## Analisis Unjuk kerja Jaringan Microcell LTE Berdasarkan Variasi Level Modulasi
Shafira Fajrin Arumsidi 1 , Anggun Fitrian Isnawati 2 , Ade Wahyudin 3 1,2 Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Sekolah Tinggi Multimedia Yogyakarta Jl. D.I Panjaitan No.128 Purwokerto, Indonesia Email : shafirafajrinarumsidi@gmail.com, anggun@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
The development of telecommunications technology continues to increase, especially in the use of cellular communication networks. Users of cellular networks today need high-speed communication to be able to enjoy the facilities offered such as streaming video, web browsing, e-mail and others. With the current increase in user capacity, it causes a lot of interference. Therefore, the use of modulation techniques needs to be considered. To find out the proper use of modulation, in accordance with the conditions of the region and the network used, this study examines the performance of variations in modulation levels, namely QPSK, 16QAM, 64QAM and 256QAM. The parameters measured in this study include RSRP, CINR, BER, user connected and throughput. Based on the coverage by RSRP simulation results, it was found that the RSRP did not change because the power signal will always adjust to any use of the modulation level. For coverage by CINR obtained to obtain a higher rate value, a higher CINR value is needed and for coverage by BER parameters, BER does not affect the bit per symbol carried by each modulation, only affects the different types of modulation. Meanwhile, in the capacity by Throughput parameter, QPSK modulation produces the lowest average throughput value of 14.01 Mbps followed by 16QAM 21.58 Mbps 64QAM 28.6 Mbps and 256QAM 33.87 Mbps. In addition, for the capacity by user connected parameters all connected users on all modulation used will produce 100% for capacity by user connected.
Keywords: Modulation, RSRP, CINR, BER, throughput, user connected

## Abstrak
Perkembangan teknologi telekomunikasi saat ini terus mengalami  peningkatan, terutama pada  pemakaian  jaringan  komunikasi    seluler.  Pengguna  jaringan  seluler  saat  ini membutuhkan  komunikasi  berkecepatan  tinggi  untuk  dapat  menikmati  fasilitas  yang ditawarkan  seperti streaming video, web browsing, email dan  lain-lain.  Dengan meningkatnya kapasitas user saat ini, menyebabkan banyak terjadinya interferensi. Maka dari itu, penggunaan teknik modulasi perlu diperhatikan. Untuk mengetahui penggunaan modulasi yang tepat, sesuai dengan kondisi wilayah dan jaringan yang digunakan maka pada penelitian ini meneliti performansi variasi level modulasi yakni QPSK, 16-QAM, 64- QAM dan 256-QAM penelitian ini dilakukan pada jaringan microcell dengan mengguakan software Atoll. Parameter  yang diukur pada penelitian ini meliputi RSRP, CINR, BER, user connected dan throughput. Berdasarkan hasil simulasi coverage by RSRP didapatkan
hasil  bahwa  RSRP  tidak  mengalami  perubahan  karena  daya sinyal  akan  selalu menyesuaikan dengan berapapun penggunaan level modulasi. Untuk coverage by CINR didapatkan  untuk  mendapatkan  nilai datarate yang  lebih  tinggi  maka  diperlukan  nilai CINR yang lebih tinggi dan untuk parameter coverage by BER, BER tidak berpengaruh pada bit per simbol yang dibawa oleh masing-masing modulasi hanya saja berpengaruh pada  jenis  modulasi  yang  berbeda.  Sedangkan  pada  parameter capacity by Throughput , modulasi QPSK menghasilkan rata-rata nilai throughput yang paling rendah yaitu 14,01 Mbps kemudian dengan 16-QAM 21,58 Mbps, 64-QAM 28,6 Mbps dan 256-QAM 33,87 Mbps. Selain itu, untuk parameter capacity by user connected semua user teroneksi pada semua modulasi yang digunakan maka dihasilkan 100% untuk capacity by user connected.
Kata kunci: Modulasi, RSRP, CINR, BER, throughput , user connected

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  telekomunikasi  saat  ini  terus  mengalami peningkatan,  terutama  pada  pemakaian  jaringan  komunikasi  seluler.  Pengguna jaringan seluler saat ini membutuhkan komunikasi berkecepatan tinggi untuk dapat menikmati fasilitas yang ditawarkan seperti streaming video, web browsing, email dan  lain-lain  [1].  Untuk  memenuhi  komunikasi  dengan  laju  data  yang  tinggi, kapasitas yang besar  dan  mobilitas yang  tinggi di  manapun user berada,  baik  di dalam  gedung  ( indoor) atau  di  luar  gedung  ( outdoor). Teknologi Long Term Evolution (LTE) merupakan  pengembangan  dari  teknologi  UMTS  (3G)  dan HSPDA (3,5G) yang memiliki kecepatan uplink sebesar 50 Mbps dan downlink 100 Mbps  [2].  Pada  implementasinya,  teknologi  LTE  mampu  meningkatkan  kualitas layanan  yang  dibutuhkan  dalam  menghadapi  perkembangan  jumlah user. Akan tetapi, terdapat permasalahan lain yang belum ditangani yakni permasalahan utama yang dihadapi operator terkait keterbatasan bandwidth. Untuk mengatasi masalah tersebut  3GPP  berhasil  mengembangkan  LTE  menjadi  LTE- Advanced. LTE- Advanced mendukung fitur carrier aggregation yakni teknik pengunaan dua atau lebih band frekuensi secara bersamaan pada rentang frekuensi yang sama ataupun berbeda untuk mengatasi masalah utama yang dihadapi oleh operator.
