Optimasi Algoritma Rate Adaptation Control CARA untuk Meningkatkan Throughput pada Wireless Mesh Network
Zahrul Maizi 1* , Teuku Yuliar Arif 2 , Nasaruddin 3
1 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Serambi Mekkah, Banda Aceh
2,3 Jurusan Teknik Elektro dan Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Jln. Teuku Nyak Arief, Darussalam, Banda Aceh, 23111, Indonesia * Koresponden email : zahrulmaizi@serambimekkah.ac.id Diterima: 13 Mei 2020 Disetujui:  3 Desember 2020

## Abstract
This paper examined throughput optimization issue in wireless mesh network (WMN), the weakest point of this network in regard to this matter.   A number of previous studies on this issue have been conducted, but  most  focus  has  been  on  general  wireless  network,  only  few  studies  so  far  have  attempted  on  this network. This research aimed to optimize the CARA rate adaptation control algorithm in WMN network. The optimization was performed by adjusting the successtreshold and timeout parameters in  the CARA algorithm  to  obtain  an  optimal  throughput.  The  optimal  result  is  showed  that  the  optimal  points  of  the success threshold and timeout are at range of 30-35. It is obviously seen in grid 4×5 and 5x5 where the throughput  value  of  the  optimization  result  continues  to  increase.  Moreover,  by  adding  the  data transmission time for 100 seconds on  grid 5×5 resulting the throughput value of 0.52206412 Mbps and after the optimization the throughput value increases up to 117% to 1.1350768 Mbps, when the success threshold and timeout value are 30. For an additional  150 seconds, the throughput value is 0.5074419333 Mbps  and  after  the  optimization  the  throughput  increases  up  to  120%  to  1.1211402  Mbps,  when  the success threshold and timeout value are 35.
Keywords : Wireless mesh network, throughput, rate adaptation control algorithm, CARA, NS-3 .

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  tentang  masalah  optimasi throughput pada  jaringan Wireless  Mesh  Network (WMN),  dimana  hal  ini  sering  menjadi  titik  lemah  pada  jaringan  WMN.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  optimasi  terhadap  algoritma rate  adaptation  control CARA  pada  jaringan  WMN.  Optimasi dilakukan  melalui  penyesuaian  parameter success  threshold dan timeout pada  algoritma  CARA  untuk mendapatkan throughput yang  optimal.  Hasil  optimasi  menunjukkan  bahwa  nilai  parameter success threshold dan timeout paling optimal berada pada range antara 30-35. Hal ini terlihat jelas pada grid 4×5 dan grid 5x5 dimana nilai throughput hasil optimasi yang didapatkan terus meningkat. Penambahan nilai waktu  pengiriman  data  sebesar  100  detik  pada  grid  5×5  menghasilkan  nilai throughput sebesar 0.52206412  Mbps,  setelah  dilakukan  optimasi  nilai throughput- nya  meningkat  hingga  117%  menjadi sebesar  1.1350768  Mbps  pada  saat  nilai success  threshold dan timeout masing-masing  adalah  30. Sedangkan  pada  penambahan  nilai  waktu  pengiriman  data  sebesar  150  detik  menghasilkan  nilai throughput sebesar  0.5074419333  Mbps,  setelah  dilakukan  optimasi  nilai throughput meningkat  hingga 120% menjadi sebesar 1.1211402  Mbps pada saat nilai success threshold dan timeout masing-masing 35. Kata kunci : Jaringan WMN, throughput, rate adaptation control algorithm, CARA, NS-3 .

## 1. Pendahuluan
Jaringan wireless mesh network (WMN) merupakan teknologi jaringan alternatif baru yang sangat pesat  perkembangannya  dan  dapat  secara  luas  diterapkan  untuk  berbagai  aplikasi  jaringan  karena berbagai keunggulan dan karakteristik yang dimilikinya, diantaranya adalah fitur biaya yang rendah dan konfigurasi  yang  lebih  cepat  [1].  Namun  demikian,  karena  merupakan  sebuah  jaringan  multihop  yang kompleks, jaringan WMN ini masih memiliki beberapa keterbatasan misalnya dalam hal throughput, loss rate , dan delay yang merupakan penentu kinerja dan kualitas layanan akses internet di dalam jaringan ini. Ada banyak algoritma rate adaptation control yang telah dikembangkan dalam beberapa tahun terakhir, diantaranya  dan  yang  paling  umum  digunakan  adalah auto  rate  fallback (ARF), adaptive  auto  rate fallback (AARF), dan collision aware rate adaptation (CARA) [2]. Namun, algoritma-algoritma tersebut
masih  memiliki  keterbatasan  dalam  hal throughput yang  dihasilkan  dalam  kondisi  jarak  yang  jauh  dan lalu lintas yang padat.
