56
4.3.2 Skenario 2 RSS Based Handover with TTT
Pada skenario 2 ini probabilitas dropping diamati untuk nilai RSCPmin, RSRPmin, HOM, dan TTT yang berbeda-beda. Adapun tampilan keluaran simulasi
berbasis GUI Matlab ditunjukkan pada Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Tampilan saat simulasi dijalankan
1. Pengamatan Probabilitas Dropping Terhadap Perubahan Nilai RSCPmin
Adapun kombinasi parameter awal dikonfigurasi berdasarkan Tabel 4.8.
Tabel 4.8 Kombinasi parameter skenario 2 dengan nilai RSCPmin yang berbeda RSCPmin
RSRPmin HOM
-95 dBm -98 dBm
2 dB -96 dBm
-98 dBm 2 dB
-97 dBm -98 dBm
2 dB -98 dBm
-98 dBm 2 dB
Universitas Sumatera Utara
57
RSCPmin RSRPmin
HOM
-99 dBm -98 dBm
2 dB -100 dBm
-98 dBm 2 dB
Dengan menjalankan simulasi sebanyak 100 kali untuk perubahan kecepatan diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.9.
Tabel 4.9 Probabilitas dropping, RSCPmin vs kecepatan
RSCPmin dBm
Kecepatan kmjam
3 10
30 60
90 180
360 450
550 620
-95 1
1 1
1 1
0,99 0,91
-96 1
1 1
1 1
1 0,52
-97 1
1 1
1 1
1 1
-98
1 1
1 1
1 1
1
-99
1 1
1 1
1 1
1
-100 1
1 1
1 1
1 1
Dari Tabel 4.9 diperoleh grafik probabilitas dropping seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.7.
Universitas Sumatera Utara
58
Gambar 4.7 Hasil probabilitas dropping saat RSCP berubah-ubah terhadap TTT
Dalam Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa ketika nilai RSCPmin ditentukan semakin rendah, maka nilai probabilitas dropping akan semakin kecil. Sementara apabila
nilai RSCPmin ditentukan semakin tinggi, maka nilai probabilitas dropping semakin besar. Hal ini dapat diperhatikan saat nilai RSCPmin diatur -95 dBm nilai
probabilitas dropping-nya 0.91 dan saat -96 dBm nilai probabilitas dropping-nya 0.52. Hal ini dikarenakan RSCPmin sebagai tolak ukur threshold sinyal terima yang
dapattidak dapat mentoleransi pada buruknya kuat sinyal yang diterima oleh user. User akan drop
pada saat PBGT ≥ HOM tidak terpenuhi pada TTT yang telah diberikan setelah RSCP ≤ RSCPmin kemudian RSRP selaku received signal
strength neighbour cell target berada pada kondisi RSRP ≤ RSRPmin.
Variabel kecepatan juga perlu dianalisis. Ketika kecepatan meningkat, maka nilai probabilitas dropping akan lebih kecil seperti pada Tabel 4.9. Hal ini
dikarenakan syarat HOM sebagai margin sebelum serving cell pindah ke neighbour
0,1
0,2 0,3
0,4
0,5
0,6 0,7
0,8
0,9
1
3 1 0
3 0 6 0
9 0 1 8 0
3 6 0 4 5 0
5 5 0 6 2 0
P R
O BA
BI L
IT A
S D
RO P
P IN
G
KECEPATAN KMJAM P E N G A M A T A N T E R H A D A P P E R U B A H A N R S C P M I N I M U M
RSCP = -95 dBm RSCP = -96 dBm
RSCP = -97 dBm RSCP = -98 dBm
RSCP = -99 dBm RSCP = -100 dBm
Universitas Sumatera Utara
59
cell target lebih cepat terpenuhi dalam waktu TTT = 200 ms. Fading yang meningkat saat kecepatan user meningkat tidak terlalu berpengaruh pada received
signal strength dengan metode RSS based handover ini.
2. Pengamatan Probabilitas Dropping Terhadap Perubahan Nilai RSRPmin
Adapun kombinasi parameter awal dikonfigurasi berdasarkan Tabel 4.10.
