ANALISA MEKANISME LOAD BALANCING PADA FUNGSI SELF-ORGANIZING NETWORK (SON) BERBASIS LONG-TERM EVOLUTION (LTE)

ANALISA MEKANISME LOAD BALANCING

PADA FUNGSI SELF-ORGANIZING NETWORK (SON)

BERBASIS LONG-TERM EVOLUTION (LTE)

(Skripsi)

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar SARJANA TEKNIK

pada

Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung

Oleh

KHOTIBUL UMAM FAHMI

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG 2013

ABSTRAK

ANALISA MEKANISME LOAD BALANCING PADA FUNGSI SELF-ORGANIZING NETWORK (SON)

BERBASIS LONG-TERM EVOLUTION (LTE)

OLEH

KHOTIBUL UMAM FAHMI

Load Balancing adalah salah satu mekanisme yang digunakan pada self-organisation network (SON) untuk melakukan keseimbangan load traffic pada base station (BS)

yang kelebihan beban dengan base station yang berdekatan dan low-loaded. Load

balancing dilakukan melalui pengaturan parameter (metric) handover untuk mendapatkan keseimbangan trafik jaringan yang optimal. Pada penelitian ini

parameter yang diatur adalah kapasitas sel. Kapasitas sel sangat dipengaruhi oleh

bandwidth, tipe modulasi, dan access rate yang digunakan user. Semakin besar bandwidth, kapasitas sel akan semakin besar. Semakin tinggi spesifikasi tipe modulasi yang digunakan, kapasitas sel juga akan semakin besar. Dilain pihak,

semakin besar bit rate yang digunakan user, maka kapasitas sel akan semakin kecil.

Analisa hasil perhitungan kapasitas sel ini menjadi dasar operasional prosedur load

balancing. Sebuah algoritma proses load balancing dirancang untuk menjelaskan prosedur tersebut, Algoritma ini juga memperhitungkan analisis efek pingpong yang mungkin terjadi akibat keterlambatan proses handover.

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

COVER DALAM ... ii

LEMBAR PERSETUJUAN ... iii

LEMBAR PENGESAHAN ... iv

SURAT PERNYATAAN ... v

RIWAYAT HIDUP . ... vi

PERSEMBAHAN . ... vii

MOTO ... viii

SANWACANA . ... ix

DAFTAR ISI ... xiii

DAFTAR TABEL ... xiv

DAFTAR LAMPIRAN ... xv

DAFTAR GAMBAR ... xvi

DAFTAR GRAFIK . ... xvii

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG ... 1

1.2 TUJUAN PENELITIAN ... 2

1.3 HIPOTESIS ... 3

1.4 BATASAN MASALAH . ... 3

1.5 SISTEMATIKA PENULISAN . ... 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 TINJAUAN LITERATUR ... 5

2.3 SON (Self-Organizing Network) . ... 9

2.4 LB (Load Balancing) . ... 10

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 TEMPAT DAN WAKTU PENELITIAN ... 11

3.2 METODE/ PROSEDUR KERJA ... 12

3.2.1 Studi Literatur ... 12

3.2.2 Perancangan Load Balancing pada BTS ... 12

3.2.3 Analisi dan Kesimpulan . ... 13

3.2.4 Pembuatan Laporan . ... 13

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 ANALISA KAPASITAS SEL ... 14

4.2 ALGORITMA LOAD BALANCING ... 27

BAB V PENUTUP 5.1 KESIMPULAN ... 30

5.2 SARAN ... 31 DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN 1

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang dan Masalah

Seiring bergulirnya waktu, teknologi telekomunikasi terus berkembang. Salah satunya adalah proses optimasi handover (HO) dalam sebuah Base Station (BS).

Saat ini proses maintenance dan optimasi BS masih dilakukan secara manual

dengan jangka waktu yang lama, seperti hari libur atau minggu [1]. Pada saat ini sedang berkembang sistem seluler berbasis teknologi Long-Term Evolution (LTE)

yang memiliki fungsi Self-Organisation Network (SON) yang tuning

parameternya dilakukan secara otomatis berdasarkan pengukuran periodik secara otomatis pula [2].

