Mekanisme Scoring dan Pembobotan pada Handover Target Selection

(1)

Mekanisme Scoring dan Pembobotan pada Handover Target Selection

Rizki Dian Rahayani

Program Studi Teknik Telekomunikasi Politeknik Caltex Riau

Abstrak

Komunikasi bergerak menjadi popular seiring dengan kebutuhan manusia untuk tetap berkomunikasi ketika bergerak dari suatu tempat ke tempat lain. Kontinyuitas komunikasi saat pengguna mobile memerlukan suatu mekanisme handover yang baik. Vertical handover (VH) terjadi pada jaringan dan teknologi yang berbeda, salah satunya adalah handover pada jaringan heterogen dari WLAN ke 4G maupun sebaliknya. Salah satu perbaikan mekanisme VH adalah dengan melakukan optimasi Vertical Handover Decision (VHD) dengan menggunakan pembobotan dan scoring pada Handover Target Selection (HTS). Tujuan scoring dan pembobotan adalah menentukan skala prioritas tujuan handover sesuai dengan kesediaan bandwidth, level daya, tarif, dan tingkat keamanan jaringan. Scoring dan pembobotan HTS pada pemodelan TBVH digunakan untuk menentukan bandwidth jaringan target HO.

Hal tersebut dapat memaksimalkan waktu koneksi dengan jaringan yang tepat dan memaksimalkan level kepuasan pengguna dalam menentukan bandwidth yang diperlukan. Selain itu dengan menggunakan HTS, level kepuasan pengguna selalu lebih tinggi jika dibandingkan dengan tetap terhubung pada satu jaringan tertentu. Karena pada HTS terjadi proses pemilihan jaringan secara optimal.

Kata kunci: VHD, TBVH, HTS, Scoring , Pembobotan.

Abstract

Continuity of communication when a mobile user requires a good handover mechanism. Vertical handover(VH) occur on the network with different technologies, one of which is on a heterogeneous network handover from WLAN to 4G.One of there pair mechanismis to perform optimizationVH is Vertical Handover Decision (VHD), with scoring and weight distribution in Handover Target Selection (HTS). The objective is to determine the scoring and weighting priority handover purposes in accordance with the willingness bandwidth, power levels, rates, and the level of network security. Scoring and weighting of HTS on TBVH modeling is used to determine the network bandwidth of HO’s target. It can maximize time with the right network connections and maximize user satisfaction levels in determining the required bandwidth. Using the HTS, the level of user satisfaction is always higher when compared with staying connected to one specific network, due to the optimal network selection occurs in HTS.

Keywords : VHD, TBVH, HTS, Scoring, Weighting

1 Pendahuluan

Komunikasi bergerak menjadi popular seiring dengan kebutuhan manusia untuk tetap berkomunikasi ketika bergerak dari suatu tempat ke tempat lain. Kontinyuitas komunikasi saat pengguna mobile memerlukan suatu mekanisme handover yang baik.

Handover merupakan proses pengalihan kanal traffic secara otomatis pada Mobile Node (MN) yang sedang digunakan untuk berkomunikasi tanpa terjadinya pemutusan hubungan.

Vertical handover (VH) terjadi pada jaringan dan teknologi yang berbeda. Misalnya handover pada jaringan heterogen dari WLAN ke 3G maupun sebaliknya. Karena berbeda teknologi, sering kali pada vertical handover mengalami banyak kendala, sehingga memerlukan suatu mekanisme yang baik.

Untuk memfasilitasi mekanisme yang baik dalam vertical handover inter sistem, IEEE

mengeluarkan protokol 802.21 yang menyediakan prosedur vertical handover termasuk

konfigurasi link sebelumnya, informasi RSS , pencarian link baru, radio access scanning , dan

informasi network. Namun demikian pada IEEE 802.21 tidak terdapat algoritma handover

(2)

decision dan algoritma execution handover. Untuk itu diperlukan implementasi proses handover decision dan execution handover pada IEEE 802.21.

Penelitian VHD dalam menentukan target HO sudah banyak dilakukan, antara lain oleh Yan [1] dan Shaikh[ 2]. Perbandingan dari kedua penelitian tersebut ditunjukkan pada tabel berikut.

