analisis unjuk kerja protokol spray and focus di … · i analisis unjuk kerja protokol spray and...

i

ANALISIS UNJUK KERJA PROTOKOL SPRAY AND FOCUS DI

JARINGAN OPPORTUNUSTIC

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana

Komputer Program Studi Teknik Informatika

DISUSUN OLEH :

Maria Hilary

125314107

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2016

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ii

PERFORMANCE OF A SPRAY AND FOCUS ROUTING

PROTOCOL IN OPPORTUNISTIC NETWORK

A THESIS

Presented as Partial Fulfillment of Requirements to Obtain Sarjana Komputer

Degree in Informatics Engineering Department

By:

Maria Hilary

125314107

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM

INFORMATICS ENGINEERING DEPARTMENT

FACULTY SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANATA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2016


iii


iv


v

MOTTO

”Everybody is a genius. But, if you judge a fish by its ability to climb a tree, it will

spend its whole life believing that it is stupid”

-Albert Einstein-


vi


vii


viii

ABSTRAK

Delay Tolerant Network (DTN) adalah sebuah jaringan wireless yang tidak

memerlukan insfrastruktur dalam pembentukannya. Pada penelitian ini penulis

menguji unjuk kerja protokol spray and focus menggunakan ONE simulator. Metrik

unjuk kerja yang digunakan adalah delivery probability, overhead, delay, drop, dan

buffer occupancy. Parameter yang akan digunakan pada setiap pengujian adalah

penambahan jumlah node, penambahan jumlah copy pesan, penambahan TTL (time-

to-live), dan penambahan kapasitas buffer.

Hasil pengujian menunjukkan protokol spray and focus semakin baik apabila

jumlah node, copy pesan, dan kapasitas buffer ditambahkan karena relay node

memiliki lebih banyak peluang untuk menyampaikan pesan ke destination. Terlihat

dari hasil delivery probability dan delay pada jaringan. Sedangkan overhead dan drop

meningkat karena original message terus dibuat oleh source yang akan

didistribusikan di dalam jaringan.

Kata kunci: Delay Tolerant Network, spray and focus, delivery probability, overhead,

delay, dan drop


ix

ABSTRACT

Delay Tolerant Network (DTN) is a wireless connection which does not need

infrastructure in its formation. In this research the writer test the performance of a

spray and focus routing protocol in opportunistic network using ONE SIMULATOR.

Performance matrix used are delivery probability, overhead, delay, and drop.

Parameter used in every test are increasing the number of nodes, increasing the

number of copy pesan, additional TTL (time-to-live), and addition of buffer capacity.

The test result show that spray and focus routing protocol is better if the

number of node, number of copy pesan, and buffer capacity is increased because the

relay node has more opportunities to delivered the messages to the destination.

Visible from the delivery probability and delay in the network. While overhead and

drop becomes increases because the original message continues to be generated by

source that will be distributed in the network.

Keywords: Delay Tolerant Network, spray and focus, delivery probability, overhead,

delay and drop


x

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, sehingga

penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul “Analisis Unjuk Kerja

Protokol Spray and Focus 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 Sanata Dharma

Yogyakarta.

Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucap terimakasih kepada pihak-pihak

yang telah membantu penulis baik selama penelitian maupun saat mengerjakan tugas

akhir ini. Ucapan terimakasih sebesar-besarnya penulis sampaikan kepada:

1. Tuhan Yang Maha Esa, yang telah memberikan pertolongan dan kekuatan

dalam proses pembuatan tugas akhir.

2. Orang tua, Silkinus Aden dan Lusia Lily, serta keluarga yang telah memberi

dukungan spiritual dan material.

3. Bambang Soelistijanto, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku Dosen Pembimbing tugas

akhir, atas bimbingan, waktu dan saran yang telah diberikan kepada penulis.

4. 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. Seluruh dosen Teknik Informatika atas ilmu yang telah diberikan semasa

kuliah dan sangat membantu penulis dalam mengerjakan tugas akhir.

7. Teman seperjuangan DTN (Blasius, Irma, Ricky, Parta, Aldy, dan Ryo),

teman seperjuangan Teknik Informatika (Fajar, Yoppi, Rudi, dan teman-

teman lainnya) terimakasih atas dukungan semangat dan doanya.

8. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu

penulis dalam pengerjaan tugas akhir ini.


xi

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,

Maria Hilary


xii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL..................................................................Error! Bookmark not defined.

TITTLE PAGE ........................................................................................................................ ii

SKRIPSI ................................................................................................................................ iii

SKRIPSI ....................................................................................Error! Bookmark not defined.

MOTTO ................................................................................................................................... v

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA .....................................Error! Bookmark not defined.

LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN

AKADEMIS .......................................................................Error! Bookmark not defined.

ABSTRAK ............................................................................................................................ viii

ABSTRACT............................................................................................................................ ix

KATA PENGANTAR ............................................................................................................. x

DAFTAR ISI.......................................................................................................................... xii

DAFTAR TABEL .................................................................................................................. xv

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................................ 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. Studi Literatur ..........................................................................................................3

2. Perancangan .............................................................................................................3

3. Pembangunan Simulasi dan Pengumpulan Data .......................................................3

4. Analisis Data Simulasi .............................................................................................4

5. Penarikan Kesimpulan ..............................................................................................4

1.6 Sistematika Penulisan ...............................................................................................4

BAB II LANDASAN TEORI ..................................................................................................6

2.1. Jaringan Nirkabel (Wireless) ....................................................................................6


xiii

2.1.1. Mobile Ad Hoc Network (MANETs) ................................................................7

2.1.1. JaringanOpportunistic ......................................................................................7

2.1.3. Metode Store, Carry, and Forward ..................................................................8

2.1.4. Karakteristik OppNet ......................................................................................10

2.1.4. Protokol Routing.............................................................................................11

2.2. Routing Protocol ....................................................................................................13

2.2.1. Spray and Wait Routing Protocol ...................................................................13

2.2.2. Spray and Focus Routing Protocol .................................................................15

2.3. ONE Simulator .......................................................................................................18

BAB III RANCANGAN SIMULASI JARINGAN ................................................................20

3.1. Parameter Simulasi .................................................................................................20

3.2. Skenario Simulasi ...................................................................................................21

3.3. Random Waypoint ..................................................................................................22

3.4. Working Day Movement .........................................................................................23

3.5. Parameter Kinerja ...................................................................................................25

3.6. Topologi Jaringan ...................................................................................................27

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS ...............................................................................28

4.1 Random Waypoint ........................................................................................................28

4.1.1 Penambahan Jumlah Node .....................................................................................28

4.1.2 Penambahan Jumlah Copy pesan (“L”) .................................................................31

4.1.3 Penambahan TTL (time-to-live) ............................................................................34

4.1.4 Penambahan Kapasitas Buffer ...............................................................................38

4.2 Working Day Movement ...............................................................................................42

4.2.1 Penambahan Jumlah Node .....................................................................................42

4.2.2 Penambahan Jumlah Copy pesan “L” ....................................................................46

4.2.3 Penambahan TTL (time-to-live) ............................................................................50

4.2.4 Penambahan Kapasitas Buffer ...............................................................................54

4.3 Rekap Perbandingan Unjuk Kerja Protokol di Pergerakan Random Waypoint dan

Working Day Movement ....................................................................................................58

BAB V ...................................................................................................................................64

KESIMPULAN DAN SARAN ..............................................................................................64


xiv

5.1 Kesimpulan ..................................................................................................................64

5.2 Saran ............................................................................................................................64

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................................65

LAMPIRAN .......................................................................................................................66

1. Listing Program .........................................................................................................66

a) Default settings.......................................................................................................66

b) Spray and Focus Router .........................................................................................71


xv

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Parameter-parameter utama ONE simulator Error! Bookmark not defined.

Tabel 3.2 Skenario Penambahan Jumlah Node dengan Copy, TTL, dan Buffer Tetap

.................................................................... Error! Bookmark not defined.

Tabel 3.3 Skenario Penambahan Jumlah Copy Pesan dengan Node, TTL, dan Buffer

Tetap ........................................................... Error! Bookmark not defined.

Tabel 3.4 Skenario Penambahan Jumlah TTL dengan Node, Copy Pesan, dan Buffer

Tetap ........................................................... Error! Bookmark not defined.

Tabel 3.5 Skenario Penambahan Kapasitas dengan Node, Copy Pesan, dan TTLTetap

.................................................................... Error! Bookmark not defined.

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Penambahan Jumlah Node Error! Bookmark not defined.

Tabel 4.2 Hasil Pengujian Penambahan Jumlah Copy Pesan .... Error! Bookmark not

defined.

Tabel 4.3 Hasil Pengujian Penambahan TTL (time-to-live) ...... Error! Bookmark not

defined.

Tabel 4.4 Hasil Pengujian Penambahan Kapasitas Buffer ......... Error! Bookmark not

defined.

Tabel 4.5 Hasil Pengujian Penambahan Jumlah Node Error! Bookmark not defined.

Tabel 4.6 Hasil Pengujian Penambahan Jumlah Copy Pesan .... Error! Bookmark not

defined.

Tabel 4.7 Hasil Pengujian Penambahan TTL (time-to-live) ...... Error! Bookmark not

defined.

Tabel 4.8 Hasil Pengujian Penambahan Kapasitas Buffer ......... Error! Bookmark not

defined.

Tabel 4.9 Tabel Hasil Rekap Perbandingan Random Waypoint dan Working Day

Movement.................................................... Error! Bookmark not defined.


xvi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Metode Store, Carry and Forward di OppNet ....... Error! Bookmark not

defined.

Gambar 2.2 Letak Bundle Layer ................................. Error! Bookmark not defined.

Gambar 2.3 Spray and Wait ........................................ Error! Bookmark not defined.

Gambar 2.4 Spray and Focus ...................................... Error! Bookmark not defined.

Gambar 3.1 Random Waypoint ................................... Error! Bookmark not defined.

Gambar 3.2 Snapshoot jaringan dengan ONE simulator ........... Error! Bookmark not

defined.

Gambar 4.1 Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Unjuk

Kerja Jaringan .......................................... Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.1(a) Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap

Buffer Occupancy ..................................... Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.2 Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Copy Pesan Terhadap

Unjuk Kerja Jaringan ............................... Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.2(a) Random Waypoint: Dampak Penambahan Copy pesan Terhadap

BufferOoccupancy ................................... Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.3 Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap


Gambar 4.3(a) Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL Terhadap Buffer

Occupancy ................................................ Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.4 Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap


Gambar 4.4(a) Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap

Buffer Occupancy ................................ Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.5 Working Day Movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap


Gambar 4.5(a) Working day movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap

Buffer Occupancy ..................................... Error! Bookmark not defined.


xvii

Gambar 4.6 Working Day Movement: Dampak Penambahan Copy Pesan Terhadap


Gambar 4.6(a) Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Copy Pesan

Terhadap Buffer Occupancy ................ Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.7 Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live)

Terhadap Unjuk Kerja Jaringan ............... Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.7(a) Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live)

Terhadap Buffer Occupancy ................ Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.8 Working Day Movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer

Terhadap Unjuk Kerja Jaringan ............. Error! Bookmark not defined.

Gambar 4.8(a) Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer

Terhadap Buffer Occupancy .................. Error! Bookmark not defined.


1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Saat ini Internet telah menjadi salah satu media penyaji dan

pertukaran informasi yang banyak digunakan oleh masyarakat di dunia. Di

Internet, terkadang kita memiliki kendala. Kini kendala tersebut dapat

diatasi dengan memanfaatkan salah satu arsitektur dan protokol jaringan

yang bernama jaringan opportunistic. Jaringan opportunistic adalah salah

satu evolusi yang paling menarik dari MANETs. Dalam Jaringan

opportunistic, mobile node dapat berkomunikasi walaupun tidak ada end-

to-end path yang menghubungkan source ke destination.

Dengan jaringan opportunistic, layanan Internet dapat diterapkan

dan disajikan untuk suatu area yang memiliki karakteristik delay yang

panjang, tingkat loss yang tinggi, dan tingkat konektivitas yang rendah.

