## I. PENDAHULUAN
Saat ini, sensor mendukung berbagai pengindraan [1]–[4], sehingga  memungkinkan  penelitian  di  berbagai  aplikasi  [5], [6],  seperti  pelacakan  target,  sistem  keamanan,  pemantauan habitat, pengendalian lingkungan, pemantauan lalu lintas, dan aplikasi  layanan  kesehatan.  Terbatasnya  daya  baterai merupakan  tantangan  utama  bagi  aplikasi  jaringan  sensor nirkabel  ( wireless  sensor  network ,  WSN)  [7];  sebagian  besar pendekatan  perutean  dirancang  untuk  mengatasi trade-off energi,  tetapi  tidak  banyak  upaya  yang  dilakukan  untuk mengoptimalkan quality of service (QoS) [8].
Tentu  saja,  dalam komunikasi  data,  keragaman  lalu  lintas yang berkaitan dengan berbagai klasifikasi data membutuhkan tingkat  QoS  yang  berbeda  [9].  Empat  jenis  paket  digunakan dalam berbagai kategori lalu lintas dalam makalah ini, yaitu C1, C2,  C3,  dan  C4.  C1  mengacu  pada  lalu  lintas  yang  sangat penting  yang  membutuhkan  keandalan  dan  latensi  rendah, seperti  pelacakan  objek  dan  layanan  alarm  keselamatan. Sementara  itu,  C2  adalah  lalu  lintas  yang  sensitif  terhadap waktu  tunda  ( delay ),  yang  mengirimkan  data  dalam  tenggat waktu yang diberikan, tetapi menoleransi sejumlah paket yang hilang, seperti layanan pemantauan /streaming video. C3 adalah lalu lintas yang sensitif terhadap keandalan, yang harus dikirim tanpa  adanya  hilang  paket,  tetapi  menoleransi  waktu  tunda yang  wajar,  seperti  layanan  pemantauan  data biasa.  Terakhir, C4 mengacu pada best effort traffic tanpa persyaratan khusus. Skema baru ini perlu menawarkan pendekatan umum yang mencakup  semua  atribut  penting  QoS  ke  dalam  kerangka perutean  tunggal.  Skema  ini  harus  mempertimbangkan persyaratan  aplikasi  yang  berbeda.  Dengan  demikian,  paket dapat  dirutekan dengan overhead minimum guna menghemat
energi, mengurangi waktu tunda transmisi, dan memperpanjang  masa  perutean  dengan  tetap  memaksimalkan throughput .
Banyak  penelitian  WSN  telah  mencoba  menggunakan informasi  lokasi node untuk  perutean  paket,  penemuan perutean,  dan  pemeliharaan  guna  mencapai  optimalisasi  rute. Lokasi node digunakan  untuk  mengarahkan  paket  ke node tetangga yang memiliki jarak terdekat ke tujuan ( base station , BS)  guna  mengurangi  biaya  komunikasi  dan  waktu  tunda transmisi.  Makalah  ini  menggunakan  skema  perutean  baru yang  memanfaatkan  informasi  lokasi node untuk  membuat routing region yang membatasi area perutean dan membatasi banjir  data  di  seluruh  jaringan  yang  berpotensi  membuang- buang sumber daya dan menyebabkan redundansi data.
Area  perutean  adalah  zona  persegi  panjang  yang  dibuat dengan  beberapa  tahapan.  Pertama,  BS  membuat  garis  untuk menghubungkan  BS  dan  sumber  (S);  garis  ini  kemudian disebut sebagai S-BS. Kedua, BS mendefinisikan radius setiap pasangan sisi yang berdekatan dengan wilayah yang tegak lurus terhadap  garis  S-BS.  Sisi-sisinya  diberi  nama region  side- 1 (RS1)  dan region  side- 2  (RS2).  Radius  dapat  disesuaikan dengan  dinamis  menggunakan  algoritma  adaptif  mandiri berdasarkan  perhitungan  BS  terhadap  parameter  lapisan jaringan  sebagai  cerminan  nilai  QoS.  Penyesuaian  radius diklasifikasikan ke dalam tiga level, yaitu rendah, sedang, dan tinggi.  Setiap  level  tersebut  menentukan  rentang  nilai  QoS yang  diklasifikasikan.  Ketika  nilai  perhitungan  QoS  rendah, radiusnya akan diperbesar. Parameternya meliputi waktu tunda end-to-end , rasio pengiriman data, dan energi seluruh node di wilayah tersebut.
© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi
Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti.v13i3.8020

## Routing Region Adaptif Mandiri pada Lalu Lintas Heterogen Jaringan Sensor Nirkabel
Muhammad Nur Rizal 1 , Pari Delir Haghighi 2
1 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Sleman, D.I. Yogyakarta 55281, Indonesia
2 Caulfield School of Information Technology, Faculty of Information Technology, Monash University, Caulfield East, Victoria 3145, Australia
[Diajukan: 29 Mei 2023, Direvisi: 13 Agustus 2023, Diterima: 11 Juli 2024] Penulis Korespondensi: Muhammad Nur Rizal (email: mnrizal@mail.ugm.ac.id)
INTISARI — Makalah  ini  menyajikan  skema perutean baru  menggunakan  informasi  lokasi node untuk  membuat routing region yang mengontrol routing region paket guna mencapai optimasi rute. Skema yang diusulkan bertujuan untuk mengurangi terjadinya packet detour atau perutean overhead lainnya yang disebabkan oleh transmisi paket yang tidak terarah. Kelebihan dari pendekatan ini adalah kemampuannya dalam meningkatkan masa pakai node pada jaringan sekaligus mengurangi waktu yang dibutuhkan sebuah paket untuk tiba di tujuan ( base station , BS). Skema yang diusulkan ini menggunakan algoritma adaptif mandiri yang secara dinamis dapat menyesuaikan routing region berdasarkan perhitungan BS dari parameter lapisan jaringan untuk mencapai efisiensi energi sekaligus memenuhi kualitas data. Routing region membatasi area perutean dan membatasi terjadinya banjir data di seluruh jaringan, yang memiliki potensi membuang-buang sumber daya dan menyebabkan redundansi data. Simulasi menunjukkan bahwa skema yang diusulkan mengungguli skema original fitness dan SPEED berdasarkan konsumsi energi, waktu tunda ( delay ) transmisi, throughput , dan keandalan (rasio pengiriman paket) pada tingkat kemacetan yang berbeda. Skema yang diusulkan menawarkan throughput dua kali lipat dan mengurangi waktu tunda paket sebesar 20%. Selain itu, skema ini memiliki masa pakai yang lebih lama daripada skema lain, yaitu sekitar dua kali lipat ketika lalu lintas tidak terlalu macet. Namun, selisih masa pakai berkurang ketika jaringan memburuk.
