## Analisis Tekno Ekonomi Biaya Capex dan Opex Implementasi Jaringan Long Term Evolution Area Banten

## Totok Yuwanto
Indosat Jakarta totok.yuwanto@yahoo.com

## Abstrak
Dengan semakin pesatnya pertumbuhan dan kebutuhan penggunaan data maka  diperlukan  suatu  jaringan  telekomunikasi  yang  mampu  memenuhi kebutuhan  tersebut  yaitu  dalam  hal  kapasitas,  kualitas,  mobilitas  dan kecepatan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan    tersebut  maka  perusahaan operator  telekomunikasi    dituntut  untuk  menggelar    jaringan telekomunikasi    yang  mempunyai  kapasitas  besar,  kecepatan  tinggi, handal  dan  mempunyai  kualitas  yang  bisa  memenuhi  kebutuhan  tsb  . Salah  satu  tehnologi  seluler  terbaru  yang  bisa  memenuhi  kebutuhan  tsb adalah tehnologi LTE. Pada penelitian ini dianalisa secara teknologi dan ekonomi  terhadap  implementasi  LTE release 8  pada  jaringan  operator existing dengan  menggunakan  skenario  join  base  station.  Model  analisa yang digunakan berdasarkan prinsip tekno ekonomi dengan menggunakan  metoda capacity  planning  and  coverage  estimation untuk menentukan  perancangan  teknologi  LTE  serta    metoda  DCF  untuk menganalisa  secara  ekonomi  dan  juga  mengukur  kelayakan  biaya  yang dikeluarkan untuk implementasi LTE tersebut. Hasil penelitian diperoleh nilai  NPV  positif    dan  IRR  sebesar  12.95%  ,  dengan  nilai Pay  Back Period 3 Tahun 1 Bulan. Berdasarkan hasil tsb dapat disimpulkan bahwa implementasi jaringan berbasis Long Term Evolution (LTE)  di propinsi Banten layak untuk di implementasikan.
Kata Kunci: LTE, tekno-ekonomi, coverage planning, capacity estimation , DCF

## Abstract
With  the  rapid  growth  and  the  need  for  data  usage,  we  need  a telecommunication  network  that  can  fulfill  the  requirement  that  is  in terms  of  capacity,  quality,  mobility  and  speed.  To  meet  these  needs, telecommunication  operators  are  required  to  deploy  telecommunication networks that have large capacity, high speed, reliable and have quality that can meet these needs. One of the latest mobile technologies that can meet  these  needs  is  LTE  technology.  In  this  study  analyzed technologically and economically to the implementation of LTE release 8 on  existing  operator  network  by  using  base  station  join  scenario.  The analysis model used is based on economic techno principle by using the capacity  planning  and  coverage  estimation  method  to  determine  the design of LTE technology and DCF method to analyze economically and
also to measure the feasibility of cost incurred for the implementation of LTE.  The  results  obtained  by  the  value  of  positive  NPV  and  IRR  of 12.95%, with Payback Period 3 Year 1 Month. Based on the results they can be concluded that the implementation of Long Term Evolution-based network (LTE) in Banten province is feasible to implement.
Keywords : LTE, techno-economic, coverage planning, capacity estimation, DCF
Received April 2017 Accepted for Publication May 2017 DOI: 10.22441/incomtech.v8i1.2142

## 1. PENDAHULUAN
Dengan semakin pesatnya pertumbuhan dan kebutuhan penggunaan data maka diperlukan jaringan telekomunikasi yang mampu memenuhi kebutuhan tsb  dalam hal kapasitas , kecepatan  , mobilitas dan kualitas .  Untuk memenuhi kebutuhan tsb maka perusahaan operator telekomunikasi  dituntut untuk menggelar jaringan telekomunikasi    yang  mempunyai  kapasitas  besar  ,  kecepatan  tinggi,  handal  dan mempunyai  kualitas  yang  bisa  memenuhi  kebutuhan  tsb  .    Salah  satu  tehnologi seluler  yang  baru  diimplementasikan  yang  bisa  memenuhi  kebutuhan  tsb  adalah tehnologi  4G.  Salah  satu  keunggulan  dari  tehnologi  4G  ini  adalah  mobilitas  dan kecepatannya bisa sampai dengan 200 Mbps downlink dan 20 Mbps uplink..
Dalam  melakukan  implementasi    jaringan  telekomunikasi  4G  tsb  diperlukan suatu  biaya  investasi  untuk  implementasi  pernagkat  yaitu  Capex    serta  biaya operasional (Opex). Besar biaya investasi perangkat serta operasional pengelolaan jaringan  telekomunikasi  seluler  lebih  besar  dibandingkan  dengan  revenue  yang akan didapatkan. Untuk menyikapi permasalahan ini , maka diperlukan  effisiensi dalam  penggunaan  opex  dan  capex  serta  diperlukan  impelementasi  tambahan investasi  pada  system  yang  sudah  ada  berupa  penambahan  perangkat  , penambahan    site  baru  ataupun  penambahan  system  baru    yang  bisa mempertahankan  atau  menambah revenue dengan  tambahan  biaya  Capex/Opex yang  tidak  besar.      Hal  ini  dilakukan  untuk  menyikapi    dari trend  pertumbuhan revenue (ARPU) di dunia telekomunikasi yang semakin menurun..
Untuk  merencanakan  pengimplementasian  suatu  teknik  baru  diperlukan  suatu pertimbangan  dalam  aspek  teknik  juga  dalam  aspek  ekonomi.  Salah  satu  jalan untuk  mempertimbangkan  implementasi  teknik  baru  adalah  dengan  mengikuti kerangka  acuan  analisis  tekno  ekonomi  yang  menyertakan  pertimbangan  teknik serta ekonomi. Dalam tekno ekonomi  akan dilakukan analisa mengenai prediksi pasar, perancangan teknik baru dan ekonomi.