Pada jaringan opportunistic terdapat node dengan mobilitas tinggi,

dimana setiap node menyiapkan buffer yang terbatas, dengan bandwidth

yang terbatas. Ada beberapa jenis protokol routing yang digunakan

diantaranya skema single copy routing yaitu hanya satu pesan unik yang

diteruskan di sepanjang jalur tunggal. Namun strategi ini mengurangi

kinerja jaringan berupa ratio pengiriman dan semakin meningkatnya delay

jaringan. Protokol jenis routing lain yang bisa digunakan adalah routing

multi copy, yaitu routing yang meneruskan tiap pesan ke setiap node di

banyak jalur yang ada.

Penelitian tentang penggunaan protokol routing multi copy telah

meningkatkan kinerja jaringan opportunistic karena dari sisi delivery ratio

maupun delivery pada routing multi copy lebih baik dibandingkan single

copy.

Routing dalam jejaring bertoleransi penundaan berkaitan dengan

kemampuan untuk mengirim atau me-rute data dari satu sumber ke satu

tujuan, yang merupakan kemampuan mendasar yang harus dimiliki oleh


2

semua jaringan komunikasi. Jaringan bertoleransi dengan jaringan

opportunistic ditandai dengan kekurangan konektifitasnya, yang

mengakibatkan kekurangan jalur end-to-end dari source ke destination.

Setiap pendekatan memiliki kelebihan dan pendekatan yang digunakan

tergantung pada skenario yang ada.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang, maka rumusan masalah yang didapat

adalah melakukan analisis unjuk kerja protokol spray and focus terhadap

protokol spray and wait di jaringan opportunistic.

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui unjuk kerja protokol

spray and focus, kelebihan, serta kekurangannya di jaringan opportunistic,

yang diukur dengan parameter unjuk kerja, yaitu delivery probability,

overhead, delay, drop, dan buffer occupancy.

1.4 Batasan Masalah

Dalam pelaksanaan tugas akhir ini, masalah dibatasi sebagai berikut:

1. Protokol yang diuji adalah spray and focus.

2. Pengujian akan dibandingkan dengan protokol spray and wait.

3. Pengujian dilakukan dengan ONE simulator.

4. Parameter unjuk kerja yang digunakan adalah delivery probability,

overhead, delay, drop, dan buffer occupancy.


3

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, seperti:

a. Teori jaringan opportunistic

b. Teori protokol spray and focus

c. Teori protokol spray and wait

d. Teori delivery probability, overhead, delay, drop, dan buffer

occupancy.

e. Teori ONE simulator

f. Tahap-tahap dalam membangun simulasi

2. Perancangan

Dalam tahap ini penulis merancang skenario sebagai berikut:

a. Luas jaringan tetap

b. Penambahan jumlah node (density)

c. Penambahan copy pesan (L)

d. Penambahan TTL (time-to-live)

e. Penambahan kapasitas buffer

f. Pergerakan node berdasarkan random waypoint

g. Pergerakan node berdasarkan working day movement

3. Pembangunan Simulasi dan Pengumpulan Data

Simulasi jaringan opportunistic pada tugas akhir ini

menggunakan ONE simulator (discrete event-driven simulator)

berbasis java.


4

4. Analisis Data Simulasi

Dalam tahap ini, penulis menganalisis hasil pengukuran

yang diperoleh pada proses simulasi. Analisis 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 yang diperoleh pada proses analisis data.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan tugas akhir ini dibagi menjadi beberapa bab

dengan susunan sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi latar belakang penulisan tugas akhir, rumusan

masalah, batasan masalah, metodologi penilitian, dan sistematika

penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Bagian ini menjelaskan mengenai teori yang berkaitan dengan

judul/masalah di tugas akhir.

BAB III RANCANGAN SIMULASI JARINGAN

Bab ini berisi rancangan simulasi jaringan.


5

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

Bab ini berisi pelaksanaan simulasi dan hasil analisis data

simulasi jaringan.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi beberapa kesimpulan yang didapat serta saran-

saran berdasarkan hasil analisis data simulasi jaringan.


6

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Jaringan Nirkabel (Wireless)

Jaringan wireless adalah jaringan dengan menggunakan teknologi

nirkabel, dalam hal ini adalah hubungan telekomunikasi suara maupun data

dengan menggunakan gelombang elektromagnetik sebagai pengganti kabel.

Teknologi nirkabel ini lebih sering disingkat dengan istilah jaringan wireless.

Teknologi wireless juga dapat digunakan untuk komunikasi, dikenal dengan

istilah wireless communication atau transfer informasi secara jarak jauh tanpa

keribetan penggunaan kabel, misalnya telepon seluler, jaringan komputer

wireless dan satelit.

Pengontrolan secara jarak jauh tanpa menggunakan kabel adalah salah

satu aplikasi nirkabel. Misalnya penggunaan remote TV. Sekarang ini

penggunaan wireless semakin marak sejak masyarakat menggunakan ponsel

atau penggunaan layanan wifi dan hotspot. Sebagai contoh, si pengguna bisa

mengakses Internet di dapur, bahkan di basement gedung-gedung. Pengguna

bisa saja mentransfer file antara komputer melalui jaringan wireless.

Jaringan wireless menggunakan standart Institute of Electrical and

Electronics Engineers 802.11 atau IEEE 802.11. IEEE merupakan organisasi

yang mengatur standart mengenai teknologi wireless. Frekuensi kerja

jaringan wireless adalah 2,4 GHz, 3,7 GHz dan 5 GHz.

Topologi pada jaringan nirkabel ini dibagi menjadi dua, yaitu topologi

nirkabel dengan berbasis infrastruktur (access point) dan topologi nirkabel

tanpa memanfaatkan infrastruktur. Jaringan wireless infrastruktur kebanyakan

digunakan untuk memperluas jaringan LAN atau untuk berbagi jaringan agar

dapat terkoneksi ke Internet. Untuk membangun jaringan infrastruktur

diperlukan sebuah perangkat yaitu wireless access point untuk

menghubungkan client yang terhubung dan manajemen jaringan wireless.


7

2.1.1. Mobile Ad Hoc Network (MANETs)

Mobile Ad hoc Network (MANET) adalah sebuah jaringan

nirkabel yang terdiri dari beberapa node yang tidak memerlukan

infrastruktur. Setiap node atau user pada jaringan ini bersifat mobile.

Setiap node dalam jaringan dapat berperan sebagai host dan router

yang berfungsi sebagai penghubung antar node yang satu dengan node

yang lainnya.

MANET melakukan komunikasi secara peer to peer

menggunakan routing dengan cara multi-hop. Informasi yang akan

dikirimkan disimpan dahulu dan diteruskan ke node tujuan melalui

node perantara. Ketika topologi mengalami perubahan karena node

bergerak, maka perubahan topologi harus diketahui oleh setiap node.

2.1.1. Jaringan Opportunistic

Jaringan opportunistic 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 jaringan opportunistic. 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


8

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 ini memerlukan

beberapa satelit dan stasiun luar angkasa sebagai router. 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.

2.1.3. Metode Store, Carry, and Forward

OppNet dapat bekerja pada jaringan yang penuh dengan

hambatan seperti koneksi sering putus dan tingkat delay yang tinggi

sehingga 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 [2].

1) Store : Setiap node di OppNet menyimpan setiap pesan

yang masuk.

2) Carry : Relay node membawa pesan untuk disampaikan

ke destination.

3) Forward : Mengirim pesan ke node lainnya menuju tujuan

setiap kali kontak dimulai.


9

Gambar 2.1. Metode Store, Carry and Forward di OppNet

Gambar 2.1 menunjukkan proses pengiriman data dari source

node dengan tujuan akhir destination node. Saat melewati node R2

data akan disimpan terlebih dahulu, kemudian node R2 akan

menyimpan pesan terdahulu dan kemudian ia akan membawa pesan

tersebut menuju node R3. R3 akan menyimpan pesan tersebut dan

kemudian 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


10

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.

Gambar 2.2. Delay Tolerant Network Layers

2.1.4. Karakteristik OppNet

Beberapa karakteristik dari jaringan ini adalah :

a. Pemutusan

Tidak ada koneksi antara jumlah node.

b. Intermittent Connectivity

Jika tidak ada jalur end-to-end antara source dan destination.

c. High Latency

Latency didefinisikan sebagai end-to-end delay antara node. High

latency terjadi karena jumlah pemutusan antara node.

d. Low Data Rate

Data rate adalah tingkat yang menggambarkan jumlah pesan yang

disampaikan di bawah jangka waktu tertentu. Low data rate terjadi

karena penundaan yang lama antara transmisi.


11

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 bundle 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 dan panjang antrian penundaan.

2.1.4. Protokol Routing

OppNet adalah jaringan nirkabel di mana pemutusan dan delay

sangat sering terjadi karena mobility node, terputusnya aliran listrik

dan sebagainya. OppNet berperan penting ketika delay dalam jaringan

mulai diamati. Salah satu penyebabnya adalah karena gerakan node

perantara bergerak secara acak yang bekerja sebagai pembawa data

dari source ke destination. Untuk mencapai pengiriman data, akan

dilakukan mekanisme “store, carry, and forward”. Mekanisme ini

diambil di mana data secara bertahap disimpan terlebih dahulu di

seluruh jaringan dan diharapkan pesan yang dikirim bisa sampai ke

destination.


12

Routing merupakan perpindahan informasi di seluruh jaringan

dari node sumber ke node tujuan dengan minimal satu yang berperan

sebagai perantara.

Strategi routing di OppNet:

a) Strategi Flooding: setiap node dibanjiri oleh pesan sehingga

destination node menerima pesan tersebut. Beberapa copy pesan

dari pesan yang sama akan dibuat dan dikirim ke satu set node

yang disebut relay node. Ia akan menyimpan pesan sampai ia dapat

menghubungi node tujuan.

Keuntungan:

1) Kemungkinan yang besar agar source terhubung dengan

destination.

2) Tingkat keberhasilan yang tinggi pada pengiriman pesan.

b) Strategi Forwarding: menggunakan pengetahuan jaringan untuk

memilih jalur terbaik (shortest one) ke destination serta membuat

penggunaan topologi jaringan dan pengetahuan lokal/global untuk

menemukan rute terbaik dalam menyampaikan pesan ke tujuan.

Keuntungan:

1) Tidak ada replikasi (lebih sedikit bandwidth).

2) Lebih cepat karena menggunakan jalur routing yang terbaik.

Tujuan dari protokol routing di OppNet adalah sebagai berikut:

1) Memaksimalkan tingkat pengiriman pesan

2) Meminimalkan message latency

3) Meminimalkan total sumber daya yang dikonsumsi dalam

pengiriman pesan seperti ukuran buffer yang terdapat di

dalam mobile host yang ditujukan untuk menyimpan

pesanhost lain, energy dari host (pembawa) dikonsumsi dalam

penyimpanan.


13

Contoh protokol routing yang ada di OppNet adalah

spray and wait. Konsep spray and wait yaitu mengontrol flooding

serta membatasi jumlah copy yang ada di epidemic dengan

harapan overhead yang didapatkan bisa mengoptimalkan overhead

di epidemic. Pada spray and wait, setiap relay node akan

membawa copy pesan sampai semua semuanya bertemu dengan

destination (bertemu langsung dengan destination), hal itu

menyebabkan penundaan (delay) yang sangat tinggi. Dengan

keadaan seperti ini, kemudian diciptakan lagi sebuah routing

bernamaspray and focus. Konsep spray and focus

adalahmembatasi copy yang dibuat serta mengontrol flooding di

epidemic serta tujuan untuk mengoptimalkan delay di spray and

wait.

2.2. Routing Protocol

2.2.1. Spray and Wait Routing Protocol

Tujuan utama dari spray and wait routing adalah untuk

mengurangi copy pesan yang terdapat di epidemicrouting protocol.

