Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.523 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 225-234 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## A CLUSTERING OPTIMIZATION FOR ENERGY EFFICIENCY IN WIRELESS SENSOR NETWORK USING K-MEANS ALGORITHM
Roid Zuhdianto 1 , Fransiska Sisilia Mukti* 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain, Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang, Indonesia Email: 1 roidzuh@gmail.com , 2 ms.frans@asia.ac.id
(Naskah masuk: 1 Agustus 2022, Revisi: 10 Agustus 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
The limitation of sensors energy make energy efficiency still a priority issue in Wireless Sensor Network (WSN) technology. One effort that can be done to overcome this problem is to design the right data transmission path (or better known as routing). Low Energy Adaptive Clustering  Hierarchy (LEACH) is one of  the most  widely used cluster-based routing protocols because it is considered capable of minimizing the amount of energy consumption through the formation of clusters or groups of  nodes. Unfortunately, this protocol will experience a significant decrease in energy as the amount of data transmission increases. This is partly due to the clustering process which is carried out randomly and causes an imbalance in the distribution of the number of nodes between clusters. This study proposed a method to optimize the clustering process in the LEACH protocol by integrating the K-Means algorithm,  which  is  called  LEACH-KMe.  A  simulation  was  conducted  to  determine  the  effectiveness  of  the proposed method by considering  4 main parameters, namely total  energy consumption, number of alive nodes, number of dead nodes, and residual energy. The test results proved that the LEACH-KMe protocol provides better performance  than  the  conventional  LEACH  protocol  (more  even  distribution  of  nodes,  less  total  energy consumption and number of dead nodes, as well as a larger number of alive nodes and residual energy).
Keywords : clustering, energy efficiency, k-means, LEACH, wireless sensor network

## OPTIMASI PROSES CLUSTERING UNTUK EFISIENSI ENERGI PADA WIRELESS SENSOR NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Abstrak
Keterbatasan  energi  yang  dimiliki  oleh  sensor  membuat  efisiensi  energi  masih  menjadi  isu  prioritas  dalam teknologi Wireless Sensor Network (WSN). Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan mendesain  jalur pengiriman data yang tepat  (atau lebih dikenal  dengan istilah routing ). Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) merupakan salah satu protocol routing dengan skema cluster- based yang  paling  banyak  digunakan  karena  dianggap  mampu  meminimalisir  jumlah  konsumsi  energi  melalui pembentukan klaster atau kelompok-kelompok node. Sayangnya, protokol ini akan mengalami penurunan energi secara signifikan ketika jumlah transmisi data meningkat. Hal ini salah satunya disebabkan oleh proses klasterisasi yang  dilakukan  secara  acak  dan  menyebabkan  adanya  ketimpangan  persebaran  jumlah  node  antar  klaster. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode untuk mengoptimasi proses klastering pada protocol LEACH dengan mengintegrasikan  algoritma  K-Means,  yang  dinamakan  LEACH-KMe.  Sebuah  simulasi  dilakukan  untuk mengetahui  efektivitas  metode  yang  diusulkan  dengan  mempertimbangkan  4  parameter  utama,  yaitu  total konsumsi  energi,  jumlah alive  node ,  jumlah dead  node, dan residual  energy yang  dihasilkan.  Hasil  pengujian membuktikan  bahwa  protocol  LEACH-KMe  memberikan  performansi  yang  lebih  baik  dibandingkan  protocol LEACH konvensional (distribusi node yang lebih merata, total konsumsi energi dan jumlah dead node yang lebih sedikit, serta jumlah alive node dan residual energy yang lebih besar).
Kata kunci : clustering, efisiensi energi, k-means, LEACH, wireless sensor network

## 1. PENDAHULUAN
Wireless  Sensor  Network (WSN)  menjadi sebuah  teknologi  yang  baru-baru  ini  banyak dikembangkan  untuk  kebutuhan  industri,  seperti militer,  pertanian,  meteorology  dan  obat-obatan.