Evolusi LTE dimulai dengan generasi ketiga proyek kemitraan the Third

Generation Partnership Project (3GPP) release 8 dan berlanjut pada release 10

yang bertujuan untuk memenuhi kinerja persyaratan mobile broadband yang

semakin meningkat. Beberapa feature kunci dari release 8 meliputi: efisiensi

spektral yang tinggi, latensi sangat rendah, dukungan bandwidth variabel,

arsitektur protokol yang sederhana, dan dukungan untuk operasi SON. Release 10

2

menyediakan peningkatan kecepatan data untuk mendukung jalannya layanan dan aplikasi bagi pengguna (100Mb/s untuk mobilitas tinggi dan 1 Gb/s untuk mobilitas rendah) [3].

Dalam LTE, konsep SON diperlukan sebagai feature tambahan untuk

mendapatkan efisiensi jaringan. Salah satu mekanisme yang digunakan dalam SON adalah teknik Load-Balancing (LB) yang memberikan keuntungan tambahan

dalam hal kinerja jaringan. Karena dengan LB, jika ada BS yang bebannya over

load, sebagian beban dapat dipindahkan ke BS lain masih memiki kapasitas sel

yang dapat melayani. Sehingga kinerja jaringan akan lebih optimal. LB dicapai dengan mengatur kontrol parameter jaringan sedemikian rupa sehingga sel-sel yang kelebihan beban (over-load) dapat mengalihkan beban tersebut kepada satu

atau lebih BS yang berdekatan (low-loaded) [2].

Load balancing bertujuan menemukan off-set handover yang optimal antara

sel kelebihan beban dan sel target yang mungkin. Pengoptimalan nilai off-set akan

menjamin bahwa pengguna yang dialihkan kepada sel target tidak akan kembali ke sel sumber, sehingga beban pada sel awal berkurang dan load traffic di antara

BS tersebut menjadi seimbang [2].

1.2 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah :

1. Meneliti dan menganalisa parameter (metrics) untuk proses load balancing

menggunakan konsep SON pada sistem nirkabel broadband dengan teknologi LTE.

3

2. Menentukan algoritma untuk proses load balancing .

1.3 Hipotesis

Hipotesa dalam penulisan tugas akhir ini adalah Parameter yang ditentukan dalam tugas akhir ini dapat digunakan dalam skema load balancing.

1.4 Batasan Masalah

Untuk mencegah meluasnya pembahasan dari tujuan pokok, permasalahan dibatasi pada hal-hal sebagai berikut:

1. Fokus pembahasan hanya pada parameter kapasitas sel.

2. Pembahasan load balancing dilakukan pada BS yang berbasis teknologi

LTE.

1.5 Sistematika Penulisan

Penulisan tugas akhir ini disusun secara sistematis dengan urutan sebagai berikut:

1. Bab I Pendahuluan

Memuat latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, dan sistematika penulisan.

2. Bab II Tinjauan Pustaka

Berisi tinjauan literatur dari beberapa studi/penelitian yang berhubungan, dan memuat deskripsi teknis dari LTE, konsep SON, dan mekanisme LB. 3. Bab III Metodologi Penelitian

4

Berisi tempat dan waktu pelaksanaan penelitian, alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian, dan metode yang digunakan dalam penelitian, 4. Bab IV Hasil dan Pembahasan

Memuat pelaksanaan penelitian serta data dan analisa dari hasil penelitian. 5. Bab V Simpulan dan Saran

Memuat simpulan dari hasil penelitian dan saran yang terkait dengan hasil penelitian untuk pengembangan selanjutnya.

6. Daftar Pustaka

Memuat berbagai sumber pustaka yang digunakan untuk dijadikan referensi dalam penulisan tugas akhir ini.

7. Lampiran

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Tinjauan Literatur

Para penulis di [1] menjelaskan bahwa algoritma self-organization network dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja jaringan secara keseluruhan dan mengurangi efek negatif (misalnya: call dropping, kegagalan handover). Algoritma ini mengggunakan kombinasi antara hysteresis terbaik dan waktu pemicu handover (time to trigger) sebagai status jaringan saat ini. Pada algoritma ini diteliti efek algoritma self-optimization pada pengaturan jaringan dengan skenario real. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan pengaturan nilai statis dari parameter-parameter hysteris dan time to trigger terjadi secara otomatis sebagai respon terhadap perubahan kinerja jaringan. Algoritma ini memperhitungkan bobot faktor yang diberikan oleh kebijakan operator untuk metrik-metrik kinerja yang berlainan, khususnya untuk rasio kegagalan handover, rasio call dropping dan rasio ping pong handover. Fitur terbaru ini menjadikan algoritma SON menjadi fleksibel dan sangat menarik bagi operator. Hasil simulasi menunjukkan bahwa optimasi algoritma meningkatkan kinerja sistem secara signifikan. Namun hasil saat ini terbatas pada skenario simulasi penggunaan realistis dan skenario simulasi [1].

