## ANALISIS KINERJA ROUTING PROTOKOL SPRAY AND WAIT DI JARINGAN OPPORTUNISTIC
Maria Irmgrad Ratu 1 , Bambang Soelistijanto 2
1 Mahasiswa Teknik Informatika, 2 Dosen Teknik Informatika USD Jalan Afandi, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 Email : 1) rodriquezirmgrad@gmail.com, 2) b.soelistijanto@usd.ac.id

## ABSTRACT
Opportunistic  Network  (OppNet)  is  a  wireless  network  that  doesn’t  need  any infrastructure in the formation.Opportunistic Network can not guarantee a path between the source and destination at any time.
In  this  research,  the  authors  tested  the  Epidemic  Routing  Protocols  and  Spray  And Wait    Routing  Protocol  using  ONEsimulator.  Performance  metrics  used  are  Delivery Probability,  Overhead  Ratio,  Average  Latency,  Buffer  Occupancy  and  Number  of  Drop messages. Parameters used in each test is the area that remains with the addition of the number  of  nodes,  increasing  the  buffer  size,  the  addition  of  the  Time-To-Live  (TTL), increasing the number of copies of the message (L Copy), and the increase in the number of nodes and the number of copies (%).
Epidemic  Routing  Protocols  Tests  showed  an  increase  on  the  Delivery  Latency Average  Probability,  it’s  because  Epidemic  Routing  Protocol  always  leave  copy  of messages every time they met with a relay node without regard to resources. While Spray and Wait Routing Protocols is good at it because Overhead Ratio in Spray and  Wait is low  because  of  number  of  copies  limitation.  But  delay  in  Spray  and  Wait  is  very  high compared  to  the  Epidemic,  it  is  because  Spray  And  Wait  limits  the  number  of  copies. From  the  simulation  that  involved  buffersize  addition.  Delivery  probability  in  epidemic routing protocol reached an optimum number of 95%, meanwhile delivery probability in SnW  protocol  reached  73.24%,  thus,  in  every  100  messages  sent,  73  messages  are successfully delivered.
Keywords: Opportunistic Network, Epidemic, Spray and Wait

## 1. PENDAHULUAN
Kecepatan  perkembangan  jaringan  saat  ini  menjadi  salah  satu  hal  yang sangat penting dalam dunia. Namun dengan suksesnya jaringan sebagai penyedia informasi  tidak  jauh  dari  kendala,  yang  dapat  diatasi  dengan  memanfaatkan Jaringan Opportunistic .  Dimana  Jaringan Opportunistic dibangun  tanpa menggunakan  infrastruktur . Jaringan Opportunistic dirancang  untuk  digunakan pada situasi yang ekstrim dan tidak membutuhkan pengiriman yang cepat, dimana koneksi  pada  Jaringan Opportunistic tidak  tersedia  secara  terus-menerus  karena pergerakan node yang mobility. Jaringan Opportunistic telah dikembangkan pada berbagai  kebutuhan  seperti  pemantauan  binatang  di  alam  bebas  ( ZebraNet ), transportasi  ( vehicular  network ),  akses  Internet  Pedesaan  ( village  network ), komunikasi antar manusia ( mobile social network ) dan  penanganan pada bencana ( disaster mitigation networks ) [5].
Routing  Spray  and  Wait  pada  jaringan Opportunistic dirancang  untuk memperbaiki  routing  protokol  Epidemic  yang  berbasis multiple  copy tanpa
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “ E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.
mempedulikan  penggunaan  buffer  [1].  Untuk  menganalisis  kinerja  routing  pada Jaringan Opportunistic khususnya  pada  routing  protokol  Spray  and  Wait  diukur dengan menggunakan parameter unjuk kerjayaitu Delivery Probability, Overhead Ratio, Average Latency, Buffer Occupancy, dan Dropped Messages .
Hal  ini  dapat  dilihat  dengan  penambahan  jumlah  node , penambahan ukuran buffer ,  penambahan Time-To-Live (TTL),  membatasi  jumlah  copy  pada Spray  And  Wait  yang  sangat  berpengaruh  pada Delivery  Probability,  Overhead Ratio, Average Latency, Buffer Occupancy, dan Messages Dropped .
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap Protokol Spray And Wait dibandingkan dengan Protokol Source Spray And Wait untuk melihat Trade-Off dari masing-masing protokol.

