## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3455

## Optimasi Protokol LEACH Menggunakan PSO Pada Mobile Ad-Hoc Network
Afifah Dwi Ramadhani 1* , Alon Jala Tirta Segara 2 , Aditya Wijayanto 1
1 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Teknik Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 afifahdr@ittelkom-pwt.ac.id, 2 alon@ittelkom-pwt.ac.id, 3,* aditya@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 afifahdr@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak– Mobile ad-hoc network adalah jaringan nirkabel dengan topologi dan rute komunikasi yang berubah-ubah. Di dalam jaringan MANET, node memiliki peran untuk mencari dan menangani rute ke setiap node dalam jaringan. Terdapat beberapa tantangan  seperti  bandwith,  daya,  dan  arah  pergerakan  dari  node.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  diperlukan  protocol routing untuk menentukan rute dan memastikan paket yang dikirimkan berhasil sampai ditujuan. Di  dalam jaringan dengan skala yang besar, struktur perutean membutuhkan informasi rute yang berlebihan sehingga seringkali terjadi overhead. Kami menginvestigasi penggunaan protokol LEACH sebagai protocol dengan mekanisme hirarki untuk mengatasi overhead didalam jaringan.  Penelitian yang  diusulkan  juga  menambahkan  algoritma  PSO  untuk  mengoptimasi kinerja  dari  protocol  LEACH. Metode penelitian menggunakan metode simulasi dan evaluasi model routing menggunakan Network Simulator. Evaluasi yang diprioritaskan pada pengunaan jenis trafik yaitu TCP dan UDP. Hasil menunjukkan bahwa trafik TCP memiliki nilai delay, packet  loss,  dan  PDR  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  trafik  UDP  ketika  menggunakan  protocol  LEACH.  Ketika ditambahkan algoritma PSO, nilai delay pada trafik TCP menurun 47%, nilai packet loss menurun 78%, dan nilai PDR juga meningkat 0,1%.
Kata Kunci: Delay; LEACH; MANET; PDR; PSO
Abstract− Mobile  ad-hoc  network  is  a  wireless  network  with  variable  topology  and  communication  routes.  In  a  MANET network, nodes have the role of finding and handling routes to each node in the network. There are several challenges such as bandwidth, power, and direction of movement of nodes. A routing protocol is needed to determine the route and ensure that the packets sent successfully arrive at their destination to solve this problem,. In large-scale networks, the routing structure requires redundant route information, resulting in frequent overhead. We investigated the use of the LEACH protocol as a hierarchical  protocol  to  solve  the  network  overhead.  The  proposed  research  also  adds  a  PSO  algorithm  to  optimize  the performance of the LEACH protocol. The research method uses simulation methods and evaluation of routing models using Network Simulator. Evaluation is prioritized on the use of traffic TCP and UDP. The results show that TCP traffic has better delay, packet loss, and PDR values compared to UDP traffic when using the LEACH protocol. When the PSO algorithm is added,  the  delay value in TCP  traffic decreases  by 47%,  the  packet loss  value decreases by 78%,  and  the  PDR  value  also increases by 0.1%.
Keywords : Delay; LEACH; MANET; PDR; PSO