KATA KUNCI — Jaringan Sensor Nirkabel, Algoritma Perutean, Algoritma Adaptif Mandiri, Quality of Service (QoS), Lalu Lintas Heterogen, Kemacetan Jaringan, Efisiensi Energi, Masa Pakai Jaringan.
Skema  ini  memiliki  beberapa  kontribusi.  Pertama,  skema ini mampu membedakan data yang diperlukan setiap jenis lalu lintas dan menetapkan prioritas yang berbeda untuk jenis paket berbeda.  Kedua,  skema  ini  dapat  mengimplementasikan pendekatan perutean fitness yang mempertimbangkan kualitas setiap node , sesuai dengan setiap kategori data yang memiliki persyaratan  QoS  yang  berbeda.  Ketiga,  skema  ini  dapat mengatur routing region yang membatasi perutean data di zona tertentu guna mencapai efisiensi energi dan juga kualitas data. Terakhir,  meskipun  sering  terjadi  perubahan  topologi,  skema yang  diusulkan  dapat  menyesuaikan  radius routing  region dengan  menggunakan  algoritma  yang  dapat  beradaptasi sendiri, sehingga mampu mempertahankan kinerja QoS.
Makalah  ini  tersusun  sebagai  berikut:  Bagian  II memaparkan  penelitian  terkait  dan  Bagian  III  memaparkan pendekatan  algoritma  perutean  yang  diusulkan.  Selanjutnya, penerapan  dan  evaluasi  menggunakan  studi  simulasi komparatif  disajikan  pada  Bagian  IV.  Terakhir,  Bagian  V merupakan kesimpulan.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Tujuan  utama  penelitian  WSN  terletak  pada  pendekatan manajemen  energi  yang  memanfaatkan  informasi  geografis node untuk  mengoptimalkan  perutean  data  [10].  Beberapa pendekatan  terkait  penggunaan  informasi  lokasi  telah dijelaskan sebelumnya [11].
Pendekatan pertama didasarkan pada protokol umum yang menggunakan informasi lokasi dari node sumber, tetangga, dan tujuan untuk meneruskan paket dalam mode greedy . Protokol- protokol  ini  meliputi  Greedy  Perimeter  Stateless  Routing (GPSR) [12], Geographic and Energy Aware Routing (GEAR) [13], dan Greedy Other Adaptive Face Routing (GOAFR) [14]. GOAFR menggabungkan teknik greedy dan face routing untuk membatasi  penemuan  rute  dan  memilih node dengan  jarak terdekat  ke node pengirim.  GOAFR  cocok  untuk  jaringan dengan  kepadatan  tinggi.  Namun,  protokol  ini  membutuhkan lebih  banyak  perulangan,  sehingga  proses  perutean  untuk merutekan paket ke tujuan memerlukan waktu yang lebih lama. Mirip  dengan  GOAFR,  GPSR  membangun  pendekatan perimeter forwarding dengan mengirimkan paket melalui node di tepi graf di sekitar tujuan ketika tidak ada node tetangga yang lebih  dekat.  GEAR  merupakan  perluasan  dari  mekanisme GPSR  [13].  GEAR  membagi routing  region menjadi  empat zona  dan  menggunakan  energi  yang  tersisa  serta  informasi geografis dari node tetangga untuk memperkirakan  biaya link sebuah jalur. GEAR memilih node yang lebih dekat ke tujuan dan  menggunakan  jalur  sebelumnya  jika  tetangga  ke  tujuan tidak tersedia.
Pendekatan kedua didasarkan pada protokol yang membagi routing region ke dalam zona persegi panjang ( grid ) yang lebih kecil, seperti Geographical Adaptive Fidelity (GAF) [15] dan GRID [16]. Berdasarkan lokasi node dan radius transmisi, GAF membentuk  sebuah grid virtual  kecil.  Sisi grid didefinisikan oleh 𝐿 = R √5 . Node-node di  dalam grid berkomunikasi  satu sama lain dan secara berkala memilih cluster head yang secara aktif memonitor dan melaporkan semua kejadian kepada tujuan saat node lain  tidur.  Oleh  karena  itu,  GAF  dapat  mencapai konservasi energi untuk memperpanjang masa pakai jaringan. GRID  menggunakan  bentuk grid dan  melakukan grid  leader untuk merutekan paket dengan cara grid-by-grid . GRID cocok untuk  jaringan  yang  besar  dan  padat  karena  protokol  ini membagi  jaringan  ke  dalam  wilayah  yang  lebih  kecil  ( grid ).
GRID juga dapat mempertahankan rute tetap aktif ketika node tujuan bergerak keluar dari wilayah tersebut dengan melakukan operasi handoff yang mirip dengan sistem seluler.
Pendekatan  terakhir  adalah  algoritma  yang  menggunakan informasi berbasis lokasi untuk membatasi area perutean paket untuk  mencapai  optimalisasi  rute.  Protokol  ini  termasuk protokol  Location-Aided  Routing  (LAR)  [17],  Distance Routing  Effect  Algorithm  for  Mobility  (DREAM)  [18],  dan wireless  sensor  networks  in  home  automation  (WSNHA)  - location-based  self-adaptive  routing  (LBAR)  [19].  LAR  dan DREAM  mencoba  untuk  mengurangi  perutean overhead dengan cara membatasi area penemuan rute dalam zona request yang  lebih  kecil.  Zona  ini  dapat  diperluas  dengan  cara mengadaptasi  bentuk  berdasarkan  kecepatan mobile  node . Zona  ini  merepresentasikan  tiga  bentuk:  persegi  panjang, batang, dan kipas. Dalam [19], protokol mendefinisikan zona request silinder  untuk  menemukan  rute,  memelihara,  dan meneruskan  paket.  Sebuah node dapat  secara  adaptif menyesuaikan  radius  zona  silinder  menggunakan  teorema Bayesian yang dapat dipelajari sendiri berdasarkan probabilitas transmisi data yang berhasil dan yang tidak berhasil. Transmisi gagal ketika sebuah node sumber tidak menerima paket route reply dari node tujuan atau sebaliknya. Setiap node membuat tabel  yang  berisi  jumlah  transmisi  paket  yang  berhasil  dan gagal pada zona radius yang berbeda dan memilih radius yang memiliki  probabilitas  yang  lebih  tinggi  untuk  meneruskan paket.
