## ISSN 2355-3286
Metoda Sederhana Distribusi Node Jaringan Sensor Nirkabel untuk Mengatasi Kehilangan Data Pada Saat Pengiriman

## Rifki Muhendra
Progran Studi Teknik Fisika, Universitas Multimedia Nusantara, Indonesia rifki.muhendra@lecturer.umn.ac.id
Diterima 23 Oktober 2017 Disetujui 20 Desember 2017
Abstract —A  simple  method  of  wireless  sensor  network node  distribution  was  developed  to  address  data  loss during transmission. A node consists of a microcontroller,  radio  frequency,  and  battery.  The adjacent  nodes  are  planted  with  programs  that  can build  mesh  networks.  This  network  consists  of  multiple child  networks  and parent networks  connected through a frequency router node. Communication between nodes in  the  network  can  take  two  ways.  The  average  ping time  measured  for  the  node  distribution  model  is  small from 1 second and the bit error rate (BER) is 0%.
Index  Terms —Wireless  sensor  networks,  mesh, frequency router node

## I. P ENDAHULUAN
Jaringan  sensor  nirkabel  (JSN)  merupakan  area penelitian  yang  aktif  dengan  berbagai  lokakarya  dan konferensi yang disusun setiap tahun, misalnya IPSN, SenSys, dan EWSN. Bidang-bidang penelitian tentang JSN  meliputi  Industri[1],infratruktur[2],  pertanian[3], kesehatan[4]dan militer[5]. JSN menawarkan kemudahan  dalam  pemantauan  maupun  control  fisik objek atau lingkungan tanpa harus berhubungan secara langsung. JSN terdiri dari sistem sensor nirkabel yang biasa  disebut  node,  dimana  node-node  yang  berada dalam suatu daerah dapat berhubungan satu sama lain membentuk  sebuah  jaringan.  Jaringan  ini  dapat  juga dihubungkan  dengan  internet  sehingga  sistem  yang dibangun dapat dikelola menggunakan mobile internet maupun android.
Dengan  berkembangnya  teknologi  perangkat komunikasi  nirkabel  seperti  radio  frekuensi  (RF), Zigbee,  bluetoot,  dan  WIFI,  penerapan  JSN  dalam kehidupan sehari-hari semakin mudah. Biaya pembangunan  node-node  JSN  tidak  lebih  dari  5  US dolar[6].  Sayangnya,  semakin  banyaknya  perangkat yang terhubung secara nirkabel, lalu lintas data disuatu daerah  semakin  padat.  Akibatnya,  tingkat  kehilangan data  semakin  tinggi.  Untuk  itu,  penelitian  terkait penanggulangan  kepadatan  lalu  lintas  data  secara nirkabel merupakan hal yang penting.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  untuk  mengatasi permasalah  ini  telah  dikemukakan  antara  lain penjadwalan  pengiriman  data  yang  efektif[7],  [8], pemilihan  jalur  transmisi  spesifik[9],  [10]  dan penetapkan  jumlah  node  yang  efektif  dalam jaringan[11].  Namun,  beberapa  metode  di  atas  cukup komplek dalam hal pemprogram. Pada paper ini, kami mengusulkan sebuah metoda sederhana untuk mengatasi  kepadatan  lalu  lintas  data  menggunakan model distribusi node berbasis topologi mesh.

## II. P ERANCANGAN S ISTEM
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  metode eksperimen  dalam  pengembangan  sistem  JSN. Eksperimen  ini  terdiri  dari  pembangunan  node  JSN dan  pengembangan  beberapa  model  distribusi  node berbasis topologi mesh.

