## Implementasi Algoritma Clustering Untuk Efisiensi Energi di Wireless Sensor Network
Dona Wahyudi 1 , M. Udin Harun Al Rasyid 2 , Iwan Syarif 3 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Jl. Raya ITS – Kampus PENS Sukolilo, Surabaya, Indonesia Email: donawahyudi@pasca.student.pens.ac.id 1 , udinharun@pens.ac.id 2 , iwanarif@pens.ac.id 3
Abstrack - Energy efficiency is a major challenge in implementing WSN, and the use of routing and clustering protocols are several ways that can maximize energy use. Energy efficiency is needed because WSN  has  limited  energy  resources  from  the  battery  and  its  placement  in  an  area  that  is  not  always monitored making battery replacement difficult or cannot be done. This study uses AOMDV (Ad hoc On-demand  Multipath  Distance  Vector)  to  provide  a  delivery  path  from  source  to  destination.  In addition, the arrangement of a balanced number of cluster members is done for each cluster. From the results of the experiment, it was found that by regulating the number of balanced cluster members has better energy efficiency results.
Keywords - WSN; AOMDV; Clustering; Routing.
I ntisari – Efisiensi energi adalah tantangan utama dalam mengimplementasikan WSN, dan penggunaan protokol routing dan clustering adalah beberapa cara yang dapat memaksimalkan penggunaan energi. Efisiensi energi diperlukan karena WSN memiliki sumber daya energi yang terbatas dari baterai dan penempatannya di area yang tidak selalu dipantau sehingga penggantian baterai menjadi sulit atau tidak dapat dilakukan. Penelitian ini menggunakan AOMDV ( Ad hoc On-demand Multipath Distance Vector ) untuk  menyediakan  jalur  pengiriman  dari  sumber  ke  tujuan.  Selain  itu  pengaturan  jumlah  anggota cluster yang seimbang dilakukan untuk setiap cluster . Dari hasil percobaan, ditemukan bahwa dengan mengatur jumlah anggota cluster yang seimbang memiliki hasil efisiensi energi yang lebih baik.
Kata Kunci - WSN; AOMDV; Clustering ; Routing .

