Diterima: 8 Agustus 2020; Direvisi: 29 Agustus 2020; Disetujui: 2 November 2020 JTERA, Vol. 5, No. 2, Desember 2020 © 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Analisis Unjuk Kerja Sistem FBMC OQAM
Menggunakan K-NN Clustering Sebagai Pengganti Demapper
Caesar Sabani, Anggun Fitrian Isnawati # , Mas Aly Afandi Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I Panjaitan No. 128, Purwokerto 53147, Indonesia
# anggun@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Kanal  komunikasi  sistem Filter  Bank  Multicarrier (FBMC)  melakukan  pengiriman  dan  penerimaan  sebuah  sinyal informasi melalui pengelompokan simbol pada bagian penerima ( receiver ). FBMC merupakan salah satu metode yang lebih  baik  dibandingkan Ortoghonal  Frequency  Division  Multiplexing (OFDM)  dalam  proses  modulasi  karena  sifat orthogonalitas yang  membagi bandwidth untuk  sub-saluran  tetangga.  Penggunaan  modulasi Offset  Quadrature Amplitude Modulation (OQAM) yang memiliki kestabilan sistem lebih baik dari QAM biasa dimana OQAM lebih kuat terhadap  efek  dispersi  serta  mampu  memperbaiki  proses decision dan  memiliki  kecepatan  yang  tinggi.  Algoritma deteksi  simbol  yang  digunakan  adalah  metode Zero  Forcing (ZF).  Istilah  dari  pengelompokan  pada  sisi  penerima  ini biasa disebut dengan demapper . Penelitian ini berfokus pada unjuk kerja K-NN ( K-Nearest Neighbor ) clustering yang menggantikan  fungsi demapper FBMC  pada  biasanya. Demapper K-NN  menggunakan  metode Euclidean  Distance yang mengelompokkan bit-bit dari blok diagram pasca pengolahan OQAM menuju diagram 16 QAM. Parameter unjuk kerja sistem pada penelitian ini  yaitu diukur dengan Signal to Noise Ratio (SNR) terhadap Bit Error Rate (BER) dan kapasitas  saluran.  Hasil  penelitian  menunujukan  FBMC  OQAM  ZF demapper K-NN  memiliki  nilai  BER  lebih  baik dibandingkan yang tidak menggunakan ZF. Peningkatan nilai SNR yang digunakan dapat menghasilkan nilai kapasitas kanal yang semakin meningkat.
Kata kunci: FBMC OQAM, ZF, SNR, BER, K-NN Clustering.

## Abstract
The communication channel of the Multicarrier Bank Filter system (FBMC) transmits and receives an information signal through a grouping of symbols on the receiver. FBMC is a method that is better than Orthoghonal Frequency Division  Multiplexing  (OFDM)  in  the  modulation  process  because  of  the  orthogonality  nature  which  divides  the bandwidth  for  neighboring  sub-channels.  The  use  of  Offset  Quadrature  Amplitude  Modulation  (OQAM)  which  has better system stability than ordinary QAM where OQAM is stronger against  dispersion effects and is able to improve the decision process and has a high speed. The symbol detection algorithm used is the Zero Forcing (ZF) method. The term of the grouping on the receiving side is usually called a demapper. This study focuses on the performance of K-NN (K-Nearest  Neighbor)  clustering  which  replaces  the  usual  FBMC  demapper  function.  The  K-NN  demapper  uses  the Euclidean  Distance  method  which  groups  the  bits  from  the  block  diagram  after  OQAM  processing  into  a  16  QAM diagram. System performance parameters in  this  research  are measured by Signal to Noise Ratio (SNR)  to Bit Error Rate  (BER)  and  channel  capacity.  The  results  showed  that  the  FBMC  OQAM  ZF  demapper  K-NN  had  a  better  BER value than those without ZF. Increasing the SNR value used can produce an increasing channel capacity value.
