Face Recognition Dengan Menggunakan Eigenface

 

 

 

 

Ryan Nathanael / 23409003

Teknik Elektro

Universitas Kristen Petra

nswryan@yahoo.com

 

Yustus Eko Oktian /23409017

Teknik Elektro

Universitas Kristen Petra

yustus.oktian@gmail.com

 

 

Abstrak

 

Prinsip kerja Face Recognition secara dasar sama dengan Face Detection. Keduanya sama-sama menggunakan file xml untuk melakukan deteksi wajah. Face Recognition menggunakan informasi di dalam database untuk mengenali wajah siapakah yang ada di dalam sebuah gambar. Aplikasi ini bisa terjadi karena adanya algoritma Eigenface, sejak pertama kali digunakan Eigenface telah mengalami banyak perkembangan hingga saat ini. Pada paper ini dibahas mengenai teori Eigenface tersebut dan bagaimana proses mengenali wajah seseorang dengan memanfaatkan Eigenface. Paper ini ditulis berdasarkan hasil percobaan penulis sendiri.

Kata Kunci: face recognition, eigenface, jarak euclidean, dimensi, opencv.

 

 

 

1. Pendahuluan

 

Face Recognition adalah sebuah proses lanjutan dari proses Face Detection. Di dalam Face Detection kita mendeteksi bagian wajah dari seseorang, wajah tersebut bisa didapatkan dari gambar maupun video. Banyak metode yang bisa digunakan untuk mendeteksi wajah tersebut, salah satu metode yang paling terkenal adalah dengan memanfaatkan hasil training dari haarcascade. Haarcascade tersebut berupa file xml (.xml) dan biasanya terinstall secara default ketika kita melakukan installasi OpenCV. File xml dari haarcasscade tersebut bermacam-macam jenisnya. Beberapa contohnya adalah haarcascade frontalface alt.xml atau haarcascade eye.xml. Frontalface merupakan contoh jenis haarcascade yang digunakan untuk mendeteksi wajah sedangkan Eye merupakan contoh jenis haarcascade yang digunakan untuk mendeteksi mata. Melihat kedua contoh tersebut, sebenarnya penggunaan Face Detection sangat sederhana apabila kita telah mengerti prinsip dasar dari haarcascade dan cara kerjanya karena sebenarnya yang kita lakukan hanyalah menggunakan file xml tersebut dan mengaturnya di dalam program kita sesuai dengan kebutuhan yang kita. Untuk mendeteksi mata, maka caranya secara umum hampir sama karena kita hanya tinggal mengganti file xml tersebut. Penulis juga telah membuat sebuah paper yang membahas mengenai proses Face Detection dengan menggunakan haarcascade tersebut dilengkapi dengan proses filter grayscale dan Adaptive Threshold. [1]

 

Di dalam Face Recognition kita juga akan menggunakan metode haarcascade yang sama seperti pada Face Detection, hanya saja di dalam proses ini akan dilakukan proses lebih lanjut sehingga kita dapat mengenali wajah dari siapakah yang ada di dalam gambar atau video tersebut. Proses ini sangat menarik untuk dikembangkan menjadi sebuah aplikasi yang berguna bagi masyarakat. Sampai saat ini sangat banyak orang yang mengembangkan aplikasi ini untuk berbagai keperluan. Yang paling sering digunakan adalah untuk mengimplementasikan program tersebut di dalam robot. Namun ada juga yang menerapkannya untuk sistem keamanan, meskipun sebenarnya sistem ini kurang aman untuk digunakan sebagai sistem keamanan karena masih adanya kemungkinan untuk dibobol atau sistem tidak bisa mendeteksi wajah tersebut dengan baik. Proses pengenalan wajah ini dimungkinkan karena ditemukannya sistem Eigenface. Pada bab berikutnya akan dibahas dengan jelas mengenai Eigenface sebagai dasar dari percobaan di dalam paper ini.

 

2. Eigenfaces

 

Principal Component Analysis (PCA) berdasar pada konsep konsep teori informasi, PCA ini sangat mudah digunakan di dalam OpenCV. PCA mencari sebuah model berbasis komputer yang menggambarkan sebuah wajah dengan mengambil keterangan-keterangan yang penting dari sebuah gambar. PCA memiliki beberapa keunggulan yaitu dapat bekerja secara cepat dan membutuhkan jumlah memori yang kecil. Eigenface merupakan salah satu contoh dari metode PCA. [2]

 

Eigenface adalah sebuah algoritma face detection yang mudah untuk diimplementasikan. Biasanya Eigenface ini digunakan sebagai bahan pembelajaran karena merupakan metode pertama yang digunakan untuk mendeteksi benda sehingga metode ini yang paling sering digunakan. Jika kita berencana untuk mengembangkan Eigenface lebih lanjut maka kita perlu mengetahui dengan jelas konsep kerja dasar dari hal tersebut dan hal apa saja yang mendasari terbentuknya hal tersebut. Jika dimisalkan dalam suatu sistem sudah ada database yang berisi gambar-gambar dari orang yang dikenali, kemudian sistem diberikan gambar orang yang tidak dikenali maka secara umum berikut adalah langkah atau prosedur sebuah wajah terdeteksi, [3]

  • Menghitung jarak dari gambar tersebut dibandingkan dengan gambar-gambar yang ada di dalam database.
  • Memilih sebuah gambar dari database yang mendekati wajah yang ada di dalam gambar tersebut.
  • Jika jarak yang telah diukur tersebut hasilnya diatas nilai dari threshold maka gambar tersebut dikenali oleh sistem, tetapi bila nilai yang dihasilkan lebih kecil maka gambar tersebut termasuk dalam gambar yang tidak dikenali oleh sistem karena sistem hanya mengenali gambar yang ada di dalam database.

 

2.1 Jarak Euclidean.

 

Pada awal paper mengenai Eigenface dibuat, jarak merupakan jarak yang dihitung secara point to point. Hal ini disebut dengan jarak Euclidean. Di dalam 2 dimensi (2D), jarak Euclidean antara titik P1 dan P2 dirumuskan sebagai d12 = sqrt(dx2 + dy2), dimana dx = x2 – x1, dan dy = y2 – y1. Di dalam 3 dimensi (3D), rumusnya adalah sqrt(dx2 + dy2 + dz2), dimana dz = z2 – z1. Gambar 1 adalah contoh dari grafik jarak Euclidean 2D.

 


Gambar 1. jarak Euclidean 2D

 

Jika kita ingin menghitung 3D maka tambahkan garis Z pada gambar 1 di atas. Hubungan dari dimensi dengan gambar wajah adalah kita ingin menghitung lokasi pixel dari setiap gambar wajah tersebut.

 

Dengan menghitung jarak dari setiap gambar wajah yang kita miliki, maka kita akan mendapatkan banyak perbedaan. Misalnya dalam dua gambar wajah yang berbeda terdapat 2.500 perbedaan pixel. Kita ingin menjadikan 2.500 nilai tersebut menjadi satu nilai untuk kemudian kita lakukan proses lebih lanjut. Namun dalam proses menjadikan satu nilai tersebut akan terdapat banyak noise yang akan mempengaruhi keakuratan dari sistem yang kita buat. Yang dianggap sebagai noise di dalam konteks ini adalah hal lain yang mempengaruhi brightness dari sebuah gambar [3]. Noise tersebut tersebar di dalam pixel-pixel yang terdapat di dalam gambar, noise mempengaruhi brightness sehingga pixel yang seharusnya terdeteksi berbeda menjadi terdeteksi sama. Jika semakin banyak pixel yang terkena noise maka noise ratio akan ikut menjadi besar.

 

2.2 Mengurangi Dimensi

 

Dengan menggunakan metode diatas maka akan menghasilkan noise ratio yang besar bila di dalam gambar tersebut terdapat banyak noise. Oleh karena itu, kita akan melakukan pengurangan dimensi sebelum melakukan proses lebih lanjut. Pengurangan dimensi yang dilakukan dengan menggunakan PCA. Pada gambar 2 kita melihat bahwa Los Angeles, Chicago, dan New York di dalam peta dapat direpresentasikan sebagai garis lurus, seperti terlihat pada gambar 2 sebelah kiri atas, sehingga kita akan membuang faktor-faktor 2D dan 3D dalam peta tersebut. Apabila terdapat kota-kota yang lain maka kita akan menggambarkannya di dalam garis yang telah terbentuk sebelumnya sebagai acuan, seperti terlihat pada gambar 2 sebelah kanan atas. Kemudian hasil dari represenatasi tersebut digambarkan menjadi satu garis lurus utuh seperti gambar 2 bawah. Dengan melakukan hal ini maka kita telah merubah gambar yang sebelumnya 2D menjadi 1D sehingga kita menjadi lebih mudah memprosesnya dan noise pun bisa dikurangi.

Untuk merubah menjadi 1D dengan menggunakan rumus maka kita bisa memanfaatkan rumus garis lurus yaitu y = mx, dimana m adalah eigenvector. [4]

 

Proses perubahan dimensi ini dinamakan dengan proyeksi. Di dalam gambar 2, garis biru merupakan proses proyeksi dari kota-kota yang berada di dalam range dari garis acuan. Sehingga kota-kota yang awalnya tidak berada dalam garis acuan bisa direpresentasikan ke dalam garis acuan karena telah dilakukan proses proyeksi. Itulah sebabnya kota Phoenix, Albuquerque, dan Boston dapat ditulis di dalam garis lurus dan kita bisa mengambil nilainya dari garis tersebut.

2.3 Menghitung Jarak Euclidean

 

Menghitung jarak dari gambar yang telah diproyeksikan pixel-pixel-nya akan lebih mudah dan mendapatkan nilai noise yang rendah. Asal mula nama dari Eigenface adalah dari Eigenvector karena di dalam Eigenface kita menggunakan prinsip proyeksi yang menghasilkan eigenvector yang kita gunakan untuk memproses wajah sehingga dinamakan Eigenface. Sebagai tambahan, sebenarnya metode untuk menghitung jarak wajah tidak hanya dengan menggunakan PCA saja, bagi sistem Face Recognition yang telah maju, ada metode-metode lain yang bisa digunakan seperti Independent Component Analysis (ICA) dan Linear Discriminant Analysis (LDA).

 


Gambar 3. Yale Face Database B

 

Eigenface sangat menarik untuk diperhatikan lebih jauh. Pada gambar 3, gambar sebelah kiri menunjukkan gambar dari wajah 10 orang yang terdapat di dalam Yale Face Database B. Di dalam database tersebut terdapat gambar-gambar wajah dari beberapa kondisi pencahayaan. Biasanya digunakan 7 gambar dari setiap orang untuk membuat sebuah analisis PCA. Gambar 3 sebelah kanan merupakan enam langkah pertama dari principal component yang digambarkan di dalam Eigenface. Gambar yang ditampilkan di dalam Eigenface terlihat seperti hantu dan kurang jelas karena menggabungkan beberapa elemen dari gambar-gambar.

 

 


Gambar 2. Konversi 2D menjadi 1D

 

 

2.4 Keterbatasan dari Eigenface

 

Di dalam Eigenface, hal yang membedakan dari dua gambar yang akan kita lakukan proses Face Recognition merupakan perbedaan fisik dari gambar wajah yang ada. Pendapat ini belum bisa dikatakan benar. Pada gambar 4 ada gambar wajah dari 2 orang yang berbeda yang diambil dengan pencahayaan yang berbeda. Mungkin kita mengetahui mana orang yang sama tetapi Eigenface tidak bisa membedakannya dan menganggap bahwa itu ada orang yang berbeda. Jadi faktor pencahayaan juga merupakan faktor pembeda di dalam Eigenface. Selain itu juga ada beberapa faktor yang lain yaitu, gambar yang dilakukan proses stretch, blur, ekspresi dari wajah, dan sudut pengambilan gambar. [5]

 


Gambar 4. Variasi pencahayaan pada sebuah gambar.

Jika kita memasukkan data-data yang di dapat dari dua buah gambar dan menampilkannya dalam scatter plot maka kita dapat melihat variasi dari persebaran data yang ada. Sebagai contoh pada gambar 5. Variasi dari data-data dua gambar tersebut akan baik dan menghasilkan nilai akurasi yang sangat baik bila tergambar seperti pada gambar 5 bagian atas. Namun hal ini hanya teoritis saja karena sangat jarang kita bisa menjumpai data seperti itu. Pada gambar tengah, merupakan kondisi yang tidak akan mungkin kita temui karena tidak mungkin data dari dua buah gambar tersebut diproyeksikan secara sama persebarannya. Gambar bawah merupakan persebaran data yang biasanya kita jumpai, pada gambar tersebut persebarannya banyak berada di bagian tengah sehingga membutuhkan proses yang agak susah untuk membedakan antara data dari gambar satu dengan data dari gambar yang lain.

 

3. Cara Kerja Program

 

Pertama-tama yang dilakukan adalah mengambil sebuah gambar yang akan dilakukan proses Face Recognition. Gambar dapat diambil dari sebuah file gambar yang sudah ada atau bisa juga diambil dari sebuah video.


Gambar 5. Persebaran data dalam dua buah gambar.

