Analisis unjuk kerja protokol spray and focus dengan variasi perhitungan transitivity (kontak terakhir, sering kontak, dan lama kontak) pada jaringan oportunistik

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. ANALISIS UNJUK KERJA PROTOKOL SPRAY AND FOCUS DENGAN VARIASI PERHITUNGAN TRANSITIVITY (KONTAK TERAKHIR, SERING KONTAK, DAN LAMA KONTAK) PADA JARINGAN OPORTUNISTIK. SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika. Oleh: RAYMOND APRIYOGI DIKI PUTRA 135314004. PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2017.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. ANALISIS UNJUK KERJA PROTOKOL SPRAY AND FOCUS DENGAN VARIASI PERHITUNGAN TRANSITIVITY (KONTAK TERAKHIR, SERING KONTAK, DAN LAMA KONTAK) PADA JARINGAN OPORTUNISTIK. SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika. Oleh: RAYMOND APRIYOGI DIKI PUTRA 135314004. PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2017. i.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. PERFOMANCE OF A SPRAY AND FOCUS ROUTING PROTOCOL WITH TRANSITIVITY VARIATIONS CALCULATION (LAST CONTACT, FREQUENCY CONTACT , AND DURATION CONTACT) IN OPPORTUNISTIC NETWORK. A THESIS Presented as Partial of Requirment to Obtain Sarjana Komputer Degree in Informatic Engineering Department. By: RAYMOND APRIYOGI DIKI PUTRA 135314004. INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM FACULTY SCIENCE AND TECHNOLOGY SANATA DHARMA UNIVERSITY YOGYAKARTA 2017. ii.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. MOTTO. “Success is walking from failure to failure with no loss of euthisiasm” ~Winston Churchill~. “Apa yang kita tanam, itulah yang akan kita tuai” ~Seki~. v.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. ABSTRAK Jaringan Oportunistik adalah kondisi dimana tidak tersedianya end-to-end path pada jaringan karena jalur antara penerima dan destination setiap saat bisa berubah dan Delay yang tinggi. Untuk mendistribusikan pesan pada Jaringan Oportunistik, dibutuhkan sebuah Routing Protokol agar pesan dapat sampai ke Destiantion. Pada penelitian ini, penulis menggunakaan Routing Protokol Spray And Focus dan mengevaluasi Protokol Rounting Spray And Focus jika transtivity dihitung berdasarkan (kontak terakhir, sering kontak, dan lama kontak). Parameter yang akan digunakan adalah Delivery Probability, Delay, Message Drop, Overhead, Hop Count, dan Buffer Occupancy. Untuk mendapatkan data kinerja dari protocol routing menggunakan simulator ONE(Opportunistic Network Environment). Dari hasil penelitian ini setelah membandingkan beberapa kondisi skenario, Spray And Focus dengan pendekatan Frequency Encounter Transitivity berhasil meningkatkan kinerja pada jaringan khusus nya pada pergerakan Random Waypoint dan BusMovement dikarenakan jika pada random node merekam sejarah berapa banyak kontak node dan jumlah kontak tersebut bisa membuat pola yang sebelumnya acak menjadi lebih berpola dan terbukti pendekatan frekuentif memberikan hasil lebih baik pada pergerakan Random Waypoint dan untuk BusMovement, model pergerakan ini adalah pergerakan yang memiliki pola dimana bus memiliki titik koordinat Start, Stop, dan bergerak lagi secara terpola. Artinya semakin sering node bertemu dengan destination, maka node tersebut merupakan relay yang baik untuk meneruskan pesan ke destination. Spray And Focus dengan pendekatan Duration Encounter Transitivity menunjukan perbaikan kinerja pada pergerakan manusia(haggle4-Cam-imote dan MIT Reality Mining) Hal ini dikarenakan selain manusia memiliki pola bergerak berdasarkan point of interest, manusia memiliki pola pergerakan yang lambat dan cenderung menetap pada tempat yang sama untuk waktu yang lama sehingga sesuai dengan pendekatan Duration Encounter Transitivity.. Kata kunci : Jaringan Oportunistik, Spray And Focus, Transitivity , Last Encounter Transitivity , Duration Encounter Transitivity , Frequency Encounter Transitivity .. viii.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. ABSTRACT Opportunistic Network is condition where there is nothing end to end path in the network because, path between source and destination Intermittently connected and high latency. To distribution message in Opportunistic Network, we need a routing protocol to arrive at the destination. In this research author use Spray and Focus routing protocol and evaluate that routing protocol if the transitivity calculated based on last encounter time, frequency encounter, and duration encounter the node with destination. The parameters used is Delivery Probability, Delay, Message Drop, Overhead, Hop Count, and Buffer Occupancy. To obtain performance data from the routing protocol used ONE Simulator. And from this research, Spray and Focus with approach frequency encounter show good performance especially in Random Waypoint and BusMovement this is because in random movement each node recording how many the node encounter then that data record will change the previously random pattern be into more patterned. And for BusMovement, it cause the bus is have a pattern where the bus have coordinate to start, stop, then move to next coordinate. It means more frequencies the node encounter the destination then, that node is the good relay for find destination. Spray and Focus with Duration Encounter Transitivity show better performance in human trace(haggle4-Camimote and MIT Reality Mining) it cause human moving based point of interest and the human is have a pattern to stay in the same place for long time according to the approach of Spray and Focus with Duration encounter Transitivity. Keyword : Oportunistic Network, Spray And Focus, Transitivity , Last Encounter Transitivity , Duration Encounter Transitivity , Frequency Encounter Transitivity .. ix.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. Kata Pengantar Puji dan Syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas segala restu dan berkatNya penulis dapat menyelsaikan tugas akhir dengan judul “ANALISIS UNJUK KERJA PROTOKOL SPRAY AND FOCUS DENGAN VARIASI PERHITUNGAN TRANSITIVITY (KONTAK TERAKHIR, SERING KONTAK, DAN LAMA KONTAK) PADA JARINGAN OPORTUNISTIK”. Yang disini sebagai salah satu persayaratan untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer dari program studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang berperan baik secara langsung maupun tidak langsung dalam proses penyelsaian tugas akhir ini. Ucapan penulis berikan sebesar-besarnya kepada : 1. Tuhan Yang maha Esa dan Bunda Maria, yang tak pernah meninggalkan penulis dan terus melimpahkan berkat sehingga Tugas Akhir ini bisa selesai sebagai mana yang diinginkan. 2. Keluarga tercinta, Bapak Midias dan Ibu Seki dan saudara saya Gerrard Pebrino Arles yang selalu mendukung baik dari sisi motivasi, doa, dan logistik. 3. Bambang Soelistijanto, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku Dosen Pembimbing tugas akhir yang telah berbagi Ilmu, pengalaman dan motivasi dalam menyeksaikan Tugas akhir. 4. Dosen Pembimbing Akademik, Ibu Sri Hartati Wijono, M.Kom yang sekarang sedang melanjutkan pendidikan dan sekarang digantikan Pak Puspaningtyas Sanjoyo Adi, M.T. 5. Bapak Henricus Agung Hernawan, S.T., M.Kom. dan Pak B Herry Soeharto, M.T selaku dosen penguji Skripsi. 6. Ibu Dr. Anastasia Rita Widiarti, M.Kom. selaku ketua Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma. x.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 7. Bapak Sudi Mungkasi, S.Si., M.Math.Sc., Ph.D. Selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma. 8. Seluruh Dosen dan Staff Sekertariat Program Studi Teknik Informatika untuk seluruh dedikasi dalam melayani Mahasiswa 9. Teman-teman seperjuangan Lab TA Jaringan Komputer(Mario, Hotman, Andre, Feliks, Adrian, Vinsen dan Benny) dan seluruh teman-teman seangkatan Teknik Informatika 2013 atas semua proses dan dinamika selama menempuh pendidikan di Universitas sanata Dharma. 10. Semua teman-teman yang mendukung memberikan support dalam bentuk dukungan fasilitas, semangat, dan doa. Khususnya teman asrama, temanteman BEM-KOMINFO, teman-teman kampus, organisasi, dan Pacar (L.S) yang memberikan dukungan, semangat dan doa dalam meyusun tugas akhir ini. 11. Semua pihak yang telah membantu dan mendukung baik secara langsung maupun tidak langsung yang tidak sempat disebutkan diatas, penulis mengucapkan terimakasih. Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam penyusunan tugas akhir ini, saran dan kritik sangat diharapkan untuk perbaikan kedepannya. Semoga tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan. Penulis,. Raymond Apriyogi Diki Putra. xi.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. DAFTAR ISI HALAMAN PERSETUJUAN ............................................................................... iii SKRIPSI ................................................................................................................. iii MOTTO .................................................................................................................. v PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ................................................................ vi LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ............................................................................ vii ABSTRAK ........................................................................................................... viii ABSTRACT ........................................................................................................... ix Kata Pengantar ........................................................................................................ x DAFTAR ISI ......................................................................................................... xii DAFTAR TABEL ................................................................................................. xv DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xvii BAB I ...................................................................................................................... 1 PENDAHULUAN .................................................................................................. 1 1.1. Latar Belakang .............................................................................................. 1 1.2. Rumusan Masalah......................................................................................... 3 1.3. Tujuan Penelitian .......................................................................................... 3 1.4. Batasan Masalah ........................................................................................... 3 1.5. Metodologi Penelitian................................................................................... 3 1.. Studi Literatur ........................................................................................... 4. 2.. Perancangan .............................................................................................. 4. 3.. Pembangunan Simulasi dan pengumpulan data ....................................... 4. 4.. Analisis Data Simulasi ............................................................................. 4. 5.. Penarikan Kesimpulan .............................................................................. 5. 1.6. Sistematika Penulisan ................................................................................... 5 BAB I PENDAHULUAN ................................................................................ 5 BAB II LANDASAN TEORI .......................................................................... 5 BAB III PERENCANAAN SIMULASI JARINGAN ..................................... 5 BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS ........................................................ 5 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................... 5 xii.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB II ..................................................................................................................... 6 LANDASAN TEORI .............................................................................................. 6 2.1. Jaringan Oportunistik ................................................................................... 6 Message-ferry-based ........................................................................................ 7 Opportunity-based ............................................................................................ 7 Prediction-based ............................................................................................... 7 2.2. Protokol Routing Spray and Focus ............................................................... 8 Fase Spray ........................................................................................................ 9 Fase Focus ........................................................................................................ 9 2.3. Pergerakan BusMovement........................................................................... 11 2.4. Pergerakan Manusia ................................................................................... 11 Haggle4-Cam-Imote....................................................................................... 12 MIT Reality Mining ....................................................................................... 12 2.5 Pergerakan Random Waypoint(RWP) ......................................................... 12 2.6 Simulator ONE ............................................................................................ 12 BAB III ................................................................................................................. 13 PERANCANGAN SIMULASI JARINGAN ........................................................ 13 3.1. Parameter Simulasi ..................................................................................... 13 3.2. Skenario Simulasi ....................................................................................... 13 Age of Last Encounter Timers Transtivity (kapan terakhir kontak) .............. 14 Frequency of Encounter Transtivity (seberapa sering kontak) ...................... 14 Duration of Encounter Transtivity (seberapa lama kontak) .......................... 15 3.3. Parameter Kinerja ....................................................................................... 17 Delay(average latency)................................................................................... 18 Delivery Probability(Delivery ratio) .............................................................. 18 Average Buffer Occupancy ............................................................................ 18 Hop Count ...................................................................................................... 18 Overhead ........................................................................................................ 18 Message Drop ................................................................................................ 19 3.4. Topologi Jaringan ....................................................................................... 19 BAB IV ................................................................................................................. 20 xiii.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. PENGUJIAN DAN ANALISIS ............................................................................ 20 4.1. Random Waypoint .................................................................................. 20. 4.1.1. Penambahan Node(Density) ................................................................ 20 4.1.2. Penambahan L Copies .......................................................................... 24 4.2.. BusMovement di kota Helsinky .............................................................. 30. 4.2.1. Delivery Probability ............................................................................. 30 4.2.2. Delay ................................................................................................... 31 4.2.3. Message Drop ...................................................................................... 31 4.2.4. Hop Count ............................................................................................ 31 4.2.5. Overhead .............................................................................................. 32 4.2.5. Buffer Occupancy ................................................................................. 33 4.3. Pergerakan Manusia ................................................................................... 34 4.3.1. Haggle4-Cam-Imote............................................................................. 34 4.3.3. Penambahan Margin Transtivity pada Reality ..................................... 44 BAB V................................................................................................................... 49 KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................................. 49 5.1 Kesimpulan .................................................................................................. 49 5.2 Saran ............................................................................................................ 50 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 51 LAMPIRAN .......................................................................................................... 52 class Spray and Focus Frequency ...................................................................... 55 Class Spray and Focus Last Encounter.............................................................. 59 Skenario Random Waypoint .............................................................................. 63 Skenario Helsinky with BuMovement .............................................................. 64 Skenario Haggle4-Cam-Imote ........................................................................... 70 Skenario Reality MIT Mining ........................................................................... 71. xiv.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Parameter utama simulasi. .................................................................... 13 Tabel 3.2 Skenario pada pergerakan Random Waypoint dengan node yang ditingkatkan. .......................................................................................................... 16 Tabel 3.3 Skenario pada pergerakan Random Waypoint dengan L Copies yang ditingkatkan ........................................................................................................... 16 Tabel 3.4 Skenario pada pergerakan Pergerakan BusMovement .......................... 16 Tabel 3.5 Skenario pada pergerakan Pergerakan Manusia ................................... 