## Proyeksi EXIT Chart untuk Memprioritaskan Data Komunikasi Manusia pada Jaringan Super Padat

## KHOIRUN NI’AMAH, SOLICHAH LARASATI
Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: irun@ittelkom-pwt.ac.id
Received 8 Juni 2019 | Revised 15 Juli 2019 | Accepted 18 Agustus 2019

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menguji jaringan masa depan dengan melibatkan ribuan mesin. Teknik Coded Random Access (CRA) akan dijadikan bagian penting pada teknologi komunikasi seluler generasi ke-5 (5G) tahun 2020 yang diprediksi data  komunikasi  manusia  bercampur  dengan  mesin.  CRA  pada  penelitian  ini dipandang  sebagai  skema  multiple  access  terbaru  yang  memanfaatkan  coding (repetition  dan  MDS  codes),  penelitian  ini  berdasarkan  repetition  codes  untuk mendesain sub-optimal degree distribution pada grup manusia dan mesin. Kinerja sistem  dievaluasi  menggunakan  parameter  proyeksi  Extrinstric  Information Transfer (EXIT) chart, throughput, dan packet-loss rate (PLR). Sub-optimal degree distribusi  untuk  grup  manusia  ((3,1),0.3,  (8,1),0.7),  grup  mesin  ((2,1),0.6, (4,1),0.4). Throughput grup manusia tanpa fading 0,775 paket/slot dengan fading 0,736  paket/slot  dan  grup  mesin  tanpa  fading  0,669  paket/slot  dengan  fading
0,646  paket/slot.  Kontribusi  penelitian  ini  sangat  signifikan  karena  data  pada komunikasi  manusia  dapat  diprioritaskan  yang  dilihat  dari  kinerja  deteksi  paket yang diterima tanpa error (throughput) pada grup manusia lebih tinggi dibanding mesin.
Kata kunci :  Repetition codes , EXIT Chart, Degree Distribusi, Manusia, Mesin.

## ABSTRACT
This  research  considers  future  super-dense  networks.  Coded  Random  Access (CRA)  technique  is  ecxpected  to  be  important  in  fifth  generation  (5G)  celullar communication in 2020 predicted that human data communication are mixed with machines.  CRA  as  a  new  multiple  accesss  sheme  which  exploiting  coding (repetition and MDS codes), this research is based on repetition codes for design sub-optimal degree distribution for human and machines groups. The performance of    prioritized  are  evaluated  based  on  parameters,  e.g.,  projection  Extrinsic Information  (EXIT)  chart,  throughput,  and  packet-loss  rate  (PLR).  Sub  optimal degree distribution human ((3,1),0.3, (8,1),0.7), machines ((2,1),0.6, (4,1),0.4). Throughput human without fading 0,775 packet/slot with fading 0,736 packet/slot and machine without fading  0,669 packet/slot with fading 0,646 packet/slot. The contribution  of  this  research  is  significant  because  the  data  on  human communication  can  be  prioritized  as  seen  from  the  performance  of  correctly received packets (throughput) in the human group is higger than machines.
Keywords : Repetition Codes, EXIT Chart, Degree Distribution, Human, Machines.

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2020 akan dihadirkan paradigma baru teknologi telekomunikasi nirkabel generasi ke-5 (5G), komunikasi tidak hanya diperlukan oleh manusia tetapi juga oleh mesin ( machines) yaitu Internet-of-Things (IoT). IoT melibatkan komunikasi yang sangat besar (massive) karena saat  itu  jumlah  mesin yang  akan  terkoneksi  ke  internet  diperkirakan  mencapai  30  milyar, bahkan sampai 50 milyar (Ericsson, 2011) , padahal jumlah penduduk dunia sekitar 5 milyar. Dengan asumsi bahwa 50 milyar ini benar terjadi, maka manusia hanya 1/10 bagian dalam jaringan tersebut. Gambar 1 menjelaskan fenomena ini.