Tabel 4.10 Kombinasi parameter skenario 2 dengan nilai RSRPmin yang berbeda RSRPmin
RSCPmin HOM
TTT
-98 dBm -95 dBm
2 dB 0.2 s
-99 dBm -95 dBm
2 dB 0.2 s
-100 dBm -95 dBm
2 dB 0.2 s
-101 dBm -95 dBm
2 dB 0.2 s
-102 dBm -95 dBm
2 dB 0.2 s
-103 dBm -95 dBm
2 dB 0.2 s
Dengan menjalankan simulasi sebanyak 100 kali untuk perubahan kecepatan diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.11.
Tabel 4.11 Probabilitas dropping, RSRPmin vs kecepatan
RSRPmin dBm
Kecepatan kmjam
3 10
30 60
90 180
360 450
550 620
-98 1
1 1
1 1
0,99 0,91
-99 1
1 1
1 0,9
0,77 0,62
-100
1 1
0,98 0,9
0,75 0,44
0,51
Universitas Sumatera Utara
60
RSRPmin dBm
Kecepatan kmjam
3 10
30 60
90 180
360 450
550 620
-101
1 0,99
0,82 0,53
0,49 0,36
0,27
-102 0,98
0,92 0,59
0,24 0,18
0,24 0,22
-103 0,86
0,67 0,17
0,03 0,19
0,2 0,24
Dari Tabel 4.11 diperoleh grafik probabilitas dropping seperti yang diperlihatkan dalam Gambar 4.8.
Gambar 4.8 Hasil probabilitas dropping saat nilai RSRP berbeda terhadap TTT
Dalam Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa ketika nilai RSRPmin ditentukan semakin rendah, maka nilai probabilitas dropping akan semakin kecil. Sementara apabila
nilai RSRPmin ditentukan semakin tinggi, maka nilai probabilitas dropping semakin besar. Hal ini dapat diperhatikan saat nilai RSRPmin diatur -98 dBm nilai
probabilitas dropping-nya 1, saat -99 dBm nilai probabilitas dropping-nya 0.90,
0,1 0,2
0,3 0,4
0,5 0,6
0,7 0,8
0,9 1
3 1 0
3 0 6 0
9 0 1 8 0
3 6 0 4 5 0
5 5 0 6 2 0
P R
O BA
BI L
IT A
S D
RO P
P IN
G
KECEPATAN KMJAM P E N G A M A T A N T E R H A D A P P E R U B A H A N R S R P M I N I M U M
RSRP = -98 dBm RSRP = -99 dBm
RSRP = -100 dBm RSRP = -101 dBm
RSRP = -102 dBm RSRP = -103 dBm
Universitas Sumatera Utara
61
saat -100 dBm nilai probabilitas dropping-nya 0.75, saat -101 dBm nilai probabilitas dropping-nya 0.49, dan seterusnya. Hal ini dikarenakan RSRPmin
sebagai tolak ukur threshold sinyal terima yang dapattidak dapat mentoleransi pada buruknya kuat sinyal yang diterima oleh user. User akan drop pada saat PBGT
≥ HOM tidak terpenuhi pada TTT yang telah diberikan setelah RSCP ≤ RSCPmin
kemudian RSRP selaku received signal strength neighbour cell target berada pada kondisi RSRP ≤ RSRPmin.
Variabel kecepatan juga perlu dianalisis. Ketika kecepatan meningkat, maka nilai probabilitas dropping akan lebih kecil seperti pada Tabel 4.11. Hal ini
dikarenakan setelah HOM sebagai margin sebelum serving cell pindah ke neighbour cell target, user akan lebih cepat terpenuhi dalam waktu TTT = 200 ms.
Fading yang meningkat saat kecepatan user meningkat tidak terlalu berpengaruh pada received signal strength dengan metode RSS based handover ini.
3. Pengamatan Probabilitas Dropping Terhadap Perubahan Nilai HOM
Adapun kombinasi parameter awal dikonfigurasi berdasarkan Tabel 4.12.
Tabel 4.12 Kombinasi parameter skenario 2 dengan nilai HOM yang berbeda RSRPmin
RSCPmin HOM
-98 dBm -95 dBm
2 dB -98 dBm
-95 dBm 3 dB
-98 dBm -95 dBm
4 dB -98 dBm
-95 dBm 5 dB
Universitas Sumatera Utara
62
Dengan menjalankan simulasi sebanyak 100 kali untuk perubahan kecepatan diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.13.