## A. Perancangan Node JSN
Sebuah  node  JSN  terdiri  dari  mikrokontroler, frekuensi  radio  (RF)  dan  baterai  seperti  terlihat  pada gambar  1.  Setiap  node  yang  telah  dibangun  dikemas dalam  kotak  tahan  air  dan  panas  untuk  menghindari kondisi lingkungan yang mengganggu selama percobaan ini.
Gambar 1. Skematik node jarigan mesh nirkabel
Mikrokontroler  pada  node  berfungsi  otak  yang mengatur segala proses yang berlangsung dalam node. Mikrokontroler  yang  digunakan  adalah  Arduino Promini  berbasis  ATMega328.  Mikrokontroler  ini
bekerja dengan tegangan 1,8-5,5 volt dan arus 16 mA. Mikrokontroler ini  kami  pilih  karena berukuran  kecil, kapasitas  prosesornya  mencukupi  sebagai  aplikasi jaringan  sensor  nirkabel  dan  berdaya  rendah. Pemprograman  mikrokontroler  ini  menggunakan Arduino  IDE  1.8.1.  Algoritma  program  yang  bekerja di mikrokontroler dapat dilihat pada gambar 2.
Perangkat  yang  berfungsi  untuk  menghubungkan sebuah node dengan noda lain dalam sistem ini adalah RF.    RF  dipilih  sebagai  transmitter  karena  berdaya rendah,  mudah  diintegrasikan  dengan  perangkat  lain dan berharga murah.  Jenis RF yang digunakan adalah nf24. RF ini bekerja pada frekuensi 2,400 GHz hingga 2525  GHz  dengan  kecepatan  pengiriman  data  hingga 2Mbps.  Tegangan    optimal  RF  pada  saat  pengiriman data sebesar 3-3,3 VDC dan arus 10,5 mA. Antarmuka RF  dengan  mikrokontroler  menggunakan  Serial Peripheral  Interface  (SPI).  Dengan  perkembangan pemrograman sebelumnya[12], RF ini telah mendukung  transmisi  data  jaringan  dengan  topologi mesh.
Baterai  merupakan  komponen  yang  digunakan untuk  mensuplai  daya  pada  node.  Jenis  baterai  yang digunakan  adalah  AA  1.5  VDC.  Agar  kebutuhan tegangan  pada  node  terpenuhi  sebesar  3  volt,  baterai dirangkai  secara  seri  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3.  Pemilihan  baterai  dalam  sistem  ini  karena bersifat  mandiri,  praktis  dan  banyak  tersedia  di pasaran.  Selain  itu,  efek  penggunaan  baterai  untuk memasok  daya  pada  node  tidak  mengganggu pengiriman data RF[13].
Gambar 2. Alur pemrograman di mikrokontroler
Gambar 3. Bentuk fisik dari node jaringan mesh

## nirkabel

## B. Pengembangan model distribusi node menggunakan topologi mesh
Topologi  mesh  adalah  topologi  jaringan  dimana node-node didalam suatu daerah terhubung satu sama lain baik secara langsung maupun menggunakan node perantara.  Topologi  mesh  ini  biasanya  diterapkan untuk jaringan di daerah yang luas karena mesh dapat meningkatkan  jangkauan  pengiriman  data.  Apabila sebuah  node  mati,  node-node  disekitarnya  akan melakukan  proses rerouting ,  sehingga  komunikasi dalam jaringan dapat dijaga dengan baik.
Seperti yang diungkapkan dalam bab pendahuluan, tujuan  pengembangan  sistem  ini  adalah  untuk mengurangi  kepadatan  lalu  lintas  data  dalam jaringan.  Oleh  karena  itu,  kami  mengembangkan model  distribusi  node  menggunakan  topologi  mesh dengan  memanfaatkan  lebar  frekuensi  kerja  nrf24. Model jaringan yang kami bangun meliputi:
1. Model  distribusi  node  menggunakan  topologi mesh dengan frekuensi berbeda
Ini  adalah  model  jaringan  frekuensi  radio  dengan topologi  mesh  dimana  ada  beberapa  cluster  jaringan yang bekerja di suatu daerah. Setiap cluster  memiliki frekuensi  pengiriman  yang  berbeda  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 4. Tujuan dari
pembangunan  model  ini  adalah  untuk  mengetahui pengaruh  perbedaan  frekuensi  di  suatu  daerah terhadap kualitas pengiriman data.

## ISSN 2355-3286
Gambar 4. Model distribusi node menggunakan topologi mesh dengan frekuensi berbeda
2. Model  distribusi  node  menggunakan  topologi mesh bertingkat dengan frekuensi berbeda
Model  ini  terdiri  dari  2  node  yang  berbeda frekuensi  yang  dihubungkan  melalui  node  router frekuensi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5. Node router frekuensi adalah sebuah node yang dapat menerima  atau  mengirimkan  data  dari  sebuah  node dengan  suatu  nilai  frekuensi  ke  node  target  yang berbeda  frekuensi.  Sebuah  node  router  frekuensi terdiri  dari  2  node  yang  terhubung  secara  seri  seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.
Setiap  mikrokontroler  pada  node  router  ditanam dengan  program  yang  sama,  namun  nilai  frekuensi yang  digunakan  diatur  berbeda.  Jika  salah  satu  RF menerima data, mikrokontroler akan mengidentifikasi dan  menganalisa  data,  kemudian  mengirimkannya  ke mikrokontroler  kedua.  Data  yang  diterima  oleh mikrokontroler  kedua  akan  dipersiapkan  untuk dikirim ke node target melalui RF ke dua. Proses yang terjadi pada node router frekuensi dapat berlaku untuk proses sebaliknya.
Gambar 5. Model distribusi node menggunakan topologi mesh bertingkat dengan frekuensi berbeda
Gambar 6. Node router frekuensi