Pemilihan  algoritma rate  adaptation  control CARA  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  penelitian sebelumnya  [3]  terkait  evaluasi  ketiga  algoritma  di  atas,  CARA  menghasilkan throughput paling  yang optimal  dan  yang  paling  sesuai  dengan  kondisi  jaringan  WMN  yang  kompleks  untuk  grid  4x5  dan  5x5 dibandingkan  dengan  ARF  dan  AARF.  Pada  penelitian  sebelumnya,  hasil  evalusi  hanya  untuk  melihat perbandingan  nilai throughput yang  dihasilkan  untuk  setiap  algoritma rate  adaptation  control tanpa dilakukan optimasi pada setiap parameter pendukung atau hanya menggunakan parameter bawaan untuk menghasilkan throughput default- nya  dengan  menggunakan  simulator  NS-3.  Dalam  penelitian  ini algoritma CARA dilakukan optimasi lagi untuk meningkatkan throughput default -nya, dikarenakan pada jaringan WMN yang kompleks, throughput tersebut masih mengalami penurunan dalam keadaan tertentu. Pada  dasarnya  WMN  adalah  sebuah  jaringan  wireless  yang  secara  khusus  terdiri  dari  sejumlah mesh  clients , gateway ,  dan mesh  routers .  Biasanya mesh  clients terdiri  dari  komputer, handphone , bluetooth , dan peralatan wireless lainnya. Mesh router dilengkapi dengan kemampuan traffic aggregation untuk  menyediakan  konektivitas  jaringan  ke mobile  clients di  dalam  jangkauan  area. Mesh  routers tersebut  membentuk  sebuah multihop  wireless  backbone untuk  mengirimkan  trafik  dari clients dan internet ( upstream traffic ) atau dari internet ke clients ( downstream traffic ). Gateway adalah router yang secara  langsung  terhubung  dengan  internet.  Oleh  karena  itu,  dalam  jaringan  tersebut,  trafik  biasanya dikirimkan oleh wireless backbone antara mobile clients dan internet melalui gateway .
Gambar 1 . Bentuk umum jaringan WMN
Sumber: [ 4]
Salah satu karakteristik penting pada jaringan ini yaitu throughput dapat menurun karena tingginya volume lalu lintas yang diharapkan dapat secara efisien dikirimkan di dalam jaringan ini. Rate  adaptation control merupakan penentu penting di dalam transimisi data yang optimal untuk kondisi jaringan seperti yang ada saat ini serta cukup menantang karena kondisi fluktuasi channel yang tidak menentu [5]. Tujuan rate adaptation control di dalam jaringan wireless adalah untuk meningkatkan sebesar mungkin transmisi untuk  setiap  node  dan  efektivitasnya  sangat  bergantung  pada  seberapa  cepat  responnya  terhadap  variasi channel jaringan. Namun untuk lingkungan yang multi-user , seperti pada jaringan WMN, efektivitasnya akan juga sangat bergantung pada pendeteksian keberadaan tabrakan dan penanganannya yang tepat.
Ada  dua  pendekatan  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur  kondisi  channel,  yaitu  dengan pendekatan statistic-based dan signal-strength-based [6]. Namun beberapa mekanisme yang diajukan ini masih memiliki beberapa keterbatasan. Mekanisme signal-strength-based mempunyai kekurangan dalam
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
hal korelasi yang kuat antara indikator SNR dan probabilitas pengiriman pada data rate yang diberikan. Selain  itu,  konfigurasi data  rate diterapkan  pada sender  node ,  sementara  informasi  sinyal  tersedia  pada receiver,  yang  menyebabkan  komunikasinya  overhead  [7].  Fakta  ini  membatasi  keefektifan  dari pendekatan  ini  di  dalam  praktek  [8].  Mekanisme statistic-based dipengaruhi  oleh  kesulitan  dalam penemuan threshold yang sesuai untuk seleksi data rate yang optimal. ARF merupakan algoritma rate adaptation control pertama yang dipublikasikan dan desain untuk mengoptimasi throughput aplikasi  pada  WaveLan  II  yang  menerapkan  standar  802.11  DSSS.  Di  dalam ARF  ini,  setiap  sender  menggunakan  status  dari  paket  yang  ditransmisikan  sebelumnya  untuk  memilih transmission  rate selanjutnya  [9].  Secara  spesifik,  sebuah  paket  dikirimkan  menggunakan  skema  ARF setelah sepuluh transmisi berturut-turut, baik gagal maupun berhasil, dimana setiap paket probe tersebut ditransmisikan  pada  suatu bit-rate yang  lebih  tinggi  daripada  yang  sedang  digunakan.  ARF  akan meningkatkan transmission  rate jika  paket probe tersebut  berhasil,  atau  sebaliknya  mengurangi transmission rate jika dua transmisi berturut-turut gagal [6]. Algoritma ini merupakan salah satu algoritma rate adaption generasi awal yang dikembangkan dari algoritma  ARF.  Algoritma  ini  menggunakan frame  error  threshold dinamis  untuk  meningkatkan  atau mengurangi bit-rate . Seperti halnya ARF, AARF menggunakan paket single probe dalam menilai kondisi channel pada rate yang lebih tinggi, jadi setiap paket single probe tersebut berhasil ditransmisikan pada rate yang lebih tinggi, maka algoritma tersebut akan memutuskan untuk meningkatkan rate dengan sesuai [10]. AARF mampu meningkatkan stabilitas dengan menggandakan probing threshold hingga 50 ketika paket probe gagal  ditransmisikan  dan probing  threshold tersebut  akan  kembali  ke  nilai  awalnya  10 kapanpun rate tersebut berkurang.
