna  komunikasi  seluler memiliki  mobilitas  yang  tinggi  dan  membutuhkan  alat telekomunikasi yang siap digunakan kapanpun dan dimanapun.  Bentuk  jaringan  dari  sistem  ini  berkaitan  dengan luas  daerah  pelayanan  yang  dimodelkan  dalam  bentuk hexagonal  karena  bentuk  ini  merupakan  bentuk  yang  paling optimal  [4].  Bentuk  hexagonal  menyebabkan  susunan  sel menjadi  beraturan  dan  simetris  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.1 [5].
Gambar 1. Bentuk pemodelan sel.
Gambar 2. Daerah pancaran sinyal.

## Optimasi Penempatan Lokasi

## Based Transceiver Station Menggunakan Flower Pollination Algorithm
Lailatur Rosyidah, Budi Setiyono, dan Suhud Wahyudi Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : masbudisetiyono@gmail.com
J
Sebuah sel hexagonal dapat dibentuk dengan menggunakan enam  buah  transceiver  yang  menggunakan  antena  dengan enam  penyektoran  dimana  setiap  sektor  akan  membentuk daerah  pancaran  sebesar  120°  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.2. Selain  itu,  hexagonal  dibentuk  oleh  6  buah  segitiga  sama  sisi sehingga  jarak  sisi-sisinya  akan  sama  panjang  dengan  jarak jari-jarinya. Hal ini dapat menghindari masalah blank spot dan overlap coverage [6].

## B. Mobile Station
Mobile Station (MS) merupakan perangkat radio yang dapat berkomunikasi dengan jaringan GSM. MS terdiri dari Mobile Equipment (ME) dan Subscriber Identity Module (SIM). SIM merepresentasikan  identitas  pelanggan  terhadap  jaringan sehingga  ME  hanya  dapat  melakukan  emergency  calls  jika tanpa adanya SIM. ME teridentifikasi oleh IMEI (International Mobile  Equipment  Identity)  tertentu  sedangkan  SIM  card dilindungi  oleh  suatu  mekanisme  Personal  Identity  Number (PIN)  yang  dimiliki  setiap  user  [5].  MS  membantu  jaringan dalam  mengukur  kualitas  sinyal  radio  untuk  menentukan handover [7].

## C. Based Station Subsystem
BSS  merupakan  komponen  jaringan  sistem  GSM  yang menyediakan  jalur  koneksi  antara  MS  dengan  MSC  (Mobile Service Switching Centre). Secara umum, BSS terdiri dari dua komponen utama yaitu :
1. Base Station Controller (BSC)
2. Base Transceiver Station (BTS)
BSC  merupakan  penghubung  antara  BTS  dengan  MSC, dimana satu BSC dapat terhubung dengan beberapa BTS. BSC digunakan untuk mengontrol BTS yang ada dibawahnya serta sebagai  manajemen  BSS.  BSC  menangani  radio-channel setup, frequency hopping, handover dari BTS ke BTS (kecuali pada  inter-MSC-handover  dimana  pengontrolan  berada  pada tanggung jawab MSC) [7].
Fungsi  penting  BSC  yakni  sebagai  konsentrator  dimana berbagai koneksi berkecepatan rendah yang terhubung ke BTS akan  berkurang  sampai  sejumlah  kecil  koneksi  yang  menuju MSC.  BSC  menyediakan  informasi  yang  dibutuhkan  untuk Network  Management  Subsystem  (NMS).  BSC  juga menyimpan database untuk semua tempat, termasuk informasi seperti  frekuensi  pembawa,  daftar  frekuensi  hopping,  level pengurangan  daya,  dan  penerimaan  sinyal  untuk  perhitungan batas sel. Data ini diperoleh langsung dari bagian perencanaan radio  yang  menyertakan  pemodelan  dari  propagasi  sinyal begitu pun dengan proyeksi traffic [7].
BTS  merupakan  perangkat  GSM  yang  terhubung  langsung dengan  MS  melalui  air  interface  atau  disebut  juga  Um interface.  BTS  berfungsi  sebagai  komponen  pengirim  dan penerima  (transceiver)  sinyal  komunikasi  dari  atau  ke  MS. Sebuah  BTS  dapat  melakukan  coverage  area  sejauh  35  km. Area  cakupan  ini  dinamakan  dengan  sel  dimana  setiap  sel dapat  dibentuk  oleh  sebuah  BTS  atau  lebih  bergantung  pada bentuk sel [6].
Fungsi  dasar  BTS  adalah  sebagai  Radio  Resource Management  yaitu  melakukan  fungsi-fungsi  yang  terkait dengan  mengontrol  power  yang  ditransmisikan  ke  MS  dan turut serta mengontrol proses handover [6].

