ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 137 - 149
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.137

## Alokasi Daya Kirim pada Visible Light Communication
menggunakan

## Algoritma Waterfilling

## DIAH AYU LESTARI, ARFIANTO FAHMI, BRIAN PAMUKTI
Teknik Telekomunikasi Universitas Telkom, Indonesia Email: diahayulestari2210@gmail.com
Received 7 Agustus 2020 | Revised 3 September 2020 | Accepted  18 September 2020

## ABSTRAK
Peningkatan  terhadap  kebutuhan  akses  data  membuat  Visible  Light Communication  (VLC)  menjadi  alternatif  media  transmisi  nirkabel  yang  efisien. Namun berdasarkan performansinya, VLC memiliki permasalahan data rate yang tidak merata diterima oleh User Equipment (UE). Dalam mengatasi permasalahan tersebut,  penelitian  ini  menerapkan  alokasi  daya  kirim  dengan  algoritma waterfilling yang mampu memberikan keadilan data rate setiap UE berdasarkan nilai  kanal . Penelitian  ini  menggunakan  kanal  Line  Of  Sight  (LOS)  dengan  3 skenario berbeda. Kami menggunakan parameter validasi untuk mengukur setiap kinerja dengan nilai Signal Noise Ratio (SNR), data rate, fairness index dan efisiensi energi. Dari hasil simulasi menggunakan algoritma waterfilling, kami memperoleh nilai fairness index untuk data rate sebesar 100% namun tidak memiliki efisiensi daya. Dengan memodifikasi algorima waterfilling, terjadi penurunan fairness index, SNR serta data rate,  tapi memberikan  efisiensi energi  LED  hingga  9%. Dengan demikan, daya yang dipancarkan oleh LED memiliki lifetime yang lebih panjang dengan modified waterfilling.
Kata kunci : VLC, Power Allocation, Waterfilling, Fairness.

