Januari 2024

## Analisis Kinerja Jaringan 5G dengan Pengkodean QC-LDPC dan Polar

## RENI DYAH WAHYUNINGRUM, MELINDA BR GINTING, KHOIRUN NI’AMAH ,

## SOLICHAH LARASATI
Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia
Email: reni@ittelkom-pwt.ac.id
Received 24 Agustus 2023 | Revised 27 September 2023 | Accepted 1 Novemver 2023

## ABSTRAK
Jaringan 5G telah menjadi penanda penting dalam evolusi teknologi nirkabel yang menawarkan kecepatan dan kinerja yang luar biasa untuk memenuhi kebutuhan konektivitas  yang  semakin  meningkat.  Dalam  jaringan  5G,  pengkodean  kanal merupakan elemen penting dalam memastikan pengiriman data yang handal dan efisien. Penelitian ini mengkaji sistem 5G pada frekuensi 26 GHz dan bandwidth 200  MHz  menggunakan  Orthogonal  Frequency  Division  Multiplexing  (OFDM) dengan  ukuran  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  sebesar  256  dan  modulasi  Binary Phase Shift Keying (BPSK). Penelitian ini mengevaluasi perbandingan penambahan channel coding yaitu QC-LDPC dan polar codes. Performansi QC-LDPC codes pada BER sebesar 10 dapat dicapai dengan SNR 𝛾 = 17 𝑑𝐵 untuk kode QC-LDPC dan SNR 𝛾 = 15 𝑑𝐵 untuk polar codes. Hasil menunjukkan bahwa penambahan channel coding  mampu  menangkap  diversity  order  kedua  dan  performansi  polar  codes lebih baik dibandingkan dengan QC-LDPC.
Kata kunci : 5G, BPSK, OFDM, Polar, QC-LDPC

## ABSTRACT
The 5G network has become a significant milestone in the evolution of wireless technology,  offering  remarkable  speed  and  performance  to  meet  the  growing demands of connectivity. In the 5G network, channel coding is a crucial element to ensure reliable and efficient data transmission. This research evaluate the 5G network operating at a frequency of 26 GHz and a bandwidth of 200 MHz, utilizing Orthogonal  Frequency  Division  Multiplexing  (OFDM)  with  an  Fast  Fourier Transform (FFT)  size  of 256  and  Binary Phase Shift Keying (BPSK) modulation. The research evaluates the comparison of adding channel coding using QC-LDPC and polar codes. The performance of QC-LDPC codes at a bit error rate (BER) of
10 can be achieved with an SNR of 𝛾 = 17 𝑑𝐵 for QC-LDPC codes and an SNR of 𝛾 = 15 𝑑𝐵 for polar codes. The results shows the addition of channel coding is capable of capturing second-order diversity, and polar codes outperforms QC-LDPC in terms of performances.
Keywords : 5G, BPSK, OFDM, Polar, QC-LDPC