Dalam penelitian sebelumnya, algoritma self-optimization telah digunakan untuk mengevaluasi kinerja jaringan yang membutuhkan beban sel sebagai input dan pengontrol parameter handover. Pada literatur [2] diperlihatkan perbandingan hasil dengan setup simulasi yang berbeda-beda. Misalnya: setup jaringan dasar (jaringan reguler), grid non-reguler dengan ukuran sel yang berbeda dan juga untuk setup trafik dengan kondisi yang realistis. Metode yang digunakan untuk

6

estimasi setelah handover didasarkan pada prediksi signal–to-noise ratio (SINR) dan menggunakan pengukuran User Equipment (UE). Efisiensi algoritma LB diperiksa dalam simulasi jaringan sintesis, tata letak, serta untuk menjadi bagian dari jaringan nyata, dimana situsi perubahan beban berlangsung secara dinamis. Keuntungan LB secara keseluruhan terlihat di semua skenario simulasi Penelitian ini menyimpulkan bahwa jumlah rata-rata kepuasan pengguna dapat ditingkatkan dengan LB. Keuntungan algoritma ini tergantung pada situasi beban lokal dan kapasitas sel-sel disekitarnya yang tersedia. Algoritma ini bergantung pada kapasitas yang tersedia di dalam sel sekitarnya yang kelebihan beban dan algoritma LB mendistribusikan beban dengan mengubah parameter handover. Jika kapasitas di sekitar tidak ada, parameter jaringan dan kinerja jaringan yang tersisa tidak berubah [2].

Dalam proyek penelitian SOCRATES [4] diperkenalkan penggunaan

metode Self-Oganization, yang terdiri dari (Self-optimazation,

Self-configuration, dan Self-healing) sebagai konsep yang menjanjikan untuk

mengotomatisasi akses perencanaan jaringan nirkabel, penyebaran, dan optimasi. Self-Organization pada jaringan seluler dianggap sebagai pendekatan

kunci untuk menurunkan operational expenditure/capital expenditure

(OPEX/CAPEX) dan memungkinkan biaya pendukung efektif dari berbagai layanan komunikasi seluler yang berkualitas tinggi dan aplikasi dengan harga yang dapat diterima [4].

Pada makalah lain [5] proyek SOCRATES menjelaskan bahwa dalam LTE penggunana base station (BS) di rumah atau disebut Home eNodeB akan digunakan di masa yang akan datang. Sebuah eNodeB rumah secara fisik akan diinstal oleh pelanggan dan mungkin secara fisik tidak dapat diakses oleh operator. eNodeB yang diramalkan menjadi besar menjadikan mekanisme

self-optimalization menjadi sangat penting. Sebagai sebuah kebutuhan eNodeB di

pasang didalam gedung dan memiliki cakupan tidak hanya di daerah itu saja, tetapi juga di tepi area. Daerah cakupan handover ke eNodeB sangat kecil, sehingga tidak terlalu menguntungkan, terutama bagi UE yang bergerak cepat.

SOCRATES mengembangkan metode self-organization untuk meningkatkan

7

rumah dan cakupan serta mobilitas ke dan dari sel eNodeB rumah diidentifikasi. Pengukuran digunakan sebagai masukan bagi optimasi algoritma yang telah diidentifikasi. Sebuah metode untuk mempertimbangkan prioritas dari operator yang berbeda juga telah dikembangkan. Simulasi dilakukan untuk mengevaluasi efek dan keuntungan dari perubahan parameter kontrol yang diidentifikasi, dan berdasarkan pada hasil tersebut, algoritma untuk self-optimalization akan dikembangkan [5].

2.2 LTE (Long- Term Evolution)

LTE adalah teknologi seluler terkini yang didesain dalam standar terakhir 3GPP, sebagai evolusi dari teknologi jaringan GSM/GPRS/EDGE dan UMTS/HSxPA.