 

Di dalam percobaan yang dilakukan oleh penulis, gambar diperoleh dari video dengan menggunakan webcam. Gambar dari webcam tersebut kemudian harus dilakukan proses-proses lain terlebih dahulu sebelum dilakukan proses Face Detection. Apabila kita langsung melakukan proses Face Detection maka gambar yang akan dideteksi hanya akan mempunyai nilai akurasi atau ketepatan sebesar 10%. Ketepatan sistem dalam mendeteksi wajah sangat dipengaruhi oleh intensitas cahaya yang ada di dalam gambar tersebut, hal ini biasa disebut dengan efek iluminasi. Oleh karena itu, kita melakukan prosses perubahan gambar menjadi grayscale untuk mengurangi efek tersebut. Dengan dirubah menjadi grayscale, gambar menjadi berkurang perbedaan warnanya sehingga akan semakin lebih mudah untuk dikenali oleh sistem. Setelah proses perubahan menjadi grayscale, proses berikutnya adalah melakukan histogram equalization pada gambar tersebut. Proses ini bertujuan untuk menyamakan kontras dan brightness yang dimiliki oleh sebuah gambar sehingga efek iluminasi bisa dihilangkan dengan proses ini. Setelah kedua proses tersebut dilakukan, barulah dilakukan proses Face Detection dengan menggunakan haar.

 

 

 


Gambar 6. Blok Diagram dari sistem

 

 

 

Pada gambar 6 kita melihat Blok Diagram dari sistem yang digunakan di dalam paper ini. Setelah melakukan proses Face Detection, proses berikutnya yang dilakukan adalah melakukan cropping atau pemotongan gambar menjadi ukuran tertentu. Proses ini bertujuan untuk menyamakan ukuran dari setiap gambar yang akan diproses. Gambar yang dipotong adalah gambar yang telah dilakukan proses Face Detection, jadi gambar tersebut adalah gambar wajah. Setelah gambar dipotong, gambar akan dilakukan proses Face Recognition dengan menggunakan eigenface. Gambar yang telah dilakukan proses eigenface akan disimpan dalam sebuah database yang ada di dalam sistem, Setelah itu, apabila sistem mendeteksi ada gambar baru yang tidak dikenali oleh sistem sebelumnya maka sistem hanya tinggal membandingkan gambar tersebut dengan database. Apabila gambar ada di dalam database, maka sistem akan menampilkan gambar tersebut beserta dengan nama gambar yang ada di dalam sistem.

 

Program yang dipakai untuk face recognition menggunakan online training, sehingga proses training dapat dilakukan di program yang sama. Berikut penjelasan dari program,

 

Program ini juga menyertakan online training sehingga proses training untuk face recognition dapat dilakukan. Untuk memulai proses training tekan tombol keyboard n untuk memulainya. Setelah menekan tombol n, masukkan nama dan program akan mulai menyimpan gambar sampai tombol keyboard t ditekan. Gambar di-grayscale terlebih dahulu lalu dikirimkan ke progran detectFaceInImage. Program detectFaceInImage mengembalikan data lokasi wajah (CvRect). Lalu gambar akan dipotong sesuai dengan lokasi wajah dan akan didapatkan gambar wajah (faceImg). faceImg akan diproses menggunakan histogram equalization sehingga gambar lebih jelas karena tingkat kontras dan tingkat kecerahan diperbaiki. Hasil pemprosesan (processedFaceImg) akan dicocokkan dengan library dari eigenfaces jika library eigenfaces sudah diisi. Lalu gambar disimpan dalam format pgm di folder data.

 

faceRect = detectFaceInImage(greyImg, faceCascade );

 

Ketika tombol t ditekan proses pengambilan gambar akan berhenti dan setiap nama file gambar akan disimpan di file train.txt. Setelah itu program retrainOnline dipanggil. retrainOnline berguna untuk membersihkan array faceImgArr yang berisi gambar training sebelumnya yang nantinya akan diisi kembali dengan gambar training yang baru dengan memanggil fungsi loadFaceImgArray. Selain itu retrainOnline memanggil fungsi learn dan fungsi learn akan memanggil doPCA. Fungsi doPCA berfungsi untuk melakukan Principal Component Analysis (PCA) untuk mencari gambar rata-rata dan eigenface yang mewakili gambar yang ada. Setelah memanggil doPCA, fungsi learn akan memproyeksikan gambar training ke subspace PCA. Gambar rata-rata dari doPCA dan gambar eigenvector didalam array eigenVectArr disimpan ke out_averageImage.bmp dan out_eigenfaces.bmp, dan memanggil fungsi storeTrainingData untuk menyimpan semua training data ke sebuah xml bernama facedata.xml.

 

4. Face Recognition

 

Program dimulai dengan program main. Di main, program akan mengecek file training jika tersedia. Jika tidak tersedia maka program recognition akan menunggu online training untuk mendapatkan data training dan memulai mengenali wajah.

 

 

 

 


Gambar 7. Program Face Recognition yang dilakukan beserta proses training.

 


Gambar 8. Kode Program untuk proses Face Recognition.

 

 

Main akan memanggil program recognize From Cam. recognize From Cam melakukan tahap berikut:

  1. Memuat data training dengan cara membuka file training.
  2. Menyocokkan ukuran gambar wajah dengan hasil training sebelumnya.
  3. Membuat folder data jika tidak tersedia.
  4. Memuat HaarCascade untuk mendeteksi wajah.
  5. Memuat frame dari kamera, dan mengkonversi gambar ke hitam putih untuk mempermudah pemprosesan.
  6. Mendeteksi lokasi wajah dan menyimpan lokasi wajah. Lalu ambil gambar wajah dengan cara memotong frame dari kamera (menggunakan program resizeImage).
  7. Setelah mendapatkan gambar wajah, gunakan histogram equalization untuk memperbaiki tingkat kontras dan tingkat kecerahan dari gambar.
  8. Jika data training sudah dimuat, rubah gambar wajah yang sudah diproyeksikan ke subspace PCA.
  9. Panggil program findNearestNeighbor untuk mencari wajah siapakah orang yang terdeteksi dan menghitung tingkat keyakinan.
  10. Beri kotak untuk menandai wajah, dan tuliskan nama dan tingkat keyakinan di gambar asli.

 

Proses di atas diulangi terus hingg program ditutup. Proses penyocokkan gambar menggunakan Mahalanobis distance atau Euclidian distance untuk mendapatkan jarak antara proyeksi PCA gambar wajah dan proyeksi PCA dari training. Nilai dari jarak yang telah dihitung akan dimasukkan ke rumus

 

pConfidence = 1.0f – sqrt( leastDistSq / (float)(nTrainFaces * nEigens) ) / 255.0f;

 

Dimana leastDistSq adalah jarak yang dihitung menggunakan Mahalanobis distance atau Euclidean distance, nTrainFaces merupakan jumlah gambar yang ada di training, dan nEigens adalah jumlah dari eigenvalues. Nama didapatkan dari vektor personNames , dengan urutan yang didapat saat program findNearestNeighbor dipanggil.

 

5. Kesimpulan

 

Percobaan yang dilakukan di dalam paper ini telah mendapatkan hasil bahwa Eigenface bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali wajah seseorang. Proses yang dilakukan oleh program meliputi dua buah proses yaitu Face Detection dan Face Recognition. Kedua-nya sama-sama menggunakan proses training dari sebuah file xml yaitu haarcascade. Di dalam Face Recognition proses training haarcascade tersebut digabungkan dengan proses training dari database foto atau gambar yang ada di dalam database agar sistem bisa mendeteksi wajah dari orang tersebut. Di dalam percobaan ini dapat diambil kesimpulan yaitu, untuk mendapatkan akurasi yang tinggi untuk menebak wajah orang tersebut, maka dibutuhkan gambar yang banyak dengan ragam sudut pandang, pose wajah, dan pencahayaan. Semakin banyak data yang dapat dikumpulkan untuk seseorang maka akan semakin akurat hasilnya untuk mendeteksi wajah orang tersebut.

 

Daftar Pustaka

 

[1]Nathanael, Ryan, Yustus Eko Oktian. 2012. Face Detection dengan Adaptive Threshold dan Grayscale filter. https://uniknown.wordpress.com/ 2012/04/12/face-detection/

[2]http://opencv.willowgarage.com/wiki/FaceRecognition, 2 Juni 2012.

[3]http://www.cognotics.com/opencv/servo_2007_series/part_4/index.html, 2 Juni 2012

[4]http://www.cognotics.com/opencv/servo_2007_series/part_4/page_2.html, 2 Juni 2012

[5]http://www.cognotics.com/opencv/servo_2007_series/part_4/page_3.html, 2 Juni 2012

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


 

Advertisements

2 Comments

Face Detection

 

 

Face Detection dengan Adaptive Threshold dan Grayscale filter

Ryan Nathanael, Yustus Eko Oktian

23409003, 23409017

r5xscn@yahoo.com, manrisepeople@gmail.com

Abstrak

Perkembangan teknologi di dunia ini sangat maju. Pengolahan Citra Digital juga mengalami perkembangan, saat ini banyak aplikasi yang sudah menggunakan pengolahanimage di dalamnya, seperti aplikasi untuk menghitung jumlah orang dalam ruangan, aplikasi untuk melakukan scanning plat nomor secara otomatis, dsb. Itu adalah contoh pemanfaatan pengolahan image atau image processing. Kami juga melakukan beberapa percobaan melalui paper ini untuk menganalisa penggunaan image processing untuk melakukan deteksi objek, dalam hal ini objek yang digunakan adalah wajah kita. Setelah proses deteksi objek tersebut berhasil, kita juga melakukan proses filter Grayscale danAdaptive Threshold untuk mengolah image tersebut lebih lanjut. Dari percobaan yang telah kami lakukan, kami juga membuat sebuah kesimpulan yang juga disertakan dalam paper ini.

Kata kunci: haar, like, feature, wavelet, adaptive, threshold, grayscale.

Pendahuluan

Saat ini teknologi di dunia semakin berkembang, mesin-mesin atau peralatan elektronik yang ada di dunia saat ini menginginkan sebuah kemudahan dalam user interface atau dengan kata lain konsumen menginginkan suatu kemudahan saat mereka berinteraksi dengan mesin atau perangkat tersebut, berbagai metode interaksi telah digunakan mulai dengan menggunakan tombol, touch pad, touch screen, penggunaan sensor, hingga dengan menggunakan camera.

Penggunaan camera sebagai media user interface termasuk dalam teknologi yang baru dikembangkan saat ini. Semakin banyak aplikasi atau perangkat yang menggunakan camera sebagai salah satu user interface mereka. Proses kerja dari user interface yang menggunakan camera sebenarnya sangat sederhana yaitu menangkap gambar berupavideo dari camera, kemudian hasil tangkapan camera tersebut akan diproses dan diolah sesuai dengan kebutuhan kita.

Ada beberapa software yang bisa digunakan untuk mengolah gambar hasil tangkapancamera tersebut, salah satunya adalah Open CV, sebuah software yang dikembangkan oleh Intel Research pada tahun 1999, Open CV versi 1.0 muncul pada tahun 2006 dan mengalami beberapa perkembangan hingga versi terbaru saat ini yaitu versi 2.3. OpenCV merupakan software yang open source yang ber-licensi BSD license, sehingga dapat digunakan secara gratis. Di dalam paper ini semua proses pengolahan gambar atau videodilakukan dengan menggunakan program Open CV tersebut yang telah diinstall dan diintegrasikan dengan Microsoft Visual Studio 2010. Dengan menggunakan softwaretersebut kita dapat melakukan berbagai macam proses seperti Gaussian Blur, Dilasi, Erosi, CannyThresholdingFace DetectionEye Detection, dsb.

Di dalam paper ini akan dilakukan sebuah percobaan dengan menangkap gambar atauvideo dari web cam, kemudian video tersebut akan dilakukan proses pengolahan face detection yang akan mendeteksi wajah yang muncul di dalam video tersebut, kemudian setelah berhasil ditangkap akan dilakukan filter-filter yang lainnya seperti Adaptive Threshold dan Grayscale.

Haar-Like feature

Haar-Like feature adalah sebuah fitur dari image digital yang digunakan untuk mendeteksi sebuah objek. Nama Haar diinspirasi oleh nama Haar Wavelets, Haar wavelet merupakan suatu fungsi matematika yang berbentuk kotak, bersama-sama mereka membentukWavelet family atau basis. Haar Wavelet hampir sama dengan fungsi Fourier yaitu meletakkan target didalam interval, kemudian melakukan proses. Saat ini Haar Wavelet dikenal sebagia wavelet basis yang pertama yang dipaki untuk proses pembelajaran yang lainnya. Pada awalnya, pemrosesan gambar  hanya memproses  nilai RGB (Red Green Blue) dari setiap pixel yang dimiliki oleh gambar tersebut. Namun, lama kelamaan hal ini membuat proses tersebut kurang efisien karena menggunakan resource yang besar sedangkan hasil yang didapat kecil. Setelah itu pemrosesan gambar mengalami sebuah perkembangan, terinspirasi dari Haar Wavelets, Viola dan Jones mengembangkan proses pengolahan gambar baru, kemudian terciptalah Haar-Like feature.

 

Gambar 1. Skema kerja Haar-Wavelets.

Haar-Like feature memproses gambar dalam wilayah kotak-kotak yang berisi beberapapixel dari sebuah bagian gambar. Kemudian pixel-pixel dalam satu wilayah tersebut dijumlahkan dan dilakukan proses perhitungan sehingga didapatkan perbedaan dalam setiap wilayah kotak-kotak tersebut. Perbedaan inilah yang dapat dijadikan sebuah kode untuk menandai wilayah tersebut sehingga kita dapat memproses bagian gambar yang kita inginkan. Sebagai contoh, misalnya kita mempunyai sebuah database mengenai wajah manusia. Pada umumnya daerah mata akan berwarna lebih gelap sedangkan daerah pipi akan berwarna lebih terang.  Dengan menggunakan Haar-Like feature kita dapat mendeteksi daerah mata dan daerah pipi berdasarkan hasil perhitungan perbedaanpixel warna gelap dan terang tersebut seperti pada gambar berikut.

