## Komparasi dan Optimasi Model Propagasi pada Sistem Komunikasi Seluler di Kota Palembang
Mohammad Fadhli * dan Sopian Soim Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia
* Corresponding author, e-mail: mohammad.fadhli@polsri.ac.id
Abstrak —Terdapat berbagai macam model propagasi yang dapat digunakan untuk memprediksi path loss . Setiap  model  propagasi  diklasifikasikan  berdasarkan  kategori  lingkungannya.  Pembagian  kategori lingkungan ini bersifat subjektif, sehingga untuk mendapatkan prediksi yang akurat diperlukan pemilihan kategori lingkungan yang tepat. Penelitian ini membandingkan empat jenis model propagasi dengan hasil pengukuran RSL pada lima site di Kota Palembang. Model yang dibandingkan adalah Okumura Hata, ECC- 33, Ericsson dan SUI. Berdasarkan komparasi menggunakan parameter RMSE, Kota Palembang menurut model  Okumura  Hata  termasuk  dalam  kategori large  urban .  Sedangkan  pada  model  ECC-33  termasuk kategori medium urban. Pada model Ericsson termasuk kategori suburban , dan pada model SUI termasuk dalam tipe terrain A. Dari perbandingan keempat model berdasarkan RMSE dan standar deviasi, diketahui bahwa pada hasil pengukuran lima site di Kota Palembang, model ECC-33 memiliki akurasi yang tinggi dengan  RMSE  3,28  dB  dan  standar  deviasi  2,74  dB.  Setelah  dioptimasi,  model  Okumura  Hata  juga memberikan akurasi prediksi yang tinggi, dengan RMSE 1,75 dB dan standar deviasi 0,76 dB. Sehingga disarankan untuk menggunakan model ECC-33 medium urban atau model Okumura Hata large urban yang telah dioptimasi untuk mempredikasi path loss di Kota Palembang.
Kata Kunci : Model Propagasi, Optimasi, Kategori Lingkungan, Okumura Hata, ECC-33, Ericsson, SUI
Abstract —Various  propagation  models  can  be  used  to  predict  path  loss.  Each  propagation  model  is classified  according  to  its  environment  categories.  These  environment  categories  are  purely  subjective, therefore to get accurate predictions, proper environment category selection is needed. In this paper, four propagation models are compared with  RSL measurements at five sites in  Palembang City. The models being  compared  are  Okumura  Hata,  ECC-33,  Ericsson,  and  SUI.  Based  on  comparison  using  RMSE parameters, large urban is the appropriate environment category for Palembang City in the Okumura Hata model.  For ECC-33, the appropriate environment category is medium urban. In the Ericsson model, the appropriate category is suburban, and terrain type A for SUI model. From the comparison of four models based on RMSE and standard deviations, it is known that for measurement results of five sites in Palembang City, the ECC-33 model has high accuracy with RMSE of 3,28 dB and standard deviation of 2,74 dB. After optimization, the Okumura Hata model provides an RMSE of 1,75 dB and a standard deviation of 0,76 dB. It is recommended to use the Medium Urban ECC-33 model or the optimized Large Urban Okumura Hata model to predict path loss in Palembang City.
Keywords  :  Propagation  Models,  Optimization,  Environment  Categories,  Okumura  Hata,  ECC-33, Ericsson, SUI.