Keywords: FBMC OQAM, ZF, SNR, BER, K-NN Clustering.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  sistem  telekomunikasi  terdiri  dari  sisi pengirim ( transmitter ) dan juga penerima ( receiver ) terutama  pada  pita  lebar  terbatas.  Dua  hal  tersebut
tentunya dilengkapi juga dengan peralatan modulasi dan  demodulasi  yang  berguna  untuk  menguatkan sinyal telekomunikasi pada saat dikirimkan dari sisi pengirim  dan  mengembalikan  atau  memodulasikan kembali pada sisi penerima [1]. Pada sisi penerima,
terdapat sebuah metode yang disebut clustering atau pengelompokan pada diagram konstelasi. Quadrature  Amplitude  Modulation (QAM)  dengan 16-QAM  [2]  memberikan  transmisi  yang  efisien secara  spektral  dan  karenanya  sering  digunakan dalam sistem dimana komunikasi data berkecepatan tinggi  diperlukan  melalui  saluran  pita  terbatas  [3]. Tetapi,  pada  saat  penerimaan  data  pada  sisi penerima  tidak  sebaik  pada  saat  dikirim  dari  sisi pengirim.  Hal  tersebut  dapat  dipicu  karena  metode pendeteksian  simbol  pada  sisi  penerima  yang  tidak bisa  menterjemahkan  data/simbol  yang  dikirimkan dari  pengirim  (Tx).  Terdapat  beberapa  metode pendeteksian  simbol  seperti  MLP  ( Perceptron Multilayer Neural Network ) [4], K- Nearest Neighbor (K-NN)  [5],  K- Means [6],  dan Fuzzy K- NN  [7].  Hasil  penelitan  [4]  memiliki  akurasi  untuk masing-masing  kelas  lebih  besar  dari  90%,  dan kesalahan  rata-rata  (kesalahan  pengklasifikasi) adalah  sama  atau  kurang  dari  6%,  tidak  seperti kebanyakan  pengklasifikasi  K- Means lebih  dari 80%  ,  tetapi  kurang  dari  90%  [4].  Penelitian  yang dilakukan  [5]  membahas  tentang  percobaan  yang dilakukan terhadap iris , liver , dan blood menghasilkan  metode  DCT  ( Discrete  Cosine Transform  K  Nearest  Neighbor )  K-NN  lebih  baik dari pada metode K-NN biasa, sedangkan penelitian [6]  membahas  mengenai  tingkat  kesempurnaan klasifikasi  pada  metode  K-NN  menghasilkan 83,3325  dan  klarifikasi  K- Means 93,7540  dengan objek penelitian penderita sakit epilepsi.
Beberapa  model  pengembangan  yang  dibuat didapat  hasil  bahwa  DCT-K-NN    lebih  baik dibanding  K-NN  biasa  dari  segi  kualitas  dengan melihat  jumlah  sampel  di  daerah  k  dan  jarak tetangga  terdekat k ke  sampel x [5].  Namun,  pada kasus  penelitian  FBMC  OQAM  dengan  d emapper K-NN,  DCT-K-NN  kurang  tepat  bila  diterapkan karena  DCT-K-NN  cenderung  banyak  digunakan pada  sinyal  EEG  ( Electroensefalografi )  dengan dataset yang  cukup  besar,  sedangkan dataset pada sistem ini hanya berukuran sedang.
Untuk  mengoptimalkan  kinerja  komunikasi nirkabel, FBMC Offset QAM telah menjadi metode baru  untuk  meningkatkan  OFDM.  FBMC  adalah salah  satu  metode  unggul  untuk  modulasi  karena ortogonalitasnya  yang  membagi bandwidth hanya untuk sub-line yang berdekatan karena menggunakan  modulasi Offset QAM  yang  lebih stabil  daripada  QAM  biasa  seperti  yang  kuat terhadap efek dispersi, mampu meningkatkan proses pengambilan keputusan, dan memiliki bit rate yang lebih  tinggi.  Algoritma  pendeteksian  simbol digunakan  untuk  mendapatkan  sinyal  informasi yang dikirimkan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui unjukkerja  metode  K-NN clustering pada  sistem FBMC  OQAM  sebagai  fungsi demapper sekaligus membandingkan  bagaimana  performansi  sistem FBMC  yang  menggunakan  dan  yang  tidak menggunakan  K-NN  sebagai demapper. Penelitian terkait  yang  menggunakan  K-NN  masih  terbatas khususnya  dalam  bidang  telekomunikasi,  sehingga penelitian  yang  dilakukan  peneliti  ini  masih  perlu disempurnakan  kembali.  Secara  prinsip  kerja algoritma  K-NN  ini  terdapat  parameter  K,  yang merupakan  jumlah  tetangga  terdekat  yang  ada  di sekitar vektor yang tidak diklasifikasi sebagai tidak dikenal.  Pada  penelitian  ini  K-NN  dipilih berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Pachecho dan López sekaligus  membuktikan kinerja  dari  perbandingan  ketiga  metode  yang digunakan [4]. Kanal telekomunikasi menggunakan sistem  antena Single  Input  Single  Output (SISO) karena  konfigurasi  yang  sederhana  tetapi  mudah untuk  mengirim  dan  menerima  sinyal  [8].  Dalam penelitian ini, metode Zero Forcing (ZF) digunakan untuk  mendeteksi  sinyal  asli  yang  dikirim  oleh antena pemancar [9].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  suatu  pemodelan program  simulasi  dalam  menganalisis  unjukkerja sistem  FBMC  menggunakan  modulasi  16  QAM pada  komunikasi  SISO.  Model  simulasi  yang diimplemetasikan dalam penelitian ini, menggunakan  sebuah  program  MATLAB  R2016b. Alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 2. Alur sistem FBMC OQAM

## A. Penentuan Masalah
Penelitian  yang  menggunakan  K-NN  masih terbatas  pada  penelitian  terkait  khususnya  dalam telekomunikasi.  Masalah  yang  diteliti  merupakan bagaimana  unjuk  kerja  dari  sistem  FBMC  OQAM yang demapper aslinya  digantikan  oleh machine learning K-NN  dan  kemudian  dibandingkan hasilnya  antara  yang  menggunakan  algoritma pendeteksian  simbol Zero  Forcing (ZF)  dan  yang tidak menggunakan ZF.

