i
ANALISIS KONSUMSI ENERGI PROTOKOL EPIDEMIC DAN SPRAY AND WAIT DI JARINGAN OPPORTUNISTIC
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika
oleh:
Thomas Aquino Adam Nurcahyo 125314106
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA
ii
ANALYSIS ENERGY CONSUMPTION OF THE ROUTING PROTOCOL EPIDEMIC VS SPRAY AND WAIT IN OPPORTUNISTIC NETWORKS
A THESIS
Presented as Partial Fulfillment of Requirements to Obtain Sarjana Komputer Degree in Informatics Engineering Department
By:
Thomas Aquino Adam Nurcahyo 125314106
INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM INFORMATICS ENGINEERING DEPARTMENT
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY SANATA DHARMA UNIVERSITY
iii SKRIPSI
ANALISIS KONSUMSI ENERGI PROTOKOL EPIDEMIC DAN SPRAY AND WAIT DI JARINGAN OPPORTUNISTIC
Oleh
Thomas Aquino Adam Nurcahyo 125314106
Telah disetujui oleh:
Pembimbing,
iv SKRIPSI
ANALISIS KONSUMSI ENERGI PROTOKOL EPIDEMIC DAN SPRAY AND WAIT DI JARINGAN OPPORTUNISTIC
Dipersiapkan dan ditulis oleh: Thomas Aquino Adam Nurcahyo
125314106
Telah dipertahankan di depan panitia penguji Pada tanggal, 4 April 2017
dan dinyatakan memenuhi syarat
Susunan Panitia Penguji
Nama Lengkap Tanda Tangan
Ketua : Henricus Agung Hernawan, S.T., M.Kom. ………... Sekretaris : Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T., M.T. ………... Anggota : Bambang Soelistijanto, S.T., M.Sc., Ph.D. ………
Yogyakarta, April 2017 Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Sanata Dharma
Dekan
v MOTTO
“Mintalah, maka akan diberikan kepadamu; carilah, maka kamu akan mendapat; ketuklah, maka pintu akan dibukakan bagimu”
vi
PERNYATAAN LEMBAR KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa di dalam skripsi yang saya
tulis ini tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah
disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 3 April 2017
Penulis
vii
LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:
Nama : Thomas Aquino Adam Nurcahyo
NIM : 125314106
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan
Universitas Sanata Dharma karya ilmiah yang berjudul:
ANALISIS KONSUMSI ENERGI PROTOKOL EPIDEMIC DAN SPRAY AND WAIT DI JARINGAN OPPORTUNISTIC
Beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan
kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan,
mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolahnya dalam bentuk pangkalan
data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di Internet atau
media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya
maupun memberikan royalty kepada saya selama tetap mencatumkan nama saya
sebagai penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Yogyakarta, 3 April 2017
Penulis
viii ABSTRAK
Opportunistic Network (OppNet) merupakan jaringan wireless yang tidak
membutuhkan infrastruktur dalam pembentukannya. Delay Tolerant Network
(DTN) adalah jaringan yang tidak mempermasalahkan delay atau penundaan dalam
pengirimannya. Meskipun tingkat penundaan yang sangat tinggi, jaringan ini masih
dapat bekerja dengan mengandalkan koneksi dengan perangkat yang berada dalam
jangkauannya.
Pada penelitian ini penulis melakukan pengujian pada Protokol Epidemic
dan Spray and Wait diukur dari perbandingan tingkat konsumsi energi dari masing – masing kedua protokol. Penulis melakukan pengujian tersebut menggunakan ONE Simulator. Parameter yang digunakan penulis untuk menguji adalah rata –
rata konsumsi energi perhari pada seluruh node, Jumlah node yang mati pada akhir
dari simulasi, Delivery ratio, Average latency. Skenario yang digunakan penulis
untuk menguji yaitu: Penambahan jumlah Node, Penambahan Message Size,
Penambahan kecepatan Node, Penambahan TTL, dan Penambahan L-Copy pada
Spray and Wait.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa protokol Epidemic sangat boros akan
penggnaan energy dibandingkan Spray and Wait dikarenakan cara kerja protokol
Epidemic dengan melakukan flooding (membanjiri jaringan dengan copy pesan).
Protokol Spray and Wait lebih hemat dalam menggunakan energi dikarenakan cara
kerja protokol Spray and Wait yaitu dengan membatasi jumlah copy pesan yang
beredar. Hasil dari Delivery ratio dan Average Latency menunjukkan bahwa
protokol Epidemic mengungguli Spray and Wait.
Kata Kunci: Opportunistic Network, Epidemic, Spray and Wait, Energy
x ABSTRACT
Opportunistic Network is a wireless network that not depends on infrastructure
to establish a connection. Delay Tolerant Network is a network that allow delay on
message transmit mechanism. Even though delay level is very high, this network
still working by depends on other device that captured in its radio range.
In this experiment, writer doing an experiment to test an Epidemic Routing
Protocol and Spray and Wait Routing Protocol measured by comparison of its
energy consumption. Writer doing an experiment with the help from ONE
Simulator and using average of energy consumption everyday from all nodes in a
network, number of dead node in the end of simulation, delivery ratio, and average
latency. Writer use a many scenario to prove the energy consumed by Epidemic and
Spray and Wait Routing Protocol, some of them are increasing number of nodes,
increasing the message size, increasing the speed of node movement, increasing the
value of TTL (Time to Live), and increasing the value of L-Copy in the network in
Spray and Wait Routing Protocol.
The result show that Epidemic Routing Protocol consume more energy than
Spray and Wait because Epidemic Routing Protocol based on flooding mechanism,
otherwise Spray and Wait based on limiting the number of message copy that spread
on the network. Simulation result from delivery ratio and average latency on the
Epidemic and Spray and Wait show that Epidemic Routing Protocol have a better
performance rather than the Spray and Wait Routing Protocol.
Keyword : Opportunistic Network, Epidemic, Spray and Wait, Energy
xi
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul “Analisis Konsumsi Energy Protokol Epidemic dan Spray and Wait di Jaringan Opportunistic”. Tugas akhir ini
merupakan salah satu mata kuliah wajib dan sebagai syarat akademik untuk
memperoleh gelar sarjana komputer program studi Teknik Informatika Universitas
Santa Dharma Yogyakarta. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima
kasih kepada pihak-pihak yang telah membantu penulis baik selama penelitian
maupun saat mengerjakan tugas akhir ini. Uacapan terima kasih sebesar-besarnya
penulis sampaikan kepada:
1. Tuhan Yang Maha Esa, yang telah memberikan kesehatan jasmani dan rohani
dalam proses tugas akhir.
2. Orang tua, Bapak Tarsisius Sunarto dan Ibu Hilaria Warsiari, Kepada mbak
tercinta Agatha Uni Asmarani, dan Angela Ami Asmarani, yang telah
memberikan dukungan baik spiritual maupun material.
3. Bambang Soelistijanto, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku Dosen Pembimbing tugas
akhir, atas kesabaran dalam membimbing, memberikan semangat, waktu,
dukungan dan motivasi yang telah diberikan kepada penulis.
4. Bapak Eko Hari Parmadi S.Si., M.Kom. selaku dosen Pembimbing Akademik,
atas bimbingan, kritik dan saran yang telah diberikan kepada penulis.
5. Dr. Anastasia Rita Widiarti, M.Kom. selaku Ketua Program Studi Teknik
Informatika, atas bimbingan, kritik dan saran yang telah diberikan kepada
penulis.
6. Sudi Mungkasi, S.Si., M.Math.Sc., Ph.D. selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi, atas bimbingan, kritik dan saran yang telah diberikan kepada
penulis.
7. Kepada seluruh dosen dan karyawan Universitas Sanata Dharma yang rela
mengeluarkan keringat demi berkarya dalam mendidik saya.
8. Teman seperjuangan teman Jaringan Komputer angkatan 2012,
teman-teman Teknik Informatika terima kasih atas dukungan, doa dan semangat yang
xii
9. Sahabat saya yang selalu memberikan dorongan spiritual dan membantu dalam
proses pemahaman teori skripsi penulis yaitu (Parta Adi Putra, Maria Hilary,
Maria Irmgrad Ratu, Vinsen Muliadi)
10. Teman dalam menghilangkan penat dalam mengerjakan skripsi yang berusaha
menghibur saya dengan mengajak bermain game F1 bersama yaitu Lukas Hari
dan sekaligus partner penulis sebagai asisten laboran.