## ABSTRACT
The increase in the need for data access  makes Visible Light Communication (VLC) an alternative wireless transmission medium that is efficient. However, based on its performance, VLC has a data rate problem that is not evenly accepted by User Equipment (UE). In overcoming this problem, this study applies power allocation with  waterfilling algorithm that is able to provide fair data rate for each UE based on channel value. This study uses the Line Of Sight (LOS) channel with 3 different scenarios. We use validation parameters to measure each performance using the Signal Noise Ratio (SNR) value, data rate, fairness index and energy efficiency. From the results of simulation using the waterfilling algorithm, we obtain a fairness index value for the data rate of 100% but does not have a power efficiency. By modifying the waterfilling algorithm, there is a decrease in the fairness index, SNR and data rate, but provide LED energy efficiency of up to 9%. Thus, the power emitted by the LED has a longer lifetime with modified waterfilling algorithm.
Keywords : VLC, Power Allocation, Waterfilling, Fairness.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  kebutuhan  terhadap  kecepatan  akses  dan  eﬁsiensi  transmisi  data  digital  semakin meningkat.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  alternatif  teknologi  komunikasi  nirkabel  yang menawarkan hal tersebut salah satunya yaitu Visible Light Communication (VLC). Teknologi VLC mampu memberikan eﬁsiensi transmisi data di dalam ruangan serta kecepatan akses data yang  tinggi  dengan  menggunakan  media  transmisi  cahaya  tampak.  VLC  juga  memiliki kelebihan untuk dapat diterapkan di beberapa tempat seperti Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum  (SPBU),  kabin  pesawat,  rumah  sakit,  bangunan  industri  dan  juga  ruangan  yang terdapat reaktor nuklir.
Selain  itu  spektrum  cahaya  tampak  juga  belum  dibatasi  oleh  regulasi  frekuensi  sehingga memiliki peluang yang besar untuk dikembangkan, namun VLC memiliki jarak jangkauan yang terbatas dan coverage yang kecil (Farabi, dkk, 2019) . Berdasarkan karakteristiknya, VLC saat ini memiliki isu dalam proses distribusi daya kirim yang tidak merata di setiap pengguna sehingga pengguna yang berada di jarak lebih jauh dari sumber mendapatkan nilai SNR yang lebih  rendah  daripada  pengguna  pada  jarak  terdekat  dengan  sumber  LED  yang  akan berpengaruh terhadap data  rate.  Berdasarkan penelitian (Praneeth Varma, dkk,  2018) bahwa Signal to Noise Ratio (SNR) mengalami degradasi daya hingga ke bagian sudut ruangan pada sistem VLC. Maka dibuat skema algoritma heuristik yaitu menggunakan prinsip stokastik geometri dalam alokasi daya sehingga mendapatkan penerangan merata dan meningkatkan SNR.
Tahun 2016 terdapat penelitian (Wan, dkk, 2017) membahas tentang dua skema alokasi daya dalam memaksimalkan throughput dan fairness pada sistem VLC. Pada penelitian (Xing, dkk, 2020) di tahun 2019 bahwa algoritma waterfilling dinilai cukup berguna dalam optimasi sistem  komunikasi  wireless.  Algoritma  tersebut  mampu  menjadi  solusi  mendasar  dalam menyelesaikan  masalah  performansi  jaringan  dan  juga  penting  dalam  desain  komunikasi nirkabel,  desain  pemrosesan  sinyal,  dan  optimasi  jaringan  termasuk  optimasi transceiver, alokasi sumber daya, dan lain sebagainya.
Selanjutnya berdasarkan asumsi dan teori dari referensi yang sudah dibahas, maka penelitian ini dimaksudkan untuk menyimulasikan dan menerapkan algoritma waterﬁlling dalam model sistem VLC sebagai teknik alokasi daya kirim. Algoritma tersebut akan diamati dan dianalisis dampak yang terjadi terhadap performansi jaringan VLC termasuk nilai SNR dan fairness data rate setiap user. Penelitian ini diharapkan mampu meningkatan nilai fairness data rate pada sistem VLC.
Visible Light Communication (VLC) adalah teknologi sistem komunikasi dengan memanfaatkan spektrum cahaya tampak sebagai medianya transmisi dengan panjang gelombang antara 375 nm sampai dengan 780 nm (400-800 Thz) (Trihantoro, dkk, 2014) .
Light  Emiting  Diode  (LED)  merupakan  dioda  semikonduktor  yang  memancarkan  sinyal optik/cahaya. LED memiliki lebar spektral 40 nm pada panjang gelombang 850 nm dan 80 nm pada panjang gelombang 1300 nm (Damayanti, dkk,  2014) .
Photodioda Positive-Intrinsic-Negative  (PIN)  merupakan  komponen  penerima  cahaya  yang terdiri dari daerah-p dan daerah-n yang dipisahkan oleh daerah intrinsik yang didop dengan sedikit-n. Prinsip kerja PIN dengan mengubah foton input menjadi arus output berdasarkan photovoltaic  effect  dan memerlukan  reverse  bias  sebesar  5-20  volt  untuk  menggambarkan arus carrier yang keluar dari daerah intrinsik (Muthaqien, dkk, 2018) .
Resource  allocation  merupakan  proses  dalam  melakukan  pengalokasian  sumber  daya  ke beberapa  perangkat  penerima  di  dalam  satu  cakupan  maupun  sistem  yang  sama.  Hal  ini penting dalam sebuah sistem multiple access karena sumber daya seperti halnya data rate, frekuensi, timeslot dan lain sebagainya terbatas.
Algoritma waterfilling adalah algoritma atau metode yang digunakan untuk mengalokasikan daya ke UE.
Gambar 1. Ilustrasi Prinsip Waterfilling (Sgora, dkk, 2015).
Algoritma waterfilling  merupakan  metode  dengan  menggunakan  prinsip  pengisian  air  pada suatu wadah dimana terdapat susunan balok dengan memiliki ketinggian air yang berbeda- beda (Muthaqien,  dkk,  2018) .  Alokasi  sumber  menggunakan  algoritma waterfilling dirumuskan dengan Persamaan (1).
𝑃(𝑛, 𝑣) = ( , ) ∑ ∑ ( , ) 𝑃𝑡, (1)
dengan P(n, v) merupakan daya yang dialokasikan pada kanal ke-v dan UE ke-N di timeslot- s, kemudian Pt merupakan total daya dari transmitter, dan H(n; v) adalah nilai CQI.
Signal to Noise Ratio  (SNR) adalah perbandingan sinyal keluaran terhadap noise yang diterima pada saat proses transmisi sinyal. SNR juga dapat digunakan sebagai tolak ukur parameter performansi. Nilai SNR dapat dinyatakan dengan Persamaan (2) (Ghassemlooy, dkk, 2017) .
𝑆𝑁𝑅 = ( . . ) . . . . . ( ) . .( ). . . ( ) . . . , (2)
dengan SNR adalah Signal to Noise Ratio (dB), Pr adalah daya jatuh pada APD (Watt), R adalah responsivitas detektor (A/W), M adalah penguatan detektor, q adalah muatan elektron sebesar 1,69x10 -19 C, 𝐼 𝑝 merupakan arus primer, 𝐼 𝐷 merupakan arus dark, F(M) adalah Noise Figure, B adalah receiver electrical bandwidth (Hz), Kb adalah Konstanta Boltzman sebesar 1,38x10 23 J/K, T adalah suhu photodetector ( o K), R L adalah hambatan dalam (Ohm).
Fairness  Index  (FI)  merupakan  nilai  kesamaan  yang  didapatkan  dari  perlakuan  sumber terhadap masing-masing UE dalam memperoleh resource. Dalam mencari nilai fairness index digunakan metode Jain's Fairness Index yang diformulasikan dengan persamaan fairness index (Sari, dkk, 2015) :
𝑓(𝑥) = (∑ ) (∑ ) , (3)
dengan f adalah nilai fairness index, x merupakan nilai data rate dari setiap UE, dan n adalah jumlah UE dalam sistem.
Energy Efficiency merupakan usaha untuk mengurangi jumlah energi yang dibutuhkan untuk menentukan  titik  optimal  suatu  sistem  dapat  bekerja.  Faktor efficiency  banyak  digunakan dalam  industri  dalam  mengukur  tingkat  efisiensi  suatu  produk/layanan.  Berikut  persamaan dalam menghitung ratio energy efficiency (Patterson, 1996) :
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 = 𝑥100%, (4)
dengan Energy  Efficiency  adalah  ratio  efisiensi  energi.  Usable  Energy  adalah  daya  yang diterima oleh masing-masing UE. Total Energy adalah daya total yang berasal dari sumber.
Kapasitas kanal atau data rate merupakan ukuran kecepatan bit data dalam proses transmisi dari pengirim ke penerima, dalam satuan bit per detik. Namun dalam perkembangannya dapat diturunkan dalam satuan lain, diantaranya yaitu dalam  karakter per second, word per second, word  per  minute  dan lain sebagainya. Dalam mencari  nilai   data rate dapat  menggunakan pendekatan persamaan Shannon-Hartley sebagai berikut (Wang, dkk, 2017) :
𝐶 = 𝐵𝑙𝑜𝑔 (1 + 𝑆𝑁𝑅),
(5)
dengan C adalah maksimum kapasitas dari kanal (bit/detik), B adalah bandwidth dari kanal (Hertz), dan SNR adalah Signal to Noise Ratio.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Desain Model Sistem