Gambar 1. Prediksi Meningkatnya Jumlah Mesin yang Sangat Besar pada Tahun 2020 dan Hubungan Antara Teknologi Masa Kini dan Masa Depan Berdasarkan Bit- rate dan Jumlah Mesin (Ericsson, 2011)
Generasi  5G  mensyaratkan  setidaknya ada  triangle  requirement  Internasional Telecommunications Union-Recommendation (ITU-R) (ITU, 2015) , yaitu (i) enhanced mobile data rate, (ii) massive machine-type communications, dan (iii) ultra-reliable and low latency communications.  Masalah  pada  massive  machine-type  communications  diselesaikan  pada penelitan ini karena jumlah komunikasi mesin yang sangat besar maka perlu dilakukan prioritas pada data komunikasi manusia dibandingkan data komunikasi mesin. Keberhasilan komunikasi manusia  perlu  diutamakan,  terutama  jika  komunikasi  tersebut  adalah  komunikasi  darurat seperti  komunikasi  petugas  di  mobil  ambulan  dengan  dokter  rumah  sditakit  tujuan,  atau komunikasi  institusi  pertahanan  dan  keamanan  negara,  seperti  kepolisian,  TNI,  karena menyangkut keamanan masyarakat dan negara. Komunikasi seperti ini tidak boleh lebih buruk dibandingkan  dengan  komunikasi  antar  mesin,  misalnya  komunikasi  suhu,  sensor  mobil  di tempat parkir, sensor lampu otomatis rumah orang yang ditinggalkan pemiliknya ke luar kota. Data  komunikasi  antar  manusia  perlu  diprioritaskan  pada  teknologi  komunikasi  5G  masa depan.
Jaringan komunikasi super padat berimbas pada lalu lintas pertukaran data yang terjadi dalam jaringan, hal ini mendesak untuk munculnya sebuah teknik multiple access  baru yaitu teknik multiple access CRA, karena teknologi sebelumnya, misalnya, Time  Division Multiple access (TDMA), Frequency Division Multiple access (FDMA), Code Division Multiple Access (CDMA) yang  memerlukan transmit schedulling, tidak mampu  memberikan solusi dalam  menangani atau  melayani    jumlah user  yang  sangat  banyak  pada  jaringan  super  padat  (super-dense network) (Anwar & Hasan, 2015).
Jumlah user dan machines  yang sangat besar memerlukan teknologi multiple access yang sesuai dan handal. Teknik multiple access Coded Random Access (CRA) sangat sesuai dengan jaringan wireless  super  padat  (wireless  super-dense  networks)  di  masa  depan  karena
diperkirakan sulitnya melakukan schedulling untuk jumlah devices yang mencapai ribuan. Cara termudah adalah dengan random access, sehingga setiap user atau device dapat memilih time -slot manapun secara random tanpa diperlukan penjadwalan (schedulling). CRA merupakan salah  satu  teknik multiple  access  yang  merupakan  kombinasi  antara  random  access  dan channel  coding.  CRA  melakukan  transmit  data  secara  random  karena  user  bebas  dalam memilih time-slot yang dituju dimana jumlah user lebih sedikit daripada jumlah time -slot yang tersedia  untuk  menjamin  adanya time-slot  yang  memiliki  degree  satu  atau  user  yang terdeteksi.  CRA  mempunyai  dua  kata  kunci,  yaitu random  dan  koding,  dengan  bantuan successive  interference  cancellation  (SIC)  untuk  menghindari  tabrakan  data  (interferensi). (Anwar & Hasan, 2015).
Beberapa  teknik  pengkodean  pada  penelitian  sebelumnya  seperti  pada  penggunaan Convolutional Codes, Block Codes, Turbo Code, Low Density Parity Check (LDPC) dan Low Density Generator Matrix (LDGM) dinilai masih belum bisa memenuhi kebutuhan pada massive machines-type  communication  karena  memiliki  rate  yang  tetap  (tidak  fleksibel)  dan  cukup kompleks.  Permasalahan  mengenai massive-type  communication  telah  diselesaikan  dengan menggunakan  teknik multiple access  CRA yang dapat  melayani  jutaan user (Liva,  2011) . Peneliti (Anwar & Hasan, 2015) mengusulkan teknik baru dengan menggunakan repetition codes  untuk mendeteksi user dengan jumlah yang sangat besar dan degree distribution  yang diusulkan sudah cukup optimal namun belum ada pembagian grup atau  memberikan prioritas pada data komunikasi manusia, peneliti (Toni & Frossard, 2015) melakukan validasi antara teori dan simulasi  untuk pembagian antara kelas yang diprioritaskan dan kelas yang tidak diprioritaskan dengan menggunakan kode Irregular Repeitition Slotted ALOHA (IRSA). Jumlah user  yang  semakin  banyak  (massive)  menyebabkan  data  antara  komunikasi  manusia  dan mesin  bercampur  menjadi  satu,  sehingga  pada  penelitian  ini  dilakukan  prioritas  pada  data komunikasi manusia.
