Oktober 2021

## Analisis Kinerja FBMC OQAM menggunakan Kode Konvolusi

## MIFTAKHUDIN YUSUF, ANGGUN FITRIAN ISNAWATI, SOLICHAH LARASATI
Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 17101024@ittelkom-pwt.ac.id
Received 5 April 2021 | Revised 1 Mei 2021 | Accepted 12 Mei 2021

## ABSTRAK
Sistem  FBMC  merupakan  teknologi  MCM  yang dapat  menyediakan  laju  data  bit yang  tinggi.  Modulasi  digital  OQAM  digunakan  untuk  meningkatkan  bit  rate. Pengkodean  kanal  digunakan  untuk  mengoreksi  kesalahan  yang  diakibatkan noise.  Penilitian  ini  menggunakan  pengkodean  kanal  kode  konvolusi  yang digunakan  pada  bagian  pengirim  dan  algortima  viterbi  pada  bagian  penerima. Simulasi  dilakukan  pada  FBMC  OQAM  dengan  kode  konvolusi  dan  tanpa  kode konvolusi  dengan  perbandingan  parameter  BER  dan  kapasitas  kanal  terhadap SNR. Hasil penelitian menunjukan FBMC OQAM dengan kode konvolusi lebih baik daripada FBMC OQAM tanpa kode konvolusi pada SNR tinggi. Pada FBMC OQAM untuk  mencapai  BER  10 -3 membutuhkan  SNR  17  dB  sedangkan  pada  FBMC OQAM dengan kode konvolusi membutuhkan SNR 16 dB. Peningkatan SNR dapat meningkatkan  kapasitas  kanal  yang  dihasilkan,  pada  SNR  0  dB  menghasilkan 0,4535 bps/Hz dan SNR 20 dB menghasilkan 5,858 bps/Hz.
Kata kunci : kode konvolusi, algoritma viterbi, FBMC, OQAM, BER

## ABSTRACT
The  FBMC  system  is  an  MCM  technology  that  can  provide  high  bit  data  rates. OQAM digital modulation is used to increase the bit rate. Channel coding is used to correct errors caused by noise. This research uses convolutional code channel coding used on the sender and viterbi algorithms on the receiver. Simulations are carried  out  on  FBMC  OQAM  with  convolutional  code  and  without  convolutional code  with  a  comparison  of  BER  parameters  and  channel  capacity  to  SNR.  The results showed that FBMC OQAM with convolutional code was better than FBMC OQAM without convolutional code at high SNR. In FBMC OQAM to reach BER 10 -3 requires SNR of 17 dB while in FBMC OQAM with convolutional code requires SNR of  16  dB.  Increasing  SNR  can  increase  the  resulting  channel  capacity,  at  0  dB SNR it produces 0.4535 bps / Hz and SNR 20 dB produces 5.858 bps / Hz.
Keywords : convolutional code, viterbi algorithm, FBMC, OQAM, BER

