## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 312-323 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Geographic Source Routing on V2I at Sudirman Street Pekanbaru City

## Penerapan Geographic Source Routing Pada V2I di Jalan Sudirman Kota Pekanbaru
Heryanto Chandra 1* , Linna Oktaviana 2 , Ery Safrianti 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Kampus Bina Widya, KM. 12.5 Simpang Baru, Pekanbaru, Riau, Indonesia
E-mail: 1 heryanto.chandra1209@student.unri.ac.id,
2 linnaoasari@lecturer.unri.ac.id, 3 esafrianti@eng.unri.ac.id
Received Sep 9th 2023; Revised Oct 30th 2023; Accepted Nov 2nd 2023 Corresponding Author: Heryanto Chandra

## Abstract
The  utilization  and  advancement  of  wireless  technology  have  reached  a  significant  level  of  maturity  and  widespread adoption. One such application is VANET (Vehicular Ad-Hoc Network), a wireless technology integrated into vehicles to enable communication between vehicles (V2V) and infrastructure (V2I). Challenges arising from the dynamic nature and high-speed mobility of VANETs can be addressed through the utilization of routing protocols. However, the existence of numerous  wireless  network  routing  protocols  necessitates  a  performance  evaluation  to  determine  the  most  effective routing protocol for implementation. This research focuses on evaluating the GSR (Geographic Source Routing) routing protocol.  The  research  methodology  employed  simulation  techniques  and  relied  on  supporting  software  tools  like Openstreetmap, SUMO, and OMNET++. The evaluation of the routing protocol's performance encompasses Quality of Service (QOS) parameters, including throughput, end-to-end delay, and packet delivery ratio. The study explores various scenarios involving changes in the number of vehicles, vehicle speeds, and the presence of Road Side Units (RSU).
Keywords: End-to-End Delay, GSR, Packet Delivery Ratio, Throughput, VANET

## Abstrak
Penggunaan  dan  perkembangan  teknologi  nirkabel  sekarang  sudah  sangat  maju  dan  luas.  Salah  satu  contohnya  adalah VANET (Vehicular Ad-Hoc Network ), yang merupakan teknologi nirkabel yang dipasang di dalam kendaraan sehingga kendaraan dapat  berkomunikasi  satu  sama  lain  (V2V)  atau dengan  infrastruktur  (V2I).  Tantangan dalam  VANET  yang muncul akibat pergerakan dan kecepatan tinggi kendaraan dapat diatasi dengan menggunakan protokol routing . Namun, karena  ada  banyak  jenis  protokol routing jaringan  nirkabel,  diperlukan  uji  kinerja  untuk  menentukan  protokol routing terbaik yang akan diimplementasikan. Penelitian ini berfokus pada pengujian protokol routing GSR ( Geographic Source Routing ).  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  simulasi  dan  menggunakan  perangkat  lunak  pendukung  seperti Openstreetmap,  SUMO,  dan  OMNET++.  Evaluasi  kinerja  protokol routing mencakup  parameter Quality  of  Service (QOS)  seperti throughput,  end-to-end  delay,  dan  packet  ratio .  Studi  ini  melibatkan  berbagai  skenario  yang  mencakup perubahan jumlah kendaraan, kecepatan kendaraan, dan keberadaan Road Side Unit (RSU).
Kata Kunci: End-to-End Delay, GSR, Packet Delivery Ratio, Throughput, VANET