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  komunikasi  nirkabel, multipath  fading  menjadi  fenomena  pada  komunikasi  nirkabel dengan  sinyal  radio  yang  dikirimkan  dari  pemancar  menuju  penerima  mencapai  penerima melalui beberapa jalur berbeda yang memiliki panjang dan refleksi yang beragam (Alencar, dkk,  2014) .  Fenomena  ini  dapat  menyebabkan  variasi  cepat  dalam  kekuatan  sinyal  yang diterima oleh penerima, yang dapat mengakibatkan distorsi, degradasi, atau bahkan hilangnya sinyal (Wahyuningrum, dkk, 2021) . Penyebab terjadinya multipath termasuk perubahan fenomena lingkungan (seperti suhu, kelembapan, kecepatan hujan) dan pantulan dari objek- objek  terestrial  (seperti  gunung  dan  bangunan) (Wahyuningrum,  dkk,2021) .  Efek  dari multipath  termasuk  interferensi  konstruktif  dan  destruktif,  serta  pergeseran  fasa  sinyal. Jaringan fifth  generation  (5G)  merupakan  generasi  terbaru  dalam teknologi  telekomunikasi nirkabel  yang  menjanjikan  peningkatan  kecepatan,  kapasitas, latency  yang  rendah,  serta dukungan untuk konektivitas massal dan Internet of Things (IoT) (Osseiran, dkk, 2016) . Salah satu tantangan utama dalam implementasi jaringan 5G adalah mengatasi interferensi dan gangguan pada kanal yang dapat mempengaruhi kualitas sinyal dan throughput. Channel coding  merupakan  salah  satu  solusi  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  reliability  pada transmisi data untuk meminimalkan interferensi (Arora, dkk, 2020) . Channel coding adalah proses penambahan informasi redundan ke dalam data yang akan dikirimkan, sehingga jika terjadi gangguan atau distorsi selama transmisi, penerima masih dapat memulihkan data asli dengan lebih baik. Pada  penelitian ini akan melakukan  evaluasi  jaringan  5G  dengan teknik multiplexing  Orthogonal Frequency  Division  Multiplexing  (OFDM)  dan penambahan  channel coding  Quasi-Cyclic  Low-Density  Parity-Check  (QC-LDPC)  dan  polar  codes  adalah  dua  jenis pengkodean yang sering digunakan dalam komunikasi nirkabel.  CP-OFDM adalah variasi dari OFDM  yang  telah  diadopsi  dalam  berbagai  standar  komunikasi,  seperti  Wi-Fi (802.11a/g/n/ac/ax), Long-Term Evolution (LTE), dan 5G (Liu, dkk, 2020) . CP-OFDM adalah teknik  yang  efektif  dalam  mengatasi fading  dan  multipath  yang  terjadi  dalam  komunikasi nirkabel (Kongara, dkk, 2019) .
Polar  codes  adalah  teknik  pengkodean  yang  digunakan  dalam  komunikasi  5G  untuk mengoptimalkan transmisi  data  dalam kondisi  saluran  nirkabel  yang  kompleks. Polar  codes merupakan bagian penting dari standar 5G NR (New Radio) yang digunakan dalam jaringan seluler 5G. Polar codes adalah jenis pengkodean kanal yang dikenal karena efisiensinya dalam mendekati  batas  kapasitas  saluran  ( channel  capacity)  dalam  teori  Informasi (Dhuheir  & Öztürk, 2018) . Polar codes memungkinkan transmisi data dengan bit error rate (BER) yang rendah,  bahkan  dalam  kondisi  kanal  yang  tidak  ideal.  Selain  polar  codes,  kode  LDPC  juga digunakan dalam 5G. Keduanya digunakan secara bersamaan dalam beberapa implementasi 5G  untuk  mencapai  kinerja  yang  optimal  dalam  berbagai  kondisi  saluran. Polar  codes digunakan  dalam  perangkat  5G,  seperti smart  phone  dan  modem  5G,  untuk  encode  dan decode data yang dikirim dan diterima melalui kanal (Bioglio, dkk, 2021) .
QC-LDPC adalah pengkodean kanal yang memiliki kemampuan koreksi kesalahan yang tinggi (Belhadj, dkk, 2021) . QC-LDPC codes telah diadopsi sebagai bagian dari standar jaringan 5G  untuk channel  coding.  Standarisasi  ini  memastikan  interoperabilitas  dan  kompatibilitas diberbagai implementasi jaringan yang berbeda, mendorong jaringan 5G yang konsisten dan andal pada implementasinya. QC-LDPC adalah varian khusus dari LDPC yang digunakan pada 5G, kode LDPC menggunakan matriks paritas yang rendah dan tidak memiliki struktur tertentu (Nozaki & Isaka, 2022) .  Pada penelitian ini menggunakan QC-LDPC yang memiliki struktur tertentu yang disebut sebagai quasi-cyclic, matriks paritas memiliki pola yang terstruktur, yang membuat  lebih  efisien  dalam  implementasi  sistem.  QC-LDPC  menawarkan  beberapa keunggulan untuk jaringan 5G, termasuk peningkatan performa, pemanfaatan spektrum yang
efisien, kompleksitas rendah, adaptabilitas, diversity gain, standarisasi, dan future-proofing. Atribut-atribut ini berkontribusi untuk menjadikan QC-LDPC sebagai solusi channel coding yang efektif dan dapat  diandalkan dalam konteks sistem komunikasi  5G (Benson, dkk, 2020) . QC-LDPC cenderung menawarkan kinerja BER yang lebih baik pada nilai Signal-to-Noise Ratio (SNR) yang lebih rendah dibandingkan dengan convolutional codes (Lakshmi, dkk, 2022) . 5G juga dirancang untuk mendukung komunikasi pada saluran yang tidak terestrial, seperti satelit dan balon udara. QC-LDPC codes digunakan dalam skenario-skenario ini untuk menjaga konektivitas. QC-LDPC memiliki kemampuan yang baik dalam mendeteksi dan memperbaiki kesalahan walaupun memerlukan lebih banyak bit redundant untuk mencapai tingkat koreksi kesalahan dibandingkan dengan polar codes.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  pengkodean  QC-LDPC  dan polar  codes pada jaringan 5G dalam menghadapi berbagai tantangan komunikasi, seperti interferensi dan multipath fading. Analisis kinerja jaringan 5G dengan pengkodean QC-LDPC dan polar menjadi sangat penting untuk memahami sejauh mana kedua teknik ini dapat meningkatkan kualitas transmisi dan kinerja jaringan secara keseluruhan. Melalui analisis ini, dapat dievaluasi nilai BER  pada  frekuensi  26  GHz  dengan multipath  fading  yang  disesuaikan  dengan  keadaan lingkungan di Indonesia. Dengan pemahaman yang mendalam tentang pengkodean QC-LDPC dan polar  codes  dalam  konteks  jaringan  5G,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  berharga  dalam  pengembangan sistem  komunikasi  nirkabel  yang  lebih  baik dan  dapat  diandalkan.  Informasi  ini  akan  sangat  berharga  dalam  perancangan  dan pengembangan jaringan 5G yang lebih baik, serta dalam memahami sejauh mana teknologi pengkodean dapat diimplementasikan secara efisien dalam jaringan komunikasi yang ada.