WSN  terdiri  dari  sekumpulan  besar  perangkat- perangkat mini yang bertugas dalam mengumpulkan informasi  hasil  penginderaan  lingkungan  sekitar dengan  menggunakan sensor  node (SN)  [1].  Setiap hasil penginderaan yang berhasil dilakukan oleh SN akan dikirimkan kepada pemroses data ( base station-

## 226 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 225-234
sink  node) secara  nirkabel  ( wireless ).  Mekanisme komunikasi  melalui wireless dianggap  mampu memberikan fleksibilitas yang lebih baik dibandingkan  dengan  komunikasi  secara  kabel ( wired )  [2]. Jadi, SN tidak hanya bertanggungjawab dalam  melakukan  proses  penginderaan  lingkungan saja, tetapi juga bertanggungjawab dalam melakukan pengiriman data tersebut ke base station (BS) [3].
Dengan  fungsi  dan  peran  dari  SN  yang  cukup signifikan,  masih  didapati  keterbatasan  pada  SN seperti  jumlah  energi,  kapasitas  penyimpanan,  dan kemampuan  dalam  melakukan  pemrosesan  data. Lebih lanjut, teknologi WSN ini banyak diimplementasikan  pada  daerah-daerah  yang  sulit dijangkau, seperti gunung berapi, laut, daerah rawa- rawa,  hutan,  dan  lain  sebagainya.  Sehingga  hal  ini membuat SN tidak memungkinkan untuk mengalami pergantian perangkat (apabila mengalami kerusakan) atau  hanya  sekedar  mengisi  kembali  daya  atau energinya  yang  habis.  Sementara  itu,  WSN  sendiri banyak digunakan untuk kebutuhan proses pemantauan sebagai tindakan mitigasi bencana alam seperti  deteksi  kebakaran,  banjir,  prediksi  cuaca, iklim dan sebagainya [4]
Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk memastikan  bahwa  energi  yang  tersedia  pada  SN cukup  untuk  melakukan  pertukaran  data  atau informasi. Seringkali ditemukan kasus dimana terjadi redudansi  data  dalam  proses  pertukaran  informasi yang  menyebabkan  adanya  penipisan  energi  secara signifikan pada SN. Salah satu mekanisme yang dapat diupayakan  untuk  menghindari  terjadinya  hal tersebut  adalah  dengan  mendesain  jalur  pengiriman data (atau lebih dikenal dengan istilah routing ) secara efisien [5].
Proses routing pada  WSN  dilakukan  dengan bantuan  protokol routing yang  bertugas  dalam mencari  rute  atau  jalur  pentransmisian  data  dari SN ke  BS  [6].  Ada  kalanya  SN  disebarkan  secara  acak pada sebuah daerah dengan lingkup yang sangat luas, sehingga sangat memungkinkan jarak antara SN dan BS  sangat  jauh.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  desain protokol routing yang efisien untuk memperpanjang masa  hidup  jaringan  (menghemat  energi  pada  SN) [3].
Terdapat  3  jenis  protokol routing pada  sistem komunikasi  WSN,  yaitu flat  routing,  hierarchical (cluster-based)  routing dan location-based  routing [4]. Flat  routing akan  menentukan  rute  terbaiknya berdasarkan  jumlah hop atau  lompatan.  Data  akan dikirimkan selama SN masih berada dalam jangkauan hop yang  telah  ditentukan.  Berbeda  dengan hierarchical/cluster-based  routing yang  bekerja dengan  cara  mengelompokkan  SN  ke  dalam  sebuah klaster dengan sebuah titik pusat yang disebut dengan cluster head (CH) . CH inilah yang nantinya bertugas untuk  mengirimkan  akumulasi  data  dari  SN  ke  BS. Sementara itu, location-based routing mengatur rute berdasarkan  perhitungan  jarak  antar  SN  untuk memperkirakan jumlah energi yang diperlukan setiap
kali  pengiriman  data  berlangsung.  Protokol routing ini akan selalu meminta informasi  lokasi  dari  setiap SN untuk melakukan perhitungannya [7].
Dari  ketiga  jenis  protocol routing yang  telah disebutkan, hierarchical  routing diklaim  sebagai protokol routing yang  paling  efisien  dalam  hal konsumsi  energi  [5].  Hal  ini  terjadi  karena hierarchical  routing menerapkan  skema data  fusion and aggregation sebagai upaya hemat energi. Usaha konservasi  energi  sangat  diperlukan  utamanya  pada saat pembentukan klaster dan pemilihan CH [4].