## 2. LONG TERM EVOLUTION (LTE)
Long  Term  Evolution (LTE)  merupakan  pengembangan  standart  teknologi 3GPP, dengan menggunakan skema multiple access OFDMA pada downlink dan SC-FDMA  pada  uplink,  dengan  orthogonalitas  antara  user  sehingga  mengurangi interferensi  dan  meningkatkan  kapasitas.  LTE  merepresentasikan  standar teknologi  wireless  masa  depan  kelanjutan  dari  teknologi  UMTS  yang  berevolusi dari  arsitektur  berbasis  Circuit  Switch  (CS)  dan  Packet  Switch  (PS)  menjadi arsitektur berbasis All-IP.
Teknologi  LTE  dapat  memenuhi  persyaratan  sebagai  teknologi  4G  bahkan lebih . Dimana persyaratan tersebut sebagai berikut [1]:
 Bit  Rate mencapai  100  Mbps  untuk downlink &  50  Mbps  untuk uplink , sedangkan LTE mampu mencapai 300Mbps untuk downlink & 75 Mbps untuk uplink .
 Round Trip Time (RTT) 10 ms, sedangkan LTE membutuhkan 5 ms untuk satu arah antara terminal dan base station.
 Bandwidth  fleksibel  mendukung untuk  :  20 MHz, 15 MHz, 10 MHz, 5 MHz, dan  1.25  MHz.  Dengan  demikian  operator  jaringan  dapat  memilih  bandwidth yang berbeda dan memberikan layanan yang berbeda berdasarkan spektrum.
 Mendukung mode frequency division duplex (FDD) dan time division duplex (TDD).

## 2.1  LTE Capacity Planning [5]
Perencanaan  kapasitas  bertujuan  untuk  menentukan  jumlah  sel  yang dibutuhkan  berdasarkan  kebutuhan  trafik  di  daerah  tertentu.  Perencanaan kapasitas  suatu  site  dilakukan  untuk  mendapatkan  rata  rata  throughput  sel. Langkah-langkah untuk mendesain jaringan berbasis kapasitas sbb:

## 2.1.1 Menghitung prediksi jumlah pelanggan
Jaringan yang dirancang harus  dapat memenuhi trafik saat ini dan   pertumbuhan trafik  beberapa  tahun  ke  depan.  Untuk  menghitung  prediksi  jumlah  pelanggan  , terlebih dahulu dihitung perkiraan  jumlah penduduk. Perkiraan jumlah penduduk dihitung dengan menggunakan  persamaan sbb
(1)
dimana Po = Jumlah penduduk  awal
Pn = jumlah penduduk untuk tahun ke n GF =  faktor pertumbuhan
Jumlah  target pengguna  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan  sbb ΣTU = Pn x Ax Bx C
(2)
dimana ΣTU = Jumlah total target pengguna
Pn   = jumlah penduduk untuk tahun ke n A    = Penduduk usia produktif B    = Market Share Operator C    =  Target pengguna jaringan LTE
2.1.2  Menghitung throughput  setiap layanan.
Dalam  penggunaan  data  LTE,  ada  berbagai  layanan  seperti  VoIP,  video conference,  chatting,  dll  dengan  masing-masing  service  memiliki karakteristik  throughput  tersendiri.  Throughput  untuk  setiap  layanan  dapat diperoleh dari persamaan berikut ini
(3)
dimana
Tmin  = Throughput minimum harus disediakan oleh jaringan untuk menjaga kualitas layanan (Kbit) ST      = Durasi rata-rata setiap layanan SDR   = Session Duty Ratio, Rasio data yang ditransmisikan untuk setiap sesi BR      = Bearer Rate, data rate harus disediakan service application layer (Kbps) BLER  = Rata rata Block error rate yang diijinkan dalam satu sesi 2.1.3 Menghitung  Single User Throughput  (SUT) dan Network Throughput Nilai Single User Throughput (SUT) dilihat  dari sudut pandang pengguna LTE, merupakan  kebiasaan users yang  sangat  beragam    dalam  menggunakan  layanan LTE. Single  User  Throughput dihitung  pada  kondisi  jam  sibuk  .    Adapun persamaan yang digunakan adalah:
(4)
Dimana : SUT    = Single User Throughput (kbps) BHSA = Busy Hour Service Attempt PR       = Penetration Rate , Tingkat Penetrasi penggunaan layanan di daerah tsb PAR    = Peak to Average Ratio, Persentase lonjakan lalu lintas pada jam sibuk 3600    = time frame 1 jam (3600 seconds) Network Throughput  merupakan jumlah kebutuhan  trafik dari pengguna secara keseluruhan di area yang ditentukan, dihitung dengan persamaan berikut::
NT  = ΣTU × SUT
(5) Dimana
NT   = Network Throughput ΣTU = Total target user
SUT = Single User Target

## 2.1.4. Menentukan jumlah sel dan Cell Dimensioning
Kapasitas  masing-masing  sel  tergantung  dari  bandwidth  yang  digunakan. Kapasitas    tsb  meliputi  arah  uplink  dan  downlink    dan    ditentukan  dengan menggunakan persamaan berikut:
(6)
(7)
Dimana CRC                = 24, Cb (Code bits) = Modulation Efficiency , Cd (Code rate) = Channel coding rate , Nrb                  = Jumlah resource block, C                     = mode MIMO.
Cell  Dimensioning bertujuan  menentukan  jumlah  sel  yang  dibutuhkan  untuk menampung  trafik  di  area  tsb.  Perencanaan  kapasitas  berdasarkan  perhitungan jumlah sel dari persamaan berikut:
. (8)
2.2 Perencanaan Cakupan Jaringan LTE
Faktor  utama  dalam  menentukan  perencanaan  berdasarkan  cakupan jaringan  adalah  luas  wilayah.  Faktor  lain  yang  berperan  penting  terhadap  luas
cakupan  LTE  adalah  pemilihan  teknologi  karena  setiap  teknologi  akan  memiliki karakter dan desain sistem yang berbeda.