## 1. PENDAHULUAN
Pada  komunikasi  sistem  komunikasi  digital  pasti  akan  terjadi  gangguan  atau noise  pada saluran transmisi. Noise yang timbul pada sistem komunikasi dapat mempengaruhi kualitas data  yang  diterima.  Untuk  mengurangi noise  maka  dibutuhkan  pengkodean  kanal  atau channel  coding  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  kesalahan  dan  mengoreksi  kesalahan sehingga  akan  mendapatkan Quality  of  Service  (QoS)  yang  diinginkan (Utomo,  dkk, 2015) .  Pengkodean  kanal  merupakan  merupakan  suatu  teknik  untuk  menekan  kesalahan data  yang  ditransmisikan  secara wireless  dengan  cara  menambahkan  bit  redudansi  pada data  yang  dikirimkan.  Terdapat  beberapa  metode  pengkodean  kanal,  kode  konvolusi merupakan  pengkodean  kanal  yang  banyak  digunakan  karena  kode  konvolusi  memiliki kinerja  yang  lebih  baik  daripada  jenis  pengkodean  kanal block  code  dengan  pengkodean yang  sebanding (Pushpa,  dkk,  2017). Hasil  penelitian (Utomo,  dkk,  2015) dengan menggunakan kode konvolusi lebih pada daripada tanpa kode konvolusi pada sistem OFDM, dimana  untuk  mencapai  BER  10 -3 pada  kanal  AWGN  menggunakan  kode  konvolusi membutuhkan  Eb/No  6  dB,  sedangkan uncoded  sistem  membutuhkan  Eb/No  10  dB.
Penelitian (Prayoga, dkk, 2017) membahas penggunaan kode konvolusi pada sistem MC- DSSS  dan  menunjukan  hasil  lebih  baik  menggunakan  kode  konvolusi  daripada  tanpa  kode konvolusi  dimana  untuk mencapai  BER  10 -3 pada  sistem coded  membutuhkan  Eb/No -7  dB dan pada sistem uncoded sebesar -3 dB.
Untuk  mengoptimalkan  kinerja  komunikasi wireless,  dibutuhkan  teknologi  Multi  Carier Modulation  (MCM)  atau  modulasi  pembawa  jamak.  MCM  merupakan  teknologi  yang membagi bandwidth  kanal  menjadi  beberapa  beberapa  subkanal (Isnawati  &  Hendry, 2019). Salah satu jenis dari MCM yaitu Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM), OFDM membagi kanal pita sempit dengan memanfaatkan lebar pita yang tersedia, kanal pita sempit biasa disebut dengan istilah subcarrier. Masing-masing subcarier bersifat bebas satu dari yang lainnya ( orthogonal). Apabila seluruh subcarrier memenuhi syarat orthogonalitas, maka spektrum dapat saling tumpang tindih tanpa menimbulkan interferensi, sehingga dapat menghemat spektrumnya (Lynn & Calvinus, 2017).
Pada OFDM terdapat kekurangan yang dimilikinya, yaitu mudah terganggu oleh distorsi linier dan kompleksitas implementasi Fast Fourier Transform (FFT) pada sisi receiver serta sensistif terhadap frekuensi offset pembawa (Hendry & Isnawati, 2019). Oleh karena itu muncul sebuah metode baru, yaitu Filter Bank Multi Carier (FBMC), FBMC merupakan modifikasi dari sistem  OFDM,  pada  FBMC  menggunakan  orthogonalitas  untuk sub-channel  tetangga  saja. Sistem  FBMC  juga  dapat  menghemat bandwidth  sedikit  lebih  kecil  daripada  OFDM dikarenakan pada sistem FBMC tidak menggunakan Cyclic Prefix (CP). Oleh sebab itu, FBMC direkomendasikan  untuk  komunikasi  5G  karena  dapat  menghemat bandwidth  dan kapasitasnya tinggi atau besar (Isnawati & Hendry, 2019) .
Penggunaan  modulasi  untuk  komunikasi wireless  biasanya  menggunakan  modulasi Quadrature Amplitude Modulation (QAM), penggunaan QAM dikarenakan lebih efisien dalam pemakaian bandwidth  dibandingkan  modulasi  lainnya.  Pada  modulasi  QAM  juga  terdapat kekurangnya,  yaitu decision  yang  rumit  dan  bit  rate  yang  rendah  serta  masih  terdapat Intercarrier Interference (ICI) (Ramadiansyah, 2017). Sekarang muncul metode modulasi baru,  yaitu Offset  Quadrature  Amplitude  Modulation  (OQAM)  yang  memiliki  decision  lebih baik dan bit rate yang lebih tinggi (Hendry & Isnawati, 2019).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  sistem  FBMC  OQAM  dengan menggunakan  kode  konvolusi  dan  sistem  FBMC  OQAM  tanpa  kode  konvolusi  serta
membandingkan kinerja dari kedua sistem tersebut. Penggunaan kode konvolusi digunakan pada sisi pengirim sedangkan untuk sisi penerima menggunakan algoritma viterbi.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Pemodelan Sistem
Tahap pertama penelitian ini yaitu membuat pemodelan sistem yang digunakan seperti yang dilihat  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2.  Kedua  pemodelan  sistem  tersebut  merupakan pemodelan sistem uncoded FBMC OQAM dan pemodelan sistem coded FBMC OQAM dengan kode konvolusi. Parameter Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) dan kapasitas kanal  digunakan  sebagai  parameter  pengujian  sistem.  Analisis  dilakukan  dengan membandingkan unjuk kerja parameter BER dan kapasitas kanal terhadap SNR pada sistem FBMC  OQAM,  baik  sistem coded  FBMC  OQAM  menggunakan  kode  konvolusi  maupun uncoded FBMC OQAM.
Gambar 1. Pemodelan Sistem Uncoded FBMC OQAM
Gambar 2. Pemodelan Sistem Coded FBMC OQAM
Data masukan pada penelitian ini berupa simbol acak 0 dan 1 yang merupakan simbol dari sinyal digital. Bit data yang dibangkitkan sebanyak 45000 bit dengan menggunakan perintah randn pada software Matlab. Berikut parameter simulasi untuk penelitian ini:
Tabel 1. Parameter Simulasi Parameter Nilai Bit Input 45000 Code Rate Konvolusi ½ Generator Polinomial [7 5] Algoritma Viterbi Hard decision Mapping 16 QAM Jumlah Antena Pengirim 1 Jumlah Antena Penerima 1

