## IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN POSISI OPTIMAL MENARA BTS( BASE TRANSCEIVER SYSTEM) BERDASARKAN MENARA EXISTING PADA GOOGLE MAPS KOTA MALANG

## Yunita Rismawati
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Yunitarismawati97@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  suatu  daerah  jika  sebuah  operator  selular  memerlukan  1000  menara  BTS  untuk  dapat  mencakup seluruh wilayah tertentu, maka jumlah total menara yang memenuhi ruang udara wilayah tersebut, proposional dengan  1000  kali  banyaknya  operator  yang  beroperasi  di  wilyah  tersebut.  Dewasa  ini  sedang  terjadi pertambahan  jumlah  operator  selular  sejalan  dengan  muncul  dan  berkembangnya  teknologi  4G. Tanpa  adanya koordinasi pembangunan menara antar operator, baik atas prakarsa pihak operatpr  maupun pihak ketiga seperti Pemda,  maka  pemandangan  udara  wilayah  tersebut  akan  dipenuhi  oleh  menara-  menara  BTS  yang  tidak harmonis dan mengganggu.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  Algoritma  genetika  ayaitu  suatu  algoritma  pencarian  yang berbasis pada mekanisme seleksi alam dan genetika.  Algoritma genetika  merupakan salah satu algoritma  yang sangat  tepat  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  optimasi  kompleks,  yang  sulit  dilakukan  oleh  metode konvernsional.
Berdasarkan  hasil  perencanaan  perhitungan  kebutuhan  jumlah  kapasitas  layanan  pada  tahun  2020 didapatkan hasil pengguna jaringan  LTE pada tahun 2020 sebanyak 37.211 user dan dari total cakupan radius dengan  43  eNode  B  dihasilkan  139.941  km  se  Kota  Malang.  Hasil  penempatan  eNode  B  pada  Google  Maps dipengaruhi oleh masing – masing hasil probabilitas Algoritma Genetika, dan dapat ditentukan probabilitas yang paling baik adalah nilai hasil total performansi radius terbesar dan nilai kapasitas paling kecil, karena semakin besar nilai performansi radius semakin besar jangkauan cakupan, dan semakin kecil kapasitas layanan semakin sedikit terjadi handover di daerah perkotaan.