## D. Konsep Seluler
Salah satu hal  yang  mendasari perlu adanya perkembangan sistem komunikasi seluler adalah faktor keterbatasan spectrum frekuensi  dan  upaya  penggunaan  frekuensi  secara  efisien. Pada sistem komunikasi seluler daerah pelayanan akan dibagi menjadi  daerah-daerah  yang  disebut  sel  dimana  model  dari suatu  sel  merepresentasikan  cakupan  area  dari  suatu  base station.  Pembagian  ini  memungkinkan  menara  transmitter dengan  daya  pancar  dan  ketinggian  yang  lebih  rendah dibanding  sistem  komunikasi  generasi  sebelumnya  sehingga dapat menekan biaya [5].
Pembagian  area  dalam  kumpulan  sel-sel  adalah  prinsip penting GSM sebagai sistem telekomunikasi selular. Setiap sel mengacu  pada  satu  frekuensi  tertentu.  Pada  kenyataannya jumlah frekuensi yang dialokasikan terbatas, sementara jumlah sel  bisa  saja  berjumlah  sangat  banyak.  Oleh  karena  itu, dilakukan  teknik  pengulangan  frekuensi  (frequency  re-use) [7].
Frequency  reuse  adalah  penggunaan  ulang  suatu  frekuensi pada  suatu  sel  dimana  frekuensi  tersebut  sudah  digunakan pada sel lain. Jarak antara dua sel dengan frekuensi yang sama harus  diatur  agar  tidak  terjadi  interferensi.  Konsep  ini merupakan konsep inti dari sistem radio seluler. Pada konsep ini,  pengguna  di  lokasi  sel  yang  berbeda  dapat  menggunakan kanal frekuensi yang berbeda secara simultan diluar jangkauan interferensinya.  Sistem  frequency  reuse  dapat  meningkatkan efisiensi  spectrum  namun  jika  sistem  tidak  didesain  dengan teliti maka akan terjadi interferensi yang serius [5].
Interface  antara  BTS  dan  MS  secara  uplink  maupun downlink  pada  GSM  diakses  melalui  TDMA  digital.  Kanal pembicaraan  atau  data  untuk  pelanggan  diberikan  melalui  TS (time  slot)  dimana  satu  modul  transceiver  (TRX)  dapat memberikan  delapan  kanal  fisik  (0  sampai  7)  [5].  Pada prakteknya tidak semua kanal TDMA tersebut bisa digunakan untuk  kanal  pembicaraan  (TCH  =  Traffic  Channel).  Oleh karena  itu,  dalam  sebuah  BTS  juga  diperlukan  SDCCH (Stand-alone  Dedicated  Control  Channel)  yang  digunakan untuk call setup dan location updating serta BCCH (Broadcast Control  Channel)  yang  merupakan  kanal  downlink  yang memberikan informasi dari BTS ke MS mengenai jaringan, sel yang kedatangan panggilan, dan sel-sel di sekitarnya [7].