## 1. PENDAHULUAN
Mobile  Ad-Hoc  Network  (MANET)  adalah  topologi  jaringan  nirkabel  dimana  node  dan rute  komunikasi  yang dapat dipindahkan. MANET dapat digunakan tanpa memerlukan biaya dan waktu tambahan lebih lanjut karena setiap node berperan sebagai router. Node dalam jaringan bertanggung jawab untuk mencari dan menangani rute ke  setiap  node  di  dalam  jaringan  [1][2][1].  Router  bergerak  bebas  secara  random,  dengan  demikian  topologi jaringan tanpa kabel mungkin dapat berubah dengan cepat dan tidak dapat diprediksi. MANET masih memiliki beberapa tantangan seperti bandwith terbatas, daya yang terbatas, dan seringnya perubahan topologi karena adanya pergerakan dari node [2].Untuk mengatasi pergerakan ini diperlukan suatu protokol ruting yang digunakan untuk membangun rute antar node agar setiap node dalam jaringan dapat melakukan komunikasi di dalam jaringan.
Protokol routing memainkan peran penting dalam MANET untuk menentukan rute pengiriminan paket dan memastikan bahwa paket-paket akan dikirim ke tujuan yang benar. Protokol-protokol ini diklasifikasikan sebagai berikut  :  proaktif ,  reaktif,  dan  hibrid.  Diantara  protokol  tersebut  ,  kategori  protokol  reaktif  banyak  digunakan karena  bisa  menentukan  rute  setiap  kali  diperlukan[3].  Protokol  LEACH  adalah  protokol  routing  reaktif  yang dibuat khusus untuk jaringan MANET.  Protokol ini  menawarkan adaptasi yang cepat terhadap kondisi link yang dinamis,  proses  yang  rendah,  rendahnya  penggunaan  jaringan  dan  menentukan  pilihan  rute  ke  tujuan  dalam jaringan ad hoc. Dalam jaringan skala besar, struktur perutean membutuhkan informasi yang berlebihan. Untuk mnegatasi masalah tersebut, struktur hirarki memiliki peran penting di dalam MANET untuk mengurangi overhead jaringan, meningkatkan reusability bandwith, mengurangi konsumsi daya pada node [4]. LEACH memungkinkan node  mobile  untuk  mendapatkan  rute  ke  tujuan  baru  dengan  cepat.  Penelitian  yang  dilakukan  di  [5] membandingkan performansi antara protocol LEACH dan DSR. Berdasarkan penelitian [5] nilai end to end delay protokol    routing  DSR  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  protokol    routing  LEACH  seiring  dengan bertambahnya jumlah node yang digunakan. Hal ini dikarenakan routing DSR mengalami proses  pencarian jalur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3455
Submitted: 27/11/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published: 25/01/2022
lebih lama dan lebih panjang dibanding LEACH. Hal ini mengakibatkan rata-rata  delay pada routing DSR lebih lama karena banyaknya hop yang ditempuh dari  node sumber ke  node tujuan[5]. Routing LEACH menanggapi RREQ pengiriman pertama yang diterima dan mengabaikan RREQ selanjutnya dari sumber node yang berbeda. Hal ini dapat mengurangi kemacetan dalam pencarian jalur menuju  node tujuan sehingga dapat meminimalisasi delay[6]. [7]  Sedangkan protokol routing DSR menanggapi semua RREQ yang datang, sehingga kemacetan tidak dapat  terhindarkan  yang  menyebabkan    delay  semakin  besar.  Sedangkan  untuk  formasi  random[8]peningkatan jumlah delay pada routing DSR sangat signifikan saat jumlah node bertambah mulai 13 sampai 21  node, hal ini dikarenakan  jarak[1]. Selanjutnya penelitian di [9]membahas terkait perbandingan dari beberapa algoritma yaitu Lowest  ID  (LID),  Highest  Degree  (HD),  dan  LEACH.  Pada  algoritma  leach  memiliki  kelemahan  dari  sisi pemilihan cluster head berdasarkan nilai threshold akan tetapi memiliki kekurangan dari sisi waktu yang kurang efisien dan memerlukan energi yang lebih besar di setiap roundnya. Dari penelitian [10] algoritma LEACH masih memiliki kekurangan sehingga perlu dilakukan optimasi agar lebih optimal.  Penelitian [11]mengusulkan terkait penggabungan antara routing LEACH dan DSR. LEACH digunakan untuk membentuk cluster dan routing DSR terkait  manajemen  untuk  pencarian  rute.  Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  PDR  mencapai  96%.  Penelitian selanjutnya membahas tentang efisiensi  energi  menggunakan fuzzy pada MANET  [12] dari  hasil  menunjukkan bahwa optimasi  menggunakan fuzzy dapat menghemat konsumsi  energi 86,67% dibandingkan dengan protocol LEACH. Penelitian selanjutnya membahas tentang optimasi protocol LEACH berdasarkan algoritma PSO dan AC (Ant  Colony).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  PSO  dapat  meningkatkan  pemilihan  cluster  head  serta algoritma AC dapat mengoptimalkan pemilihan rutenya sehingga terjadi peningkatkan efisiensi transmisi data dan energinya lebih hemat.
Pada penelitian ini kami melakukan observasi pada protocol LEACH di jaringan MANET. Penelitian ini berfokus pada proses transfer data menggunakan trafik TCP dan UDP antar node MANET dengan parameter yang diteliti adalah delay, packet loss, dan nilai packet delivery ration (PDR). Kami juga menambahkan algoritma PSO untuk melakukan optimasisasi pada nilai parameter yang di ujikan agar mendapatkan perbandingan nilai terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 LEACH
LEACH  protokol  merupakan  cluster-based  protocol,  dimana  jumlah  cluster  head  dan  node  yang  dihasilkan menjadi  parameter  penting  untuk mencapai  kinerja yang lebih baik. Terdapat dua fase dalam protokol  LEACH yaitu Setup Phase dan Steady Phase. LEACH mengatur node dalam cluster dengan satu node dari setiap kelompok bertugas  sebagai  cluster  head[13].  LEACH  secara  acak  memilih  beberapa  jumlah  node  yang  telah  ditetapkan sebagai  cluster  head  kemudian  mem-broadcast  informasi  tersebut  ke  semua  node  dan  mengajak  bergabung  ke cluster  head  tersebut  berdasarkan  sinyal  yang  pasling  kuat  antara  node  dengan  cluster  head (cluster  head  yang terdekat dari node), dengan cara ini maka cluster tersebut terbentuk .

