## Analisis Kinerja GPSR dan AODV pada VANET dengan Skema Pengimbangan Beban Trafik

## RENDI DIAN PRASETIA, DOAN PERDANA, RIDHA MULDINA NEGARA
Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Email : prasetia.rendi.rdp@gmail.com
Received 1 Maret 2018 | Revised 16 April 2018 | Accepted 28 Mei 2018

## ABSTRAK
Salah  satu  permasalahan  di  kota-kota  besar  adalah  kemacetan  lalu  lintas  yang disebabkan  karena  tidak  mencukupinya  ruas  jalan,  volume  kendaraan  yang begitu besar, persebaran kendaraan yang tidak merata dan lain-lain. Salah satu solusinya adalah para pengendara dapat menggunakan aplikasi peta digital pada smartphone-nya.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  pengimbangan  beban  trafik kendaraan.  Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  kinerja  VANET  yang menggunakan  protokol  routing  GPSR  dan  AODV  dengan  skema  pengimbangan beban trafik kendaraan dengan pengaruh  kepadatan  node. Perancangan sistem simulasi  terbagi  menjadi  dua  subsistem  yaitu  subsistem  mobilitas  dan  jaringan. Kemudian  dilakukan  pengimbangan  beban  trafik  kendaraan,  dan  kinerja  VANET akan  diamati.  Performansi  dievaluasi  dengan  average  end  to  end  delay, throughput,  dan  packet  delivery  ratio.  Nilai  rata-rata  throughput,  PDR,  delay untuk GPSR adalah  142.21 Kbps,  87.47 %, dan  82.83 ms. Sedangkan AODV adalah  119.81  Kbps,  86.67  %,  dan  103.21  ms.  Dari  hasil  penelitian  nilai  QoS performansi dari routing protocol GPSR lebih baik dari pada AODV pada VANET.
Kata kunci : Vanet, Pengimbangan Beban, GPSR, AODV.

## ABSTRACT
One  of  the  problems  in  big  cities  is  congestion.  The  congestion  is  caused  by insufficient  road  segment,  large  volume  of  vehicles,  unbalanced  spread  of vehicles and others. One solution is that riders can use digital map applications on  their  smartphones.  Therefore  it  is  necessary  to  balancing  the  traffic  load  of vehicles. In this research will be discussed about VANET performance using GPSR and AODV routing protocol with vehicle traffic load balancing scheme with node density  influence.  The  design  of  the  simulation  system  is  divided  into  two subsystems namely mobility and network subsystem. Then balancing the vehicle traffic load, and VANET performance will be observed. Performance is evaluated with  the  average  end  to  end  delay,  throughput,  and  packet  delivery  ratio.  The mean  value  of  throughput,  PDR,  delay  for  GPSR  respectively  142.21  Kbps, 87.47%,  and  82.83  ms.  While  AODV  is  119.81  Kbps,  86.67%,  and  103.21  ms. From  the  simulation  results  can  be  concluded  that  the  performance  of  GPSR  is better than AODV on VANET.
Keywords : Vanet, Load Balancing, GPSR, AODV.

