ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Analisis Prediksi Path Loss
Teknologi Seluler 5G Pada Sel Micro Urban Wilayah Kota Bandung

## DWI ARYANTA
Institut Teknologi Nasional Bandung Email : dwiaryanta@itenas.ac.id
Received  15 Februari 2021 | Revised   16 Maret 2021 | Accepted   21 Maret 2021

## ABSTRAK
Implementasi  teknologi  seluler  5G  di  Indonesia  perlu  dilakukan  kajian  dalam beberapa aspek. Analisis nilai path loss pada sistem seluler merupakan pendekatan dalam aspek large scale fading untuk menghitung cakupan layanan. Penelitian ini melakukan  kajian  nilai  path  loss  dengan  mengambil  kondisi  di  Kota  Bandung dengan  karakter  sel  urban  mikro  outdoor.  Model  prediksi  yang  digunakan  pada kajian  ini  meliputi  model  SUI,  ABG,  CI,  dan  NYUSIM  simulator  menggunakan frekuensi kerja 3,5 GHz dan 28 GHz dengan lebar pita 100 MHz dan 800 MHz. Hasil pengujian memperlihatkan simulator NYUSIM memberikan nilai prediksi path loss yang paling mendekati nilai rata-rata path loss dengan nilai margin sebesar 1,25 dB untuk frekuensi 3,5 GHz dan 1,8 dB untuk frekuensi 28 GHz. Frekuensi kerja 28 GHz memiliki nilai path loss lebih tinggi dibandingkan frekuensi 3,5 MHz sebesar 19 dB. Nilai path loss pada kondisi LOS dan NLOS berdampak pada penurunan nilai path loss sebesar 35% pada frekuensi 3,5 GHz dan 26% pada frekuensi 28 GHz.
Kata kunci : path loss, micro cell, urban, NYUSIM, LOS, NLOS

## ABSTRACT
The implementation of 5G cellular technology in Indonesia needs to be studied in several  aspects.  Analysis  of  the  path  loss  value  on  the  cellular  system  is  an approach  in  the  aspect of  large scale  fading to calculate  service  coverage.  This research studies the path loss value by taking conditions in the city of Bandung with the character of outdoor micro urban cells. The prediction models used in this study include the SUI, ABG, CI, and NYUSIM simulators using working frequencies of 3.5 GHz and 28 GHz with a bandwidth of 100 MHz and 800 MHz. The test results show that the NYUSIM simulator provides a path loss prediction value that is closest to the average  path loss  value  with a  margin  value  of 1.25 dB  for  the 3.5  GHz frequency and 1.8 dB for the 28 GHz frequency. The 28 GHz working frequency has a path loss value higher than the 3.5 MHz frequency of 19 dB. The path loss value in LOS and NLOS conditions has an impact on reducing the path loss value by 35% at a frequency of 3.5 GHz and 26% at a frequency of 28 GHz.
Keywords : path loss, micro cell, urban, NYUSIM, LOS, NLOS

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  seluler  selalu  berevolusi  dari  tahun  ke  tahun,  dimana  saat  ini  sudah  memasuki generasi  5G  dengan  indikator  peningkatan  yang  siginifikan  pada  kecepatan,  cakupan,  dan kehandalan. Konsekuensi dari teknologi 5G ini menuntut solusi perubahan jaringan baik dalam bentuk pengembangan jaringan eksisting maupun potensi implementasi jaringan baru, model distribusi yang baru termasuk dimensi sel yang kecil, infrastruktur jaringan yang sesuai yang dapat meliputi interkoneksi antara jaringan wireless dan serat optik, serta akses ke spektrum frekuensi yang berbeda (Ofcom, 2017) .
Teknologi 5G New Radio (NR) membutuhkan tiga lingkup spektrum frekuensi yaitu Low bands, Mid bands dan High bands. Spektrum Low bands di bawah 1 GHz diperlukan untuk penanganan dalam  hal coverage  terutama  untuk  aplikasi  MMTC  (massive  IoT  dan  mobile  broadband). Spektrum Mid  bands  pada  frekuensi  1  hingga  6  GHz  dengan  bandwidth  yang  lebih  lebar diperlukan pada layanan Enhanced Mobile Broadband (eMBB) dan mission-critical, sedangkan spektrum High bands pada frekuensi di atas 24 GHz (mmWave) digunakan untuk memberikan layanan troughput yang sangat besar (Puslitbang SDPPI, 2018) .
Gelombang milimeter (mm Wave) merupakan frekuensi yang memiliki panjang gelombang 10 hingga  1  milimeter.  Gelombang  milimeter  menduduki  pita  frekuensi  30  –  300  Ghz  dikenal sebagai Extremely High Frequency (EHF). Frekuensi gelombang milimeter yang tinggi serta karakteristik propagasi yang khusus memiliki keuntungan untuk dipakai pada berbagai aplikasi termasuk transmisi data berkecepatan tinggi pada jaringan wireless, dan seluler. Penggunaan kanal bandwidth yang lebih besar: 2GHz, 4GHz, 10GHz bahkan 100 GHz mampu menyediakan kecepatan yang setara dengan penggunaan fiber optik (Rappaport, dkk, 2013) .