## 3. Model  jaringan  mesh  bertingkat  dengan  banyak frekuensi
Model  ini  adalah  pengembangan  dari  2  model sebelumnya.  Model  ini  terdiri  dari  beberapa  jaringan anak  dan  jaringan  induk  yang  terhubung  melalui router  jala  frekuensi  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 7. Tujuan pembangun model ini adalah untuk mengantisipasi  kepadatan  lalu  lintas  data  pada jaringan  yang  besar  dengan  sejumlah  node  yang banyak.
Gambar 7. Model jaringan mesh bertingkat dengan banyak frekuensi
Beberapa  pengaturan  pada  model  ini  dilakukan agar  dihasilkan  kualitas  pngiriman  data  yang  optimal yaitu  Pertama,  besar  data  yang  dikirim  sebuah  node tidak lebih dari 30 byte. Pengaturan ini untuk menjaga keberhasilan  satu  paket  data  terkirim  secara  utuh, karena  jumlah  maksimal  satu  kali  pengiriman  data oleh  RF  adalah  32  byte  [15].  Kedua,  selang  waktu pengiriman data terhadap pengiriman berikutnya oleh sebuah  node  di  atur  agar  berbeda  dengan  node  lain. Ketiga,  jumlah  node  dalam  jaringan  tidak  lebih  dari 250 node.

## III. H ASIL D AN D ISKUSI
Untuk  mengetahui  kemampuan  model  distribusi node  yang  telah  dibangun,  pengukuran ping  time dan bite  error  rate (BER)  dilakukan.  Kedua  pengukuran ini  dilaksanakan  di  laboratorium  elektronika  program studi fisika Institut Teknologi Bandung (ITB).

## ISSN 2355-3286
Ping  time adalah  waktu  interval  yang  dibutuhkan untuk mengirim data dari node pengirim menuju node target  dan  kembali  ke  node  pengirim[11].  Dalam pengukuran  ini,  pengiriman  data  dilakukan  secara berkala  selama  selang  waktu  tertentu.  BER  adalah metode uji performansi jaringan dengan membandingkan  jumlah  paket  data  yang  dikirim  oleh node  pengirim  menuju  node  target  terhadap  jumlah paket  data  yang  diterima  oleh  node  target[14]. Formulasi BER dapat dilihat pada persamaan di bawah ini.

## (1)
1. Hasil pengukuran ping time dan PER untuk model distribusi  node  menggunakan  topologi  mesh dengan frekuensi berbeda
Dalam  pengukuran ping  time pada  model  ini, mikrokontroler  deprogram  untuk  membangun  data sebesar  20  byte.  Data  tersebut  selanjutnya  dikirim menuju  sebuah  node  target  melalui  jaringan.  Hal  ini dilakukan  untuk  20  kali  pengamatan.  Selang  waktu pengiriman  data  terhadap  pengiriman  selanjutnya adalah  500  ms.  Selang  waktu  ini  mewakili  waktu pengiriman dalam keadaan lalu lintas data yang cukup padat.  Hasil  pengukuran  waktu  ping  untuk  model  ini dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Grafik Ping time untuk model distribusi node menggunakan topologi mesh dengan frekuensi berbeda
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  8,  rata-rata ping time yang terukur per jaringan adalah 510 ms. Hal ini menunjukkan  bahwa  pengiriman  data  menggunakan nilai frekuensi tertentu tidak mempengaruh pengiriman  data  pada  jaringan  yang  lain.  Dari  hasil pengukuran  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk mengurangi kepadatan lalu lintas data di suatu daerah dapat  dilakukan  memperbanyak  penggunaan  nilai frekuensi pengiriman data yang berbeda.
Selain ping  time ,  pengukuran  nilai  BER  juga dilakukan  untuk  model  ini.  Data  sebesar  20  byte dikirim  ke  sebuah  node  target  melalui  jaringan. Pegiriman  data  ini  dilakukan  sebanyak  100  kali. Selang  waktu  pengiriman  data  terhadap  data berikutnya  adalah  500  ms.  Hasil  pengukuran  BER dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. BER untuk model distribusi node menggunakan topologi mesh dengan frekuensi
berbeda Jaringan /frequency Jumlah data yang dikirim Jumlah data yang diterima BER (%) 2.412 GHz 100 100 0 2.422 GHz 100 100 0 2.432 GHz 100 100 0 2.442 GHz 100 100 0
1. Perbandingan  jumlah  data  yang  dikirim  oleh sebuah  node  menuju  node  target  terhadap jumlah  data  yang  diterima  oleh  node  target ditunjukkan  oleh  Tabel  1.  Persentase  BER untuk  masing-masing  jaringan  adalah  0%.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  data  yang hilang  selama  pengiriman  data  menggunakan model distribusi node  ini.
2. Hasil  pengukuran  Ping  time  untuk  model distribusi  node  menggunakan  topologi  mesh bertingkat dengan frekuensi berbeda
Model  distribusi  node  menggunakan  topologi mesh  bertingkat  dengan  frekuensi  berbeda  telah berhasil  dibangun.  Pengukuran ping  time dilakukan untuk mengetahui kinerja model ini. Dalam pengukuran  ini,  data  sebesar  20  byte  dikirim  dari sebuah  node  menuju  node  target  yang  berbeda frekuensi  menggunakan  node  router  frekuensi. Selanjutnya,  data  yang  berhasil  diterima  oleh  node target dikirim kembali ke node asal. Hal ini dilakukan untuk  38  kali  pengamatan.  Selang  waktu  pengiriman data  terhadap  pengiriman  selanjutnya  adalah  500  ms. Hasil pengukuran ping time ditunjukkan pada Gambar 9.