## Kata kunci: Menara BTS, Metode Algorima Genetika
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Telekomunikasi  merupakan  teknologi  seluler yang  pertumbuhannya  sangat  cepat,  seperti  halnya pada salah satu operator komunikasi di kota Malang. dikutip dari Radar Malang terdapat adanya peningkatan  mencapai  5  juta  pelanggan  pada  tahun 2016  dikota  kota  Malang,  dan  40  juta  pelanggan secara Nasional. Sebab dengan bertambahnya jumlah pelanggan  maka,  menuntut  sistem  jaringan  seluler yang  kualitas  performannya  baik  dan  mampu melayani  komunikasi  data  dengan  kecepatan  akses tinggi,  yaitu  100  Mbps.  Diperlukan  kecepatan  akses tinggi  dikarenakan,  saat  ini  para  pelanggan  baik  dari area  perkotaan  maupun  pedesaan  membutuhkan sistem seluler yang tidak hanya berkomunikasi suara, tetapi  juga  mengakses  data  dan  multimedia.  Salah satu  teknologi  yang  dapat  memenuhi  itu  semua adalah  jaringan 4G LTE. (Radar Malang. 2016)
Jaringan  4G  merupakan  sistem  berbasis  IP terintegrasi penuh dan mampu menghasilkan kecepatan  100Mb/detik  dan  1Gb/detik,  baik  dalam maupun  luar  ruang  dengan  kualitas  premium  dan keamanan  tinggi.  Teknologi  4G  dapat  dikatakan sebagai  langkah  yang  baik  dalam  hal  layanan  dan kemampuan  kepada user dan  merupakan  jawaban
atas semakin tingginya kapasitas dan kualitas layanan yang  dibutuhkan.  Teknologi  4G  sendiri  juga menggunakan  sebuah  menara  untuk  proses  transmisi yang disebut dengan eNode B . (Ariyanti & Sri. 2013.) Jaringan  4G  mulai  dipergunakan  di  area  kota Malang dengan alokasi frekuensi sebesar 2300 MHz, namun  pada  frekuensi  tersebut  jangkauan coverage - nya  kecil  sehingga pengguna eNode B dinilai kurang memenuhi  kebutuhan.  Maka  dari  itu  muncullah jaringan  4G  pada  frekuensi  900  MHz  untuk meningkatkan  kapasitas  pelanggan  dan coverage. Sebab  semakin  rendah  nilai  frekuensi,  maka jangkauan coverage akan  semakin  luas  sehingga mampu menyediakan coverage area yang lebih besar dan  dapat  meningkatkan  kecepatan  data.  Semakin luas coverage maka  semakin  banyak power sinyal yang  menumpuk antara  satu  area dengan  yang lainnya  dan  mengakibatkan handover berlebih, sehingga  perlu  dilakukan  perencanaan eNode  B pada BTS existing. Penempatan  e Node  B pada  BTS existing diharapkan dapat mengurangi jumlah menara BTS. (Ariyanti & Sri. 2014.)
Proses  penentuan  kebutuhan  BTS existing secara optimal memiliki berbagai cara, seperti halnya pada  penelitian  oleh  Selvina  dkk,  dengan  judul “Perbandingan Penempatan Node B UMTS 900 Pada
BTS Existing Menggunakan Fuzzy  C-Means dan Fuzzy  Subtractive  Clustering ”,  pada  penelitian  BTS existing ditentukan  terlebih  dahulu  berapa  jumlah BTS  yang  dibutuhkan  kemudian  di  analisa  dengan menggunakan fuzzy  c-means dan fuzzy  subtractive clustering dan  terpilih  BTS  yang  paling  baik  . Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  optimasi penentuan  letak  e Node  B juga  dengan  menggunakan algoritma genetika. Berdasarkan penelitian sebelumnya  oleh  Fabio  Garzia  dkk,  dari  penelitian tersebut  didapatkan  bahwa  Algoritma  Genetika memberikan hasil yang baik, dari segi coverage area yang dapat di cover sebesar 90  – 95 % dan dari segi kapasitas pelanggan yang dapat dilayani sebanyak 98- 99%.  Penelitian  selanjutnya  oleh  Yusuf  Setiawan dkk,    dengan  judul  “  Perencanaan  Jaringan Long Term  Evolution Time  Division  Duplex 2300  MHz  di Semarang  Tahun  2015  -  2020”,  diketahui  bahwa perencanaan  tersebut  dilakukan  secara  satu  persatu dari  satu site ke site lainnya  sehingga  membutuhkan waktu yang cukup lama. (Anggraini dkk 2016) Penelitian kali ini merupakan aspek pengembangan dari penelitian – penilitian sebelumnya  yang  telah  disebutkan  diatas  dengan mempertimbangkan kekurangan dari penelitian terdahulu.  Penelitian  ini  adalah  optimasi  penempatan eNode  B jaringan  4G  dengan  memanfaatkan  posisi BTS  UMTS900 existing menggunakan  metode Algoritma  Genetika.  Proses  penelitian  ini  juga dibantu dengan menggunakan software aplikasi untuk memudahkan  proses  Algoritma  Genetika.  Hasil  dari penentuan  jaringan  4G  yang  berdasarkan  menara existing akan  di plot pada google  maps ,  sehingga pekerjaan penentuan jaringan 4G lebih praktis.

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  yang  digunakan  pembuatan skripsi, antara lain :
1. Bagaimana menerapkan perencanaan penempatan  BTS  dengan  menggunakan  metode Algoritma Genetika dikota Kota Malang.
2. Bagaimana  menentukan  hasil  perencanaan penempatan BTS pada Google Maps .

## 1.3 Batasan Masalah
Batasan  Masalah  yang  digunakan  untuk  skripsi antara lain :
1. Pada  penelitian  ini  hanya  mengembangkan algoritma  pemograman  sesuai  dengan  metode Algoritma Genetika.
2. Data  pada  penelitian  ini  yaitu  radius  BTS    kota Malang dengan provider Indosat.
3. Sistem perencanaan penempatan BTS dikembangan berbasis web.
4. Bahasa  pemograman  yang  digunakan  untuk mengembangkan  sistem  adalah  bahasa  PHP database MySQl.

