Dari data optimasi Active Set pada Lampiran B.9 ditunjukkan bahwa untuk
pertambahan nilai Hysteresis dari 2dBm hingga 10dBm maka nilai persentasi rata- rata optimasi ukuran rata-rata Active Set untuk masing-masing jumlah BTS empat,
tiga dan dua BTS adalah; 36,9715; 37,2840 dan 18,3259. Untuk pertambahan nilai Hysteresis, persentasi optimasi nilai rata-rata ukuran Active Set tertinggi ketika
BTS yang melayani adalah 4 BTS. Dengan diperolehnya ukuran Active Set yang Optimal maka jumlah rata-rata Active Set dalam sistem dapat dikurangi dan
pengurangan ini akan melepaskan sebagian kanal radio sehingga memberikan kesempatan bagi user yang lain untuk menggunakan kanal tersebut. Hal ini tentunya
akan meningkatkan efisiensi pemakaian kanal.
4.2.3.3 Hubungan Perubahan Nilai Hysteresis Terhadap Laju Handover Metode
Algoritma Hysteresis Threshold dan Locally Optimal
A. Model Propagasi Lee
Data Simulasi yang menunjukkan hubungan nilai Hysteresis dengan Laju Handover untuk metode Algoritma Soft Handover Hysteresis Threshold dengan
model propagasi Lee ditunjukkan pada Lampiran B.3. Untuk melihat pola
kecenderungan Laju Handover untuk metode Hysteresis Threshold dapat ditunjukkan dengan grafik pada Gambar 4.49.
Gambar 4.49 Laju Handover Terhadap Nilai Hysteresis Hysteresis Threshold Model Lee
0,000 0,010
0,020 0,030
0,040
2 3
4 5
6 7
8 9
10
La ju
H an
dov er
Hysteresis dBm
Metode Hysteresis Threshold
2-BTS 3-BTS
4-BTS
Universitas Sumatera Utara
Grafik pada gambar 4.49 memperlihatkan Laju Handover untuk 2, 3 dan 4 BTS terhadap pertambahan nilai Hysteresis dengan metode Hysteresis Threshold.
Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya bahwa ketinggian Antena BTS maupun Antena MS bukanlah variabel utama atau variabel yang secara langsung
mempengaruhi Laju Handover maka demikian halnya dengan variabel Hysteresis juga bukan merupakan variabel utama mempengaruhi Laju Handover. Hal tersebut
disebabkan karena parameter Handover dipengaruhi oleh selisih perbedaan Active Set. Handover akan terjadi jika jumlah Active Set pada saat k+1 lebih kecil dari pada
saat k. Ketika jumlah BTS dalam sistem adalah 2 maka Handover terjadi ketika Active
Set berubah dari 2 menjadi 1 atau dari 1 menjadi 0. Ditunjukkan pada Lampiran B.3 bahwa pada saat jumlah BTS dalam sistem ada 2 maka untuk setiap kenaikan nilai
Hysteresis terjadi Drop Call. Sedangkan nilai Hysteresis mulai berperan terhadap jumlah Active Set tatkala level sinyal telah berada di atas nilai Threshold. Ketika
jumlah BTS dalam sistem ada 3 maka peristiwa Handover terjadi ketika jumlah Active Set berubah dari 3 menjadi 2 atau dari 2 menjadi 1 atau dari 1 menjadi 0.
Ditunjukkan dari data Lampiran bahwa pada saat jumlah BTS dalam sistem ada 3 maka untuk setiap kenaikan nilai Hysteresis tidak terjadi Drop Call. Dengan
bertambahnya nilai Hysteresis maka keleluasaan variasi daya diantara BTS-BTS yang melayani masih tetap dipertahankan tanpa menyebabkan peristiwa Handover. Oleh
karenanya dengan bertambahnya nilai Hysteresis Laju Handover cenderung mengecil. Demikian halnya ketika jumlah BTS dalam sistem ada 4 maka rentang
peristiwa Handover dapat lebih lebar, dimana peristiwa Handover dapat terjadi ketika jumlah Active Set berubah dari 4 menjadi 3 atau dari 3 menjadi 2 atau dari 2 menjadi
1 atau dari 1 menjadi 0 dan data simulasi juga menunjukkan bahwa tidak terjadi Drop Call. Oleh karena rentang Handover 4 BTS lebih lebar dan keleluasaan variasi daya
diantara BTS-BTS akibat pertambahan nilai Hysteresis maka skala Laju Handover 4 BTS lebih besar dibandingkan dengan 3 dan 2 BTS.
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil perhitungan Laju Handover rata-rata pada Lampiran B.3diperoleh bahwa untuk pertambahan nilai Hysteresis maka Laju Handover rata-rata untuk
masing-masing jumlah BTS empat, tiga dan dua BTS adalah; 0.0235; 0.0179 dan 0.0113.
Dengan kualitas Link Radio yang sama sebagaimana data kualitas Link pada
Lampiran B.3 maka Laju Handover keluaran algoritma Hysteresis Threshold dapat
dioptimalkan. Data optimal pada Lampiran B.3 merupakan Laju Handover optimal
hasil optimasi Locally Optimal terhadap keluaran algoritma Hysteresis Threshold untuk model propagasi Lee. Gambar 4.50 memperlihatkan Laju Handover Optimal
untuk 2, 3 dan 4 BTS terhadap pertambahan nilai Hysteresis.
Gambar 4.50 Laju Handover Optimal Terhadap Nilai Hysteresis Locally Optimal Model Lee
Data Laju Handover untuk kedua metode pada Lampiran B.3menunjukkan bahwa besar Laju Handover Optimal baik untuk 2, 3 maupun 4 BTS lebih rendah
dibandingkan dengan besar Laju Handover keluaran metode Hysteresis Threshold. Laju Rata-rata Handover Optimal untuk pertambahan nilai Hysteresis untuk masing-
masing jumlah BTS empat, tiga dan dua BTS adalah; 0.0028; 0,0003 dan 0,0001. Besar nilai persentasi hasil optimasi Laju Handover terhadap penambahan nilai
Hysteresis ditunjukkan pada bagian Optimasi Laju Handover pada Lampiran B.3.
0,0000 0,0010
0,0020 0,0030
0,0040 0,0050
0,0060
2 3
4 5
6 7
8 9
10
La ju
H a
n d
o v
e r
Hysteresis dBm Metode Locally Optimal
2-BTS 3-BTS
4-BTS
Universitas Sumatera Utara
Nilai persentasi rata-rata optimasi Laju Handover untuk masing-masing jumlah BTS empat, tiga dan dua BTS adalah; 88,0076; 98,5750 dan 98,7255. Persentasi
optimasi Laju Handover rata-rata tertinggi ketika jumlah BTS dalam sistem ada 2 BTS. Dengan diperolehnya Laju Handover yang Optimal maka jumlah Handover
rata-rata dalam sistem telah dapat dikurangi dan pengurangan ini tentunya dapat menghemat biaya penyambungan switching.
B. Model Propagasi Okumura