Pada  kajian whitepaper  yang  dilakukan  oleh  5G  Americas  terkait  dengan  rekomendasi spektrum untuk teknologi 5G, dalam whitepaper tersebut dijelaskan bahwa rentang frekuensi yang sesuai untuk 5G akan mencakup pita-pita di bawah 6 GHz seperti spektrum 2G / 3G hasil re-farming, pita frekuensi yang teridentifikasi untuk IMT dan juga band-band WRC-15. Namun, karena kelangkaan spektrum di bawah 6 GHz, yang hampir sepenuhnya digunakan dan akan lebih sulit untuk menemukan spektrum harmonis internasional setelah WRC-15, perlu mencari rentang frekuensi potensial di atas 6 GHz. Pembagian spektrum terkontrol merupakan cara penting untuk menggunakan kembali spektrum untuk melengkapi spektrum khusus berlisensi saat ini, yang masih menjadi dasar untuk pengoperasian sistem 5G (5G Americas, 2017) .
Secara teoritis penggunaan frekuensi yang semakin tinggi akan memperkecil cakupan layanan seluler  karena  redaman  lintasan  ( path  loss)  yang  terjadi  semakin  membesar  untuk  jarang pengukuran yang sama. Dampak positif dari penggunaan frekuensi dan bandwidth yang tinggi adalah besarnya kapasitas transmisi data yang mampu diberikan. Terdapat sejumlah model prediksi perhitungan path loss untuk membantu perencanaan perhitungan coverage sel yang mendasari proses desain jaringan suatu sistem seluler.
Pemodelan  kanal  menjelaskan  bagaimana  parameter  saluran  nirkabel  berperilaku  dalam skenario tertentu, dan membantu mengevaluasi kinerja link dan sistem. Model saluran harus dapat memberikan parameter saluran yang diperoleh dalam pengukuran lapangan dan secara akurat  memprediksi  respons  impuls  saluran  pada large  scale  fading.  Kajian  mengenai pembandingan dua model saluran populer untuk komunikasi generasi 5G yaitu model prediksi yang dikeluarkan olah 3GPP dan model saluran spasial statistik NYUSIM dikembangkan oleh New York University (NYU). Kedua model saluran menggunakan pendekatan pemodelan yang berbeda  dalam  banyak  aspek,  seperti  probabilitas line-of-sight,  path  loss,  dan  metodologi clustering. Simulasi dilakukan dengan menggunakan model dua saluran untuk menganalisis
distribusi nilai eigen saluran dan efisiensi spektral yang memanfaatkan metode pembentukan berkas hibrid analog/digital yang ditemukan dalam literatur. Hasil simulasi menunjukkan bahwa model 3GPP menghasilkan nilai eigen yang berbeda dan distribusi efisiensi spektral untuk pita mm Wave, dibandingkan dengan hasil dari NYUSIM yang didasarkan pada sejumlah besar data pengukuran dunia nyata di New York City. Karya ini menunjukkan NYUSIM lebih akurat untuk simulasi realistis daripada 3GPP di lingkungan perkotaan (Rappaport, dkk, 2017) .
Suatu  penelitian  dilakukan  untuk  membandingkan  dua  kandidat  model  prediksi path  loss propagasi large scale fading, model Alpha-Beta-Gamma (ABG) dan model jarak referensi ruang bebas Close-In  (CI),  untuk  desain  komunikasi  nirkabel  generasi  kelima  (5G).  Sistem menerapkan  skenario  mikro  dan  makro  seluler  di  wilayah  perkotaan.  Perbandingan  dibuat menggunakan data yang diperoleh dari 20 hasil pengukuran propagasi atau studi ray-tracing pada frekuensi 2 GHz hingga 73,5 GHz dengan jarak mulai dari 5 m hingga 1429 m. Hasilnya menunjukkan bahwa model CI memiliki satu nilai parameter yang sesuai pada lingkungan line- of-sight (LOS) maupun non-line-of-sight (NLOS). Model CI lebih baik dibandingkan model ABG dalam hal jumlah parameter yang lebih sederhana dan lebih stabil pada variasi frekuensi dan jarak (Sun, dkk, 2016) .
Kajian penggunaan simulator NYUSIM digunakan untuk menghasilkan respons saluran spasial dan temporal yang realistis untuk mendukung simulasi dan desain lapisan fisik dan tautan yang realistis  untuk  komunikasi  seluler  generasi  kelima  (5G).  NYUSIM  dibangun  di  atas  model saluran  spasial  statistik  untuk  sistem  komunikasi  nirkabel  gelombang  milimeter-gelombang (mm Wave) yang dikembangkan oleh para peneliti di Universitas New York (NYU). Simulator berlaku untuk berbagai frekuensi pembawa (500 MHz hingga 100 GHz), bandwidth frekuensi radio (RF) (0 hingga 800 MHz), lebar berkas antena (7 o hingga 360 o untuk azimuth dan 7 o hingga  45 o untuk  ketinggian),  dan  pengoperasian  skenario  (mikrosel  perkotaan,  sel  makro perkotaan, dan sel makro pedesaan), dan juga menggabungkan susunan antena Multi-Input Multi-Output (MIMO) pada pemancar dan penerima (Sun, dkk, 2017) .