17 Tabel 3.6 Skenario pada pergerakan Pergerakan (MIT Reality Mining) Margin yang ditingkatkan. .......................................................................................................... 17 Table 4.1.1 Hasil pengujian Delivery Probability terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint ............................................................ 20 Table 4.1.2 Hasil pengujian Delay pada penambahan jumlah Node di pergerakan Random Waypoint ................................................................................................. 21 Table 4.1.3 Hasil pengujian Message Drop terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint ...................................................................... 22 Table 4.1.4 Hasil pengujian Average Hop Count terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint. ........................................................... 23 Table 4.1.5 Hasil pengujian Overhead Ratio terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint ...................................................................... 23 Table 4.1.2.1 Hasil pengujian Delivery Probability terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint ...................................................................... 24 Table 4.1.2.2 Hasil pengujian Delay terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 25 Table 4.1.2.3 Hasil pengujian Delay terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 26 Table 4.1.2.4 Hasil pengujian Hop Count terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 26 xv.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. Table 4.1.2.5 Hasil pengujian Overhead terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 27 Table 4.2. Hasil pengujian terhadap pergerakan BusMovement ........................... 30 Table 4.3.1 Hasil pengujian terhadap dataset Haggle4-Cam-imote...................... 34 Table 4.3.2 Hasil pengujian terhadap dataset MIT Reality Mining ...................... 40 Table 4.3.3.1 Hasil pengujian Delivery Probability terhadap penambahan Margin Transtivity ............................................................................................................. 45 Gambar 4.3.3.1 Grafik pengaruh penambahan Margin terhadap Delivery Probability di pergerakan Reality ......................................................................... 45 Table 4.3.3.2 Hasil pengujian Delay terhadap penambahan Margin Transtivity . 45 Table 4.3.3.3 Hasil pengujian Message Drop terhadap. penambahan Margin. Transtivity ............................................................................................................. 46 Table 4.3.3.4 Hasil pengujian Hop Count terhadap penambahan Margin Transtivity ............................................................................................................................... 47 Table 4.3.3.5 Hasil pengujian Overhead terhadap penambahan Margin Transtivity ............................................................................................................................... 47. xvi.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Metode Store, Carry, Forward ........................................................... 6 Gambar 2.2 Arsitektur Delay Tollerant Network.................................................... 7 Gambar 2.3 Protokol Spray and Focus ................................................................... 8 Gambar 2.5 melihat transitivity pada Fase Forwarding(Focus) ........................... 10 Gambar 4.1.2 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Delay di pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 21 Gambar 4.1.4 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Average Hop Count di pergerakan Random Waypoint. .............................................................. 23 Gambar 4.1.5 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Overhead Ratio di pergerakan Random Waypoint. ......................................................................... 24 Gambar 4.1.2.1 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Delivery Probability di pergerakan Random Waypoint ....................................................... 25 Gambar 4.1.2.2 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Delay di pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 25 Gambar 4.1.2.3 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Message Drop di pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 26 Gambar 4.1.2.4 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Average Hop Count di pergerakan Random Waypoint ............................................................... 27 Gambar 4.1.2.5 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Overhead di pergerakan Random Waypoint .............................................................................. 27 Gambar 4.1.2.6 Buffer Occupancy Duration Encounter Transtivity di pergerakan Random Waypoint. ................................................................................................ 28 Gambar 4.1.2.7 Buffer Occupancy Frequency Encounter Transtivity di pergerakan Random Waypoint. ................................................................................................ 28 Gambar 4.1.2.8 Buffer Occupancy Last Encounter Transtivity di pergerakan Random Waypoint. ................................................................................................ 28 Gambar 4.2.1. Grafik Delivery Probability terheadap BusMovement .................. 30 Gambar 4.2.2. Grafik Delay terheadap BusMovement .......................................... 31 Gambar 4.2.3. Grafik Message Drop terheadap BusMovement ............................ 31 Gambar 4.2.4. Grafik Hop Count terheadap BusMovement.................................. 31 Gambar 4.2.6. Grafik Buffer Occupancy(%) Duration terheadap BusMovement. 33 Gambar 4.2.7. Grafik Buffer Occupancy(%) Frequency terheadap BusMovement ............................................................................................................................... 33 xvii.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. Gambar 4.2.8. Grafik Buffer Occupancy(%) Recent terheadap BusMovement .. 34 Gambar 4.3.1.1 Grafik Delivery Probabability terheadap Haggle4-Cam-imote .. 35 Gambar 4.3.1.2 Grafik Delay terheadap Haggle4- Cam-imote ............................ 35 Gambar 4.3.1.3 Grafik Message Drop terheadap Haggle4- Cam-imote............... 37 Gambar 4.3.1.4 Grafik Hop Count terheadap Haggle4- Cam-imote .................... 37 Gambar 4.3.1.5 Grafik Overhead terheadap Haggle4- Cam-imote ...................... 38 Gambar 4.3.1.6 Grafik Buffer Occupancy terheadap Haggle4- Cam-imote menggunakan Duration Encounter Transtivity..................................................... 39 Gambar 4.3.1.7 Grafik Buffer Occupancy terheadap Haggle4- Cam-imote menggunakan Frequency Encounter Transtivity .................................................. 39 Gambar 4.3.1.8 Grafik Buffer Occupancy terheadap Haggle4- Cam-imote menggunakan Last Encounter Transtivity ............................................................ 39 Gambar 4.3.2.1 Grafik Delivery Probability terhadap MIT Reality Mining ........ 40 Gambar 4.3.2.2 Grafik Delay terhadap MIT Reality Mining ............................... 41 Gambar 4.3.2.3 Grafik Message Drop terhadap MIT Reality Mining.................. 42 Gambar 4.3.2.4 Grafik Hop Count terhadap MIT Reality Mining ....................... 42 Gambar 4.3.2.5 Grafik Overhead terhadap MIT Reality Mining ......................... 42 Gambar 4.3.2.6 Grafik Buffer Occupancy terheadap Reality menggunakan Duration Encounter Transtivity ............................................................................ 43 Gambar 4.3.2.7 Grafik Buffer Occupancy terheadap Reality menggunakan Frequency Encounter Transtivity.......................................................................... 44 Gambar 4.3.2.8 Grafik Buffer Occupancy terheadap Reality menggunakan Last Encounter Transtivity. ........................................................................................... 44 Gambar 4.3.3.2 Grafik pengaruh penambahan Margin terhadap Delay di pergerakan Reality ................................................................................................................... 46 Gambar 4.3.3.3 Grafik pengaruh penambahan Margin terhadap Message Drop di pergerakan Reality ................................................................................................ 46 Gambar 4.3.3.4 Grafik pengaruh penambahan Margin terhadap Hop Count di pergerakan Reality ................................................................................................ 47. xviii.