## 1. PENDAHULUAN
Vehicular  Ad-hoc  Networks  (VANET)  adalah  suatu  jaringan  ad-hoc  yang  bersifat  self- organizing  yang  bekerja  pada  sistem  intervehicle  communication  (IVC) dan vehicle-to- infrastructure  communication  yang  juga  merupakan  subkelas  dari  mobile  ad-hoc  network (MANET) (Jerome, 2009) . Saat ini VANET menjadi salah satu area riset yang berkembang di beberapa tahun terakhir guna mendukung Intelligent Transportation System (ITS) (LAB- KBJ,  2016) .  Salah  satu  permasalahan  di  kota-kota  besar  adalah  kemacetan  lalu  lintas. Kemacetan  ini  disebabkan  karena  tidak  mencukupinya  ruas  jalan,  volume  kendaraan  yang begitu  besar,  persebaran  kendaraan  yang  tidak  merata  dan  lain-lain.  Kemacetan  harus segera diatasi, agar tidak menyebabkan kerugian yang semakin besar. Salah satu solusinya adalah para pengendara dapat menggunakan aplikasi peta digital pada smartphone-nya.
Aplikasi peta digital seperti Google Maps, Waze menggunakan skema pengimbangan beban trafik  kendaraan  yang  dapat  menentukan  rute  terbaik  dengan  waktu  tempuh  terpendek. Keadaan  riil  yang  dialami  adalah  ketika  suatu  ruas  jalan  mengalami  kepadatan  dan pengendara dapat mencari alternatif jalan dengan kepadatan kendaraan yang rendah melalui aplikasi  peta  digital.  Dengan asumsi seperti itu dapat diasumsikan bahwa pada masa yang akan  datang  model  mobilitas  kendaraan  akan  sesuai  dengan  skema  pengimbangan  beban trafik  kendaraan,  yaitu  kendaraan  akan  tersebar  pada  ruas-ruas  untuk  mencapai  waktu tempuh  terpendek.  VANET  dapat  diimplementasikan  pada  kendaraan,  sehingga memungkinkan kendaraan dapat saling berkomukasi. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini  adalah  menganalisis  kinerja  jaringan  VANET  dengan  model  mobilitas  kendaraan  seperti yang  telah  diasumsikan  sebelumnya  dengan  menggunakan  layanan Data  dan  Voice  serta dengan perbedaan jumlah kendaraan.
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Muhtadi  dkk (Muhtadi,  2015) ,  peneliti  menggunakan Routing  Protocol  AODV,  ZRP,  DSDV.  Ketiga  routing  protocol  tersebut  termasuk  dalam Topology  Based  Routing.  Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  routing  protocol GPSR yang termasuk Geographic Based routing dan routing  protocol  AODV yang termasuk dalam Topology  Based Routing. GPSR (Greedy Perimeter Stateless  Routing) adalah  routing protocol yang bekerja dengan menggunakan informasi geografis pada tiap node-nya untuk mencari  dan  menemukan node  terdekat  yang  digunakan  untuk  membentuk  jalur  routing. AODV (Ad-hoc  On-demand  Distance  Vector)  adalah  routing  protocol  yang  bekerja menggunakan table  routing  pada  pengiriman paketnya.  Hasil  penelitian  akan  dibandingkan antara kedua routing protocol tersebut, sehingga dapat diambil kesimpulan routing protocol yang lebih baik.

## 2. PERANCANGAN SISTEM

## 2.1. Perancangan Model Mobilitas
Pada penelitian ini dirancang model mobilitas yang menunjukan skema pengimbangan beban trafik  kendaraan.  Pada  penelitian  ini  digunakan  suatu  perangkat  lunak  pembuat  model mobilitas  kendaraan  yang  bernama  VanetMobiSim  versi  2.0.  Vanetmobisim  dapat menghasilkan pola  pergerakan kendaraan secara rinci menggunakan mode makro dan mikro yang  berbeda,  dan  mempertimbangkan  interaksi  keduanya.  Serta  dapat  mensimulasikan kondisi  lalu  lintas  yang  berbeda  melalui  skenario  yang  dapat  disesuaikan  sepenuhnya (Perdana & Sari, 2015) . Dalam membentuk model mobilitas yang semirip mungkin dengan aslinya dalam penelitian ini menggunakan data yang didapat dari observasi secara langsung. Sedangkan  untuk  pembuatan  petanya  digunakan  koordinat  yang diperoleh  dari  file Open Street Map (OSM) sehingga peta yang dihasilkan akan sesuai dengan ukuran yang sebenarnya.
Langkah  awal  dalam  pembuatan  model  mobilitas  dengan  data  riil  adalah  menentukan wilayah  yang  akan digunakan.  Penentuan  wilayah  ini  menggunakan  perangkat  lunak VanetMobiSim sebagai  antarmukanya  dan OpenStreetMap sebagai sumber peta ini diambil. Wilayah yang dipilih pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Wilayah terpilih
Peta  dibuat  secara  manual  menggunakan  modul User  Graph  pada  VanetMobisim.  Dalam modul User Graph dapat mengatur beberapa parameter seperti jumlah jalur, jenis kendaraan yang  dapat  melintas,  serta  kecepatan  maksimum  pada  jalur.  Hasil  dari  pembuatan  peta menggunakan modul User Graph ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Langkah selanjutnya adalah menentukan prilaku pengendara untuk wilayah yang digunakan. Perilaku  pengendara  adalah  parameter-parameter  yang  membentuk  perilaku  dalam berkendara.  Parameter  tersebut  diantaranya  kecepatan  dan  percepatan  kendaraan,  dan metode  pemilihan  rute  perjalanan.  Untuk  membentuk  perilaku  pengendara  dengan parameter tersebut maka digunakan suatu model mobililtas yang bernama Intelligent Driver Model with Intersection Management (IDM-IM) yang dikembangkan oleh Institut Eurecom.