Teknologi generasi ke-2 (2G/GSM) dikembangkan untuk membawa layanan real

time berbasis circuit switched (SC). Langkah pertama menuju sebuah paket berbasis internet protocol (IP) dibuat dengan evolusi GSM dengan GPRS,

menggunakan antarmuka udara dan metode akses yang sama. Jaringan Enhanced

Data for GSM Evolution (EDGE) merupakan teknologi pada paltform 2G

pertama yang menggunakan mode packet switched (PS) secara full. Evolusi 3GPP selanjutnya dilakukan dengan diimplementasikannya jaringan 3G (UMTS) yang menggunakan antarmuka udara dan metode akses yang sangat berbeda dengan jaringan 2G sebelumnya. UMTS dan pengembangannya pada HSxPA beroperasi pada mode PS yang berbasis IP.

LTE adalah bagian akses dari Evolved Packet System (EPS). Persyaratan untuk jaringan akses baru adalah peningkatan efisiensi spektral, peningkatan kecepatan data puncak, waktu perjalanan (transfer time) singkat dan fleksibilitas frekuensi [6].

8

Gambar 2.1. Evolusi jaringan dari GSM ke LTE [6]

EPS adalah murni berbasis IP. Kedua layanan real time dan layanan komunikasi data dilakukan oleh IP. Alamat IP dialokasikan ketika ponsel diaktifkan dan dilepaskan ketika dimatikan. Jaringan core EPS siap untuk bekerja dengan teknologi akses lainnya yang tidak dikembangkan oleh 3GPP, seperti

WiMAX dan WiFi. Jaringan akses LTE hanyalah sebuah jaringan base

transceiver station (BTS) atau eNodeB (eNB) yang menghasilkan arsitektur datar

seperti gambar 2.1. Tidak ada pengontrol cerdas terpusat, dan hubungan antar eNB biasanya terkoneksi oleh X2-interface, sedangkan hubungan eNB menuju jaringan inti dilakukan melalui S1-interface seperti pada Gambar 2.2 [6].

9

Untuk memungkinkan penyebaran LTE di seluruh dunia, LTE dikembangkan untuk sejumlah band frekuensi, mulai dari 800 MHz hingga 3,5 GHz. Bandwith yang tersedia juga fleksibel dimulai dengan 1,4 MHz hingga 20 MHz [6].

2.3 SON (Self-Organizing Network)

SON diperkenalkan sebagai bagian dari 3GPP Long Term Evolution (LTE), dan merupakan pendorong utama untuk meningkatkan Operational & Maintenance (O & M). Hal ini bertujuan untuk mengurangi biaya instalasi dan manajemen dengan menyederhanakan tugas-tugas operasional melalui mekanisme otomatis, seperti

self-configuration dan self-organization [7].

Dengan SON kita dapat menghapus beberapa intervensi manusia dari operasi jaringan dan pemeliharaan. Sehingga mengurangi beban kerja untuk survei lapangan dan analisis jaringan. Self-Optimalization dan self-Healing dapat meningkatkan kualitas penggunaan dengan memitigasi sedini mungkin degradasi sebagai akibat dari ketidakakuratan perencanaan atau peralatan, dan dengan mengoptimalkan parameter jaringan pada saat terjadi interferensi atau pada kondisi over-load [7].

Skalabilitas dan respon real-time dari fungsi SON harus didukung oleh sebuah kerangka kerja manajemen yang ramping dan handal. Untuk mengurangi intervensi manusia yang terlibat dalam penyebaran elemen jaringan baru, proses harus otomatis sampai batas seluas mungkin dan hanya memerlukan satu kunjungan ke situs instalasi. Elemen jaringan ini akan secara otomatis menciptakan asosiasi logis dengan jaringan dan menetapkan konteks keamanan yang diperlukan, dan menyediakan kontrol yang aman antara saluran unsur-unsur baru dan server di jaringan untuk mengoptimalkan konfigurasi dengan memperhatikan daerah karakteristik radio, lalu lintas propagasi dan mobilitas UE dalam jangkauan layanan efektif. SON mengoptimalisasi tugas-tugas ini dengan menggunakan pengukuran dari peralatan jaringan. Optimasi ini secara otomatis akan mengkonfigurasi ulang daftar sel yang berdekatan, sehingga daftar tersebut berisi set minimum untuk handover. Optimasi ini bertujuan untuk memaksimalkan sistem kapasitas dan memastikan overlapping yang sesuai antara sel yang berdekatan, untuk menghilangkan handover yang tidak perlu dan untuk