## 1. PENDAHULUAN
Vehicular  Ad  hoc  Network biasa  disebut  juga  VANET  merupakan  sub-materi  dari Mobile  Ad  hoc Network (MANET), VANET merupakan bentuk dari dari Intelligent Transport System (ITS) yang di desain untuk  meningkatkan  keselamatan  kendaraan  di  jalan  raya  [1].  Kendaraan  yang  berada  dalam  jaringan VANET  bergerak  secara autonomous dan  terstruktur  serta  bertukar  informasi  dengan  kendaraan  lain  yang berada dalam jaringan yang sama VANET dikembangkan khusus untuk mengatasi permasalahan lalu lintas seperti  kemacetan,  keamanan  pengendara,  serta  kemudahan  dalam  perjalanan  [2].  VANET  memiliki  empat unsur  komunikasi  yaitu In  Vehicle  Communication,  Vehicle  to  Vehicle (V2V), Vehicle  to  Infrastructure (V2I), dan Infrastructure to Infrastructure (I2I), In Vehicle Communication adalah bentuk komunikasi yang
menyediakan  informasi  internal  kendaraan  berupa  keadaan  kendaraan  secara  fisik  ataupun  pengemudi kendaraan  seperti  kelelahan,  mengantuk  dan  sebagainya,  V2V  merupakan  bentuk  komunikasi  antar kendaraan,  V2I  merupakan  bentuk  komunikasi  kendaraan  dengan Road  Side  Unit (RSU),  sedangkan  I2I merupakan bentuk komunikasi antar infrastruktur dengan infrastruktur lain  [3]. Geographic Source Routing menggunakan  informasi  dari node tetangga, Geographic  Source  Routing (GSR)  merupakan  jenis  dari position-based routing protokol pada VANET. Geographic Source Routing (GSR), GSR memiliki beberapa teknik dan mekanisme dalam routing prosesnya, Geographic Source Routing (GSR) ditujukan untuk daerah urban  (perkotaan),  dalam  GSR  kendaraan  melakukan  perhitungan  melalui  langkah  terpendek  dari  destinasi menuju daerah tujuan [4].
Telah ada beberapa penelitian terdahulu mengenai GSR dan V2I, salah satunya dilakukan penelitian mengenai GSR untuk mencoba mengatasi permasalahan yang ditimbulkan akibat pergerakan kendaraan yang sangat  cepat  dan  berubah-ubah  [5].  Penelitian  serupa  untuk  mengatasi  permasalahan  dari  protokol routing yang  kehilangan  efiensi  dan  data  akibat  pola  pergerakan  kendaraan  yang  sangat  cepat  sehingga  diperlukan solusi  perhitungan  kepadatan  kendaraan  untuk  menentukan  rute  [6].  Selanjutnya  penelitian  oleh  Zeng  dkk, melakukan  perhitungan  dalam  menentukan path yang  akan  dituju  kendaraan  berdasarkan  lokasi  geografis untuk  meminimalisir delay [7].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  untuk  mencoba  meminimalisir delay dengan  melakukan  perutean  geografis  dan  memilih  persimpangan  berdasarkan  konektivitas  [8]. Dilanjutkan dengan penelitian untuk mengatasi pengiriman paket dengan cara menggunakan skema evaluasi bobot  jalan  [9].  Dilanjutkan  dengan  penelitian  dalam  mengatasi delay dan  pengiriman  paket  dengan melakukan  tiga  mekanisme stigmergy ,  perilaku  sosial  dan caching  adaptif [10].  Selanjutnya  penelitian mengenai  permasalahan  umum  VANET  seperti delay ,  keamanan,  dan  kualitas  layananan  serta  skalabilitas dan  dilakukan  survey  [11].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  membandingan  dua  kinerja  GSR dan AODV untuk mengetahui performa yang terbaik [12]. Selanjutnya mengenai peningkatan keamanan dan kenyamanan  dilakukan  dengan  mencoba  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  jumlah  node  terhadapat efektifitas routing protokol  tersebut  [13].  Selanjutnya  penelitian  mengenai review dari  kinerja  beberapa routing protokol  dilakukan  dengan  menganalisa  hasil  tiap  protokol routing dan  mencatat  serta membandingakan  hasilnya  [14],  penelitian  terdahulu  selanjutnya  mengenai  pengingkatan  sinyal  yang menjadi masalah dalam VANET dimana dalam penelitian ini dilakukan penerapan strategi demi mengurangi delay,  meningkatkan  akurasi  lokasi  dan  kondisi  lalu  lintas  [15],  penelitian  selanjutnya  membahas  tentang review  analisa  pertukaran  informasi  pada  V2I  untuk  mempertimbangkan  hal  apa  saja  yang  dapat meningkatkan kualitas pertukaran data pada V2I [16]. Penelitian selanjutnya mengenai penggunaan algoritma eco-driving dalam  meningkatkan throughput  signal [17],  selanjutnya  penelitian  mengenai  karakteristik  V2I serta  peningkatannya  [18],  penelitian  selanjutnya  mengenai beamforming adaptif  dalam  meningkatkan kapasitas  komunikasi  V2I  [19],  dan  yang  terakhir  penelitian  mengenai  pengembangan  untuk  peningkatan komunikasi antar kendaraan dan infrastruktur pada VANET [20].
Penelitian  serupa  sebenarnya  telah  ada  dilakukan  oleh Hadiwiriyanto,  Rezky,  Primantara  Hari Trisnawan,  and  Kasyful  Amron  dengan  judul  " Implementasi  Protokol  Geographic  Source  Routing  (GSR) Pada  Vehicular  Ad-Hoc  Network  (VANET)  untuk  Komunikasi  Kendaraan  Dengan  Road  Side  Unit  (RSU) ". Dari hasil tersebut ditujukkan GSR memiliki performa yang baik pada daerah urban, namun  hasil penelitian tersebut  belum  tentu  sama  jika  diterapakan  pada  daerah  urban  lain  dengan  situasi  yang  berbeda  serta penelitian  terdahulu  menggunakan  software  umum  seperti  NS-2  yang  dimana  hasil  yang  didapat  mungkin bisa berbeda jika menggunakan software yang berbeda seperti OMNET++. Adapun tujuan dari penelitian ini ialah  untuk  menerapkan  dan  mengembangkan  protokol Geographic  Source  Routing (GSR)  di  Jalan Sudirman,  Pekanbaru,  Riau  dan  melakukan  analisis  terhadap  hasil  yang  didapatkan,  pengujian  dilakukan berdasarkan  hasil  dari  perancangan  dan  implementasi  dengan  tiga  skenario  uji  yaitu  kepadatan  kendaraan, kecepatan kendaraan dan jumlah variasi RSU dengan rentang waktu pengujian adalah 200 detik. Hasil dari pengujian akan dianalisis.