Tabel 1 Perbandingan Penelitian Sebelumnya

Parameter Penelitian Yan[1] Penelitian Shaikh[2]

Kelebihan  Target HO dihitung berdasarkan cost factor terkecil yang merupakan perhitungan berdasarkan pembobotan bandwidth, tarif, level keamanan dan konsumsi daya yang diharapkan oleh pengguna.

Adanya perhitungan skala prioritas target HO berdasarkan spesifikasi pengguna

Kekurangan  Perhitungan level

prioritas masih manual, belum berdasarkan pada spesifikasi pengguna

 Penentuan target HO hanya berdasarkan pada keadaan pengguna, tanpa memperhitungkan pembobotan masing- masing bandwidth, tarif, level keamanan dan konsumsi daya yang diharapkan pengguna.

Tabel diatas yang menjadi latar belakang penelitian ini, dimana perlu adanya perbaikan fasa Handover Target Selection dengan mengintegrasikan penelitian yang dilakukan oleh Shaikh [2] ke dalam penelitian yang dilakukan oleh Yan[1], sehingga diharapkan hasil penentuan target HO akan semakin akurat..

2 Metodologi

Handover Target Selection (HTS)

A B

C R O

D c

z SELULAR

AP 1 AP2

WiFi

Gambar 1 Skenario HTS

Gambar 1 menunjukkan skenario dari HTS. Dimana AP1 akan melakukan HO dengan

salah satunya dari kandidat target HO. Perhitungan cost faktor kemudian dilakukan, dan

jaringan dengan cost faktor terendah yang dipilih sebagai target HO selanjutnya. Diagram blok

HTS ditunjukkan pada Gambar 2.

(3)

Gambar 2 Diagram Blok Proses HTS

Dalam penentuan cost faktor pembobotan mutlak diperlukan. Dimana pembobotan dilakukan sesuai dengan parameter prioritas yang diinginkan MN.Parameter yang digunakan adalah kesediaan bandwidth, tarif, dan tingkat keamanan jaringan. Selain itu level daya MN juga menjadi parameter dalam pembobotan cost faktor.

Apabila level baterei MN diasumsikan pwr, dimana pwr bernilai 0 < < 1. Bernilai 1 ketika baterai penuh dan bernilai 0 saat baterai habis, dan pembobotan bandwidth,tarif,keamanan dan level daya baterai masing-masing disimbolkan , , dan

. Maka

+ + + = 1 (1)

= 1 − (2)

Level prioritas dari pembobotan ditentukan sebagai berikut :

0 < < < < 1 (3)

Dengan

: Prioritas rendah : Prioritas sedang : Prioritas tinggi

Pada penelitian ini pemilihan score prioritas juga ditentukan oleh lingkungan dimana pengguna berada, misalnya pengguna pada area kampus menjadikan tarif sebagai prioritas tertingginya, berbeda dengan area perumahan maupun bisnis. Skala prioritas tersebut yang nantinya digunakan melakukan pembobotan parameter HTS.

Pada penelitian ini terdapat 3 skenario daerah pengguna, yaitu daerah perumahan, daerah bisni, dan kampus dengan masing masing prioritas layanan.

Penentuan skala prioritas pengguna dapat ditentukan berdasarkan interval tiap score Ahmed[3], dengan range score 1-9.

= − (4)

Dengan

Lu : Score tertinggi

Li : Score terendah

(4)

Np : Banyaknya parameter

Skala prioritas untuk masing-masing pengguna pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2. berikut .

Tabel 2 Score Prioritas Pengguna

Score Pendidikan Perumahan Bisnis

1 Keamanan BW Tarif

4 BW Keamanan Keamanan

7 Tarif Tarif BW

Besarnya bandwidth network tujuan HO menentukan kelancaran komunikasi yang dilakukan MN, Sehingga untuk MN dengan kecepatan pergerakan yang tinggi, membutuhkan HO dengan jaringan yang mempunyai bandwidth yang besar.

Jenis aplikasi juga menentukan besar bandwidth yang diperlukan dan dengan jaringan mana akan terhubung. Untuk komunikasi data lebih tepat jika terhubung dengan WLAN daripada dengan UMTS, karena kecepatan data menggunakan WLAN adalah 5 Mbps.