Umumnya,  algoritma rate  adaptation  control yang  didasarkan  pada  jumlah  paket  yang  ingin dikirimkan  kembali dipengaruhi oleh adanya tabrakan paket yang  menyebabkan pengurangan rate yang tidak  perlu.  Hal  inilah  yang  mendorong  dikembangkannya  algoritma Collision  Aware  Rate  adaptation (CARA) yang memanfaakan teknik loss differentiation untuk mengatasi keterbatasan tersebut [11]. Pada  dasarnya,  prinsip  kerja  CARA  adalah  sama  dengan  ARF  dimana  keduanya  sama-sama menggunakan mode penyesuaian datarate , dengan menghitung jumlah transmisi sukses berturut-turut dan juga jumlah transmisi gagal bertutur-turut [12]. Namun bedanya, pada CARA, semua kegagalan transmisi diasumsikan  sebagai  akibat  dari  tabrakan  antar  data.  Oleh  karena  itu,  secara  keseluruhan  CARA  lebih unggul  daripada  ARF  karena  kemampuannya  untuk  membedakan frame  collision dari  kegagalan frame transmission yang  disebabkan  oleh channel error dengan  menggunakan  metode RTS  probing dan clear channel  assessment (CCA)  [11].  Dengan  metode RTS  probing ,  pada awalnya  data  ditransmisikan  tanpa RTS/CTS. Penggunaan RTS/CTS baru dilakukan pada transmisi kedua setelah transmisi pertama gagal. Jika transmisi ulang ini kembali gagal, maka nilai rate akan diturunkan, sebaliknya jika transmisi ulang ini berhasil,  maka  nilai rate akan  bertahan  dan  mentransmisi  data  selanjutnya  tanpa  RTS/CTS.  Pertukaran RTS/CTS ini sendiri dilakukan secara adaptif pada transmitter station . Tahap selanjutnya, jika ditemukan kembali tabrakan, maka modul CCA akan digunakan.
Evaluasi terhadap kinerja algoritma CARA dilakukan melalui beberapa skenario topologi jaringan, ukuran data  frame dan  model channel wireless  yang  menunjukkan  bahwa  CARA  melampaui  kinerja algoritma  ARF  pada  semua  lingkungan  yang  melibatkan  banyak  pengguna  [13] .  Kemampuan  CARA dalam  mendeteksi  tabrakan  data  menjadikan  algoritma  ini  unggul  pada  lingkungan  yang  banyak pengguna.  Oleh  karena  itu,  pada  jaringan  mesh  yang  kompleks  dengan  aktivitas  user  dan  jalur  yang begitu rumit masih bisa menjadikan algoritma CARA menjadi algoritma yang unggul.
Salah satu hal penting dalam proses penyebaran paket data di dalam sebuah jaringan WMN adalah protokol routing ( routing protocol) . Pada dasarnya, protocol routing ad hoc dibagi menjadi dua, yaitu on- demand dan table-driven . Pada  protokol on-demand (yang  digunakan  dalam  penelitian ini), sebuah rute terbentuk  hanya  ketika  sebuah  node  memiliki  paket  data  untuk  dikirimkan,  sebaliknya  pada  protokol table-driven rute  terbentuk  secara  berkelanjutan  terlepas  dari  aktivitas  trafik  di  dalam  jaringan  tersebut dimana setiap node membangkitkan pesan pengatur secara periodik. Salah satu protokol on-demand yang paling terkenal adalah ad-hoc on-demand distance vector (AODV). AODV  merupakan  salah  satu  protokol routing yang  paling  banyak  digunakan  untuk  jaringan  ad- hoc  dan  WMN  dan  merupakan  protokol  yang  reaktif  atau  dengan  kata  lain  lebih  peka  terhadap  jalur koneksi karena menggunakan teknik on-demand seperti telah dijelaskan di atas. Sebagai sebuah protokol yang  reaktif,  AODV  mampu  beradaptasi  dengan  cepat  terhadap  perubahan  topologi  di  dalam  sebuah jaringan  dan  memperbarui  hanya  host-host  yang  terkena  dampak  dari  perubahan  tersebut  [14] . Pada awalnya,  AODV  ini  dikembangkan  untuk  node-node  pada  radio-tunggal  ( single-radio )  pada  sebuah jaringan wireless ad-hoc, namun kemudian dikembangkan lagi untuk node-node pada multiple-radio .