## 2. METODOLOGI
Lokasi  dan  waktu  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  berlokasi  di  Jalan  Sudirman,  Kota Pekanbaru,  Riau.  Luas  daerah  penelitian  adalah  3000m  ×  3000m.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode survei, dan peneliti mengambil sampel berupa para pengendara dan pengguna jalan di lokasi tersebut. Setelah melakukan tahapan studi literatur, penulis mulai melakukan pengumpulan data, kemudian dilanjutkan dengan proses pembuatan map, dan tahapan terakhir adalah penerapan protokol Geographic Source Routing (GSR) dan  menganalisa  hasilnya  menggunakan  tiga  parameter  uji yaitu  throughput,  end-to-end  delay  dan  packet delivery ratio.
Mulai
- Studi Literatur - Pengumpul an Data (Titik koordinat, Pengumpul an sample) Proses  Create Map: - Convert map.xml - Convert map.cfg Apakah Create Map Berhasil ? Perancangan Geographic S ource Routing (GSR) Apakah Rancangan Berhasil ? Hasil dan Kesimpulan Seles ai Ya Ti dak Ya Ti dak
Gambar 1 . Flowchart Alur Penelitian
Gambar  1  merupakan  diagram  alir  atau  alur flowchart yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  pada bagian  Studi  literatur  adalah  langkah  pencarian  sumber  informasi  dan  materi  mengenai Geographic Source Routing (GSR).

## 2.1. Studi Literatur
Pada bagian studi literatur ini, penulis melakukan research mengenai VANET dan protokolnya yaitu Geographic Source Routing (GSR). Research yang dilakukan adalah mencari penelitian sejenis berupa jurnal dan penelitian terdahulu serta buku-buku yang terkait dengan penelitian yang dilakukan.

## 2.2. Proses Create Map
Proses Create Map bertujuan untuk membuat peta area penelitian. Area tersebut ialah Jalan Sudirman Pekanbaru (titik awal 0.536029° 101.447686° dan titik akhir 0.510514°101.449120°)  dengan luas 3000m  × 3000m.
Mulai Menentukan Area Penelitian Cap ture Area yang dipilih Proses Create Map.xml Apakah Create Map.xml berhasil? Selesai Ya Tidak
Gambar 2. Flowchart Alur Pembuatan Real Map
Pada  gambar  2  merupakan  proses  pembuatan real  map yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  pada tahapan pertama dimulai dengan cara mencari titik koordinat dari daerah yang akan dijadikan studi kasus.
2.3. Perancangan Geographic Source Routing (GSR)
Geographic  Source  Routing (GSR)  merupakan  suatu  protokol routing berbasis position-based yang dipadukan dengan topologi jaringan dan memanfaatkan map guna menemukan rute dari node sumber ke node tujuan. Protokol untuk jaringan kendaraan ini bekerja sangat baik di lingkungan kota yang mana kepadatan lalu  lintas  tinggi  pada  siang  hari  tetapi  lebih  sedikit  pada  malam  hari.  Kondisi  ini  cocok  untuk  diterapkan pada  lokasi  penelitian,  yakni Jalan  Sudirman  Pekanbaru.  Menggunakan  GSR  perlu  dilakukan  perancangan, yang mana prosesnya dapat dilihat pada flowchart gambar 3.
Mulai
- Install Library dan Konfigurasi OMNET++ Perancangan GSR : Modifikasi File Map GSR, Jumlah Road side Uni t, Vehicle, Jenis RSU Apakah Perancangan GS R berhasil ? Selesai Ya Ti dak
Gambar 3. Flowchart Alur Penerapan GSR
Pada  gambar  3  bisa  kita  lihat,  proses  penerapan  GSR  pada  OMNET++  dimulai  dengan  melakukan instalasi pada library dan melakukan konfigurasi pada OMNET++  adapun library yang dibutuhkan seperti VeinsInet .

## 2.4. Pengujian dan Analisis
Pengujian  dan  analisis  penelitian  ini  menggunakan  tiga  skenario  pengujian  serta  menggunakan  juga tiga  parameter  pengujian.  Skenario  pengujian  yang  digunakan  yaitu  kepadatan  kendaraan,  kecepatan kendaraan,  dan  jumlah  variasi Road  Side  Unit (RSU).  Sedangkan  untuk  parameter  yang  digunakan  adalah throughput,  end-to-end,  packet  delivery  ratio. Di  bawah  ini  pada  tabel  1  ditampilkan  nilai  parameter pengujian yang akan digunakan.
Tabel 1. Angka Varibel Pengujian Variabel Pengujian Waktu Pengujian 100s, 200s Jumlah Node 20, 30, 40,50, 60 Jumlah RSU 1, 2, 3, 4 Kecepatan Node 20, 40, 50, 60, 70

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  memfokuskan  membahas  dan  memberikan  pemaparan  tentang  hasil  dari  penerapan protokol VANET yaitu Geographic Source Routing (GSR) di jalan Sudirman Kota Pekanbaru. Pengujian ini dilakukan sesuai dengan skenario yang telah dirancang yaitu dengan menggunakan protokol GSR, pengujian pertama dilakukan dengan kendaraan yang digunakan berjumlah 10, 20, 30, 40 dan 50 node , hasil pengujian yang dianalisis berupa parameter throughput, end-to-end delay dan packet delivery ratio .