## I. P ENDAHULUAN
Wireless Sensor Network (WSN) merupakan kumpulan sensor yang saling bekerja sama untuk memonitor lingkungan yang luas [1]. Setiap sensor memiliki kemampuan penginderaan (pengukuran),  komputasi,  dan  komunikasi  yang  bisa  digunakan  oleh  pengguna  untuk instrumen, pengamatan, dan melakukan reaksi terhadap kejadian dan fenomena di lingkungan tersebut. Pengguna WSN biasanya dari kalangan sipil, pemerintahan, komersial, atau industri [2].
Sensor  node  dalam  WSN  dilengkapi  dengan  satu  atau  lebih  sensor,  prosessor  yang terintegrasi dengan kemampuan yang terbatas, serta  kemampuan berkomunikasi jarak dekat. Sensor-sensor ini ditenagai oleh baterai dengan kapasitas kecil dan seringkali ditempatkan pada lingkungan  yang  tak  terawasi  sehingga  sulit  untuk  melakukan  penggantian  baterai.  Hal  ini menyebabkan  penghematan  energi  merupakan  hal  terpenting  dalam  WSN  untuk memperpanjang masa hidup sensor-sensornya [2].
Ad-hoc On-demand Multipath Distance Vector (AOMDV) [3] merupakan protokol multi- hop routing untuk mendapatkan beberapa jalur pengiriman data. Penggunaan protokol multi- path  routing  memiliki  banyak  kelebihan  seperti  load  balancing,  fault  tolerance,  bandwidth
aggregation,  dan  reducing  delay[4].  Tujuan  awal  dibuatnya  AOMDV  adalah    mendapatkan protokol routing untuk jaringan dinamis yang efisien dan mengurangi routing overhead [3].
Efisiensi energi dan memaksimalkan masa hidup jaringan adalah tantangan utama dalam WSN  [4]  sehingga  banyak  peneliti  melakukan  berbagai  upaya  untuk  menjawab  tantangan tersebut.  Peneliti  ada  yang  mengimplementasikan  AOMDV  dan  melakukan  penghematan energi  dengan  clustering  menggunakan  Fuzzy  [4],  LEACH  [5],  serta  pengembangan  dari LEACH [6]. Juga ada peneliti yang memperbaiki kemampuan AOMDV menggunakan Fuzzy untuk  melakukan  distribusi  beban  dalam  jaringan  [7]  serta  melakukan  efisiensi  multi-path routing  [8].  Peneliti  lain  mengimplementasikan  AOMDV  dengan  CSA  (EEEMR)  [9]  dan clustering [10] selain itu ada yang hanya menggunakan algoritma clustering [11] maupun hanya menggunakan  protokol  routing  [12]  atau  juga  menggunakan  fuzzy  [13].  Semua  yang  telah dikerjakan oleh peneliti-peneliti tersebut memiliki tujuan yang sama yaitu efisiensi penggunaan energi.
Pengiriman data dalam jaringan WSN membutuhkan konsumsi energi. Semakin banyak data yang dilewatkan dalam suatu jaringan berarti semakin besar pula konsumsi energi yang dibutuhkan.  Dalam  WSN  pengiriman  data  dilakukan  dari  Sensor  Node  (SN)  ke  Sink  Node (Sink).  Pengiriman  data  bisa  dilakukan  secara  langsung  maupun  melalui  SN  lain  sebagai jembatan untuk terhubung ke Sink. Model pengiriman seperti ini menjadikan konsumsi energi setiap node tidak merata bahkan bisa menyebabkan konsumsi energi terbesar dalam pengiriman data sampai ke Sink hanya diberikan kepada beberapa node saja. Agar konsumsi energi merata ke setiap node maka diperlukan suatu cara salah satunya adalah clustering.
Clustering dilakukan dengan membagi jaringan ke dalam beberapa bagian. Pembagian ini ditujukan agar pengiriman data yang semula langsung dari SN ke Sink bisa dilakukan ke Cluster Head (CH). Pengiriman data selanjutnya dilakukan oleh CH ke Sink. CH dalam setiap cluster dilakukan penggantian secara berkala agar konsumsi energi untuk pengiriman data bisa merata ke setiap SN. Pemilihan CH dilakukan berdasarkan jumlah energi yang dimiliki. Jumlah Cluster Member  (CM)  setiap cluster diusahakan  dalam  jumlah  yang  berimbang  sehingga  tingkat pengiriman data yang dilakukan oleh CH bisa sama.
Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  mengimplementasikan clustering untuk diterapkan pada jaringan WSN dengan AOMDV sebagai routing protokolnya. Clustering yang  diusulkan  digunakan  untuk  membagi  jaringan  menjadi  beberapa cluster dengan pertimbangan setiap cluster bisa mempunyai jumlah cluster member yang sama.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Wireless Sensor Network
Sensor network merupakan sebuah infrastruktur dengan kemampuan sensing ( measuring ), computing ,  dan communication yang  dapat  digunakan  untuk  mengobservasi  dan  bereaksi terhadap  kejadian  atau  fenomena  di  lingkungan  tertentu.  Penggunaan  dari  wireless  sensor umumnya untuk data collection , monitoring , surveillance , dan medical telemetry . Terdapat empat komponen dasar di dalam sensor network yaitu: 1) sekumpulan sensor ; 2) saling terhubung (umumnya wireless ); 3) sebuah titik pusat informasi; 4) sekumpulan perangkat untuk  komputasi  yang  digunakan  untuk  menganalisa  data  yang  telah  dikumpulkan.  Jika sekumpulan sensor tersebut terhubung dengan media wireless maka desebut sebagai wireless sensor network (WSN).
Di  dalam  WSN  terdapat  suatu  teknik  yang  disebut  dengan clustering . Clustering merupakan suatu teknik untuk mengelompokkan beberapa node menjadi satu bagian sehingga komunikasi tidak dilakukan langsung dari node ke sink node melainkan melalui cluster head masing-masing. Hal ini ditujukan untuk meningkatkan scalability pada jaringan WSN. Gambar 1 menunjukkan topologi cluster - based pada jaringan WSN.
Gambar 1. Topologi cluster-based