Untuk memodelkan path loss berlebih akibat penetrasi ke dalam gedung, model parabola untuk kehilangan  penetrasi outdoor  ke  indoor  (O2I)  telah  diadopsi  dari  kelompok  minat  khusus pemodelan saluran 5G dan diimplementasikan di NYUSIM 2.0. Kemampuan pemodelan baru ini  mampu  mereproduksi  data  yang  realistis  ketika  diterapkan  dalam  mode  Monte  Carlo menggunakan  NYUSIM  2.0,  menjadikannya  simulator  saluran  berbasis  pengukuran  yang berharga  untuk desain dan evaluasi sistem komunikasi  mm Wave generasi 5G dan  generasi berikutnya (Ju, dkk, 2019) .
Pengujian Teknologi 5G di Indonesia mengacu pada Keputusan Dirjen 235 Tahun 2018 Tentang Penetapan  Pita  Frekuensi  Radio  untuk  Uji  Coba  Penggunaan  Teknologi  IMT-2020.  Pada Keputusan itu menetapkan sejumlah band frekuensi yang dapat digunakan untuk melakukan pegujian teknologi 5G di Indonesia yaitu pada band 3,5 GHz, band 15 GHz, band 26 GHz, dan pada  band  28  GHz.  Pertimbangan  penetapan  band  frekuensi  untuk  pengujian  tersebut mengacu  pada  ekosistem  uji  coba  band  frekuensi  global  dan  vendor  penyedia  perangkat jaringan seluler hanya menyediakan perangkat ujicoba pada rentang band frekuensi tertentu.
Makalah ini menyajikan suatu hasil perhitungan path loss teknologi seluler generasi 5G dengan kasus studi Kota Bandung dan klasifikasi cakupan sel micro dengan radius coverage hingga 200 meter. Spektrum frekuensi yang digunakan pada penelitian ini adalah pada band 3,5 GHz dan 28 GHz, masing-masing dengan lebar pita 100 MHz dan 800 MHz. Model prediksi yang digunakan untuk melakukan perhitungan path loss antara lain model NYUSIM, ABG, CI, dan Stanford University Interim (SUI). Analisis dilakukan pada semua hasil perhitungan path loss dari masing-masing model yang digunakan, dan dapat diputuskan model prediksi perhitungan
path  loss  yang  optimum  untuk  digunakan  dalam  perencanaan  jaringan  teknologi  5G. Penggunaan model prediksi path loss yang optimal menjadi acuan dalam hal perhitungan link budget dan kemudian digunakan untuk melakukan perancangan cakupan layanan teknologi seluler 5G pada suatu kondisi tertentu sebelum melakukan implementasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Model Prediksi Redaman Propagasi
Pada  perencanaan  jaringan  seluler  untuk  memodelkan  cakupan  suatu base  station  perlu diketahui  nilai  redaman lintasan  sehingga  pemilihan  jenis  perangkat  yang  diperlukan dapat menjadi  optimal.  Terdapat  sejumlah  model  prediksi path  loss  yang  dapat  digunakan  untuk perencanaan  jaringan  yang  mendukung  implementasi  teknologi  seluler  5G.  Penggunaan beberapa model prediksi path loss diperlukan untuk mencari nilai optimal redaman lintasan untuk mengurangi faktor kesalahan perencanaan. Model ABG, CI, dan SUI adalah model yang menggunakan  persamaan  untuk  menghitung  prediksi path  loss,  sedangkan  NYUSIM merupakan suatu software dengan sejumlah pengaturan parameter sesuai kebutuhan.

## 2.1.1. Model Prediksi ABG
Model  prediksi path  loss  ABG  dikeluarkan  oleh    The  Third  Generation  Partnership  Project (3GPP)  yang  merupakan  suatu  kelompok  proyek  yang  mengembangkan  teknologi  seluler generasi  ketiga.  Pada  model  ini  terdapat  tiga  parameter  yang  didefinisikan  sesuai  dengan karakteristik sel dan geotype suatu wilayah. Redaman pada kondisi free space loss merupakan fungsi  frekuensi  dan  jarak  yang  dinyatakan  melalui  Persamaan  (1) (Sun,  dkk,  2016) (Thomas, dkk, 2016) .
𝑃𝐿 (𝑓, 𝑑) = 10𝛼𝐿𝑜𝑔 +  𝛽 + 10𝛾𝐿𝑜𝑔 +   𝑋 [𝑑𝐵] (1)
Nilai  dan  menyatakan  parameter path  loss  yang  terkait  dengan  jarak  dan  frekuensi, sedangkan  menyatakan  nilai offset  yang  dioptimalkan  untuk  path  loss  dalam  dB.  Nilai frekuensi  pada  persamaan  di  atas  dinyatakan  dalam  GHz  dan  jarak  dalam  meter, 𝑋 merupakan standar deviasi nilai shadowing fading yang menggambarkan nilai rata-rata path loss sepanjang lintasan akibat fluktuasi large scale fading. Nilai parameter  ,  , dan  untuk berbagai geotype, ukuran sel dan karakteristik propagasi sinyal ditampilkan pada Tabel 1.