## 2. METODE

## Gambar 1. Blok Sistem Model 5G.
Gambar 1 menunjukkan blok sistem model jaringan 5G dengan penambahan channel coding. Pada  sisi  pengirim, bit  stream 𝑏 masuk  ke  dalam  blok 𝐶𝐶 encoder  untuk  penambahan  bit redudan dengan keluaran 𝑥 menggunakan channel coding Quasi-Cyclic Low-Density Parity- Check (QC-LDPC) dan polar codes dengan coding rate 𝑅 = 1 3 . 𝑀 adalah blok modulasi yang menggunakan modulator Binary Phase Shift Keying (BPSK), bit informasi akan dipetakkan dan dimodulasi  untuk  menghasilkan  simbol 𝑥 .  Simbol  yang  telah  termodulasi  kemudian ditransformasi menggunakan Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) 𝐹 dengan panjang blok sejumlah 256 blok. Modul 𝐶𝑃 menambah simbol 𝑥 hasil transformasi dengan cyclic prefix (CP) menjadi 𝑥 . Simbol OFDM kemudian ditransmisikan pada 𝐻 kanal multipath fading. Nilai 𝐻 = {1 0,02 0,07 0,003 0,01 0,004 0,0004 0,0005 0,0008 0,0005 0,0001 0,0001 0.0001} nilai 𝐻 yang digunakan pada penelitian ini telah disesuaikan dengan keadaan lingkungan di Indonesia yang didapatkan  dari  simulasi.  Pada  sisi  penerima,  simbol  yang  diterima  akan  terkena noise 𝑛 sebelum  simbol 𝑦 masuk  pada  modul 𝐶𝑃 dan  menjadi  simbol  baru 𝑦 .  Simbol 𝑦 akan ditransformasikan kembali menggunakan modul 𝐹 yaitu Fast Fourier Transform (FFT) untuk menghasilkan simbol 𝑦 . Pada blok 𝐸𝑄 simbol 𝑦 yang telah di ekualisasi didemodulasi 𝑀 menggunakan demodulator  BPSK  untuk  menghasilkan  bit-bit 𝑦 .  Modul 𝐶𝐶 decoder  untuk mendecode bit akhir sebagai proses akhir OFDM dengan channel coding polar codes atau QC-
LDPC.  QC-LDPC  digunakan  sebagai channel  coding  dengan  parity-check  matriks  yang diperoleh dari TS 38.212 (3GPP, 2020) . Bit- bit informasi 𝑏 yang diterima adalah bit 0 atau 1 yang dievaluasi kesesuaian bit kirim dan bit terima dengan BER.
2.1 QC-LDPC pada Jaringan 5G