Gambar 2. Skema kerja Haar-Like feature.

Penjelasan di atas merupakan proses pendeteksi pada gambar diam, lalu bagaimanakah proses pendeteksi itu berlangsung bila gambarnya bergerak? Proses dasar yang dilakukan tetap sama yaitu membagi gambar dalam wilayah kotak-kotak dan memprosesnya untuk mendapatkan nilai perbedaan antar wilayah kotak yang satu dengan yang lain, nilai ini biasa disebut dengan threshold. Di dalam gambar yang bergerak, proses pencarian threshold ini dilakukan terus menerus seiring dengan bergeraknya gambar sehingga pendeteksi tersebut akan terus mendeteksi objek yang ingin di deteksi tersebut. Proses yang berlangsung terus menerus tersebut akan proses penjumlahan akan semakin banyak dan proses perhitungan akan menjadi semakin lama. Oleh karena itu proses penjumlahan tersebut diganti dengan proses integral sehingga didapatkan hasil dengan lebih cepat.

Hasil deteksi dari Haar-Like feature ini belum terlalu bagus karena Haar-Like mempunyai sifat learner dan classifier yang lemah. Hasil deteksinya masih sangat sedikit lebih baik dari asal tebak. Jika ingin mendapatkan hasil yang lebih akurat maka harus dilakukan proses Haar-like feature secara massal (banyak), semakin banyak proses Haar-Like feature yang dilakukan maka akan semakin akurat hasil dicapai, namun waktu yang dibutuhkan untuk memproses gambar tersebut akan menjadi lebih lama. Pemrosesan Haar-Like feature yang banyak tersebut diorganisir atau diatur di dalam classifier cascade.

Lienhart dan Maydt memperkenalkan sebuah perkembangan atau innovasi dari fitur Haar-Like feature yaitu 450 Haar-Like feature. Mereka menemukan cara untuk memperbaiki proses deteksi objek sehingga lebih akurat lagi, yaitu dengan melibatkan sudut 450. Proses peng-integral-an yang semula dilakukan pada gambar dirubah menjadi proses peng-integral-an pada gambar yang telah dirotasi 450 seperti pada gambar dibawah ini.

 

Gambar 3. Skema Perhitungan Integral.

Face Detection

Proses Face Detection menggunakan xml yang sudah jadi yaitu xml mengenai haarcascade. Proses detection didapat dari file.xml tersebut. kemudian file xml tersebut diakses dan diproses dengan menggunakan program. Berikut adalah program untuk mendeteksi wajah.

Gambar 4. Kode program untuk mendeteksi wajah.

“img” merupakan file gambar asli. “gray” merupakan file gambar yang akan dideteksi wajahnya. “cascade” merupakan pilihan file haar untuk deteksi, bisa diganti selain wajah. “storage” untuk tempat penyimpanan sementara. “1.1” merupakan Scale Increase Rateuntuk menspesifikasi seberapa cepat OpenCV meningkatkan skala untuk pendeteksian wajah setiap melewati bagian sebuah gambar. Semakin besar nilainya, semakin cepat proses pendeteksian, namun semakin besar juga kemungkinan adanya wajah yang terlewatkan. Nilai standardnya adalah 1.1 (10%). “3” Minimum Neighbors Threshold, digunakan sebagai pembatas, dan digunakan sebagai cutoff level untuk membuang atau menyimpan lokasi wajah yang terdeteksi. 0 untuk menampilkan semua wajah yang terdeteksi oleh Haar. 3 berarti setiap tiga kotak, akan digabung menjadi satu kotak (grouping). 3 ini adalah nilai default.

CV_HAAR_DO_PRUNING membuat detector hanya memproses bagian yang kemungkinan terdapat wajah. Ganti CV_HAAR_DO_PRUNING dengan 0 agar tidak dilakukan canny pruning.

cvSize(20,20) merupakan ukuran bagian gambar yang akan diproses. Mengganti ukurannnya dengan ukuran lebih kecil dapat menyebabkan CPU bekerja lebih keras. Gunakan ukuran sesuai dengan resolusi gambar, agar lebih efektif. Ukuran default dapat dilihat dari file xml dari Haar yang digunakan, di bagian <size> 20 20 </size>.

Bagian wajah yang dideteksi harus bisa ditampilkan dalam program. Oleh karena itu dibuat suatu kode program untuk menampilkan hasil deteksi tersebut. Kode program yang digunakan terlihat pada Gambar 5. Setelah melakukan semua setting yang dilakukan untuk melakukan proses deteksi wajah selesai, dilakukan proses running program. Dan hasil dari program tersebut terlihat seperti pada Gambar 6.

Gambar 5. Kode program untuk menampilkan kotak

 

Gambar 6. Hasil Face Detection

Grayscale

Grayscale menampilkan gambar dalam kombinasi 2 warna dasar yaitu hitam dan putih. Di dalam OpenCV kita bisa merubah gambar yang awalnya berwarna atau RGB image ke dalam Grayscale image dengan menggunakan perintah cvRGB2Gray

Di dalam paper ini kita melakukan sebuah filter terhadap video yang didapat dari web cam,video tersebut dirubah warna menjadi Grayscale kemudian dilakukan proses Face Detection, hasilnya dapat dilihat pada gambar berikut.

 

Gambar 7. Hasil Face Detection dengan filter Grayscale.

Adaptive Threshold

Di dalam openCV, bila kita ingin melakukan proses adaptive threshold, kita melakukannya dengan menggunakan perintah cvAdaptiveThreshold(). cvAdaptiveThreshold()memberikan dua pilihan adaptive threshold tergantung dari setting adaptive_method. Pada kedua pilihan tersebut, adaptive threshold melakukan setting pixel per pixel basisberdasarkan perhitungan rata-rata dari region b x b, kemudian dikurangi dengan sebuah konstanta. b didapat dari block_size dan konstanta didapatkan dari param1. Jika methoddiatur ke CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, jadi semua pixel dihitung dengan sama.

Gambar 8. command untuk cvAdaptiveThreshold()

Adaptive threshold sangat berguna bila gambar yang kita proses mempunyai area yang sangat terang atau banyak pantulan sinar pada gambar tersebut dan kita ingin mengambil sebuah nilai threshold perbedaan intensitas dari gradient tersebut. Fungsi ini hanya dapat meng-handle single-channel 8 bit dan membutuhkan source dan destination image yang berbeda dan unik. Kita mencoba melakukan filter adaptive threshold dalam proses Face Detection yang telah dilakukan dan hasilnya adalah seperti gambar berikut

 

Gambar 9. Hasil Face Detection dengan filter Adaptive Thresholding.

Kesimpulan

Perkembangan sistem pengolahan image sangat berkembang saat ini. Salah satu sistem pengolahan image adalah deteksi objek, selain itu juga ada pemrosesan filterFilter yang bisa digunakan ada banyak, salah satunya yang dibahas dalam paper ini, yaitu Adaptive Threshold dan Grayscale.

Pada percobaan ini kami telah melakukan deteksi wajah dengan menggunakan softwareOpenCV 2.1 dan Visual Studio 2010. Berdasarkan percobaan ini dapat disimpulkan bahwa dengan melakukan filter Adaptive Thresholding akan lebih mudah untuk mendeteksi wajah karena Adaptive Thresholding tidak begitu terpengaruh dengan gradasi warna yang kecil. Apabila wajah kita tidak tersinari oleh lampu atau cahaya sehingga wajah kita berwarna gelap, maka akan masih bisa dideteksi dengan menggunakan Adaptive Threshold.Grayscale tidak bisa digunakan dalam kondisi seperti ini.

Adaptive Threshold lebih tidak memakan resource komputer yang besar dibandingkan dengan Grayscale. Namun dengan menggunakan filter Grayscale, proses akan berjalan dengan lancar dibandingkan video asli dari web cam tanpa diolah pakai filterAdaptive Threshold lebih akurat untuk mendeteksi wajah dibandingkan filter Grayscale ataupun tanpa filter.

Referensi

[1]http://opencv.willowgarage.com/wiki/FaceDetection

[2]http://en.wikipedia.org/wiki/Haar-like_features

[3]http://www.cvc.uab.es/adas/other/msccourses/HaarFeatures.pdf

[4]http://www.cs.utexas.edu/~grauman/courses/spring2008/slides/Faces_demo.pdf

[5]http://www.cognotics.com/opencv/servo_2007_series/part_2/page_2.html

[6]Bradsky, Gary, Adrian Kaebler.2008.Learning OpenCV Computer Vision with OpenCV Library.O’Reilly:California.

[7]Menezes, Paulo, dkk.Face Tracking based on Haar Like Feature and Eigenfaces.

Leave a comment

UAS – Cellular Mobile Communication – Perkembangan 4G di Indonesia

Perkembangan 4G di Indonesia

Ryan Nathanael Soenjoto Widodo1), Yustus Eko Oktian2)

1)23409003, 2)23409017

1,2)Universitas Kristen Petra

1)uniknown.wordpress.com, 2)yushuzima.blogspot.com

Email : 1)r5xscn@yahoo.com, 2)manrisepeople@gmail.com

Tentang Penulis

Yustus Eko Oktian dilahirkan di Jombang, tanggal 7 Oktober 1990. Beliau tamat dari SD Santo Carolus Surabaya pada tahun 2003, kemudian melanjutkan ke SMP Santo Carolus Surabaya dan tamat pada tahun 2006. Beliau kemudian melanjutkan studi ke SMA Santo Carolus Surabaya dan mengambil bidang studi IPA di SMA tersebut. Lulus dari SMA tahun 2009 dan melanjutkan studi di Universitas Kristen Petra dengan mengambil jurusan Teknik Elektro hingga sekarang.

 

,

Ryan Nathanael Soenjoto Widodo dilahirkan di Surabaya, Indonesia tanggal 12 Agustus 1991. Ryan berkuliah di Univeritas Kristen Petra di Surabaya, Indonesia dan masuk Jurusan Teknik Elektro untuk mempelajari hal-hal yang berhubungan dengan elektro. Ketika lulus dari Univeritas Kristen Petra Ryan berharap agar Ryan memiliki kemampuan yang lebih dari cukup untuk berkompetensi di dunia elektro.

,

,

,

 Abstrak

Perkembangan Teknologi Internet telah melaju dengan cepat di dunia. Teknologi Internet yang diimpikan oleh masyarakat dunia adalah internet yang cepat, stabil, dan dapat diandalkan. Hampir di seluruh dunia mengalami perkembangan teknologi tersebut, termasuk di Indonesia. Saat ini di Indonesia sedang mengalami proses perkembangan teknologi 3G. Teknologi 3G di Indonesia banyak diminati oleh masyarakat.

Sekarang telah muncul teknologi yang lebih baik dibandingkan dengan 3G yaitu teknologi 4G. Untuk membahas lebih lanjut mengenai 4G dan penerapannya di Indonesia, kami membuat sebuah makalah yang disertai dengan survei yang kami lakukan untuk mengetahui perkembangan 4G di Indonesia. Di dalam makalah ini akan dibahas mengenai teknologi yang di gunakan di dalam 4G, teknologi OFDM, kelebihan dan kelemahan OFDM, varian dari 4G yaitu Wimax dan 3G LTE, dan juga perkembangan 4G di Indonesia.

kata kunci : 4G, OFDM, Wimax, LTE, Indonesia

I. Pendahuluan

I.I. Latar Belakang

Saat ini sudah semakin banyak masyarakat yang menggunakan internet di Indonesia. Sebagai contoh, generasi muda kita banyak yang aktif di dalam situs jejaring sosial seperti Facebook dan Twitter. Semakin banyak orang membuat blog, Perusahaan-perusahaan mempunyai situs mereka masing-masing, dan sekolah-sekolah serta Universitas memiliki situs masing-masing. Kondisi ini membuat teknologi internet akan semakin maju tahun demi tahunnya.

Saat ini di Indonesia berkembang teknologi baru yaitu teknologi 4G. Teknologi ini diharapkan akan dapat menggantikan teknologi sebelumnya yaitu GPRS, 3G, dsb. Dengan adanya teknologi ini maka koneksi internet akan menjadi lebih stabil dan cepat sehingga diharapkan dapat dimanfaatkan dengan baik oleh semua penggunanya. Untuk mengetahui bagaimanakah perkembangan teknologi 4G di Indonesia, harapan 4G di Indonesia, dan prospek 4G di Indonesia, kami telah membuat suatu survei yang akan membahas mengenai potensi 4G di Indoensia yang akan kami bahas di dalam paper ini.

I.II. Metodologi Pengumpulan Data

Data Primer

  • Quisioner

    Penulis melakukan penyebaran quisioner yang berisi pertanyaan – pertanyaan tentang 4G di Indonesia melalui website dan forum online untuk mengumpulkan data langsung dari sumbernya.

Data Sekunder

  • Internet

    Mengumpulkan data dengan melakukan observasi melalui jaringan internet. Data tersebut biasanya berupa artikel, website, dan sebagainya.

II. Dasar Teori

II.I. Teknologi 4G

4G merupakan sebuah standart teknologi wireless yang dikeluarkan oleh Institute of Electrical and Electronics (IEEE). Hingga saat ini baru ada 2 teknologi yang memenuhi standart 4G, yaitu WiMAX dan LTE.


Gambar 1. Perkembangan Teknologi Wireless

II.II. Teknologi WiMAX

WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) adalah standart Broadband Wireless Access dengan kemampuan menyediakan layanan data berkecepatan tinggi. Tekonologi WiMAX merupakan pengembangan dari teknologi WiFi yang didisain untuk kondisi non-LOS (non-Line Of Sight)[1].


