## OPTIMASI PARTICEL SWARM OPTIMAZATION (PSO)

## UNTUK PENENTUAN BASE TRANCIVIER SYSTEM (BTS)
Hani Zulfia Zahro’ 1 , Febriana Santi Wahyuni 2
1,2) Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang hani.zulfia@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Berdasarkan  peraturan  Menteri  Kominfo  No.19/PER/M.KOMINFO/03/2009  (b)  tentang  pembangunan menara  telekomunikasi  sebagai  infrastruktur  pendukung  dalam  penyelenggaraan  telekomunikasi  harus memperhatikan  efisiensi,  keamanan  lingkungan  dan  estetika  lingkungan.  Dengan  semakin  berkembangnya teknologi  informasi  saat  ini,  harus  diikuti  dengan  penyediaan  jasa  pelayanan  internet  yang  reliable. Base Transceiver System (BTS) sebagai peralatan yang memfasilitasi komunikasi nirkabel antara peralatan pengguna (User  Equipment/UE)  dan  jaringan  merupakan  perangkat  yang  sangat  penting  dalam penyediaan  layanan internet.  Frekuensi  jaringan  4G  yang  ada  di  kota Malang  saat  ini  2300  MHz  dan  jangkauannya  masih  kurang memenuhi  kebutuhan  masyarakat.  Maka  penentuan  lokasi  BTS  sangatlah  penting.  Sehingga  diperlukan  suatu metode dalam penentuan lokasi Base Transceiver  System (BTS) yang akan dipasang sehingga dapat optimal dalam mentransmisikan informasi. Metode Particel Swarm Optimazation (PSO) merupakan salah satu metode optimasi yang  termasuk  dalam  teknik  komputasi evolusioner ,  yang  mana  populasi  pada Particel  Swarm  Optimazation (PSO) didasarkan  pada  penelusuran  algoritma  dan  diawali  dengan  suatu  populasi  yang  random  yang  disebut dengan particle . Particel Swarm Optimazation (PSO) dapat menyelesaikan permasalahan besar dimana variabel- variabelnya adalah bilangan riil.
Kata Kunci : Optimasi , Base Transceiver System (BTS), Particle Swarm Optimization (PSO

## 1. Latar Belakang
Pertumbuhan  telekomunikasi  di  Kota  Malang sangatlah  cepat.  Jumlah  pelanggan  tahun  2016 mencapai  5  juta  pelanggan,  dan  40  juta  pelanggan nasional.  Adanya  peningkatan  jumlah  pelanggan, jaringan telekomunikasi mampu melayani komunikasi  data  dengan  kecepatan  akses  100Mbps. Saat  ini  selain  akses  komunikasi  cepat  hal  yang diperlukan lainnya adalah kemudahanakses data dan multimedia.  Salah  satu  jaringannya  adalah  jaringan 4GLTE.  Jaringan  4G  ini  merupakan  suatu  sistem berbasis  IP  dengan  kecepatan  100Mbps/detik  dan 1Gb/detik. Teknologi pada jaringan 4G menggunakan  menara  untuk  memproses  transmini yang disebut eNode B (Sri, 2014)
Frekuensi jaringan 4G yang ada di kota Malang saat ini 2300 MHz dan jangkauannya masih kurang memenuhi kebutuhan masyarakat (Sri, 2014).  Maka  penentuan  lokasi  BTS  sangatlah penting.  Sehingga  diperlukan  suatu  metode  dalam penentuan lokasi BTS yang akan dipasang.