Low  Energy  Adaptive  Clustering  Hierarchy (LEACH)  menjadi  protokol hierarchical  routing pertama  yang  rilis  pada  tahun  2002  oleh  Wendi  B. Heinzelman  [8].  Hingga  saat  ini,  protokol  LEACH merupakan protokol yang paling banyak diimplementasikan  di  lingkungan  WSN  karena dipercaya  memiliki  kemampuan  dalam  mengurangi konsumsi  energi  selama  proses  pengiriman  data. Protokol  LEACH  memiliki  proses  klasterisasi  yang bersifat  adaptif  karena  mendistribusikan  energi secara merata dalam jaringan [9].
Sekalipun  dipercaya  mampu  meningkatkan masa  hidup  dalam  jaringan,  namun  ada  beberapa mekanisme pada protokol LEACH yang justru dapat mempengaruhi  stabilitas  jaringan.  Pemilihan  CH pada protokol LEACH tidak mempertimbangkan sisa energi  pada  SN  yang  terpilih,  sehingga  bisa  saja menyebabkan  proses  pemilihan  CH  tidak  berhasil akibat  SN  yang  terpilih  telah  habis  energinya  [10]. Selain itu, proses klasterisasi pada protokol LEACH menggunakan skema acak, sehingga sering ditemukan  ketimpangan  jumlah  SN  dalam  sebuah klaster [11].
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  dengan mengadopsi  LEACH  sebagai  acuan  dasar.  Chunyao Fu  dkk  [12]  mengusulkan  sebuah  algoritma  untuk menyeimbangkan  energi  pada  protokol  LEACH dengan menggunakan konsep two levels cluster head (LEACH-TLCH).  Usulan  metode  disimulasikan dengan  menggunakan  MatLab  SimuLink  dan didapatkan network  lifetime pada  metode  ini  15% lebih baik dibandingkan protokol LEACH konvensional.  Hal  yang  sama  juga  dilakukan  oleh Radhika  dan  Sivakumar  [13]  dengan  mengusulkan sebuah  kolaborasi  metode microgenetic  algorithm pada  protokol  LEACH  guna  mencapai  masa  hidup jaringan  yang  lebih  panjang.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan network  lifetime mencapai  94,2% dibandingkan protokol LEACH konvensional. Berbeda  dengan  dua  penelitian  sebelumnya,  Li  dkk [14]  mengusulkan  pengembangan  protokol  LEACH dengan  mempertimbangkan  permasalahan  pada proses  pemilihan  CH.  Protokol  yang  diusulkan dinamakan  LEACH-N,    telah  berhasil  memberikan performansi  yang  lebih  baik  dibandingkan  protokol konvensional  dalam  hal  jumlah alive  node, total konsumsi  energi  yang  dibutuhkan  dan  keberhasilan transmisi data.
Penelitian ini mengusulkan skema yang berbeda dari  penelitian  yang  sebelumnya,  yaitu  dengan mengintegrasikan  salah  satu  algoritma machine learning  (unsupervised learning) yaitu algoritma K- Means.  Algoritma  K-Means  di  sini  berperan  dalam proses  pembentukan  klaster  yang  lebih  merata dibandingkan  proses  klasterisasi  pada  protokol LEACH konvensional. Pemerataan jumlah node pada setiap  klaster  diharapkan  mampu  meningkatkan stabilitas  energi  pada  jaringan  dan  memperpanjang masa hidup node pada WSN.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy
(LEACH)
LEACH  merupakan  salah  satu  protokol hierarchical-based routing yang mengadopsi mekanisme  pembagian  node  dalam  klaster  sebagai upaya  untuk  mencapai  efisiensi  energi  dalam jaringan. Setiap klaster dalam protokol LEACH akan memiliki satu cluster head (CH) yang bertanggungjawab dalam melakukan pengiriman data ke base  station (BS).  Tujuan  efisiensi  energi  dapat tercapai karena setiap SN hanya cukup mengirimkan data  ke  CH  saja,  tanpa  harus  berkomunikasi  secara langsung dengan BS [15]. Konsep dari pembentukan klaster  pada  protokol  LEACH  ditunjukkan  melalui Gambar 1 [16].