## Gambar 2. Hasil Pembuatan Peta dengan User Graph
Algoritma penentuan rute yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Speed Path. Algoritma Speed  Path  adalah  algoritma  pemilihan  rute  perjalanan  dengan  waktu  tercepat. Algoritma Speed Path menunjukkan perilaku pengendara yang mencari waktu tempuh lebih cepat. Algoritma Speed Path digunakan untuk skema pengimbangan beban trafik kendaraan, dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Node  /  kendaraan  akan  memilih  jalur  yang  tersedia  dengan waktu tempuh yang lebih cepat, tidak terpaku pada satu jalur yang terpendek.

## Gambar 3. Model Mobilitas Algoritma Speed Path
Pada simulasi, kendaraan akan dilewatkan pada satu jalur, kemudian dengan IDM-IM yang telah  diatur  sebelumnya  kendaraan/ node  akan  menyebar  ke  jalur  lain  yang  ada  untuk mendapatkan waktu tempuh tercepat. Karakteristik trafik kendaraan adalah parameter yang membentuk  karakteristik  suatu  jalan.  Pada  umumnya  menggunakan  satuan  mobil penumpang  (smp).  Parameter  ini  diantaranya  kecepatan  rata-rata  (km/jam),  volume kendaraan  (smp/jam),  dan  intensitas  trafik  (smp/km).  Untuk  menentukan  karakteristik kendaraan ini diperlukan dua data yaitu data kecepatan rata-rata kendaraan pada ruas jalan tertentu  beserta  dengan nilai  kedatangan kendaraan  tiap  satuan  waktu.  Penelitian  ini  akan melihat dan menganalisis kinerja pada Vanet dengan perbedaan jumlah node dengan skema pengimbangan  beban  trafik  kendaraan.  Kecepatan  rata-rata  yang  digunakan  adalah  70
km/jam  sesuai  dengan  standar  minimun  kecepatan  pada  Vanet.  Jumlah node  yang digunakan adalah  10,  20,  30,  40,  50,  60 ,70,  80,  90, dan 100 node (Setiabudi,  Pratiwi, Ardiansyah,  Perdana,  &  Sari,  2016) . Terdapat  tiga  ruas  jalan  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu Jalan Djuanda, Jalan Taman Sari, dan Jalan Dipatiukur Kota Bandung.