## B. Pemodelan Sistem
Peneliti  memodelkan  sistem  FBMC  OQAM dengan  K-NN  sebagai  fungsi demapper yang ditunjukan pada Gambar 2.
Penjelasan dari sisi pengirim adalah sebagai berikut:
1. Data masukan Data  yang  digunakan  sebagai  data  masukan meupakan data berupa barcode yang berjenis .PNG, berjenis Red Green Blue (RGB) 2. Serial to parallel (S/P)
Pada blok diagram pengubah bit serial ke paralel ini  berfungsi  untuk  mengubah  bentuk,  dari bentuk  data  bit  serial  ke  dalam  bentuk  paralel dengan  pengelompokan  bit-bit  tersebut  sesuai dengan level modulasi yang digunakan.
3. Pemeta 16-QAM
Hasil  keluaran  dari  pengubah  data  serial  ke paralel,  selanjutnya  dipetakan  dengan  modulasi 16-QAM. Pemetaan/ mapping 16 QAM dilakukan  untuk  mengubah  data  masukan  biner menjadi bentuk bilangan komplek Sk = Ik+ jQk , dengan  k  adalah  variabel  simbol,  I  adalah inphase atau  bilangan  riil,  dan  Q  adalah quadrature atau  bilangan  imajiner.  Modulasi dasar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  pemetaan/ mapping 16  QAM. Maka,  setiap  simbol  yang  diterima  pada pemetaan ini terdiri dari empat bit. Berikut Tabel 1 tentang pemeta 16-QAM.
Tabel 1. Pemeta 16 QAM [10]
No. Binner 4 Bit Bilangan Kompleks (x) Bit 4 Bit 3 Bit 2 Bit 1 1 0 0 0 0 0,3162 + 0,3162i 2 0 0 0 1 -0,3162 + 0,3162i 3 0 0 1 0 0,3162 - 0,3162i
4 0 0 1
1 -0,3162 - 0,3162i 5 0 1 0 0 0,9486 + 0,3162i 6 0 1 0 1 - 0,9486 + 0,3162i 7 0 1 1
0 0,9486 - 0,3162i 8 0 1 1
1 - 0,9486 - 0,3162i
9 1 0 0
0 0,3162 + 0,9486i 10 1 0 0
1 - 0,3162 + 0,9486i 11 1 0 1
0 0,3162 - 0,9486i 12 1 0 1
1 - 0,3162 - 0,9486i
13 1 1 0
0 0,9486 + 0,9486i 14 1 1 0
1 - 0,9486 + 0,9486i
15 1 1 1
0 0,9486 - 0,9486i 16 1 1 1
1 - 0,9486 - 0,9486i
Pada  Tabel  1  tersebut  menunjukkan  simbol bilangan biner dari 16-QAM yang dikonversikan menjadi bilangan kompleks (riil dan imajiner).
4. Pra pengolahan OQAM
Pada  proses  pra  pengolahan  OQAM,  simbol yang dikirimkan dipecah menjadi 2 yaitu simbol ganjil  dan  genap.  Simbol  ganjil  genap  didapat dari  urutan  simbol  yang  dikirimkan.  Simbol tersebut diolah di dalam pra pengolahan OQAM yang  terdiri  dari  2  operasi  yaitu  proses pengubahan bilangan kompleks menjadi bilangan  riil  dan  proses  perkalian  dengan  θk,n. Pada  operasi  pertama  simbol  ganjil  genap  yang terdiri  dari  bilangan  riil  dan  imajiner  masing- masing dipisahkan. Lalu masing-masing bilangan riil dan imajiner mengalami peningkatan jumlah ( up-sampling sebesar 2 kali)
Receiver
yang  diikuti  dengan  pergeseran  setengah  fasa sebesar 90° (1 fasa = 180°).
5. IFFT dan filter
Proes  ini  merupakan  proses  pemfilteran/ pemisahan dari sinyal-sinyal yang tidak dikehendaki  untuk  masuk,  dan  terdiri  dari inverse /  kebalikan  transformasi  Fourier  dan proses bank filter.
6. Paralel to serial (P/S)
Pengubah  paralel  ke  serial  di  sisi  pengirim, berfungsi untuk mengubah keluaran dari sintesis bank  filter  yang  semula  bentuknya  data  paralel menjadi  bentuk  serial,  untuk  dapat  dikirimkan menjadi 1 baris.
7. Kanal transmisi
Kanal  transmisi  yang  digunakan  pada  simulasi ini  adalah  kanal  AWGN (Additive  White Gaussian Noise) . Pada kanal AWGN diasumsikan  memiliki  derau  yang  terdistribusi normal  ( Gaussian ).  Derau  AWGN  terdistribusi normal  dengan  nilai  rata-rata  adalah  nol.  Derau ini  bersifat  acak  dan  bersifat  menambahkan sinyal asli.