## Gambar 2. Bipartite Graph Dari LDPC Codes.
QC-LDPC  adalah  pengkodean  kanal  dengan  kompleksitas  rendah  dan  memiliki  skema pengkodean yang sama seperti LDPC codes. LDPC codes merupakan sebuah channel coding yang berfungsi sebagai error correction. LDPC codes salah satu codes dari kelas binary linear block codes yang memiliki kepadatan rendah. Parity check pada LDPC berisi sedikit bit 1 jika dibandingkan dengan bit 0 (Xu, dkk, 2022) . Gambar 2 menunjukkan bentuk LDPC codes sebagai bipartite graph.

## Gambar 3. Bipartite Graph QC-LDPC.
QC-LDPC pada jaringan 5G NR dapat disesuaikan untuk ukuran blok besar dan pendek yang dibangun dari base graphs 1 ( 𝐵𝐺 ) dan 2 ( 𝐵𝐺 ) dengan dimensi 𝑝 = 46 , 𝑛 = 68 untuk 𝐵𝐺 dan 𝑝 = 42 , 𝑛 = 52 untuk 𝐵𝐺 . 𝑝 adalah jumlah baris dan 𝑛 adalah jumlah kolom dalam matriks
M CND Interleaver VND
𝐵𝐺 . Matriks berukuran 46  × 68 dari BG1 dengan 𝑅 = 1 3 digunakan dalam tesis ini. Gambar 3 mengilustrasikan bipartite graph dari QC-LDPC codes berdasarkan BG1. Edges 𝐸 terhubung dengan check node degree (CND) dan variable node degree (VND) untuk melakukan iterative decoding.

## 2.2 Polar Codes

## Gambar 4. Polar Codes dengan Panjang 4 Bit
Polar codes merupakan salah satu jenis pengkodean linear block code yang berguna untuk mengoreksi kesalahan dalam pengiriman data (Prahland, dkk, 2020) . Polar codes memiliki konstruksi kode yang dapat dilakukan dengan mudah dan memiliki kompleksitas yang rendah. Konstruksi  kode  didasarkan  pada  beberapa  perulangan  dari  rangkaian  kode  kernel  yang mengubah  kanal  fisik  menjadi  kanal  virtual.  Ketika  jumlah  rekursif  banyak,  kanal  virtual cenderung memiliki reliabilitas tinggi atau rendah, disebut dengan polarisasi. Karena itu, sistem pengkodean  ini  penggunakan  kata  Polar  sebagai  nama  kodenya. Polar  codes  pertama  kali diusulkan  oleh  Erdal  Arikan  dengan  menggunakan  kanal Binary  Input  Discrete  Memoryless (Bioglio, dkk, 2021) .
Encoder  melakukan  pengkodean  bit,  sebelum  bit  tersebut  dikirimkan  menjadi  bit  encoded. Polar Encoder meggunakan operasi bilangan XOR matriks antar bit konstruksi dengan matriks generator yang sesuai dengan panjang blok dari bit konstruksi tersebut. Berdasarkan Gambar 4, skema encoding Polar codes dapat dirumuskan dengan Persamaan (1).
𝑦 = 𝑑 × 𝐺 = [0 0 1    0 ] × =   [1 0 1 0] (1)
𝑑 adalah bit yang masuk terdiri atas bit Informasi dan bit frozen, 𝑦 adalah hasil operasi XOR antar bit 𝑈 atau hasil dari poses encoding, sementara 𝐺 adalah matriks generator yang dapat meluas berdasarkan hasil pemangkatan Knonecker 𝑘 sesuai dengan panjang bloknya dan 𝑤 adalah  kapasitas kanal. Setelah  dilakukannya  encode  pada  transmitter  maka  pada  receiver akan dilakukan decode. Decoder adalah teknik pengkodean dari bit/data yang diterima di kanal yang kemudian dikodekan menjadi bit yang sama sesuai dengan bit yang dikirimkan.