Skema  yang  diusulkan  berbeda  dengan  algoritma sebelumnya  yang  menggunakan  pendekatan  zona  perutean karena adaptasi routing region diinisiasi oleh BS (bukan node ) untuk  menghindari  biaya overhead guna  mempertahankan tabel  rute  ke  tujuan  dengan  menggunakan  perhitungan parameter QoS, seperti waktu tunda, rasio pengiriman data, dan energi  semua node di  wilayah  tersebut.  BS  secara  berkala menghitung  metrik  QoS  untuk  menemukan  radius  optimal dalam menentukan ukuran routing region .
Makalah  ini  membahas  peningkatan  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya  [20],  [21].  Peningkatan  ini  bertujuan untuk meningkatkan optimasi rute dan membatasi relai/transmisi  yang  tidak  terarah  karena  area  perutean  yang tidak tepat, sehingga membuang-buang energi dan meningkatkan waktu tunda transmisi di WSN.
Skema  yang  diusulkan  menggunakan  pendekatan  zona request berdasarkan  teknik  LAR  guna  menemukan  rute  yang efektif untuk perutean data. Skema ini menggunakan algoritma adaptif  mandiri  yang  secara  dinamis  menyesuaikan  ukuran routing  region berdasarkan  perhitungan  BS  dari  parameter lapisan  jaringan  untuk  meningkatkan  keberhasilan  perutean data  dengan  tetap  mempertimbangkan  efisiensi  energi. Makalah ini membandingkan skema yang diusulkan, bernama TeGaReGioN,  dengan  skema  asli  untuk  aplikasi  WSN  yang memiliki  jenis  lalu  lintas  data  yang  berbeda  berdasarkan pembedaan  persyaratan  QoS  [22],  yaitu  TeGaR  dan  SPEED, karena  algoritma  yang  sudah  ada  menggunakan  pendekatan informasi  berbasis  lokasi  dan  mempertimbangkan  gagasan QoS.

## III. DESAIN PERUTEAN YANG DIUSULKAN
Pada algoritma yang diusulkan, setiap sensor memperoleh informasi  geografis  (lokasi)  dengan  menggunakan  beberapa metode  lokalisasi.  Dengan  menggunakan  lokasi,  setiap node berkomunikasi dengan tetangga terdekatnya yang berada dalam jangkauan transmisi node { N Nj : distN Ni ≤ P range }.
BS  menyebarkan  pesan  yang  berisi  nilai hop -nya  (0)  dan berkoordinasi melalui jaringan agar setiap node dalam jaringan dapat  menentukan  jumlah hop dan  jaraknya  ke  BS.  Sebuah node secara  berkala  memperbarui  tabel  yang  berisi  energi, jarak  ke  BS,  informasi  tentang  kegagalan  akses  saluran,  dan panjang  antrian  paket  serta  menukar  informasi  tabel antartetangga.  Saat  ini,  setiap node mengetahui  lokasi  dan atribut  tetangganya  untuk  mengatur  penemuan  rute,  perutean paket, dan pemeliharaan rute.
Skema yang diusulkan menggunakan routing region untuk membatasi  area  perutean  data  ke  tujuan,  sehingga  BS  secara rutin memperbarui ukuran routing region dengan menghitung nilai  QoS  guna  menemukan  radius  optimal  untuk  wilayah tertutup.  BS  menyiarkan  radius  yang  diperbarui,  yang  sesuai dengan  vektor  sumber  BS  tertentu  ke  seluruh  jaringan, sehingga node dapat memperbarui lokasinya (masih berada di dalam routing region atau berada di luar). Setelah semua node menentukan  lokasi  pada  area  tertutup  tertentu,  skema  yang diusulkan  memilih node untuk  meneruskan  paket  ke  tujuan menggunakan pendekatan perutean fitness .
Algoritma  yang  diusulkan  menawarkan  dua  metode  yang memberikan efisiensi energi dan optimasi rute, yaitu algoritma routing  region adaptif  dan  pendekatan  perutean fitness [20]. Masing-masing metode dijelaskan sebagai berikut.

## A. ALGORITMA ROUTING REGION
Pada  skema  yang  diusulkan,  ketika node sumber  S  ingin melaporkan peristiwa ke BS, node S harus mencari rute ke BS. Pada  awalnya, node S,  yang  tidak  memiliki  jalur  ke  BS, mengirimkan  pesan  penemuan  rute  ke  BS  secara hop-by-hop hingga pesan tersebut tiba di tujuan. Dengan diterimanya pesan tersebut,  BS  kemudian  memeriksa  lokasi node sumber dalam tabel  rutenya  dan  membuat  garis  lurus  imajiner  ke node sumber.  Jika  beberapa  sumber  membuat  beberapa event ,  BS membuat  lebih  dari  satu  garis  imajiner.  BS  secara  berkala menentukan  radius routing  region dengan  menggunakan perhitungan  nilai  QoS  guna  membuat  setiap  pasangan  sisi wilayah yang berdekatan tegak lurus dengan garis (S-BS), yaitu RS1 dan RS2, seperti terlihat pada Gambar 1. BS menyiarkan radius  sepasang  S-BS  tertentu  melalui  jaringan.  Dengan demikian, setiap node dapat menentukan lokasinya, berada di dalam atau di luar wilayah tersebut, sebagaimana ditunjukkan pada (6).