Pengurangan ini dilakukan dengan 2 tahap yaitu dengan fase spray

dan fase wait.

Fase Spray

Fase yang pertama adalah fase spray dimana source node

membuat copy pesan untuk disebarkan ke relay node. Fase spray

membatasi copy pesan untuk meminimalkan penggunaan sumber

daya (resource) jaringan. Pada fase spray, proses multi-cast

dilakukan untuk mengirim beberapa copy pesan dari source ke

internode (relay). Jika destination tidak ditemukan dalam fase spray

maka node akan memasuki tahap “wait” dimana setiap node yang

memiliki copy pesan akan menunggu sampai node tujuan

ditemukan untuk mentransmisikan pesan.

Fase Wait


14

Fase yang kedua adalah fase wait. Jika destination tidak

ditemukan dalam fase spray, maka setiap relay node yang

membawa copy pesan melakukan transmisi langsung ke tujuan

yaitu meneruskan pesan hanya untuk node tujuan. Pada fase wait

node diperbolehkan untuk menyampaikan pesan ke destination

menggunakan transmisi secara langsung ketika time-to-live

berakhir.

Gambar 2.3Spray and Wait

Algoritma Spray And Wait (Nj)

Ln

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


15

2.2.2. Spray and Focus Routing Protocol

Pada skema spray and focus, skema pertama yang akan

dihasilkan sebuah skema spray (penyemprotan). Skema penyemprotan

menghasilkan dan mendistribusikan (“spray”) kecil, yaitu sejumlah

copy atau “forwarding token” ke sejumlah relay node yang berbeda.

Kemudian, masing-masing relay akan membawa copy tersebut untuk

bertemu destination, proses membawa tersebut didasari pada sebuah

TTL (time-to-live) yang terdapat pada pesan. Protokol ini menciptakan

strategi yang cukup untuk mengeksplorasi jalan yang singkat untuk

sampai ke destination. Meskipun skema spray tersebut telah terbukti

memiliki kinerja yang baik dalam beberapa skenario, skema tersebut

juga membutuhkan mobilitas yang tinggi untuk mencapai kinerja ini.

Namun, dalam banyak situasi, mobilitas setiap node sangat terbatas

pada area yang kecil untuk sebagian besar waktu [1].

Gambar 2.4 Spray and Focus

Message summary (ringkasan) vectors: Setiap node

mempertahankan vektor dengan ID dari semua pesan yang telah

disimpan, dan yang bertindak sebagai relay, setiap kali dua node saling

bertemu, kedua node tersebut akan bertukar vektor dan memeriksa


16

pesan keduanya yang memiliki kesamaan. Setiap pesan juga membawa

TTL (time-to-live), saat TTL tersebut habis, maka pesan yang dibawa

akan dibuang (drop) dan masuk ke dalam vektor ringkasan pesan

terhapus [1].

Spraying phase

Ketika new message pada source akan dihasilkan dan akan

diteruskan ke tujuan tertentu, maka spray and focus pertama kali

memasuki “spraying phase” untuk penerusan pesan ini. Ketika sebuah

new message dihasilkan pada source node, hal itu juga akan

menghasilkan L “forwarding tokens” untuk pesan ini. Forwarding

token menginisialkan bahwa node yang memiliki forwarding token ini

dapat menduplikatkan dan meneruskan tambahan copy dari pesan yang

diberikan, menurut aturan berikut:

a) Setiap node mempertahankan “summary vector” dengan ID dari semua

message yang telah disimpan, dan yang bertindak sebagai relay; setiap

kali dua node bertemu satu sama lain, mereka bertukar vektor dan

memeriksa pesan mereka yang memiliki persamaan.

b) Jika sebuah node (baik source node atau pun relay node) membawa

forwarding token dan forwarding token = n > 1 bertemu node tanpa

copy message, maka node yang memiliki forwarding token tersebut

akan menyerahkan n/2 (setengah) dari forwarding token yang ia miliki

dan menjaga n/2 untuk dirinya sendiri.

c) Ketika sebuah node memiliki copy pesan tapi hanya ada satu tanda

forwarding token (n=1) untuk pesan ini, maka pesan ini hanya bisa

diteruskan lebih lanjut sesuai dengan aturan “focus phase”.

Node encounters: Asumsikan bahwa node secara berkala mengirim

beacon untuk mengenali kehadiran node satu sama lain. Periode

beacon ini memiliki efek pada kinerja protokol apabila tidak sering

dikirim, akibatnya peluang untuk “forwarding” akan terlewatkan.


17

Idealnya node “encounters” satu sama lain setelah node tersebut

masuk dalam jangkauan komunikasi. Selain itu, overhead juga terlibat

dalam pertukaran message summary (ringkasan pesan). Oleh karena

itu, setiap ID dari pesan diharapkan menempati lokasi hanya dalam

beberapa byte (misalnya source ID, destination ID, dan nomor urut).

Diharapkan antrian penyampaian pesan yang masuk ke dalam buffer

relatif rendah.

Spraying mechanism : Jumlah copy pesan (forwarding token) yang

harus didistribusikan ke relay node yang berbeda memakai algoritma

binary spraying. Idealnya, relay node dipilih berdasarkan

kecenderungannya yang lebih sering bertemu dengan destination.

Number of copies: Secara umum, jumlah copy yang seharusnya adalah

hanya sebagian kecil dari jumlah total node.

Ketika sebuah relay node yang mendapat message hanya memiliki

satu forwarding token, maka dalam kondisi inilah kita akan beralih ke

“focus phase”. Pada fase ini, pesan dapat diteruskan ke relay node

yang berbeda sesuai dengan kriteria forwarding yang diberikan. Secara

khusus, keputusan forwarding ini diambil berdasarkan satu set timer

yang merekam waktu sejak dua node terakhir bertemu [1].

Focus Phase

Ketika sebuah relay node yang mendapat message hanya

memiliki satu forwarding token, maka dalam kondisi inilah kita akan

beralih ke “fase focus”. Pada fase ini, pesan dapat diteruskan ke relay

yang berbeda sesuai dengan kriteria forwarding yang diberikan. Secara

khusus, keputusan forwarding ini diambil berdasarkan satu set timer

yang merekam waktu saat dua node terakhir bertemu.


18

Age of last encounter timers with transitivity: Informasi

mengenai node yang berbeda akan langsung masuk pada timer

pertemuan terakhir dan akan disebarkan melalui proses mobilitas

(pergerakan) node lain. Oleh karena itu, kita dapat mendefinisikan

fungsi utilitas berdasarkan timer tersebut yang menunjukkan

bagaimana “usefull” sebuah node dalam memberikan pesan ke node

lain.

Spray and Focus Forwarding: Ketika sebuah pesan dihasilkan

pada source node, pada saat itu juga, source node membuat L

“forwarding token”. Jika source node maupun relay node memiliki

forwarding token lebih dari 1 (n>1), node tersebut akan melakukan

binary spray. Ketika nodehanya memiliki 1 (n=1) forwarding token,

maka kita masuk pada Utility-based Forwarding, yaitu memberikan

forwarding token tersebut kepada relay node yang berbeda, sesuai

dengan timer pertemuan terakhirnya.

Algoritma Spray And Focus (Nj)

Ln

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

then forward (m,floor(nm))

end if

end while

end while

end while

If node A encounters node B:

𝑇(𝑎 ,𝑏) = 𝑇(𝑏 ,𝑎) = 0

𝑖𝑓 𝑇 𝑏 ,𝑐 < 𝑇 𝑎 ,𝑐 – 𝑇𝑚(𝑑𝑎 ,𝑏)

𝑠𝑒𝑡 𝑇(𝑎 ,𝑐) = 𝑇(𝑏 ,𝑐) + 𝑇𝑚(𝑑𝑎 ,𝑏)


19

2.3. ONE Simulator

Opportunistic Network Environment atau yang biasa disingkat ONE

simulator adalah simulator yang diciptakan untuk membuat simulasi DTN

(Delay Tolerant Network) menjadi lebih kompleks dan lebih mudah untuk

dimengerti. Pada simulator ini, terdapat pemodelan pergerakan, routing,

visualisasi dan pelaporan dalam satu program.

Inti dari ONE adalah simulator yang berbasis kepada waktu, di

mana setiap pengambilan data terdapat waktu simulasi yang dapat di atur

sehingga membuatnya cocok dan cukup efisien untuk simulasi routing

yang disertai dengan model pergerakan. Selain itu, sumulasi berisi

sejumlah node yang dapat dikelompokkan dalam satu set parameter, seperti

besarnya pesan, kapasitas buffer, dan radio range. Kelompok node juga

dapat dibuat berbeda sesuai dengan pengelompokan grup sehingga

memiliki konfigurasi yang berbeda pula, misalnya simulasi dengan pejalan

kaki, mobil dan angkutan umum [9].


20

BAB III

RANCANGAN SIMULASI JARINGAN

3.1. Parameter Simulasi

Pada penelitian ini sudah ditentukan parameter-parameter jaringan.

Parameter-parameter bersifat konstan dan akan dipakai terus pada setiap

pengujian yang dilakukan. Untuk skenario pergerakan node, digunakan

sebuah mobility model yaitu random waypoint mobility dan working day

movement.

Tabel 3.1 Parameter-parameter utama ONE simulator

Parameter Simulasi

Skenario mobility Random Waypoint Working Day

Movement

Waktu simulasi 259200s 259200s

Interval generasi

pesan 1200,1250 s

Messagesize 10kB

Luas area 4500m x 4000m

Transmission range 10m

Protokol routing Spray and Focus

Spray and Wait


21

3.2. Skenario Simulasi

Simulasi ini terdiri dari dua pergerakan yaitu random waypoint dan

working day movement yang masing-masing akan diuji dengan 4 skenario

di bawah ini:

Skenario 1: Penambahan Jumlah Node

Tabel 3.2 Skenario Penambahan Jumlah Node dengan Copy, TTL, dan

Buffer Tetap

No #Node #Copy TTL Buffer

1 50 5 24 jam 1MB

2 55 5 24 jam 1MB

3 60 5 24 jam 1MB

4 65 5 24 jam 1MB

5 70 5 24 jam 1MB

Skenario 2: Penambahan Copy Pesan

Tabel 3.3 Skenario Penambahan Jumlah Copy Pesan dengan Node, TTL,

dan Buffer Tetap


1 50 5 24 jam 1MB

2 50 7 24 jam 1MB

3 50 9 24 jam 1MB

4 50 11 24 jam 1MB

5 50 13 24 jam 1MB


22

Skenario 3: Penambahan TTL (time-to-live)

Tabel 3.4 Skenario Penambahan Jumlah TTL dengan Node, Copy Pesan,

dan Buffer Tetap


1 50 5 24 jam 1MB

2 50 7 29 jam 1MB

3 50 9 34 jam 1MB

4 50 11 39 jam 1MB

5 50 13 44 jam 1MB

Skenario 4: Penambahan Kapasitas Buffer

Tabel 3.5 Skenario Penambahan Kapasitas Buffer dengan Node, Copy

pesan, dan TTLTetap


1 50 5 24 jam 1MB

2 50 7 24 jam 2MB

3 50 9 24 jam 3MB

4 50 11 24 jam 4MB

5 50 13 24 jam 5MB

3.3. Random Waypoint

Dalam teori pergerakan mobile node, model pergerakan random

waypoint adalah sebuah gerakan pada node bergerak dimana kecepatan,

akselerasi dan arah gerak berubah seiring dengan berjalannya waktu.

Pergerakan random waypoint banyak digunakan untuk mensimulasikan

pergerakan mobile node pada Mobile Ad-hoc Networks (MANET) dan

Jaringan opportunistic karena dianggap memiliki kompleksitas yang

rendah tetapi tetap efektif.


23

Dalam simulasi yang berbasis pergerakan random, setiap node

bergerak tanpa batasan. Lebih jelasnya, tujuan, kecepatan, dan arah

semuanya ditentukan secara random tanpa pengaruh dari node lainnya.