## 2.3 Modulasi Binary Phase Shift Keying (BPSK)
Penelitian ini menggunakan modulasi BPSK, namun pengembangan pada modulasi yang lebih tinggi  tetap  memungkinkan.  Pada blok  ini,  Simbol 𝑀 yang  telah  dimodulasi  dikirim  melalui kanal dan diterima pada receiver. Gambar 5 menunjukkan mapper untuk mengambil bit 0 dan 1  sebagai input  pada  transmitter  dan  menghasilkan  nilai  kompleks  dengan  output  sebagai simbol. Codeword 𝑐(𝑘) dipetakan pada modulasi kompleks simbol 𝑥 berdasarkan Persamaan 2 (Kumar & Krishnan, 2022) .
𝑋(𝑘) = √ [(1 − 2𝑐(𝑘) + 𝑗(1 − 2𝑐(𝑘))] (2)
G

## Gambar 5. Konstelasi Modulasi BPSK.
2.4 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) Penelitian ini menggunakan teknik multiplexing OFDM dengan ukuran Fast Fourier Transform (FFT)  sebesar  256.  OFDM  adalah  salah  satu  teknik multiplexing  yang  digunakan  dalam komunikasi nirkabel, terutama dalam sistem seperti Wi-Fi, 4G/5G, dan teknologi lainnya. OFDM digunakan  untuk  menggabungkan  beberapa  subkanal  frekuensi  kecil  ( subcarrier)  untuk mentransmisikan data secara bersamaan. Setiap subcarrier membawa informasi yang terpisah, dan dengan  demikian, kapasitas saluran dapat  ditingkatkan  dengan  memanfaatkan banyak subcarrier ini (Venkatesan & Valenzuela, 2016) . Cyclic Prefix (CP) yang disertakan dalam OFDM  berperan  dalam  mengatasi  redaman multipath  dan  menghindari  interferensi  antara simbol.  Dengan  menggabungkan multiplexing  dan  penggunaan  cyclic  prefix,  OFDM menciptakan metode transmisi yang efisien dan andal untuk berkomunikasi dalam komunikasi nirkabel (Lavanya, dkk, 2019) . Gambar 6 menunjukkan pada awalan simbol OFDM yang merupakan pengulangan bagian akhir dari simbol OFDM, dimana 𝑄 adalah panjang CP dan panjang simbol informasi dinyatakan dalam 𝑁 .

## 2.5 Fast Fourier Transform (FFT)
FFT  merupakan  proses  pemisahan  antara  frekuensi carrier  dengan  simbol  Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) yang diterima pada sisi receiver sebelum didemodulasi dan diubah kembali ke dalam bentuk bit informasi. FFT juga digunakan untuk implementasi discrete fourier transform agar lebih cepat dan efisien. Ukuran FFT (FFT size) mengacu pada jumlah subcarrier dari simbol OFDM yang diharapkan dapat sesuai ukuran 2 , 𝑁 adalah jumlah
Gambar 6. Ilustrasi dari OFDM. CP CP Simbol OFDM Q N 0 -1 -2 2 1 0 -1 1 2 0 1 Q ua dr at ur e In-phase
sampel yang diubah dari domain waktu ke domain frekuensi. Ukuran FFT ditentukan dengan memperhatikan  keseimbangan  antara  perlindungan  terhadap  efek multipath,  pergeseran Doppler ( Doppler shift), dan kompleksitas sistem. Ukuran FFT yang besar dalam sistem 5G NR mampu  mengurangi subcarrier  spacing  dan  menambah  durasi  simbol.  Hal  ini  akan memudahkan dalam perlindungan simbol OFDM dari interferensi akibat multipath. Di sisi lain, berkurangnya subcarrier  spacing  akan  membuat  sistem  lebih  rentan  terhadap  intercarrier interference (ICI) akibat efek Doppler spread dalam sistem komunikasi nirkabel (Marijanovic, dkk, 2018) .