11. Teman - teman partner game DOTA 2 (Bang Macky, Rata Lu Kent*d, Chocho,
ahiaq, menantu.idaman, Abe, SmartIdea, Na’vi.Dendi, EG.Fear, yang selalu
mengingatkan saya selalu untuk membuat skripsi)
12. Partner dan teman terbaik, Luciana Hani, atas dukungan, semangat, motivasi,
waktu, doa dan kesabaran yang telah diberikan kepada penulis.
Penulis menyadari masih banyak kekurangan yang terdapat dalam laporan tugas
akhir ini. Saran dan kritik sangat diharapkan untuk hasil yang lebih baik di masa
mendatang.
Penulis,
xii DAFTAR ISI
SKRIPSI ... i
A THESIS ... ii
SKRIPSI ... iii
SKRIPSI ... iv
MOTTO ... v
PERNYATAAN LEMBAR KEASLIAN KARYA ... vi
LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ... vii
ABSTRAK ... viii
ABSTRACT ... Error! Bookmark not defined. KATA PENGANTAR ... x
DAFTAR ISI ... xii
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR TABEL ... xvi
BAB I Pendahuluan ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Tujuan Penelitian ... 2
1.4 Batasan Masalah ... 2
1.5 Metodologi Penelitian ... 3
1.6 Sistematika Penulisan ... 4
BAB II LANDASAN TEORI ... 5
2.1 Jaringan Wireless ... 5
2.2 Mobile Adhoc Network (MANET) ... 5
2.3 Opportunistic Network ... 6
2.3.1 Metode Store, Carry, and Forward ... 7
2.4 Karakteristik OppNet ... 8
2.5 ONE Simulator ... 9
2.6 Protokol Routing ... 10
2.6.1 Epidemic Routing ... 10
xiii
2.6.3 Binary Spray and Wait ... 14
2.6.4 Source Spray and Wait ... 15
2.7 Movement Model ... 17
2.7.1 Random Waypoint ... 17
2.7.2 Pergerakan Manusia ... 17
BAB III RANCANGAN SIMULASI JARINGAN ... 18
3.1 Parameter Simulasi ... 18
3.2 Parameter Kinerja ... 19
3.3 Topologi Jaringan ... 20
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS ... 21
4.1 Random Waypoint ... 21
4.1.1 Penambahan Jumlah Node (Density) ... 21
4.1.2 Node Speed (Penambahan Kecepatan Node) ... 26
4.1.3 Message Size (Penambahan Message Size) ... 32
4.2 Real Human Trace Haggle Cambridge Imotes ... 37
4.2.1 Penambahan TTL ... 37
4.2.2 Penambahan L Copy ... 42
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 46
5.1 Kesimpulan ... 46
5.2 Saran ... 46
Daftar Pustaka ... 47
xiv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Metode Store, Carry and Forward di OppNet ... 7
Gambar 2.2 Distribusi pesan pada Epidemic Routing ... 11
Gambar 2.3 Fase Spray And Wait Binary mode ... 15
Gambar 2.4 Fase Spray And Wait Source mode... 16
Gambar 3.1 Jaringan dengan ONE simulator ... 20
Gambar 4.1 Grafik Delivery Probability dan pengaruhnya terhadap penambahan node pada random waypoint ... 21
Gambar 4.2 Grafik pengaruh penambahan node terhadap latency pada pergerakan random waypoint ... 22
Gambar 4.3 Grafik pengaruh Konsumsi Energi dengan bertambahnya jumlah node ... 23
Gambar 4.4 Dead Node dengan jumlah node 80 ... 24
Gambar 4.5 Dead Node dengan Jumlah Node 120 ... 25
Gambar 4.6 Pengaruh penambahan node terhadap Dead Node ... 26
Gambar 4.7 Delivery Probability terhadap penambahan kecepatan ... 27
Gambar 4.8 Grafik pengaruh penambahan kecepatan node ... 27
Gambar 4.9 Grafik pengaruh penambahan node terhadap rata – rata konsumsi energi perhari ... 28
Gambar 4.10 Dead Node pada kecepatan 0.5 – 1.5m/s ... 29
Gambar 4.11 Dead Node pada kecepatan 1.5 – 2.5m/s ... 30
Gambar 4.12 Dead Node pada kecepatan 2.5 – 3m/s ... 31
Gambar 4.13 Dead Node pada kecepatan 4.5 – 5m/s ... 31
Gambar 4.14 Pengaruh penambahan ukuran pesan terhadap Delivery Probability ... 32
Gambar 4.15 Pengaruh penambahan ukuran pesan terhadap latency ... 33
Gambar 4.16 Pengaruh ukuran pesan terhadap penggunaan energi ... 34
Gambar 4.17 Dead Node pada Dead Node pada Size 100k - 500k ... 35
Gambar 4.18 Dead Node pada Size 500k – 1M ... 36
Gambar 4.19 Dead Node pada Size 2M – 2500k ... 36
xv
Gambar 4.21 Penagruh penambahan TTL terhadap Latency... 38
Gambar 4.22 Pengaruh penambahan TTL terhadap konsumsi Energi ... 39
Gambar 4.23 Dead Node pada TTL 180 ... 40
Gambar 4.24 Dead Node pada TTL 360 ... 41
Gambar 4.25 Dead Node pada TTL 1440 ... 41
Gambar 4.26 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap Delivery Ratio…………42
Gambar 4.27 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap Latency………...43
Gambar 4.28 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap konsumsi Energi……….44
Gambar 4.29 Dead Node pada L-Copy 5……….……….………45
Gambar 4.29 Dead Node pada L-Copy 9………..45
xvi
DAFTAR TABEL
Table 3.1 Parameter Utama ... 18
Table 3.2 Initial Energy (parameter Utama) ... 18
Table 3.3 Penambahan Node... 18
Table 3.4 Penambahan Node Speed (Kecepatan Node)... 18
Table 3.5 Penambahan Message Size ... 19
Table 3.6 Penambahan Time To Live (TTL) ... 19
Table 4.1 Hasil Delivery Probability Penambahan Jumlah Node pada protokol Epidemic, Binary Spray and Wait, dan Source Spray and Wait menggunakan pergerakan Random Waypoint ... 21
Table 4.2 Pengujian Average Latency dan pengaruhnya terhadap penambahan jumlah node ... 22
Table 4.3 Hasil pengujian pengaruh penambahan kecepatan node terhadap Delivery Probability ... 26
Table 4.4 Hasil pengujian penambahan kecepatan node terhadap Latency ... 27
Table 4.5 Pengaruh Penambahan Message Size terhadap Delivery ratio ... 32
Table 4.6 Pengaruh Penambahan Message Size terhadap Latency... 32
Table 4.7 Pengaruh penambahan TTL terhadap Delivery ratio ... 37
Table 4.8 Pengaruh penambahan TTL terhadap Latency ... 37
Table 4.9 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap Delivery ratio……….42
1 BAB I Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Delay Tolerant Network (DTN) adalah jaringan yang tidak
mempermasalahkan delay atau penundaan dalam pengirimannya. Meskipun
tingkat penundaan yang sangat tinggi, jaringan ini masih dapat bekerja.
Contoh penggunaan Delay Tolerant Network (DTN) di masa sekarang bisa
kita lihat pada komunikasi yang sedang dikembangkan oleh NASA yaitu
interplanetary network untuk mengkomunikasikan bumi dengan satelit luar
angkasa, atau bumi dengan bulan, dan atau juga bumi dengan planet – planet
dalam tata surya. Masih dalam konteks interplanetary network, pengiriman
data ini memerlukan beberapa satelit dan stasiun luar angkasa sebagai
router. Pengiriman data dilakukan secara bertahap dari satu node ke node
berikutnya, kemudian disimpan, selanjutnya dapat diteruskan ke node
berikutnya setelah ada koneksi.
Pada permasalahan kali ini, akan dibahas Jaringan Toleransi Tunda
pada smartphone, yang mirip dengan contoh kasus interplanetary network
tapi yang membedakan adalah menggunakan smartphone yang lain sebagai
router. Cara kerja pengiriman data yang dilakukan adalah bertahap dari satu
node ke node yang lain, selanjutnya diteruskan ke node yang lain.