Gambar 3.1 Random Waypoint

3.4. Working Day Movement

Kegiatan utama node pada pergerakan ini adalah di rumah,

bekerja, dan aktivitas bersama teman-teman di malam hari. Hal seperti ini

akan diulang setiap harinya hingga simulasi berakhir. Hubungan sosial

akan terbentuk ketika beberapa node melakukan kegiatan yang sama.

Misalnya node dengan lokasi kantor yang sama adalah rekan-rekan kerja.

Aktivitas setiap node akan dimulai di pagi hari dari dalam rumah.

Waktu untuk bangun pagi di dalam simulasi dirancang berbeda dari

kehidupan nyata. Pada saat bangun, node akan meninggalkan rumah

menggunakan transportasi dalam melakukan perjalanan ke tempat kerja.

Setelah jam kerja selesai, node akan memutuskan untuk pergi mengikuti

kegiatan malam atau pulang ke rumah.

1) Home Activity Submodel

Digunakan untuk malam hari dengan kegiatan seperti berbaring,

menonton TV, memasak, dan tidur.


24

2) Office Activity Submodel

Gerakan di dalam kantor memperlihatkan bahwa karyawan

memiliki meja kerja masing-masing dan terkadang berjalan ke tempat

lain untuk meeting dan berbicara dengan seseorang. Gerakan seperti ini

akan diulangi sampai hari kerja berakhir. Tujuan node bergerak di antar

meja secara acak adalah agar node lebih sering bertemu dengan node

lainnya.

3) Evening Activity Submodel

Kegiatan malam hari akan dilakukan setelah jam kerja berakhir

dengan kegiatan seperti berbelanja, jalan-jalan, ke restoran, dan bar.

Akaetika hari kerja berakhir, node ditugaskan secara berkelompok

berdasarkan tempat pertemuan favoritnya dengan menggunakan

transportasi sementara apabila salah satu sudah berada di tempat

pertemuan lebih awal, node tersebut akan menunggu hingga semua

anggota kelompoknya berkumpul dan akhirnya akan berpisah untuk

pulang di rumah masing-masing.

4) Transport Submodel

Node bergerak antar rumah, kantor, dan kegiatan malam

menggunakan transportasi yaitu mobil, bus, dan berjalan kaki. Node

yang berjalan kaki memiliki kecepatan yang konstan untuk menjumpai

destination dengan menggunakan jalur terpendek. Kemudian node

yang memiliki mobil dapat melakukan perjalanan dengan kecepatan

tinggi. Sedangkan yang dengan menggunakan bus, rute bus sudah

ditentukan sesuai dengan peta. Bus akan berjalan sesuai jadwal dan

dapat membawa lebih dari satu node dalam satu waktu. Node

memutuskan untuk menaiki bus jika jarak lokasi node ke halte lebih

dekat dari jarak node ke tujuan. Node akan berjalan kaki menuju halte

dan kemudian menunggu bus.


25

3.5. Parameter Kinerja

Empat parameter yang dipakai dalam tugas akhir ini adalah :

a) Delivery Probability

Delivery probability adalah rasio antara pesan yang sampai ke

destination dan jumlah pesan yang dikirim. Jaringan memiliki kinerja

yang baik apabila memiliki delivery probability yang tinggi.

Rumus untuk menghitung delivery ratio :

𝐷𝑒𝑙𝑖𝑣𝑒𝑟𝑦𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 =Total Pesan yang Sampai ke 𝐷𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛

Total Pesan Yang Dibuat

b) Delay

Delayyang dimaksud adalah rata-rata waktu antara pesan

dibuat dan pesan diterima oleh destination. Jaringan opportunistic

memiliki rata-rata delay yang tinggi karena sifat dari jaringan itu

sendiri. Jaringan memiliki kinerja yang baik apabila memiliki rata-rata

delay yang rendah.

Rumus untuk menghitung delay:

𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 =Waktu Saat Pesan Diterima − Waktu Saat Pesan Dibuat

Total Pesan Yang DiTerima


26

c) Overhead

Overhead adalah metrik yang digunakan untuk memperkirakan

copy pesan dari original pesan yang disebarkan di dalam jaringan.

Jaringan dikatakan memiliki kinerja yang baik apabila memiliki

overhead yang rendah.

Rumus untuk menghitung overhead ratio :

𝑂𝑣𝑒𝑟ℎ𝑒𝑎𝑑 =Total 𝐶𝑜𝑝𝑦 Pesan Yang Diteruskan−Total 𝐶𝑜𝑝𝑦 Pesan Yang Diterima

Total 𝐶𝑜𝑝𝑦 Pesan Yang Diterima

d) Buffer Occupancy

Buffer occupancy adalah rata-rata jumlah ruang buffer yang

dipakai. Buffer occupancy yang tinggi dapat menyebabkan

peningkatan delay di dalam router dan ini sangat mempengaruhi

kinerja jaringan dan dapat menyebabkan drop pada pesan.

e) Message Dropped

Message drop terjadi karena 2 hal:

1. TTL (time-to-live)

Pesan akan di drop jika TTL di dalam pesan telah terakhir,

sebelum pesan tersebut sampai ke destination.

2. Buffer

Apabila buffer sudah penuh, maka pesan akan di drop karena

buffer sudah tidak memiliki ruang untuk menampung pesan.


27

3.6. Topologi Jaringan

Bentuk topologi jaringan OppNet tidak dapat diramalkan karena itu

topologi jaringan ini dibuat secara random (acak). 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 snapshoot jaringan dengan ONE simulator.

Gambar 3.2 Snapshoot jaringan dengan ONE simulator


28

BAB IV

PENGUJIAN DAN ANALISIS

Untuk mengetahui unjuk kerja protokol spray and focus terhadap protokol

spray and wait, maka akan dilakukan seperti pada tahap skenario rancangan simulasi

jaringan pada Bab.3.

4.1 Random Waypoint

4.1.1 Penambahan Jumlah Node

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Penambahan Jumlah Node

Jumlah

Node

Pengujian Dengan Pergerakan Random Waypoint

Delivery

Probability Overhead Delay Drop

Wait Focus Wait Focus Wait Focus Wait Focus

50 0.712 0.97 3.5697 2.2781 14867.0091 2744.857 659 47

55 0.722 0.9816 3.6946 2.3309 12207.9832 2289.8517 664 59

60 0.7498 0.9831 4.9569 2.6494 11866.2569 1985.6564 705 64

65 0.755 0.9926 5.0261 2.682 11068.6574 1471.1439 701 65

70 0.8744 0.9842 6.3165 3.1278 10593.4051 1354.4976 705 72

(a) Delivery Probability (b) Overhead

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

50 55 60 65 70

Del

iver

y P

rob

abili

ty

#node

Wait Focus

0

2

4

6

8

10

50 55 60 65 70

Ove

rhea

d

#node

Wait Focus


29

(c) Delay (d) Message Drop

Grafik 4.1. Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Unjuk Kerja Jaringan

Grafik 4.1 (a) menunjukkan bahwa penambahan jumlah node di dalam

jaringan memberikan peningkatan jumlah pengiriman pesan pada protokol SnF dan

SnW. Meskipun kedua protokol tersebut menunjukkan peningkatan pada delivery

probability, namun pengiriman pesan pada protokol SnF lebih unggul dibandingkan

protokol SnW. Hal ini terjadi karena SnF memakai transitivity dalam

menstransmikan pesan.

Pada grafik 4.1 (b), memperlihatkan bahwa penambahan jumlah node tidak

terlalu berpengaruh pada overhead di kedua protokol dan sebaliknya sangat

berpengaruh pada delay di dalam jaringan. Grafik 4.1 (c) menunjukkan penurunan

delay di setiap protokol, hal ini terjadi karena penambahan node menyebabkan

kerapatan (density) di dalam jaringan yang memberi peluang besar kepada relay node

dalam proses penyampaian pesan ke destination. Meskipun delay di dalam jaringan

sama-sama mengalami penurunan, namun protokol SnF tetap memperlihatkan delay

jaringan yang lebih pendek dibandingkan protokol SnW, karena SnF memiliki

transitivity dalam proses pengiriman pesan. Sementara itu, drop pesan yang

dihasilkan oleh kedua protokol pada grafik 4.1 (d) disebabkan oleh TTL (time-to-live)

pesan yang sudah berakhir. Drop oleh TTL (time-to-live) ini ditunjukkan oleh buffer

02000400060008000

10000120001400016000

50 55 60 65 70

Del

ay (

ms)

#node

Wait Focus

0100200300400500600700800

50 55 60 65 70

#Mes

sage

Dro

p

#node

Wait Focus


30

occupancy pada gambar 4.1 di bawah ini yang memperlihatkan bahwa tidak ada

pesan yang di-drop karena penuhnya buffer.

Gambar 4.1(a). Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer Occupancy

Gambar 4.1(b). Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer Occupancy

Gambar 4.1(c). Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer Occupancy

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48Avg

Bu

ffe

r O

ccu

pa

ncy

(%

)

Node ID

#Node=50 SW SF

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64

Avg

Bu

ffer

occ

up

ancy

(%)

node ID

#Node=65 sw sf

0

20

40

60

0 2 4 6 8 101214161820222426283032343638404244464850525456586062646668avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=70 sw sf


31

4.1.2 Penambahan Jumlah Copy pesan (“L”)

Tabel 4.2 Hasil Pengujian Penambahan Jumlah Copy Pesan

Jumlah

Copy


Delivery



5 0.582 0.78 4.5697 2.5781 14667.0091 5744.857 659 47

7 0.5872 0.7783 7.6069 3.7104 14503.5972 4048.7683 977 192

9 0.6557 0.7831 7.7059 3.869 13122.5265 3959.9726 1166 441

11 0.7172 0.8901 8.0714 4.5365 13022.1698 2763.432 1485 656

13 0.7263 0.8924 11.984 5.669 10282.4503 2555.8197 1751 738


(c) Delay (d) Message Drop

Grafik 4.2. Random Waypoint: Dampak Penambahan Jumlah Copy Pesan Terhadap Unjuk Kerja

Jaringan

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

5 7 9 11 13

Del

iver

y P

rob

abili

ty

#copy

Wait Focus

02468

10121416

5 7 9 11 13

Ove

rhea

d

#copy

Wait Focus

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

5 7 9 11 13

Del

ay (

ms)

#copy

Wait Focus

0200400600800

100012001400160018002000

5 7 9 11 13

#Mes

sage

Dro

p

#copy

Wait Focus


32

Grafik 4.2 (a) menunjukkan bahwa delivery probability akan meningkat jika

jumlah copy ditambahkan karena semakin banyak copy pesan yang dihasilkan,

semakin banyak pula relay node yang mendapatkan copy pesan dan kemudian

diteruskan ke destination sehingga pengiriman pesan terus meningkat begitu juga

dengan overhead dan message drop. Overhead pada grafik 4.2 (b), mengalami

meningkatan karena baik SnW maupun SnF akan menyimpan copy pesan di dalam

buffer. Namun pada spray and wait, overhead lebih tinggi karena proses menunggu

menyebabkan buffer semakin terisi oleh copy pesan yang terus dibuat oleh source.

Apabila dilihat dari sisi delay pada grafik 4.2 (c), penambahan copy pesan

justru menurunkan delay di dalam jaringan meskipun penurunan tersebut tidak terjadi

secara signifikan. Hal ini terjadi karena semakin banyak copy pesan yang dihasilkan

di dalam jaringan, semakin banyak pula relay node yang dapat membantu proses

pengiriman pesan. Sementara drop pesan pada grafik 4.2 (d) disebabkan buffer penuh

oleh banyaknya copy pesan yang ditampung. SnW memperlihatkan drop pesan yang

jauh lebih tinggi dibandingkan protokol SnF karena selain di drop karena buffer, drop

pada protokol SnW juga disebabkan oleh TTL..

Buffer occupancy pada gambar 4.2 di bawah ini menunjukkan bahwa spray

and wait membutuhkan buffer yang besar dalam skenario penambahan jumlah copy

pesan.