Pada penelitian ini menggunakan teknik multiple access CRA berdasarkan repetition codes  dan membagi user menjadi dua bagian yaitu grup manusia dan grup mesin dengan tujuan untuk memperioritaskan  data  komunikasi  manusia  dibandingkan  data  komunikasi  mesin  yang menjadi urgent didalam jaringan 5G dan jaringan super padat, karena bercampurnya seluruh data dalam jaringan super padat maka diperlukan sub-optimal degree distribution pada grup manusia dan mesin menggunakan bantuan proyeksi EXIT chart.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Model Sistem Penelitian
Pada masa mendatang jaringan telekomunikasi wireless diprediksi akan memiliki tingkat lalu lintas  pertukaran  data  yang  padat  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2  terutama link antara user dengan base station  (BS). Sejumlah user dari 𝑢 hingga 𝑢 (manusia dan mesin) transmit paket ke BS untuk selanjutnya masuk ke jaringan internet. Jumlah transmisi dari user ke BS dibentuk dari degree distribution.
Gambar 2. Struktur Jaringan Super Padat ( Super-dense Network) dengan Jumlah User yang Sangat Besar
Sistem  model  pada  penelitian  ini  diilustrasikan  pada  Gambar  3  yaitu  sejumlah user  dibagi menjadi dua grup manusia dan mesin ( human and machine groups) sama-sama mengakses time -slot secara bebas dan acak (random). Lingkaran mewakili user node (UN) yang memiliki degree ℓ sedangkan    kotak    mewakili slot  node  (SN)  yang  memiliki  degree 𝑑 . Erasure probability yang keluar dari user manusia direpresentasikan dengan 𝑞 dan erasure probability yang keluar dari time -slot manusia adalah 𝑝 , sama halnya dengan grup mesin 𝑞 dan 𝑝 .
Grup  manusia  ditunjukkan  dengan 𝑈 𝑈 dan  grup  mesin 𝑈
𝑈 , 𝑈 , … … , 𝑈 dan total time-slot 𝑇 𝑡 , 𝑡 , … 𝑡 .  Untuk  memprioritaskan  grup  manusia  dilakukan  dengan memberikan kebebasan kepada grup manusia untuk mengakses semua time -slot sementara pada  grup  mesin  hanya  dapat  mengakses  sebagian time  -slot  saja.  Sesuai  dengan  sistem model pada penelitian ini pada Gambar 3 grup manusia dapat mengakses semua time –slot ( 𝑡 𝑡 sebanyak 20 time -slot dan grup mesin hanya dapat mengakses 18 time -slot ( 𝑡 𝑡 . Target dari skema CRA dengan prioritas ini adalah untuk memaksimalkan jumlah user 𝑀 , pada penelitian  ini  jumlah user M sangat besar karena terdapat dua grup sementara pada penelitian (Anwar & Hasan, 2015) hanya satu grup saja, sehingga ada penelitian ini total seluruh user penjumlahan dari grup manusia dan mesin 𝑀 𝑀 𝑀 dan pada CRA sebisa mungkin    meminimalkan  jumlah time  -slot 𝑁 ( 𝑁 𝑁 )  sehingga  nilai 𝐺 ( offered  traffic) menjadi  maksimal.  Pada  penelitian  ini offered  traffic  (G)  grup  manusia  dan  mesin  dapat dimaksimalkan karena merupakan penjumlahan dari offered traffic grup manusia dan mesin berbeda  dengan  penelitian (Anwar  &  Hasan,  2015) yang  hanya  dapat  memaksimalkan offered traffic pada satu grup. Offered traffic pada proritas dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐺 𝐺 𝐺 (1) dimana , 𝐺 (2) 𝐺 (3)
𝐺 dan 𝐺 merupakan offered traffic manusia dan mesin.
𝑀 dan 𝑀 merupakan jumlah user manusia dan mesin.
𝑁 dan 𝑁 merupakan jumlah time -slot manusia dan mesin.

## Gambar 3 . Bipartite-graph CRA dengan Prioritas Manusia
Packet-loss Rate (PLR) merupakan perbandingan sejumlah paket yang gagal dideteksi dengan total  paket  yang  dikirim  yang  bisa  disebabkan  hilang  diperjalanan  atau  diterima  tapi  tidak berhasil dideteksi (Kythe, Prem, 2012) .
