Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKUnderwater Sensor Network (UWSN) dirancang untuk memungkinkannyaberkomunikasi dibawah air dengan menggunakan sinyal akustik sebagaipengiriman datanya. Pada tesis ini dilakukan evaluasi performa operasi routingVector Based Void Avoidance (VBVA) untuk aplikasi mobilitas node padajaringan UWSN.Metode penelitian yang dilakukan adalah dengan membangun simulasimenggunakan aplikasi Network Simulator (NS-2) versi 2.30 yang berjalan padasistem operasi Linux. Pada NS-2.30 yang diinstall ditambahkan modul aqua-simyang dikembangkan oleh Peng Xie. Hasil output akhir pada NS-2 akandivisualisasikan berupa tabel dan grafik yang kemudian akan dianalisa lebih lanjutmenggunakan metrik pengukuran packet delivery ratio, throughput, delay danpacket loss dengan menggunakan script AWK beserta beberapa tambahanmodifikasinya.Dari hasil serangkaian simulasi mengindikasikan bahwa meningkatnya jumlahnode secara bertahap akan menyebabkan penurunan kualitas. Salah satunya adalahpenurunan packet delivery ratio. Penurunan ini lebih disebabkan oleh collisionpaket yang lebih banyak terjadi.

---

ABSTRACTUnderwater sensor network (UWSN) is designed to enable it to communicateunderwater using acoustic signals. This thesis, the development of routing VectorBased Void Avoidance operation performance simulation for mobility nodeapplication on UWSN.The research methods is building the simulation using Network Simulator (NS-2)version 2.30 application that runs inside operating system Linux. The installedNS-2.30 is added with Aqua-Sim module developed by Peng Xie. The final outputfrom NS-2 will be visualized to graphic and table that will be analyzed usingmeasurement metric packet delivery ratio, throughput, delay and packet loss usingAWK scripts with added with several modifications.The result of this simulation indicates that increasing number of nodes will resultin loss of quality. One of them is a decrease in packet delivery ratio. The declinewas caused by that many packet collisions happen"

"Wireless Sensor Network (WSN) adalah jaringan yang terdiri dari kumpulan node sensor berukuran kecil yang berfungsi untuk memantau dan mengirimkan data ke base station (BS). WSN menawarkan berbagai keunggulan seperti biaya yang rendah dan instalasi yang mudah. Namun, keterbatasan energi pada setiap node sensor menyebabkan masa operasionalnya menjadi terbatas. Keterbatasan ini semakin signifikan pada aplikasi di lingkungan yang sulit dijangkau karena penggantian atau pengisian ulang energi tidak dapat dilakukan dengan mudah. Oleh karena itu, dibutuhkan efisiensi energi untuk memastikan WSN dapat beroperasi secara optimal dalam jangka waktu yang lama. Penelitian ini mengusulkan protokol clustering dan routing menggunakan algoritma tuna swarm optimization dan hybrid multi-hop routing (TSO-HMR) untuk mengoptimalkan efisiensi energi dan memperpanjang network lifetime. Algoritma tuna swarm optimization (TSO) digunakan untuk mengoptimalkan klaster jaringan dengan mengevaluasi rata-rata dan standar deviasi jarak antara node sensor dan pusat klasternya sehingga jarak komunikasi dalam klaster berkurang dan konsumsi energi menjadi lebih efisien. Sementara itu, pemilihan cluster head (CH) dilakukan secara adaptif dengan mengevaluasi energi residu node sensor, jarak ke base station (BS), dan jarak node sensor dalam klaster. Skema hybrid multi-hop routing dirancang untuk memilih jalur komunikasi yang optimal untuk mengurangi energi yang dikonsumsi dalam proses komunikasi antara CH dan BS dengan CH dapat mengirimkan data langsung ke BS atau melalui CH lain yang bertindak sebagai relay dengan memenuhi persyaratan seperi energi residu tersisa, jarak antara relay dengan BS dan CH, serta jarak antara CH dengan BS. Hasil simulasi menunjukkan bahwa TSO-HMR meningkatkan efisiensi energi secara signifikan, yaitu dengan meningkatnya network lifetime sebesar 94.1% dibandingkan penelitian sebelumnya, yaitu tuna swarm optimization and fuzzy logic control (TSFC). Penelitian ini menunjukkan potensi TSO-HMR sebagai solusi yang andal untuk mengatasi keterbatasan energi dalam WSN, khususnya pada aplikasi yang membutuhkan kinerja jaringan dengan masa operasional yang panjang.

