Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya
3180
Studi Pengaruh Traffic Light terhadap Kinerja Protokol Routing GPSR pada Vanet
Damianus Dewa Pratama
1, Primantara Hari Trisnawan
2, Rakhmadhany Primananda
3Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email:
1[email protected],
2[email protected],
3[email protected]
Abstrak
Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) merupakan teknologi yang dikembangkan untuk memberikan layanan komunikasi antar kendaraan yang bertujuan untuk meningkatkan keselamatan di jalan, sistem peringatan yang diperlukan dan sebagainya. Sebelum dapat melakukan komunikasi proses yang sangat penting yang harus dilakukan adalah proses routing. Proses routing merupakan proses untuk menentukan jalur yang nantinya akan dilewati oleh informasi agar terkirim dengan baik, efisien, dan tepat. Metode untuk menjalankan proses routing ini merupakan routing protocol. Berdasarkan beberapa permasalahan pada lingkungan perkotaan yang ditemui salah satunya adalah pengelompokan kendaraan yang diakibatkan oleh adanya traffic light, maka diperlukan sebuah penelitian yang meneliti dampak dari alur pergerakan dan pengelompokan kendaraan yang dipengaruhi oleh adanya traffic light terhadap kinerja routing protocol. Maka diperlukan solusi yaitu implementasi sebuah routing protocol yang menggunakan informasi geografis kendaraan untuk proses routing yaitu Routing protocol Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR). Berdasarkan hasil dari nillai parameter uji berupa End-to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Routing Overhead, Normalized Routing Load dan Convergence Time maka dengan tidak terdapatnya traffic light memiliki hasil yang lebih baik meskipun dalam Convergence time masih lebih baik jika terdapat traffic light.
Kata kunci: VANET, Traffic Light, GPSR, NS2, QoS.
Abstract
Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) is a technology developed to provide communication services among vehicles. VANET aimed at improving road safety, necessary warning systems and so on. Before being able to communicate a very important process that must be done is the routing process. Routing process is a process to determine the path that will be passed by the information to be sent properly, efficiently, and precisely. The method to run this routing process is routing protocol. Based on several problems encountered in the urban environment, one of which is the clustering of vehicles caused by traffic light,a study is needed that examines the impact of movement flows and grouping of vehicles influenced by the presence of traffic light on the performance of routing protocol. Then a solution is needed, namely the implementation of a routing protocol that uses vehicle geographic information for the routing process, namely Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) routing protocol. By using end- to-end delay, Packet Delivery Ratio, Overhead Routing, Normalized Routing Load and Convergence Time as test parameters. Based on the results from test parameters, scenario without traffic light has better results even though in Convergence time is still better if there is traffic light.
Key words: VANET, Traffic Light, GPSR, NS2, QoS.
1. PENDAHULUAN
Pada saat ini sistem transportasi menghadapi tantangan perihal keamanan, efisiensi, dan keramahan lingkungan, oleh karena itu ide mengenai Intelligent Transportation System(ITS) muncul (Nidhi &
Lobiyal, 2012). Dikarenakan biaya dan
kompleksitas untuk mengimplementasikan pada
dunia nyata maka untuk tahap awal dalam
pengembangannya dilakukan dengan riset
menggunakan Vehicular Ad-Hoc Network
(VANET). VANET merupakan teknologi yang
muncul yang bertujuan untuk menghasilkan
komunikasi antar kendaraan dan konektivitas
internet tanpa batas untuk meningkatkan
keselamatan di jalan, sistem peringatan yang sangat diperlukan dan sebagainya (Bala &
Krishna, 2015). Agar komunikasi dapat terbentuk antar kendaraan maka ada proses yang dinamakan routing.
Routing merupakan proses utama dalam VANET yang berfungsi untuk menentukan jalur pengiriman informasi dalam sebuah jaringan, sehingga informasi dapat tersampaikan dengan tepat dan efisien (Setiabudi, et al., 2016). Oleh karena itu, pada penelitian ini menggunakan protokol routing yang memaksimalkan penggunaan informasi dari Global Positioning System (GPS) yang saat ini banyak digunakan yaitu Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) dikarenakan protokol routing ini.
GPSR merupakan geographical routing protocol yang menggunakan posisi dari node dan tujuan untuk membuat keputusan untuk meneruskan paket (Setiabudi, et al., 2016).