## 1.4 Tujuan
Berdasarkan  rumusan  dan  batasan  masalah diatas, tujuan pembuatan skripsi adalah, untuk :
1. Menentukan proses coverage area dan kapasitas dari BTS existing dengan parameter input proses algoritma  genetika  yang  digunakan  untuk penempatan eNode B . 2. Menentukan hasil plotting google maps menggunakan software aplikasi.

## 1.5 Manfaat
Manfaat pembuatan skripsi ini adalah, untuk :
1. Mengembangkan  ilmu  Sistem  Komunikasi Bergerak dan Kecerdasan Buatan.
2. Dapat mengetahui langkah – langkah penentuan jaringan untuk sistem 4G menggunakan Algoritma Genetika.
3. Mengetahui  perlunya  penggunaan  jaringan untuk 5 tahun kedepan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Peneliti Terkait
Pada  tahun  2015,  Yusuf  Septiawan,  peneliti membuat  tugas  akhir  Perencanaan  Jaringan Long Term  Evolution (LTE) Time  Division  Duplex (TDD) 2300  MHz  di  Semarang  Tahun  2015  –  2020.  Tugas akhir  ini  dilakukan  perencanaan  jaringan  LTE  TDD frekuensi  2300  MHz  di  kota  Semarang  tahun  2015 sampai 2020. Simulasi perencanaan dilakukan dengan menggunakan software perencanaan  jaringan  radio Atoll.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode perencanaan  cakupan  dan  metode  perencanaan kapasitas.  Beberapa  parameter  masukan  antara  lain data  kependudukan,  nilai radio  link  budget, serta diperlukan pemataan  yang berisi clatter class, kantor bumi  dan  kepadataan  penduduk  untuk  menentukan urban,  suburban, dan rural .  Pada  perencanaan Jaringan Long  Term  Evolution (LTE) Time  Division Duplex (TDD) 2300 MHz di Semarang Tahun 2015 – 2020  ini  masih  dilakukan  secara  satu  per  satu  untuk mengidentifikasi  kesesuaian site tersebut  layak  atau tidaknya  untuk  tetap  digunakan  pada  tahun  2020, sehingga  memerlukan  perencenaan  yang  sangat panjang. (Yusuf 2015)
Berikutnya pada tahun 2013, Pancawati Dessy,dkk,  membuat  tesis  Optimasi  Penempatan Node B UMTS 900 pada BTS Existing Menggunakan Algortima  Genetika.  Tesis  ini  dilakukan  optimasi penempatan Node  B jaringan  UMTS  900  pada  BTS Existing jaringan  GSM  dengan  menggunakan algoritma  genetika.  Hasil  yang  didapatkan  adalah penempatan 26 Node B di wilayah urban dan 3 Node B di  wilayah suburban pada  BTS existing dari  46 BTS.  Pada  penelitian  digunakan  frekuensi  900  MHz karena menawarkan beberapa kelebihan dibandingkan  dengan  UMTS  frekuensi  2100,  dan penentuan pada penelitian ini menggunakan algoritma  genetika  dikarenakan  algoritma  genetika memiliki  tingkat  optimasi  yang  cukup  baik. ( Pancawati dkk, 2013)
2.2 BTS(Base Transceiver Station)
BTS  adalah  bagian  dari network  element GSM/CDMA  yang  berhubungan  langsung  dengan Mobile  Station( MS).  BTS  berhubungan  dengan  MS melalui air-interface dan  berhubunga  dengan  BSC dengan  menggunakan A-bis interface. BTS berfungsi sebagai  pengirim  dan  penerima  ( transceiver) sinyal komunikasi  dari/ke  MS  serta  menghubungkan  MS dengan network  element lain  dalam  jaringan  seperti BSC,  MSC,  SMS,  IN  dan  sebagainya  dengan menggunakan radio interface. ( Pancawati dkk, 2013)

## 2.3 Metode Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  suatu  algoritma pencarian  yang  berbasis  pada  mekanisme  seleksi alam  dan  genetika.  Algoritma  genetika  merupakan salah  satu  algoritma  yang  sangat  tepat  digunakan dalam  menyelesaikan  masalah  optimasi  kompleks, yang sulit dilakukan oleh metode konvernsional.[5]
Berikut  ini  pencarian  dilakukan  berdasarkan proses teori genetika  yang  memperhatikan pemikiran bagaimana  memperoleh  individu  yang  lebih  baik, sehingga  dalam  proses  evaluasi  dapat  diharapkan diperoleh individu yang baik.