---

Wireless Sensor Network (WSN) consists of numerous small-scale sensor nodes deployed to monitor environmental parameters and transmit data to a base station (BS). Despite their advantages, including cost-effectiveness and ease of deployment, WSNs face a critical limitation in the form of constrained energy resources at each sensor node, which significantly affects the operational lifetime of the network. This limitation becomes particularly challenging in inaccessible environments, where replacing or recharging batteries is impractical. Consequently, optimizing energy consumption is paramount to ensure prolonged and reliable network operation. This study introduces a novel clustering and routing protocol, termed tuna swarm optimization and hybrid multi-hop routing (TSO-HMR), designed to enhance energy efficiency and extend network lifetime. The tuna swarm optimization (TSO) algorithm is employed to optimize cluster formation by minimizing the average and standard deviation of distances between nodes and their respective cluster centers. This approach improves the compactness of cluster structures, reducing intra-cluster communication distances and energy consumption. Furthermore, the selection of cluster heads (CHs) is performed adaptively using a fitness function that evaluates three critical parameters: the residual energy of sensor nodes, their distances to the BS, and the intra-cluster distances. To further reduce energy consumption during data transmission, a hybrid multi-hop routing scheme is incorporated. This scheme enables CHs to transmit data either directly to the BS or through other CHs acting as relays. The relay selection process is governed by multiple criteria, including residual energy, the distance between the relay and both the BS and transmitting CH, as well as the distance between the transmitting CH and the BS. This dual-mode routing mechanism ensures optimal energy utilization across the network. Simulation results demonstrate that the TSO-HMR protocol achieves substantial improvements in energy efficiency, with a 94.1% increase in network lifetime compared to the baseline protocol, tuna swarm optimization and fuzzy logic control (TSFC). This research highlights the potential of TSO-HMR as a robust solution for addressing energy constraints in WSNs, particularly in scenarios demanding prolonged operational performance. "

"Sensor network adalah suatu sistem sensor dimana sensor, microcontroller, dan network interface dirangkai dalam satu papan tunggal. Pemodelan mini http server untuk sensor network pada penelitian ini menggunakan Emulator Z80 untuk bahasa pemograman assembly dan Simulator Simili untuk bahasa pemograman VHDL(VHSIC Hardware Descriptions Language). Mini http server untuk sensor network ini didesain agar dapat langung terhubung dengan jaringan internet tanpa sistem operasi.

---

A sensor network is an infrastructure comprised of sensing, computing and communications elements that made on the single board. The modeling of simple http server in this research used Z80 Emulator with assembly and Simili Simulator with VHDL(VHSIC Hardware Descriptions Language). The simple http server designed for internet connection without operating system."

"Pengawasan wilayah teritorial laut perlu dioptimalkan, terutama pada negara kepulauan yang memiliki luas wilayah laut lebih besar dibandingkan luas wilayah daratan. Karena, wilayah tersebut sangat rawan dimasuki oleh kapal pihak asing secara ilegal. Teknologi pengawasan yang umumnya digunakan seperti radar maupun satelit masih memiliki biaya yang mahal, pencitraan mudah terganggu oleh cuaca buruk, serta kesulitan dalam mendeteksi keberadaan kapal akibat efek noise dan cluttering yang disebabkan oleh permukaan laut yang tidak rata. Teknologi baru yang sekarang sedang dikembangkan untuk pendeteksian pihak asing yang masuk dalam wilayah teritorial adalah teknologi jaringan sensor nirkabel JSN. Skripsi ini telah memformulasikan persamaan JSN dengan 4 node sensor untuk mengestimasi koordinat kapal. Selain itu, telah dibuat pula perangkat lunak berbasis bahasa pemrograman Processing yang mampu menunjukkan hasil pendeteksian kapal. Kemudian telah dirancang sebuah sistem pendeteksi kapal yang mengestimasi arah, kecepatan, serta koordinat kapal berdasarkan persamaan estimasi koordinat kapal JSN dengan 4 node sensor. Sistem yang dirancang merupakan integrasi perangkat lunak tersebut dan perangkat keras berupa modul XBee sebagai pengirim data, mikrokontroler Arduino, dan akselerometer untuk membaca pergerakan node sensor secara vertikal. Pengujian dilakukan dengan melewatkan sebuah kapal dengan kecepatan tertentu di dalam wilayah pengawasan menggunakan JSN dengan 4 node sensor. Hasil yang diperoleh, sistem pendeteksian kapal mampu mendeteksi kecepatan, arah, dan koordinat kapal yang direpresentasikan dalam sumbu x dan sumbu y dengan akurasi terbaik yang dapat dilakukan yaitu sebesar 96 untuk pendeteksian kecepatan kapal, 98,85 untuk pendeteksian arah kapal, 98 untuk pendeteksian sumbu x, dan 99,92 untuk pendeteksian sumbu y.