GPSR memiliki keuntungan dalam menentukan rute secara cepat ketika sering terjadi perubahan dalam topologi. Dalam proses menentukan rutenya GPSR memiliki 2 mode. Mode pertama yaitu greedy mode dimana node meneruskan paket langsung ke node terdekat dari tujuan dengan menggunakan informasi lokasi node yang telah diketahui. Mode kedua yaitu perimeter mode dimana merupakan protokol recovery mode yang akan digunakan ketika paket sampai pada ujung perimeter sehingga paket akan diteruskan ke node yang terdekat ke tujuan daripada ke node dimana paket akan menghadapi ujung perimeter (T. Sharef, et al., 2013).
Kemudian untuk membuat skenario kondisi lingkungan simulasi agar dapat semirip mungkin dengan kondisi yang sebenarnya, maka dapat menggunakan program Simulation of Urban Mobility (SUMO). Sedangkan untuk data peta jalan raya dapat diperoleh melalui open street map yang bersifat open source. Dengan menggunakan SUMO dapat dilakukan ubahan agar kondisi lingkungan area simulasi sesuai dengan yang dibutuhkan dalam penelitian.
(Behrisch, et al., 2011). Kemudian guna mensimulasikan jaringan VANET pada penelitian ini menggunakan simulator Network Simulator 2 (NS2), NS2 merupakan program simulator yang ditargetkan untuk penelitian jaringan, NS2 memberikan fitur untuk melakukan simulasi protokol, routing dan multicast baik melalui jaringan wired dan wireless, lokal maupun satelit (Kim, et al., 2014). Dengan menggunakan parameter uji End-
to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Convergence Time, Routing Overhead dan Normalized Routing Load. untuk pengaruh adanya pengelompokan dan perubahan pola pergerakan kendaraan yang diakibatkan adanya traffic light, dan dampaknya terhadap kinerja protokol routing GPSR ketika dijalankan di dalam sebuah simulasi.
2. DASAR TEORI
2.1 Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) Vehicular Ad Hoc Network (VANET) dianggap sebagai tipe yang spesial dari Mobile Ad-hoc Network (MANET), karena didalam VANET setiap kendaraan bekerja layaknya sebuah router untuk pertukaran data antar node didalam jaringan. VANET memiliki karakteristik yang unik, seperti mobilitas yang tinggi tetapi di dalam batas topologi jalan, rasio peneterasi yang rendah, ukuran jaringan yang tak terbatas dan mendukung infrastruktur. Hal tersebut lah yang membedakan VANET dengan MANET.
Kemudian pada VANET untuk penggunaan daya dan tempat penyimpanan tidak dibatasi. Dan untuk desain jaringannya, VANET di desain untuk jenis komunikasi Vehicle-to-Vehicle (V2V) dan Infrastructure-to-vehicle (IVC). Jika dilihat dari namanya V2V merupakan komunikasi yang terjadi antar kendaraan yang saling terhubung dengan sebuah jaringan yang sama. Sedangkan untuk IVC merupakan komunikasi antara kendaraan dengan infrastruktur tetap, didalam VANET infrastruktur ini juga disebut dengan Road Side Unit (RSU). VANET dapat dimanfaatkan dalam cakupan yang luas di bidang keamanan dan non-keamanan. Beberapa manfaat dari penerapan VANET yaitu keamanan berkendara, pembayaran tol otomatis, managemen lalu lintas, dan sebagainya (Zeadally, et al., 2010)..
2.2 Simulation of Urban Mobility (SUMO)
Simulation of Urban Mobility (SUMO)
merupakan program simulator yang
dikembangkan untuk mensimulasikan kondisi
jalan raya yang dibuat pada tahun 2001 dan
dirilis pada tahun 2002. Pada SUMO tidak hanya
dapat melakukan simulasi lalu lintas dan
kendaraan saja, tetapi SUMO bisa digunakan
untuk simulasi skenario seperti kepadatan traffic,
kecepatan kendaraan, jumlah kendaraan, durasi
traffic light dan sebagainya. Dalam hal untuk
pembuatan lalu lintas dan traffic kendaraan
SUMO telah menyediakan tools yang dapat
dipergunakan seperti netconvert, polyconvert, dan randomTrips. Netconvert memiliki fungsi untuk mengimpor data yang didapat dari OpenStreetMap agar informasi kendaraan, persimpangan traffic light, jalur, arah lajur dan sebagainya sehingga dapat digunakan didalam SUMO. Polyconvert memiliki fungsi untuk mengimpor bentuk geometris seperti bangunan, kondisi jalan dan sebagainya agar dapat divisualisasikan didalam SUMO. RandomTrips dipergunakan untuk memberikan rute yang acak terhadap kendaraan yang telah diidentifikasi melalui proses netconvert (Behrisch, et al., 2011).
