## Studi Eksperimen Pengiriman Sinyal Video
Real-Time Dengan Aplikasi Skype Mobile Pada Jaringan Nirkabel 802.11 di Tengah Interferensi Kepadatan Lalu Lintas Manusia

## Oki Teguh Karya
Kompas TV, Jakarta oki.teguh@kompas.tv

## Abstrak
Penggunaan mobile  phone sebagai  alat  komunikasi  sangat  demikian  pesat peningkatan pengguna serta beragam jenis fungsi yang terdapat didalamnya. Diantara  dari  sekian  banyak  aplikasi  yang  terdapat  pada mobile  phone adalah  Skype  berbasis mobile  phone OS  yang  digunakan  untuk telekonferensi.  Hal  yang  tidak  bisa  dilepaskan  dari  aplikasi  ini  adalah dibutuhkannya akses jaringan internet yang mumpuni agar aplikasi ini dapat dirasakan  maksimal  fungsinya.  Wi-fi  merupakan  salahsatu  akses  internet yang  lazim  digunakan  masyarakat  saat  ini.  Banyak  faktor  yang menyebabkan  akses  pada  internet  yang  tersedia  tidak  selalu  memberikan performa yang terbaik, satu diantaranya adalah interferensi. Pada penelitian ini dilakukan sebuah uji coba berupa transmisi sinyal video secara real-time dengan menggunakan aplikasi pada mobile phone yaitu Skype mobile phone OS. Skype ini dijalankan pada jaringan internet wi-fi, yang dipengaruhi atau diinterferensi  oleh  kehadiran  objek  (berupa  lalu  lintas  manusia)  di  sekitar jaringan tersebut. Wireshark digunakan untuk mendapatkan data keandalan jaringan  wi-fi  yang  digunakan  atau  dikenal  dengan  QoS.  Pada  sisi  lain EvalVid  digunakan  untuk  mendapatkan  data  QoE  yang  dibatasi  hanya mendapatkan  data  PSNR  (P eak  Signal  to  Noise  Ratio ). Video  delay  time diperhitungkan  sebagai  acuan  kepuasan end  user dalam  menggunakan layanan  konferensi  video.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  kepadatan karyawan di dalam ruangan dapat memberikan pengaruh terhadap nilai QoS dan  QoE  jika  kepadatan  karyawan  itu  disertai  dengan  lalu-lintas  karyawan di  dalam  ruangan  tersebut.  Namun  jika  kepadatan  karyawan  tidak  disertai dengan  lalu-lintas  di  dalamnya  maka  kepadatan  karyawan  itu  sendiri  tidak memberikan pengaruh pada parameter yang diukur.
Keywords : Human  Traffic  Interference,  QoS,  QoE,  Video  Streaming Quality
Received August 2015 Accepted for Publication November 2015

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Motivasi Penelitian
Beragam  aktivitas  menggunakan  internet  mulai  dari  akses  informasi,  media pemasaran dan promosi, ajang aktualisasi diri dengan akun media sosial, ataupun untuk  menjalankan  roda  bisnis  serta  roda  pemerintahan  melalui  akses  internet. Sebuah  laporan  CISCO  menunjukan  bahwa  pertumbuhan  koneksi  data  pada mobile  device sampai  dengan  akhir  tahun  2014  bertumbuh  mencapai  69  persen, dengan  trafik  data  setiap  bulannya  sebanyak  2,5  exabytes  [1].  Dari  data  yang sama  bahwa  trafik  data  video  menyumbangkan  50  persen  dari  total  trafik  data mobile devices . Begitu pula dengan penggunaan internet sebagai alat komunikasi, semua begerak menuju dunia internet.
Operator  telekomunikasi  saat  ini  sangat  berfokus  pada  OTT  ( over  the  top ), OTT  membuat  semua  sarana  telekomunikasi  berdasar  pada  IP  ( Internet Protocols ). Kita sudah mengenal aplikasi-aplikasi seperti Skype, Line, Whatsapp, Tango,  OoVoO,  dan  banyak  lagi  yang  lain.  Semua  aplikasi  tersebut  digunakan sebagai sarana telekomunikasi, baik itu pesan teks, audio call , maupun video call . Namun demikian semua aplikasi ini membutuhkan Quality of Service (QoS) yang tinggi,  dan  hal  tersebut  bergantung  pada  akses  internet  yang  digunakan.  Akses internet wireless  fidelity atau  yang  kita  kenal  dengan  sebutan  wifi  merupakan yang  paling  populer  pada  saat  ini.  Selain  didorong  dengan  membludaknya pengguna smartphone ,  dan  masih  terbatasnya  kemampuan  jangkauan  dan kemampuan  dari Wireless  Cellular dan  juga  dengan  terus  dikembangkannya teknologi wifi itu sendiri.
Berkembangnya wifi sebagai salah satu akses internet disebabkan oleh aspek mobilitas,  mudah  untuk  digunakan,  murah  dan  yang  terpenting  adalah kemampuan data  rate yang  dapat  difasilitasi  oleh  wifi  pada  penggunanya. Pemasangan akses  internet  dengan wifi  yang distandarisasi  sebagai  IEEE  802.11 tersebar diseluruh area, mulai dari fasilitas umum, perkantoran, mall, taman kota, sarana transportasi, bandara maupun di dalam rumah. Akan tetapi ada hal penting lain terkait dengan akses terhadap internet yaitu interferensi terhadap sinyal wifi. Interferensi  terhadap  sinyal  wifi  itu  sendiri  beragam,  ada  interferensi  yang diakibatkan wifi  to  wifi  interference , non-wifi  to  wifi  interference ,  maupun interferensi  yang disebabkan oleh shadowing maupun fading yang menyebabkan melemahnya  sinyal  yang  diterima  oleh  pengguna  [2].  Sejumlah  peneliti  telah melakukan  beragam  penelitian  dalam  hal  ini,  sehingga  jika  dikaitkan  dengan kondisi yang tengah terjadi saat ini, maka hal ini merupakan topik penelitian yang sangat  menarik  bagi  penulis.  Bagaimana  gangguan  interferensi  terhadap  akses wifi  ketika  tengah  digunakan  pada  aplikasi-aplikasi  mobile  phone  terlebih  pada aplikasi telekomunikasi.

## 1.2 Penelitian Terkait
Penelitian-penelitian  yang  terkait  dengan  transmisi  sinyal  video  secara real- time telah  dilakukan  oleh  peneliti  lainnya  [3],  [4],  [5],  [6].  Pada  [3]  peneliti melakukan  sebuah  penelitian  berupa  transmisi  data  dengan  menggunakan  wi-fi didalam  ruangan,  untuk  kemudian  membandingkannya  melalui  perbedaan  antara pergerakan  objek  melewati  jaringan  yang  bergerak  lurus  dan  bergerak  acak.
Sedangkan  pada  [4]  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menguji  cobakan streaming video  yang  ditransmisiikan  melalui  jaringan  wi-fi  di  dalam  gedung  Kampus University  of  New  Brunswick  yang  di  interferensi  oleh  kehadiran  perangkat bluetooth dan  kepadatan  lalu  lintas  mahasiswa  dikampus  tersebut.  Pengukuran yang digunakan oleh peneliti berupa terkunci atau tidak terkunci nya sinyal wi-fi ditengah  interferensi  yang  dilakukan  sehingga  kita  tidak  dilakukan  pengukuran pada video streaming quality proses tersebut. Pada penelitian lainnya [5], peneliti melakukan  hal  yang  sama  berupa  transmisi  sinyal  video  namun  dia  melakukan nya  dalam  jaringan ad-hoc melalui  sebuah  simulator  jaringan  NS-2.  Dia melakukan  sebuah  pengukuran video  streaming  quality berupa  PSNR  yang dipengaruhi oleh jumlah node yang diakses pada jaringan ad-hoc .Terkait dengan penggunaan skype sebagai pengirin siyal video konferensi, peneliti [6] melakukan penelitian  perbandingan  penggunaan  skype  dan  videyo  dalam  video  konferensi secara  p2p  dengan  merubah bandwidth yang  digunakan,  namun  penelitian dilakukan tidak menggunakan jaringan wi-fi.
Peneliti  mencoba  untuk  melakukan  sebuah  studi  eksperimen  yang  merupakan persinggungan dari tiga penelitian diatas, yang peneliti lakukan adalah streaming video dengan menggunakan aplikasi skype berbasis android secara point to point , yang  dilakukan  pada  jaringan  wi-fi  dengan  diinterferensi  oleh  lalu  lintas kepadatan manusia ditengah-tengah jaringan yang digunakan.
Tabel 1.1 Matriks Perbandingan Penelitian Terkait
No Peneliti Tema Penelitian Skema Penelitian Strea ming Video Wifi Inter- ferensi Skype PC Mobile OS 1 Nurul Sarkar et.al “The Effect of People Movement on Wi-Fi Link Throughput in Indoor Propagation Environments,” Tidak Ya Ya Tidak Tidak 2 K. K. Eudon “Video Streaming over 802 . 11b in the Presence of Fading due to Human Traffic and Bluetooth Interference,” Ya Ya Ya Tidak Tidak 3 E. Masala et.al "Real-time transmission of h . 264 video over 802 . 11b- based wireless ad hoc" Ya Ad- hoc Ya Tidak Tidak 4 Fernandez et.al “Video Conferences through the Internet: How to Survive in a Hostile Environment” Ya Tidak Ya Ya Tidak 5 Oki Teguh Karya “Study Experiment Real Time Video Transmission With Skype Application on Mobile Platform Over Wireless Network 802.11 in The Presence of Human Traffic Interference” Ya Ya Ya Ya Ya