Penentuan prioritas jaringan untuk masing-masing aplikasi sesuai bandwidth ditunjukkan pada Tabel 3.

Tabel 3 Tingkat Skala Prioritas bandwidth sesuai Jenis Komunikasi

Score Voice VoIP Data

1 WIMAX WLAN UMTS

4 WLAN WMAX WMAX

7 UMTS WLAN WLAN

Banyaknya jumlah level prioritas per parameter diasumsikan , , , karena parameter yang dibandingkan adalah 3.( bandwidth,tarif,keamanan). Maka menurut Yan[1] ,

. + . + . = (5)

×

+ +

(6)

×

+ +

(7)

×

+ +

(8)

Pada HTS, jaringan dengan nilai Cost faktor terkecil yang dipilih sebagai target HO.

Menurut [Yang,2010], besarnya cost faktor untuk 4 parameter dapat diformulasikan ,

= (

, , , ,

) (9)

Dengan

C : cost function

: bandwidth yang tersedia (Mbps) : tarif layanan per menit (rupiah) : level keamanan (1-10)

: level konsumsi daya (1-10)

W : pembobotan dari algoritma WD

(5)

: pembobotan bandwidth : pembobotan monetary cost : pembobotan level keamanan : pembobotan level konsumsi daya

Normalisasi Cost faktor untuk sejumlah n kandidat jaringan dirumuskan :

= (1 ⁄ )

max (1 ⁄ ). . (1 ⁄ ) +

max( . . ) + (1 ⁄ )

max (1 ⁄ ). . (1 ⁄ ) +

max( . . )

(10)

Tingkat kepuasan pengguna dapat dituliskan

= −

× + −

×

(11)

Dengan

LKP : Tingkat Kepuasan Pengguna

: Bandwidth yang diharapkan : Bandwidth aktual

: Cost yang diharapkan : Cost aktual

: Tingkat keamanan yang diinginkan : Tingkat keamanan aktual

: Pembobotan bandwidth : Pembobotan cost

: Pembobotan tingkat keamanan

Untuk simulasi HTS akan dibandingkan hasil user statisfication (pemilihan jaringan) dengan referensi.

3. Hasil dan Analisa

Pada HTS ini, MN memilih dengan jaringan manakah akan melakukan HO. Kriteria pemilihan target HO ditentukan oleh jaringan dengan cost faktor terendah. Cost faktor sendiri di yang ditentukan oleh pembobotan masing-masing parameter bandwidth, tarif, tingkat keamanan dan daya baterai dari MN . Adapun pembobotan dari tiap parameter ditentukan oleh prioritas masing-masing parameter sesuai dengan kebutuhan MN.

Pada HTS, pemilihan cost factor yang tepat akan mempengaruhi level kepuasan pengguna seperti dijelaskan pada bab 3, karena pengguna akan terhubung dengan jaringan sesuai kriteria yang diperlukan.

Pada penelitian ini ada 3 network yang akan menjadi target HO MN. Dimana Exp N

adalah spesifikasi parameter jaringan yang diinginkan.

(6)

3.1 HTS Satu Pengguna

A. Pengaruh Bandwidth terhadap LPK

Parameter perhitungan cost factor dan level kepuasan pengguna pada bagian ini ditunjukkan pada Tabel 4 Spesifikasi bandwidth, tarif, konsumsi daya dan keamanan telah dijelaskan pada bab 2.

Tabel 4 Parameter HTS Pengaruh Bandwidth

Network ID Exp N N1 N2 N3

Tipe WLAN WIFI UMTS

Bandwidth 2 Mbps 5 Mbps 2 Mbps 384 kbps

Tarif 4 10 rupiah/menit 20 rupiah/menit 100 rupiah /menit

Tingkat keamanan 3 4 1 7

Konsumsi daya 0.8 3 2 1

Pengguna Bisnis

Hasil simulasi HTS dengan parameter seperti pada Tabel 4 untuk satu pengguna dapat dilihat pada Gambar 3, dimana target HTS selalu mengacu pada jaringan dengan tingkat kepuasan pengguna tertinggi berdasarkan tingkat keamanan, bandwidth dan tingkat cost. Pada simulasi besarnya faktor prioritas dari bandwidth, tarif dan kemanan berturut-turut adalah, 7, 1 dan 4, sedangkan besarnya daya adalah = 0,8 . Pembobotan masing-masing parameter bandwidth, tarif dan kemanan adalah 0.58 , 0.083 dan 0.33. Dari hasil perhitungan didapatkan nilai cost faktor yang ditunjukkan pada Tabel 5