## Gambar 2. Pemodelan Sistem VLC (Abdelhady, dkk, 2019).
Pada  desain  model  sistem  penelitian  ini  di  ilustrasikan  seperti  Gambar  2.  Sistem  VLC  ini ditempatkan pada sebuah ruangan berbentuk persegi dimana sebuah lampu LED terletak di tengah ruangan  sebagai pengirim sinyal  informasi  melalui cahaya  tampak .  User Equipment (UE) yang memiliki photodetector sebagai penerima tersebar secara acak di ruangan. Kanal pada sistem VLC menggunakan Line of Sight (LOS) tanpa interferensi cahaya lainnya. Pada sumbu  X  merupakan  waktu  atau timeslot  sedangkan  sumbu  Y  merupakan  pengirim  ke-n dengan  daya  total  dan  nilai  kanalnya  masing-masing.  Setiap receiver  mendapatkan  jumlah
timeslot yang sama dengan nilai kanal yang berbeda tergantung dari jarak receiver terhadap transmitter (Abdelhady, dkk, 2019) .

## 2.2  Blok Diagram Sistem
Perancangan  model  sistem  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut.  Gambar  3  di  bawah merupakan  blok  sistem  VLC  yang  secara  garis  besar  terbagi  atas  tiga  blok  yaitu  blok transmitter, blok kanal dan blok receiver.
Gambar 3. Blok Diagram Sistem Visible Light Communication (Wijayanto, dkk,  2019).
Blok transmitter berfungsi memodulasi dan sebagai sumber transmisi sinyal informasi yang dikirimkan ke blok receiver melalui kanal transmisi VLC. Injeksi sumber listrik oleh input current berupa tegangan 220 VAC menuju ke rangkaian dimming control. Rangkaian dimming control berfungsi  sebagai  pengatur  voltase  pada  sinyal  listrik  seperti  saklar  dengan  potensio  di dalamnya. Jika tegangan diturunkan oleh potensio maka intensitas cahaya lampu LED akan lebih  redup  dan  sebaliknya.  Pada  penelitian  ini,  algoritma waterfilling  digunakan  sebagai metode  dalam transmit  power  allocation  Visible  Light  Communication  (VLC)  .  Diharapkan dengan adanya algoritma tersebut akan tercapai nilai fairness sistem yang tinggi pada simulasi model  sistem.  Data  digital  yang  sudah  terbentuk  ditumpangkan  ke  dalam  sinyal  pembawa ( carrier). Sinyal carrier berupa cahaya yang akan digabungkan pada rangkaian driving circuit di dalam lampu LED.  Pada driving circuit sinyal listrik dan sinyal digital sudah digabungkan.
Selain  itu, driving  circuit  juga  berfungsi  untuk  mengaktifkan  LED  beserta  komponen  di dalamnya. Rancangan model sistem pada penelitian ini menggunakan lampu LED sebanyak 1 buah dengan daya 9000 mW. Lampu LED memiliki Field of View (FoV) sebesar 70 derajat dan FoV hanya ada di penerima/ receiver.
Blok  kanal  pada  sistem  VLC  merupakan  media  transmisi  dalam  bentuk  cahaya bebas  tanpa  ada  perantara  seperti  halnya  serat  optik.  Oleh  sebab  itu,  karakteristik kanal  VLC  yang  digunakan  pada  simulasi  penelitian  ini  adalah  kanal Line  of  Sight (LOS), dimana propagasi cahaya  sebagai media  transmisi  merambat  di  dalam ruangan  yang tidak terganggu  oleh  interferensi  maupun noise seperti  asap,  debu,  ataupun  benda  yang menghalangi serta membiaskan cahaya dari transmitter ke receiver. Pada simulasi penelitian ini menggunakan ruangan dengan dimensi panjang x lebar x tinggi sebesar 5 m x 5 m x 3 m.
Blok receiver  hanya  berisi  rangkaian  photodetector  dan  User  Equipment.  Berikut  prinsip kerjanya. Photodetector  menangkap  intensitas  cahaya  dan  mengubah  besaran  cahaya yang ditangkap oleh sensor menjadi arus listrik kembali. Arus listrik yang diterima dikalkulasi ke dalam bentuk daya terima ( power receive). Daya terima tersebut yang nantinya menjadi feedback dalam bentuk matriks CQI/nilai kanal untuk menentukan  resource allocation pada algoritma waterfilling.  Dalam  penelitian  ini  photodetector  yang  digunakan  adalah  Positive Intristic  Negative  (PIN)  dengan  nilai  responsivitas  0.55  dan  index  bias  pada  konsentrator sebesar 1,45. Pada User Equipment (UE) sinyal digital sudah didemodulasikan ke dalam bentuk sinyal  informasi.  UE  merupakan  perangkat  yang  berhubungan  dengan  user  seperti laptop, handphone dan lain-lain.