Tabel 4.13 Probabilitas dropping, HOM vs kecepatan
HOM dB
Kecepatan kmjam
3 10
30 60
90 180
360 450
550 620
2 1
1 1
1 1
0,99 0,90
3
1 1
1 1
1 1
0,98
4
1 1
1 1
1 1
0,97
5
1 1
1 1
1 1
0,98
Dari Tabel 4.13 diperoleh grafik probabilitas dropping seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.9.
Gambar 4.9 Hasil probabilitas dropping saat HOM berubah-ubah terhadap TTT
0,1 0,2
0,3 0,4
0,5 0,6
0,7 0,8
0,9 1
3 1 0
3 0 6 0
9 0 1 8 0
3 6 0 4 5 0
5 5 0 6 2 0
P R
O BA
BI L
IT A
S D
RO P
P IN
G
KECEPATAN KMJAM P E N G A M A T A N T E R H A D A P P E R U B A H A N H O M
HOM = 2 dB HOM = 3 dB
HOM = 4 dB HOM = 5 dB
HOM = 6 dB
Universitas Sumatera Utara
63
Pada Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa ketika nilai HOM ditentukan semakin rendah, maka nilai probabilitas dropping akan semakin besar. Sementara apabila
nilai HOM ditentukan semakin tinggi, maka nilai probabilitas dropping semakin kecil. Hal ini dapat diperhatikan saat nilai HOM diatur 2 dB nilai probabilitas
dropping-nya 0.90, saat 3 dB nilai probabilitas dropping-nya 0.75, saat 4 dB nilai probabilitas dropping-nya 0.49, dan seterusnya. Hal ini dikarenakan HOM sebagai
margin antara serving cell dan neighbour cell target. User akan drop pada saat PBGT ≥ HOM tidak terpenuhi pada TTT yang telah diberikan setelah RSCP ≤
RSCPmin kemudian RSRP selaku received signal strength neighbour cell target berada pada kondisi RSRP ≤ RSRPmin.
Variabel kecepatan juga perlu dianalisis. Ketika kecepatan meningkat, maka nilai probabilitas dropping akan lebih kecil seperti pada Tabel 4.13. Hal ini
dikarenakan setelah HOM sebagai margin sebelum serving cell pindah ke neighbour cell target lebih cepat terpenuhi dalam waktu TTT = 200 ms. Fading
yang meningkat saat kecepatan user meningkat tidak terlalu berpengaruh pada received signal strength dengan metode RSS based handover ini.
4. Pengamatan Probabilitas Dropping Terhadap Perubahan Nilai TTT
Adapun kombinasi parameter awal dikonfigurasi berdasarkan Tabel 4.14.
Tabel 4.14 Kombinasi parameter skenario 2 dengan nilai TTT yang berbeda RSRPmin
RSCPmin HOM
TTT
-95 dBm -98 dBm
2 dB 0.2 s
-95 dBm -98 dBm
2 dB 0.4 s
-95 dBm -98 dBm
2 dB 0.6 s
Universitas Sumatera Utara
64
RSRPmin RSCPmin
HOM TTT
-95 dBm -98 dBm
2 dB 0.8 s
-95 dBm -98 dBm
2 dB 1 s
Dengan menjalankan simulasi sebanyak 100 kali untuk perubahan kecepatan diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.15.
Tabel 4.15 Probabilitas dropping, TTT vs kecepatan
TTT second
Kecepatan kmjam
3 10
30 60
90 180
360 450
550 620
0,2
1 1
1 1
1 0,99
0,96
0,4
1 1
1 1
1 1
0,64
0,6
1 1
1 1
1 0,81
0,68
0,8
1 1
1 1
0,99 0,79
0,71
1,0
1 1
1 1
0,84 0,78
0,68
Dari Tabel 4.15 diperoleh grafik probabilitas dropping seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.10.