10

menyediakan handover yang tepat waktu. Optimasi ini secara otomatis menyesuaikan ambang batas terkait dengan seleksi sel dan handover. Optimasi ini secara otomatis akan mengetahui beberapa UE yang berada pada batas cakupan sel yang padat, memilih ulang sel, dan handover ke sel yang kurang padat yang berdekatan. Load Balancing harus dilakukan dengan menggunakan jumlah seleksi sel minimum, dengan kata lain handover dilakukan tanpa menyebabkan masalah mobilitas. Selain itu harus meminimalkan jumlah investasi dalam kapasitas dengan mempertimbangkan beban radio, trasportasi beban jaringan, dan hardware pengolahan beban [7].

2.4 LB (Load Balancing)

Penggunaan LB dimaksudkan untuk memberikan keuntungan tambahan dalam hal kinerja jaringan yang menggunakan operasi jaringan LTE, serta menggunakan fungsi SON. LB dicapai dengan mengatur parameter jaringan kontrol sedemikian rupa, sehingga sel-sel yang kelebihan (overloaded) dapat dipindahkan ke sel-sel lowloaded yang berdekatan. Dalam jaringan, fluktuasi beban tinggi terjadi dan biasanya membuat overdimensioning jaringan selama tahap perencanaan. Dalam sebuah jaringan yang mengaktifkan SON, dengan algoritma LB yang diusulkan, SON akan memonitor jaringan dan bereaksi terhadap beban puncak, sehingga kinerja yang lebih baik dapat tercapai dengan mendistribusikan beban ke sel-sel disekitarnya [2].

Algoritma LB bertujuan untuk menemukan offset handover yang optimal antara sel yang over-loaded dan sel target yang mungkin. Nilai offset yang dioptimalkan akan menjamin bahwa pengguna yang diserahkan kepada sel target tidak akan kembali ke sumber sel dan beban sel menjadi berkurang[2].

Setelah handover, kondisi SINR pengguna pada sel dilayani oleh target BS serta beban yang dihasilkan berbeda daripada sel yang ada di BS sebelumnya. Beban transfer selama operasi LB tidak boleh melebihi kapasitas yang dilaporkan yang tersedia pada BS. Masalah ini harus dikontrol oleh mekanisme masuk dan pengontrol kemacetan dalam BS. Ketika mekanisme ini menolak permintaan LB

handover, akan ada peningkatan yang signifikan pada sinyal overhead jika

11

III. METODE PENELITIAN

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Teknik Telekomunikasi Teknik Elektro Universitas Lampung. Jadwal kegiatan penelitian ini yaitu dimulai pada bulan November 2012 sampai dengan November 2013.

Berikut jadwal kegiatan pelaksanaan penelitian tugas akhir ini:

Kegiatan

November 2012 – November 2013 Bulan ke -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Studi Literatur Seminar Proposal Pengembangan dan konfigurasi system Pembuatan Algoritma Pengolahan data

Pembuatan Laporan Hasil Seminar Hasil

12 3.2 Metode/Prosedur Kerja

Dalam penelitian ini, langkah-langkah kerja yang dilakukan adalah sebagai berikut:

3.2.1 Studi Literatur

Studi literatur dilakukan untuk mempelajari berbagai sumber referensi atau teori yang berkaitan dengan sistem LB pada BS, antara lain:

a. Makalah atau hasil penelitian yang berkaitan b. Teknologi sistem LTE (Long Term Evolution) c. Prinsip kerja SON (Self-Organizing Network) d. Mekanisme dan prosedur kerja LB (Load Balancing)

3.2.2 Perancangan Load Balancing pada BTS

Load Balancing pada BS dilakukan dengan membuat parameter jaringan

kontrol yang dapat digunakan sebagai acuan dalam menyeimbangkan traffic pada

beberapa BTS yang berdekatan. Prosedur dan mekanisme load-balancing akan dibuat dalam bentuk algoritma dengan parameter-parameter yang telah ditentukan.