Penjelasan dari sisi penerima adalah sebagai berikut:
1. Deteksi Simbol Pemaksaan Nol ( Zero Forcing ) Proses deteksi simbol dilakukan dengan mengolah sinyal secara digital untuk mendapatkan  nilai  sinyal  aslinya.  Pengolahan sinyal  ini  dapat  dilakukan  dengan  berbagai macam  algoritma  deteksi  simbol  seperti, Zero Forcing (ZF), Least  Square (LS), Minimum Mean  Square  Error (MMSE),  dan  lain-  lain. Pada  simulasi  ini  difokuskan  pada  algoritma yang  paling  sederhana  yaitu Zero  Forcing (ZF). Algoritma  ini  cukup  mudah  digunakan,  yaitu hanya  dengan  menginverskan  kanal  H  dan dikalikan  dengan  sinyal  kirim kemudian ditambahkan dengan derau AWGN.
2. Serial to Paralel (S/P)
Pengubah  data  serial  menjadi  paralel  di  sisi penerima,  berfungsi  untuk  mengubah  keluaran dari  antena  penerima  bentuk  paralel.  Untuk dapat  dilanjutkan  ke  proses  selanjutnya  yaitu proses analisis bank filter . 3. Analisis Bank Filter
Proses Analisis Bank Filter merupakan kebalikan  dari  proses sintesis  bank  filter . Analisis bank  filter ,  terdiri  dari  2  proses  yaitu proses  transformasi Fourier dan  proses  filter atau bank filter.
4. Pasca Pengolahan OQAM
Pasca  pengolahan  OQAM  merupakan  kebalikan dari  bagan  pra  pengolahan  OQAM.  Blok  pasca pengolahan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2,  yang  memiliki  dua  struktur  yang
berbeda  berdasarkan  urutan  kanal  ganjil  atau genap.
5. Demapper K-NN
Pada  bagian  penerima,  terjadi  proses  kebalikan yaitu  dari  pemeta  16  QAM,  yaitu  proses pengawa  peta  16  QAM.  Pada  proses  ini,  setiap simbol  dipetakan  kembali  untuk  membentuk empat  bit  data  kembali.  Proses  pengambilan keputusan pada pengawa-peta 16 QAM, digunakan untuk menentukan simbol mana yang sebenarnya  dikirimkan  oleh  antena  pengirim. Jarak Euclidean sering digunakan untuk penggunaan  yang  berkelanjutan,  fungsi  jarak Euclidean dijelaskan sebagai berikut [11]:
( )   √∑ ( ) (1)
Formula  di  atas  menunjukkan  bilangan imajiner  yang  dikurangi  dengan  real  pada diagram  konstelasi.  Pengambilan  keputusan yang dilakukan adalah menggunakan metode K- NN clustering , hal ini diperlukan karena adanya pengaruh  kanal  dan  derau  yang  mengakibatkan simbol  QAM  di  bagian  penerima  menjadi  tidak seperti  data  yang  dikirimkan  dari  sisi  pengirim yang  didapat  pada  keluaran  pemeta  16  QAM pada  sisi  pengirim.  Tabel  2  adalah  tabel demapper 16 QAM sesuai aturan 3GPP. Tabel 2 menunjukkan  keterangan demapper yang  akan digunakan  sebagai  titik  acuan  16  QAM  yang nantinya  dihitung  oleh machine  learning K-NN dari keluaran OQAM post processing .
Cara  kerja  dari  metode  KNN  ini  yaitu  pada diagram  konstelasi  16  QAM  yang  data inputannya  berdasarkan  OQAM post  processing yang berupa bilangan kompleks. Kemudian pada

## Tabel 2. Demapper 16 QAM
No. Riil (x) Imajiner (y) Keluaran 1 0 < x < 0,6324 0 < y < 0,6324 0 0 0 0 2 0 > x > -0.6324 0 < y < 0,6324 0 0 0 1 3 0 < x < 0,6324 0 > y > -0,6324 0 0 1 0 4 0 > x > -0,6324 0 > y > -0,6324 0 0 1 1 5 x > 0,6324 0 < y < 0,6324 0 1 0 0 6 x < -0,6324 0 < y < 0,6324 0 1 0 1 7 x > 0,6324 0 > y > -0,6324 0 1 1 0 8 x < -0,6324 -0,6324 < 0 0 1 1 1 9 0 < x < 0,6324 y > 0,6324 1 0 0 0 10 0 > x > -0,6324 y > 0,6324 1 0 0 1 11 0 < x < 0,6324 y < -0,6324 1 0 1 0 12 0 > x > -0,6324 y < -0,6324 1 0 1 1 13 0,6324 < x y > 0,6324 1 1 0 0 14 -0,6324 > x y > 0,6324 1 1 0 1 15 0,6324 < x y < -0,6324 1 1 1 0 16 -0,6324 > x y < -0,6324 1 1 1 1
saat  memasuki  bagian  konstelasi  dikelompokan menggunakan  K-NN  dengan  mengukur  jarak Euclidean .  Dan  pengambilan  keputusan  data tersebut  masuk  pada  konstelasi  bagian  mana  itu merupakan  keputusan  yang  dibuat  oleh  K-NN sendiri dengan prinsip jarak terdekatnya.
