Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

65
i APLIKASI PENEMPATAN BTS (BASE TRANSCEIVER STATION ) DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR Oleh : Zolandia Ramanda 1211502750 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS BUDI LUHUR JAKARTA 2015

description

Makalah

Transcript of Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

Page 1: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

i

APLIKASI PENEMPATAN BTS (BASE TRANSCEIVER STATION ) DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA

TUGAS AKHIR

Oleh : Zolandia Ramanda

1211502750

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS BUDI LUHUR

JAKARTA 2015

Page 2: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

i

APLIKASI PENEMPATAN BTS (BASE TRANSCEIVER STATION ) DENGAN ALGORITMA GENETIKA

TUGAS AKHIR Diajukan untuk memenuhi salah satu persyaratan memperoleh

gelar Sarjana Komputer (S.Kom)

Oleh : Zolandia Ramanda

1211502750

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS BUDI LUHUR

JAKARTA 2015

Page 3: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

ii

LEMBAR PENGESAHAN

Nama : Zolandia Ramanda

Nomor Induk Manusia : 1211502750 Jenjang Studi : Strata 1

Judul : APLIKASI PENEMPATAN BTS (BASE TRANSCEIVER

STATION ) DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA

Jakarta, Februari 2015

Tim Penguji : Tanda Tangan :

Ketua, …………………….

Anggota,

……………………

Pembimbing.

…………………..

Ketua Program Studi

……………………………………………………. Muhammad Ainur Rony, S.Kom, M.T.I

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS BUDI LUHUR

Page 4: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

iii

ABSTRAKSI

Setiap jaringan komunikasi bergerak selular membutuhkan perencanaan sel dengan tujuan untuk dapat memenuhi kebutuhan pencakupan sel yang ditunjukan oleh jumlah base station. BTS berfungsi

menjembatani perangkat komunikasi pengguna dengan jaringan menuju jaringan lain. Penempatan BTS

yang buruk akan memboroskan jumlah BTS sehingga biaya yang dikeluarkan saat membangun BTS sangat mahal, disamping itu jika area yang sudah di cakup oleh BTS yang satu dan ada BTS lainnya yang juga

mencakup area tersebut maka sama aja tidak baik karena membuang waktu dalam pengerjaan BTS serta terjadinya redudansi dalam penempatan BTS. Dengan adanya penempatan lokasi BTS maka penempatan

lokasi akan diperoleh dengan mudah tanpa adanya masalah dalam proses penempatan lokasi BTS yang buruk dengan jumlah yang banyak.

Pada penelitian ini dirancang suatu system dan program yang dapat melakukan penempatan lokasi

BTS yang baik menggunakan Algoritma Genetika. Pencarian solusi menggunakan algoritma genetika yang digunakan bertujuan untuk mengoptimasi coverage area dengan memperhatikan kemungkinan persebaran

MS (Mobile Station). Pada Algortima Genetika dilakukan metode seleksi Roulette Wheel untuk memilih individu yang akan dipilih untuk melakukan rekombinasi, Crossover dan mutasi pada setiap individu serta

dilakukan update generasi untuk mendapat individu yang baik.

Hasil dari optimasi penempatan Base Transceiver Station (BTS) dengan algoritma genetika menunjukkan bahwa jumlah BTS pada area pelayanan yang ditentukan bisa dikurangi dengan tetap

menjangkau coverage area pelayanan dan total traffic yang dilayani.

Kata Kunci : Base Transceiver Station (BTS) , Algoritma Genetika, Mobile Station, Roulette Wheel, Crossover, Mutasi.

Page 5: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

iv

SURAT PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT DAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

Saya yang bertanda tangan dibawah ini :

Nama : Zolandia Ramanda Nim : 1211502750

Program Studi : Teknik Informatika Fakultas : Teknologi Informasi

Menyatakan bahwa TUGAS AKHIR yang berjudul :

………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………...

1. Merupakan hasil karya tulis ilmiah sendiri dan bukan merupakan karya yang pernah diajukan untuk

memperoleh gelar akademik oleh pihak lain. 2. Saya ijinkan untuk dikelola oleh Universitas Budi Luhur sesuai dengan norma hokum dan etika yang

berlaku.

Pernyataan unu saya buat dengan penuh tanggung jawab dan saya bersedia menerima konsekuensi apapun sesuai aturan yang berlaku apabila dikemudian hari pernyataan ini tidak benar.

Jakarta, Februari 2015

Zolandia Ramanda

(……………………………)

Page 6: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

v

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, Segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan

rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini yang berjudul “APLIKASI PENEMPATAN BTS MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA” dengan baik. Adapun skripsi ini

disusun untuk memenuhi persyaratan dalam menyelesaikan tingkat pendidikan Strata Satu (S1) pada

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur. Dalam Kesempataan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah

membimbing dan memberikan masukkan berupa kritik serta saran kepada penulis dalam penyusunan tugas akhir ini, oleh karena itu, penulis menyampaikan rasa hormat dan ungkapan terima kasih kepada :

1. Allah SWT, atas segala Petunjuk dan Kemudahan-Nya sehingga pada akhirnya penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Kedua orang tua dan saudara-saudaraku tercinta di rumah yang telah memberikan semua cinta dan

kasih sayangnya, semangat, do’a, nasehat, dan segala yang telah diberikan. 3. Bapak Prof. Ir. Suryo Hapsoro Tri Utomo, Ph.D selaku Rektor Universitas Budi Luhur.

4. Bapak Goenawan Brotosaputro, S.Kom, M.Sc. selaku Dekan Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur.

5. Bapak…., selaku Dosen Pembimbing yang selalu memberi penulis arahan dan motivasi.

6. Bapak Muhammad Ainur Rony, S.Kom, M.T.I., selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur.

7. Kepada teman-teman KU-TI 2012 : Terima kasih atas kerja-sama dan kebersamaan kalian semua. Semoga kita semua tetap solid sebagai satu keluarga, yaitu keluarga-besar KU-TI 2012.

8. Teman-teman satu kelompok dalam bimbingan Bapak ….. 9. Semua pihak yang terkait, baik secara langsung maupun tidak langsung dalam penulisan laporan

Tugas Akhir ini dari tahap awal sampai dengan tahap akhir penyusunan laporan Tugas Akhir ini.

Dalam penulisan tugas akhir ini, penulis menyadari bahwa masih banyak sekali kekuangan dan juga kesalahan yang terdapat pada penulisan tugas akhir ini, yang disebabkan karena keterbatasan

kemampuan, wawasan pengetahuan, serta pengalaman dari penulis sendiri. Untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang sifatnya membangun demi kesempurnaan tugas

akhir ini. Serta besar harapan semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak.

Jakarta, Januari 2015

Penulis

Page 7: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

vi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 : Tabel Contoh Kromosom Dengan Pengkodean Biner ................................................ 9

Tabel 2.2 : Tabel Hasil Roda Roulette ...................................................................................... 9

Tabel 2.3 : single point crossover pada pengkodean biner ....................................................... 11

Tabel 2.4 : mutasi pada pengkodean biner ............................................................................. 11

Tabel 3.1 : Spesifikasi Tabel BSC ........................................................................................... 15

Tabel 3.2 : Spesifikasi Tabel Lokasi BTS ................................................................................. 16

Tabel 3.3 : Spesifikasi Tabel BTS ........................................................................................... 16

Tabel 3.4 : Spesifikasi Tabel Tower ........................................................................................ 16

Tabel 3.5 : Spesifikasi Tabel Sel............................................................................................. 17

Tabel 3.6 : Spesifikasi Tabel Wilayah ..................................................................................... 17

Tabel 3.7 : Spesifikasi Tabel Admin ........................................................................................ 17

Page 8: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

vii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 : Arsitektur Logical Structure pada BSS .................................................................... 5

Gambar 2.2 : Diagram Dari Arsitektur Sistem GSM ...................................................................... 6

Gambar 2.3 : Persentase Hasil Roda Roulette ........................................................................... 10

Gambar 2.4 : Flowchart langkah-langkah algoritma genetika ..................................................... 13

Gambar 3.1 : Entity Relational Diagram Penempatan Lokasi BTS ................................................ 14

Gambar 3.2 : Logical Record Structure Penempatan Lokasi BTS ................................................. 15

Gambar 3.3 : Rancangan Layar Form Login Admin .................................................................... 18

Gambar 3.4 : Tampilan Notifikasi Login Gagal ........................................................................... 18

Gambar 3.5 : Rancangan Layar Menu File ................................................................................. 19

Gambar 3.6 : Rancangan Layar Menu Master ............................................................................ 19

Gambar 3.7 : Rancangan Layar Menu Transaksi ........................................................................ 20

Gambar 3.8 : Rancangan Layar Menu Laporan .......................................................................... 20

Gambar 3.9 : Rancangan Layar Tentang Program ..................................................................... 21

Gambar 3.10 : Rancangan Layar Credits ..................................................................................... 21

Gambar 3.11 : Licence ............................................................................................................... 22

Gambar 3.12 : Rancangan Layar Form Entry BSC........................................................................ 23

Gambar 3.13 : Rancangan Layar Form Entry BTS ........................................................................ 24

Gambar 3.14 : Rancangan Layar Form Entry Tower .................................................................... 25

Gambar 3.15 : Rancangan Layar Form Entry Sel ......................................................................... 26

Gambar 3.16 : Rancangan Layar Form Entry Wilayah .................................................................. 27

Gambar 3.17 : Rancangan Layar Form Entry Admin .................................................................... 28

Gambar 3.18 : Message Dialog Yakin Mengubah Data ................................................................. 28

Gambar 3.19 : Tampilan Notifikasi Penyimpanan berhasil ............................................................ 29

Gambar 3.20 : Rancangan Layar Form Penempatan Lokasi BTS ................................................... 29

Gambar 3.21 : Rancangan Layar Form Hasil Penempatan Lokasi BTS ........................................... 30

Gambar 3.22 : Message dialog Simpan Data ............................................................................... 30

Gambar 3.23 : Message Dialog Generate Ulang .......................................................................... 31

Gambar 3.24 : Message Dialog Belum ada Lokasi BTS ................................................................. 31

Gambar 3.25 : Tampilan Layar Laporan Penempatan Lokasi BTS ................................................. 31

Gambar 3.26 : Flowchart Login Admin ........................................................................................ 32