𝑃 (4)
Dimana b’ merupakan jumlah informasi yang diterima pada receiver setelah dilewatkan kanal dan b adalah informasi awal.
Throughput didefinisikan sebagai rasio dari jumlah paket benar diterima (tanpa error) dengan jumlah total paket yang dikirimkan termasuk paket yang salah yang dinyatakan dengan
𝑇 𝐺 ∗ 1 𝑃 𝑇 𝐺 ∗ 1 𝑃 (5)
dimana 𝑃 adalah PLR grup manusia dan 𝑃 adalah PLR grup mesin. Jaringan super padat dengan teknik prioritas dikatakan berhasil apabila throughput pada grup manusia lebih tinggi dibandingkan  dengan  grup  mesin.  Total throughput  dari  teknik  prioritas  ini  adalah penjumlahan antara throughput grup manusia dan mesin sehingga throughput yang dihasilkan dengan  teknik  prioriritas  ini  juga  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  penelitian (Anwar  & Hasan, 2015) yang tanpa menggunakan teknik prioritas dan pembagian user.

## 2.2 Degree Distribution pada User Node (UN) dan Slot Node (SN)
Degree  distribution  ini  yang  menjadi  ciri  utama  dari  teknik  multiple  access  CRA.  Degree distribution  merupakan  distribusi  banyaknya  transmisi  dari  user  dan  menjamin  proses berlangsungnya  transmisi  secara  terus-menerus  tanpa  adanya error  dengan  menggunakan bantuan Successive Interference Cancellation (SIC) di sisi receiver. Dalam SIC terjadi cancel interferensi  yang  berkelanjutan  sampai  mendapatkan degree  satu  yang  artinya  user  yang berada pada time-slot tersebut sudah terdeteksi.
Meskipun slot node tidak dapat didesain dan dikontrol karena jumlah time-slot yang sangat tidak  terbatas,  namun  pada user node yang jumlahnya besar dapat didesain dan  dikontrol dengan  menggunakan degree  distribution.  Degree  distribution  merupakan  distribusi banyaknya  transmisi  dari user,  digunakan  untuk  mendapatkan throughput  yang  tinggi  dan
untuk menjamin keberlangsungan SIC dapat berjalan terus sampai mendapatkan degree satu sehingga  semua user  dapat  terdeteksi.  Degree  distribution  pada  user  node  grup  manusia berdasarkan node-perspective diekspresikan pada polynomial sebagai berikut 𝛬 𝑥 ∑ 𝛬 ℓ 𝑥 ℓ ℓ (6)
dimana 𝛬 ℓ merupakan fraction dari UN manusia yang memiliki degree ℓ .
Untuk  menganalisis  performansi  jaringan  menggunakan EXIT  chart  memerlukan  degree distribution  berdasarkan  edge-perspective  yaitu  turunan  pertama  dari  node-perspective degree  distribution  dibagi  dengan  turunan  pertama  node-perspective  dengan  memasukkan nilai 1 . Degree  distribution  pada  UN  grup  manusia  berdasarkan  edge-perspective diekspresikan sebagai berikut (Ni’amah, Anwar, Ramatryana, 2018)
𝜆 𝑥 ∑ 𝜆 ℓ 𝑥 ℓ , ℓ (7)
Persamaan degree  distribution  tersebut  juga  diterapkan  pada  grup  mesin 𝛬 untuk node- perspective  dan 𝜆 𝑥 untuk edge-perspective.  Dari  persamaan  degree tersebut  rate  pada manusia dan mesin juga dapat ditentukan. Rate untuk grup manusia dengan menggunakan repetition codes  diekspresikan sebagai berikut (Ni’amah, Anwar, Ramatryana, 2018)
𝑅 ∑
(8)
Sama hal nya rate untuk grup mesin diekspresikan dengan 𝑅 .
Degree distribution pada SN, dengan akprosimasi probabilitas pada SN yang memiliki degree 𝑑 . Degree distribution pada SN diekpresikan dengan:
𝜓 𝑀 𝑑 𝑀 𝑑 1 1 (9)
dimana 𝑑 𝑑 𝑑 . Polynomial degree distribution SN diekspresikan dengan
Ω 𝑥 𝜓 𝑥 1 𝐺 𝑅 𝑀 1 𝑥 1 𝐺 𝑅 𝑀 1 𝑥
exp 𝑥 𝑥 (10)
dimana 𝑥 𝑥 𝑥 .  Karena  SN  jumlahnya  tidak  terbatas  sehingga degree distribution SN tidak dapat didesain atau dikontrol oleh karenannya menggunakan polynomial eksponensial.

