## APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENGUKURAN OPTIMASI KINERJA KANAL REVERSE JARINGAN WIRELESS DS-CDMA

## THE GENETIC ALGORITHM APPLICATION FOR MEASURING THE REVERSE CHANNEL OPTIMATION PERFORMANCE WIRELESS DS- CDMA NETWORK SYSTEM
Haris Fadilah, Yusak Yudianto, Ir. Yoedy Moegiharto, MT, Ir. Wahjoe Tjatur S. MT. Jurusan Teknik Telekomunikasi,  Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111 Telp : (+62) 031-5947280 Fax : (+62) 031-5946114 e-mail : harisfadila@telkom.net , target2001@telkom.net
Abstrak
Pada  sistem  wireless  DS-CDMA  generasi  ke  tiga  dapat  dilayani  pemakai  yang menggunakan jenis informasi suara dan data kontinyu atau facsimili. Kualitas sistem DS-CDMA ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas kesalahan bit atau bit error rate (BER) untuk kanal suara maupun  data  kontinyu.  Nilai  probabilitas  kesalahan  bit  dipengaruhi  oleh  interferensi  yang ditimbulkan oleh pemakai lain baik pemakai jenis informasi suara maupun data kontinyu.
Pada Proyek Akhir ini  dibuat program algoritma genetika untuk mengukur nilai optimal kualitas sistem, khususnya untuk kanal reverse. Nilai optimal yang diperoleh menyatakan jumlah pemakai  jenis  informasi  suara  dan  data  kontinyu  aktif  yang  menghasilkan  nilai  probabilitas kesalahan bit minimal untuk kanal suara maupun untuk data kontinyu.

## Abstract
The third generation wireless DS-CDMA networks are expected to support a wide variety of  multimedia  services  such  as  high  quality  voice  and  data  continuous  (facsimile).  The  system quality of  DS-CDMA is shown as bit error probability values or bit error rate (BER) both voice channel and continuous data channel. Bit error probability values are influenced by  interference of the other users voice and data continuous (facsimile) .
In  the  Final  Project  is  made  the  genetic  algorithm  software  for  measuring  the  optimal system  quality,  specially  for  reverse  channel.  The  optimal  value  result  to    explain  the  number active    voice  and  data  users  that  results  minimum  probability  value  on  voice  channel  or  data continuous (facsimile).

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  dari  penerapan  jaringan  digital  memacu  pada  kebutuhan  perancangan  jaringan- jarinagan  komunikasi  baru  dengan  kapasitas  yang  lebih  tinggi.  Pada  jaringan  wireless  terpadu  direct sequence  code  division  multiple  access  (DS-CDMA)  generasi  ketiga  akan  dapat  dilayani  suatu  layanan dalam  bentuk  percakapan  dengan  kualitas  tinggi  dan  data  kontinyu  (faksimili).  Kualitas  layanan  sistem DS-CDMA dapat ditunjukkan dari nilai probabilitas kesalahan bit atau bit error rate (BER), yang sangat dipengaruhi  oleh  jumlah  pemakai  bentuk  suara  dan  data  kontinyu  aktif  yang  berperan  sebagai  multiple acces    interferensi  bagi  satu  pemakai.Sebaliknya  salah  satu  alasan  pemilihan  sistem  DS-CDMA  adalah

## SAINTEKBU Jurnal Sains dan Teknologi
kapasitas pemakai yang dapat dilayani lebih besar dari sistem lain. Sehingga terjadi tawar menawar antara besarnya jumlah pemakai yang dapat dilayani dan nilai BER yang memiliki standar yang disyaratkan.
Algoritma  genetika  adalah  salah  satu  metode  yang  diharapkan  dapat  menentukan  nilai  optimal
kualitas  yang  dapat  menyelesaikan penawaran diatas.  Pada  Proyek  Akhir  ini  algoritma  genetika digunakan untuk mengetahui nilai optimal kanal reverse jaringan wireless pada sistem DS-CDMA. Dari algoritma genetika diperoleh kanal optimal berupa nilai BER pada kanal suara maupun kanal data serta jumlah pemakai suara dan data kontinyu sesuai nilai BER diatas.