Particle  Swarm  Optimization (PSO) merupakan  metode  untuk  solusi  optimasi,  yang menggunakan  teknik  komputasi evolusioner .  Yaitu system  pencarian  solusi  permasalahan  optimalisasi berbasis komputer yang menggunakan komputasional  proses  evolusi  seperti  reproduksi, kebertahanan  hidup  dari  yang  terkuat  atau  seleksi alami.    Dimana Particle  Swarm  Optimization (PSO)  ini  menggunakan  evolusi  seleksi  alam,  yang terinspirasi dari perilaku sosial berkelompok burung atau ikan.  yang mana populasi pada PSO didasarkan pada penelusuran algoritma dan diawali dengan suatu populasi  yang random  yang disebut dengan particle
dan mencari solusi optimal dengan cara memperbaharui  generasi.  Pada  metode  optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) variable yang digunakan  adalah  bilangan  riil.  Menurut  Penelitian Rohman  dkk  (2016)  hasil  percobaan  posisi    BTS mempunyai  tingkat  akurasi  76.2304%.  Sedangkan penerapan  metode Particle  Swarm  Optimization (PSO) dengan Algoritma Genetika dapat meminimalkan jarak tempuh rute travel (Wijayaningrum dkk, 2015).
2. Tinjauan Pustaka
2.1 Particle Swarm Optimization (PSO) Algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO) merupakan salah satu teknik komputasi evolusioner, diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Kennedy  dan Eberhart pada tahun 1995. Terinspirasi dari perilaku sosial  binatang,  seperti  sekumpulan  burung  dalam suatu swarm . Populasi didasarkan pada penelusuran algoritma  dan  diawali  dengan  suatu  populasi  yang random  yang  disebut  dengan particle dengan  cara memperbaharui  generasi  akan  diperoleh  solusi optimal. Particle-particle tersebut  bergerak  melalui penelusuran  ruang  dengan velocity yang  dinamis yang disesuaikan menurut perilaku historisnya. Oleh karena itu, particle-particle mempunyai kecenderungan  untuk  bergerak  ke  area  penelusuran yang lebih baik setelah melewati proses penelusuran. Algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO) berbeda  dengan  teknik  komputasi evolusioner lainnya ,  karena  didalam  algoritma  ini  pada  setiap particle  berhubungan  dengan  suatu  kecepatan ( velocity) .
Walaupun mempunyai kesamaan dengan algoritma  genetika,  yaitu  dimulai  dengan  suatu populasi  yang  acak/random  dalam  bentuk  matriks. Tetapi algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) tidak  memiliki  operator  evolusi  yaitu  crossover  dan mutasi  seperti  pada  algoritma  genetika.  Baris  pada matriks  disebut particle atau  dalam  algoritma genetika disebut sebagai kromosom yang terdiri dari nilai suatu variable. (Tuegeh, 2009).
Didalam algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)  dikenal  beberapa  istilah  umum  yang  biasa digunakan  dalam  teknik  optimasi  meliputi swarm, particle,  Pbest,  Gbest,  velocity dan inertia  weight (Wati,2011).  Adapun penjelasan dari masing-masing istilah tersebut adalah :
a. Swarm : populasi dari suatu algoritma.
b. Particle :  anggota  (individu)  pada  suatu swarm . Setiap  particle  merepresentasikan  suatu  solusi yang  potensial  pada  permasalahan yang diselesaikan.  Posisi  dari  suatu  particle  adalah ditentukan oleh representasi solusi saat itu.
c. Velocity :  vektor  yang  menggerakkan  proses optimisasi yang menentukan arah di mana suatu particle  diperlukan  untuk  berpindah  ( move ) untuk memperbaiki posisinya semula.
d. Inertia  weight . inertia  weight di  simbolkan w , parameter  ini  digunakan  untuk  mengontrol dampak dari adanya velocity yang diberikan oleh suatu particle.
e. Pbest ( Personal best ): posisi P best suatu particle yang menunjukkan posisi particle yang dipersiapkan  untuk  mendapatkan  suatu  solusi yang terbaik.
f. Gbest ( Global best ) : posisi terbaik particle pada swarm.
Menurut  Bai  (2010)  Algoritma Particel  Swarm Optimazation memiliki  beberapa  keuntungan  antara lain :
1. Algoritma b erdasar pada kecerdasan ( intelligence ).  Ini  dapat  diterapkan  ke  dalam kedua penggunaan dalam bidang teknik dan riset ilmiah.