Kebutuhan energi adalah faktor utama dalam kinerja dan penyebaran
komputasi modern dan sistem komunikasi. Dalam hal ini smartphone
menjadi platform komputasi dan komunikasi yang utama. Smartphone
dilengkapi dengan kemampuan komunikasi canggih (Bluetooth dan Wi-Fi),
yang memungkinkan smartphone untuk membawa pesan terutama dalam
Delay Tolerant Network (DTN). Energi pada node dianggap sebagai faktor
yang penting dalam mengirim dan menerima pesan. Banyak upaya telah
dilakukan untuk meningkatkan jumlah energi yang bisa membuat baterai
2
Pada DTN, sangat penting untuk mempertimbangkan energi yang
masih tersisa dari sebuah node ketikanode tersebut bertemu dengan node
yang lainnya untuk bertukar pesan. Ada beberapa penelitian telah
membahas masalah seperti ini. Dilihat dari jurnal Energy Consumption
Analysis of Delay Tolerant Network Routing ProtocolsRegin A. Cabacas,
Hideaki Nakamura and In-Ho Ra,Kunsan National University South
Korea,Yamaguchi University Ube Japan 2014 mereka melakukan sebuah penelitian dalam membandingkan kebutuhan energi pada protokol yang
berbeda dalam DTN. Untuk menganalisa kebutuhan energi, akan dilakukan
evaluasi kinerja pada masing – masing protokol yang berbasis energi pada
DTN menggunakan metrik seperti Average Remaining Energy dan Number
of Unavailable Nodes untuk mengetahui kebutuhan energi dari protokol –
protokol routing ini yang mengkonsumsi sedikit energi dalam jaringan
tertentu.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang, maka rumusan masalah yang didapat
adalah menganalisa kebutuhan energi routing protokol pada Delay Tolerant
Network untuk mengetahui seberapa efisien penggunaan energi yang
digunakan untuk melakukan pertukaran data atau pengiriman data pada
masing – masing protocol routing.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui seberapa efisien
kebutuhan energi yang digunakan pada masing – masing protokol routing
dalam pertukaran data.
1.4 Batasan Masalah
Dalam pelaksanaan tugas akhir ini, masalah dibatasi sebagai berikut:
1. Protokol yang digunakan adalahepidemic, danspray and wait
3
3. Parameter unjuk kerja yang digunakan adalah Energy Consumption,
DeadNodes, Delivery Probability, dan Average Latency
1.5 Metodologi Penelitian
Adapaun metodologi dan langkah – langkah yang digunakan dalam
pelaksanaan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Studi Literatur
Mencari dan mengumpulkan referensi serta mempelajari teori yang
mendukung tugas akhir ini.
a. Teori protocol Epidemic, dan Spray and wait
b. Teori ONE Simulator
c. Tahap-tahap membangun simulasi
2. Perancangan
Dalam tahap ini penulis merancang skenario sebagai berikut:
a. Penambahan jumlah node (random waypoint)
b. Penambahan ukuran pesan (random waypoint)
c. Penambahan kecepatan node (random waypoint)
d. Penambahan TTL (real human trace)
e. Penambahan L-Copy (real human trace)
3. Pembangunan Simulasi dan Pengumpulan Data
Simulasi Opportunistic Network pada tugas akhir ini menggunakan
ONE simulator.
4. Analisis Data Simulasi
Dalam tahap ini penulis menganalisa hasil pengukuran yang diperoleh
pada proses simulasi. Analisa dihasilkan dengan melakukan
pengamatan dari beberapa kali pengukuran yang menggunakan
parameter simulasi yang berbeda.
5. Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan didasarkan pada beberapa parameter unjuk kerja
4 1.6 Sistematika Penulisan
Secara garis besar skripsi ini terdiri dari 6 (enam) bab dengan
beberapa sub bab. Agar mendapat arah dan gambaran yang jelas mengenai
hal yang tertulis, berikut ini sistematika penulisannya secara lengkap:
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini membahas latar belakang masalah, pembatasan dan
perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, studi review
terdahulu, metodologi penelitian, , dan sistematika penelitian.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini diuraikan tentang penjelasan Delay Tolerant Network ,
teori masing – masing routingprotokol, teori ONE Simulator, dan tahap –
tahap pembangunan simulasi.
BAB III PERANCANGAN SIMULASI JARINGAN
Pada bab ini dijelaskan tentang perencanaan simulasi dan
perencanaan pengambilan data.
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pada bab ini dijelaskan tentang pelaksanaan simulasi dan hasil
analisis data simulasi jaringan.
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan-kesimpulan yang didapat dari hasil
penelitian dan berisi saran-saran yang sesuai dengan permasalahan yang
5 BAB II
LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Wireless
Jaringan wireless merupakan media yang menyediakan pertukaran
data menggunakan media udara. Keuntungan dari wireless adalah mobilitas
yang tinggi dan dapat digunakan hingga jaringan berskala besar, sedangkan
kerugiannya adalah adanya gangguan oleh cuaca atau mungkin terhalang
oleh bangunan seperti rumah, gedung, pepohonan atau perbukitan. Jaringan
wireless yang paling sering kita dengar adalah Wireless Local Area
Networks (WLAN) yang distandarisasi oleh IEEE (Institute of Electrical
and Electronic Engineers). IEEE merupakan sebuah organisasi independen
yang mengatur beberapa standar dalam jaringan lokal dengan menggunakan
media kabel dan jaringan wireless. Topologi jaringan nirkabel dibagi
menjadi dua yaitu topologi nirkabel dengan berbasisi infrastruktur (access
point) dan topologi nirkabel tanpa menggunakan infrasktruktur[1].
2.2 Mobile Adhoc Network (MANET)
Jaringan MANET bersifat sementara sehingga tidak memerlukan
instalasi seperti pada jaringan berbasis infrastruktur. Tetapi routing di
MANET menyediakan end-to-end path dari source ke destination. Beberapa
contoh penerapan MANET antara lain pembangunan pusat-pusat
komunikasi di daerah bencana alam yang mengalami kerusakan prasarana
jaringan komunikasi fisik, sarana koneksi internet pada booth suatu event
yang tidak dimungkinkan untuk membangun jaringan kabel atau
ketersediaan layanan jaringan [2]. Inteferensi pada MANET sangat besar,
hal itu disebabkan karena pergerakan node di MANET yang tidak dapat
diprediksi dan topologi jaringan yang berubah begitu cepat. Pada routing
protokol di MANET yang dimaksudkan dengan cost adalah biaya untuk
membawa paket sampai di destination. Cost di MANET diasumsikan
dengan banyaknya buffer yang dipakai dan banyaknya control paket yang
6
berhubungan dengan buffer atau storage dan cost yang kedua adalah power
atau baterai. Fungsi utama routing pada MANET adalah mencari jalur dari
source ke destination. Tantangan pada MANET adalah link terputus karena
node yang sering berpindah-pindah, paket lost dikarenakan transmisi error,
bandwidth yang terbatas dan perubahan topologi jaringan yang terjadi
secara dinamis.
2.3 Opportunistic Network
Opportunistic Network atau yang biasa disingkat OppNet adalah
evolusi yang menarik dari MANETs. Protokol komunikasi ini menyediakan
koneksi dalam keadaan konektivitas end-to-end yang tidak normal. OppNet
memungkinkan komunikasi dalam lingkungan dengan waktu penundaan
yang besar dan berubah-ubah, serta tingkat error yang tinggi. Penelitian ini
bertujuan untuk menguji kinerja protokol routing OppNet sehingga
didapatkan solusi optimal untuk pengiriman data berukuran besar dengan
memanfaatkan alat transportasi sebagai router di Opportunistic
Network.Pada jaringan ini, meskipun delay (waktu jeda) dalam jaringan
cukup tinggi, maka OppNet tetap dapat bekerja. Apabila suatu saat salah
satu node yang menjadi router mengalami suatu masalah, maka OppNet
tetap dapat bekerja. Data akan ditahan di node (router) terakhir yang
berfungsi. Selanjutnya paket data tersebut akan diteruskan ke node
berikutnya apabila node berikutnya telah berfungsi.