## 2. Sistem Jaringan Wireless DS-CDMA Terpadu
Pada  sistem  DS-CDMA  informasi  dari  pelanggan  dipancarkan  dalam  jangkah  frekuensi yang  sama  dengan PN  kode yang  berbeda  dengan  sebuah PN  code digunakan  untuk  satu pelanggan.  Kapasitas  sistem  CDMA  dibatasi  oleh  interferensi  pelanngan  lain,  sehingga  setiap penambahan  sinyal  radio  dari  pelanggan  baru  akan  menambah  level  interferensi  ke  pelanggan lain  yang  aktif,  dan  berakibat  pada  perubahan  nilai  bit  error  rate.  Secara  diagram  blok  sebuah sistem DS-CDMA dapat ditunjukkan seperti dalam gambar 2.1 di bawah ini.
Gambar 2.1 Diagram blok sistem

## DS-CDMA
Setiap  pelanggan  menggunakan  atau  PN  code  untuk  berkomunikasi  dengan  laju  chip, R chip. Sebuah sinyal komposit/ gabungan DS-CDMA dihasilkan dari hasil penjumlahan dari beberapa sinyal  spread  spectrum  (SS)  dari  beberapa  pemakai.  Di  penerima  sinyal  gabungan  akan mengalami proses despread untuk mendapatkan sinyal data informasi yang diinginkan.
Jumlah pelanggan aktif, voice calls dan data calls dinyatakan dengan M v dan M d , serta  M = M v + M d. Dianggap level daya dari pelanggan yang dikehendaki sebesar P. Bit error rate rata-rata untuk voice calls, P (v) (M v , M d ), dengan banyaknya voice calls dan data calls yang dapat dilayani masing-masing M v dan M d , dinyatakan [1]
Bit error rate rata-rata untuk data calls , P (d) (M v , M d ), dinyatakan [1]
Kana l Output Data PN 1 code PN 1 code Input data Pelan ggan 1  d 11 t x 2 t x 3 t x N t x 1 r x p n 2 p n 1 p n 1 PN 2 code Mod Mod Mod Input data Pelan ggan 1  d 11
              Er K M c KEr M M c N P P M M P v d v v v d v e 2 2 2 1 2 2 1 1 12 / ,       
dengan     c 1 = (1 – d p )  + d p , c 2 = (1 – d p ) 2  (1 -  )
. N v = R chip / R v menyatakan jumlah chip per bit untuk voice calls pada laju pengiriman R v . c 1 menyatakan sekali  melakukan  panggilan  langsung  berhasil  sedangkan c 2 menyatakan  dua  kali  panggilan  baru berhasil dapat sambungan.

## 3. Perancangan dan Pembuatan Perangkat Lunak menggunakan Genetik Algoritma
Sebelumnya perlu diketahui bahwa seluruh algoritma pemrograman dalam sistem ini ditulis dalam bahasa  pemrograman  DELPHI,  sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya  pada  perencanaan  dan pembuatan  perangkat  lunak  ini  akan  dibahas  mengenai  perancangan  algoritma  genetika  ,  perancangan aplikasi identifikasi persamaan matematika, dan perencanaan pengukuran optimasi kinerja kanal reverse DS-CDMA. Dibawah ini merupakan gambar flowchart dari proses genetika algoritma .
            Er K M c KEr M M c N P P M M P v d v d v d v d 2 2 2 1 2 2 1 12 / ,       Start Deklarasi Variabel Proses Algoritma Genetika Get lchrom, PopSize, MaxGen, CrossOver, Mutas, BERVoice, BERData, reference_power A
Gambar 2.2 Flowchart Proses Algoritma Genetika
Statistic awal(popsize, max, avg, min, sum, oldpop) i=1 to MaxGen Statistic awal(popsize, max, avg, min, sum, newpop) oldpop = newpop i generate MV & MD temp = 0 temp = max if (max>temp) Set MV & MD as optimal Stop no yes Generation Inisialisasi Popolasi A