## 2.2. Perancangan Model Jaringan
Model  jaringan  merupakan  subsistem  yang  didalamnya  berkaitan  dengan  jaringan  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Jaringan  yang  digunakan  adalah  jaringan ad-hoc  antar kendaraan yaitu Vanet, oleh karena itu jaringan akan dirancang sesuai dengan karakteristik dan  parameter  yang  ada  pada  jaringan  Vanet.  Perancangan  model  jaringan  dilakukan menggunakan Network  Simulator  2  (NS-2).  Pembentukan  subsistem  jaringan  ini  terbagi menjadi 3 bagian yaitu spesifikasi jaringan VANET, trafik data dan routing protocol.
2.2.1. Spesifikasi Jaringan Vanet Standar  IEEE  802.11p  dikenal  sebagai Wireless  Access  in  Vehicular  Environments  (WAVE) yang khusus dikembangkan untuk diaplikasikan pada jaringan Vanet. Standar ini juga dapat mendukung  berbagai  aplikasi  pada Intelligent  Transportation  System  (ITS).  Perkembangan ini  diantaranya  pertukaran  data  antar  kendaraan  berkecepatan  tinggi  dengan  kendaraan berkecepatan  rendah dan  infrastuktur  jalan  pada pita  radio yang telah terlisensi untuk  ITS (Abdeldime & Wu, 2014). Pada NS2 telah tersedia file *.tcl yang menyediakan spesifikasi yang  dibutuhkan  untuk  mengaplikasikan  standar  IEEE  802.11p  pada  simulasi. File  yang dimaksud  terletak  pada direktori  “../ns-allinone-2.35/ns-2.35/tcl/ex/802.11/IEEE802-11p.tcl” (Muhtadi, 2015).

## 2.2.2. Trafik Data
Penelitian  ini  menggunakan  trafik  data  berupa Constant  Bit  Rate  (CBR)  yang  dibangkitkan menggunakan script  cbrgen.tcl.  Pembangkitan  trafik  menggunakan  script  tersebut  bersifat acak dengan distribusi  seragam. Parameter yang dimasukan dalam script cbrgen.tcl adalah tipe  koneksi,  jumlah node,  koneksi  maksimal,  laju  paket,  dan  seed.  Tipe  koneksi  yang digunakan  adalah User  Diagram  Protocol  (UDP).  Alasan  pemilihan  tipe  koneksi  UDP  ini karena umumnya untuk trafik yang berhubungan dengan keselamatan pada VANET adalah trafik  yang  ditumpangkan  pada  koneksi  UDP  sehingga  dapat  meminimalisir delay.  Koneksi maksimal menentukan banyaknya koneksi maksimal yang terdapat pada jaringan pada satu waktu. Koneksi maksimal yang digunakan adalah 1 koneksi. Layanan yang digunakan adalah Data dengan packet size sebesar 512 bytes dan Voice sebesar 160 bytes (Cisco, 2016) .

## 2.2.3. Protokol Routing
Protokol routing yang digunakan pada penelitian ini adalah protokol routing GPSR dan AODV. GPSR  merupakan  protokol routing  yang  bersifat  position  based  /  geographic  based  dan AODV  merupakan  protokol routing  yang  bersifat  topology  based,  keduanya  berada  dalam dua  subkelas  yang  berbeda.  Hal  tersebut  yang  mendasari  peneliti  memilih  jenis  protokol routing tersebut.

## 2.3. Skenario Simulasi
Skenario  simulasi  akan  dibuat  sedemikian  sehingga  dapat  mencapai tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui kinerja jaringan VANET. Dengan demikian dibuat 2 skenario secara umum yaitu scenario dengan routing protocol GPSR dan routing protocol AODV keduanya dengan kecepatan node  70  km/jam.  Terdapat  40  skenario  simulasi  yang  akan  dilakukan  pada penelitian ini yang merupakan kombinasi dari dua protokol routing, dua  layanan yaitu voice dan data dan 10 jumlah node yang berbeda. Setiap skenario dilakukan 3 kali pengulangan untuk mendapat hasil yang valid. Secara rinci skenario simulasi dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Skenario Simulasi
RP Layanan Jumlah Node 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 GPSR Data S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 Voice S11 S12 S13 S14 S15 S16 S17 S18 S19 S20 AODV Data S21 S22 S23 S24 S25 S26 S27 S28 S29 S30 Voice S31 S32 S33 S34 S35 S36 S37 S38 S39 S40