## 2.2 Particle Swarm Optimation (PSO)
Particle  Swarm  Optimation  adalah  algoritma  yang  diusulkan  pertama  kali  oleh  Kennedy  dan  Eberhart  sebagai prosesur dalam mengoptimalkan masalah secara iterative. Dalam MANET, algoritma PSO memiliki perhitungan langsung  untuk  menemukan  rute  yang  tepat  agar  informasi  terkirim  ke  node  tujuan.  Pada  algoritma  PSO, inisialisasi  awal  yaitu  sekelompok  partikel  dan  mencari  solusi  kandidat  yang  optimal  dengan  memperbarui generasi. Selama pencarian kandidat yang optimal,  [14]  PSO berjalan melalui beberapa iterasi  yang  ditentukan dengan parameter untuk menentukan rute terbaik yang berada di dekat node tujuan untuk mengirimkan data dengan nilai cost yang  rendah.  Algoritma  PSO  secara  signifikan  mengurangi  overhead  lalu  lintas  dan  kompleksitas komputasi.  Skema  PSO  yang  diusulkan  mengurangi  kegagalan  rute  antar  node  yang  meminimalkan  overhead perutean.Kecepatan  setiap  partikel  (v)  dan  posisi  (x)  partikel  dirumuskan  seperti  pada  persamaan  (2)  dan persamaan (3). Algoritma PSO dapat digambarkan melalui Gambar 1.
𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) =   𝑤 𝑖𝑗 + 𝐶 1 𝑟 1 (𝑝𝐵 𝑖𝑗 (𝑡) − 𝑥 𝑖𝑗 (𝑡)) + 𝐶 2 𝑟 2 (𝑔𝐵 𝑖𝑗 (𝑡) − 𝑥 𝑖𝑗 (𝑡)) (1)
𝑥 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) = 𝑥 𝑖𝑗 (𝑡) + 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) (2)
Dimana 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) adalah kecepatan partikel  i  pada iterasi  ke j, 𝑥 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) adalah posisi  partikel  I pada iterasi j, t adalah jumlah iterasi, 𝑤 𝑖𝑗 adalah bobot untuk mengendalikan kecepatan sebelumnya, 𝐶 1 adalah awareness learning factor , 𝐶 2 adalah gregarious learning factor , r1 dan r2 adalah bilangan acak antara 0-1[15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3455
Gambar 1. Algoritma PSO

## 2.3 Packet Delivery Ratio (PDR)
Packet delivery ratio (PDR) adalah perbandingan jumlah paket yang dikirimkan secara total dengan jumlah total paket  yang  dikirim  dari  node  sumber  ke  node  tujuan  dalam  jaringan.  PDR  adalah  factor  yang  penting  untuk mengukur  kinerja  protocol  routing  jaringan  apapun.  Ketika  nilai  PDR  meningkat  maka  kinerja  jaringan  juga meningkat [16][5][18]. Secara matematis, nilai PDR didefinisikan sesuai pada persamaan (3).
𝑃𝐷𝑅 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 x 100 (3)

## 2.4 End-to-End Delay
End-to-End Delay adalah waktu  yang dibutuhkan  oleh paket  untuk  merutekan melalui jaringan dari  sumber ke tujuan. Waktu  penundaan paket  bergantung  pada rasio  pengiriman paket. Ketika jarak antar sumber dan tujuan semakin jauh, maka kemungkinan besar akan terjadi paket drop yang meningkat pula [16][18]. Secara matematis, end-to-end delay dapat didefinisikan sesuai pada persamaan (4).
𝐸𝑛𝑑 − 𝑡𝑜 − 𝑒𝑛𝑑 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 =  𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 − 𝑠𝑒𝑛𝑡 𝑡𝑖𝑚𝑒
(4)