Gambar 4.2(a). Random Waypoint: Dampak Penambahan Copy Pesan Terhadap Buffer Occcupancy

0

20

40

60

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=5 sw sf


33

Gambar 4.2(b). Random Waypoint: Dampak Penambahan Copy Pesan Terhadap Buffer Occupancy

Gambar 4.2(c). Random Waypoint: Dampak Penambahan Copy Pesan Terhadap Buffer Occupancy

0

20

40

60

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=11sw sf

0

20

40

60

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=13 sw sf


34

4.1.3 Penambahan TTL (time-to-live)

Tabel 4.3 Hasil Pengujian Penambahan TTL (time-to-live)

Jumlah

Node


Delivery



24 jam 0.682 0.78 4.5697 3.5781 11459.6 8244.857 415 47

29 jam 0.6812 0.8715 4.6586 3.7739 12094.9531 7196.3855 494 51

34 jam 0.5971 0.9727 4.7769 3.9567 16481.0704 7758.136 511 58

39 jam 0.5772 0.8602 5.6733 4.8597 17360.3198 8982.2657 630 124

44 jam 0.719 0.844 6.2295 5.8789 15617.7546 9579.0489 559 225


(c) Delay (d) Drop

Grafik 4.3. Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Unjuk Kerja Jaringan

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

24 29 34 39 44

Del

iver

y P

rob

abili

ty

TTL (jam)

Wait Focus

0

2

4

6

8

10

24 29 34 39 44

Ove

rhea

d

TTL (jam)

Wait Focus

0

5000

10000

15000

20000

24 29 34 39 44

Del

ay (

m/s

)

TTL (jam)

Wait Focus

0

100

200

300

400

500

600

700

24 29 34 39 44

#Mes

sage

Dro

p

TTL (jam)

Wait Focus


35

Grafik 4.3 (a) menunjukkan bahwa penambahan TTL (time-to-live) pada

awalnya memberi kinerja yang baik pada protokol SnF dan menunjukkan hal yang

sebaliknya pada protokol SnW. Mengingat probabilitas suatu node bertemu dengan

node lain adalah sama pada pergerakan random waypoint, maka TTL (time-to-live)

yang semakin panjang menyebabkan buffer semakin penuh oleh pesan yang berisi TTL

yang terlalu lama. Sementara itu, penambahan TTL pada titik tertentu sebaliknya

memberi unjuk kerja yang baik pada protokol SnW. Hal ini terjadi karena relay node

yang bertugas untuk mengantarkan pesan memiliki cukup waktu untuk menunggu dan

bertemu dengan destination. Meskipun demikian, overhead pada skenario penambahan

TTL ini tidak terlalu berpengaruh pada protokol SnF seperti yang telah ditunjukkan

pada gambar 4.3 (b). SnW tetap memperlihatkan overhead yang lebih tinggi

dibandingkan protokol SnF meskipun perbeadaannya tidak terlalu jauh.

Pada grafik 4.3 (c), menunjukkan bahwa selain delivery probability, delay pada

jaringan juga sangat berpengaruh pada skenario penambahan TTL. Buffer yang terlalu

penuh pada protokol SnF menyebabkan beban jaringan yang kemudian berakibatkan

pada peningkatan delay dan grafik pesan seperti yang telah ditunjukkan oleh grafik 4.3

(d). Sebaliknya pada protokol SnW, dalam skenario ini SnW menunjukkan penurunan

delay yang tidak signifikan begitu juga dengan dropp esan.

Buffer occupancy di bawah ini menunjukkan bahwa pada skenario ini, protokol

SnF membutuhkan buffer yang lebih besar agar tidak ada pesan yang di-drop oleh

buffer.


36

Gambar 4.3(a). Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL Terhadap Buffer Occupancy

Gambar 4.3(b). Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL Terhadap Buffer Occupancy

Gambar 4.3(c). Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL Terhadap Buffer Occupancy

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

Avg

Bu

ffer

Occ

up

ancy

(%)

node ID

TTL=24 jam sw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=29 jam sw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=34 jamsw sf


37

Gambar 4.3(d). Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL Terhadap Buffer Occupancy

Gambar 4.3(e). Random Waypoint: Dampak Penambahan TTL Terhadap Buffer Occupancy

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=39 jam sw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=44 jam sw sf


38

4.1.4 Penambahan Kapasitas Buffer

Tabel 4.3 Hasil PengujianPenambahan Kapasitas Buffer

Jumlah

Node


Delivery



1 MB 0.662 0.91 4.5697 2.5781 16867.0091 2744.857 659 147

2 MB 0.6966 0.9204 4.8438 2.8163 15671.1523 3281.4505 665 121

3 MB 0.7162 0.9527 4.9012 2.9636 16094.5899 2879.0733 667 121

4 MB 0.7476 0.964 5.0116 2.9701 16185.8442 2579.0489 686 113

5 MB 0.8483 0.986 5.3631 3.0767 13126.6665 2382.2657 688 73


(c) Delay (d) Drop

Grafik 4.4. Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas BufferTerhadap Unjuk Kerja Jaringan

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5

Del

iver

y P

rob

abili

ty

MB

Wait Focus

0

3

6

9

12

15

1 2 3 4 5

Ove

rhea

d

MB

Wait Focus

0

5000

10000

15000

20000

1 2 3 4 5

Del

ay (

m/s

)

MB

Wait Focus

0100200300400500600700800

1 2 3 4 5

#Mes

sage

Dro

p

MB

Wait Focus


39

Grafik 4.4 (a) menunjukkan bahwa penambahan kapasitas buffer memberi

pengaruh yang sangat baik pada protokol SnF maunpun SnW. Unjuk kerja yang baik

ini terlihat dari delivery probability yang semakin meningkat apabila kapasitas buffer

juga ditambah. Hal ini terjadi karena node memiliki banyak ruang untuk dapat

menampung copy pesan. Meski demikian, SnF tetap memperlihatkan unjuk kerja yang

lebih baik dari protokol SnW pada skenario ini. Sementara overhead yang ditunjukkan

pada gambar 4.4 (b) tidak terlalu berpengaruh pada penambahan kapasitas buffer.

Pada grafik 4.4 (c), penambahan kapasitas buffer juga memberi pengaruh yang

baik bagi delay jaringan. Node yang memiliki kapasitas buffer yang besar berpeluang

lebih kecil untuk menyebabkan beban jaringan sehingga delay pada kedua protokol

mengalami penurunan. Meskipun delay pada kedua protokol mengalami penurunan

pada skenario ini, namun drop yang dihasilkan oleh protokol SnW mengalami

peningkatan yang sangat tipis. Meningkatnya drop pesan seperti yang ditunjukkan oleh

grafik 4.4 (d) pada protokol SnW ini disebabkan oleh TTL pesan yang sudah berakhir.

Buffer occupancy di bawah ini menunjukkan konsumsi buffer yang sangat

minim, sehingga drop pesan yang dihasilkan bukan karena buffer, malainkan karena

TTL (time-to-live).

Gambar 4.4(a). Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas BufferTerhadap Buffer Occupancy

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer=1MB sw sf


40

Gambar 4.4(b). Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.4(c). Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.4(d). Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer=2MB sw sf

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer=3MB sw sf

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer=4MB sw sf


41

Gambar 4.4(e). Random Waypoint: Dampak Penambahan Kapasitas BufferTerhadap Buffer Occupancy

0

20

40

60

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer=5MB sw sf


42

4.2 Working Day Movement

4.2.1 Penambahan Jumlah Node

Tabel 4.5 Hasil PengujianPenambahan Jumlah Node

Jumlah

Node

Pengujian Dengan Pergerakan Working Day Movement

Delivery



50 0.5678 0.8185 4.0741 0.3193 15274.2321 1175.2979 615 268

55 0.789 0.8346 4.1581 0.4305 10513.15 1114.8031 692 258

60 0.7919 0.9539 5.3082 0.5251 10287.2541 1026.0193 696 338

65 0.8839 0.9568 9.2469 0.5941 9314.5605 940.4035 704 339

70 0.8999 0.9989 10.846 0.7252 9153.3853 247.5438 721 386

(a)Delivery Probability (b)Overhead

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

50 55 60 65 70

Del

iver

y P

rob

abili

ty

#node

Wait Focus

0

2

4

6

8

10

12

14

16

50 55 60 65 70

Ove

rhea

d

#node

Wait Focus


43

(c) Delay (d) Drop

Grafik 4.5. Working Day Movement: Dampak Penambahan Jumlah NodeTerhadap Unjuk Kerja Jaringan

Grafik 4.5 (a) menunjukkan bahwa penambahan jumlah node pada pergerakan

working day movement berpengaruh baik terhadap unjuk kerja jaringan. Hal ini dapat

dilihat dari sisi delivery probability yang meningkat secara tidak signifikan terhadap

protokol SnF dan SnW. Meskipun demikian, protokol SnF menunjukkan delivery

probability yang lebih tinggi dibandingkan protokol SnW. Sementara itu pada grafik

4.5 (b), protokol SnW menunjukkan overhead yang jauh lebih tinggi dibandingkan

SnF, hal ini menunjukkan bahwa SnW tidak cocok apabila digunakan pada pergerakan

yang membentuk komunitas karena hal tersebut membutuhkan lebih banyak waktu

tunggu. Dalam proses menunggu tersebut, buffer akan penuh oleh karena copy pesan

yang belum disampaikan ke destination. Walau pun demikian, penambahan jumlah

node memberi dampak yang baik pada kedua protokol apabila dilihat dari sisi delay.

Grafik 4.5 (c) menunjukkan penurunan delay yang tidak signifikan karena kerapatan

(density) di dalam jaringan menjadikan relay node lebih mudah untuk menyampaikan

pesan ke destination.

Pada grafik 4.5 (d), kedua protokol menunjukkan peningkatan delay yang

disebabkan oleh TTL, namun SnW menghasilkan droppesan yang lebih tinggi

dibandingkan protokol SnF, hal ini terjadi karena SnW membutuhkan waktu yang

lebih lama lagi dalam proses menunggu pada pergerakan ini.

02000400060008000

1000012000140001600018000

50 55 60 65 70

De

lay

(m/s

)

#node

Wait Focus

0100200300400500600700800

50 55 60 65 70

#Mes

sage

Dro

p

#node

Wait Focus


44

Buffer occupancy di bawah ini membuktikan bahwa tidak ada pesan yang di

drop karena buffer.

Gambar 4.5(a). Working day movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.5(b). Working day movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer

Occupancy

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=50 SW SF

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=55 sw sf


45

Gambar 4.5(c). Working day movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.5(d). Working day movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.5(d). Working day movement: Dampak Penambahan Jumlah Node Terhadap Buffer

Occupancy

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=60sw sf

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=65sw sf

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 101214161820222426283032343638404244464850525456586062646668avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=70sw sf


46

4.2.2 Penambahan Jumlah Copy pesan “L”

Tabel 4.6 Hasil PengujianPenambahan Jumlah Copy Pesan

Jumlah

Copy


Delivery



5 0.7678 0.8985 4.0741 1.3193 25274.23 3575.298 615 268

7 0.8047 0.9167 5.127 1.4828 18857 3371.083 882 417

9 0.8286 0.9266 6.5556 1.5973 13551.93 1299.439 1131 445

11 0.8314 0.9965 12.2093 1.6948 13935.89 1188.662 1423 795

13 0.8849 0.9973 15.0862 3.5167 11336.81 1055.962 1728 1046


(c) Delay (d) Drop

Grafik 4.6. Working Day Movement: Dampak Penambahan Copy Pesan Terhadap Unjuk Kerja Jaringan

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

5 7 9 11 13

Del

iver

y P

rob

abili

ty

#copy

Wait Focus

02468

10121416

5 7 9 11 13

Ove

rhe

ad

#copy

Wait Focus

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

5 7 9 11 13

Del

ay (

m/s

)

#copy

Wait Focus

0200400600800

10001200140016001800

5 7 9 11 13

#Mes

sage

Dro

p

#copy

Wait Focus


47

Grafik 4.6 (a) memperlihatkan peningkatan delivery probability pada saat copy

pesan ditingkatkan. Hal ini terjadi karena semakin meningkatnya copy pesan di dalam

jaringan, semakin besar pula peluang node di dalam jaringan mendapatkan copy pesan

kemudian menyampaikannya ke destination. Namun protokol SnF tetap menujukkan

delivery probability yang lebih baik dibandingkan protokol SnW. Apabila dilihat dari

sisi overhead pada grafik 4.6 (b), kedua protokol menunjukkan peningkatan overhead

yang tidak signifikan, tetap protokol SnW memiliki overhead yang jauh lebih tinggi

dibandingkan protokol SnF.