## 3.1. Pengujian Skenario Jumlah Kendaraan
1. Throughput Pengujian throughtput berdasarakan jumlah/ node kendaraan yang bervariasi dapat dilihat pada tabel 2 dan gambar 4.
Tabel 2. Hasil Pengujian Skenario 1 Throughput No Pengujian Jumlah Node (Kendaraan) 10 20 30 40 50 1 455.98 738.04 1033.55 1086.59 1090.85 2 474.07 736.06 1041.68 1085.13 1072.30 3 478.42 747.11 1043.67 1062.18 1095.55 4 479.60 747.03 1049.43 1057.37 1066.39 5 455.50 728.23 1066.16 1068.98 1099.08 Rata-Rata 468.71 739.29 1046.90 1072.05 1084.83
Berdasarkan  Tabel  2  hasil  pengujian  nilai throughput berdasarkan  jumlah  kendaraan  yang  berbeda- beda mendapatkan hasil rata-rata tertinggi pada jumlah kendaraan 50 dengan nilai rata-rata 1084.83 bps dan paling rendah pada 10 kendaraan dengan nilai rata-rata 468.71 bps.
Gambar 4. Grafik Pengujian Nilai Throughput Skenario 1
Berdasarkan  gambar  4  menunjukkan  hasil  pengujian  nilai throughput dari  berbagai  macam  variasi banyak  kendaraan  dengan  menggunakan  kecepatan  random  mulai  dari  10  km/jam  hingga  50  km/jam  dan menggunakan satu jenis RSU. Hasil simulasi menunjukkan bahwa protokol GSR mampu memberikan nilai kecepatan  transfer  paket  menjadi  lebih  baik  jika  bertambahnya  kendaraan.  Hal  ini  dikarenakan  GSR menggunakan  metode  RLS  yaitu  pengiriman  berdasarkan node tetangganya,  jika  jumlah node /kendaraan semakin banyak maka node tujuan akan semakin cepat ketemu, terlihat nilai throughput tertinggi berada pada jumlah kendaraan terbanyak yaitu 50 kendaraan dengan nilai rata-rata 1084.83 bps.
2. End-to-end Delay
Pada  pengujian End-to-end  delay ,  pengujian  dilakukan  dengan  melihat  lama  waktu  permintaan pengiriman dengan proses yang dilakukan. Pengujian dilakukan dengan variasi banyak kendaraan mulai dari 10,  20,  30,  40  dan  50  kendaraan.  Tabel  3  dan  gambar  5  menunjukkan  hasil  nilai End-to-end delay dari skenario variasi banyaknya kendaraan.
Tabel 3. Hasil Pengujian Skenario 1 End-to-end Delay No Pengujian Jumlah Node (Kendaraan) 10 20 30 40 50 1 2.66 2.55 2.17 2.94 2.44 2 2.25 2.25 2.35 2.62 2.01 3 2.51 2.65 2.71 2.46 2.36 4 2.78 2.69 2.00 2.58 2.52 5 2.08 2.77 2.10 2.32 2.57 Rata-Rata 2.45 2.58 2.27 2.59 2.38
Tabel 3 menunjukkan hasil simulasi nilai End-to-end delay . Hasil simulasi paling rendah ditunjukkan pada jumlah node 30 dengan nilai rata-rata 2.27 ms, sehingga banyaknya node ini yang paling cepat dalam pengiriman. Sedangkan yang paling lama ditunjukkan pada jumlah kendaraan rata-rata 40 kendaraan dengan nilai rata-rata 2.59 ms.
468,71
739,29
1046,90 1072,05 1084,83 0 200 400 600 800 1000 1200 10 20 30 40 50 b it p er se co n d Node Throughput
Gambar 5. Grafik Pengujian Nilai End-to-end delay Skenario 1
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  nilai End-to-end  delay pada  protocol  GSR  mengalami  kenaikan  dan penurunan, penurunan terjadi karena terjadi penumpukan permintaan sehingga sedikit mengalami delay .

## 3. Packet Delivery Ratio
Pada pengujian Packet delivery ratio dilakukan dengan skenario variasi kendaraan yang berbeda-beda, mulai  dari  10,  20,  30,  40  dan  50  kendaraan.  Tabel  4  dan  gambar  6  menunjukkan  hasil  simulasi  dengan protokol GSR.
Tabel 4. Hasil Pengujian Skenario 1 Packet Delivery Ratio No Pengujian Jumlah Node 10 20 30 40 50 1 53.92 91.45 97.31 86.27 82.85 2 52.14 86.03 82.87 84.05 93.51 3 53.13 88.87 98.11 83.56 88.15 4 50.18 88.89 95.96 89.93 86.48 5 50.31 92.39 96.81 93.14 85.69 Rata-Rata 51.94 89.53 94.21 87.39 87.34
Pada  tabel  4  menunjukkan  bahwa  persentase  nilai Packet  delivery  ratio paling  rendah  berada  pada jumlah  kendaraan  10  dengan  nilai  rata-rata  sebesar  51.94%,  sedangkan  yang  paling  tinggi  berada  pada jumlah kendaraan 30 dengan nilai rata-rata sebesar 94.21%.
Gambar 6. Grafik Pengujian Nilai Packet Delivery Ratio Skenario 1
Berdasarkan gambar 6 menunjukkan bahwa protocol GSR mengalami peningkatan dalam nilai Packet delivery ratio .