## 2.5 Packet Loss
Packet Loss adalah perbandingan jumlah paket yang tidak mencapai tujuan dengan jumlah paket yang berasal dari sumber [4][6]. Secara matematis, packet loss didefinisikan sesuai pada persamaan (5).
𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚−𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 (5)

## 2.6 Pemodelan Sistem
Pada  penelitian  ini,  kami  melakukan  simulasi  dari  jaringan  MANET  menggunakan  protocol  routing  LEACH. Adapun tahapan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1. Pertama, kami melakukan persiapan untuk perancangan sistem sesuai pada parameter simulasi yang ditunjukkan di Tabel 1. Kami melakukan pengujian menggunakan dua jenis sumber trafik yang berbeda yaitu menggunakan traffic TCP dan traafic UDP. Jumlah node yang dibangkitkan pada simulasi  ini bervariasi  yaitu 15, 21, 30, dan 50 node. Node-node yang dibangkitkan  akan bergerak secara random dimana posisi awal dari semua node juga dibangkitkan secara random. Pada scenario pertama, pengujian dilakukan  untuk  scenario  tanpa  optimasi  untuk  kedua  trafik  data.  Selanjutnya  kami  melakukan  implementasi algoritma optimasi PSO, algoritma PSO digunakan untuk mencari jalur tercepat agar data terkirim ke Base Station

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3455
sehingga dapat mengurangi nilai delay . Pada kedua scenario, kami melakukan pengambilan data berupa data delay , packet delivery ratio , dan packet loss .
Gambar 2. Blok Diagram Penelitian
Tabel 1. Parameter Simulasi
Parameter Keterangan Simulator 10 MAC type 15 Waktu Simulasi 20 Tipe Frekuensi VHF Protokol routing LEACH Luas Area 5000 m x 5000 m Jenis Traffic TCP dan UDP Jumlah Node 15,21,30,50 Model Propagasi Two Ray Ukuran Paket 400 bytes/packet

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sesi  ini  akan  dijelaskan  hasil  uji  coba  dari  skenario  yang  telah  dirancang  untuk  mengetahui  performansi protocol routing LEACH di  jaringan MANET. Parameter yang ada kemudian dihitung  dari  perbandingan jenis trafik dan juga dilakukan optimasisasi mengunakan algoritma PSO yang berdasarkan jumlah node, waktu simulasi dan luas area.  Jenis trafik yang dibandingkan adalah TCP dan UDP  dengan waktu simulasi  200 secon  dan luas area 5000 m 2 x 5000 m 2 . Gambar 3 menunjukkan nilai delay pada pengiriman kedua trafik, dari grafik nilai delay terkecil  berada  pada  saat  node  berjumlah  50  node  dengan  trafik  TCP  yang  sudah  dioptimasi  menggunakan algoritma PSO. Nilai pada delay pada trafik TCP lebih baik dibandingkan dengan trafik UDP. Hal tersebut terjadi karena pada UDP melakukan update tabel rute secara periodik, sehingga paket data harus menunggu lama untuk menemukan rute ke tujuan. Berbeda dengan TCP yang secara dinamis dapat menemukan rute tersendiri.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3455
Submitted: 27/11/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Dari grafik dapat diamati bahwa variasi kecepatan node mempengaruhi kinerja dari trafik UDP dikarenakan cara kerja trafik UDP yang melakukan broadcast tanpa adanya kontrol koneksi sehingga adanya paket yang gagal terkirim  tidak  dapat  diketahui.  Dibandingkan  dengan  trafik  TCP  yang  memiliki  kinerja  dengan  sebutan  Three- Way-Handshake  dan  sebelum  melakukan  pengiriman  data,  pada  trafik  ini  membangun  koneksi  terlebih  dahulu antara  node  pengirim  dan  node  sumber.  Peningkatan  keberhasilan  pengiriman  pada  trafik  TCP  terjadi  karena karakteristik TCP yang melakukan kontrol koneksi dimana jika ada paket yang gagal terkirim akan di kirimkan ulang. Dari Gambar 4 persentasi keberhasilan paket yang terkirim pada trafik TCP dibanding trafik UDP dengan persentasi  TCP terbaik yaitu dengan nilai maksimal yaitu 98% dengan jumlah 50. Ketika jumlah node semakin bertambah maka prosentasi keberhasilan pengiriman juga semakin tinggi karena jumlah node mempengaruhi  route pegiriman data. Selanjutnya kami melakukan optimasisasi dan hasil menunjukkan bahwa terjadi perubahan nilai setelah  dilakukan  optimasi.  Nilai PDR  berhasil  ditingkatkan  dengan  nilai  PDR  mendekati  100%    karena  paket yang dikirim dan yang diterima naik secara signifikan. Hal ini terjadi karena rute yang di optimasasi berpengaruh pada  jumlah pengiriman data.