2.3 Network Simulator 2 (NS-2)
Network simulator 2 (NS2) merupakan program simulator yang ditargetkan untuk penelitian dalam bidang jaringan. NS2 memberikan fitur untuk simulasi TCP, Routing dan protokol multicast baik jaringan wired atau menggunakan kabel, dan wireless atau tidak menggunakan kabel. NS2 menggunakan 2 bahasa pemrograman yang menjadi dasarnya yaitu:
•
OTcl
•
C++
Alasan NS2 dikembangkan menggunakan 2 bahasa pemrograman yaitu karena 2 kebutuhan utama untuk simulator yaitu simulasi terperinci dari protokol salah satunya kecepatan run-time, dan mudah untuk membuat variasi parameter atau konfigurasi. Sedangkan alasan NS2 dikembangkan menggunakan C++ dan OTcl adalah C++ cepat untuk dijalankan akan tetapi lambat dalam proses menyusun baris kode dan mengubahnya, sedangkan untuk OTcl kebalikan dari C++ yaitu mudah untuk menyusun baris kode dan mengubahnya tetapi lambat untuk dijalankan (Liu, 2006).
2.4 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR)
GPSR merupakan protokol routing yang menggunakan posisi geografis node untuk membuat keputusan routing, diasumsikan bahwa setiap node mempunyai lokasi geografisnya sendiri baik melalui Global Positioning System (GPS) atau sarana lainnya.
Pada GPSR sebuah node menemukan lokasi tetangganya menggunakan metode beacon yaitu mentransmisikan sebuah “hello message”
pendek secara periodik dan posisi tujuan dengan bantuan location service. GPSR membutuhkan tiap node-nya yang berada dalam jaringan untuk dapat menentukan posisi terbarunya dengan menggunakan salah satu sarana yang telah ada yaitu GPS receiver. GPS receiver menyediakan informasi terbaru dari kecepatan, waktu dan arah dari kendaraan. Dengan informasi ini, sebuah node dapat meneruskan paket ke tetangganya yang terdekat dari tujuan. Proses operasi seperti ini dikenal sebagai Greedy Forwarding. Sedangkan jika seandainya proses Greedy Forwarding gagal atau dimana tidak adanya node tujuan maka akan digunakan proses yang dikenal sebagai perimeter forwarding.
GPSR menggunakan Distance Vector (DV), Link State (LS), dan Path Vector algoritma routing. DV disini merupakan informasi yang didapat oleh setiap node untuk menemukan tujuan dari tetangganya berdasarkan dari beacon yang periodik. Sedangkan untuk LS memberikan informasi secara langsung mengenai perubahan status node ke setiap node dalam topologi jaringan (Karp & Kung, 2000).
2.5 IEEE 802.11p
IEEE 802.11p merupakan standar yang dirancang untuk jaringan wireless yang berfokus dalam meningkatkan kinerja CSMA/CA pada highly mobile node di dalam jaringan ad-hoc.
IEEE mengusulkan standar baru dari Direct Short Range Communication (DSRC) pada lingkungan kendaraan. IEEE 802.11p berpotensi untuk menjadi standar internasional di dalam komunikasi Intelligent Transportation Systems (ITS). Pada 802.11p mempunyai jarak operasi yang lebih jauh yaitu 1000m, kecepatan relatif antar node 500km/h, doppler effect, multi path environment, QoS, dan mendukung aplikasi kendaraan seperti safety message broadcast (Jiang & Delgrossi, 2008).
3. PERANCANGAN
Perancangan ini menjelaskan tentang rancangan
kerja dalam penelitian ini. Pada bagian
percanangan ini menjelaskan tiga model
perancangan yaitu perancangan, skenario real
yang didapat dari penggunaan SUMO,
perancangan installasi protokol Greedy
Perimeter Stateless Routing (GPSR) dan
perancangan Road Side Unit (RSU). Kemudian
hasil yang didapatkan dari rancangan diatas akan
dianalisis berdasarkan 4 jenis skenario yaitu
skenario real dengan traffic light, skenario real
tanpa traffic light, jumlah node dan penambahan RSU.