Dengan  meningkatnya  kapasitas user saat  ini,  menyebabkan  banyak terjadinya  interferensi.  Maka  dari  itu,  penggunaan  teknik  modulasi  perlu diperhatikan. Modulasi yaitu proses dimana perubahan suatu gelombang periodik sehingga  dapat  menjadikan  suatu  sinyal  yang  dapat  membawa  suatu  informasi, tanpa adanya modulasi suatu informasi tidak dapat dikirim. Penggunaan modulasi sesuai dengan kondisi kanal di wilayah dan jaringan yang digunakan.
Untuk mengetahui penggunaan modulasi yang tepat, sesuai dengan kondisi wilayah dan jaringan yang digunakan maka pada penelitian ini meneliti performansi variasi  level  modulasi  pada  jaringan microcell. Pada  penelitan  ini  menggunakan software simulasi  Atoll.  Atoll  merupakan software radio planning yang menyediakan fitur-fitur yang komperhensif dan terpadu sehingga dapat digunakan
untuk membuat proyek perencanaan microwave ataupun perencanaan radio dalam satu  aplikasi  [3].  Penggunaan  modulasi,  berdasarkan  kondisi  sinyal  antara pengguna dan pemancar. Untuk menghadapi kondisi sinyal yang kurang baik maka memakai teknik modulasi yang tahan terhadap gangguan sebaliknya untuk kondisi sinyal  yang  baik  maka  digunakan  teknik  modulasi  yang  mengandung  informasi lebih banyak.
Pada penelitian yang berjudul “Perancangan Jaringan Mikrosel 4G LTE di Skywalk Cihampelas Bandung” meneliti mengenai perancangan jaringan microcell untuk  meningkatkan  kualitas  jaringan  LTE  di  Skywalk  Cihampelas,  dengan menggunakan  metode Automatic Cell Planning (ACP)  dan non Automatic Cell Planning .  Penelitian  ini  menggunakan  frekuensi  1800  MHz  dengan  parameter RSRP, RSSI, SINR dan BLER.
Berdasarkan  hasil  simulasi  Atoll  didapatkan  2  jumlah site .  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  ACP  dapat  mengoptimalkan site yang sudah dirancang dan hasilnya lebih bagus sekitar 20% dibanding dengan yang tidak menggunakan ACP. Parameter RSRP ketika disimulasi dengan non ACP mendapatkan hasil sebesar -105,42 dBm, tetapi ketika menggunakan simulasi ACP hasilnya  lebih  baik  yaitu  mendapatkan  nilai  sebesar  -86,1  dBm,  sehingga  dapat memenuhi  standar  KPI  operator  yang  mensyaratkan  RSRP  sebesar  >-90  dBm. Parameter RSSI dengan non ACP mendapatkan hasil sebesar -70,06 dBm, tetapi ketika menggunakan simulasi ACP hasilnya semakin baik yaitu mendapatkan nilai sebesar -50,1 dB sehingga bisa memenuhi standar KPI operator sebesar >-70 dBm. Parameter  SINR  berdasarkan  hasil drive test sebesar  -4,75  dB  ketika  disimulasi dengan non ACP mendapatkan hasil sebesar 10,25 dB, tetapi ketika menggunakan simulasi ACP hasilnya semakin lebih baik yaitu mendapatkan nilai sebesar 34,5 dB, sehingga dapat memenuhi standar KPI operator sebesar >10 dB. Parameter BLER dengan non ACP  mendapatkan  hasil  sebesar  0%  tetapi  ketika  menggunakan simulasi  ACP  hasilnya  semakin  lebih  baik  yaitu  mendapatkan  nilai  sebesar  0%, sehingga dapat memenuhi standar KPI operator sebesar <10 %. Pada simulasi trafik ini  yang  gagal  terkoneksi  pada  simulasi  persentasenya  tergolong  rendah  yakni sebesar 9,5% sedangkan trafik yang berhasil tergolong tinggi yaitu sebesar 90,5% [4].