## 2.2.1 LTE Link Budget
Link  budget adalah  perhitungan  dari  semua  gain  dari  pemancar  dan  terima setelah  melalui  redaman  di  berbagai  media  transmisi  hingga  akhirnya  diterima oleh receiver di dalam sebuah sistem telekomunikasi.
Persamaan  berikut  merupakan  persamaan  dasar  dalam  melakukan  perhitungan Radio Link Budget seperti persamaan  9 dibawah ini PathLoss(dB) = TxPower(dB) + TxGain(dB) - TxLoses(dB) - RequiredSINR(dB)
+  RxGain(dB)  – RxLoses(dB) - RxNoises(Db) (9) Dimana:
PathLoss          = total rugi lintasan antara pemancar dan penerima TxPower          = daya yang dipancarkan oleh antenna pemancar TxGain             = penguatan antenna pemancar TxLoses            = rugi-rugi pemancar RequiredSINR  =  SINR minimum dari sinyal agar dapat ditangkap oleh penerima dengan kualitas  atau kuat sinyal tertentu RxGain             = penguatan di antenna penerima RxLoses           = rugi-rugi di penerima RxNoise      = noise di penerima
Link  budget memperhitungkan  besarnya  redaman  dari  sinyal  termasuk  di dalamnya  berbagai  macam  redaman  propagasi  yang  dipancarkan  selama  proses propagasi  berlangsung.  Secara  umum  maka link  budget bisa  dikelompokkan menjadi  dua  kelompok  besar  yaitu  kelompok  perangkat  pengirim  dan  penerima serta kelompok media propagasi.  Adapun ilustrasi  link budget  dapat  dilihat pada gambar 1 untuk  Downlink dan gambar 2 untuk  Uplink.
Besarnya Down Load (DL) link budget dinyatakan dalam persamaan 10 berikut: (DL)  link  budget  =  [(DL  Tx  power)  +  (DL  Tx  Antena  Gain)  +  (Other  DL  Tx Gain) + (DL RX   Antena Gain) + (Other DL RX Gain) + (Urban Correction) – (Thermal  Noise) - ((RX SNR) – (DL RX Noise Figure) – (Implementation  Loss) - (Interference Margin) – (Fade Margin)]
(10)

## Gambar 1 Proses Link Budget   downlink
Sedangkan besarnya Up Load (UL) link budget dihitung dengan persamaan sbb: (UL) link budget = [(UL Tx power) + (UL Tx Antena Gain) + (Other D Tx Gain) + (UL RX Antena Gain) + (Other UL RX Gain) + (Urban Correction) + (UL
Subchanelling Gain) - (Thermal Noise) - ((RX SNR) – (UL RX Noise      Figure ) – (Implementation Loss) – (Interfarance Margin) – (Fade   Margin) (11)

## Gambar 2 Proses Link Budget  arah Uplink

## 2.2.2. Path Loss Model
Perhitungan Link  Budget diperlukan  untuk  menentukan  besar  redaman maksimum  dari  propagasi  gelombang  radio  yang  masih  diijinkan  agar  eNode  B dan  UE  masih  dapat  berkomunikasi  dengan  baik  pada  daerah  cakupan  atau disebut juga dengan Maximum Allowable Pathloss (MAPL ) .
MAPL dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :
MAPL = EIRP – minimum signal strength required + gain - loss - margin (12) EIRP = Max Tx power – cable loss – body loss + antenna gain (13) MSSR = Rx sensitivity – Antenna gain + Cable loss + body loss + interference margin (14)
Setelah  diketahui  redaman  maksimum  atau  MAPLnya,  maka  dapat  ditentukan jari-jari sel dengan menggunakan persamaan model  propagasi Cost-231 Hatta . Adapun parameter untuk model ini adalah :
 Frekuensi Carrier (fc) = 1500 MHz – 2000 MHz
 Tinggi antena Base Station (hb) = 30 – 200 m
 Tinggi antena Mobile Station (hm) = 1 – 10 m
Persamaan dari model COST-231 – Hatta  sebagai berikut: Lp (dB) = A + B log 10 (d) + C
(15)
dimana A = 46.3 + 33.9 log 10 (fc) – 13.28 log 10 (hb) – a (hm) B = 44.9 – 6.55 log 10 (hb) Nilai dari a(hm)  adalah: Untuk area Dense Urban dan Urban sebagai berikut
a (hMS) = 3.2[log(11.75hMs)] 2 - 4.97
Sedangkan  untuk area Sub Urban sebagai berikut a (hMS)  = [1.1 log( 𝑓� ) − 0.7]h 𝑀�𝑆� − [1.56 log( 𝑓� ) − 0.8]
Sedangkan nilai  C sebagai berikut CM=  0 𝑑𝐵 , 𝑅𝑢𝑟𝑎𝑙 & 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛 & CM = 3 𝑑𝐵 , 𝐷𝑒𝑛𝑠𝑒 𝑈𝑟𝑏𝑎𝑛 & u 𝑟𝑏𝑎𝑛 Luas sel dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan berikut :
S = K r2 (16)
Dengan  K  =  1.95  dan  r  adalah  jarak  jangkauan  sel-sel.  Nilai  K  didasarkan  pada konfigurasi sel yang digunakan. Pada penelitian ini menggunakan konfigurasi sel dengan 3 sektor yang masing-masing sektor dimodelkan secara hexagonal.

## 2.3 Teori Ekonomi
Pengambilan  keputusan  dari  suatu  investasi  dalam  dunia  bisnis  merupakan hal  yang  krusial  ,  dan    memerlukan  pertimbangan  melalui  evaluasi  berdasarkan ukuran - ukuran  dan kriteria yang jelas. Kriteria yang digunakan untuk mengukur rencana  investasi  akan  menggunakan  metoda Discounted  Cash Flow (DCF) terdiri dari : 1. Net Present Value (NPV)
2. Internal Rate Return (IRR)
3. Payback Period (PBP)

## 2.3.1 Net Present Value (NPV)
NPV  digunakan  untuk  memberikan  penilaian  kepada  pemasukan  ( cash inflow ) dan pengeluaran ( cash outflow ) yang didasarkan pada nilai sekarang. Dari estimasi cash  flow selama  umur  investasi  dengan  suku  bunga  tertentu,  dapat dihitung nilai NPV dengan menggunakan rumus berikut :
(17)
Dimana : CFt = aliran cash pertahun pada periode t i      = suku bunga Co  = investasi awal pada tahun ke-nol n     = jumlah tahun t      = tahun ke t Kriteria kelayakan investasi berdasarkan nilai NPV adalah sebagai berikut : 1.  NPV  >  0  (positif);  berarti  proyek  tersebut  dapat  menciptakan  arus  masuk  kas dengan prosentase lebih besar dibanding biaya peluang modal yang ditanamkan.
2.  NPV  =  0  ;  proyek  kemungkinan  dapat  diterima  karena  arus  masuk  kas  sama dengan peluang modal yang ditanamkan.
3. NPV < 0 (negatif); proyek tersebut tidak layak diimplementasikan.