## ISSN 2355-3286
Gambar 9. Grafik Ping time untuk model distribusi node menggunakan topologi mesh bertingkat dengan frekuensi berbeda
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  9,  rata-rata ping time yang  terukur  sebesar  800  ms.  Ini  menunjukkan bahwa  node  router  frekuensi  bekerja  dengan  baik sebagai  jembatan  yang  menghubungkan  antara  node- node yang berbeda frekuensi.
2. Hasil pengukuran Ping time dan BER untuk model jaringan mesh bertingkat dengan banyak frekuensi
Model  jaringan  mesh  bertingkat  dengan  banyak frekuensi  telah  berhasil  dibangun.  Pengukuran ping time dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  model  ini. Dalam  pengukuran  ini,  data  sebesar  20  byte    dikirim dari  satu  node  ke  node  target  melalui  node  router frekuensi  dan  kembali  ke  node.  Selang  waktu pengiriman  data  terhadap  pengiriman  berikutnya adalah  500  ms.  Pengukuran  untuk  model  mesh bertingkat  ini  dilakukan  untuk  16  kali  pengamatan dimana  jumlah  node  pada  masing-masing  jaringan adalah 4, 6, 8 dan 10 node. Pengukuran ping time pada model ini dapat dilihat pada Gambar 10.
Gamabr 10. Grafik ping time untuk model jaringan mesh bertingkat dengan banyak frekuensi
Gambar  10  menunjukkan  bahwa  pengiriman  data menggunakan  jaringan  mesh  bertingkat  banyak frekuensi dapat dilakukan dengan baik. Rata-rata ping time terukur  untuk  4  kali  pengamatan  adalah 827  ms, 821  ms,  821  ms  dan  822  ms.  Pengukuran  ini menunjukkan  bahwa  penambahan  jumlah  node  pada setiap  jaringan  tidak  signifikan  mempengaruhi ping time pengiriman data dalam jaringan.
Pengukuran nilai BER juga dilakukan untuk model ini.  Data  sebesar  20  byte  dikirim  ke  node  target. Pengiriman  data  dilakukan  sebanyak  100  kali.  Selang waktu pengiriman data terhadap pengiriman selanjutnya  adalah  500  ms.  Hasil  pengukuran  BER dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pengukuran BER untuk model jaringan mesh multilevel dengan banyak frekuensi Jaringan /frekuen si Jumlah node dalam jaringan Jumlah data yang dikirim Jumlah data yang diterima BE R (%) 2.412 GHz 4 100 100 0 6 100 100 0 8 100 100 0 10 100 100 0 2.422 GHz 4 100 100 0 6 100 100 0 8 100 100 0 10 100 100 0 2.432 GHz 4 100 100 0 6 100 100 0 8 100 100 0 10 100 100 0 2.442 GHz 4 100 100 0 6 100 100 0 8 100 100 0 10 100 100 0
Perbandingan jumlah data yang dikirim oleh node ke  node  target  dan  jumlah  data  yang  diterima  oleh node target ditunjukkan pada table 2. Persentase BER untuk setiap jaringan adalah 0%. Hal ini menunjukkan bahwa  pengiriman  data  menggunakan  model  jaringan mesh  bertingkat  dengan  banyak  frekuensi  tidak mengalami kehilangan data.