Untuk mengakomodasi terjadinya perubahan kanal maka pada penelitian ini digunakan  beberapa  level  modulasi  yakni  QPSK,  16-QAM,  64-QAM  dan  256- QAM.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  penulis  mengambil  judul  penelitian mengenai “Analisis Unjukkerja Jaringan Microcell LTE Berdasarkan Variasi Level Modulasi“. Parameter  yang  diukur pada  penelitian ini yaitu RSRP, CINR,  BER,
user connected dan throughput .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  suatu software simulasi  dalam  menganalisis kinerja pada masing-masing level modulasi untuk perencanaan jaringan microcell LTE dengan menggunakan modulasi QPSK, 16-QAM, 64-QAM dan 256-QAM. Software simulasi yang diimplementasikan pada penelitian ini yakni software Atoll. Atoll merupakan suatu software radio planning yang menyediakan fitur-fitur yang komperhensif  dan  terpadu  sehingga  dapat  digunakan  untuk  membuat  proyek perencanaan microwave ataupun perencanaan radio dalam satu aplikasi. Parameter yang diukur pada pendekatan coverage adalah RSRP, CINR dan BER, sedangkan parameter  yang  diukur  pada  pendekatan capacity adalah throughput dan user connected.
Penelitian  ini  dilakukan  di  Pasar  Glodok,  profil  wilayah  pengamatan penelitian ini yakni  kawasan Glodok yang merupakan salah satu pusat perdagangan DKI Jakarta khususnya terletak di Wilayah Kotamadya Jakarta Barat dan terbagi atas 8 Kecamatan yakni Kecamatan Taman Sari, Kecamatan Tambora, Kecamatan Grogol  Petamburan,  Kecamatan  Palmerah,  Kecamatan  Kebon  Jeruk,  Kecamatan Kembangan,  Kecamatan  Cengkareng  dan  Kecamatan  Kalideres.  Kawasan  pusat perdagangan Glodok sebagian besar terletak di Kecamatan Taman Sari termasuk lokasi Pasar Glodok. Pasar Glodok berlokasi di Jalan Glodok Selatan, Kecamatan Taman  Sari  tepatnya  berada  dipertigaan  antara  Jalan  Gajah  Mada  dan  Jalan Pancoran. Secara struktur organisasi Pasar Glodok berada dalam area 07 Glodok yang dibagi menjadi 11 pasar antara lain Pasar Glodok, Gang Kelinci, Ikan Luar Batang, Jembatan Lima, Kampung Duri, Muara Angke, Pasar Pagi, Penjangalan, Perniagaan,  Pluit  dan  Teluk  Gong.  Akses  untuk  menuju  Kawasan  Pasar  Glodok dapat melalui jalan utama sangat minim yakni untuk arah dari utara melalui Jalan Pintu Besar Selatan yang memutar melalui Jalan Hayam Wuruk, sedangkan dari arah  selatan  hanya  dapat  diakses  dari  Jalan  Gajah  Mada  untuk  kendaraan  roda empat,  sedangkan  untuk  kendaraan  roda  dua  dan  angkutan  umum  relatif  cukup banyak jalan menuju Kawasan Pasar Glodok [5].
Perhitungan link budget digunakan  untuk  melakukan  estimasi  kebutuhan site pada  suatu  wilayah  dengan  metode  daerah  cakupan  dan  dilakukan  dengan memperhatikan  suatu  perangkat  jaringan  dalam  menjangkau  wilayah  layanan tersebut. Kondisi propagasi gelombang dari transmitter ke receiver tidak lepas dari pengaruh banyaknya redaman yang muncul akibat kondisi lintasan yang dilalui oleh gelombang. Hasil dari perhitungan disebut dengan Maximum Allowed Path Loss (MAPL), MAPL downlink maupun uplink dapat dihitung dengan persamaan berikut [6]:
𝑀𝐴𝑃𝐿 𝐸𝐼𝑅𝑃– 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑟 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦– 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑓𝑎𝑐𝑒 𝑚𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑡𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑙𝑜𝑠𝑠– 𝑓𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑚𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 𝑅𝑥 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑛𝑎 𝑔𝑎𝑖𝑛 –  𝑏𝑜𝑑𝑦 𝑙𝑜𝑠𝑠 (1)
Effective Radiated Power (EIRP)  merupakan  daya  transmit  antena  (PTx) yang dikurangi rugi-rugi transmisi (LTx) dan ditambah menjumlahkan gain antena transmisi (GTx) ke dalam bentuk daya keluaran sebenarnya dari transmitter [6]:
𝐸𝐼𝑅𝑃 𝑇𝑥 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟  𝑑𝐵𝑚    𝑇𝑥 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑛𝑎 𝑔𝑎𝑖𝑛  𝑑𝐵𝑖 𝐶𝑎𝑏𝑙𝑒 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 𝐴𝑃  𝑑𝐵 (2)
Hasil perhitungan EIRP menghasilkan 5,4 dBm untuk downlink, seperti pada Tabel 1.