## B. AOMDV
Routing merupakan suatu protokol yang digunakan untuk mendapatkan rute atau jalur yang digunakan  untuk  mengirimkan  data  dari  sumber  ke  tujuan.  Protokol routing dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  yaitu distance vector dan link - state . Distance vector bertujuan untuk menentukan arah atau vector dan jarak ke link lain dalam suatu jaringan. Informasi yang dihasilkan dari klasifikasi routing ini adalah jumlah jarak/hop yang dipakai untuk mencapai tujuan  dalam  jaringan.  Jumlah  jarak/hop  secara  default  adalah  15  hop. Link state bertujuan untuk  menciptakan  kembali  topologi  yang  benar  dalam  suatu  jaringan.  Berbeda  dengan distance vector yang tidak memiliki informasi spesifik tentang jarak dalam jaringan maka link state memperhitungkan jarak terpendek untuk mencapai tujuan. Ad-hoc  On-demand  Multipath  Distance  Vector  Routing (AOMDV)  merupakan pengembangan dari protokol AODV untuk mendapatkan loop - free path setiap pencarian jalur. Dengan beberapa jalur yang tersedia, protokol memindahkan jalur ke jalur yang lain jika jalur lama gagal sehingga tidak diperlukan pencarian rute baru. Pencarian jalur baru akan dilakukan jika semua jalur gagal.
AOMDV pertama kali dikembangkan oleh Mahesh K Marina dan Samir R. Das pada tahun 2001  untuk  mendapatkan  beberapa  jalur  alternatif  ke  tujuan.  Untuk  mendapatkan  beberapa jalur, semua permintaan jalur yang sampai ke satu node akan dilakukan pengecekan dan bisa digunakan sebagai jalur alternatif. Gambar 2 menunjukkan adanya jalur alternatif dari S ke D.
Gambar 2. Jalur dari S ke D

## C. NS2
Proyek Network Simulator (NS) pada awalnya merupakan varian dari Simulator Jaringan REAL pada tahun 1989. Selanjutnya pada tahun 1995 didukung oleh Agency for Advanced Research  Projects  USA  melalui  proyek  VINT,  yang  merupakan joint project dari  National Laboratory Lawrence Berkeley di Palo Alto Research Center dengan University of California at  Berkeley.  Versi  2  dari Network  Simulator (untuk  selanjutnya  dinamakan  NS-2)  ini menggunakan script TcL/Tk untuk mengontrol simulasi dan C++ sebagai modul infrastruktur dari jaringan yang disimulasikan.
NS-2  adalah free software yang  dapat  di- download dalam  bentuk  ns-allinone-2.*.tar.gz pada beberapa link yang tersedia. NS-2 ini dapat dijalankan pada operating system Windows maupun  Linux.  Untuk  Operating  system  Windows  dapat  menggunakan  WindowsXP  atau Windows 7, sedangkan untuk Linux dapat menggunakan Ubuntu 10.04 atau versi di atasnya. Karena  NS-2  pada  dasarnya  dijalankan  dengan  Linux,  maka  untuk  menjalankan  NS-2  pada Windows  diperlukan  software  tambahan  yang  menjadi interpreter antara  Windows  dengan Linux.

## D. Arsitektur Sistem
Penelitian  ini  dilakukan  ke  dalam  empat  tahapan  yaitu  1)  pembagian  menjadi  beberapa cluster yang seimbang yaitu dengan mempertimbangkan jumlah node sehingga didapat pola pembagian yang terbaik. 2) Penentuan jalur untuk masing-masing node ke cluster head -nya serta antar cluster head (CH) ke sink. 3) Penentuan calon dan pemilihan CH, dan 4) uji coba. Blok diagram dari sistem yang diusulkan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram blok sistem yang diusulkan

## E. Model Komunikasi
Dilihat dari gambar 3, maka diagram blok protokol komunikasi dapat dibedakan menjadi dua  bagian.  Pada  bagian  pertama  adalah  proses  komunikasi  ketika  pembentukan  layer  dan cluster . Di sini terjadi komunikasi antara sink node dengan semua sensor node. Diagram blok komunikasi untuk pembentukan cluster dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram blok komunikasi pembentukan layer dan cluster
Bagian kedua adalah proses komunikasi pengiriman data yang terjadi antara CM – CH – Sink. Pengiriman data yang dilakukan oleh CM akan dikumpulkan terlebih dahulu di CH baru kemudian dilakukan pengiriman dari CH ke Sink. Diagram blok pengiriman data dari CM – CH – Sink dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Diagram blok komunikasi antara CM – CH – Sink

## F. Pembagian Jaringan
Berdasarkan  arsitektur  sistem  pada  poin  E,  langkah  pertama  adalah  membagi  jaringan menjadi beberapa cluster dengan jumlah node yang berimbang. Langkah yang ditempuh untuk mendapatkannya adalah dengan membagi jaringan menjadi 2 layer kemudian membagi node dalam setiap layer sehingga didapat model cluster yang baik.