6. Paralel to Serial (P/S)
Fungsinya  adalah  untuk  mengubah  bentuk  dari yang  semula  bentuk  bit  paralel  menjadi  bit serial,  dengan  mengelompokkan  tiap  empat  bit biner  keluaran  dari  pengawa-petaan  16  QAM, menjadi  satu  baris  sebagai  keluaran  dari  proses pengawapetaan 16-QAM ke data serial bit.
7. Data Keluaran
Di  sisi  penerima,  bit-bit  biner  tersebut dikembalikan  kembali  ke  bentuk  semula  yaitu citra.  Hasil  bit  -  bit  biner  keluaran  sinyal tersebut, dapat digunakan untuk membandingkan bit  keluaran  dengan  bit  masukan  untuk mendapatkan  nilai  SNR  terhadap  BER.  Dan kemudian bit biner tersebut dikembalikan lagi ke dalam  bentuk  semula  yaitu  sinyal  audio  untuk dapat  diperoleh  hasil  dari  perbaikan  dari  sistem tersebut.

## C. Simulasi MATLAB
Proses pengujian sistem FBMC OQAM dilakukan dengan menggunakan software MATLAB.

## D. Membandingkan Teori Dengan Simulasi
Pada  tahapan  ini  penulis  melihat  perbandingan antara  hasil  simulasi  dengan  teori  dalam  keluaran dari MATLAB berupa plot grafik.

## E. Analisis Hasil
Tahapan ini merupakan tahapan terakhir dimana diketahui  bagaimana  unjukkerja  sistem  FBMC OQAM zero  forcing (ZF)  dengan demapper K-NN dan  FBMC  OQAM  dengan demapper K-NN  tanpa ZF.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Simulasi
Parameter  yang  digunakan  dalam  simulasi FBMC  OQAM  yaitu  modulasi  digital  16-QAM yang  kemudian  selanjutnya  diubah  kedalam  bentuk modulasi  OQAM.  Simulasi  ini  dijalankan  pada sistem  antena Single  Input  Single  Output (SISO). Parameter  S ignal  to  Noise  Ratio (SNR), Bit  Error Rate (BER) dan kapasitas kanal, digunakan sebagai parameter  pengujian  sistem.  Analisis  dilakukan dengan  membandingkan  unjuk  kerja  SNR,  BER, dan  kapsitas  kanal  baik  dala  penggunaan Zero Forcing (ZF) Equalizer di  sisi  penerima  maupun
tidak  menggunakan  ZF  di  sisi  penerima  dan demapper menggunakan  K-NN  maupun  tidak menggunakan K-NN.
Data  masukan  berupa  citra barcode berukuran 80x80x3  pixel  dan  memiliki  jenis  file  .PNG,  dan Gambar 3 merupakan data masukannya.
Untuk  dapat  mengubah  citra  tersebut  menjadi biner,  tahap  awalnya  adalah  mengubah  citra  RGB menjadi  citra grayscale ,  kemudian  untuk  diproses berikutnya  pengubahan  pada  MATLAB  melalui grayscale  to  binary ,  agar  proses  pengolahan  data menjadi ringan dalam sistem FBMC dan komputasi pada perangkat.
Pada  tahap  simulasi  menggunakan  modulasi dasar  16  QAM.  Setiap  simbol  yang  sudah  diubah menjadi  binari  code  kemudian  dikirimkan  oleh modulasi 16 QAM yang terdiri atas 4 bit. Proses S/P bertujuan  agar  membagi  data  biner  yang  awalnya berbentuk  serial  menjadi  paralel  yang  terdiri  atas simbol-simbol yang dihasilkan.
Proses  pemetaan  pada  modulasi  16  QAM berguna untuk mengubah data dari S/P, yang setiap simbolnya  terdiri  dari  empat  bit  biner  menjadi bentuk  simbol  baru  yang  berbentuk  bilangan kompleks.  Dimana  bilangan  kompleks  adalah bilangan yang terdiri dari bilangan riil dan imajiner.
Pada tahapan ini terdiri dari 2 bagian yang sudah dijelaskan diatas, Pada tahap pertama simbol-simbol tersebut dipisahkan, lalu masing-masing mengalami pengingkatan  jumlah  ( up-sampling sebesar  2  kali) yang  diikuti  dengan  pergerseran  fasa  sebesar  90° pada sisi imajiner. Pada tahapan kedua, simbol baru yang  telah  didapatkan  dikalikan  dengan k,n untuk mendapatkan nilai riil. Maka simbol baru dihasilkan dari pra pengolahan OQAM adalah:
1. -0,0000 – 0,9487i dan  -0,0000 – 0,9487i.
2. 0,9487 + 0,0000i dan 0,9487 + 0,0000i.
Untuk  dapat  memudahkan  proses  selanjutnya, hasil  keluaran  pra  pengolahan  OQAM  diubah menjadi  1  kolom.  Untuk  data  pada  kolom  pertama dimulai  dari  baris  1  sampai  dengan  1600. Sedangkan data pada kolom kedua berubah menjadi baris yang dimulai dari 1601 sampai dengan 3200.