Sensitivity receiver ditentukan dengan menjumlahkan nilai thermal noise , noise figure ,  dan  SNR.  Dalam  menghitung thermal noise perlu  memperhatikan konstanta Boltzman (K), temperatur (T) dan bandwidth (B) yang digunakan. Pada persamaan berikut ini digunakan untuk menghitung Sensitivity Receiver [6]: 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑟 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑇ℎ𝑒𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒  𝑑𝐵𝑚 𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒 𝑓𝑖𝑔𝑢𝑟𝑒  𝑑𝐵    𝑆𝐼𝑁𝑅  𝑑𝐵 (3) Dimana nilai thermal noise didapatkan dari persamaan berikut: 𝑇ℎ𝑒𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 10 𝑙𝑜𝑔  𝐾 𝑇 𝑊 (4)
Hasil perhitungan Sensitivity Receiver ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil perhitungan sensitivity [7] Parameter Value Unit Tx (eNodeB) Tx power (dBm) 39 A Tx antenna gain (dBi) 18 B Cable Losses AP (dB) -3 C EIRP (dBm) 54 D=A+B+C Rx ( User Equipment ) UE Noise Figure (dB) 7 E Thermal Noise (dBm) -32,0094183 F=K*T*B Receiver Noise Floor (dBm) -25,0094183 G=E+F SINR (dB) 5,5 H Receiver Sensitivity (dBm) -19,5094183 I=G+H Interference Margin (dB) 4 J Penetration Loss (dB) 12 K Fading Margin (dB) 10 L RX antenna Gain (dB) 0 M Body Loss (dB) 4 N MAPL (dB) 143,5094183 D-I-J-K-L+M-N
Pada perencanaan dengan frekuensi 1800 MHz, untuk LTE menggunakan model  propagasi  Cost  231-Hatta.  Untuk  persamaan  model  Cost  231-Hatta ditunjukkan pada persamaan berikut [6]:
𝐿𝑝 46,3 33,9  log 𝑓𝑐 13,82 log ℎ𝑇𝑒 𝑎 ℎ𝑚 44,9 6,55 log ℎ𝑇𝑒 log 𝐷 𝐶𝑀 (5)
Analisis Unjuk kerja Jaringan Microcell LTE...(Arumsidi, Isnawati, Wahyudin) 𝑎 ℎ𝑚 1,1 log 𝑓𝑐 0,7  ℎ𝑚 1,56 log 𝑓𝑐 0,8 (6)
Keterangan :
fc = frekuensi transmisi (1500 – 2000 MHz). hTe   = tinggi antena eNodeB hm    = tinggi antena UE a(hm)  = faktor koreksi antar antena UE.
D = jarak antara eNodeB dengan UE (1km – 20km).
CM = 0 dB untuk kota menengah dan kota sub urban. Untuk daerah pusat kota (metropolitan) sebesar 3 dB
Model  propagasi  Cost  231-Hatta  lebih  tepat  diaplikasikan  untuk perencanaan jaringan LTE dengan frekuensi 1800 MHz.
Jumlah  eNodeB  pada  perancangan  berdasarkan  area  cakupan  dihitung sesuai  dengan  luas  daerah  perencanaan.  Perhitungannya  mengasumsikan penggunaan site 3 sektoral menggunakan persamaan sebagai berikut [6]:
𝐿𝑠𝑒𝑙 2,6  𝑑 (7)
Perhitungan capacity planning digunakan untuk mengestimasi banyaknya user dalam  satu  sel  yang  dapat  tercakup.  Pada  perhitungan  kapasitas  ini mempertimbangkan  kebutuhan  layanan  tiap user pada  suatu  daerah,  kebutuhan layanan tiap user akan selalu berbeda di setiap daerah.
Langkah  awal  untuk  menentukan forecastin g  jumlah  pelanggan  yakni mengetahui faktor pertumbuhan user hingga tahun ke-n. Pada penelitian ini hanya menggunakan  1  tahun  sehingga  untuk  faktor  pertumbuhan user mengggunakan jumlah user pertahun yakni 15.000 penduduk. Selanjutnya mengetahui total target user. Total target user berfungsi untuk mengetahui jumlah user yang menggunakan operator X dari keseluruhan jumlah user yang ada. Persamaan total target user dapat dihitung sebagai berikut menggunakan persamaan berikut [8]:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑢𝑠𝑒𝑟 𝑃𝑛 𝐴 𝐵 𝐶 (8)
Menentukan trafik dan model layanan yakni menghitung jumlah throughput pada  masing-masing  layanan  di  LTE.  Tujuan  menghitung  nilai throughput di masing-masing layanan yakni mengetahui minimal throughput yang dibutuhkan di tiap layanan agar suatu layanan dapat tetap berjalan. Berikut contoh perhitungan untuk mengetahui nilai throughput di tiap layanan dengan menggunakan persamaan berikut [7]:
𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑎𝑟𝑒𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑒  𝑠𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑠𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑢𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜
(9)
Keterangan :
Bearer Rate = kecepatan bearer layanan pada layer aplikasi.