## 1.1 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar    belakang    masalah,  maka  rumusan  masalah  yang  didapat adalah  Analisis  Kinerja  Routing  Protokol  Spray  And  Wait  di  Jaringan Opportunsitic menggunakan    skenario  pergerakan  yaitu Random  Waypoint dan Working Day.
1.2 Batasan Masalah
Dalam pelakasanaan tugas akhir ini, masalah dibatasi sebagai berikut :
a. Pengujian  Routing  Protokol  Spray  and  Wait  dibandingkan  terhadap Routing Protokol Epidemic
b. Pengujian dilakukan dengan menggunakan ONEsimulator
c. Parameter  unjuk  kerja  yang  digunakan  adalah Delivery  Probability, Overhead  Ratio,  Average  Latency,  Buffer  Occupancy dan Dropped Messages .
d. Variabel  yang  digunakan  adalah  penambahan  jumlah  node,  penambahan ukuran buffer ,  penambahan Time-To-Live (TTL),  penambahan  jumlah copy  messages  (L),  dan  penambahan  jumlah  Node  dan  jumlah Copy message (L Copy).

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tugas  akhir  ini  bertujuan  untuk  meneliti  dan  mengetahui Trade-Off dari Routing  Protkol  Spray  and  Wait  terhadap  Routing  Protokol  Epidemic  yang diukur  dengan  parameter  unjuk  kerja  yaitu Delivery  Probability,  Overhead Ratio,  Average  Latency,  Buffer  Occupancy dan Dropped  Messages dan penambahan jumlah copy message (L).

## 1.4 Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  pertimbangan  dalam  menentukan Routing Protokol yang lebih baik untuk hubungan komunikasi pada Jaringan Opportunistic .

## 1.5 Metodologi Penelitian
Adapun  metologi  penelitian  dan  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam pelaksanaan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

## 1. Studi Literatur
Mengumpulkan  berbagai  macam  referensi  dan  mempelajari  teori-teori yang mendukung penulisan, seperti :
a. Teori Jaringan Opportunistic
b. Teori Routing Protokol Spray and Wait dan Routing Protokol Epidemic
c. Teori  tentang Delivery  Probability,  Overhead  Ratio,  Average  Latency, Buffer Occupancy dan Dropped Messages.
d. Teori ONEsimulator
e. Tahap-tahap dalam membangun jaringan menggunakan ONEsimulator.
2. Perancangan Dalam tahap ini penulis merancang  skenario sebagai berikut :
a. Penambahan jumlah node( density ) .
b. Penambahan ukuran buffer.
c. Penambahan Time-To-Live (waktu hidup sebuah message untuk sampai ke destination).
d. Penambahan jumlah copy messages (L).
e. Kecepatan pergerakan node ( Random Waypoint, Working Day )
3. Pembangunan Simulasi dan Pengumpulan Data Simulasi  Jaringan Opportunistic pada  tugas  akhir  ini  menggunakan ONEsimulator.
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 skenario simulasi yang berbeda.
5. Penarikan Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  didasarkan  pada  beberapa  parameter  unjuk  kerja yang diperoleh pada proses analisis data.

## 2. DASAR TEORI

## 2.1 Routing Protokol  Epidemic
Routing  Epidemic  menggunakan  konsep flooding (replikasi)  di  jaringan mobile [4] yang koneksinya tidak tersedia secara terus menerus. Hal ini merupakan salah satu strategi yang pertama kali digunakan untuk memungkinkan pengiriman messages  pada  Jaringan Opportunistic .  Pada  Routing  Protokol  Epidemic  setiap node  menyimpan  daftar  semua  messages  yang  dibawa  (ID  node)  yang pengirimannya tertunda. Setiap kali bertemu node lain, relay node saling bertukar informasi  messages  ( summery  vector )  [4]untuk  mengecek  apakah  node  memiliki kesamaan ID .  Routing  Epidemic  sangat  boros  buffer  karena  ketika  bertemu dengan node lain, node  source  akan memberikan copy messages  ke semua relay node .  Karena  terbatasannya    kapasitas wireless yang  merupakan  tipikal  dari jaringan wireless maka  messages  akan  di  drop  dan  ditransmisikan  ulang ( retransmissions ).
Salah  satu  pendekatan  sederhana  untuk  mengurangi overhead  of  flooding adalah  dengan  hanya  sekali  memforward  sebuah  copy  message  dengan
probabilitas P < 1[8]. Maka didesainlah Routing Protokol Spray And Wait. Pada Routing  Protokol  Epidemic, Delivery  Ratio dan Average  Latency bagus  karena setiap  kali  node  bertemu  dengan  node  yang  lain  selalu  menyebarkan  copy messages  atau  mengcopy  messages  ke  node  tetangga  yang  dijumpai.  Sehingga dalam  hal  ini  Routing  Protokol  Epidemic  sebagai basedline dalam  pengerjaan Routing  Pprotokol  Spray  and  Wait.    Contoh  routing  protokol  Epidemic  seperti pada gambar dibawah ini:

## Gambar 2.1 Ilustrasi Routing Protokol Epidemic
Konsep  Routing  Protokol  Epidemic  adalah  konsep flooding. Apabila  node  S mengenerate  copy  messages  dan  bertemu  dengan  node  C  maka  node  S  akan memberikan copy messages kepada node C. Hal yang sama akan dilakukan oleh node  C  ketika  bertemu  dengan  relay  node  yang  lain  sampi  salah  satu  node bertemu dengan node destiantion dan memberikan copy pesan.
Algoritma Epidemic (N j ) while N i is contact with N j do send summary_vector(N j ) receive summary_vector (N i ) while ∃ m ϵ buffer(N j ) do if ∃ m ϵ buffer(N j ) ≠ ∃ m ϵ buffer(N i ) then replicate (m, N i ) end if end while end while

## 2.2 Routing Protokol Spray And Wait
Routing Protokol Spray and Wait mengatasi masalah flooding [4] yang terjadi pada  Routing  Protokol  Epidemic,  tetapi  pada  Spray  and  Wait  berusaha  untuk mengontrol  jumlah  copy  messages  untuk  mengurangi cost pada  konsep flooding pada Epidemic. Routing Protokol Spray and Wait terdiri dari dua fase  yaitu :

## 2.2.1 Fase Spray
Fase  yang  pertama  adalah  fase  Spray  dimana  node  Source  mengenerate  L copies  untuk  disebarkan  ke relay  node .Fase  Spray  membatasi  messages  yang dicopy  untuk  meminimalkan  penggunaan  sumber  daya  ( resource )  jaringan.  Pada
fase  Spray,  proses multi-cast dilakukan  untuk  mengirim  beberapa  copy  message dari  source  ke relay  node .  Jika destination tidak  ditemukan  dalam  fase  Spray maka  node akan memasuki fase “ wait ” dimana setiap relay node yang memiliki copy  message  menunggu  sampai  node  tujuan  ditemukan  untuk  mentransmisikan messages.

## 2.2.2 Fase Wait
Fase  yang  kedua  adalah  fase Wait .  Jika node  destination tidak  ditemukan dalam  fase  Spray,  maka  setiap relay  node yang  membawa  copy  L  melakukan transmisi langsung ke node destination yaitu meneruskan messages  hanya untuk node  destination.  Pada  fase  Wait  node  diperbolehkan  untuk  menyampaikan messages  ke  node  destination  menggunakan  transmisi  secara  langsung  ( direct transmission ) ketika Time-To-Live nya berakhir. Pada fase Wait sebuah node akan meneruskan  messages  ke relay  node yang  lain  sampai  tersisa  satu  message  saja, dan relay node yang hanya memegang satu copy message akan masuk dalam fase Wait  dan  tidak  lagi  memberikan  copy  message  apabila  bertemu  dengan relay node .  Pada  fase  ini, relay  node akan  menunggu  sampai  bertemu nodedestination dan melakukan transmisi.