Tabel 5 Hasil Perhitungan Cost Faktor Tabel 3.1

ID Cost Faktor

Jaringan 1 0.033

Jaringan 2 0.5219

Jaringan 3 0.8048

Dari Tabel 5 Diketahui bahwa cost faktor terendah adalah jaringan 1, sehingga pengguna sebaiknya terhubung ke jaringan 1 agar level kepuasan pengguna tinggi, seperti ditunjukkan pada Gambar 3.

Gambar 3. Hubungan Bandwidth yang diinginkan terhadap LPK

Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa LPK MN akan mencapai maksimum jika MN terhubung ke jaringan 1.akan mengalami kenaikan LPK jika terhubung pada jaringan 1 dengan nilai BW 5000 Kbps, sesuai dengan kebutuhan MN, dan faktor pembobotan tinggi pada parameter BW.

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

Bandwidth (Kbps)

Level Kepuasan Pengguna

Target HO Jaringan 1 Jaringan 2 Jaringan 3

(7)

B. Pengaruh Tingkat Keamanan terhadap LPK

Parameter perhitungan cost faktor dan level kepuasan pengguna pada bagian ini ditunjukkan pada Tabel 6.

Tabel 6. Parameter HTS Pengaruh Keamanan

Network ID Exp N N1 N2 N3

Tipe WLAN WIFI UMTS

BW 2 Mbps 5 Mbps 2 Mbps 384 kbps

Tarif 4 10 rupiah /menit 20 rupiah/menit 100 rupiah / menit

Tingkat keamanan 10 4 1 7

Konsumsi daya 0.8 3 2 1

Pengguna Bisnis

Tabel 7 Hasil Perhitungan Cost Faktor Tabel 6

ID Cost Faktor

Jaringan 1 0.300

Jaringan 2 0.4638

Jaringan 3 0.6796

Adapun hasil perhitungan LPK dari scenario ini dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.

Pada gambar terlihat LPK MN mencapai nilai tertinggi pada apabila MN terhubung ke jaringan 1, hal tersebut sesuai dengan perhitungan cost factor jaringan, dimana pada pengguna bisnis, BW menjadi prioritas terbesar. Semakin besar tingkat keamanan maka LPK jaringan akan semakin besar.

Gambar 4. Perbandingan Tingkat keamanan terhadap Kepuasan Pengguna

C. Pengaruh Tingkat Keamanan terhadap LPK

Parameter perhitungan cost factor dan level kepuasan pengguna pada bagian ini ditunjukkan pada Tabel 8. Berikut :

Tabel 8. Parameter HTS Pengaruh Keamanan

Network ID Exp N N1 N2 N3

Tipe WLAN WIFI UMTS

BW 1 Mbps 5 Mbps 2 Mbps 384 kbps

Tarif 10 10 rupiah /menit 20 rupiah / menit 100 rupiah /menit

Tingkat keamanan 10 4 1 7

Konsumsi daya 0.8 3 2 1

Pengguna Pendidikan

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Tingkat Keamanan

Level Kepuasan Pengguna ^{Target HO}Jaringan 1 Jaringan 2 Jaringan 3

(8)

Hasil perhitungan cost factor pada Tabel 8 ditunjukkan pada Tabel 9 Tabel 9. Hasil Perhitungan Cost Faktor Tabel 8

ID Cost Faktor

Jaringan 1 0.89143

Jaringan 2 0.83429

Jaringan 3 0.8667

Berdasarkan Tabel 9, LPK tertinggi dicapai MN, apabila terhubung pada jaringan 2 yang mempunyai cost factor tekecil.

Adapun hubungan tarif dengan LPK ditunjukkan pada Gambar 5 berikut. Dimana semakin besar tarif yang diinginkan, kepuasan pengguna lebih besar.