## 2.1.2. Model Prediksi Path loss Close-In (CI)
Model  prediksi  CI  mengembangkan  model path  loss  pada  ruang  hampa  dengan memperhitungkan  jarak  awal  1  meter.  Seperti  halnya  model  prediksi  ABG,  model  CI  juga merupakan fungsi frekuensi  dan jarak  yang  dinyatakan dengan  persamaan  (2) (Sun, dkk, 2016) .
𝑃𝐿 (𝑓, 𝑑) =  20𝐿𝑜𝑔
+  10  𝐿𝑜𝑔(𝑑) + + 𝑋  [𝑑𝐵] (2)
dimana f menyatakan frekuensi yang digunakan pada sistem, d adalah jarak antara pemancar dengan  penerima,  menyatakan  nilai slope  path  loss  mulai  jarak  1  meter  dan 𝑋 adalah variabel acak gaussian dengan mean bernilai nol dengan standar deviasi dalam dB (Haneda, dkk,  2016) .  Nilai Path  loss  Exponent  (PLE)  atau  ,  dan  nilai  standar  deviasi  pada  model prediksi CI ini dapat dilihat pada pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter pada Model Prediksi ABG dan CI (S. Sun, 2016) Skenario Rentang Frekuensi (GHz) Jarak (m) Model  PLE/   (dB)   (dB) Urban Micro SC LOS 2 – 73,5 5-121 ABG 2 31,4 2,1 2,9 CI 2 - - 2,9 NLOS 2 – 73,5 19-272 ABG 3,5 24,4 1,9 8 CI 3,1 - - 8,1 Urban Micro OS LOS 2 - 60 5-88 ABG 2,6 24 1,6 4 CI 1,9 - - 4,7 NLOS 2 - 60 8-235 ABG 4,4 24 1,9 7,8 CI 2,8 - - 8,3 Urban Macro LOS 2 – 73,5 58-930 ABG 2,8 11,4 2,3 4,1 CI 2 - - 4,6 NLOS 2 – 73,5 45-1429 ABG 3,3 17,6 2 9,9 CI 2,7 - - 10

## 2.1.3. Model Prediksi Path loss SUI
Model  prediksi  SUI  pada  awalnya  digunakan  pada  perhitungan path  loss  generasi  awal teknologi seluler hingga generasi ketiga, yaitu pada frekuensi kerja hingga 2 GHz. Formula SUI kemudian dikembangkan sehingga dapat dipergunakan untuk perhitungan prediksi path loss dengan frekuensi kerja f (Hz) pada jarak d (m) tertentu pada teknologi 5G yang dinyatakan dengan persamaan (3) (Sulyman, dkk, 2014) .
𝑃𝐿 = 20𝐿𝑜𝑔 + 10𝑛𝐿𝑜𝑔(𝑑) +   𝑋 +   𝑋 +   𝑋        [𝑑𝐵] (3)
Dimana: n adalah koefisien fungsi jarak = 4,6 − 0,0075 ℎ + ,
h TX adalah tinggi antena base station (m) h RX adalah tinggi user equipment (m)
X fc adalah faktor koreksi frekuensi = 6 𝐿𝑜𝑔 , 𝑓 > 2𝐺𝐻𝑧
X RX adalah faktor koreksi tinggi user equipment = −10,8𝐿𝑜𝑔 X  adalah variabel log normal random shadowing

## 2.1.4. Model Prediksi Path loss Simulator NYUSIM
Simulator NYUSIM merupakan karya dari New York University yang merupakan suatu aplikasi open source yang digunakan untuk pengukuran saluran propagasi pita lebar dunia nyata yang ekstensif pada beberapa frekuensi gelombang milimeter (mm Wave) dari 28 hingga 73 GHz di berbagai  lingkungan  luar  ruangan  di  lingkungan  mikro  sel  perkotaan  (UMi),  makro  sel perkotaan  (UMa),  dan  makro  sel  pedesaan  (RMa).  NYUSIM  memberikan  perhitungan  yang akurat dari respons impuls saluran aktual dalam ruang dan waktu, dan berlaku untuk berbagai frekuensi pembawa mulai 500 MHz hingga 100 GHz, dan bandwidth RF dari 0 hingga 800 MHz (Sun, dkk, 2017) .
Parameter yang digunakan pada model prediksi NYUSIM jauh lebih kompleks dibandingkan ketiga  model  prediksi path  loss  yang  telah  dibahas  sebelumya.  Selain  frekuensi,  jarak, ketinggian  antena base  station  dan  ketinggian  user  equipment,  parameter  teknis  jumlah antena MIMO, serta sudut kemiringan antena juga memperhitungkan skenario wilayah ( urban mikro/UMi, urban makro/UMa dan rural makro/RMa) juga mempertimbangkan kondisi  LOS dan  NLOS.  Parameter  kondisi  cuaca  juga  diperhitungkan  seperti  temperatur  udara,
kelembaban  dan  curah  hujan (Ju, dkk, 2020) . Selengkapnya tampilan menu utama pada simulator NYUSIM ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Menu Utama Simulator NYUSIM

## 2.2. Teknologi Seluler 5G
Perkembangan teknologi  seluler  saat  ini  sudah memasuki  generasi  5, dimana  sudah  cukup banyak  negara  lain  yang  telah  menerapkan  teknologi  seluler  5G  ini.  Teknologi  seluler  5G memiliki sejumlah target parameter layanan dan kinerja sistem seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut (Obiodu, 2019) .