Gambar 2. Penggunaan Teknologi WiMAX

WiMAX dirancang sebagai jaringan yang:

  • Intermediate berjangkauan 50 km (otomatis menggantikan fungsi WiFi (wireless
    Fidelity) jarak jauh 2 sd 3 km yang banyak digunakan saat ini)

  • bitrate maksimum 75 Mbps
  • Protokol inti independen, sehingga dapat mendukung ATM, IP, Ethernet
  • Menggunakan basis pengalamatan generik IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) MAC 48 bit
    • tidak menggunakan metoda akses LAN (Ethernet)
    • menggunakan format paket khusus yang mampu menampung lebih banyak PDU MAC

WiMAX sangat bermanfaat bagi penggunanya dan dapat dipakai dalam banyak hal contohnya, WiMAX dapat digunakan di kampus, kawasan industry, kawasan perumahan, kawasan pertokoan atau mall, office block, dan sebagai internet backhaul untuk menghubungkan network yang berada jauh dari network yang lain[1].

Model layanan yang ditawarkan oleh WiMAX yaitu menggunakan konsep Fixed, Portable and Mobile Broadband. Artinya dengan menggunakan WiMAX, kita dapat mendapatkan bandwidth yang besar untuk layanan internet access diam (fixed) semacam ADSL ataupun portable seperti modem USB, dan ataupun untuk access internet melalui handphone (mobile). Fixed WiMAX menggunakan standart IEEE 802.16-2004 (untuk fixed applications), sedangkan mobile WiMAX menggunakan standart IEEE 802.16e-2005 (untuk mobile wire-less)[2].


Gambar 3. Implementasi WiMAX di TCP/IP

WiMAX dapat digunakan secara point to point (P2P) dan point to multipoint (PMP). P2P seringkali digunakan sebgai backhaul, sedangkan PMP lebih sering digunakan untuk melayani banyak pelanggan[3].

Teknologi wireless terdahulu seperti LMDS, dan MMDS kurang sukses di pasaran akibat tidak bisa melayani pelanggan yang berada dalam kondisi non line of sight (NLOS). Maka dari itu teknologi WiMAX dibuat agar dapat mensupport para pelanggan yang tidak berada di dalam line of sight. Sehingga teknologi WiMAX sangat efisien karena dengan satu base station banyak pelanggan dapat dilayani sekaligus walaupun tidak berada di dalam LOS dari base station[3].

Antenna dan Radio WiMAX

Inti dari WiMAX adalah radio dari WiMAX yang terdiri dari transmitter dan receiver. Pada umumnya radio WiMAX menggunakan frekuensi antara 2 GHz sampai 11 GHz. Arsitektur WiMAX terdiri dari dua bagian utama yaitu antena dan radio. Untuk menghindari hilangnnya sinyal, seringkali antena dan radio diletakkan di tempat yang terpisah, contohnya, antena berada di outdoor dan radio berada di indoor[3]. Namun untuk mendapatkan peforma WiMAX antena dan radio diletakkan di tempat yang sama (outdoor) dan diberi wadah yang tahan cuaca (dingin dan panas) agar antena dan radio tidak mudah rusak[4].

Ada beberapa jenis antena WiMAX, yaitu omnidirectional, sector, panel. Omnidirectional digunakan untuk broadcast 360O, sector digunakan untuk broadcast 60O ,90O, atau 120O, dan panel digunakan untuk point to point (P2P)[5].

Teknologi Antena dan Interferensi

Untuk penggunaan WiMAX secara maximum maka perlu diperhitungkan faktor – faktor yang dapat mempengaruhi kualitas jaringan. Untuk mengetahui sukses atau tidaknya sebuah operasi wireless dapat digunakan rumus dibawah ini[6].


Gambar 4. Rumus perhitungan kualitas jaringan

Interferensi terjadi secara alami di dalam spektrum elektromagnetik. Untuk menghindari interferensi, perencanaan pemilihan frekuensi perlu dilakukan. Di dalam jaringan dapat digunakan frekuensi yang berbeda di base statsion yang berdekatan. Frekuensi yang sudah digunakan di tempat lain masih dapat digunakan di tempat lain yang tidak berdekatan[7].


Gambar 5. Penggunaan Frekuensi Berbeda – Beda untuk Menghindari Interferensi

Dampak dari interferensi yang berasal dari channel luar dapat dihindari dengan penggunaan teknologi OFDM. OFDM membagi sinyal menjadi subcarriersubarrier. Sehingga hilangnya kualitas penerimaan sinyal tidak berkurang akibat hilangnya data dalam persentase kecil.


Gambar 6. Penggunaan OFDM untuk Menjaga Kualitas Sinyal

Berikut cara – cara untuk mengatasi interferensi dengan teknologi antena:

  1. Selain pemanfaatan frekuensi, untuk mengatasi interfrensi dapat digunakan teknologi Adaptive Antenna Systems (AAS). AAS menggunakan teknologi beam-forming untuk memfokuskan wireless beam antara base station dan pelanggan. AAS mengurangi kemungkinan interferensi dari base station lainnya karena beam langsung tertuju ke sasaran[7].


Gambar 7. Penggunaan AAS untuk mengatasi Interferensi

  1. Radio dengan Dynamic Frequency Selection (DFS) dapat digunakan untuk mendeteksi interferensi di gelombang udara dan mencari frekuensi yang bebas interferensi[7].


Gambar 8. Menghindari Interferensi dengan Perpindahan Frekuensi

  1. Menggunakan sistem antena multiple in and multiple out (MIMO). Ketika terjadi interferensi, transmitter dan receiver dapat berkoordinasi untuk pindah ke frekuensi yang lain[7].
  2. Software defined radios (SDR) data digunakkan untuk menghindari interferensi. Sama seperti MIMO hanya saja SDR berdasarkan software[7].

Quality of Service

WiMAX membagi prioritas dari traffic menjadi beberapa bagian, 4 bagian untuk fixed WiMAX, dan 5 bagian untuk mobile WiMAX[8].

Service Class

Applications

QOS Specifications

Unsolicited Grant Service (UGS) VoIP -Jitter tolerance
-Maximum latency tolerance
-Maximum sustained rate
Real-time Packet Services (rtPS) Streaming Audio/Video -Traffic priority
-Maximum latency tolerance
-Maximum reserved rate
-Maximum sustained rate
Extended real time Packet Services (ertPS) VoIP (VoIP with Activity Detection -Traffic priority
-Jitter tolerance
-Maximum latency tolerance
-Maximum reserved rate
-Maximum sustained rate
Non-real time Packet Services (nrtPS) FTP -Traffic priority
-Maximum reserved rate
-Maximum sustained rate
Best Effort (BE) Data transfer, web browsing -Traffic priority
-Maximum sustained rate

Tabel 1. Pembagian Prioritas untuk Menjaga QoS

Selain itu modulasi 64-QAM/16-QAM/QPSK juga digunakan dalam teknologi WiMAX untuk menjamin kualitas layanan (QoS) yang stabil walaupun adanya peningkatan jarak[8]. Mekanisme Dynamic Bandwidth Allocation (DBA) juga digunakan untuk mengamati jaringan, dan ketika terjadi interferensi dan pengurangan kekuatan sinyal, base station langsung mengalokasikan bandwidth tambahan dan menambahkan kekuatan sinyal ke jalur yang mengalami interferensi dan pengurangan kekuatan sinyal[9].

Keamanan WiMAX

Keamanan WiMAX diatur di MAC Layer. Fixed WiMAX menggunakansertifikat – sertifikat X.509 untuk autentikasi dan 56-bit Digital Encryption System (DES) untuk data stream. Mobile WiMAX menggunakan EAP untuk autentikasi dan Advanced Encryption System (AES) untuk enkripsi. Setiap vendor bisa memiliki AES yang bervariasi. Contohnya, ada vendor yang memiliki 152-bit AEC. Fixed WiMAX dan mobile WiMAX menggunakan Privacy Key Management (PKM) untuk autentikasi antara base station dan pelanggan[9].

Perbandingan WiMAX dan Teknologi Wireless Lainnya

Common Family Primary Use Radio Tech Downstream Upstream
Name (Mbit/s) (Mbit/s)
HSPA+ 3GPP Used in 4G CDMA/FDD

21

5.8

MIMO

42

11.5

84

22

672

168

LTE 3GPP General 4G OFDMA/MIMO/SC-FDMA 100 Cat3 50 Cat3/4
150 Cat4 75 Cat5
300 Cat5 (in 20 MHz FDD)
(in 20 MHz FDD)
WiMAX

802.16

Mobile Internet cf. 802.16e MIMO-SOFDMA 128 (in 20 MHz bandwidth FDD) 56 (in 20 MHz bandwidth FDD)
Flash-OFDM Flash-OFDM Mobile Internet Flash-OFDM

5.3

1.8

mobility up to 200 mph (350 km/h)

10.6

3.6

15.9

5.4

HIPERMAN HIPERMAN Mobile Internet OFDM

56.9

Wi-Fi

802.11

Mobile Internet OFDM/MIMO 300 (using 4×4 configuration in 20 MHz bandwidth) or 600 (using 4×4 configuration in 40 MHz bandwidth)
(11n)
iBurst

802.2

Mobile Internet HC-SDMA/TDD/MIMO

95

36

EDGE Evolution GSM Mobile Internet TDMA/FDD

1.6

0.5

UMTS W-CDMA UMTS/3GSM General 3G CDMA/FDD

0.384

0.384

HSDPA+HSUPA

14.4

5.76

CDMA/FDD/MIMO
UMTS-TDD UMTS/3GSM Mobile Internet CDMA/TDD

16

EV-DO Rel. 0 CDMA2000 Mobile Internet CDMA/FDD

2.45

0.15

EV-DO Rev.A

3.1

1.8

EV-DO Rev.B 4.9xN 1.8xN

Tabel 2. Perbandingan beberapa teknologi Wireless[22]


II.III. Teknologi LTE

LTE adalah sebuah bentuk perkembangan dari 3G.yang dipercaya dapat menghasilkan data rate sebesar 100 Mbps. Konsep LTE agak membingungkan di Indonesia, karena ada sebagian orang yang menganggap LTE adalah teknologi 4G, namun ada juga yang menganggapnya 3G yang disempurnakan atau biasa dikenal dengan “Super 3G”.

Kemunculan LTE ini didorong oleh keadaan yang ada bahwa pengguna teknologi mobile semakin bertambah banyak jumlahnya. Mobile disini bukan berarti hanya device handphone saja tepai juga Laptop, PDA, dan lain-lain, yang membutuhkan koneksi internet dengan tingkat mobilitas tinggi atau bergerak. Gambar berikut ini menunjukkan gambaran jumlah pengguna mobile.


Gambar 9. Perkembangan Mobile

Target dari 4G adalah memiliki kecepetan 100 Mbps untuk koneksi dengan tingkat mobilitas tinggi dan 1 Gbps untuk koneksi dengan tingkat mobilitas rendah. [10] Saat ini LTE sudah hampir menjawab kebutuhan tersebut karena hingga saat ini sudah mampu menghasilkan kecepatan 100 Mbps. Oleh karena itu, LTE diyakini akan menjadi salah satu kandidat kuat generasi 4G.

Sistem dan Struktur Jaringan

Struktur jaringan dari LTE berbasis pada IP network. Semua koneksi yang ada akan berjalan dengan menggunakan IP protokol “All IP Network” atau AIPN [11].

Strukur jaringan dari LTE adalah sebagai berikut:


Gambar 10. Struktur Jaringan LTE

HSS (Home Subscriber Server) adalah evolusi dari HLR (Home Location Register) yang berfungsi untuk menyimpan data-data dari user yang tersambung di dalam suatu area network. Perbedaan HSS dan HLR adalah area yang dijangkau oleh HSS lebih lebar dan mempunyai fitur informasi yang lebih lengkap. [15]

MSC (Mobile Switching Center) digunakan untuk mengatur jalur yang digunakan saat menggunakan koneksi 3G dan telepon antara telepon rumah dengan HP, atau HP yang satu dengan HP yang lain.

IMS (IP Multimedia Subsystem) adalah arsitektur yang digunakan untuk memngirim IP protokol di dalam layanan multimedia. [16] RNC (Radio Network Conroller) adalah elemen dari LTE yang digunakan untuk mengatur Node Bs yang terhubung kepadanya. Dalam mengatur Node tersebut digunakan teknologi Packet Switched Core Network. [17]

II.IV. Teknologi OFDM

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) merupakan teknik modulasi multicarrier, dimana antar subcarriernya satu dengan yang lain saling ortogonal. Karena sifat ortogonalitas ini, maka antar subcarrier yang berdekatan bisa dibuat overlapping tanpa menimbulkan efek intercarrier interference (ICI). Hal ini akan membuat sistem OFDM mempunyai efisiensi spektrum yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan teknik modulasi multicarrier konvensional.

Cara kerja dari OFDM adalah input dikonversikan terlebih dahulu ke dalam bentuk parallel. Sehingga bit rate tiap – tiap subcarrier adalah bit rate awal dibagi jumlah subcarrier. Kemudian pada setiap sub carriernya dilakukan modulasi. Modulasi yang paling umum digunakan dengan OFDM adalah BPSK, QPSK, dan QAM. Teknik modulasi yang lain juga dapat digunakan. Untuk penggunaan simbol sinyal yang telah dimodulasi diaplikasikan ke dalam Inverse Fast Fourier Transform (IFFT). Kemudian simbol – simbol tersebut dikonversikan kembali ke bentuk serial [13].