OppNet merupakan arsitektur yang cocok pada jaringan “menantang” (challenged). Maksud dari “menantang” adalah jaringan yang penuh dengan masalah, seperti delay yang lama, koneksi yang sering
terputus dan tingkat error yang tinggi. Perlu diketahui terciptanya konsep
OppNet adalah untuk komunikasi luar angkasa. Komunikasi luar angkasa
memiliki karakter delay pengiriman yang lama (akibat jarak yang jauh) dan
koneksi end-to-end yang tidak selalu ada (bahkan tidak ada). Misalkan pada
pengiriman data dari stasiun bumi ke sebuah kendaraan di Mars. Pengiriman
7
Gambar 2.1 Metode Store, Carry and Forward di OppNet Koneksi end-to-end hampir mustahil dibangun sehingga pengiriman data
dengan TCP/IP tidak mungkin dilakukan. Yang memungkinkan adalah
mengirim data secara bertahap dari satu node ke node berikutnya, kemudian
disimpan. Selanjutnya dapat diteruskan ke node berikutnya setelah ada
koneksi. Dengan DTN, model pengiriman data seperti ini sangat mungkin
untuk dilakukan.
2.3.1 Metode Store, Carry, and Forward
OppNet dapat bekerja pada jaringan yang penuh dengan
hambatan seperti koneksi sering putus dan tingkat delay yang tinggi
karena pada menggunakan metode Store, Carry and Forward.
Metode Store, Carry and Forward berarti sebuah paket data saat
melewati node-node perantara (router) akan disimpan terlebih
dahulu sebelum diteruskan. Hal ini untuk mengantisipasi seandainya
node berikutnya tidak dapat dijangkau (mati) atau ada kendala lain.
1) Store : Setiap node di OppNet menyimpan setiap pesan
yang masuk.
2) Carry : Noderelay membawa pesan untuk disampaikan ke
destination
3) Forward: Mengirim pesan ke node lainnya menuju tujuan
setiap kali kontak dimulai.
Gambar menunjukkan proses pengiriman data dari node
source dengan tujuan akhir nodedestination. Saat melewati node R2
8
menyimpan pesan terdahulu dan kemudian ia akan mebawa pesan
tersebut menuju node R3. R3 akan menyimpan pesan tersebut
membawa pesan ke destination. Metode store, Carry and forward
berbeda dengan proses pengiriman data pada TCP/IP. Pada TCP IP,
router hanya menerima data dan langsung mem-forward.
Akibatnya, jika koneksi putus di suatu tempat, data yang sedang
dalam proses pengiriman tersebut akan hilang (drop).
Metode Store, Carry dan Forward memiliki konsekuensi
yaitu setiap node harus memiliki media penyimpanan (storage).
Storage digunakan untuk menyimpan data apabila koneksi dengan
node berikutnya belum tersedia. Oleh karena itu, router yang hanya
terdiri atas router board seperti yang biasa dipakai dalam jaringan
TCP/IP tidak dapat digunakan di OppNet. Router pada jaringan
OppNet harus memiliki media penyimpan, contohnya pada router
yang berupa PC.
Dalam OppNet, proses Store, Carry and Forward dilakukan
pada sebuah layer tambahan yang disebut Bundle layer, dan data
yang tersimpan sementara disebut dengan bundle. Bundle layer
adalah sebuah layer tambahan untuk memodifikasi paket data
dengan fasilitas-fasilitas yang disediakan OppNet. Bundle layer
terletak langsung di bawah layer aplikasi. Dalam bundle layer, data
dari layer aplikasi akan dipecah-pecah menjadi bundle [3]. Bundle
inilah yang akan dikirim ke transport layer untuk diproses lebih
lanjut.
2.4 Karakteristik OppNet
Beberapa karakteristik dari jaringan ini adalah :
a. Pemutusan
Tidak ada koneksi antara jumlah node.
b. Intermittent Connectivity
9 c. Latency Tinggi
Latency didefinisikan sebagai end-to-end delay antara node. Latency
tinggi terjadi karena jumlah pemutusan antara node.
d. Low Data Rate
Data Rate adalah tingkat yang menggambarkan jumlah pesan yang
disampaikan dibawah jangka waktu tertentu. Low data rate terjadi karena
penundaan yang lama antara transmisi.
e. High Error Rate
Jika kesalahan bit terjadi pada link, maka data membutuhkan koreksi
kesalahan. Untuk mentransmisikan semua paket, dibutuhkan lalu lintas
jaringan yang lebih.
f. Sumber Daya Yang Terbatas
OppNet memiliki kendala pada sumber daya. Hal ini membutuhkan
desain protokol untuk mengefesienkan sumber daya. Dengan kata lain,
penggunaan node harus mengkonsumsi sumber daya perangkat keras
secara terbatas seperti CPU, memori (RAM) dan baterai. Protokol
routing yang baik akan mempengaruhi sumber dari beberapa node.
Sebagai contoh, node dapat memilih untuk mengalihkan beberapa bundel
mereka untuk disimpan ke node lain untuk membebaskan memori atau
untuk mengurangi biaya transmisi.
g. Panjang Antrian Delay
Setiap node memiliki buffer sendiri untuk pesan store, sering dapat
menyebabkan pemutusan panjang antrian penundaan.
2.5 ONE Simulator
One Simulator adalah singkatan dari Opportunistic Network
Environment simulator. Merupakan simulator yang memodelkan
pergerakan node, hubungan antar node, routing dan penanganan pesan.
Hasil dan analisis didapatkan melalui visualisasi, laporan dan
post-processing tools. ONE simulator merupakan simulasi yang mampu:
10
• Me-routing pesan antar node dengan berbagai algoritma routing DTN, mengirim serta tipe pengiriman dan penerimaan.
• Memvisualisasikan mobilitas dan pesan secara real time di antarmuka pengguna grafis.
ONE dapat mengimpor data mobilitas dari real-world traces atau
generator mobilitas lainnya. Hal ini juga dapat menghasilkan berbagai
laporan dari pergerakan node.
2.6 Protokol Routing
2.6.1 Epidemic Routing
Routing Epidemic menggunakan konsep flooding (replikasi)
di jaringan mobile yang koneksinya tidak tersedia secara terus
menerus. Hal ini merupakan salah satu strategi yang pertama kali
digunakan untuk memungkinkan pengiriman message pada jaringan
Opportunistic. Pada Epidemic setiap node menyimpan daftar semua
ID message yang dibawa (ID message) yang pengirimannya
tertunda. Setiap kali bertemu node lain, relay node saling bertukar
informasi message (summary vector) untuk mengecek apakah node
memiliki kesamaan ID. Routing Epidemic sangat boros buffer
karena ketika bertemu dengan node lain, node source akan
memberikan copy message ke semua node relay.
Karena terbatasannya kapasitas wireless yang merupakan
tipikal dari jaringan wireless maka message akan di drop dan
ditransmisikan ulang (retransmissions). Salah satu pendekatan
sederhana untuk mengurangi overhead of flooding adalah dengan
hanya sekali memforward sebuah copy message dengan probabilitas
P < 1. Pada routing Epidemic, Delivery Ratio dan Delivery Delay
bagus karena setiap kali node bertemu dengan node yang lain selalu
menyebarkan copy message atau mengcopy message ke node
tetangga yang dijumpai. Sehingga dalam hal ini routing Epidemic
11
Wait. Konsep Protokol Epidemic adalah konsep flooding. Apabila
node S mengenerate copy message dan bertemu dengan node C
maka node S akan memberikan copy message kepada node C. Hal
yang sama akan dilakukan oleh node C ketika bertemu dengan node
relay yang lain sampi salah satu node bertemu dengan node
destiantion dan memberikan copy pesan.
Algoritma Epidemic Routing (Nj) while Ni is contact with Nj do
send summary_vector(Nj) receive summary_vector (Ni)
while ∃ m ϵ buffer(Nj) do
if∃ m ϵbuffer(Nj) ≠ ∃ m ϵ buffer(Ni) then replicate (m, Ni)
end if end while end while
Gambar 2.2 Distribusi pesan pada Epidemic Routing
2.6.2 Spray and Wait
Routing Spray and Wait mengatasi masalah flooding yang
terjadi pada routing Epidemic, tetapi pada Spray and Wait berusaha
untuk mengontrol jumlah copy message untuk mengurangi cost pada
konsepflooding pada Epidemic. Awalnya penyebaran message
dilakukan dengan cara yang sama dengan Epidemic. Ketika message
telah menyebar di setiap relay node untuk menjamin bahwa
12
destination dengan cepat (dengan probabilitas yang tinggi), ketika
node destination tidak ditemukan maka relay node dapat melakukan
transmisi secara langsung ke node destination (direct transmission).