## 1.3 Metodologi dan Tujuan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  sedikitnya  dilakukan  sebuah  studi  eksperimen,  dengan melakukan  percobaan  pengiriman  sinyal  video  secara realtime yang menggunakan aplikasi berbasis android untuk kemudian proses pengiriman sinyal tersebut  diganggu  oleh  aktivitas  manusia  didalam  sebuah  ruangan  perkantoran. Penulis akan membandingkan proses tersebut pada kondisi dimana ruangan dalam keadaan padat aktivitas dan disaat lengang aktivitas. Untuk memperjelas langkah dari  penelitian  yang  akan  penulis  lakukan,  maka  kami  menetapkan  pertanyaan penelitian untuk kemudian dijawab dan menjadi tujuan penelitan:
1) Bagaimana pengaruh lalu lintas dan kepadatan karyawan di dalam gedung kompas  TV  dalam  mempengaruhi  QoS  dan  QoE  pada  proses  transmisi sinyal  video  dengan  Skype  Android  berlangsung.  pada  saat lalu-lintas karyawan tinggi?
2) Bagaimana  pengaruh  lalu  lintas  karyawan  di  dalam  gedung  kompas  TV pada  saat lalu-lintas  karyawan  rendah dalam  mempengaruhi  QoS  dan
QoE  selama  proses  transmisi  sinyal  video  dengan  Skype  Android berlangsung?
Untuk  dapat  menjawab  pertanyaan  penelitian  diatas,  maka  kami  melakukan proses yang diurutkan sebagai berikut:
1) Melakukan  studi  literatur  terkait  dengan  pengiriman  sinyal  video  secara realtime , human shadowing , model interferensi, qualitiy of service (QoS) dan quality  of  experience (QoE) . Menetapkan state  of  the  art pada penelitian  ini  dan  menemukan  kaitan  antara  QoS  dan  QoE  dalam  hal pengiriman sinyal video realtime yang diganggu oleh human shadowing .
2) Menentukan  skenario  penelitian  yang  akan  dilakukan,  yaitu  melakukan komparasi antara transmisi sinyal video realtime menggunakan perangkat android yang di interferensi dan tanpa interferensi lalu lintas manusia.
3) Menentukan  ukuran-ukuran  yang  ingin  dicapai,  QoS  (Throughput)  dan QoE (Peak Signal to Noise Ratio/ PNSR [7] dan Video Delay Time [8]) .
4) Melakukan pengukuran sesuai dengan skenario yang telah ditentukan dan ukuran-ukuran yang telah ditetapkan.
5) Mengumpulkan dan menganalisa data hasil pengukuran.
6) Menyimpulkan hasil penelitian.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Wireless LAN Standard (IEEE 802.11)
Wireless  LAN  (WLAN)  seperti  telah  lazim  di  masyarakat  dikenal  dengan Wifi,   menggunakan standar IEEE 802.11. Standar ini mulai disusun pada tahun 1990,  bertujuan  untuk  menyediakan  sebuah Medium  Access  Control (MAC)  dan Physical  Layer (PHY)  untuk  konektivitas  secara wireless bagi  perangkat  diam ( fixed ),  bergerak  maupun portable didalam  sebuah  jaringan  lokal  [9].  Pada  saat ini,  terdapat  dua  spektrum  frekuensi  yang  bebas  digunakan  ( Unlicensed )  yang dapat digunakan pada WLAN standar IEEE 802.11 [10], yaitu:
1. Band Frekuensi 2,4 GHz (ISM/ Industrial, Scientific, and Medical )
2. Band  Frekuensi  5  GHz  (UNII/ Unlicensed  National  Information Infrastructure ).
Gambar 2-1. Kanal frekuensi 2,4 GHz (ISM) yang digunakan pada standar 802.11
Gambar 2-3. Ilustrasi channel pada band frekuensi 5 GHz UNII
Setelah  dipublikasikan  pertamakali  pada  tahun  1997,  standar  WLAN  802.11 melalui working group (WG) menerima berbagai masukan dari beragam penyedia produk  yang  tidak  dapat  kompatible  dengan  standar  ini.  Hal  ini  kemudian memunculkan  sebuah  sertifikat  program  yang  dinaungi  oleh  organisasi  yang bernama Wireless  Ethernet  Compatibility  Alliance (WECA)  pada  tahun  1999, kemudian  mengganti  nama  menjadi Wi-Fi  Alliance (WFA)  pada  tahun  2003. Melalui  sertifikasi wi-fi ini  memberikan  pengaruh  signifikan  pada  setiap  produk yang muncul di pasaran  [11], sehingga setiap produsen yang menggunakan band frekuensi 2,4 GHz dan 5 GHz dengan menggunakan teknologi berstandar 802.11 harus lolos sertifikasi WFA.
Perkembangan wi-fi mulai  dari  pertama  diperkenalkan  ke  publik  hingga  saat ini terus mengalami perubahan, baik itu dari sisi lapisan MAC maupun pada sisi lapisan PHY. Perubahan pertama kali diluncurkan pada september 1997, melalui standar  802.11a  [11],  dimana  menambahkan  teknologi  OFDM  ( Orthogonal Frequency  Division  Multiplexing )  pada  lapisan  PHY  sehingga  wi-fi  mampu mendukung  kecepatan  data  ( data  rate )  sebesar  54  Mbps.  Kemudian  standar WLAN  802.11  a  menggunakan  band  frekuensi  5  GHz,  maka  komunikasi  data pada  perangkat  802.11  standar  tidak  dapat  dilakukan.  Hal  ini  mendorong munculnya  standar  802.11g,  dimana  menambahkan  teknologi  OFDM  pada frekuensi  band  frekuensi  2,4  GHz.  Tidak  sampai  disitu  perkembangan  standar WLAN  terus  melaju  sampai  saat  ini,  kita  mengenal  standar  802.11n  dengan MIMO  nya  yang  mendukung high  throughput sampai  dengan  600Mbps, kemudian  diteruskan  dengan  versi  802.11ac  dan  802.11ad  yang  dikenal  dengan very high throuhput yang mampu melayani data rate sampai dengan 1 Gbps.

## 2.2 Video Streaming dan Mobile Video Chat
2.2.1 Struktur Video Streaming Video  streaming merupakan  bagian  dari streaming  media ,  dimana multimedia yang secara konstan diterima dan dinikmati oleh end-user dan disaat itu  pula  dikirim  oleh  penyedia  jasa  ( provider ).  Pengertian  ini  lebih  pada pengertian  dari  sebuah  proses  dan  metode  pengiriman  multimedia,  bukan  pada
media pengirimannya. Streaming media merupakan pengiriman secara direct dari sumber ( source) menuju sebuah player secara real-time , yang dimaksud real-time bukan  berarti  harus live tapi  juga  kondisi pre-recorded, karena real-time lebih pada  pengertian  tidak  adanya  media  penyimpanan  diantara  s ource dan player, secara praktikal mungkin akan terjadi buffering (berupa penundaan) namun secara sistem sinyal dikirim langsung dari source pada player [12]. Kerangka video  streaming dapat  dibagi  menjadi  4  bagian  dalam  menjalankan streaming [12]:
1. Capture and encoding
2. Serving
3. Distribution and Delivery
4. Media Player

## Capture and encoding
Proses  ini  merubah  sinyal  audio  dan  video  menjadi  format  televisi  dan merubahnya  untuk  kemudian  bisa  dilakukan streaming .  Ada  beberapa  tahapan dalam  proses capture dan encoding yaitu:  1)  tahapan capture kedalam  format komputer;  2)  tahapan  kompresi  data;  terakhir  3)  tahapan  paketisasi.  Algoritma kompresi  sudah  bersatu  pada  aplikasi software yang  kita  kenal  dengan compressor– decompressor atau disingkat codec .

