I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 ,   p p   1 7 9 1 ~1 7 9 9   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v 1 5 i 4 . pp 1 7 9 1 - 1 7 9 9           1791       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   5 G   net wo rk pe rfo rma nce ana ly sis  and pla nning  f o r  t he  dev elo pment of  5 G   serv ices  in  P a da ng   C ity       Af riza l Y uh a nef ,   Z urna wit a ,   F a rha n Sy a ’ ba nu l A lza   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   P a d a n g   S t a t e   P o l y t e c h n i c ,   P a d a n g   C i t y ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   2 9 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Au g   3 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Au g   2 8 ,   2 0 2 6       Th e   ra p i d   d e p l o y m e n t   o f  fift h - g e n e ra ti o n   (5 G )  m o b il e   n e tw o rk s  re q u ires   a c c u ra te  p e rfo rm a n c e   a ss e ss m e n t  t o   s u p p o rt   e ffe c ti v e   n e two rk   p lan n in g .   Th is  stu d y   p re se n ts  a   c o m b i n e d   fi e ld   m e a su re m e n t  a n d   sim u latio n   a p p ro a c h ,   in teg ra ti n g   d r iv e   tes t  d a ta wit h   Ato ll - b a se d   c o v e ra g e   p lan n i n g   t o   e v a lu a te t h e   e a rly   d e p lo y m e n t  o f  5 G   non - sta n d a lo n e   (NSA)  in   P a d a n g   Cit y ,   In d o n e sia .   Ra d io   p e rfo rm a n c e   wa s  a ss e ss e d   u si n g   re fe re n c e   sig n a l  re c e iv e d   p o we r   (RS RP )  a n d   si g n a l - to - in terfe re n c e - p lu s - n o ise   ra ti o   (S INR)  o b ta in e d   fro m   d riv e   tes ts  u si n g   a   S a m su n g   G a lax y   A2 6   5 G   a n d   G - Ne tT ra c k   P ro ,   w h il e   Ato ll   wa s  u se d   t o   a n a ly z e   p la n n e d   c o v e ra g e .   T h e   re su lt s  sh o w  th a t  6 4 %   o f   m e a su re m e n t  p o i n ts  a c h iev e d   v e ry   g o o d   RS R P   (≥  − 8 5   d Bm )  a n d   5 6 %   re c o rd e d   v e ry   g o o d   S INR  (≥   1 0   d B),   a lt h o u g h   se v e ra l   lo c a t i o n s   e x h ib it e d   p o o r  S INR  d e sp it e   stro n g   RS R P ,   in d ica ti n g   i n terfe re n c e   a ss o c iate d   with   th e   NSA  a rc h it e c tu re .   At o ll   sim u lati o n   s h o we d   th a t   o n ly   3 6 . 4 2 %   o f  t h e   p la n n e d   c o v e ra g e   a re a   re a c h e d   e x c e ll e n t   RS RP ,   re v e a li n g   g a p s   b e twe e n   m e a su re d   a n d   p re d icte d   p e rfo rm a n c e .   T h e se   fin d i n g s   d e m o n stra te  t h a t  i n teg ra ti n g   d riv e   tes t  m e a su re m e n ts  with   p r o p a g a ti o n   sim u latio n   p r o v i d e s  a   p ra c ti c a l  fra m e wo rk   fo r  id e n ti fy i n g   c o v e ra g e   d e ficie n c ies   a n d   su p p o rti n g   5 G   n e two rk   p lan n in g   th r o u g h   i n terfe re n c e   m it ig a ti o n ,   a n te n n a   p a ra m e ter  a d ju st m e n t,   a n d   m ig ra ti o n   to wa rd   S A arc h it e c tu re .     K ey w o r d s :   5G   B an d wid th   Dr iv e  T est   R S R P   SIN R   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Af r izal  Yu h an ef   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Pad a n g   State  Po ly tec h n ic   Pad an g   C ity ,   W est Su m atr a,   I n d o n esia   E m ail:  af r izal@ p n p . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Fifth - g en er atio n   ( 5 G)   m o b ile  co m m u n icatio n   is   a  k ey   en ab ler   o f   I n f o r m atio n   an d   C o m m u n icatio n   T ec h n o lo g y   ( I C T ) ,   s u p p o r tin g   s m ar t - city   s er v ices,  I o T   ap p licatio n s ,   an d   I n d o n esia' s   d i g ital  tr an s f o r m atio n   th r o u g h   h i g h - s p ee d ,   lo w - late n cy ,   r eliab le   wir eless   co m m u n icatio n   [ 1 ] .   W ith   d ata  r ates  o f   u p   to   2 0   G b p s   -   ab o u t  2 0   tim es  f aster   th a n   4 G   -   5 G  en a b les  ad v a n ce d   a p p lic atio n s   s u ch   as  I o T ,   au g m en ted   r ea lity ,   an d   v ir t u al  r ea lity   [ 2 ] .   Pad a n g   C ity   was  t h e  f ir s t  city   in   W est  Su m atr a  t o   r ec eiv e   co m m er cial  5 G,   lau n ch ed   b y   T elk o m s el  in   2 0 2 1   [ 3 ] ,   m ak i n g   it  an   i m p o r tan t  ca s e  s tu d y   f o r   e v alu a tin g   r ea l - wo r ld   n etwo r k   p er f o r m an ce .   Dr iv e   test   s tu d ies  s h o w  th at  s ig n al  q u ality   v ar ies  co n s id er ab ly   ac r o s s   lo ca tio n s ,   in f lu en ce d   b y   SIN R ,   in ter - ce ll  h an d o v er ,   in ter f e r en ce ,   p h y s ical  o b s tacle s ,   an d   wea th er   [ 4 ] .   T h ese  v a r iatio n s   ar e  in f l u en ce d   b y   SIN R ,     in ter - ce ll  h an d o v er ,   s ig n al  in t er f er en ce ,   p h y s ical  o b s tacle s ,   an d   wea th er   co n d itio n s   [ 5 ] .   5 G  n ew  r ad io   ( NR )   s u p p o r ts   h ig h - f r eq u en cy   s p ec t r a  s u ch   as  m m W av e  f o r   h i g h er   d ata  r ates  at  th e  co s t  o f   lim ited   r an g e  [ 6 ] ,   [ 7 ] .  an d   ac h iev es  h ig h   a r ch ite ctu r al  f lex ib ilit y   th r o u g h   n etwo r k   f u n ctio n   v ir tu aliza tio n   ( NFV)   a n d     s o f twar e - d ef in ed   n etwo r k in g   ( SDN)   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Netwo r k   s licin g   allo ws  lo g ical  s ep a r atio n   o f   t h e  n etwo r k   to   s er v e  d if f e r en t  s er v ice  n ee d s   s im u ltan eo u s ly   -   f o r   e x a m p le,   p r io r itizin g   v id e o   s tr e am in g   o r   I o T - b ased   h ea lth ca r e  [ 1 0 ] .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 7 9 1 - 1 7 9 9   1792   B ea m f o r m in g   an d   m ass iv e  m u ltip le‐ in p u t  m u ltip le‐ o u tp u t  ( MI MO )   f u r th er   in cr ea s e  c ap ac ity   an d   s ig n al  q u ality   b y   f o cu s in g   tr an s m is s io n   d ir ec tly   to war d   u s er s   [ 1 1 ] – [ 1 4 ] .   Key   im p lem e n tatio n   ch allen g es   in clu d e  s u b o p tim al  h ig h - f r eq u en cy   p r o p ag atio n ,   p ar ticu lar ly   at  m m W av e,   wh ich   is   ea s ily   o b s tr u cted   b y   b u ild in g s   an d   v e g etatio n   [ 1 5 ] .   as  well  a s   in f r astru ctu r e  r ea d in ess ,   r eg u lato r y   ad ju s tm e n t,  an d   in v estme n t   r eq u ir em e n ts ,   esp ec ially   in   d e n s e  u r b an   a r ea s   [ 1 6 ] .   T wo   m ain   d ep lo y m en t   ar ch ite ctu r es  h av e   b ee n   s tan d ar d ize d   b y   3 GPP  -   non - s tan d alo n e   ( NSA)   an d   SA  [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] ,   ea ch   with   d if f er en t  tr ad e - o f f s   in   co v er ag e,   ad o p tio n   s p ee d ,   a n d   co s t  [ 1 9 ] .   