Dengan kata lain, routing Spray and Wait merupakan
tradeoff antara strategi single-copy dan strategi multi-copy. Jika
routing protokol di jaringan Opportunistic (OppNet) salah satunya
menggunakan multiplecopy atau mengcopy message ke semua relay
node yang ditemui dengan tujuan agar Delivery Ratio dan latency
yang bagus. Tetapi konsekuensi dari multiple-copy itu sendiri adalah
penggunaan node resourcenya. Contoh resources adalah buffer dan
power atau baterai. Menurut Spyropoulus et al. Spray and Wait
mengambil keuntungn dari Routing Epidemic dengan transmisi
message lebih cepat dan Delivery Ratio yang tinggi dan proses
forwading ke destination secara langsung. Tujuan dari routing Spray
and Wait adalah mengontrol flooding dengan membatasi atau
mengurangi jumlah copy (L) yang dibuat dan mengurangi overhead
di Epidemic yang berhubungan dengan jumlah node (N). Pergerakan
node atau skenario dari routing Spray and Wait yang digunakan
adalah random waypoint dan working day. Kerugian dari routing
protokol Spray and Wait adalah latency yang tinggi, Random
Movement (node bergerak secara acak). Secara khusus protokol
routing yang efisien dalam hal ini harus :
• Melakukan transmisi secara signifikan dari epidemic dan konsep routing yang berbasis flooding pada semua kondisi.
• Menghasilkan pertentangan yang rendah terutama dibawah semua kondisi.
• Mencapai latency yang lebih baik dari skema single-copy dan multiplecopy untuk mencapai titik optimal.
• Menjadi sangat scalable, yaitu routing tetap menjaga perilaku kinerja meskipun terjadi perubahan ukuran jaringan maupun
13
• Ketika akan mentransmisikan copy message, routing Spray and Wait selalu konsisten mengikuti dua fase yang terbentuk pada
routing itu sendiri (Binary Spray).
S adalah node Soruce dan D adalah node Destination, dalam
hal ini tidak ada jalur yang terhubung secara langsung dari node
Source ke node Destination. Dalam keadaan ini semua protokol
konvensional akan gagal dalam hal pengiriman pesan secara
langsung. Pada skema routing protokol, node source mengirimkan
copy message ke node destination dengan cara mengcopy message ke node tetangga atau node “relay” atau L message copies diteruskan oleh node source untuk L relay yang berbeda. Routing Spray and
Wait terdiri dari dua fase yaitu :
Fase Spray Fase yang pertama adalah fase Spray dimana
node Source mengenerate L copies untuk disebarkan ke relay node.
Fase Spray membatasi message yang dicopy untuk meminimalkan
penggunaan sumber daya (resource) jaringan. Pada fase Spray,
proses multi-cast dilakukan untuk mengirim beberapa copy message
dari source ke relay node. Jika destination tidak ditemukan dalam fase Spray maka node akan memasuki tahap “wait” dimana setiap relay node yang memiliki copy message menunggu sampai node
tujuan ditemukan untuk mentransmisikan message.
Fase Wait Fase yang kedua adalah fase Wait. Jika node
destination tidak ditemukan dalam fase Spray, maka setiap relay
node yang membawa L copy melakukan transmisi langsung ke node
destination yaitu meneruskan message hanya untuk node
destination. Pada fase Wait node diperbolehkan untuk
menyampaikan message ke node destination menggunakan
transmisi secara langsung (direct transmission) ketika
Time-To-Livenya berakhir. Pada fase Wait sebuah node akan meneruskan
14
dan relay node yang hanya memegang satu copy message akan
masuk dalam fase Wait. Pada fase ini, relay node akan menunggu
sampai bertemu node destination dan melakukan transmisi.
Intermittently Connected Mobile Networks (ICMN) adalah
jalur wireless yang tersebar dimana-mana yang sebagian besar
nodenya tidak memiliki jalur (path) lengkap atau tidak terhubung
secara langsung dari node source ke node destination atau tidak ada
end-to-end path. Hal ini dapat dilihat dari rangkaian yang terputus
dengan waktu yang bervariasi dari kumpulan node.
2.6.3 Binary Spray and Wait
Pada Binary Spray and Wait, baik node source maupun node
relay membawa copy message n (n > 1) forwading tokens dan
bertemu dengan relay node yang tidak memiliki copy message maka
node yang membawa copy message akan memforwadcopy message
ke node yang lain. Node yang memiliki forwadingtoken akan
mengcopy message n/2 ke relay node. Ketika node memiliki copy
message tapi hanya dengan satu forwading token maka node akan
masuk dalam fase wait dan menunggu sampai node bertemu dengan
node destination untuk mentrasmisikan copy message secara
langsung.
Pada fase Spray, copy message akan didistribusikan secara
cepat ke relay node yang lain seperti pohon biner yang ditunjukan
pada gambar diatas. Asumsikan node S menghasilkan message
dengan empat forwadingtoken, ketika node S bertemu dengan node
A tanpa copy message maka node S akan memforwading copy
message dan memberikan dua forwadingtoken ke node A.
Kemudian node S dan node A akan mengulangi operasi serupa
sampai mereka hanya memiliki satu forwading token dan akan
masuk dalam fase kedua yaitu fase wait, dimana node S dan node A
15
bertemu dengan node destination untuk mentransmisikan
messagenya secara langsung. Strategi Spray And Wait yang
membatasi copy message sehingga mengkonsumsi sumber daya di
jaringan lebih sedikit.
Gambar 2.3 Fase Spray And Wait Binary mode
Algoritma Spray And Wait Binary mode L < n
replicate(m,n)
calculate_floor(nm/2)
while Ni is contact with node Nj
while ∃ m ϵ buffer(Nj)
while ∃ m ϵ buffer(Nj) ≠ ∃ m ϵ buffer (Ni)
if nm= 1 && Ni is not final
skip end if else
then forward (m,floor(nm))
end end while end while
end while
2.6.4 Source Spray and Wait
Pada Source Spray and Wait message didistribusikan tidak
16
node Source yang bisa memberikan copy message ke node relay.
Node relay tidak dapat memberikan copy message ke node relay
yang lain karena hanya node Source yang dapat mengenerate copy
message. Node relay hanya berisi ID node destination. Ketika
bertemu dengan node destination maka node relay langsung
memberikan copy message yang dibawa.
Gambar 2.4 Fase Spray And Wait Source mode
Algoritma Spray And Wait Source mode L < n
replicate(m,n)
while Ni is contact with node Nj
while ∃ m ϵ buffer(Nj)
while ∃ m ϵ buffer(Nj) ≠ ∃ m ϵ buffer (Ni)
if nm= 1 && Ni is not final
skip end if else
then forward end
end while end while
17 2.7 Movement Model
2.7.1 Random Waypoint
Model pergerakan Random Waypoint merupakan model
pergerakan yang standar, dimana node bergerak dan berpindah
secara random (acak) untuk pergerakan pada pengguna ponsel tetapi
ada pouse time. Pergerakan node yang random juga menentukan
destination secara random. Setiap node mobilitas mulai bergerak
secara random atau acak dan berhenti beberapa saat untuk jangka
waktu tertentu (pause time), ketika waktu jeda berakhir, node akan
menentukan destinantion secara acak dengan kecepatan yang acak.
Probabilitas dalam pengiriman pesan menggunakan pola pergerakan
random mengasumsikan semua node memiliki probabilitas yang
sama.
2.7.2 Pergerakan Manusia
Pergerakan manusia adalah pergerakan yang cocok untuk menerapkan Delay Tolerant Network. Pergerakan manusia ini tidak
bergerak secara random, tetapi manusia bergerak menuju titik
tertentu untuk melakukan sebuah kegiatan yang biasa mereka
lakukan. Pergerakan manusia memliki probabilitas bertemu yang
berbeda – beda. Manusia tentu melakukan pergerakan dengan
pengaruh lingkungan sosial seperti ketertarikan terhadap sesuatu.