2. Tidak  punya  overlap  dan  kalkulasi  mutasi. Pencarian dapat dilakukan oleh kecepatan  dari  partikel.  Selama  pengembangan beberapa  generasi,  kebanyakan  hanya  partikel yang  optimis  yang  dapat  mengirim  informasi kepartikel  yang  lain,  dan  kecepatan  dari pencarian adalah sangat cepat.
3. Menggunakan  komputasi  sangat  sederhana, kemampuan  optimisasi  yang  lebih  besar  dan dapat diselesaikan dengan mudah
4. Pemakaian kode/jumlah yang riil, serta diputuskan
langsung
dengan
solusi,  dan  jumlah  dimensi  tetap  sama  dengan solusi yang ada.
2.2 Base Tranceiver System ( BTS)
Base Tranceiver System (BTS) adalah perangkat telekomunikasi yang memberikan fasilitas komunikasi tanpa kabel antara jaringan operator dan perangkat komunikasi. Adapun perangkat komunikasi  dapat  berupa  telepon  seluler,  perangkat tanpa  kabel  ataupun  telepon. Base  Transceiver Station (BTS)  berfungsi  sebagai  interkoneksi  antar perangkat telekomunikasi.
Topologi  dan  gedung  yang  tinggi  akan  sangat mempengaruhi  luas  jangkauan dari Base  Tranceiver System (BTS).  Perangkat  ini  sangat  berperan  dalam menjaga kualitas GSM, yaitu  pada frekuensi hopping dan antena diversity . Satu Base  Tranceiver  System (BTS)  akan melayani  sebuah  sel,  dimana  satu Base  Tranceiver System akan  mengatur  sebuah  BCCH (Broadcast Control  Channel) dengan  jumlah  kanal  pembawa maksimum
8 kanal. Setiap transceiver mentransmisikan  dengan  daya  yang  sama.  Fungsi internal  dari Base  Tranceiver  System (BTS)  adalah sebagai  protokol  dari  jalur  sinyal  radio,  jalur  sinyal informasi  antara  BSC  dan  MS,  maupun  protocol interface BSC (Ningsih dkk, 2015)
Sebuah Base  Tranceiver  System terdiri  dari perangkat pemancar dan penerima sinyal, antena dan sebuah  perangkat  sinyal  radio  lainnya. Base Tranceiver  System terdiri  dari  tiga  komponen fungsional  yaitu:  DRCU  (Diversity  Radio  Channel Unit), DRIX (Digital Radio Interface with Extender Board),  dan  DRIM  (Digital  Radio  Interface Memory).  DRCU  adalah  komponen  penyedia frekuensi  radio  aktif  yang  akan  digunakan  dalam sistem  telekomunikasi  seluler.  DRIM  merupakan sebuah  interface  yang  menghubungkan  anatara DRCU dan TDM Bus (Time Division Multifelexing Bus). DRIX merupakan sebuah interface fisik antara DRIM  dan  DRCU.  Satu  buah  DRIM,  DRIX  dan DRCU  bekerja  bersama-sama  untuk  merentangkan jalur  komunikasi  udara  (Link  Radio)  bagi  delapan time  slot  GSM  yang  ada.  Antena  biasa  memiliki ketinggian beberapa jauh  puluh meter  dan dihubungkan  dengan  rak-rak  melalui  saluran  kabel (cable fideer). (Ningsih dkk, 2015).
3. Metodologi Penelitian
3.1 Tahapan Penelitian Adapun  flowchart  algoritma Particle  Swarm Optimazation (PSO) ditunjukkan pada Gambar 1
Gambar 1 Flowchart Particel Swarm
Optimazation (PSO)
Metode  penelitian  dapat  digambarkan  bentuk diagram  alur  penelitian  seperti  pada  Gambar  2 sebagai berikut:
Gambar 2 Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan-tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan sebagai berikut:
1. Persiapan penelitian Pada  tahap  persiapan  penelitian,  dilakukan survei  pustaka  survei,  materi  ,dan  informasi tentang data – data terkait yang dibutuhkan untuk kebutuhan fungsionalias
2. Penentuan kriteria Merancang  algoritma  yang  sesuai  dengan kebutuhan  yang  telah  dilakukan  pada  proses persiapan penelitian
3. Evaluasi Pengujian terhadap metode, apakah metode yang digunakan sudah sesuai
4. Laporan dan publikasi
4. Hasil dan Pembahasan
1. Inisialisasi Tahapan pertama adalah inisialisasi, berdasarkan ilustrasi  pada  Gambar  3  terdapat  6 Base Tranceiver  System yaitu  A,  B,  C,  D,  E,  dan  F
yang  menjadi  partikel    dan  6  rute  yang merupakan populasi meliputi :
K [1] = [ B C E F D] K [2] = [ B D F E C] K [3] = [ D B E C F] K [4] = [ C F E B D] K [5] = [ F D B E C] K [6] = [ C D B E F] Adapun jumlah iterasi adalah 2.