## 3.2. Pengujian Skenario Kecepatan Kendaraan
Pengujian  ini  dilakukan  sesuai  dengan  skenario  yang  telah  dirancang  yaitu  dengan  menggunakan protokol GSR, pengujian kedua dilakukan dengan skenario kecepatan yang bervariasi mulai dari 10, 20, 30, 40  dan  50  km/jam.  Hasil  pengujian  yang  dianalisis  berupa  parameter throughput,  end-to-end  delay dan packet delivery ratio .
2,45 2,58 2,27 2,59 2,38 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 10 20 30 40 50 ms node End-to-end Delay 51,94 89,53 94,21 87,39 87,34 0 20 40 60 80 100 10 20 30 40 50 % node Packet Delivery Ratio

## 1. Throughput
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  skenario  variasi  kecepatan  kendaraan  yang  berbeda-beda  dengan kecepatan  10,  20,  30,  40  dan  50  km/jam.  Tabel  5  dan  gambar  7  menunjukkan  hasil  simulasi  untuk  nilai throughput dengan variasi kecepatan yang berbeda-beda.
Tabel 5. Hasil Pengujian Skenario 2 Throughput No Pengujian Jumlah Node 10 20 30 40 50 1 522.19 831.79 1141.11 1183.41 1126.81 2 470.37 810.45 1132.77 1143.39 1165.38 3 521.31 814.06 1113.36 1156.36 1128.37 4 544.47 836.04 1118.20 1133.60 1132.22 5 510.80 821.35 1160.24 1123.37 1142.65 Rata-Rata 513.82 822.74 1133.14 1148.03 1139.09
Tabel  5  menunjukkan nilai throughput terkecil  berada  pada  kecepatan  10  km/jam  dengan  nilai  rata- rata sebesar 513.8 bps, sedangkan nilai throughput terbesar berada pada kecepatan 40 km/jam dengan nilai rata-rata sebesar 1148.03 bps.
Gambar 7. Grafik Pengujian Nilai Packet Delivery Ratio Skenario 2
Gambar  7  menunjukkan  nilai throughput mengalami  peningkatan  di  setiap  perubahan  kecepatan semakin meningkat.

## 2. End-to-end Delay
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  skenario  variasi  kecepatan  kendaraan  yang  berbeda-beda  dengan kecepatan 10, 20, 30, 40 dan 50 km/jam. Tabel 6 dan gambar 8 menunjukkan hasil simulasi untuk nilai End- to-end delay dengan variasi kecepatan yang berbeda-beda.
Tabel 6. Hasil Pengujian Skenario 2 End-to-end Delay
No Pengujian Kecepatan 10 20 30 40 50 1 1.86 2.53 2.39 2.40 2.35 2 1.64 2.44 2.49 2.31 2.51 3 1.49 2.54 2.48 2.51 2.57 4 1.61 2.39 2.44 2.44 2.55 5 1.98 2.55 2.36 2.44 2.56 Rata-Rata 1.72 2.49 2.43 2.42 2.51
Tabel  6  menunjukkan nilai End-to-end  delay terendah  pada  kecepatan  10  km/jam  dengan  nilai  rata- rata  sebesar  1.72  ms.  Sedangkan  nilai End-to-end  delay tertinggi  pada  kecepatan  50  km/jam  dengan  nilai rata-rata sebesar 2.51 ms.
513,82 822,74
1133,14 1148,03 1139,09 0 500 1000 1500 10 20 30 40 50 b it p er se co n d Kecepatan (km/jam) Throughput
Gambar 8. Grafik Pengujian Nilai End-to-end delay Skenario 2
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  nilai End-to-end  delay semakin  tinggi.  Hal  ini  bisa  terjadi  dimana kendaraan kecepatannya meningkat dan RLS tidak dapat menjangkau node tujuan.