## E. Flower Pollination Algorithm
Penyerbukan  dapat  didefinisikan  sebagai  perpindahan serbuk sari ke kepala putik. Perpindahan serbuk ini bisa terjadi dengan  bantuan  penyerbuk  seperti  burung,  serangga,  dan hewan  lain.  Penyerbukan  terdiri  dari  dua  macam  yakni penyerbukan  sendiri  dan  penyerbukan  silang.  Penyerbukan sendiri  terjadi  jika  serbuk  sari  dari  satu  bunga  jatuh  pada bunga  tersebut  atau  bunga  lain  pada  tumbuhan  yang  sama. Sedangkan  penyerbukan  silang  terjadi  jika  serbuk  sari  dari satu bunga jatuh pada kepala putih tumbuhan yang berbeda.
Flower Pollination Algorithm (FPA) adalah algoritma yang terinspirasi  dari  alam  khususnya  pada  tumbuhan  berbunga. Pada tahun 2012, Xin-She Yang memberikan gagasan tentang lokalisasi  ini.  Bunga  digunakan  untuk  reproduksi  pada spesiesnya melalui proses penyerbukan [8].
Terdapat  empat  kaidah  dari  penyerbukan  yang  kemudian disusun sebagai dasar dari FPA.
Penyerbukan  silang  terjadi  apabila  serbuk  sari  jatuh  dari bunga  yang  berasal  dari  tanaman  yang  berbeda.  Penyerbukan ini  mengikuti  aturan  dari  Levy  distribution  dengan  melompat atau  terbang  dengan  jarak  yang  jauh.  Hal  ini  dikenal  dengan proses penyerbukan global Penyerbukan  sendiri  terjadi  apabila  serbuk  sari  yang  jatuh berasal  dari  bunga  yang  sama  atau  bunga  yang  lain  dari tanaman yang sama. Proses ini dinamakan penyerbukan local
Flower  constancy  adalah  kumpulan  penyerbuk  dan  tipe bunga.  Hal  ini  merupakan  suatu  peningkatan  dari  proses penyerbukan bunga.
Penyerbukan  lokal  dan  penyerbukan  global  dikontrol  oleh suatu  nilai  antara  0  sampai  1  yang  disebut  switch  probability [8].
Pada  FPA,  terdapat  dua  langkah  kunci  yaitu  penyerbukan global dan local. Pada penyerbukan global kaidah pertama dan ketiga  digunakan  bersama-sama  untuk  menemukan  solusi pada  langkah  selanjutnya 𝑡+ menggunakan  nilai  dari langkah sebelumnya 𝑡 .
Penyerbukan global diformulasikan pada persamaan (1) 𝑡+ = 𝑡 + 𝐿 𝑡 − 𝑔 ∗ (1) Subscript  i  menunjukkan  serbuk  ke-i  (atau  bunga)  dan persamaan  (1)  diterapkan  untuk  serbuk  pada  bunga.  g^* adalah  solusi  terbaik  saat  itu.  L  adalah  jarak  terbang  yang didapat  dari  Levy  distribution.  Sedangkan  pada  penyerbukan local  menggunakan  kaidah  ketiga  tentang  flower  constancy ditunjukkan pada persamaan (2) 𝑡+ = 𝑡 + 𝜀( 𝑡 − 𝑡 ) (2)
dimana 𝑡 dan 𝑡 adalah  solusi  dari  tanaman  yang berbeda.    ε  adalah  angka  acak  antara  0  dan  1.  Berdasarkan keempat  kaidah  tersebut,  switch  probability  (p)  digunakan untuk memilih tipe penyerbukan yang akan mengontrol proses optimasi pada iterasi.

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  pada  implementasi  algoritma  ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Mulai Selesai Peminimalan f(x), x=(x 1 , x 2 , … x d ) Populasi dari n flowers , secara random
Penentuan solusi terbaik (g*) Switch probabilitty (p) t < banyak iterasi rand < p Global pollination Local pollination ya tidak Evaluasi New solutions Update solusi yang lebih baik pada populasi Penentuan solusi terbaik (g*) i<=n ya ya tidak tidak i++ t++ Output lokasi titik Input jumlah populasi, switch probability serta jumlah iterasi Gambar 3. Diagram alir penelitian.

## IV. PERANCANGAN OPTIMASI BTS
Pada bab ini menjelaskan mengenai perancangan implementasi sebagai acuan implementasi system