---

Surveillance of marine territorial areas needs to be optimized, especially in archipelagic countries that have a larger marine area than land area because the area is vulnerable entered by foreign ships illegally. Commonly used surveillance technologies such as radar and satellite still have an excessive cost, imaging is easily disrupted by harsh weather, as well as difficulty in detecting ship presence due to noise and cluttering effects caused by uneven sea levels. Innovative technology that is now being developed for the detection of foreign parties that enter the territory is wireless sensor network technology WSN.

In this research, WSN equation with 4 sensor nodes to estimate the coordinates of the ship has been formulated. In addition, a software based on Processing language that can show the results of ship detection is also made. A ship detecting system that estimates the direction, velocity, and coordinate of the ship based on the WSN ship coordinate estimation equation with 4 sensor nodes has been designed as well.

The designed system is an integration of the software and hardware. The hardware use XBee module as communication device, Arduino as microcontroller, and accelerometer to read vertical sensor node movement. The test is performed by passing a ship at a certain speed within the surveillance area using WSN with 4 sensor nodes.

Results shown that the ship detection system can detect the velocity, direction, and coordinates of the ship represented in the x axis and y axis with the best accuracy of 96 for the detection of ship speed, 98.85 for the detection of ship direction, 98 For the detection of the x axis, and 99.92 for the detection of the y axis."

"k Berbahasa Indonesia/Berbahasa Lain (Selain Bahasa Inggris): Wireless Sensor Networks (WSN) terdiri dari node sensor yang tersebar dalam area monitoring untuk mengumpulkan dan mengirimkan data. Namun, keterbatasan energi pada node sensor menjadi tantangan utama dalam memperpanjang network lifetime. Ketergantungan pada baterai sebagai sumber daya menyebabkan node sensor mudah mengalami kehabisan energi, yang pada akhirnya memengaruhi kinerja jaringan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang efektif untuk mengurangi konsumsi energi dan menyeimbangkan distribusi beban dalam jaringan sensor. Penelitian ini mengusulkan protokol Single-Hop Clustering Routing berbasis Tuna Swarm Optimization (TSO) dan Gravitational Search Algorithm (GSA). Algoritma TSO digunakan untuk membentuk cluster secara optimal dengan meminimalkan jarak komunikasi antar node dalam cluster, sedangkan GSA diterapkan untuk memilih cluster head (CH) berdasarkan faktor-faktor seperti residual energy, jarak ke base station (BS), dan jarak intracluster. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma TSO-GSA mampu meningkatkan efisiensi energi dan memperpanjang lifetime jaringan secara signifikan dibandingkan protokol referensi TSO-FC. Pada skenario utama dengan 100 node dalam area 150 × 150 m², TSO-GSA mencatat peningkatan lifetime jaringan sebesar 24.03% pada LND (1615 round dibandingkan 1302 round oleh TSO-FC). Namun, sebagai trade-off, FND pada TSO-GSA terjadi lebih awal, yaitu pada round ke-444 dibandingkan round ke-902 pada TSO-FC. Di sisi lain, protokol ini mampu mempertahankan energi residu yang lebih tinggi, mencapai peningkatan sebesar 17,22% pada round ke-800 dibandingkan TSO-FC. Selain itu, algoritma TSO-GSA menunjukkan adaptabilitas yang baik terhadap perubahan kompleksitas jaringan, dengan peningkatan LND sebesar 26,7% dalam lingkungan dengan 200 node. Dalam hal performa komunikasi, protokol ini juga meningkatkan jumlah total data yang diterima BS sebesar 12,5% dibandingkan TSO-FC. Dengan keunggulan-keunggulan tersebut, penelitian ini menyimpulkan bahwa protokol TSO-GSA dapat menjadi solusi efektif untuk mengoptimalkan efisiensi energi dan memperpanjang lifetime jaringan dalam WSN.