## 1. Membagi Jaringan Menjadi 2 Layer
Untuk  membagi  jaringan  menjadi  2  layer  dilakukan  dengan  membagi  2  jarak  terdekat dengan jarak terjauh dari sink. Pembagian ini dapat dihitung menggunakan persamaan (1).
L = ! " #! "" $ (1)
Keterangan d i = jarak node terdekat dari Sink Node d ii = jarak node terjauh dari Sink Node L = jarak layer dari Sink Node

## 2. Menentukan Jumlah Cluster dalam Setiap Layer
Untuk  mendapatkan  jumlah cluster dalam  masing-masing  layer  dilakukan  dengan menggunakan algoritma sebagai berikut:
jika N < 9 maka C = 1 jika N mod 9 = 0 maka C = N / 9 jika N mod 9 > 0 maka C = (N / 9) + 1
dimana: N : Jumlah node dalam layer C
: Jumlah cluster dalam layer

## 3. Menentukan Jumlah Cluster Member dalam Setiap Cluster
Jumlah cluster  member yang  berimbang  dalam  setiap cluster dapat  dilakukan  dengan mengurangi jumlah node total dalam setiap layer (N) dengan jumlah cluster setiap layer (C) kemudian  dibagi  dengan  jumlah  cluster  setiap  layer  (C).  Dari  hasil  perhitungan  tersebut kemudian dibulatkan ke atas agar didapat jumlah cluster member seimbang atau dapat dihitung dengan persamaan (2).
CM = % ('()) ) + (2)

## G. Penentuan Jalur dan Cluster Head
Penentuan  jalur  komunikasi  dari  sumber  ke  tujuan  dilakukan  dengan  memanfaatkan protokol routing AOMDV. Sedangkan pemilihan cluster head dilakukan secara manual dengan memperhitungkan posisi di dalam cluster .

## H. Skenario
Uji coba dilakukan berdasarkan skenario yang disusun sebagai berikut:
Tipe MAC : 802.15.4 Jumlah Node : 100 Area : 100 x 100 Routing : AOMDV Lokasi node : grid Lokasi sink : di tengah Pengecekan : energy, end to end delay, PDR, dan throughput Periode simulasi : 5000 s Jumlah cluster member: 8 – 9 node Posisi CH : tengah cluster Jangkauan node : 40 meter Jumlah layer : 2 layer

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Uji coba dilakukan berdasarkan skenario yang telah dibuat dengan memanfaatkan aplikasi NS-2 sebagai simulator. Dilihat pada gambar 6 bahwa lokasi Sink berada di tengah jaringan sedangkan  lokasi cluster  head berada  di  sekeliling  jaringan  secara  merata. Cluster  head sejumlah 12 dibuat untuk mengakomodir kebutuhan komunikasi antar cluster head yang telah ditentukan memiliki jangkauan sejauh 40 m.
Analisa  dilakukan  dengan  membandingkan  data hasil  simulasi  berupa  konsumsi  energi, end  to  end  delay,  PDR,  dan  throughput  dari  jaringan  yang  hanya  mengimplementasikan AOMDV dengan AOMDV dan clustering . Hasil yang didapat adalah sebagai berikut:

## 1. Energi tersisa
Tingkat konsumsi energi dari kedua model simulasi dapat dilakukan dengan mendapatkan energi tersisa setiap satuan waktu. Data tingkat konsumsi energi ini dapat ditemukan pada trace file ketika menjalankan file .tcl. Dalam uji coba ini pengambilan data menggunakan awk dan tampilan grafik menggunakan xgraph. Hasil dari konsumsi energi dapat dilihat pada gambar 7.
Berdasarkan gambar 7 dapat dilihat bahwa tingkat konsumsi energi antara jaringan yang menerapkan  clustering  dengan  AOMDV  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  jaringan  yang hanya  menerapkan  AOMDV  saja.  Di  awal  waktu  simulasi  memang  konsumsi  energi  dari AOMDV  dan  clustering  lebih  banyak  namun  pada  sekitar  detik  kurang  dari  1000  tingkat
konsumsinya  semakin  berkurang.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  clustering dapat meningkatkan daya hidup jaringan dibandingkan dengan yang tidak menerapkannya.
Gambar 6. Implementasi skenario di NS-2
Gambar 7. Perbandingan energi tersisa
En en gi Te rs is a (jo ule ) Waktu (s)

## 2. Throughput
Salah satu pembanding untuk QoS adalah throughput. Seperti pada pembandingan tingkat konsumsi energi, maka throughput juga diambilkan dari trace file. Throughput dihitung dengan formula (3).
Throughput = ,-./0 !-0- !20/324-
5-4- 6/78-4-0-7
(3)
Dilihat  dari  gambar  8  maka  didapat  bahwa  jaringan  dengan  mengimplementasikan AOMDV dibandingkan dengan jaringan yang mengimplementasikan AOMDV dan Clustering memiliki  perbedaan Throughput yang  cukup  signifikan.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan clustering akan meningkatkan throughput dan lebih stabil.