## 2.4 Membangkitkan Populasi Awal
Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada  proses algoritma  genetika  adalah  menentukan  parameter yang  akan  diukur  dalam  proses  algoritma  genetika selanjutnya  yaitu  yang  biasa  disebut  dengan kromosom.  Parameter  yang  digunakan  sebagai kromosom  adalah  nilai  radius  tiap  BTS.  Setiap kromosom  merupakan  sekumpulan  gen.  Gen  ini  bisa biner,  float,  dan  kombinatorial.  Pada  penelitian  ini digunakan gen bernilai biner.Teknik dalam pembangkitan  populasi  awal  ini  ada  beberapa  cara, diantaranya adalah sebagai berikut:
- 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0
1. Seperti  pada  metode random  seach ,  pencarian solusi dimulai dari suatu titik uji tertentu. Titik uji tersebut  dianggap  sebagai  alternative  solusi  yang disebut sebagai populasi.
2. Random  Generator,  random  generator  adalah melibatkan  pembangkitan  bilangan  random  untuk nilai  setiap  gen  sesuai  dengan  representasi kromosom yang digunakan.
3. Pendekatan  tertentu  (memasukan  nilai  tertentu kedalam gen). Cara ini adalah dengan memasukan nilai tertentu kedalam gen dari populasi awal yang dibentuk.
4. Permutasi  Gen,  cara  ini  adalah  penggunaan permutasi josephus dalam permasalahan kombinatorial seperti TSP.

## 2.5 Fungsi Fitnes
Suatu  individu  atau  kromosom  dievaluasi berdasarkan  suatu  fungsi  tertentu  sebagai  ukuran
performasinya.  Fungsi yang  digunakan  untuk mengukur  nilai  kecocokan  atau  derajat  optimalitas suatu  kromosom  disebut  dengan  fitness function . Nilai yang dihasilkan dari fungsi tersebut menandakan seberapa optimal solusi yang diperoleh. Dengan menggunakan persamaan dibawah ini :

## 2.6 Seleksi
Setiap  kromosom  yang  terdapat  dalam  populasi akan  melalui  proses  seleksi    untuk  dipilih  menjadi orang tua. Sesuai dengan teori Evolusi  Darwin  maka kromosom yang baik akan bertahan dan menghasilkan  keturunan  yang  baru  untuk  generasi selanjutnya.
Dalam  skripsi  ini  mengunakan  seleksi Roulette Wheel , yaitu:
Model seleksi ini merupakan model yang paling besar  variansinya.  Munculnya  individu  superior sering  terjadi  pada  model  ini,  sehingga  perlu  strategi lain menangani hal ini.
Gambar 2.3 Roulette wheel
(Sumber : Dasar teori algoritma genetika unikom.ac.id hlm:11)

## 2.7 Cross – Over atau Kawin Silang
Proses  kawin  silang  adalah  salah  satu  operator penting  dalam  algoritma  genetika,  metode  dan  tipe crossover yang  dilakukan  tergantung  dari encoding dan permasalahan yang diangkat. Pada studi kasus ini menggunakan Binary enconding dengan tipe crossover dua titik, yaitu, memilih dua titik tertentu, lalu  nilai  biner  sampai  titik crossover pertama  pada induk  pertama  digunakan,  dilanjutkan  dengan  nilai biner  dari  titik  sampai  titik  kedua  dari  induk  kedua, kemudian  sisanya  dilanjutkan  nilai  biner  dari  titik kedua induk pertama lagi.
Contoh: 11 0010 11 + 11 0111 11 = 11011111
3. METODE PELAKSANAAN
3.1  Analisis Sistem
Perencanaan  awal  dalam  penelitian  jaringan  4G baru  adalah  dengan  melakukan  pengambilan  data BTS  existing  untuk  memudahkan  perencanaan selanjutnya.  Data  BTS  existing  menggunakan  salah satu provider di are Malang, meliputi data lokasi BTS
existing, alamat site, dan parameter yang mempengaruhi dalam perencanaan penempatan enode B  dengan  menggunakan  algoritma  genetika,  seperi halnya, power BTS, height antena, antenna gain, dan frekuensi kerja yang digunakan.