## 2.3  Spesifikasi Sistem Visible Light Communication
Kebutuhan sistem pada penelitian ini yaitu ukuran ruangan 5 meter x 5 meter x 3 meter. Selain itu, bandwidth  sistem  Visible  Light  Communication  (VLC)  yang  digunakan  adalah  20Mhz. Sistem menggunakan lampu LED sebanyak 1 (satu) buah di tengan-tengah ruangan dengan daya 9 Watt. Pada saat simulasi karakteristik dari fotodioda jenis ini didesain untuk memiliki luas permukaan sebesar 1 cm 2 serta responsivitas dari PIN sebesar 0,55 dan FoV hanya dimiliki oleh penerima/ receiver. UE pada simulasi penelitian ini berjumlah 5 UE sampai 25 UE dengan kelipatan 5 tiap simulasinya posisi UE tersebar secara acak di dalam ruangan (Pamukti, dkk, 2019) .  Pada  penelitian  ini  kami  mempertimbangkan  beberapa  parameter,  seperti  yang ditujukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Simulasi. Parameter Nilai Ruangan Ukuran 5 m x 5 m x 3 m Jenis Lampu LED Jumlah 1 Buah Data LED 5 Watt Koodinat LED (2.5;2.5;3) ditengah ruangan Bandwidth VLC 20 Mhz Fotodioda Area detector 1 cm Responsivitas 0,55 A/W FOV 70 derajat UE Jumlah 5 s/d 25 (dengan kelipatan 5) Posisi UE Acak/ random Modulasi Jenis OOK-NRZ

## 2.4  Simulasi
Terdapat  3  skenario  simulasi  pada  sistem  VLC.  Skenario  pertama  adalah  simulasi  tanpa menggunakan  algoritma waterfilling  yang  ditampilkan  pada  Gambar  4(a).  Skenario  kedua merupakan  simulasi penelitian  menggunakan  skema waterﬁlling  seperti pada  Gambar  4(b). Proses  simulasi  dengan  algortima waterﬁlling  memiliki  tahapan  yang  sama  dengan  tanpa waterﬁlling sampai pada proses perhitungan kanal setiap UE sebagai CQI/nilai kanal.  Pada skenario  ketiga  yang  ditampilkan  pada  Gambar  4(c),  diterapkan  algoritma  modiﬁkasi waterﬁlling yaitu dengan memberi batasan pada pengalokasian daya minimum menjadi 100 Mw dan 75 mW dan maksimum 1800 mW guna melihat nilai eﬁsiensi energi.
Gambar 4. Diagram Alir Skenario Simulasi.