## Gambar 2.2 Binary Spray and Wait
Pada  fase  Spray,  copy  message  akan  didistribusikan  secara  cepat  ke relay node yang  lain  seperti  pohon  biner  yang  ditunjukan  pada  gambar  diatas. Asumsikan node S menghasilkan message dengan empat forwading token , ketika node  S  bertemu  dengan  node  A  tanpa  copy  message  maka  node  S  akan mem forwading copy messages dan memberikan dua forwading token ke node A.
Kemudian  node  S  dan  node  A  akan  mengulangi  operasi  serupa  sampai  mereka hanya memiliki satu forwading token dan akan masuk dalam fase kedua yaitu fase wait,  dimana  node  S  dan  node  A  yang  tidak  memiliki forwading  token n  >  1 [8]akan menunggu sampai bertemu dengan node destination untuk mentransmisikan  messagenya  secara  langsung.  Strategi  Spray  And  Wait  yang membatasi copy messages sehingga mengkonsumsi sumber daya di jaringan lebih sedikit.
Algoritma Spray And Wait (N j ) L  n replicate(m,n) calculate_floor(n m /2) while N i is contact with node N j while ∃ m ϵ buffer(N j ) while ∃ m ϵ buffer(N j )  ≠ ∃ m ϵ buffer (N i ) if n m =1 && N i is not final skip
end if
else
then forward (m,floor(n m )) end end while end while end while L = copy message n = jumlah node m = initial copy message calculate_floor(n m /2) = pembulatan kebawah apabila copy message digenerate dalam jumlah ganjil.

## 3. RANCANGAN PENELITIAN
Pada penelitian ini sudah ditentukan parameter unjuk kerjajaringan pada  Routing Protokol  Epidemic  terhadap  Routing  Protokol  Spray  and  Wait.  Ada  beberapa parameter  bersifat  Utama  dan  tidak  diubah-ubah  dan  dipakai  pada  setiap pengujian.
Tabel 3.1 Parameter Utama ONEsimulator Simulation time 259200 (3 hari) Simulation Area 4500x4000(width x height; meters) Message Generation Interval 1 Jam Node Speed 1.5- 2.5Mbps Transmission Speed 250kBps Transmission Range 10Meter Message Size 10kB Node Mobility (pergerakan node) Random Waypoint, Working Day Movement Model Selain parameter utama simulasi, Tabel 3.2 merupakan parameter untuk penambahan ukuran buffer Tabel 3.2 Parameter penambahan ukuran Buffer Movement Model Random Waypoint, Working Day Number of hosts 50 Node Buffer Size 5; 10; 15; 20; 25MB TTL 1440 minutes
5. HASIL

## 5.1
Pergerakan Random Waypoint
Model  pergerakan Random  Waypoint merupakan model pergerakan  yang standar,  dimana  node  bergerak  dan  berpindah  secara random (acak)  untuk pergerakan pada pengguna ponsel tetapi ada pouse time .
Gambar 4.1 Hasil simulasi penambahan ukuran buffer pada pergerakan Random Waypoint
Dari  hasil  pengujian,  grafik  4.1  menunjukkan  probabilitas  pengiriman ( lihat  grafik  a )  dengan  kapasitas  buffer  yang  diubah-ubah.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  protokol  Epidemic  memiliki  probabilitas  pengiriman  yang paling  tinggi  dikarenakan  Epidemic  memberikan  copy  messages  kesemua relay node yang ditemui dan semakin besar jumlah buffer maka akan semakin  banyak pula  jumlah  copy  messages  yang  disimpan  dalam  buffer.  Tetapi cost yang dibutuhkan  oleh  Epidemic  juga  semakin  besar  (lihat  grafik  b).  Sedangkan  Spray
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 5 10 15 20 25 De liver y P rob ab il it y Random Waypoint Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes ) 0 10 20 30 40 50 60 5 10 15 20 25 Over h ead Rat io Random Waypoint Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes ) 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 50000 5 10 15 20 25 Ave rage L at en cy (M il is ec on d ) Random Waypoint Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes ) 0 500 1000 1500 2000 2500 5 10 15 20 25 Dr op p ed Random Waypoint Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes ) (a) Overhead Ratio (b) Delivery Probability (c) Messages Dropped (d) Average Latency
and Wait memiliki probabilitas pengiriman yang lebih rendah, hal ini dikarenakan pada  protokol  Spray  and  Wait  membatasi  jumlah  copy  sehingga cost yang dibutuhkan  Spray  And  Wait  tidak  sebesar cost yang  ada  pada  Epidemic  (lihat grafik b). Peningkatan ukuran buffer berdampak pada probabilitas pengiriman, hal ini  berarti  semakin  tinggi  ukuran buffer maka  akan  ada  banyak  message  yang disimpan  dalam buffer .  Dengan  demikian  maka  semakin  besar  kapasitas buffer mengakibatkan  semakin  banyaknya  jumlah  copy  message  yang  di  drop  karena Time To Live.
Hal  itu  dapat  dilihat  dari  rata-rata  penggunaan  Buffer  Occupancy  seperti pada grafik dibawah.
Gambar 4.2 Hasil Pengujian Buffer Occupancy pada Penambahan Ukuran Buffer 5MB menggunakan Pergerakan Random Waypoint
Gambar 4.3 Hasil Pengujian Buffer Occupancy pada Penambahan Ukuran Buffer 25MB menggunakan Pergerakan Random Waypoint