## Gambar 1. Pembentukan Klaster pada LEACH
Secara  umum,  CH  memiliki  tiga  tugas  utama: (1)  melakukan  pengumpulan  dara  dari  SN  yang berada dalam klasternya dan melakukan proses sortir redudansi  data  (2)  melakukan  proses  agregrasi  data dan  mengirimkannya  ke  BS  secara  langsung  dalam single hop (3) menerapkan mekanisme Time Division Multiple  Access (TDMA)  dalam  mengatur  jadwal pengiriman  data  untuk  setiap  anggota  klaster  agar tidak  terjadi  tabrakan  [17].  Untuk  memenuhi  tugas tersebut,  maka  proses  komunikasi  dalam  protokol LEACH  dideskripsikan  dalam  dua  prosedur  utama, yaitu setup phase dan steady-state phase [5]. Pada setup  phase terjadi  proses  penentuan  CH dan  pembentukan  klaster  dengan  menggunakan mekanisme clustering. Setiap  SN  memiliki kesempatan  yang  sama  untuk  menjadi  CH,  oleh
karena  itu  setiap  SN  akan  melakukan  perhitungan secara independen untuk menentukan apakah dirinya berkesempatan  untuk  menjadi  CH.  Setelah  proses pemilihan CH selesai dilakukan, maka setiap SN akan mulai  melakukan  pembentukan  klaster  dengan bergabung  pada  CH  yang  memiliki  kuat  sinyal terbesar [15]
Fase selanjutnya adalah proses pengiriman data dari  anggota  klaster  ke  CH,  fase  ini  dinamakan sebagai steady-state  phase .  Fase  ini  membutuhkan waktu  yang  lebih  lama  dibanding  fase  sebelumnya, karena  terjadi  aktivitas  transmisi  dan  observasi jaringan. Di sinilah mekanisme TDMA dan agregasi data dijalankan oleh CH. CH harus senantiasa berada dalam  posisi standby untuk  berkomunikasi  dengan anggota  klaster,  untuk  kemudian  melakukan  proses agregasi  dan  pengiriman  data  ke  BS.  Di  sinilah konsumsi energi terbesar terjadi [5].

## 2.2 K-Means Clustering
Clustering atau  klasterisasi  merupakan  suatu teknik  pengelompokan  data  dalam  ilmu machine learning yang  membagi  populasi  dengan  sifat  yang sama  ke  dalam  sebuah  kelompok-kelompok  kecil. Algoritma  K-Means  sendiri  merupakan  salah  satu metode clustering  unsupervised  learning yang mengelompokkan  data  dengan  sistem  partisi  untuk meminimalisir  adanya  variasi  data  dalam  sebuah klaster [18].
Algoritma K-Means akan melakukan pencarian titik  pusat  klaster  secara  iteratif,  namun  untuk  titik klaster  inisialisasi  pertama  akan  ditetapkan  secara acak. Setiap data (atau node ) akan dihitung jaraknya ke  titik  pusat  klaster  dengan  menggunakan  rumus jarak Euclidean sebagaimana terlihat pada persamaan (1).
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (1)
dimana 𝑥 𝑖𝑗 merupakan data yang akan diklaster, 𝑐 𝑘𝑗 merupakan titik pusat  klaster awal. Suatu  data (atau node ) akan menjadi anggota klaster- i apabila jarak ke titik  pusat  klaster- i lebih  kecil  dibandingkan  titik pusat klaster lainnya. Demikian proses terus berlanjut hingga seluruh data masuk ke dalam klaster [19].

## 2.3 Mekanisme K-Means Clustering untuk LEACH
Optimasi  prosedur  klastering  pada  protokol routing LEACH  dilakukan  pada  fase  yang  pertama, yaitu setup  phase .  Proses  klastering  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  dimulai  dengan penentuan  jumlah  klaster  ( k )  yang  diinginkan, kemudian  titik  pusat  awal  dari  setiap  klaster  akan ditentukan  secara  acak.  Sebagaimana  prosedur  pada algoritma K-Means, setiap data (SN) akan dilakukan perhitungan  jarak  dengan  titik  pusat  yang  telah
ditentukan  dengan  menggunakan  persamaan  (1). Setiap  SN  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  jarak terdekat dengan titik pusat klaster awal.