Gambar 3 Lokasi Base Tranceiver System
2. Evaluasi jarak total dari masing-masing Base Tranceiver System yang dihasilkan dari setiap partikel berdasarkan matrik jarak pada Table 1.
Table 1.  Matrik Jarak
A B C D E F A 0 50 20 35 72 80
B 50 0 19 65 72 109 C 20 19 0 25 52 35 D 35 65 25 0 81 44 E 72 72 52 81 0 65 F 80 109 35 44 65 0 Keterangan: 1. Index  baris  dan  index  kolom  merupakan titik awal.
2. Baris I merupakan index BTS asal
3. Kolom j index BTS tujuan
4. Nilai  pada  matriks  jarak  antar Base Tranceiver System .
Tahap  selanjutnya  menentukan  parameter- parameter awal, yaitu: 𝑐 1 , 𝑐 2 = 1 ; 𝑟 1 = 0.6; 𝑟 2 = 0.5 , Nilai inersia 𝜃 yang biasa digunakan adalah 𝜃 𝑚𝑎𝑥 = 0.9 dan 𝜃 𝑚𝑖𝑛 = 0.4. Selanjutnya membangkitkan  nilai  random  [0,1]  sebanyak Base Tranceiver System yang akan dikunjungi. 𝑝𝑜𝑝
=
[ 0.5469 0.4854 0.9595 0.7577  0.0318  0.3171 0.9575 0.8003 0.6557 0.7431 0.2769  0.9502 0.9649 0.1419 0.0357 0.3922 0.0462  0.0344 0.1576 0.4218 0.8491 0.6555 0.0971 0.4387 0.9706 0.9157 0.9340 0.1712  0.8235 0.3816 0.9572 0.7922 0.6787 0.7060 0.6948 0.7655 ] popurut= [ 0.0318     0.3171 0.4854 0.2769 0.6557 0.7431 0.0344 0.0357 0.0462 0.5469 0.7577 0.9595 0.8003 0.9502 0.9575 0.1419  0.3922 0.9649 0.0971 0.1712 0.6787 0.1576 0.3816 0.6948 0.4218 0.8235 0.7060 0.4387 0.9157 0.7655 0.6555 0.9340 0.7922 0.8491 0.9706 0.9572 ] Penentuan Kriteria
Evaluasi Laporan dan Publikasi Persiapan Penelitian
Matrik  populasi (popurut) yaitu  matrik  yang berisi  partikel-partikel  yang  telah  diurutkan, sehingga  diperoleh  rute  dari  posisi  bilangan random sebelum diurutkan.