Session Time = lama durasi tiap sesi layanan.
Session Duty Ratio = rasio kecepatan transmisi tiap layanan.
BLER = Block Error Rate.
Nilai-nilai tersebut sesuai dengan parameter standar berdasarkan referensi Huawei [9].
Traffic model digunakan sebagai penentu perkiraan kebutuhan trafik user. Terdapat  dua  parameter  yakni penetration rate dan busy hour service attempt (BHSA). Penetration rate digunakan untuk menunjukaan proporsi dari tiap layanan dan busy hour service attempt digunakan untuk sesi percobaan tiap user pada tiap layanan.  Untuk  mempermudah  perhitungan,  trafik  model  yang  digunakan berdasarkan standarisasi dari Huawei [9].
Perhitungan network throughput dilakukan  untuk  mengetahui  kebutuhan kapasitas  jaringan.  Sebelum  menghitung network throughput ,  terlebih  dahulu menghitung  beberapa  parameter  seperti peak to average ratio, cell capacity dan single user throughput . Peak to average ratio merupakan  asumsi  presentasi tertinggi untuk lonjakan trafik di jaringan dalam kondisi dan waktu tertentu. Peak to average ratio ini  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda  pada  tiap  dareah  hal  ini karena  semakin  padat  suatu  wilayah  maka  semakin  tinggi  asumsi  lonjakan trafiknya,  parameter  ini  dimaksudkan  untuk  mengantisipasi  lonjakan  trafik  di jaringan  yang  akan  direncanakan. Single user throughput merupakan  suatu parameter  yang  menunjukan  total throughput yang  didapatkan  oleh  satu user dengan  menggunakan  beberapa  layanan  tertentu.  Perhitungan single user throughput dapat dihitung dengan menggunakan formula sebagai berikut [7]:
𝑆𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒 𝑈𝑠𝑒𝑟 𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 ∑ 𝐵𝐻𝑆𝐴 𝑃𝑒𝑛𝑒𝑡𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 1 𝑃𝑒𝑎𝑘 𝑡𝑜 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (10)
Keterangan:
BHSA = service attempt in busy hour Penetration rate = penetrasi jaringan tiap daerah
Peak to Average Ratio = penetrasi rata-rata tiap daerah
Penetration rate dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Peak to average ratio [9] Morphology Dense Urban Urban Sub Urban Rural Peak to Average Ratio 40% 20% 10% 0%
Langkah  selanjutnya  dalam  menghitung  parameter network throughput yaitu [9]:
UL/DL network throughput (IP)= total user number x UL/DL single user throughput (11)
Nilai total network throughput yang didapatkan merupakan nilai throughput pada  layer  IP  yang  harus  dikonversikan  terlebih  dahulu  agar  mendapatkan  nilai throughput pada layer MAC, karena throughput yang akan diperoleh user adalah throughput pada  layer  MAC.  Perhitungan throughput pada  layer  MAC  dari  sisi downlink dan uplink dapat menggunakan persamaan berikut [9].

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑒𝑡𝑤𝑜𝑟𝑘 𝑡ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡  𝑀𝐴𝐶 𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑒𝑡𝑤𝑜𝑟𝑘 𝑡ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡  𝐼𝑃 ⧸𝐴𝑥𝐵𝑥𝐶
(12)
Dimana (A×B×C) didapatkan dari perkalian relative efficiency packet, dapat dilihat berdasarkan Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Relative efficiency packet [9] Protokol Layer Average Packet Relative Effeciency Simbol PDCP 302 0,993377483 A RLC 304 0,993421053 B MAC 306 0,993464052 C Setelah  mendapatkan  nilai  dari network throughput ,  perhitungan cell capacity perlu  dilakukan  hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kapasitas  yang dibutuhkan  sesuai  dengan  total network throughput yang  telah  didapatkan  pada perhitungan sebelumnya. Perhitungan cell capacity dapat dihitung menggunakan formula sebagai berikut [9]:
𝐷𝐿 𝑐𝑒𝑙𝑙 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦 𝐶𝑅𝐶 𝑁𝑅𝐸 𝑁𝑐𝑅𝐸 𝑁𝑟𝑅𝐸 𝑐𝑜𝑑𝑒 𝑏𝑖𝑡 𝑐𝑜𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒   𝑁𝑟𝑏  𝐶  1000 (13) 𝑈𝐿 𝑐𝑒𝑙𝑙 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦 𝐶𝑅𝐶 𝑁𝑅𝐸 𝑁𝑟𝑅𝑒𝑈𝐿 𝑐𝑜𝑑𝑒 𝑏𝑖𝑡 𝑐𝑜𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑁𝑟𝑏 𝐶 1000 (14)
Keterangan : UL throughput = Uplink layer throughput .