Setelah seluruh SN telah berada pada klasternya masing-masing, langkah selanjutnya adalah melakukan  pembaharuan  nilai  dari  titik  pusat  awal dengan menggunakan persamaan (2).
𝑐 𝑖 = 1 |𝑘 𝑖 | ∑ 𝑥 𝑗 𝑘 𝑥 𝑗∈𝑘 (2)
Jarak  antar  node  anggota  klaster  dengan  titik pusat klaster yang baru akan dihitung kembali dengan menggunakan  persamaan  (1)  untuk  mengevaluasi apakah  sudah  merupakan  jarak  terdekat.  Jika  tidak, maka  node  akan  berpindah  klaster  sesuai  dengan perhitungan jarak ke titik pusat yang terdekat. Hal ini akan  terus  dilakukan  secara  berulang  sampai diperoleh kestabilan dari nilai titik pusat, yang berarti posisi  node  pada  klaster  tidak  lagi  mengalami
perubahan. Secara detail, prosedur setup phase pada modifikasi  protokol  LEACH  dengan  K-Means (LEACH-KMe) clustering ditunjukkan  melalui Gambar 2a.
Proses steady  state pada  LEACH-KMe  tidak berbeda  jauh  dengan  proses steady  state pada protokol  LEACH  konvensional.  Pertama-tama, protokol akan melakukan pengecekan terlebih dahulu apakah node tersebut  merupakan CH. Jika ya, maka CH akan bertugas sebagaimana fungsinya. Sementara jika node tersebut bukan merupakan CH, maka node tersebut  akan  menunggu  giliran  untuk  mengirimkan data sesuai  dengan jadwal TDMA yang telah dibuat oleh  CH.  Setiap  data  yang  terkirim  ke  CH  akan dikompresi  sebelum  dikirimkan  ke  BS.  Jika  proses kompresi  data  telah  selesai  dilakukan,  data  akan dikirimkan  ke  BS,  dan  proses steady-state  phase berakhir.  Detail  dari  proses steady-state pada LEACH-KMe  ditunjukkan  melalui  Gambar  2b berikut.
(a) (b)
Gambar 2. Prosedur LEACH-KMe : (a) Setup Phase (b) Steady-state Phase

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengevaluasi  performansi  dari  protokol routing yang  diusulkan  (LEACH-KMe),  sebuah simulasi  dilakukan  menggunakan  simulator  MatLab SimuLink  R2021a.  Matlab  merupakan  salah  satu perangkat lunak yang dikembangkan oleh MathWorks.Inc untuk membantu dalam perhitungan numerikal berbasis matriks [20].
Dalam  simulasinya,  penelitian  ini  mengadopsi parameter-parameter yang pada umumnya digunakan dalam penelitian lainnya dalam mengevaluasi
performansi  dari  modifikasi  protokol  LEACH  yang diusulkan  [5].  Detail  parameter  yang  digunakan dalam proses simulasi disimpulkan melalui Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Simulasi Parameter Nilai Jumlah node 100 Arena simulasi 100 x 100 m 2 Jumlah putaran ( round) 400 Jumlah klaster ( k) 8 Titik Base Station
(50,50) Nilai probabilitas CH (%) 10 Energi awal node 0,5 Joule Panjang data 4000 bits
Energi radio electronics 50nJ/bit Parameter Multipath Channel 13nJ/bit/m 4 Parameter Free-Space Channel 10nJ/bit/m 2 Energi agregasi data 50nJ/bit
Dua  parameter  utama  yang  dijadikan  sebagai acuan  dalam  melakukan  komparasi  antara  protokol LEACH konvensional dan LEACH-KMe antara lain hasil  klasterisasi  node  ( clustering  formation )  dan masa hidup jaringan ( network lifetime ).