## 3.2 Diagram alir Algoritma Genetika
Proses  penentuan  BTS  baru  menggunakan Algoritma  Genetika.  Dimana  proses  awal  dimulai yaitu  dengan  menginputkan  data,  proses  inisialisasi, Perhitungan  nilai  Fitnes,  seleksi Roullete  Whell, Crossover perbandingan  6  probabilitas,  Proses populasi  baru,  memntukan  Generasi  Maksimum,  dan outputannya  berupa  penempatan  BTS  pada Google Maps.
Mulai Input Data Inisialisasi Perhitungan Nilai Fitnes Seleksi Roullete Whell Crossover Perbandngan 6 Probabilitas Mutasi Populasi Baru Generasi Maksimum? Penempatan BTS Pada Google Maps Selesai Ya Tidak Gambar 3.2 Diagram alir Algoritma Genetika
(Sumber : Perencanaan 2018)
Selanjutnya terdapat perencanan sistem, Dimana Perencanaan  sistem  dimulai  pada  data  BTS existing dan  data  jumlah  pemduduk,  kemudian  perhitungan jumlah  penduduk  menggunakan    rumus  proyeksi jumlah penduduk metode geometrik. Proses perhitungan coverage dan  kapasitas  menggunakan rumus  kapasitas  layanan,  hasil  output coverage dan kapasitas  sebagai  input  pada  algoritma  genetika dengan  berbagai  tahapan  dari  pengenalan  individu, nilai  fitness  tertinggi,  seleksi  nilai  yang  banyak keluar, crossover dengan  dua  anakan  dan  hanya
dipilih  satu  anakan,  kemudian  yang  terakhir  adalah proses  mutasi  tiap  –  tiap  individu  terbaru  sampai mengahsilkan  individu  terbaik,  selanjutnya  di plot pada Google  Maps .  Adapun  perencanaan  sistem seperti pada Gambar 3.3 berikut.
Mulai Selesai Hit BTS exixting dan Data jumlah Penduduk Ya Hit Jumlah Pelanggan Hit Coverage dan Kapasitas layanan Hit Algoritma Genetika Penenpatan Menara diBTS existing berdasarkan AG Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Penempatan Hasi Penyebaran Menara 4G pada Google Maps Tidak TIidak Ya Tidak

## Gambar 3.3 Perencanaan Sistem
(Sumber : Perencanaan 2018)

## 3.3. Perencanaan Wilayah Cakupan
Perencanaan  jaringan  4G  LTE  900  akan diimplementasikan pada wilayah kota Malang dengan luas  wilayah  110.6 ,  yang  secara  astronomis terletak pada posisi 112.06ᵒ - 112.07ᵒ BT dan 7.06ᵒ - 8.02ᵒ LS. Kota Malang terdiri dari 5 kecamatan yang dibagi menjadi 2 wilayah, yaitu urban dan suburban , sebagai berikut :
Keteranrangan Kec : Kecamatan LW : Luas Wilayah Jml P : Jumlah penduduk
LPP : Laju Pertumbuhan Penduduk
KP
:Kepadatan Penduduk JW
: Jenis Wilayah
Tabel 4.2 Jumlah penduduk dan kepadatan penduduk hasil sensus penduduk 2014 Kec LW Jml P 2014 LPP(%) 2013- 2014 KP JW Kedungkandang 39.89 183,927 1.15 4,611 Sub Sukun 20.97 188,545 0.79 8,991 Urb Klojen 8.83 104,590 -0.45 11,845 Blimbing 17.77 176,845 0.49 9,952 Lowokwaru 22.60 192,066 0.64 8,498 Total 110.06 845,973 0.61 7,686
(Sumber : Kota Malang Dalam Angka 2015, BPS Kota Malang)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Login
Gambar 4.1 Halaman Login
Gambar  di  atas  adalah  tampilan  dari  halaman login dimana admin  harus memasukan password dan username agar masuk ke halaman admin

## 4.2 Halaman input data BTS
Gambar 4.1 Halaman input Data BTS
Gambar  diatas  merupakan  proses  implementasi CRUD( creat,  reset,  update,  delete) yang  dilakukan oleh admin.