## Pendahuluan
Sistem komunikasi seluler merupakan salah satu sarana  komunikasi  yang  banyak  digunakan  pada saat ini. Banyaknya jumlah pengguna harus diikuti dengan  layanan  yang  maksimal  dari  operator. Layanan  yang  maksimal  dapat  diperoleh  melalui proses  perencanaan  dan  optimasi  jaringan  secara terukur dan akurat.
Diantara  bentuk  kegiatan  perencanaan  dan optimasi  jaringan  seluler  yang  penting  dilakukan adalah memprediksi daya terima sinyal dalam suatu sel.  Hal  ini  perlu  dilakukan  agar  dapat  diprediksi sejauh  mana coverage  area suatu  sel,  sebab perencanaan coverage  area yang  baik  akan berpengaruh  terhadap  kualitas  layanan  yang diberikan.
Daya terima sinyal dapat diprediksi berdasarkan
nilai path loss. Terdapat beberapa model propagasi yang dapat digunakan untuk memprediksi path loss . Diantaranya  adalah  model  Okumura  Hata  [1], Stanford  University  Interim  (SUI),  ECC-33[2], Ericsson  [3]  dan  lain-lain.  Model-model  tersebut didapatkan  berdasarkan  serangkaian  pengukuran path loss pada satu wilayah tertentu yang kemudian disesuaikan dengan karakteristik sistem pengukuran  seperti  karakteristik  wilayah,  tinggi antena, gain antena dan lain-lain [4].
Dalam proses perencanaan dan optimasi sistem seluler, perlu dipilih model propagasi yang paling sesuai untuk diterapkan di suatu wilayah, sehingga didapatkan  hasil  prediksi  yang  tidak  berbeda jauh dengan hasil pengukuran. Sebab model yang cocok diterapkan  di  satu  wilayah  belum  tentu  cocok digunakan  di  wilayah  yang  lain,  jika  wilayah tersebut memiliki karakteristik yang berbeda.
Model  propagasi  diklasifikasikan  berdasarkan kategori  lingkungan.  Sebagai  contoh,  model Okumura Hata dibagi menjadi urban , suburban dan open  area [1].  Sedangkan  model  ECC-33 dibedakan menjadi dua kategori, yaitu large urban dan small  urban [2].  Pembagian  kategori lingkungan  ini  bersifat  subjektif,  sebab  standar besar  dan  kecilnya  kota  harus  mengikuti  standar dimana  model  ini  dikembangkan  [4].  Jadi  untuk mendapatkan prediksi yang akurat, harus digunakan model dengan kategori lingkungan yang tepat.
Berbagai  penelitian  telah  membahas  model propagasi yang tepat untuk diterapkan di berbagai daerah.  Penelitian-penelitian  tersebut  dilakukan dengan cara membandingkan daya sinyal dari hasil pengukuran dengan daya sinyal dari hasil prediksi menggunakan berbagai model propagasi.
Penelitian  pada  artikel  [5-7]  mengevaluasi model  propagasi  di  wilayah  Nigeria,  sedangkan penelitian  [8]  mengevaluasi  untuk  wilayah Kanakata state India. Pada penelitian [9] dilakukan analisis komparatif dari beberapa model propagasi untuk jaringan LTE di NCR region Delhi India, dan didapatkan  kesimpulan  bahwa  model  Ericsson paling cocok untuk diterapkan di daerah tersebut.
Beberapa penelitian juga telah dilakukan untuk memilih model propagasi  yang paling tepat untuk berbagai  kota  di  Indonesia.  Pada  penelitian  [10] dibandingkan  beberapa  model  propagasi  untuk  di terapkan  di  Kota  Tarakan  Kalimantan  Utara. Didapatkan  kesimpulan  bahwa  model  COST-231 Hata paling sesuai di Kota Tarakan. Selain itu, pada penelitian  ini  juga  dilakukan  optimasi  terhadap model  COST-231  Hata  untuk  meningkatkan
akurasi model.
Pada penelitian sebelumnya juga telah dibandingkan  beberapa  model  propagasi  untuk Kota Palembang. Artikel [11] membandingkan dua jenis model propagasi, yaitu model PCS Extension to  Hata dan  model  SUI.  Diantara  kedua  model tersebut,  model  SUI  lebih  mendekati  hasil pengukuran daya terima sinyal di lapangan.
Untuk  mengembangkan  hasil  penelitian  yang ada  pada  artikel  [11],  pada  artikel  ini  akan dibandingkan hasil pengukuran daya terima dengan beberapa  model  lainnya,  sehingga  didapatkan model  propagasi  yang  paling  sesuai  di  Kota Palembang. Model yang akan dibandingkan adalah model  Okumura  Hata,  model  ECC-33,  model Ericsson  dan  model  SUI.  Dari  tiap  model, ditentukan  terlebih  dahulu  kategori  lingkungan yang  paling  tepat  untuk  diterapkan  di  Kota Palembang. Setelah itu dilakukan analisis komparasi  antara  hasil  prediksi  dengan  hasil pengukuran  berdasarkan  nilai root  mean  square error (RMSE)  dan  standar  deviasi.  Hal  ini bertujuan  untuk  menemukan  model  yang  paling akurat.  Setelah  itu  dilakukan  optimasi  model  jika diperlukan.
Path Loss Pada Sistem Komunikasi
Nirkabel
Path loss merupakan atenuasi yang dialami oleh daya sinyal selama merambat di saluran transmisi. Besarnya  nilai path  loss bisa  didapatkan  dengan menghitung  selisih  antara  daya  pancar  efektif (ERP)  dengan  daya  yang  ditangkap  oleh  antena penerima. Path  loss dapat  dihitung  menggunakan persamaan berikut [12]:
( ) = − (1)
Dimana ERP ( Effective Radiated Power ) merupakan daya pancar efektif dalam dBm dan merupakan  daya  terima  atau received  signal  level (RSL)  dalam  dBm.  Besarnya  ERP dapat  dihitung menggunakan persamaan berikut [1]:
( ) = − − − (2)
Dimana   merupakan daya pancar dalam dBm, merupakan gain antena  pemancar  dalam  dB, serta dan merupakan loss konektor dan loss dari faktor-faktor lain dalam satuan dB.