Gambar 2. P arameter layanan dan kinerja Teknologi Seluler 5G.
Teknologi 5G mendukung penggunaan mm wave yang memungkinkan sinyal dapat dikirimkan pada  frekuensi  antara  3  GHz  hingga  300GHz (Nugraha  &  Hikmaturokhman,  2017) . Teknologi 5G menerapkan penggunaan sejumlah antena pada pengirim dan penerima yang dikenal  sebagai  MIMO  sehingga  meningkatkan  efisiensi  dan  kecepatan  transmisi.  Teknologi seluler  5G  memiliki  cakupan  yang  luas  dengan  menggunakan  jaringan  heterogen  yang mengkombinasikan sejumlah sel-sel mikro dalam suatu sel makro (Admaja, 2015) . Arsitektur jaringan teknologi seluler 5G secara umum dapat dilihat pada Gambar 3. Teknologi seluler 5G menyediakan  layanan  komunikasi Device-to-Device  (D2D)  yaitu  komunikasi  langsung  antar perangkat; Massive  Machine  Communications (MMC)  untuk  mendukung Internet  of  Things;
Moving Networks (MN) untuk melayani pengguna yang bergerak; Ultra-Dense Networks (UDN) akan menjadi pendorong utama yang bertujuan untuk meningkatkan kapasitas, meningkatkan efisiensi energi sambungan radio, dan memungkinkan eksploitasi yang lebih baik dari spektrum yang  kurang  dimanfaatkan;  dan  melalui Ultra  Reliable  Network  (URN)  akan  memberikan kehandalan jaringan yang tinggi (Gupta & Jha, 2015) .
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Teknologi Seluler 5G (Gupta & Jha, 2015)
Terdapat 3 kategori spektrum frekuensi yang diperlukan pada teknologi 5G agar memberikan jangkauan  luas  dan  dapat  mendukung  semua use  case  yang  dapat  dihadirkan  dengan teknologi 5G ( Puslitbang SDPPI, 2018 ). Ketiga spektrum frekuensi yang digunakan pada teknologi seluler 5G yaitu:
• Low  bands,  di  bawah  1  GHz  untuk  kebutuhan  coverage  terutama  untuk  aplikasi  MMTC ( massive IoT dan mobile broadband).
• Mid bands, 1 - 6 GHz, bandwidth yang lebih lebar untuk kebutuhan eMBB (enhanced mobile broadband) dan mission-critical.
• High bands, di atas 24 GHz (mmWave) : untuk kebutuhan bandwidth yang sangat besar.
Spektrum frekuensi yang umum untuk teknologi 5G adalah pada 700 MHz, 3,5 GHz dan 26/28 GHz.  Saat  ini  di  Indonesia  spektrum  frekuensi  700  MHz  masih  digunakan  untuk  layanan broadcast  analog.  Pita  26/28  GHz  di  Indonesia  sedang  tidak  alokasikan  untuk  pengguna, sehingga  dapat  menjadi  alternatif  terbaik  untuk  implementasi  teknologi  5G.  Pita  ini menyediakan bandwidth  yang  lebar  hanya  saja  untuk  biaya  investasi  akan  besar  cakupan layanan menjadi sempit.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perhitungan path  loss  yang  terjadi  antara  Base  Station  (BS) terhadap User Equipment (UE) dengan menerapkan sejumlah parameter sel suatu teknologi seluler 5G untuk wilayah Kota Bandung. Skenario sel yang dipilih sel urban berukuran mikro dengan kombinasi propagasi berupa LOS dan NLOS. Pemilihan kota Bandung sebagai model simulasi perhitungan path loss teknologi 5G, mengingat lokasi yang relatif dekan dengan Ibu Kota  Negara  dan  beberapa  operator  seluler  telah  mengadakan  pengujian  Teknologi  5G menggunakan peralatan pengujian mereka untuk keperluan internal perusahaan.
Pada penggunaan simulator NYUSIM kondisi iklim dan cuaca memberikan dampak pada hasil perhitungan. Data iklim dan cuaca Kota Bandung serta paremeter teknis dari sistem teknologi seluler 5G yang digunakan pada perhitungan prediksi nilai path loss diberikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Perhitungan dan Simulasi
No Komponen Nilai Keterangan 1 Frekuensi kerja (GHz)  3,5 GHz (BW = 100 MHz)
 28 GHz (BW = 800 MHz) 2 Daya pancar base station 30 dBm
3 Tinggi antena base station  35 m 4 Tinggi antena user 1,5 m 5 Tekanan udara 923,68 mbar Data cuaca untuk Kota Bandung (Sumber BMKG), dipergunakan pada pemodelan NYUSIM
6 Kelembaban udara 69% 7 Temperatur 24 o C 8 Curah hujan 15 mm/jam
Perhitungan nilai path loss antara BS dan posisi UE dilakukan mulai jarak 25 m hingga jarak 200 m dengan kelipatan 25 m. Radius sel maksimum pada 200 m dipilih sebagai salah satu upaya menekan penggunaan daya pancar antena BS dan meningkatkan kapasitas pengguna pada suatu wilayah tertentu. Model prediksi path loss yang digunakan adalah model NYUSIM, model SUI, model ABG dan model CI, masing-masing menggunakan 2 buah frekuensi kerja seperti yang diberikan pada Tabel 2.