Routing region ditunjukkan sebagai garis putus-putus pada Gambar 1. Gambar 1 menunjukkan koordinat node S, BS, H, dan  L  sebagai  masing-masing  ( X S , Y S ),  ( X BS , Y BS ),  ( X H , Y H )  dan ( X L , Y L ).  Jarak  antara node H  dengan  garis  (S-BS)  adalah d , sedangkan  jarak  antara node L  dengan garis  adalah 𝜏 .  Syarat untuk  menentukan  suatu node berada  pada  daerah  perutean adalah: jika jaraknya ( d ) adalah 0 ≤ d ≤ Radius ( R ), seperti node
H;  sebaliknya,  jarak  lainnya (𝜏) adalah  > R ,  seperti node L. Garis (S-BS) tegak lurus dengan RS1 dan RS2, sehingga jarak antara setiap node ke garis (S-BS) seharusnya juga tegak lurus. Misalnya,  diasumsikan  bahwa  garis  (S-BS)  adalah  vektor 𝑎⃗ dan  garis  yang  menghubungkan node S  ke node H  adalah vektor 𝑏⃗⃗ ,  sedangkan 𝑎⃗ dan 𝑏⃗⃗ ∈   |𝑅 𝑛 bukan  vektor  nol.  Dari kedua  vektor  tersebut  kemudian  ditentukan  sudut ∅ , seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar  2  menunjukkan  bahwa d mengindikasikan  jarak antara node H  dengan  garis  (S-BS).  Dengan  demikian, ditemukan nilai d lebih rendah atau lebih tinggi dari ( R ) sebagai jari-jari wilayah tersebut. Gambar 2 menunjukkan bahwa hasil perkalian  dua  vektor 𝑎⃗ dan 𝑏⃗⃗ adalah  vektor (𝑎 ⃗⃗⃗⃗⃗ . 𝑏⃗⃗) .  Misalnya persamaan  perkalian  silang  dua  vektor  yang  diturunkan  dari hukum kosinus adalah sebagai berikut.
(𝑎⃗ . 𝑏⃗⃗) =   ||𝑎⃗||. ||𝑏⃗⃗|| cos ∅. (1)
Kemudian, sudut ∅ ditentukan menggunakan (2).
∅   =   cos −1 𝑎⃗⃗.𝑏 ⃗⃗ || (𝑎 ⃗⃗⃗⃗⃗)|| || (𝑏 ⃗⃗⃗⃗⃗)|| . (2)
Panjang vektor 𝑎⃗ dan vektor 𝑏⃗⃗ adalah
|| 𝑎⃗ ||   =  Rad S  − BS = √[(Xbs– Xs) 2 +  (Ybs– Ys) 2 (3)
|| 𝑏⃗⃗ ||    =  Rad S  − H = √ [(Xh– Xs) 2 +  (Yh– Ys) 2 (4)
sehingga sudut ∅ ditentukan sebagai berikut.
∅ = cos −1 √((𝑋𝑏𝑠−𝑋𝑠)∗(𝑋ℎ−𝑋𝑠)) + ((𝑌𝑏𝑠−𝑌𝑠)∗(𝑌ℎ−𝑌𝑠))
√((Xbs  – Xs)2+(Ybs  – Ys)2) ∗((Xh– Xs)2+(Yh– Ys)2) . (5)
Ketika  sudut ∅ didefinisikan,  jarak  ( d )  dari node mana  pun (pada kasus ini adalah node H) ke (S-BS) dihitung sebagai (6).
𝑑  =   || 𝑏⃗⃗|| . sin ∅  =   √ [(Xh– Xs) 2 +  (Yh– Ys) 2 . sin ∅ . (6)
Berdasarkan (6), jika jarak ( d ) adalah 0 ≤ d ≤ R, node berada dalam  wilayah  pemetaan;  sebaliknya,  jika 0  ≤  R  ≤ d, node berada di luar routing region. Node menginformasikan kepada tetangga  tentang  posisi  relatif node terhadap routing  region . Hal ini dilakukan untuk membantu penemuan rute dan perutean paket.

## 1) ROUTING REGION ADAPTIF MANDIRI
Pada  situasi  dengan  lalu  lintas  yang  tinggi,  banyak node dapat  menjadi  macet  atau  lebih  cepat  mati,  sehingga menyebabkan  hilangnya  paket  karena  terjadi  kegagalan  rute paket.  Kemacetan  menyebabkan  kesulitan  merutekan  paket dari  sumber  ke  tujuan.  Sebagai  upaya  mengatasi  situasi  ini, skema  yang  diusulkan  perlu  memperluas  radius  ( R ) routing region ,  sehingga  dapat  melibatkan  lebih  banyak node untuk berpartisipasi  dalam  perutean  data.  Sebaliknya,  ketika  lalu lintas  normal  dan  QoS  meningkat,  algoritma  yang  diusulkan mengurangi radius routing region secara adaptif menjadi area yang  lebih  kecil. Routing  region yang  lebih  kecil  dapat
Gambar 1 . Routing region pada skema yang diusulkan.
Gambar 2. Cara menentukan jarak antara sebuah node ke garis (S-BS) .
menghemat  konsumsi  energi  karena node yang  digunakan untuk  mengirimkan  paket  akan  lebih  sedikit  dan,  di  sisi  lain, lebih banyak node di luar zona perutean yang masuk ke mode idle . Selain itu, radius statis setiap routing region tidak harus digunakan untuk mengatasi dinamika jaringan, yaitu perubahan topologi, ketidakstabilan link , atau ketersediaan akses saluran. Skema  yang  diusulkan  dirancang  untuk  dapat  beradaptasi dengan  perubahan  dalam  jaringan,  dengan  mengusulkan routing region yang dapat beradaptasi sendiri berdasarkan nilai parameter QoS untuk mencapai kinerja QoS yang optimal.
Keputusan  penyesuaian  radius  tersebut  didasarkan  pada proses  belajar  mandiri  yang  dilakukan  BS setelah mempertimbangkan informasi berikut.
1. Waktu tunda kedatangan paket secara end-to-end.
2. Rasio pengiriman data yang ditentukan dari jumlah data yang  diterima  di  BS  dibagi  dengan  jumlah  data  yang dikirim sumber.
3. Keseluruhan energi semua node dalam perutean.

## 2) FORMULA ROUTING REGION
Pada bagian ini, dijelaskan cara skema membuat keputusan berdasarkan evaluasi parameter lapisan jaringan (metrik QoS) untuk  menyesuaikan routing  region secara  dinamis. Pembelajaran  mandiri  BS  dapat  diwujudkan  dengan  rumus berikut.