## 2.3.2 Internal Rate of Return (IRR)
Metode  IRR  adalah  salah  satu  metode  untuk  mengukur  tingkat  investasi. Nilai  IRR  dapat  dihitung  dengan  mencari  tingkat  bunga  ( discounted  rate )  yang akan menghasilan NPV sama dengan nol. IRR dapat dirumuskan sebagai berikut :
(18)
Dimana: CFt = aliran cash pertahun pada periode t Co  = investasi awal pada tahun ke-nol n     = jumlah tahun t     = tahun ke t

## 2.3.3 Pay Back Period (PBP)
PBP  adalah  suatu  periode  yang  menunjukan  berapa  lama  modal  yang ditanamkan dalam proyek tersebut dapat kembali. Dirumuskan sebagai berikut : PBP = Co / C
(19)
Dimana : PBP  = payback period
Co    = biaya investasi yag diperlukan C      = anual cash flow

## 3. PEMODELAN & PERENCANAAN IMPLEMENTASI JARINGAN LTE
Teknik  analisa  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisa  tekno- ekonomi.  Analisa  secara  teknis  yaitu    perhitungan dimensioning untuk mengetahui  jumlah  eNode  B  yang  diperlukan  serta  besar throughput yang didasarkan  dari  jenis  layanan  yang  akan  diberikan.  Setelah  diketahui  hasil  dari analisa teknik maka selanjutnya dilakukan analisa ekonomi yaitu discounted cash flow  analysis untuk  menentukan    nilai  NPV,IRR  dan  PBP  sehingga  diketahui kelayakan dari proyek ini.

## 3.1 Perencanaan Berdasarkan Kapasitas
Perencanaan  berdasarkan  kapasitas    merupakan  cara  membuat  estimasi kapasitas jaringan/sistem yang diperlukan agar  mampu memenuhi demand trafik. Pada  akhirnya  diperoleh  jumlah  perangkat  eNode  B  yang  dibutuhkan  untuk memenuhi demand trafik tersebut.

## 3.1.1 Parameter Perencanaan Kapasitas
Bagian  ini  menjelaskan  parameter-parameter  yang  dipergunakan  dalam proses perencanaan berdasarkan kapasitas.  Parameter parameter yang diperlukan dalam  perencanaan  jaringan  berdasarkan  kapasitas  ini  adalah  populasi  penduduk di  propinsi  Banten  dalam  5  tahun  ke  depan  meliputi  rata-rata  pertumbuhan penduduk  ,  populasi  berdasarkan  umur,  target  market  share  dari  operator    dan target penetrasi  dari pengguna jaringan LTE  yang ditunjukkan dalam tabel 1.
Tabel 1 Parameter  menghitung estimasi jumlah pengguna
Dalam  perhitungan  nilai single  user  throughput (SUT)  diperlukan  beberapa parameter yaitu Rasio Peak to Average ratio (PAR) [7] untuk berbagai type area
,  model  traffic  untuk  Uplink  dan  Downlink,  model  rasio  penetrasi  berbagai  type area  seperti  Dense  Urban,  Urban  dan  sub  urban.  Tabel  2  menggambarkan  besar peak to average ratio dari beberapa type morphology .
Tabel 2 Peak to Average ratio [7]
Parameter Nilai Keterangan Jumlah penduduk 11,955,243 Tahun 2015 Jumlah penduduk Produktif 7,901,157 Tahun 2015 Pertumbuhan- rata-rata 2.14 Tahun 2015 Market Share 50% Target - Indosat Target Coverage LTE 63% Asumsi
Tabel  3  merupakan  model  trafik  untuk  Uplink  dan  Downlink  yang menggambarkan kondisi berbagai type layanan LTE dipandang dari besar Bearer rate, besar sesion time , session duty ratio , BLER.
Tabel 3  Trafik model untuk Uplink dan Downlink [7]

## 
Tabel 4 merupakan model trafik kebiasaan pengguna layanan LTE terhadap rasio penetrasi di berbagai type area .
Tabel 4  Trafik Model Ratio Penetrasi beberapa type area[7]

Network  Throughput merupakan  total  jumlah  kebutuhan    trafik  dari  pengguna secara keseluruhan di area yang yang telah ditentukan.  Nilai Network Throughput dapat  diperoleh  dengan  mengalikan  jumlah  total  prediksi  target  user    dengan Single User troughput .
Tabel 5  Jumlah Resource Block [7]
Tabel 6  Parameter  perhitungan Network Throughput
Berikut parameter yang digunakan untuk menghitung kapasitas cell sbb
 Frequency: 1800 MHz
 Bandwith yang digunakan 5Mhz, 10 Mhz dan 15 Mhz
 Modulation: 64 QAM (code bits = 6)
 Code Rate: 11/12
 Nrb:  Jumlah resource  block tiap bandwith seperti pada tabel 3.5 
 C (MIMO): 2 

## 3.2   Perhitungan Link Budget
Pada  penelitian  ini  frekuensi  yang  digunakan  adalah  frekuensi  1800  MHz maka  model  pathloss  yang  digunakan  adalah  Model  Cost  231-Hatta.  Adapun parameter untuk penelitian ini sebagai berikut:
 Frekuensi Carrier (fc) = 1800 MHz
 Tinggi antena Base Station (hb) = 40 m
 Tinggi antena Mobile Station (hm) = 2 m

## 3.2.1 Perhitungan Link Budget Uplink
Berikut merupakan ringkasan perhitungan link budget uplink berdasarkan beberapa parameter yang telah ditentukan
Tabel 7 ParameterUplink Kabupaten/Kota Type Area SUT UL (Kbit) SUT DL (Kbit) Estimasi Jumlah User 2016 Kab Pandeglang Sub Urban 5.542 19.674 237,894 Kab Lebak Sub Urban 5.542 19.674 253,510 Kab Tangerang Urban 9.509 36.377 689,001 Kab Serang Sub Urban 5.542 19.674 294,159 Kota Tangerang Dense Urban 10.802 44.771 484,041 Kota Cilegon Sub Urban 5.542 19.674 82,968 Kota Serang Sub Urban 5.542 19.674 129,800 Kota Tangerang Selatan Dense Urban 10.802 44.771 368,459

## 3.2.2 Perhitungan Link Budget Downlink
Berikut merupakan ringkasan perhitungan link budget downlink berdasarkan beberapa parameter yang telah ditentukan:

## Tabel 8 Parameter Downlink

## 3.3 Analisis Ekonomi
Analisis  ekonomi  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran  kelayakan  dari implementasi jaringan LTE, terkait dengan biaya yang dikeluarkan oleh operator terkait  dengan  pembangunan,  pengembangan  dan  operasional  jaringan.  Dalam bagian  ini  ,  dihitung  prediksi  biaya  yang  akan  dikeluarkan  serta  prediksi pendapatan yang akan diperoleh dari hasil penjualan layanan kepada konsumen.
Model tekno ekonomi yang digunakan pada penelitian ini adalah adalah  cost and benefit analysis. Model ini dipilih karena cukup memberikan tuntunan umum dan  menyeluruh  untuk  mengidentifikasi  masukan,  mempertimbangkan  beberapa parameter masukan seperti :  CAPEX , OPEX, Revenue
Sedangkan keluaran dari fungsi model ini antara lain : NPV , IRR
PaybackPeriod
Model ini cukup komprehensif karena sudah memberikan semua parameter dasar perhitungan NPV, dan sudah memenuhi syarat cukup jenis parameter yang digunakan  dalam  analisa  tekno  ekonomi  karena  sudah  memasukkan  unsur ekonomi dan teknik.