## 3.1   Perhitungan Path loss
Perhitungan path loss mengacu pada ketentuan empat model prediksi yang digunakan dihitung bertahap  sesuai  dengan  skenario  perhitungan  yang  telah  disebutkan  sebelumnya.  Pada pemodelan menggunakan NYUSIM, luaran hasil  simulasi prediksi perhitungan lebih lengkap dan beragam informasinya. Kondisi propagasi LOS dan NLOS dapat dikendalikan, dan dapat memberikan hasil untuk penggunaan antena omnidirectional dan antena directional. Melalui hasil yang lebih komprehensif, maka akan dapat melakukan analisis lebih baik.

## Gambar 4. Power Delay Profile Jarak 25 m pada Frekuensi 3,5 GHz

## 3.1.1   Perhitungan Path loss Melalui NYUSIM
Melalui pemodelan NYUSIM menggunakan parameter-parameter pada Tabel 2, diperoleh hasil simulasi seperti yang ditampilkan pada Gambar 4 untuk frekuensi 3,5 MHz pada jarak 25 meter dan Gambar 5 untuk frekuensi 28 GHz pada jarak 200 meter. Pada setiap hasil simulasi yang ditampilkan  seperti  pada  contoh  Gambar  4  dan  Gambar  5  keluaran  simulator  NYUSIM
menampilkan nilai Path Loss (PL) antara BS dan UE pada jarak tertentu untuk kondisi NLOS. Pada  hasil  simulasi  NYUSIM  juga  menampilkan profile  path  delay  yang  mencerminkan karakteristik multipath sinyal yang diterima pada UE. Setelah melakukan perhitungan untuk keseluruhan variasi jarak BS ke UE dan penggunaan 2 frekuensi kerja yaitu 3,5 GHz dan 28 GHz, maka diperoleh hasil keseluruhan nilai path loss seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Gambar 5. Power Delay Profile Jarak 200 m Pada Frekuensi 28 GHz
Tabel 3. Nilai Path loss Hasil Simulasi NYUSIM (Frekuensi 3,5 GHz)
Jarak BS-UE (m) Path loss (dB) Omnidirectional Directional LOS NLOS LOS NLOS 25 78,6 100,9 78,2 105,6 50 84,6 110,5 84,2 115,3 75 88,2 116,2 87,4 120,9 100 90,7 120,2 90,3 124,9 125 92,6 123,3 92,2 128,0 150 94,2 125,8 93,8 130,5 175 95,5 127,9 95,1 132,7 200 96,7 129,8 96,3 134,5 Tabel 4. Nilai Path loss Hasil Simulasi NYUSIM (Frekuensi 28 GHz) Jarak BS-UE (m) Path loss (dB) Omnidirectional Directional LOS NLOS LOS NLOS 25 96,7 119,0 103,3 124,8 50 102,8 128,7 109,4 134,4 75 106,4 134,4 113,0 140,1 100 109,0 138,5 115,6 144,2 125 111,0 141,6 117,6 147,4 150 112,6 144,2 119,.2 150,0 175 114,0 146,4 120,6 152,2 200 115,3 148,4 121,9 154,1

## 3.1.2   Perhitungan Path loss Model Prediksi SUI, ABG dan CI
Model prediksi SUI, ABG dan CI digunakan untuk melakukan estimasi nilai path loss khususnya pada  kondisi  NLOS.  Untuk  perhitungan  nilai path  loss  menggunakan  model  SUI  dilakukan menggunakan Persamaan (1), dimana konstanta yang digunakan mengacu pada terain type A. Pada terain type A digunakan nilai-nilai konstanta sebagai berikut: nilai a = 4,6, b = 0,0075, c = 12,6, nilai mean = 0 dan standar deviasi = 8.
Perhitungan nilai path loss menggunakan model ABG dan CI mengacu pada Persamaan (2) dan (3), dimana konstanta parameter  ,  ,  , dan  yang digunakan menggunakan nilai-nilai pada Tabel 1. Untuk model ABG, menggunakan nilai konstanta  = 3,5,  = 24,4,  = 1,9, dan  = 8. Sedangkan untuk model CI menggunakan nilai konstanta  = 3,1 dan  = 8,1.
Perhitungan nilai prediksi path loss untuk ketiga model prediksi UI, ABG dan CI ditampilkan pada Tabel 5 untuk frekuensi kerja 3,5 GHz dan 28 GHz.