---

Wireless Sensor Networks (WSN) consist of sensor nodes distributed in a monitoring area to collect and transmit data. However, the limited energy of sensor nodes is a major challenge in extending network lifetime. Dependence on batteries as a power source causes sensor nodes to easily run out of energy, which ultimately affects network performance. Therefore, an effective approach is needed to reduce energy consumption and balance load distribution in sensor networks. This research proposes a Single-Hop Clustering Routing protocol based on Tuna Swarm Optimization (TSO) and Gravitational Search Algorithm (GSA). The TSO algorithm is used to form clusters optimally by minimizing the communication distance between nodes in the cluster, while GSA is applied to select the cluster head (CH) based on factors such as residual energy, distance to the base station (BS), and intracluster distance. Simulation results show that the TSO-GSA algorithm is able to significantly improve energy efficiency and extend network lifetime compared to the reference protocol TSO-FC. In the main scenario with 100 nodes in a 150 × 150 m² area, TSO-GSA recorded a 24.03% increase in network lifetime on LND (1615 rounds compared to 1302 rounds by TSO-FC). However, as a trade-off, FND in TSO-GSA occurs earlier, at 444th round compared to 902nd round in TSO-FC. On the other hand, this protocol is able to maintain higher residual energy, achieving an improvement of 17.22% in the 800th round compared to TSO-FC. Moreover, the TSO-GSA algorithm shows good adaptability to changes in network complexity, with a 26.7% improvement in LND in a 200-node environment. In terms of communication performance, the protocol also increases the total amount of data received by the BS by 12.5% compared to TSO-FC. With these advantages, this study concludes that the TSO-GSA protocol can be an effective solution to optimize energy efficiency and extend network lifetime in WSNs. "

"Efficiency energy and stream data mining on Wireless Sensor Networks (WSNs) are a very interesting issue to be discussed. Routing protocols technology and resource-aware can be done to improve energy efficiency. In this paper we try to merge routing protocol technology using routing Distance Vector and Resource-Aware (RA) framework on heterogeneity wireless sensor networks by combining sun-SPOT and Imote2 platform wireless sensor networks. RA perform resource monitoring process of the battery, memory and CPU load more optimally and efficiently. The process uses Light-Weight Clustering (LWC) and Light Weight Frequent Item (LWF). The results obtained that by adapting Resource-Aware in wireless sensor networks, the lifetime of wireless sensor improve up to ± 16.62%.

---

Efisiensi energi dan stream data mining pada Wireless Sensor Networks (WSN) adalah masalah yang sangat menarik untuk dibahas. Teknologi Routing Protocol dan Resource-Aware dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi energi. Dalam penelitian ini peneliti mencoba untuk menggabungkan teknologi Routing Protocol menggunakan routing Distance Vector dan Resource-Aware (RA) framework pada Wireless Sensor Networks heterogen dengan menggabungkan sun-SPOT dan platform Imote2 Wireless Sensor Networks. RA melakukan proses pemantauan sumber daya dari memori, baterai, dan beban CPU lebih optimal dan efisien. Proses ini menggunakan Light-Weight Clustering (LWC) dan Light Weight Frequent Item (LWF). Hasil yang diperoleh bahwa dengan mengadaptasi Resource-Aware dalam Wireless Sensor Networks, masa pakai wireless sensor meningkatkan sampai ± 16,62%."