## 2.2 Kode Konvolusi
Pada  proses  kode  konvolusi,  data input  yang  berupa  bit  masuk  secara  kontinyu  akan menghasilkan  beberapa  bit output    yang  kontinyu  juga.  Bit  output  yang  dihasilkan tergantung  dari  bit input  sebelumnya (Prayoga,  dkk,  2017) .  Maka  dengan  itu  kode konvolusi membutuhkan memori berupa shift register. Selain shift register, komponen utama lainnya pada kode konvolusi yaitu gerbang XOR, dimana gerbang logika XOR berupa adder (Zain ,dkk, 2013) .
Code rate pada kode konvolusi 𝑘/𝑛 menunjukan bahwa kode konvolusi tersebut memiliki bit input  k  dengan n  sebagai bit  outputnya  dengan syarat jumlah  output lebih besar  daripada jumlah input (n>k). Kode konvolusi didefinisikan dengan C(n,k,m) dengan jumlah bit input k, jumlah  bit output  n  dan  memori  m (Elvia,  dkk,  2015). Selain  itu  kode  konvolusi didefinisikan  sebagai generator  polinomial,  hal  ini  karena  generator  polinomial mendefinisikan aspek dari kode konvolusi yaitu panjang memori, jumlah keluaran bit (jumlah modulo-2 adder) dan koneksi antara shift register dengan gerbang logika XOR (Mahyadi & Arifin,  2011) .  Berikut  blok encoder  kode  konvolusi  dengan  code  rate  ½ (Mamiek  & Moegiharto, 2014) :
Gambar 3. Blok Diagram Encoder Kode Konvolusi

## 2.3 Modulasi OQAM
Pada modulasi OQAM terdapat 2 tahap, yaitu tahap pra pengolahan OQAM dan tahap pasca pengolahan OQAM. Pada pra pengolahan OQAM terdapat 2 tahapan, tahapan yang pertama yaitu  mengubah  bilangan  kompleks  menjadi  bilangan  riil,  bilangan  riil  dan  imajiner  dari bilangan kompleks dipisahkan lagi untuk menjadi 2 simbol baru, simbol-simbol baru tersebut memiliki urutan yang tergantung dari nomor subchannel-nya. Proses konversi dari kompleks ke  riil  berbeda-beda  untuk  setiap subchannel-nya,  tergantung  dengan  ururtan  channel, apakan subchannel ganjil atau subchannel genap. Proses ini juga dinamakan dengan proses staggering.  Tahapan  kedua  yaitu  penggandaan  seperti  Gambar  4 (Hendry  &  Isnawati, 2019).

## Gambar 4. Pra Pengolahan OQAM
Tahapan dari pasca pengolahan OQAM sama seperti tahapan pra pengolahan OQAM, namun 2  tahapan  pada  pasca  pengoalahan  OQAM  merupakan  kebalikan  dari  tahapan  pra pengolahan OQAM. Tahapan pertama pada pasca pengolahan OQAM yaitu perkalian dengan conjugate  dari θ , untuk  mendapatkan  bilangan  riil.  Tahapan  kedua  yaitu  mengubah bilangan  riil  menjadi  bilangan  kompleks,  2  simbol  riil  berturut-turut  (1  simbol  dikalikan dengan j) akan membentuk simbol kompleks, proses ini dinamakan juga dengan proses de- straggering.  Mengubah  bilangan  kompleks  menjadi  bilangan  riil  menurunkan  laju  sampel dengan faktor  2.  Tahap pasca  pengolahan OQAM  ditunjukkan  pada  Gambar 5 (Hendry & Isnawati, 2019) .