IEEE 802.11 merupakan protocol jaringan yang sudah sangat populer dan paling banyak digunakan saat  ini  yang  bekerja  pada  frekuensi  2.4  sampai  dengan  2.5  GHz. Physical  layer pada  protocol  ini mendukung  kemampuan  transmisi  yang multi-rate dengan  cara  memilih  teknik  modulasi  yang  paling sesuai untuk signal strength yang diterima secara dinamis. Standar untuk protocol yang populer saat ini juga menyertakan beberapa parameter, salah satunya adalah transmission rate [8].
Software  Network  Simulator-3  (NS3)  telah  berkembang  cukup  pesat  dalam  menyediakan tools yang  fleksibel  dan  mudah  digunakan  untuk  simulasi  berbagai  kondisi  jaringan,  khususnya  jaringan wireless  dan  telah  digunakan  secara  luas  khususnya  para  peneliti  dan  akademisi.  NS-3  merupakan software open  source yang  dikembangkan  di  bawah  lisensi  GNU  GPLv2  serta  dari  awal  didesain  agar mudah  digunakan  dan  dimengerti  [15].  NS-3  menggunakan  bahasa  C++  dan  python.  Karena  berbasis open  source ,  maka source  code untuk  software  ini  tersedia  untuk  hampir  semua  sistem  operasi  linux, seluruh varian unix, OS-X, dan windows dengan cygwin.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan menganalisis pengoptimasian algoritma rate adaptation  control untuk  mendapatkan throughput yang  optimal  dari  suatu  jaringan  WMN  melalui simulasi terhadap jaringan tersebut menggunakan sebuah software, yaitu NS3. Software NS3 merupakan sebuah  simulator  jaringan  yang  target  utama  penggunaannya  adalah  untuk  kepentingan  penelitian  dan pendidikan.  NS3  merupakan  software  gratis  dibawah  lisensi  GNU  GPLv2  yang  tersedia  secara  publik. Pengoptimasian  dilakukan  terhadap  algoritma rate  adaptation  control CARA  dengan  menyesuaikan beberapa parameter yang dapat mempengaruhi nilai throughput -nya. CARA dipilih karena menunjukkan kinerja yang paling sesuai untuk jaringan WMN.
Gambar 2. Logo NS3
Software NS3 di install di sistem operasi Ubuntu dijalankan dengan menggunakan terminal linux dengan mode text tanpa  ada  grafis  atau  visual, Gambar  2 hanya  merupakan  logo  NS3.  Persamaan  yang digunakan untuk menghitung besarnya throughput adalah:
paket Tx timefirst - paket Rx time total 8 * diterima paket bite Rx
Throughput  ………………………………………………...(1) Dimana: Rx bite = jumlah paket yang diterima. Total time Rx paket = waktu total paket diterima. Time first Tx paket
= waktu awal pengiriman paket.
Gambar 3. Tahapan pengujian
Gambar  3 merupakan  alur  dari  pengujian  akhir  dengan  tahapan-tahapan,  yaitu  (1)  menerapkan algoritma rate adaptation control CARA yang akan digunakan untuk dioptimasi di dalam penelitian ini untuk kondisi grid 1×5, 2×5, 3×5, 4×5 dan 5×5; (2) optimasi dilakukan dengan mengubah nilai parameter Success Threshold dan Timeout pada algoritma CARA untuk mendapatkan nilai throughput yang paling optimal untuk kondisi jaringan WMN; (3) penilaian kondisi throughput dilakukan untuk melihat apakah nilai throughput setelah optimasi lebih besar dari sebelumnya atau tidak. Jika nilai hasil optimasi seperti yang  diharapkan  yaitu  meningkat  dibandingkan  sebelumnya,  maka  proses  akan  dilanjutkan  ke  tahap selanjutnya,  sebaliknya  jika  tidak,  maka  proses  akan  diulangi  ke  tahap  sebelumnya  yaitu  pada  tahap optimasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini, jaringan WMN terdiri dari beberapa node yang dibentuk dalam topologi grid, yaitu grid 1×5, 2×5, 3×5, 4×5, dan 5×5. Jarak antar setiap node-node tersebut dibuat konstan tanpa ada pengaruh  interferensi  dan packet  noise di  dalamnya,  dimana  jarak  antar  setiap  node  adalah  50  meter, memiliki ukuran paket data sebesar 1024 kbps menggunakan protokol TCP sebagai protokol komunikasi data  dengan  port  8080  dan Internet  Protocol (IP)  10.1.3.0/24.  Pada  pengujian  ini  data  rate  yang dibangkitkan  adalah  54  Mbps  dan  jenis  protokol  WiFi  yang  digunakan  adalah  802.11a  dengan  waktu pengujian selama 50 detik untuk setiap node. Model routing yang digunakan dalam pengujian ini adalah ad-hoc  on-demand  distance  vector  routing (AODV).  Pemilihan  AODV  sebagai routing adalah  karena pertimbangan AODV merupakan protokol routing yang umum digunakan untuk kondisi jaringan dengan jumlah node yang banyak seperti pada jaringan WMN.