3.1 Perancangan Skenario Real
Pada skenario lingkungan real yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah salah satu wilayah di kota Malang dengan area dengan luas yang telah ditentukan untuk dilakukannya simulasi jaringan. Program yang dipergunakan adalah SUMO. Dalam proses pengambilan data area simulasi, data diperoleh dari OpenStreetMap. Hasil export data yang diperoleh dari OpenStreetMap memiliki format file .osm, dikarenakan hal tersebut perlu diproses lebih lanjut sehingga bisa digunakan didalam SUMO dan NS2. Berikut merupakan mekanisme pembuatan skenario real.
Gambar 1 merupakan alur dalam proses pembuatan skenario real menggunakan peta kota Malang. Data peta diambil dari OpenStreetMap yang dapat diperoleh melalui alamat website http://www.openstreetmap.org.
Data peta yang diambil dari openstreetmap memiliki ekstensi .osm. tahap selanjutnya adalah memproses file .osm tersebut dengan menggunakan tools netconvert yang telah disediakan oleh SUMO sehingga mendapatkan file berformat .net.xml. Kemudian melakukan proses untuk membuat bentuk jalan yang dapat dibaca oleh SUMO dengan perintah polyconvert yang membutuhkan file map.osm, typemap.xml dan map.net.xml hasil dari proses netconvert untuk mendapatkan file map.poly.xml. Setelah proses diatas dilakukan masih tidak ada node yang terbuat, oleh karena itu dilakukan proses yang menggunakan randomTrips.py yang menggunakan file map.net.xml, pada proses pertama menggunakan tools randomTrips.py file pertama yang terbuat adalah file Trips.trips.xml yang berisikan titik awal node dan titik akhir pergerakan node, kemudian pada proses kedua pada penggunaan tools randomTrips.py dengan menggunakan file Trips.trips.xml terbuat file map.rou.xml yang berisi titik awal node dan titik selanjutnya yang akan dituju hingga mencapai titik akhir pergerakan node.
Gambar 1 Alur proses pengambilan map
Setelah semua proses diatas selesai dilakukan maka nama-nama file yang sudah dibuat yaitu map.rou.xml, map.net.xml, dan map.poly.xml dimasukan kedalam file SUMO.cfg yang nantinya file ini yang dipanggil untuk melakukan simulasi traffic dengan SUMO. Setelah itu untuk mendapatkan file yang dapat dijalankan didalam NS2 maka dilakukan proses dengan tools SUMO dengan menggunakan file SUMO.cfg yang nantinya menghasilkan file SUMOtrace.xml yang dimana file inilah yang berisikan informasi pergerakan node yang dijalankan di SUMO, tetapi file ini tidak dapat langsung digunakan didalam NS2.
Agar bisa dijalankan di NS2 file SUMOtrace.xml perlu diproses lagi menggunakan tools traceExporter.py yang menghasilkan file skenario.tcl yang dapat dijalankan didalam NS2.
3.2 Perancangan Instalasi Protokol Greedy
Perimeter Stateless Routing (GPSR)Perancangan mekanisme instalasi protocol
GPSR dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Alur proses Instalasi protokol GPSR
Gambar 2 menjelaskan tentang alur dalam instalasi protokol Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) pada NS2. Pada tahap pertama yang perlu disiapkan adalah patch file untuk protokol GPSR. Langkah berikutnya yaitu melakukan proses patching kedalam NS2.
Setelah proses patching berhasil maka perlu dilakukan proses menginstall ulang NS2 agar protokol GPSR terdaftar di dalam library NS2.
3.3 Perancangan Road Side Unit (RSU) Perancangan pada bagian ini menunjukan mengenai proses penentuan lokasi node statis yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu RSU. Untuk lokasi titik keberadaan RSU diletakkan dititik persimpangan jalan raya dan di bundaran. RSU memiliki fungsi untuk meneruskan data kepada pengendara berupa informasi kondisi jalan maupun informasi lainnya.
Gambar 3 Flowchart Perancangan Lokasi Road Side Unit (RSU)
Gambar 3 merupakan rancangan dalam penentuan lokasi Road Side Unit (RSU).
Langkah pertama yang dilakukan yaitu
melakukan perancangan peta lokasi pada SUMO. Setelah melakukan perancangan di dalam SUMO maka langkah selanjutnya adalah membuka perancangan pada aplikasi SUMO- GUI. Setelah aplikasi SUMO-GUI terbuka maka tinggal mengarahkan kursor pada titik yang diingikan untuk peletakan RSU. Pada aplikasi SUMO-GUI pada kotak pojok kiri bawah kotak nomor 2 dari kiri akan menunjukan titik koordinat yang ditunjuk oleh kursor yang nantinya koordinat tersebut yang akan digunakan untuk mengimplementasikan RSU pada NS2.
4. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN hasil pengujian protokol GPSR dengan skenario jumlah kendaraan, skenario real dengan traffic light, skenario real tanpa traffic light dan penambahan RSU dengan parameter pengujian Convergence Time, End-to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Routing Overhead, dan Normalized Routing Load.
4.1 Pengujian Terhadap Skenario Real Dengan Traffic light
Pengujian dilakukan dengan menerapkan protokol GPSR pada jaringan VANET dengan menggunakan data peta area kota Malang yang telah ditentukan dengan ukuran 1200 x 1400 meter yang masih terdapat traffic light, dengan melakukan proses penggabungan antara data peta yang telah diperoleh dengan protokol routing GPSR dengan menggunakan variasi kepadatan jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150. Dengan menggunakan skenario variasi kepadatan jumlah kendaraan pada area yang telah dipilih akan dilakukan simulasi dengan menggunakan protokol GPSR. hasil dari simulasi akan diuji dengan parameter uji berupa Convergence Time, End-to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Routing Overhead, dan Normalized Routing Load.
4.2 Pengujian Terhadap Skenario Real Tanpa Traffic light
Pengujian dilakukan dengan menerapkan
protokol GPSR pada jaringan VANET dengan
menggunakan data peta area kota Malang yang
telah ditentukan dengan ukuran 1200 x 1400
meter dimana traffic light telah dihilangkan,
dengan melakukan proses penggabungan antara
data peta yang telah diperoleh dengan protokol
routing GPSR dengan menggunakan variasi
kepadatan jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150.
Dengan menggunakan skenario variasi kepadatan jumlah kendaraan pada area yang telah dipilih akan dilakukan simulasi dengan menggunakan protokol GPSR. hasil dari simulasi akan diuji dengan parameter uji berupa Convergence Time, End-to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Routing Overhead, dan Normalized Routing Load.
4.3 Hasil pengujian Convergence Time Pada pembahasan Convergence Time ini dillakukan perbandingan hasil yang didapat dari menjalankan simulasi protokol routing GPSR pada NS2 dengan skenario jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150 dan dengan skenario real dimana pada kondisi lingkungan skenario urban terdapat traffic light dan RSU (TLS RSU) , terdapat traffic light dan tanpa RSU (TLS NON RSU), tanpa traffic light dan dengan RSU (NON TLS RSU) dan tanpa traffic light dan RSU (NON TLS NON RSU).
.
Tabel 1 Hasil Pengujian Convergence Time
Skenario Jumlah Node
Nilai Convergence Time
TLS RSU 50 7.97936
TLS RSU 75 0.627735 TLS RSU 100 5.14967
TLS RSU 125 0
TLS RSU 150 1.78672 TLS NON RSU 50 11.3766 TLS NON RSU 75 0 TLS NON RSU 100 0 TLS NON RSU 125 0 TLS NON RSU 150 1.96458 NON TLS RSU 50 31.2672 NON TLS RSU 75 0 NON TLS RSU 100 3.50136 NON TLS RSU 125 0 NON TLS RSU 150 52.4657 NON TLS NON RSU 50 31.0946 NON TLS NON RSU 75 0 NON TLS NON RSU 100 3.6516 NON TLS NON RSU 125 0 NON TLS NON RSU 150 28.6767
Gambar 4 Grafik Hasil Pengujian Nilai Convergence Time
Pada Gambar 4 merupakan perbandingan dari hasil perhitungan Convergence Time dari skenario yang telah disebutkan sebelumnya. Dari hasil yang terlihat pada grafik, menunjukan bahwa pada skenario traffic light tanpa RSU mendapatkan hasil rata-rata yang terbaik jika dibandingkan dengan skenario yang lain, dengan nilai yaitu 2,668236 detik. Namun demikian pengujian dengan skenario traffic light dan RSU menunjukkan hasil yang cukup baik juga, yaitu dengan rata-rata waktu 3,108697 Detik. Namun tidak pada pengujian skenario tanpa traffic light dengan RSU dan skenario tanpa traffic light dan RSU yang fluktuasi datanya tidak menentu dan meningkat sangat drastis ketika keduanya dijalankan pada pengujian dengan jumlah node sebanyak 150. Convergence Time dinilai baik ketika nilainya semakin baik. Dari hasil grafik di atas dapat diambil kesimpulan bahwa protokol GPSR berjalan dengan baik ketika diaplikasikan pada kondisi jalan yang terdapat traffic light.