Gambar 3.27 : Flowchart Menu Utama Admin ............................................................................. 33

Gambar 3.28 : Flowchart Tentang Program ................................................................................ 34

Gambar 3.29 : Flowchart Form Entry BSC ................................................................................... 35

Gambar 3.30 : Flowchart Form Entry BTS ................................................................................... 36

Gambar 3.31 : Flowchart Form Entry Tower ............................................................................... 37

Page 9: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

viii

Gambar 3.32 : Flowchart Form Entry Sel .................................................................................... 38

Gambar 3.33 : Flowchart Form Entry Wilayah ............................................................................. 39

Gambar 3.34 : Flowchart Form Entry Admin ............................................................................... 40

Gambar 3.35 : Flowchart Form Lokasi BTS ................................................................................. 41

Gambar 3.36 : Flowchart Form Proses Algoritma Genetika ........................................................... 42

Gambar 3.37 : Flowchart Laporan Lokasi BTS ............................................................................. 43

Gambar 3.38 : Flowchart Proses Logout ..................................................................................... 44

Page 10: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

ix

DAFTAR SIMBOL

1. Flowchart

Terminator Digunakan untuk menggambarkan kegiatan

awal atau akhir suatu proses

Input/Output Digunakan untuk menggambarkan suatu kegiatan masukkan ataupun keluaran

Decision Digunakan untuk mengambil suatu

keputusan atau tindakan yang harus diambil pada kondisi tertentu

Process Digunakan untuk menggambarkan suatu

kegiatan proses penghubung

Predefined Process Digunakan untuk modul yang tidak ditulis, karena sudah ada dalam sistem yang

menggambarkan suatu proses

Line Connector Digunakan untuk menghubungkan satu

simbol dengan simbol lainnya yang menyatakan alur proses

Off – Page Connector

Digunakan untuk menghubungkan suatu

proses dengan proses lainnya pada halaman yang berbeda

On – Page Connector

Digunakan untuk menghubungkan suatu proses dengan proses lainnya pada

halaman yang sama

Page 11: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

x

DAFTAR ISI

LEMBAR JUDUL ............................................................................................................................. i

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................................................. ii

ABSTRAKSI ................................................................................................................................. iii

SURAT PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT DAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ........................................... iv

KATA PENGANTAR ....................................................................................................................... v

DAFTAR TABEL ........................................................................................................................... vi

DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................................... vii

DAFTAR SIMBOL ......................................................................................................................... ix

DAFTAR ISI ................................................................................................................................. x

BAB 1 .......................................................................................................................................... 1

PENDAHULUAN ............................................................................................................................ 1

1. Latar Belakang ................................................................................................................. 1

2. Permasalahan ................................................................................................................... 1

3. Tujuan Penulisan .............................................................................................................. 1

4. Batasan Permasalahan ...................................................................................................... 1

5. Metode Penelitian ............................................................................................................. 2

6. Sistematika Penulisan ....................................................................................................... 2

BAB II ......................................................................................................................................... 4

LANDASAN TEORI ........................................................................................................................ 4

1. Pengantar GSM................................................................................................................. 4

2. Mobile Station (MS) .......................................................................................................... 4

3. Base Station Subsystem (BSS) ........................................................................................... 4

4. Network Switching Sub-system (NSS) ................................................................................ 6

5. Kanal pada GSM ............................................................................................................... 6

6. Pembagian Sel .................................................................................................................. 7

7. Algoritma Genetika ........................................................................................................... 7

a. Pengertian Algoritma Genetika ....................................................................................... 7

b. Struktur Umum Algoritma Genetika ................................................................................ 7

c. Komponen Algoritma Genetika ....................................................................................... 8

1) Pengkodean .............................................................................................................. 8

2) Inisialisasi ................................................................................................................. 9

3) Evaluasi .................................................................................................................... 9

4) Seleksi ...................................................................................................................... 9

5) Crossover ............................................................................................................... 10

6) Mutasi .................................................................................................................... 11

7) Update generasi ...................................................................................................... 11

Page 12: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

xi

8) Replace .................................................................................................................. 12

9) Pengujian Terhadap Kondisi Akhir ............................................................................ 12

d. Langkah-langkah Algoritma Genetika ........................................................................... 12

BAB III ...................................................................................................................................... 14

ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM .................................................................................... 14

1. Permasalahan dan Strategi Pemecahan ............................................................................ 14

a. Analisa Masalah .......................................................................................................... 14

b. Penyelesaian Masalah .................................................................................................. 14

2. Rancangan Database ...................................................................................................... 14

a. Entity Relational Diagram (ERD) .................................................................................. 14

b. Logical Record Structure (LRS) .................................................................................... 15

c. Spesifikasi Basis Data .................................................................................................. 15

3. Rancangan Layar ............................................................................................................ 17

a. Rancangan Layar form login admin .............................................................................. 17

b. Rancangan Layar Menu Utama Admin .......................................................................... 18

c. Rancangan Layar Tentang Program.............................................................................. 20

d. Rancangan Layar Form BSC ......................................................................................... 22

e. Rancangan Layar Form BTS ......................................................................................... 23

f. Rancangan Layar Form Tower ..................................................................................... 24

g. Rancangan Layar Form Sel .......................................................................................... 25

h. Rancangan Layar Form Wilayah ................................................................................... 26

i. Rancangan Layar Form Admin ..................................................................................... 27

j. Rancangan Layar Lokasi BTS ....................................................................................... 29

k. Rancangan Layar Menu Laporan Lokasi BTS ................................................................. 31

4. Flowchart ....................................................................................................................... 32

Flowchar Form Login Admin......................................................................................... 32

Flowchart Menu Utama Admin ..................................................................................... 33

Flowchart Menu Tentang program................................................................................ 34

Flowchart Form Entry BSC ........................................................................................... 35

Flowchart Form Entry BTS ........................................................................................... 36

Flowchart Form Entry Tower ........................................................................................ 37

Flowchart Form Entry Sel............................................................................................. 38

Flowchart Form Entry Wilayah ..................................................................................... 39

Flowchart Form Entry Admin ........................................................................................ 40

Flowchart Form Lokasi BTS .......................................................................................... 41

Flowchart Proses Algoritma Genetika ............................................................................ 42

Flowchart Laporan Lokasi BTS ..................................................................................... 43

Flowchart Proses Logout.............................................................................................. 44

Page 13: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

xii

5. Algoritma ....................................................................................................................... 44

a. Algoritma Form Login Admin ........................................................................................ 44

b. Algoritma Menu Utama Admin ..................................................................................... 45

c. Algoritma Menu Tentang Program ................................................................................ 45

d. Algoritma Form Entry BSC ........................................................................................... 46

e. Algoritma Form Entry BTS ........................................................................................... 46

f. Algoritma Form Entry Tower ........................................................................................ 47

g. Algoritma Form Entry Sel ............................................................................................. 47

h. Algoritma Form Entry Wilayah ...................................................................................... 48

i. Algoritma Form Entry Admin ........................................................................................ 48

j. Algoritma Form Lokasi BTS .......................................................................................... 49

k. Algoritma Proses Algoritma Genetika ............................................................................ 49

l. Algoritma Form Laporan Lokasi BTS ............................................................................. 49

m. Algoritma Menu Help ................................................................................................... 50

n. Algoritma Menu About ................................................................................................. 50

o. Algoritma Proses Logout .............................................................................................. 50

BAB IV ...................................................................................................................................... 51

PENUTUP .................................................................................................................................. 51

1. Kesimpulan .................................................................................................................... 51

2. Saran ............................................................................................................................. 51

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................................................... 52

Page 14: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1. Latar Belakang

Setiap jaringan komunikasi bergerak selular membutuhkan perencanaan sel dengan tujuan

untuk dapat memenuhi kebutuhan pencakupan sel yang ditunjukan oleh jumlah base station, dimana diusahakan seminimal mungkin tetapi dapat memenuhi kapasitas trafik yang

dibutuhkan. Optimasi penempatan BTS ini mencakup dua aspek yaitu ditinjau dari segi coverage dan dari segi trafik. Penanganan beban trafik meliputi prediksi jumlah pelanggan pada

setiap sel, dimana dengan pertimbangan beban trafik yang diperlukan oleh pelanggan dan

beban trafik yang dapat ditangani dalam sel, dapat diperoleh jumlah sel yang diperlukan untuk mengatasi beban trafik yang diperlukan oleh pelanggan.

Dalam tugas akhir ini permasalahan yang akan dibahas adalah bagaimana mengoptimalkan penempatan BTS agar mencakup wilayah yang akan dilayani dengan jumlah seminimal

mungkin tetapi masih menunjukkan unjuk kerja yang baik ditinjau dari segi teknis yaitu masalah

kapasitas trafik yang disediakan dan kualitas sinyal. Tujuan dari tugas akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma Genetika untuk

mengoptimalkan proses penentuan lokasi BTS. Sehingga setelah diselesaikannya tugas akhir ini dapat memberikan masukan kepada provider dalam memberikan kenyamanan bagi

pelanggan jasa telekomunikasi.

2. Permasalahan

Dari latar belakang yang telah dijabarkan, maka dapat diambil permasalahan, yaitu :

bagaimana mengoptimalkan penempatan BTS, agar mencakup wilayah yang akan dilayani dengan jumlah seminimal mungkin tetapi masih menunjukkan unjuk kerja yang baik ditinjau

dari segi teknis, yaitu masalah kapasitas trafik yang disediakan.

3. Tujuan Penulisan

Adapun tujuan penulisan dari penilitian ini adalah : Menerapkan algoritma Genetika untuk mengoptimalkan lokasi BTS. Sehingga dapat

memberikan masukan kepada operator jasa telekomunikasi dalam menentukan lokasi BTS.