Transmisi data pada jaringan WMN memiliki banyak kemungkinan untuk terjadinya tabrakan data yang  berakibat  pada  kegagalan  transmisi.  Kegagalan  transmisi  ini  tentunya  akan  sangat  berpengaruh terhadap troughput yang  dihasilkan  oleh  jaringan  tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk  menjaga  agar  nilai
Tida k Throughput meningkat? Ya Pembuatan Laporan Selesai Mulai
Optimasi Algoritma Rate adaptation dengan perubahan nilai parameter
SuccessThreshold dan Timeout Menerapkan algoritma Rate adaptation CARA WMN
(grid1×5, 2×5, 3×5, 4×5 dan 5x5)
throughput tetap tinggi dan stabil, maka nilai jumlah Attribute Success Threshold dan Attribute Timeout harus dibuat lebih besar dari nilai pada kondisi default -nya. Dengan kata lain, memperbesar nilai Attribute Success Threshold dan Attribute Timeout berarti sama dengan menjaga kondisi throughput untuk mampu bertahan lebih lama pada nilai yang tinggi.
Attribute  SuccessThreshold adalah  jumlah  minimum  transmisi  yang  sukses  untuk  mencoba  nilai data  rate  baru,  sedangkan Attribute  Timeout merupakan timer pada  algoritma  CARA.  Nilai Attribute Success Threshold dan Attribute Timeout default dari algoritma CARA adalah 10 dan 15. Namun, dalam penelitian  ini,  nilai  keduanya  dibuat  sama  dan  dinaikkan  untuk  keseluruhan  kondisi  optimasi.  Nilai Success Threshold dibuat lebih besar dari kondisi default -nya, sedangkan nilai Timeout sama dengan nilai Success Threshold , hal ini tidak mengikuti kondisi default dimana nilai Timeout lebih besar daripada nilai Success  Threshold .  Penyamaan  nilai  ini  dilakukan  dengan  pertimbangan  bahwa  ketika  nilai Success Threshold telah  dinaikan,  maka  nilai Timeout ,  yang  menjadi  waktu  tunggu,  tidak  perlu  diperbesar  lagi karena  kondisi throughput bisa  tetap  dipertahankan.  Jika  nilai Timeout dibuat  lebih  besar  dari  nilai Success Threshold , maka waktu tunggu yang diperlukan untuk menaikkan data rate tentunya akan lebih lama  lagi  dan  hal  ini  tidak  baik  untuk  kondisi  jaringan  WMN  yang  keadaan  transmisinya  sangat  cepat karena jumlah node nya yang begitu banyak.
Gambar 4. Tahapan optimasi
Hasil pengujian throughput terhadap waktu pada algoritma CARA a. Grid 1×5
Nilai  rata-rata throughput ( Gambar  5 )  sebelum  optimasi  atau  nilai throughput pada  kondisi default adalah 1.5120344 Mbps. Setelah dioptimasi nilai rata-rata throughput CARA untuk topologi grid 1×5 secara berturut-turut adalah sebagai berikut: optimasi pertama CARA-opt1 adalah 1.5580872 Mbps; optimasi  kedua  CARA-opt  21.6019964  Mbps;  optimasi  ketiga  CARA-opt3  1.6241232  Mbps;  dan optimasi keempat CARA-opt4 1.6448762 Mbps.
Pada tahapan ini masing-masing parameter dari Add Attribute Success Threshold dan Add Attribute Timeout dijadikan 15.
Pada tahapan ini masing-masing parameter dari Add Attribute Success Threshold dan Add Attribute Timeout dijadikan 20.
Pada tahapan ini masing-masing parameter dari Add Attribute Success Threshold dan Add Attribute Timeout dijadikan 25.
Pada tahapan ini masing-masing parameter dari Add Attribute Success Threshold dan Add Attribute Timeout dijadikan 30.