## 2.3 Repetition Codes
Penelitian ini mengusulkan skema CRA menggunakan repetition codes  untuk memprioritaskan data  komunikasi  manusia  dibanding  mesin.  Kelebihan  dari repetition  codes  adalah  low complexity dan simpel dalam melakukan desain dan dianalisis karena satu bit informasi/paket digandakan untuk dikirimkan ke penerima sehingga paket yang dikirimkan dari pengirim akan sampai  dipenerima  sesuai  dengan  paket  yang  dikirimkan. Repetition  codes 𝑛 , 1 artinya paket diulang atau ditransmiikan sebanyak 𝑛 kali. Repetition codes  cocok digunakan untuk sensor-sensor yang hanya membutuhkan data rate yang rendah karena memiliki rate lebih kecil dari 0,5 (Abbas, Shirvanimoghaddam, 2017) .
Degree distribution pada repetition codes  sama seperti Persamaan (11). Erasure probabilitas yang keluar dari UN-manusia pada repetition codes diekspresikan sebagai berikut:
𝑞 ∑ 𝜆 ℓ 𝑝 ℓ ℓ (11)
dimana 𝜆 ℓ adalah fraksi UN pada edge-perspective. Sama halnya dengan erasure probability pada grup mesin yaitu 𝑞 . Repetition codes  beroperasi pada rate 𝑅 , dan rate 𝑅 untuk kode maximum distance separable (MDS), repetition codes  disimbolkan dengan 𝑛 , 1 dan kode MDS disimbolkan dengan 𝑛 , 𝑘 (Anwar, Astuti, 2018) .

## 2.4 Binary Erasure Channel (BEC)
Penelitian ini menggunakan kanal BEC untuk dapat menghasilkan EXIT chart. Dalam suatu link komunikasi, terdapat kemungkinan bahwa data yang diterima oleh receiver mengandung data yang  salah  ( error) (Shokrollahi,  2006) , Gambar  4  menunjukkan  BEC,  dengan erasure probability  P,    yaitu  probabilitas  data  x  hilang  dalam  transmisi.  BEC  memiliki  nilai  P  yang biasanya berkisar pada 0 𝑝 1/2 , dengan model masukan yaitu x 1 dan x 2 dan tiga keluaran yaitu y 1, y 2 dan y 3 . Jika dikirimkan paket “0” probabilitas yang diterima adalah “e” , hal  yang sama berlaku untuk bit “1” (Kythe, Prem, 2012) .

## Gambar 4. BEC dengan Erasure probability p
2.5  Algoritma Decoding  Successive  Interference  Cancellation  (SIC)  pada Repetition codes
Algoritma decoding  SIC  dideskripsikan  dengan  algoritma  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5 dengan prosedur sebagai berikut (Ni’amah, Anwar, Ramatryana, 2018)
Gambar 5. Langkah-langkah Performansi Decoding yang Dilakukan BS pada Jaringan Super Padat menggunakan Repetition codes
a. Langkah 1 :  Cari user u i yang terkoneksi dengan salah satu time -slots yang memiliki degree d. Hapus transmisi sinyal pada time -slot t t tersebut yang terhubung ke u i sehingga user u i tersebut semua transmisi sinyalnya berhasil dideteksi. Pada Gambar 5(a) user u 4 memiliki degree 1 yang terhubung dengan t 5 sehingga semua paket pada user u 4 telah diterima dengan benar tanpa terjadi error.
b. Langkah  2 : Ulangi langkah pertama secara berulang sampai tidak lagi ditemukan degree d =1. Apabila tidak ditemukan lagi degree d=1 maka proses decoding berhenti seperti yang  ditampilkan  pada  gambar  5(d)  semua user  berhasil  dideteksi.  Apabila  proses decoding berhenti ketika masih ada user yang tidak memiliki degree 1 maka dikatakan “ stoping set”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Hasil Simulasi EXIT CHART
Penelitian  ini  melakukan  evaluasi  teknik multiple  access  CRA  berdasarkan  repetition  codes sebanyak  150 user  (30  user  manusia  dan  120  user  mesin)  dan  jumlah  time  slot  (N=200) dengan  50  kali  percobaan  untuk  melihat  perubahan degree  distribution  agar  didapatkan degree  distribution  yang  optimal.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  efisien  dan  kualitas  yang tinggi, dibutuhkan degree distibution yang optimal, untuk mendapatkan degree distribution optimal dilakukan optimalisasi dengan:
maximize 𝐺 𝐺 𝐺 , subject to 𝑁 200
𝑇 𝑇 𝛿 0,1 𝑓 𝐼 , 𝑓 𝐼 , (12)
dimana 𝛿 merupakan target minimum, 𝑓 dan 𝑓 merupakan kurva dari fungsi EXIT SN dan UN.