Pada grafik 4.6 (c), grafik menunjukkan penurunan delay pada kedua protokol.

Penurunan ini terjadi karena peningkatan copy pesan semakin membanjiri jaringan

sehingga besar peluang relay node untuk meneruskan pesan ke destination. Namun

droppesan yang dihasilkan pada grafik 4.6 (d) menunjukkan peningkatan drop yang

secara tidak signifikan terus bertambah. Hal ini dipicu oleh buffernode yang tidak

memadai untuk menampung copy pesan.

Buffer occupancy di bawah memperlihatkan bahwa kedua protokol

membutuhkan buffer yang lebih besar dalam skenario penambahan jumlah copy pesan.

Gambar 4.6(a). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Copy Pesan Terhadap Buffer

Occupancy

0

20

40

60

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffe

r o

ccu

pa

ncy

(%

)

node ID

#Copy=5 sw sf


48

Gambar 4.6(b). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Copy Pesan Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.6(c). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Copy Pesan Terhadap Buffer

Occupancy

0

20

40

60

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=7 sw sf

0

20

40

60

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=9 sw sf


49

Gambar 4.6(d). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Copy Pesan Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.6(e). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Copy Pesan Terhadap Buffer

Occupancy

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=11 sw sf

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Copy=13 sw sf


50

4.2.3 Penambahan TTL (time-to-live)

Tabel 4.7 Hasil PengujianPenambahan TTL (time-to-live)

TTL

(time-

to-live)


Delivery



24 jam 0.7078 0.8185 4.0741 1.1193 13274.2321 1175.2979 615 268

29 jam 0.6994 0.8563 4.1876 1.1428 14453.9872 1373.7018 659 361

34 jam 0.5927 0.9247 5.4043 1.4157 17714.7936 1103.8785 663 227

39 jam 0.5571 0.9453 5.891 1.7044 17221.6619 1129.1211 509 282

44 jam 0.635 0.9964 7.8333 3.1287 16590.9 1454.2866 473 246


00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

24 29 34 39 44

Del

iver

y P

rob

abili

ty

TTL (jam)

Wait Focus

0123456789

24 29 34 39 44

Ove

rhea

d

TTL (jam)

Wait Focus


51

(c) Delay (d) Drop

Grafik 4.7. Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Unjuk Kerja

Jaringan

Grafik 4.7 (a) menunjukkan penambahan TTL memberi kinerja yang baik bagi

protokol spray and focusnamun tidak begitu baik untuk spray and wait. Hal ini terjadi

karena pada pergerakan ini komunitas yang dibentuk menjadi salah satu penghambat

pengiriman pesan, terutama pada spray and wait. Relay node terus memegangi copy

pesan untuk bertemu dengan destination sebelum TTL berakhir dan apabila TTL

diperpanjang, makanya buffer akan penuh kemudian menurunkan unjuk kerja jaringan.

Turunnya unjuk kerja ini ditunjukkan dengan menurun delivery probability,

meningkatnya delay pada grafik 4.7 (c) dan overhead pada grafik 4.7 (b) di dalam

jaringan. Namun, apabila TTL semakin diperpanjang, pada titik tertentu unjuk kerja ini

akan meningkat karena TTL yang panjang juga pada akhirnya memberi lebih banyak

kesempatan bagi node relay untuk dapat menyampaikan pesan ke destination.

Kemudian drop yang terjadi diakibatkan oleh TTL dan buffer.

0

5000

10000

15000

20000

24 29 34 39 44

Del

ay (

m/s

)

TTL (jam)

Wait Focus

0

100

200

300

400

500

600

700

24 29 34 39 44

#Mes

age

Dro

p

TTL (jam)

Wait Focus


52

Gambar 4.7(a). Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.7(b). Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.7(c). Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Buffer

Occupancy

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=24 jamsw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=29 jamsw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=34 jamsw sf


53

Gambar 4.7(d). Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.7(e). Working Day Movement: Dampak Penambahan TTL (time-to-live) Terhadap Buffer

Occupancy

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

pan

cy (

%)

node ID

TTL=39 jam sw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL= 44 jam sw sf


54

4.2.4 Penambahan Kapasitas Buffer

Tabel 4.8 Hasil PengujianPenambahan Kapasitas Buffer

Kapasitas

Buffer


Delivery



1 MB 0.5678 0.7985 18481.6161 1373.298 15274.2321 1373.298 615 268

2 MB 0.5772 0.8963 18341.2111 1221.702 15341.2111 1221.702 617 277

3 MB 0.5927 0.9434 17714.7936 1103.879 17714.7936 1103.879 696 154

4 MB 0.8108 0.996 16481.6161 995.7611 18481.6161 995.7611 703 137

5 MB 0.8369 0.9969 15290.9 603.2431 15290.9 603.2431 705 121


00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5

De

live

ry P

rob

ab

ility

MB

Wait Focus

0

2

4

6

8

10

12

14

1 2 3 4 5

Ove

rhe

ad

MB

Wait Focus


55

(c) Delay (d) Drop

Grafik 4.8. Working Day Movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Unjuk Kerja

Jaringan

Grafik 4.8 (a) menunjukkan bahwa penambahan kapasitas buffer pada

pergerakan ini memberi pengaruh yang baik bagi kedua protokol. Walau pun

komunitas yang dibentuk menjadi salah satu penghambat pengiriman pesan, tetapi

penambahan kapasitas buffer sangat berpengaruh dan memberi unjuk kerja yang baik.

Kinerja yang baik ini ditunjukkan dengan meningkatnya delivery probability dan

menurunnya delaypada grafik 4.8 (c). Meskipun penambahan buffer menyebabkan

overhead meningkat yang ditampilkan pada grafik 4.8 (c), namun jumlah drop yang

dihasilkan pada spray and focus sangatlah minim. Perbadaan unjuk kerja kedua

protokol pada skenario ini ditunjukkan oleh jumlah drop yang dihasilkan. Jika pada

spray and focus menunjukkan jumlah drop yang menurun, sementara spray and wait

justru meningkatkan jumlah drop. Hal ini terjadi karena beberapa TTL pada pesan

yang berada di dalam buffer sudah berakhir. Drop oleh TTL ini lebih dibuktikan

apabila dilihat dari sisi penggunaan Buffer. Buffer occupancy di bawah ini

menunjukkan bahwa pesan di drop bukan karena buffer.

02000400060008000

100001200014000160001800020000

1 2 3 4 5

Del

ay (

m/s

)

MB

Wait Focus

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1 2 3 4 5

#Mes

sage

Dro

pp

ed

MB

Wait Focus


56

Gambar 4.8(a). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.8(b). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer= 1MBsw sf

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffe

r o

ccu

pa

ncy

(%

)

node ID

Buffer= 2MB sw sf


57

Gambar 4.8(c). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.8(d). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

Gambar 4.8(e). Working day movement: Dampak Penambahan Kapasitas Buffer Terhadap Buffer

Occupancy

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer= 3MB sw sf

010203040506070

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

Buffer= 4MBsw sf

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48avg

bu

ffe

r o

ccu

pan

cy (

%)

node ID

Buffer= 5MBsw sf


58

4.3 Rekap Perbandingan Unjuk Kerja Protokol di Pergerakan Random

Waypoint dan Working Day Movement

Untuk memudahkan dalam penarikan kesimpulan, dapat dilihat pada

tabel di bawah ini:

Tabel 4.9 Tabel Hasil Rekap Perbandingan Random Waypoint dan Working Day

Movement

Random Waypoint

Penambahan

node

Penambahan

copy pesan

Penambahan

TTL (time-to-

live)

Penambahan

kapasitas

buffer

Delivery

Probability SnF SnF SnW SnF

Overhead SnF SnF SnF SnF

Delay SnF SnF SnW SnF

Message

Dropped SnF SnF SnW SnF

Working Day Movement

Penambahan

node

Penambahan

copy pesan

Penambahan

TTL (time-to-

live)

Penambahan

kapasitas

buffer

Delivery

Probability SnF SnF SnF SnF

Overhead SnF SnF SnF SnF

Delay SnF SnF SnF SnF

Message

Dropped SnF SnF SnF SnF


59

A. Penambahan jumlah node: Grafik hasil perbandingan protokol SnF dan

protokol SnW dipergerakan random waypoint dan working day movement

a) Random Waypoint: Delivery

Probability

b) Working Day Movement: Delivery

probability

a) Random Waypoint: Delay b) Working Day Movement: Delay

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

50 55 60 65 70

Del

iver

y P

rob

abili

ty

#node

Wait Focus

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

50 55 60 65 70

Del

iver

y P

rob

abili

ty

#node

Wait Focus

02000400060008000

1000012000140001600018000

50 55 60 65 70

Del

ay (

ms)

#node

Wait Focus

02000400060008000

1000012000140001600018000

50 55 60 65 70

Del

ay (

m/s

)

#node

Wait Focus


60

a) Random Waypoint: Buffer Occupancy

b) Working Day Movement: Buffer Occupancy

0

10

20

30

40

50

60

70

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=70 sw sf

0

10

20

30

40

50

60

70

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

#Node=70sw sf


61

B. Penambahan TTL (time-to-live): Grafik hasil perbandingan protokol SnF

dan protokol SnW dipergerakan random waypoint dan working day

movement

a) Random Waypoint: Delivery

Probability

b) Working Day Movement: Delivery

Probability

a) Random Waypoint: Delay b) Working Day Movement: Delay

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

24 29 34 39 44

Del

iver

y P

rob

abili

ty

TTL (jam)

Wait Focus

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

24 29 34 39 44

Del

iver

y P

rob

abili

ty

TTL (jam)

Wait Focus

0

5000

10000

15000

20000

24 29 34 39 44

Del

ay (

m/s

)

TTL (jam)

Wait Focus

0

5000

10000

15000

20000

24 29 34 39 44

Del

ay (

m/s

)

TTL (jam)

Wait Focus


62

a) Random Waypoint: Buffer Occupancy

b) Working Day Movement: Buffer Occupancy

Berdasarkan skenario dan parameter yang digunakan, penelitian ini

menunjukkan protokol spray and focus maupun protokol spray and wait

menunjukkan peningkatan unjuk kerja di skenario penambahan node. Meski pun

demikian, protokol spray and focus lebih memperlihatkan unjuk kerja yang lebih baik

dibandingkan protokol spray and wait. Kelebihan-kelebihan tersebut dapat dilihat

pada grafik yang menunjukkan bahwa spray and focus memiliki delivery probability

dan delay jaringan yang lebih baik dibandingankan spray and wait di dua pergerakan.

Namun spray and focus tidak selalu menunjukkan kelebihan tersebut pada skenario

penambahan TTL (time-to-live) di pergerakan random waypoint.

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL=44 jam sw sf

0

30

60

90

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48

avg

bu

ffer

occ

up

ancy

(%

)

node ID

TTL= 44 jam sw sf


63

Pada skenario penambahan TTL, spray and focus justru menunjukkan hasil

unjuk kerja yang bertolak belakang dari skenario penambahan node. Pada skenario

penambahan TTL di pergerakan random waypoint, protokol spray and focus harus

menyediakan buffer yang lebih besar agar dapat menyimpan copy pesan yang berisi

TTL yang panjang. Sementara itu, protokol spray and wait kinerja yang lumayan

baik karena TTL yang panjang menjadikan protokol spray and wait memiliki cukup

banyak waktu untuk menstransmisikan pesan ke destination.