## Gambar 5. Pasca Pengolahan OQAM

## 2.4 Filter Bank Multicarier (FBMC)
Sistem FBMC terdiri dari 2 proses utama, yaitu pra pemrosesan dan pasca pemrosesan. Pada pra pemrosesan terdapat proses Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) dan proses filter. Pra pemrosesan  juga  dinamakan  sebagai synthesis  filter  bank,  synthesis  filter  bank  berfungsi untuk  memisahkan  sinyal  berdasarkan  frekuensinya.  Filter  yang  digunakan  pada  pra pemrosesan dapat menggunakan berbagai jenis filter (Hendry & Isnawati, 2019).
Pasca pemrosesan terdiri dari proses filter dan proses Fast Fourier Transform (FFT), proses in juga disebut sebagai analysis filter bank. Filter yang digunakan harus sesuai dengan filter yang digunakan pada synthesis filter bank. Fungsi analysis filter bank merupakan kebalikan
dari synthesis  filter  bank  yaitu  berfungsi  untuk  menggabungkan  sinyal  berdasarkan frekuensinya.

## 2.5 Kanal AWGN
Additive White Gaussian Noise (AWGN) merupakan noise yang terjadi dan berada pada kanal rentang  spektrum  frekuensi  dan  merupakan noise  thermal  yang  sifatnya  menjumlah  atau additive. Kanal AWGN memiliki model dengan distribusi acak (gaussian) dengan mean (𝑚) = 0 standar  deviasi (σ)   =  1 ,  dan power  spectral  density (pdf)   =  No/2 (W/Hz) serta mempunyai rapat spektral daya yang tersebar merata pada lebar pita frekuensi tak hingga ( noise  white) (Rosita  &  Ansori,  2013). Model  kanal  AWGN  dapat  dimodelkan  dengan fungsi matematis pada Persamaan (1) (Ramadiansyah, 2017) .
r(t) =  Si(t) +  n(t)   ,0  <  t  <  T (1)
Dimana  r(t)  merupakan  sinyal  Si(t)  yang  telah  dicampur  dengan noise  n(t)  dengan  noise pada selang waktu 0 < t < T.

## 2.6 Algortima Viterbi
Algoritma  viterbi  berperan  sebagai decoding  dari  pengkodean  kanal  kode  konvolusi. Decoding  merupakan  proses  mengembalikan  bit  informasi  yang  telah  mengalami  proses encoding  menjadi  bit  informasi  yang  sesungguhnya.  Algoritma  viterbi  menggunakan persyaratan algoritma maximum likelihood atau mencari kemungkinan bit yang paling mirip (Rosita & Ansori, 2013) . Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah hard decision. Pada hard  decision  decoding  bekerja  dengan  prinsip  maximum  likelihood  yaitu  mencari kemungkinan dari bit yang paling mirip atau nilai hamming distance yang paling kecil. Nilai tersebut merupakan nilai yang digunakan untuk menentukan jalur selanjutnya pada diagram trellis.

## 2.7 Bit Error Rate (BER)
Bit Error Rate (BER) merupakan nilai yang menunjukan jumlah terjadinya error tiap jumlah bit data yang terkirim. BER juga disebut dengan probabilitas munculnya error pada transmisi data  atau error probability.  Semakin  kecil  nilai  dari  BER maka semakin  baik  pula  informasi yang didapatkan. Berikut persamaan untuk menghitung nilai BER (Adiati, dkk, 2017) :
BER =    (Jumlah bit error)/(Jumlah bit yang dikirim) (2)
Sedangkan  persamaan  BER  teori  untuk  kanal  AWGN  dengan  modulasi  16  QAM  sebagai berikut (Pallam, dkk, 2015) :
BER Teori =   3/8 erfc(√(2/5 SNR)) − 9/64 erfc(√(2/5 SNR))^2 (3)