## 2.4. Parameter Simulasi
Simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Network  Simulator  versi  2.35. Parameter  simulasi  ditentukan  berdasarkan  pada  standar-standar  yang  digunakan  pada jaringan  VANET.  Pada  Tabel  2  diperlihatkan  parameter-parameter  yang  digunakan  dalam simulasi ini.
Tabel 2. Parameter Simulasi Sistem Operasi Ubuntu 12.04 32 bit pada VirtualBox pada Windows 10 64 bit Simulator Jaringan NS 2.35 Pembangkit Model Mobilitas VanetMobiSim 2.0 Routing Protocol GPSR, AODV Model Mobilitas Mikro IDM-IM Algortima Pemilihan Rute Algoritma Speed Path Jumlah Node (kendaraan) 10, 20, 30, 40, 50, 60 ,70, 80, 90, dan 100 node Model Propagasi Gelombang Two Ray Ground Mac Type IEEE 802.11p Tipe Antena Omni direksional Model antrian paket Droptail Durasi Simulasi 120 detik Trafik data CBR

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  pendahuluan  telah  dijelaskan  bahwa  penelitian  ini  mensimulasikan  skenario Vanet dengan skema pengimbangan beban trafik kendaraan dengan routing protocol GPSR dan  AODV.  Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yaitu  untuk  menguji  kinerja  jaringan  VANET maka  digunakan  parameter  QoS  seperti throughput,  delay,  dan  packet  delivery  ratio
(Kamini  &  Kumar,  2010) .  Dalam  penjelasan  selanjutnya  digunakan  sepuluh  perubahan jumlah node yaitu 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 nodes.

## 3.1. Pengukuran Throughput
Throughput adalah laju data rata-rata yang berhasil diterima oleh penerima (Kaur & Kaur, 2013). Throughput  didefinisikan  sebagai  jumlah  data  yang  telah  berhasil  diterima  per satuan  waktu  dari  satu node  ke  node  yang  lain (Singh  &  Verma,  2013) .  Parameter  ini menggambarkan  seberapa  besar  sebenarnya  laju  data  yang  dapat  dikirim  melalui  suatu jaringan. Throughput  diukur  dalam  satuan  ukuran  data  per  waktu.  Satuan  yang  biasa digunakan adalah bit per detik.
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 GPSR 6.94 37.18 61.63 88.13 121.21 135.22 171.43 200.18 239.8 360.39 AODV 4.04 36.65 38.84 82.09 118.45 118.5 161.13 192.51 224.02 221.84 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Throughput GPSR AODV
Gambar 4. Grafik Throughput dengan Layanan Data
Pada Gambar 4 adalah nilai throughput pada layanan Data dengan perubahan jumlah node kendaraan.  Pada  grafik  dapat  dilihat  pada  kedua routing  protokol  semakin  banyak  jumlah node nilai throughput yang dihasilkan cenderung naik.
Gambar 5. Grafik Throughput dengan Layanan Voice
Pada  Gambar  5  adalah  grafik  nilai throughput  dengan  layanan  Voice  dengan  perubahan jumlah node. Nilai throughput cenderung naik dengan semakin besarnya jumlah node.
Nilai throughput  pada  routing  protocol  GPSR  mengalami  peningkatan  seiring  dengan meningkatnya jumlah node. Hal ini disebabkan karena semakin banyak node tetangga yang ada  akan  semakin  mudah  GPSR  untuk  menggunakan  mode Greedy  Forwarding  dalam mengirimkan paket, yang mana location service akan memberikan data mengenai next hop
10 20 30 40 50 60
70 80 90 100 GPSR 2.17 11.62 20.62 27.44 38.01 42.26 53.57 66.67 74.94 75.94 AODV 1.04 11.28 12.15 25.78 37.8 37.6 51.36 64.66 70.64 71.34 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Throughput GPSR AODV Kbps Kbps
node.  Semakin  banyak  node  maka  akan  semakin  banyak  probabilitas  next  hop  node ditemukan, dengan semakin banyak next hope ditemukan maka jalur pengiriman paket akan semakin mudah terbentuk dan paket akan semakin banyak yang dapat dikirim. Pada routing protocol AODV nilai throughput juga memiliki kecenderungan meningkat. Hal ini disebabkan karena  AODV  menggunakan routing  table  dalam  pengiriman  paketnya.  Pada  saat  node sumber akan mengirim paket, AODV akan melakukan update routing table agar ditemukan dan dibentuk jalur pengiriman ke node tujuan. Dengan semakin banyak jumlah node maka path/jalur akan semakin mudah ditemukan dan paket akan lebih banyak dikirimkan. Semakin banyak  paket  yang  diterima  maka  akan  semakin  bagus  nilai throughput.  Dilihat  dari grafik Gambar 4 dan 5, secara garis besar performansi routing protocol GPSR lebih baik daripada AODV, karena GPSR menggunakan coordinat di setiap node-nya, sehingga pengiriman paket akan  lebih  mudah.  Sedangkan  AODV  menggunakan routing  table  dalam  pengiriman paketnya, diperlukan pencarian path/link terlebih dahulu untuk paket mencapai tujuan.

