Analisis Penggunaan Algoritma Reweight Message Passing Berbasis Alokasi Sumber Daya Radio Untuk Jaringan Sistem Kognitif

Abstract

Dewasa ini, teknologi mengalami perkembangan yang sangat pesat terutama dalam bidang telekomunikasi. Pemanfataan telekomunikasi terutama dalam sektor radio kognitif. Cognitive Radio Network (CRN) atau jaringan kognitif radio hadir sebagai solusi peningkatan pemanfaatan sumber daya alokasi. Penelitian jaringan kognitif radio berfokus pada alokasi sumber daya dengan menggunakan alokasi resource yang dioptimalkan. Masalah utama ialah menangani permintaan jaringan seluler, dengan menimalisir maintenance, penggunaan daya yang rendah serta interference yang kecil untuk mendapatkan nilai yang maksimal dan memfokuskan pada nilai data rate yang tinggi agar mencapai performa terbaik. Cognitive Radio Network dikembangkan karena primary user (PU) dan secondary user (SU) tidak perlu mengunakan medium untuk saling berkomunikasi satu sama lain. Konsep ini sangat berguna untuk masa depan meskipun memiliki masalah dalah hal interferensi yang dihasilkan dari PU dan SU karena dalam satu sel yang sama. Hal ini dapat menyebabkan performa Quality of Service (QoS) dalam CRN. Oleh sebab itu, dibutuhkan alokasi resource yang dapat meningkatkan performa QoS seperti meminimalisir data rate, fairness, serta interferensi yang rendah. Maka, digunakan algoritma Reweight Message Passing (ReMPA) untuk mendukung performansi tersebut. Algortima Reweight Message Passing dalam tugas akhir ini dapat menjadi solusi untuk PU dan SU dengan hasil menghasilkan perfomansi yang lebih baik dibandingkan algoritma random dan meangreedy.

Kata Kunci : Cognitive Radio Network , Algortima Reweight Message Passing, PU, SU.