## A. Perancangan Algoritma
Penerapan Flower Pollination Algortihm pada penelitian ini dijelaskan pada langkah-langkah berikut :
1. Memodelkan fungsi obyektif sedemikian hingga meminimalkan jumlah BTS.
2. Inisialisasi  jumlah  populasi,  switch  probability dan jumlah iterasi
3. Menentukan solusi terbaik dari setiap populasi
4. Membandingkan  nilai  random  dengan  switch probability
5. Jika nilai random kurang dari switch probability maka  akan  dilakukan  local  pollination.  Jika tidak maka akan dilakukan global pollination
6. Melakukan update solusi terbaik
7. Mengulangi  langkah  4-6  sebanyak  jumlah populasi 8. Melakukan iterasi selanjutnya dengan mengulangi langkah 4-7 sebanyak jumlah iterasi 9. Menentukan solusi terbaik
Berdasarkan  langkah-langkah  tersebut  akan  dilakukan perhitungan sebagai berikut :
1. Proses  memodelkan  fungsi  obyektif  sedemikian hingga  meminimalkan  banyaknya  BTS.  Berdasarkan kondisi  tersebut  maka  didapatkan  fungsi  optimasi yang ditunjukkan pada persamaan (1).
= (∑ 𝑑 , 𝑏 𝑟 𝑛 = ) + 𝑘 (1)
dimana,
= fungsi optimasi = banyak mobile station = lokasi mobile station ke- i 𝑏 = lokasi BTS terdekat dengan mobile station  ke- i 𝑟 = radius setiap BTS 𝑘 = banyak BTS 𝑑 , 𝑏 = jarak antara mobile station ke- i dan BTS terdekat
Untuk  menentukan  jarak  antara  mobile  station  dan BTS  digunakan  rumus  Euclidean  yang  ditunjukkan pada persamaan (2) [9].
𝑑 , 𝑏 = √( − ) + ( − ) (2) dimana, = , 𝑏             = , = koordinat x dari
= koordinat y dari
= koordinat x dari 𝑏

## = koordinat y dari 𝑏
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  menggunakan persamaan (3). Misal terdapat lima mobile station pada suatu  area  dengan  nilai 𝑑 , 𝑏 = ;  𝑑 , 𝑏 = 7;  𝑑 , 𝑏 = ; 𝑑 , 𝑏 = 9;  𝑑 , 𝑏 =
Diberikan  radius  BTS  sebesar  10  dan  banyak  BTS adalah  satu  sehingga  diperoleh  perhitungan  sebagai berikut :
= (∑ 𝑑 , 𝑏 𝑟 𝑛 = ) + 𝑘 = 𝑑 , 𝑏 𝑟 + 𝑑 , 𝑏 𝑟 + ⋯ + 𝑑 , 𝑏 𝑟 + = (⌊ ⌋ + ⌊ 7 ⌋ + ⌊ ⌋ + ⌊ 9 ⌋ + ⌊ ⌋) +
= + + + + +
= (3) Nilai    yang  didapatkan  bergantung  pada  jarak  antar mobile  station  dan  BTS  terdekat  serta  banyak  BTS pada  suatu  area.  Semakin  jauh  jarak  mobile  station dari  BTS  terdekat  maka  akan  semakin  besar  nilai  . Namun  hal  ini  dapat  diimbangi  dengan  menambah banyak BTS yaitu nilai 𝑘 sehingga jarak antara mobile station dan BTS bisa lebih dekat sehingga nilai   bisa lebih kecil.
2. Proses  Inisialisasi  lokasi  mobile  station,  banyak  BTS, banyak  populasi,  banyak  iterasi,  switch  probability, luas area serta radius.
Misalkan inisilisasi yang digunakan yaitu :
Jumlah BTS    = 3 Jumlah mobile station = 9 Jumlah populasi    = 3 Jumlah iterasi    = 100 Switch probability    = 0.7
Luas Area    = 30 x 30 Radius     = 10 Inisialisasi  mobile  station  populasi  ke-1  ditunjukkan pada  Tabel  1  sedangkan  inisialisasi  titik  BTS ditunjukkan pada Tabel 2
Tabel 1. Inisialisasi titik mobile station ms ke x y 1 5 5 2 5 15 3 5 25 4 15 5 5 15 15 6 15 25 7 25 5 8 25 15 9 25 25
3. Proses  penentuan  solusi  terbaik  dari  setiap  populasi. Solusi  terbaik  diperoleh  dari  perhitungan  terhadap fungsi  optimasi.  Fungsi  ini  melakukan  perhitungan terhadap  setiap  titik  BTS  dan mobile  station pada populasi.  Nilai  yang  dihasilkan  dari  fungsi  tersebut merupakan  nilai  minimum  dari  setiap  populasi. Misalkan  untuk  populasi  ke-1  digunakan  inisialisasi titik BTS seperti ditunjukkan pada Tabel 4.2