4.4 Hasil pengujian End to End Delay Nilai end to end delay diambil dari proses perbandingan hasil yang didapat dari menjalankan simulasi protokol routing GPSR pada NS2 dengan skenario jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150 dan dengan skenario real dimana pada kondisi lingkungan skenario urban terdapat traffic light dan RSU (TLS RSU) , terdapat traffic light dan tanpa RSU (TLS NON RSU), tanpa traffic light dan dengan RSU (NON TLS RSU) dan tanpa traffic light dan RSU (NON TLS NON RSU).
0 20 40 60
5 0 7 5 1 0 0 1 2 5 1 5 0
CO NVE RG E N CE T I ME
TLS RSU TLS NON RSU
NON TLS RSU NON TLS NON RSU
Tabel 2 Hasil Pengujian end to end delay
Skenario Jumlah Node
Nilai End-to-End Delay
TLS RSU 50 7.99339
TLS RSU 75 6.91103 TLS RSU 100 10.3114 TLS RSU 125 10.6245 TLS RSU 150 10.8413 TLS NON RSU 50 7.967987 TLS NON RSU 75 3.2638 TLS NON RSU 100 3.77243 TLS NON RSU 125 10.9112 TLS NON RSU 150 8.46999 NON TLS RSU 50 9.45478 NON TLS RSU 75 1.96967 NON TLS RSU 100 3.00552 NON TLS RSU 125 2.92797 NON TLS RSU 150 3.34922 NON TLS NON RSU 50 2.71967 NON TLS NON RSU 75 2.02286 NON TLS NON RSU 100 12.7218 NON TLS NON RSU 125 6.22381 NON TLS NON RSU 150 3.62202
Gambar 5 Grafik Hasil Pengujian Nilai End-to-End Delay
Pada Gambar 5 merupakan grafik hasil dari pengujian End-to-end Delay. Berdasarkan hasil grafik di atas, pengujian pada skenario tanpa traffic light dengan RSU mendapatkan hasil rata- rata End-to-end Delay yang terbaik apabila dibandingkan dengan pengujian lainnya meskipun sempat mengalami lonjakan nilai ketika dijalankan pada pengujian dengan jumlah node sebanyak 50, nilai rata-ratanya yaitu 4,141432 ms. Sedangkan pada pengujian dengan skenario traffic light dan RSU sebenarnya mendapatkan hasil rata-rata grafik yang baik apabila dilihat dari fluktuasi datanya yang stabil, namun demikian rata-ratanya tergolong tinggi dengan nilai 9.336324 ms yang membuat pengujian ini kurang efisien. Namun tidak demikian pada kedua pengujian lainnya, yaitu
pengujian pada skenario traffic light tanpa RSU dan skenario tanpa traffic light dan RSU yang fluktuasi datanya cukup drastis. Meskipun begitu berdasarkan dari grafik hasil pengujian End-to- end Delay di atas dapat dikatakan bahwa protokol GPSR bekerja dengan optimal pada VANET apabila diterapkan pada kondisi jalan yang tidak terdapat traffic light namun terdapat RSU dan ketika dijalankan dengan jumlah node dengan rentang dari 75 hingga 150 node.
4.5 Hasil Pengujian Packet Delivery Ratio Packet Delivery Ratio ini dillakukan perbandingan hasil yang didapat dari menjalankan simulasi protokol routing GPSR pada NS2 dengan skenario jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150 dan dengan skenario real dimana pada kondisi lingkungan skenario urban terdapat traffic light dan RSU (TLS RSU) , terdapat traffic light dan tanpa RSU (TLS NON RSU), tanpa traffic light dan dengan RSU (NON TLS RSU) dan tanpa traffic light dan RSU (NON TLS NON RSU).