## 3.1 Hasil Klasterisasi Node
Prosedur pertama dalam proses simulasi adalah inisialisasi topologi awal WSN yang melibatkan 100 buah  SN  dan  1  buah  BS,  dan  diditsribusikan  secara acak  oleh  sistem.  Hasil  inisialiasasi  topologi  awal ditunjukkan  oleh  Gambar  3,  dimana  tanda  silang merah  menunjukkan  lokasi  BS  sementara  lingkaran biru merupakan penyebaran SN.

## Gambar 3. Inisialisasi Topologi Awal Simulasi LEACH
Setelah  topologi  awal  terbentuk,  maka  proses selanjutnya  masuk  dalam setup  phase ,  yaitu pemilihan  CH  dan  pembentukan  klaster.  Hasil pemilihan  CH  (lingkaran  hitam)  untuk  LEACH konvensional ditunjukkan oleh Gambar 4a, sementara pemilihan  CH  untuk  protokol  LEACH-KMe ditunjukkan melalui Gambar 4b.
Terdapat  perbedaan  jumlah  CH  yang  terpilih antara  protokol  LEACH  konvensional  dan  protokol LEACH-KMe. LEACH konvensional menetapkan 7
CH  untuk  100 node ,  sementara  LEACH-KMe menghasilkan 8 CH untuk seluruh node . Banyaknya CH dalam jaringan akan mempengaruhi masa hidup dalam jaringan karena meminimalisir jarak antara CH dan SN.
(a) (b)
Gambar 3. Persebaran CH (a) Protokol LEACH konvensional (b) Protokol LEACH-KMe
Gambar 5. Komparasi Hasil Pembentukan Klaster: (a) LEACH Konvensional  (b) LEACH-KMe
Setelah  pemilihan  CH  selesai,  pembentukan klaster mulai dilakukan. Setiap SN akan menghitung jaraknya  masing-masing  terhadap  seluruh  CH  dan bergabung dengan CH yang memiliki jarak terdekat dan  sinyal  terkuat.  Terdapat  dua  mekanisme pengujian yang dilakukan, yaitu pembentukan klaster menggunakan protokol LEACH konvensional (Gambar 5a) dan pembentukan klaster menggunakan protokol LEACH-KMe (Gambar 5b).
Sesuai  dengan  jumlah  CH  yang  terbentuk sebelumnya,  LEACH  konvensional  menghasilkan  7 buah  klaster,  yang  terwakilkan  melalui  perbedaan warna  sebagaimana  yang  terlihat  pada  Gambar  5a. Namun, terjadi ketidakseimbangan jumlah node yang tersebar  dalam  klaster.  Jumlah  node  terbanyak terdapat  pada  klaster  berwarna  ungu  (sebanyak  27 node),  sementara  jumlah  node  paling  sedikit ditemukan pada klaster berwarna hitam (sebanyak 6 node).  Ketimpangan  jumlah  node  ini  menyebabkan penurunan energi secara drastis dari CH klaster ungu karena  harus  mengelola  pertukaran  informasi  untuk 27 node sekaligus.
Namun, hasil pengujian pada protokol LEACH- KMe menunjukkan hasil persebaran node yang lebih merata dibandingkan protokol LEACH konvensional. Dengan  jumlah  klaster  yang  terbentuk  sebanyak  8 klaster, jumlah node terbanyak pada klaster hanyalah 15 node (untuk klaster biru muda, hitam dan biru tua), sementara  jumlah  node  paling  sedikit  pada  klaster kuning  terdapat  9  node.  Sementara  klaster  lainnya berada pada rentang jumlah node antara 10-12 node. Sebagai  kesimpulannya,  persebaran  node  pada protokol  LEACH-KMe  terlihat  lebih  baik  dan  lebih merata  apabila  dibandingkan  dengan  protokol LEACH konvensional.

## 3.2 Masa Hidup Jaringan (Network Liftetime)
Tujuan  utama  pembentukan clustering dalam lingkungan  WSN  adalah  untuk  mengoptimalkan masa  hidup  jaringan,  yaitu  meminimalisir  jumlah
konsumsi  energi  yang  diperlukan  selama  proses komunikasi berlangsung.