## Tabel 2. Inisialisasi titik BTS populasi ke-1
Tabel  1  dan  Tabel  2  digunakan  untuk  melakukan perhitungan dengan fungsi optimasi pada persamaan 3 seperti ditunjukkan pada Tabel 3. Untuk mendapatkan jarak  antara mobile  station dan  BTS  digunakan Persamaan (4).
Tabel 3.
Perhitungan fungsi optimasi
BTS ke- min/rad floor MS ke- 1 2 3 1 15.81139 11.18034 21.63331 1.118034 1 2 7.071068 11.18034 18.11077 0.707107 0 3 7.071068 18.02776 19.69772 0.707107 0 4 15.81139 5 14.42221 0.5 0 5 7.071068 5 8.246211 0.5 0 6 7.071068 15 11.31371 0.707107 0 7 21.2132 11.18034 12.16553 1.118034 1 8 15.81139 11.18034 2.828427 0.282843 0 9 15.81139 18.02776 8.246211 0.824621 0 Berdasarkan  pada  Tabel  3  diperoleh  nilai = . Selanjutnya, dihitung juga nilai   pada setiap populasi. Setiap populasi  mempunyai  inisialisasi  lokasi  BTS  yang  berbeda sehingga  mempunyai  jarak  yang  berbeda  pula.  Misalkan
BTS ke- x y 1 10 20 2 15 10 3 23 17
lokasi BTS pada populasi ke-2 ditunjukkan pada Tabel  4 dan lokasi BTS pada populasi ke-3 ditunjukkan pada Tabel 5
Tabel 4. Inisialisasi titik BTS populasi ke-2 BTS ke- x y 1 5 13 2 15 20 3 21 25
Tabel 5.
Inisialisasi titik BTS  populasi ke-3
BTS ke- x y
1 10 10 2 17 23 3 25 13
Inisialisasi lokasi BTS tersebut digunakan untuk menghitung  nilai  minimum  dari  setiap  populasi.  Hasil perhitungan  nilai  minimum  dari  ketiga  populasi  tersebut ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6.
Hasil perhitungan nilai minimum setiap populasi
Populasi ke- Z
1 5
2 7
3 4
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  diketahui  bahwa  pada  populasi ke-3 didapat nilai minimum dari seluruh populasi.
4. Proses  membandingkan  nilai  random  dengan switch probability .  Setiap  populasi  mendapatkan  nilai  random yang berada pada range [0,1]. Berikut  merupakan contoh nilai random pada populasi ke-1.
Tabel 7 Nilai random pada populasi ke-1 BTS ke- random pollination 1 0.4 local 2 0.8 global 3 0.9 global
5. Jika  nilai  random  kurang  dari  nilai switch  probability maka akan dilakukan proses Local Pollination . Proses ini  dijalankan  menggunakan  persamaan  (2).  Jika  nilai random  lebih  dari  nilai switch  probability maka  akan dilakukan  proses Global  Pollination. Proses  ini dijalankan  menggunakan  persamaan  (1).  Nilai Levy Distribution digunakan  untuk  menentukan  jarak terbang  serangga.  Perhitungan  ini  membutuhkan langkah-langkah  yang  sangat  banyak  sehingga  nilai Levy  Distribution diubah  menjadi  bilangan  acak  yang berada  pada  range  0  sampai  1  [9].  Hasil  perhitungan titik-titik  pada  populasi  ke-1  ditunjukkan  pada  Tabel 4.8.  Populasi  ke-2  dan  ke-3  juga  dilakukan perhitungan  sesuai  sehingga  mendapatkan  titik-titik baru hasil optimasi.
Tabel 8. Hasil perhitungan titik  populasi ke-1
BTS ke- x2 y2
1 6.8 17.2 2 13.4 20.4 3 21.2 20.6
6. Proses  penentuan  solusi  terbaik.  Solusi  terbaik diperoleh untuk setiap populasi di setiap iterasi. Setiap solusi  dibandingkan  sampai  mendapatkan  solusi terbaik.  Perbandingan  hasil  nilai  minimum  dari  setiap populasi ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9.
Perbandingan hasil nilai minimum dari setiap populasi
Populasi ke- sebelum sesudah 1 5 6 2 7 7 3 4 3
Berdasarkan tabel tersebut dapat diketahui bahwa pada populasi  ke-3  diperoleh  nilai  minimum  dengan  nilai z=3.
7. Proses pengulangan langkah 4-6. Proses ini dijalankan sebanyak  jumlah  populasi.  Semakin  banyak  jumlah populasi  maka  akan  semakin  banyak  kemungkinan untuk mencapai nilai minimum.
8. Proses  pengulangan  langkah  4-7  sebanyak  jumlah iterasi.  Jumlah  iterasi  yang  dimaksud  adalah  jumlah iterasi  maksimum.  Jika  nilai  minimum  sudah  tercapai sebelum  iterasi  maksimum  maka  perhitungan  akan berhenti  pada  iterasi  terakhir  yang  dijalankan.  Nilai minimum dicapai ketika jumlahan perbandingan jarak mobile  station  dan  BTS  terdekat  sama  dengan  nol dengan jumlah BTS paling sedikit.
9. Proses  penentuan  solusi  terbaik.  Berdasarkan  pada Tabel 9 didapatkan nilai minimum pada populasi ke-3 dengan titik-titik yang ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Titik-titik hasil optimasi populasi ke-3 BTS ke- x y 1 9.76 10.3 2 14 22.4 3 25 13