## 5.2 Working Day Movement Model (WDMM)
Model pergerakan ini dikembangkan dengan menggabungkan model gerakan yang berbeda secara bersama-sama. Pergerakan pada Working Day menggunakan submodel [5] . Subm odel ini terdiri dari tiga kegiatan utama yang berbeda. Dimana Node berada di  rumah,  node bekerja dan node  melakukan aktivitas dengan node yang lain pada malam hari.

## 5.2.1 Home Activity Submodel
Home  Activity  Submodels [5]  digunakan  untuk  waktu  malam  hari  sampai tengah malam. Setiap node awalnya ditugaskan dititik peta pada lokasi rumahnya.
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Ave rage B u ff er Occ u p an cy (% ) Node ID Buffer 5 MB Random Waypoint Epidemic Spray and Wait 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Ave rage B u ff er Occ u p an cy (% ) Node ID Buffer 25 MB  Random Waypoint Epidemic Spray and Wait

## 5.2.2 Office Activity Submodel
Office  Activity  Submodel [5]  adalah  model  gerakan  didalam  kantor  dimana karyawan memiliki meja dan kadang-kadang perlu berjalan ke tempat-tempat lain untuk pertemuan atau kadang hanya untuk berbicara singkat dengan seseorang.

## 5.2.3 Evening Acitivity Submodel
Evening  Activity  Submodel [5]  adalah  model  kegiatan  yang  dilakukan  pada malam  hari  setelah  bekerja.  Kegiatan  ini  dilakukan  dalam  kelompok.  Model kegiatan  ini  dapat  diartikan  sebagai  belanja,  berjalan  di  jalan,  pergi  ke  restoran atau bar.

## 5.2.4 Transport Submodel
Node  bergerak  dirumah,  kantor  dan  aktivitas  di  malam  hari  menggunakan submodel  transportasi.  Model  transportasi  dibagi  menjadi  tiga  bagian  : Walking Submodel (node  yang  berjalan  kaki  dengan  kecepatan  konstan) ,  Car  Submodel (node yang berjalan menggunakan mobil dengan kecepatan yang lebih tinggi , dan Bus  Submodel (node  yang  tidak  memiliki  mobil  dapat  menggunakan  bus  untuk bepergian lebih cepat)[5]
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 5 10 15 20 25 De liver y P rob ab il it y Working Day Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes) 0 10 20 30 40 50 60 70 5 10 15 20 25 Over h ead Rat io Working Day Epidemic Buffer Size (MBytes) 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 5 10 15 20 25 Ave rage L at en cy (M il is ec on d ) Working Day Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes) 0 500 1000 1500 2000 2500 5 10 15 20 25 Dr op p ed Working Day Epidemic Spray and Wait Buffer Size (MBytes) (b) Overhead Ratio (a) Delivery Probability (d) Messages Dropped (c) Average Latency
Dari  hasil  penelitian,  grafik  menunjukkan  Delivery  Probability  pada Epidemic  semakin  meningkat,  dikarenakan  ketika  penambahan  ukuran buffer maka  semakin  banyak  pula  copy  message  yang  akan  tampung  dalam buffer , sehingga  probabilitas  message  sampai  ke  node  destination  besar.  Hal  ini berpengaruh  pada cost di  Epidemic  yang  juga  terus  meningkat,  karena  copy message disimpan dalam buffer sebelum bertemu dengan node destination. Drop pada  kedua  protokol  semakin  meningkat  dikarenakan time  to  live .  Hal  itu  dapat dilihat  dari  penggunaan  buffer  pada  setiap  node  dijaringan  ketika  buffer ditambahkan pada seperti pada Buffer Occupancy dibawah ini:
Gambar 4.5 Rata-rata Penggunaan Buffer Occupancy Pada Penambahan Ukuran Buffer 5 MB menggunakan Pergerakan Working Day
Gambar 4.6 Penggunaan Buffer Occupancy Pada Penambahan Ukuran Buffer 20 MB menggunakan Pergerakan Working Day