Pengiriman  data  menggunakan  sistem  FBMC dibagian  pengirim  disebut  dengan  sistesis  bank filter.  Pada  sistesis  bank  filter  terdiri  dari  dua tahapan  yaitu  proses  kebalikan  dari  metode transformasi Fourier atau  disebut  dengan Invers Fast  Fourier  Transform (IFFT)  dan  proses  filter. Hasil  dari  keluaran  pra  pengolahan  OQAM dikenakan  proses  IFFT.  Kemudian  pada  proses filter,  keluaran  dari  IFFT  masing-masing  dikalikan dengan  filter.  Untuk  jenis  filter  yang  digunakan pada  simulasi  ini  diasumsikan  dengan  filter  ideal, maka hasil keluaran IFFT langsung diteruskan tanpa adanya penyaringan data terlebih dahulu.
Data yang dikirimkan pada antena pengirim (Tx) dikirimkan secara bersamaan melalui kanal AWGN. Sinyal  yang  diterima  disisi  penerima  merupakan hasil  dari  perkalian  antara  sinyal  yang  dikirim dengan  H  (kanal  AWGN),  yang  kemudian dijumlahkan  dengan  derau  AWGN.  Derau  AWGN merupakan  derau  yang  tidak  dapat  dihindarkan, yang terdari pada proses pentransmisian data.
Deteksi simbol digunakan sebagai penyempurnaan  sinyal  yang  dikirmkan  oleh  Tx sehingga  sinyal  data  yang  diterima  lebih  baik.  Hal ini  dikarenakan  sinyal-sinyal  yang  berada  pada  Rx merupakan  hasil  dari  perkalian  sinyal-sinyal  dari antena Tx dengan jenis kanal yang digunakan, yang kemudian  ditambahkan  dengan  derau,  sehingga nilainya  belum  dapat  dipakai  untuk  mewakili  salah satu  sinyal  dari  antena  pengirim.  Untuk  algoritma yang  dipakai  menggunakan  ZF.  Penerapan  ZF dalam  simulasi  ini  yaitu  dengan  sinyal  yang diterima  dapat  diperoleh  dengan  hanya  mengalikan sinyal yang telah melewati kanal dan derau dengan kebalikan dari kanal H.
Analisis bank filter merupakan proses kebalikan dari  proses  sintesis bank  filter .  Pada  analisis  bank filter  terdiri  dari  2  proses  yaitu  proses filter dan proses  transformasi Fourier atau Fast  Fourier Transform (FFT).  Hasil  dari  keluaran  blok  deteksi simbol langsung diteruskan tanpa adanya penyaringan data terlebih dahulu, dikarenakan filter yang  digunakan  adalah filter ideal.  Hasil  keluaran dari proses filter selanjutnya dikenakan proses FFT. Lalu hasil keluaran diubah kembali menjadi paralel dengan  2  kolom  agar  memudahkan  proses  pasca pengolahan OQAM.
Modulasi  OQAM  disisi  Rx  adalah  proses  pasca pengolahan  OQAM.  Pasca  pengolahan  OQAM terdiri dari dua operasi yaitu:
1. Proses perkalian dengan kebalikan k,n .
2. Proses pengubahan bilangan riil menjadi bilangan kompleks.
Pada  operasi  pertama  pasca  pengolahan  OQAM simbol  bilangan  kompleks  keluaran  dari  FFT tersebut  dikalikan  dengan k,n .  untuk  mendapatkan
nilai  riil.  Kemudian  pada  proses  kedua  masing- masing  bilangan  riil  mengalami  penurunan  jumlah ( down-sampling sebesar 2 kali) yang diikuti dengan pergerseran fasa sebesar 90° lalu dikalikan dengan j agar menghasilkan suatu bilangan kompleks.
Pada  tahapan  ini  setiap  simbol  yang  diterima dari  keluaran  pasca  pengolahan  OQAM,  dipetakan menjadi  ke  simbol  awal  sebelum  memasuki  proses pemetaan 16 QAM.
Pada  blok  diagram  ini  hasil  dari  keluaran  blok demapping  16  QAM  dalam  bentuk  paralel kemudian diubah kembali menjadi bentuk serial.
Pada  data  keluaran  bit  biner  yang  dihasilkan dikembalikan  menjadi  seperti  semula.  Gambar  4 dan  Gambar  5  adalah  hasil  keluaran  dari  hasil simulasi  yang  telah  dilakukan.  Gambar  6,  Gambar 7,  Gambar  8,  Gambar  9,  Gambar  10,  dan  Gambar 11  menunjukkan  hasil  keluaran  diagram  konstelasi pada nilai SNR yang berubah dari mulai SNR 0 dB sampai  dengan  30  dB.  Semakin  besar  nilai  SNR maka data simbol semakin mengelompok  ke dalam titik-titik  konstelasi  16  QAM.  Sedangkan  semakin kecil SNR, maka simbol semakin menyebar.