## 2.6 Inverse Fast Fourier Transform (IFFT)
Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) merupakan proses untuk menghasilkan simbol-simbol OFDM pada sisi transmitter dengan frekuensi dari setiap informasinya akan dibuat saling tegak lurus (orthogonal).  IFFT  mengubah sebuah  spektrum,  yaitu  amplitudo dan  fasa  dari setiap sinyal  informasi  ke  bentuk  sinyal  dalam  domain  waktu.  IFFT  mengubah  sejumlah  simbol bernilai kompleks ke dalam domain waktu dengan jumlah simbol yang masih sama. Subcarrier yang orthogonal pada IFFT digunakan dalam sinyal OFDM agar dapat mengatur amplitudo dan fasa dari setiap simbol dengan mudah (Bodkhe, 2018).
2.7 Kanal Frequency-flat Rayleigh Fading
Pada penelitian ini mengansumsikan komunikasi nirkabel dengan transmisi narrowband maka dari itu kanal frequency-flat Rayleigh fading digunakan pada penelitian ini. Distribusi Rayleigh menggambarkan variasi waktu merubah statistik alami pada sinyal terima (Heider, 2018) . Distribusi ini mendeskripsikan fluktuasi sinyal Rayleigh pada kondisi fungsi distribusi dari daya terima  ternormalisasi.  Probabilitas  fungsi  densiti  pada  distribusi  Rayleigh  dituliskan  dengan Persamaan 3.
𝑝(𝑟) = . 𝑒𝑥𝑝 , (3)
dengan 𝜎 adalah varians dari sinyal terima dan 𝑟 adalah sinyal terima.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  model  kanal  5G  yang  telah  disimulasikan  dengan menyesuaikan  dengan  karakteristik  lingkungan  di  Indonesia.  Karakterisrik  lingkungan didapatkan dari data di Jawa Tengah pada bulan Januari-Mei 2022 dengan kelembapan udara rata- rata sebesar 83,12%, suhu udara rata- rata sebesar 29,30 o C, curah hujan sebesar 8,35 mm/hr,  dan  tekanan  udara  rata-  rata  sebesar  1010  mbar.  Parameter  lingkungan  tersebut menjadi  data  inputan  pada  simulator  dengan  parameter  frekuensi  sebesar  26  GHz  dan bandwidth 100 MHz. Hasil dari simulasi tersebut menghasilkan model kanal 5G yang diperoleh berdasarkan representative Power Delay Profile (PDP) sebanyak 13 path.
Pada penelitian ini menampilkan kinerja dari bit error rate (BER) pada channel coding pada 𝑅 = 1 3 dengan sistem OFDM dengan ukuran FFT sebesar 256. BER adalah persentase dari bit  terima  yang error  dibandingkan  dengan  jumlah  total  simbol  yang  ditransmisikan  yang didefinisikan pada Persamaan 4.
𝐵𝐸𝑅 =  , (4)
dengan 𝑒 adalah jumlah bit error dan 𝑘 adalah jumlah bit yang ditransmisikan.
Gambar 7. BER Sistem 5G dengan Pengkodean QC-LDPC dan Polar Codes.
Gambar 7 menunjukkan kinerja BER dari OFDM dengan modulasi Binary Phase Shift Keying (BPSK)  5G  menggunakan polar  codes  dan  QC-LDPC  codes  sebagai  channel  coding . BER dievaluasi  untuk  tingkat 𝑅 = 1 3 dengan  sumbu 𝑥 menunjukkan  nilai  SNR  dan  sumbu 𝑦 menunjukkan BER dari 10 − 10 . Garis solid biru dengan tanda bulat menunjukkan kinerja sistem 5G menggunakan QC-LDPC codes dan garis putus-putus bewarna hitam dengan tanda square menunjukkan kinerja dari polar codes. Sistem 5G dengan QC-LDPC codes dan polar codes  dapat  mencapai  diversity  orde  dua.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kemampuan channel  coding  baik  pada  sistem  untuk  mengatasi  kesalahan  dalam  saluran  komunikasi. Semakin tinggi diversity order, maka semakin baik sistem dalam menghadapi gangguan dan mengurangi error.  