ANALISIS ALGORITMA ALOKASI BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA KOMUNIKASI DEVICE-to-DEVICE UNDERLAY

MUHAMMAD RIEFLA GUSTIAWAN

Informasi Umum

Kode

20.04.912

Klasifikasi

384.5 - Wireless communication

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Wireless Communication

Informasi Lainnya

Abstraksi

Dewasa ini, komunikasi nirkabel sudah mulai beralih dari teknologi generasi ke empat (4G) menuju teknologi generasi ke lima (5G) . Salah satu teknologi 5G yang sedang dikembangkan yaitu teknologi Device-to-Device (D2D). Teknologi D2D memaksimalkan layanan transfer data antarpengguna di area yang berdekatan tanpa perantara Base Station (BS). Sistem komunikasi pada D2D menggunakan resource yang sama yang digunakan oleh Cellular User (CU). Oleh karena itu, terjadi masalah interferensi antarperangkat yang dapat menurunkan performansi kerja layanan sistem. Untuk menangani permasalahan tersebut, maka dibutuhkan alokasi resource CU yang tepat untuk dibagikan kepada setiap pasangan D2D.

Pada penelitian ini, proses simulasi dilakukan pada dua model sistem yang berbeda yaitu model sistem satu hop (tanpa relay) dan dua hop (dengan relay). Pengalokasian Resource Block (RB) dilakukan pada komunikasi arah uplink. RB dialokasikan kepada setiap pasangan D2D menggunakan algoritma alokasi berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dengan algoritma pembanding yaitu Algoritma Random Allocation. Algoritma PSO merupakan sebuah algoritma metaheuristik berdasarkan pada penerapan kehidupan sehari-hari kawanan burung dalam bertahan hidup dengan mempelajari dan mencari posisi terbaik.

Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada skenario satu untuk model sistem satu hop, Algoritma PSO dapat meningkatkan kinerja data rate dan efisiensi spektral sebesar 11,11% dan efisiensi energi 11,01% lebih baik dari Algoritma Random. Pada model sistem dua hop, Algoritma PSO dapat meningkatkan kinerja data rate dan efisiensi spektral sebesar 9,28% dan efisiensi energi 8,48% lebih baik dari Algoritma Random. Pada skenario dua untuk model sistem satu hop, Algoritma PSO dapat meningkatkan kinerja data rate, efisiensi spektral, dan efisiensi energi 35,42% lebih baik dari Algoritma Random dan untuk model sistem dua hop, Algoritma PSO dapat meningkatkan kinerja data rate, efisiensi spektral, dan efisiensi energi 32,5% lebih baik dari Algoritma Random. Namun, pada simulasi ini Algoritma PSO tidak memberikan pengaruh apapun terhadap nilai fairness.

Kata Kunci: Device-to-Device, Resource block, Algoritma alokasi, Particle Swarm Optimization, Random Allocation