4. Batasan Permasalahan

Untuk mencapai tujuan penelitiaan di atas, penulis memfokuskan batasan penelitian sebagai:

1. Algoritma yang digunakan untuk membuat penempatan BTS yaitu Algoritma Genetika 2. Proses optimasi BTS menggunakan standar GSM

3. Proses optimasi BTS dilaksanakan diwilayah Jakarta 4. Kemampuan dari masing-masing BTS dibatasi oleh kapasitas trafik dari B

Page 15: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

2

5. Proses optimasi tidak memperhatikan kontur permukaan tanah dan factor biaya.

6. Kapasitas BTS yang dipakai adalah kapasitas rata-rata BTS.

5. Metode Penelitian

Beberapa metode pengembangan yang digunakan dalam mengembangkan aplikasi penempatan BTS ini yaitu meliputi :

a. Studi Pustaka Metode ini dilakukan untuk mengumpulkan data dengan mencari, memahami, serta mempelajari

dengan seksama dari buku dan berbagai macam artikel berkaitan dengan algoritma genetika dan semua yang berhubungan dengan topic ini. Serta teru menggali sumber – sumber pustaka

lainnya yang juga mendukung seperti jurnal, forum diskusi, pendapat ahli, textbook, dan

sebagainya baik media cetak maupun eletronik. b. Metode Analisis

Data yang diperoleh kemudian dipelajari dan dianalisis untuk referensi dalam pembuatan sistem. c. Metode Perancangan

Dalam pengembangan aplikasi ini merujuk pada model waterfall. Disebut waterfall karena

diagram tahapan prosesnya mirip dengan air terjun yang bertingkat. Tahapan dalam The Waterfall model secara ringkas menurut Pressman, 1997, adalah sebagai berikut :

a) Analisis Tahapan analis bertujuan untuk mencari kebutuhan pengguna dan organisasi serta

menganalisa kondisi yang ada (sebelum diterapkan sistem yang baru).

b) Desain Tahapan desain bertujuan untuk menentukan spesifikasi detil dari komponen-komponen

program (manusia, perangkat keras, perangkat lunak, jaringan dan data) dan produk-produk informasi yang sesuai dengan hasil tahap analisis.

c) Implementasi Tahapan ini merupakan tahapan untuk mendapatkan atau mengembangkan perangkat keras

dan perangkat lunak (pengkodean program), melakukan pengujian, pelatihan dan

perpindahan ke sistem yang baru d) Perawatan

Tahapan ini dilakukan ketika system sudah dioperasikan. Pada tahapan perawatan ini dilakukan proses monitoring, evaluasi dan perubahan bila diperlukan.

6. Sistematika Penulisan

Upaya memberikan gambaran secara keseluruhan dari penulisan tugas akhir ini, maka

sistematika penulisan dibagi menjadi lima bab. Setiap bab memiliki hubungan yang saing berkaitan

satu sama lainnya. Sistematika penulisan dapat dijelaskan sebagai berikut : BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan serta membahas mengenai latar belakang penelitian, masalah yang menjelaskan uraian singkat tentang masalah

atau studi kasus yang akan dibahas secara detail pada bab IV, tujuan

penulisan yang menggambarkan tentang apa saja yang ingin dicapai dalam penulisan laporan, batasan masalah yang menjelaskan tentang

lingkup permasalahan yang dibahas, metoda penelitian dan sistematika penulisan yang menjelaskan uraian singkat per babnya.

Page 16: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

3

BAB II : LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan mengenai teori-teori dan teknik-teknik untuk menunjang penulisan skripsi. Adapun yang dibahas dalam bab ini

adalah teori yang berkaitan tentang proses penempatan BTS dengan Algoritma Genetika.

BAB III : ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

Bab ini menjelaskan tentang analisa masalah, strategi permasalahan

masalah, deskripsi umum sistem, struktur menu, rancangan layar, flowchart dan algoritma.

BAB IV : IMPLEMENTASI DAN UJI COBA PROGRAM

Bab ini menjelaskan tentang spesifikasi perangkat keras maupun

perangkat lunak yang dipakai, hasil implementasi dan hasil analisis dan perancangan yang telah dibuat, disertai juga dengan hasil pengujian

dan evaluasi program berupa kelebihan dan kekurangan dari aplikasi yang telah dibuat.

BAB V : PENUTUP

Bab ini menguraikan tentang kesimpulan yang didapat dari hasil analisa

bab – bab sebelumnya dan perancangan system yang telah dibuat, selain itu bab ini juga berisi saran yang dapat berguna bagi

pengembangan sistem selanjutnya.

Page 17: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

4

BAB II

LANDASAN TEORI

1. Pengantar GSM

Global System for Mobile Communication (GSM) adalah standard sistem seluler generasi kedua yang dibangun untuk mengatasi masalah pengelompokan pada sistem seluler pertama di Eropa. GSM

adalah sistem seluler pertama di dunia yang menetapkan spesifikasi modulasi digital dan arsitektur palayanan (service) pada network level. Penetapan standar GSM dilakukan di bawah dukungan

European Technical Standard Institute (ETSI).

Di Eropa, pada awalnya GSM didesain untuk beroperasi pada frekuensi 900 Mhz. Pada frekuensi ini, frekuensi uplinks-nya digunakan frekuensi 890–915 MHz , sedangkan frekuensi downlinksnya

menggunakan frekuensi 935–960 MHz. Bandwith yang digunakan adalah 25 Mhz (915–890 = 960–935 = 25 Mhz), dan lebar kanal sebesar 200 Khz. Dari keduanya, maka didapatkan 125 kanal, dimana

124 kanal digunakan untuk suara dan satu kanal untuk sinyal. Pada perkembangannya, jumlah kanal 124 semakin tidak mencukupi dalam pemenuhan kebutuhan yang disebabkan pesatnya pertambahan

jumlah pengguna. Untuk memenuhi kebutuhan kanal yang lebih banyak, maka regulator GSM di

Eropa mencoba menggunakan tambahan frekuensi untuk GSM pada band frekuensi di range 1800 Mhz dengan frekuensi 1710-1785 Mhz sebagai frekuensi uplinks dan frekuensi 1805-1880 Mhz

sebagai frekuensi downlinks. GSM dengan frekuensinya yang baru ini kemudian dikenal dengan sebutan GSM 1800, yang menyediakan bandwidth sebesar 75 Mhz (1880-1805 = 1785–1710 = 75

Mhz). Dengan lebar kanal yang tetap sama yaitu 200 Khz sama, pada saat GSM pada frekuensi 900

Mhz, maka pada GSM 1800 ini akan tersedia sebanyak 375 kanal. Di Eropa, standar-standar GSM kemudian juga digunakan untuk komunikasi railway, yang kemudian dikenal dengan nama GSM-R.

Secara umum, network element dalam arsitektur jaringan GSM dapat dibagi menjadi: 1) Mobile Station (MS)

2) Base Station Sub-system (BSS)

3) Network Switching Sub-system (NSS) 4) Operation and Support System (OSS).

2. Mobile Station (MS)

Mobile Station (MS) merupakan perangkat yang dapat berkomunikasi dengan menggunakan

jaringan GSM. Telepon Selular dan PCMCIA plug-in cards. Meskipun MS bukan merupakan bagian dari wired network, MS mempunyai peran yang penting dalam fungsionalitas jaringan. MS membantu

jaringan dalam mengukur kualitas sinyal radio untuk menentukan handover. Dalam jaringan telepon

konvensional, telepon direpresentasikan sebagai pelanggan ketika terhubung dalam jaringan. Mobile Sation terdiri atas :

a. Mobile Equipment (ME) atau handset, merupakan perangkat GSM yang berada di sisi pengguna atau pelanggan yang berfungsi sebagai terminal transceiver (pengirim dan penerima sinyal) untuk

berkomunikasi dengan perangkat GSM lainnya. b. Subscriber Identity Module (SIM) atau SIM Card, merupakan kartu yang berisi seluruh informasi

pelanggan dan beberapa informasi pelayanan. ME tidak akan dapat digunakan tanpa SIM

didalamnya, kecuali untuk panggilan darurat. Algoritma proses otentifikasi dan ekripsi disimpan pada SIM bersama informasi pelanggan. Data yang disimpan dalam SIM secara umum, adalah:

(1) IMMSI (International Mobile Subscriber Identity), merupakan penomoran pelanggan. (2) MSISDN (Mobile Subscriber ISDN), nomor yang merupakan nomor panggil pelanggan.

3. Base Station Subsystem (BSS)

BSS mempunyai fungsi utama menyediakan konektivitas untuk MSS. BSS diimplementasikan

sebagai dua entitas, yaitu :

a. Base Station Controller (BSC) b. Base Transceiver Station (BTS)

Page 18: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

5

BSC merupakan unit kontrol dari BSS, dimana satu BSC dapat terhubung dengan beberapa

BTS. BSC menangani alokasi dari kanal radio, frequncy hopping, handover dari BTS ke BTS (kecuali pada inter-MSC-handover dimana pengontrolan berada pada tanggung jawab MSC). Fungsi penting

BSC adalah sebagai konsentrator dimana berbagai koneksi berkecepatan rendah yang terhubung ke BTS akan berkurang sampai sejumlah kecil koneksi yang menuju MSC.

BSC menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk Network Management Subsystem (NMS).

Database untuk semua tempat, termasuk informasi seperti frekuensi pembawa, pembawa, daftar frekuensi hopping, level pengurangan daya, penerimaan sinyal untuk perhitungan batas sel,

semuanya disimpan di BSC. Data ini diperoleh langsung dari bagian perencanaan radio yang mengikutsertakan pemodelan dari propagasi sinyal begitu pula dengan proyeksi traffic.

Di dalam BTS terdapat radio penerima dan pengirim dengan telepon pelangan. Daerah perkotaan yang besar sangat membutuhkan sejumlah besar BTS, dengan begitu kebutuhan untuk

BTS adalah keharusan, dan biayanya seminimum mungkin. BTS yang jangkauan luasnya lebih besar

dari picocell memiliki beberapa pengirim dan penerima (TRX), yang melayani beberapa frekuensi yang berbeda dan sektor sel yang berbeda. BTS pada umumnya memiliki 1 sampai 12 TRX dalam 1,

2, atau 3 sektor walaupun jumlah ini berbeda-beda. BTS berfungsi menjembatani perangkat komunikasi pengguna dengan jaringan menuju jaringan lain. Satu cakupan pancaran BTS dapat

disebut Cell. Komunikasi seluler adalah komunikasi modern yang mendukung mobilitas yang tinggi.

Dari beberapa BTS kemudian dikontrol oleh satu Base Station Controller (BSC) yang terhubungkan dengan koneksi microwave ataupun serat optik.