Tabel 3 Hasil Pengujian Packet Delivery Ratio
Skenario Jumlah Node
Nilai Packet Delivery Ratio
TLS RSU 50 5.2282
TLS RSU 75 41.0277 TLS RSU 100 12.4897 TLS RSU 125 2.4126 TLS RSU 150 62.2829 TLS NON RSU 50 4.9834 TLS NON RSU 75 42.4613 TLS NON RSU 100 1.5612 TLS NON RSU 125 11.7355 TLS NON RSU 150 61.6347 NON TLS RSU 50 15.045 NON TLS RSU 75 40.643 NON TLS RSU 100 23.0706 NON TLS RSU 125 33.4424 NON TLS RSU 150 26.771 NON TLS NON RSU 50 15.5629 NON TLS NON RSU 75 40.3212 NON TLS NON RSU 100 21.6418 NON TLS NON RSU 125 34.584 NON TLS NON RSU 150 26.5677 0
5 10 15
5 0 7 5 1 0 0 1 2 5 1 5 0
E ND - TO - E ND DE LAY
TLS RSU TLS NON RSU
NON TLS RSU NON TLS NON RSU
Gambar 6 Grafik Hasil Pengujian Nilai Packet Delivery Ratio
Pada Gambar 6 menggambarkan hasil pengujian Packet Delivery Ratio berdasarkan dari skenario yang telah disebutkan sebelumnya.
Berdasarkan grafik hasil pengujian, skenario tanpa traffic light dengan RSU dan skenario tanpa traffic light dan tanpa RSU menunjukkan hasil rata-rata Packet Delivery Ratio yang hampir identik dengan nilainya secara berurutan 27,7944% dan 27,73552%. Pengujian terhadap kedua skenario tersebut dapat dibilang baik meskipun terdapat fluktuasi nilai data pada pengujian pada rentang jumlah node 50 hingga 100. Namun demikian hasil pengujian pada skenario traffic light dan RSU dan skenario traffic light tanpa RSU menunjukkan hasil yang kurang baik pada nilai datanya ketika dijalankan pada jumlah node 50, 100, dan 125 karena memiliki hasil Packet Delivery Ratio yang sangat rendah namun hasilnya sangat mengejutkan ketika dijalankan pada jumlah node 150 yang mana hasilnya sangat baik. Berdasarkan grafik hasil pengujian Packet Delivery Ratio di atas dapat diambil sebuah kesimpulan dimana protokol GPSR bekerja dengan baik apabila dijalankan pada jumlah node sekitar 150 node dan ketika dijalankan pada kondisi jalan yang tidak terdapat traffic light pada topologinya.
4.6 Hasil Pengujian Routing Overhead Routing Overhead ini dillakukan perbandingan hasil yang didapat dari menjalankan simulasi protokol routing GPSR pada NS2 dengan skenario jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150 dan dengan skenario real dimana pada kondisi lingkungan skenario urban terdapat traffic light dan RSU (TLS RSU) , terdapat traffic light dan tanpa RSU (TLS NON RSU), tanpa traffic light dan dengan RSU (NON
TLS RSU) dan tanpa traffic light dan RSU (NON TLS NON RSU).
Tabel 4 Hasil Pengujian Routing Overhead
Skenario Jumlah Node
Nilai Routing Overhead
TLS RSU 50 33.132
TLS RSU 75 70.53
TLS RSU 100 126.807 TLS RSU 125 192.364 TLS RSU 150 277.803 TLS NON RSU 50 28.969 TLS NON RSU 75 63.603 TLS NON RSU 100 119.14 TLS NON RSU 125 184.233 TLS NON RSU 150 267.358 NON TLS RSU 50 29.017 NON TLS RSU 75 71.487 NON TLS RSU 100 122.08 NON TLS RSU 125 180.816 NON TLS RSU 150 256.09 NON TLS NON RSU 50 23.724 NON TLS NON RSU 75 61.974 NON TLS NON RSU 100 110.648 NON TLS NON RSU 125 169.937 NON TLS NON RSU 150 241.073
Gambar 7 Grafik Hasil Pengujian Nilai Routing Overhead
Pada Gambar 7 menggambarkan hasil pengujian Routing Overhead berdasarkan dari skenario yang telah disebutkan sebelumnya. Dari hasil yang terlihat dari gambar grafik diatas bisa dibilang bahwa dengan meningkatnya jumlah node maka semakin tinggi juga Routing Overhead dalam jaringan. Dari hasil yang didapatkan diatas dapat dilihat bahwa skenario tanpa adanya traffic light memiliki rata-rata nilai Routing Overhead yang lebih kecil daripada skenario yang terdapat traffic light, dan dengan adanya penambahan RSU menghasilkan Routing Overhead yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan tanpa adanya penambahan RSU.