## Serving
File  data  yang  telah  ter-kodekan  selanjutnya  di-unggah  pada  server  untuk kemudian  diantarkan  pada  jaringan.  Server  yang  dimaksud  merupakan  aplikasi perangkat  lunak  seperti web  server bukan  perangkat  keras.  Berbeda  dengan file server, dimana streaming  server mengontrol real-time proses streaming . Streaming  server digunakan  untuk  2  jenis  layanan,  ada live  streaming mirip seperti  kanal  televisi  dan  ada on-demand streaming ,  pada  model  ini  server menunggu permintaan dahulu baru file akan dikirim pada tujuan
Gambar 2-4. Proses live streaming Gambar 2-5. Proses on-demand streaming

## Distribution and delivery
Secara  prinsip  proses  ini  sangat  sederhana,  selama  masih  ada  koneksi  IP  antara server dengan klien/ media player , maka proses pengiriman akan dapat dilakukan. Namun  demikian  secara  praktis  dilapangan  tidak-lah  semudah  itu,  dimana  pada proses delivery akan  sangat  bergantung  terhadap  kapasitas  jaringan  yang digunakan.

## Media player
Pada  proses  ini  media  player  bisa  terdapat  pada  web  browser  yang  telah diintegrasikan  (plug-in),  sehingga  proses  video  streaming  dilakukan  dengan mengakses  alamat  situs  melalui  browser.  Selain  itu  proses  ini  pun  dapat
menggunakan  media  player  terpisah,  sebagai  contoh  aplikasi  VLC.  Pada  video streaming  file  yang  diterima  tidak  tersimpan  di  hard-drive  atau  media penyimpanan  lainnya.  Sehingga  media  player  hanya  sekedar  alat  untuk  men- display-kan file yang dikirim, tetapi tidak menyimpannya pada drive
Protokol yang banyak digunakan untuk men-delivery konten melalui internet adalah  HTTP,  UDP,  RTSP/RTP,  RTMP,  MMS  dan  lainnya  [13].    HTTP streaming merupakan satu dari sekian protokol  yang sekarang  banyak digunakan untuk  men-delivery konten melalui internet.  Namun  demikian ada beberapa fitur yang  tidak  bisa  dijalankan  pada  HTTP streaming, oleh  karenanya  IETF membentuk sebuah protokol yang dapat memfasilitasi fitur-fitur seperti: real-time flow  control,  intellegent  stream  switchin g,  dan interactice  clip  navigation .  Salah satu  diantaranya  RTSP  ( Real  Time  Streaming  Protocol ),  dimana  protokol  ini dapat memfasilitasi yang tidak terdapat pada HTTP. RTSP dapat dikirim melalui UDP maupun TCP/IP hal ini tergantung pada kondisi yang dipilih.

## 2.2.2 Mobile video chat
Penerapan  teknologi video  streaming tidak  sekedar  pada live  streaming dan VoD  ( Video  on  Demand )  namun  juga  pada  aplikasi video  conference .  Aplikasi video  conference didorong  oleh  hegemoni mobile  phone ,  baik  itu  berbasis android, IOS, Blackberry maupun Windows Phone  yang membuat aplikasi video conference kemudian  merambah  menjadi mobile  chat .  Bagi  kita  para  pengguna mobile  phone atau smartphone mengenal  aplikasi  seperti  Skype,  Fring,  Tango, Line,  OoVoo,  Face  Time  dan  aplikasi  -  aplikasi  lain  yang  digunakan  untuk melakukan telekomunikasi “tatap muka” dengan menggunakan mobile phone . Video  chat dengan  menggunakan mobile  phone ,  membutuhkan  kemampuan Quality of Service (QoS) yang tinggi dalam pemenuhan kebutuhan akan kepuasan pengguna end  user atau  dikenal  dengan Quality  of  Experience (QoE).  Untuk  itu berbagai badan standar menetapkan persyaratan yang harus dipenuhi oleh sebuah layanan mobie  video  chat .  Setiap  badan  standar  memiliki  persyaratan  QoS  yang berbeda,  sebagai  contoh mobile  video  chat yang  dijalankan  melalui  jaringan sellular  3G  sangat  jauh  dibawah  standar  interaktif  dengan  “ best  effort  service ”. Standar delay maksimal  untuk lip-syncronization sebesar  150mS,  sedangkan untuk mencapai  kategori performa  " good "  sampai  dengan  " excellent ", data  rate uplink dan downlink harus berada di kisaran 130 kbps s/d 330 kbps [14]. Khusus untuk  penggunaan  Skype  sebagai tools video  telekonferensi  dibutuhkan bandwidth sebesar  900  kbps  untuk  mendapatkan  kualitas  penerimaan  video dengan  kualitas  yang  baik  [8].    Sedangkan  untuk one  way  video  delay dalam telekonferensi  video  agar  memberikan  pengalaman  pengguna  ( user  experience ) dalam kategori baik sekurangnya berada pada batas minimal 350 mS [15]. Namun demikian  ITU  dalam  standarisasi  yang  dikeluarkan  pada  ITU-T  G.1070  [16] bahwa end-to-end one way delay in video harus kurang dari 1000 mS, dengan bit- rate minimal  sebesar  768  kbps  [17].  Cisco  memberikan  standarisasi  untuk one way  latency untuk interactive  video  communication seperti  telekonferensi  yaitu sebesar 4/5 second atau 800 mS dengan jitter sebesar 30 mS [18].
Secara  arsitektur    sistem mobile  video  chat berbeda  dengan  arsitektur video streaming yang  telah  disinggung  sebelumnya, mobile  video  chat menggunakan peer  to  peer  communication (P2P),  dimana  setiap user mengirimkan  suara  dan gambar mereka langsung menuju user yang lain secara langsung [8]. Terminologi
P2P  sendiri  merujuk  pada peer  to  peer  network yang  dibangun  dengan  lebih bergantung  pada  partisipasi  dari  partisipan  didalam  jaringan,  dibanding  kepada server  dalam  menjalankan  layanannya.  Hal  inilah  yang  membedakan  paradigma secara  fundamental  dengan  layanan  berbasis client-server [19] . Terutama  pada aplikasi  Skype  konfigurasi  yang  digunakan  menggunakan  komunikasi peer  to peer communication (P2P) [20].
Gambar 2-6. Blok diagram dari mobile video chat [14]

## 2.3 Quality Measuement
Aplikasi mobile  chat dirancang  dengan  sedemikian  rupa  untuk  memenuhi kepuasan  pengguna  nya.  Maka  pada  bab  ini  kami  menyuguhkan  sekilas  tentang konsep quality  measurement ,  dimana  hal  yang  dimaksud  adalah  kualitas  sebuah layanan mobile  chat yang  diukur  melalui  parameter-parameter  terstandarisasi. Jika  pada  parameter  performa  jaringan  dan  transmisi  data  kita  mengenal Throughput,  delay,  jitter, packet  loss atau  disebut  parameter quality  of  service (QoS)  [21],  sedangkan  parameter  kepuasan  pengguna  dikenal  dengan quality  of experience (QoE). Dalam  terminologi  sederhana  QoE  merupakan  sebuah  ukuran yang menjelaskan kepuasan pengguna layanan. Jika level  QoE berada pada nilai kecil  ( poor )  maka  hal  ini  menggambarkan  ketidakpuasan  pengguna  layanan, sebaliknya jika nilai QoE pada level yang baik ( good ) atau sangat baik ( excellent ) maka  ini  menunjukan  bahwa  pengguna  puas  terhadap  layanan  yang  diberikan [22].  Ada  dua  macam  cara  mengukur  kepuasan  pengguna  pada  layanan video streaming maupun mobile  chat ,  yaitu: subjective  measurement dan objective measurement [23] .
2.3.1 Subjective Measurement
Pengukuran  secara  subjektif  merupakan  sebuah  cara  untuk  mengukur  QoE dari prespektif pengguna ( user prespective )[24].  Berdasarkan pada definisi diatas maka  salah  satu  teknik  mengukur  QoE  melalui subjective  measurement adalah dengan  menggunakan  MOS  ( Mean  Opinion  Score ).  Dimana  sejumlah  orang ditanya  tentang  kepuasan  pengalamannya  selama  menonton  satu  set video  clip untuk kemudian diberikan nilai ( rating ) yang telah distadarisasi seperti yang dapat kita lihat pada tabel 2-1 dan 2-2 [25].
Tabel 2-1. ITU-R quality and impairment scale [25] Scale Quality Impairment 5 Excellent Imperceptible 4 Good Perceptible but not annoying 3 Fair Slight annoying 2 Poor Annoying 1 Bad Very annoying
Tabel 2-2 Konversi PSNR terhadap MOS [25]