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam perkembangannya, jaringan komputer berkomunikasi dengan menggunakan media kabel (wired) dan jaringan nirkabel (wireless). Wireless berkerja dengan menggunakan udara sebagai media untuk menghantarkan gelombang elektromagnetik [1], Jaringan nirkabel (wireless) mampu mendukung mobilitas penggunanya sementara jaringan dengan media kabel (wired) tidak dapat mendukung mobilitas penggunanya. Salah satu aplikasi dari wireless adalah jaringan ad-hoc dimana antar perangkat (node) dapat saling berkomunikasi tanpa menggunakan infrastruktur. Jaringan ad-hoc memiliki tantangan dimana setiap perangkat (node) yang terhubung dengan node lain setiap saat bisa berpindah tempat atau bergerak (mobile) tanpa menggunakan infrastruktur jaringan yang ada disebut dengan Mobile Ad Hoc Network (MANET). Dalam MANET, sebuah Node berperan sekaligus sebagai router dapat menghapus atau meneruskan pesan (bertindak sebagai relay). Dengan demikian, paket yang dikirim melalui jaringan ad-hoc akan dikirim dengan cara diteruskan dari node satu ke node lainnya sampai menemukan tujuannya. Sifat dari node yang setiap saat bisa bergerak dan mengakibatkan topologi dapat berubah setiap saat dan akan ada kondisi ketika setiap node tidak saling terhubung satu sama lain seperti kondisi pada MANET untuk mengatasi masalah-masalah diatas, maka dikembangkanlah jaringan Opportunistic, yang bertujuan untuk menjangkau area tertentu. Jaringan Opportunistic dapat diterapkan untuk suatu area yang memiliki karakteristik latency yang cukup tinggi dan juga konektifitas yang rendah akibat node yang terkadang putus atau sering disebut intermittent yang mengakibatkan terhambatnya dalam menemukan jalur menuju destination[2]. Jaringan Opportunistic memiliki system store-carry-forward, dimana node menyimpan pesan dalam buffer, kemudian membawa pesan dan bergerak menuju tujuan (destination). Dalam jaringan Oportunistic terdapat node dengan mobilitas 1.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 2. yang tinggi serta dengan bandwith dan buffer yang terbatas. Akibat keterbatasan ini, jaringan Opportunistic membutuhkan skema routing dan protokol routing dalam kinerjanya. Ada beberapa skema jenis routing yang digunakan diantaranya skema routing single copy yaitu hanya satu pesan unik yang diteruskan sepanjang jalur tunggal. Dan skema jenis routing multi copy, yaitu dengan meneruskan tiap pesan ke setiap node dibanyak jalur yang ada. Spray and Focus adalah salah satu dari beberapa protokol routing dari jaringan Opportunistic, Protokol ini menentukan jumlah pesan yang akan di distribusikan dalam jaringan, kemudian setiap relay akan membawa pesan sampai menemukan destination atau sampai TTL(time-to-live) habis [3]. protokol ini berkerja dalam dua fase. Yang pertama adalah fase replication(spray) kemudian fase forwarding(focus). Pada fase forwarding, protokol ini mengukur kedekatan antara node/relay dengan destination (Closeness) berdasarkan, kapan terakhir kontak(Last Encounter), seberapa sering kontak(Frequency), dan seberapa lama kontak(Duration) node tersebut dengan destination. Berdasarkan metric kedekatan (Closeness) ini, spray and focus menggunakan Transitivity. untuk menentukan node relay yang memiliki. probabilitas bertemu dengan destination lebih tinggi , transitivity sendiri adalah sebuah relasi dalam teori himpunan Dimana jika (a, b) ∈ R dan (b, c) ∈ R, maka (a, c) ∈ R. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan unjuk kerja spray and focus jika, transitivity dihitung berdasarkan, kapan terakhir kontak(Last Encounter), seberapa sering kontak(Frequency), dan seberapa lama kontak(Duration) node tersebut dengan destination menggunakan unjuk kerja analisis Delay, Delivery Probability, Buffer Occupancy, Hop Count dan Message Drop..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 3. 1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang, rumusan masalah yang didapat adalah Seberapa efektif Spray and Focus, jika transitivity dihitung berdasarkan (kapan kontak terakhir, sering kontak, dan lama kontak) pada Jaringan Oportunistik. 1.3. Tujuan Penelitian Tujuan yang akan dicapai dalam tugas akhir ini adalah untuk mengetahui serta menganalisis kelebihan dan kekurangan dari Protokol Spray and Focus jika transitivity , dihitung berdasarkan (kapan kontak terakhir, sering kontak, dan lama kontak) pada Jaringan Oportunistik. yang diukur dengan performance metric Delay, Delivery Probability, Buffer Occupancy, Hop Count, Overhead dan Message Drop. 1.4. Batasan Masalah Dalam pelaksanaan tugas akhir ini, masalah dibatasi sebagai berikut: 1. Menggunakan protokol routing Spray and Focus. 2. Menggunakan pergerakan BusMovement, Pergerakan Manusia dan Random way point. 3. Menggunakan ONE Simulator. 4. Menggunakan unjuk kerja analisis Delay, Delivery Probability, Buffer Occupancy, Hop Count, Overhead dan Message Drop. 1.5. Metodologi Penelitian Metodologi dan langkah-langkah dalam mengerjakan tugas akhir ini antara lain :.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 1.. 4. Studi Literatur Mencari dan mengumpulkan referensi dan mempelajari teori yang. mendukung tugas akhir ini yakni, antara lain : . Teori Jaringan Opportunistic.. . Teori Protokol routing Spray and Focus.. . Teori Delay, Delivery Probability, Buffer Occupancy, Hop Count, Overhead dan Message Drop.. 2.. . Javadocs (ONE Simulator).. . Tahap-tahap membangun simulasi.. Perancangan Tahapan ini merupakan rancangan skenario yang digunakan dalam melakukan penelitian yang terdiri dari : a. Trastivity berdasarkan kapan terakhir kontak (Last Encounter) yang akan diterapkan pada beberapa model Movement. b. Trastivity berdasarkan seberapa sering kontak (Frequency) yang akan diterapkan pada beberapa model Movement. c. Trastivity berdasarkan seberapa lama kontak (Duration) yang akan diterapkan pada beberapa model Movement.. 3.. Pembangunan Simulasi dan pengumpulan data Simulasi pengujian pada tugas akhir ini menggunakan Simulator ONE dan membangkitkan report untuk mengumpulkan data sesuai dengan parameter kinerja.. 4.. Analisis Data Simulasi Mengolah data dari proses simulasi, untuk- selanjutnya data diproses.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 5. dan diamati untuk kemudian dianalisis berdasarkan parameter kinerja. 5.. Penarikan Kesimpulan Penarikan kesimpulan te rhadap data yang telah dianalisis mengacu pada parameter kinerja yang telah ditentukan.. 1.6. Sistematika Penulisan Berikut adalah sistematika penulisan tugas akhir yang dibagi dalam beberapa bab dengan susunan : BAB I PENDAHULUAN Bab ini memberikan penjelasan secara umum tentang latar belakang penulisan tugas akhir, rumusan masalah, batasan, dan sistematika penulisan tugas akhir. BAB II LANDASAN TEORI Bab ini berisi tentang penjelasan teori sebagai acuan atau landasan yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian sesuai dengan permasalahan. BAB III PERENCANAAN SIMULASI JARINGAN Bab ini memuat deskripsi secara teknis mengenai perencanaan dari simulasi yang akan dikerjakan dalam tugas akhir. BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS Bab ini berisi pelaksanaan simulasi dan analisis data hasil simulasi. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi kesimpulan dari analisis data simulasi berdasar pada parameter Kinerja..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 6. BAB II LANDASAN TEORI. 2.1. Jaringan Oportunistik Jaringan Oportunistik adalah Jaringan berkembang atas keterbatasan dari MANET yakni terdapat kondisi dimana tidak ditemukannya end-to-end path atau setiap node tidak terhubung secara terus menerus. Jaringan Oportunistik memungkinkan komunikasi dalam kondisi delay yang tinggi dan jalur yang berubah-berubah setiap saat, artinya jaringan Oportunistik mampu diterpakan pada jaringan yang “menantang”(challenged). Misalnya, kondisi delay yang tinggi, koneksi yang sering terputus, mobilitas tinggi, dan drop yang tinggi. Jaringan Oportunistik menggunakan mekanisme store(menyimpan), carry(membawa), forward(meneruskan). Mekanisme ini membuat Jaringan Oportunistik memiliki arsitektur yang sedikit berbeda dengan jaringan lainnya dikarenakan terdapat kondisi dimana jalur antara source dan destination tidak tersedia karena jangkauan dan pergerakan node serta koneksi yang bersifat intermitten. Dan untuk mengimplementasikan Mekanisme ini, Jaringan Oportunistik memperkenalkan layer baru yakni bundle layer.. Gambar 2.1 Metode Store, Carry, Forward. 6.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 7. Boundle layer mengimplementasikan mekanisme store-carry-forward dimana setiap node dapat melakukan store (menyimpan) dan carry (membawa) dalam buffer-nya (memori) serta dapat forward (meneruskan) pesan tersebut ke node lain yang terkoneksi[4]. Berikut merupaka arsitektur yang digunakan dalam Jaringan Oportunistik.. Gambar 2.2 Arsitektur Delay Tollerant Network Metode penanganan pesan dalam Jaringan Oportunistik adalah : Message-ferry-based Dalam metode ini, Sistem menggunakan node lain sebagai pembawa pesan untuk disampaikan ke tujuan. cara ini bertujuan untuk meningkatkan delivery perfomance yang dilakukan pada mekanisme store (menyimpan) kemudian carry (membawa) pesan sampai bertemu dengan tujuan dan menyerahkannya. Opportunity-based Dalam metode ini, setiap pesan akan forward (meneruskan) pesan secara acak (random) dari hop ke hop sampai ke akhir tujuannya tapi menjamin pesan akan tersampaikan. Prediction-based Dalam metode ini, protokol routing menentukan relay dengan mengestimasi node yang dapat dipercaya menyampaikan pesan ke tujuan..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 8. 2.2. Protokol Routing Spray and Focus Protokol routing merupakan aturan dalam proses pengiriman dan pertukaran data (berupa blok-blok data) dari sebuah node ke node yang lain dalam jaringan dan menghubungkan source ke destination. Ini mengapa Protokol Routing merupakan hal yang sangat penting dalam Jaringan Oportunistik dikarenakan dalam melakukan trasmisi, terdapat keterbasan dari bandwith dan buffer pada node untuk menyimpan dan meneruskan pesan agar sampai ke destination [5]. Sehingga dalam Jaringan Oportunistik, Protokol routing menjadi faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan dari pengiriman sebuah pesan agar dapat sampai ke destination. Spray and Focus adalah salah satu dari beberapa protokol routing dari jaringan Opportunistic, Protokol ini menentukan jumlah pesan yang akan di distribusikan dalam jaringan(L copies), kemudian setiap relay akan membawa pesan sampai menemukan destination atau sampai TTL(time-to-live) habis [3].. Gambar 2.3 Protokol Spray and Focus protokol ini berkerja dalam dua fase yakni :.