## Model Propagasi
Secara  umum  terdapat  beberapa  jenis  model propagasi yang dapat digunakan untuk memprediksi path loss . Salah satunya adalah model empiris.  Model  empiris  merupakan  suatu  model yang digunakan untuk memprediksi path loss pada suatu karakteristik lingkungan tertentu berdasarkan parameter-parameter sistem telekomunikasi seperti ketinggian antena, frekuensi kerja, gain antena dan lain sebagainya [13].
Model  empiris  didapatkan  dari  serangkaian hasil  pengukuran path  loss yang  kemudian dibangun  menjadi  suatu  fungsi  matematis  dengan parameter-parameter  yang  disesuaikan  dengan kondisi  lingkungan  tertentu,  frekuensi  serta parameter-parameter  lainnya,  sehingga  dapat meminimalkan error diantara  model  dan  hasil pengukuran [13].

## 4.1. Model Okumura Hata
Model  Okumura  Hata  merupakan  salah  satu model empiris yang didasarkan kepada serangkaian hasil  pengukuran path  loss di  lingkungan urban . Model  ini  cocok  untuk  digunakan  pada  jangkuan frekuensi  150-1000  MHz  dan  1500-2000  MHz. Model ini dapat memprediksi path loss dalam jarak 1-20 km. Berdasarkan model ini, besarnya path loss diantara  antena  pemancar  dan  antena  penerima dinyatakan dengan persamaan berikut [1]:
( ) = (69,55 + 26,16 log −
13,82 log ℎ ) + (44,9 − 6,55 log ℎ ) log − (3)
Dimana   (dalam  MHz)  merupakan  frekuensi, ℎ (dalam  meter)  merupakan  tinggi  antena base station dan d merupakan  jarak antara  antena base station dengan antena mobile station dalam meter. Variabel C merupakan  fungsi  ketinggian  antena mobile  station berdasarkan  kategori  lingkungan yang  terdiri  dari suburban , open  area dan urban . Untuk kategori suburban dapat dihitung menggunakan persamaan (4): = 2 log + 5,4 (4)
Sedangkan  untuk  kategori open  area dihitung menggunakan persamaan (5):
= 4,78 log + 18,33 log + 40,94 (5)
Untuk  kategori urban terbagi  lagi  menjadi  kota besar dan kota kecil. Untuk kota besar dengan ≥ 300 MHz dinyatakan dengan persamaan (6)
= 4,78 log + 18,33 log + 40,94 (6)
Sedangkan  untuk  kota  kecil  dapat  dihitung menggunakan persamaan (7):
= (1,1 log − 0,7)ℎ − (1,56 log − 0,8) (7)
Dimana ℎ (dalam meter) merupakan tinggi antena mobile station [1].

## 4.2. Model ECC-33
Model  ECC-33  dikembangkan  oleh Electronic Communication Committee (ECC) yang
merupakan  ekstrapolasi  dari  data  pengukuran Okumura Hata. Model ini diadaptasi untuk kategori kota  medium  dan  kota  besar.  Pada  model  ini terdapat  faktor  koreksi  untuk suburban dan open area .  Model  ini  dapat  digunakan  untuk  prediksi path loss pada frekuensi 700 MHz sampai 3,5 GHz. Berdasarkan  model  ECC-33  besarnya path  loss dihitung dengan persamaan berikut [2]:
( ) = + − − (8)
= 92,4 + 20 log + 20 log (9)
= 20,41 + 9,83 log + 7,89 log + 9,56(log ) (10) = log [13,98 + 5,8(log ) ] (11)
merupakan atenuasi sinyal dalam kondisi free space, dimana d dan merupakan  jarak  dan frekuensi yang diukur dalam satuan km dan GHz.
Variabel dibagi  berdasarkan  kategori lingkungan  untuk  kota  menengah  ( medium  sized urban) dan  kota  besar.  Untuk  kota  besar dihitung menggunakan persamaan (12), sedangkan untuk kota kecil dapat dihitung dengan persamaan (13):
= 0,759ℎ − 1,862 (12)
= [42,57 + 13,7 log ][log ℎ − 0,585] (13)
4.3. Model Ericsson
Model  ini  merupakan  pengembangan  dari model  Okumura  Hata  agar  dapat  digunakan  di frekuensi yang lebih tinggi. Model ini dikembangkan  oleh Ericsson  company . Path  loss pada  model  ini  dihitung  menggunakan  persamaan berikut [14]:
( ) = + log + log ℎ + log ℎ log − 3,2(log(11,75) ) + ( ) (14)
( ) = 44,49 log − 4,78(log( )) (15) Nilai variabel , , dan berbeda berdasarkan kategori lingkungannya, yang dibedakan  menjadi urban , suburban dan rural . Masing-masing nilai untuk tiap kategori lingkungan terdapat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Parameter Model Ericsson[15]
Urban 36,2 30,2 12,0 0,1 Suburban 43,20 68,93 12,0 0,1 Rural 45,95 100,6 12,0 0,1