𝑅𝑅(𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛) = ∑ ( 𝛼 𝑄𝑜𝑆𝑥) 3 𝑥=1 x (7)
𝑅𝑅(𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛)   = 𝛼1𝑄𝑜𝑆(𝑑𝑒)+ 𝛼2𝑄𝑜𝑆(𝐸𝑛)+ 𝛼3𝑄𝑜𝑆(𝐷𝑟)
3 . (8)
Fungsi α 1 QoS(de) adalah  fungsi  waktu  tunda  seluruh  lalu lintas data dalam jangka waktu tertentu.  Makin rendah waktu tundanya,  makin  baik  kinerja  QoS.  Parameter α 1 merupakan konstanta pembobotan untuk membakukan nilai waktu tunda.
Fungsi α 2 QoS(En) adalah  fungsi  yang  mewakili  energi semua node di routing  region .  Lebih  banyak  energi  berarti peluang node untuk  dipertahankan  dalam  mengirimkan  data lebih  tinggi.  Parameter α 2 adalah  faktor  bobot  standardisasi untuk energi.
Fungsi α 3 QoS(Dr) adalah fungsi rasio pengiriman data ( Dr ) pada  BS.  Rasio  yang  lebih  tinggi  mencerminkan  efektivitas algoritma perutean dalam perutean paket. Parameter α 3 adalah faktor pembobotan standarisasi Dr .
Tabel  I  menunjukkan  penyesuaian routing  region yang dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga  tingkat  berbeda,  misalnya (rendah,  sedang,  tinggi).  Rendah  didefinisikan  sebagai  radius routing  region yang  ditetapkan  ke  0,5 R oleh  algoritma. Sementara  itu,  sedang  memiliki  ( R )  dan  tinggi  bernilai  2 R . R adalah rentang transmisi daya awal. Nilai terbaik dari a dan b membantu menemukan kinerja rute yang optimal.

## B. PENDEKATAN PERUTEAN FITNESS
Setelah menetapkan routing region dan menentukan posisi node terhadap  wilayah  tersebut,  skema  yang  diusulkan mempertimbangkan  kualitas  setiap node di  wilayah  tersebut dengan melihat kesesuaian node dengan setiap jenis lalu lintas
guna  melakukan  diferensiasi  rute.  Hal  tersebut  dilakukan menggunakan  fungsi fitness untuk  memilih  kandidat node y berikutnya  karena  tipe  kategori  data  yang  berbeda  sebagai berikut [20].
𝐹𝑖𝑡(𝑦) = 𝜔 0 𝑓(𝐸𝑦) +   𝜔 1 𝑓(𝑑𝑖𝑠𝑡𝑦 − 𝐵𝑆) +   𝜔 2 𝑓(𝐸𝑟𝑟𝑦) +   𝜔 3 𝑓(𝐿𝑜𝑎𝑑𝑦) (9)
dengan 𝜔 0 𝑓(𝐸 y )  merupakan  faktor  yang  mencerminkan  sisa energi  berdasarkan  masa  pakai  baterai. Node dengan  energi yang  lebih  tinggi  memiliki  kemungkinan  lebih  besar  untuk dipilih. 𝜔 𝑜 adalah  konstanta  pembobotan  dan 𝜔 1 𝑓(𝑑𝑖𝑠𝑡 Y-BS ) adalah faktor jarak antara node dan BS yang mewakili estimasi waktu  tunda  transmisi  data.  Makin  dekat  dengan  tujuan, prediksi waktu tunda sebuah node makin rendah. Node tersebut juga  akan  makin  tertarik  untuk  meneruskan  paket real-time . Parameter 𝜔 2 adalah  faktor  pembobotan,  sedangkan  fungsi 𝜔 2 𝑓(𝐸𝑟𝑟 y ) merupakan fungsi yang mengevaluasi ketersediaan link dari  kandidat node berikutnya.  Tingginya  tingkat kesalahan  ditunjukkan  dengan  banyaknya  kegagalan  akses saluran.  Hal  ini  dapat  menurunkan  kemungkinan node untuk dipilih.  Fungsi 𝜔 3 𝑓(𝐿𝑜𝑎𝑑 y )  merupakan  faktor  yang mencerminkan  jumlah  paket  yang  menunggu  dalam  antrian. Faktor  ini  membuat node yang  banyak  digunakan  menjadi kurang  menarik,  meskipun node tersebut  memiliki  banyak energi. Parameter 𝜔 3 adalah faktor pembobotan.
Setiap  jenis  paket  memerlukan  bobot  yang berbeda  untuk parameter  yang  berbeda  dan  penjumlahan  konstanta pembobotannya  adalah  1.  Contohnya  adalah  paket  QoS tertinggi memberikan bobot yang tinggi untuk energi dan jarak karena  memerlukan  keandalan  dan  latensi yang  lebih  rendah. Lalu lintas yang dapat diandalkan membutuhkan bobot energi yang  lebih  tinggi.  Sementara  itu,  lalu  lintas  yang  sensitif terhadap  waktu  tunda  membutuhkan  bobot  jarak  yang  lebih tinggi. Terakhir, untuk semua parameter 3, layanan best-effort diberi bobot yang sama.

## IV. SIMULASI DAN EVALUASI
Pada  algoritma  yang  diusulkan,  setiap  sensor  mengetahui lokasinya.  Untuk  mengevaluasi  pendekatan  di  atas,  WSN berbasis Java ( Java-based WSN , JWSN) dikembangkan untuk membangun  grafik  jaringan  dan  menyimulasikan  algoritma dalam hal throughput , waktu tunda, dan masa pakai jaringan. Simulator ini menggunakan mekanisme carrier-sense multiple access  with  collision  avoidance (CSMA/CA)  [23],  yang umumnya  menggunakan  protokol  802.11  untuk  jaringan nirkabel.  Sebelum  memulai  transmisi  data,  CSMA/CA mengharuskan  pengirim  dan  penerima  mengirimkan  paket request  to  send (RTS)  dan clear  to  send (CTS)  untuk mengurangi  tabrakan  paket.  Ketika  sebuah node mengetahui RTS dari node tetangga, tetapi node tersebut bukan CTS yang sesuai, node tersebut  akan  meneruskan  paket  ke  tetangga lainnya.  Dalam  jaringan,  350 node ditempatkan  secara  acak pada  jaringan  berukuran  300  ×  300  m 2 ,  sedangkan  BS,  yang merupakan  tujuan,  terletak  di  tengah-tengah  jaringan. Kemacetan  dibuat dengan  menciptakan  aliran  data dari  enam sumber  dengan  tingkat  lalu  lintas  yang  berbeda  (1˗50 packet per  second (pps)).  Sumber-sumber  tersebut  ditempatkan  di sudut dan tepi jaringan. Untuk menguji ketahanan dan efisiensi energi  skema,  simulasi  dijalankan  selama  300  s  dengan berbagai parameter sebagai berikut: node stasioner, kecepatan data (250 kbps), ukuran paket (1 kb), periode siklus Hello (8 s), energi awal (15 J), dan jangkauan transmisi awal (30 m).