Untuk parameter yang menggunakan kapasitas sel, dihitung terlebih dahulu kapasitas sel pada beberapa jenis bandwidth dengan cara ;

1. Untuk yang menggunakan OFDMA symbols [8]:

n = Jumlah sub carrier x Tipe Modulasi (3.1)

= (Jumlah RB x 12 x OFDMA Symbols) x Tipe Modulasi n = Kapasitas Sel

13

2. Untuk yang langsung menghitung sub carrier [9]:

n = Jumlah sub carrier x TipeModulasi (3.2)

= (Jumlah RB x 12 x 15.0000 sps) x Tipe Modulasi n = Kapasitas Sel

3.2.3 Analisis dan Kesimpulan

Analisis dilakukan dengan cara melihat keseimbangan beban sel pada beberapa BS yang digunakan.

3.2.4 Pembuatan Laporan

Akhir dari tahap penelitian ini adalah pembuatan laporan dari semua kegiatan yang telah dilakukan.

V. PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Setelah dilakukan analisa dari penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal mengenai hasil dari pengerjaan tugas akhir ini, yaitu :

1. Kapasitas sel dalam sebuah BS dipengaruhi oleh bandwidth, tipe modulasi,

dan bit rate yang digunakan setiap user. Semakin besar bandwidth yang digunakan, kapasitas sel semakin besar. Semakin besar tipe modulasi yang

digunakan, kapasitas sel juga akan semakin besar. Tetapi jika bit rate yang

digunakan semakin besar, maka kapasitas sel BS akan semakin kecil. Hal ini dapat dilihat pada Grafik 4.1 sampai Grafik 4.8.

2. Kapasitas sel dapat digunakan sebagai parameter untuk skema Load

Balancing. Load Balancing sangat bergantung pada proses handover dari BS

sumber ke BS target. Untuk mencapai Load Balancing perlu direncanakan

beban yang ditransfer untuk mencapai Load Balancing (n0) menggunakan

Persamaan 4.3. Namun pada proses Handover, bisa terjadi adanya ping-pong

handover. Sehingga Load Balancing akan terjadi jika

31

5.2 SARAN

Selama pengerjaan tugas akhir ini tentu tidak terlepas dari berbagai kekurangan dan kelemahan, baik dari segi sistem atau perancangan yang dilakukan.Untuk itu demi kesempurnaan hasil bila dilakukan penelitian selanjutnya, disarankan :

1. Dilakukan simulasi dari algoritma yang sudah dibuat, untuk mengetahui

proses load balancing yang lebih tepat. Pada penelitian ini analisa mekanisme

hanya berdasarkan perhitungan saja, sehingga algoritma yang dirancang dapat dijadikan sebagai basis simulasi.

2. Analisa tentang spektrum frekuensi operasi dapat dilakukan lebih

DAFTAR PUSTAKA

[1] Jansen, T., et.al., “Handover Parameter Optimization in LTE Self-Organizing Networks”, IEEE 72ndVehicular Technology Conference Fall, (VTC 2010 - Fall), Ottawa, ON, Canada, September 2010. ISSN 1090-3038, E-ISBN 978-1-4244-3574-6, Print ISBN 978-1-4244-3573-9.

[2] Lobinger, A., et.al., “Load Balancing in Downlink LTE

Self-Optimization Network”, IEEE 71st Vehicular Technology Conference, (VTC 2010 - Spring), Taipei, Taiwan, Mei 2010. ISSN 1550-2252, E-ISBN 978-1-4244-2519-8, Print E-ISBN 978-1-4244-2518-1.

[3] Atayero, A.A., et.al., “3GPP Long Term Evolution: Architecture, Protocols and Interfaces”, IJICT Journal, International Journal of Information and Communication Technology Reseach, Covenant University, Nigeria, November 2011. ISSN2223-4985,

[4] L.C. Schmelz, et.al., “Self-configuration, -optimisation and-healing in wireless networks”, Wireless World Research Forum Meeting 20, Ottawa, Canada, April, 2008

[5] K. Zetterberg,et.al., “Self-optimisation of LTE home base stations.”, COST 2100 TD(09)744, Joint Workshop COST 2100 SWG 3.1 & FP7-ICT-SOCRATES, Braunschweig, Jerman, Februari, 2009.