## 4. Analisa dan hasil Pengukuran
Secara  umum  algoritma  pemrograman  aplikasi  algoritma  genetika  untuk  pengukuran  optimasi kinerja kanal reverse DS-CDMA  adalah untuk menentukan jumlah pelanggan suara dan pelanggan data yang optimal serta daya yang digunakan .
Dalam  bab  4  ini  akan  dipaparkan  hasil dari  pengujian  algoritma,  untuk  beberapa  kondisi  yang  berbeda. Simulasi program menggunakan bahasa pemrograman DELPHI.
Nilai fitness merupakan penentu sifat suatu individu, besar kecilnya nilai fitness menentukan nilai optimal  dari  jumlah  pelanggan  suara  dan  pelanggan  data  yang  berada  pada  kanal  reverse,  sehingga mendapatkan nilai fitness yang sebesar mungkin merupakan tujuan utama dari algoritma genetika. Untuk mencapai nilai fitness yang optimal sangat dipengaruhi oleh jumlah populasi dan jumlah generasi . pada bab ini akan dipaparkan hasil perubahan nilai fitness untuk beberapa jumlah populasi yang berbeda.
Perbedaan jumlah populasi mengakibatkan terjadinya perbedaan kecepatan untuk mencapai nilai optimal.  Secara  teori  semakin  besar  jumlah  individu  dalam  suatu  populasi    maka  proses  algoritma genetika  akan  semakin  cepat  mendapatlan  nilai  optimal.  Demikian  pula  sebaliknya  semakin  sedikit jumlah individu dalam suatu populasi maka semakin lama mencapai nilai optimal. Dari beberapa kali running program untuk jumlah populasi yang berbeda kita dapatkan hasil sebagai berikut.
 Hasil running program pada data ke 1 adalah sebagai berikut :
 Jumlah generasi
=  500
 Jumlah populasi
=  10  Crossover rate =  0.65  Mutasi rate
=  0.01  Jml voice call (Mv)
=  135  Jml data call (Md) =  144  Users Power (daya) =  8.53942692764373 mWatt  BER Data =  0.0000453990352562  BER Voice =  0.0000455626978415  Nilai Fitness =  0.9999753481649018
 Hasil running program pada data ke 2 adalah sebagai berikut :
 Jumlah generasi =  500
 Jumlah populasi
=  25  Crossover rate
=  0.65  Mutasi rate
=  0.01
 Jml voice call (Mv)
=  211  Jml data call (Md)
=  104
 Users Power (daya) =   3.76788401804547 mWatt  BER Data =   0.0000088023786844  BER Voice =  0.0000088341730585  Nilai Fitness =  0.9999852479483361
 Hasil running program pada data ke 3 adalah sebagai berikut :
 Jumlah generasi =  500
 Jumlah populasi
=  50  Crossover rate =  0.65  Mutasi rate
=  0.01  Jml voice call (Mv)
=  329
 Jml data call (Md)
=  42  Users Power (daya) =  2.12434434920857  mWatt
 BER Data =  0.0000027824166265  BER Voice =  0.0000027924933389  Nilai Fitness =  0.9999983049942060
 Hasil running program pada data ke 4 adalah sebagai berikut :
 Jumlah generasi
=  500  Jumlah populasi
=  75  Crossover rate =  0.65  Mutasi rate =  0.01  Jml voice call (Mv)
=  69  Jml data call (Md) =  178  Users Power (daya) =  5.62033926070351 mWatt  BER Data =  0.0000196275007280  BER Voice =  0.0000196983328665  Nilai Fitness =  0.9999989941720736