Meskipun istilah BTS dapat diterapkan ke salah satu standar komunikasi nirkabel, biasanya dan umumnya terkait dengan teknologi komunikasi mobile seperti GSM dan CDMA. Dalam hal ini, BTS

merupakan bagian dari base station subsystem (BSS) perkembangan untuk sistem manajemen. Ini juga mungkin memiliki peralatan untuk mengenkripsi dan mendekripsi komunikasi, spektrum

penyaringan alat (band pass filter), dll antena juga dapat dipertimbangkan sebagai komponen dari

BTS dalam arti umum sebagai mereka memfasilitasi fungsi BTS. Biasanya BTS akan memiliki transceiver beberapa (TRXs) yang memungkinkan untuk melayani beberapa frekuensi yang berbeda

dan berbagai sektor sel (dalam kasus BTS sectorised). Sebuah BTS dikendalikan oleh kontroler orangtua base station melalui fungsi base station kontrol (BCF). BCF ini dilaksanakan sebagai unit

diskrit atau bahkan tergabung dalam TRX di BTS kompak. Para BCF menyediakan operasi dan

pemeliharaan (O & M) koneksi dengan sistem manajemen jaringan (NMS), dan mengelola kondisi operasi dari TRX masing-masing, serta penanganan perangkat lunak dan koleksi alarm. Struktur dasar

dan fungsi dari BTS tetap sama tanpa teknologi nirkabel.

Gambar 2.1 : Arsitektur Logical Structure pada BSS

Page 19: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

6

Setiap subsistem BSS terdiri dari beberapa Base Station Controller (BSC) yang berfungsi

mengkoneksikan MS ke NSS via MSCs. Sedangkan NSS berfungsi mengatur fungsi switching dari sistem dan menjamin MSC agar dapat berkomunikasi dengan network yang lain seperti halnya PSTN

dan ISDN. Fungsi operasi dan maintenance keseluruhan sistem GSM dikontrol oleh subsistem OSS,

pada subsistem ini seorang engineer dapat memonitor, menganalisa dan melakukan troubleshooting terhadap segala aspek dari sistem GSM.

Gambar 2.2 : Diagram Dari Arsitektur Sistem GSM

Mobile Station akan berkomunikasi dengan BSS melalui interface radio, sebuah BSS terdiri dari

beberapa Base Station Controller yang terhubung kedalam satu MSC. Setiap BSC biasanya mengontrol

sampai beberapa ratus BTS, lokasi BTS ini akan tersebar dimana-mana sesuai dengan coverage area yang diinginkan sebuah provider.Sedangkan koneksi yang umumnya dipakai oleh BTS untuk

mengkoneksikan dirinya ke BSC adalah dengan dedicated line atau microwave links. Proses handoff yang sering terjadi antar dua BTS dalam satu BSC hanya akan dikontrol oleh BSC tidak sampai

melibatkan MSC untuk mengurangi beban switching.

4. Network Switching Sub-system (NSS)

NSS terdiri dari MSC, HLR, VLR, Auc, dan EIR Salah satu bagian MSC akan digunakan untuk

melakukan hubungan ke luar seperti PSTN, ISDN. Proses pengolahan panggilan pada NSS terletak pada MSC dan Gateway-MSC (G-MSC). MSC melakukan fungsi switching pada sistem. Elemen ini

mengontrol panggilan menuju/dari MS lain serta sistem data. Home Location Register (HLR) adalah database yang digunakan untuk melakukan penyimpanan

dan penanganan data pelanggan. Visitor Location Register (VLR) informasi sementara tentang pelanggan yang dibutuhkan oleh MSC untuk melayani kebutuhan pelanggan. VLR terintegrasi dengan

MSC. Ketika MS melakukan panggilan ke daerah MSC yang baru, VLR yang terkoneksi ke MSC tersebut

meminta data tentang MS dari HLR.

5. Kanal pada GSM

Kanal terkait pada pengulangan satu burst pada setiap frame dimana karakteristiknya tergantung pada posisi dan frekuensinya dalam frame. Burst adalah unit waktu terkecil pada TDMA. Sedangkan

frame adalah kumpulan dari beberapa burst dimana setia burst dialokasikan ke MS yang berbeda. Karakteristik ini bersifat siklik dan berulang setiap 3 jam. Kanal pada GSM dapat dikategorikan sebagai

kanal traffic dan kanal control. Kanal juga dapat diklasifikasikan sebagai dedicated. Kanal dedicated

terhubung pada sebuah MS dimana umumnya digunakan oleh idle MS.

Page 20: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

7

6. Pembagian Sel

Pembagian area dalam kumpulan sel-sel merupakan prinsip penting GSM sebagai sistem

telekomunikasi selular. Tiap sel mengacu pada satu frekuensi pembawa / kanal / ARFCN tertentu.

Pada kenyataannya jumlah kanal yang dialokasikan terbatas, sementara jumlah sel bisa saja berjumlah sangat banyak. Untuk memenuhi hal ini, dilakukan teknik pengulangan frekuensi

(frequency re-use). Jelas bahwa semakin besar jumlah himpunan kanal, semakin sedikit jumlah kanal tersedia per

sel dan oleh karenanya kapasitas sistem menurun. Namun, peningkatan jumlah himpunan kanal

menyebabkan jarak antara sel yang berdekatan kanal semakin jauh, dan ini mengurangi resiko terjadi interferensi. Sekali lagi, desain sistem GSM memerlukan kompromi antara kualitas dan kapasitas.

Pada kenyataannya, model satu sel dengan satu kanal transceiver (TRx, tentunya menggunakan antena omni-directional) jarang digunakan. Untuk lebih meningkatkan kapasitas dan kualitas,

desainer melakukan teknik sektorisasi. Prinsip dasar sektorisasi ini adalah membagi sel menjadi beberapa bagian (biasanya 3 atau 6 bagian; dikenal dengan sektorisasi 1200 atau 300). Tiap bagian

ini kemudian menjadi sebuah BTS (Base Transceiver Station). Kebanyakan vendor memperbolehkan

sampai dengan 4 TRx per BTS untuk sektorisasi 1200. Jika digunakan TDMA pada TRx, menghasilkan 8 kanal TDMA tiap TRx, bisa dihitung bahwa dalam satu sel dapat menampung trafik yang setara

dengan 3 X 4 X 8 = 96 kanal TDMA atau sebesar 84,1 erlang dengan GoS 2%. (Erlang merupakan satuan trafik dan GoS(Grade of Service) menyatakan derajat keandalan layanan, berapa jumlah

blocking yang terjadi terhadap panggilan total).

Pada prakteknya tidak semua kanal TDMA tersebut bisa digunakan untuk kanal pembicaraan (TCH = Traffic Channel). Dalam sebuah BTS juga diperlukan SDCCH (Stand-alone Dedicated Control

Channel) yang digunakan untuk call setup dan location updating serta BCCH (Broadcast Control Channel) yang merupakan kanal downlink yang memberikan informasi dari BTS ke MS mengenai

jaringan, sel yang kedatangan panggilan, dan sel-sel di sekitarnya.

7. Algoritma Genetika

a. Pengertian Algoritma Genetika Terdapat beberapa pengertian algoritma genetika yang terdapat pada berbagai buku, antara

lain:

1) Algoritma genetika adalah teknik pencarian stokastik yang berdasar pada mekanisme seleksi

dan genetic alam (Gen, 1997). 2) Algoritma genetika adalah algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme

evolusi biologi (Kusumadewi, 2003). 3) Algoritma genetika adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan

masalah optimasi. Algoritma ini mampu menemukan solusi yang baik secara heuristic dengan

cepat (Suyanto, 2008).

b. Struktur Umum Algoritma Genetika Algoritma genetika memiliki sifat-sifat yang menyerupai mekanismeevolusi biologi, karena

itulah nama-nama proses maupun komponen dalam algoritma genetika sama dengan proses dan komponen-komponen evolusi makhluk hidup, seperti populasi, kromosom, gen, orang tua, anak,

regenerasi, rekombinasi, mutasi, dan sebagainya. Dalam algorima genetika, kromosom merupakan kandidat solusi dalam suatu

permasalahan. Satu kromosom menyatakan satu kandidat solusi. Algoritma genetika melakukan pencarian sekaligus di sekumpulan kandidat solusi. Kumpulan kandidat-kandidat solusi atau

kromosom tersebutdisebut dengan populasi (Suyanto, 2008).

Setiap populasi butuh regenerasi. Untuk melakukan regenerasi, harus terjadi perkawinan atau rekombinasi antara dua orang tua yang menghasilkan anak. Pada algoritma genetika, setiap

kromosom dapat menjadi orang tua yang kemudian melakukan rekombinasi. Namun tidak

Page 21: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

8

sembarang kromosom dipilih untuk melakukan proses rekombinasi. Harus ada suatu proses

pemilihan kromosom yang cukup baik untuk dijadikan orang tua agar nantinya dapat dihasilkan anak yang cukup baik pula.

Dalam kehidupan nyata, proses alam selalu terjadi. Individu yang memiliki kualitas lebih baik memiliki peluang hidup yang lebih besar daripada yang lain (Suyanto, 2008). Begitu juga

dengan proses dalam algoritma genetika. Setelah dihasilkan anak dari proses rekombinasi, harus

ditinjau, apakah anak tersebut memiliki kualitas yang cukup baik untuk menjadi generasi baru dalam populasi tersebut. Anak dapat dikatakan baik jika memiliki kualitas yang minimal sama

dengan kualitas individu yang sudah ada dalam populasi. Bila kualitasnya baik, maka anak tersebut dapat menjadi bagian dari populasi, atau dapat dikatakan mati.

Untuk menjaga agar ukuran populasdi tidak berubah, baik bertambah maupun berkurang, jika terdapat anak yang dapat lolos menjadi anggota populasi, berarti harus ada anggota populasi

lain yang harus dikorbankan. Anggota populasi yang harus mati adalah anggota populasi yang

memiliki kualitas terburuk (Suyanto, 2005). Hal itu dilakukan untuk menjaga agar kualitas individu-individu dalam populasi tidak menurun.