[6] http://www.3gpp.org/Technologies/Keywords-Acronyms/LTE. Nohrborg,

M., “LTE Overview”. Diakses 25-07-2012.

[7] “Self Organizing Networks - NEC’s proposals for next generation radionetwork management,” White Paper . NEC Corporation. Februari. 2009.

[8] http://www.lte-bullets.com/LTE in bullets-DL Bil Rates.pdf. Johnson, C.,

“Long Term Evolution IN BULLETS, 2nd Editon”. Publisher :

CreateSpace. Pages: 592. Published: 06-07-2012. ISBN-10: 1478166177. ISBN-13: 9781478166177. Diakses: 10-09-2013.

[9] http://www.radio-electronics.com/info/cellulartelecomms/lte-long-term-evolution/lte-ofdm-ofdma-scfdma.php. Poole, I., “LTE OFDM, OFDMA and SC-FDMA”. Diakses: 10-09-2013.

[10] Nasri, R., et.al., “Handover Adaption for Dynamic Load Balancing in 3GPP Long Term Evolution System”, In proceeding of: MoMM'2007 - The Fifth International Conference on Advances in Mobile Computing and Multimedia, 3-5 December 2007, Jakarta, Indonesia

[11] Ulvan, A., et.al., “Handover Procedure and Decision Strategy in LTE-based Femtocell Network”, Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC), 2010 Third Joint IFIP, Department of Telecommunication Engineering Czech Technical University in Prague Technicka 2, 166 27, Praha 6, Czech Republic. Date of Conference: 13-15 Oct 2010. E-ISBN 978-1-4244-8429-4. Print ISBN 978-1-4244-8431-7. INSPEC Accession Number 11727132.

12 3.2 Metode/Prosedur Kerja

Dalam penelitian ini, langkah-langkah kerja yang dilakukan adalah sebagai berikut:

3.2.1 Studi Literatur

Studi literatur dilakukan untuk mempelajari berbagai sumber referensi atau teori yang berkaitan dengan sistem LB pada BS, antara lain:

a. Makalah atau hasil penelitian yang berkaitan b. Teknologi sistem LTE (Long Term Evolution) c. Prinsip kerja SON (Self-Organizing Network) d. Mekanisme dan prosedur kerja LB (Load Balancing)

3.2.2 Perancangan Load Balancing pada BTS

Load Balancing pada BS dilakukan dengan membuat parameter jaringan kontrol yang dapat digunakan sebagai acuan dalam menyeimbangkan traffic pada beberapa BTS yang berdekatan. Prosedur dan mekanisme load-balancing akan dibuat dalam bentuk algoritma dengan parameter-parameter yang telah ditentukan.

Untuk parameter yang menggunakan kapasitas sel, dihitung terlebih dahulu kapasitas sel pada beberapa jenis bandwidth dengan cara ;

1. Untuk yang menggunakan OFDMA symbols [8]:

n = Jumlah sub carrier x Tipe Modulasi (3.1) = (Jumlah RB x 12 x OFDMA Symbols) x Tipe Modulasi n = Kapasitas Sel

13

2. Untuk yang langsung menghitung sub carrier [9]:

n = Jumlah sub carrier x TipeModulasi (3.2) = (Jumlah RB x 12 x 15.0000 sps) x Tipe Modulasi

n = Kapasitas Sel

3.2.3 Analisis dan Kesimpulan

Analisis dilakukan dengan cara melihat keseimbangan beban sel pada beberapa BS yang digunakan.

3.2.4 Pembuatan Laporan

Akhir dari tahap penelitian ini adalah pembuatan laporan dari semua kegiatan yang telah dilakukan.

V. PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Setelah dilakukan analisa dari penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal mengenai hasil dari pengerjaan tugas akhir ini, yaitu :

1. Kapasitas sel dalam sebuah BS dipengaruhi oleh bandwidth, tipe modulasi, dan bit rate yang digunakan setiap user. Semakin besar bandwidth yang digunakan, kapasitas sel semakin besar. Semakin besar tipe modulasi yang digunakan, kapasitas sel juga akan semakin besar. Tetapi jika bit rate yang digunakan semakin besar, maka kapasitas sel BS akan semakin kecil. Hal ini dapat dilihat pada Grafik 4.1 sampai Grafik 4.8.