## Gambar 4. Grafik dari perhitungan PDR
Gambar  5  menunjukkan  nilai  packet  loss  pada  kedua  trafik.  Rata-rata  nilai  packet  loss  terhadap penambahan koneksi untuk TCP sebesar 7% dan UDP sebesar 29%. Jumlah packet loss terbesar pada trafik TCP terjadi ketika jumlah node sebesar 21 node dengan nilai packet loss sebesar 15% sedangkan pada trafik UDP terjadi ketika jumlah node sebesar 15 node dengan nilai packet loss sebesar 68%. Ketika jumlah node bertambah, nilai packet loss cendrung turun secara signifikan sesuai pada Gambar 5. Hal ini terjadi karena jumlah node yang ada menyebabkan optimalnya pengiriman. Setelah melakukan optimasisasi mengunakan PSO nilai tersebut turun. Bisa dilihat pada gambar 5 dimana terjadi penurunan secara signifikan hingga menyetuh angka 0 yang berarti semua paket yang dikirim dapat diterima.
Gambar 5. Grafik Packet Loss

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  kami  lakukan,  nilai  trafik  TCP  memiliki  kualitas  yang  lebih  baik dibandingkan dengan trafik  UDP dari  sisi  delay, PDR, dan  packet  loss. Hal  ini terjadi karena UDP melakukan broadcast  pesan  tanpa  adanya  control  koneksi  sehingga  jika  ada  paket  yang  tidak  terkirim,  maka  tidak  akan melakukan transmit ulang. Selanjutnya kami melakukan penambahan optimasi menggunakan algoritma PSO, hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3455
Submitted: 27/11/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published: 25/01/2022
menunjukkan bahwa pada nilai delay terjadi penurunan delay sebesar 47% untuk trafik TCP sedangkan pada trafik UDP terjadi penurunan delay sebesar 64%. Pada nilai packet loss, terjadi penurunan nilai packet loss sebesar 78% untuk  trafik  TCP  sedangkan  pada  trafik  UDP  mengalami  penurunan  packet  loss  sebesar  76%.  Pada  nilai  PDR untuk  trafik  TCP  mengalami  peningkatan  sebesar  0,1%  sedangkan  pada  trafik  UDP  mengalami  peningkatan sebesar 4%. Sehingga bisa disimpulkan bahwa PSO mampu untuk memberikan efisiensi dan kehandalan dalam pengiriman paket di dalam jaringan MANET. Untuk saran penelitian kedepannya bisa mempertimbangkan terkait efesiensi energi pada node, optimalisasi manajemen buffer, dan penyesuai model sesuai pada kondisi dilapangan. Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] T. A. N. Abdali, R. Hassan, R. C. Muniyandi, A. H. M. Aman, Q. N. Nguyen, and A. S. Al-Khaleefa, “Optimized particle swarm optimization algorithm for the realization of an enhanced energy-aware location-aided routing protocol in manet,” Inf. , vol. 11, no. 11, pp. 1–17, 2020, doi: 10.3390/info11110529.
[2] S. Pathak and S. Jain, “An optimized stable clustering algorithm for mobile ad hoc networks,” Eurasip J. Wirel. Commun. Netw. , vol. 2017, no. 1, 2017, doi: 10.1186/s13638-017-0832-4.
[3] V. B. Kute and M. U. Kharat, “Analysis of Quality of Service for the AOMDV Routing Protocol,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res. , vol. 3, no. 1, pp. 359–362, 2013, doi: 10.48084/etasr.105.
[4] M. G. K. Alabdullah, B. M. Atiyah, K. S. Khalaf, and S. H. Yadgar, “Analysis and simulation of three MANET routing protocols: A research on AODV, DSR & DSDV characteristics and their performance evaluation,” Period. Eng. Nat. Sci. , vol. 7, no. 3, pp. 1228–1238, 2019, doi: 10.21533/pen.v7i3.717.