Karena ketertarikan terhadap sesuatu dan lingkungan sosial inilah
yang membuat pergerakan manusia jadi mudah diramalkan.
Untuk mengambil data pada pergerakan manusia digunakan
set data dari Haggle4-Cam-Imote. Haggle4-Cam-Imote adalah set
data dari sebuah pergerakan yang dicoba di Cambridge dengan
menggunakan alat bernama iMotes dan bluetooth sebagai interface.
Jumlah node yang digunakan untuk menjalankan simulasi
menggunakan data set ini adalah sebanyak 36 node dengan lama 11
18 BAB III
RANCANGAN SIMULASI JARINGAN 3.1 Parameter Simulasi
Pada penelitian ini sudah ditentukan parameter-parameter jaringan
untuk skenario pergerakan node.
Table 3.1 Parameter Utama
Parameter Simulasi
Skenario mobility Random Waypoint, Real Human Trace (Haggle Infocom 4-Cambrige Imoets) Waktu simulasi 950400 (11 hari)
Simulation Area 2500x2500 meter Interval generasi pesan 900-920 second
Node buffer size 64 MB
World Size
Table 3.2 Initial Energy (parameter Utama)
Initial Energy 4400 unit
Group.scanEnergy 0.05
Group Transmit Energy 2 Group scan Respon Energy 0.05
Table 3.3 Penambahan Node
Movement Model Random Waypoint Jumlah Node 40; 80; 120; 160; 200
TTL 1440
Message Size 500kB-1MB Node Speed 0.5-2.5 m/s
Table 3.4 Penambahan Node Speed (Kecepatan Node)
Movement Model Random Waypoint
Jumlah Node 50
TTL 1440
Message Size 500kB-1MB
19
Table 3.5 Penambahan Message Size
Movement Model Random Waypoint
Jumlah Node 50
TTL 1440
Message Size 100kB-500kB; 500kB-1MB; 1MB-1.5MB; 1.5MB-2MB; 2MB-2.5MB Node Speed 05-2.5 m/s
Table 3.6 Penambahan Time To Live (TTL)
Movement Model Haggle 4 - Cambridge Imoets
Jumlah Node 37
TTL 1440
Message Size 500kB-1MB Node Speed 05-2.5 m/s
3.2 Parameter Kinerja
Empat parameter yang dipakai dalam tugas akhir ini adalah :
a. Nodes Energy Consumption
Adalah rata – rata penggunaan energi pada setiap node.
b. Dead Node
Adalah node yang mati karena kehabisan energy.
c. Delivery Ratio
Delivery Probability merupakan banyaknya message yang terkirim ke
destiantion dari message yang dibuat (original message).
Delivery Ratio = � � � � � � � �
d. Average Latency
Merupakan parameter untuk mengetahui berapa lama waktu pesan
terkirim mulai dari saat pesan mulai di Generate hingga pesan sampai
pada destination.
20 3.3 Topologi Jaringan
Bentuk topologi jaringan OppNet tidak dapat diketahui sebelumnya
karena itu topologi jaringan ini dibuat secara random. Hasil dari simulasi
baik itu posisi node, pergerakan node dan juga koneksi yang terjadi tentunya
tidak akan sama dengan topologi yang sudah direncanakan.
Berikut adalah salah satu contoh jaringan screenshot jaringan
dengan ONE simulator.
21 BAB IV
PENGUJIAN DAN ANALISIS
Untuk melakukan pengujian routing Protokol Epidemic, Binary Spray and Wait dan
Source Spray and Wait maka dilakukan pengujian dengan beberapa skenario
dibawah ini :
4.1 Random Waypoint
4.1.1 Penambahan Jumlah Node (Density)
Table 4.1 Hasil Delivery Probability Penambahan Jumlah Node pada protokol Epidemic, Binary Spray and Wait, dan Source Spray and Wait menggunakan pergerakan Random Waypoint
Jumlah Node
Delivery Probability Source Spray
and Wait
Binary Spray and Wait
Epidemic
Node 40 0.3256 0.3314 0.3815
Node 80 0.4085 0.4119 0.6455
Node 120 0.4181 0.4239 0.7476
Node 160 0.4547 0.4509 0.7861
Node 200 0.456 0.4569 0.7881
Gambar 4.1 Grafik Delivery Probability dan pengaruhnya terhadap penambahan node pada random waypoint
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
40 80 120 160 200
De
li
v
ery
P
ro
b
ab
il
it
y
Number of Node Delivery Probability
22
Table 4.2 Pengujian Average Latency dan pengaruhnya terhadap penambahan jumlah node
Jumlah Node
Average Latency Source Spray
and Wait
Binary Spray and Wait
Epidemic Node 40 48580.4467 46307.9773 43983.542 Node 80 42874.7377 42031.6207 40618.135 Node 120 42242.5972 42022.08 34218.445 Node 160 41749.1267 39752.1679 28975.1985 Node 200 40247.3754 40017.426 19327.9252
Gambar 4.2 Grafik pengaruh penambahan node terhadap latency pada pergerakan random waypoint
Pada pergerakan random waypoint, maka probabilitas bertemu antar
node sama. Dengan bertambahnya jumlah node, maka beban akan
semakin betambah dengan meningkatnya copy message. Pada grafik
pengaruh Delivery Probability (Gambar 4.1), tingkat keberhasilan
pesan sampai ke tujuan semakin besar diikuti dengan penambahan
jumlah node. Meningkatnya Delivery Probability pada penambahan
node dikarenakan semakin padatnya jaringan dengan node akan
memudahkan node pembawa pesan bertemu dengan node lain untuk 0
10000 20000 30000 40000 50000 60000
40 80 120 160 200
L
aten
cy
s
ec
)
Number of Node
Average Latency vs Number of Node
23
mentransmisikan pesan. Karena peluang bertemu semakin besar, maka
peluang pesan terkirim akan semakin meningkat pula.
Demikian karena pengaruh penambahan node terhadap Delivery
Probability yang semakin meningkat maka ada pengaruh juga terhadap
Latency. Karena kemungkinan node bertemu semakin besar, maka
Latency juga akan semakin menurun (Gambar 4.2).
Gambar 4.3 Grafik pengaruh Konsumsi Energi dengan bertambahnya jumlah node
Dilihat dari Gambar 4.3 dapat disimpulkan bahwa penambahan
jumlah node mempengaruhi banyaknya konsumsi energi. Penambahan
node menyebabkan jaringan semakin padat dan meningkatkan peluang
node untuk saling bertemu dengan node yang lain. Semakin mudah
bertemu, maka node – node akan membutuhkan lebih banyak energi
untuk mentranmisikan pesan. Pada Gambar 4.3 protokol Epidemic
sangat boros dalam penggunaan energi karena Epidemic membanjiri
jaringan dengan pesan setiap kali bertemu node lain dengan summary
vector yang berbeda. Berbeda dengan Epidemic, protokol Spray and
Wait mengkonsumsi energi lebih sedikit dibanding protokol Epidemic
karena Spray and Wait membatasi jumlah pesan yang dikirim. Gambar 3800
4000 4200 4400 4600 4800 5000
40 80 120 160 200
E
n
er
g
y
(
Un
it)
Jumlah Node
Rata - Rata Konsumsi Energi perhari
24
4.4 menunjukkan pengaruh banyaknya node yang mati terhadap
penambahan jumlah node. Dalam hal ini protokol Epidemic memiliki
lebih banyak node yang mati karena kehabisan banyak energi
dibandingkan protokol Spray and Wait. Pada protokol Spray and Wait,
binary mode lebih banyak menghabiskan energi dibandingkan dengan
source mode, karena node relay pada binary mode dapat membagikan
copy pesan kepada node lain selama pesan lebih dari 1, sedangkan node
relay pada source mode tidak bisa membagikan copy pesan, karena
node relay hanya membawa 1 pesan untuk disampaikan ke node
destination saja.