Dr iv e  test s   r em a in   ess en tial  to   v er if y   r ea l - wo r ld   p er f o r m an ce ,   p ar ticu lar l y   f o r   h ig h - f r eq u e n cy   s p ec tr u m   v u l n er ab le  to   o b s tr u ctio n   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] ,   a n d   d r iv e  test   d ata  ca n   f u r th er   s er v e  as  tr a in in g   d ata  f o r   m ac h in e - lear n in g - b ased   n etwo r k   o p tim izatio n   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .   B ey o n d   co v er ag e ,   em er g i n g   s er v ices  s u ch   as  ex ten d ed   r ea li ty   ( XR )   will  p lace   ad d itio n al  d em a n d s   o n   laten cy   an d   q u ality   o f   e x p er ie n ce   in   f u tu r e  m o b ile  n etwo r k s   [ 2 4 ] .   R ec en t  s tu d ies  h av e  ex am in ed   5 G  NSA  p er f o r m an ce   in   m ed iu m - s ized   d ev el o p in g - co u n tr y   cities.    A  2 0 2 5   s tu d y   o n   B an d u n g   C ity   ap p lied   th e   3 GPP  T R   3 8 . 9 0 1   UM a  p r o p a g atio n   m o d el   an d   f o u n d   o n ly   3 0 %  o f   ex is tin g   s ites   ac h iev ed   ad eq u ate  co v er ag e,   wh ile  a  r elate d   2 0 2 4   s tu d y   p r o p o s ed   a  s im u latio n   m o d el  f o r   5 G   NSA  d ep lo y m en t  s p ec if ically   f o r   em er g in g   c o u n tr ies.  Ho we v er ,   b o t h   wer e  s im u latio n - f o c u s ed   an d   co n d u cte d   in   lar g er   m etr o p o litan   ar ea s ,   leav in g   a   g ap   f o r   c o m b in e d   d r iv e - test – s im u latio n   v alid atio n   in   m ed i u m - s ized   co astal c ities   s u ch   as Pad an g   [ 2 5 ] .   Pre v io u s   s tu d ies  h av e  ev alu at ed   5 G  p er f o r m a n ce   u s in g   d r i v e  test   m ea s u r em en ts   alo n e  [ 2 6 ] ,   [ 2 7 ] ,    o r   p r o p ag atio n   s im u latio n   al o n e  [ 2 8 ] ,   [ 2 9 ] .   b u t  r ar ely   b o th   to g eth er ,   leav in g   th e  co n s is ten cy   b etwe en   m ea s u r ed   an d   s im u lated   p e r f o r m a n ce   in s u f f icien tly   u n d er s to o d   f o r   m ed i u m - s ized   I n d o n esian   cities.     T h is   s tu d y   th er ef o r e  in teg r ate s   d r iv e  test   m ea s u r em en ts   wit h   Ato ll - b ased   p r o p a g atio n   s im u latio n   to   ev alu ate   th e  5 G  NSA  n etwo r k   in   Pad an g   C ity ,   v ali d atin g   s im u lati o n   r esu lts   ag ain s t  ac t u al  f iel d   m ea s u r em e n ts   to   p r o v id e   p r ac tical  in s ig h ts   f o r   f u tu r e  5 G  d ep lo y m en t a n d   o p ti m izatio n   in   m ed i u m - s ized   u r b an   en v ir o n m en ts .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     2 .1 .    Resea rc h  d esig n   T h is   s tu d y   ad o p ts   an   o b s er v atio n al  f ield - m ea s u r em en t  ap p r o ac h   co m b in ed   with   p r o p ag atio n   s im u latio n ,   in teg r atin g   f iv e  s t ag es:  ( a)   d r iv e   test   d ata  ac q u is itio n ,   d ef in in g   d ev ice  co n f i g u r atio n ,   s ca n n in g   in ter v al,   an d   m o b ilit y   s p ee d ;  ( b )   d ata  p r ep r o ce s s in g ,   v al id a tin g   r aw  l o g s   an d   ex t r ac tin g   R S R P/S I N R   v alu es  with   g eo s p atial  tag g in g ;   ( c)   R S R P  -   SIN R   co r r elatio n   a n aly s is   u s in g   k e y   p er f o r m an ce   in d icato r   ( KPI )   th r esh o ld s   to   id en tify   a n o m alo u s   ( in ter f er en ce )   p o in ts ;  ( d )   At o ll - b ased   s im u latio n   u s in g   an   N7 8   co n f i g u r ati o n   with   b ea m f o r m in g   m o d elin g ;   an d   ( e )   p er f o r m an ce   ev alu ati o n ,   c o m p a r in g   d r i v e  test   r esu lts   with   s im u latio n   o u tp u ts .   Me asu r e m en t  r o u te s   wer e  s elec ted   to   r e p r esen t  r esid en tial,  c o m m er cial,   an d   ar ter ial - r o a d   en v ir o n m en ts   in   Pad a n g   C ity ,   allo win g   r ea l - tim e   ca p tu r e  o f   r ad io   p ar am eter s   u n d e r   m o b il ity   co n d itio n s .   T h e   to o ls   an d   s o f twar e  u s ed   at  ea c h   s tag e  ar e  s u m m ar ize d   in   T ab le  1 .   R esear ch   s tag e  f lo w  as sh o wn   in   Fig u r e   1 .           Fig u r e  1 .   R esear ch   s tag e  f lo w       T ab le   1 .   So f twar e  s p ec if icatio n s   S o f t w a r e   S p e c i f i c a t i o n s   U se   G - N e t Tr a c k   P r o   G y o k o v   S o l u t i o n s  v 3 2 . 7 ;   A n d r o i d   ≥   6 . 0   M o b i l e   n e t w o r k   a n a l y s i s/ m e a s u r e m e n t   ( 5 G / 4 G / 3 G / 2 G )   A t o l l   F o r sk   R a d i o   p l a n n i n g ,   s i m u l a t i o n   &   o p t i m i z a t i o n   G o o g l e   E a r t h   P r o   —   3 D   r e a l - t i me   f i e l d   c o n d i t i o n   r e f e r e n c e   M i c r o s o f t   Ex c e l   M i c r o s o f t   3 6 5 ,   2 0 2 1   D a t a   p r o c e s si n g   O p e n   S i g n a l   v 7 . 6 0   ( 2 0 2 5 )   Lo c a t i n g   mo b i l e   t o w e r   p o i n t s   N p e r f   n P e r f   S A S ;   A n d r o i d   ≥   5 . 0   5 G   c o v e r a g e   ma p p i n g   & s p e e d   t e st       2 . 2 .     M ea s urem ent   pa ra m et e rs   T h e  KPI s   ev alu ated   ar e  R SR P  an d   SIN R .   R S R P  in d icate s   th e  s tr en g th   o f   th e  r ec eiv ed   r ef er en ce   s ig n al  ( R SR P  =  Pᵣ ₛ ) ,   wh er e  h i g h er   v alu es  ( clo s er   to   0   d B m )   in d icate   a  s tr o n g er   s ig n al.   SI NR   in d icate s   s ig n al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       5 G  n etw o r k  p erfo r ma n ce   a n a l ysis   a n d   p la n n i n g   fo r   th e  d ev e lo p men t o f 5 G  s ervices  …  ( A fr iz a l Yu h a n ef )   1793   q u ality   r elativ e  to   in ter f er en ce   an d   n o is e,   SIN R   =  S  /  ( I   +  N) ,   wh er e  S  is   th e  r ec e iv ed   s ig n al  p o wer ,     I   is   in ter f er en ce   p o wer ,   a n d   N  is   n o is e  p o wer ; h ig h e r   SIN R   r ef lects b etter   q u ality .   B ased   o n   th e  T elk o m s el  5 G  NSA  KPI   s tan d ar d ,   R SR P ≥   −9 2   d B m   an d   SIN R   ≥   3   d B   ar e  class if ied   as g o o d .     2 . 3 .     Driv e  t est  pro ce du re   a nd   m ea s urem ent   ro ute   m a p   Data   wer e  s am p led   at  1 - s ec o n d   in ter v als  with   v eh icle  s p ee d   o f   2 0 - 4 0   k m /h   to   b alan ce     m ea s u r em en t  s tab ilit y   an d   r ea lis tic  u r b an   u s ag e   co n d i tio n s .   T wo   r o u tes  wer e  s u r v ey ed :  R o u te  A    ( J l.  Ku r ao   Pag an g   -   Simp a n g   Pu n g g ai   -   B er o k   R ay a)   a n d   R o u te  B   ( L u b u k   B u ay a  -   Air   T awa r   -   Pad an g   C ity   C en ter ) ,   co v er i n g   ar e as  o f   v a r y in g   b u ild in g   d en s ity   a n d   tr af f ic,   in clu d i n g   Mo u n t  Pan g ilu n ,   Ku r a o   Pag an g ,     Simp an g   Pu n g g ai,   an d   B er o k   R ay a.   R ec o r d ed   p ar am eter s   in clu d ed   R SR P,  SIN R ,   C QI ,   u tili ze d   b an d wid th ,   E AR F C N,   an d   g No d eB I D.     2 . 