## 2.5  Penyebaran User Equipment
Penyebaran  UE  dilakukan  dalam  kondisi tidak bergerak  ( ﬁxed),  dimana UE  tersebar secara acak di dalam ruangan. h merupakan tinggi ruangan yaitu 3 meter, sedangkan d1 < d2 < d3 merupakan jarak UE terhadap LED. Nilai jarak UE akan menentukan besaran nilai kanal yang selanjutnya  dikirim  sebagai feedback  dalam  bentuk  Channel  Quality  Indicator  (CQI).  CQI mengacu kepada kondisi kanal masing-masing UE pada sistem VLC. Simulasi pada ruangan 5x5x3 meter didapatkan jarak maksimal sebesar 4,164 meter dan jarak minimal sebesar 2,2 meter.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Simulasi Pengalokasian Daya
Pada proses pengalokasian UE telah mengirimkan informasi balik ( feedback) sesuai kondisi kanal  berupa  nilai  daya  yang  terbaca  pada  matrik  CQI.  Matrik  CQI  yang  sudah  terbentuk digunakan  sebagai  informasi  awal  untuk  pengalokasian  daya  pada  simulasi  algoritma waterfilling.  Berikut  ini  hasil  pengalokasian  daya  dengan  daya  kirim  total  9  W  sebelum dilakukan pengalokasian daya.
Tabel 2. Tabel Nilai Kanal (CQI) dan Daya Terima Sebelum dan Sesudah Waterfilling 5 UE. UE Kanal (CQI) Daya Terima Sebelum Wf Daya Yang Dialokasikan Daya Terima Sesudah Wf 1 2.32X10 -6 4.18 X10 -6 W 2.722 W 6.32 X10 -6 W 2 1.06X10 -5 1.91 X10 -5 W 0.594 W 6.32 X10 -6 W 3 4.58X10 -6 8.24 X10 -6 W 1.380 W 6.32 X10 -6 W 4 5.64X10 -6 1.01 X10 -5 W 1.121 W 6.32 X10 -6 W 5 3.17X10 -6 5.71 X10 -6 W 1.991 W 6.32 X10 -6 W
Tabel  2  merupakan  hasil  simulasi  sebelum  dan  sesudah  pengalokasian  dengan 5 UE. Pada perhitungan nilai kanal sebagai CQI didapatkan nilai acak dengan matriks baris adalah User  Equipment (UE)  dan  kolom  merupakan Time  Slot (TS).  Semakin  dekat  UE terhadap sumber maka mendapatkan daya terima yang besar dan mendapatkan nilai kanal yang lebih baik, semakin jauh dari sumber akan mendapatkan kanal yang lebih kecil. Pada nilai kanal yang paling baik ditandai dengan kolom berwarna biru yaitu sebesar 1,06 x 10 − 6 dan daya terima sebelum waterfilling sebesar 1,91 x 10 − 5 W, sehingga mendapatkan daya alokasi paling kecil yaitu sebesar 0,594 W. Pada nilai kanal yang paling buruk ditandai dengan kolom  berwarna  merah  yaitu  sebesar  2,32  x  10 − 6 dan  daya  terima  sebelum waterfilling sebesar 4,18 x 10 − 6 W, sehingga mendapatkan daya alokasi paling besar yaitu sebesar 2,722 W. Pada hasil simulasi daya yang diterima tiap UE setelah algortima waterfilling adalah sama yaitu sebesar 6,32 x 10 -6 W. Berikut ini adalah hasil dari simulasi dengan jumlah 10 UE.

## 3.2 Hasil Parameter SNR
(a) (b)                                           (c)
Gambar 5. (a) Algortima Waterfilling Basic (b) Algoritma wf Modified min. 100mW (c)
Algoritma wf Modified min 75mW.
Pada Gambar 5(a) terlihat bahwa simbol silang merah mewakili hasil perhitungan SNR tanpa algoritma waterﬁlling bernilai acak terhadap 25 UE. Rentang nilai SNR dimulai dari 1 dB sampai dengan 15,21 dB, setelah menggunakan algortima waterﬁlling  didapatkan hasil SNR yang rata sebesar 6,5 dB. Selain itu algoritma waterﬁlling juga berhasil meningkatkan nilai SNR pada UE yang  terjauh  dari  sumber.  Pada  Gambar  5(b)  algoritma waterﬁlling dilakukan  modiﬁkasi terhadap daya alokasi minimum dan maksimum maka akan berdampak pada penurunan rata- rata nilai 34 dB. SNR menjadi 6,45 dB, sedangkan pada Gambar 5(c) penurunan nilai SNR menjadi 6,2 dB. Pada algoritma yang dimodiﬁkasi terdapat SNR yang tidak sama dengan SNR rata-rata,  hal  tersebut  disebabkan  karena  UE  yang  telah  mendapatkan  SNR  lebih  besar
diberikan pengurangan daya alokasi sehingga SNR UE tersebut turun. Hal ini akan dijelaskan pada bagian eﬁsensi energi.