Selama proses regenerasi, tidak hanya rekombinasi yang dapat terjadi, tapi juga proses mutasi. Mutasi memiliki peluang jauh lebih kecil dibandingkan kombinasi, namun mutasi tetap

dapat merubah sifat individu. Dalam algoritma genetika, mutasi dapat dilakukan dengan merubah

nilai pada suatu gen di dalam kromosom. Proses-proses di atas menciptakan suatu generasi baru dari suatu populasi. Generasi-

generasi baru akan terus tercipta sampai jumlah generasi tertentu, waktu proses tertentu, variansi individu-iindividu dalam populasi tersebut sudah lebih kecil dari suatu nilai tertentu, atau kriteria

lainnya (Suyanto, 2008). Kualitas suatu individu atau kromosom dalam algoritma genetika dinyatakan sebagai nilai

fitness (Suyanto, 2008). Nilai fitness inilah yang mendasari pemilihan kromosom yang hendak

dijadikan orang tua, pemilihan kromosom yang dapat bertahan di dalam populasi atau mati, juga pemilihan kromosom terbaik yang akan dijadikan solusi akhir.

Algoritma genetika banyak menggunakan operator acak untuk penentuan beberapa hal, seperti inisialisasi populasi awal, yaitu saat populasi awal baru diciptakan, pemilihan lokasi

rekombinasi pada tiap kromosom orang tua, maupun pemilihan kromosom dan gen yang

bermutasi.

c. Komponen Algoritma Genetika Pada umumnya, terdapat 8 komponen algoritma genetika, antara lain pengkodean,

inisialisasi, evaluasi, seleksi, operator genetika, replacement dan pengujian terhadap kondisi akhir bila permasalahan memiliki batasan-batasan solusi.

1) Pengkodean Pengkodean meruapakan suatu cara untuk merubah solusi menjadi kode-kode tertentu

yang disebut dengan kromosom. Jadi dapat dikatakan bahwa kromosom merupakan solusi yang dikodekan (Suyanto, 2008). Jenis pengkodean tergantung pada permasalahan dan solusi

yang diinginkan, misalnua pengkodean biner untuk kromosom yang gen nya berisi nilai-nilai biner, pengkodean integer untuk kromosom yang gen nya berisi nilai-nilai integer dan berbagai

macam jenis pengkodean lainnya.

Salah satu jenis pengkodean yang sesuai untuk solusi yang berupa urutan adalah pengkodean permutasi (Gen, 1997). Pada pengkodean jenis ini, setiap kromosom berisi

kombinasi nomor yang harus berbeda satu sama lain, yang berarti nilai gen satu sama lain dalam satu kromosom harus berbeda.

a) Pengkodean Biner (Binary Encoding) Dalam kasus rekomendasi tempat wisata, pengkodean menggunakan biner lebih

sesuai untuk melakukan algiritma genetikanya.

Pengkodean biner adalah pengkodean yang paling umum digunakan karena algoritma genetika awalnya menggunakan pengkodean ini. Pada pengkodean biner setiap kromosom

merupakan barisan bit 0 atau 1. Tetapi pengkodean ini sering tidak sesuai untuk beberapa

Page 22: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

9

masalah dan kadang harus dilakukan koreksi setelah crossover dan mutasi (Obitko, 1998).

Contoh kromosom dengan pengkodean biner dapat dilihat pada gambar.

Kromosom

A

1010111110001101101110

Kromosom

B

0001101101110101011011

Tabel 2.1 : Tabel Contoh Kromosom Dengan Pengkodean Biner

2) Inisialisasi Setelah diketahui teknik pengkodean yang sesuai untuk suatu masalah, langkah yang

selanjutnya dilakukan adalah inisialisasi populasi awal. Sejumlah kromosom diciptakan secara acak sebanyak ukuran populasi yang telah ditentukan (Gen, 1997). Ukuran populasi merupakan

jumlah kromosom dalam satu populasi.

3) Evaluasi Kromosom-kromosom yang telah tercipta dalam populasi dievaluasi kualitasnya dengan

cara menghitung nilai fitness. Penghitungan nilai fitness dapat dilakukan dengan banyak cara, sesuai permasalahan dan solusi yang diinginkan. Sebagai contoh, untuk permasalahan

travelling Salesman Problem (TSP), nilai fitness didapatkan dengan menghitung jarak antar

kota sesuai urutan dalam kromosom.

4) Seleksi Seleksi merupakan proses pemilihan kromosom dari generasi lama untuk dijadikan parent

yang akan di-crossover untuk membentuk kromosom baru yang disebut offspring. Seleksi dilakukan dengan memperhatikan fitness dari tiap kromosom. Semakin tinggi nilai fitness-nya

maka semakin besar juga kemungkinan kromosom tersebut terpilih. Yang menjadi permasalahan adalah bagaimana cara memilih kromosom untuk dijadikan parent. Ada

beberapa jenis metode seleksi, berikut ini adalah beberepa metode seleksi yang sering digunakan.

a) Seleksi Roda Roulette (Roulette Wheel Selection)

Pada metode ini, individu-individu dipetakan dalam suatu segmen secara berurutan, hingga tiap-tiap segmen individu memiliki ukuran yang sesuai dengan nilai fitness-nya.

Ukuran segmen dari masing-masing individu adalah sebesar nilai probabilitasnya, yakni hasil pembagian antara fitness masing-masing individu dengan total fitness dalam populasi

(Obitko, 1998). Contoh populasi beserta nilai fitness-nya dapat dilihat pada tabel,

sedangkan probabilitas terpilihnya dalam roda roulette dapat dilihat pada gambar.

Kromosom Fitness Probabilitas

A 15 37.5%

B 5 12.5%

C 10 25%

D 5 12.5%

E 5 12.5%

Tabel 2.2 : Tabel Hasil Roda Roulette

Page 23: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

10

Gambar 2.3 : Persentase Hasil Roda Roulette

Karena terpilihnya suatu kromosom dalam populasi untuk dapat berkembang biak

adalah sebanding dengan fitness-nya, maka akan terjadi kecenderungan kromosom yang baik akan terpelihara terus dan membawa ke hasil optimum local atau sebaliknya jika

semua kromosom dalam populasi mempunyai fitness yang hampir sama, maka seleksi ini

akan menjadi seleksi yang bersifat acak (Kusumadewi, 2003).

5) Crossover Crossover digunakan untuk membentuk offspring dari penggabungan kromosom terpilih.

Operator ini lebih dominan dibandingkan dengan operator mutasi. Crossover dilakukan dengan harapan kromosom-kromosom baru akan mempunyai bagian baik dari kromosom-kromosom

lama dan tidak menutup kemungkinan menjadi kromosom-kromosom yang lebih baik. Probabilitas crossover menyatakan seberapa sering proses crossover akan terjadi diantara

2 kromosom parent. Jika terjadi crossover, keturunan dibuat dari bagian-bagian kromosom

parent-nya, namun jika probabilitas crossover 100% maka keseluruhan keturunan dibuat dengan crossover. Jika probabilitas crossover 0%, maka seluruh generasi baru dibuat dari

salinan kromosom-kromosom dari populasi lama. Meskipun crossover bertujuan untuk mendapatkan kromosom yang memiliki bagian baik dari parent-nya atau bajkan menjadi lebih

baik. Ada baiknya juga jika kita membiarkan beberapa bagian dari populasi untuk bertahan ke generasi berikutnya. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh praktisi algoritma genetika

terbukti bahwa angka probabilitas crossover sebaiknya cukup tinggi, yaitu antara 80% sampai

95% untuk memberikan hasil yang baik. Untuk beberapa masalah tertentu probabilitas crossover 60% memberikan hasil yang lebih baik (Obitko, 1998).

Berikut ini akan dibahas beberapa jenis variasi crossover dalam algoritma genetika sehubungan dengan jenis pengkodean kromosom yang digunakan.

a) Crossover untuk pengkodean biner

Pengkodean biner merupakan jenis pengkodean yang paling sederhana sehingga banyak variasi operasi crossover dapat dilakukan. Berikut adalah jenis crossover yang

dilakukan pada laporan kuliah kerja praktek ini. (1) Crossover satu titik (Single Point Crossover)

Proses crossover satu titik dimulai dengan pemilihan sebuah titik pada barisan bit

kromosom secara acak sebagai titik crossover. Kromosom baru akan dibentuk dengan menyalin barisan bit parent pertama dari bit pertama sampai titik crossover, sedangkan

sisanya disalin dari parent kedua (Obitko, 1998). Contoh single point crossover pada pengkodean biner dapat dilihat pada tabel.

37.50%

12.50%25%

12.50%

12.50%

A B C D E

Page 24: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

11

Kromosom parent A

10101110110

Kromosom

parent B

10110011010

Kromosom

offspring

10101111010

Tabel 2.3 : single point crossover pada pengkodean biner

6) Mutasi Mutasi merupakan proses mengubah nilai dari satu atau beberapa gen dalam suatu

kromosom. Tujuannya adalah untuk membantu mempercepat terjadinya perbedaan diantara semua kromosom dalam populasi sehingga pencarian dapat menjelajahi seluruh ruang

pencarian, tetapi mutasi tidak boleh terlalu sering dilakukan karena akan membuat algoritma

genetika berubah menjadi pencarian acak. Proses mutasi dilakukan secara acak, sehingga tidak menjamin bahwa setelah proses mutasi akan diperoleh kromosom dengan fitness yang lebih

baik dibandingkan dengan sebelum mutasi. Mutasi sering kali dipergunakan hanya saja dengan probabilitas mutasi yang kecil.

Probabilitas mutasi menyatakan seberapa sering bagia-bagian kromosom akan dimutasikan. Jika probabilitas mutasi, bagian kromosom yang terpilih akan diubah, namun jika

probabilitas mutasi 100%, semua kromosom yang diubah. Jika probabilitas mutasi 0%, tidak

ada yang diubah. Probabilitas mutasi dalam algoritma genetika seharusnya diberi nilai yang kecil. Umumnya probabilitas mutasi diset untuk mendapatkan rata-rata satu mutasi per

kromosom, yaitu angka atau allele =1/(panjang kromosom). Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan oleh praktisi algoritma genetikanya ternyata angka probabilitas terbaik antara 0.5%

sampai 1%. Mutasi diperlukan untuk menjaga perbedaan kromosom dalam populasi. Untuk

menghindari terjadinya konvergensi premature (Obitko, 1998). Proses regenerasi tak terbatas hanya proses rekombinasi antara kedua orang tua saja.

Dalam suatu populasi terdapat kemungkinan adanya penyimpangan suatu gen. Penyimpangan gen seperti itu disebut dengan mutasi. Dalam algoritma genetika, mutasi juga dapat terjadi.