T ABEL I P EMETAAN A NTARA N ILAI Q OS DAN P ENYESUAIAN R OUTING REGION No Adaptasi Pembelajaran Mandiri 1 Rendah 0 < nilai ≤ a 0,5 R 2 Sedang a < nilai ≤ b R 3 Tinggi nilai > b 2 R
Definisi (RR) Nilai QoS Radius
Gambar  3  menunjukkan  penerimaan  paket  dari  setiap skema  untuk  semua  jenis  lalu  lintas.  Secara  keseluruhan, TeGaReGioN  mencapai throughput tertinggi  dibandingkan skema lain. Semua skema mengalami peningkatan throughput ketika jumlah data yang mengalir dalam jaringan makin besar. Namun,  makin  tinggi  lalu  lintas,  makin  tinggi  pula  angka kehilangan  paket,  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  4. Sebagai  contoh,  TeGaReGioN  mencapai  puncak  penerimaan paket (16,5 Mb) pada 30 pps sebelum kecepatannya stabil (15,5 Mb)  pada  sisa  lalu  lintas.  Sebaliknya,  pada  tren  yang  sama, pendekatan original  fitness SPEED  hanya  mencapai  hampir setengah throughput (sekitar  9-10  Mb)  pada  kemacetan menengah hingga tinggi.
Meskipun  penerimaan  paket  meningkat  pada  lalu  lintas yang  lebih  tinggi  (lihat  Gambar  4),  rasio  pengiriman  paket menurun  secara  signifikan  seiring  dengan  lebih  banyaknya paket  yang  dimasukkan  ke  dalam  jaringan.  Kemacetan menyebabkan  banyak node gagal  untuk  merelai  paket  ke  BS sebagai  tujuan,  sehingga  banyak  paket  yang  hilang  selama transmisi  data.  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  skema  yang diusulkan,  yang  mengontrol  perutean  data  di  area  tertutup, berhasil mencegah paket keluar dari jalurnya dan mengurangi biaya  komunikasi.  Oleh  karena  itu,  lebih  banyak  paket  dapat dikirim ke BS meskipun jaringan padat. Dalam kondisi padat, TeGaReGioN dapat mempertahankan rasio pengiriman sebesar 35%,  sedangkan  skema  lain  hanya  mampu  mempertahankan tidak lebih dari 20%. Pada simulasi lalu lintas yang tidak terlalu padat, TeGaReGioN mencapai rasio hampir 100%, tetapi dua skema  lainnya  hanya  mencapai  rasio  paket  sebesar  67%. Gambar 4 memvalidasi bahwa algoritma TeGaReGioN sensitif terhadap dinamika jaringan.
Gambar  5  menunjukkan  pentingnya  algoritma  perutean untuk membedakan rute. Dibandingkan dengan SPEED, kedua
skema  yang  diusulkan  dan  skema  asli  berupaya  untuk menyeimbangkan  beban  jaringan  dengan  melibatkan  hampir dua  kali  lipat  lebih  banyak node untuk  berpartisipasi  dalam pengiriman data. Pada simulasi, SPEED melibatkan sekitar 90 node dan dua skema yang lain menggunakan sekitar 150 hingga 200 node . Dengan meningkatkan jumlah node dalam perutean, algoritma  ini  memaksimalkan  pemanfaatan  jaringan  untuk mencapai  efisiensi.  Hal  ini  tidak  terjadi  pada  SPEED  karena SPEED  tidak  mengaktifkan  diferensiasi  lalu  lintas  dan  tidak akan mengubah jalur perutean kecuali jika SPEED tidak dapat mempertahankan kecepatan paket yang dibutuhkan.
Gambar 6 menunjukkan masa  pakai rata-rata, yaitu ketika node pertama kehabisan energi. Makin lama waktu node aktif sebelum  mengalami  kegagalan,  makin  sedikit  terjadinya kerusakan rute yang menurunkan kinerja jaringan. Keuntungan penggunaan routing  region dibandingkan  dengan  algoritma non- routing region adalah kemampuannya menghemat baterai node dalam  merelai  paket.  Sebagai  contoh,  ketika  lalu  lintas tidak  terlalu  padat,  TeGaReGioN  menggandakan  masa  pakai rute,  sedangkan  ketika  jaringan  lebih  padat  masa  pakai menurun. Selain itu, pada 20 pps, skema yang diusulkan dapat memperpanjang  masa  pakai  node  pertama  hingga  112  detik, sementara  skema  lain  hanya  dapat  memperpanjang  selama sekitar 56 detik.  Sementara  itu,  skema  lain  hanya  mampu mempertahankannya sekitar 56 s. Pada kemacetan yang parah, semua  skema  secara  signifikan  memiliki  masa  pakai  yang rendah karena banyak node yang terlalu cepat gagal.
Efisiensi  skema  yang  diusulkan  dibuktikan  dengan  lebih sedikitnya  kegagalan node selama  simulasi,  sebagaimana ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Ketika  energi node di  wilayah tersebut  turun,  nilai  perhitungan  QoS  menurun.  Kemudian, TeGaReGioN  melakukan  pendekatan  wilayah  yang  dapat diatur  sendiri  yang  secara  dinamis  meningkatkan  radius  area
Gambar 3 . Penerimaan paket pada semua jenis lalu lintas.
Gambar 4. Rasio pengiriman data pada semua tipe lalu lintas.
1 3 5 7 9 11 13 15 17 0 10 20 30 40 50 P en er im aa n Pak et ( M b ) Tingkat Lalu Lintas (pps) TeGaReGIoN TeGaR Speed 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 10 20 30 40 50 R as io P eng ir im an P ak et ( %) Tingkat Lalu Lintas (pps) TeGaReGIoN TeGaR Speed
Gambar 5. Penyeimbangan beban.