Dari optimalisasi pada degree distribution didapatkan sub-optimal UN degree distribution untuk grup manusia dan mesin sebagai berikut:
𝛬 𝑥 0,3𝑥 0,7𝑥 , 𝛬 𝑥 0,6𝑥 0,4𝑥 , (13)
degree distribution pada grup manusia memiliki rate 𝑅 0,153 artinya pada grup manusia 30% dari 100 % user manusia mentransmit sebanyak 3 kali ke time-slot secara random dan 70% lainnya men-transmit 8 kali ke time-slot secara random juga atau bebas ke seluruh time- slot manapun tanpa dibatasi dan pada grup mesin memiliki rate 𝑅 0,375 dimana 60% dari 100% pada user mesin mentransmit sebanyak 2 kali ke time-slot secara random dan 40% lainnya men-transmit sebanyak 4 kali ke time-slot secara random namun hanya dapat men- transmit ke time-slot yang dikhususkan untuk  grup mesin, untuk offered traffic pada grup manusia 𝐺 0,15 dan  grup  mesin 𝐺 0,75 . Rate  pada  grup  manusia  lebih  kecil dibandingkan dengan rate pada grup mesin karena bertujuan untuk memprioritaskan manusia, rate yang lebih rendah memiliki paket data loss yang rendah sehingga error pada pada paket yang  dikirimkan  kecil  dan throughput  yang  ditinggi  dibandingkan  dengan  rate  yang  tinggi memiliki paket data loss yang tinggi dan throughput yang lebih rendah.
Untuk  mendesain degree  distribution  yang  optimal  membutuhkan  analisis  EXIT  chart berdasarkan  UN  dan  SN edge-perspective  degree  distribution.  Karena  pada  penelitian  ini menggunakan dua grup maka diperlukan proyeksi EXIT chart. Pada proyeksi EXIT chart, time -slot  pada  CRA  dipengaruhi  oleh  iterasi  grup  manusia  dan  iterasi  grup  mesin.  Kurva  EXIT antara UN-grup manusia dengan time -slot yang dipengaruhi oleh iterasi grup mesin disebut dengan  proyeksi  SN-mesin  vs  UN-manusia  karena time  -slot  dari  UN-grup  manusia  juga dipengaruhi  oleh time  -slot  dari  grup  mesin,  sebaliknya  kurva  EXIT  antara  UN-grup  mesin dengan time -slot yang dipengaruhi oleh iterasi grup manusia disebut dengan proyeksi-SN- manusia vs UN-mesin.
Gambar 6. Iterasi untuk Proyeksi EXIT Chart Grup Manusia dan Mesin
Penelitian ini didesain pada lapisan network dari OSI layer, dimodelkan dengan menggunakan kanal BEC sehingga diasumsikan paket yang tabrakan ( collided) dihapus. Fungsi EXIT chart diekspresikan dengan menggunakan mutual information untuk grup manusia mutual informasi diekspresikan dengan:
𝐼 , 1 𝑞 𝐼 , 1 𝑝 (14)
dimana 𝐼 , , 𝐼 , adalah extrinsic mutual information dan apriori mutual information pada grup UN-manusia, 𝑝 dan 𝑞 adalah erasure probabilitas yang masuk dan keluar keluar ke/dari grup UN-manusia. Mutual informasi ini juga diterapkan untuk grup mesin 𝐼 , , 𝐼 , . Arah 𝑝 dan 𝑞 diilustrasikan pada Gambar 3 begitu juga dengan grup mesin 𝑝 dan 𝑞 . Hubungan 𝑝 dan 𝑞 diekspresikan untuk UN dan SN.
𝑞 𝜆 𝑝 (15)
dan
1 𝑝 𝜔 1 𝑞 . 𝜔 1 𝑞 exp 1 𝑞 1 𝑞 (16)
Rumus tersebut juga diterapkan pada grup mesin dengan erasure probabilitas 𝑞 dan 𝑝 .