Lokasi terjadinya mutasi dipilih secara acak dengan probabilitas mutasi. Walaupun probabilitasnya cukup kecil, namun mutasi cukup dapat merubah sifat dari suatu individu atau

kromosom.

Berikut adalah cara mutasi untuk pengkodean biner yang sering diterapkan dalam algoritma genetika.

a) Mutasi untuk pengkodean biner Mutasi dalam pengkodean biner merupakan operasi yang sangat sederhana. Bit pada

kromosom yang terpilih secara acak akan menggunakan skema tertentu nilainya diinversi,

0 menjadi 1 atau sebaliknya, 1 menjadi 0 (Obitko, 1998). Contoh mutasi pada pengkodean biner dapat dilihat pada tabel.

Kromosom sebelum

mutasi

1101011110

Kromosom sesudah

mutasi

1101001110

Tabel 2.4 : mutasi pada pengkodean biner

7) Update generasi Update generasi merupakan pemilihan kromosom untuk membentuk generasi

selanjutnya. Ada dua macam bentuk prosedur untuk membentuk populasi selanjutnya (Gen dan Cheng, 1997)

Page 25: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

12

8) Replace

Untuk menjaga agar ukuran populasi tetap sama seperti ukuran populasi awal, maka harus ada kromosom yang mati untuk memberikan kesempatan kromosom yang baru tetap hidup.

Namun tidak munutup kemungkinan kromosom yang baru tersebut tidak dapat bertahan Karena kualitasnya yang buruk. Oleh karena itu dibutuhkan skema replacement agar kromosom

terbaiklah yang bertahan. Skema replacement itu disebut dengan replace the worst. Saat kromosom anak tercipta, nilai fitness kromosom anak akan dievaluasi. Setelah itu,

nilai fitness kromsom anak akan dievaluasi. Setelah itu, nilai fitness tersebut akan dibandingkan

denga nilai fitness kromsom-kromosom lain dalam anggota populasi. Bila terdapat beberapa kromosom yang memiliki nilai fitness yang lebih buruk dadri nilai fitness kromosom anak, maka

kromosom yang memiliki nilai fitness terburuk akan digantikan dengan kromosom anak. Sebaliknya, jika kromosom anak memiliki nilai fitness yang lebih buruk dari nilai fitness semua

kromosom anggota populasi, maka kromosom anak tersebut tidak perlu dipertahankan.

9) Pengujian Terhadap Kondisi Akhir Saat proses regenerasi selesai dilakukan, maka populasi pada generasi tersebut akan diuji

apakah sudah memenuhi kondisi akhir. Kondisi akhir bisa berupa jumlah generasi, waktu

proses, variasi individu-individu dalam populasi tersebut sudah lebih kecil dari suatu nilai tertentu, atau kriteria lainya (Suyanto, 2008).

d. Langkah-langkah Algoritma Genetika

Proses algoritma genetika berjalan sesuai dengan langkah-langkah sebagai berikut (Gen, 1997):

1) Inisialisasi populasi awal secara acak. 2) Evaluasi populasi.

3) Jika kondisi berhenti tidak dipenuhi, maka lakukan prosedur berikut:

a) Seleksi kromosom orang tua. b) Rekombinasi kromosom.

c) Mutasi kromosom. d) Evaluasi kromosom

e) Evaluasi kromosom baru. f) Penggantian populasi lama dengan populasi baru.

g) Kembali ke langkah 3.

Langkah-langkah diatas secara umum dapat digambarkan dengan flowchart sebagai berikut.

Page 26: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

13

Gambar 2.4 : Flowchart langkah-langkah algoritma genetika

Page 27: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

14

BAB III

ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM

1. Permasalahan dan Strategi Pemecahan

a. Analisa Masalah BTS adalah kependekan dari Base Transceiver Station.Terminologi ini termasuk baru dan mulai

populer di era booming seluler saat ini. BTS berfungsi menjembatani perangkat komunikasi

pengguna dengan jaringan menuju jaringan lain. Satu cakupan pancaran BTS dapat disebut sel. Komunikasi seluler adalah komunikasi modern yang mendukung mobilitas yang tinggi. Komunikasi

seluler bergerak atau bisa dikatakan dengan Handphone membutuhkan perencanaan sel untuk mendapat cakupan sel dalam jumlah base station. Beberapa BTS terdiri dari satu BSC maka jika

BSC mengalam gangguan beberapa BTS akan terganggu juga, efek yang akan ditimbulkan seperti

tidak bisa mengirim sms, telepon, dll. BTS berhubungan langsung dengan mobile station (hanphone/mobilephone). Penempatan BTS yang buruk akan memboroskan jumlah BTS sehingga

biaya yang dikeluarkan saat membangun BTS sangat mahal, disamping itu jika area yang sudah di cakup oleh BTS yang satu dan ada BTS lainnya yang juga mencakup area tersebut maka sama aja

tidak baik karena membuang waktu dalam pengerjaan BTS serta terjadinya redudansi dalam

penempatan BTS.

b. Penyelesaian Masalah Permasalahan yang telah dijabarkan dapat diatasi dengan adanya system penempatan BTS

yang dapat membantu penyedia BTS dalam menempatkan BTS dengan benar, Agar cakupan dalam BTS optimal maka perlu untuk memikirkan penempatan BTS sehingga dapat mencakup area

dengan baik. Dengan penempatan BTS yang benar maka akan meminimalkan jumlah BTS tetapi dapat memenuhi kapasitas trafik yang dibutuhkan. Optimasi penempatan BTS ini mencakup dua

aspek yaitu ditinjau dari segi coverage dan dari segi trafik. Penanganan beban trafik meliputi prediksi jumlah pelanggan pada setiap sel, dimana dengan pertimbangan beban trafik yang

diperlukan oleh pelanggan dan beban trafik yang dapat ditangani dalam sel, dapat diperoleh jumlah

sel yang diperlukan untuk mengatasi beban trafik yang diperlukan oleh pelanggan.

2. Rancangan Database

a. Entity Relational Diagram (ERD)

Gambar 3.1 : Entity Relational Diagram Penempatan Lokasi BTS

Page 28: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

15

b. Logical Record Structure (LRS)

Gambar 3.2 : Logical Record Structure Penempatan Lokasi BTS

c. Spesifikasi Basis Data Nama File : BSC

Isi : Informasi BSC

Media :Harddisk Primary Key : no_BSC

Panjang Record : 155 byte Jumlah Record : 5 Record

Tabel 3.1 : Spesifikasi Tabel BSC

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

No_BSC Varchar 5 byte Nomor BSC

Nm_BSC Varchar 50 byte Nama BSC

Radius Integer 10 byte Radius

Jml_sektor Integer 10 byte Jumlah Sektor

Status Varchar 20 byte Status

Luas_area Double 15 byte Luas Area

Real_trafik Double 15 byte Real Trafik

Blank_trafik Double 15 byte Blank Trafik

Coverage_area Double 15 byte Coverage Area

Nama File : Lokasi BTS

Isi : Informasi Lokasi BTS

Page 29: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

16

Media : Harddisk

Primary Key : kode, no_BTS, no_BSC, no_tower, no_cell Panjang Record : 110 byte

Jumlah Record : 200 Record

Tabel 3.2 : Spesifikasi Tabel Lokasi BTS

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

Kode Integer 1 byte Kode Lokasi BTS

No_BTS Varchar 5 byte Nomor BTS

No_BSC Varchar 5 byte Nomor BSC

No_tower Varchar 5 byte Nomor Tower

No_cell Varchar 5 byte Nomor Cell

Nm_BTS Varchar 50 byte Nama BTS

Jml_BTS Integer 20 byte Jumlah BTS

Kapasitas_BTS Integer 20 byte Kapasitas Trafik

Nama File : BTS Isi : Informasi BTS

Media : Harddisk Primary Key : no_BTS

Panjang Record : 95 byte

Jumlah Record : 200 Record

Tabel 3.3 : Spesifikasi Tabel BTS

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

No_BTS Varchar 5 byte Nomor BTS

Nm_BTS Varchar 50 byte Nama BTS

Jml_BTS Integer 20 byte Jumlah BTS

Kapasitas_BTS Integer 20 byte Kapasitas Trafik

Nama File : Tower

Isi : Informasi Tower Media : Harddisk

Primary Key : no_tower Panjang Record : 55 byte

Jumlah Record : 200 Record

Tabel 3.4 : Spesifikasi Tabel Tower

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

No_tower Varchar 5 byte Nomor Tower

Nm_tower Varchar 50 byte Nama Tower

Nama File : Sel Isi : Informasi Sel

Media : Harddisk

Primary Key : no_sel Panjang Record : 60 byte

Page 30: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

17

Jumlah Record : 200 Record

Tabel 3.5 : Spesifikasi Tabel Sel

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

No_cell Varchar 5 byte Nomor Cell

Id_wilayah Varchar 5 byte Id Wilayah

Nm_cell Varchar 50 byte Nama Cell

Nama File : Wilayah

Isi : Informasi Wilayah Media : Harddisk

Primary Key : id_wilayah Panjang Record : 85 byte

Jumlah Record : 200 Record

Tabel 3.6 : Spesifikasi Tabel Wilayah

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

Id_Wilayah Varchar 5 byte Id Wilayah

nm_wilayah Varchar 50 byte Nama Wilayah

Latitude Double 15 byte Lattitude

Logitude Double 15 byte Logitude

Nama File : Admin Isi : Informasi Admin

Media : Harddisk Primary Key : id_admin

Panjang Record : 65 byte

Jumlah Record : 50 Record

Tabel 3.7 : Spesifikasi Tabel Admin

Nama Field Jenis Panjang Keterangan

Id_admin Varchar 5 byte Id Admin

Nm_admin Varchar 50 byte Nama Admin

password Varchar 10 byte Password Admin

3. Rancangan Layar

a. Rancangan Layar form login admin Dibawah ini merupakan rancangan layar form login admin ini berfungsi untuk admin login

masuk ke system. Pada form login admin, admin menginput id_admin dan password.