Gambar 6. Periode ketika node pertama mati (s). 70 90 110 130 150 170 190 210 0 10 20 30 40 50 P ar ti si pa si N o d e Tingkat Lalu Lintas (pps) TeGaReGioN TeGaR Speed 20 70 120 170 220 270 0 10 20 30 40 50 M as a P ak ai J ar ing an ( s) Tingkat Lalu Lintas (pps) TeGaReGIoN TeGaR Speed
perutean atau sebaliknya. Routing region yang diperluas dapat meningkatkan tingkat partisipasi node dalam pengiriman paket. Perluasan tersebut dapat menyeimbangkan beban jaringan dan membantu  banyak node menghemat  energi.  Sebaliknya, algoritma original  fitness tanpa  pendekatan routing  region mungkin  mengalami packet  detouring ( broadcast  storm ), peningkatan biaya komunikasi, dan overhead . Oleh karena itu, meskipun node yang terpakai pada skema yang diusulkan lebih sedikit, throughput dan rasio pengiriman datanya lebih tinggi. Keunggulan  mekanisme routing  region ditunjukkan  pada Gambar  8.  TeGaReGioN  memperpendek  waktu  tunda  paket pada  semua  kategori  data.  Skema  yang  diusulkan  dapat menurunkan  waktu  tunda  kurang  lebih  sekitar  20% dibandingkan dengan skema original fitness dan hampir 50% dibandingkan  dengan  SPEED.  Oleh  karena  itu,  tingkatnya menjadi  sama  antara  TeGaReGioN  dan  skema  lainnya,  yang menggunakan  pendekatan fitness ketika  lalu  lintas  terlalu macet.  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  dengan  mengontrol routing region paket, skema yang diusulkan dapat menghindari packet detour dan memperpendek en-route data dari sumber ke BS.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyelidiki  analisis packet  detour yang disebabkan  oleh  transmisi  data  yang  tidak  terarah.  Penelitian ini  memperkenalkan  pendekatan  perutean  untuk  mengatasi masalah  relai  paket  yang  tidak  terarah  karena  area  perutean yang  tidak  tepat,  yang  dapat  memengaruhi  kinerja  jaringan secara  keseluruhan.  Skema  yang  diusulkan,  TeGaReGioN, melakukan mekanisme routing region untuk mengontrol area perutean  guna  mencapai  optimalisasi  rute.  Mekanisme  ini kemudian  dikombinasikan  dengan  metode fitness untuk mendukung  lalu  lintas  heterogen  pada  kebutuhan  QoS  yang berbeda.  Skema  yang  diusulkan  menggunakan  algoritma adaptif  mandiri  berdasarkan  perhitungan  BS  terhadap parameter lapisan jaringan untuk secara dinamis menyesuaikan
[1] P. Dutta dkk. , “Design of a wireless sensor network platform for detecting rare,  random,  and  ephemeral  events,”  dalam IPSN  2005 4th  Int.  Symp.
Inf. Process. Sens. Netw. 2005, , hal 497 . – doi: 502, 10.1109/IPSN.2005.1440983.
[2] L. Gu dkk. , “Lightweight detection and classification for wireless sensor networks  in  realistic  environments,”  dalam SenSys  '05, Proc.  3rd  Int. Conf.  Embed.  Networked  Sens.  Syst. ,  2005,  hal.  205–217,  doi: 10.1145/1098918.1098941.
[3] A.P.  Singh dkk. , “Evolution  of  wireless  sensor  network  design  from technology centric to user centric: An architectural  perspective,” Int. J. Distrib.  Sens.  Netw. ,  vol.  16,  no.  8,  hal.  1–24,  Agu.  2020,  doi: 10.1177/1550147720949138.
[4] J.-S.  Pan  dkk.,  “A  lightweight  intelligent  intrusion  detection  model  for wireless sensor networks,” Secur. Commun. Netw. , vol. 2021, hal. 1–15, Mei 2021, doi: 10.1155/2021/5540895.
[5] A.-S.K. Pathan, G. Heo, dan C.S. Hong, “A secure lightweight approach of node membership verification in dense HDSN,” dalam MILCOM 2007
- Mil IEEE . Commun. Conf. , 2007, hal 1 . – doi: 6, 10.1109/MILCOM.2007.4455133.
[6] L. Ge dan T. Jiang, “A privacy protection method of lightweight nodes in blockchain,” Secur. Commun. Netw. , vol. 2021, hal. 1–17, Jul. 2021, doi: 10.1155/2021/2067137.
[7] N.P. Apriyanto, E. Firmansyah, dan L.M. Putranto, “Piezoelectric energy harvester for IoT sensor devices,” Int. J. Inf. Technol. Elect. Eng. , vol. 5, no. 4, hal. 124–129, Des. 2021, doi: 10.22146/ijitee.67120.
Gambar 7. Konsumsi energi untuk komunikasi data.
Gambar 8. Rata-rata waktu tunda untuk semua lalu lintas.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 10 20 30 40 50 Kon su m si Ene rg i N o d e Tingkat Lalu Lintas (pps) TeGaReGioN TeGaR Speed 80 90 100 110 120 130 140 0 10 20 30
TeGaReGIoN TeGaR Speed
area perutean guna mencapai efisiensi energi sekaligus memenuhi kualitas data. Hasilnya menunjukkan bahwa adaptasi mandiri routing region memiliki toleransi yang lebih besar terhadap perubahan kondisi jaringan dan mengurangi kebutuhan intervensi manusia untuk mempertahankan kinerja QoS dalam lingkungan dinamis. Simulasi menunjukkan bahwa skema yang diusulkan mengungguli skema original fitness dan SPEED dalam hal konsumsi energi, waktu tunda transmisi, throughput , dan keandalan (rasio pengiriman paket) pada tingkat kemacetan yang berbeda.