0 20 40 60 80
5 0 7 5 1 0 0 1 2 5 1 5 0
PAC K E T DE LI VE RY RAT I O
TLS RSU TLS NON RSU
NON TLS RSU NON TLS NON RSU
0 100 200 300
5 0 7 5 1 0 0 1 2 5 1 5 0
RO UT I NG OVE RHEA D
TLS RSU TLS NON RSU
NON TLS RSU NON TLS NON RSU
4.7 Hasil Pengujian Normalized Routing
LoadNormalized Routing Load ini dillakukan perbandingan hasil yang didapat dari menjalankan simulasi protokol routing GPSR pada NS2 dengan skenario jumlah node 50, 75, 100, 125 dan 150 dan dengan skenario real dimana pada kondisi lingkungan skenario urban terdapat traffic light dan RSU (TLS RSU) , terdapat traffic light dan tanpa RSU (TLS NON RSU), tanpa traffic light dan dengan RSU (NON TLS RSU) dan tanpa traffic light dan RSU (NON TLS NON RSU).
Tabel 5 Hasil Pengujian Normalized Routing Load
Skenario Jumlah Node
Nilai Normalized Routing Load
TLS RSU 50 0.8058
TLS RSU 75 0.845925 TLS RSU 100 0.857678 TLS RSU 125 0.904422 TLS RSU 150 0.84513 TLS NON RSU 50 0.791232 TLS NON RSU 75 0.832705 TLS NON RSU 100 0.892885 TLS NON RSU 125 0.868738 TLS NON RSU 150 0.84325 NON TLS RSU 50 0.73887 NON TLS RSU 75 0.852381 NON TLS RSU 100 0.885623 NON TLS RSU 125 0.897758 NON TLS RSU 150 0.908203 NON TLS NON RSU 50 0.721989 NON TLS NON RSU 75 0.839695 NON TLS NON RSU 100 0.859933 NON TLS NON RSU 125 0.885293 NON TLS NON RSU 150 0.89703
Gambar 8 Grafik Hasil Pengujian Nilai Normalized Routing Load
Pada Gambar 8 merupakan grafik hasil pengujian Normalized Routing Load terhadap variasi jumlah node. Apabila dilihat berdasarkan nilai pada grafik yang nilainya cukup identik namun bervariasi, pengujian pada skenario tanpa traffic light dan RSU memiliki rata-rata hasil Normalized Routing Load yang terbaik yaitu bernilai 0,840788 apabila dibandingkan ketiga pengujian lainnya yaitu pengujian pada skenario traffic light dan RSU, skenario traffic light tanpa RSU, dan skenario tanpa traffic light dengan RSU yang secara berurutan nilai rata-ratanya 0,851791; 0,845762; dan 0,856567. Sehingga berdasarkan hasil dari pengujian Normalized Routing Load dapat diambil sebuah kesimpulan bahwa protokol GPSR mencapai kondisi jaringan yang optimal ketika dijalankan pada skenario tanpa traffic light dan tanpa RSU
5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang bisa didapatkan dari hasil pengujian dalam penelitian ini adalah
1. Dalam pembuatan skenario peta real dapat menggunakan program simulator SUMO dan data peta real bisa didapatkan dari situs openstreetmap.org dikarenakan data yang ada bersifat open source. untuk skenario ada dan tidaknya traffic light juga dapat dikonfigurasi melalui SUMO.
2. untuk menerapkan protokol routing GPSR pada NS2 dapat dilakukan dengan cara menginstall patch protokol routing GPSR pada NS2 karena secara default protokol GPSR tidak satu paket dengan NS2.
kemudian untuk menerapkan skenario real yang telah dibuat dapat dilakukan dengan cara memasukan nama file yang berisi informasi pergerakan node dari SUMO ke dalam file konfigurasi untuk menjalankan simulasi dalam NS2
3. berdasarkan hasil uji End-to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Convergence Time, Routing Overhead dan Normalized Routing Load yang didapatkan bahwa dengan adanya traffic light yang mempengaruhi pergerakan dan pengelompokan node terhadap kinerja protokol routing GPSR didapatkan hasil bahwa dengan adanya traffic light untuk pengujian Convergence Time mendapatkan hasil yang lebih baik daripada skenario yang tidak terdapat traffic light. Akan tetapi untuk pengujian End-to-End Delay, Packet Delivery Ratio, Routing Overhead dan
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
5 0 7 5 1 0 0 1 2 5 1 5 0
N O R M A L I Z E D R O U T I N G L O A D
TLS RSU TLS NON RSU
NON TLS RSU NON TLS NON RSU