Page 31: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

18

Gambar 3.3 : Rancangan Layar Form Login Admin

Apabila admin memasukkan Id admin dan password yang salah, maka login gagal dan admin

tidak bisa masuk kedalam aplikasi, notifikasi yang menunjukkan login gagal ditunjukkan seperti gambar 3.4

Gambar 3.4 : Tampilan Notifikasi Login Gagal

b. Rancangan Layar Menu Utama Admin Berikut ini merupakan gambar rancangan layar menu utama admin. Menu utama admin

adalah halaman yang pertama kali muncul setelah admin melakukan login. Di dalam menu utama

terdapat beberapa menu yaitu menu file, menu master, menu transaksi, dan laporan. Didalam menu file terdapat beberapa sub menu yang digambarkan dengan beberapa toolbar yang

diantaranya yaitu tentang program dan keluar.

Page 32: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

19

Gambar 3.5 : Rancangan Layar Menu File

Di dalam menu master, terdapat beberapa sub menu diantaranya yaitu entry bsc, entry bts, entry tower, entry cell, entry admin, dan entry wilayah.

Gambar 3.6 : Rancangan Layar Menu Master

Page 33: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

20

Didalam menu transaksi hanya terdapat satu sub menu yaitu lokasi BTS.

Gambar 3.7 : Rancangan Layar Menu Transaksi

Didalam menu laporan hanya terdapat satu sub menu yaitu laporan program.

Gambar 3.8 : Rancangan Layar Menu Laporan

c. Rancangan Layar Tentang Program Berikut ini merupakan tampilan layar dari sub menu tentang program yang berada dalam

menu file. Menu tentang program berisi informasi mengenai seputar program aplikasi yang dibuat.

Page 34: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

21

Gambar 3.9 : Rancangan Layar Tentang Program

Apabila tombol credits ditekan akan muncul tampilan layar seperti gambar 3.10 dan apabila tombol licence akan muncul tampilan layar seperti pada gambar 3.11

Gambar 3.10 : Rancangan Layar Credits

Page 35: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

22

Gambar 3.11 : Licence

d. Rancangan Layar Form BSC Form Entry BSC adalah form yang berfungsi untuk menginput data BSC. Dalam form ini,

admin selaku user diminta untuk menginput No BSC (Nomor Base Station Controller), Nama BSC, Radius, Jumlah sektor, Status, Luas area, Real trafik, Blank trafik, dan Coverage area. Setelah

inputan sudah terisi semua, admin bisa menekan tombol simpan untuk menyimpan semua field kedalam database.

Apabila admin ingin mengubah data BSC, ia dapat langsung memilih nama BSC dari daftar list data BSC dibawah atau bisa mencari nama BSC dikotak dari BSC. Tombol bersih untuk

membersihkan atau membatalkan semua inputan. Tombol keluar menutup form dan kembali ke

menu utama.

Page 36: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

23

Gambar 3.12 : Rancangan Layar Form Entry BSC

e. Rancangan Layar Form BTS Form Entry BSC adalah form yang berfungsi untuk menginput data BSC. Dalam form ini,

admin selaku user diminta untuk menginput No BTS (Nomor Base Transceiver Station), Nama

BTS, Jumlah BTS , dan Kapasitas BTS. Setelah inputan sudah terisi semua, admin bisa menekan tombol simpan untuk menyimpan semua field kedalam database.

Apabila admin ingin mengubah data BTS, ia dapat langsung memilih nama BTS dari daftar list data BTS dibawah atau bisa mencari nama BTS dikotak dari BTS. Tombol bersih untuk

membersihkan atau membatalkan semua inputan. Tombol keluar menutup form dan kembali ke

menu utama.

Page 37: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

24

Gambar 3.13 : Rancangan Layar Form Entry BTS

f. Rancangan Layar Form Tower Form Entry Tower adalah form yang berfungsi untuk menginput data Tower. Dalam form ini,

admin selaku user diminta untuk menginput no tower(Nomer Tower) dan nama tower. Setelah inputan sudah terisi semua, admin bisa menekan tombol simpan untuk menyimpan semua field

kedalam database. Apabila admin ingin mengubah data Tower, ia dapat langsung memilih nama Tower dari

daftar list data Tower dibawah atau bisa mencari nama Tower dikotak dari Tower. Tombol bersih

untuk membersihkan atau membatalkan semua inputan. Tombol keluar menutup form dan kembali ke menu utama.

Page 38: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

25

Gambar 3.14 : Rancangan Layar Form Entry Tower

g. Rancangan Layar Form Sel Form Entry Sel adalah form yang berfungsi untuk menginput data Sel. Dalam form ini, admin

selaku user diminta untuk menginput No cell, Id wilayah, dan nama cell. Setelah inputan sudah

terisi semua, admin bisa menekan tombol simpan untuk menyimpan semua field kedalam database.

Apabila admin ingin mengubah data Sel, ia dapat langsung memilih nama Sel dari daftar list data Sel dibawah atau bisa mencari nama Sel dikotak dari Sel. Tombol bersih untuk membersihkan

atau membatalkan semua inputan. Tombol keluar menutup form dan kembali ke menu utama.

Page 39: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

26

Gambar 3.15 : Rancangan Layar Form Entry Sel

h. Rancangan Layar Form Wilayah Form Entry Wilayah adalah form yang berfungsi untuk menginput data Wilayah. Dalam form

ini, admin selaku user diminta untuk menginput Id Wilayah, nama wilayah, Latitude, dan Longitude. Setelah inputan sudah terisi semua, admin bisa menekan tombol simpan untuk

menyimpan semua field kedalam database. Apabila admin ingin mengubah data Wilayah, ia dapat langsung memilih nama Wilayah dari

daftar list data Wilayah dibawah atau bisa mencari nama Wilayah dikotak dari Wilayah. Tombol

bersih untuk membersihkan atau membatalkan semua inputan. Tombol keluar menutup form dan kembali ke menu utama.

Page 40: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

27

Gambar 3.16 : Rancangan Layar Form Entry Wilayah

i. Rancangan Layar Form Admin Form Entry admin adalah form yang berfungsi untuk menginput data admin. Dalam form ini,

admin selaku user diminta untuk menginput Id admin, Nama admin, dan password. Setelah inputan sudah terisi semua, admin bisa menekan tombol simpan untuk menyimpan semua field

kedalam database. Apabila admin ingin mengubah data admin, ia dapat langsung memilih nama admin dari

daftar list data admin dibawah atau bisa mencari nama admin dikotak dari admin. Tombol bersih untuk membersihkan atau membatalkan semua inputan. Tombol keluar menutup form dan

kembali ke menu utama.

Page 41: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

28

Gambar 3.17 : Rancangan Layar Form Entry Admin

Pada menu master, terdapat pilihan untuk mengubah data master. Ketika mengubah data yang dipilih, akan muncul pertanyaan seperti pada message dialog pada gambar 3.18

Gambar 3.18 : Message Dialog Yakin Mengubah Data

Semua penyimpanan yang dilakukan dalam menu master, notofikasi message dialog yang muncul ketika penyimpanan berhasil akan ditunjukkan seperti pada gambar 3.19

Page 42: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

29

Gambar 3.19 : Tampilan Notifikasi Penyimpanan berhasil

j. Rancangan Layar Lokasi BTS Berikut ini merupaka rancangan layar Lokasi BTS. Form Lokasi BTS ini berfungsi untuk

membuat penempatan lokasi BTS dari data - data yang sudah diinput. Didalam form ini admin

diminta untuk menginput banyaknya populasi dan banyaknya iterasi yang akan dibangkitkan. Selain menentukan populasi dan iterasi, admin diminta untuk menentukan kapasitas trafik dan

coverage area kemudian menekan tombol generate.

Gambar 3.20 : Rancangan Layar Form Penempatan Lokasi BTS

Setelah proses generate lokasi BTS dilakukan, akan muncul menu pop up hasil lokasi BTS. Rancangan layar dari menu pop up digambarkan pada gambar 3.21

Page 43: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

30

Gambar 3.21 : Rancangan Layar Form Hasil Penempatan Lokasi BTS

Ketika Penempatan lokasi BTS telah filakukan, admin dapat menyimpan lokasi BTS tersebut

dengan cara memilih tombol simpan. Ketika tombol simpan dipilih muncul message dialog seperti pada gambar . apabila admin memilih yes maka penyimpanan akan dilakukan. Tombol batal untuk

melakukan generate ulang dan akan muncul message dialog seperti pada gambar 3.22.

Gambar 3.22 : Message dialog Simpan Data

Page 44: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

31

Gambar 3.23 : Message Dialog Generate Ulang

k. Rancangan Layar Menu Laporan Lokasi BTS Form laporan lokasi BTS adalah form yang berfungsi untuk mencetak laporan penempatan

lokasi BTS yang telah dibuat. Apabila dalam system belum pernah sama sekali melakukan

penjadwalan, maka cetak laporan lokasi BTS tidak bisa dilakukan. Notifikasi yang akan muncul seperti pada gambar 3.24

Gambar 3.24 : Message Dialog Belum ada Lokasi BTS

Jika ingin mencetak laporan, user harus menentukkan Kode Lokasi BTS dan Wilayah. Setelah

itu admin menekan tombol cetak.

Gambar 3.25 : Tampilan Layar Laporan Penempatan Lokasi BTS

Page 45: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

32

4. Flowchart

Flowchar Form Login Admin Berikut ini merupakan Flowchart atau alir proses dari form login admin. form login ini

digunakan oleh admin selaku user untuk me-manage semua data master atau transaksi didalam

aplikasi.

Gambar 3.26 : Flowchart Login Admin

Page 46: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

33

Flowchart Menu Utama Admin

Berikut merupakan flowchart atau air proses dari halaman menu utama admin. Menu utama adalah menu utama pertama yang muncul setelah login admin.

Gambar 3.27 : Flowchart Menu Utama Admin

Page 47: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

34

Flowchart Menu Tentang program

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari menu tentang program. Menu tentang program adalah menu yang berisi informasi seputar aplikasi.

Gambar 3.28 : Flowchart Tentang Program

Page 48: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

35

Flowchart Form Entry BSC

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form entry BSC. Form entry BSC ini berisi langkah – langkah proses untuk menginput data BSC.

Gambar 3.29 : Flowchart Form Entry BSC

Page 49: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

36

Flowchart Form Entry BTS

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form entry BTS. Form entry BTS ini berisi langkah – langkah proses untuk menginput data BTS.

Gambar 3.30 : Flowchart Form Entry BTS

Page 50: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

37

Flowchart Form Entry Tower

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form entry Tower. Form entry Tower ini berisi langkah – langkah proses untuk menginput data Tower.