4 .     Sy nchro niza t io n   bet wee n driv e  t est  a nd   s im ula t io n   All  d r iv e  test   s am p les  wer e  g eo r ef er e n ce d   u s in g   GPS  co o r d in ates  an d   m atch e d   to   c o r r esp o n d in g   lo ca tio n s   o n   th e  Ato ll  co v er ag e  m ap ,   f o cu s in g   o n   p o in ts   wh er e  b o th   s im u lated   an d   m ea s u r ed   R SR P  wer e   av ailab le.   SIN R   o b s er v atio n s   wer e  an aly ze d   t o g eth er   with   s im u lated   co v er a g e  to   in v est ig ate  d is cr ep an cies  ca u s ed   b y   in ter f er en ce ,   e n v ir o n m en tal  o b s tr u ctio n ,   an d   p r ac tical  d ep lo y m en t  c o n d itio n s ,   en ab lin g   a  d ir ec t   co m p ar is o n   b e twee n   th eo r etica l p r ed ictio n s   an d   ac tu al  p e r f o r m an ce .       2 . 5 .     Sim ula t i o n   m et ho d ( At o ll)   R ad io   p r o p a g atio n   s im u latio n   was  p er f o r m ed   i n   Ato ll  t o   ev alu ate  th e   p lan n ed   5 G   NR   NS A   co v er ag e,   em p lo y in g   th e   C o s t - Hata   p r o p ag ati o n   m o d el  to   esti m ate  p ath   lo s s   b ased   o n   d is tan ce ,   f r eq u en c y ,   an d   an ten n a  h ei g h t.  T h e  n etw o r k   o p er ated   in   th e  N 7 8   b an d   ( 3 3 0 0   MH z) ,   with   ea ch   m a cr o   s ite  co n f i g u r ed   u s in g   a  s tan d ar d   tr i - s ec to r al   an ten n a  lay o u t  p r o v id in g   3 6 0 °  az im u th al  co v er ag e.   All   tr an s m itter s   wer e  d ep lo y e d   with o u t  ad d itio n al   d o wn tilt ,   r ef lectin g   th e  in itial  co m m er cial  r o llo u t  co n f i g u r atio n ,   a n d   wer e   eq u ip p e d   with   a  1 2 8 ×1 2 8   Ma s s iv e  MI MO   ar r ay   s u p p o r ted   b y   th e  d ef au lt  b ea m f o r m er   m o d el,   co n s is ten t  with   ty p ical  5 G  NR   m ac r o - la y er   d ep lo y m en t.   C o m p lete  s im u latio n   p a r am eter s   ar e   s u m m ar ized   in   T ab le   2 ,   co n f ig u r ed   to   ap p r o x im ate  th e   ac tu al  co m m er cial  d ep lo y m e n t o b s er v ed   d u r in g   th e   d r iv e   test   ca m p aig n .       T ab le  2 .   Ato ll  s im u latio n   p ar a m eter s   P a r a me t e r   V a l u e   P r o p a g a t i o n   m o d e l   C o s t - H a t a   F r e q u e n c y   b a n d   N 7 8   ( 3 3 0 0   M H z )   B a n d w i d t h   5 0   M H z   ( N R - A R F C N   6 2 1 6 6 7 )   A n t e n n a   h e i g h t   30 – 3 9   m   S e c t o r   c o n f i g u r a t i o n   3   se c t o r s/ s i t e   ( 0 ° / 1 2 0 ° / 2 4 0 ° )   D o w n t i l t   ( m e c h . / e l e c . )   0°   A n t e n n a   a r r a y   1 2 8 × 1 2 8   ( M a ssi v e   M I M O )   B e a mf o r mi n g   m o d e l   D e f a u l t   B e a mf o r m e r   N o i se   f i g u r e   5   d B   C a l c u l a t i o n   r a d i u s   1 0   k m   G r i d   r e s o l u t i o n   5 0   m   P r o p a g a t i o n   m o d e l   C o s t - H a t a   F r e q u e n c y   b a n d   N 7 8   ( 3 3 0 0   M H z )       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   Of   th e  2 , 7 7 9   c o llected   s am p l es,  2 , 6 9 5   ( 9 7 %)   wer e  co n n ec ted   to   4 G  L T E   an d   8 4   ( 3 %)  to   th e  5 G  NSA  n etwo r k ,   r ef lectin g   th e  s till - lim ited   co m m er cial  5 G  co v er ag e  in   Pad an g   C ity ,   as  s u m m ar ized   in   T a b le  3 .   Dete cted   5 G  co v e r ag e  was  co n ce n tr ated   a r o u n d   Ku r ao   Pag an g   an d   L u b u k   B u ay a,   wh e r e   L T E   co n tin u ed   to   o p er ate  as  th e  an ch o r   n etwo r k   u n d er   th e  NSA  ar ch itectu r e .   Ov er all,   th e  m ea s u r ed   R SR P  an d   SIN R   v alu e s   in d icate   s atis f ac to r y   p er f o r m an ce   in   m o s t  d ep lo y ed   l o ca tio n s ,   alth o u g h   s ev e r al  p o in ts   ex h ib ited   d eg r a d e d   s ig n al  q u a lity   d u e   to   in ter f er en ce   an d   en v ir o n m e n tal  co n d itio n s ,   h ig h lig h tin g   th e   n ee d   f o r   f u r th e r   o p tim izatio n ; th ese  f in d i n g s   ar e  ex am in ed   i n   d etail  in   th e  f o ll o win g   s u b s ec tio n s .         T ab le  3 .   T o tal  r esu lts   m ea s u r em en t d ata   Ty p e   N u mb e r   o f   P o i n t s Dr i v e   Te st   4 G   LT E   2 . 6 9 5   5 G   N S A   84   To t a l   2 . 7 7 9     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 7 9 1 - 1 7 9 9   1794   3 . 1 .     5G  net wo r k   beha v io r   B ec au s e  G - NetT r ac k   Pro   d ef au lts   to   d is p lay in g   th e  L T E   an ch o r   o f   an   NSA  co n n ec tio n ,     th e  ap p licatio n   s h o ws  th e  d ev ice  as  co n n ec ted   to   L T E   ev en   wh er e  a  5 G  NSA   s es s io n   is   ac tiv e ;     ca r r ier - ag g r eg ated   L T E   b a n d wid th   co n f ig u r atio n s   s u ch   as  [ 2 0 /2 0 /2 0 /1 0 ]   MH z  ( 7 0   MH z  t o tal)   wer e   o b s er v e d   at  th ese  p o i n ts .   I n   th e   NSA  ar ch itectu r e,   c o n tr o l   an d   s ig n al i n g   c o n tin u e   to   r ely   o n   th e  L T E   an ch o r   w h ile  u s er   d ata  is   in ten d e d   to   b e   o f f lo ad ed   to   th e   NR   ca r r ier ,   s o   p o in ts   lab eled   “ 5 G  NSA”  o r   s h o win g     “Un k n o wn   s er v in g   ce ll”  en tr ies  in d icate   NR   co m p o n e n ts   n o t  y et  f u lly   r ec o g n ized   b y   th e  m ea s u r em e n t   ap p licatio n .   A   r e p r esen tativ e  an ch o r   p o i n t  r ec o r d e d   R SR P  -   8 9   d B m ,   SIN R   1 . 0   d B ,   C QI   2 ,   an d   R SS I   -   8 9   d B m   -   a   s tab le  L T E   s ig n al  b u t  r elativ ely   lo w  SIN R /C QI ,   v alu es  th at   ca n   co n s tr ain   d o wn lo ad   s p ee d   a n d   laten cy   an d   a r e  co n s is ten t w ith   th e  in ter f e r en ce   b e h av io r   an aly ze d   in   s e ctio n   3 . 3 .       3 . 2 .     Sim ula t i o n  o n t he  a t o ll   Fig u r e  2   p r esen ts   th e  s im u lated   R SR P  co v er ag e  an d   its   co r r esp o n d i n g   d is tr ib u tio n   f o r   t h e  5 G  s ite   ar ea .   T h e  s im u latio n   r esu lts   in d icate   th at  o n ly   5 . 8 %  o f   th e  ar ea   r ea ch es  o p tim al  s ig n al  ( >  −8 5   d B m )   an d   1 1 . 4 %  r ea ch e s   g o o d   s ig n al  ( − 9 2   to   −8 5   d B m ) ,   wh ile  4 7 . 9 %   f alls   in   th e  wea k - to - m ed i u m   r an g e  ( − 1 0 2   to   − 9 2   d B m )   an d   3 4 . 9 %  in   th e  v e r y   wea k   r an g e  ( − 1 2 0   t o   −1 0 2   d B m ) ;  m ea n   R SR P  wa s   −9 8 . 6 3   d B m   ( SD  7 . 4 5   d B ) .   T h is   s h o ws  th at  p lan n ed   co v er ag e  g en er ally   f o llo ws  th e  ex p ec ted   d ep l o y m en t  s ce n ar io ,   alth o u g h   th e  lar g e   p r o p o r tio n   o f   wea k - R SR P  ar ea   s u g g ests   f u r t h er   o p tim izatio n   is   n ee d e d ,   c o n s is ten t  with   p r ev io u s   Ato ll - b ased   p lan n in g   s tu d ies [ 3 0 ] ,   [ 3 1 ] .             