DL throughput  = Downlink layer throughput. CRC = Cyclic Redundancy Check (24 bit). NRE = jumlah resource element dalam 1ms (168).
NcRE = jumlah control channel RE dalam 1 ms (36).
NrRE = jumlah reference signal RE dalam 1 ms (12). NrREUL = jumlah reference signal RE dalam 1 ms pada uplink (24). Code bit = modulation efeciency.
Code rate = channel coding rate .
Nrb = jumlah resource blok yang akan digunakan. C = mode antena MIMO.
Untuk  nilai code bit dan code rate , sesuai  dengan  penggunaan  modulasi. Sebagaimana pada Tabel 6 merupakan skema mapper modulasi.
Tabel 6. Parameter skema mapper modulation dan SINR [10]
Modulation Code bit Code rate SINR (dB) QPSK 2 1/3 0 QPSK 2 ½ 1,5 QPSK 2 2/3 4,0 QPSK 2 ¾ 5,0 QPSK 2 4/5 5,5 16 QAM 4 ½ 7,0 16 QAM 4 2/3 10,0 16 QAM 4 ¾ 11,5 16 QAM 4 4/5 13,0 64 QAM 6 2/3 15,0 64 QAM 6 ¾ 17,0 64 QAM 6 4/5 18,5 256 QAM 8 2/3 20,0 256 QAM 8 ¾ 22,0 256 QAM 8 4/5 24,0 256 QAM 8 7/8 27,0
Untuk mengetahui baik atau tidaknya hasil dari simulasi, maka dapat dilihat pada parameter tabel berikut ini yang menjadi dasar parameter hasil simulasi:
1. RSRP ( Reference Signal Received Power ) RSRP merupakan power dari sinyal yang di terima dari eNodeB ke UE. Semakin dekat dengan serving sit, semakin baik kuat sinyal yang diterima oleh user . Akan tetapi apabila saat menjauh dari coverage serving site semakin buruk kuat sinyal yang diterima oleh user. Tabel 7 menunjukkan kriteria RSRP.
Tabel 7. Standar KPI RSRP [6] Category Range Nilai RSRP (dBm) Good -70 to -90 Normal -91 to -110 Bad -110 to -130

## 2. Throughput dan user connected
Throughput memiliki satuan bit per second (bps) dengan jumlah throughput yang merupakan jumlah rata-rata dari bit yang telah berhasil diterima semua terminal pada sebuah jaringan dan user connected merupakan salah satu parameter yang mengukur jumlah user yang telah tersambung atau mengakses layanan dari total keseluruhan user yang ada [6].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Simulasi coverage dilakukan  dengan  memasukan  parameter-parameter jaringan di setiap transmitter yang telah diatur pada software Atoll. Simulasi ini dipengaruhi  beberapa  faktor  diantaranya  adalah  kontur  bumi  dan clutter classes selain  itu  spesifikasi  perangkat  yang  digunakan  juga  dapat  mempengaruhi  hasil simulasi ini. Pada simulasi ini parameter yang akan diuji yakni RSRP ( Reference Signal Received Power ), CINR ( Carrier to Interference and Noise Ratio ) dan BER ( Bit Error Rate ).
Pada teknologi LTE, parameter RSRP didefinisikan sebagai rata-rata linear pada resource element yang membawa informasi reference signal pada resource block dalam  rentang bandwidth yang  digunakan.  Parameter  ini  berfungsi memberikan informasi kepada UE, mengenai kuat sinyal yang diterima oleh UE terhadap serving cell yang  melayani  UE  tersebut.  Selain  itu,  digunakan  untuk menentukan  kelayakan  perencanaan  LTE  terhadap  parameter coverage. Kriteria kuat sinyal dapat dilihat pada Tabel 7.