## B. Perancangan Plotting Titik
Perancangan  plotting  titik  dilakukan  untuk  mengetahui secara  visual  posisi  BTS  dan  mobile  station  sebelum  dan sesudah  dilakukan  optimasi.  Lokasi  BTS  dan  mobile  station sebelum  dilakukan  optimasi  ditunjukkan  pada  Gambar  4 sedangkan  lokasi  BTS  dan  mobile  station  sesudah  dilakukan optimasi dtunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 4.  Lokasi BTS dan mobile station sebelum dioptimasi.
Gambar 5.  Lokasi BTS dan mobile station setelah dioptimasi.
Titik  berwarna  biru  merupakan  lokasi  sebaran  mobile station  sedangkan  titik  berwarna  merah  merupakan  lokasi BTS.  Berdasarkan  Gambar  4  BTS  dengan  radius  sebesar  10 dapat diketahui bahwa terdapat satu mobile station yang tidak tercover. Sedangkan pada Gambar 5 dengan radius yang sama semua mobile station dapat tercover.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  program, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Flower  Pollination  Algorithm  telah  berhasil  diterapkan untuk  menentukan  lokasi  optimasi  Based  Transceiver Station.
2. Hasil  optimasi  pada  Flower  Pollination  Algorithm menunjukkan  bahwa  semakin  besar  jumlah  iterasi  yang dilakukan  belum  tentu  semakin  baik  nilai  optimasi  yang didapatkan

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bursadana, “ Jumlah  Pengguna  Ponsel  di  Indonesia, ” 2016.  [Online]. Available: http://media.bursadana.co.id/2016/03/18.
[2]  Kementerian Komunikasi dan Informatika, “ Pengguna Internet Indonesia Nomor Enam Dunia. ” [Online]. Available: https://www.kominfo.go.id/content/detail/ 4286/pengguna-internet-
indonesia-nomor-enam-dunia/0/sorotan_media. [Accessed: 16-Jan-2018].
[3]  Kompas, “ Pengguna  Internet  di  Indonesia  Capai  132  Juta, ” 2016. [Online]. Available: http://tekno.kompas.com/read/2016/10/24/.
[4]  A.  Arif  and  A.  Mauludiyanto, “ Optimasi  Peletakan  Base  Transceiver Station  di  Kabupaten  Mojokerto  menggunakan  Algoritma  Differential Evolution, ” J. ITS , 2015.
[5]  Z. Askar, “ Aplikasi Sistem Manajemen Trafik Hierarchical Cell Structure di Area Depok, ” Depok, 2009. [6]  Yumpu, “ No Title. ” [Online]. Available:
https://www.yumpu.com/id/document/view/ 15686980/cominet-v10/1.
[7]  Y.  Pramsistya,  D.  B.  Utomo,  and  M.  I.  Irawan, “ Optimasi  Penempatan BTS dengan Menggunakan Algoritma Genetika, ” J. Sain dan Seni , vol. 1, no. 1, 2010.
[8]  R. Kaur and A. Kumar, “ An Approach for Selecting Optimum Number of Base  Stations  and  Optimizing  Site  Locations  using  Flower  Pollination Algorithm, ” Int. J. Comput. Appl. , 2016.
[9]  Pbarrett.net., Euclidian  Distance.  Raw,  normalized,  and  double-scaled coefficients . The Technical whitepaper series, 2005. 0 10 20 30 0 10 20 30 mobile station bts 0 5 10 15 20 25 30 0 10 20 30 mobile station bts