Gambar 4. Hasil keluaran dari simulasi Sistem FBMC OQAM demapper K-NN
Gambar 5. Hasil keluaran sinyal audio input
Gambar 6. Hasil keluaran diagram konstelasi dan sinyal audio pada SNR 0 dB
Gambar 7. Hasil keluaran diagram konstelasi dan sinyal audio pada SNR 10 dB
Gambar 8. Hasil keluaran diagram konstelasi dan sinyal audio pada SNR 15 dB
Gambar 9. Hasil keluaran diagram konstelasi dan sinyal audio pada SNR 20 dB
Gambar 10. Hasil keluaran diagram konstelasi dan sinyal audio pada SNR 25 dB
Gambar 11. Hasil keluaran diagram konstelasi dan sinyal audio pada SNR 30 dB

## B. Pengujian Kinerja SNR dan BER
Pada pengujian sistem FBMC OQAM, data yang dikirimkan dan diterima merupakan hasil murni dari sistem  tersebut  berupa  data  yang  dikalikan  dengan kanal  kemudian  ditambahkan  dengan  derau,  tanpa ada penambahan equalizer di dalam sistem tersebut. Berikut  merupakan  hasil  perbandingan  SNR terhadap BER dari simulasi sistem yang ditunjukkan oleh Gambar 12.
Berdasarkan  Gambar  12,  dapat  diketahui  bahwa nilai BER simulasi FBMC OQAM  yang dihasilkan tanpa  menggunakan  Zero  Forcing  bernilai  0,5216. Nilai  BER  yang  dihasilkan  ini  cukup  tinggi. Sedangkan  pada  sistem  FBMC  OQAM  dengan  K- NN demapper maksudnya adalah suatu perancangan  sistem  telekomunikasi  dengan  adanya penggunaan  metode  K-NN  pada  salah  satu  bagian blok penerima. Berdasarkan hasil simulasi, peningkatan  kinerja  BER  yang  ditunjukkan  pada Gambar  12  dapat  diketahui  bahwa  pada  nilai  BER yang  dihasilkan  sebesar  0,4319  pada  SNR  0  dB, sedangkan  pada  nilai  SNR  30  dB,  nilai  BER  yang dihasilkan  turun  menjadi  0,0002078.  Penurunan nilai  BER  dari  hasil  simulasi  ini  lebih  signifikan dari  hasil  BER  sistem  FBMC  OQAM  K-NN Demapper tanpa  ZF  dan  hasil  BER  simulasi  yang didapat  sudah  menunjukan  adanya  peningkatan dalam perubahan BER yang dihasilkan.
Tidak  adanya  penurunan  yang  signifikan  pada sistem  FBMC  OQAM  K-NN  tanpa  ZF  disebabkan penggunaan  kanal  AWGN,  dimana  pada  kanal AWGN  sudah  memiliki  derau  di  dalamnya.  Derau dalam  kanal  AWGN  pada  simulasi  yaitu  sebesar  5 dB,  ditambah  lagi  dengan  derau  acak  yang  telah ditambahkan  dalam  simulasi.  Sehingga  derau  yang dihasilkan akan semakin bertambah besar.
Gambar 12. Hasil keluaran perbandingan SNR vs BER sistem FBMC OQAM

## Gambar 13. Hasil keluaran kapasitas kanal SISO kimulasi FBMC OQAM

## C. Pengujian Kapasitas Kanal
Peningkatan  kapasitas  kanal  sistem  FBMC OQAM  pada  jenis  komunikasi  SISO  dapat  dilihat pada Gambar 13.
Berdasarkan  Gambar  13  ditunjukan  kapasitas kanal  pada  sistem  SISO  sudah  mengalami peningkatan dari 0,9194 b/s/Hz hingga 5,132 b/s/Hz pada  SNR  0  dB  sampai  30  dB  sehingga  sudah mengikuti  alur  dari  grafik  teori  kapasitas  kanal Shannon. Peningkatan kanal yang terjadi sudah baik walaupun  belum  semaksimal  kapasitas  teori Shannon.  Peningkatan  kapasitas  kanal  yang  belum semaksimal  hasil  teori  ini,  hal  ini  terjadi  karena beberapa faktor yaitu penggunaan jenis antena SISO dan  adanya  derau  yang  bersifat  acak  dan  belum dapat diminimalkan.
Penggunaan  jenis  antena  SISO  ini  sangat mempengaruhi  pengiriman  dan  penerimaan  dari suatu transmisi data, dikarenakan hanya mengandalkan sebuah antena pengirim dan penerima  tidak  seperti  sistem  antena  MIMO  yang menggunakan lebih  dari  satu  antena. Jika dibandingkan  dengan  antena  MIMO  jenis spatial multiplexing ,  maka  jumlah  kapasitas  kanal  akan sebanding dengan jumlah antena pengirimnya [12].