Hasil  running  program  diatas  menunjukkan  pengaruh  jumlah  populasi  terhadap  perubahan  nilai fitness.  Gambar  4.7  adalah  grafik  nilai  fitness  untuk  jumlah  populasi  sebanyak  75  individu,  di  sini algoritma genetika mencapai nilai fitness maksimal pada generasi ke 69. Gambar 4.5 adalah grafik nilai fitness untuk jumlah populasi sebanyak 50 individu, nilai fitness maksimal pada generasi ke 329. Gambar 4.3  adalah  grafik  nilai  fitness  untuk  jumlah  populasi  sebanyak  25  individu,  nilai  fitness  maksimal  pada generasi  ke  21150.  Gambar  4.1  adalah  grafik  nilai  fitness  untuk  jumlah  populasi  sebanyak  10  individu, nilai fitness maksimal pada generasi ke 364.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari Proyek Akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Kapasitas  kanal  sistem  jaringan  DS-CDMA  dibatasi  oleh  interferensi  yang  ditimbulkan  dari pelanggan lain yang  sedang aktif berkomunikasi.
2. Kapasitas kanal reserve yang paling optimal dapat diamati dengan mendapatkan nilai fitness  yang paling besar di dalam program genetika algoritma.
3. Jumlah generasi populasi algoritma genetika sangat menentukan kecepatan tercapainya nilai optimal, semakin  besar  jumlah  populasi  maka  semakin  cepat  mendapat  nilai  fitness  yang  optimal.  Pada percobaan  dengan  jumlah  populasi  sebanyak  10  didapatkan  nilai  fitness  terbesar  sebesar 0.9999753481649018  dan  jumlah  pelanggan  suara  dan  data  yang  optimal  adalah  135  dan  144 pelanggan,  untuk  jumlah  populasi  sebanyak  25  didapatkan  nilai  fitness  terbesar  sebesar 0.9999852479483361  dan  jumlah  pelanggan  suara  dan  data  yang  optimal  adalah  211  dan  104 pelanggan,  sedangkan  untuk  jumlah  populasi  sebanyak  50  didapatkan  nilai  fitness  terbesar  sebesar 0.9999983049942060  dan  jumlah  pelanggan  suara  dan  data  yang  optimal  adalah  329  dan  42 pelanggan,  untuk  jumlah  populasi  sebanyak  75  didapatkan  nilai  fitness  terbesar  sebesar 0.9999989941720736  dan  jumlah  pelanggan  suara  dan  data  yang  optimal  adalah  67  dan  178 pelanggan.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  kecepatan  tercapainya  nilai fitness  yang  optimal dipengaruhi oleh jumlah populasi.

## 5.2 Saran
Setelah memperhatikan analisa dan kesimpulan dalam proyek akhir ini, di sarankan agar dilakukan percobaan pada sistem yang lebih maju dan kompleks, baik pembelajaran maupun running untuk memperoleh hasil yang lebih sesuai dengan sistem yang diterapkan saat ini.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Ning Guo, Salvatore D. Morgera, The Grade of Service for Integrated Voice/ Data Wireless DS- CDMA Networks *
[2] Raymond L. Pikholtz, Laurence B. Milstein, Donald L. Schilling, Fellow, IEEE. Spread Spectrum for Mobile Communication.
[3] Ir. J. Meel, Spread Spectrum (SS).
[4] Davis  Beasley,  David  R.  Bull,  Ralph  R.  Martin, An  Overview  of  Genetic  Algorithms  :  Part  I, Fundamentals, University Computing, 1993.
[5] Wawan  Yulianto, Implementasi  Algoritma  Genetika  untuk  Path  Planing  pada  Sistem  navigasi Autonomous Mobile Robot , Poltek Elka ITS, 2000.
[6] MaksSolver, Optimation Genetic Algorithm , 1998.