(a) (b) Gambar 7. Proyeksi EXIT Chart pada: (a) SN-Mesin terhadap UN-Grup Manusia (b) SN Grup Manusia terhadap UN-Mesin yang Memiliki Gap yang Kecil Menunjukkan Degree Distribusi yang Optimal
Kurva EXIT dievaluasi pada bipartite graph untuk grup manusia dan mesin dengan jumlah time slot (N=200) dengan 50 iterasi. Gambar 7 menunjukkan proyeksi EXIT chart, kurva EXIT pada grup  manusia  dan  grup  mesin  UN 𝛬 𝑥 , 𝛬 𝑥 ditampilkan  dengan  tanda  bulat  “o”  dan proyeksi antara SN-mesin dan SN-manusia ditampilkan dengan tanda positif “+”. Kurva EXIT pada UN-manusia dan proyeksi antara SN-mesin dan manusia memiliki jarak (gap) yang kecil sehingga memiliki loss rate yang kecil begitu juga dengan grup mesin kurva EXIT antara UN- mesin  dan  proyeksi  SN-manusia  dan  mesin  memiliki  jarak  (gap)  yang  kecil  juga  sehingga memiliki loss  rate  yang  kecil  juga  sehingga  baik  proyeksi  EXIT  chart  pada  grup  manusia maupun mesin sama-sama memiliki loss rate yang kecil dan degree distribution yang diusulkan pada grup manusia dan mesin juga bisa digunakan untuk jaringan masa depan yang super padat.

## 3.2 Analisis Hasil Simulasi Packet-loss Rate (PLR)
Penelitian  ini  menggunakan  data  UN degree  distribution  (manusia  dan  mesin)  dari  nodes perspective  yaitu  hasil  analisis  EXIT  chart  untuk  menampilkan  PLR  secara  simulasi.  Untuk mengeksploitasi kedinamisan kanal fading dari fakta bahwa suatu edge dikatakan drop atau menghilang  ketika  daya  terima 𝛾 |ℎ| dibawah  power  threshold 𝑇 , dengan  probabilitas sebagai berikut:
𝑃 𝛾 𝑇 1 𝑒 (17)
untuk kesederhaan analisis 𝑇 0,25.
Gambar 8 menunjukkan kurva PLR untuk degree distribusi 𝛬 𝑥 , 𝛬 𝑥 dengan N= 200 dan perbandingan manusia dan mesin 20:80. Offered traffic pada PLR 10 grup manusia tanpa fading diperoleh G=0,7 paket/slot dan dengan fading G= 0,69 paket/slot dan untuk grup mesin
IE H ,IA S 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 IA M ,IE S 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Projected Human-SN UN of Machines M (x)
tanpa fading  dengan G=0,56 paket/slot dan  dengan fading G=0,42 paket/slot. PLR untuk grup manusia lebih bagus dibandingkan dengan grup mesin begitu juga dengan adanya fading tetap PLR grup manusia yang lebih bagus dibandingkan mesin dan untuk kasus PLR tanpa fading lebih bagus dibandingkan dengan adanya fading.
Gambar 8. Grafik Performansi PLR dengan Prioritas untuk N=200

## 3.3 Analisis Hasil Simulasi Throuhgput
Penelitian ini menggunakan data hasil simulasi PLR. Berdasarkan PLR yang didapatkan pada Gambar  8, throughput  suatu  network  dikalkulasikan  menggunakan  Persamaan  (5)  dan didapatkan grafik throughput seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik Performansi Throughput dengan Prioritas untuk N=200
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 H (x), Simulation no fading M (x), Simulation no fading H (x), Simulation fading
M (x), Simulation fading 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 H (x), Simulation no fading M (x), Simulation no fading
H (x), Simulation fading M (x), Simulation fading
Pada  Gambar  9  terlihat  jelas  puncak throughput  untuk  simulasi  degree  distribution  tanpa fading dengan N=200 pada G = 0,775 paket/slot dan dengan fading G = 0,736 paket/slot pada grup manusia dan untuk grup mesin tanpa fading G = 0,669 paket dan dengan fading G = 0,646 paket. Throughput pada grup manusia lebih tinggi dibandingkan dengan grup mesin baik  yang  tanpa fading  maupun  ada  fading  yang  mengindikasikan  kesuksesan  pada komunikasi data grup manusia lebih tinggi dibandingkan dengan grup mesin.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah mengusulkan teknik multiple access CRA menggunakan repetition codes untuk memberikan prioritas pada data komunikasi manusia di jaringan super padat. Dievaluasi dengan menggunakan proyeksi EXIT chart untuk mendapatkan degree distribution yang paling optimal untuk grup manusia dan mesin. Performansi dilakukan dengan menggunakan simulasi komputer  dan  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan proyeksi  EXIT  chart  didapatkan sub-optimal degree  distribution  untuk  grup  manusia 𝛬 𝑥 0,3𝑥 0,7𝑥 , dan  untuk  grup mesin 𝛬 𝑀 𝑥 0,6𝑥 2 0,4𝑥 4 . Evaluasi performansi pada  teknik  prioritas  juga  dilihat  dari parameter throughput yang dihasilkan pada grup manusia tanpa fading 𝑇 0,775 paket/ slot dengan fading 𝑇 0,736 paket/ slot dan untuk grup mesin tanpa fading 𝑇 0,669 paket/ slot dan dengan fading 𝑇 0,646 paket/ slot.