Dalam penelitian ini dapat dilihat dari histogram di atas bahwa nilai RSRP masuk pada kategori normal coverage. Dari simulasi 1 hingga simulasi 4 dengan penggunaan  modulasi  QPSK,  16-QAM,  64-QAM  dan  256-QAM  nilai  rata-rata RSRP  tidak  mengalami  perubahan.  Hal  ini  karena, power sinyal  akan  selalu menyesuaikan  dengan  penggunaan  modulasi.  Dapat  dilihat  pemakaian  modulasi tertinggi  pada  penelitian  ini  yakni  penggunaan  modulasi  hingga  256-QAM. Modulasi  256-QAM  memiliki  daya  sinyal  yang  maksimal  karena  membawa  bit semakin besar yakni 8 bit per simbol akan tetapi area cakupan semakin kecil. Begitu juga  dengan  penggunaan  modulasi  terkecil  pada  penelitian  ini  yakni  modulasi QPSK memiliki daya sinyal yang kecil karena hanya membawa informasi sebesar 2 bit per simbol dan memiliki area cakupan yang luas. Sehingga parameter RSRP tidak terjadi perubahan untuk penggunan level modulasi pada penelitian ini. Namun penggunaan modulasi akan mempengaruhi area cakupan, semakin besar bit simbol yang dikirimkan maka area cakupan semakin kecil dan begitu juga sebaliknya.
Gambar 1. RSRP untuk semua level modulasi
Parameter CINR digunakan untuk mengetahui daya signal carrier terhadap daya sinyal penginterferensinya. Pada simulasi ini dapat terlihat kualitas suatu sel yang mencakup suatu area. Parameter CINR memiliki bebarapa tingkatan rentang nilai,  dikatakan very good apabila  memiliki  rentang  nilai  lebih  dari  25  dBm, dikatakan good apabila memiliki rentang nilai 15 dBm ≥ CINR level ≤ 25 dBm, dikatakan average apabila memiliki rentang nilai sebesar 5 dBm ≥ CINR level ≤ 15 dBm dan dikatakan bad apabila memiliki rentang nilai CINR level ≤ 5 dBm.
Dalam penelitian ini dibuat skenario 4 simulasi. Simulasi 1 menggunakan modulasi QPSK, simulasi 2 menggunakan modulasi hingga 16-QAM, simulasi 3 menggunakan modulasi hingga 64-QAM dan simulasi 4 menggunakan modulasi hingga 256-QAM. Sebagaimana tertera pada Gambar 2 dan 3 yang menunjukkan bahwa hasil simulasi persebaran CINR, untuk rata-rata CINR pada simulasi 1 dan 2 sebesar 1,2 dBm dan 4,1 dBm. Sehingga untuk nilai CINR pada simulasi 1 dan 2 termasuk rentang bad karena kurang dari 5 dBm. Sedangkan Gambar 4 dan 5 yang menunjukkan bahwa hasil simulasi persebaran CINR untuk rata-rata CINR pada simulasi 3 dan 4 sebesar 6,4 dBm dan 8,5 dBm yang berarti termasuk dalam rentang average .
Gambar 2. C overage by CINR QPSK
Gambar 3. C overage by CINR 16-QAM
Gambar 4. C overage by CINR 64-QAM
Gambar 5. C overage by CINR 256-QAM
Parameter BER digunakan untuk mengetahui perbandingan jumlah bit yang error yang  diterima  oleh receiver terhadap  jumlah  bit  yag  dikirim.  BER
dipengaruhi  oleh noise .  Pada  penelitian  ini  menggunakan  4  tingkatan  modulasi yakni  QPSK,  16-QAM,  64-QAM  dan  256-QAM.  Sebagaimana  tertera  pada Gambar  4.6  untuk  penggunaan  modulasi  QPSK  memiliki  nilai  BER  yang  lebih kecil yaitu sebesar 0,1 dibandingkan dengan modulasi lainya yang digunakan pada penelitian ini, dan dapat dilihat untuk modulasi 16-QAM, 64-QAM dan 256-QAM memiliki nilai BER yang sama yaitu sebesar 0,13. Hal ini karena nilai BER tidak berpengaruh pada bit per simbol yang dikirim pada masing-masing modulasi, hanya saja berpengaruh terhadap jenis modulasi, yakni modulasi PSK dan QAM.
Modulasi QPSK merupakan salah satu jenis modulasi PSK. Modulasi PSK (Phase shift keying) adalah modulasi digital yang membawa data dengan merubah fase  dari  sinyal  referensi  (sinyal  carrier).  Pada  modulasi  PSK,  tiap  bit  akan membentuk simbol yang diwakili oleh fase yang berbeda satu dengan lainnya. Pada modulasi  QPSK,  tiap  bit  akan  membentuk  simbol  yang  diwakili  oleh  fase  yang berbeda  satu  dengan  lainnya.  Sedangkan  modulasi  16-QAM,  64-QAM  dan  256- QAM  merupakan  salah  satu  dari  jenis  modulasi  QAM.  Modulasi  QAM ( Quadrature amplitude modulation ) merupakan skema modulasi yang membawa data  dengan  merubah  amplitudo  dan  fase  dari  sinyal carrier .  Sinyal  yang dimodulasi  akan  menghasilkan  sinyal  modulasi  yang  merupakan  kombinasi  dari PSK ( phase shift keying ) dan ASK ( amplitude shift keying ).