## 3.2. Pengukuran Pakcet Delivery Ratio
Packet Delivery Ratio (PDR) adalah nilai yang menggambarkan perbandingan antara jumlah paket  yang  dikirim  dengan  jumlah  paket  yang  berhasil  sampai  tujuan (Denatama, Perdana, & Negara, 2016) . Nilai PDR akan serupa dengan nilai throughput karena sama- sama  menggambarkan  kesuksesan  pengiriman  paket (Febryan,  Perdana,  &  Dewanta, 2016).
Gambar 6. Grafik PDR dengan Layanan Data
Gambar 6 adalah nilai PDR pada layanan Data dengan perubahan jumlah node kendaraan. Pada grafik dapat dilihat routing protokol AODV semakin banyak jumlah node nilai PDR yang dihasilkan cenderung fluktuatif namun cenderung meningkat, hal tersebut disebabkan karena perubahan  topologi  jaringan  seiring  dengan  perubahan  jumlah  node  yang  menyebabkan perubahan  jalur routing  yang  berubah-ubah.  Pada  routing  protokol  GPSR  semakin  banyak jumlah node, nilai PDR yang dihasilkan cenderung meningkat.
10 20 30 40 50 60
70 80 90 100 GPSR 51.91 74.08 85.03 87.55 91.8 95.63 96.42 96.07 97.39 98.82 AODV 59.29 99.18 58.98 92.03 98.02 87.36 94.09 92.8 93.85 91.1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 PDR GPSR AODV %

## Gambar 7. Grafik PDR dengan Layanan Voice
Pada  Gambar  7  adalah  nilai  PDR  pada  layanan Voice  dengan  perubahan  jumlah  node kedaraan.  Pada  grafik  dapat  dilihat  nilai  PDR  memiliki  kecenderungan  yang  sama  dengan pada  layanan data.  Pada  routing  protocol  GPSR  nilai  PDR  memiliki  kecenderungan  naik. Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  semakin  banyak  jumlah node  maka  semakin banyak node  tetangga  yang  membantu  menemukan  node  tujuan  sehingga  lebih  banyak paket  yang  diterima.  Begitu  juga  dengan  AODV,  dengan  penambahan  jumlah node,  maka path/link semakin mudah ditemukan, sehingga paket akan lebih banyak yang diterima. Nilai PDR akan berbanding lurus dengan nilai throughput. Dari hasil simulasi nilai PDR meningkat maka  nilai throughput  juga  meningkat.  Dilihat  dari  hasil  simulasi  pada  grafik  Gambar  6 dengan  nilai  rata-rata  PDR  87.47  %  untuk  GPSR  dan  86.67  %  untuk  AODV,  secara keseluruhan performansi GPSR lebih baik dari AODV.