Masih dengan parameter default (bawaan) source code algoritma CARA.
CARA-opt1 CARA-opt2 CARA-opt3 CARA-opt4 CARA
Gambar 5. Optimasi Algoritma CARA grid 1×5 Sumber: Hasil penelitian, 2018.

## b. Grid 2×5
Nilai  rata-rata throughput ( Gambar  6 )  sebelum  optimasi  adalah  1.4067214  Mbps.  Setelah dioptimasi nilai rata-rata throughput CARA untuk topologi grid 2×5 secara berturut-turut adalah sebagai berikut:  optimasi  pertama  CARA-opt1  adalah  1.4283326  Mbps;  optimasi  kedua  CARA-opt2  1.4602354 Mbps; optimasi ketiga CARA-opt3 1.48562 Mbps; dan optimasi keempat CARA-opt 4 1.5043162 Mbps.
Gambar 6. Optimasi Algoritma CARA grid 2×5 Sumber: Hasil penelitian, 2018.
c. Grid 3×5
Nilai  rata-rata throughput ( Gambar  7 )  sebelum  optimasi  adalah  1.0327222  Mbps.  Setelah dioptimasi nilai rata-rata throughput CARA untuk topologi grid 3×5 secara berturut-turut adalah sebagai berikut:  optimasi  pertama  CARA-opt1  adalah  0.97011708  Mbps;  optimasi  kedua  CARA-opt2
1.07748804  Mbps;  optimasi  ketiga  CARA-opt3  1.1554436  Mbps;  dan  optimasi  keempat  CARA-opt4 1.16475468 Mbps.
Gambar 7. Optimasi Algoritma CARA grid 3×5 Sumber: Hasil penelitian, 2018.

## d. Grid 4×5
Nilai  rata-rata throughput ( Gambar  8 )  sebelum  optimasi  adalah  1.3321956  Mbps.  Setelah dioptimasi nilai rata-rata throughput CARA untuk topologi grid 4×5 secara berturut-turut adalah sebagai berikut:  optimasi  pertama  CARA-opt1  adalah  1.3438592  Mbps;  optimasi  kedua  CARA-opt2  1.3762766 Mbps; optimasi ketiga CARA-opt3 1.400804 Mbps; dan optimasi keempat CARA-opt4 1.4023468 Mbps.
Gambar 8 . Optimasi Algoritma CARA grid 4×5 Sumber: Hasil penelitian, 2018.

## e. Grid 5×5
Nilai rata-rata throughput ( Gambar 9 ) sebelum optimasi atau nilai throughput pada kondisi default adalah  0.99901848  Mbps.  Setelah  dioptimasi  nilai  rata-rata throughput CARA  untuk  topologi  grid  5×5 secara  berturut-turut  adalah  sebagai  berikut:  optimasi  pertama  CARA-opt1  adalah  0.35058744  Mbps; optimasi  kedua  CARA-opt2  1.05990848  Mbps;  optimasi  ketiga  CARA-opt3  1.09215312  Mbps;  dan optimasi keempat CARA-opt4 1.1108496 Mbps. Pada optimasi grid 5×5 memperlihatkan hasil optimasi yang  mampu  memperbaiki  keadaan  nilai throughput yang  sebelumnya  (tanpa  optimasi)  menjadi meningkat  dan  mampu  mempertahankan  kondisi throughput yang  lebih  stabil  sampai  pada  detik  ke-50 akhir pengiriman.
Gambar 9 . Optimasi Algoritma CARA grid 5×5 Sumber: Hasil penelitian, 2018.
Dari  keseluruhan  pengujian  di  atas  memperlihatkan  bahwa throughput akan  semakin  meningkat pada  saat  nilai Add  Attribute  Success  Threshold dan Add  Attribute  Timeout dinaikkan  dengan  waktu pengiriman  data  sebesar  50  detik.  Dalam  penelitian  ini,  pengujian  yang  dilakukan  adalah  untuk mempertahankan kondisi jumlah minimum transmisi yang berhasil dikirim dengan nilai dan waktu yang lebih lama untuk menaikkan dan mempertahankan data rate- nya sehingga nilai throughput menjadi lebih tinggi  dan  lebih  stabil,  pada jaringan  WMN  yang  sangat  kompleks  penerapan  kondisi  seperti ini  sangat bagus  dikarenakan  tabrakan  ( collision )  pada  proses  pengiriman  data  sangat  besar,  sedangkan  pada jaringan  biasa  tabrakannya  tidak  terlalu  besar.  Dengan  mempertahankan  nilai Add  Attribute  Success Threshold dalam  waktu  yang  lebih  lama  maka  kenaikan throughput akibat  adanya  kenaikan data  rate akan lebih terjaga.