Fig u r e  2 .   R SR P c o v er ag e  o f   5 G  s ite  ar ea   an d   h is to g r am   o f   5 G  s ite  ar ea       Fig u r e  3   s h o ws  th e  co r r esp o n d in g   SIN R   d is tr ib u tio n .   T h e  b est - q u ality   ar ea   ( b lu e )   co v e r s   ab o u t  7 . 3 8   k m ²  ( 2 0 %),   b etter - q u ality   a r e as  ( g r ee n / y ello w)   c o v er   1 6 . 2 3   k m ²   ( 4 3 . 9 %)   an d   8 . 5 8   k m ²   ( 2 3 . 2 %),   an d   lo w - q u ality   ar ea   co v e r s   4 . 8 2   k m ²  ( 1 3 %);  m ea n   SIN R   was  5 . 5 6   d B   ( S D  6 . 1 9   d B ) ,   i n d icatin g   th at  o v er all  s im u lated   s ig n al  q u ality   is   g en er ally   l o w  an d   v a r iab le.             Fig u r e  3 .   SIN R   co v er a g e  an d   h is to g r am   o f   5 G  s ite  r eg io n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       5 G  n etw o r k  p erfo r ma n ce   a n a l ysis   a n d   p la n n i n g   fo r   th e  d ev e lo p men t o f 5 G  s ervices  …  ( A fr iz a l Yu h a n ef )   1795   3 . 3 .     SI NR  b a d but  RSRP   g ood   Fil ter in g   th e  d r iv e  test   d ata  f o r   p o in ts   with   g o o d   R SR P  b u t  p o o r   SIN R   id en tifie d   s ix   lo ca tio n s ,     lis ted   in   T ab le  4 .   T h ese  r esu lts   in d icate   th at  s tr o n g   r ec eiv ed   s ig n al  p o wer   alo n e  d o es  n o t  g u ar a n tee  g o o d   s ig n al  q u ality ;  s im ilar   in ter f er en ce - d r i v en   SIN R   d eg r ad at io n   d esp ite  ad eq u ate  R SR P  h as  b ee n   r ep o r te d   elsewh er e  [ 3 2 ] ,   [ 3 3 ] ,   T h is   s u g g ests   th at  im p r o v in g   in ter f e r e n ce   co o r d in atio n   an d   r ad i o   r eso u r ce   m an a g em en t   m ay   y ield   g r ea ter   p e r f o r m an c e  g ain s   th an   s ig n al - c o v er a g e  e n h an ce m e n t a lo n e.       T ab le  4 .   SIN R   b ad   b u t  R SR P  g ood   Lo n g i t u d e   La t i t u d e   R S R P   ( d B m)   S I N R   ( d B )   Te c h n o l o g y   Lo c a t i o n   1 0 0 . 3 6 9 1 7 7   - 0 . 8 8 9 3 9 6   - 96   0   5G   Jl .   K u r a o   P a g a n g   1 0 0 . 3 6 8 9 5 5   - 0 . 8 8 9 6 3 9   - 93   0   5G   Jl .   K u r a o   P a g a n g   1 0 0 . 3 6 8 8 9 8   - 0 . 8 8 9 7 2   - 93   0   5G   C o d   C e l l   K u r a o   1 0 0 . 3 6 7 0 2 9   - 0 . 8 9 1 1 7 4   - 85   0   5G   S i mp   P u n g g a i   1 0 0 . 3 6 6 9 3 6   - 0 . 8 9 1 2 4 2   - 85   0   5G   Jl .   S i mp   P a y a k u mb u h   1 0 0 . 3 6 6 8 4 3   - 0 . 8 9 1 3 1 6   - 84   - 1   5G   Jl .   B e r o k   R a y a       3 . 4 .     RSRP   pa ra m et er   a na ly s is   T ab le  5   s u m m ar izes  m ea s u r ed   R S R P  at  8 4   p o in ts   ag ain s t  th e  T elk o m s el  KPI   s tan d ar d ,   co m p u ted   as  %Ta r g et  =  ( p o in ts   m ee tin g   tar g et/to tal  p o in ts )   ×  1 0 0 %.  Of   th ese,   5 4   p o in ts   ( 6 4 %)  wer e  E x ce llen t    (≥  - 8 5   d B m )   an d   1 1   ( 1 3 %)  wer e  Go o d   ( - 9 2   to   - 8 5   d B m ) ,   w h ile  1 9   ( 2 3 %)   wer e  Pre tty   Go o d     ( - 1 0 2   t o   - 9 2   d B m )   an d   n o n e   f ell  in to   th e  B ad   ca teg o r y ,   g iv in g   6 5   p o in ts   ( 7 7 %)  with   R S R P  ≥   - 9 2   d B m .     T h is   in d icate s   g en er ally   s tr o n g   r ec eiv ed   p o wer   ac r o s s   th e  s tu d y   ar ea ,   c o n s is ten t  with   p r ev io u s   u r b an   5 G  N SA  d r iv e  test   s tu d ies,  alth o u g h   th e  lo wer   v alu es  r ec o r d e d   at  s o m e  p o in ts   s u g g est  th at  p r o p ag atio n   lo s s   an d   p h y s ical  o b s tr u ctio n   s till   af f ec t  co v er ag e  [ 3 4 ] .       T ab le  5 .   An aly s is   o f   R SR P  p ar am eter   r esu lts   C a t e g o r y   R S R P   ( d B m)   N u mb e r   o f   p o i n t s   P e r c e n t a g e   Ex c e l l e n t   ≥  - 85   54   6 4   %   G o o d   - 9 2   ≤   R S R P   ≤   - 85   11   1 3 %   P r e t t y   G o o d   - 1 0 2   ≤   R S R P   ≤   - 92   19   2 3 %   B a d   - 1 2 0   ≤   R S R P   ≤   - 1 0 2   0   0%   T o t a l   84   1 0 0 %   R S R P   ≥   - 9 2   d B m   65   7 7 %       3 . 5 .     SI NR  pa ra m et e r  a na ly s is   T ab le  6   p r esen ts   th e  co r r es p o n d in g   SIN R   an aly s is .   Of   8 4   p o in ts ,   4 7   ( 5 6 %)  wer e   E x ce llen t    ( 1 0 - 3 0   d B ) ,   9   ( 1 1 %)  Go o d   ( 3 - 1 0   d B ) ,   1 5   ( 1 8 %)  Pre tty   Go o d   ( 0 - 3   d B ) ,   an d   1 3   ( 1 5 %)  B ad   ( - 20 - 0   d B ) ,   g iv in g   5 6   p o in ts   ( 6 7 %)  with   SIN R   ≥   3   d B .   W h ile  m o r e  th a n   h alf   o f   th e   m e asu r ed   ar ea   r etain s   g o o d   s ig n al  q u ality ,     a  m ea n in g f u l  s h ar e  o f   p o in ts   -   co n s is ten t  with   th e  in ter f er en ce   b eh av io r   i d en tifie d   in   Sectio n   3 . 3   -   ex p er ie n ce   d eg r ad e d   q u ality   d esp ite  ad eq u ate  co v er a g e .       T ab le  6 .   An aly s is   o f   SIN R   p ar am eter   r esu lts   C a t e g o r y   S I N R   ( d B )   N u mb e r   o f   p o i n t s   P e r c e n t a g e   Ex c e l l e n t   1 0   ≤   S I N R   ≤   3 0   47   5 6   %   G o o d   3   ≤   S I N R   ≤   1 0   9   1 1   %   P r e t t y   G o o d   0   ≤   S I N R   ≤   3   15   1 8   %   B a d   - 2 0   ≤   S I N R   ≤   0   13   1 5   %   T o t a l   84   1 0 0 %     S I N R   ≥   3   d B   56   6 7 %       3 . 6 .    B a nd width   T ab le  7   s u m m a r izes  th e  ca r r ier - ag g r eg atio n   b an d wid t h   c o n f ig u r atio n s   o b s er v ed .   O n   B an d   N1     ( 5 G  NSA) ,   n o   p o in ts   u s ed   th e  2 0 /2 0 /2 0 / 2 0   MH z  ( 8 0   MH z)   co n f ig u r atio n ,   wh ile  all  8 3   d e tecte d   p o in ts   u s ed   2 0 /2 0 /2 0 /1 0   MH z  ( 7 0   MH z) ; L T E   B an d   L 1   r ec o r d ed   4 2 1   p o in ts   at  8 0   MH z  a n d   1 8 6   at   7 0   MH z,   an d   B an d   L 3   r ec o r d e d   7 5 1   p o in ts   at  8 0   M Hz  an d   5 1   at  7 0   MH z.   T h is   s h o ws  th at,   d esp ite  th e  5 G  r o llo u t,  m o s t  cu r r en t  b an d wid th   u s ag e  s till   d ep en d s   o n   th e  co n s o lid atio n   o f   s tab le,   u n if o r m   4 G  L T E   ch an n els,  i n d icatin g   a  g r ad u al  NSA - to - SA  tr an s itio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 7 9 1 - 1 7 9 9   1796   T ab le  7 .   B an d wid th   B a n d   S u m  2 0 / 2 0 / 2 0 / 2 0   ( M H z )   S u m  2 0 / 2 0 / 2 0 / 1 0   ( M H z )   N1   0   83   L1   4 2 1   1 8 6   L3   7 5 1   51       Sin ce   NSA  r elies  o n   th e  L T E   an ch o r   f o r   s ig n alin g   wh ile  o n ly   p a r t  o f   u s er   d ata   is   o f f l o a d ed   to   NR ,   th r o u g h p u t  r e m ain s   co n s tr ain ed   wh er e  L T E   b an d wid th   ag g r eg atio n   is   n ar r o wer .   