Dapat  disimpulkan  dengan  melakukan  teknik  priotitas  pada  grup  manusia  bahwa  (i) keberhasilan data komunikasi manusia dibandingkan dengan mesin yang dilihat dari gap atau jarak antara kurva user node-manusia dengan slot node-mesin dan sebaliknya  pada proyeksi EXIT  chart  yang  sangat  kecil  sehingga  menunjukkan  error  yang  kecil  (ii)  Performansi throughput pada grup manusia lebih tinggi dibandingkan grup mesin walaupun ada pengaruh dari fading dan (iii) Performansi PLR pada manusia juga lebih baik dibandingkan grup mesin walaupun ada pengaruh dari fading.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  bapak  Dr.  Eng  Khoirul  Anwar  yang  telah memberikan  ide,  masukan-masukan  dan  bimbingan  yang  sangat  membantu  penulis  dalam menyelesaikan penelitian ini. Terima kasih juga kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom Purwokerto yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Abbas,  R.,  Shirvanimoghaddam,  M.,  Li,  Y.,  &  Vucetic,  B.  (2017). Random  Access  for  M2M Communications  with  QoS  Guartantees. IEEE  Transactions  on  Communication,  90
(6778), 43–53.
Anwar, K., & Astuti, R. P. (2016). Finite-length Analysis for Wireless Super-dense Networks Exploiting Coded  Random  Access  Over  Rayleigh  Fading  Channels.  IEEE  Asia  Pacific Wireless and Mobile Conference (APWIMOB). (pp. 1–6). Bandung.
Anwar,  K.,  Juansyah,  Syihabuddin.  B.,  &  Adriansyah  N.  M.  (2017).  Coded
Random  Access  with  Simple  Header  Detection  for  Finite  Length  Wireless
IoT Networks. Eighth International Workshop on Signal Design and Its Applications in Communications (IWSDA). (pp. 94-98). Japan.
Kythe, Dave K &  Prem, K. (2012). Algebraic and Stochastic Coding Theory: CRC Press Taylor
& Francis Group.
Ericsson. (2011). More Than 50 Billion Connected Devices. Ericsson Whitepaper. (pp 1-12).
Hasan,  M.N.,  &  Anwar.K.  (2015). Massive  Uncoordinated  Multiway  Relay  Networks  with Simultaneous Detections. IEEE International Conf. on Comm. Workshop (ICCW), (pp.
2175–2180). London.
ITU-R. (2015). IMT Vision Framework and Overall Objective of the Future Development of Int for 2020 and beyond.
Liva,  G.  (2011).  Graph-based  analysis  and  optimization  of  contention  resolution  diversity slotted ALOHA. IEEE Trans. on Communications, 59(2), 477-487.
Ni’amah, K., Ramatryana. I. A & Anwar. K. (2018). Coded Random Access Prioritizing Human Over  Machines  for  Future  IoT  Networks .  International  Conference  on  Telematics  and Future Generation Network (TAFGEN), (pp. 19-24). Malaysia.
Shokrollahi,  A.  (2006).  Raptor  Codes. IEEE  Trans.  on  Information  Theory,  52(6),
2551–2567.
Toni,  L.,  &  Frossard,  P.  (2015).  Prioritized Random  MAC  Optimization  Via  Graph-based
Analysis. IEEE Transactions on Communication, 63(12), 1-12.