## 4.4. Model SUI
Model  SUI  dikembangkan  dari  kolaborasi antara  Stanford  University  dengan  IEEE  802.16 group . Model ini dibagi menjadi tiga kategori, yaitu kategori A, B dan C. Kategori A digunakan untuk wilayah  dengan path  loss paling  besar  diantara kategori yang lain, yang dapat terjadi pada wilayah berbukit  yang  memiliki  konsentrasi  vegetasi sedang  hingga  berat.  Kategori  B  untuk  wilayah dengan path  loss sedang  pada  wilayah  yang memiliki  vegetasi  sedang  atau  wilayah  yang memiliki vegetasi berat dengan daratan yang datar. Kategori  C  untuk  wilayah  dengan path  loss kecil pada wilayah yang datar dan vegetasi yang ringan.
Path  loss pada  model  SUI  dapat  dihitung menggunakan  persamaan-persamaan  berikut  ini [2].
( ) = + + + + (16)
= 20 log (17)
= 10 log (18) = − (ℎ ) + (19)
= 6 log (20) = −10,8 log , ,
−2 log , (21)
Berdasarkan persamaan (15) sampai (20), variabel A  merupakan free  space  loss yang  diukur  dalam dB.   merupakan panjang gelombang dalam meter dan merupakan jarak referensi (dalam meter). merupakan path  loss eksponen,  sedangkan merupakan  faktor  koreksi  frekuensi  dan merupakan  faktor  koreksi  tinggi  antena  penerima. Variabel s merupakan variabel acak akibat adanya large scale fading . Nilai variabel s serta a, b dan c dibedakan berdasarkan kategori lingkungan ( terrain ) yang terdapat pada Tabel 2 [2].
Tabel 2. Parameter Terrain Model SUI
Parameter Model Terrain A Terrain B Terrain C a 4,6 4 3,6 b 0,0075 0,0065 0,005 c 12,6 17,1 20 s 10,6 9,4 8,2

## Metode Penelitian
4.1. Sistem Pengukuran
Prediksi path  loss dari  tiap  model  dievaluasi berdasarkan  data path  loss hasil  pengukuran. Pengukuran path  loss dilakukan  dengan  cara mengukur  daya  yang  diterima  oleh  perangkat mobile station pada jarak tertentu dari antena base station . Path  loss hasil  pengukuran  didapatkan dengan  cara  mencari  selisih  antara  daya  yang diterima  dengan  daya  efektif  (ERP)  yang dipancarkan oleh antena base station .
Artikel ini menggunakan data pengukuran yang sama dengan artikel [11]. Penelitian dilakukan pada lima site di  Kota Palembang. Kelima site tersebut terdapat pada lokasi sebagai berikut:
1. Jl. Putri Rambut Selako, Gg. Kolam Sikam, Kel. Bukit Lama.
2. Jl.  Tj.  Pandan,  RT.  07,  RW.  01,  Suka  Maju, Sako.
3. Jl. HBR Motik, Kp. Minterejo, KM.8, No. 1880, Karya Baru, Kec. Alang-Alang Lebar.
4. Jl. Jendral Ahmad Yani, Gg. PU, 7 Ulu, Kec. Seberang Ulu 1.
5. Jl. Bangau, No. 40, 9 Ilir, Kec. Ilir Timur 2.
Posisi dari tiap site dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Posisi Site
Parameter yang perlu diperhatikan dalam proses pengukuran  dan  pemodelan  diantaranya  adalah jarak, frekuensi, ketinggian antena dan daya pancar. Pengukuran  daya  terima  dilakukan  tiap  jarak  100 meter dari posisi base station . Pengukuran dimulai dari jarak 500 meter sampai 1500 meter, sehingga terdapat  sebelas  titik  pengukuran  pada  tiap site . Sinyal  yang  diukur  bekerja  pada  frekuensi  900 MHz.  Ketinggian  posisi  antena  pada  tiap base station berkisar dari 30 m – 45 m dengan ketinggian antena mobile  station 1  m.  Semua base  station memancarkan sinyal dengan daya sebesar 20 dBm. Daya  diterima  diukur  menggunakan  perangkat lunak G-Net Track.