C o m p a r ab le  s tu d ies  r ep o r t  d o wn lin k   th r o u g h p u t  r is in g   f r o m   b elo w  2 0 0   Mb p s   to   o v e r   2 6 0   Mb p s   o n ce   b an d   co n f ig u r at io n   was  o p tim ized ,   s u g g esti n g   th e  lim ited   N1   b a n d wid th   o b s er v ed   in   T ab le  7   m ay   s im ilar ly   ca p   ac h ie v ab l e  5 G  th r o u g h p u t.   Dir ec t M b p s   m ea s u r em en t w a s   b ey o n d   th is   s tu d y ' s   s co p e  b u t is r ec o m m en d e d   f o r   f u tu r e  w o r k   [ 2 5 ] .     3 . 7 .     5G  dev elo pm ent   pla nn ing   in P a da ng   Cit y   Fig u r e  4   p r esen ts   th e   s im u late d   city - wid e   5 G  R SR P  co v er a g e  an d   its   d is tr ib u tio n   in   th e   Air   T awa r – So u th   Pad an g   ar ea .   Fig u r e  4 ( a)   s h o ws  th e  s im u lated   city - w id e  R SR P  co v er ag e,   wh ile  Fi g u r e  4 ( b )   s h o ws  th e  co r r esp o n d in g   R SR P  co v er ag e  h is to g r am .   T h e  s im u latio n   u s es  th e  N7 8   b an d   ( 5 0   MH z,   N R - AR F C N  6 2 1 6 6 7 ,   ≈   3 3 0 8 . 3 4   MH z  in ter m ed iate  f r eq u e n cy )   o n   th e  5 G  NR   Ma cr o   L ay er   with   th e  d ef a u lt  b ea m f o r m in g   m o d el.   T ab le  8   q u a n tifie s   th is   co v e r ag e:  th e  E x ce llen t  ca te g o r y   ( R S R P  ≥   −8 5   d B m )   c o v er s   1 1 . 1 3   k m ²   ( 3 6 . 4 2 %),   Go o d   ( − 9 2   to   − 8 5   d B m )   8 . 1 0   k m ²  ( 2 6 . 5 1 %),   Pre tty   Go o d   ( − 1 0 2   t o   −9 2   d B m )   1 0 . 0 2   k m ²   ( 3 2 . 8 1 %),   an d   Po o r   ( −1 2 0   t o   −1 0 2   d B m )   o n ly   1 . 3 0   k m ²  ( 4 . 2 6 %),   s o   th at  6 2 . 9 3 %  o f   th e  3 0 . 7 2   k m ²  s tu d y   ar ea   ( 1 9 . 4   k m ² )   ac h iev es   R S R P ≥   −9 2   d B m ,   in d icatin g   g en er ally   g o o d   p lan n e d   s ig n al  q u ality .                 Fig u r e  4 .   5 G  R SR P c o v er ag e  s im u latio n   r esu lts   in   th e  Pad an g   C ity   p lan n in g   ar ea   ( a )   s im u lated   city - wid e  R S R P c o v er ag e  an d   ( b )   R SR P   co v er ag e   h is to g r am   f o r   t h e  Air   T awa r – So u th   Pad an g   a r ea       T ab le  8 .   R SR P  co v er ag e  r esu l ts   in   th e  Pad an g   C ity   p lan n in g   a r ea   C a t e g o r y   R S R P   ( d B m)   W i d e   C o v e r a g e   ( k m² )   C o v e r a g e   P e r c e n t a g e   ( %)   Ex c e l l e n t   ≥  - 85   1 1 . 1 3   3 6 . 4 2 %   G o o d   - 9 2   ≤   R S R P   ≤   - 85   8 . 1   2 6 . 5 1 %   P r e t t y   G o o d   - 1 0 2   ≤   R S R P   ≤   - 92   1 0 . 0 2   3 2 . 8 1 %   B a d   - 1 2 0   ≤   R S R P   ≤   - 1 0 2   1 . 3   4 . 2 6 %   T o t a l   3 0 . 7 2   1 0 0 %   R S R P   ≥  - 9 2   d B m   1 9 . 4   6 2 . 9 3   %       T h e  Po o r - ca teg o r y   a r ea   lies   m ain ly   al o n g   th e  c o astl in e,   o u ts id e  t h e  m ain   ac tiv it y   ce n ter s ,     an d   was  th e r ef o r e   ex clu d ed   f r o m   th e  p r im ar y   o p tim izatio n   an aly s is ;  f u tu r e  d ep lo y m en t  s h o u ld   p r io r itize  d en s ely   p o p u lated   u r b an   ar e as  wh ile  m ain tain in g   ad e q u ate  s u r r o u n d in g   c o v er a g e.   Alth o u g h   t h e  Ato ll  s im u latio n   g en er ally   r ep r o d u c ed   th e  co v er ag e  tr en d   o b s er v e d   d u r in g   th e  d r iv e  test ,   m in o r   d if f er en ce s   b etwe e n   s im u lated   an d   m ea s u r ed   R SR P/ SIN R   d i s tr ib u tio n s   wer e  o b s er v ed   -   e x p ec ted ,   s in ce   d r iv e  test   d ata    r ef lect  ac tu a l  tr af f ic  lo a d ,   in ter - ce ll  in ter f er en ce ,   b u ild in g s ,   an d   u s er   m o b ilit y ,   wh er e as  Ato ll  esti m ate s   p r o p a g atio n   u n d e r   p r ed ef in e d   p lan n in g   ass u m p tio n s .   T h e   s im u latio n   th er ef o r e  p r o v i d es  an   ef f ec tiv e  to o l    f o r   p r elim in ar y   n etwo r k   p lan n in g ,   wh ile  f ield   m ea s u r em e n t   r em ain s   ess en tial  f o r   v ali d atin g   p er f o r m a n ce   u n d er   r ea l o p e r atin g   co n d itio n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       5 G  n etw o r k  p erfo r ma n ce   a n a l ysis   a n d   p la n n i n g   fo r   th e  d ev e lo p men t o f 5 G  s ervices  …  ( A fr iz a l Yu h a n ef )   1797   T h is   s tu d y   h as  s ev er al  lim itatio n s :  m ea s u r em en ts   wer e  co n d u cte d   o n ly   in   Pad an g   C ity   u s in g   a   co m m er cial  5 G  NSA  n etwo r k ,   lim itin g   g en e r aliza b ilit y   to   o th er   en v ir o n m e n ts   o r   5 G  S A  d ep lo y m e n ts ,   an d   th e  an aly s is   f o cu s ed   m ain ly   o n   R SR P  an d   SIN R ,   wh ile  o th er   Qo S/Qo E   m et r ics,  an d   Ato ll' s   r elian ce   o n   av ailab le  ( r ath er   th a n   ac tu al  o p er ato r )   p lan n i n g   p a r am eter s ,   wer e  n o t  co m p r e h en s iv ely   ev alu ated .   Fu tu r e   wo r k   s h o u ld   v alid ate  th e   f r a m ewo r k   u s in g   lar g er   d atasets   f r o m   d if f er en t   g eo g r ap h ical  en v ir o n m en ts ,   c o m p ar e   NSA  an d   SA  d e p lo y m e n ts ,   an d   in co r p o r ate  ad d itio n al  Qo S,   Qo E ,   an d   m ac h in e - lear n in g   te ch n iq u es  f o r   m o r e   co m p r eh e n s iv e  5 G  n etwo r k   p l an n in g   a n d   o p tim izatio n .       4.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   ev alu ated   th e  p e r f o r m a n ce   o f   a  co m m er cial  5 G  NSA  n etwo r k   in   Pad an g   C ity   b y   in teg r atin g   d r i v e  test   m ea s u r em en ts   with   Ato ll - b ased   p r o p ag atio n   s im u latio n .   T h e  d ep lo y e d   n etwo r k   g en er ally   p r o v id es  g o o d   r a d io   co v er ag e,   with   7 7 %  o f   m e asu r em en t  p o in ts   a ch iev in g   R S R P  ≥   - 9 2   d B m ,   alth o u g h   s ev er al  lo ca tio n s   ex p er ien ce d   p o o r   SIN R   d u e  t o   in ter f er en ce .   C o m b in in g   f ield   m ea s u r em en t  a n d   s im u latio n   p r o v id ed   a   m o r e  r eliab le  b asis   f o r   ass ess in g   n etwo r k   p er f o r m a n ce   th a n   eit h er   m eth o d   alo n e,   co n f ir m in g   th at  in te r f er en c e   m an ag em en t   r em ain s   im p o r ta n t  f o r   im p r o v in g   5 G  s er v ice  q u ality   ev e n   wh er e   s ig n al  s tr en g th   is   ad eq u ate.   Fu r th er   o p tim izatio n   o f   r a d io   r eso u r ce s   an d   g r ad u al   ex p an s io n   o f   5 G  in f r astru ctu r e  a r e  r ec o m m en d e d   to   s u p p o r t f u tu r e  I C T   d e v elo p m en t in   Pad a n g   C ity .       A CK NO WL E DG E M E NT S   T h e  au th o r   w o u ld   lik e  to   ex p r ess   s in ce r e  g r atitu d e  to   Pad an g   State  Po ly tech n ic   f o r   th eir   in v alu ab l e   s u p p o r t   an d   f in a n cial  ass is ta n ce   th r o u g h o u t   th is   r esear ch .   