## IV. S IMPULAN
Sebuah  metoda  sederhana  distribusi  node jaringan sensor nirkabel untuk mengatasi kehilangan data pada saat  pengiriman  telah  berhasil  dibangun.  Metoda  ini memadugukan  beberapa  jaringan  anak  dan  sebuah jaringan  induk  yang  terhubung  menggunakan  node router  frekuensi.  Dari  hasil  pengukuran  kinerja jaringan,  rata-rata  waktu  ping  untuk  masing-masing jaringan  kurang  dari  1  detik  dan  tingkat  kehilangan data  adalah  0%.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  ping time  dan  BER  pada  metoda  ini  dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan  beberapa  nilai  frekuensi  transmisi dalam  mengirimkan  data  melalui  jaringan  nirkabel dapat mengurangi kepadatan lalu lintas data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Y. Zakaria and K. Michael, “An Integrated Cloud-Based
Wireless  Sensor  Network  for  Monitoring  Industrial Wastewater Discharged into Water Sources,” Wirel. Sens. Netw. , 2017.
[2] H.-C.  Lee  and  H.-B.  Huang,  “A  Low-Cost  and Noninvasive  System  for  the  Measurement  and  Detection of Faulty Streetlights,” IEEE Trans. Instrum. Meas. , vol. 64, no. 4, 2015.
[3] M.  Keshtgari  and  A.  Deljoo,  “A  Wireless  Sensor
Network  Solution  for  Precision  Agriculture  Based  on Zigbee Technology,” Wirel. Sens. Netw. , 2012.
[4] L.  Wang  and  C.  Alexander,  “Medical  Applications  and Healthcare  Based  on  Cloud  Computing,” Int.  J.  Cloud Comput. Serv. Sci. , 2013.
[5] P. Chakravarth, S. Natarajan, and M. Anto Bennet, “GSM based  soldier  tracking  system  and  monitoring  using wireless communication,” Int. J. Smart Sens. Intell. Syst. , vol. 2017, no. Specialiss, 2017.
[6] R. Muhendra, A. Rinaldi, M. Budiman, and Khairurrijal, “Development  of  WiFi  Mesh  Infrastructure  for  Internet of Things Applications,” in Procedia Engineering , 2017, vol. 170.
[7] T. Chen, H. Shan, and X. Wang, “Optimal Scheduling for Wireless  On-Demand  Data  Packet  Delivery  to  High-
Speed Trains,” IEEE Trans. Veh. Technol. , 2015.
[8] W. Li, V. C. M. Leung, C. Zhu, and Y. Ma, “Scheduling and routing methods for cognitive radio sensor networks in regular topology,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , vol. 16, no. 1, 2016.
[9] H.  C.  Hwang,  J.  S.  Park,  and  J.  G.  Shon,  “Design  and
Implementation  of  a  Reliable  Message  Transmission System  Based  on  MQTT  Protocol  in  IoT,” Wirel.  Pers. Commun. , vol. 91, no. 4, 2016.
[10] P.  R.  Vamsi  and  K.  Kant,  “Detecting  sybil  attacks  in wireless  sensor  networks  using  sequential  analysis,” Int. J. Smart Sens. Intell. Syst. , vol. 9, no. 2, 2016.
[11] M.  Passafiume,  S.  Maddio,  and  A.  Cidronali,  “An improved  approach  for  RSSI-based  only  calibration-free real-time  indoor  localization  on  IEEE  802.11  and 802.15.4 wireless networks,” Sensors  (Switzerland) ,  vol. 17, no. 4, 2017.
[12] R.  Muhendra,  Husein,  M.  Budiman,  and  Khairurrijal, “Development of digital water meter infrastructure using wireless  sensor  networks,”  in AIP Conference Proceedings , 2016, vol. 1746.
[13] F.  Chiti,  R.  Fantacci,  and  A.  Tani,  “Performance evaluation of an adaptive channel allocation technique for cognitive  wireless  sensor  networks,” 2015  IEEE Globecom Work. GC Wkshps 2015 - Proc. , 2016.
[14] F.  Chiti,  R.  Fantacci,  and  A.  Tani,  “Performance
Evaluation of an Adaptive Channel Allocation Technique for  Cognitive  Wireless  Sensor  Networks,” IEEE  Trans. Veh. Technol. , vol. 66, no. 6, 2017.
[15] https://www.sparkfun.com/datasheets /RF/nRF2401rev1_1.pdf