𝑟𝑢𝑡𝑒 =
[ 5 6 2 5 3 4 6 5 4 3 3 1 6 5 5 2 5 4 1 4 3 2 6 1 2 6 2 6 4 3 3 2 1 4
1 1]
3. Langkah berikutnya adalah menentukan partikel dengan jarak total terkecil, dan tetapkan partikel ini  sebagai Gbest .  Untuk  setiap  partikel, digunakan nilai awalnya sebagai Pbest . Sebagai contoh sebagai berikut: 𝑝𝑜𝑝 1 = [ 0.9575    0.8003    0.6557    0.7431    0.2769    0.9502]
Menghasilkan  rute  [5  3  4  2  6  1]  diperoleh  dari 0.9575 menempati urutan keenam. 0.7431 pada posisi keempat dan seterusnya. Dilakukan untuk keseluruhan  tiap  rute.  Misalkan  diperoleh  jarak minimum  adalah 𝐺 𝑏𝑒𝑠𝑡 [0.1576    0.4218    0.8491    0.6555    0.0971    0.4387] dan  untuk  nilai 𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡 awal  akan  bernilai  sama dengan titik awal. Tahap selanjutnya menentukan kecepatan awal sebagai berikut:
𝑣 𝑜
= [ 0.100 0.100 0.100
0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100] Maka perhitungan
kecepatan pertama menggunakan rumus:
V i = θv 0 + r 1 (Pbest 1 − x 1 ) + r 2 (Pbest 1 − x 1 ) 𝑉 𝑖 = (0.9)([0.1 0.1 0.1   0.1 0.1 0.1]) + 0.6[0.1576    0.4218    0.8491    0.6555    0.0971    0.4387] − [ 0.5469    0.4854    0.9595    0.7577    0.0318    0.3171] + 0.4[0.1576    0.4218    0.8491    0.6555    0.0971    0.4387] − [0.5469    0.4854    0.9595    0.7577    0.0318    0.3171]
=   [−0.48386 −0.31668 −0.61986  −0.4955 0.00704 −0.13823]
𝑝𝑜𝑝 1 = 𝑝𝑜𝑝 1 + 𝑣 1
𝑝𝑜𝑝 1 = [0.1576    0.4218    0.8491    0.6555    0.0971    0.4387]
+   [−0.48386 −0.31668 −0.61986  −0.4955 0.00704 −0.13823]
= [−0.3262 −0.1051 −0.1692       −0.1600 0.1041 0.30047]
Nilai total = -0.35592 Berdasarkan hasil  implementasi metode Particle Swarm  Optimization (PSO)  diperoleh  urutan  letak yang  optimal  untuk  lokasi Base  Tranceiver  System (BTS) adalah : E  B  D  C  F

## 5. Kesimpulan
Simpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini adalah  algoritma Particel  Swarm  Optimazation (PSO)  diperoleh  posisi  optimal  untuk  lokasi  BTS adalah E  B  D  C  F

## Daftar Pustaka
[1] Bai,  Q.,  2010,  Analysis  of  Particle  Swarm Optimization Algorithm, Computer and Information Science , vol. 3, no. 1, pp.180–184.
[2] Ningsih, Tri Widia. Imansyah, Ftri., W, F. Trias Pontia.  Analisis  Jaringan  Base  Transceiver Station (BTS) Sidomulyo Terhadap
Performansi Jaringan PT. Indosat Sintang.
[3] Rohman  Moh  Fatkhur,  Rofii  Faqih,  Hunaini Fachrudin. 2016. Optimasi Penempatan Menara BTS Menggunakan Quantum-Behaved Particle Swarm  Optimization. Vol:5,  No.  3,  November 2016. ISSN: 2302-2949
[4] Sri,  Aryani.  2014.  Studi  Perencanaan  Jaringan Long  Term  Evolution  Area  Jabodetabek  Studi Kasus  PT.  Telkomsel  Study  of  Long  Term Evolution  Network  Planning  in  Jabodetabek, Case Study of PT. Telkomsel.
[5] Tuegeh  Maickel  ,  Soeprijanto  ,  Purnomo Mauridhi H. 2009. Modified Improved Particle Swarm  Optimization  For  Optimal  Generator
Scheduling . Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informasi  2009  (SNATI  2009). Yogyakarta, 20 Juni. ISSN: 1907-5022.
[6] Wati,  Dwi  Ana  Ratna.,2011.,Sistem  Kendali Cerdas. Graha Ilmu. Yogyakarta
[7] Wijayaningrum  Vivi  Nur,  Cholissodin  Imam, Susanto  Edy.  215.  Optimasi  Rute  Kendaraan Travel  Menggunakan Hybrid  Particle  Swarm Optimization Dengan Algoritma Genetika. Vol. 2 No. 3.