## 4. ANALISA DATA DAN SIMULASI
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perhitungan  tekno  ekonomi  dengan metode discounted  cash  flow .  Sebelum  dilakukan  perhitungan  secara  ekonomi dilakukan perhitungan untuk menentukan jumlah eNode B yang akan meng-cover area  penelitian  secara  optimum  yang  disesuaikan  dengan  luas  area  dan  jumlah pelanggan  yang  akan  dilayani.  Dalam  proses  perencanaan  jaringan  LTE  untuk menentukan  jumlah  eNode  B    menggunakan  2  metode  perencaan  yaitu capacity dimensioning dan coverage planning .
Gambar 3 Skema Perencanaan implementasi jaringan  LTE dengan Tekno Ekonomi

## 4.1. LTE Capacity Planning
Pada Capacity  planning dilakukan  untuk  setiap  karakteristik  wilayah  dan bandwith yang  berbeda-beda.  Propinsi  Banten    mempunyai  beberapa  kategori wilayah  yaitu  urban,  ,  sub  urban  dan  dense  urban.  Dalam  penelitian  ini    besar bandwith yang  digunakan  adalah  5  MHz  ,10  MHz  dan  15  MHz  ,    disesuaikan dengan  karakteristik  dari  wilayah  tsb.  Adapun  asumsi  besar  bandwith  untuk  tiap area  yaitu  Sub  urban  =  5  MHz,  Urban  =  10  MHz  dan  dense  Urban=15  MHz. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  parameter  trafik  yang  mengacu  pada  LTE Radio Network Planning [7] , yang ditunjukkan pada tabel 4.1 dan tabel 4.2.

## Tabel 9  Parameter Trafik Service Mode
Berdasarkan  parameter-parameter  yang  ditunjukkan  pada  tabel  9  dan  10  maka diperoleh nilai single user throughput untuk tiap type area yang ditunjukkan pada tabel 11 .
UL DL Bearer Rate (Kbps) PPP Session Time(s) PPP Session Duty Ratio BLER Bearer Rate (Kbps) PPP Session Time(s) PPP Session Duty Ratio BLER Throughput per Session (Kbit) Throughput per Session (Kbit) VoIP 26.9 80 0.4 1% 26.9 80 0.4 1% 869.5 869.5 Video Phone 62.53 70 1 1% 62.53 70 1 1% 4421.3 4421.3 Video Conference 62.53 500 1 1% 62.53 1800 1 1% 113690.9 113690.9 Gaming 31.26 1800 0.2 1% 125.06 1800 0.4 1% 11367.3 90952.7 Steaming Media 31.26 1800 0.05 1% 250.11 3600 0.95 1% 5683.6 864016.4 Signalling 15.63 7 0.2 1% 15.63 7 0.2 1% 22.1 22.1 Web Browsing 62.53 1800 0.05 1% 250.11 1800 0.05 1% 5684.5 22737.3 File Transfer 140.69 600 1 1% 750.34 600 1 1% 85266.7 454751.5 Email 140.69 50 1 1% 750.34 15 1 1% 7105.6 11368.8 P2P file sharing 250.11 60 1 1% 750.34 1200 1 1% 303163.6 909503
Traffic Parameters UL DL
Tabel 10.  Model Trafik
Besar  dari Network throughput dapat ditentukan dengan mengalikan nilai single user troughput yang terdapat pada tabel 11 dengan besar estimasi jumlah user di setiap Kabupaten/Kota di propinsi Banten. Hasil perhitungan Network Throughput ditunjukkan dalam tabel 12
Tabel 11. Single user throughput
Perhitungan nilai kapasitas downlink dan uplink  menggunakan persamaan 6 dan 7 Dan hasil perhitungan kapasitas downlink dan uplink  terhadap besar bandwith dapat dilihat dari tabel 13.
Jumlah  cell  yang  akan  digunakan  untuk  melayani    pelanggan  didapat  dengan membandingkan  atau  membagi  jumlah Network  Throughput (NT)  dengan cell capacity downlink/uplink . Hasil perhitungan  jumlah cell dari downlink dan uplink tercantum dalam tabel 14.
Traffic Penetration Ratio BHSA Traffic Penetration Ratio BHSA Traffic Penetration Ratio BHSA Traffic Penetration Ratio BHSA VoIP 100.00% 1.4 100.00% 1.3 50.00% 1 50.00% 0.9 Video Phone 20.00% 0.2 20.00% 0.16 10.00% 0.1 5.00% 0.05 Video Conference 20.00% 0.2 15.00% 0.15 10.00% 0.1 5.00% 0.05 Gaming 30.00% 0.2 20.00% 0.2 10.00% 0.1 5.00% 0.1 Steaming Media 15.00% 0.2 15.00% 0.15 5.00% 0.1 5.00% 0.1 Signalling 40.00% 5 30.00% 4 25.00% 3 20.00% 3 Web Browsing 100.00% 0.6 100.00% 0.4 40.00% 0.3 30.00% 0.2 File Transfer 20.00% 0.3 20.00% 0.2 20.00% 0.2 10.00% 0.2 Email 10.00% 0.4 10.00% 0.3 10.00% 0.2 5.00% 0.1 P2P file sharing 20.00% 0.2 20.00% 0.3
20.00% 0.2 5.00% 0.1
User Behavior Rural
Dense Urban Urban Sub Urban
UL (kbit) DL (kbit) UL (kbit) DL (kbit) UL (kbit) DL (kbit) VoIP 1704.21 1704.21 1356.41 1356.41 478.22 478.22 Video Phone 247.59 247.59 169.78 169.78 48.63 48.63 Video Conference 6366.69 6366.69 3069.65 3069.65 1250.60 1250.60 Gaming 954.85 7640.03 545.63 4365.73 125.04 1000.48 Steaming Media 238.71 36288.69 153.46 23328.44 31.26 4752.09 Signalling 61.89 61.89 31.83 31.83 18.24 18.24 Web Browsing 4775.02 19099.31 2728.58 10913.89 750.36 3001.32 File Transfer 7162.40 38199.13 4092.80 21828.07 3751.73 20009.07 Email 397.91 636.65 255.80 409.28 156.32 250.11 P2P file sharing 16977.16 50932.17 21827.78 65484.22 13339.20 40018.13 Total 38886.44 161176.36 34231.72 130957.30 19949.61 70826.90 Single User Throughput(total/ 3600) 10.80 44.77 9.51 36.38 5.54 19.67 User Behavior Dense Urban Urban Sub Urban
Tabel 12 Total Network Thoughput
Tabel 13  Downlink/Uplink Cell Capacity
Tabel 14 Jumlah Cell Downlink dan Uplink
Berdasarkan  hasil  jumlah  cell  yang  telah  didapat  seperti  dalam  tabel  14  dimana jumlah cell  uplink lebih besar dari downlink  maka perhitungan jumlah eNode B hanya  memperhitungkan    dari  sisi  downlink  saja.  Dengan  asumsi  bahwa  setiap site mempunyai jumlah 3  buah sektor , maka  jumlah eNode seperti tabel 15.
Tabel 15 Jumlah eNode B Kabupaten/Kota SUT UL (Kbit) SUT DL (Kbit) Estimasi Jumlah User 2016 Network Throughput (UL) Network Throughput (DL) Kab Pandeglang 5.542 19.674 237,894 1,318,407 4,680,319 Kab Lebak 5.542 19.674 253,510 1,404,950 4,987,548 Kab Tangerang 9.509 36.377 689,001 6,551,707 25,063,777 Kab Serang 5.542 19.674 294,159 1,630,231 5,787,290 Kota Tangerang 10.802 44.771 484,041 5,228,614 21,671,011 Kota Cilegon 5.542 19.674 82,968 459,808 1,632,309 Kota Serang 5.542 19.674 129,800 719,350 2,553,681 Kota Tangerang Selatan 10.802 44.771 368,459 3,980,092 16,496,269 Kab/Kota Cell Number Downlink Cell Number Uplink Kab Pandeglang 141 83 Kab Lebak 151 89 Kab Tangerang 378 207 Kab Serang 175 103 Kota Tangerang 218 110 Kota Cilegon 49 29 Kota Serang 77 45 Kota Tangerang Selatan 166 84 Kab/Kota Jumlah e Node B Kab Pandeglang 48 Kab Lebak 51 Kab Tangerang 127 Kab Serang 59 Kota Tangerang 73 Kota Cilegon 17 Kota Serang 26 Kota Tangerang Selatan 56