## Gambar 8. Throughput

## 3. End to End Delay
Dapat  didefinisikan  sebagai  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  antara  paket  yang  dikirim sampai paket diterima di tujuan. End to end delay dapat dihitung melalui persamaan (4).
𝐷 = ; ' ∑ (𝑟 2 − 𝑠 2 ) @ 2A; (4)
Dimana N adalah jumlah paket yang berhasil diterima, i adalah identifier paket yang unik, ri adalah waktu paket dengan identitas i diterima, si waktu paket dengan identitas i dikirim dan D adalah hasil pengukuran dengan satuan ms. Hasil perhitungan end to end delay dapat dilihat pada gambar 9.
Dari gambar 9 tersebut dapat dilihat bahwa AOMDV dan clustering memiliki delay yang sedikit lebih besar dibandingkan hanya AOMDV. Hal ini disebabkan adanya perpindahan jalur pengiriman dari yang semula langsung menuju sink namun saat ini harus melalui CH terlebih dahulu.
En er gi Te rs is a (j ou le ) Waktu (s) En er gi Te rs is a (j ou le ) Th ro ug hp ut ( kbps ) Jumlah node

## Gambar 9. End to End Delay

## 4. Packet Delivery Ratio (PDR)
PDR  dapat  didefinisikan  sebagai  persentase  paket  data  terkirim  ke  tujuan.  PDR  dapat dihitung dengan persamaan (5).
𝑃 = ; C ∑ D E ' E / FA; (4)
Dimana P adalah persentase paket yang berhasil dikirimkan, c adalah jumlah pengiriman data, f  adalah  id  unik  dari  pengiriman  data,  Rf  adalah jumlah  paket  yang  diterima  dari  f,  dan  Nf adalah jumlah paket yang dikirimkan dari f.
En d to En d D ela y (s ) Waktu (s) Th ro ug hp ut (k bp s) Jumlah node
Dilihat dari gambar 10 menyatakan bahwa PDR dari AOMDV dan Clustering lebih tinggi dibandingkan  dengan  yang  hanya  menggunakan  AOMDV  saja.  Hal  ini  dapat  disimpulkan clustering meningkatkan PDR sehingga lebih bisa diandalkan.

## IV. K ESIMPULAN
Menurut [19] definisi dari efisiensi energi adalah perbandingan antara jumlah total data yang dikirimkan dengan jumlah konsumsi energy. Semakin besar data yang dikirimkan dan semakin sedikit konsumsi energy yang dibutuhkan maka tingkat efisiensi energy semakin baik.
Berdasarkan  hasil  yang  telah  disebutkan  sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa jaringan yang menerapkan AOMDV dan clustering memiliki tingkat efisiensi energi yang lebih baik. Hal ini dilihat dari energi tersisa yang lebih besar yang berarti tingkat konsumsi energy lebih sedikit, throughput yang tinggi, serta tingkat paket yang berhasil dikirimkan lebih besar. Untuk end to end delay, di antara keduanya memiliki perbedaan yang kecil dan lebih unggul jaringan yang tidak menerapkan clustering. Hal ini disebabkan pengiriman data harus melalui CH  terlebih  dahulu  baru  kemudian  dikirimkan  ke  sink.  Pada  pengembangan  berikutnya dilakukan  pemilihan cluster head secara  dinamis  menggunakan  LEACH  dan membandingkannya dengan model lain.