## 3.3. Pengukuran End-to-End Delay
End  to  end  delay  adalah  rentang  waktu  antara  suatu  paket  dikirim  hingga  paket  tersebut mencapai  tujuan (Tonapa,  Rahmiati,  &  Komba,  2014) . Delay  ini  juga  termasuk  di dalamnya delay  propagasi,  delay  antrian,  dan  waktu  route  discovery (Singh  &  Verma, 2013) . Parameter delay sangat penting karena banyak aplikasi VANET nantinya yang akan membutuhkan delay seminimal mungkin terutama pada aplikasi yang berhubungan dengan keselamatan.
Pada  Gambar  8  adalah  nilai delay  pada  layanan  Data  dengan  perubahan  jumlah  node kedaraan.  Pada  grafik  dapat  dilihat  pada  kedua routing  protokol  semakin  banyak  jumlah node nilai delay yang dihasilkan cenderung naik.
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 GPSR 51.91 74.38 84.92 87.51 91.64 95.63 96.42 96.12 97.39 99.59 AODV 65.5 99.7 59.23 92.28 99.55 88.09 95.61 98.76 95.23 95.48 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 PDR GPSR AODV %
10 20 30 40 50 60
70 80 90 100 GPSR 79.88 79.91 79.87 79.97 79.93 87.37 87.4 86.38 87.41 79.97
AODV 45.12 93.79 103.8 108.83 108.15 108.83 108.87 117.35 118.12 118.36 0 20 40 60 80 100 120 Delay GPSR AODV m s Gambar 8. Grafik Delay dengan Layanan Data
Gambar 9. Grafik Delay dengan Layanan Voice
Pada  Gambar  9  adalah  nilai delay  pada  layanan  Voice  dengan  perubahan  jumlah  node kendaraan.  Pada  grafik  dapat  dilihat  pada  kedua routing  protokol  semakin  banyak  jumlah node nilai delay yang dihasilkan cenderung naik. Nilai delay yang dihasilkan cenderung naik ketika  jumlah node  semakin besar. Hal  tersebut dikarenakan  semakin banyak jumlah  node maka akan semakin banyak node yang dilewati dari pengirim ke penerima. Semakin banyak node  yg  dilewati  maka  akan  semakin  banyak  waktu  yang  dibutuhkan.  Nilai  delay  antara GPSR dan AODV secara keseluruhan lebih besar nilai delay AODV. Hal tersebut karena AODV menggunakan routing  table  dalam  pengiriman  paketnya,  sehingga  pada  saat  pengiriman paket node sumber harus melakukan route discovery terlebih dahulu untuk menemukan jalur pengiriman paket tersebut. Hal tersebut membutuhkan waktu yang lebih banyak, sehingga nilai delay akan semakin besar.
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 GPSR 79.88 79.9 79.94 79.99 79.93 87.37 87.4 86.44 87.41 79.99
AODV 45 93.71 103.82 108.85 108.52 108.73 108.74 118.41 118.18 118.14 0 20 40 60 80 100 120 Delay GPSR AODV m s

## 4. KESIMPULAN
Penelitian mengenai performansi GPSR dan AODV dengan skema pengimbangan beban trafik ini menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Model  mobilitas  dengan  skema  pengimbangan  beban  trafik  kendaraan  dirancang menggunakan software  VanetMobiSim  versi  2.0  pada  system  operasi  Windows.  Pada VanetMobiSim  digunakan  algoritma Speed  Path  untuk  membuat  skema  pengimbangan beban trafik kendaraan.
2. Kinerja  jaringan  VANET  dengan  skema  pengimbangan  beban  trafik  kendaraan  dapat dilihat dari nilai parameter-parameter QoS ( throughput, PDR, delay).
3. Nilai  rata-rata  untuk  metrik  performansi throughput  pada  routing  protocol  GPSR  dan AODV masing-masing untuk layanan Data sebesar 142.21 Kbps dan 119.81 Kbps. Dan untuk layanan Voice masing-masing sebesar 41.32 Kbps dan 38.36 Kbps.
4. Nilai  rata-rata  untuk  metrik  performansi  PDR  pada routing  protocol  GPSR  dan  AODV masing-masing  untuk  layanan  Data  sebesar  87.47%  dan  86.67%.  Dan  untuk  layanan Voice masing-masing sebesar 87.55% dan 88.94%.
5. Nilai  rata-rata  untuk  metrik  performansi delay  pada  routing  protocol  GPSR  dan  AODV masing-masing  untuk  layanan  Data  sebesar  82.83  ms  dan  103.21  ms.  Dan  untuk layanan Voice masing-masing sebesar 82.81 ms dan 103.12 ms.
6. Secara  keseluruhan  berdasarkan  skenario  perubahan  jumlah node  dengan  skema pengimbangan beban pada VANET, routing protocol GPSR mendapatkan nilai parameter QoS ( throughput, PDR, delay) yang lebih baik dari AODV.
7. Perubahan  jumlah node  berpengaruh  pada  kinerja  VANET  dengan  menggunakan  dua routing protocol diatas.  Semakin  banyak jumlah node  maka nilai PDR,  throughput  dan delay akan semakin besar.