## 4.2. Metode Evaluasi Model Prediksi Path Loss
Pada  penelitian  ini,  daya  terima  (RSL)  hasil pengukuran  dibandingkan  dengan  hasil  prediksi dari model Okumura Hata, ECC-33, Ericsson dan SUI.  Prediksi  RSL  dapat  diketahui  dari  selisih antara ERP dengan perhitungan path loss pada tiap model. Prediksi path loss dengan model Okumura Hata dihitung menggunakan persamaan (3) sampai persamaan  (7).  Prediksi  dengan  model  ECC-33 dihitung  menggunakan  persamaan  (8)  sampai persamaan (13). Model Ericsson dihitung menggunakan persamaan (14) dan persamaan (15). Sedangkan  model  SUI  dihitung  menggunakan persamaan (16) sampai persamaan (21).
Pada  tahap  pertama  terlebih  dahulu  ditentukan kategori  lingkungan  yang  tepat  dari  tiap  model untuk  Kota  Palembang.  Hal  ini  dilakukan  dengan cara  membandingkan  hasil  pengukuran  dengan hasil prediksi di berbagai kategori lingkungan pada tiap  model.  Pada  tahap  kedua  dilakukan perbandingan  antar  model  yang  berbeda.  Hal  ini
bertujuan  untuk  menemukan  jenis  model  yang memiliki akurasi paling tinggi.
Parameter yang digunakan untuk mengevaluasi akurasi model adalah nilai root mean square error (RMSE)  dan  standar  deviasi  dari  selisih  ( error ) hasil  prediksi  dengan  hasil  pengukuran.  RMSE merupakan ukuran magnitudo rata-rata error antara nilai yang diprediksi oleh model path loss dengan hasil  pengukuran.  Sedangkan  standar  deviasi merupakan  ukuran  sebaran error hasil  prediksi terhadap  nilai  rata-rata error [16].  Model  yang dipilih  adalah  model  dengan  RMSE  dan  standar deviasi terkecil
Nilai RMSE dihitung menggunakan persamaan (22) [6]:
= ∑ | − | (22)
Dimana RSSM merupakan  besarnya  daya  terima yang terukur pada tiap titik pengukuran dan RSSP merupakan daya terima yang diprediksi. Variabel n menunjukkan  jumlah  titik  pengukuran  pada  tiap site.
Nilai  standar  deviasi  dihitung  menggunakan persamaan berikut [13]:
= ∑ (| − | − ) (23)
= ∑ | − | (24)
dimana ME merupakan  rata-rata error model propagasi  pada  tiap site pengukuran.  Model  yang layak  digunakan  adalah  model  yang  memiliki RMSE ≤ 6 dB dan standar deviasi ≤ 10 dB [17].

## Hasil dan Pembahasan

## 5.1. Evaluasi Kategori Lingkungan
Pada  bagian  ini  perbandingan  nilai  RMSE  di berbagai  kategori  lingkungan  pada  tiap  model disajikan  dalam  bentuk  tabel.  Hasil  perbandingan dapat dilihat pada Tabel 3 sampai Tabel 6.
Pada Tabel 3 ditunjukkan perbandingan RMSE pada  model  Okumur  Hata  untuk  kategori lingkungan large urban, small urban, suburban dan open area . Kategori large urban memiliki rata-rata RMSE sebesar 22,82 dB, small urban sebesar 22,86 dB, sub  urban sebesar  34,05  dB  dan open  area sebesar  160,89  dB.  Sehingga  dapat  diketahui
bahwa pada model Okumura Hata Kota Palembang termasuk kepada kategori lingkungan large urban . Nilai RMSE untuk model ECC-33 pada Tabel 4 menunjukkan  bahwa  kategori  lingkungan medium urban memiliki  rata-rata  RMSE  di  seluruh site sebesar  3,28  dB.  Sedangkan  pada  kategori large urban memiliki rata-rata RMSE sebesar 26,17 dB. Jadi dapat disimpulkan bahwa pada model ECC-33, kategori  lingkungan  yang  tepat  untuk  Kota Palembang adalah medium urban .
Pada Tabel 5 disajikan nilai RMSE pada tiap site menggunakan  model  Ericsson  dengan  kategori lingkungan urban,  suburban dan rural .  Dapat diketahui bahwa kategori urban memiliki rata-rata RMSE  di  seluruh site sebesar  11,78  dB.  Kategori sub  urban memiliki  rata-rata  RMSE  sebesar  7,55 dB,  sedangkan  kategori rural memiliki  rata-rata RMSE  sebesar  10,32  dB.  Jadi  dapat  disimpulkan bahwa  pada  Model  Ericsson  Kota  Palembang termasuk kepada kategori sub urban.
Untuk  model  SUI,  nilai  RMSE  pada  tiap site dapat  dilihat  di  Tabel  6.  Pada  model  ini  dibagi menjadi  tiga  tipe terrain, yaitu  tipe  A,  B  dan  C. Tipe terrain A  memiliki  rata-rata  RMSE  sebesar 19,70 dB. Tipe terrain B memiliki rata-rata RMSE sebesar 25,11 dB dan Tipe terrain C sebesar 26,11 dB. Jadi pada model SUI Kota Palembang termasuk pada Tipe terrain A.
Tabel 3.  Perbandingan RMSE Pada Model Okumura Hata Site RMSE (dB) Large Urban Small Urban Sub urban Open Area 1 21,18 21,22 32,38 159,19 2 23,83 23,88 35,07 161,91 3 22,91 22,95 34,15 161,01 4 21,83 21,88 33,07 159,92 5 24,33 24,38 35,57 162,42 Rata-Rata 22,82 22,86 34,05 160,89