## R EFERENSI
[1] W. Dargie and C. Poellabauer, Fundamentals of Wireless Sensor Networks: Theory and Practice.West Sussex: John Wiley & Sons Ltd, 2010.
[2] K. Sohraby, D. Minoli, and T. Znati, Wireless Sensor Networks: Technology, Protocols, and Applications. Canada: John Wiley & Sons Inc, 2007.
[3] M.K.Marina  and  S.R.Das,  "On-Demand  multipath  distance  vector  routing  in  ad  hoc networks" in: Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Network Protocols (ICNP), 2001.
[4] V.  Ramesh,  "Fuzzy  logic  scheme  for  energy  efficient  routing  in  AOMDV  for  wireless sensor  networks",  Journal  of  Network  Communications  and  Emerging  Technologies (JNCET), Volume 7, Issue 10, October 2017.
[5] N.  Ghodki,  N.  Singh,  D.  Joshi  and  M.  Dikshit,  "Energy  efficient  routing  with  MAX- LEACH  protocol  in  WSN",  International  Journal  of  Current  Trends  in  Engineering  & Technology, Volume: 02, Issue: 01, JAN-FAB 2016.
[6] A. Grover and S. Jain, "AOMDV with multi-tier multi-hop clustering in wireless sensor networks", Advanced Engineering Technology and Application An International Journal, No. 3, 29-33, 2014.
[7] M. Ali, B. G. Stewart, A. Shahrabi and V. Vallavaraj, "Fuzzy based load and energy aware multipath  routing  for  mobile  ad  hoc  networks",  International  Journal  of  Computer Applications, Volume 114 - No. 16, March 2015.
[8] G. Aldabbagh, P. A. Shah, H. B. Hasbullah, F. Aadil and K. M. Awan, "Fuzzy logic based enhanced AOMDV with link status classification for efficient multi-path routing in multi- hop wireless networks", Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, Vol. 13, 1-11, 2016.
[9] D. A. A. Raj and P. Sumathi, "Analysis and comparison of EEEMR protocol with the flat routing  protocols  of  wireless  sensor  networks",  2016  International  Conference  on Computer Communication and Informatics (ICCCI -2016), Jan. 07 - 09, 2016
[10] Nayak, J. A., Rambabu, C. H., and Prasad, V. V. K. D. V, "Improving the network life time of  wireless  sensor  network  using  EEEMR  protocol  with  clustering  algorithm", International Journal of Sensor Networks and Data Communications, 6:1, 2017.
[11] M. Sedighimanesh, J. Baqeri and A. Sedighimanesh, "Increasing wireless sensor networks lifetime  with  new  method",  International  Journal  of  Wireless  &  Mobile  Networks (IJWMN) Vol. 8, No. 4, August 2016.
[12] P. Meghare and P. Deskmukh, "Packet forwarding using AOMDV algorithm in WSN", International  Journal  of  Application  or  Innovation  in  Engineering  &  Management (IJAIEM), Volume 3, Issue 5, May 2014.
[13] Sudrajat. Dasar-dasar Fuzzy Logic. Bandung: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Universitas Padjajaran, 2008.
[14] R. Wulandari, "Analisis qos (quality of service) pada jaringan internet (studi kasus : upt loka uji teknik penambangan jampang kulon -lipi)", Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Volume 2 Nomor 2 Agustus 2016.
[15] E.  P.  F.  da  Cruz,  L.  E.  Gottardo,  F.  Rossini,  V.  Oliveira,  L.  C.  Pereira,  "Evaluating Feasibility of Using Wireless Sensor Networks in a Coffee Crop Through Simulation of AODV, AOMDV, DSDV and Their Variants with 802.15.4 Mac Protocol", International journal of Computer Networks & Communications, Vol.6, 2014
[16] W.  R.  Heinzelman,  A.  P.  Chandrakasan,  and  H.  Balakrishnan,  "Energy  efficient communication protocol for wireless microsensor networks." In Proc. Of HICSS, pp. 3005- 3014, Jan.2000.
[17] M. M. Ahmed, A. Taha, A. E. Hassanien, and E. Hassanien, "An Optimized K-Nearest Neighbor  Algorithm  for  Extending  Wireless  Sensor  Network  Lifetime",  Faculty  of Computers  and  Information,  Minia  University,  Faculty  of  Computers  and  Information, Cairo University, Scientific Research Group in Egypt, 2018
[18] Gou,  Haosong,  Younghwan  Yoo,  and  Hongqing  Zeng.  "A  partition-based  LEACH algorithm for  wireless  sensor  networks."  Computer  and Information  Technology,  2009. CIT'09. Ninth IEEE International Conference on. Vol. 2. IEEE, 2009.
[19] Tifenn Rault. Energy-efciency in wireless sensor networks. Other [cs.OH]. Université de Technologie de Compiègne, 2015. English. <NNT : 2015COMP2228>. <tel-01470489>

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti menyampaikan terima kasih kepada Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar serta seluruh rekan di EWSN Research Group PENS atas segala bentuk bantuan dalam penelitian ini.