Gambar 11. Rumus yang digunakan untuk mengolah sinyal dengan OFDM.

Re(.)     = bagian real dari persamaan

f(t)     = respons implus dari filter transmisi

T     = periode symbol

v o    = frekuensi pembawa (carrier frequency) dalam bentuk radian

j     = fase pembawa (carrier phase)

bn     = data informasi yang telah termodulasi yang menjadi input dari FFT

.

Gambar 12. Blok Diagram Transmitter dan Receiver OFDM.

Kelebihan OFDM

Berikut ini adalah kelebihan yang dimiliki oleh OFDM. [13][14]

Efisien dalam pemakaian frekuensi


Gambar 13. Perbandingan Teknologi (atas FDM bawah OFDM)

Sesuai pada gambar, dapat dilihat dengan penggunaan OFDM lebih hemat frekuensi karena sifatnya yang orthogonal sehingga dapat overlapping tanpa menghasilkan ICI.

Tidak sensitif terhadap sinyal tunda

Karena kecepatan keseluruhan dibagi sebanyak jumlah subcarrier maka kecepatan tiap – tiap subcarrier menjadi lambat sehingga tidak rentan terhadap delay spread (penyebaran sinyal-sinyal yang datang terlambat).

Tidak rentan terhadap Intersymbol Interfernce (ISI)

Pada umumnya multipath (adanya lebih dari satu jalur antara pengirim dan penerima) menyebabkan adanya delay dan pelemahan sinyal. Namun pada OFDM dapat digunakan cyclic prefix pada tiap – tiap symbol.


Gambar 14. Cyclic Prefix OFDM

Apabila nilai cyclic prefix lebih besar daripada delay makatidak terdapat ISI maupun ICI, dan amplitude dapat bertambah ataupun berkurang. Namun penggunaan cyclic prefix membuat berkurangnya effisiensi dari OFDM.

Kuat menghadapi frequency selective fading

Karena bandwidth dari tiap subcarrier sangat rendah dan bahkan lebih rendah dari coherence bandwidth (lebar daripada bandwidth yang memiliki karakteristik yang relatif sama) maka frequency selective fading (dimana bandwidth dari channel lebih sempit daripada bandwidth dari transmisi sehingga mengakibatkan pelemahan daya terima secara tidak seragam pada beberapa frekuensi tertentu) dapat dirubah menjadi flat fading (pelemahan daya terima secara seragam).

Kekurangan OFDM

Berikut ini adalah kekurangan yang dimiliki oleh OFDM. [13][14]

Frequency Offset

Sistem ini sangat sensitif terhadap carrier frequency offset yang disebabkan oleh jitter pada gelombang pembawa (carrier wave) dan juga terhadap Efek Doppler yang disebabkan oleh pergerakan baik oleh stasiun pengirim maupun stasiun penerima.

Distorsi Nonlinear

Teknologi OFDM adalah sebuah sistem modulasi yang menggunakan multi-frekuensi dan multi-amplitudo, sehingga sistem ini mudah terkontaminasi oleh distorsi nonlinear yang terjadi pada amplifier dari daya transmisi.

Sinkronisasi Sinyal

Pada stasiun penerima, menentukan start point untuk memulai operasi Fast Fourier Transform (FFT) ketika sinyal OFDM tiba di stasiun penerima adalah hal yang relatif sulit. Atau dengan kata lain, sinkronisasi daripada sinyal OFDM adalah hal yang sulit.

High peak-to-average power ratio

Jarak antara daya sinyal maksimum dan daya sinyal rata – rata menyebabkan OFDM membutuhkan amplifier dengan dynamic range yang lebar.

II.V. 4G di Indonesia

Di Indonesia teknologi 4G yang sudah diimplementasikan hanyalah WiMAX, itupun hanya di daerah tertentu. Hal ini dikarenakan masih sedikitnya operator atau broadband service provider yang mendukung 4G. Pada tahun 2008 pemerintah Indonesia telah melakukan ujicoba teknologi WiMAX di Indonesia[18].

Untuk WiMAX di Indonesia hanya ada satu broadband service provider yang telah menjual layanan WiMAX yaitu First Media dengan merek dagang Sitra. Selain itu mahalnya layanan WiMAX juga menyebabkan masih sedikitnya masyarakat Indonesia yang telah menikmati layanan WiMAX. Hingga saat ini daerah yang telah dilayani oleh Sitra adalah sebagian dari kota Jakarta[19].

Untuk LTE masih belum ada operator selular atau broadband service provider yang telah mendukung layanan LTE. Belum didukungnya layanan LTE di Indonesia oleh operator selular atau broadband service provider disebabkan oleh masih mahalnya perangkat selular yang telah mendukung LTE, sehingga masyarakat Indonesia yang memiliki perangkat selular LTE masih sedikit[20]. Walaupun masih belum didukung, di Indonesia telah dilakukan ujicoba LTE oleh ZTE Indonesia[21].

III. Analisis

Kami telah melakukan survei mengenai hal-hal seputar 4G di Indonesia dan juga mengenai 3G di Indonesia sebagai generasi lama dari 4G. Survei ini bertujuan untuk melihat sejauh mana perkembangan 4G di Indonesia dan untuk mengetahui kebutuhan internet seperti apakah yang dibutuhkan masyarakat pada saat ini.

Survei dilakukan secara acak. Kuisoner kami ini kami sebar melalui beberapa media sosial seperti Facebook, Twitter, Kaskus, dsb. Semua data yang akan di bahas disini adalah data real dan tanpa ada rekayasa dari penulis. Berikut ini adalah data dari 48 responden yang telah mengisi kuisoner ini,


Grafik 1. Umur Responden


Grafik 2. Status Responden


Grafik 3. Pemakaian Internet Sehari-hari.

Berdasarkan data yang didapatkan tersebut maka dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden adalah generasi muda (umur 19-25 tahun) dan sebagian besar berprofesi sebagai mahasiswa (44%) dan pegawai swasta (25%). Responden juga merupakan orang-orang cukup sering menggunakan internet. Hal ini dapat dilihat dari 98% responden menggunakan internet lebih dari 1 jam per hari-nya. Jika melihat hal-hal tersebut maka sebagian besar responden adalah orang yang sudah paham mengenai internet sehingga seharusnya tidak mengalami kesulitan dalam mengisi kuisoner ini.

Penulis memberikan 10 pertanyaan yang dijawab oleh semua responden. Jawaban dari responden ada yang menjawab dengan baik, tetapi ada juga yang menjawab dengan asal, ada pula yang tidak menjawab. Hasil dari jawaban-jawaban responden tersebut telah kami kumpulkan dan kami mengolahnya sehingga mendapatkan hasil untuk dianalisa di dalam paper ini.

Pengetahuan akan 4G

Penulis memberikan pertanyaan kepada responden untuk mengetahui apakah responden telah mengetahui tentang teknologi 4G dan apakah responden sudah pernah menggunakan 4G. Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut.


Grafik 4. Pengetahuan Tentang 4G


Grafik 5. Pengguna 4G

Dari hasil yang didapatkan tersebut dapat diambil sebuah kesimpulan bahwa sebagian besar Responden (56%) belum mengetahui tentang tentang teknologi 4G. Di dalam diagram di atas terdapat 2,7% responden (2 responden) yang menjawab pernah menggunakan 4G, namun ketika responden tersebut menjawab pertanyaan Internet Service Provider 4G apakah yang mereka gunakan, mereka tidak memberikan jawaban yang tepat sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak valid. Hal ini membuat sebuah kesimpulan baru bahwa seluruh responden (100%) tidak pernah menggunakan teknologi 4G.

3G di Indonesia

Penulis juga memberikan pertanyaan kepada responden untuk mengetahui seberapa jauh penggunaan 3G di Indoneia. Pertanyaan ini dirasa perlu karena penulis memiliki sebuah pemikiran yaitu untuk mengetahui kepuasan responden terhadap 3G dan kesiapan responden untuk menyambut teknologi baru 4G. Hasil dari pertanyaan-pertanyaan yang kami berikan adalah sebagai berikut.


Grafik 6. Pengguna 3G


Grafik 7. Jumlah Pengguna Beberapa ISP 3G

Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sebagian besar responden menggunakan 3G sebagai media internet mereka, hanya 15% dari responden yang belum menggunakan 3G. Ini membuktikan bahwa internet di Indonesia, khususnya 3G, sudah sangat berkembang. Provider GSM lebih diminati oleh pengguna 3G. Hal ini dapat dilihat dari jumlah pengguna ISP 3G yang relatif merata di setiap Provider GSM. Hal ini juga membuktikan bahwa akan terjadi persaingan sengit antara ISP GSM untuk menghasilkan dan memberikan pelayanan 3G yang baik. Untuk Provider CDMA lebih didominasi oleh Provider SmartFren yang mampu bersaing dengan dengan Provider GSM yang lain. Sedangkan untuk Flexi dan Esia hanya sedikit peminatnya.


Grafik 8. Kepuasan Terhadap 3G


Gambar 9. Alasan Tidak Puas Dengan Layanan 3G

Ketika ditanya mengenai kepuasan dari layanan 3G, responden yang menjawab puas dengan responden yang yang menjawab tidak puas relatif sama besarnya. Kami memprediksi bahwa responden yang menjawab puas adalah responden dengan kebutuhan internet kecil, seperti hanya untuk Facebook, Twitter, Email, serta browsing. Sedangkan responden yang menjawab tidak puas dugaan kami adalah responden dengan kebutuhan internet yang lebih. Seperti untuk download, video streaming, dsb.

Hal yang membuat layanan 3G menjadi kurang menyenangkan dimata masyarakat adalah karena layanan 3G lemot atau lambat. Sebanyak 40% alasan yang kami peroleh adalah karena lambat kecepatan transfer datanya. Alasan tertinggi berikutnya adalah karena koneksi internet yang tidak stabil, kadang nyambung kadang putus. Dengan kelemahan-kelemahan yang dimiliki oleh 3G tersebut, ini merupakan peluang yang bagus untuk mengembangkan sebuah koneksi internet yang handal baik untuk pengguna internet skala kecil, menengah, dan besar. Teknologi yang bisa menjawab kebutuhan layanan tersebut adalah teknologi 4G.

Tanggapan 4G di Indonesia

Kami memberikan pertanyaan untuk mengetahui tanggapan masyarakat mengenai perkembangan 4G di Indonesia dan hasilnya adalah sebagai berikut.


Grafik 10. Tanggapan Responden Mengenai 4G di Indonesia

Banyak responden yang mengatakan bahwa 4G di Indonesia perlu ditingkatkan lagi. Hal-Hal yang perlu ditingkatkan ada banyak, contohnya seperti infrastruktur dari jaringan 4G, layanan dari 4G, dsb. Urutan kedua terbanyak menjawab tidak tahu, dan urutan ketiga menjawab belum populer. Dengan melihat hasil ini maka 4G di Indonesia masih belum dapat berkembang dengan baik. Selain karena coverage dan layanan yang masih terbatas, masyarakat ternyata juga belum terlalu mengetahui mengenai teknologi baru 4G ini. Perlu diadakan sosialisasi lebih lagi untuk mempopulerkan mengenai 4G sehingga ke depan 4G dapat menggantikan peranan 3G dan ADSL di Indonesia.

Harapan 4G dan Kondisi Internet di Masa Depan.

Kami berusaha untuk mengetahui harapan dari teknologi 4G di Indonesia dan kondisi Internet seperti apakah yang diharapkan oleh masyarakat Indonesia. Dan hasil yang kami peroleh adalah sebagai berikut.


Grafik 11. Harapan 4G di Indonesia


Grafik 12. Harapan Kondisi Internet di Indonesia

Sebagian besar responden (36%) menginginkan agar 4G ke depan memiliki prospek yang lebih baik dari generasi sebelumnya yaitu 3G. Diharapkan 4G memiliki koneksi internet yang dapat diandalkan (18%) dan juga tarif yang terjangkau (18%). Jadi responden menginginkan 4G menjadi dapat diandalkan baik secara kualitas koneksi dan harga. Coverage yang luas berada di urutan terakhir dari harapan 4G di Indonesia. Kami memprediksi bahwa pengguna internet sebagian besar berada di kota-kota besar di Indonesia yang sudah tergolong stabil coverage-nya sehingga masalah coverage tidak begitu dipermasalahkan lagi.

Kondisi Internet di Indonesia belum sempurna. Masih ada banyak hal yang perlu dibenahi sehingga pada akhirnya internet dapat dinikmati dengan baik oleh para penggunanya. 50% dari responden menginginkan bahwa kondisi internet Indonesia di masa depan harus cepat dan stabil. Point ini merupakan keinginan utama dan merupakan dasar utama dari internet yaitu masalah kualitas koneksi data. Di urutan kedua, kualitas harga dari internet juga menjadi bahan pertimbangan dari responden untuk internet di masa depan. Di urutan berikutnya adalah coverage yang luas dan pelayanan yang baik.

IV. Kesimpulan

4G merupakan teknologi wireless dengan kecepatan tinggi. Namun di Indonesia masih sedikit operator yang telah mendukung layanan 4G. Hal ini dikarenakan masih mahalnya perangkat selular yang telah mendukung teknologi 4G.