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  simulasi  yang  telah  dilakukan  dan hasil  yang  diperoleh,  maka  penelitian  ini  dapat menyimpulkan  Sistem  FBMC  OQAM  dengan menggunakan dengan KNN demapper yang disertai penggunaan  algoritma  pendeteksi  simbol Zero Forcing mampu  menekan  nilai  BER  dibandingkan dengan sistem FBMC OQAM yang tidak menggunakan Zero Forcing . Hal ini dibuktikan oleh nilai  BER  pada  FBMC  OQAM  ZF  dengan  K-NN Demapper mengalami  penurunan  nilai  dari  0,4299 menjadi 0,002123 pada SNR 30 dB, dan untuk nilai BER  pada  sistem  FBMC  OQAM  memiliki  nilai
BER  sebesar  0,5132  dan  0,5204  pada  SNR  30  dB. Penggunaan  SNR  dengan  nilai  yang  semakin  besar menghasilkan  kerapatan  pada  diagram  konstelasi kaitannya  dengan  pengelompokan  data  yang semakin  baik.  Semakin  besar  nilai  SNR  yang digunakan,  kapasitas  kanal  yang  dihasilkan  dapat semakin  meningkat,  seperti  pada  hasil  simulasi kapasitas kanal yang dihasilkan 0,9194 b/s/Hz pada SNR  0  dB  menuju  5,132  b/s/Hz  pada  SNR  30  dB. Untuk  penelitian  selanjutnya,  penulis  menyarankan untuk  mencoba  meneliti  pada  bagian  kapasitas kanal  dan  filter  pada  bagian  sistesis bank  filter , sehingga  penelitian  terkait  FBMC  OQAM  dapat lebih disempurnakan kembali.

## R EFERENSI
[1]  D. Tse and P. Viswanath, Fundamentals of Wireless Communication . Cambridge: Cambridge University Press, 2005.
[2]  T.  Jiang, OQAM/FBMC  for  future  wireless communications:  principles,  technologies  and applications .  London,  United  Kingdom:  Academic Press, is an imprint of Elsevier, 2018.
[3]  D. H. Morais,  “Novel non-square, Gray coded, 64- QAM  constellations,”  in 2015  IEEE  Radio  and Wireless Symposium  (RWS) ,  San Diego, CA, USA, Jan. 2015, pp. 1-3.
[4]  W.  D.  N.  Pacheco  and  F.  R.  J.  Lopez,  “Tomato classification  according  to  organoleptic  maturity (coloration)  using  machine  learning  algorithms  K- NN, MLP, and K-Means Clustering,” in 2019 XXII Symposium  on  Image,  Signal  Processing  and Artificial Vision (STSIVA) , Bucaramanga, Colombia, Apr. 2019, pp. 1-5.
[5]  J. Huang, Y. Wei, J. Yi, and M. Liu, “An Improved kNN  Based  on  Class  Contribution  and  Feature Weighting,” in 2018 10th International Conference on  Measuring  Technology  and  Mechatronics Automation  (ICMTMA) ,  Changsha,  Feb.  2018,  pp. 313-316.
[6]  M.  Manjusha  and  R.  Harikumar,  “Performance analysis  of  KNN  classifier  and  K-means  clustering for  robust  classification  of  epilepsy  from  EEG signals,”  in 2016  International  Conference  on Wireless  Communications,  Signal  Processing  and Networking  (WiSPNET) ,  Chennai,  Mar.  2016,  pp. 2412-2416.
[7]  S.  Taneja,  C.  Gupta,  S.  Aggarwal,  and  V.  Jindal, “MFZ-KNN  &#x2014;  A  modified  fuzzy  based  K nearest  neighbor  algorithm,”  in 2015  International Conference on Cognitive Computing and Information  Processing(CCIP) ,  Noida,  India,  Mar. 2015, pp. 1-5.
[8]  A. K. Sarangi and A. Datta, “Capacity Comparison of SISO, SIMO, MISO & MIMO Systems,” in 2018 Second  International  Conference  on  Computing Methodologies  and  Communication  (ICCMC) , Erode, Feb. 2018, pp. 798-801.
[9]  A.  F.  Isnawati,  V.  O.  Citra,  and  J.  Hendry, “Performance Analysis of Audio Data Transmission on  FBMC  -  Offset  QAM  System,”  in 2019  IEEE International Conference on Industry 4.0, Artificial Intelligence,  and  Communications  Technology (IAICT) , BALI, Indonesia, Jul. 2019, pp. 81-86..
[10]  “ETSI  TS  138  211  V15.2.0  (2018-07)  Physical channels and modulation (3GPP TS 38.211 version 15.2.0  Release  15).”  ETSI,  Jul.  2018,  [Online]. Available: http://www.etsi.org/standards-search.
[11]  N.  D.  Lewis, Machine  learning  made  easy  with  R: an  intuitive  step  by  step  blueprint  for  beginners . Erscheinungsort nicht ermittelbar: AusCov, 2017.
[12]  R.  Hidayat,  A.F  Isnawati,  and  B.  Setiyanto, “Channel  estimation  in  MIMO-OFDM  spatial multiplexing  using  Least  Square  method,”  in 2011 International  Symposium  on  Intelligent  Signal Processing and Communications Systems
(ISPACS) , Chiang Mai, Thailand, Dec. 2011, pp. 1– 5.