## 3. Packet Delivery Ratio
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  skenario  variasi  kecepatan  kendaraan  yang  berbeda-beda  dengan kecepatan  10,  20,  30,  40  dan  50  km/jam.  Tabel  7  dan  gambar  9  menunjukkan  hasil  simulasi  untuk  nilai Packet delivery ratio dengan variasi kecepatan yang berbeda-beda.
Tabel 7. Hasil Pengujian Skenario 2 Packet Delivery Ratio No Pengujian Kecepatan 10 20 30 40 50 1 95.87 95.18 96.00 94.46 95.44 2 94.72 95.67 95.82 95.88 95.46 3 94.23 95.39 95.25 95.95 95.63 4 95.65 94.77 95.17 94.92 94.76 5 94.71 95.79 94.34 95.41 95.89 Rata-Rata 95.04 95.36 95.32 95.32 95.43
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai Packet  delivery  ratio terendah  yaitu  pada  kecepatan  10  km/jam dengan nilai rata-rata sebesar 95.04%, sedangkan nilai Packet delivery ratio tertinggi berada pada kecepatan 50 km/jam dengan nilai rata-rata sebesar 95.43 %.
Gambar 9. Grafik Pengujian Nilai Packet Delivery Ratio Skenario 2
Gambar 9 menunjukkan bahwa terjadi peningkatan pada nilai Packet delivery ratio dari kecepatan 10 km/jam ke kecepatan 20 km/jam, kemudian mengalami sedikit penurunan pada kecepatan 30 km/jam,  tetapi setelah itu mengalami kenaikan lagi pada kecepatan 40 dan 50 km/jam.

## 3.3. Pengujian Skenario Jumlah Variasi RSU
Pengujian  ini  dilakukan  sesuai  dengan  skenario  yang  telah  dirancang  yaitu  dengan  menggunakan protokol GSR, pengujian ketiga menggunakan skenario SRU yang bervariasi. Hasil pengujian yang dianalisis berupa parameter throughput, end-to-end delay dan packet delivery ratio .
1,72
2,49 2,43 2,42 2,51 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 10 20 30 40 50 ms Kecepatan (km/jam) End-to-end Delay 95,04 95,36 95,32 95,32 95,43 94,8 95 95,2 95,4 95,6 10 20 30 40 50 ms Kecepatan (km/jam)
Packet Delivery Ratio

## 1. Throughput
Pengujian ini dilakukan dengan skenario variasi jumlah RSU yang berbeda-beda dengan jumlah 1, 2, 3  dan  4  RSU.  Tabel  8  dan  gambar  10    menunjukkan  hasil  simulasi  untuk  nilai throughput dengan  variasi jumlah RSU yang berbeda-beda.
Tabel 8. Hasil Pengujian Skenario 3 Throughput No Pengujian Jumlah RSU 1 2 3 4 1 1086.42 1093.36 1044.86 1132.99 2 1031.86 1014.47 1029.31 1070.15 3 1030.97 1075.10 1104.44 1116.64 4 1012.00 1066.16 1111.08 1119.84 5 1076.66 1117.68 1068.50 1023.48 Rata-Rata 1047.58 1073.35 1071.64 1092.62
Tabel 8 menunjukkan bahwa nilai throughput terkecil dari skenario variasi jumlah RSU adalah pada jumlah  1  RSU  dengan  nilai  sebesar  1047.58  bps,  sedangkan  nilai throughput terbesar  pada  jumlah  4  RSU dengan nilai 1092.62 bps.
Gambar 10. Grafik Pengujian Nilai Throughput Skenario 3
Pada  gambar  10    menunjukkan  nilai throughput pada  skenario  variasi  jumlah  RSU  mengalami kenaikan  di  setiap  penambahan  RSU.  Hal  ini  di  sebabkan  karena  semakin  banyaknya  jumlah  RSU memungkinkan  jangkauan  RLS  semakin  luas  artinya  letak  kendaraan  yang  lumayan  jauh  masih  dapat terjangkau.