## 4.2. LTE Coverage Planning
Dalam link  budget  coverage  planning langkah  pertama  yang  dilakukan adalah menghitung besarnya Maximum Allowed Path Loss (MAPL).

## 4.2.1 Perhitungan Link Budget
Adapun  fungsi  dari  perhitungan  link  budget  adalah  untuk  menentukan  daya terima  minimum  yang  masih  bisa  diterima  oleh  pelanggan    dengan  kualitas layanan  yang  masih  baik.    Berdasarkan  hasil  perhitungan Maximum  Allowable Pathloss (MAPL) tersebut maka diperoleh jarak dari eNode B ke Mobile Station (MS) untuk  masing – masing tipe area yaitu  dense urban ,  sub urban dan urban. Hasil  perhitungan  MAPL  untuk  tiap  tipe  area  dari  sisi  uplink  dan  downlink terdapat dalam tabel 16.
Tabel 16 Besar MAPL  Uplink dan Downlink

## 4.2.2 Perhitungan Area /Radius Sel
Berdasarkan nilai  M aximum Allowed Path Loss (MAPL) seperti pada tabel 16,  diperoleh    jarak  maksimum    antara  eNodeB  dengan Mobile  Station (MS). Adapun  jarak  antara  MS  terhadap  eNodeB  pada  arah  uplink  dapat  dilihat  pada tabel 17.

## Tabel 17  Jarak MS  dengan eNodeB
Untuk  perhitungan  jumlah  eNode  B  ,  jarak  yang  digunakan  adalah  jarak  uplink karena  merupakan    jarak  maksimum  penerimaan  yang  masih  diijinkan.  Asumsi jumlah  sektor  dalam  1  site  dalam  penelitian  ini  sebanyak  3  sektor  dalam  bentuk hexagonal, sehingga persamaan luas site adalah sebagai berikut:
L = 1,95 x 2,6 x d² Dimana: d = jarak antara eNode B ke Mobile Station (MS). Dengan  menggunakan  persaman  diatas  maka  hasil  perhitungan  luas cell seperti pada tabel 18.
Tabel 18 Luas Cell  LTE
Category Uplink Downlink Uplink Downlink Uplink Downlink Dense Urban - - - - 134.339 148.34 Urban - - 136.1 150.11 - - Sub Urban 139.1103 153.11 - - - - d (km) Uplink d (km) Down link Sub Urban 1.13 3.62 Urban 0.92 2.35 Dense Urban 0.82 2.089 Type Dense Urban Urban Sub Urban Luas Sel (km²) 3.41 4.29 6.47
Hasil perhitungan jumlah eNode B untuk melayani area kabupaten/kotamadya di seluruh wilayah propinsi Banten dapat dilihat pada tabel 19.
Tabel 19 Jumlah eNode B  seluruh wilayah Banten

## 4.2.3  Jumlah eNode B Final
Jumlah  eNode  B  final  didapat  dengan  memilih  dan  membandingkan  jumlah eNode  B    dari  hasil coverage  planning dengan capacity  planning .  Dengan menggunakan  pertimbangan  tersebut  maka  jumlah  eNode  B  final  ditunjukkan pada tabel 20.
Tabel 20  Jumlah enode B Final

## 4.3 Analisa Ekonomi
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa  ekonomi  dengan  menggunakan  model tekno  ekonomi discounted  cash  flow (DCF).  Model  ini  dipilih  karena  cukup memberikan  tuntunan  umum  dan  menyeluruh  untuk  mengidentifikasi  masukan berupa  struktur  biaya  (CAPEX,  OPEX,  serta Revenue )  .  Sedangkan  parameter output nya adalah parameter kelayakan implementasi seperti IRR, NPV dan PBP .