T h eir   g en e r o u s   co n tr ib u tio n   m ad e   th is   wo r k   p o s s ib le.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   u s es  p r iv ate  f u n d s   an d   is   ca r r ied   o u t  in d ep en d en tly   b y   r esear ch er s .   T h e  au th o r   ex p r ess ed   h is   g r atitu d e  f o r   t h e  s u p p o r t  p r o v id e d   b y   th e   Su p er v is o r   an d   L ec tu r er   o f   th e  Pad an g   State  Po ly tech n ic  d u r in g   th e   r esear c h   im p lem en tatio n   p r o ce s s .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  ad h er es  to   th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   clea r ly   d ef in e  in d iv id u al   au th o r   c o n tr ib u tio n s ,   m in im iz e  au th o r s h ip   co n f licts ,   an d   f o s ter   b etter   co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Af r izal  Yu h an ef   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓   ✓   Z u r n awita   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   ✓     ✓   Far h an   Sy a’ b a n u l A lza   ✓   ✓   ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   W e  d ec lar e   th at   we  h av e   n o   co n f lict  o f   in ter est  i n   r elati o n   to   th e   r esear ch   an d   p u b li ca tio n   o f     th is   ar ticle.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h is   s tu d y   d id   n o t  in v o l v e  th e  cr ea tio n   o r   an aly s is   o f   n ew   d ata;  th er ef o r e,   d ata  av ailab i lity   is   n o t  ap p licab le.   No   d atasets   wer e  g en er a ted   d u r in g   th e  co u r s e  o f   t h is   r esear ch .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 7 9 1 - 1 7 9 9   1798   RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   W u l a n d a r i ,   M .   S u r y a n e g a r a ,   a n d   D .   G u n a w a n ,   “ To w a r d   n e t w o r k - m a n a g e d   5 G   f i x e d   w i r e l e ss  a c c e ss :   t e c h n o l o g i e s ,   c h a l l e n g e s ,   a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s , ”   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o r m a t i c s1 3 0 4 0 0 5 5 .   [ 2 ]   M .   T o r r e s   V e g a   e t   a l . ,   “ I mm e r si v e   i n t e r c o n n e c t e d   v i r t u a l   a n d   a u g me n t e d   r e a l i t y :   a   5 G   a n d   I o T   p e r s p e c t i v e , ”   J o u rn a l   o f   N e t w o rk   a n d   S y s t e m s   M a n a g e m e n t ,   v o l .   2 8 ,   n o .   4 ,   p p .   7 9 6 – 8 2 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 9 2 2 - 0 2 0 - 0 9 5 4 5 - w.   [ 3 ]   A .   H i k ma t u r o k h m a n ,   K .   R a m l i ,   M .   S u r y a n e g a r a ,   A .   A .   P .   R a t n a ,   I .   K .   R o h ma n ,   a n d   M .   Z a b e r ,   “ A   p r o p o s a l   f o r   f o r m u l a t i n g   a   sp e c t r u m  u s a g e   f e e   f o r   5 G   p r i v a t e   n e t w o r k s  i n   i n d o n e s i a n   i n d u st r i a l   a r e a s,”   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o r ma t i c s9 0 2 0 0 4 4 .   [ 4 ]   W i d y a sm o r o ,   I .   S u r a h ma t ,   T.   K .   H a r i a d i ,   a n d   F .   D w i   P u t r a ,   “ C o m p a r a t i v e   p e r f o r ma n c e   a n a l y s i s  o f   4 G   a n d   5 G   c e l l u l a r   n e t w o r k   t e c h n o l o g y   i n   I n d o n e si a :   c a se  st u d y   i n   t h e   C i t y   o f   Jak a r t a , ”   i n   Pr o c e e d i n g s  -   2 0 2 2   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r o n i c   a n d   El e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   I n t e l l i g e n t   S y st e m ,   I C E3 I S   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 8 – 1 6 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E3 I S 5 6 5 8 5 . 2 0 2 2 . 1 0 0 1 0 1 0 5 .   [ 5 ]   R .   B o r r a l h o ,   A .   M o h a m e d ,   A .   U .   Q u d d u s,   P .   V i e i r a ,   a n d   R .   T a f a z o l l i ,   “ A   su r v e y   o n   c o v e r a g e   e n h a n c e m e n t   i n   c e l l u l a r   n e t w o r k s :   c h a l l e n g e s  a n d   so l u t i o n s  f o r   f u t u r e   d e p l o y me n t s,”   I EE E  C o m m u n i c a t i o n s   S u r v e y s  a n d   T u t o ri a l s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 0 2 – 1 3 4 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O M S T. 2 0 2 1 . 3 0 5 3 4 6 4 .   [ 6 ]   K .   K o u s i a s  e t   a l . ,   “ Em p i r i c a l   p e r f o r ma n c e   a n a l y s i s  a n d   M L - b a s e d   m o d e l i n g   o f   5 G   n o n - st a n d a l o n e   n e t w o r k s , ”   C o m p u t e r   N e t w o rks ,   v o l .   2 4 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 2 4 . 1 1 0 2 0 7 .   [ 7 ]   A .   E.   C .   R e d o n d i ,   C .   I n n a m o r a t i ,   S .   G a l l u c c i ,   S .   F i o c c h i ,   a n d   F .   M a t e r a ,   “ A   su r v e y   o n   f u t u r e   m i l l i m e t e r - w a v e   c o mm u n i c a t i o n   a p p l i c a t i o n s, ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 3 3 1 6 5 – 1 3 3 1 8 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 4 3 8 6 2 5 .   [ 8 ]   I .   F .   A k y i l d i z ,   S .   C .   Li n ,   a n d   P .   W a n g ,   “ W i r e l e ss   so f t w a r e - d e f i n e d   n e t w o r k s   ( W - S D N s)   a n d   n e t w o r k   f u n c t i o n   v i r t u a l i z a t i o n   ( N F V )   f o r   5 G   c e l l u l a r   sy s t e ms:   A n   o v e r v i e w   a n d   q u a l i t a t i v e   e v a l u a t i o n , ”   C o m p u t e r   N e t w o rks ,   v o l .   9 3 ,   p p .   6 6 – 7 9 ,   2 0 1 5 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 1 5 . 1 0 . 0 1 3 .   [ 9 ]   L.   N k e n y e r e y e ,   L .   N k e n y e r e y e ,   a n d   J.   W .   Ja n g ,   “ C o n v e r g e n c e   o f   s o f t w a r e - d e f i n e d   v e h i c u l a r   c l o u d   a n d   5 G   e n a b l i n g   t e c h n o l o g i e s:   a   su r v e y , ”   E l e c t r o n i c s   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 2 0 9 2 0 6 6 .   [ 1 0 ]   W .   R a f i q u e ,   J .   R a n i   B a r a i ,   A .   O .   F a p o j u w o ,   a n d   D .   K r i s h n a m u r t h y ,   “ A   s u r v e y   o n   b e y o n d   5 G   n e t w o r k   s l i c i n g   f o r   s m a r t   c i t i e s   a p p l i c a t i o n s , ”   I E E E   C o m m u n i c a t i o n s   S u r v e y s   a n d   T u t o r i a l s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   1 ,   p p .   5 9 5 – 6 2 8 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O M S T . 2 0 2 4 . 3 4 1 0 2 9 5 .   [ 1 1 ]   H .   F e h mi ,   M .   F .   A mr ,   A .   B a h n a ss e ,   a n d   M .   Ta l e a ,   “ 5 G   n e t w o r k :   a n a l y si s   a n d   c o mp a r e   5 G   N S A / 5 G   S A , ”   Pro c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   2 0 3 ,   p p .   5 9 4 – 5 9 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 2 . 