[5] A. A. Antony and B. Thomas, “A Study on Packet Loss Reduction methods and Node Registration methods in AODV for MANET,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 396, no. 1, pp. 0–8, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/396/1/012032.
[6] B.  M.  Susanto,  A.  Hariyanto,  and  Surateno,  “Performance  comparison  of  proactive  and  reactive  routing  protocol  in mobile ad hoc network,” J. Commun. , vol. 13, no. 5, pp. 218–224, 2018, doi: 10.12720/jcm.13.5.218-224.
[7] S. Manaseer and I. Alhabash, “Number of node estimation in mobile Ad hoc networks,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 11, no. 6, pp. 65–72, 2017, doi: 10.3991/ijim.v11i6.6986.
[8] T.  H.  Sureshbhai,  M.  Mahajan,  and  M.  K.  Rai,  “An  Investigational  Analysis  of  DSDV,  AODV  and  DSR  Routing Protocols  in  Mobile  Ad  Hoc  Networks,” 2018  Int.  Conf.  Intell.  Circuits  Syst. ,  pp.  281–285,  2018,  doi: 10.1109/ICICS.2018.00064.
[9] M.  Gavhale  and  P.  D.  Saraf,  “Survey on  Algorithms  for  Efficient  Cluster  Formation  and  Cluster  Head  Selection  in MANET,” Phys. Procedia , vol. 78, no. December 2015, pp. 477–482, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.02.091.
[10]  A. Y. Prasad and R. Balakrishna, “Optimized energy efficient routing protocol for MANET using fuzzy score based clustering algorithm,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 8, no. 7, pp. 1921–1927, 2019.
[11]  A.  Agrawal,  D.  Tiwari,  S.  Singh,  M.  Tech  Scholar,  and  A.  Dept  of,  “LEACH-DSR  Base  Routing  For  Minimization Energy  Consumption  in  MANET,” Int.  J.  Sci.  Res.  Publ. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  2250–3153,  2014,  [Online].  Available: www.ijsrp.org.
[12]  S. Jiang, “LEACH Protocol Analysis and Optimization of Wireless Sensor Networks Based on PSO and AC,” Proc. - 2018  10th  Int.  Conf.  Intell.  Human-Machine  Syst.  Cybern.  IHMSC  2018 ,  vol.  2,  pp.  246–250,  2018,  doi: 10.1109/IHMSC.2018.10163.
[13]  S.  Tyagi,  S.  Som,  and  Q.  P.  Rana,  “A  Reliability  based  Variant  of  AODV  in  MANETs:  Proposal,  Analysis  and Comparison,” Procedia Comput. Sci. , vol. 79, pp. 903–911, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.03.112.
[14]  Y.  H.  Robinson  and  M.  Rajaram,  “Energy-aware  multipath  routing  scheme  based  on  particle  swarm  optimization  in mobile ad hoc networks,” Sci. World J. , vol. 2015, 2015, doi: 10.1155/2015/284276.
[15]  P. R. Satav and P. M. Jawandhiya, “An Energy Efficient Route Selection in MANET with AOMDV Routing Algorithm,” Proc.  2018  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Res.  Intell.  Comput.  Eng.  RICE  2018 ,  vol.  1,  pp.  5–9,  2018,  doi: 10.1109/RICE.2018.8509047.
[16]  R. A. Santos, A. Edwards, R. M. Edwards, and N. L. Seed, “Performance evaluation of routing protocols in vehicular ad- hoc networks,” Int. J. Ad Hoc Ubiquitous Comput. , vol. 1, no. 1–2, pp. 80–91, 2005, doi: 10.1504/ijahuc.2005.008022.
[17]  M. K. U. Khan and K. S. Ramesh, “Effect on Packet Delivery Ratio (PDR) & Throughput in Wireless Sensor Networks Due  to  Black  Hole  Attack,” Int.  J.  Innov.  Technol.  Explor.  Eng. ,  vol.  8,  no.  12S,  pp.  428–432,  2019,  doi: 10.35940/ijitee.l1107.10812s19.
[18]  A.  J.  T.  Segara  and  A.  Wijayanto,  “Optimasisasi  Mobile  Ad-Hoc  Network  dengan  Algoritma  Particle  Swarm Optimization,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 468, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2636.