Hasil pengujian throughput terhadap nilai success treshold , timeout dan waktu a. Waktu pengiriman data 100 detik Gambar  10 merupakan hasil pengujian throughput terhadap nilai Success Treshold dan Timeout. Dengan  memperbesar  waktu  pengiriman  data  sebesar  100  detik,  nilai  optimasi  parameter Success Threshold dan  nilai Timeout yang  optimal  berada  pada  range  30  hingga  40.  Penambahan  nilai  waktu pengiriman  data  dilakukan  agar  hasil  optimasi  lebih  terlihat  dibandingkan  sebelum  dilakukannya optimasi,  memudahkan  untuk  melihat  nilai Success  Threshold dan  nilai Timeout yang  optimal  untuk kondisi jaringan WMN yang kompleks dengan grid 5x5.
Gambar 10. Hasil pengujian throughput untuk waktu pengiriman data sebesar 100 detik Sumber: Hasil penelitian, 2018.
Gambar  11 menunjukkan  hasil  pengujian throughput terhadap  waktu,  dengan  range  optimasi Success  Threshold dan Timeout 30  sampai  40.  Penambahan  waktu  pengiriman  data  sebesar  100  detik menyebabkan jatuhnya nilai throughput yang signifikan selama 40 detik, yaitu mulai detik ke-60 sampai dengan  detik  ke-100  pada  kondisi  dimana  belum  dilakukan  optimasi.  Akan  tetapi  setelah  dilakukan optimasi,  nilai throughput dapat  meningkat  kembali.  Nilai  parameter Success  Threshold dan Timeout yang optimal berada pada nilai 30 (CARA-ST(30)) tanpa ada penurunan nilai throughput a sampai pada detik ke-100.
Gambar 11. Hasil pengujian throughput terhadap waktu untuk waktu pengiriman data sebesar 100 detik Sumber: Hasil penelitian, 2018.
b. Waktu pengiriman data 150 detik
Gambar  12 merupakan  hasil  pengujian throughput dengan  memperbesar  waktu  pengiriman  data hingga  150  detik,  kondisi  nilai  optimasi  parameter Success  Threshold dan  nilai Timeout yang  optimal berada  pada  range  35  hingga  40.  Range  tersebut  merupakan  kondisi  yang  paling  ideal  untuk  sebuah jaringan  WMN,  karena  jika  nilai Success  Threshold dan Timeout semakin  tinggi,  maka  waktu  tunggu untuk menaikkan troughput juga semakin besar.
Gambar 12. Hasil pengujian throughput untuk waktu pengiriman data sebesar 150 detik Sumber: Hasil penelitian, 2018.
Untuk waktu pengiriman data sebesar 150 detik, waktu jatuhnya nilai throughput yang signifikan sebelum dilakukan optimasi menjadi lebih lama yaitu selama 60 detik dari detik ke-60 hingga detik ke- 120. Walaupun kemudian meningkat kembali, namun kondisi nilai throughput masih belum stabil hingga detik  ke-150.  Setelah  dilakukan  optimasi  nilai throughput mampu  dinaikkan  kembali  pada  range  waktu tersebut dengan kondisi yang lebih stabil. Nilai parameter Success Threshold dan Timeout yang optimal berada pada nilai 35 (CARA-ST(35)) yang hanya mengalami sedikit penurunan throughput , seperti yang terlihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil pengujian throughput terhadap waktu untuk waktu pengiriman data sebesar 150 detik Sumber: Hasil penelitian, 2018.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  optimasi  nilai throughput untuk  algoritma  CARA  pada jaringan  WMN  kompleks  (grid  4×5  dan  grid  5×5).  Algoritma  ini  dipilih  karena menunjukkan  performa yang paling baik dibandingkan dua algoritma lainnya, yaitu ARF dan AARF, untuk kondisi jaringan yang kompleks  dikarenakan  algoritma  ini  mampu  melihat  tabrakan  data  yang  sangat  umum  terjadi  pada jaringan WMN yang sering menjadi penyebab gagalnya transmisi data yang pada akhirnya menjatuhkan nilai throughput .
Optimasi  dilakukan  terhadap  dua  parameter  yang  mampu  mempengaruhi  nilai throughput pada algoritma  CARA,  yaitu success  threshold dan timeout. Hasil  optimasi  menunjukkan  bahwa  nilai parameter success threshold dan timeout paling tinggi berada pada range antara 30-35, yang berarti bahwa nilai throughput paling  optimal  didapatkan  pada  range  tersebut.  Hal ini  terlihat jelas pada  grid 4×5 dan grid 5x5 dimana nilai throughput hasil optimasi yang didapatkan terus meningkat.