Gambar 3.31 : Flowchart Form Entry Tower

Page 51: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

38

Flowchart Form Entry Sel

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form entry Sel. Form entry Sel ini berisi langkah – langkah proses untuk menginput data Sel

Gambar 3.32 : Flowchart Form Entry Sel

.

Page 52: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

39

Flowchart Form Entry Wilayah

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form entry Wilayah. Form entry Wilayah ini berisi langkah – langkah proses untuk menginput data Wilayah.

Gambar 3.33 : Flowchart Form Entry Wilayah

Page 53: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

40

Flowchart Form Entry Admin

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form entry Admin. Form entry Admin ini berisi langkah – langkah proses untuk menginput data Admin.

Gambar 3.34 : Flowchart Form Entry Admin

Page 54: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

41

Flowchart Form Lokasi BTS

Berikut ini merupakan Flowchart atau alur proses dari form Lokasi BTS. Form Lokasi BTS ini berfungsi untuk mengatur Penempatan lokasi BTS.

Gambar 3.35 : Flowchart Form Lokasi BTS

Page 55: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

42

Flowchart Proses Algoritma Genetika

Berikut ini merupakan langkah – langkah atau alur dari prose algoritma genetika.

Gambar 3.36 : Flowchart Form Proses Algoritma Genetika

Page 56: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

43

Flowchart Laporan Lokasi BTS

Berikut ini merupakan Flowchart atau diagram yang menjelaskan alur dari proses yang terdapat dalam form laporan Lokasi BTS.

Gambar 3.37 : Flowchart Laporan Lokasi BTS

Page 57: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

44

Flowchart Proses Logout

Berikut ini merupakan Flowchart atau diagram air yang menjelaskan proses logout pada aplikasi Penempatan okasi BTS.

Gambar 3.38 : Flowchart Proses Logout

5. Algoritma

a. Algoritma Form Login Admin Berikut ini merupakan algoritma pada Form Login Admin

Tampilkan Menu Login Admin Input Id_admin dan Password

Input Pilih If Pilih =Login Then

Cek Id_admin dan Password

If Cek = True Then Connector MA

Else Tampilkan Pesan Error

Kembali ke baris 3

End if Else if Pilih = Keluar Then

Selesai End if

Page 58: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

45

b. Algoritma Menu Utama Admin

Berikut ini merupakan pada form menu utama admin

c. Algoritma Menu Tentang Program

Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

Tampilkan Menu Utama Admin

Input Pilih

If Pilih = BSC Then Connector EBS

Else If Pilih = BTS Then Connector EBT

Else If Pilih = Tower Then Connector ETW

Else If Pilih = Sel Then

Connector ESL Else If Pilih = Wilayah Then

Connector EWL Else If Pilih = Admin Then

Connector EAD

Else If Pilih = Lokasi BTS Then Connector ELK

Else If Pilih = Laporan Lokasi BTS Then Connector LLB

Else If Pilih = Tentang Then Connector TP

Else If Pilih = Keluar Then

Selesai End if

Tampilkan Menu Tentang Program

Input Pilih If Pilih = Credits Then

Tampil Pesan Credits

Kembali kebaris 2 Else If Pilih = Licence Then

Tampil Pesan Licence Kembali kebaris 2

Else If Pilih = Keluar Then Selesai

End if

Page 59: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

46

d. Algoritma Form Entry BSC

Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

e. Algoritma Form Entry BTS

Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

Tampilkan Form Entry BSC

Cari Nama BSC

Input Pilih If Pilih = Record then

Tampilkan No_BSC, Nm_BSC, Radius, Jml_sektor, Status, Luas_area, Real_trafik, Blank_trafik, dan Coverage_area

Else Input No_BSC, Nm_BSC, Radius, Jml_sektor, Status, Luas_area, Real_trafik,

Blank_trafik, dan Coverage_area

End if Else If Pilih = Simpan Then

Proses Simpan Else If Pilih = Bersih Then

Reset Form

Else If pilih = Keluar Then Selesai

End If

Tampilkan Form Entry BTS

Cari Nama BTS Input Pilih

If Pilih = Record then

Tampilkan No_BTS, Nm_BTS, Jml_BTS , dan Kapasitas_BTS Else

Input No_BTS, Nm_BTS, Jml_BTS , dan Kapasitas_BTS End if

Else If Pilih = Simpan Then Proses Simpan

Else If Pilih = Bersih Then

Reset Form Else If pilih = Keluar Then

Selesai End If

Page 60: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

47

f. Algoritma Form Entry Tower Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

g. Algoritma Form Entry Sel Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

Tampilkan Form Entry Tower Cari Nama Tower

Input Pilih If Pilih = Record then

Tampilkan no_tower dan nm_tower

Else Input no_tower dan nm_tower

End if Else If Pilih = Simpan Then

Proses Simpan

Else If Pilih = Bersih Then Reset Form

Else If pilih = Keluar Then Selesai End If

Tampilkan Form Entry Sel

Cari Nama Sel Input Pilih

If Pilih = Record then Tampilkan No_cell, Id_wilayah, dan Nm_cell

Else

Input No_cell, Id_wilayah, dan Nm_cell End if

Else If Pilih = Simpan Then Proses Simpan

Else If Pilih = Bersih Then Reset Form

Else If pilih = Keluar Then

Selesai End If

Page 61: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

48

h. Algoritma Form Entry Wilayah Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

i. Algoritma Form Entry Admin Berikut ini merupakan algoritma pada menu tentang program.

Tampilkan Form Entry Wilayah

Cari Nama Wilayah Input Pilih

If Pilih = Record then

Tampilkan Id_Wilayah, nm_wilayah, Latitude, dan Longitude Else

Input Id_Wilayah, nm_wilayah, Latitude, dan Longitude End if

Else If Pilih = Simpan Then

Proses Simpan Else If Pilih = Bersih Then

Reset Form Else If pilih = Keluar Then

Selesai End If

Tampilkan Form Entry Admin Cari Nama Admin

Input Pilih If Pilih = Record then

Tampilkan Id_admin, Nm_admin, dan password

Else Input Id_admin, Nm_admin, dan password

End if Else If Pilih = Simpan Then

Proses Simpan Else If Pilih = Bersih Then

Reset Form

Else If pilih = Keluar Then Selesai End If

Page 62: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

49

j. Algoritma Form Lokasi BTS Berikut ini merupakan algoritma pada Form Lokasi BTS

k. Algoritma Proses Algoritma Genetika Berikut ini merupakan algoritma proses algoritma genetika. Proses algoritma genetika

terdapat pada form lokasi BTS.

l. Algoritma Form Laporan Lokasi BTS Berikut ini merupakan algoritma pada form Laporan Lokasi BTS

Tampilkan Form Lokasi BTS

Input Populasi, Iterasi, Kapasitas Trafik, Coverage Area Input Pilih

If Pilih = Generate then

Proses Algoritma Genetika Tampilkan Lokasi BTS

Pilih Input If Pilih = Generate Ulang Then

Kembali kebaris 5

Else If Pilih = Simpan Then

Proses Simpan lokasi BTS Kembali kebaris 2

End if End If

Else If pilih = Keluar Then

Selesai End If

Cari BSCm, BTS, Tower, Wilayah, Sel

Bentuk Populasi

Seleksi Cross Over

Mutasi Update Generasi

If Iterasi > Max then

Selesai End If

Tampilkan Form Laporan BTS

Input Kapasitas trafik, Coverage area

Input Pilih If Pilih = Print then

Tampilkan Laporan BTS Else if Pilih = Keluar Then

Selesai End If

Page 63: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

50

m. Algoritma Menu Help

Berikut ini merupakan algoritma pada menu help

n. Algoritma Menu About

Berikut ini merupakan algoritma pada menu help

o. Algoritma Proses Logout Berikut ini merupakan algoritma proses logout

Tampilkan Halaman Help

Tampilkan Halaman About

Cek Session

Destroy Session

Connector LO

Page 64: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

51

BAB IV

PENUTUP

1. Kesimpulan

Setelah melewati tahap Analisa dan perancangan program, maka kesimpulan yang dapat diambil

adalah sebagai berikut : a. Program dengan algoritma genetika dapat membantu dalam penempatan lokasi BTS.

b. Hasil Optimasi menggunakan algoritma genetika bisa mengurangi beberapa BTS dengan tetep

menjangkau coverage area yang dilayani. c. Dengan aplikasi ini dapat meringankan biaya dalam membangun BTS sehingga jumlah BTS dapat

dibangun seminimal mungkin dengan kapasitas trafik yang tercover semua.

2. Saran

Tugas akhir ini masih jauh dari sempurna dan masih perlu banyak perbaikan dan pengembangan

supaya menjadi lebih baik lagi. Berikut ini saran untuk pengembangan tugas akhir ini :

a. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah metode agar membuat proses eksekusi lebih cepat

b. Pada peneliitian selanjutnya diharapkan dapat menambah metode agar terbentuk penempatan lokasi BTS yang lebih efektif dengan menambah prioritas dalam BTS

c. Dilakukan pembongkaran untuk BTS yang tidak diperlukan

Page 65: Aplikasi Penempatan BTS dengan Algoritma Genetika

52

DAFTAR PUSTAKA

Nokia Corporation (2003). “ Extended Planning Introduction Training Document”, Nokia corporation.

Rahayu, Vivin Mardi. (2009). “Optimasi Bordering BSC Pada Jaringan GSM Menggunakn Algoritma Djikstra”.

Jurusan Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Winanda, Lila Ayu R. (2005). “Penentuan Lokasi Tower Crane Menggunakan Algoritma Genetika Pada

Proyek Perkantoran Halim Sakit”. Jurusan Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Basuki, Achmad, 2003, Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine

Learning, Surabaya

Carwoto, 3007, Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penempatana Kapasitor Shunt pada

Penyulang Distribusi Tenaga Listrik.

Kusumadewi, Sri, 2003, Artificial Intelligence: Teknik dan Aplikasinya, Yogyakarta: Graha Ilmu.

Sukaton, Rama M., 2011, Penggunaan Algoritma Genetika Dalam Masalah Jalur Terpendek Pada Jaringan Data.

Suyanto, 2008, Evalutionary Compulation : Komputasu Berbasis “Evolusi” dan “Genetika”, Bandung :

Informatika Bandung.

Syamsuddin, Aries, 2004, Pengenalan Algoritma Genetik, Bojonegoro : IlmuKomputer.Com.