Responden yang mengisi kuisoner kami pada umumnya belum mengetahui mengenai teknologi 4G. Teknologi 4G rupanya belum terlalu dikenal oleh masyarkat Indonesia. Responden saat ini masih menggunakan teknologi 3G sebagai media internet mereka. Belum ada satu pun responden yang menggunakan 4G. Namun demikian, bukan berarti bahwa teknologi 3G di Indonesia saat ini sudah sempurna. Teknologi 3G masih memiliki kelemahan, Kelemahan yang kami peroleh berdasarkan hasil survei kami adalah masalah koneksi internet yang lambat serta tidak stabil atau kadang nyambung kadang putus.

Masyarakat tentu saja tidak akan puas dengan kondisi internet seperti itu saja. Responden menginginkan koneksi internet yang stabil dan memiliki koneksi data yang cepat. Oleh karena itu, sebenarnya teknologi 4G memiliki prospek yang baik di Indonesia hanya saja implementasi dan perkembangannya belum ada di Indonesia. Saat ini 4G baru ada di sedikit kota saja dengan coverage yang terbatas. Untuk ke depannya diharapkan 4G sudah mulai dapat berkembang dengan baik dan banyak masyarakat mulai mengetahui dan menggunakan teknologi 4G ini.

V. Daftar Referensi

[1] http://electrical.petra.ac.id/e-course/file.php/77/wimax/1_WiMAX-Tutorial.ppt (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[2] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/what-is-wimax (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[3] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/wireless-architectures (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[4] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/what-is-wimax (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[5] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/wimax-antennas (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[6] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/site-survey (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[7] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/antenna-technologies-a-interference (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[8] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/quality-of-service (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[9] http://www.wimax.com/wimax-tutorial/ofdm-a-dynamic-bandwidth-allocation (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[10] http://en.wikipedia.org/wiki/4G (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[11] http://en.wikipedia.org/wiki/3GPP_Long_Term_Evolution (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[12] http://en.wikipedia.org/wiki/Multimedia_Broadcast_Multicast_Service (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[13] http://elektroindonesia.com/elektro/tel24.html (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[14] http://www.ctie.monash.edu.au/ofdm/sample_files/armstrong_ofdm.pdf (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[15] http://www.ccpu.com/articles/2010/getting-ims-migrating-hlr-hss/ (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[16] http://en.wikipedia.org/wiki/IP_Multimedia_Subsystem (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[17] http://en.wikipedia.org/wiki/Radio_Network_Controller (diaskes tanggal 13 Oktober 2011)

[18] http://wimax-indo.blogspot.com/2008/02/kembangkan-wimax-lokal-pemerintah.html (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[19] http://www.sitrawimax.com/ (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[20] http://www.detikinet.com/read/2011/09/21/172827/1727622/328/adopsi-4g-lte-di-indonesia-sukar-diprediksi (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[21] http://www.bisnis.com/articles/zte-uji-coba-lte-bergerak-pertama-di-indonesia (diakses tanggal 8 Desember 2011)

[21] [22] http://en.wikipedia.org/wiki/WiMAX (diakses tanggal 15 Desember 2011)

VI. Lampiran

Quisioner 4G

Tolong diisi sesuai kenyataan. Terima kasih. ‎4G adalah sebuah perkembangan dari teknologi 3,5G atau yang biasanya kita kenal dengan HSDPA (kecepatan 3.6 Mbps). 4G memberikan sebuah penawaran koneksi internet dengan kecepatan hingga 1Gbps dengan harga yang terjangkau.

Halaman 1.
Berapa umur Anda? Pilih salah satu.

  •  <15 thn
  •  15-18 thn
  •  19-25 thn
  •  25-40 thn
  •  40-65 thn
  •  >65 thn

    Apakah provesi Anda? Pilih salah satu.

  •  Siswa
  •  Mahasiswa
  •  Wiraswasta
  •  Pegawai Swasta
  •  Pegawai Negeri Sipil
  •  Other: 

    Berapa jam biasanya Anda menggunakan internet per hari? Pilih salah satu.

  •  <1 jam
  •  1-2 jam
  •  2-4 jam
  •  4-6 jam
  •  >6 jam

    Lanjut ke halaman 2.

    Halaman 2.
    Apakah anda mengetahui 4G, LTE, dan WiMAX? Pilih salah satu.

    •  Ya        Lanjut ke halaman 3.
    •  Tidak    Lanjut ke halaman 7.

    Halaman 3.
    Apakah anda sudah menggunakan 4G? Pilih salah satu.

  •  Ya        Lanjut ke halaman 4.
  •  Tidak    Lanjut ke halaman 7.

    Halaman 4.
    Provider apa yang anda gunakan? Isi

    .

    Lanjut ke halaman 5.

    Halaman 5.
    Apakah anda sudah puas dengan kecepatan dan kestabilan koneksi data yang diberikan?

  •  Ya        Lanjut ke halaman 7.
  •  Tidak    Lanjut ke halaman 6.

    Halaman 6.
    Jika tidak mengapa anda tidak puas?

    Isi.

    Lanjut ke halaman 7.

    Halaman 7.
    Apakah anda menggunakan 3G dan variannya? Pilih salah satu.

  •  Ya        Lanjut ke halaman 8.
  •  Tidak    Lanjut ke halaman 10.

    Halaman 8.
    Provider apa yang anda gunakan? Boleh pilih lebih dari satu.

  •  XL
  •  Indosat
  •  Telkomsel
  •  3
  •  Axis
  •  SmartFren
  •  Esia
  •  Flexi
  •  Other: 

    Lanjut ke halaman 9.

    Halaman 9.
    Jika tidak mengapa anda tidak puas?

    Isi.

    Lanjut ke halaman 10.

    Halaman 10.
    Menurut anda bagaimana 4G di Indonesia?

    Isi.

    Apa yang Anda harapkan ke depannya dari 4G di Indonesia?

    Isi.

    Apa yang Anda harapkan ke depannya dari kondisi internet di Indoneia?

    Isi.


Leave a comment

3G LTE (Long Term Evolution) UTS

 

Oleh :

Ryan Nathanael / 23409003

Yustus Eko Oktian /23409017

 

 

I. Pendahuluan

 

3G LTE adalah sebuah bentuk perkembangan dari 3G.yang dipercaya dapat menghasilkan data rate sebesar 100 Mbps. Konsep 3G LTE agak membingungkan di Indonesia, karena ada sebagian orang yang menganggap 3G LTE adalah teknologi 4G, namun ada juga yang menganggapnya 3G yang disempurnakan atau biasa dikenal dengan “Super 3G”.

 

Kemunculan 3G LTE ini didorong oleh keadaan yang ada bahwa pengguna teknologi mobile semakin bertambah banyak jumlahnya. Mobile disini bukan berarti hanya device handphone saja tepai juga Laptop, PDA, dan lain-lain, yang membutuhkan koneksi internet dengan tingkat mobilitas tinggi atau bergerak. Gambar berikut ini menunjukkan gambaran jumlah pengguna mobile.

 


Gambar 1. Perkembangan Mobile.

 

Target dari 4G adalah memiliki kecepetan 100 Mbps untuk koneksi dengan tingkat mobilitas tinggi dan 1 Gbps untuk koneksi dengan tingkat mobilitas rendah. [1] Saat ini 3G LTE sudah hampir menjawab kebutuhan tersebut karena hingga saat ini sudah mampu menghasilkan kecepatan 100 Mbps. Oleh karena itu, 3G LTE diyakini akan menjadi salah satu kandidat kuat generasi 4G.

 

 

 

II. Sistem dan Struktur Jaringan

 

Struktur jaringan dari 3G LTE berbasis pada IP network. Semua koneksi yang ada akan berjalan dengan menggunakan IP protokol “All IP Network” atau AIPN [2].

 

Strukur jaringan dari 3G LTE adalah sebagai berikut:


Gambar 2. Struktur Jaringan 3G LTE

 

HSS (Home Subscriber Server) adalah evolusi dari HLR (Home Location Register) yang berfungsi untuk menyimpan data-data dari user yang tersambung di dalam suatu area network. Perbedaan HSS dan HLR adalah area yang dijangkau oleh HSS lebih lebar dan mempunyai fitur informasi yang lebih lengkap. [6]

 

MSC (Mobile Switching Center) digunakan untuk mengatur jalur yang digunakan saat menggunakan koneksi 3G dan telepon antara telepon rumah dengan HP, atau HP yang satu dengan HP yang lain.

 

IMS (IP Multimedia Subsystem) adalah arsitektur yang digunakan untuk memngirim IP protocol di dalam multimedia service. [7] RNC (Radio Network Conroller) adalah elemen dari 3G LTE yang digunakan untuk mengatur Node Bs yang terhubung kepadanya. Dalam mengatur Node tersebut digunakan teknologi Packet Switched Core Network. [8]

 

III. Aplikasi

 

3G LTE mempunyai banyak aplikasi dan fitur-fitur yang dapat dikembangkan dan digunakan di dalamnya, salah satu contohnya yang akan dibahas di sini adalah Mobile TV. Layanan dari mobile TV saat ini terlihat seperti pada gambar berikut.

 


Gambar 3. Sistem mobile TV biasa.

 

Pada gambar tersebut, jumlah data yang dikirm melalui GGSN sangat banyak karena harus disesuaikan dengan jumlah pengguna mobile TV saat itu, contohnya jika jumlah pengguna 5, maka data yang dikirm ada 5. Hal seperti sangat tidak efisien. Oleh karena itu, sistem ini diganti dengan sistem dalam 3G LTE yang disebut dengan MBMS (Multimedia Broadcast Multicast Service).

 


Gambar 4. Sistem mobile TV MBMS

 

Di dalam MBMS seperti pada gambar di atas, jumlah data yang dikirim melalui GGSN hanya satu buah sampai kepada BTS. Proses pembagian data tersebut dilakukan di BTS, jika ada 5 pengguna dalam area BTS tersebut maka, data dari GGSN akan dikirm kepada 5 pengguna mobile TV tersebut. Sehingga dengan begitu traffic di GGSN akan menjadi lebih kecil, sehingga lebih efisien. Teknologi ini biasa dikenal dengan teknologi point to multi-point.

 

Teknologi MBMS secara fitur dapat dibagi menjadi 2 bagian yaitu, MBMS Bearer Service dan MBMS User Service. MBMS Bearer Service memberikan layanan Broadcast Mode dan Multicast Mode. MBMS melakukan layanannya berdasarkan IP dan mempunyai kecepatan dari 800 kbit/s sampai dengan 1,7 Mbit/s per cell/band. MBMS User Service memberikan layanan MBMS Service Layer dan method-method yang digunakan untuk melakukan Streaming dan Download. [3]

 

IV. Teknologi OFDM

 

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) merupakan teknik modulasi multicarrier, dimana antar subcarriernya satu dengan yang lain saling ortogonal. Karena sifat ortogonalitas ini, maka antar subcarrier yang berdekatan bisa dibuat overlapping tanpa menimbulkan efek intercarrier interference (ICI). Hal ini akan membuat sistem OFDM mempunyai efisiensi spektrum yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan teknik modulasi multicarrier konvensional.

 

Cara kerja dari OFDM adalah input dikonversikan terlebih dahulu ke dalam bentuk parallel. Sehingga bit rate tiap – tiap subcarrier adalah bit rate awal dibagi jumlah subcarrier. Kemudian pada setiap sub carriernya dilakukan modulasi. Modulasi yang paling umum digunakan dengan OFDM adalah BPSK, QPSK, dan QAM. Teknik modulasi yang lain juga dapat digunakan. Untuk penggunaan symbol sinyal yang telah dimodulasi diaplikasikan ke dalam Inverse Fast Fourier Transform (IFFT). Kemudian symbol – symbol tersebut dikonversikan kembali ke bentuk serial [4].


Gambar 5. Rumus yang digunakan untuk mengolah sinyal dengan OFDM.

 

Re(.)     = bagian real dari persamaan

f(t)     = respons implus dari filter transmisi

T     = periode symbol

v o    = frekuensi pembawa (carrier frequency) dalam bentuk radian

j     = fase pembawa (carrier phase)

bn     = data informasi yang telah termodulasi yang menjadi input dari FFT

 

.

Gambar 6. Blok Diagram Transmitter dan Receiver OFDM.

 

V. Kelebihan OFDM

Berikut ini adalah kelebihan yang dimiliki oleh OFDM. [4][5]

Efisien dalam pemakaian frekuensi


Gambar 7. Perbandingan Teknologi (atas FDM bawah OFDM)

Sesuai pada gambar, dapat dilihat dengan penggunaan OFDM lebih hemat frekuensi karena sifatnya yang orthogonal sehingga dapat overlapping tanpa menghasilkan intercarrier interference (ICI).

Tidak sensitif terhadap sinyal tunda

Karena kecepatan keseluruhan dibagi sebanyak jumlah subcarrier maka kecepatan tiap – tiap subcarrier menjadi lambat sehingga tidak rentan terhadap delay spread (penyebaran sinyal-sinyal yang datang terlambat).

Tidak rentan terhadap Intersymbol Interfernce (ISI)

Pada umumnya multipath (adanya lebih dari satu jalur antara pengirim dan penerima) menyebabkan adanya delay dan pelemahan sinyal. Namun pada OFDM dapat digunakan cyclic prefix pada tiap – tiap symbol.


Gambar 8. Cyclic Prefix OFDM

Apabila nilai cyclic prefix lebih besar daripada delay makatidak terdapat ISI maupun ICI, dan amplitude dapat bertambah ataupun berkurang. Namun penggunaan cyclic prefix membuat berkurangnya effisiensi dari OFDM.