Lebih  lanjut,  penambahan  nilai  waktu  pengiriman  data  sebesar  100  detik  pada  grid  5×5 menghasilkan  nilai throughput sebesar  0.52206412  Mbps,  kemudian  setelah  dilakukan  optimasi  nilai throughput- nyameningkat  hingga  117%  menjadi  sebesar  1.1350768  Mbps  pada  saat  nilai success threshold dan timeout masing-masing  adalah  30.  Sedangkan  pada  penambahan  nilai  waktu  pengiriman data  sebesar  150  detik  menghasilkan  nilai throughput sebesar  0.5074419333  Mbps,  kemudian  setelah dilakukan optimasi nilai throughput meningkat hingga 120% menjadi sebesar 1.1211402  Mbps pada saat nilai success threshold dan timeout masing-masing 35.

## 5. Referensi
[1] A.  Capone  &  G.  Carello, Scheduling  optimization  in wireless  mesh  network s  with  power  control and rate adaptation . In Sensor and Ad Hoc Communications and Networks, 2006. SECON'06. 2006 3rd Annual IEEE Communications Society on , (Vol. 1, pp. 138-147. IEEE), 2006.
[2] D.  Senthilkumar  &  A.  Krishnan,  “Throughput  analysis  of  IEEE  802.11  multirate  WLANs  with collision  aware rate  adaptation algorithm,” International  Journal  of  Automation  and  Computing , 7 (4), 571-577, 2010.
[3] Z. Maizi, T. Arif dan Y. Nasaruddin, “Aceh Physics Society: Evaluasi Algoritma Rate Adaptation Untuk Wireless Mesh Network,” Vol. 7, No. 2 pp.85-91, 2008.
[4] M.  L.  Sichitiu,  “ Wireless  mesh  network s:  opportunities  and  challenges,” in Proc.Wireless  World Congress , pp. 1-6, 2005.
[5] W.  Biaz  &  S.  Wu,  “Rate  adaptation  algorithms  for  IEEE  802.11  networks:  A  survey  and comparison,” In Computers and Communications , pp. 130-136, IEEE, 2008.
[6] S.  H.  Wong,  H.  Yang,  S.  Lu  &  V.  Bharghavan,  “Robust rate  adaptation for  802.11  wireless networks,” In Proceedings of the 12th Annual International Conference on Mobile computing and networking (pp. 146-157), ACM, 2011.
[7] Q.  Xia  &  M.  Hamdi,  “Smart  sender:  a  practical rate  adaptation algorithm  for  multi-rate  IEEE 802.11 WLANs,” Wireless Communications, IEEE , Vol. 7, pp. 1764-1775.
[8] S. Pal, S.R. Kundu, K. Basu, & S.K. Das, “IEEE 802.11 rate control algorithms: Experimentation and  performance  evaluation  in  infrastructure  mode,”  In  Passive  and  Active  Measurement Conference, 2006.
[9] Y. Song, X. Zhu, Y. Fang, & H. Zhang, “Threshold optimization for rate adaptation algorithms in IEEE 802.11 WLANs,” Wireless Communications, IEEE Transactions on , 9 (1), 318-327, 2010.
[10]  M. Lacage, M.H. Manshaei, &  T. Turletti, IEEE 802.11 rate adaptation : a practical approach. In Proceedings  of  the  7th  ACM  international  symposium  on  Modeling,  analysis  and  simulation  of wireless and mobile systems , (pp. 126-134). ACM, 2004.
[11]  J. Kim, S. Kim, S. Choi, & D. Qiao, “CARA: Collision-Aware Rate adaptation for IEEE 802.11 WLANs,” In INFOCOM , Vol. 6, pp. 1-11, 2006.
[12]  M.A. Mohamed, W. M. Bahget, W. M., & Mohamed, S. S. (2014).  A performance evaluation for rate adaptation algorithms in IEEE 802.11 wireless networks. Int J Comput Appl , 99 (4), 54-59.
[13]  J. Chen, Y.Z. Lee, D. Maniezzo, & M. Gerla, “Performance comparison of AODV and OFLSR in wireless  mesh  network,”  In  IFIP  Mediterranean  Ad  Hoc  Networking  Workshop (Med-Hoc-Net) (pp. 1-8), 2006.
[14]  A.  Pirzada  &  M.  Portman,  “High  performance  AODV  routing  protocol  for  hybrid  wireless  mesh networks,”  In Mobile  and  Ubiquitous  System:  Networking  and  Services,  Mobiquitous  2007.  4 th Annual International Conference on (pp. 1-5 ) , IEEE, 2007.
[15]  G.  Brar,  D.  M.  Blough  &  P.  Santi,  “Computationally  efficient  scheduling  with  the  physical interference model for throughput improvement in wireless mesh networks,” In Proceedings of the 12th  annual  international  conference  on  Mobile  computing  and  networking (pp.  2-13),  ACM, 2006.