## 6. KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan beberapa hal berikut:
1. Konsep flooding pada  Routing  Protokol  Epidemic  menghasilkan  tingkat Delivery Probability yang tinggi dan Latency yang rendah, tetapi Routing Protokol  Epidemic  memerlukan storage  (node  buffer) yang  lebih  besar. Routing Protokol Epidemic semakin baik jika ukuran buffer ditambahkan. Hal  itu  akan  berpengaruh  pada  Delivery  Probability yang  semakin meningkat  dan  Latency  yang  semakin  bagus,  tetapi  Overhead  Ratio menjadi  sangat  tinggi  karena  semakin  banyak  copy  message  maka cost yang dibutuhkan akan semakin besar pula.
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Ave rage B u ff er Occ u p an cy (% ) Node ID Buffer 5 MB Working Day Epidemic Spray and Wait 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Ave rage B u ff er Occ u p an cy (% ) Node ID Buffer 25 MB Working Day Epidemic Spray and Wait
2. Routing  Protokol  Spray  and  Wait  baik  dalam  hal  memperbaiki cost pada Routing  Protokol  Epidemic,  karena  Spray  and  Wait  membatasi  jumlah copy  messages  sehingga cost yang  dibutuhkan  Spray  and  Wait  tidak sebesar cost pada  Epidemic,  tetapi  Delivery  Probability  menjadi  rendah dan Latency pada Spray and Wait semakin tinggi.

## 7. REFERENSI
[1]  Schiller, Jochen H, Mobile Communications, Great Britain 2000, Second Edition, 2003.
[2]  Aprillando,  A.  2007. Cara  Kerja  dan  Kinerja  Protokol  Optimized  Link State  Routing  (OLSR)  pada  Mobile  Ad  hoc  networks  (MANET), Tugas Akhir. Jakarta: Fakultas Teknik Unika AtmaJaya
[3] A.  Vahdat  and  D.  Becker.  Epidemic  routing  for  partially  connected  ad hoc networks. Technical Report CS-200006, Duke University, Apr. 2000.
[4]  T.  Spyropoulos,  K.  Psounis,  C.S.  Raghavendra,  “Spray  and  Wait:  An Efficient  Routing  Scheme  for  Intermittenly  Connected  Mobile Networks”, IEEE ACM  SIGCOMM    Workshops  on  Delay-Tolerant Networking  2007. White Plains, New York, March 2007.
[5]  Ekman.F.,  Keranen.A.,  Jouni  Karvo  and  Jorg  Ott,  “Working  Day Movement Model”, Helsinki University TKK, Dept. of Communications and Networking. May 26, 2008, Hong Kong SAR, China.
[5]  Gao.  L,  Yu.  Shui,  Luan.  T.H,  Zhou.  W, Delay  Tolerant  Networks, Spinger Cham Heidelberg, New York Dordrecht London 2015.  (L. Gao et al., Delay Tolerant Networks, SpingerBrief in Computer Science, DOI 10.1007/978-3-319-18108-0_1)
[6]  Sanjeev.C,  M.,  &Mukane.S.M.(2003).  Impact  Of  Relay  Nodes  On Performance  Of  DTN  Using  Spray  And  Wait  Protocol. International Journal of Electrical, Electronics and Data Communication, I (-9), 57-61.
[7]  H.Huang,  Zhang.Z,  Zhou.W,  “Spray  And  Wait  Routing  Based  on Position Prediction in Opportunistic Networks,” Department of Electrical Engineering  and  Informartion  Science,  University  of  Science  and Technology  of  China.  Hefei,  China.  ISBN:  978-1-61284-840-2,  IEEE- 2011
[8]  Patel.B.,  Dave.K.,  Pandya.V.,  “Spray  And  Wait  Routing  Protocol  in Delay  Tolerant  Network”  International  Journal  of  Enggineering Technology  and  Advanced  Engineering  (IJETAE)  ISSN:  225002459, ISO 9001:2008 Certified Journal,  Vol.4 Issue 5, May 2004)
[9]  Y.-C.  Tseng,  S.-Y  NI,  Y.-S.  Chen,  and  J.-P. Sheu.  The  broadcast  storm problem in a mobile ad hoc network. Wirel. Net., 8(2/3):153-167, 2002.