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 9. Fase Spray Fase yang pertama adalah fase spray(replication), pada fase ini ketika pesan baru di dibangkitkan (generate) pada node source juga akan menentukan jumlah L Copies “forwarding token” untuk pesan ini. Forwarding token menyatakan bahwa node yang memiliki token ini dapat meneruskan pesan dengan ketentuan : . Setiap node mengelola “summary vector” dan id dari seluruh pesan yang telah dimilikinya. Dan setiap kedua node bertemu, mereka akan saling bertukar vector dan memeriksa apakah mereka memiliki informasi yang sama.. . Jika node (baik source maupun relay) memiliki L Copies sebanyak n>1 maka node tersebut akan meneruskan salinan pesan kepada node yang ia temui dan belum memiliki pesan yang sama; juga membagikan pesan sebanyak n/2 kepada relay, dan n/2 kepada node tersebut sendiri.. . Ketika node/relay hanya memiliki satu pesan(L Copies = 1), maka akan masuk pada fase Focus.. Fase Focus Pada fase ini pesan dapat diteruskan kepada node yang memiliki probabilitas bertemu dengan destination lebih baik dengan menggunakan skema Single Copy Utility Based Routing dan perhitungan transtivity. Single Copy utility based Routing adalah node menerapkan skema single copy yakni hanya menggunakan satu pesan dalam mentransimikan pesan. Dengan kata lain, jika relay sudah memberikan pesan kepada node yang ditemui, maka node relay tersebut harus menghapus pesan yang ia miliki. Namun dalam proses distrubusi satu pesan tersebut, node hanya memberikan pesan kepada node yang memiliki utility lebih baik. untuk mendapatkan utlity kita akan menggunakan transtivity dalam forwarding policy spray and focus..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 10. Transitivity adalah sebuah relasi dalam teori himpunan Dimana jika : (a, b) ∈ R dan (b, c) ∈ R, maka (a, c) ∈ R. dengan kata lain, jika A memiliki relasi dengan B, dan B memiliki relasi dengan C, maka A memiliki relasi dengan C.. gambar 2.4 ilustrasi. Transitivity. Sementara penerapan Transitivity dalam spray and focus adalah, proses ketika node relay membandingkan antara memberikan pesan kepada node yang ia temui, atau tetap menahan pesan tersebut dan memberikan langsung kepada destination. Berikut adalah ilustrasi Transtivity pada Spray and Focus.. Gambar 2.5 melihat transitivity pada Fase Forwarding(Focus) Ketika Node kontak dengan Node B, Node A hanya memberikan pesan kepada node B hanya jika : UB(D) > UA(D) + Uth Uth adalah Utility Threshold, yang berfungsi sebagai margin untuk meneruskan pesan dalam proses transitivity..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 11. Adapun beberapa tipe transtivity antara lain : . Age of Last Encounter Timers Transtivity : kapan terakhir kontak dengan Destination.(default). . Frequency of Encounter Transtivity : seberapa sering kontak dengan Destination.. . Duration of Encounter Transitivity : seberapa lama kontak dengan Destination.. 2.3. Pergerakan BusMovement Sebuah pergerakan yang mengadaptasi pola pergerakan dari bus pariwisata, dalam pergerakan ini bus pariwisata memiliki lokasi Start dan lokasi tujuan. Jika jarak dari node menuju destination lebih jauh, maka node akan menggunakan bus. 2.4. Pergerakan Manusia Model pergerakan acak (random) merupakan model yang paling ideal untuk mengevaluasi kinerja suatu protokol routing, tapi faktanya setiap node(Manusia yang membawa perangkat) tidak bergerak secara random melainkan bergerak berdasarkan Point of Interest[6]. Point of Interest ini mengakibatkan probalitas manusia saling bertemu dengan manusia lain menjadi berbeda-beda. Terdapat node yang memiliki probabilitas untuk bertemu dengan node lain lebih tinggi, dan node ini disebut hub-node Dimana melalui node ini node lain dapat menitipkan pesan untuk menyampaikannya ke destination. sifat manusia ini dapat kita terapkan dan disimulasikan menggunakan data set pergerakan manusia dengan simulator. Simulator ONE memungkinkan untuk menggunakan pergerakan eksternal dari data set, dalam hal ini data set yang digunakan adalah :.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 12. Haggle4-Cam-Imote yang adalah data set hasil pertemuan/kontak dari konferensi yang diselenggarakan di Laboratorium riset perusahaan Intel di Cambrige, Laboratorium Universitas Cambrige, konferensi IEEE infocom di grand hyatt Miami, dan dilokasi sekitar kota Cambrige, Inggris[7]. Dataset diambil menggunakan sebuah alat yang bernama iMotes dan menggunakan interface bluetooth, lama waktu simulasi adalah selama 987529 detik(sekitar 12 hari) dan tersedia 36 node[8]. MIT Reality Mining Dataset adalah data yang diambil dari 75 Mahasiswa di Laboratorium Media MIT dan 25 mahasiswa baru Fakultas Bisnis yang bersebelahan dengan Laboratorium media. Data set ini memiliki 96 node dengan waktu simulasi 50 hari sampai sekitar 8 bulan(4294800 sampai 21276000 detik). 2.5 Pergerakan Random Waypoint(RWP) Dalam pergerakan ini setiap node akan bergerak acak, dan memiliki pause time atau node tersebut sempat berhenti, kemudia node tersebut akan bergerak kembali secara acak untuk mencari destination. Dalam pergerakan ini probabilitas suatu node bertemu dengan node lain adalah sama. 2.6 Simulator ONE Simulator ONE (Opportunistic Network Environtment) secara spesifik adalah simulator untuk mengevaluasi routing pada Jaringan Oportunistik. Fungsi utama dari simulator ini adalah pemodelan node movement, inter-node contact, routing, dan message handling. Hasil dan analisis bisa didapatkan melalui visualisasi dan reports, dan post-processing tools. Simulator ini juga memungkinkan. untuk. menggunakan. pergerakan. eksternal.. Dengan. mengimport dataset kemudian menerapkannya dalam skenario simulasi..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB III PERANCANGAN SIMULASI JARINGAN 3.1. Parameter Simulasi Pada penelitian ini, akan menggunakan parameter dari simulasi yang bersifat tetap dan digunakan dengan nilai yang sama pada simulasi yang berbeda. Parameter-parameter tersebut adalah : Parameter. Nilai. Routing Protocol. Spray and Focus. Movement Model. Random Waypoint Bus Muvement Haggle4-Cam-imotedan MIT Reality Mining Age of Last Encounter Transitivity. Closeness. Frequency of Encounter Transitivity Duration of Encounter Transitivity Tabel 3.1 Parameter utama simulasi. 3.2. Skenario Simulasi Dalam pelaksanaan penelitian, masing-masing skenario akan menggunakan variasi Closeness, berdasarkan kapan terakhir kontak(Last Encounter),. seberapa. sering. kontak(Frequency),. dan. berapa. lama. kontak(Duration). Adapun penjelasan dari masing-masing Closeness ini adalah sebagai berikut :. 13.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 14. Age of Last Encounter Timers Transtivity (kapan terakhir kontak) merupakan closenees default dari protokol Spray and Focus yang menggunakan nilai kedekatan suatu node dengan node destination berdasarkan, kapan node tersebut terakhir bertemu dengan Destination. Penerapannya dalam fase Focus, Jika node(source/relay) bertemu dengan node yang memiliki waktu terakhir bertemu dengan destination lebih baru, Maka pesan akan diberikan kepada node tersebut untuk diserahkan kepada destination. Pseudo Code Age of Last Encounter Timers Transtivity while Ni is contact with node Nj If ((Ni.ContainsKey(Nj)) end if RecentEncounter.put(peer, new Double(SimClock.getTime())); end while. Frequency of Encounter Transtivity (seberapa sering kontak) merupakan Closeness pada spray and focus yang menggunakan nilai kedekatan berdasarkan seberapa sering suatu node melakukan kontak dengan destination. Penerapannya dalam fase Focus, jika node (relay) bertemu dengan node lain yang memiliki frekuensi kontak lebih banyak dengan destination, Maka pesan akan diberikan kepada node tersebut untuk diserahkan kepada destination..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 15. Pseudo Code Frequency while Ni is contact with node Nj If (Ni.ContainsKey(Nj)) FreqEncounter.put(peer, ++Freq); end if FreqEncounter.put(peer, 1); end while Duration of Encounter Transtivity (seberapa lama kontak) Merupakan Closeness pada spray and focus yang menggunakan nilai kedekatan berdasarkan seberapa lama suatu node melakukan kontak dengan destination. Penerapannya dalam fase Focus, jika node (relay) bertemu dengan node lain yang memiliki durasi kontak lebih banyak dengan destination, Maka pesan akan diberikan kepada node tersebut untuk diserahkan kepada destination. Pseudo Code Duration while Ni is contact with node Nj double time = StartTime; double eTime = simClock.getTime(); double durasi = eTime-time; If (durasi > 0){ If (Ni.ContainsKey(Nj)) durasi = durasi + this.getDurationEncounter(Nj); end if DurationEncounter.put(peer, durasi); end while.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 16. Skenario pengujian terhadap protocol Spray and Focus secara detail akan sajikan dalam tabel-tabel berikut : Kode. Model Pergerakan. Jumlah node. R.1 R.2. Closeness Last Encounter. Random Waypoint. 25;50;75;100. R.3. Frequency Duration. Tabel 3.2 Skenario pada pergerakan Random Waypoint dengan node yang ditingkatkan. Kode. Model Pergerakan. L Copies. L.1 L.2. Closeness Last Encounter. Random Waypoint. 2;4;6;8. L.3. Frequency Duration. Tabel 3.3 Skenario pada pergerakan Random Waypoint dengan L Copies yang ditingkatkan. Kode. Moel Pergerakan. Jumlah Node. B1 B2 B3. Closeness Last Encounter. BusMovement. EventExternal Simulator (1027 node). Frequency Duration. Tabel 3.4 Skenario pada pergerakan Pergerakan BusMovement.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 17. Kode. Model Pergerakan. Jumlah node. Closeness. H.1. Last Encounter. H.2. Frequency Haggle4-Cam-Imote. 36. H.3. Duration. M.1. Last Encounter. M.2. MIT Reality Mining. 97. M.3. Frequency Duration. Tabel 3.5 Skenario pada pergerakan Pergerakan Manusia. Kode. Model Pergerakan. Margin (%). T.1 T.2. Closeness. Last Encounter MIT Reality Mining. Frequency 10;20;30;40. T.3. Duration. Tabel 3.6 Skenario pada pergerakan Pergerakan (MIT Reality Mining) Margin yang ditingkatkan. 3.3. Parameter Kinerja Terdapat lima parameter kinerja atau unjuk kerja analisis yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengevaluasi dampak dari Transitivity berdasarkan Closeness yang dilihat dari kapan terakhir node tersebut bertemu dengan node destination(Last Encounter), seberapa sering node tersebut bertemu(Frequency), dan seberapa lama node tersebut bertemu(Duration) dengan node destination terhadap kinerja Protokol routing Spray and Focus, antara lain :.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 18. Delay(average latency) Parameter Average Latency digunakan untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan pesan dari Source untuk sampai ke destination Average Latency = Sum of Latency of Delivered Messages Total generated new Messages Delivery Probability(Delivery ratio) Parameter ini digunkaan untuk mengetahui ada berapa banyak pesan yang dubuat dan terkirim ke tujuan dengan tepat.. Delivery Ratio = Total Delivered Messages Total Generated Message Average Buffer Occupancy Parameter ini digunakan untuk mengetahui jumlah rata-rata pemakaian ruang buffer yang digunakan dengan skala 0-100%. Hop Count Parameter ini digunakan untuk mengetahui berapa banyak lompatan pesan untuk menemukan destination. Overhead Parameter ini digunakan untuk mengetahui banyaknya copy pesan yang sampai ke tujuan dari pesan yang dibuat(generate) dalam jaringan. Apabila terlalu banyak salinan pesan dalam jaringan maka akan mengakibatkan penggunakan resource node yang tinggi. Overhead Ratio = number of relayed message – number of delivered message number of delivered message.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 19. Message Drop Parameter ini digunakan untuk mendapatkan informasi pesan yang di Drop dari sebuah node yang dapat disebabkan oleh dua kondisi Yakni, 1. Buffer : pesan akan di drop ketika jumlah pesan sudah memnuhi kapasitas Buffer yang dimiliki node. 2. TTL (Time to Live) : pesan akan di drop dikarenakan usia pesan atau TTL sudah habis. 3.4. Topologi Jaringan Jaringan Oportunistik memiliki ciri node yang bergerak dan jaringan yang tidak dapat dipastikan keberadaannya Sehingga topologi dari jaringan ini tidak dapat digambarkan secara spesifik seperti pada jaringan yang menggunakan infrasrtukur. Pada pergerakan Random Waypoint, node-node ada yang tersebar serta berjalan kearah yang random. Sedangkan untuk model pergerakan yang sesungguhnya, node tersebar secara random dan berjalan menuju tempat-tempat yang sudah ditentukan..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS Untuk mengetahui seberapa efektif Spray and Focus, jika transitivity dihitung berdasarkan (kapan kontak terakhir, sering kontak, dan lama kontak) pada Jaringan Oportunistik. Maka dilakukan pengujian sesuai dengan skenario pada rancangan simulasi Bab 3. 4.1 Random Waypoint 4.1.1. Penambahan Node(Density) 4.1.1.1 Delivery Probability Node. Delivery Probability Duration Frequency Recent 0.2155 0.2342 0.1988 25 0.6409 0.7385 0.5295 50 0.8546 0.8673 0.795 75 0.8868 0.9005 0.8705 100 Table 4.1.1 Hasil pengujian Delivery Probability terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint. Delivery Probability DelivProb. 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 25. 50. 75. 100. Node. Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.1.1 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Delivery Probability di pergerakan Random Waypoint. 20.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 21. 4.1.1.2 Delay Node. Delay Duration Frequency Recent 42308.7972 42445.8453 41626.5539 25 35943.9698 33805.8293 37871.2153 50 29336.2345 28291.3311 31874.7187 75 27044.9814 26906.3293 28466.4415 100 Table 4.1.2 Hasil pengujian Delay pada penambahan jumlah Node di pergerakan Random Waypoint. Delay Delay(s). 50000 40000 30000 20000 25. 50 Duration. 75 Node. Frequency. 100 Recent. Gambar 4.1.2 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Delay di pergerakan Random Waypoint Penambahan jumlah node memberikan dampak yang semakin baik untuk peluang sampainya pesan ke destination. Hal ini disebabkan karena semakin banyak node yang berada dalam jaringan maka akan makin banyak nya relay, Sehingga yang membantu membawa pesan untuk ditransmisikan akan semakin banyak dan peluang menemukan destination semakin besar(lihat grafik 4.1.1) dan jika Probabilitas untuk menemukan destination semakin tinggi maka akan menghasilkan angka Delay yang semakin kecil(sesuai grafik 4.1.2)..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 22. 4.1.1.3 Message Drop Node. Message Drop Duration Frequency Recent 33054 34174 32391 25 44286 43059 45156 50 41566 41398 42385 75 41231 41022 41409 100 Table 4.1.3 Hasil pengujian Message Drop terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint. Drop Message Drop Message. 50000 45000 40000 35000 30000 25. 50 Duration. 75 Node. Frequency. 100 Recent. Gambar 4.1.3 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Message Drop di pergerakan Random Waypoint. Dampak Drop dari penambahan node, kinerja terlihat membaik ketika node yang memadati jaringan mulai dari 75 – 100 node, angka drop menunjukan penurunan meskipun tidak signifikan, ini dikarenakan pesan sudah sampai di relay kepada destination terlebih dulu sebelum TTL habis..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 23. 4.1.1.4 Average Hop Count Node. Avg Hop Count Duration Frequency Recent 2.0375 1.9945 2.0406 25 2.9836 2.8589 2.9995 50 3.6359 3.2377 4.0229 75 3.9371 3.4589 4.6144 100 Table 4.1.4 Hasil pengujian Average Hop Count terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint.. Avg Hop Count Avg Hop Count. 5 4 3 2 1 25. 50. 75. 100. Node. Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.1.4 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Average Hop Count di pergerakan Random Waypoint. 4.1.1.5 Overhead Ratio Node. Overhead Ratio Duration Frequency Recent 13.0649 11.927 14.2451 25 15.4846 11.9968 20.0884 50 15.8333 12.4955 24.5353 75 16.946 13.1545 29.2885 100 Table 4.1.5 Hasil pengujian Overhead Ratio terhadap penambahan jumlah Node pada pergerakan Random Waypoint.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 24. Overhead Ratio. Overhead Ratio 40 30 20. 10 0 25. 50 Duration. 75 Node. Frequency. 100 Recent. Gambar 4.1.5 Grafik pengaruh penambahan jumlah node terhadap Overhead Ratio di pergerakan Random Waypoint. Average Hop Count pada skenario penambahan node mengalami peningkatan pada setiap penambahannya begitu juga dengan Overhead Ratio meskipun tidak signifikan hal ini disebabkan karena relay yang semakin tinggi disetiap penambahan node. Dan untuk Overhead Ratio yang tidak signifikan disebabkan karena Spray and Focus adalah Routing yang menggunakan kombinasi skema Multi-copy dan single copy sehingga bisa mengendalikan banyak pesan dalam jaringan. (pada bagian ini hanya membahas tentang dampak penambahan Node, untuk pembahasan perbandingan kinerja dari tiga protocol akan dibahas pada akhir pembahasan skenario penambahan Lcopies) 4.1.2. Penambahan L Copies 4.1.2.1 Delivery Probability L Copies. Delivery Probability Duration Frequency Recent 0.703 0.7062 0.7012 2 0.8868 0.9005 0.8705 4 0.9408 0.9527 0.9037 6 0.9576 0.969 0.9026 8 Table 4.1.2.1 Hasil pengujian Delivery Probability terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 25. Delivery Probability(0-1). Delivery Probability 1 0.95 0.9 0.85 0.8 0.75 0.7 0.65 2. 4. Lcopies. Duration. Frequency. 6. 8. Recent. Gambar 4.1.2.1 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Delivery Probability di pergerakan Random Waypoint 4.1.2.2 Delay L Copies. Delay Duration Frequency Recent 33218.3932 33622.5849 33385.011 2 27044.9814 26906.3293 28466.4415 4 23100.3691 22406.0269 26796.0583 6 20695.9771 19302.8937 27390.4179 8 Table 4.1.2.2 Hasil pengujian Delay terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint. Delay 35000. Delay(s). 30000 25000 20000. 15000 2. 4. 6. 8. Lcopies. Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.1.2.2 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Delay di pergerakan Random Waypoint.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 26. 4.1.2.3 Message Drop L Copies. Message Drop Duration Frequency Recent 17037 16970 17034 2 41231 41022 41409 4 66916 66747 67327 6 93377 93225 93978 8 Table 4.1.2.3 Hasil pengujian Delay terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint. Gambar 4.1.2.3 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Message Drop di pergerakan Random Waypoint 4.1.2.4 Hop Count L Copies. Hop Count Duration Frequency Recent 3.8433 3.2694 4.9973 2 3.9371 3.4589 4.6144 4 4.0999 3.706 4.5148 6 3.8773 3.5263 4.0995 8 Table 4.1.2.4 Hasil pengujian Hop Count terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 27. Hop Count Hop Count. 6 5 4 3 2 2. 4. 6. 8. Lcopies. Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.1.2.4 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Average Hop Count di pergerakan Random Waypoint 4.1.2.5 Overhead Ratio L Copies. Overhead Ratio Duration Frequency Recent 10.2839 7.9962 18.7907 2 16.946 13.1545 29.2885 4 23.5095 18.3768 38.2791 6 29.9391 23.5341 44.667 8 Table 4.1.2.5 Hasil pengujian Overhead terhadap penambahan L Copies pada pergerakan Random Waypoint. Overhead Ratio Overhead Ratio. 50 40 30 20. 10 0 2. 4. 6. 8. Lcopies. Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.1.2.5 Grafik pengaruh penambahan L Copies terhadap Overhead di pergerakan Random Waypoint.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 28. 4.1.2.6 Buffer Occupancy. 30 20 10 0. 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97. Buffer Occupancy(%). Average Buffer Occupancy. Node. Gambar 4.1.2.6 Average Buffer Occupancy Duration Encounter Transtivity di pergerakan Random Waypoint.. 30 20 10 0. 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97. Buffer Occupancy (%). Average Buffer Occupancy. Node. Gambar 4.1.2.7 Average Buffer Occupancy Frequency Encounter Transtivity di pergerakan Random Waypoint.. 30 25 20 15 10 5 0. 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97. Buffer Occupancy(%). Average Buffer Occupancy. Node. Gambar 4.1.2.8 Average Buffer Occupancy Last Encounter Transtivity di pergerakan Random Waypoint..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 29. Skenario penambahan L Copies memberikan performa yang baik untuk Delivery Probability dan berhasil menurunkan Delay di setiap penambahannya hal ini dikarenakan semakin banyak L Copies dalam jaringan maka akan semakin banyak juga node relay yang akan mendapatkan pesan. Namun disisi lain skenario ini mengakibatkan Drop dan Overhead Ratio yang semakin tinggi seiring dengan makin banyak nya pesan dalam jaringan. Dan untuk Hop Count tidak terlalu bedampak hal ini dikarenakan meskipun banyak pesan bertambah namun node relay tidak bertambah sehingga jalur menuju destination tidak berdampak terhadap skenario ini. Untuk perbandingan ketiga Protokol, sekalipun cukup kompetitif namun Spray and Focus dengan pendekatan Frequency memberikan performa lebih unggul disemua skenario menggunakan Random Waypoint. bersamaan dengan unggul Frequency Encounter Transtivity dalam hal Delivery Probability Data ini juga didukung dengan data lainnya. Mulai Delay, Message Drop, Overhead Ratio, Hop Count, dan Buffer Occupancy(lihat grafik 4.1.1 – 4.1.2.8). Spray and Focus dengan Frequency Encounter Transtivity secara konsisten tercatat lebih baik kemudian disusul dengan Duration Encounter, dan Last Encounter Transtivity. Optimalnya kinerja Spray and Focus dengan Frequency Encounter Transtivity pada pergerakan Random Waypoint dipengaruhi karena. Pertama, dalam skenario simulasi untuk pergerakan Random Waypoint kita menentukan wait time, yang berisi waktu minimal dan maksimal suatu node untuk berhenti sebelum akhirnya kembali bergerak(durasi kontak). Sementara dipergerakan ini kita tidak bisa membatasi seberapa sering node tersebut bergerak dan bertemu dengan node lain(frekuensi kontak) sehingga bisa memberikan node untuk mendapatkan informasi Frekuensi bertemu dengan destination lebih banyak. Kedua, menggunakan pendekatan Frequency Encounter Transtivity, dan Duration Encounter Transtivity berhasil memperbaiki kinerja Spray and Focus default dengan Last Encounter Transtivity. Karena menggunakan pendekatan Frequency Encounter Transtivity, dan Duration Encounter setiap pertemuan node.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 30. direkam sehingga transaksi pesan menjadi semakin terarah kepada Node yang tepat. Bisa dilihat hasil report Buffer Occupancy(lihat grafik 4.1.6 - 4.1.8), pendekatan Frequency Encounter Transtivity, dan Duration Encounter bisa menghasilkan beberapa Hub Node yang efektif untuk mejadi relay sehingga pesan akan sampai Lebih cepat sampai ke destination. 4.2. BusMovement di kota Helsinky Metric Duration Frequency Recent Relayed 190755 179711 209882 Drop 51507 50824 52677 Deliv Prob 0.4201 0.4555 0.324 Overhead_ratio 25.7952 22.2816 37.2299 Delay 42934.6528 43054.0371 41282.5328 AvgHp count 3.9861 3.9289 4.0457 Table 4.2. Hasil pengujian terhadap pergerakan BusMovement 4.2.1. Delivery Probability. Gambar 4.2.1. Grafik Delivery Probability terheadap BusMovement.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 31. 4.2.2. Delay. Delay 44000 Delay(s). 43000 42000 41000 40000 Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.2.2. Grafik Delay terheadap BusMovement 4.2.3. Message Drop. Gambar 4.2.3. Grafik Message Drop terheadap BusMovement 4.2.4. Hop Count. Gambar 4.2.4. Grafik Hop Count terheadap BusMovement.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 32. 4.2.5. Overhead. Gambar 4.2.5. Grafik Overhead terheadap BusMovement Pada skenario penerapan Spray and Focus di kota Helsinky dengan menggunakan sub pergerakan BusMovement menghasilkan trend Spray and Focus dengan pendekatan Frequency Encounter Transtivity tercatat lebih optimal, Baik dari Delivery Probability yang lebih tinggi dan dengan Delay, Message Drop, Overhead, dan Hop Count yang lebih rendah. Hal ini disebabkan BusMovement memiliki pola pergerakan yang tetap, dimana pergerakan Bus memiliki titik koordinat Start, dan Stop kemudian bergerak kembali yang terpola. Sehingga jika semakin tinggi frequensi kontak dari Node tersebut maka peluang kedua node tersebut untuk kembali bertemu akan semakin besar sehingga node tersebut bisa menjadi relay yang baik untuk meneruskan pesan ke destination. Kebehasilan kinerja Routing Protokol pada pergerakan Bus memiliki catatan khusus, mengingat pergerakan bus memiliki waktu kontak yang singkat, jika kontak tersebut terjadi saat Bus sedang bergerak sehingga bisa menghasilkan peluang pesan mengalami Abort(gagal di kirimkan) maka untuk meminimalisir kemungkinan tersebut kita harus memastikan pesan yang di distribusikan berada dalam ukuran yang kecil agar tidak mengalami Abort pada waktu kontak yang singkat..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 33. 4.2.5. Buffer Occupancy. Average. Gambar 4.2.6. Grafik Average Buffer Occupancy(%) Duration terheadap BusMovement. Average. Gambar 4.2.7. Grafik Average Buffer Occupancy(%) Frequency terheadap BusMovement.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 34 Average Average. Gambar 4.2.8. Grafik Average Buffer Occupancy(%) Recent terheadap BusMovement Selain itu baiknya kinerja Spray and Focus dengan pendeketan Frequency pada pergerakan Bus juga bisa dilihat pada grafik Buffer Occupancy (lihat grafik 4.2.6 - 4.2.8) pada grafik ini bisa dilihat bahwa pendekatan Frequency bisa membuat kinerja Hub Node menjadi lebih optimal sebagai relay yang dipilih node untuk meneruskan pesan. Jumlah Hub Node terlihat lebih banyak dan berhasil memberikan Delivery Probability yang tinggi kemudian delay, drop, Hop Count dan Overhead yang rendah. 4.3. Pergerakan Manusia 4.3.1. Haggle4-Cam-Imote Haggle4Cam Duration Frequency Recent 3188 2996 3167 Relayed 1389 1401 1403 Drop 0.4861 0.4566 0.451 Deliv Prob 11.1217 11.1296 11.9795 Overhead_ratio 32829.8943 31106.6502 31400.9291 Delay 3.0837 2.9838 2.9467 AvgHp count Table 4.3.1 Hasil pengujian terhadap dataset Haggle4-Cam-imote.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 35. 4.3.1.1 Delivery Probability. Gambar 4.3.1.1 Grafik Delivery Probabability terheadap Haggle4-Camimote 4.3.1.2 Delay. Gambar 4.3.1.2 Grafik Delay terheadap Haggle4- Cam-imote Penerapan Spray and Focus pada pergerakan manusia menggunakan data set Haggle4-Cam-Imote menampilkan hasil yang berbeda dari sebelumnya. Jika pada pergerakan Random Waypoint dan BusMovement Spray and Focus dengan pendekatan Frequency Encounter Transtivity tercatat lebih optimal sementara pada Haggle4-Cam-Imote, Spray and Focus dengan pendekatan Duration Encounter Transtivity lebih unggul. Hal ini disebabkan Haggle4-.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 36. Cam-Imote adalah data set yang direkam pada saat konferensi di Laboratorium riset perusahaan Intel di Cambrige Dimana data set ini memiliki pola, Node datang kedalam ruangan, duduk, istirahat, break/makan, kemudian akan kembali ke dalam ruangan untuk waktu yang cukup lama, selain itu manusia memiliki kecenderungan bergerak berdasarkan point of interest(tidak random) sehingga setiap node akan memiliki probabilitas yang berbeda. Dalam hal ini node yang memiliki durasi kontak lebih banyak dengan destination dianggap memiliki probabilitas yang lebih baik. Optimal nya kinerja Spray and Focus Dengan Duration Encounter Transtivity pada data set ini bisa dilihat dari grafik Delivery Probability yang lebih tinggi, hal ini disebabkan karena pergerakan ini terdapat beberapa node Populer atau Hub Node, disini Hub Node berperan sebagai relay yang banyak dipilih oleh node lain karena memiliki probabilitas yang lebih baik. Bisa dilihat pada grafik Buffer Occupancy, ada beberapa node yang menonjol dalam hal penggunaan Buffer(lihat grafik 4.3.1.6- 4.3.1.8). meskipun memiliki probabilitas yang bagus, namun Duration Encounter Transtifity tercatat memiliki Delay cukup tinggi, ini dikarenakan untuk mendapatkan probabilitas yang bagus, node harus memiliki waktu kontak yang lama sebelum node akan merelay pesan kepada node lain. Proses untuk mendapatkan probabilitas ini yang membuat Delay pada Duration Encounter Transtivity lebih tinggi dari Encounter Transitivity lainnya. Dan hal lain yang menyebabkan Encounter trasitivity lain cukup kompetitif adalah karena jumlah node dalam jaringan yang sedikit, sehingga meskipun dengan relay yang lebih sedikit pesan sudah bisa sampai ke destination..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 37. 4.3.1.3 Message Drop. Gambar 4.3.1.3 Grafik Message Drop terheadap Haggle4- Cam-imote 4.3.1.4 Hop Count. Gambar 4.3.1.4 Grafik Hop Count terheadap Haggle4- Cam-imote Grafik Drop menampilkan, pendekatan Duration Encounter Transitivity tercatat memiliki drop yang lebih rendah dari yang lainnya. Hal ini sesuai dengan grafik (lihat grafik 4.3.1.1. – 4.3.1.2) sekalipun kecepatan pesan untuk sampai ke tujuan lebih lambat, namun pendekatan Durasi memiliki probabilitas untuk mengantarkan pesan ke destination paling tingggi karena pesan yang didistribusikan lebih akurat sampai ke destination dari pada di drop, dan gafik ini membuktikan drop message pada Duration Ecounter Transitifity lebih kecil dari Encounter Transitivity lainnya..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 38. Pada penjelasan sebelumnya kita mendapatkan grafik delay yang lebih tinggi untuk Duration Encounter Transitivity, ini disebabkan node harus memiliki waktu kontak yang lama sebelum node akan me-relay pesan kepada node lain. Kemudian hal lain yang mempengaruhi adalah pola dari data set ini yang hanya memiliki sedikit node untuk berinteraksi dalam sebuah konferensi, pola itu memungkinkan tiap node pernah mengalami kontak dengan destination, sehingga tiap node juga memiliki probabilitas untuk mendapatkan pesan. Hal ini memungkinkan distribusi pesan menjadi lebih luas dan mengakibatkan Hop Count yang tinggi pada Duration Encounter Transitivity. Untuk penyebab pada Encounter Transitivity lainnya yang memiliki hop count rendah adalah Encounter Transitivity lain tidak mengambil keuntungan untuk banyak merelay pesan dari pergerakan ini, Node cenderung lebih naif untuk tidak merelay karena pendekatan Frequency Encounter Transitivity dan Last Encounter Transitivity pada pergerakan manusia tidak membuat node peer memiliki probabilitas yang bagus. Kembali lagi ini disebabkan karena manusia memiliki pola untuk diam pada waktu yang cukup lama dari pada bergerak terus menerus secara frekuentif[9]. 4.3.1.5 Overhead. Gambar 4.3.1.5 Grafik Overhead terheadap Haggle4- Cam-imote Hasil pengujian pada overhead menunjukan Overhead yang lebih rendah disebabkan karena Duration Encounter Transitivity mampu mengontrol jumlah pesan yang sampai ke destination sehingga Drop juga menjadi lebih sedikit. Dan jika dilihat pada grafik Buffer Occupancy (grafik 4.3.1.6 - 4.3.1.8) Duration -.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 39. Encounter Transitifity terlihat memiliki konsumsi buffer yang lebih sedikit namun memiliki probabilitas yang paling tinggi, ini dikarenakan lebih banyak pesan yang sampai sebelum di drop dari buffer karena kehabisan TTL. 4.3.1.6 BufferOccupancy. (%). Average. Gambar 4.3.1.6 Grafik Buffer Occupancy terheadap Haggle4- Camimote menggunakan Duration Encounter Transtivity. (%). Average. Gambar 4.3.1.7 Grafik Buffer Occupancy terheadap Haggle4- Camimote menggunakan Frequency Encounter Transtivity. (%). Average. Gambar 4.3.1.8 Grafik Buffer Occupancy terheadap Haggle4- Camimote menggunakan Last Encounter Transtivity.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 40. 4.3.2. MIT Reality Mining Setelah mendapatkan kinerja yang bagus dari pendekatan Duration Encounter Transitivity pada data set Haggle4-Cam-imote, maka dilakukan simulasi kembali pada pergerakan manusia lainnya yakni MIT Reality Mining. Hal yang membedakan dengan pergerakan sebelumnya adalah selain perbedaan lokasi pengambilan data, pada data set ini juga memiliki waktu simulasi yang lebih lama dan jumlah node yang lebih banyak. Percobaan ini dilakukan untuk mencari tau apakah pendekatan Duration Encounter Transitivity bisa scalable jika diterapkan pada data set yang berbeda. Duration Frequency Recent 13178 13371 12064 Relayed 5853 5856 5872 Drop 0.4371 0.4287 0.4084 Deliv Prob 24.4402 25.3209 23.9256 Overhead_ratio 238844.296 242510.307 245843.85 Delay 3.7162 3.5453 3.3595 AvgHp count Table 4.3.2 Hasil pengujian terhadap dataset MIT Reality Mining 4.3.2.1. Deliver Probability. Gambar 4.3.2.1 Grafik Delivery Probability terhadap MIT Reality Mining.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 41. 4.3.2.2. Delay. Gambar 4.3.2.2 Grafik Delay terhadap MIT Reality Mining Hasil pengujian terhadap data set MIT Reality Mining, Spray and Focus dengan Duration Encounter Transitivity secara konsisten memberikan hasil yang lebih baik dari Encounter Transitivity lainnya jika diterapkan pada pergerakan manusia yang memiliki node dan waktu simulasi yang lebih besar. Ini bisa dilihat dari angka Delivery Probability yang lebih baik(grafik 4.3.2.1). Penjelasannya sama seperti pada penjelasan data set Haggle4-Cam-imote diatas hal ini disebabkan karena data set Reality memiliki pola pergerakan mahasiswa di laboratorium MIT dan sekitarnya. Artinya node bergerak berdasarkan point of interest(tidak random) dan pola ini membuat masing-masing node memiliki probabilitas yang berbeda. Pendekatan Duration Encounter Transitivity berhasil mendapatkan hasil yang optimal dan mampu memberikan Delay dan Drop (grafik 4.3.2.2 dan 4.3.2.3)yang lebih kecil dari pendekatan Encounter Transitivity lainnya..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 42. 4.3.2.3. Message Drop. Gambar 4.3.2.3 Grafik Message Drop terhadap MIT Reality Mining 4.3.2.4. Hop Count. Gambar 4.3.2.4 Grafik Hop Count terhadap MIT Reality Mining 4.3.2.5. Overhead. Gambar 4.3.2.5 Grafik Overhead terhadap MIT Reality Mining.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 43. Untuk Overhead pada kasus reality, Duration Encounter Transitivity berhasil mengontrol jumlah pesan sampai ke destination sehingga tidak memberika overhead yang paling tinggi. hal ini disebabkan pembuatan pesan baru dilakukan dengan syarat node harus kontak dengan node lain, sementara pada data set ini frekuensi kontak node tidak mendominasi Hal ini yang menyebabkan pembuatan pesan dapat dikontrol sehingga memberikan angka yang kecil pada Overhead. Sedangkan untuk Hop Count pada kasus ini mejelaskan semakin tinggi Hop Count maka akan membuat pesan sampai destination lebih cepat sehingga memberikan angka Delay yang kecil. Sama seperti hasil Hop Count pada dataset Haggle, Hop Count Duration Encounter Transitivity pada reality juga tercatat memiliki angka paling tinggi, disini bisa disimpulkan penggunaan Duration Encounter Transitivity gagal memotong jalur menuju destination menjadi lebih pendek, namun bisa memberikan akurasi peluang untuk bertemu dengan destination lebih baik. 4.3.2.5. Buffer Occupancy. Buffer Occupancy (%). Average Buffer Occupancy 30. 20 10 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 Node. Gambar 4.3.2.6 Grafik Average Buffer Occupancy terheadap Reality menggunakan Duration Encounter Transtivity.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 44. Buffer Occupancy(%). Average Buffer Occupancy 30. 20 10 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 Node. Gambar 4.3.2.7 Grafik Average Buffer Occupancy terheadap Reality menggunakan Frequency Encounter Transtivity. Buffer Occupancy(%). Average Buffer Occupancy 30 20 10 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 Node. Gambar 4.3.2.8 Grafik Average Buffer Occupancy terheadap Reality menggunakan Last Encounter Transtivity. Sama dengan grafik buffer Occupancy pada dataset Haggle4-Cam-Imote, Duration Encounter Transitifity berhasil mengoptimalkan penggunaan buffer, meskipun tercatat paling sedikit menggunakan Buffer, namun berhasil memberikan Probabilitas paling tinggi untuk dapat menemukan Destination. 4.3.3. Penambahan Margin Transtivity pada Reality Skenario ini dilakukan untuk melihat kinerja dari Spray and Focus dengan Duration Encounter Transitivity , jika Margin atau Utility Threshold yangdigunakan pada forwarding policy ditingkatkan..

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 45. 4.3.3.1. Delivery Probabability Margin(%) 0 10.00% 20.00% 30.00% 40.00%. Delivery Probability Duration Frequency Recent 0.4346 0.4295 0.4177 0.4371 0.4287 0.4084 0.4354 0.4287 0.4076 0.4388 0.4287 0.3949 0.4388 0.427 0.3941 Table 4.3.3.1 Hasil pengujian Delivery Probability terhadap penambahan Margin Transtivity. Delivery Probability(0-1). Delivery Probability 0.45 0.44 0.43 0.42 0.41 0.4 0.39 0. 0.1. 0.2. 0.3. 0.4. Margin (%). Duration. Frequency. Recent. Gambar 4.3.3.1 Grafik pengaruh penambahan Margin terhadap Delivery Probability di pergerakan Reality 4.3.3.2. Delay Margin(%) 0 10.00% 20.00% 30.00% 40.00%. Delay Duration Frequency Recent 237639.773 240977.88 242527.227 238844.296 242510.307 245843.85 237974.25 243788.848 246459.194 238949.201 242752.316 241101.578 238612.166 241870.224 242463.675 Table 4.3.3.2 Hasil pengujian Delay terhadap penambahan Margin Transtivity.