64

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari hasil simulasi dan pengujian yang telah dilakukan dapat

disimpulkan bahwa:

1. Protokol spray and focus membutuhkan buffer yang lebih besar dipergerakan

random waypoint pada skenario penambahan TTL (time-to-live), karena

pergerakan random waypoint menjadikan probabilitas pertemuan semua node

di dalam jaringan menjadi sama. Walau pun demikian, dipergerakan working

day movement meskipun setiap node membentuk kelompok, spray and focus

memberikan unjuk kerja yang baik karena melakukan forwarding pesan

melalui transitivity.

2. Pada pergerakan working day movement, protokol spray and focus memberi

kinerja yang baik di setiap skenario, termasuk di skenario penambahan TTL.

Namun pada spray and wait, skenario penambahan TTL baik dipergerakan

random waypoint maupun working day movement penambahan TTL sangat

berpengaruh terhadap buffer yang menyebabkan overhead meningkat dan

mengakibatkan drop pesan oleh karena buffer dan berakhirnya TTL.

5.2 Saran

Penelitian selanjutnya perlu dipelajari protokol routing baru yang

mengadopsi kebaikan dari protokol spray and focus tetapi sekaligus dapat

mengurangi kelemahannya. Perlu dilakukan pengujian baru, apabila pengujian

kali ini menggunakan relay node yang terakhir kali bertemu dengan destination,

maka pengujian selanjutnya menggunakan transitivity dengan relay node yang

sering atau yang paling lama bertemu dengan destination.


65

DAFTAR PUSTAKA

[1] Psounis, Konstantinos and Cauligi S. Raghavendra. Spray and Focus:

Effiecient Mobility-Assisted Routing for Heterogeneous and Correlated

Mobility. PerCom Workshops, Fifth Annual IEEE Int ernational Conference

on, 2007.

[2] Dr. Mazlan Abbas. Trends and Challenges in Delay Tolerant Network (DTN)

or Mobile Opportunistic Network (OppNet), UTHM 2 April 2014.

[3] A. Keranen, J. Ott, T. Karkkainen, “The ONE Simulator for DTN Protocol

Evaluation”, SIMUTools 2009, Rome, Italy, 2009.

[4] Yulianti Deni, Satria Mandala, Dewi Nasien, Asri Ngadi, Yahaya Coulibaly,

“Performance Comparison Of Epidemic, PRoPHET, Spray and Wait, Binary

Spray and Wait, and PRoPHETv2”, Universitas Teknologi Malaysia.

[5] Liu Yao, Jianxin Wang, Hongjing Zhou, Hiawei Huang, “Node Density-

based Adaptive Spray and Focus Routing in Opportunistic Networks”, IEEE

International Conference on High Performance Computing and

Communicatios, 2013.

[6] Kanmani.G, M.Ramya, S.M.C Subashini, “Reducing Delay in WSN Using

Spray and Focus Algorithm”, ICCTET, 2014.

[7] Ekman Frans, Ari Keranen, Jouni Karvo and Jorg Ott, “Working Day

Movement Model” Helsinki University of Technology TKK.

[8] Yoon Jengkeun, Mingyan Liu and Brian Noble, “Random Waypoint

Considered Harmful” IEEE, 2003.

[9] Keranen, Ari, “Opportunistic Network Environment simulator”, Helsinki

University of Technology, May 29, 2008.


66

LAMPIRAN

1. Listing Program

a) Default settings

# Default settings for the simulation

## Scenario settings

Scenario.name = %Group.nrofHosts%

Scenario.simulateConnections =true

Scenario.updateInterval = 0.1

# 43200s == 12h

Scenario.endTime = 259200

########################################################

## Interface-specific settings:

# type : which interface class the interface belongs to

# For different types, the sub-parameters are interface-specific

# For SimpleBroadcastInterface, the parameters are:

# transmitSpeed : transmit speed of the interface (bytes per second)

# transmitRange : range of the interface (meters)

# "Bluetooth" interface for all nodes

btInterface.type = SimpleBroadcastInterface

# Transmit speed of 2 Mbps = 250kBps

btInterface.transmitSpeed = 10M

btInterface.transmitRange = 10

########################################################

# High speed, long range, interface for group 4

highspeedInterface.type = SimpleBroadcastInterface

highspeedInterface.transmitSpeed = 10M

highspeedInterface.transmitRange = 10

# Define 6 different node groups

Scenario.nrofHostGroups = 1

################################################################

#########

## Group-specific settings:

# groupID : Group's identifier. Used as the prefix of host names

# nrofHosts: number of hosts in the group


67

# movementModel: movement model of the hosts (valid class name from

movement package)

# waitTime: minimum and maximum wait times (seconds) after reaching

destination

# speed: minimum and maximum speeds (m/s) when moving on a path

# : size of the message buffer (bytes)

# router: router used to route messages (valid class name from routing package)

# activeTimes: Time intervals when the nodes in the group are active (start1,

end1, start2, end2, ...)

# msgTtl : TTL (minutes) of the messages created by this host group,

default=infinite

## Group and movement model specific settings

# pois: Points Of Interest indexes and probabilities (poiIndex1, poiProb1,

poiIndex2, poiProb2, ... )

#for ShortestPathMapBasedMovement

# okMaps : which map nodes are OK for the group (map file indexes),

default=all

#for all MapBasedMovent models

# routeFile: route's file path - for MapRouteMovement

# routeType: route's type - for MapRouteMovement

########################################################

#Settingan pada grup

Group.movementModel = WorkingDayMovement

Group.router = SprayAndFocusRouter

Group.bufferSize =1M

Group.waitTime = 0, 300

# All nodes have the bluetooth interface

Group.nrofInterfaces = 1

Group.interface1 = btInterface

#Kecepatan

Group.speed = 1.5 , 2.5

# Message TTL of 300 minutes (5 hours)

Group.msgTtl =1440

Group.nrofHosts = 50

#WORKING DAY

Group.busControlSystemNr = 5

Group.workDayLength = 28800

Group.nrOfOffices = 10

Group.officeSize = 100

Group.officeWaitTimeParetoCoeff = 0.5

Group.officeMinWaitTime = 10

Group.officeMaxWaitTime = 20

Group.timeDiffSTD = 7200


68

Group.nrOfMeetingSpots = 5

Group.minGroupSize = 1

Group.maxGroupSize = 3

Group.shoppingControlSystemNr = 2

Group.maxAfterShoppingStopTime = 200

Group.minAfterShoppingStopTime = 100

Group.ownCarProb = 1

Group.probGoShoppingAfterWork = 0.5

Group2.shoppingControlSystemNr = 1

Group2.meetingSpotsFile = data/HelsinkiMedium/A_meetingspots.wkt

Group2.officeLocationsFile = data/HelsinkiMedium/A_offices.wkt

Group2.homeLocationsFile = data/HelsinkiMedium/A_homes.wkt

# group1 (pedestrians) specific settings

Group1.groupID = A

# group2 specific settings

#Group2.groupID = c

# cars can drive only on roads

Group2.okMaps = 1

# 10-50 km/h

#Group2.speed = 2.7, 13.9

# another group of pedestrians

#Group3.groupID = w

# The Tram groups

#Group4.groupID = t

#Group4.bufferSize = 50M

#Group4.movementModel = MapRouteMovement

#Group4.routeFile = data/tram3.wkt

#Group4.routeType = 1

#Group4.waitTime = 10, 30

#Group4.speed = 7, 10

#Group4.nrofHosts = 2

#Group4.nrofInterfaces = 2

#Group4.interface1 = btInterface

#Group4.interface2 = highspeedInterface

#Group5.groupID = t









69

#Group6.groupID = t








## Message creation parameters

# How many event generators

Events.nrof = 1

# Class of the first event generator

Events1.class = MessageEventGenerator

# (following settings are specific for the MessageEventGenerator class)

########################################################

# Creation interval in seconds (one new message every 25 to 35 seconds)

Events1.interval = 1200, 1250

# Message sizes (500kB - 1MB)

Events1.size =10k

# range of message source/destination addresses

Events1.hosts = 10,10

Events1.tohosts = 15,15

# Message ID prefix

#Group.nodeLocation = 0,1

########################################################

## Movement model settings

# seed for movement models' pseudo random number generator (default = 0)

MovementModel.rngSeed = [1;2;3;4;5;6]

# World's size for Movement Models without implicit size (width, height;

meters)

MovementModel.worldSize = 4500,4000

# How long time to move hosts in the world before real simulation

MovementModel.warmup = 1000

## Map based movement -movement model specific settings

MapBasedMovement.nrofMapFiles = 4

MapBasedMovement.mapFile1 = data/roads.wkt

MapBasedMovement.mapFile2 = data/main_roads.wkt

MapBasedMovement.mapFile3 = data/pedestrian_paths.wkt

MapBasedMovement.mapFile4 = data/shops.wkt

## Reports - all report names have to be valid report classes


70

########################################################

# how many reports to load

Report.nrofReports = 7

# length of the warm up period (simulated seconds)

Report.warmup = 0

# default directory of reports (can be overridden per Report with output setting)

Report.reportDir = [reports/SnF_RandomWaypoint/50;

reports/SnF_RandomWaypoint/70; reports/SnF_RandomWaypoint/90;

reports/SnF_RandomWaypoint/110;reports/SnF_RandomWaypoint/130;reports/

SnF_RandomWaypoint/150]

Report.report1 = MessageStatsReport

Report.report2 = TrafficReport

Report.report3 = BufferOccupancyReport

Report.report4 = BufferOccupancyReportA

Report.report5 = BufferVsTtlReport

Report.report6 = BufferOccupancyArrayReport

Report.report7 = BufferOverflowReport

########################################################

## Default settings for some routers settings

SprayAndFocus.secondsInTimeUnit = 30

SprayAndFocusRouter.nrofCopies = 5

SprayAndFocusRouter.binaryMode = true

## Optimization settings -- these affect the speed of the simulation

## see World class for details.

Optimization.cellSizeMult = 15

Optimization.randomizeUpdateOrder = true

## GUI settings

# GUI underlay image settings

GUI.UnderlayImage.fileName = data/helsinki_underlay.png

# Image offset in pixels (x, y)

GUI.UnderlayImage.offset = 64, 20

# Scaling factor for the image

GUI.UnderlayImage.scale = 4.75

# Image rotation (radians)

GUI.UnderlayImage.rotate = -0.015

# how many events to show in the log panel (default = 30)

GUI.EventLogPanel.nrofEvents = 100


71

# Regular Expression log filter (see Pattern-class from the Java API for RE-

matching details)

#GUI.EventLogPanel.REfilter = .*p[1-9]<->p[1-9]$

b) Spray and Focus Router

package routing;

import java.util.*;

import core.*;

/**

* An implementation of Spray and Focus DTN routing as described in

* <em>Spray and Focus: Efficient Mobility-Assisted Routing for Heterogeneous

* and Correlated Mobility</em> by Thrasyvoulos Spyropoulos et al.