Gambar 4.4a Dead Node dengan jumlah node 80
0 10 20 30 40 50 60 70 80
9 10 11
N
um
ber
of
D
ea
d
N
ode
Waktu (Hari)
Node 80
Spray And Wait Source Spray And Wait Binary Epidemic
0 20 40 60 80
10 11
N
um
ber
of
D
ea
d
N
ode
Waktu (Hari)
Node 80
25
Gambar 4.5b Dead Node dengan Jumlah Node 120
0 20 40 60 80 100 120
9 10 11
Nu
m
b
er
o
f
Dea
d
No
d
e
Waktu (Hari)
Node 120
Spray And Wait Source Spray And Wait Binary Epidemic
0 20 40 60 80 100 120
9 10 11
Nu
m
b
er
o
f
Dea
d
No
d
e
Waktu (Hari)
Node 120
26
Gambar 4.6c Pengaruh penambahan node terhadap Dead Node
4.1.2 Node Speed (Penambahan Kecepatan Node)
Table 4.3 Hasil pengujian pengaruh penambahan kecepatan node 0 20 40 60 80 100 120 140 160
9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari) Node 160
Spray And Wait Source Spray And Wait Binary Epidemic
0 20 40 60 80 100 120 140 160
9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari) Node 160
Spray And Wait Source Spray And Wait Binary
Speed (m/s) Delivery Probability Source Spray and Wait Binary Spray
and Wait Epidemic
0.5 - 1.5 0.0998 0.3453 0.5528
1.5 - 2.5 0.215 0.4086 0.5816
2.5 - 3.5 0.21 0.3376 0.5432
3.5 - 4.5 0.203 0.2685 0.4165
27 terhadap Delivery Probability
Gambar 4.7 Delivery Probability terhadap penambahan kecepatan
Table 4.4 Hasil pengujian penambahan kecepatan node terhadap Delivery Probability
Gambar 4.8 Grafik pengaruh penambahan kecepatan node Semakin bertambahnya kecepatan node, dapat
mempengaruhi tingkat keberhasilan pesan sampai ke destination.
0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.5 - 1.5 1.5 - 2.5 2.5 - 3.5 3.5 - 4.5 4.5 - 5.5
Deliv er y P ro b ab ilit y
Number of Speed (m/s)
Delivery Probability
Source Binary Epidemic
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000
0.5 - 1.5 1.5 - 2.5 2.5 - 3.5 3.5 - 4.5 4.5 - 5.5
A v era g e L aten cy
Number of Speed (m/s) Average Latency
Source Binary Epidemic
Speed (m/s)
Average Latency Source Spray
and Wait
Binary Spray and
Wait Epidemic
0.5 - 1.5 54840.44 48562.73 45320.267
1.5 - 2.5 52577.79 47785.15 43690.881
2.5 - 3.5 52507.36 47273.6 43682.304
3.5 - 4.5 52477.79 47270.76 43578.563
28
Jika dilihat dari Gambar 4.5 Laju Delivery Probability menanjak dan
kembali menurun diikuti dengan penambahan kecepatan node.
Dengan bertambahnya kecepatan node, maka peluang bertemu
dengan node lain semakin banyak untuk melakukan scan, transmit
message, receive. Karena dengan banyaknya peluang bertemu
dengan node lain maka delivery probability meningkat. Tetapi di sisi
lain, dengan bertambahnya tingkat kecepatan node, maka akan
mengganggu proses transmisi. Akibat peningkatan kecepatan node
banyak proses transmisi yang gagal dikarenakan node yang saling
mentransmisikan pesan akan lebih cepat keluar dari radio range
kedua node tersebut sebelum pesan tuntas terkirim.
Gambar 4.9 Grafik pengaruh penambahan node terhadap rata – rata konsumsi energi perhari
Gambar 4.7 menunjukkan bahwa dengan bertambahnya
kecepatan node akan membuat probabilitas bertemu semakin tinggi
sehingga membuat node pembawa pesan harus berinteraksi (scan,
scan response, transmit) dengan node yang ditemuinya. Karena dengan bertambahnya jumlah interaksi pada node, maka masing –
masing node membutuhkan konsumsi energi yang lebih banyak.
Dari sisi lain, semakin cepat node bergerak akan mempengaruhi
4100 4200 4300 4400 4500 4600 4700 4800 4900
0.5 - 1.5 1.5 - 2.5 2.5 - 3.5 3.5 - 4.5 4.5 - 5.5
Ener
g
y
(
U
ni
t)
Number of Speed (m/s)
Rata - Rata Konsumsi Energi perhari
29
proses interaksi. Semakin cepat node bergerak maka interaksi antar
node juga akan cepat terputus karena kemungkinan keluar dari
jangkauan radio range. Pertemuan antar node akan lebih banyak
karena penambahan kecepatan, tetapi penggunaan energi akan lebih
sedikit karena semakin singkatnya waktu bertemu. Jika dilihat dari
Gambar 4.7 node dengan kecepatan 1.5 – 2.5 m/s adalah sebagai
puncak dari banyaknya konsumsi energi.
Gambar 4.10a Dead Node pada kecepatan 0.5 – 1.5m/s
0 10 20 30 40 50
9 10 11
N
um
ber
of
D
ea
d
N
ode
Waktu (Hari)
Speed 0.5 - 1.5 m/s
Source Binary
0 10 20 30 40 50
9 10 11
N
um
ber
of
D
ea
d
N
ode
Waktu (Hari)
Speed 0.5 - 1.5 m/s Source vs Binary
30 0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Hari
Speed 1.5 - 2.5 m/s
Source Binary Epidemic
0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Waktu (Hari)
Speed 1.5 - 2.5 m/s Source vs Binary
Source 0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Hari
Speed 2.5 - 3 m/s
Source Binary
31
Gambar 4.12 c Dead Node pada kecepatan 2.5 – 3m/s
Gambar 4.13d Dead Node pada kecepatan 4.5 – 5m/s 0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Hari
Speed 2.5 - 3 m/s Source vs Binary
Source Binary 0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Waktu (Hari)
Speed 4.5 - 5 m/s
Source Binary 0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Waktu (Hari)
Speed 4.5 - 5 m/s Source vs Binary
32
4.1.3 Message Size (Penambahan Message Size)
Table 4.5 Message Size (Penambahan Message Size)
Message Size
Delivery Probability Source Spray
and Wait
Binary Spray and
Wait Epidemic
100k - 500k 0.6876 0.7943 0.8362
500k - 1M 0.2207 0.3952 0.5816
1M - 1500k 0.1036 0.1996 0.3071
1500k - 2M 0.0307 0.0653 0.0864
2M - 2500k 0.0154 0.0211 0.0461
Gambar 4.14 Pengaruh penambahan ukuran pesan terhadap Delivery Probability
Table 4.6 Message Size (Penambahan Message Size)
Message Size
Average Latency Source
Spray and Wait
Binary Spray
and Wait Epidemic
100k - 500k 0.6876 0.7943 0.8362
500k - 1M 0.2207 0.3952 0.5816
1M - 1500k 0.1036 0.1996 0.3071
1500k - 2M 0.0307 0.0653 0.0864
2M - 2500k 0.0154 0.0211 0.0461
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
100k - 500k 500k - 1M 1M - 1500k 1500k - 2M 2M - 2500k
Deliv
er
y
P
ro
b
ab
ilit
y
Message Size
Delivery Probability
33
Dalam kasus penambahan pesan, semakin besar ukuran
pesan maka akan membuat Delivery Probability semakin menurun.
Dengan besarnya sebuah pesan maka akan membutuhkan proses
tranmisi yang lebih lama. Lamanya proses transmisi menentukan
berhasil atau tidaknya pesan tuntas terkirim. Saat proses transmisi
sebuah pesan dengan ukuran pesan yang besar kemungkinan pesan
gagal terkirim juga besar dikarenakan ketika kedua node sudah
diluar jangkauan proses pengiriman juga belum selesai karena
ukuran yang besar. Karena proses pengiriman yang terlalu lama dan
banyak pesan yang gagal ditransmisikan maka Delivery ratio
semakin menurun diikuti dengan penambahan ukuran pesan.