## 3.3  Hasil Parameter Data rate
(a)                                                    (b)                                                   (c)
Gambar 6. (a) Algortima Waterfilling Basic (b) Algoritma wf Modified min. 100mW (c) Algoritma wf Modified min 75mW.
Pada Gambar 6(a) sistem yang menggunakan algoritma waterﬁlling basic mendapatkan rata- rata data rate sebesar 49,22 Mbps. Algoritma waterﬁlling basic mampu memberikan data rate yang merata karena tidak ada daya alokasi minimum. Namun ketika sistem VLC menggunakan algoritma waterﬁlling modiﬁed atau diberikan alokasi daya minimum sebesar 100 mW dan 75 mW  maka  menghasilkan  graﬁk  yang  tidak  merata.  Dapat  dilihat  jika  dibandingkan  antara Gambar 6(b) sistem menggunakan algoritma waterﬁlling alokasi daya minimum sebesar 100 mW  dengan  Gambar  6(c)  sistem  menggunakan  algoritma waterﬁlling  dengan  alokasi  daya minimum sebesar 75 mW menghasilkan nilai data rate yang tidak beraturan. Semakin besar ditingkatkan nilai alokasi daya minimum maka nilai data rate akan lebih bervariasi dan lebih turun. Hal tersebut dikarenakan UE yang mendapatkan kanal kecil hanya dibatasi oleh alokasi daya maksimal 1800 mW sesuai dengan daya total maksimum. Selain itu, jika daya alokasi dibatasi dan jumlah UE yang terlalu banyak akan mengurangi kapasitas data yang diterima pada  sistem Indoor  VLC.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh  daya  pancar  pengirim  yang  terlalu rendah  walaupun  memiliki data  rate  yang  tinggi.  Alokasi  daya  yang  diberikan  ke  masing- masing UE berdasarkan nilai kanal (CQI) yang menjadi feedback antara UE dan sumber.
3.4 Hasil Parameter Fairness Sistem
Gambar 7. Perbandingan nilai fairness sistem.
Pada Gambar 7 menunjukkan bahwa nilai fairness sistem VLC dengan algoritma waterﬁlling basic menghasilkan nilai fairness sebesar 1. Hal itu menunjukkan bahwa algoritma waterﬁlling basic berdampak besar pada pengalokasian daya yang merata atau keadilan sesuai dengan kondisi  kanal  pada  setiap  UE.  Sedangkan  pada  graﬁk  nilai fairness  sistem  VLC  dengan algoritma waterﬁlling modiﬁed menghasilkan penurunan nilai fairness yang tidak mencapai 1.

## 3.5 Hasil Parameter Efisiensi Energi 3.5.1 Efisiensi Energi Daya LED
Proses pengujian dengan cara membandingkan nilai rata-rata data rate UE yang dihasilkan ketika  nilai  daya  kirim meningkat  dalam  rentang  7.5  Watt  hingga  9  Watt  secara bertahap. Kemudian akan ditentukan target nilai data rate minimum sebesar 1000 Mbps. Target data rate  sebesar  1000  Mbps  ditentukan  berdasarkan  standardisasi  minimum  data  rate  IEEE 802.11ac-2013.
Gambar 8. Perbandingan Data Rate terhadap Variasi Daya Kirim dengan Target 1000 Mbps.
Pada Gambar 8 menunjukkan bahwa daya kirim berbanding lurus dengan data rate sistem. Hasil simulasi sistem VLC menggunakan pengalokasian algoritma waterﬁlling dapat dijelaskan bahwa ketika daya kirim dinaikkan maka nilai data rate akan meningkat. Daya kirim sebesar 7 Watt dianggap kurang optimal untuk mendapatkan data rate minimum sebesar 1000 Mbps. Namun  ketika  daya  kirim  dinaikkan  sebesar  7,5  Watt  maka  nilai data  rate  sistem  mampu melampaui target minimum sebesar 1000,57 Mbps. Sehingga dari daya kirim sebesar 7,5 Watt menjadi titik optimal dalam mendapatkan nilai eﬁsiensi energi pada sistem VLC menggunakan algoritma waterﬁlling. Dengan nilai daya yang digunakan (usable energy) sebesar 7,5 Watt dan daya total sebesar 9 Watt maka energi eﬁsiensi dari sistem sebesar 16,67%.

## 3.5.2 Efisiensi Energy dengan Modifikasi Algoritma Waterfilling
Tabel 3. Perbandingan Total Daya Kirim Sistem terhadap Variasi Algoritma Waterﬁlling.
Algoritma Jumlah daya (W) Selisih (W) Eff. Energy (%) Non-Waterfilling 9000 0 0 Basic Waterfilling 9000 0 0 Modified WF Pmin. 100mW 8429 571 6,3% Modified WF Pmin. 75mW 8183 817 9%
Pada penggunaan algoritma basic waterﬁlling penggunaan daya sistem untuk 25 UE sebesar 9 Watt, penggunaan ini sama seperti daya pada sistem tanpa algoritma waterﬁlling . Hal ini menunjukan bahwa algortima waterﬁlling hanya mengatur alokasi daya kirim pada setiap UE tergantung  dengan  nilai  kanal  yang  didapatkan.  Pada  penggunaan  algortima  modiﬁkasi waterﬁlling dengan daya alokasi minimum 100 mW dan maksimum 1800 mW, total daya yang dialokasikan  sistem  telah  berkurang  sebesar  571  mW  dengan  persentase  eﬁsiensi  energi sebesar  6,3%.  Pada  penggunaan  algoritma  modiﬁkasi waterﬁlling  dengan  daya  alokasi minimum 75 mW dan maksimum 1,8 Watt, total daya yang dialokasikan sistem telah berkurang sebesar 817 mW dengan persentase eﬁsiensi energi sebesar 9%.