## 2.3.2 Objective Measurement
Pada  sisi  yang  lain objective  measurement merupakan  sebuah  algoritma matematik  yang  dirancang  untuk  mengkarakterisasikan  kualitas  video  dan  opini ( experience )  pengguna  layanan  ( end  user )  [21]. Object  measurement tidak berdasarkan  pada  opini test  user ,  tetapi  pada  langsung  kepada  pengukuran terhadap  proses  maupun  terhadap outcome dari user  behaviour .  Pengukuran secara objektif lebih kepada technology centric , dimana data dikumpulkan melalui alat  monitoring  [23].  Salah  satu  dari  sekian  metoda  pada objective  measurement adalah PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ). Secara matematika PSNR merupakan hasil  dari  logaritma  dari  MSE  ( Mean  Square  Error ).  Teknik  ini  sangat  mudah difahami  dan  sangat  mudah  untuk  diterapkan.  Dimana  PSNR  merupakan    rasio perbandingan  antara  sinyal  maksimal  dengan  sinyal  yang  telah  terkorupsi  oleh noise yang mempengaruhi sinyal dengan satuan desibel (dB) [7].
𝑀𝑆𝐸 = ∑ ∑ [(𝑓 𝑖𝑗 −𝐹 𝑖𝑗 )] 2 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 𝑀.𝑁 ................................(1)
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20𝑙𝑜𝑔 10 [ 255 √𝑀𝑆𝐸 ] 𝑑𝐵 .............................(2)
Faktor  yang  paling  penting  dari  PSNR  adalah  MSE  ( Mean  Square  Error )  yang merupakan niai kemungkinan maksimum dari luminance (2 8 -1 = 255 untuk 8 bit) [7],  Dimana  f ij adalah  sinyal  original  dari  pixel  (i,j),  sedangkan  F ij merupakan sinyal  terdegradasi,  dan  M.N  adalah  ukuran  videonya.  Semakin  besar  nilai  MSE maka semakin kecil nilai PSNR yang artinya kualitas dari video itu jelek.

## 2.4  Propagasi Radio dan Interferensi
Propagasi sinyal radio merupakan pokok bahasan yang sangat penting dalam studi  terkait  dengan  jaringan  WLAN,  dimana  propagasi  sinyal  radio  sangat mempengaruhi  performa link  throughput pada  jaringan.  Nilai throughput bergantung  pada bit  error  rate (BER),  dimana  hal  ini  dipengaruhi  oleh  kualitas sinyal dan rasio sinyal terhadap gangguan ( signal to interference ratio/ SIR) [26]. Salah satu isu utama dalam wireless local area network (WLAN) dalam ruangan
PSNR (dB) MOS > 37 Excellent 31-37 Good 25-31 Fair 20-25 Poor < 20 Bad
adalah  penyebaran multipath karena  pengaruh  banyaknya  reflektor  sinyal  dan diffusions .  Seperti  dinding,  lantai  dan  atap  sangat  melemahkan  sinyal  dan memprovokasi  variasi  dari  daya  yang  diterima  [27].  Variasi  daya  yang  diterima oleh receiver menyebabkan  kinerja  jaringan  terganggu,  oleh  karena  itu pemahaman  terhada  propagasi  radio  dan  interferensi  menjadi  sangat  penting dalam tulisan ini.
Karakteristik  propagasi  gelombang  sinyal  radio  merupakan  fenomena  yang sangat  kompleks,  dimana  hal  ini  sangat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti jarak, lingkungan propagasi ( indoor dan outdoor ), interferensi sinyal lain, refleksi dan  atenuasi  [28].  Interferensi  sinyal  lain  menjadi  gangguan  utama  dalam propagasi  sinyal  radio,  dimana  interferensi  sinyal  radio  yang  ditimbulkan  oleh sinyal radio lain sangat mungkin terjadi pada band frekuensi ISM yang beroperasi pada  2,4  GHz.  Hal  ini  terjadi  jika  perangkat  dengan  band  frekuensi  yang  sama beroperasi  didalam  area  yang  kecil.  Sebagai  contoh: bluetooth,  cordless  phone, microwave , dan wifi beroperasi pada frekuensi yang sama, sehingga jika didalam sebidang  rumah  yang  memiliki  perangkat  –perangkat  seperti  diatas  maka  akan sangat  dimungkinkan  terjadinya  sinyal  interferensi.  Sinyal  interferensi  bukan disebabkan error rate namun dikarenakan re-transmission rate yang tinggi [28]. Dalam sebuah desertasi  doktoral [2] mengenai tentang wireless interference , disebutkan bahwa wireless losses disebabkan oleh dua hal yaitu: weak signal dan wireless  interference, sedangkan wireless  interference terdiri  dari  dua  bagian yaitu : wifi to wifi interference dan wifi to non wifi interference. Pengaruh wifi to wifi  interference dapat  menimbulkan packet  collision pada  perangkat  penerima wifi dan menurunkan performa throughput . Sedangkan pengaruh wifi to non wifi interference dapat  menimbulkan  terjadinya packet  losses pada  penerima  wifi, ataupun dapat menimbulkan terhentinya transmisi sinyal dari pemancar wifi [2].
Gambar 2-7. Klasifikasi wireless losses [2] .
Hal  lain  yang  mengganggu  propagasi  sinyal  radio  adalah multi-path yang menyebabkan  sinyal fading dan  akhirnya  menyebabkan  turunnya  performa jaringan.  Sebuah  penelitian  dilakukan  oleh  [29] , terkait  uji  eksperimen  transmisi sinyal wifi yang  diganggu  oleh  partisi  ruangan  sebuah  kantor.  Hasil  eksperimen menunjukan bahwa terjadinya penurunan link throughput pada kisaran 10 % yang diakibatkan  adanya  sekat  ruangan  atau  partisi  ruangan  dalam  sebuah  kantor. Ketika dua perangkat wireless berkomunikasi satu dengan yang lain, maka sinyal dapat  turun  atau  bahkan  hilang  disebabkan  oleh  adanya  redaman  ( attenuation ). Dengan adanya redaman ini maka sinyal tidak mempunyai kekuatan  yang cukup untuk  berkomunikasi  dengan  baik  sehingga  akhirnya  meurunkan  performa  dari jaringan.  Bahan  –bahan  seperti  pintu  besi  dan  dinding  beton  berpotensi  besar untuk merdam sinyal wireless .
Tabel 2-3. Nilai redaman sinyal berdasarkan beragama material konstruksi [28]
Material Nilai Redaman (dB) Plasterboard 3 – 5 Glass wall with metal frame 6 Cinderblok wall 4 – 6 Window 3 Metal door 6 – 10 Structural concrete wall 6 – 15

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Rumusan Masalah dan Tujuan Penelitian
Wireless  fidelity atau  kita  sebut  dengan wifi , menggunakan  media wireless sebagai  pengganti  koneksi  internet  melalui  media  kabel.  Dengan  penggunaan media wireless inilah  beragam  masalah  bermunculan.  Oleh  sebab  itu  melalui penelitian  ini  penulis  mencoba  untuk  mengeksplorasi  masalah  terkait  dengan pengaruh  interferensi  dan  gangguan  pada  sinyal wifi yang  diukur  melalui kepuasan pengguna aplikasi mobile chat .
Untuk  menuju  pada  penyelesaian  masalah  diatas  maka  penulis  menyusun sebuah penelitian berupa  transmisi  sinyal  video secara real-time melalui  aplikasi Skype mobile platform dengan menggunakan akses wifi di dalam gedung Kompas TV.  Skype pada fungsinya merupakan aplikasi yang digunakan untuk melakukan Audio-video  konferensi.  Namun  demikian  pada  penelitian  ini,  Skype  digunakan hanya  untuk  mentransmisikan  sinyal  video-nya  saja.    Dengan  demikian  batasan pengukuran penelitian ini berupa kepuasan end user pada video streaming quality . Video streaming quality sangat terkait dengan persepsi pada end user yang dikenal dengan QoE ( quality of experience ) [30]. Hasil yang ingin diketahui oleh peneliti, tidak terlepas juga dengan pengukuran terhadap QoS atau Quality of Service yang merupakan  parameter  performa  dari  jaringan wifi yang  digunakan.  Dengan demikian  kedua  hal  ini  (QoE  dan  QoS)  akan  dikontrol  dengan  variabel  kontrol yaitu  lalulintas  dan  kepadatan  karyawan  di  dalam  gedung  Kompas  TV  sebagai interferensi berupa human shadowing .
Alat  pengukuran  yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk  mengetahui video streaming  quality adalah software berbasis  Linux  yang  bernama  EvalVid  [25].
Sedangkan dalam mengukur QoS, peneliti menggunakan software Wireshark [31] sebagai  alat  untuk  mengetahui Throughput,  Packet  Loss,  Delay, dan Jitter .  Dari hasil–hasil  pengukuran  ini,  peneliti  berharap  dapat  mengetahui  bagaimana pengaruh lalu lintas dan kepadatan karyawan di dalam gedung Kompas TV dapat meng-interferensi  atau  mengganggu  QoS  dan  QoE  pengiriman  sinyal  video melalui Skype ini.

## 3.2 Desain dan Batasan Penelitian
Berdasar pada rumusan masalah dan tujuan penelitian yang telah disinggung diatas maka penulis mengajukan sebuah rancangan desain penelitian seperti pada gambar 3-1 berikut ini :
Gambar 3-1. Diagram Desain Penelitian
Adapun batasan – batasan penelitian nya adalah sebagai berikut :
1) Penelitian  dilakukan  didalam  gedung  kompas  TV  menggunakan  akses wi-fi yang  terisolasi  dari  pengguna  lain,  dengan  mengambil  tempat  dengan kepadatan lalu lintas karyawan  yang  padat  yaitu Lantai 2 (HR/LEGAL, GA, BOD, FINANCE, MARCOMM).
2) Proses  transmisi  sinyal  video real-time dilakukan  secara point  to  point dari perangkat pengirim ( mobilephone 1) ke perangkat penerima ( mobilephone 2) dengan menggunakan aplikasi Skype.
3) Alat  ukur  yang  digunakan  untuk  mengukur  QoS  adalah  Wireshark.  Dengan mengambil parameter Throughput .
4) Alat  ukur  yang  digunakan  untuk  mengukur  QoE  adalah  EvalVid,  dengan mengambil parameter PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ).
5) Untuk  mengukur  kepuasan end  user maka  dilakukan  juga  pengukuran parameter video  delay  time [8],  hal  ini  dilakukan  dikarenakan  Skype melakukan  enkripsi  sebagian  informasi  terkait  dengan  performansi  dari sistemnya.  Dengan  melalui  metode  ini  peneliti  dapat  menghitung  parameter video delay time pada aplikasi telekonferensi dengan menggunakan Skype.
Gambar 3-2. Metode menghitung video delay time [8]
6) Untuk  mendapatkan  data,  transmisi  video real-time dilaksanakan  selama  30 detik  dalam  satu  interval  waktu  dan  dilakukan  setiap  30  menit  sekali,  dari pukul 09.30 sampai dengan pukul 21.00
7) Dari  poin  no.6  diatas,  penulis  mendeskripsikan  bahwa  waktu  pengambilan data  sebagai  variabel  tetap  yang  untuk  dijadikan  indikator  kondisi  dan kebiasaan karyawan di dalam ruangan tersebut.
QoS measurement mobilephone Device - 1 Transmit real-time video signal mobilephone device - 2 Receive real- time video signal Traffic and density interference of KompasTV employee EvalVid Software QoE Measurement
8) Penulis  memberikan  batasan  terkait  dengan  interferensi  lainnya  terhadap skenario  penelitian  yang  dilakukan  ini,  dengan  memberikan  asumsi    bahwa tidak  ada  interfernsi  dari co-channel  interference dari  sinyal  frekuensi  ISM 2,4 GHz lainnya yang ada disekitar tempat penelitian.

## 3.4 Skenario penelitian
Penelitian  ini  memiliki  skenario  penelitian  seperti  terlihat  pada  gambar  3-3 berikut ini :
Gambar 3-3. Skenario Penelitian

## 3.4.1 Spesifikasi Hardware
Pada  skenario  penelitian  diatas,  peneliti  menggunakan  spesifikasi hardware sebagai berikut:
a) Perangkat mobile-phone pengirim menggunakan ponsel Blackberry Q10
b) Perangkat mobile-phone penerima  menggunakan software  emulator yang berjalan  diatas  ASUS Notebook X200CA  dengan  prosesor Intel®  Celeron dualcore 1,50 GHz, RAM 4 GB, dengan OS Windows 8.
c) Wireless  MODEM- wifi  router menggunakan  BOLT  4G  LTE  dengan koneksi wifi 802.11.n dengan frekuensi kerja 5GHz
3.4.2 Spesifikasi Software
Pengambilan data pada penelitian ini dibantu melalui software berikut ini:
a) Wireshark versi  1.12.4  yang  digunakan  untuk  pengambilan  data  parameter QoS ( quality of services ) berupa throughput jaringan.
b) EvalVid versi 2.7  yang digunakan untuk  mendapatkan data parameter QoE ( quality  of  experience )  berupa  PSNR  dari  hasil  transmisi  video. Software EvalVid berjalan  diatas  OS  Linux  Ubuntu  10.10  ( Maverick  Meerkat ),  dan dalam  menjalankannya  peneliti  menggunakan  VirtualBox  versi  4.3.10 sebagai Virtual Machine yang di install pada OS Windows 8. Sehingga pada PC  Laptop  yang  sama  terdapat  dua  Sistem  Operasi  yaitu  Windows  8  dan Linux Ubuntu 10.10.
c) Bluestack ,  merupakan  emulator mobile  phone dengan  sistem  operasi android . Melalui aplikasi yang di install pada sistem operasi Windows 8 ini, kemudian digunakan untuk menjalankan aplikasi skype versi mobile-phone , sebagai perangkat penerima.
d) Camtasia  Studio versi  7.1,  digunakan  untuk  merekam  layar  ( screen recorder )  pada  PC  Laptop  e mulator ketika  proses  transmisi  video berlangsung.  Hasil  dari  rekaman  layar  kemudian  untuk  dijadikan  hasil transmisi  ( video distortion ) untuk  kemudian dibandingkan melalui EvalVid dengan source video  asli  ( original  source  video )  yang  dikirim  melalu perangkat pengirim ( mobile phone) .
e) Video  Screen  Recorder versi mobile digunakan  untuk  merekam  layar  pada perangkat  pengirim  ( Blackberry Q10)  pada  saat  berlangsungnya  transmisi video. Hasil dari rekaman ini dijadikan sebagai original source video untuk kemudian di bandingkan dengan video distortion .

## 3.4.3  Setting lokasi Penelitian
Seperti  yang  sudah  disinggung  pada  bagian  sebelumnya,  bahwa  pelaksanaan penelitian  ini  dilakukan  pada  kondisi  rill  bukan  laboratorium.  Bertempat  di gedung  KompasTV  dimana  peneliti  bekerja,  tepatnya  pada  lantai  2  yang merupakan  lantai  dengan  jumlah  karyawan  terpadat  diantara  lantai  lainnya. Bentuk ruangan pada lantai 2 merupakan persegi panjang dengan dimensi 36 m x 21 m.
Ada  beberapa  ruangan  digunakan  sekat  tertutup  GRC Board, untuk  ruangan level General Manager, serta ruangan rapat dengan sekat tertutup GRC board dan kaca jendela. Sedangkan untuk level Manager menggunakan sekat setengah pada sisi-sisi  ruangan,  dengan  menggunakan  bahan  yang  sama  GRC board .    Daerah yang  terluas  adalah  untuk  posisi  staff,  dimana  ditempatkan  ditengah  ruangan tanpa  sekat,  hanya  menggunakan  meja  kubikal  dengan  tinggi  120  cm, menggunakan  bahan  Multiplex  dilapisi  melamin  dengan  pinggiran  bahan  dari alumunium.  Posisi  perangkat  penelitian  ditempatkan  dekat  dengan  akses karyawan keluar dan masuk ke dalam ruangan. Jarak antara perangkat pengirim – penerima dengan Wireless Access Point berjarak 2 meter.

## 4. DATA DAN ANALISA

## 4.1 Data Hasil Penelitian
Data  yang  didapat  adalah  data  jumlah  karyawan  didalam  ruangan  sebagai parameter  kepadatan  ruang,  tiga  parameter  yang  lainnya  yaitu  data throughput jaringan sebagai parameter QoS , kemudian data video delay time dan psnr sebagai parameter  kepuasan end  user atau QoE dan  data  monitoring.  Pengambilan  data dimulai  pukul  09.30  sampai  dengan  pukul  21.00,  disetiap  pengambilan  data diberikan  jeda  waktu  30  menit.  Proses  transmisi  video  melalui  aplikasi  skype mobile dilakukan selama 30 detik. Variabel “waktu pengambilan data” merupakan variabel tetap yang menunjukan kondisi dan kebiasaan aktifitas karyawan.

## 4.1.1 Data Monitoring Kepadatan Karyawan
Data  monitoring  kepadatan  karyawan  merupakan  data  yang  menunjukan
jumlah  karyawan  yang  ada  didalam  ruangan  disaat  transmisi  video  berlangsung. Data  ini  diambil  melalui  kamera  CCTV  yang  terpasang  di  lokasi  penelitian  dan ditambah  dengan  kamera on  ground sebagai  komplementer  pada  sisi  ruangan yang  tidak  terjangkau  oleh  kamera  CCTV.  Melalui  data  ini  penulis  dapat mendeskripsikannya  sebagai  kondisi  dan  kebiasaan  karyawan  berdasarkan  pada waktu-waktu  pengambilan  data.  Adapun  data  yang  terkumpul  dapat  dilihat  pada grafik 4-1 berikut ini.
Grafik 4-1. Jumlah karyawan berdasarkan waktu pengambilan data
Untuk  melengkapi  data  grafik  4-1  diatas  penulis  menambahkan  kategori kegiatan  karyawan  didalam  ruangan  berdasarkan  waktu,  sesuai  dengan pengamatan selama pengambilan data berlangsung dan dapat dilihat pada tabel 4- 1 berikut ini :
Tabel 4-1 Kondisi Ruangan Berdasarkan Waktu Interval Waktu Kondisi didalam Ruangan 09.30 – 11.00 Karyawan berada di meja kerjanya masing-masing 11.00 – 13.30 Sebagian  Karyawan  Istirahat,  Sholat  dan  Makan  di  luar ruangan 13.30 – 15.30 Karyawan  kembali  meja  kerjanya  dan  sebagian  hilir mudik didalam ruangan. 15.30 - 16.30 Karyawan  berada  di  meja kerjanya,  sebagian  hilir  mudik didalam ruangan, dan sebagiannya beristirahat dan sholat. 16.30 – 17.00 Kebanyakan  karyawan  istirahat  dan  sholat  juga  tidak sedikit bergegas untuk pulang. 17.00 – 17.30 Sebagian  Karyawan  kembali  ke  mejanya  masing-masing dan sebagian bergegas pulang. 17.30 – 21.00 Sebagian  besar  karyawan  bergegas  pulang  dan  ruangan berangsur menjadi kosong.

## 4.1.2 Data Throughput Jaringan
Throughput merupakan  jumlah  data  yang  dapat  ditransfer  dari  sumber ( source ) ke tujuan ( destination ) per satuan waktu ( bits per second/bps ) [23]. Hasil pengambilan  data throughput jaringan  selama video  transmision menggunakan Skype berlangsung dapat dilihat pada grafik 4-2 berikut ini:
28 42 37 45 33 34 31 35 28 38 51 48 53 41 38 21 34 18 17 14 15 13 4 1 0 10 20 30 40 50 60 09.30 10.00 10.30 11.00 11.30 12.00 12.30 13.00 13 .30 14.00 14.30 15.00 15.30 16.00 16.30 17.00 17.30 18.00 18.30 19.00 19.30 20 .00 20.30 21.00 Jum lah K ary awan Waktu Pengambilan Data Jumlah Karyawan Berdasarkan Waktu Jumlah Karyawan
Grafik 4-2. Throughput jaringan berdasarkan waktu pengambilan data

## 4.1.3 Data Video Delay Time
Video  delay  time merupakan  selisih  antara  waktu  ketika source video dikirim dengan  waktu  ketika  video  yang  diterima,  parameter  ini  menjadi  patokan kepuasan end user ketika menggunakan layanan video telekonferensi [8]. Adapun hasil  pengambilan  data video  delay  time pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada grafik 4-3 sebagai berikut:
Grafik 4-3. Video Delay Time berdasarkan waktu pengambilan data

## 4.1.4 Data PSNR
Data  PSNR  didapatkan  melalui  perbandingan  antara  sinyal  video  asli  dengan sinyal  video  terdistorsi  yang  diterima  pada  perangkat  penerima  [7].  Hasil  PSNR dari penelitian ini dapat dilihat pada grafik 4-4 berikut ini:
Grafik 4-4. PSNR berdasarkan waktu pengambilan data
156 201 101 134 138 164 96 30 80 135 139 81 4 56 136 51 35 52 149 164 158 142 69 75 0 50 100 150 200 250 09.30 10 .00 10.30 11.00 11.30 12.00 12.30 13.00 13.30 14.00 14.30 15.00 15.30 16.00 16.30 17.00 17.30 18.00 18.30 19.00 19.30 20.00 20.30 21.00 Throug hput (kbps ) Waktu  pengambilan data Throughput Berdasarkan waktu Throughput (kbps) 419 303 1707 1030 6267 353 367 2766 471 325 2335 727 1548 0 2000 4000 6000 8000 09. 30 10. 00 10. 30 11. 00 11. 30 12. 00 12. 30 13. 00 13. 30 14. 00 14. 30 15. 00 15. 30 16. 00 16. 30 17. 00 17. 30 18. 00 18. 30 19. 00 19. 30 20. 00 20. 30 21. 00 V ide o D e lay Ti m e (m S) Waktu Pengambilan Data Video Delay Time Berdasarkan Waktu Video Delay (mS) 24.29 21.38 25.96 26.78 19.79 24.01 19.3 24.7 21.35 26.08 19.79 24.09 21.87 25.72 23.41 0 10 20 30 09.30 10.00 10.30 11.00 11.30 12.00 12.30 13.00 13.30 14.00 14.30 15.00 15 .30 16.00 16.30 17.00 17.30 18.00 18.30 19.00 19.30 20.00 20.30 21 .00 P SNR (dB ) Waktu Pengambilan Data PSNR Berdasarkan Waktu PSNR (dB)

## 4.2 Analisa Data
Melalui perbandingan empat parameter data yang telah dipaparkan pada data hasil penelitian, diharapkan memberikan jawaban atas pertanyaan penelitian yang telah  dibuat.  Dalam  analisa  ini  yang  menjadi  variable  tetap  adalah  waktu pengambilan  data  mulai  dari  pukul  09.30  sampai  dengan  21.00.  Sedangkan variabel  tidak  tetap  merupakan  data  yang  dihasilkan  oleh  kondisi  yang  terjadi pada  saat  penelitian  yaitu  jumlah  karyawan  sebagai  data  kepadatan  karyawan, throughput jaringan, video  delay  time dan  PSNR  yang  didapat  selama  penelitian berlangsung.

## 4.2.1 Perbandingan throughput jaringan terhadap jumlah karyawan
Melalui  kajian  pustaka  yang  telah  penulis  lakukan,  seperti  yang  telah dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  sebelumnya  [4],  [32],  [3],  [33]  hasil menunjukan bahwa pergerakan objek bergerak seperti manusia ditengah jaringan wireless seperti wifi dapat  mempengaruhi  propagasi  gelombang  elektromagnetik yang  memberikan  pengaruh  pada link  throughput jaringan.  Analisa  yang  penulis lakukan dapat dilihat pada grafik 4-5 dibawah ini.
Grafik 4-5. Grafik perbandingan throuhput dan jumlah karyawan berdasarkan waktu pengambilan data
4.2.2 Perbandingan video delay time terhadap jumlah karyawan Seperti  yang  sudah  banyak  disinggung  pada  tulisan  bab  sebelumnya
parameter video  delay  time merupakan  sebuah  acuan  kepuasan end  user ketika menggunakan  layanan  video  konferensi[8].  Hal  ini  diartikan  jika  semakin  besar video delay time menunjukan bahwa kepuasan end user semakin kecil. Begitu pun juga  sebaliknya  jika  nilai  dari  parameter  ini  semakin  kecil  makan  tingkat kepuasan  pengguna  semakin  besar,  hal  ini  dapat  dilihat  pada  grafik  4-6  berikut ini:
156 201 101 134 138 164 96 30 80 135 139 81 4 56 136 51 35 52 149 164 158 142 69 75 0 10 20 30 40 50 60 0 50 100 150 200 250 09. 30 10. 00 10. 30 11. 00 11. 30 12. 00 12. 30 13. 00 13. 30 14. 00 14. 30 15. 00 15. 30 16. 00 16. 30 17. 00 17. 30 18. 00 18. 30 19. 00 19. 30 20. 00 20. 30 21. 00 Jum lah K ary wan Throug hput in kpbs Waktu Pengambilan Data Perbandingan Throughput dan Jumlah Karyawan Berdasarkan
Waktu Pengambilan Data
Amount of Employee
Throughput (kbps)
Grafik 4-6. Perbandingan video delay time dan jumlah karyawan berdasarkan waktu pengambilan data

## 4.2.3 Perbandingan PSNR  terhadap jumlah karyawan
Parameter  PSNR  sebagai  acuan  kepuasan end  user pada  penelitian  ini diharapkan  dipengaruhi  oleh  jumlah  dan  kepadatan  karyawan  beserta  aktifitas didalamnya. Seperti yang dapat dilihat pada grafik 4-7 dibawah ini, perbandingan antara psnr dengan jumlah karyawan dapat kita lihat sebagai berikut.
Grafik 4-7. Perbandingan PSNR Dan Jumlah Karyawan Berdasarkan Waktu Pengambilan Data

## 4.2.4 Perbandingan Parameter QoS Terhadap Parameter QoE
Throughput jaringan  merupakan  representasi  dari  parameter quality  of service ,  sedangkan  PSNR  dan Video  Delay  Time merepresentasikan  dari parameter QoE .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [22],  menyatakan  bahwa  nilai
QoS berkaitan  erat  dengan  nilai  qoe  sehingga  terdapat  korelasi  diantara  kedua parameter tersebut. Jika parameter QoS bisa diketahui, maka parameter QoE pun dapat diketahui dan begitupun sebaliknya. Pada penelitian yang kami lakukan ini, penulis  mencoba  untuk  melakukan  perbandiangan  antara  kedua  parameter tersebut, hasilnya dapat dilihat pada grafik 4-8 dan 4-9 berikut ini:
419 403 1707 6267 2766 2335 1548 0 10 20 30 40 50 60 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 09. 30 10. 00 10. 30 11. 00 11. 30 12. 00 12. 30 13. 00 13. 30 14. 00 14. 30 15. 00 15. 30 16. 00 16. 30 17. 00 17. 30 18. 00 18. 30 19. 00 19. 30 20. 00 20. 30 21. 00 Jum lah ka ry wan V ide o de lay ti m e (m S) Waktu pengambilan data Perbandingan Video Delay Time dan Jumlah Karyawan Berdasarkan Waktu Pengambilan Data
Jumlah Karyawan Video Delay (mS)
24.29 25.96 26.78 19.79 24.01 19.3 24.7 21.35 26.08 19.79 25.72 23.41 0 20 40 60 0 10 20 30 09. 30 10. 00 10. 30 11. 00 11. 30 12. 00 12. 30 13. 00 13. 30 14. 00 14. 30 15. 00 15. 30 16. 00 16. 30 17. 00 17. 30 18. 00 18. 30 19. 00 19. 30 20. 00 20. 30 21. 00 Jum lah K ary awan P SNR (dB ) Waktu pengambilan data Perbandingan PSNR dan Jumlah Karyawan Berdasarkan Waktu Pengambilan Data Jumlah Karyawan PSNR (dB)
Grafik 4-8. Grafik Perbandingan Throughput Dan PSNR Berdasarkan Waktu Pengambilan Data
Garis putus-putus berwarna hitam  menunjukan sebuah perbandingan  anatara nilai throughput terhadap  PSNR.  Terlihat  dengan  jelas  ketika  nilai throughput naik  maka  PSNR  pun  naik  dan  begitupun  sebaliknya,  sehingga  hal  ini menunjukan adanya korelasi posiitif antara throughput dan PSNR.
Grafik 4-9. Grafik perbandingan throughput dan video delay time berdasarkan waktu pengambilan data
Pada grafik 4-9 perbandingan nilai dari throughput terhadap nilai video delay time menunjukan  hasil  yang  tidak  jauh  beda  dengan  grafik  4-8,  dimana  nilai throughput berkorelasi  terhadap  nilai video  delay  time .  Korelasi  antara  kedua parameter  ini  berlaku  hubungan  berbanding  terbalik,  dimana  ketika  nilai throughput tinggi  maka  nilai video  delay  time berada  di  posisi  yang  rendah, namun  ketika  kondisi throughput yang  rendah  maka  nilai  dari video  delay  time yang berbalik menjadi tinggi .

## 4.2.5 Resume Analisa
Melalui  hasil  data  diatas  penulis  mengartikannya  bahwa  jumlah  karyawan memberikan pengaruh pada nilai throughput jika jumlah dan kepadatan karyawan disertai  dengan  adanya  lalu-lintas  dan  pergerakan  karyawan  yang  tinggi.  Namun sebaliknya jika jumlah karyawan tidak disertai aktivitas dan pergerakan lalu-lintas
101 164 30 135 81 136 158 21.38 26.78 19.79 24.01 19.3 26.08 25.72 0 5 10 15 20 25 30 0 50 100 150 200 250 09. 30 10. 00 10. 30 11. 00 11. 30 12. 00 12. 30 13. 00 13. 30 14. 00 14. 30 15. 00 15. 30 16. 00 16. 30 17. 00 17. 30 18. 00 18. 30 19. 00 19. 30 20. 00 20. 30 21. 00
P SNR (dB ) Throug hput (kbps ) Waktu pengambilan data Perbandingan Throughput dan PSNR Berdasarkan Waktu Pengambilan Data Throughput (kbps) PSNR (dB) 201 134 164 30 135 81 51 149 142 301 403 315 1208 1030 6267 2766 325 890 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 0 50 100 150 200 250 09. 30 10. 00 10. 30 11. 00 11. 30 12. 00 12. 30 13. 00 13. 30 14. 00 14. 30 15. 00 15. 30 16. 00 16. 30 17. 00 17. 30 18. 00 18. 30 19. 00 19. 30 20. 00 20. 30 21. 00 V ide o D e lay Ti m e (m S) Throug hput (kbps ) Waktu Pengambilan data Perbandingan Throughput dan Video Delay Time Berdasarkan Waktu Throughput (kbps) Video Delay (mS)
yang  tinggi,  hal  ini  tidak  memberikan  dampak  yang  signifikan  pada  nilai throughput . Hal ini terlihat dari aktivitas karyawan pada pukul 11.00 relatif lebih sedikit  lalu-lintas  karyawan  yang  bergerak  dari  satu  tempat  ke  tempat  yang  lain jika dibandingkan dengan aktifitas pada pukul 15.30.
Pada  grafik  4-6  dan  4-7  perbandingan  antara video  delay  time terhadap jumlah  karyawan  dan  perbandingan  antara  PSNR  terhadap  jumlah  karyawan dilakukan.  Namun  penjelasan  dari  grafik  tersebut  dapat  penulis  jelaskan  melalui grafik 4-8 dan 4-9. Dimana nilai video delay time dan PSNR sangat terpengaruh oleh nilai throughput pada penelitian yang dilakukan ini. Sehingga melalui tulisan ini  penulis  berpendapat  bahwa  kepadatan  karyawan  beserta  aktifitas  dan  lalu- lintasnya  didalam  ruangan  memberikan  pengaruh  yang  berarti  pada throughput jaringan, dan hal  ini berdampak pada perubahan parameter quality of  experience yaitu nilai video delay time dan PSNR seperti yang terlihat pada grafik 4-6 dan 4- 7.
Mari  kita  lihat  gambar  4-2  (a)  dibawah  ini  yang  memperlihatkan  sebuah capture layar  gambar  video  yang  terkirim  dan  diterima  pada  pengambilan  data pukul  15.00.  Terlihat  gambar  yang  diterima  terjadi macro  block ,  hal  ini merupakan  akibat  dari  kondisi  yang  terjadi  pada  saat video  transmission dilakukan.  Pada  pengambilan  data  pukul  15.00  ini,  diketahui  bahwa  jumlah karywan pada posisi 48 orang, throughput pada posisi 81 kbps , video delay time pada posisi 6267 ms dan PSNR pada posisi 19,3 dB.
(a)                                                                           (b)
Gambar 4-2. Perbandingan video yang terkirim dan video yang diterima
(a) pada titik pengambilan data puku 15.00; (b) pada titik pengambilan data pukul 10.00
Sedangkan  pada  gambar  4-2(b)  merupakan  sebuah capture layar  pada  titik pengambilan  data  pukul  10.00.  Melalui  pengambilan  data  ini,  dapat  diketahui bahwa  jumlah  karyawan  diposisi  42  orang, throughput diposisi  201 kbps , video delay  time diposisi  301  mS  dan  PSNR  sebesar  23  dB.  Melalui  perbandingan kedua kondisi diatas penulis ingin menyimpulkan  bahwa telah terjadi perbedaan yang signifikan pada tiga parameter throughput, video delay time dan PSNR jika dibandingkan  dengan  pengambilan  data  pukul  15.00,  meski  perbedaan  jumlah karyawan  nya  tidak  banyak  hanya  selisih  3  orang.  Oleh  karena  itu  penulis berpendapat bahwa jumlah karyawan dan pergerakan serta aktivitas karyawan-lah yang memberikan dampak pada parameter terukur seperti throughput, video delay time dan PSNR.

## 5. KESIMPULAN DAN PENELITIAN LANJUTAN

## 5.1 Kesimpulan
Pada tesis ini penulis telah melakukan penelitian untuk menjawab pertanyaan penelitian seperti  yang telah tertuang pada bab pendahuluan dan bab metodologi penelitian.  Studi  literatur  telah  penulis  lakukan  untuk  mendapatkan  sebuah prespektif  penelitian  dari  peneliti-peneliti  sebelumnya  yang  terkait  dengan video transmission, mobile chat, QoS dan QoE . Apa yang diharapkan dari penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  kepadatan  lalu-lintas  karyawan  didalam ruangan  terhadap  parameter  –  parameter  yang  telah  ditetapkan  yaitu QoS dan QoE .
Hasil penelitian didapatkan seperti yang telah penulis hadirkan pada bab hasil penelitian.  Dimana  jumlah  karyawan  sebagai  data  kepadatan  karyawan  didalam ruangan,  dapat  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  pada  parameter QoS dan QoE jika  kepadatan  karyawan  tersebut  disertai  dengan  lalu-lintas  pergerakan karyawan didalam ruangan tersebut. Akan tetapi jika kepadatan jumlah karyawan itu  tidak  disertai  dengan  lalu-lintas  pergerakan  karyawan  maka  hal  ini  tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada parameter QoS dan QoE.