## 4.3 Halaman Algoritma Genetika
Pada  tampilan  Algoritma  terdapat  beberapa proses  yang  ditampilkan.  Diantaranya  sebagai berikut:
1. Proses representasi awal.
Gambar 4.3 Tampilan Representasi awal. Merupakan tampilan hasil pengolahan parameter  pengujian  yaitu  radius  yang  dirubah  ke representasi  biner  dengan  nama  kromosom,  beserta nilai  fitness  dari  masing  –  masing  parameter  dan persentasi  nilai  fitness  untuk  mewakili  ke  dalam proses seleksi Roulette Whell.

## 2. Hasil Fitnes
Gambar 4.4 Hasil Fitnes
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  dari  hasil fitnes pada proses Algoritma Genetika pada website .

## 3. Proses dan hasil probabilitas
Gambar 4.5 Probabilitas
Gambar 4.5 Gambar diatas merupakan tampilan dari  proses  hasil  nilai  perhitungan  probabilitas  pada website.

## 4. Proses dan Hasil Kumulatif
Gambar 4.4 Hasil Kumulatif
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  dari  proses hasil nilai perhitungan kumulatif pada website.

## 5. Proses dan hasil seleksi Roulette whell
Gambar 4.5 Tampilan  Probabilitas seleksi Roulette Whell
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  dari  proses perhitungan nilai komulatif  Algoritma Genetika pada website.
6. Proses Crossover
Gambar 4.6 Hasil Crossover
Gambar  diatas  merupakan  hasi  dari  proses crossover Algoritma Genetika pada website.
7. Tampilan proses mutasi
Gambar 4.7 Hasil Mutasi
Gambar  diatas  merupakan  hasi  dari  proses mutasi Algoritma Genetika pada website.

## 8. Hasil Tampilan individu Generasi 1
Gambar 4.8 Hasil Tampilan individu Generasi 1
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  individu generasi  1,  individu  yang  memiliki  nilai  fitness tertinggi  akan  bertahan  menjadi  generasi  yang  kuat, untuk proses generasi selanjutnya dan di ploting pada Google Maps .

## 4.4 Hasil tampilan Google Maps
Gambar 4.9 Tampilan Plotting Google Maps
Gambar  4.9  merupakan  tampilan ploting  Google berdasarkan  keseluruhan  data  BTS  yang  ada. Selanjutnya Hasil Tampilan Google Maps setelah di lakukan proses perhitungan Algoritma Genetika.
Gambar 4.10 Tampilan Plotting Google Maps
Algoritma Genetika
Tampilan  diatas  merupakan  hasil  tampilan Google  Maps  setelah  setelah  di  lakukan  proses perhitungan Algoritma

## 4.5 Pengujian Fungsional Menu Website
Pada tahap pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan  2 browser yaitu  Google  Chrome  62.0 dan  Mozilla  Firefox  56.0.2.  Pengujian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  fungsional  aplikasi  berbasis  web. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.2.
Hak Akses Fungsi Google Chrome Mozila Firefox Admin  Halaman Login √ √ Halaman Beranda √ √ Halaman radius √ √ Halaman hasil Algoritma Genetika √ √ Halaman Hasil ploting maps awal √ √ Halaman Hasil ploting Algoritma
Genetika
√ √ 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Berdasarkan  hasil  perencanaan  perhitungan kebutuhan  jumlah  kapasitas  layanan  pada  tahun 2020  didapatkan  hasil  pengguna  jaringan  LTE pada tahun 2020 sebanyak 37.211 user dan dari total  cakupan  radius  dengan  43 eNode  B dihasilkan 139.941 km se Kota Malang.
2. Parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan pada  proses  Algoritma  genetika  adalah  nilai radius  dari  43  BTS existing dan  nilai  kapasitas layanan  dari  43  BTS,  nilai  radius  dan  kapasitas layanan  yang  mempengaruhi  nilai  fitness  tiap BTS, seleksi algoritma  genetika, crossover, dan mutasi .
3. Berdasarkan hasil crossover Algoritma Genetika dengan  perbandingan  6  probabilitas  yang dilakukan  di  dalam website dapat  ditentukan nilai probabilitas yang terbaik pada performansi pemenuhan radius adalah pada probabilitas 0.85 dengan prosentase 96.6% dengan  menggunakan perhitungan  kebutuhan  radius  dan  untuk performansi  kapasitas  layanan  adalah  sebesar 96.756.
4. Hasil  penempatan eNode  B pada Google  Maps dipengaruhi  oleh  masing  –  masing  hasil probabilitas  Algoritma  Genetika,  dan  dapat ditentukan  probabilitas  yang  paling  baik  adalah nilai  hasil  total  performansi  radius  terbesar  dan nilai  kapasitas  paling  kecil,  karena  semakin besar  nilai  performansi  radius  semakin  besar jangkauan cakupan, dan semakin kecil kapasitas layanan  semakin  sedikit  terjadi handover di daerah perkotaan.