## 3.6 Analisis Hasil Parameter Simulasi
Tabel 4. Perbandingan Keseluruhan Parameter dengan menggunakan Variasi Algoritma
Waterﬁlling. Parameter UE WF Basic M-WF Pmin. 100 mW  M-WF Pmin. 75 mW SNR(dB) 5 20,26 19,83 19,07 10 14,35 14,25 14,11 15 10,79 10,69 10,59 20 8,24 7,35 7,43 25 6,34 5,47 4,91 Data rate (Mbps)  5 135 129,8 127,4 10 96,2 90,2 84,6 15 73,8 69,5 64,6 20 59,1 54,4 50,01 25 48,2 47,39 43,59 Fairness 5 1 0,9928 0,9928 10 1 0,9849 0,9848 15 1 0,9764 0,9751 20 1 0,9643 0,9510 25 1 0,9378 0,9077 Daya Total (mW) 9000 8429 8183 Eff. Energy (%) 0 6.3 9
Dari  hasil  simulasi  menggunakan  algoritma waterfilling  maupun  modifikasi  waterfilling didapatkan  nilai  parameter  seperti  pada  Tabel  4  di  atas.  Dengan  menggunakan  algoritma waterfilling  didapatkan  nilai  SNR,  data  rate,  dan  fairness  index  yang  lebih  tinggi  daripada menggunakan modifikasi waterfilling. Namun daya total yang digunakan oleh sumber tetap sebesar  9000  mW  yang  artinya  tidak  ada  penghematan  energi.  Dengan  menggunakan algortima modifikasi waterfilling  daya  total  47 yang  digunakan  oleh  sumber dapat dihemat sebesar  6,3%  sampai  dengan  9%.  Penggunaan  algoritma waterfilling  maupun  modifikasi dapat  disesuaikan  dengan  tujuan  pengimplementasian  baik  mengutamakan fairness maksimum atau mengutamakan penghematan energi.
Dari simulasi algoritma waterfilling menggunakan target data rate minimum dengan standar IEEE 802.11ac-2013 yaitu 1000 Mbps atau 1 Gbps didapatkan efisiensi energi sebesar 16,67% dengan penggunaan daya 7500 mW untuk 25 UE daripada penggunaan daya 9000 mW, hal ini  menunjukan  bahwa  sistem  VLC  mampu  memberikan data  rate  target  hanya  dengan penggunaan 7500 mW daripada router wifi yang mendukung teknologi IEEE 802.11ac-2013 menggunakan daya 20000 mW.