Universitas Sumatera Utara
65
Gambar 4.10 Hasil probabilitas dropping saat TTT berubah-ubah
Pada Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa ketika nilai TTT ditentukan semakin sedikit, maka nilai probabilitas dropping akan semakin besar. Sementara apabila
nilai TTT ditentukan semakin banyak, maka nilai probabilitas dropping semakin kecil. Hal ini dapat diperhatikan saat nilai TTT diatur 0.6 detik nilai probabilitas
dropping-nya 1, saat 0.8 detik nilai probabilitas dropping-nya 0.99, saat 1 detik nilai probabilitasnya 0.84, saat 1 detik nilai probabilitas dropping-nya 0.96, dan
seterusnya. Hal ini dikarenakan TTT sebagai waktu pemenuhan kondisi HOM. User akan drop
pada saat PBGT ≥ HOM tidak terpenuhi pada TTT yang telah diberikan setelah RSCP ≤ RSCPmin kemudian RSRP selaku received signal
strength neighbour cell target berada pada kondisi RSRP ≤ RSRPmin.
Variabel kecepatan juga perlu dianalisis. Ketika kecepatan meningkat, maka nilai probabilitas dropping akan lebih kecil seperti pada Tabel 4.15. Hal ini
dikarenakan setelah HOM sebagai margin sebelum serving cell pindah ke neighbour cell target lebih cepat terpenuhi dalam waktu TTT yang telah ditentukan.
0,1 0,2
0,3 0,4
0,5 0,6
0,7 0,8
0,9 1
3 1 0
3 0 6 0
9 0 1 8 0
3 6 0 4 5 0
5 5 0 6 2 0
P R
O BA
BI L
IT A
S D
RO P
P IN
G
KECEPATAN KMJAM P E N G A M A T A N T E R H A D A P P E R U B A H A N T T T
TTT = 200 ms TTT = 400 ms
TTT = 600 ms TTT = 800 ms
TTT = 1000 ms
Universitas Sumatera Utara
66
Fading yang meningkat saat kecepatan user meningkat tidak terlalu berpengaruh pada received signal strength dengan metode RSS based handover ini.
5. Nilai Optimal untuk Parameter Handover
Berdasarkan pengamatan dari Tabel 4.9, Tabel 4.11, Tabel 4.13, dan Tabel 4.15 dan berdasarkan kriteria optimal yang telah ditentukan, maka diperoleh nilai
optimal RSCPmin, RSRPmin, HOM, dan TTT masing-masing adalah -98 dBm, - 99 dBm, 2 dB, dan 800 ms. Dengan menjalankan simulasi sebanyak 100 kali untuk
perubahan kecepatan diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.16.
Tabel 4.16 Probabilitas dropping, parameter optimalisasi vs kecepatan
Parameter Kecepatan kmjam
3 10
30 60
90 180
360 450 550 620 RSRPmin =
-102 dBm RSCPmin =
-95 dBm HOM
= 2 dB
TTT = 400 ms
0.96 0.97
0.52 0.19
0.24 0.15
Dari Tabel 4.16 diperoleh grafik probabilitas dropping seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.11.
Universitas Sumatera Utara
67
Gambar 4.11 Hasil optimalisasi parameter tradeoff handover
Dari parameter yang ditunjukkan pada Tabel 4.16, didapat output terbaik dengan probabilitas dropping yang kecil namun tidak menurunkan performansi jaringan
dengan menjaga received signal strength yang baik bagi pelanggan. Kondisi lebih baik dapat diperoleh dengan menurunkan RSCPmin atau RSRPmin pada masing-
masing sistem, namun apabila itu dilakukan, maka kualitas sinyal yang diterima user-lah yang akan dikorbankan. Begitu juga pada HOM, fungsi HOM sebagai
margin yang mengurangi terjadinya handover yang tidak perlu juga tidak boleh di- set terlalu besar, karena ini akan mengakibatkan turunnya RSS
SS
saat kondisi PBGT berlangsung. TTT sebagai waktu pemenuhan kondisi HOM margin tersebut juga
di-set sebaik mungkin agar kondisi HOM dapat tercapai namun dengan waktu yang tidak terlalu lama.
0,1 0,2
0,3 0,4
0,5 0,6
0,7 0,8
0,9 1
3 1 0
3 0 6 0
9 0 1 8 0
3 6 0 4 5 0
5 5 0 6 2 0
P R
O BA
BI L
IT A
S D
RO P
P IN
G
KECEPATAN KMJAM N I L A I O P T I M A L P R O B A B I L I T A S D R O P P I N G
Universitas Sumatera Utara
68
4.4 Rangkuman Hasil Simulasi
Kategori