Empat parameter utama yang menjadi pertimbangan  dalam  menilai  masa  hidup  jaringan WSN dalam penelitian ini antara lain total konsumsi energi,  jumlah node yang masih  hidup  ( alive node ), jumlah  node  yang  mati  ( dead  node )  dan  energi  sisa yang dihasilkan oleh jaringan ( residual energy) . Total  konsumsi  energi  merupakan  jumlah akumulasi  energi  yang dikeluarkan oleh setiap node selama  proses  transmisi  data  berlangsung.  Simulasi dilakukan  selama  400  putaran,  dan  didapatkan komparasi nilai total konsumsi energi yang dihasilkan oleh  kedua  protokol  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 6.
Hasil pengujian memperlihatkan bahwa protokol  LEACH-KMe  memiliki  total  konsumsi energi  yang  lebih  sedikit  apabila  dibandingkan dengan protokol LEACH konvensional.  Dalam 400 rounds,  protokol  LEACH-KMe  membutuhkan  total konsumsi  energi  hanya  sebesar  40,86  Joule, sementara protokol LEACH konvensional membutuhkan  setidaknya  47,99  Joule.  Perbedaan total konsumsi energi terjadi sebagai dampak dari
Gambar 6. Komparasi Total Konsumsi Energi
hasil  pembentukan  klaster  yang  lebih  merata  pada protokol LEACH-KMe.
Pengujian terhadap masa hidup  jaringan kedua didasarkan  pada  jumlah dead  node selama  proses simulasi berlangsung. Dead node sendiri didefinisikan  sebagai    kondisi  dimana  energi  yang dimiliki oleh node kurang dari atau sama dengan 0J. Hasil dari pengujian terhadap dead node terlihat pada Gambar 7.
Gambar7.  Komparasi Jumlah Dead Node
Terlihat    bahwa dead  node pertama  muncul pada protokol LEACH konvensional ketika memasuki  round  ke  -150,  sementara  pada  protokol LEACH-KMe, dead node mulai tampak pada round ke-240.  Selain  itu,  terdapat  perbedaan  yang  cukup iginifikan  terhadap  jumlah dead  node antara  kedua protokol,  dimana  protokol  LEACH  konvensional mencapai 68 node, sementara jumlah dead node pada protokol  LEACH-KMe  hanya  sebanyak  27  node untuk 400 putaran.
Parameter  ketiga  yang  digunakan  sebagai penilaian terhadap masa hidup jaringan adalah jumlah alive node. Kontradiksi dengan dead node, alive node merupakan  jumlah  node  hidup  yang  masih  tersisa selama  proses  transmisi  data  dalam  jaringan  WSN. Gambar  8  menunjukkan  komparasi  hasil  pengujian terhadap alive  node antara  protokol  LEACH konvensional  dan  LEACH-KMe.  Protokol  LEACH KMe menghasilkan jumlah alive node 41 node lebih banyak  dibandingkan    dengan  protokol  LEACH biasa. Yang berarti, protokol LEACH-KMe memiliki masa  hidup  jaringan  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan protokol LEACH konvensional.
Parameter  terakhir  yang  digunakan  untuk mengetahui    efektivitas  masa  hidup  jaringan  WSN adalah residual energy. Residual energy didefinisikan sebagai  jumlah energi  yang tersisa pada setiap node setelah  proses  transmisi  data  selesai  dilakukan. Gambar 9 menunjukkan perbandingan jumlah energi yang tersisa pada masing-masing protokol.

## Gambar 8. Komparasi Pengujian Jumlah Alive Node
Protokol  LEACH-KMe  menunjukkan  efisiensi energi  yang  lebih  baik  selama  proses  transmisi  data berlangsung  sehingga  memberikan  energi  sisa  yang lebih  banyak  dibandingkan  protokol  LEACH konvensional.  LEACH-KMe  menghasilkan  sisa energi sebesar 9,14 Joule sementara protokol LEACH konvensional hanya menyisakan energi sebesar 2,01 Joule saja.