## 4. KESIMPULAN
Nilai  CQI dan  daya  terima  masing-masing  UE  sebelum pengalokasian algoritma waterﬁlling berbanding terbalik dengan jarak, semakin jauh jarak UE dari transmitter maka nilai CQI dan daya  yang  diterima  semakin  kecil.  Hasil  simulasi  skema  algoritma waterﬁlling  mampu memberikan keadilan daya pada masing-masing UE. Pada algoritma waterﬁlling nilai average SNR setiap pengalokasian merata sebesar 20,26 dB sampai dengan 6,34 dB, sedangkan pada algoritma modiﬁed waterﬁlling daya minimum 100 mW terjadi penurunan SNR menjadi sebesar 19 dB sampai dengan 5,47dB, pada algoritma modiﬁed waterﬁlling daya minimum 75 mW SNR sebesar 19,07 dB sampai dengan 4,91 dB. Nilai SNR tersebut mengalami penurunan seiring bertambahnya  jumlah  UE.  Berdasarkan  perbandingan average  data  rate  sistem  algoritma waterﬁlling basic mendapatkan nilai data rate sebesar 135 Mbps sampai 48,2 Mbps, algoritma modiﬁed  waterﬁlling  daya  minimum  100  mW  data  rate  sebesar  129,8  Mbps  sampai  47,39 Mbps, algoritma modiﬁed waterﬁlling daya minimum 75 mW data rate sebesar 127,4 Mbps sampai 43,59 Mbps . Semakin banyak UE yang terhubung maka semakin kecil nilai average data rate sistem. Dengan menggunakan variasi algoritma modiﬁkasi waterﬁlling hasil data rate yang didapatkan menjadi lebih rendah namun tidak turun secara siginiﬁkan. Berdasarkan hasil simulasi  algoritma waterﬁlling  basic  menghasilkan  nilai  fairness  sebesar  1.  Nilai  fairness sebesar 1 artinya sistem VLC mampu memberikan keadilan data rate maksimal pada semua posisi  dan  jumlah  UE.  Namun  hasil  simulasi  algortima  modiﬁkasi waterﬁlling  100  mW menurunkan  nilai fairness  sistem  menjadi  0,9928  sampai  0,9378  dan  algortima  modiﬁkasi waterﬁlling 75 mW menurunkan nilai fairness sistem menjadi 0,9928 sampai 0,93077. Dapat disimpulkan bahwa semakin besar daya alokasi minimum yang diberikan maka nilai fairness akan semakin menurun dan semakin bertambah jumlah UE nilai fairness juga menurun. Hasil perhitungan energy  efﬁciency  daya  lampu  VLC  9  Watt  menggunakan  algoritma  waterﬁlling mendapatkan nilai sebesar 16,67% dengan nilai daya lampu optimal sebesar 7,5 Watt. Selain itu, dengan menentukan target nilai data rate sistem minimum sebesar 1 Gbps maka dapat menjadi  bahan  pertimbangan  sistem  VLC  sebagai  alternatif  transmisi  yang  eﬁsien  dari penggunaan teknologi Wiﬁ dengan standart IEEE 802.11ac-2013 dengan daya router 20 watt. Hasil dari perhitungan eﬁsiensi energi terhadap variasi daya alokasi minimum 100 mw sebesar 6,3%  dan  daya  minimum  75  mw  sebesar  9%.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  dengan menggunakan  modiﬁkasi  algoritma waterﬁlling  dapat  menghemat  energi  daripada penggunaan  sistem  VLC  sebelum  menggunakan  algoritma waterﬁlling  maupun  dengan algortima waterﬁlling basic. Dapat disimpulkan bahwa dengan batas daya alokasi minimum 75 Watt  dan  maksimum  1,8  Watt  mampu  memberikan  eﬁsiensi  energi  paling  optimal  pada penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdelhady,  A.  M.,  Amin,  O.,  Chaaban,  A.,  Shihada,  B.,  &  Alouini,  M.  S.  (2019).  Downlink Resource  Allocation  for  Dynamic  TDMA-Based  VLC  Systems. IEEE  Transactions  on Wireless Communications, 18(1), 108–120.
Damayanti, T. N., & Putri, H. (2014). Sistem Komunikasi Serat Optik. Bandung: Herya Media.
Farabi,  N.  F.,  Hambali,  A.,&  Darlis,  D.  (2019).  Communication  Design  and  Simulation  ACO
OFDM for Visible Light Communication. Telkom University, 6(1), 995–1001.
Ghassemlooy, Z., Popoola, W., & Rajbhandari, S. (2017). Optical wireless communications:
System and channel modelling with MATLAB®. Florida: CRC Press.
Muthaqien, A., Fahmi, A., & Andini, N. (2018). Optimasi Resource Allocation Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization ( PSO ) Pada Sistem Long Term Evolution ( LTE) Arah Uplink. Telkom University, 5(3), 5173–5179.
Pamukti, B., Vinsensius Sigit, W. P., Fahmi, A., Adriansyah, N. M., & Andini, N. (2019). Water- Filling Random Resource Allocation (W-FRRA) using NOMA for downlink LiFi system. Proceedings  -  2019  IEEE  Asia  Pacific  Conference  on  Wireless  and Mobile,  APWiMob 2019. (pp. 13-18).
Patterson, M. G. (1996). What is energy efficiency? Concepts, indicators and methodological issues. Energy Policy, 24(5), 377–390.
Praneeth Varma, G. V. S. S., Kumar, A., & Sharma, G. V. V. (2018, September 24). Resource Allocation  for  Visible  Light  Communication  using  Stochastic  Geometry. 2018  11th International  Symposium  on  Communication  Systems,  Networks  and  Digital  Signal Processing, (pp. 1-6).
Sari,  S.  M.,  Fahmi,  A.,  &  Syihabuddin,  B.  (2015).  Algoritma  Pengalokasian  Resource  Block Berbasis  Qos  Guaranteed  Menggunakan  Antena  MIMO  2x2  Pada  Sistem  LTE  Untuk Meningkatkan Spectral Efficiency. Telkom University, 4(1), 6–8.
Sgora, A., Vergados, D. J., & Vergados, D. D. (2015). A survey of TDMA scheduling schemes in wireless multihop networks. A CM Computing Surveys, 47, 1-39.
Trihantoro, D. H., Darlis, D., & Putri, H. (2014). Implementasi Visible Light Communication
(VLC) Untuk Pengiriman Teks. Seminar Nasional Teknologi Terapan, (pp. 1-2).
Wan,  T.,  Luo-Kun,  L.,  Xia,  Z.,  &  Chun-Xiao,  J.  (2017).  A  Resource  Allocation  Algorithm Combined  with  Optical  Power  Dynamic  Allocation  for  Indoor  Hybrid  VLC  and  Wi-Fi Network. Proceedings  -  2016  8th  International  Conference  on  Computational Intelligence and Communication Networks (CICN) 2016, (pp. 21–27).
Wang, Z., Wang, Q., Huang, W., & Xu, Z. (2017). Visible Light Communications Modulation and Signal Processing. New Jersey: Wiley.
Wijayanto, A., Sujatmoko, K., & Pamukti, B. (2019). Impact Of Device Orientation For Visible Light  Communication  In  Closed  Room. 2019  4th  International  Conference  on Information  Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering  (ICITISEE) 2019, (pp.131-135).
Xing, C., Jing, Y., Wang, S., Ma, S., & Poor, H. V. (2020). New Viewpoint And Algorithms For Water-Filling  Solutions  In  Wireless  Communications. IEEE  Transactions  on  Signal Processing, 68, 1618–1634.