Kuat menghadapi frequency selective fading

Karena bandwidth dari tiap subcarrier sangat rendah dan bahkan lebih rendah dari coherence bandwidth (lebar daripada bandwidth yang memiliki karakteristik yang relatif sama) maka frequency selective fading (dimana bandwidth dari channel lebih sempit daripada bandwidth dari transmisi sehingga mengakibatkan pelemahan daya terima secara tidak seragam pada beberapa frekuensi tertentu) dapat dirubah menjadi flat fading (pelemahan daya terima secara seragam).

 

 

 

 

 

VI. Kekurangan OFDM

Berikut ini adalah kekurangan yang dimiliki oleh OFDM. [4][5]

Frequency Offset

Sistem ini sangat sensitif terhadap carrier frequency offset yang disebabkan oleh jitter pada gelombang pembawa (carrier wave) dan juga terhadap Efek Doppler yang disebabkan oleh pergerakan baik oleh stasiun pengirim maupun stasiun penerima.

Distorsi Nonlinear

Teknologi OFDM adalah sebuah sistem modulasi yang menggunakan multi-frekuensi dan multi-amplitudo, sehingga sistem ini mudah terkontaminasi oleh distorsi nonlinear yang terjadi pada amplifier dari daya transmisi.

Sinkronisasi Sinyal

Pada stasiun penerima, menentukan start point untuk memulai operasi Fast Fourier Transform (FFT) ketika sinyal OFDM tiba di stasiun penerima adalah hal yang relatif sulit. Atau dengan kata lain, sinkronisasi daripada sinyal OFDM adalah hal yang sulit.

High peak-to-average power ratio

Jarak antara daya sinyal maksimum dan daya sinyal rata –rata menyebabkan OFDM membutuhkan amplifier dengan dynamic range yang lebar.

 

VII. Kesimpulan

 

Keuntungan dari 3G LTE adalah sebagai berikut:

  • Data rate dapat mencapai nilai 100 Mbps di dalam local area.
  • Latency kurang dari 10 ms.
  • Spectrum yang lebih efisien.
  • Optimasi IP.
  • Broadcasting.
  • Spectrum yang lebih fleksibel.

 

Teknologi dari 3G LTE yang membuatnya menjadi sebuah teknologi canggih adalah teknologi OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) yng memungkinkan 3G LTE mempunyai bandwith yang lebar.

 

 

 

Referensi

 

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/4G (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[2] http://en.wikipedia.org/wiki/3GPP_Long_Term_Evolution (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[3] http://en.wikipedia.org/wiki/Multimedia_Broadcast_Multicast_Service (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[4] http://elektroindonesia.com/elektro/tel24.html (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[5] http://www.ctie.monash.edu.au/ofdm/sample_files/armstrong_ofdm.pdf (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[6] http://www.ccpu.com/articles/2010/getting-ims-migrating-hlr-hss/ (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[7] http://en.wikipedia.org/wiki/IP_Multimedia_Subsystem (diakses tanggal 13 Oktober 2011)

[8] http://en.wikipedia.org/wiki/Radio_Network_Controller (diaskes tanggal 13 Oktober 2011)

Leave a comment

3G UTS

 

Oleh:

Ryan Nathanael /234090003

Yustus Eko Oktian / 23409017

 

Arsitektur 3G


Gambar 1. Arsitektur 3G

Pada gambar diatas dapat dilihat arsitektur dari 3G, dan berikut penjelasan komponen – komponen di dalamnya [1] [2] [5]:

  • MSC adalah berfungsi untuk memindahkan panggilan dari PSTN ke mobile.
  • GMSC adalah MSC yang melakukan route dari panggilan luar ke jaringan mobile.
  • HLR merupakan database untuk jaringan mobile yang berisi identitas dari pelanggan dari jaringan mobile tersebut.
  • RNC merupakan perangkat yang berfungsi untuk mengontrol radio transmitter dan receiver di node Bs, dan melakukan akses radio dan link maintenance (seperti soft handoff).
  • Node B adalah Base station dari W-CDMA.
  • UMTS Terrestrial Radio Access Network (UTRAN) adalah fixed network infrastructure yang berisikan fasilitas untuk transmisi dari dan ke pengguna mobile.
  • Serving GPRS Support Node (SGSN) adalah komponen utama dari jaringan GPRS, yang mengatur packet switched data di dalam jaringan. Contohnya mobility management dan autentikasi dari pengguna – pengguna.
  • Gateway GPRS Support Node (GGSN) adalah komponen utama dari jaringan GPRS. GGSN bertanggung jawab untuk internetworking antara jaringan GPRS dan packet switched network.
  • Base Station Controller (BSC) adalah pengontrol dari beberapa BTS.
  • Base Transceiver Station (BTS) adalah base station dalam bahasa GSM.
  • GSM EDGE Radio Access Network (GERAN) adalah arsitektur dari radio access network yang berdasarkan teknologi GSM/EDGE radio access. Geran secara keseluruhan terharmonisasi dengan UTRAN.

     

Dalam arsitektur 3G dapat dilihat bahwa jaringan 3G masih kompatibel dengan 2G (3G dan 2G dapat berjalan secara bergantian) dengan penggunaan switch (MSC) [5].

 

Perbedaan 2G dan 3G

 

Berikut perbedaan 3G dan 2G:


Gambar 2. Tabel Perbedaan 2G dan 3G

 

Dapat dilihat bahwa pada 3G yang menggunakan packet switching lebih unggul dari pada circuit switching dalam hal biaya. Dan untuk meningkatkan reliabilitas dari packet switching dapat digunakkan TCP untuk menjamin semua paket tiba seperti yang terjadi pada circuit switching. Selain itu 3G juga memiliki keunggulan dalam hal kecepatan transmisi.

Aplikasi 3G

Aplikasi dalam jaringan 3G:

  • Voice (suara)
  • Messaging – email, fax, etc.
  • Medium-rate multimedia – Internet access, educational
  • High-rate multimedia – file transfer, video
  • High-rate interactive multimedia – video teleconferencing, telemedicine, etc.

 

Karena jaringan 3G sudah mendukung kecepatan transmisi yang tinggi 3G sering kali digunakan untuk multimedia (video, gambar, dan suara). Selain itu 3G juga dapat digunakan untuk panggilan suara melalui Voice over IP (VoIP).

 

Berikut beberapa spesifikasi dari 3G:

1. Capability to support circuit and packet data at high bit rates :

  • 144 kilobits/second or higher in high mobility (vehicular) traffic
  • 384 kilobits/second for pedestrian traffic
  • 2 Megabits/second or higher for indoor traffic

     

2. Interoperability and roaming

 

3. Common billing/user profiles :

  • Sharing of usage/rate information between service providers
  • Standardized call detail recording
  • Standardized user profiles

     

4. Capability to determine geographic position of mobiles and report it to both the network and the mobile terminal

 

5. Support of multimedia services/capabilities :

  • Fixed and variable rate bit traffic Bandwidth on demand
  • Asymmetric data rates in the forward and reverse links
  • Multimedia mail store and forward
  • Broadband access up to 2 Megabits/second

 

 

3.5G dan HSDPA

Pada umunya 3G dengan kecepatan 7.2 Mbps ke atas sering disebut 3.5G. Dan HSDPA adalah perkembangan dari 3G yang memiliki kecepatan transmisi data yang tinggi. Karena HSDPA memiliki kecepatan transmisi data yang tinggi (1.8, 3.6, 7.2, dan 14.4) maka HSDPA sering disebut 3.5G [3] [4].


Gambar 3. Evolusi 3G

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Refernsi

  1. http://www.telecomabc.com/
  2. http://www.pt.com/page/application-examples/radio-network-controller
  3. http://en.wikipedia.org/wiki/High-Speed_Downlink_Packet_Access
  4. http://www.readwriteweb.com/archives/3g_35g_4g_lte_wimax_beyond_the_marketing_speak.php
  5. http://elearning.vtu.ac.in/programme12/industrial%20programme/nokia/3g%20protocol%20stack%20-%20v2%2026-08%20%5Bcompatibility%20mode%5D.pdf

Leave a comment

Orthogonal Frequency Division Multiplexing

OFDM adalah singkatan dari Orthogonal Frequency Division Multiplexing. Orthogonal dalam matematika adalah jika ada dua vector yang memiliki hubungan tegak lurus.

Dan dua buah sinyal dikatakan orthogonal apabila memenuhi:

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) merupakan teknik modulasi multicarrier, dimana antar subcarriernya satu dengan yang lain saling ortogonal. Karena sifat ortogonalitas ini, maka antar subcarrier yang berdekatan bisa dibuat overlapping tanpa menimbulkan efek intercarrier interference (ICI). Hal ini akan membuat sistem OFDM mempunyai efisiensi spektrum yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan teknik modulasi multicarrier konvensional.

Cara kerja dari OFDM adalah input dikonversikan terlebih dahulu ke dalam bentuk parallel. Sehingga bit rate tiap – tiap subcarrier adalah bit rate awal dibagi jumlah subcarrier. Kemudian pada setiap sub carriernya dilakukan modulasi. Modulasi yang paling umum digunakan dengan OFDM adalah BPSK, QPSK, dan QAM. Teknik modulasi yang lain juga dapat digunakan. Untuk penggunaan symbol sinyal yang telah dimodulasi diaplikasikan ke dalam Inverse Fast Fourier Transform (IFFT). Kemudian symbol – symbol tersebut dikonversikan kembali ke bentuk serial.

Re(.) = bagian real dari persamaan

f(t) = respons implus dari filter transmisi

T = periode symbol

v o = frekuensi pembawa (carrier frequency) dalam bentuk radian

j = fase pembawa (carrier phase)

bn = data informasi yang telah termodulasi yang menjadi input dari IFFT.

Berikut kelemahan dan kelebihan dari OFDM:

Kelebihan:

Efisien dalam pemakaian frekuensi

(atas FDM bawah OFDM)

Sesuai pada gambar, dapat dilihat dengan penggunaan OFDM lebih hemat frekuensi karena sifatnya yang orthogonal sehingga dapat overlapping tanpa menghasilkan intercarrier interference (ICI).

Tidak sensitif terhadap sinyal tunda

Karena kecepatan keseluruhan dibagi sebanyak jumlah subcarrier maka kecepatan tiap – tiap subcarrier menjadi lambat sehingga tidak rentan terhadap delay spread (penyebaran sinyal-sinyal yang datang terlambat).

Tidak rentan terhadap Intersymbol Interfernce (ISI)

Pada umumnya multipath (adanya lebih dari satu jalur antara pengirim dan penerima) menyebabkan adanya delay dan pelemahan sinyal. Namun pada OFDM dapat digunakan cyclic prefix pada tiap – tiap symbol.

Apabila nilai cyclic prefix lebih besar daripada delay makatidak terdapat ISI maupun ICI, dan amplitude dapat bertambah ataupun berkurang. Namun penggunaan cyclic prefix membuat berkurangnya effisiensi dari OFDM.

Kuat menghadapi frequency selective fading

Karena bandwidth dari tiap subcarrier sangat rendah dan bahkan lebih rendah dari coherence bandwidth (lebar daripada bandwidth yang memiliki karakteristik yang relatif sama) maka frequency selective fading (dimana bandwidth dari channel lebih sempit daripada bandwidth dari transmisi sehingga mengakibatkan pelemahan daya terima secara tidak seragam pada beberapa frekuensi tertentu) dapat dirubah menjadi flat fading (pelemahan daya terima secara seragam).

Kekurangan:

Frequency Offset

Sistem ini sangat sensitif terhadap carrier frequency offset yang disebabkan oleh jitter pada gelombang pembawa (carrier wave) dan juga terhadap Efek Doppler yang disebabkan oleh pergerakan baik oleh stasiun pengirim maupun stasiun penerima.

Distorsi Nonlinear

Teknologi OFDM adalah sebuah sistem modulasi yang menggunakan multi-frekuensi dan multi-amplitudo, sehingga sistem ini mudah terkontaminasi oleh distorsi nonlinear yang terjadi pada amplifier dari daya transmisi.

Sinkronisasi Sinyal

Pada stasiun penerima, menentukan start point untuk memulai operasi Fast Fourier Transform (FFT) ketika sinyal OFDM tiba di stasiun penerima adalah hal yang relatif sulit. Atau dengan kata lain, sinkronisasi daripada sinyal OFDM adalah hal yang sulit.

High peak-to-average power ratio

Jarak antara daya sinyal maksimum dan daya sinyal rata –rata menyebabkan OFDM membutuhkan amplifier dengan dynamic range yang lebar.

Pengembangan dari OFDM:

Polynomial Cancellation Coded OFDM (PCC-OFDM):

Skema modulasi alternative yang berdasarkan pada OFDM.

Kombinasi dengan CDMA:

Dengan penggunaan OFDM pada CDMA dimungkinkan pemakaian CDMA untuk data berkecepatan tinggi.

Sumber:

http://elektroindonesia.com/elektro/tel24.html

http://www.ctie.monash.edu.au/ofdm/sample_files/armstrong_ofdm.pdf

http://en.wikipedia.org/wiki/Orthogonality

Leave a comment

GPRS

Secara umum General Packet Radio Service atau GPRS adalah suatu teknologi yang memungkinkan pengiriman dan penerimaan data lebih cepat jika dibandingkan dengan penggunaan teknologi Circuit Switch Data atau CSD.
Jaringan GPRS merupakan jaringan terpisah dari jaringan GSM dan saat ini hanya digunakan untuk aplikasi data. Komponen-komponen utama jaringan GPRS adalah :
·         GGSN: gerbang penghubung jaringan GSM ke jaringan internet
·         SGSN: gerbang penghubung jaringan BSS/BTS ke jaringan GPRS
·         PCU: komponen di level BSS yang menghubungkan terminal ke jaringan GPRS
Secara teori kecepatan pengiriman data GPRS dapat mencapai 115 kb/s. Namun dalam implementasinya sangat tergantung dari berbagai hal seperti :
·         Konfigurasi dan Alokasi time slot di level Radio/BTS
·         Teknologi software yang digunakan
·         Dukungan ponsel
Ini menjelaskan mengapa pada saat-saat tertentu; di lokasi tertentu; akses GPRS terasa lambat; dan bahkan bisa lebih lambat dari akses CSD yang memiliki kecepatan 9,6 kb/s
 
Gambar di atas adalah gambar asitektur fisik dari GPRS, dari gambar tersebut kita dapat mengetahui bagaimana komponen-komponen dalam GPRS berhubungan satu sama lain sehingga membentuk sebuah jaringan yang baik.
 