Demikian dengan Latency, Latency akan semakin meningkat karena
proses pengiriman pesan yang semakin lama. 0
10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
100k - 500k 500k - 1M 1M - 1500k 1500k - 2M 2M - 2500k
A
v
er
ag
e Lat
enc
y
(
se
c)
Message Size
Average Latency
Source Binary Epidemic
34
Gambar 4.16 Pengaruh ukuran pesan terhadap penggunaan energi
Semakin besar ukuran pesan, maka proses transmisi akan
semakin lama juga. Karena ukuran yang besar dan memakan waktu
yang semakin lama tentunya akan membutuhkan energi yang lebih
besar juga. Gambar 4.11 menjelaskan jika ukuran pesan semakin
bertambah maka penggunaan energi akan lebih besar. Semakin besar
ukuran pesan juga bukan berarti bahwa penggunaan energi semakin
besar pula. Gambar 4.11 juga memperlihatkan bahwa semakin
bertambahnya ukuran pesan maka akan menurunkan penggunaan
energi. Hal ini dikarenakan banyak pesan yang gagal terkirim, pesan
yang gagal terkirim membuat konsumsi energi lebih sedikit karena
pengiriman tidak tuntas. Pesan yang terlalu besar membuat
kemungkinan untuk berinteraksi dengan node yang lain juga
semakin menurun. Ukuran pesan dengan besar 500k – 1M menjadi
puncak dengan konsmusmi energi yang besar dalam kasus ini.
4000 4200 4400 4600 4800 5000
100k - 500k 500k - 1M 1M - 1500k 1500k - 2M 2M - 2500k
Ener
g
y
(
uni
t)
Message Size
Rata - rata Konsumsi Energi perhari
35
Gambar 4.17 a Dead Node pada Dead Node pada Size 100k - 500k
0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Waktu (Hari)
Dead Node pada Size 100k - 500k
Source Binary Epidemic
0 10 20 30 40 50
9 10 11
N um ber of D ea d N ode Waktu (Hari)
Dead Node pada Size 100k - 500k
Source Binary 0 10 20 30 40 50
9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada Size 500k –1M
36
Gambar 4.18b Dead Node pada Size 500k – 1M
Gambar 4.19 c Dead Node pada Size 2M – 2500k 0 10 20 30 40 50
9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada Size 500k –1M
Source Binary 0 10 20 30 40 50
9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada Size 2M - 2500k
Source Binary Epidemic
0 10 20 30 40 50
9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada Size 2M - 2500k
37
4.2 Real Human Trace Haggle Cambridge Imotes 4.2.1 Penambahan TTL
Tabel 4.7 Pengaruh penambahan TTL terhadap Delivery ratio
TTL (menit)
Delivery Probability Source Spray
and Wait
Binary Spray and
Wait Epidemic
60 0.0249 0.0287 0.092
180 0.0584 0.0603 0.1504
360 0.0833 0.0833 0.2213
1440 0.1753 0.1897 0.2926
Gambar 4.20 Pengaruh penambahan TTL terhadap Delivery ratio
Table 4.8 Pengaruh penambahan TTL terhadap Delivery ratio TTL
(menit)
Average Latency Source Spray and
Wait
Binary Spray and
Wait Epidemic
60 2122.527 1790.343 1136.81
180 5201.244 5007.87 3507.94
360 8840.402 8707.775 7827.138
1440 36822.71 35219.35 33112.63
0 0.1 0.2 0.3 0.4
60 180 360 1440
Deliv
er
y
P
ro
b
ab
ilit
y
TTL (menit)
Delivery Probability
38
Gambar 4.21 Penagruh penambahan TTL terhadap Latency
Dengan ditambahnya jumlah TTL (umur pesan) tentunya
mempengaruhi keberhasilan pengiriman. Semakin lama TTL pada
pesan tentunya keberhasilan pesan sampai akan semakin meningkat
(Gambar 4.13). Pesan yang memiliki umur lama, lebih besar
kemungkinannya untuk bertemu node yang lain. Dengan lebih
mudahnya bertemu dengan node lain maka kesempatan pesan
sampai akan lebih besar pula. TTL pesan yang besar lebih
memungkinkan pesan tersebut dapat bertahan menunggu bertemu
dengan node destination. Berbeda dengan TTL pesan yang kecil,
dengan TTL pesan yang lebih kecil tingkat keberhasilan
menyampaikan pesan juga kecil. Dengan TTL pesan yang kecil,
kemungkinan pesan sampai akan semakin kecil dikarenakan pesan
sudah di drop sebelum sampai pada node destination. Bertambahnya
TTL pada pesan juga sangat mempengaruhi latency. Karena TTL
pesan yang lama, maka latency juga akan semakin meningkat
(Gambar 4.14). 0 10000 20000 30000 40000 50000
60 180 360 1440
A
v
er
ag
e
L
aten
cy
(
sec
)
TTL (menit) Average Latency
39
Gambar 4.22 Pengaruh penambahan TTL terhadap konsumsi Energi
Semakin besar TTL kemungkinan node berinteraksi dengan
node lain juga sangat besar. Pesan dengan TTL yang besar membuat
node lebih bekerja keras untuk melakukan interaksi dengan node
lain. Banyaknya interaksi oleh node dengan pembawa pesan yang
memiliki TTL besar tentunya akan memboroskan energi (Gambar
4.15). Pada Gambar 4.15 dengan semakin bertambahnya TTL,
tingkat konsumsi energi juga akan semakin bertambah. Berebeda
jika pesan memiliki masa hidup yang lebih sedikit, pesan yang
memiliki umur lebih sedikit juga akan membutuhkan sedikit energi.
Pesan yang memiliki umur yang lebih sedikit akan cepat di drop dan
pesan dengan umur yang sedikit memiliki tingkat interaksi yang
lebih sedikit pula. 4100
4200 4300 4400 4500 4600 4700 4800 4900
60 180 360 1440
En
er
g
y
(u
n
it
)
Number of TTL
Rata - Rata Konsumsi Energi Perhari
40
Gambar 4.23 Dead Node pada TTL 180 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
4 5 6 7 8 9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari) Dead Node pada TTL 180
Source Binary Epidemic
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
4 5 6 7 8 9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari) Dead Node pada TTL 180
Source Binary 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
4 5 6 7 8 9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada TTL 360
41
Gambar 4.24 b Dead Node pada TTL 360
Gambar 4.25c Dead Node pada TTL 1440
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
4 5 6 7 8 9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada TTL 360
Source Binary 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
4 5 6 7 8 9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada TTL 1440
Source Binary Epidemic
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
4 5 6 7 8 9 10 11
Nu m b er o f Dea d No d e Waktu (Hari)
Dead Node pada TTL 1440
42 4.2.2 Penambahan L Copy
Tabel 4.9 Pengaruh penambahan TTL terhadap Delivery ratio
L Copy
Delivery Probability
Source Spray and Wait Binary Spray and Wait
5 0.1897 0.1353
7 0.2184 0.1456
9 0.25 0.146
11 0.26 0.148
13 0.3142 0.16
Gambar 4.26 Pengaruh L-Copy terhadap Delivery Ratio
Tabel 4.10 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap Latency
L Copy
Average Latency (sec)
Source Spray and Wait Binary Spray and Wait
5 35219.3454 36822.7109
7 34504.1166 36710.1131
9 33524.6436 36413.3411
11 32783.5611 36013.2015
13 32626.8472 35483.7148
0 0.1 0.2 0.3 0.4
L 5 L7 L9 L11 L13
D
el
iv
er
y
Proba
bi
li
ty
L Copy
Delivery Probability
43
Gambar 4.27 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap Latency
Dari hasil penelitian, grafik diatas menunjukkan bahwa
ketika L copy ditambahkan maka probabilitas message sampai ke
destination semakin besar. Hal itu dikarenakan semakin banyak
message yang akan diteruskan oleh node relay. Semakin banyak
pesan yang diteruskan oleh node relay tentunya akan menambah
peluang sampai pada node tujuan. Spray and Wait Binary mode
memiliki Delivery Probability yang lebih besar dibandingkan Source
Mode karena pada phase spray proses penyebaran pesan lebih cepat
menggunakan binary mode dibandingkan dengan source mode.
Demikian pada Delivery probability yang lebih baik pada binary
mode, Delay pada binary mode juga lebih baik dibandingkan dengan
menggunakan source mode.
30000 32000 34000 36000 38000
L 5 L7 L9 L11 L13
A
v
er
ag
e Lat
enc
y
(
se
c)
L Copy
Average Latency
44
Gambar 4.28 Pengaruh penambahan L-Copy terhadap konsumsi energy
Semakin besar L-Copy atau jumlah pesan yang beredar,
kemungkinan pesan sampai akan lebih besar pula jika dilihat dari
Gambar 4.27. Tetapi karena tambah