Meskipun  polar  codes  dan  QC-LDPC  codes  mencapai  diversity  orde  dua yang  sama,  kedua channel  coding  tersebut  lebih  efektif  dalam  kanal  tertentu  dan  kurang efektif dalam kanal lainnya. Kedua channel coding tersebut memiliki tingkat kompleksitas yang berbeda dalam implementasinya, yang dapat memengaruhi pilihan dalam aplikasi dunia nyata. Evaluasi kinerja pada nilai BER sebesar 10 dari sistem 5G dapat dicapai dengan SNR 𝛾 = 17 𝑑𝐵 untuk kode QC-LDPC dan SNR 𝛾 = 15 𝑑𝐵 untuk polar codes. Kinerja BER dari sistem 5G dengan polar codes memiliki kinerja yang lebih bagus dibandingkan dengan QC-LDPC codes. Penambahan channel coding pada sistem 5G dapat meningkatkan efisiensi pada nilai signal to noise  ratio  (SNR).  Pemilihan  antara  QC-LDPC  codes  dan  polar  codes  untuk pengimplementasian  pada  aplikasi  harus  didasarkan  pada  kebutuhan  aplikasi  khusus. Beberapa aplikasi mungkin lebih cocok dengan salah satu jenis codes berdasarkan karakteristik
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 SNR (dB) 10 -6 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 B E R QC-LDPC Polar Codes
kanal dan persyaratan kinerja yang lebih spesifik. Hal tersebut dikarenakan polar codes dan QC-LDPC merupakan channel coding yang handal dalam mengoreksi kesalahan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengevaluasi kinerja jaringan 5G dengan sistem OFDM menggunakan ukuran FFT sebesar 256, modulasi BPSK, dan penambahan dua channel coding. Channel coding yang digunakan pada penelitian ini adalah QC-LDPC dan polar codes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  pada  sistem  5G  dengan  penambahan channel  coding  dapat  meningkatkan  efisiensi pada nilai SNR dengan mencapai diversity order dua. Hal ini menunjukkan sistem komunikasi pada kanal 5G dapat mencapai perbaikan kinerja yang lebih baik untuk mengatasi fading effect pada  kanal.  Sehingga,  mampu  mengatasi  gangguan  dan  kondisi  buruk  dalam  komunikasi nirkabel. Performansi QC-LDPC codes pada BER sebesar 10 dapat dicapai dengan SNR 𝛾 = 17 𝑑𝐵 untuk kode QC-LDPC dan SNR 𝛾 = 15 𝑑𝐵 untuk polar codes. Semakin besar nilai SNR QC-LDPC codes maka nilai BER semakin besar, tetapi pada polar codes jika nilai SNR semakin besar maka nilai BER semakin kecil. Hal tersebut menunjukkan bahwa performansi dengan polar codes lebih baik dibandingkan dengan QC-LDPC codes.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom Purwokerto yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
3GPP. (2020). 5G ; NR; Multiplexing and channel coding Release 16. TS 38.212 Version 16.2.0,
0. https://portal.etsi.org/TB/ETSIDeliverableStatus.aspx
Alencar,  R.  T.  De,  &  Ara,  M.  De.  (2014). Modulation  Diversity  Effects  in  Rayleigh  Fading Multipath Channels. August, 1–6. https://doi.org/10.1109/ITS.2014.6948018
Arora, K., Singh, J., & Randhawa, Y. S. (2020). A survey on channel coding techniques for 5G
wireless networks. Telecommunication Systems, 73(4), 637–663.
https://doi.org/10.1007/s11235-019-00630-3
Belhadj, S., Lakhdar, A. M., & Bendjillali, R. I. (2021). Performance comparison of channel coding schemes for 5G massive machine type communications. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 22(2), 902.
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v22.i2.pp902-908
Benson, P. M., Titus, T. J., & Yuvaraju, M. (2020). BER Analysis of Channel Coding Techniques for 5G Networks. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 932(1),
012091. https://doi.org/10.1088/1757-899X/932/1/012091