Tabel 5. Hasil Path loss Berdasarkan Model SUI, ABG dan CI
Jarak BS-UE (m) Path loss (dB) Frekuensi 3,5 GHz Frekuensi 28 GHz SUI ABG CI SUI ABG CI 25 119,79 103,65 80,30 143,27 120,81 98,37 50 133,94 116,89 88,73 157,42 134,05 106,79 75 142,21 124,64 93,66 165,69 141,80 111,72 100 148,08 130,14 97,16 171,56 147,30 115,22 125 152,63 134,40 99,87 176,11 151,56 117,94 150 156,35 137,89 102,09 179,83 155,04 120,15 175 159,49 140,83 103,97 182,97 157,99 122,03 200 162,22 143,38 105,59 185,70 160,54 123,65
Gambar 6. Profil Nilai Path loss Setiap Model Prediksi pada Frekuensi 3,5 GHz 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00 180.00 25 50 75 100 125 150 175 200 PL (d B) NYUSIM SUI ABG CI
Gambar 6 dan Gambar 7 menampilkan secara visual perbedaan hasil perhitungan nilai prediksi path loss dari setiap model prediksi. Melalui Gambar 6 dan Gambar 7 dapat dilihat nilai prediksi path  loss  sebagai  dari  fungsi  terhadap  jarak  untuk  semua  model  yang  digunakan  pada frekuensi kerja 3,5 GHz dan 28 GHz, dimana semakin besar jarak, maka nilai path loss akan semakin  membesar.  Masing-masing  model  prediksi  memiliki  kecenderungan  yang  hampir serupa, hanya saja terlihat bahwa model SUI memiliki hasil perhitungan path loss yang paling besar nilainya dibandingkan dengan ketiga model prediksi lainnya. Model prediksi CI memiliki hasil perhitungan  prediksi path  loss  yang  paling  rendah.  Penggunaan  frekuensi yang tinggi berdampak pada meningkatnya nilai path loss juga terlihat pada seluruh model prediksi.
Gambar 7. Profil Nilai Path loss Setiap Model Prediksi pada Frekuensi 28 GHz
Untuk mendapatkan nilai optimal dari keempat model prediksi path loss langkah berikutnya adalah menghitung nilai rata-rata path loss untuk masing-masing jarak, sehingga diperoleh nilai path loss seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Rata-rata Nilai Path loss Sel Mikro Urban NLOS Jarak BS-UE (m) Rata-Rata PL (dB) F = 3,5 GHz F = 28 GHz 25 99,16 118,36 50 110,07 129,29 75 116,46 135,69 100 120,99 140,24 125 124,51 143,76 150 127,37 146,64 175 129,78 149,08 200 131,90 151,22
Berdasarkan nilai rata-rata pada Tabel 6, maka dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan path loss yang paling mendekati adalah hasil path loss hasil simulasi menggunakan NYUSIM. Kesimpulan ini diperoleh setelah menghitung nilai selisih hasil antara nilai rata-rata path loss pada Tabel 6 dengan masing-masing hasil path loss dari setiap model prediksi yang digunakan.
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00 180.00 200.00 25 50 75 100 125 150 175 200 PL (d B) NYUSIM SUI ABG CI
Tabel 7. Selisih Nilai Path loss Model Prediksi terhadap Nilai Rata-rata Path Loss
Jarak BS-UE Selisih Terhadap Nilai Rata-rata Path Loss Model NYUSIM Model SUI Model ABG Model CI F=3,5 GHz F=28 GHz F=3,5 GHz F=28 GHz F=3,5 GHz F=28 GHz F=3,5 GHz F=28 GHz 25 1,74 0,64 20,63 24,91 7,50 24,91 14,87 16,01 50 0,43 0,59 23,87 28,12 7,87 28,12 16,44 17,60 75 0,26 1,29 25,74 30,00 8,10 30,00 17,38 18,54 100 0,79 1,74 27,08 31,31 8,26 31,31 18,03 19,22 125 1,21 2,16 28,12 32,35 8,38 32,35 18,54 19,73 150 1,57 2,44 28,98 33,19 8,47 33,19 18,95 20,16 175 1,88 2,68 29,71 33,89 8,54 33,89 19,29 20,53 200 2,10 2,82 30,32 34,48 8,62 34,48 19,60 20,87 Rata-rata Selisih 1,25 1,80 26,81  31,03 8,22 31,03 17,89 19,08
Selisih terkecil path loss rata-rata terhadap nilai path loss hasil simulasi NYUSIM adalah sebesar 1,25  dB  untuk  frekuensi  3,5  GHz  dan  1,8  dB  untuk  frekuensi  28  GHz.  Model  prediksi  SUI memiliki selisih hasil terbesar terhadap hasil rata-rata path loss yaitu sebesar 26,81 dB untuk frekuensi 3,5 GHz dan 31,03 dB untuk frekuensi 28 GHz.