## 2. End-to-end Delay
Pengujian ini dilakukan dengan skenario variasi jumlah RSU yang berbeda-beda dengan jumlah 1, 2, 3  dan  4  RSU.  Tabel  9  dan  gambar  11  menunjukkan  hasil  simulasi  untuk  nilai End-to-end  delay dengan variasi jumlah RSU yang berbeda-beda.
Tabel 9. Hasil Pengujian Skenario 3 End-to-end Delay No Pengujian Jumlah RSU 1 2 3 4 1 2.41 2.47 2.51 2.55 2 2.47 2.48 2.42 2.48 3 2.43 2.54 2.49 2.44 4 2.41 2.47 2.55 2.59 5 2.59 2.44 2.52 2.59 Rata-Rata 2.46 2.48 2.50 2.53
Pada  Tabel  9  menunjukkan  nilai End-to-end  delay dari  skenario  variasi  jumlah  RSU,  nilai  tercepat berada pada jumlah 1 RSU dengan rata-rata sebesar 2.46 ms dan terlama berada pada jumlah 4 RSU dengan rata-rata nilai sebesar 2.53 ms.
1047,58 1073,35 1071,64 1092,62 1020 1040 1060 1080 1100 1 2 3 4 B it p er se co n d Jumlah RSU Throughput
Gambar 11. Grafik Pengujian Nilai End-to-end delay Skenario 3
Terlihat pada gambar 11 menunjukkan kenaikan nilai End-to-end delay dengan skenario variasi pada RSU.
3. Packet Delivery Ratio
Pengujian ini dilakukan dengan skenario variasi jumlah RSU yang berbeda-beda dengan jumlah 1, 2, 3 dan 4 RSU. Tabel 10 dan gambar 12 menunjukkan hasil simulasi untuk nilai Packet delivery ratio dengan variasi jumlah RSU yang berbeda-beda.
Tabel 10. Hasil Pengujian Skenario 3 Packet Delivery Ratio No Pengujian Jumlah RSU 1 2 3 4 1 95.65 97.95 96.88 97.90 2 95.89 98.78 98.10 95.42 3 95.98 98.41 98.10 97.54 4 98.65 98.12 98.42 96.64 5 98.63 97.08 96.43 97.93 Rata-Rata 96.96 98.07 97.59 97.09
Terlihat pada tabel 10 menunjukkan nilai Packet delivery ratio dengan skenario variasi jumlah RSU. Nilai Packet  delivery  ratio terkecil  berada pada  jumlah 4 RSU  dengan  persentase  rata-rata  sebesar  97.09% dan nilai terbesar berada pada 2 RSU dengan persentase rata-rata sebesar 98.07%.
Gambar 12. Grafik Pengujian Nilai Packet Dellivery Ratio Skenario 3
Pada gambar 12 menampilkan grafik nilai PDR dimana protokol GSR  mendapatkan nilai PDR yang meningkat lalu menurun, nilai PDR mengalami peningkatan pada jumlah RSU 2, peningkatan ini disebabkan karena ketika protokol GSR mengirimkan RREQ ke RSU terdekat yaitu 1 dan 2 tidak mengalami drop paket karena  masih  dalam  jangkauan  RLS.  Namun  ketika  jumlah  RSU  4,  dimana  RSU  dihitung  terlalu  jauh  dari RLS yang menjadi penyebab banyak paket yang langsung drop.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian penulis telah mendapatkan beberapa kesimpulan, adapun kesimpulan tersebut adalah hasil analisa dari penerapan protokol Geographic Source Routing terdiri dari tiga skenario. Skenario
2,46 2,48 2,50 2,53 2,42 2,44 2,46 2,48 2,5 2,52 2,54 1 2 3 4 ms Jumlah RSU End-to-end Delay 96,96 98,07 97,59 97,09 96 96,5 97 97,5 98 98,5 1 2 3 4 % Jumlah RSU Packet Delivery Ratio
pertama dengan variasi jumlah kendaraan mendapatkan nilai throughput tertinggi dalam skenario 50 jumlah dengan  nilai  rata-rata  1084.83  bps  dan  nilai  paling  rendah  dengan  rata-rata  468.71  dengan  jumlah  10 kendaraan, nilai End-to-end delay tertinggi rata-rata sebesar 2.59 ms dengan jumlah 40 kendaraan dan nilai terendah  memiliki nilai  rata-rata  2.27 dengan  jumlah  30  kendaraan  dan nilai Packet  delivery  ratio tertinggi rata-rata  sebesar  94.21%  pada  jumlah  30  kendaraan  dan  nilai  terendah  memiliki  nilai  rata-rata  51,94% dengan  10  jumlah  kendaraan.  Skenario  kedua  dengan  variasi  kecepatan  kendaraan  mendapatkan  nilai throughput tertinggi  dengan  nilai  rata-rata  1148.03  bps  pada  kecepatan  50  km/jam  dan  nilai  terendah  pada kecepatan 10 km/jam dengan rata-rata 513.82, nilai End-to-end tertinggi dengan nilai rata-rata 2.51 ms pada kecepatan 50 km/jam dan terendah pada kecepatan 10 km/jam dengan nilai rata-rata 1.72 ms dan nilai Packet delivery  ratio tertinggi  dengan  nilai  rata-rata  95.43%  pada  kecepatan  50  km/jam  dan  terendah  pada  10 km/jam dengan rata-rata 95.04%. Skenario ketiga variasi jumlah RSU mendapatkan nilai throughput tertinggi dengan nilai rata-rata 1092.62 bps pada jumlah 4 RSU dan nilai rata-rata terendah adalah 1047.58 bps pada variasi 1 RSU, nilai End-to-end tertinggi dengan nilai rata-rata 2.53 ms dengan variasi 4 RSU dan terendah denga  rata-rata  nilai  2.46  bps  pada  variasi  1  RSU  dan  terakhir  nilai Packet  delivery  ratio tertinggi  dengan nilai  rata-rata  98.07%  pada  variasi  2  RSU  dan  terendah  dengan  rata-rata  96.96%  pada  variasi  1  RSU, berdasakan  hasil  analisis  diatas  maka  bisa  disimpulkan  protokol Geographic  Source  Routing memang memiliki  performa  yang  bagus  serta    peningkatan  kecepatan  kendaraan,  jumlah  variasi  RSU  sengat mempengaruhi  nilai throughtput,  end-to-end,  dan  packet  delivery  ratio dan  hasil  dari  penelitian  ini mendukung hasil penelitian sebelumnya.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada semua pihak-pihak yang terlibat dan mendukung penelitian ini dari awal hingga selesai.