## Tabel 4. Perbandingan RMSE Pada Model ECC-33
Site RMSE (dB) Large Urban Medium Urban 1 24,53 2,83 2 27,52 4,31 3 26,26 3,01 4 25,16 1,84 5 27,67 4,42 Rata-Rata 26,17 3,28
Tabel 5. Perbandingan RMSE Pada Model Ericsson Site RMSE (dB) Urban Suburban Rural 1 11,52 6,91 9,59 2 11,04 6,12 8,95 3 12,03 7,81 10,53 4 10,18 7,35 10,99 5 14,12 9,55 11,55 Rata-Rata 11,78 7,55 10,32

## Tabel 6. Perbandingan RMSE Pada Model SUI
Site RMSE (dB) Terrain A Terrain B Terrain C 1 17,99 23,31 24,29 2 20,63 26,23 27,29 3 19,81 25,21 26,21 4 18,84 24,24 25,24 5 21,23 26,57 27,55 Rata-Rata 19,70 25,11 26,11

## 5.2. Evaluasi Akurasi Model
Grafik  perbandingan  RSL  hasil  pengukuran dengan  hasil  prediksi  oleh  keempat  model  pada lima site dapat dilihat  pada Gambar  2, Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6. Nilai standar deviasi pada masing-masing site dapat dilihat pada Tabel 7. Sedangkan perbandingan rata-rata RMSE dan  rata-rata  standar  deviasi  dari  keempat  model disajikan dalam Tabel 8.
Berdasarkan  Gambar  2,  Gambar  3,  Gambar  4, Gambar  5,  dan  Gambar  6  terlihat  bahwa  model ECC-33 memiliki grafik yang paling dekat dengan hasil pengukuran. Hasil ini juga dapat dikonfirmasi menggunakan data pada Tabel 8 yang menunjukkan bahwa model ECC-33 memiliki rata- rata  RMSE  terkecil  dari  model  yang  lain,  yaitu sebesar  3,28  dB,  dimana  RMSE  terbesar  bernilai 4,42  yang  terukur  pada site 5 dan  RMSE  terkecil bernilai 1,84 dB di site 4.  Nilai ini lebih kecil dari pada batas maksimum RMSE yang disarankan.
Parameter  lain  yang  digunakan  untuk  menilai akurasi model path loss adalah nilai standar deviasi. Berdasarkan Tabel 7 dan Tabel 8 diketahui bahwa model  ECC-33  memiliki  rata-rata  standar  deviasi sebesar  2,74  dB,  dimana  standar  deviasi  terbesar bernilai 5,65 dB yang berada di site 1 dan standar deviasi terkecil sebesar 0,43 dB yang terukur di site 4.  Nilai ini  berada  di  bawah  batas  standar  deviasi maksimum  yang  disarankan.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  untuk  penggunaan  di  Kota Palembang, model ECC-33 memiliki akurasi yang cukup baik.
Gambar 2. Grafik RSL Pada Site 1
Gambar 3. Grafik RSL Pada Site 2
Gambar 4. Grafik RSL Pada Site 3
Gambar 5. Grafik RSL Pada Site 4
Gambar 6. Grafik RSL Pada Site 5
Tabel 7. Standar Deviasi Site Standar Deviasi (dB) Okumura Hata ECC-33 Ericsson SUI 1 5,10 5,65 20,14 5,08 2 2,11 4,60 14,00 0,32 3 0,42 1,17 22,70 3,54 4 1,38 0,43 25,31 7,90 5 1,42 1,87 27,43 4,93 Rata- Rata 2,09 2,74 21,92 4,35 Tabel 8. Rata-Rata RMSE dan Standar Deviasi Model Parameter RMSE (dB) Standar Deviasi (dB) Okumura Hata 22,82 2,09 ECC-33 3,28 2,74 Ericsson 7,55 21,92 SUI 19,70 4,35
Model Okumura Hata memiliki rata-rata standar deviasi  sebesar  2,09  dB.  Nilai  ini  lebih  kecil  dari pada  model  ECC-33.  Pada  model  ini  standar
deviasi  terbesar  ada  di site 1  sebesar  5,10  dB. Sedangkan standar deviasi terkecil sebesar 0,42 dB yang  berada  di site 3.  Namun  model ini memiliki rata-rata RMSE yang cukup besar, yaitu 22,82 dB. Nilai ini lebih besar dari pada 6 dB yang merupakan batas  maksimum  RMSE  yang  disarankan.  Oleh karena itu, model Okumura Hata dapat digunakan sebagai  alternatif  model  ECC-33,  namun  harus dioptimasi  terlebih  dahulu  untuk  meminimalkan nilai RMSE-nya.