## 5.2 Saran
Agar  dalam  aplikasi  ini  berjalan  dengan  baik kedepannya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut :
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan perencanaan  penempatan eNode  B pada  BTS existing menggunakan  Algortima  Genetika  tiap kecamatan.
2. Dapat  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan Algoritma  Genetika  dengan  tambahan  parameter lainnya,  tidak  hanya  menggunakan  nilai  radius dan kapasitas layanan.
3. Diharapkan  kedepannya  perencanaan  penentuan BTS  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan software aplikasi yang lebih mudah di operasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Admi  Syarif,  2014  “Algoritma  Genetika  Teori dan Aplikasi, Edisi 2 “.
[2] Anggraini,  Selvina,  dkk  2016,  “Perbandingan Penempatan Node  B UMTS  900  Pada  BTS Existing Menggunakan Fuzzy  C-Means dan Fuzzy  Subtractive  Clustering ”  Skripsi  Jurusan
Teknik Elektro Program Studi Teknik Telekomunikasi  Politeknik  Negeri  Malang Tahun 2016.
[3] Ariyanti,  Sri.  2013.  Studi  Pemanfaatan  Digital Dividend Untuk  Layanan Long Term Evolution (LTE).  Puslitbang  Sumber  Daya  dan  Perangkat Pos dan Informatika. Buletin Pos dan Telekomunikasi, Vol.11 No.3 : 189-208.
[4] Ariyanti,  Sri.  2014.  Studi  Perencanaan  Jaringan Long  Term  Evolution  Area  Jabodetabek  Studi Kasus  PT.  Telkomsel.  Puslitbang  Sumber  Daya dan Perangkat Pos dan Informatika. Buletin Pos dan Telekomunikasi, Vol.12 No. 4 : 255-268.
[5] Asmungi, Gaguk., Wirawan, Y Anindito., Budi, P  Endah.,  2015.  estimasi  Luas  Coverage  Area dan  Jumlah  Sel  3G  pada  Teknologi  WCDMA
(Wideband  Code  Division  Multiple  Access). Brawijaya University, Indonesia. Vol. 3 No. 1.
[6] Betha Sidik,Ir, 2005. Pemrograman web dengan HTML, informatika Bandung, Bandung.
[7] Ian  F  Akyildiz,  Jurnal  The  Evolution  to  4G  for Cellular System 2014
[8] Mahmudy,  Wayan  Firdaus.  2013.  Algoritma Evolusi. Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Universitas Brawijaya. Malang.
[9] Mahmudy,  Wayan  Firdaus.  2014,  'Optimisation of  Integrated  Multi-Period  Production  Planning and Scheduling Problems in Flexible Manufacturing  Systems  (FMS)  Using  Hybrid
Genetic  Algorithms',  School  of  Engineering, University of South Australia.
[10] Pancawati  Dessy,  dkk  Optimasi  Penempatan Node  B UMTS  900  pada  BTS  Existing Menggunakan  Algortima  Geneti,  optimasi penempatan Node  B jaringan  UMTS  900  pada BTS Existing 2013.
[11] Radar Malang, Peningkatan Penggunaan Sarana Telekomunikasi,  Tahun  2016  Malang.  Dilihat pada 7 Oktober 2018.
[12] Yusuf  Septiawan  tugas  akhir  Perencanaan Jaringan Long  Term  Evolution (LTE) Time Division Duplex (TDD) 2300 MHz di Semarang Tahun 2015 – 2020.