Bioglio,  V.,  Condo,  C.,  &  Land,  I.  (2021).  Design  of  Polar  Codes  in  5G  New  Radio. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 23(1), 29–40. https://doi.org/10.1109/COMST.2020.2967127
Bodkhe, V. D. (2018). Implementation of FFT/IFFT Blocks for Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). 5.
Dhuheir, M., & Öztürk, S. (2018). Polar Codes Applications for 5G Systems. Journal of Institue Of Science and Technology, 34(3), 49-65.
Heider,  I.  A.  (2018).  Improvement  of  Fading  Channel  Modeling  Performance  for  Wireless Channel. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 8(3),
1451. https://doi.org/10.11591/ijece.v8i3.pp1451-1459
Kongara, G., He, C., Yang, L., & Armstrong, J. (2019). A Comparison of CP-OFDM, PCC-OFDM and  UFMC  for  5G  Uplink  Communications. IEEE  Access,  7,  157574–157594. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2949792
Kumar, A., & Krishnan, P. (2022). RoFSO system based on BCH and RS coded BPSK OFDM for
5G  applications  in  smart  cities. Optical  and  Quantum  Electronics,  54(1),  0–17.
https://doi.org/10.1007/s11082-021-03392-y
Lakshmi, M. V., Reddy, G. G., Sucharitha, A., Akshara, N., & Vaishnavi, N. (2022). Performance Comparison of Channel Coding Techniques for OFDM System. IOP Conference Series:
Materials  Science  and  Engineering,  1272(1),  012012.  https://doi.org/10.1088/1757- 899x/1272/1/012012
Lavanya, P., Satyanarayana, P., & Ahmad, A. (2019). Suitability of OFDM in 5G Waveform – A Review. Oriental  Journal  of  Computer  Science and  Technology,  12(Issue  3), 66–75.
https://doi.org/10.13005/ojcst12.03.01
Liu,  X.,  Xu,  T.,  &  Darwazeh,  I.  (2020).  Coexistence  of  Orthogonal  and  Non-orthogonal Multicarrier  Signals  in  Beyond  5G  Scenarios. 2020  2nd  6G  Wireless  Summit  (6G SUMMIT), 1–5. https://doi.org/10.1109/6GSUMMIT49458.2020.9083780
Marijanovic, L., Schwarz, S., & Rupp, M. (2018). Optimal Numerology in OFDM Systems Based on Imperfect Channel Knowledge. 2018 IEEE 87th Vehicular Technology Conference
(VTC Spring), 1–5. https://doi.org/10.1109/VTCSpring.2018.8417548
Nozaki, T., & Isaka, M. (2022). LDPC Codes for Communication Systems: Coding Theoretic Perspective. IEICE  Transactions  on  Communications,  E105.B(8),  894–905. https://doi.org/10.1587/transcom.2021EBI0001
Prahland, D., Puthuraya, A., Srinivasan, G., Harsh, K., & Reddy, K. (2023). Polar Coding in 5G
Systems. International Research Journal on Advanced Science Hub, 5(5), 2582-4376.
Osseiran, A., Monserrat, J. F., & Marsch, P. (2016). 5G Mobile and Wireless Communications Technology. New York : Cambridge University Press
Venkatesan, S., & Valenzuela, R. A. (2016). OFDM for 5G: Cyclic prefix versus zero postfix,
and  filtering  versus  windowing. 2016  IEEE  International  Conference  on Communications (ICC), 1–5. https://doi.org/10.1109/ICC.2016.7510757
Wahyuningrum, R. D., Ni’Amah, K., & Larasati, S. (2021). Model Kanal 5G dengan Pengaruh
Kelembapan pada Frekuensi 3,3 GHz dan Bandwidth 99 MHz Berbasis Convolutional
Codes. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika, 9(4), 878. https://doi.org/10.26760/elkomika.v9i4.878
Wahyuningrum, R. D., Pramudya, D., & Permatasari, I. (2021). 5G Channel Model Under the
Effect  of  Human  Blockage  at  3.5  GHz  Frequency. CESS  (Journal  of  Computer Engineering, System and Science), 7(1), 31. https://doi.org/10.24114/cess.v7i1.27291
Xu, J., Yuan,  Y., & Yang,  C.  (2022). Channel  Coding in  5G  New  Radio (1 ed.).  CRC Press.
https://doi.org/10.1201/9781003336174