Rute Pasangan Lintasan Optimal Untuk Komunikasi Kooperatif Pada Jaringan Ad Hoc Multi Kriteria Dengan Metode Metaheuristik

Oleh : Prof. Dr. Nyoman Gunantara, ST, MT
dibuat pada : 2016
Fakultas/Jurusan : Fakultas Teknik/Sarjana Teknik Elektro

Kata Kunci :
jaringan ad hoc, multi kriteria, pasangan lintasan, multihop, metaheuristik, GA, PSO

Abstrak :
Pemilihan node yang akan bertindak sebagai relay pada jaringan ad hoc merupakan perihal yang sangat penting dalam menentukan kinerja jaringan. Hal tersebut disebabkan oleh setiap node bebas bergerak secara bebas ke segala arah dan merubah komunikasi dengan node lain kapanpun diinginkan. Serta pemilihan node tersebut harus mempertimbangkan beberapa kriteria. Kriteria yang menjadi pertimbangan bisa berupa sumber daya pada lapisan fisik hingga sumber daya pada lintas lapisan. Dalam penelitian ini, multi kriteria tersebut berupa konsumsi daya, SNR, dan load variance . Node-node pada jaringan ad hoc dapat membentuk pasangan-pasangan source dan destination node yang berkomunikasi yang melibatkan node-node lain sebagai relay sehingga membentuk lintasan multihop atau pasangan lintasan multihop untuk membentuk komunikasi kooperatif. Banyaknya solusi pasangan lintasan multihop yang terjadi tergantung dari jumlah node dan hop pada jaringan ad hoc. Untuk sebuah solusi pasangan lintasan multihop yang sangat besar maka didalam mencari solusi yang optimal apabila dilakukan dengan cara mengecek secara keseluruhan maka dibutuhkan waktu yang sangat lama. Untuk mengurangi waktu komputasi yang sangat lama tersebut maka dibutuhkan teknik optimasi. Permasalahan optimasi bisa diselesaikan dengan menggunakan metode eksak dan metode pendekatan. Dalam penelitian ini, digunakan metode pendekatan yaitu metode metaheuristik. Metode metaheuristik yang digunakan adalah berbasis populasi yaitu Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO). Metode GA dan PSO dipilih dalam penelitian ini karena memiliki kesamaan dan perbedaan. Kedua metode metaheuristik ini sama-sama algoritma berbasis populasi acak dan solusi pencarian optimal dengan memperbarui generasi. Perbedaannya adalah metode GA dalam memperbarui generasi memiliki evolusi operator yaitu crossover dan mutasi sedangkan metode PSO dalam memperbarui generasi tidak memiliki evolusi operator yaitu crossover dan mutasi. Untuk mengurangi waktu komputasi dalam mencari solusi pasangan lintasan multihop yang sangat besar serta untuk mengetahui analisis perbandingan akibat adanya kesamaan dan perbedaan kedua metode yaitu GA dan PSO tersebut maka pada Tahun I, dalam mencari solusi pasangan lintasan optimal dilakukan dengan metode GA. Hasil yang diharapkan adalah kinerja berupa multi kriteria jaringan ad hoc dan waktu komputasi. Luaran dari penelitian ini berupa publikasi pada jurnal Internasional terindeks Scopus dan laporan. Pada Tahun II, dalam mencari solusi pasangan lintasan optimal dilakukan dengan metode PSO. Hasil yang diharapkan adalah kinerja berupa multi kriteria jaringan ad hoc, waktu komputasi, serta analisis perbandingan dari metode GA dan PSO . Hasil yang diperoleh ini belum pernah diteliti oleh orang lain sehingga merupakan kontribusi dari penelitian pada Tahun II. Luaran dari penelitian ini berupa publikasi pada jurnal Internasional terindeks Scopus dan laporan.