## 2.8 Signal To Noise Ratio (SNR)
Signal  to  Noise  Ratio  (SNR)  merupakan  parameter  yang  digunakan  untuk  menunjukan seberapa banyak noise mengganggu sinyal yang ditransmisikan. SNR membandingkan daya sinyal  yang  diinginkan  dengan background  noise.  Semakin  besar  nilai  SNR  semakin  baik kualitas  yang  dihasilkan.  Nilai  SNR  hanya  dipengaruhi  oleh  nilai  daya  sinyal  dan  nilai  daya noise. Berikut persamaan dari SNR (Adiati, dkk, 2017) :
SNR (dB) =  10 log (Daya sinyal rata − rata)/(Daya Noise) (4)

## 2.9 Kapasitas Kanal
Kapasitas  kanal  diartikan  sebagai  kemampuan  suatu  kanal  atau  media  transmisi  untuk menyalurkan informasi berdasarkan lebar pita dan SNR. Semakin besar kapasitas kanal dari suatu  sistem  maka  semakin  baik  sistem  tersebut. Shannon  theory  dapat  digunakan  untuk menghitung  kapasitas  kanal  pada  sistem Single  Input  Single  Output  (SISO),  berikut persamaan untuk menghitung nilai kapasitas kanal (Isnawati, dkk, 2019) :
C =  log2 (1 + SNR)       bps/Hz (5)
Dimana: C : Kapasitas kanal.
SNR : Signal to Noise Ratio.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Sistem Uncoded FBMC OQAM Simulasi  sistem uncoded  FBMC  OQAM  dilakukan  menggunakan  software  Matlab  mengikuti pemodelan  sistem uncoded  FBMC  OQAM  pada  Gambar  1.  Grafik  unjuk  kerja  sistem  FBMC OQAM uncoded dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Unjuk Kerja Sistem Uncoded FBMC OQAM
Pada Gambar 6 terlihat hasil simulasi menunjukkan ketika pada SNR 0 dB rata-rata nilai BER yang  dihasilkan  sebesar  0,2873.  Sedangkan  SNR  20  dB  menghasilkan  nilai  BER  sebesar 2,8x10 -6 .  Pada  sistem uncoded  FBMC  OQAM  untuk  mencapai  nilai  BER  10 -3 membutuhkan nilai  SNR  17  dB.  Nilai  BER  yang  dihasilkan  berbanding  terbalik  dengan  nilai  SNR,  semakin besar nilai SNR maka akan semakin kecil nilai BER yang dihasilkan. Hal ini dikarenakan nilai noise  yang  terdapat  pada  kanal  semakin  kecil  apabila  nilai  SNR  yang  digunakan  besar. Sedangkan jika nilai SNR yang digunakan bernilai kecil maka nilai noise yang terdapat pada kanal AWGN akan semakin besar dan akan menghasilkan BER yang besar pula.

## 3.2 Sistem Coded FBMC OQAM
Simulasi  sistem  FBMC  OQAM  dengan  pengkodean  kanal  kode  konvolusi  dilakukan menggunakan software  Matlab  mengikuti  pemodelan  sistem  pada  Gambar  2.  Grafik  unjuk kerja sistem FBMC OQAM dengan kode konvolusi dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Grafik Unjuk Kerja Sistem Coded FBMC OQAM
Pada  Gambar  7  terlihat  grafik  unjuk  kerja  sistem  FBMC  OQAM  dengan  pengkodean  kanal menggunakan kode konvolusi untuk mencapai nilai BER 10 -3 membutuhkan nilai SNR sebesar 16 dB. Nilai rata-rata BER yang didapatkan pada SNR 0 dB sebesar 0,4599. Sedangkan nilai BER yang didapatkan ketika nilai SNR 20 dB sebesar 1,0x10 -6 . Nilai BER yang dihasilkan pada sistem coded  FBMC  OQAM  dengan  kode  konvolusi  mengalami  penurunan.  Hal  tersebut dikarenakan  penggunaan  pengkodean  kanal  kode  konvolusi.  Sama  seperti  sistem uncoded FBMC  OQAM,  pada  sistem coded  FBMC  OQAM  dengan  kode  konvolusi  semakin  besar  nilai SNR akan semakin kecil nilai BER yang didapatkan. Hal ini dikarenakan noise yang ada pada kanal AWGN semakin kecil apabila nilai SNR yang digunakan besar.