## DAFTAR RUJUKAN
Jerome,  H.,  Marco,  F., Fethi, F.,  &  Christian, B. (2009).  Vehicular Mobility Simulation  with.
The Society for Modeling and Simulation International.
LAB-KBJ.  (2016,  March  29). Mengenal  teknologi  VANET.  (Institut  Teknologi  Sepuluh
Nopember Surabaya) Retrieved September 12, 2016, from
http://kbj.if.its.ac.id/mengenal-teknologi-vanet/
Muhtadi, A., Munadi, R., & Perdana, D. (2015). Evaluasi Kinerja DSDV, AODV, dan ZRP Pada VANET dengan Skema Pengimbangan Beban Trafik Kendaraan. Bandung, Indonesia: School of Engineering, Telkom University.
Perdana,  D.,  &  Sari,  R.  F.  (2015).  Performance  Evaluation  Of  Corrupted  Signal  Caused  By Random  Way  Point  and  Gauss  Markov  Mobility  Model  on  IEEE  1609.4  Standards. IEEE, 1.
Setiabudi,  A.,  Pratiwi,  A.  A.,  Ardiansyah,  Perdana,  D.,  &  Sari,  R.  F.  (2016).  Performance Comparison of GPSR and ZRP Routing Protocols in VANET Environment. IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP), Bali, Indonesia, (pp. 44-45).
Abdeldime,  M.  A.,  &  Wu,  L.  (2014).  The  Physical  Layer  of  the  IEEE  802.11p  W  AVE
Communication  Standard:  The  Specifications  and  Challenges. Proceedings  of  the
World  Congress  on  Engineering  and  Computer  Science  2014  Vol  II.  San  Francisco, USA.
Cisco. (2016, February 22). Voice Over IP - Per Call Bandwidth Consumption. Retrieved from Cisco: http://www.cisco.com
Kamini, & Kumar, R. (2010). VANET Parameters and Applications: A Review. Global Journal of Computer Science and Technology, 10(7), 2.
Kaur,  S.,  &  Kaur,  S.  (2013).  ANALYSIS  OF  ZONE  ROUTING  PROTOCOL  IN  MANET. International Journal of Research in Engineering and Technology, 2(09), 3.
Singh,  A.,  &  Verma,  A.  K.  (2013).  SIMULATION  AND  ANALYSIS  OF  AODV,  DSDV,  ZRP  IN VANET. International  Journal  in  Foundations  of  Computer  Science  &  Technology, 3(5), 22.
Denatama,  M.  I.,  Perdana,  D.,  &  Negara,  M.  N.  (2016).  Analisis  Perbandingan  Kinerja Protokol Routing DSDV dan OLSR Untuk Perubahan Kecepatan Mobilitas pada Standar IEEE 802.11ah. Jurnal Infotel, 8(2), 103.
Febryan, Perdana, D., & Dewanta, F. (2016). Analisa Performasi Pengimbangan Beban Trafik Kendaraan  menggunakan  Vanet.  Bandung:  School  of  Electrical  Engineering  Telkom University.
Tonapa,  O.,  Rahmiati,  P.,  &  Komba,  D.  (2014).  Analisis  Performansi  Konektifitas  Pada Jaringan Wireless Broadband di Bandung. Jurnal Elkomika, 2(2), 168.