"Wireless sensor network (WSN) adalah sekelompok node sensor yang mengambil data dengan parameter pengukuran tertentu dan kemudian mengirim data secara nirkabel ke node pusat atau server untuk pemrosesan data. Salah satu hal yang paling penting dalam WSN adalah umur dari jaringan. Node sensor dalam WSN dirancang agar memiliki bentuk yang kecil sehingga mudah untuk dipindahkan, diganti dan rendah biaya produksi. Untuk mendukung desain tersebut maka energi dari node sensor dalam WSN biasanya tergantung baterai yang terintegrasi. Sehingga umur dari WSN tergantung pada kapasitas baterai dari masing-masing node sensor. Node sensor harus bekerja seefisien mungkin agar penggunaan energi dapat lebih hemat sehingga umur WSN bisa lebih panjang. Semakin lama umur WSN, maka diharapkan semakin tinggi total data atau semakin banyak data yang dikirimkan. Pada proses transmisi data, node sensor mengkonsumsi lebih banyak energi daripada saat melakukan proses data; Oleh karena itu, WSN perlu menggunakan metode routing untuk menghemat energi pada saat proses transmisi. Salah satu dari banyak cara untuk memperpanjang umur WSN adalah dengan menggunakan konsep pengelompokan node atau disebut dengan metode klaster. Salah satu protokol routing yang menggunakan konsep klaster adalah LEACH. Penelitian ini mengusulkan metode routing DivNCGL yang dimodifikasi berdasarkan LEACH dengan cara mendistribusikan cluster heads (CHs) untuk mencegah terpilihnya CH yang berdekatan. Proses distribusi dilakukan dengan cara membagi luas area sebaran node diawal proses set-up menjadi subregion. Proses pembagian subregion menggunakan nilai probabilitas yang didapatkan dengan metode non-cooperative game berdasarkan sisa node aktif, nilai energi total yang tersisa, dan energi yang dibutuhkan untuk melakukan transmisi. Parameter evalusi dilihat dari umur jaringan, total disipasi energi dan total data terkirim. Perbandingan simulasi akan melihat dari 3 metode yaitu LEACH, LEACH dengan probabilitas non-cooperative game (NCGL), dan DivNCGL. Dari hasil simulasi, umur WSN menggunakan metode DivNCGL meningkat lebih dari 30% dengan disipasi energi yang stabil dibandingkan dengan protokol LEACH. Peningkatan umur WSN akan meningkatkan jumlah data yang dikirimkan dan data yang diterima dengan menggunakan metode DivNCGL meningkat mencapai 70% dibandingkan dengan LEACH.

---

A wireless sensor network (WSN) is a group of sensor nodes that take data with specific measurement parameters and then send the data wirelessly to a central node or server for data processing. One of the most critical things in WSN is the age of the network. The sensor nodes in WSN are designed to be compact, so they are easy to move or replace, with low production costs. To support the compact design of sensor nodes, the energy from the sensor nodes in the WSN usually depends on the integrated battery. So the lifespan of the WSN depends on the battery capacity of each sensor node. The sensor node must work as efficiently as possible so that energy use can be more efficient so that the WSN life can be longer. The longer the lifespan of the WSN, it is expected for higher total data sent. In the data transmission process, the sensor node consumes more energy than when processing data; Therefore, WSN needs to use a routing method to save energy during the transmission process. One of the many ways to extend the life of the WSN is to use the concept of grouping nodes or the so-called cluster method. One of the routing protocols that use the cluster concept is LEACH. This study proposes the DivNCGL routing method, a modified method based on LEACH by distributing cluster heads (CHs) to prevent the selection of adjacent CH. The distribution process is carried out by dividing the distribution area of ​​the nodes at the beginning of the setup process into subregions. The subregion division process uses the probability value obtained by the non-cooperative game method based on the remaining active nodes, the total remaining energy, and the energy required for transmission. Parameter evaluation is seen from network lifetime, total energy dissipation, and total data sent. The simulation comparison will look at 3 methods, namely LEACH, LEACH with probability non-cooperative game (NCGL), and DivNCGL. From the simulation results, the lifespan of WSN using the DivNCGL method increased up to 30% with stable energy dissipation compared to the LEACH protocol. The increasing lifespan of the WSN also increases the amount of data transmitted. Using the DivNCGL method, the received data increased up to 70% compared to LEACH."

"The low-cost Wireless Sensor Network (WSN) consists of small battery powered devices called sensors, with limited energy capacity. Once deployed, accessibility to any sensor node for maintenance and battery replacement is not feasible due to the spatial scattering of the nodes. This will lead to an unreliable, limited lifetime and a poor connectivity network. In this paper a novel bio-inspired cluster-based deployment algorithm is proposed for energy optimization of the WSN and ultimately to improve the network lifetime. In the cluster initialization phase, a single cluster is formed with a single cluster head at the center of the sensing terrain. The second phase is for optimum cluster formation surrounding the inner cluster, based on swarming bees and a piping technique. Each cluster member distributes its data to its corresponding cluster head and the cluster head communicates with the base station, which reduces the communication distance of each node. The simulation results show that, when compared with other clustering algorithms, the proposed algorithm can significantly reduce the number of clusters by 38% and improve the network lifetime by a factor of 1/4."

"WSN merupakan jaringan sensor berskala besar dengan sumber daya yang terbatas. WSN digunakan pada aplikasi yang bersifat spesifik seperti untuk militer, survei, industri sampai pada pemakaian umum. Masalah yang dihadapi WSN adalah keterbatasan sumber daya dan jaringan yang selalu berubah sehingga membutuhkan algoritma yang tepat."