Berdasarkan skema yang diusulkan, diperlukan pendekatan yang efisien dan pintar yang menawarkan adaptasi lancar (tidak tajam/mendadak) dalam meningkatkan kinerja QoS dengan menyesuaikan routing region sesuai dengan situasi dinamika jaringan saat ini. Pendekatan adaptasi berikutnya harus memenuhi trade-off antara efisiensi dan keakuratan penyesuaian wilayah rute. Dengan demikian, peningkatan throughput dan penurunan waktu tunda dengan konsumsi energi yang lebih rendah dapat dicapai.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis menyatakan bahwa tidak ada konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Muhammad Nur Rizal; metodologi, Muhammad Nur Rizal; perangkat lunak, Muhammad Nur Rizal; validasi, Muhammad Nur Rizal dan Pari Delir Haghighi; analisis formal, Muhammad Nur Rizal; investigasi, Pari Delir Haghighi; sumber daya, Muhammad Nur Rizal dan Pari Delir Haghighi; penulisan—penyusunan draf asli, Muhammad Nur Rizal; penulisan—peninjauan dan penyuntingan, Pari Delir Haghighi; visualisasi, Muhammad Nur Rizal; supervisi, Pari Delir Haghighi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai oleh Pemerintah Indonesia yang memberikan beasiswa kepada penulis pertama sebagai dosen di Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik  Universitas    Gadjah    Mada.  Penulis mengucapkan terima kasih kepada Hastono Bayu atas nasehat dan sarannya yang sangat berharga.
REFERENSI
[8] J.N. Al-Karaki dan A.E. Kamal, “Routing techniques in wireless sensor networks: A survey,” IEEE Wirelles Commun. , vol. 11, no. 6, hal. 6–28, Des. 2004, doi: 10.1109/MWC.2004.1368893.
[9] Z. Polkowski, J.P. Mishra, dan S.K. Mishra, “Prioritization of complex heterogeneous queries using evolutionary and computational approach,” dalam 2021 13th Int. Conf. Electron. Comput. Artif. Intell. (ECAI), 2021, hal. 1–5, doi: 10.1109/ECAI52376.2021.9515096.
[10] S.  Chaudhari,  “A  survey  on  multipath  routing  techniques  in  wireless sensor networks,” Int. J. Netw. Virtual Org. , vol. 24, no. 3, hal. 267–328, Jun. 2021, doi: 10.1504/IJNVO.2021.115818.
[11] Q. Usman dkk., “A reliable link-adaptive position-based routing protocol for flying ad hoc network,” 2020, arXiv.2010.06005 .
[12] A.  Rodrigues,  A.B.  Reis,  dan  S.  Sargento,  “GPSR-PPU:  Greedy perimeter  stateless  routing  with  position  prediction  and  uncertainty  for FANETs,”  dalam 2020  IEEE  Int.  Conf.  Pervasive  Comput.  Commun. Workshops (PerCom Workshops), 2020, hal. 1–6, doi: 10.1109/PerComWorkshops48775.2020.9156255.
[13] Y.  Yu,  R.  Govindan,  dan  D.  Estrin,  “Geographical  and  energy-aware routing:  A  recursive  data  dissemination  protocol  for  wireless  sensor networks,” UCLA Computer Science Dept., Los Angeles, CA, AS, Tech. Rep. UCLA/CSD-TR-010023, Mei 2001.
[14] F.  Kuhn,  R.  Wattenhofer,  dan  A.  Zollinger,  “Worst-case  optimal  and average-case  efficient  geometric  ad-hoc  routing,”  dalam MobiHoc  '03, Proc. 4th ACM Int. Symp. Mob. Ad Hoc Netw. Comput. , 2003, hal. 267– 278, doi: 10.1145/778415.778447.
[15] Y.  Xu,  J.  Heidemann,  dan  D.  Estrin,  “Geography-informed  energy conservation for ad hoc routing,” dalam MobiCom '01, Proc. 7th Annu. Int. Conf. Mob. Comput. Netw., 2001, hal. 70–84, doi: 10.1145/381677.381685.
[16] W.-H. Liao, J.-P. Sheu, dan Y.-C. Tseng, “GRID: A fully location-aware routing  protocol  for  mobile  ad  hoc  networks,” Telecommun.  Syst. ,  vol.
18, no. 1–3, hal. 37–60, Sep. 2001, doi: 10.1023/A:1016735301732.
[17] Y.-B. Ko dan N.H. Vaidya, “Location-aided routing (LAR) in mobile ad hoc  networks,”  dalam MobiCom  '98, Proc.  4th  Annu.  ACM/IEEE  Int.
Conf. Mob. Comput. Netw., 1998, hal. 66–75, doi: 10.1145/288235.288252.
[18] S. Basagni, I. Chlamtac, V.R. Syrotiuk, dan B.A. Woodward, “A distance routing effect algorithm for mobility (DREAM),” dalam MobiCom '98, Proc. 4th Annu. ACM/IEEE  Int.  Conf. Mob.  Comput. Netw., 1998,  hal. 76–84, doi: 10.1145/288235.288254.
[19] X.H.  Li,  S.H.  Hong,  dan  K.L.  Fang,  “Location-based  self-adaptive routing  algorithm  for  wireless  sensor  networks  in  home  automation ,” EURASIP  –  J.  Embed.  Syst. ,  vol.  2011,  hal.  1–15,  Feb.  2011,  doi: 10.1155/2011/484690.
[20] M.N.  Rizal,  I.  Gondal,  P.D.  Haghighi,  dan  B.  Qiu,  “Priority  based expansion  of  neighborhood  size  for  heterogeneous  traffic  routing  in WSN,”  dalam PE-WASUN  '12,  Proc.  9th  ACM  Symp.  Perform.  Eval. Wireless  Ad  Hoc  Sens.  Ubiquitous  Netw., 2012,  hal.  101–106,  doi: 10.1145/2387027.2387045.
[21] M.N.  Rizal,  “Quality  of  service  routing  for  wireless  sensor  network,” Tesis M.S., Monash University, Melbourne, Australia, 2014.
[22] T.  He,  J.A.  Stankovic,  C. Lu, dan  T.  Abdelzaher, “SPEED:  A stateless protocol  for  real-time  communication  in  sensor  networks,” dalam 23rd Int.  Conf.  Distrib.  Comput.  Syst. ,  2003,  hal.  46–55,  doi: 10.1109/ICDCS.2003.1203451.
[23] M.  Kohvakka,  M.  Kuorilehto,  M.  Hännikäinen,  dan  T.D.  Hämäläinen, “Performance  analysis  of  IEEE  802.15.4  and  ZigBee  for  large-scale wireless sensor network applications,” dalam PE-WASUN '06, Proc. 3rd ACM  Int.  Workshop  Perform.  Eval.  Wireless  Ad  Hoc  Sens.  Ubiquitous Netw. , 2006, hal. 48–57, doi: 10.1145/1163610.1163619.