## REFERENSI
[1] Singh,  Gagan  Deep,  et  al.  "A  review  on  VANET  routing  protocols  and  wireless  standards." Smart Computing and Informatics: Proceedings of the First International Conference on SCI 2016, Volume 2 . Springer Singapore, 2018.
[2] M.  Sivasakthi,  S.R.  Suresh, Research  on  vehicular  ad  hoc  networks  (VANETs):  an  overview ,  Int.  J. Appl. Sci. Eng. Res. 2(1) (2013) 23–27.
[3] Yelure, B. S., and S. P. Sonavane. "QoS evaluation of VANET routing protocol." 2019 international conference on communication and electronics systems (ICCES) . IEEE, 2019.
[4] Rao, Rajwant Singh, Pawan Singh, and Suhel Ahmad Khan. "State of the art vanets routing protocols: a  literature  review." International  Journal  of  Mathematical,  Engineering  and  Management Sciences 7.3 (2022): 380.
[5] Boussoufa-Lahlah,  Souaad,  Fouzi  Semchedine,  and  Louiza  Bouallouche-Medjkoune.  "Geographic routing  protocols  for  Vehicular  Ad  hoc  NETworks  (VANETs):  A  survey." Vehicular communications 11 (2018): 20-31.
[6] Din, Sadia, et al. "Beaconless traffic-aware geographical routing protocol for intelligent transportation system." IEEE Access 8 (2020): 187671-187686.
[7] Zeng, Qingwei, et al. "A geographical routing protocol based on link connectivity analysis for urban VANETs." Journal of Internet Technology 21.1 (2020): 41-49.
[8] Mehdi, Benaicha, Samira Moussaoui, and Guerroumi Mohamed. "A geographic routing based on road traffic and multi-hop intersections in VANETs (GRBRT-MI)." 2022 2nd International Conference on Advanced Electrical Engineering (ICAEE) . IEEE, 2022.
[9] Liu,  Lei,  et  al.  "A  delay-aware  and  backbone-based  geographic  routing  for  urban  VANETs." 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC) . IEEE, 2018.
[10] Daas,  Mohamed  Skander,  and  Salim  Chikhi.  "Optimizing  geographic  routing  protocols  for  urban VANETs  using  stigmergy,  social  behavior  and  adaptive  CnF  mechanisms:  An  optimized CLWPR." Vehicular Communications 14 (2018): 97-108.
[11] Kumar,  Praveen,  Akash  Verma,  and  Poonam  Singhal.  "VANET  protocols  with  challenges-A review." 2019  6th  International  Conference  on  Computing  for  Sustainable  Global  Development (INDIACom) . IEEE, 2019.
[12] Hadiwiriyanto,  Rezky,  Primantara  Hari  Trisnawan,  and  Kasyful  Amron.  "Implementasi  Protokol Geographic  Source  Routing  (GSR)  Pada  Vehicular  Ad-Hoc  Network  (VANET)  untuk  Komunikasi Kendaraan  Dengan  Road  Side  Unit  (RSU)." Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer 2.12 (2018): 7007-7016.
[13] Purnamasari,  Henti,  Agus  Virgono,  and  Randy  Erfa  Saputra.  "Simulasi  Dan  Analisis  Performansi Protokol  Routing  Gsr  Pada  Vehicular  Ad  Hoc  Network  (vanet)." eProceedings  of  Engineering 4.2 (2017).
[14] Caixing, Shao, and Zhang Jianhua. "Research of the multi-way connectivity probability for platoon- based  vehicle-to-infrastructure  communication network." The  Journal  of  China  Universities  of  Posts and Telecommunications 23.1 (2016): 1-7.
[15] Ubiergo, Gerard Aguilar, and Wen-Long Jin. "Mobility and environment improvement of signalized networks through Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communications." Transportation Research Part C: Emerging Technologies 68 (2016): 70-82.
[16] Malik,  Rami  Qays,  et  al.  "Mapping  and  deep  analysis  of  vehicle-to-infrastructure  communication systems: coherent taxonomy, datasets, evaluation and performance measurements, motivations, open challenges, recommendations, and methodological aspects." IEEE Access 7 (2019): 126753-126772.
[17] Sun,  Pengyuan,  et  al.  "An  eco-driving  algorithm  based  on  vehicle  to  infrastructure  (V2I) communications  for  signalized  intersections." Transportation  Research  Part  C:  Emerging Technologies 144 (2022): 103876.
[18] He, Danping, et al. "Channel characterization for mmWave vehicle-to-infrastructure communications in  urban  street  environment." 2019  13th  European  Conference  on  Antennas  and  Propagation (EuCAP) . IEEE, 2019.
[19] Pyun,  Sung-Yeop,  Woongsup  Lee,  and  Dong-Ho  Cho.  "Resource  allocation  for  vehicle-to- infrastructure  communication  using  directional  transmission." IEEE  Transactions  on  Intelligent Transportation Systems 17.4 (2015): 1183-1188.
[20] Ghosh,  Arindam,  et  al.  Enabling  seamless  V2I  communications:  toward  developing  cooperative automotive applications in VANET systems. IEEE Communications Magazine , 2015, 53.12: 80-86.