2. Kapasitas sel dapat digunakan sebagai parameter untuk skema Load Balancing. Load Balancing sangat bergantung pada proses handover dari BS sumber ke BS target. Untuk mencapai Load Balancing perlu direncanakan beban yang ditransfer untuk mencapai Load Balancing (n0) menggunakan Persamaan 4.3. Namun pada proses Handover, bisa terjadi adanya ping-pong

handover. Sehingga Load Balancing akan terjadi

31

5.2 SARAN

Selama pengerjaan tugas akhir ini tentu tidak terlepas dari berbagai kekurangan dan kelemahan, baik dari segi sistem atau perancangan yang dilakukan.Untuk itu demi kesempurnaan hasil bila dilakukan penelitian selanjutnya, disarankan : 1. Dilakukan simulasi dari algoritma yang sudah dibuat, untuk mengetahui

proses load balancing yang lebih tepat. Pada penelitian ini analisa mekanisme hanya berdasarkan perhitungan saja, sehingga algoritma yang dirancang dapat dijadikan sebagai basis simulasi.

2. Analisa tentang spektrum frekuensi operasi dapat dilakukan lebih komprehensif, melalui simulasi

DAFTAR PUSTAKA

[1] Jansen, T., et.al., “Handover Parameter Optimization in LTE Self-Organizing Networks”, IEEE 72ndVehicular Technology Conference Fall, (VTC 2010 - Fall), Ottawa, ON, Canada, September 2010. ISSN 1090-3038, E-ISBN 978-1-4244-3574-6, Print ISBN 978-1-4244-3573-9. [2] Lobinger, A., et.al., “Load Balancing in Downlink LTE

Self-Optimization Network”, IEEE 71st Vehicular Technology Conference, (VTC 2010 - Spring), Taipei, Taiwan, Mei 2010. ISSN 1550-2252, E-ISBN 978-1-4244-2519-8, Print E-ISBN 978-1-4244-2518-1.

[3] Atayero, A.A., et.al., “3GPP Long Term Evolution: Architecture, Protocols and Interfaces”, IJICT Journal, International Journal of Information and Communication Technology Reseach, Covenant University, Nigeria, November 2011. ISSN2223-4985,

[4] L.C. Schmelz, et.al., “Self-configuration, -optimisation and-healing in wireless networks”, Wireless World Research Forum Meeting 20, Ottawa, Canada, April, 2008

[5] K. Zetterberg,et.al., “Self-optimisation of LTE home base stations.”, COST 2100 TD(09)744, Joint Workshop COST 2100 SWG 3.1 & FP7-ICT-SOCRATES, Braunschweig, Jerman, Februari, 2009.

[6] http://www.3gpp.org/Technologies/Keywords-Acronyms/LTE. Nohrborg, M., “LTE Overview”. Diakses 25-07-2012.

[7] “Self Organizing Networks - NEC’s proposals for next generation radionetwork management,” White Paper . NEC Corporation. Februari. 2009.

[8] http://www.lte-bullets.com/LTE in bullets-DL Bil Rates.pdf. Johnson, C., “Long Term Evolution IN BULLETS, 2nd Editon”. Publisher : CreateSpace. Pages: 592. Published: 06-07-2012. ISBN-10: 1478166177. ISBN-13: 9781478166177. Diakses: 10-09-2013.

[9] http://www.radio-electronics.com/info/cellulartelecomms/lte-long-term-evolution/lte-ofdm-ofdma-scfdma.php. Poole, I., “LTE OFDM, OFDMA and SC-FDMA”. Diakses: 10-09-2013.

[10] Nasri, R., et.al., “Handover Adaption for Dynamic Load Balancing in 3GPP Long Term Evolution System”, In proceeding of: MoMM'2007 - The Fifth International Conference on Advances in Mobile Computing and Multimedia, 3-5 December 2007, Jakarta, Indonesia

[11] Ulvan, A., et.al., “Handover Procedure and Decision Strategy in LTE-based Femtocell Network”, Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC), 2010 Third Joint IFIP, Department of Telecommunication Engineering Czech Technical University in Prague Technicka 2, 166 27, Praha 6, Czech Republic. Date of Conference: 13-15 Oct 2010. E-ISBN 978-1-4244-8429-4. Print ISBN 978-1-4244-8431-7. INSPEC Accession Number 11727132.