*

* @author PJ Dillon, University of Pittsburgh

*/

############################################################

public class SprayAndFocusRouter extends ActiveRouter {

/** SprayAndFocus router's settings name space ({@value})*/

public static final String SPRAYANDFOCUS_NS = "SprayAndFocusRouter";

/** identifier for the initial number of copies setting ({@value})*/

public static final String NROF_COPIES_S = "nrofCopies";

/** identifier for the difference in timer values needed to forward on a message

copy */

public static final String TIMER_THRESHOLD_S =

"transitivityTimerThreshold";

/** Message property key for the remaining available copies of a message */

public static final String MSG_COUNT_PROP = "SprayAndFocus.copies";

/** Message property key for summary vector messages exchanged between

direct peers */

public static final String SUMMARY_XCHG_PROP =

"SprayAndFocus.protoXchg";

#################################################################

protected static final String SUMMARY_XCHG_IDPREFIX = "summary";

protected static final double defaultTransitivityThreshold = 60.0;


72

protected static int protocolMsgIdx = 0;

protected int initialNrofCopies;

protected double transitivityTimerThreshold;

/** Stores information about nodes with which this host has come in contact

*/

protected Map<DTNHost, EncounterInfo> recentEncounters;

protected Map<DTNHost, Map<DTNHost, EncounterInfo>>

neighborEncounters;

public SprayAndFocusRouter(Settings s)

{

super(s);

Settings snf = new Settings(SPRAYANDFOCUS_NS);

initialNrofCopies = snf.getInt(NROF_COPIES_S);

if(snf.contains(TIMER_THRESHOLD_S))

transitivityTimerThreshold =

snf.getDouble(TIMER_THRESHOLD_S);

else

transitivityTimerThreshold = defaultTransitivityThreshold;

recentEncounters = new HashMap<DTNHost, EncounterInfo>();

neighborEncounters = new HashMap<DTNHost, Map<DTNHost,

EncounterInfo>>();

System.setProperty("java.util.Arrays.useLegacyMergeSort", "true");

}

############################################################

/**

* Copy Constructor.

*

* @param r The router from which settings should be copied

*/

public SprayAndFocusRouter(SprayAndFocusRouter r)

{

super(r);

this.initialNrofCopies = r.initialNrofCopies;

recentEncounters = new HashMap<DTNHost, EncounterInfo>();

neighborEncounters = new HashMap<DTNHost, Map<DTNHost,

EncounterInfo>>();

System.setProperty("java.util.Arrays.useLegacyMergeSort", "true");


73

}

############################################################

@Override

public MessageRouter replicate()

{

return new SprayAndFocusRouter(this);

}

/**

* Called whenever a connection goes up or comes down.

*/

############################################################

@Override

public void changedConnection(Connection con)

{

super.changedConnection(con);

/*

* The paper for this router describes Message summary vectors

* (from the original Epidemic paper), which

* are exchanged between hosts when a connection is established. This

* functionality is already handled by the simulator in the protocol

* implemented in startTransfer() and receiveMessage().

*

* Below we need to implement sending the corresponding message.

*/

DTNHost thisHost = getHost();

DTNHost peer = con.getOtherNode(thisHost);

//do this when con is up and goes down (might have been up for awhile)

if(recentEncounters.containsKey(peer))

{

EncounterInfo info = recentEncounters.get(peer);

info.updateEncounterTime(SimClock.getTime());

}

else

{

recentEncounters.put(peer, new

EncounterInfo(SimClock.getTime()));

}

if(!con.isUp())

{


74

neighborEncounters.remove(peer);

return;

}

/*

* For this simulator, we just need a way to give the other node in this

connection

* access to the peers we recently encountered; so we duplicate the

recentEncounters

* Map and attach it to a message.

*/

int msgSize = recentEncounters.size() * 64 + getMessageCollection().size() *

8;

Message newMsg = new Message(thisHost, peer,

SUMMARY_XCHG_IDPREFIX + protocolMsgIdx++, msgSize);

newMsg.addProperty(SUMMARY_XCHG_PROP, /*new

HashMap<DTNHost, EncounterInfo>(*/recentEncounters);

createNewMessage(newMsg);

}

####################################################################

@Override

public boolean createNewMessage(Message m)

{

makeRoomForNewMessage(m.getSize());

m.addProperty(MSG_COUNT_PROP, new Integer(initialNrofCopies));

addToMessages(m, true);

return true;

}

@Override

public Message messageTransferred(String id, DTNHost from)

{

Message m = super.messageTransferred(id, from);

/*

* Here we update our last encounter times based on the information sent

* from our peer.

*/

@SuppressWarnings("unchecked")

Map<DTNHost, EncounterInfo> peerEncounters = (Map<DTNHost,

EncounterInfo>)m.getProperty(SUMMARY_XCHG_PROP);

if(isDeliveredMessage(m) && peerEncounters != null)

{


75

double distTo = getHost().getLocation().distance

(from.getLocation());

double speed = from.getPath() == null ? 0 : from.getPath().getSpeed();

if(speed == 0.0) return m;

double timediff = distTo/speed;

/*

* We save the peer info for the utility based forwarding decisions, which are

* implemented in update()

*/

neighborEncounters.put(from, peerEncounters);

for(Map.Entry<DTNHost, EncounterInfo> entry : peerEncounters.entrySet())

{

DTNHost h = entry.getKey();

if(h == getHost()) continue;

EncounterInfo peerEncounter = entry.getValue();

EncounterInfo info = recentEncounters.get(h);

/*

* We set our timestamp for some node, h, with whom our peer has come in

contact

* if our peer has a newer timestamp beyond some threshold.

*

* The paper describes timers that count up from the time of contact. We use

* fixed timestamps here to accomplish the same effect, but the computations

* here are consequently a little different from the paper.

*/

if(!recentEncounters.containsKey(h))

{

info = new EncounterInfo(peerEncounter.getLastSeenTime() - timediff);

recentEncounters.put(h, info);

continue;

}

if(info.getLastSeenTime() + timediff < peerEncounter.getLastSeenTime())

{

recentEncounters.get(h).updateEncounterTime(peerEncounter.getLastSeenTi

me() - timediff);

}

}

return m;

}


76

//Normal message beyond here

Integer nrofCopies = (Integer)m.getProperty(MSG_COUNT_PROP);

nrofCopies = (int)Math.ceil(nrofCopies/2.0);

m.updateProperty(MSG_COUNT_PROP, nrofCopies);

return m;

}

@Override

protected void transferDone(Connection con)

{

Integer nrofCopies;

String msgId = con.getMessage().getId();

/* get this router's copy of the message */

Message msg = getMessage(msgId);

if (msg == null) {

// message has been dropped from the buffer after..

return;

// ..start of transfer -> no need to reduce amount of copies

}

if(msg.getProperty(SUMMARY_XCHG_PROP) != null)

{

deleteMessage(msgId, false);

return;

}

####################################################################

/*

* reduce the amount of copies left. If the number of copies was at 1 and

* we apparently just transferred the msg (focus phase), then we should

* delete it.

*/

nrofCopies = (Integer)msg.getProperty(MSG_COUNT_PROP);

if(nrofCopies > 1)

nrofCopies /= 2;

else

deleteMessage(msgId, false);

msg.updateProperty(MSG_COUNT_PROP, nrofCopies);

}


77

#################################################################

@Override

public void update()

{

super.update();

if (!canStartTransfer() || isTransferring()) {

return; // nothing to transfer or is currently transferring

}

/* try messages that could be delivered to final recipient */

if (exchangeDeliverableMessages() != null) {

return;

}

List<Message> spraylist = new ArrayList<Message>();

List<Tuple<Message,Connection>> focuslist = new

LinkedList<Tuple<Message,Connection>>();

for (Message m : getMessageCollection())

{

if(m.getProperty(SUMMARY_XCHG_PROP) != null) continue;

Integer nrofCopies = (Integer)m.getProperty(MSG_COUNT_PROP);

assert nrofCopies != null : "SnF message " + m + " didn't have " +

"nrof copies property!";

if (nrofCopies > 1)

{

spraylist.add(m);

}

else

{

/*

* Here we implement the single copy utility-based forwarding scheme.

* The utility function is the last encounter time of the msg's

* destination node. If our peer has a newer time (beyond the threshold),

* we forward the msg on to it.

*/

DTNHost dest = m.getTo();

Connection toSend = null;

double maxPeerLastSeen = 0.0; //beginning of time (simulation time)

//Get the timestamp of the last time this Host saw the destination

double thisLastSeen = getLastEncounterTimeForHost(dest);

for(Connection c : getConnections())


78

{

DTNHost peer = c.getOtherNode(getHost());

Map<DTNHost, EncounterInfo> peerEncounters = neighborEncounters.get(peer);

double peerLastSeen = 0.0;

if(peerEncounters != null && peerEncounters.containsKey(dest))

peerLastSeen = neighborEncounters.get(peer).

get(dest).getLastSeenTime();

/*

* We need to pick only one peer to send the copy on to; so lets find the

* one with the newest encounter time.

*/

if(peerLastSeen > maxPeerLastSeen)

{

toSend = c;

maxPeerLastSeen = peerLastSeen;

}

}

if (toSend != null && maxPeerLastSeen > thisLastSeen +

transitivityTimerThreshold)

{

focuslist.add(new Tuple<Message, Connection>(m, toSend));

}}}

//arbitrarily favor spraying

if(tryMessagesToConnections(spraylist, getConnections()) == null)

{

if(tryMessagesForConnected(focuslist) != null)

{

}}}

protected double getLastEncounterTimeForHost(DTNHost host)

{

if(recentEncounters.containsKey(host))

return recentEncounters.get(host).getLastSeenTime();

else

return 0.0;

}

/**

* Stores all necessary info about encounters made by this host to some other host.

* At the moment, all that's needed is the timestamp of the last time these two hosts

* met.

*

* @author PJ Dillon, University of Pittsburgh

*/


79

protected class EncounterInfo

{

protected double seenAtTime;

public EncounterInfo(double atTime)

{

this.seenAtTime = atTime;

}

public void updateEncounterTime(double atTime)

{


}

public double getLastSeenTime()

{

return seenAtTime;

}

public void updateLastSeenTime(double atTime)

{


}}}


80

Table 1. Random Waypoint: Rata-rata Hasil Pengambilan Data Pada Protokol Spray

and Wait

Spray and

Wait

Rata-rata

Delivery

Probability

Rata-rata

Overhead

Rata-rata

Delay

Rata-rata

Message

Drpped

Penambahan

Jumlah

Node

0.76264

4.71276

12120.66234

686.8

Penambahan

Jumlah Copy

0.65368

7.98758

13119.55058

1207.6

Penambahan

TTL

0.6513

5.1816

14602.73958

521.8

Penambahan

Kapasitas

Buffer

0.73414

4.93788

15589.0524

673

Table 2. Random Waypoint: Rata-rata Hasil Pengambilan Data Pada Protokol Spray

and Focus

Spray and

Focus

Rata-rata

Delivery

Probability

Rata-rata

Overhead

Rata-rata

Delay

Rata-rata

Message

Drpped

Penambahan

Jumlah

Node

0.9823

2.61364

1969.20132

61.4

Penambahan

Jumlah Copy

0.82478

4.0726

3814.56992

414.8

Penambahan

TTL

0.86568

2.82946

8352.13862

101

Penambahan

Kapasitas

Buffer

0.94662

2.88096

2773.33908

115


81

Table 3.Working Day Movement: Rata-rata Hasil Pengambilan Data Pada Protokol

Spray and Wait

Spray and

Wait

Rata-rata

Delivery

Probability

Rata-rata

Overhead

Rata-rata

Delay

Rata-rata

Message

Drpped

Penambahan

Jumlah

Node

0.7865

6.72666

10908.5164

685.6

Penambahan

Jumlah Copy

0.82348

8.61044

16591.17

1155.8

Penambahan

TTL

0.638538

5.47806

15851.11496

583.8

Penambahan

Kapasitas

Buffer

0.67708

7.70756

17262.0274

667.2

Table 4. Working Day Movement: Rata-rata Hasil Pengambilan Data Pada Protokol

Spray and Focus

Spray and

Wait

Rata-rata

Delivery

Probability

Rata-rata

Overhead

Rata-rata

Delay

Rata-rata

Message

Drpped

Penambahan

Jumlah

Node

0.91254

0.51884

900.81352

317.8

Penambahan

Jumlah Copy

0.94712

1.92218

2098.089

594.2

Penambahan

TTL

0.90824

1.70218

1247.25718

276.8

Penambahan

Kapasitas

Buffer

0.92622

1.31944

1059.577

191.4


analisis unjuk kerja protokol spray and focus di … · i analisis unjuk kerja protokol spray and...

Documents