## 5.3. Optimasi Model
Pada  artikel  ini  yang  akan  dioptimasi  hanya Model  Okumura  Hata,  karena  memiliki  standar deviasi  yang  terkecil  diantara  model  lainnya, sehingga  hanya  perlu  mengoptimasi  rata-rata RMSE-nya  saja.  Optimasi  dilakukan  dengan  cara menjumlahkan path  loss yang  diprediksi  dengan nilai  rata-rata  RMSE  [9].  Secara  matematis dinyatakan dengan persamaan (25).
= + 22,82 (25)
Perbandingan  RMSE  dan  standar  deviasi  model Okumura  Hata  sebelum  dan  setelah  optimasi terdapat pada Tabel 9. Dapat dilihat bahwa setelah optimasi  rata-rata  RMSE  model  ini  menurun menjadi  1,75  dB  dan  rata-rata  standar  deviasi menjadi 0,67 dB. Sehingga setelah optimasi model Okumura Hata dapat memprediksi path loss di Kota Palembang dengan akurasi yang tinggi.
Tabel 9.  RMSE  dan  Standar  Deviasi  Okumura
Hata Sebelum dan Sesudah Optimasi Site RMSE (dB) Standar Deviasi Sebelum Optimasi Sesudah Optimasi Sebelum Optimasi Sesudah Optimasi 1 21,18 2,87 5,10 0,76 2 23,83 1,75 2,11 0,67 3 22,91 0,65 0,42 0,16 4 21,83 1,56 1,38 0,46 5 24,33 1,90 1,42 1,32 Rata- Rata 22,82 1,75 2,09 0,67

## Kesimpulan
Berdasarkan  perbandingan  RSL  pengukuran dan hasil prediksi, didapatkan kategori lingkungan yang  sesuai  untuk  Kota  Palembang.  Pada  model Okumura  Hata  digunakan  kategori  lingkungan large  urban ,  sedangkan  pada  model  ECC-33 digunakan  kategori medium  urban .  Pada  model Ericsson, digunakan kategori suburban , dan untuk model SUI digunakan kategori terrain A.
Berdasarkan hasil pengukuran pada lima site di Kota Palembang, model ECC-33 merupakan model dengan  akurasi  yang  paling  bagus.  Hal  ini dibuktikan dengan nilai rata-rata RMSE-nya yang paling kecil diantara tiga model lainnya. Selain itu model  ECC-33  juga  memiliki  rata-rata  standar deviasi yang lebih kecil dari pada model Ericsson dan  model  SUI.  Rata-rata  RMSE  dan  rata-rata standar  deviasi  model  ECC-33  juga  berada  di bawah batas maksimum yang disarankan.
Model  Okumura  Hata  memiliki  rata-rata standar  deviasi  yang  terkecil  dibandingkan  tiga model lainnya. Akan tetapi model ini memiliki rata- rata  RMSE  sebesar  22,82  dB,  dimana  nilai  ini melebihi  batas  maksimum  yang  disarankan sehingga perlu dioptimasi. Setelah dioptimasi, rata- rata RMSE model ini berkurang menjadi 1,7 dB dan standar  deviasi  menjadi  0,67  dB.  Jadi  model Okumura  Hata  yang  telah  dioptimasi  dapat memprediksi path loss pada lima site yang diukur dengan akurasi yang tinggi.