## 5.2 Penelitian Lanjutan
Dalam  penelitian  yang  penulis  lakukan  metode  pengukuran  untuk  kepuasan end user masih menggunakan PSNR dan video delay time . Oleh karena itu masih sangat memungkinkan menggunakan metode pengukuran yang dikhususkan untuk penggunaan  aplikasi mobile  chat ,  seperti  TVM  [34]  yang  telah  digunakan  untuk mengukur parameter QoE pada aplikasi mobile phone . Pada sisi QoS pengukuran delay propagation dan packetloss yang dipengaruhi oleh kepadatan dan lalu-lintas manusia didalam ruangan merupakan hal yang sangat menarik.
Selain itu pengambilan area dan skenario pengukuran yang diperluas pada berbagai  sisi  ruangan  menurut  penulis  merupakan  hal  yang  menarik,  karena  hal ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  luas  tentang  pengaruh  pergerakan  dan kepadatan  manusia  didalam  ruangan  terhadap  kondisi  dan  performa  jaringan dalam penggunaan transmisi video.

## REFERENCES
[1] Cisco,  “Cisco  Visual  Networking  Index:  Global  Mobile  Data  Traffic  Forecast  Update 2014-2019 White Paper,” White Pap. , vol. 2015, no. 4, pp. 2014–2019, 2015.
[2] S. Rayanchu and A, “MODELS AND SYSTEMS FOR UNDERSTANDING WIRELESS INTERFERENCE,” 2012.
[3] Sarkar, Nurul I and O. Mussa, “The Effect of People Movement on Wi-Fi Link Throughput in  Indoor  Propagation  Environments,” Proceeding  2013  IEEE  TENCON ,  pp.  598–602, 2013.
[4] K. K. Eudon and B. R. Petersen, “Video streaming over 802.11b in the presence of fading due  to  human  traffic  and  bluetooth  interference,”  in Proceedings  of  the  7th  Annual Communication  Networks  and  Services  Research  Conference,  CNSR  2009 ,  2009,  pp.  33–
40.
[5] E.  Masala,  C.  F.  Chiasserini,  M.  Meo,  and  J.  C.  De  Martin,  “Chapter  13  REAL-TIME TRANSMISSION OF H . 264 VIDEO OVER 802 . 11B-BASED WIRELESS AD HOC,” DSP In-Vehicle Mob. Syst. , pp. 193–207, 2005.
[6] C.  Fernández,  J.  Saldana,  J.  Fernández-Navajas,  L.  Sequeira,  and  L.  Casadesus,  “Video conferences  through  the  internet:  how  to  survive  in  a  hostile  environment.,” ScientificWorldJournal. , vol. 2014, Jan. 2014.
[7] V.  R.  Jonnalagadda,  “Evaluation  of  Video  Quality  of  Experience  using  EvalVid,”  BTH- BELEKINGE TEKNISKA HOGSKOLA, 2012.
[8] Y. Xu, C. Yu, J. Li, and Y. Liu, “Video telephony for end-consumers: Measurement study of  Google+,  iChat,  and  Skype,” IEEE/ACM  Trans.  Netw. ,  vol.  22,  no.  3,  pp.  826–839, 2014.
[9] B.  P.  Crow,  I.  Widjaja,  J.  G.  Kim,  and  P.  T.  Sakai,  “IEEE  802.11  Wireless  Local  Area Networks,” Commun. Mag. IEEE , vol. 35, no. 9, pp. 116–126, 1997.
[10] S.  Chieochan,  E.  Hossain,  and  J.  Diamand,  “Channel  assignment  schemes  for  survey,” IEEE Communiation Surv. Tutor. , vol. 12, no. 1, pp. 124–136, 2010.
[11] D.  Denteneer,  X.  P.  Costa,  and  N.  E.  C.  L.  Europe,  “The  IEEE  802  .  11  Universe,”  no. January, pp. 62–70, 2010.
[12] D. Austerberry, The Technology of Video and Audio Streaming . 2005.
[13] N.Zhong, “Survey and Gap Analysis for HTTP Streaming Standards and Implementations,” no. c, pp. 1–23, 2010.
[14] S. Jana, A. Pande, A. Chan, and P. Mohapatra, “Mobile video chat: Issues and challenges,” IEEE Commun. Mag. , vol. 51, no. 6, pp. 144–151, 2013.
[15] J.  Jansen,  P.  Cesar,  D.  C.  A.  Bulterman,  T.  Stevens,  I.  Kegel,  and  J.  Issing,  “Enabling Composition-Based Video-Conferencing for the Home,” Multimedia, IEEE Trans. , vol. 13, no. 5, pp. 869–881, 2011.
[16] ITU-T, “Rec G.1070 Opinion model for video-telephony applications,” 2012.
[17] ITU-T,  “J.144 :  Objective  perceptual  video  quality  measurement  techniques  for  digital cable television in the presence of a full reference,” 2004.
[18] A. Díaz, P. Merino, and F. Javier Rivas, “QoS analysis of video streaming service in live cellular networks,” Comput. Commun. , vol. 33, no. 3, pp. 322–335, 2010.
[19] B.  L.  B.  Li  and  H.  Y.  H.  Yin,  “Peer-to-peer  live  video  streaming  on  the  internet:  issues, existing approaches, and challenges [Peer-to-Peer Multimedia Streaming],” IEEE Commun. Mag. , vol. 45, no. 6, pp. 94–99, 2007.
[20] Y.  Liu,  “Profiling  Skype  video  calls:  Rate  control  and  video  quality,”  in Infocom  2012 , 2012, pp. 621–629.
[21] S. Winkler, “Video quality measurement standards — Current status and trends,” 2009 7th Int. Conf. Information, Commun. Signal Process. , pp. 1–5, Dec. 2009.
[22] H. J. Kim, K. S. Cho, H. S. Kim, and S. G. Choi, “A Study on a QoS / QoE Correlation Model  for  QoE  Evaluation  on  IPTV  Service,”  in Advanced  Communication  Technology (ICACT), 2010 The 12th International Conference , 2010, p. 1377,1382.
[23] J.  M.  G.  Stensen,  “Evaluating  QoS  and  QoE  Dimensions  in  Adaptive  Video  Streaming,” Norwegian University of Science and Technology, 2012.
[24] K.  De  Moor,  I.  Ketyko,  W.  Joseph,  T.  Deryckere,  L.  De  Marez,  L.  Martens,  and  G. Verleye,  “Proposed  framework  for  evaluating  quality  of  experience  in  a  mobile,  testbed- oriented living lab setting,” Mob. Networks Appl. , vol. 15, no. 3, pp. 378–391, 2010.
[25] J. Klaue, B. Rathke, and A. Wolisz, “EvalVid - A Framework for Video Transmission and Quality Evaluation,” no. September, 2003.
[26] M.  Klepal,  R.  Mathur,    a.  McGibney,  and  D.  Pesch,  “Influence  of  people  shadowing  on optimal  deployment  of  WLAN  access  points,” IEEE  60th  Veh.  Technol.  Conf.  2004. VTC2004-Fall. 2004 , vol. 6, no. C, 2004.
[27] S. Sendra, P. Fernandez, C. Turro, and J. Lloret, “IEEE 802.11a/b/g/n indoor coverage and performance comparison,” Proc. - 6th Int. Conf. Wirel. Mob. Commun. ICWMC 2010 , pp. 185–190, 2010.
[28] N.  Sarkar  and  E.  Lo,  “Indoor  propagation  measurements  for  performance  evaluation  of IEEE  802.11  g,”  in Telecommunication  Networks  and  Applications  Conference,  2008. ATNAC 2008. Australasian , 2008, pp. 163–168.
[29] N.  I.  Sarkar  and  K.  W.  Sowerby,  “Wi-Fi  Performance  Measurements  in  the  Crowded Office Environment: a Case Study,” 2006 Int. Conf. Commun. Technol. , pp. 1–4, 2006.
[30] P. Brooks and B. Hestnes, “User measures of  quality of experience: Why being objective and quantitative is important,” IEEE Netw. , vol. 24, no. 2, pp. 8–13, 2010.
[31] G. Combs, “Wireshark · Documentation,” 2006. [Online]. Available: https://www.wireshark.org/docs/.
[32] N.  I.  Sarkar,  “THE  IMPACT  OF  RADIO  PROPAGATION  ENVIRONMENT  ON  THE WI-FI LINK THROUGHPUT: A CASE STUDY,” Comput. Inf. Sci. Rev. , 2005.
[33] S.  U.  Rehman,  T.  Turletti,  and  W.  Dabbous,  “Multicast  video  streaming  over  WiFi networks:  Impact  of  multipath  fading  and  interference,” Proc.  -  IEEE  Symp.  Comput. Commun. , pp. 37–42, 2011.
[34] A.  (Jack)  Chan,  A.  Pande,  E.  Baik,  and  P.  Mohapatra,  “Temporal  quality  assessment  for mobile videos,” Proc.  18th  Annu. Int.  Conf.  Mob.  Comput.  Netw.  -  Mobicom  ’12 , p.  221,
2012.