## 3.3 Perbandingan Sistem Uncoded dan Coded FBMC OQAM
Perbandingan  unjuk  kerja  antara  sistem uncoded  FBMC  OQAM  dan  coded  FBMC  OQAM dengan kode konvolusi dapat ditunjukkan pada grafik perbandingan BER terhadap SNR pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Unjuk Kerja Sistem Uncoded dan Coded FBMC OQAM
Berdasarkan grafik perbandingan nilai BER terhadap SNR  pada  Gambar 8, untuk  mencapai nilai BER 10 -3 pada sistem uncoded FBMC OQAM membutuhkan nilai SNR 17 dB. Sedangkan pada sistem coded FBMC OQAM untuk mencapai nilai BER 10 -3 membutuhkan nilai SNR 16 dB.  Namun  pada  nilai  SNR  kecil  pada  sistem coded  FBMC  OQAM  nilai  BER  lebih  besar daripada sistem uncoded FBMC OQAM.  Semakin  besar nilai SNR, nilai  BER yang dihasilkan pada sistem FBMC OQAM akan semakin kecil dan lebih kecil daripada sistem uncoded FBMC OQAM.
Pada nilai SNR 0 dB sampai SNR 14 dB nilai BER yang didapatkan pada sistem uncoded lebih kecil daripada sistem coded FBMC OQAM. Namun pada nilai SNR 15 dB sampai SNR 20 dB nilai  BER  yang  didapatkan  sistem coded  FBMC  OQAM  dengan  kode  konvolusi  lebih  kecil daripada  sistem uncoded  FBMC  OQAM.  Dapat  disimpulkan  bahwa  performansi  dari  sistem coded FBMC OQAM dengan kode konvolusi lebih baik daripada sistem uncoded FBMC OQAM pada nilai SNR tinggi. Selisih nilai BER antara sistem uncoded FBMC OQAM dan sistem coded FBMC OQAM menggunakan kode konvolusi dapat mencapai  1,8x10 -6 pada SNR 20 dB.

## 3.4 Pengujian Kapasitas Kanal
Hasil pengujian kapasitas kanal dengan jenis komunikasi SISO pada kanal AWGN ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Kapsitas Kanal
Berdasarkan  Gambar  9,  terlihat  bahwa  grafik  kapasitas  kanal  dengan  penerapan  kode konvolusi pada sistem FBMC OQAM memiliki nilai 0,4535 bps/Hz pada SNR 0 dB. Sedangkan pada  nilai  SNR  20  dB  menghasilkan  kapasitas  kanal  sebesar  5,858  bps/Hz.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa  nilai  kapasitas kanal  mengalami  kenaikan sebesar 5,4045 bps/Hz  dari SNR  0  dB  sampai  SNR  20  dB.  Nilai  SNR  berbanding  lurus  dengan  nilai  kapasitas  kanal, apabila nilai SNR yang digunakan semakin besar maka nilai kapasitas kanal yang dihasilkan juga akan semakin besar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  FBMC  OQAM  dengan pengkodean kanal menggunakan kode konvolusi mampu menghasilkan nilai BER yang lebih baik daripada sistem FBMC OQAM tanpa kode konvolusi pada nilai SNR tinggi. Pada sistem
uncoded  FBMC  OQAM  untuk  mencapai  nilai  BER  10 -3 membutuhkan  nilai  SNR  17  dB sedangkan  pada  sistem coded  FBMC  OQAM  dengan  kode  konvolusi  membutuhkan  SNR  16 dB.  Nilai  SNR  berbanding  lurus  dengan  nilai  kapasitas  kanal,  semakin  besar  nilai  SNR semakin  besar  juga  nilai  kapasitas  kanal  yang  didapatkan.  Seperti  pada  SNR  0  dB  nilai kapasitas kanal yang dihasilkan 0,4535 bps/Hz dan pada SNR 20 dB menghasilkan kapasitas kanal sebesar 5,858 bps/Hz.