0 7 . 0 8 5 .   [ 1 2 ]   A .   K r a s i l o v ,   I .   Le b e d e v a ,   R .   Y u s u p o v ,   a n d   E.   K h o r o v ,   “ R e s o u r c e - e f f i c i e n t   mu l t i c a s t   U R LLC   s e r v i c e   i n   5 G   s y st e ms, ”     S e n so rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 4 0 8 2 5 3 6 .   [ 1 3 ]   K .   S .   M o h a me d ,   M .   Y .   A l i a s,  M .   R o s l e e ,   a n d   Y .   M .   R a j i ,   “ T o w a r d s g r e e n   c o mm u n i c a t i o n   i n   5 G   s y st e ms:   s u r v e y   o n   b e a mf o r mi n g   c o n c e p t , ”   I ET  C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 2 – 1 5 4 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / c mu 2 . 1 2 0 6 6 .   [ 1 4 ]   Y .   U l l a h ,   M .   B i n   R o sl e e ,   S .   M .   M i t a n i ,   S .   A .   K h a n ,   a n d   M .   H .   J u so h ,   “ A   su r v e y   o n   h a n d o v e r   a n d   mo b i l i t y   m a n a g e me n t   i n   5 G   He t N e t s:   c u r r e n t   st a t e ,   c h a l l e n g e s,   a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 3 1 1 5 0 8 1 .   [ 1 5 ]   S .   H a sh i ma ,   A .   G e n d i a ,   K .   H a t a n o ,   O .   M u t a ,   M .   S .   N a d a ,   a n d   E.   M .   M o h a me d ,   “ N e x t - g e n   U A V - sa t e l l i t e   c o mm u n i c a t i o n s :     A I   i n n o v a t i o n s   a n d   f u t u r e   p r o s p e c t s, ”   I E EE   O p e n   J o u r n a l   o f   Ve h i c u l a r  T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 ,   p p .   1 9 9 0 – 2 0 2 1 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / O JV T . 2 0 2 5 . 3 5 8 7 0 2 8 .   [ 1 6 ]   A .   S .   M a h o m e d   a n d   A .   K .   S a h a ,   “ U n l e a s h i n g   t h e   p o t e n t i a l   o f   5 G   f o r   s mar t   c i t i e s :   a   f o c u s   o n   r e a l - t i me   d i g i t a l   t w i n   i n t e g r a t i o n , ”   S m a r t   C i t i e s ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / smar t c i t i e s 8 0 2 0 0 7 0 .   [ 1 7 ]   M .   A l n a a s a n d   O .   A l h o d a i r y ,   “ C o mp a r i so n   o f   5 G   n e t w o r k s n o n - st a n d a l o n e   a r c h i t e c t u r e   ( N S A )   a n d   s t a n d a l o n e   a r c h i t e c t u r e   ( S A ) , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   sci e n c e   e n g i n e e r i n g   T e c h n i q u e s ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p .   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / w w w . i j c se j o u r n a l . o r g .   [ 1 8 ]   M .   W e n   e t   a l . ,   “ P r i v a t e   5 G   n e t w o r k s:   c o n c e p t s,   a r c h i t e c t u r e s ,   a n d   r e se a r c h   l a n d sc a p e , ”   I EE E  J o u r n a l   o n   S e l e c t e d   T o p i c s   i n   S i g n a l   Pro c e ssi n g ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   7 – 2 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS TSP . 2 0 2 1 . 3 1 3 7 6 6 9 .   [ 1 9 ]   A .   H a g h r a h ,   M .   P .   A b d o l l a h i ,   H .   A z a r h a v a ,   a n d   J.   M .   N i y a ,   “ A   su r v e y   o n   t h e   h a n d o v e r   m a n a g e me n t   i n   5 G - N R   c e l l u l a r   n e t w o r k s :   a sp e c t s ,   a p p r o a c h e s  a n d   c h a l l e n g e s, ”   Eu r a si p   J o u r n a l   o n   Wi r e l e ss  C o m m u n i c a t i o n s  a n d   N e t w o r k i n g ,   v o l .   2 0 2 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 3 8 - 023 - 0 2 2 6 1 - 4.   [ 2 0 ]   Y .   O .   I mam - F u l a n i   e t   a l . ,   “ 5 G   f r e q u e n c y   st a n d a r d i z a t i o n ,   t e c h n o l o g i e s,  c h a n n e l   mo d e l s,  a n d   n e t w o r k   d e p l o y me n t :   a d v a n c e s ,   c h a l l e n g e s,  a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s,”   S u s t a i n a b i l i t y   ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 5 ,   n o .   6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 5 0 6 5 1 7 3 .   [ 2 1 ]   M .   S h o a i b ,   G .   H u sn a i n ,   N .   S a y e d ,   a n d   S .   L i m,  “ U n v e i l i n g   t h e   5 G   f r o n t i e r :   n a v i g a t i n g   c h a l l e n g e s,  a p p l i c a t i o n s ,   a n d   m e a s u r e m e n t s   i n   c h a n n e l   mo d e l s  a n d   i m p l e me n t a t i o n s,”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   5 9 5 3 3 – 5 9 5 6 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 9 2 7 6 1 .   [ 2 2 ]   M .   M a l e k z a d e h ,   “ P e r f o r ma n c e   p r e d i c t i o n   a n d   e n h a n c e me n t   o f   5 G   n e t w o r k s  b a s e d   o n   l i n e a r   r e g r e ss i o n   mac h i n e   l e a r n i n g , ”     Eu r a si p   J o u r n a l   o n   W i re l e ss  C o m m u n i c a t i o n s  a n d   N e t w o r k i n g ,   v o l .   2 0 2 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 3 8 - 023 - 0 2 2 8 2 - z.   [ 2 3 ]   A .   M u g h e e s ,   M .   Ta h i r ,   M .   A .   S h e i k h ,   a n d   A .   A h a d ,   “ T o w a r d s  e n e r g y   e f f i c i e n t   5 G   n e t w o r k s   u s i n g   mac h i n e   l e a r n i n g :   Ta x o n o m y ,   r e sea r c h   c h a l l e n g e s ,   a n d   f u t u r e   r e s e a r c h   d i r e c t i o n s, ”   I E EE   Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 8 7 4 9 8 – 1 8 7 5 2 2 ,   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 2 9 9 0 3 .   [ 2 4 ]   E.   S t a f i d a s  a n d   F .   F o u k a l a s,   “ A   s u r v e y   o n   e n a b l i n g   X R   ser v i c e s   i n   b e y o n d   5 G   m o b i l e   n e t w o r k s , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,     p p .   5 9 1 7 0 – 5 9 1 9 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 9 2 5 0 9 .   [ 2 5 ]   M .   I .   N a s h i r u d d i n ,   P .   R a h m a w a t i ,   M .   A .   N u g r a h a ,   A .   T.   H a n u r a n t o ,   M .   S u r y a n e g a r a ,   a n d   Y .   N .   F u a d a h ,   “ S e n s i t i v i t y   o p t i o n s  o f   5 G   n o n - st a n d a l o n e   d e p l o y m e n t   s t r a t e g i e s:   a   si mu l a t i o n   mo d e l   f o r   e m e r g i n g   c o u n t r i e s,”   T EM   J o u r n a l ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   3 6 – 4 9 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 8 4 2 1 / T EM 1 3 1 - 0 4 .   [ 2 6 ]   A .   A .   El - S a l e h ,   M .   A .   A l   J a h d h a m i ,   A .   A l h a mm a d i ,   Z.   A .   S h a ms a n ,   I .   S h a y e a ,   a n d   W .   H .   H a ss a n ,   “ M e a su r e me n t s a n d   a n a l y s e s o f   4 G / 5 G   m o b i l e   b r o a d b a n d   n e t w o r k s :   a n   o v e r v i e w   a n d   a   c a se   st u d y , ”   Wi r e l e ss  C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 3 / 6 2 0 5 6 8 9 .   [ 2 7 ]   A .   A .   E l - S a l e h   e t   a l . ,   “ M e a s u r i n g   a n d   a ssess i n g   p e r f o r ma n c e   o f   m o b i l e   b r o a d b a n d   n e t w o r k s   a n d   f u t u r e   5 G   t r e n d s, ”     S u s t a i n a b i l i t y   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 4 0 2 0 8 2 9 .   [ 2 8 ]   K .   Q i u ,   S .   B a k i r t z i s,   I .   W a sse l l ,   H .   S o n g ,   J.   Zh a n g ,   a n d   K .   W a n g ,   “ La r g e   l a n g u a g e   m o d e l - b a s e d   w i r e l e ss  n e t w o r k   d e si g n , ”     I EEE  W i re l e ss   C o m m u n i c a t i o n s Le t t e rs ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 3 4 0 – 3 3 4 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LWC . 2 0 2 4 . 3 4 6 2 5 5 6 .   [ 2 9 ]   A .   R a y ,   M .   K .   Y a d a v ,   B .   R .   D a w a d i ,   a n d   K .   R .   B h a n d a r i ,   “ G a m e   t h e o r e t i c   a p p r o a c h   t o   Q o S   o r i e n t e d   mac h i n e   l e a r n i n g     mo d e l   d e v e l o p me n t   t o w a r d   5 G   n e t w o r k   mi g r a t i o n   p l a n n i n g , ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   7 3 9 4 9 – 7 3 9 7 4 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 6 3 0 9 6 .   [ 3 0 ]   G .   Tso u l o s,  G .   A t h a n a si a d o u ,   G .   N i k i t o p o u l o s ,   V .   Ts o u l o s,  a n d   D .   Za r b o u t i ,   “ Em p i r i c a l   i n si g h t s i n t o   5 G   d e p l o y men t s  i n   h i g h w a y   o p e r a t i o n a l   e n v i r o n m e n t s  a n d   c o mp a r a t i v e   p e r f o r ma n c e   w i t h   4 G , ”   El e c t r o n i c s  ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   8 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 3 0 8 1 5 3 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       5 G  n etw o r k  p erfo r ma n ce   a n a l ysis   a n d   p la n n i n g   fo r   th e  d ev e lo p men t o f 5 G  s ervices  …  ( A fr iz a l Yu h a n ef )   1799   [ 3 1 ]   M .   F .   A .   F a u z i ,   R .   N o r d i n ,   N .   F .   A b d u l l a h ,   H .   A .   H .   A l o b a i d y ,   a n d   M .   B e h j a t i ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g - b a s e d   o n l i n e   c o v e r a g e   e st i mat o r   ( M LO E) :   a d v a n c i n g   mo b i l e   n e t w o r k   p l a n n i n g   a n d   o p t i mi z a t i o n , ”   I E EE  A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   3 0 9 6 – 3 1 0 9 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 3 4 5 6 6 .   [ 3 2 ]   M .   U .   A .   S i d d i q u i ,   F .   Q a mar,   F .   A h me d ,   Q .   N .   N g u y e n ,   a n d   R .   H a ssan ,   “ I n t e r f e r e n c e   ma n a g e me n t   i n   5 G   a n d   b e y o n d     n e t w o r k :   r e q u i r e m e n t s,  c h a l l e n g e s  a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s , ”   I EE E  Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   6 8 9 3 2 – 6 8 9 6 5 ,   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 7 3 5 4 3 .   [ 3 3 ]   A .   L.   I mo i z e ,   F .   U d e j i ,   J.   I sab o n a ,   a n d   C .   C .   Le e ,   “ O p t i m i z i n g   t h e   q u a l i t y   o f   s e r v i c e   o f   m o b i l e   b r o a d b a n d   n e t w o r k s   f o r   a   d e n s e  u r b a n   e n v i r o n m e n t , ”   F u t u re   I n t e r n e t ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f i 1 5 0 5 0 1 8 1 .   [ 3 4 ]   O .   A .   Ti a mi y u ,   H .   B .   A k a n d e ,   a n d   F .   O .   A b a ss ,   “ A n a l y si s   a n d   o p t i mi z a t i o n   o f   u r b a n - s u b u r b a n   5 G   c o v e r a g e   p r e d i c t i o n s , ”     Fu d m a   J o u r n a l   o f   S c i e n c e s ,   v o l .   8 ,   n o .   5 ,   p p .   3 7 9 – 3 9 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 0 0 3 / f j s - 2 0 2 4 - 0 8 0 5 - 2 7 6 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Afr iza l  Yuh a n e f           is  a   lec tu r e r  a t  th e   Tele c o m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   S tu d y   P ro g ra m ,   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   P a d a n g   S tat e   P o l y tec h n ic,  I n d o n e sia .     He   re c e iv e d   h is  Ba c h e lo r  o f  E n g in e e rin g   i n   Tele c o m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   fr o m   In stit u t   Tek n o lo g i  S e p u l u h   No p e m b e r  (I TS ),   S u ra b a y a ,   i n   1 9 9 6 .   I n   2 0 0 6 ,   h e   e a rn e d   a   M a ste r’s  d e g re e   in   C o m p u ter  S c ien c e ,   fo l lo we d   b y   a   Do c t o ra te  i n   Ed u c a ti o n   S c i e n c e   in   2 0 1 7 .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   m o b il e   c o m m u n ica ti o n   sy ste m s,  wire les s  n e two rk   p e rf o rm a n c e ,   a n d   ra d io   n e two rk   o p ti m iza t io n .   He   c u rre n tl y   tea c h e s  c o u rse s  i n   C o n n e c ti o n   E n g i n e e rin g   a n d   Traffic  En g i n e e rin g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   a friza l@p n p . a c . i d .         Zu r n a wita           is  a   S e n io r   Lec tu r e r  a t  th e   Ba c h e lo r   o f   Ap p li e d   Tele c o m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   S t u d y   P r o g ra m ,   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e ri n g ,   P a d a n g   S tate   P o ly tec h n ic,   In d o n e sia .   S h e   e a rn e d   h e r  Ba c h e lo r’s  d e g re e   i n   El e c tri c a l  E n g i n e e rin g   fr o m   In st it u t   Tek n o l o g i   Ba n d u n g   (IT B)   in   1 9 9 9   a n d   h e r  M a ste r’s  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   fro m   Un iv e rsitas   G a d jah   M a d a   (UG M )  in   2 0 0 4 .   S h e   c o m p lete d   h e r  Do c t o ra te  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t   Un iv e rsitas   An d a las   (UN AN D)  i n   2 0 2 5 .   He r  tea c h in g   a n d   re se a rc h   i n tere sts  in c l u d e   m o b i le  c o m m u n ica ti o n   sy ste m s,   sa telli te  c o m m u n ica ti o n ,   a n d   d i g it a l   ima g e   p r o c e ss in g .   S h e   h o l d s   p ro fe ss io n a l  c e rti fica ti o n s  i n   R F   P lan n in g ,   VSAT  IP ,   a n d   I o T  Ne two rk   E n g in e e rin g .     S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   z u rn a wita@ p n p . a c . id .         F a r h a n   S y a ’ b a n u l   A l z a           i s   a   s t u d e n t   i n   t h e   B a c h e l o r   o f   A p p l i e d   T e l e c o m m u n i c a t i o n   En g i n e e rin g   P r o g ra m   a t  t h e   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   P a d a n g   S tate   P o ly tec h n ic,   In d o n e sia .   He   g ra d u a ted   fro m   S M A  N  1   2 x 1 1   Ka y u ta n a m ,   P a d a n g   P a riam a n   Re g e n c y .     His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   r a d io   fre q u e n c y   e n g in e e rin g   a n d   ra d io   n e two r k   p lan n in g .     He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   fa r h a n sy a b a n u l@ g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.