Gambar 6. Hasil simulasi coverage by BER
Simulasi user connected bertujuan  mengetahui  kemampuan  dari  suatu jaringan dalam melayani user yang akan mengakses layanan pada jaringan tersebut. Dalam  sisi  parameter throughput ,  digunakan  nilai  rata-rata throughput .  Nilai throughput akan  bervariasi  sesuai  dengan  penggunaan  modulasi.  Apabila penggunaan  tingkat  modulasi  semakin  tinggi  maka  berakibat throughput yang didapatkan juga semakin tinggi.
Gambar 7. Hasil persebaran nilai throughput QPSK
Gambar 8. Hasil persebaran nilai throughput 16-QAM
Gambar 9. Hasil persebaran nilai throughput 64-QAM
Gambar 10. Hasil persebaran nilai throughput 256-QAM
Tabel 8. Rekap hasil keseluruhan capacity berdasarkan user connected dan rata-rata throughput Pemakaian modulasi No coverage User connected Rata-rata throughput (Kbps) QPSK 1,7 100% 1316,789 16QAM 1,6 100% 2014,754 64QAM 1,1 100% 2846,05 256QAM 0,9 100% 3652,075 Dapat dilihat pada hasil nilai throughput semakin besar modulasi dan code rate yang digunakan maka semakin besar throughput yang dihasilkan.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  simulasi,  penggunaan  variasi  level  modulasi  pada simulasi coverage by RSRP selalu menyesuaikan dengan penggunaan berapapun level  modulasi  yang  digunakan.  Sedangkan  berdasarkan  hasil  simulasi  untuk mendapatkan data rate yang lebih tinggi maka diperlukan nilai CINR yang lebih tinggi. Hasil simulasi berdasarkan capacity by user connected , penggunaan level modulasi yakni QPSK, 16-QAM, 64-QAM dan 256-QAM mampu malayani semua user sehingga nilai user connected yang didapatkan dari keempat modulasi tersebut mencapai  100%.  Sedangkan  berdasarkan  hasil  simulasi capacity by throughput , nilai throughput tertinggi dihasilkan oleh pemakaian modulasi hingga 256-QAM yakni sebesar 3652,075 Kbps disusul dengan pemakaian modulasi hingga 64-QAM sebesar  2846,05  Kbps,  modulasi  16-QAM  sebesar  2014,754  Kbps  dan  terakhir penggunaan  modulasi  QPSK  yaitu  sebesar  1316,789.  Hal  ini  dikarenakan, meskipun  modulasi  256-QAM  dapat  mengirimkan  informasi  sebanyak  8  bit  per symbol. Akan tetapi modulasi 256-QAM tidak tahan terhadap interferensi, sehingga dihasilkan  nilai throughput paling  tinggi  dibandingkan  dengan  penggunaan modulasi lain dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] D. S. Setiawan, Analisis Perancangan dan Performansi LTE Femtocell di Gedung A dan B Telkom University, vol. 3, no. 2, p. 1509, Agustus 2016.
[2] Alfin Hikmaturokhman, Fitri Kemala Utami;, "Perencanaan Femtocell 4G LTE 1800 Mhz Studi Kasus Gedung baru ST3 Telkom Purwokerto," in Proceedings Seminar Nasinal Teknik Elektro, 2016.
[3] Unit Laboratorium Fakultas Ilmu Terapan, "Atoll RF Planning," 8 May 2017. [Online]. Available: fit.labs.telkomuniversity.ac.id.
[4] Rivan Achmad Nugroho, Hurianti Vidyaningtyas, Uke Kurniawan Usman, "Perencanaan Jaringan Mikrosel 4G LTE di Skywalk Cihampelas Bandung," e-Proceeding of Engineerin, vol. 5, no. 1, p. 782, Maret 2018.
[5] Iwan Indrayanto, "Pasar Glodok," Program Pacsasarjana, Universitas Indonesia, 2008.
[6] Alfin Hikmaturohkman, dkk, 4G Handbook Edisi Bahasa Indonesia, www.nulisbuku.com, 2014.
[7] Huawei Technologies co.Ltd, "LTE Radio Network Coverage Dimensioning," 2013.
[8] Uke, Galuh dkk, Fundamental Teknologi Seluler LTE, Rekayasa Sains,Indonesia, 2013.
[9] Huawei Technologies co.Ltd., "LTE Radio Network Planning Introduction," 2010.
[10] Kazuki  Maruta,  "Experimental  Verification  of  Null-Space  Expansion  for Multiuser  Massive  MIMO  via  Channel  State  Information  Measurement," IEICE Transactions on Communications, March 2018.