## 4.3.1  Komponen Biaya
Pada  tahap  ini,  proses  penelitian  akan  dilakukan  asessment  implementasi jaringan LTE dari segi ekonomi meliputi biaya CAPEX, OPEX, Revenue .
4.3.1.1 Capital Expenditure (CAPEX) Kabupaten/Kota Type Luas (km2) Jumlah eNode B (coverage Planning) Estimasi Jumlah User Jumlah eNode B (Capacity Dimensioni ng) Jumlah eNode B Final Kab Pandeglang Sub Urban 2746.89 425 237,894 48 48 Kab Lebak Sub Urban 3426.56 530 253,510 51 51 Kab Tangerang Urban 1011.86 236 689,001 127 127 Kab Serang Sub Urban 1734.28 268 294,159 59 59 Kota Tangerang Dense Urban 153.93 45 484,041 73 73 Kota Cilegon Sub Urban 175.5 27 82,968 17 27 Kota Serang Sub Urban 266.71 41 129,800 26 41 Kota Tangerang Selatan Dense Urban 147.19 43 368,459 56 56
Asumsi  CAPEX  dalam  penelitian  ini  hanya  meliputi  biaya  perangkat Evolved Packet Core (EPC): MME, SGW/PGW, HSS dan Evolution UTRAN (E- UTRAN/ eNodeB). Nilai variabel CAPEX ditunjukkan pada tabel 21.
Tabel 21 Asumsi Capital Expenditure (CAPEX)

## 4.3.1.2 Operational Expenditure (OPEX)
OPEX  merupakan  alokasi  biaya  operasi  dan  perawatan    yang  dibutuhkan dalam  menggelar  jaringan  LTE  .  Dalam  penelitian  ini  ,yang  dimaksud  dengan biaya  OPEX  terdiri  dari  biaya  untuk  penggajian  karyawan  technical  support (SDM),  operasional  dan  maintenance,  biaya  promosi  dan  marketing  serta  umum dan  administrasi.  Estimasi  besar  biaya Operational  Expenditure (OPEX)  dilihat dalam tabel 22.
Tabel.22  Estimasi biaya OPEX penyelenggaraan Jaringan LTE

## 4.3.1.3 Revenue
Revenue merupakan  pendapatan  yang  diperoleh  dalam  penyelenggaran  jaringan telekomunkasi.  Perolehan  revenue  berdasarkan  ARPU  (Average Revenue Per User),  dengan  asumsi  tarif  data  adalah  flat  untuk  setiap  jenis  layanan  yang disediakan.  Berdasarkan  nilai  ARPU  dikalikan  dengan  jumlah  pelanggan  yang menggunakan layanan tersebut tiap tahun nya maka diperoleh nilai total revenue yang  dapat  diperoleh  oleh  operator  dalam  periodik  per  tahun.  Pada  tabel  23 berikut  merupakan  analisa  perhitungan revenue yg  dihasilkan  dengan  jaringan LTE yang telah dibangun dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020.
Tabel 23 Estimasi Revenue LTE
eNodeB 7,287 482 3,512,334.00 SGW/PGW 673,860 1 673,860.00 LTE HSS (HW) 98,866 1 98,866.00 Installation & Commisioning 312,189 1 312,189.40 SW & Liecense 796,723 1 796,723.00 TOTAL 5,393,972.40 Model Equipment Price (USD) Quantity Total Cost (USD) Service Hardware
Tahun Promosi dan Marketing Umum dan Administrasi SDM Operasional & Maintenance Total OPEX 2016 78,526,224 70,673,602 1,596,000,000 3,442,626,904 5,187,826,729 2017 623,278,154 560,950,339 1,726,213,200 3,472,759,470 6,308,688,363 2018 2,794,284,601 2,514,856,141 1,786,458,041 3,557,130,654 10,575,616,141 2019 2,810,431,399 2,529,388,259 1,848,805,426 3,683,687,431 10,792,507,965 2020 2,827,015,974 2,544,314,377 1,913,328,736 3,870,509,340 11,155,168,427
Tahun Prediksi Jumlah Pelanggan LTE Prediksi ARPU Revenue 2016 77,903 25,200 1,963,155,600 2017 582,220 25,461 14,823,903,420 2018 2,652,735 24,909 66,076,968,113 2019 2,711,515 24,357 66,044,378,649 2020 2,771,910 23,804 65,982,555,058

## 4.3.2  Biaya Penyusutan
Biaya  penyusutan  dihitung  berdasarkan  masa  pakai  ( life  time )  perangkat telekomunikasi.  Untuk software, masa  pakainya  dihitung  selama  dua  tahun  dan untuk hardware masa pakainya dihitung selama sepuluh tahun. Biaya penyusutan dihitung dari nilai investasi yang dibutuhkan dibagi dengan masa pakai perangkat. Biaya  penyusutan  tersebut  akan  muncul  setiap  tahun  sepanjang  masa  pakai perangkat.  Besar biaya penyusutan periode 2016-2020 seperti ditabulasikan pada tabel 24.
Tabel 24  Biaya Penyusutan Periode 2016-2020

## 4.3.3 Perhitungan Ekonomi
NPV  merupakan  selisih  antara  pengeluaran  dan  pemasukan  yang  telah didiskon  dengan  menggunakan social  opportunity  cost  of  capital sebagai  diskon faktor.  Apabila  NPV  >  0  maka  proyek  tersebut  akan  menguntungkan  sehingga layak  untuk  dioperasikan  ,    NPV  =  0  berarti  perusahaan  tidak  mengalami keuntungan  maupun  kerugian  ,  dan  bila    NPV  <  0  maka  perusahaann/proyek tersebut  tidak  akan  menguntungkan    sehingga  proyek  tersebut  tidak  layak  untuk dijalankan
IRR merupakan indikator tingkat efisiensi dari suatu investasi. Suatu proyek layak  apabila  laju  pengembaliannya  ( rate  of  return )  lebih  besar  dari  laju pengembalian  apabila  melakukan  investasi  di  tempat  lain  (bunga  deposito  bank, reksadana, dan lain-lain).
Dalam  perhitungan  ekonomi  pada  penelitian  ini  digunakan  parameter  sebagai berikut:
Tabel 25 Parameter Ekonomi
Berikut adalah hasil analisis kelayakan tekno ekonomi :
Tabel 26. Analisis Kelayakan Ekonomi NPV, IRR dan PBP
Tahun Penyusutan (IDR) 2016 11,008,087,028 2017 4,675,970,254 2018 4,675,970,254 2019 4,738,082,558 2020 4,994,931,223
Parameter Nilai Kurs 13,313 MARR 8,25% Periode 5 tahun Pajak 20% Parameter
Value
Summary NPV IDR105,621,259,681 Layak IRR 12.95% Layak Pay Back Period 3 tahun 1 bulan Layak
Berdasarkan tabel 26  diatas hasil penelitian diperoleh  nilai NPV lebih besar dari nol yaitu Rp 105,621,259,681 dan besar IRR =12.95% diatas  bunga investasi dari Bank  Indonesia      .  Adapun  nilai  pengembalian  investasi  ini  sekitar  3  tahun  1 bulan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5. 1  Kesimpulan
1. Dengan pendekatan capacity estimation dan coverage plannimg pada tahun pertama  jumlah  eNode  B  yang  diperlukan  untuk  membangun  jaringan layanan LTE di propinsi Banten sebanyak 482 buah. Jumlah tsb berdasarkan perbandingan dari capacity estimation dan coverage planning .
2. Dari  hasil  analisis  ekonomi discounted  cash  flow ,  dihasilkan  kesimpulan bahwa  nilai  NPV  positif  sebesar  Rp  105,621,259,681  dan  besar  IRR =12.95% dengan nilai Pay Back Period 3 Tahun  1 Bulan.. Sehingga dapat disimpulkan investasi ini layak diimplementasikan.

## 5.2 Saran
1. Dalam penelitian ini hanya membahas dimensioning berdasarkan dari sisi RAN  saja.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  ditambahkan dimensioning dari  sisi  transmisi  yaitu  terkait  dengan  arsitektur  serta    kapasitas    ,    baik untuk fronthaul maupun backhaul .
2.  Dalam  penelitian  selanjutnya    dapat  ditambahkan  topik    analisis  Tekno Ekonomi terkait dengan  implementasi jaringan LTE yang digunakan untuk RAN Sharing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hontzeas,  Antonis.  2009  .  Long  Term  Evolution.  Considerations. wordpress.com.
[2]   Hola,  Harri;  Toskala,  Antti.  2009.  LTE  for  UMTS  –  OFDMA  and  SC- FDMA Based Radio Access. Finland :Wiley
[3] Usmiati . (2014). Analisis Biaya Pembangunan dan Dimensioning Jaringan Layanan  Broadband  Berbasis  Long  Term  Evolution  (LTE)  area  Jakarta Barat. Master Thesis, Universitas Mercu Buana
[4] Rangga  Yudha  Pratama  .  (2016).  Analisis  Tekno  Ekonomi  Kelayakan Migrasi Jaringan 2G/3G ke 4G LTE Dengan Teknik Joint Base Station Pada Frekuensi  900MHz  atau  1800  MHz    di  DKI  Jakarta    (Studi  Kasus: PT.Indosat, Tbk). Master Thesis, Universitas Mercu Buana
[5] Ari  Sadewa  Yogapratama,  Uke  Kurniawan  Usman,  Tody  Ariefianto Wibowo .  (2015). Analysis  on  900  MHz  And  1800  MHz  LTE  Network Planning in Rural Area, Journal of IEEE  2015 978-1-4799-7752-9/15, 135- 139
[6] Setyaji  Zunaierlan  ,  Indra  Riyanto.  (2016).  4G  LTE  Network  Design Around Budi Luhur University Campus And Its Neighborhood Area Journal of IEE 978-1-5090-2406-3/16, 51-56
[7]   Huawei.2010.LTE Network Planning. Huawei Technologies, co. LTD
[8]   Ashutosh Jha, Debashis Saha. (2015) ,Techno Economic assessment of the potential for LTE based 4G mobile services in rural India. Journal of  IEEE ANTS 2015 1570180129 , 1-6
[9]   Skold,  Johan,  Erick  Dahlman,  Stefan  Parkvall,  Per  Bening.2007.  3G Evolution HSPA and LTE for Mobile Broadband. Oxford. UK
[10]   BPS Propinsi Banten .(2015).www.bps.go.id
[11]   Indosat .(2012). Annual Report Indosat 2012. www.indosatooredoo.com [12]   Indosat .(2013). Annual Report Indosat 2013. www.indosatooredoo.com [13]   Indosat .(2014). Annual Report Indosat 2014. www.indosatooredoo.com [14]   Indosat .(2015). Annual Report Indosat 2015. www.indosatooredoo.com [15 ] Indosat .(2016). Annual Report Indosat 2016. www.indosatooredoo.com [16]  Hasnul Suhaimi. (2012). Tranformasi Menuju Data [http://www.manajementelekomunikasi.org/2012/10/transformasi-menuju- data.html]
[17]   Basuki Yusuf Iskandar. (2015). Buku Saku Data dan Tren TIK [https://kominfo.go.id/index.php/content/detail/4634/Buku+Saku+Data+dan +Tren+TIK/0/berita_satker]
[18]   J.  Scott  Marcus,  John  Burns,  Val  Jervis,  Reinhard  Wahlen,  Kenneth  R. Carter, Imme Philbeck, P. D. P. V. (2010). PPDR Spectrum Harmonisation in Germany , Europe and Globally.
[19]   Ketty Siti Salamah. (2016), Analisis Jaringan LTE Pada Frekuensi 700 MHz Dan  1800  MHz  Area  Kabupaten  Bekasi  Dengan  Pendekatan  Tekno Ekonomi , Master Thesis, Universitas Mercu Buana
[20]    atalina   vando  n,   orge    re ,   ntol n   oral  .(201 ).   T   te hno- economic  assessment:  The  case  of  rural  areas  in  Spain.  Journal  of Telecommunications Policy 39 (2015) 269–283
[21]   Ashutosh  Jha,  &  Debashis  Saha.  (2015)  ,Techno  Economic  assessment  of the  potential  for  LTE  based  4G  mobile  services  in  rural  India.  Journal  of IEEE ANTS 2015 1570180129 , 1-6 [22]  Bank Mandiri .(2016). Suku Bunga: September 2016 [ http://www.bankmandiri.co.id/resource/bunga_02122011.asp ]
[23]   Bank  Indonesia.  (2016).  Laporan  Kebijakan  Moneter    Triwulan  II  2016 [http://www.bi.go.id/id/publikasi/kebijakanmoneter/tinjauan/Pages/Laporan -Kebijakan-Moneter- Triwulan-II--2016.aspx]