## Daftar Pustaka
[1] A.  R.  Mishra, Fundamentals  of  Network Planning  and  Optimisation  -    2G  /2.5G /3G/4G...Evolution to 5G 2 nd edition . 2018.
[2] W.  Lambrechts  and  S.  Sinha, Terrestrial and  Millimeter-Wave  Mobile  Backhaul:  A Last Mile Solution , vol. 77. 2019.
[3] J. Milanovic, S. Rimac-Drlje, and K. Bejuk, “Comparison of propagation models accuracy for WiMAXon3.5GHz,” in Proceedings  of  the  IEEE  International Conference  on  Electronics,  Circuits,  and
Systems , 2007, pp. 111–114, doi:
10.1109/ICECS.2007.4510943.
[4] K.  Fujimoto, Mobile  Antenna  Systems Handbook 3rd edition . 2008.
[5] J.  C.  Ogbulezie,  M.  U.  Onuu,  J.  O.  Ushie, and  B.  E.  Usibe,  “Propagation  Models  for GSM 900 and 1800 MHz for Port Harcourt and  Enugu,  Nigeria,” Netw.  Commun. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2013, doi: 10.5539/nct.v2n2p1.
[6] O. F. Oseni,  S. I. Popoola, R. O. Abolade, and  O.  A.  Adegbola,  “Comparative Analysis  of  Received  Signal  Strength Prediction  Models  for  Radio  Network Planning  of  GSM  900  MHz  in  Ilorin,
Nigeria,” Int.  J.  Innov.  Technol.  Explor. Eng. , no. 3, pp. 2278–3075, 2014, [Online]. Available:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/downlo ad?doi=10.1.1.676.1258&rep=rep1&type= pdf.
[7] K.  M.  Udofia,  N.  Friday,  and  A.  J.  Jimoh, “Okumura-hata  propagation  model  tuning through  composite  function  of  prediction residual,” Math.  Softw.  Eng. ,  vol.  2,  no.  2, pp. 93–104, 2016.
[8] Rakesh. N and K.Srivasta, “A Study on Path Loss  Analysis  for  GSM  Mobile  Networks for Urban, Rural and Suburban Regions of Karnataka  State,” Int.  J.  Distrib.  Parallel Syst. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  53–66,  2013,  doi: 10.5121/ijdps.2013.4105.
[9] P. K. Sharma, D. Sharma, P. C. Sau, and A. Gupta, “Comparative analysis of
propagation  models  in  LTE  networks  with spline  interpolation,”  in 2nd  International Conference  on  Communication,  Control and  Intelligent  Systems,  CCIS  2016 ,  2017, pp. 3–7, doi: 10.1109/CCIntelS.2016.7878189. [10] S. Tahcfulloh and E. Riskayadi, “Optimized Suitable  Propagation  Model  for  GSM  900 Path  Loss  Prediction,” TELKOMNIKA Indones. J. Electr. Eng. , vol. 14, no. 1, 2015, doi: 10.11591/telkomnika.v14i1.7470.
[11] M.  P.  A.  Simarmata,  S.  Soim,  and  M. Fadhli,  “Analisa  Link  Budget  Dengan Perbandingan  Pemodelan  Propagasi  Pada
Komunikasi  Selular  Daerah  Urban,” J.
Elektro dan Telekomun. Terap. , vol.  5, no. 2, p. 712, 2019, doi: 10.25124/jett.v5i2.1989. [12] T. S. Rappaport, Wireless Communications,Principles  and  Practice .
2002.
[13] A. Aragon-Zavala, Indoor Wireless Communications . 2017.
[14] A. Zreikat and M. Dordevic, “Performance Analysis of Path loss Prediction Models in
Wireless  Mobile  Networks  in  Different Propagation Environments,” in Proceedings of  the  3rd  World  Congress  on  Electrical
Engineering  and  Computer  Systems  and
Science , 2017, no. June, doi:
10.11159/vmw17.103.
[15] M. Shahajahan and  a Q. M. A. Hes-shafi, “Analysis  of  Propagation  Models  for WiMAX at 3.5 GHz,”.2009.
[16] R. J. Hyndman and A. B. Koehler, “Another Look  at  Measures  of  Forecast  Accuracy,” Int.  J.  Forecast. ,  vol.  22,November,  pp. 679–688, 2005, doi: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001.
[17] R. Verma and G. Saini, “Statistical tuning of Cost-231 Hata model at 1.8 GHz over dense urban areas of Ghaziabad,” in Proceedings of  the  10th  INDIACom;  2016  3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development, INDIACom  2016 ,  2016,  pp.  1220–1225,
Accessed:  Apr.  14,  2020.  [Online]. Available:
https://ieeexplore.ieee.org/document/77244
61.

## Biodata Penulis
Mohammad  Fadhli ,  menyelesaikan  pendidikan S1 di UNP Padang dan S2 di ITS Surabaya. Saat ini bekerja  sebagai  dosen  di  Jurusan  Teknik  Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya.
Sopian  Soim ,  menyelesaikan  pendidikan  S1  di Universitas  Sriwijaya  Palembang  dan  S2  di  ITS Surabaya. Saat ini bekerja sebagai dosen di Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya.