PROPOSAL PROYEK AKHIR PROPOSAL PROYEK AKHIR TAHUN AJARAN 2015/2016 TAHUN AJARAN 2015/2016
ANALISA EFISIENSI ENERGI DARI SISTIM JARINGAN SENSOR NIRKABEL PADA ANALISA EFISIENSI ENERGI DARI SISTIM JARINGAN SENSOR NIRKABEL PADA
BERBAGAI TOPOLOGI SEBARAN NODE MENGGUNAKAN PERANGKAT BERBAGAI TOPOLOGI SEBARAN NODE MENGGUNAKAN PERANGKAT
SIMULASI CASTALIA SIMULASI CASTALIA Oleh : Oleh : TANTYO MAHISWORO TANTYO MAHISWORO NRP. NRP. 12101210541210121054
PROGRAM STUDI TEKNIK TELEKOMUNIKASI PROGRAM STUDI TEKNIK TELEKOMUNIKASI POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA
Juli, 2015 Juli, 2015
Abstrak Abstrak
Perkembangan Wireless Sensor Network (WSN) saat ini sangat pesat khususnya Perkembangan Wireless Sensor Network (WSN) saat ini sangat pesat khususnya bagi
bagi kehidupan kehidupan manusia. manusia. Aplikasi Aplikasi WSN WSN pada pada umumnya umumnya digunakan digunakan untuk untuk kebutuhan- kebutuhan-kebutuhan monitoring, tracking dan pengaturan. Pada beberapa aplikasi, WSN kebutuhan monitoring, tracking dan pengaturan. Pada beberapa aplikasi, WSN menggunakan banyak sensor yang disebar secara acak dalam suatu area tertentu dalam menggunakan banyak sensor yang disebar secara acak dalam suatu area tertentu dalam rangka memperoleh informasi yang luas. Karena disebar secara acak, maka sumber rangka memperoleh informasi yang luas. Karena disebar secara acak, maka sumber energi yang digunakan yaitu baterai. Seluruh proses yang melibatkan node energi yang digunakan yaitu baterai. Seluruh proses yang melibatkan node (pengambilan data sensor, komunikasi antar node, dan node dengan server) harus bisa (pengambilan data sensor, komunikasi antar node, dan node dengan server) harus bisa dilakukan dengan menggunakan energi seminimal mungkin agar baterei awet. Pada dilakukan dengan menggunakan energi seminimal mungkin agar baterei awet. Pada proyek akhir
proyek akhir ini akan ini akan dibuat analisa dibuat analisa efisiensi energi dari efisiensi energi dari sistim jaringan sensor sistim jaringan sensor nirkabelnirkabel pada
pada berbagai berbagai topologi topologi sebaran sebaran node node menggunakan menggunakan perangkat perangkat simulasi simulasi Castalia.Castalia. Topologi yang digunakan pada proyek akhir ini yaitu topologi grid, topologi random, Topologi yang digunakan pada proyek akhir ini yaitu topologi grid, topologi random, dan topologi cluster grid. Pengujian pada simulasi Castalia meliputi efisiensi untuk dan topologi cluster grid. Pengujian pada simulasi Castalia meliputi efisiensi untuk proses
proses pengolahan pengolahan data data dan dan efisiensi efisiensi untuk untuk komunikasi komunikasi antar antar node node pada pada masing masing --masing node. Hasil yang diharapkan pada penelitian ini adalah memaksimalkan masing node. Hasil yang diharapkan pada penelitian ini adalah memaksimalkan penghematan
penghematan energi energi pada pada WSN WSN pada pada proses proses pengolahan pengolahan data data dan dan komunikasi komunikasi antarantar node.
node.
Keyword : Wireless Sensor Network, energy, simulasi Castalia. Keyword : Wireless Sensor Network, energy, simulasi Castalia.
Abstrak Abstrak
Perkembangan Wireless Sensor Network (WSN) saat ini sangat pesat khususnya Perkembangan Wireless Sensor Network (WSN) saat ini sangat pesat khususnya bagi
bagi kehidupan kehidupan manusia. manusia. Aplikasi Aplikasi WSN WSN pada pada umumnya umumnya digunakan digunakan untuk untuk kebutuhan- kebutuhan-kebutuhan monitoring, tracking dan pengaturan. Pada beberapa aplikasi, WSN kebutuhan monitoring, tracking dan pengaturan. Pada beberapa aplikasi, WSN menggunakan banyak sensor yang disebar secara acak dalam suatu area tertentu dalam menggunakan banyak sensor yang disebar secara acak dalam suatu area tertentu dalam rangka memperoleh informasi yang luas. Karena disebar secara acak, maka sumber rangka memperoleh informasi yang luas. Karena disebar secara acak, maka sumber energi yang digunakan yaitu baterai. Seluruh proses yang melibatkan node energi yang digunakan yaitu baterai. Seluruh proses yang melibatkan node (pengambilan data sensor, komunikasi antar node, dan node dengan server) harus bisa (pengambilan data sensor, komunikasi antar node, dan node dengan server) harus bisa dilakukan dengan menggunakan energi seminimal mungkin agar baterei awet. Pada dilakukan dengan menggunakan energi seminimal mungkin agar baterei awet. Pada proyek akhir
proyek akhir ini akan ini akan dibuat analisa dibuat analisa efisiensi energi dari efisiensi energi dari sistim jaringan sensor sistim jaringan sensor nirkabelnirkabel pada
pada berbagai berbagai topologi topologi sebaran sebaran node node menggunakan menggunakan perangkat perangkat simulasi simulasi Castalia.Castalia. Topologi yang digunakan pada proyek akhir ini yaitu topologi grid, topologi random, Topologi yang digunakan pada proyek akhir ini yaitu topologi grid, topologi random, dan topologi cluster grid. Pengujian pada simulasi Castalia meliputi efisiensi untuk dan topologi cluster grid. Pengujian pada simulasi Castalia meliputi efisiensi untuk proses
proses pengolahan pengolahan data data dan dan efisiensi efisiensi untuk untuk komunikasi komunikasi antar antar node node pada pada masing masing --masing node. Hasil yang diharapkan pada penelitian ini adalah memaksimalkan masing node. Hasil yang diharapkan pada penelitian ini adalah memaksimalkan penghematan
penghematan energi energi pada pada WSN WSN pada pada proses proses pengolahan pengolahan data data dan dan komunikasi komunikasi antarantar node.
node.
Keyword : Wireless Sensor Network, energy, simulasi Castalia. Keyword : Wireless Sensor Network, energy, simulasi Castalia.
1.
1. JUDUL PENELITIANJUDUL PENELITIAN
Analisa Efisiensi Energi dari sistim Jaringan Sensor Nirkabel pada berbagai topologi Analisa Efisiensi Energi dari sistim Jaringan Sensor Nirkabel pada berbagai topologi sebaran node menggunakan perangkat simulasi Castalia.
sebaran node menggunakan perangkat simulasi Castalia. 2.
2. RUANG LINGKUP PENELITIANRUANG LINGKUP PENELITIAN
Ruang lingkup dari penelitian berkisar pada materi di bawah ini : Ruang lingkup dari penelitian berkisar pada materi di bawah ini :
1.
1. Jaringan NirkabelJaringan Nirkabel 2.
2. Jaringan KomputerJaringan Komputer 3.
3. Bahasa PemprogramanBahasa Pemprograman 3.
3. TUJUANTUJUAN
Proyek akhir ini bertujuan menganalisa energi yang dibutuhkan oleh node untuk Proyek akhir ini bertujuan menganalisa energi yang dibutuhkan oleh node untuk memroses data dan berkomunikasi dengan berbagai topologi jaringan dengan memroses data dan berkomunikasi dengan berbagai topologi jaringan dengan menggunakan simulasi Castalia.
menggunakan simulasi Castalia.
4.
4. LATAR BELAKANGLATAR BELAKANG
Salah satu masalah penting dalam jaringan sensor nirkabel yaitu mengenai Salah satu masalah penting dalam jaringan sensor nirkabel yaitu mengenai penggunaan
penggunaan energi energi yang yang dibutuhkan dibutuhkan pada pada node node untuk untuk penyebaran penyebaran informasi informasi lokalisasilokalisasi antara node satu dengan yang lain. Informasi node meliputi identifikasi dan korelasi data antara node satu dengan yang lain. Informasi node meliputi identifikasi dan korelasi data yang dikumpulkan, pengalamatan node, manajemen dan query node lokal di wilayah yang dikumpulkan, pengalamatan node, manajemen dan query node lokal di wilayah yang ditentukan, evaluasi kepadatan node dan cakupan, energi map generation, routing yang ditentukan, evaluasi kepadatan node dan cakupan, energi map generation, routing geografis, pelacakan objek, dan algoritma geografis lainnya.
geografis, pelacakan objek, dan algoritma geografis lainnya.
Salah satu aspek penting pada sistim JSN yaitu energi yang dibutuhkan untuk Salah satu aspek penting pada sistim JSN yaitu energi yang dibutuhkan untuk menjalankan proses kinerja node pada JSN tersebut yaitu baterai. Node
menjalankan proses kinerja node pada JSN tersebut yaitu baterai. Node – – node node menggunakan baterai untuk menjalankan proses kinerja pada JSN. Node-node disebar di menggunakan baterai untuk menjalankan proses kinerja pada JSN. Node-node disebar di bidang observasi, jauh dari power supply, perlu menghemat pen
bidang observasi, jauh dari power supply, perlu menghemat penggunaan baterei. Seluruhggunaan baterei. Seluruh proses
proses yang yang melibatkan melibatkan node node (pengambilan (pengambilan data data sensor, sensor, komunikasi komunikasi antar antar node, node, dandan node dengan server) harus bisa dilakukan dengan menggunakan energi seminimal node dengan server) harus bisa dilakukan dengan menggunakan energi seminimal mungkin agar baterei awet.
mungkin agar baterei awet.
Salah satu aspek penting juga pada sistim JSN yaitu simulasi dimana sebelum Salah satu aspek penting juga pada sistim JSN yaitu simulasi dimana sebelum dibuat dalam bentuk hardware diperlukan simulasi sebagai acuan pada node yang dibuat dalam bentuk hardware diperlukan simulasi sebagai acuan pada node yang sebenarnya dimana dilihat dari komunikasi dan proses data pada node. Salah satu sebenarnya dimana dilihat dari komunikasi dan proses data pada node. Salah satu simulasi pada sistim JSN yaitu Castalia dimana cara kerja dari simulasi Castalia yaitu simulasi pada sistim JSN yaitu Castalia dimana cara kerja dari simulasi Castalia yaitu meng-konfigurasi komunikasi antar node dan proses data pada node dimana dapat pada meng-konfigurasi komunikasi antar node dan proses data pada node dimana dapat pada hasil dari simulasi tersebut berupa data kinerja dari masing
hasil dari simulasi tersebut berupa data kinerja dari masing – – masing node pada masing node pada konfigurasi tersebut.
5. PERUMUSAN MASALAH DAN BATASAN : Permasalahan pada penelitian ini terletak pada:
1. Bagaimana mengaplikasikan beberapa jenis topologi saluran node sensor pada perangkat simulasi Castalia?
2. Bagaimana menganalisa kebutuhan energi masing – masing node?
3. Bagaimana menyimulasikan cara kerja jaringan sensor nirkabel menggunakan Castalia?
Permasalahan pada penelitian ini akan dibatasi pada :
1. Software yang digunakan adalah Castalia Simulator. 2. Topologi sebaran node : Grid, Random, Cluster Grid. 3. Sistem komunikasi node secara nirkabel.
4. Luasan bidang observasi1001002. 6. TINJAUAN PUSTAKA
Dimosthenis Pediaditakis, Yuri Tselishchev, dan Athanassios Boulis [1] melakukan penelitian tentang kinerja dan evaluasi skalabilitas Wireless Sensor Network menggunakan simulasi Castalia. Pada penelitian yang yang dilakukan pada evaluasi performance yaitu Bridge Test dari CSMA atau T-MAC yang lebih komplek. Pada penelitian evaluasi performance terdapat tiga simulasi CSMA yaitu realistis dengan MAC, model kanal ideal, dan T-MAC dengan model kanal realistis. Simulasi dilakukan selama 30 menit dengan menggunakan lebih dari sejumlah node yang bertambah dari 50 sampai dengan 455 nodes. Hasil dari evaluasi performance yaitu model kanal ideal pada rasio waktu eksekusi terhadap waktu simulasi lebih besar dibandingkan dengan model kanal realistis dengan MAC dan T-MAC dimana rasio ideal sebesar 0,23 sedangkan reaslistis pada MAC dan T-MAC sebesar 0,1 dengan jumlah node sebanyak 455 node.
Untuk mengevaluasi hasil tersebut, node diletakkan pada rectangle grid dan men-trasmit data sebesar 1paket/detik menggunakan CSMA. Paket tidak diteruskan saat diterima dan tidak ada routing yang sama sekali. Pengetesan dilakukan dengan waktu 1800 detik dan hasil dari percobaan yaitu kenaikan rasio waktu eksekusi terhadap waktu simulasi dari ketiga tersebut.dimana rasio pada kanal ideal mencapai 0,46 dan pada kanal realistis adalah 0,23.
Gambar 2 Bridge Test pada Castalia setelah dievaluasi.
Tselishchev Yuri, Boulis Athanassios, dan Libman Lavy [2] melakukan penelitian tentang pengalaman dan pelajaran dari penerapkan Wireless Sensor Network MAC Protocol di Castalia Simulator. Pada penelitian tersebut mencoba MAC yang baru dengan nama T-MAC dimana rata – rata kecepatan penerimaan paket dan konsumsi energi tingkat sampling untuk dua implementasi pada mekanisme carrier-sense activation. Dari hasil simulasi didapatkan bahwa dengan penghematan energi sebesar 2% - 6%, maka semakin menurun sampling rate yang diberikan, semakin menurun 4% pula kecepatan penerimaan paketnya.
Gambar 3 Packet reception rate untuk implementasi yang berbeda pada mekanisme activation.
6.1 Studi Pustaka
6.1.1 Jaringan Sensor Nirkabel [4]
Jaringan sensor nirkabel adalah suatu jaringan nirkabel yang terdiri dari kumpulan node sensor yang tersebar di suatu area untuk membangun koordinasi pemantauan kondisi fisik maupun lingkungan seperti suara, getaran/vibrasi,suhu,
gerakan, polutan dsb.
Pada saat ini jaringan sensor nirkabel berkembang sangat pesat, hal ini dikarenakan jaringan sensor nirkabel mempunyai aplikasinya yang sangat luas diberbagai bidang kehidupan, seperti bidang militer, kesehatan, perumahan, industri, transportasi dan lingkungan. Di bidang militer contohnya, penyebaran yang cepat dan dinamis serta self-organization dari jaringan sensor membuat sistem ini menjadi suatu system penginderaan yang sangat menjanjikan untuk keperluan militer diantaranya dalam memberi aba aba, sistem kontrol, dan intelijen. Dibidang kesehatan, jaringan sensor dapat digunakan untuk memonitor kondisi pasien, dinama data psikologis pasien dapat diakses menggunakan remote oleh dokter. Jaringan sensor juga dapat digunakan untuk mendeteksi penyebaran polutan/bahan kimia asing pada udara dan air, dapat membantu mengindentifikasi jenis,
kadar dan lokasi dari polutan.
Jaringan sensor nirkabel (JSN) terdiri dari banyak node sensor. Node-node tersebut memiliki kemampuan untuk sensor, komputasi, dan komunikasi nirkabel. Oleh karena fungsinya yang handal, JSN telah, seperti di bidang militer, pemeriksaan lingkungan, manajemen lalu lintas, dan lainnya.
Teknik Lokalisasi pada JSN didekati dengan beberapa faktor:[6] Identifikasi Data yang terkumpul
Korelasi Data yang terkumpul Pengalamatan Node
Manajemen jaringan Algoritma geografik
Yang perlu diperhatikan dalam Lokalisasi :
Auto-organization, tidak bergantung infrastruktur tertentu .
Skalabitas, mulai skala kecil s/d besar, jumlah node jarang sampai padat.
Robustness, toleransi terhadap masalah komunikasi, ketidaktepatan jarak dan informasi posisi.
Efisiensi dalam penggunaan sumber daya jaringan, karena meskipun sangat diperlukan, lokalisasi bukan tujuan utama JSN.
Komponen-komponen lokalisasi WSN ini dapat dibagi menjadi tiga bagian penting yakni:[5]
a. Perkiraan jarak/sudut : bertugas untuk memperkirakan jarak atau sudut antara dua buah node, dari node pengirim terhadap node penerima. Banyak cara populer yang sering digunakan untuk menentuan jarak dan sudut ini yakni: RSSI, ToA, TDoA atau AoA. b. Komputasi Posisi: komponen ini bertugas untuk melakukan kalkulasi posisi dari sebuah
node yang mengirim informasi berbasis pada informasi yang diterima dari node reference lainnya. Beberapa teknik yang sering digunakan untuk komputasi ini yakni trilateration, multilateration atau triangulation.
c. Algoritma Lokalisasi: ini adalah komponen utama dalam system lokalisasi WSN. Algoritma inilah nantinya yang bertugas untuk mengolah informasi- informasi yang disediakan oleh setiap node untuk menentukan lokasi node-nodetersebut. Beberapa algoritma yang sering digunakan yakni Ad Hoc Positioning system (APS) dan Directed Position Estimation (DPE).
6.1.2Metode Penentuan Jarak
Untuk menentukan lokasi node-node, pada dasarnya menggunakan dua fase: (1) memperkirakan jarak atau sudut dan (2) kombinsai jarak atau sudut. Dan metode paling populer adalah memperkirakan jarak diantara dua node. Beberapa metode ini yakni:
6.1.2.1 Received Signal Strength Indicator (RSSI)
RSSI adalah sebuah metode untuk menghitung atatu mengukur daya (kekuatan sinyal) yang diterima dari suatu sinyal radio (RF) berdasarkna dari kalkulasi kekuatan sinyal yang dikirim oleh transmiter (telah diketahui sebelumnya), dengan kekuatan daya yang diterima oleh node penghitung. Metode ini adalah metode yang paling sering digunakan dalam menghitung kekuatan sinyal RF.
Pada WSN, hampir setiap node mempunyai radio (baik transmiter dan receiver), namun performa yang dimilikinya tidak begitu memuaskan dikarenakan kebutuhan untuk penghematan daya dan lainnya.
6.1.2.2 Time based Methode (ToA, TDoA)
Ada dua metode perhitungan yang ada pada metode berbasis waktu ini, yakniTime of Arrival (ToA)atau sering disebut juga denganTime of Flight (ToF) dan Time Diffeerence of Arrival (TDoA). Kedua metode ini menggunakan waktu perambatan sinyal untuk menentukan jarak dari sebuah node pada WSN.
ToA adalah waktu tempuh dari sebuah sinyal radiodari sebuah transmiter menuju receiver tang berada pada jarak tertentu. Kalkulasi dilakukan dengan merelasikan antara kecepatan cahaya pada ruang hampa dan frekuensi dari sebuah sinyal. Waktu digunakan untuk mengukur jarak antara transmiter dan receiver. Akan tetapi, ini hanya bekerja kurat pada ruang hampa (dengan tanpa penghalang). Pada medium yang berbeda, akan
menghasilkan perhitungan yang berbeda pula.
Sedangkan TDoA adalah perbedaan waktu dari penerimaan sinyal-sinyal dari sebuah transmiter ke beberapa receiver. Prinsipnya cukup sederhana, apabila sebuah node mengirim sinyal, sinyal tersebut akan sampai pada dua buah node penerima pada waktu yang berbeda. TDoA digunakan untuk mengkalkulasi selisih waktu penerimaan sinyal pada kedua node penerima tersebut. Metode TDoA in sangat akurat jika digunakan pada kondisi line of sight. Dimana antara node pengirim dengan node penerima tidak ada penghalangnya. TDoA sering digunakan pada aplikasi militer untuk menentukan posisi
dari sebuah pesawat, kendaraan atau lainnya (transmiter) dengan membandingkan waktu penerimaan sinyal pada beberapa receiver.
Pada kedua metode ini, sinkronisasi sangat penting dalam menentukan akurasi perhitungan jarak antara dua node. Sinkronisasi ini dapat dialkukan dengan beberapa cara
yakni:
Dengan menggunakan waktu yang tepat sama pada kedua node (atau semua node dalam WSN). Ketidak sinkronan dalam waktu ini dapat mengakibatkan kesalahan dalam penentuan lokasi (jarak) sebuah node.
Dengan menggunakan dua sinyal yang memiliki frekuensi yang berbedada, maka memiliki kecepatan yang berbeda pula.
Dengan mengukur atau mentriger ke titik tertentu.
Tanpa melakukan sinkronisasi langsung, akan tetapi dengan menggunakan selisih fase waktu yang ada.
Kedua metode ini, baik ToA maupun TDoA bisa diimplementasikan pada beberapa sinyal berbeda, seperti RF, sinyal suara, inframerah atau ultrasonic.
6.1.2.3 Angle of Arrival (AoA )
AoA adalah metode untuk menentukan arah dari sebuah sinyal radio yang terpancar. AoA menggunakan TDoA untuk menentukan arah sebuah RF berdasarkan delay atau selisih waktu dalam TDoA tersebut. Aplikasi AoA yang paling banyak saat ini
yakni untuk menentukan geolokasi dari suatu perangkat bergerak semisal HP. AoA juga sering digunakan untuk militer, guna mengetahui arah dari sinyal radio militer (mis: Radar).
6.1.2.4 Hyperbolic trilateration
Adalah metode intuitive yang paling sederhana dalam lokalisasi dengan menggunakan kombinasi. Pada metode ini, kita menentukan lokasi node dengan mengkalkulasi percabangan sinyal dari 3 buah node seperti gambar di bawah.
Gambar 6.2. Hyperbolic Trilateration 6.1.2.5 Maximum Likelihood Estimation (MLE)
MLE memperkirakan posisi node dengan meminimisasi perbedaan jarak terhitung dengan jarak perkiraan. MLE menggunakan model statistik dalam kalkulasinya
terpusat, serta mengurangi beban komunikasi. Dalam algoritma terdistribusi, setiap node menentukan posisinya secara lokal dengan berkomunikasi dengan node tetangganya. Pada umumnya, algoritma terdistribusi ini cukup kuat dan hemat energi karena masing-masing node menentukan lokasinya secara lokal dengan bantuan dari node-node tetangga tanpa harus mengirim dan menerima data lokasinya ke server terpusat seperti pada algoritma terpusat. Akan tetapi, algoritma terdistribusi ini jauh lebih kompleks dibandingkan dengan algoritma terpusat, dan biasanya terbatas pada kemampuan komputasi dari node-node tersebut.
6.1.3. Teknik-teknik (Algoritma) Lokalisasi
Algoritma lokalisasi WSN dapat dikategorikan menjadi dua berdasarkan organisasinya secara komputasi yakni lokalisasi terpusat dan lokalisasi terdistribusi. Dalam algoritma terpusat, node mengirim data ke lokasi/node tertentu yang menjadi pusat kominikasi dalam WSN tersebut, dimana sebagai tempat untuk melakukan komputasi dan lokasi dari setiap node ditentukan dan dikirim kembali ke node tersebut. Kelemahan dari algoritma-algoritma yang masuk dalam kategori ini adalah cost komunikasi yang sangat tinggi dan delay. Dalam banyak kasus, delay pada algoritma tersentralisasi ini meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah node dalam WSN itu.
Sedangkan pada algoritma terdistribusi, komputasi dilakukan di dalam jaringan, sehingga mengurangi delay yang terjadi jika menggunakan algoritma yang terpusat, serta mengurangi beban komunikasi.Dalam algoritma terdistribusi, setiap node menentukan posisinya secara lokal dengan berkomunikasi dengan node tetangganya. Pada umumnya,
algoritma terdistribusi ini cukup kuat dan hemat energi karena masing-masing node menentukan lokasinya secara lokal dengan bantuan dari node-node tetangga tanpa harus
mengirim dan menerima data lokasinya ke server terpusat seperti pada algoritma terpusat. Akan tetapi, algoritma terdistribusi ini jauh lebih kompleks dibandingkan dengan algoritma terpusat, dan biasanya terbatas pada kemampuan komputasi dari node-nodetersebut.
6.1.3.1. Lokalisasi Terpusat
MDS-MAP
Multidimensional Scalling (MDS) Map, adalah sebuah metode atau tehnik untuk menemukan konfigurasi dari sebuah objek (node) dalam dimensi dengan ruang lingkup rendah dengan mengukur jarak antar pasangan node yang tersimpan. Jika jarak antar pasangan dari semua pasangan-pasangan node tersebut terhitung dengan error minim,
maka kemungkinan MDS untuk menentukan lokasi dari sebuah node bisa sangat akurat. •Lokalisasi node berbasis simulasi Annealing
Teori simulasi Annealing menjelaskan bagaimana mendeteksi kristal bebas yang dapat dibentuk dari zat cair. Pada temperatur yang rendah, atom-atomdari zat cair akan berada pada status yang sangat rapi. Akan tetapi, temperatur yang rendah saja tidaklah cukup untuk menentukan keadaan dari suatu zat apakah zat tersebut telah mengkristal atau tidak. Pada temperatur yang tinggi, atom-atom dalam zat cair tersebut akan berada pada susunan yang sangat tidak beraturan. Jika pada kondisi susunan atom yang tidak beraturan tersebut dilakukan pendinginan (kristalisasi) maka kemungkinan akan menghasilkan kristal-kristalyang rusak. Perlu perlakuan yang cukup hati-hati untuk membuat agar zat cair tersebut mendingin secara perlahan kemudian membentuk kristal-kristal bebas. Zat cair tersebut harus mencapai kesetimbangan suhu pada setiap pendinginannya. Teknik ini disebut dengan simulasi Annealing.
Algoritma dari simulasi annealing ini adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk menentukan likasi darinode-node dalam jaringan WSN. Semua node dianggap berada pada posisi yang tidak beraturan dalam batasan ruang tertentu. Semua node memiliki kemampuan untuk mengukur jarak antara dirinya dengan sebuah node hop yang ada di sebelahnya, yang memberikan batasan berupa perkiraan nilai yang mungkin merupakan koordinat dari node tersebut. Kemudian perkiraan koordinat- koordinat ini diolah dengan menggunakan algoritma simulasi annealing ini untuk menentukan posisi sebenarnya dari node tersebut.
Gambar 6.3. Simulasi Annealing Lokalisasi terpusat berbasis RSSI
Seperti telah dijelaskan di atas RSSI adalah salah satu metode yang bisa digunakan untuk menentukan jarak antara dua node dengan membandingkan antara daya sinyal yang diterima dengan daya sinyal yang seharusnya dikirim dari node pengirim. Pada algoritma ini, kita mengasumsikan semua node tersebar secara tidak beraturan dalam area yang luas dan terbuka. Setelah pelepasan node-node tersebut, sebuah node harus dipastikan terlebih dahulu posisinya (koordinanya) secara manual misalnya menggunakan GPS atau secara manual dengan teknik topograpic: kemudian node ini bisa dianggap sebagai anchor atau beacon node dan harus dipastikan tidak mengalami perpindahan posisi.
Kita bisa pastikan ada beberapa prosedur untuk penentuan lokasinya yakni:
mapping jaringan RF: didapatkan dengan cara mengirimkan paket-paket data pendek dengan tingkat daya yangberbeda-beda ke dala jaringan dan dengan
menyimpan rata- rata dari nilai RSSI dari paket yang diterima.
Pembuatan model range: semuatuple-tuple disimpan diantara dua node anchor dan diprose dalam node pusat untuk mengimbangi ketidak linieran dan mengkalibrasi model.
Algoritma lokalisasi terpusat: optimisasi problem diselesaikan dan tentukan posisinode-node.
Kelebihan dari algoritma ini adalah mudah diimplementasikan, self-organizing yang memungkinkan untuk mengenal lingkungan luar ruangan. Akan tetapi kekurangannya yakni terlalu memakan banyak tenaga yakni untuk mengirim banyak paket ke node pusat. 6.1.3.4 Lokalisasi Terdistribusi
Beacon based distr ibuted local ization
Algoritma ini dapat dikatregorikan menjadi Diffusion, Bounding Box dan Gradient sebagai berikut:
Dalam diffusion, hampir semua node yang akan dicari posisinya berada ditengah-tengah (berada dalam radius) node-node yang telah diketahui posisinya atau bisa dipastikan posisinya (anchor node atau beacon node).
ii. Bounding Box
Bounting box membentuk sebuah area untuk setiap node, kemudian mencoba untuk memastikan posisinya masing-masing. Bounding nox ini banyak dikolaborasikan dengan Multilateration (TDoA) untuk membuat agar node yang akan ditentukan posisinya ini dapat menemukan node-node lainnya untuk meningkatkan akurasi.
Gambar 6.4. (a) one-hop multilateration, (b) two(multi)-hop multilateration iii. Gradient
Untuk mengorganisasikan koordinat dari system berdasar informasi lokal. Algoritma ini memiliki dua bagian:
o Algoritma gradient : setiap seed sensor menghasilkan gradient lokal yang menyebar, yang memungkinkan node lain untuk memperkirakan jaraknya dari sensor seed tersebut. Seed sensor ini mengirimkan pesan ke node tetangga yang berisi informasi mengenai lokasinya.
o Algoritma multilateration: setiap sensor menggunakan prosedur multilateration untuk menggabungkan/mengkalkulasi perkiraan jarak dari semua seed sensor untuk menentukan posisinya sendiri.
Relax ation based Di str ibu ted algori thm iv.Spring model
Menggunakan algoritma Anchor Free Localization (AFL) dimana semua node memulai dari penempatan koordinat secara acak dan memusatkan untuk mengkonsistensi solusi dengan hanya menggunakan interaksi lokal. Algoritma ini diproses dalam dua pase dan mengasumsikan node-node
sebagai titik-titik yang saling terkoneksi dengan benang dan menggunakan metode force-directedrelaxation untuk menggunakan konfigurasi hemat energi.
ii. Cooperative ranging Approach
Menggunakan algoritma Assumption Based Coordinate (ABC) untuk menyelesaikan masalah lokalisasi. Algoritma ABC ini menentukan lokasi dari node yang tak diketahui dengan membuat asumsi – jika diperlukan – dan memperbaiki kesalahan kalkulasi melalui pengubahan dan kalkulasi redudant ketika ada informasi bertambah.
Coordinate System Stitching
i.Cluster based Approach
Algoritma ini terdiri dari dua fase. Fase pertama adalahcluster localizationdimana setiap node dijadikan pusat cluster dan memperkirakan relasi lokasi dari tetangganya. Fase kedua yaknicluster localization, posisi dari setiap node dalam setiap koordinat lokal di-share. Selama ada paling tidak tiga node diantara dua node lokalisasi, transformasi bisa dikalkulasi dengan melakukan rotasi, translasi maupun refleksi.
ii. Hybrid Localization
Yakni lokalisasi yang menggunakan lebih dari satu algoritma atau tehnik lokalisasi. Beberapa contonya antara lain:
o Skema lokalisasi dengan Multidimensional Scalling (MDS) dengan Proximity based
Map (PDM).
o Simple Hybrid Absolute RelativePositioning (SHARP).
o Skema Lokalisasi dengan pendekatan induktive dan deduktive.
6.1.2 Castalia[3]
Castalia adalah simulator untuk Wireless Sensor Networks (WSN), Body Area Network (BAN) dan umumnya jaringan-daya rendah perangkat embedded. Hal ini
didasarkan pada platform OMNeT ++ dan dapat digunakan oleh para peneliti dan pengembang yang ingin menguji algoritma distribusi dan atau protokol di saluran radio dan jaringan nirkabel, dengan system kerja dari node sesuai yang sebenarnya terutama yang berkaitan dengan akses radio. Castalia juga dapat digunakan untuk mengevaluasi karakteristik platform yang berbeda untuk aplikasi tertentu, karena san gat parametrik, dan dapat mensimulasikan berbagai platform. Fitur utama dari Castalia adalah:
Model kanal yang canggih berdasarkan pengukuran data empiris.
o Model mendefinisikan peta path loss, tidak hanya hubungan antara node. o Model Complex untuk variasi temporal path loss.
o Mendukung penuh mobilitas node.
Model radio nyata untuk komunikasi daya rendah.
o Probabilitas penerimaan berdasarkan SINR, ukuran paket, dan jenis modulasi. Mendukung PSK FSK,dapat memodifikasi modulasi dengan mendefinisi SNK-BER.
o Kekuatan dari TX power dari banyak bagian dengan variasi individu node. o Keadaan seperti konsumsi daya dan delay switching .
o Permodelan realistis dari RSSI dan carrier sensing. Model sensing.
o Model proses fisik yang sangat fleksibel.
o Sensing perangkat seperti noise, bias, dan konsumsi daya. Node clock drift.
MAC dan routing protocol yang tersedia. Dirancang untuk adaptasi dan perluasan.
Castalia sudah dirancang sedemikian rupa sehingga pengguna dapat dengan mudah menerapkan / mengimpor algoritma dan protokol mereka ke Castalia. Modularitas, kehandalan, dan kecepatan Castalia sebagian diaktifkan oleh OMNeT ++, kerangka yang sangat baik untuk membangun-event simulator. Castalia digunakan sebagai sebagai framework yang handal dan generik melakukan validasi algoritma sebelum dipindahkan ke implementasi yang sepenuhnya.
7. METODOLOGI
Untuk menyelesaikan Proyek Akhir ini maka akan dilakukan langkah langkah yang meliputi instalasi OMNET++ dan Castalia untuk simulator JSN, desain sebaran node pada bidang observasi, pemprograman model desain sebaran node pada JSN menggunakan Castalia, pengujian efisiensi energi untuk masing-masing node, pengujian konsumsi energi node untuk proses pengolahan data sensor, pengujian konsumsi energi node untuk komunikasi, analisa data hasil pengujian dan kesimpulan.
Gambar 5. Metodologi proyek akhir. 7.1 Instalasi OMNET++ dan Castalia Untuk Simulator JSN
Pada instalasi OMNET++ dan Castalia ini berjalan pada operating system linux dimana pada Castalia diperlukan aplikasi OMNET++ untuk menjalankan simulasi pada JSN. Cara instalasi OMNET++ dan Castalia sebagai berikut:
7.1.1 Instalasi Omnet++ 1. Download omnetpp pada
https://omnetpp.org/omnetpp/summary/30-omnet-releases/2290-omnet-4-6-source-ide-tgz .
Gambar 6. Website untuk download Castalia. 2. Lakukan untar dan unzip pada file omnetpp dengan perintah:
Gambar 7. Tampilan Untar dan unzip Castalia. 3. Buka .bash_profile dengan perintah:
$ gedit .bash_profile
4. Ketik setting environment variable pada .bash_profile dan simpan. $ export PATH=$PATH:~/omnetpp-4.6/bin
$ export LD_LIBRARY_PATH=~/omnetpp-4.6/lib
Gambar 9. Tampilan setting environment pada .bash_profile. 5. Build omnet dengan perintah:
Gambar 10. Ketik cd omnetpp-4.6.
$ NO_TCL=1 ./configure
Gambar 11. Ketik NO_TCL=1 ./configure. $ make
Gambar 12. Tampilan make.
6. Jalankan OMNET dengan perintah: $omnetpp
7. Tunggu sampai mendapat respon dari terminal yaitu Starting with OMNET++ IDE…
Gambar 14. Tampilan OMNET++ berjalan. 8. Tampilan ini adalah bahwa omnetpp dapat dijalankan.
7.1.2 Instalasi Castalia 1. Download Castalia pada
https://forge.nicta.com.au/frs/?group_id=301
Gambar 16. Tampilan website untuk download Castalia. 2. Lakukan untar dan unzip pada file Castalia dengan perintah:
$ tar xvzf Castalia.tar.gz
3. Build Castalia dengan perintah: $ cd Castalia-3.2
Gambar 18. Tampilan masuk direktori Castalia-3.2. $ ./makemake
$ make
Gambar 20. Tampilan build Castalia dengan make. 4. Setelah perintah $make, maka Castalia dapat dijalankan dengan respon
Creating executable: out/gcc-release//CastaliaBin
5. Mencoba simulasi pada Castalia dengan cara masuk kedalam folder simulations dengan perintah:
$cd Simulations
Gambar 22. Memanggil file – file simulasi pada direktori Simulations. 6. Masuk kedalam folder radioTest dengan perintah:
$cd radioTest
7. Untuk mengompile file pada omnetpp.ini di radioTest dengan perintah: $ ../../bin/Castalia – c General
Gambar 24. Menjalankan simulasi radioTest.
8. Hasil dari compile yaitu 150708-182914.txt. Buka hasil compile tersebut dengan perintah:
Gambar 25. Hasil dari proses kompilasi pada radioTest.
Ini adalah hasil dari output pada 150708-182914.txt
7.1.3 Troubleshooting
1. Jika omnet error pada saat configure dilakukan download package linux dengan perintah: $ sudo apt-get install build-essential gcc g+t bison flex perl \
tcl-dev tk-dev blt libxml2-dev zlib1g-dev openjdk-6-jre \ doxygen graphviz openmpi-bin libopenmpi-dev libpcap-dev
Gambar 27. Download package pada terminal.
2. Jika terjadi error pada compiling simulasi Castalia lakukan rebuild Castalia dengan perintah:
$ make clean
Maka dilakukan instalasi ulang seperti prosedur sebelumnya. 7.2 Desain sebaran node pada bidang observasi
Pada disain sebaran node pada bidang observasi dimana pada sebaran node ini terdapat berbagai topologi jaringan dimana terdapat topologi grid, topologi random, topologi cluster grid.
Gambar 28. Gambar berbagai macam topologi jaringan WSN.
7.3 Pemprograman model desain sebaran node pada JSN menggunakan Castalia
Pada pemprograman model disain sebaran node pada JSN menggunakan Castalia ini dimana pemprograman node ini mengkonfigurasi setting dari file *.ini
Blok diagram pada Castalia Simulator adalah sebagai berikut:
Gambar 29. Blok diagram Castalia Simulator Pembuatan Skenario
Pada tahap pertama yaitu tahap pembuatan skenario. Pada tahap ini dibuat skenario yang akan diproses pada simulasi jaringan. Mulai dari penambahan beberapa modul baru dan modifikasi file untuk proses lokalisasi. Skenario yang dibuat dikonfigurasi pada file *.ini.
Topologi Grid
Topologi Random
Output
Output pada Castalia berupa *.txt dapat diubah dalam bentuk diagram batang, diagram garis.
7.4 Pengujian efisiensi energi untuk masing - masing node
Pada pengujian efisiensi energi untuk masing – masing node dimana efisiensi energi meliputi menguji konsumsi energi setiap node untuk menyelesaikan tugas – tugas tertentu dalam periode waktu tertentu, tugas – tugas node meliputi komunikasi data antar node, pemrosesan data di masing – masing node, kirim data secara unicast dari node ke server. Efisiensi energi meliputi:
1. Efisiensi untuk proses pengolahan data. 2. Efisiensi untuk komunikasi antar node.
7.4.1 Pengujian konsumsi energi node untuk proses pengolahan data sensor Pada pengujian energi node untuk proses pengolahan data sensor dimana pada pengujian ini mengamati energi yang dibutuhkan oleh unknown ini pada proses pengolahan data sensor setiap unknown.
7.4.2 Pengujian konsumsi energi node untuk komunikasi
Pada pengujian konsumsi energi node untuk komunikasi akan diamati komunikasi node – node anchor terhadap node unknown. Dari hasil simulasi dapat diketahui konsumsi energi masing – masing node.
7.5 Analisa data hasil pengujian dan kesimpulan
Setelah pengujian efisiensi energi dari setiap node dan komsumsi energi pada pengolahan data sensor dan komunikasi data, melakukan analisa dari energi node dan
memberikan kesimpulan dari analisa tersebut.
8. HASIL YANG DIHARAPKAN
Hasil penelitian diharapkan akan berupa informasi tentang energi yang dibutuhkan oleh node pada tiap - tiap node untuk memroses data sensor dan komunikasi secara simulasi.
9. REVELANSI
Hasil dari penulisan proyek akhir ini diharapkan dapat digunakan untuk mengetahui energi yang dibutuhkan oleh node pada pengolahan data sensor dan komunikasi sehingga dapat menghemat konsumsi data baterai pada node itu sendiri.
10. JADWAL NO KEGIATAN/ BULAN PENANGGUNG JAWAB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1
Instalasi Omnet dan Castalia Untuk Simulator JSN
2
Desain sebaran node pada bidang
observasi
3
Pemprograman
model desain sebaran node pada JSN menggunakan
Castalia 4
Pengujian efisiensi energi untuk masing - masing node
5
Pengujian konsumsi energi node untuk proses pengolahan
data sensor 6
Pengujian konsumsi energi node untuk komunikasi
7
Analisa data hasil pengujian dan
kesimpulan
11. PERKIRAAN BIAYA
No. Nama Pengeluaran Satuan Jumlah Biaya (Rp)
1. Kertas A4 40.000/rim 2 80.000
2. Tinta 31.000/botol 4 124.000
3. Penjilidan 20.000/buku 1 20.000
4. Penggandaan/fotocopy 100/lembar 100 100.000
5. Beli modem 200.000 1 200.000