## DAFTAR RUJUKAN
Adiati, R. F., Kusumawardhani, A., & Setijono, H. (2017). Analisis Parameter Signal to Noise Ratiodan  Bit  Error  Ratedalam  BackboneKomunikasi  Fiber  Optik  Segmen  Lamongan- Kebalen. Jurnal Teknik ITS, 6(2).
Elvia,  D.,  Elvia,  D.,  Suwadi,  S.,  &  Suryani,  T.  (2015).  Implementasi  Dan  Evaluasi  Kinerja Kode  Konvolusi  Pada  Modulasi  Quadrature  Phase  Shift  Keying  (QPSK)  Menggunakan
WARP. Jurnal Teknik ITS, 4(1), A48–A52.
https://doi.org/10.12962/j23373539.v4i1.8413
Hendry,  J.,  &  Isnawati, A. F.  (2019). Analisis  Perbandingan  Kinerja  Ekualisasi  Zero  Forcing dan  MMSE  pada  FBMC-OQAM. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 7(3), 600.
https://doi.org/10.26760/elkomika.v7i3.600
Isnawati,  A.  F.,  Citra,  V.  O.,  &  Hendry,  J.  (2019).  Performance  Analysis  of  Audio  Data Transmission  on  FBMC-Offset  QAM  System. Proceedings  -  2019  IEEE  International Conference  on  Industry  4.0,  Artificial  Intelligence,  and  Communications  Technology, IAICT 2019, (September), 81–86. https://doi.org/10.1109/ICIAICT.2019.8784810
Isnawati,  A.  F.,  &  Hendry,  J.  (2019).  Implementasi  Filter  Pre-Emphasis  untuk  Transmisi
Sinyal Audio pada Sistem Komunikasi FBMC-OQAM. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI), 8(4), 340. https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i4.534
Lynn,  R.,  &  Calvinus,  Y.  (2017).  Kajian  Dan  Simulasi  Prinsip  Kerja  Coded  Orthogonal Frequency Division Multiplexing Untuk Sistem Transmisi Radio Over Fiber, 19(2), 156– 171.
Mahyadi,  A.,  &  Arifin.  (2011).  Visualisasi  Kinerja  Pengkodean  Menggunakan  Algoritma Viterbi. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jurusan Teknik Telekomunikasi, 1–5.
Mamiek, R. R., & Moegiharto, Y. (2014). Visualisasi dan Analisa Kinerja Kode Konvolusi Pada Sistem MC-CDMA, 2, 40–50.
Pallam,  S.  W.,  Luka,  M.  K.,  &  Aminu,  M.  (2015).  BER  Evaluation  of  M-QAM  Modulation  in Wireless Transmission Over AWGN Channel, (February).
Prayoga, K. A. M. D., Wirastuti, N. M. A. E. D., & Hartawan, I. G. A. K. D. D. (2017). Analisis
Unjuk  Kerja  Convolutional  Code  pada  Sistem  MIMO  MC-DSSS  Melalui  Kanal  Rayleigh
Fading. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 16(2), 66.
https://doi.org/10.24843/mite.2017.v16i02p11
Pushpa,  V.,  Ranganathan,  H.,  &  Palanivelan,  M.  (2017).  BER  Analysis  of  BPSK  for  Block Codes and Convolution Codes  Over AWGN Channel. International Journal of Pure  and Applied Mathematics, 114(11), 221–230.
Ramadiansyah,  F.  H.  (2017).  Generalized  Frequency  Division  Multiplexing  Dengan Menggunakan Offset Quadrature Amplitude.
Rosita, E. K., & Ansori, A. (2013). Implementasi Convolutional Code dan Viterbi Decode pada DSK TMS320C6416T, 2(1).
Utomo,  F.,  Wirastuti,  N.,  &  Hartawan,  I.  (2015).  Analisis  Unjuk  Kerja  Coded  Ofdm Menggunakan Kode Convolutional Pada Kanal Awgn Dan Rayleigh Fading. Jurnal Ilmiah SPEKTRUM, 2(2), 154–160.
Zain, A. R., Moegiharto, Y., Politeknik, M., Negeri, E., Telekomunikasi, J. T., & Konvolusi, K. (2013).  Analisa  Kinerja  Kode  Konvolusi  pada  Sistem  PIC  (  Parallel  Interference Cancellation  )  MUD  (  Multiuser  Detection  )  CDMA  dengan  Modulasi  QAM  Berbasis Perangkat Lunak, 1–7.