Gambar 5. Pengaruh tingkat cost terhadap tingkat kepuasan pengguna

3.2 HTS 10 Pengguna

Berdasarkan pembahasan 3.1 diketahui bahwa dengan penerapan HTS sebagai VHD membuat LPK MN akan semakin besar.

Simulasi selanjutnya dilakukan untuk 10 pengguna dengan tingkat skala prioritas yang berbeda, untuk dilihat performansi HTS sebagai salah satu bagian dari VHD.

Pada 10 pengguna, nilai LPK total merupakan penjumlahan dari tingkat kepuasan pengguna pertama hingga ke sepuluh. Parameter yang digunakan untuk simulasi HTS ditunjukkan pada Tabel 10 berikut.

Tabel 10 Parameter Simulasi HTS

Network ID Exp N N1 N2 N3

Tipe WLAN WIFI UMTS

Bandwidth 2 Mbps 5 Mbps 2 Mbps 384 kbps

Tarif 4 10 rupiah / menit 20 rupiah / menit 100 rupiah /menit

Tingkat keamanan 10 4 1 7

Konsumsi daya 3 2 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1

Tarif (Rupiah per 6 detik)

Target HO Jaringan 1 Jaringan 2 Jaringan 3

(9)

Gambar 6 Level Kepuasan 10 Pengguna berdasarkan Bandwidth

Gambar 7 Level Kepuasan 10 Pengguna berdasarkan Tarif

Gambar 8 Level Kepuasan 10 Pengguna berdasarkan Keamanan

Pada Gambar 6 hingga Gambar 8, untuk 10 MN dengan skala prioritas jaringan yang acak, terlihat bahwa LPK mencapai nilai optimum saat menggunakan HTS sebagai salah satu kriteria HO. Hal tersebut mengindikasi bahwa HTS dapat meningkatkan tingkat kepuasan pengguna, karena pengguna dapat terhubung ke jaringan yang mendekati kriteria yang diinginkan.

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0

5 10 15 20 25 30 35

Bandwidth (KBps)

HTS

Terkoneksi pada jaringan 1 Terkoneksi pada jaringan 2 Terkoneksi pada jaringan 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 5 10 15 20 25 30 35

Tarif (rupiah per 6 detik)

HTS

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

Tingkat keamanan yang diinginkan

HTS

(10)

4. Kesimpulan

Scoring dan pembobotan HTS pada pemodelan TBVH digunakan untuk menentukan bandwidth jaringan target HO. Hal tersebut dapat memaksimalkan waktu koneksi dengan jaringan yang tepat dan memaksimalkan level kepuasan pengguna dalam menentukan bandwidth yang diperlukan.

Selain itu dengan menggunakan HTS, level kepuasan pengguna selalu lebih tinggi jika dibandingkan dengan tetap terhubung pada satu jaringan tertentu. Karena pada HTS terjadi proses pemilihan jaringan secara optimal.

Daftar Pustaka

[1] Yan, X, “Optimization of Vertical Handover Decision Processes for Fourth Generation Heterogeneous Wireless Networks”, Monash University Australia, September 2010.

[2] Shaikh , F, “ Intelligent Proactive Handover and QoS Management using TBVH in Heterogeneous Networks”, Middlesex University, Januari 2010.

[3] Mohanty, S. and Akyildiz , I. F.. “A Cross-Layer (Layer 2 + 3) Handover Management Protocol For Next-Generation Wireless Sistems”. IEEE Transactions on Mobile Computing, 5:1347–1360, October 2006.

[4] Liu , M., Li , Z., Guo, X., and Dutkiewicz, E. “ Performance Analysis And Optimization Of Handoff Algorithms In Heterogeneous Wireless Networks. “. IEEE Transactions on Mobile Computing, 7(7):846–857, 2008.

[5] Zahran , A.H., Liang ,B., and Saleh, A. “Signal threshold adaptation for vertical handoff in heterogeneous wireless networks”. Mobile Networks and Applications, 11(4):625–640, August 2006.

[6] Zhu, F. and McNair , “ Multiservice vertical handoff decision algorithms”, EURASIP

Journal on Wireless Communications and Networking, 2006(2):52, April 2006.