Model  NYUSIM  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  model  lainnya,  dimana  dapat menghitung  nilai path  loss  pada  kondisi  LOS  maupun  NLOS.  Kondisi  LOS  secara  teoritis memiliki kinerja lebih baik dibandingkan NLOS. Bardasarkan data pada Tabel 3 dan Tabel 4, dapat  disimpulkan  kondisi LOS terhadap NLOS  terdapat  selisih  nilai path  loss  sebesar  35% pada frekuensi 3,5 GHz dan 26% pada frekuensi 28 GHz.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan  sejumlah  model  prediksi  untuk  menghitung  nilai path  loss  yang  terjadi  antara base  station  dan  user  equipment  memberikan  hasil  yang  bervariasi.  Keseluruhan  model prediksi memiliki kecenderungan nilai path loss bergantung pada jarak dan besar frekuensi yang digunakan. Nilai path loss terbesar diperoleh pada saat menggunakan model prediksi SUI dan nilai terendah pada penggunaan model prediksi CI untuk jarak BS-UE pada rentang 25 hingga 200 meter. Penggunaan model prediksi NYUSIM menghasilkan nilai prediksi path loss yang paling mendekati nilai rata-rata path loss dengan nilai margin sebesar  1,25 dB untuk frekuensi 3,5 GHz dan 1,8 dB untuk frekuensi 28 GHz. Frekuensi kerja 28 GHz menghasilkan nilai path loss yang lebih tinggi sebesar 19 dB dibandingkan dengan penggunaan frekuensi kerja 3,5 GHz. Melalui model NYUSIM dapat dihitung selisih nilai path loss pada kondisi LOS dan NLOS sebesar 35% pada frekuensi 3,5 GHz dan 26% pada frekuensi 28 GHz.

## DAFTAR RUJUKAN
Sulyman, A. I., Nassar A. T., Samimi M. K., Maccartney G. R., Rappaport T. S. and Alsanie, A..
(2014). Radio propagation path loss models for 5G cellular networks in the 28 GHz and
38  GHz  millimeter-wave  bands. IEEE  Communications  Magazine,  52(9),  78-86. https://doi.org/10.1109/MCOM.2014.6894456.
Gupta,  A.  and  Jha,  R.  K..  (2015).  A  Survey  of  5G  Network:  Architecture  and  Emerging Technologies. IEEE Access, (pp. 1206-1232).
5G Americas. (2017). 5G Spectrum Recommendations. Retrieved from
http://www.5gamericas.org/files/9114/9324/1786/5GA_5G_Spectrum_Recommendati ons_2017_FINAL.pdf.
Ofcom. (2017). Update on 5G spectrum in the UK. Retrieved from https://www.ofcom.org.uk/__data/assets/pdf_file/0021/97023/5G-update- 08022017.pdf
Puslitbang SDPPI. (2018). Studi Lanjutan 5G Indonesia 2018 Spektrum Outlook dan Use Case untuk  Layanan  5G  Indonesia. Puslitbang  Sumber  Daya,  Perangkat,  dan Penyelenggaraan  Pos  dan  Informatika,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  SDM,
Kementerian Komunikasi dan Informatika.
Rappaport, T. S., dkk. (2013). Millimeter Wave Mobile Communications for 5G Cellular: It Will
Work!. IEEE Access, (pp. 335-349). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2013.2260813.
Sun, S., dkk. (2016). Propagation Path loss Models for 5G Urban Micro- and Macro-Cellular
Scenarios. IEEE 83 rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring), (pp. 1-6).
Sun, S., MacCartney Jr., G. R., and Rappaport, T. S.. (2017). A novel millimeter-wave channel
simulator  and  applications  for  5G  wireless  communications. IEEE  International Conference on Communications ( ICC), (pp. 1-7).
https://doi.org/10.1109/ICC.2017.7996792.
Ju,  S.,  Kanhere,  O.,  Xing,  Y.    and  Rappaport,  T.  S..  (2019).  A  Millimeter-Wave  Channel
Simulator  NYUSIM  with  Spatial  Consistency  and  Human  Blockage. IEEE  Global Communications Conference (GLOBECOM), (pp. 1-6).
Rappaport, T. S., Sun, S., and Shafi, M.. (2017). Investigation and comparison of 3GPP and NYUSIM  channel  models  for  5G  wireless  communications. IEEE  86th  Vehicular Technology Conference (VTC Fall), (pp. 1-5).
Admaja, A. F. S. (2015). Kajian Awal 5G Indonesia. Buletin Pos dan Telekomunikasi, 13(2),
97-114. http://dx.doi.org/10.17933/bpostel.2015.130201.
Thomas, T. A., dkk. (2016). A Prediction Study of Path Loss Models from 2-73.5 GHz in an
Urban-Macro Environment. IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring),
(pp. 1-5).
Ju, S., dkk. (2020). NYUSIM User Manual. New York University and NYU WIRELESS.
Obiodu,  E.  (2019).  THE  5G  GUIDE  A  REFERENCE  FOR  OPERATORS.  Retrieved  from https://www.gsma.com/wp-content/uploads/2019/04/The-5G-
Guide_GSMA_2019_04_29_compressed.pdf.
Nugraha, T.A., Hikmaturokhman, A.. (2017). Simulasi Penggunaan Frekuensi Milimeter Wave
Untuk  Akses  Komunikasi  Jaringn  5G  Indoor. Jurnal  INFOTEL,  9(1),  24-30. https://doi.org/10.20895/infotel.v9i1.144
Haneda, K., dkk. (2016). 5G 3GPP-Like Channel Models for Outdoor Urban Microcellular and Macrocellular Environments. IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring),
(pp. 1-7). https://doi.org/10.1109/VTCSpring.2016.750397