Gambar di atas adalah Network Diagram yang dipakai di dalam GPRS, dari gambar tersebut dapat kita lihat network-network yang terhubung dalam GPRS, yaitu network ISP, network inter PLMN, serta network dari GPRS itu sendiri.
Teknologi yang digunakan di dalam GPRS adalah teknologi time slot dan multiframe, setiap time slot (TS) merupakan satu kanal trafik (TCH). Panjang satu frame TDMA adalah 4,613 ms dengan panjang satu time slot 576,9 ms. Data rate maksimum yang dapat dicapai setiap TCH adalah 9,6 Kbps. Apabila diinginkan data rate yang lebih tinggi dapat digunakan beberapa TCH secara simultan untuk satu terminal MS. Trafik data pada sistem GPRS adalah asymmetric dimana jumlah time slot yang digunakan serta data rate uplink dan downlink berbeda.
Struktur multiframe untuk PDCH pada sistem GPRS terdiri dari 52 frame TDMA, dibagi kedalam 12 frame paket data (B0 – B11) dimana tiap 4 frame membentuk satu blok yang ditransmisikan secara berurutan, 2 frame untuk PTCCH dan 2 frame kosong (idle).

Leave a comment

Machine to Machine Communications

Teknologi Machine to Machine (M2M) mengijinkan dua perangkat yang memiliki kemampuan yang sama terhubung dengan wired maupun wireless connections.

Beberapa fungsi dari M2M adalah:

  • 1) Collection of data
  • 2) Transmission of selected data through a communication network
  • 3) Assessment of the data
  • 4) Response to the available information

1. Collection of data

M2M dapat digunakan untuk mengumpulkan berbagai data. Contoh suatu mesin yang digunakan untuk mengumpulkan data temperatur dari suatu mesin. Data yang diambil dapat digunakan untuk mengontrol mesin tersebut.

2. Transmission of selected data through a communication network

M2M digunakan dalam pengiriman data. Contohnya komunikasi antara router, dan switch. Router terkadang juga menggunakan M2M untuk mengisi routing table-nya (ketika menggunakan dynamic routing.)

3. Assessment of the data

Penilaian terhadap suatu data juga dapat dilakukan melalui M2M. Biasanya digunakan untuk remote monitoring. Contoh lain adalah ketia antivirus mengecheck setiap situs yang mungkin terinfeksioleh virus.

4. Response to the available information

Setelah mengambil dan menilai data menggunakan M2M communication, mesin yang lain juga dapat memberikan respon ke mesin yang diambil nilainya sebagai perintah.

Sumber=http://www.m2mcomm.com/about/what-is-m2m/index.html.

Leave a comment

3G

3G merupakan evolusi dari generasi kedua yaitu 2G. Dan semua teknologi 3G menggunakan teknologi CDMA.

–          GSM’s 3G Evolution is UMTS

–          ANSI-41’s 3G Evolution is cdma2000

–          Evolution managed by 3GPP (3rd Generation Partnership Project) and 3GPP2

1G

wireless

AMPS (Advanced Mobile Phone Service) – Analog voice service- No data service

2G

wireless

CDMA(Code Division Multiple Access)TDMA (Time Division Multiple Access)

GSM

(Global System for Mobile Communications)

PDC (Personal Digital Cellular)

– Digital voice service- 9.6K to 14.4K bit/sec.

– CDMA, TDMA and PDC offer

one-way data transmissions only

– Enhanced calling features

like caller ID

– No always-on data connection

3G

wireless

CDMA(Code Division Multiple Access)TDMA (Time Division Multiple Access)

GSM

(Global System for Mobile Communications)

PDC (Personal Digital Cellular)

– Superior voice quality- Up to 2M bit/sec.

– always-on data

– Broadband data services

like video & multimedia

– Enhanced roaming

3G mensupport berbagai layanan, sebagai berikut:

n  Voice

n  Messaging – email, fax, etc.

n  Medium-rate multimedia – Internet access, educational

n  High-rate multimedia – file transfer, video

n  High-rate interactive multimedia – video teleconferencing, telemedicine, etc.

Beberapa kemampuan dari 3G:

1. Capability to support circuit and packet data at high bit rates :

–          144 kilobits/second or higher in high mobility (vehicular) traffic

–          384 kilobits/second for pedestrian traffic

–          2 Megabits/second or higher for indoor traffic

2. Interoperability and roaming

3. Common billing/user profiles :

–          Sharing of usage/rate information between service providers

–          Standardized call detail recording

–          Standardized user profiles

4. Capability to determine geographic position of mobiles and report it to both the network and the mobile terminal

5. Support of multimedia services/capabilities :

–          Fixed and variable rate bit traffic Bandwidth on demand

–          Asymmetric data rates in the forward and reverse links

–          Multimedia mail store and forward

–          Broadband access up to 2 Megabits/second

Berikut gambar integrasi teknologi 3G di dalam sistem GSM.

Berikut beberapa pertimbangan untuk menggunakan teknologi 3G:

Bandwidth availability

n  Limited BW of cellular can’t support capacity

n  Need new BW allocation

Multimedia demand & terminal availability

n  Multimedia services demand for fixed or mobility

n  Terminal availability (specific terminal)

Universal mobility 

n  Global coverage (border less communication)

n  Portability : one terminal for all services

Regulation

n  Need new license of 3 G

3G mensupport berbagai layanan, sebagai berikut:

n  Voice

n  Messaging – email, fax, etc.

n  Medium-rate multimedia – Internet access, educational

n  High-rate multimedia – file transfer, video

n  High-rate interactive multimedia – video teleconferencing, telemedicine, etc.

Leave a comment

Cellular System

Celluler adalah kumpulan dari cel-cell yang membentuk sebuah network untuk sistem radio. Sistem radio berdasarkan cell-cell karena jangkauan sinyal radio yang dipancarkan oleh cellular terbatas. Jadi untuk mengatasi keterbatasan itu, dibangun banyak cell agar semua daerah yang ingin dijangkau oleh sinyal radio terjangkau semua oleh sinyal radio, sehingga ketika seseorang akan keluar dari jangkauan sebuah cell, orang tersebut akan langsung dijangkau oleh network yang lainnya. Selain itu spektrum dari radio yang digunakkan oleh sinyal radio untuk merambat melalui medium tertentu juga memiliki keterbatasan. Spektrum yang dimiliki sebuah cell memiliki keterbatasan, yaitu hanya dapat melayani beberapa pengguna dalam satu waktu, jadi ketika seseorang yang keluar dari jangkauan cell, spektrum radio yang ditinggalkan dapat digunakan oleh orang lain. Spektrum radio hanya bisa dimiliki oleh satu orang dalam sati cell, tetapi spektrum radio tersebut dapat digunakkan oleh orang lain di cell yang lain. Jadi sistem radio seringkali disebut sebagai cellular karena sistem radio terbentuk dari banyak cell-cell yang tersebar dalam radius tertentu.

GSM merupakan salah satu contoh dari sistem radio yang paling sering digunakkan. GSM merupakan singkatan dari Global System for Mobile Communications. Namun GSM pada awalnya merupakan nama sebuah komite yaitu (Groupe Special Mobile) yang membuat standarisasi, karena pada saat itu GSM akan diluncurkan maka singkatan dari GSM dirubah menjadi Global System for Mobile Communications.

Sistem dari GSM terdiri dari tiga elemen utama yaitu switching subsystem, base station subsystem, dan mobile. Switching subsystem digunakan untuk menyambungkan koneksi dari satu mobile ke mobile lain, contohnya pada saat menghubungi seseorang switching akan menghubungkan mobile yang menghubungi dan dihubungi, sebagai contoh:

Ketika menelpon ke nomor tertentu seperti 00 33 1 123456. Switch pertama hanya membaca angka 33 1 123456, lalu setelah dicocokan dengan tabel yang ada 00 menunjukan panggilan internasional. Lalu panggilan dilanjutkan ke switch internasional. Switch internasional membaca angka 33, dan setelah dicocokan dengan tabel yang ada 33 menunjukan kode negara Perancis. 1 123456 dilanjutkan ke switch internasional Perancis. Di switch internasional angka 1 yang merupakan bagian depan dari 1 123456 Perancis dibaca sebagai kota Paris. Lalu 123456 dihubungkan ke switch lokal di Paris lalu dihubungkan ke pemilik nomor 123456.

Switch tidak tahu apakah nomor yang dihubungi adalah nomor mobile atau tidak. Namun pada kenyataannya perlu diketahui panggilan tersebut untuk mobile atau tidak, sehingga pulsa yang dibayar dapat bervariasi.

BSS yang merupakan singkatan dari Base Station Subsystem bertugas untuk menghubungkan switch dengan mobile. BSS terdiri dari beberapa BTS (Base Transceiver Stations). BTS berfungsi untuk menerima dan mengirimkan data dari mobile. BTS juga memiliki kemampuan komputasi yang berfungsi untuk error correction, dan mengenkripsi pembicaraan sehingga tidak bisa didengar orang lain (di sadap).

Dalam kasus GSM, di dalam BSS terdapat beberapa BSC (Base Station Controllers) yang berfungsi untuk menangani beberapa BTS. Sebagai perumpamaan dalam satu perusahaan terdapat 100 pegawai. Jika 100 pegawai tersebut melapor kepada 1 atasan maka atasan akan kewalahan. Maka dibuat sistem seperti berikut, 100 pegawai, 10 manager, dan 1 atasan. Sehingga setiap 10 pegawai melapor pada 1 manager dan semua manager melapor ke atasan. Pegawai adalah BTS, manager adalah BSC, dan BSS adalah atasan. Hal ini membuat pekerjaan BSS lebih mudah diatur.

Karena switch diam dan mobile bergerak terus, maka diperlukan MSC (Mobile Switching Center) yang berfungsi untuk memindahkan panggilan ke mobile. Switch akan mengirimkan pesan terus menerus ke MSC, lalu MSC memberikan respon untuk menentukan apa yang harus dilakukan oleh mobile.

 

 

Switch adalah sebuah alat bertugas untuk menghubungkan koneksi antara penelpon dengan yang ditelpon. Switch mencangkup sebuah area geografis dengan 50.000 sampai 100.000 rumah di dalamnya. Dan Switch dapat menyambungkan beberapa koneksi telepon pada saat yang bersamaan.

Model switch yang lama pertama kali ditemukan oleh Strowger. Sistem kerjanya adalah dengan menggunkan relay. Panggilan masuk dan Panggilan keluar dari setiap user dihubungkan menjadi satu oleh relay. Contohnya: panggilan masuk user E disambungkan dengan semua panggilan keluar user yang lain dengan relay seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini. Relay-relay disusun membentuk pola kotak-kotak sehingga memungkinkan terjadi banyak koneksi telepon di saat yang bersamaan. Model switch yang lama ini pada akhirnya ditinggalkan karena boros, membutuhkan banyak relay. Untuk 10.000 pengguna maka membutuhkan 100.000.000 relay.

Model switch yang modern lebih efisien karena menggunakan Ring. Satu Ring dapat mencakup banyak pengguna telepon. Cara kerjanya adalah sebagai berikut.seorang pengguna E hendak menelpon pangguna C, maka panggilan tersebut akan disambungkan ke Ring. Kemudian panggilan tersebut berjalan melalui Ring untuk mencari letak pengguna C. Setelah ditemukan maka panggilan akan keluar dari Ring dan diteruskan ke pengguna C seperti pada gambar di bawah ini.

Untuk mengenali identitas pengguna telepon genggam yang terhubung dalam switch, dibutuhkan sebuah database yang selalu up to date untuk mengenali nomer telepon berapa saj yang berada di dalam kawasan switch tersebut. Ada 2 yang dibutuhkan yaitu yang pertama HLR (Home Location Register) dan VLR (Visitor Location Register). Telepon selular selalu mengirim sinyal kepada HLR berupa sebuah pesan semacam “Aku ada disini, dan aku sedang menyala”. Dengan informasi ini maka kita dapat mengetahui dimana keberadaan telepon kita saat ini.

Apabila telepon kita hendak keluar dari network yang ada. Misalnya hendak ke network internasional.dibutuhkan informasi lain yang didapatkan dari VLR. VLR akan memberitahu bila sebuah telepon keluar dari network yang ada. Dengan adanya 2 peran register ini maka komunikasi menjadi lebih efisien.

Ketika telepon kita hendak berkomunikasi dengan telepon rumah atau PSTN. Kita tidak bisa berkomunikasi secara langsung tetapi harus melalui GMSC (Gateway Mobile Switching Center). Sebagai contoh apabila telepon rumah hendak menelpon maka akan melalui GMSC dan akan diteruskan HLR kemudian ke telepon selular yang dituju.

Sumber: Webb, William (1998). Understanding Cellular Radio. Boston, London: Artech House.


			

Leave a comment