Gambar 9. Komparasi Pengujian Residual Energy

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  teknologi Wireless  Sensor  Network (WSN)  sudah  mulai  banyak  digunakan  untuk menggantikan  peran  manusia  dalam  melakukan penginderaan  secara  jarak  jauh.  Teknologi  WSN terdiri  dari  sekumpulan  sensor  yang  melakukan proses  pengamatan  terhadap  lingkungan,  dan melaporkan  informasi  tersebut  ke gateway yang dinamakan  sebagai base  station. Setiap  sensor  pada WSN sendiri sebenarnya memiliki banyak keterbatasan,  seperti  jumlah  energi  yang  dimiliki, kapasitas  penyimpanan,  serta  kemampuan  dalam melakukan  pemrosesan  data.  Keterbatasan  energi yang  dimiliki  oleh  sensor,  yang  juga  diperkuat dengan penempatannya pada lokasi-lokasi yang sulit dijangkau, membuat proses pemeliharaan sulit untuk dilakukan  (termasuk  di  dalamnya  untuk  pengisian daya).
Efisiensi  energi  masih  menjadi  salah  satu  isu krusial  dalam  penerapan  teknologi  WSN.  Berbagai penelitian  telah  dilakukan  untuk  mencari  metode yang  paling  tepat  dalam  menghemat  energi  sensor, salah  satunya  dengan  mengoptimalkan  mekanisme routing pada  jaringan. Low  Energy  Adaptive Clustering  Hierarchy (LEACH)  menjadi  salah  satu protocol hierarchical  routing yang  paling  banyak digunakan  karena  dianggap  mampu  meminimalisir konsumsi  energi  melalui  pembentukan  klaster. Sayangnya,  proses  efisiensi  energi  tidak  berjalan maksimal  ketika  pembentukan  klaster  tidak  berhasil dilakukan sehingga menyebabkan adanya ketimpangan jumlah node yang tersebar pada klaster.
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  optimasi proses  klastering  pada  protocol  LEACH  dengan mengintegrasikan  algoritma clustering K-Means, yang  dinamakan  protocol  LEACH-KMe.  Untuk mengetahui  tingkat  efektivitas  protokol  yang diusulkan,  sebuah  simulasi  pengujian  dengan menggunakan  MatLab  Simulink  dilakukan  dengan jumlah node sebanyak 100 node untuk  400 putaran. Dua  parameter  utama  yang  dijadikan  sebagai  acuan dalam melakukan komparasi antara protokol LEACH konvensional  dan  LEACH-KMe  antara  lain  hasil klasterisasi  node  ( clustering  formation )  dan  masa hidup jaringan ( network lifetime ).
Hasil  pengujian  membuktikan  bahwa  protokol LEACH-KMe  memberikan  performansi  yang  lebih baik  dibandingkan  protokol  LEACH  konvensional. Protokol LEACH-KMe sanggup membuat persebaran  node  antar  klaster  jauh  lebih  merata, demikian  pula  dengan  masa  hidup  jaringan  pada protokol LEACH-KMe menunjukkan sebuah peningkatan  yang  lebih  baik  dibandingkan  protokol LEACH konvensional. LEACH-KMe dapat memberikan residual energy yang lebih besar namun dengan  jumlah  total  konsumsi  energi  yang  lebih sedikit pada proses pentransmisian data. Lebih lanjut, LEACH-KMe  mampu  mempertahankan  energi sensor  sehingga  menghasilkan  jumlah alive  node yang  lebih  banyak  dibandingkan  protokol  LEACH konvensional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Bakshi  and  A.  Srivastava,  “Magnify Lifeless Nodes in WSN Using Shortest Path ALGO  for  Reducing  Energy  Diversion,” International Journal of Modern Communication Technologies and Research , vol.  6,  no.  6,  pp.  6–8,  2018,  [Online].
Available: www.erpublication.org
[2] I. N. Khoerotunisa, S. N. Hertiana, and R. M. Negara,  “Analysis  of  User  Mobility Performance  on  Software  Defined  Wireless Network  using  Dijkstra  Algorithm,” Jurnal
Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 127–133, Mar. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.84. [3] J. Xu, N. Jin, X. Lou, T. Peng, Q. Zhou, and Y. Chen, “Improvement of LEACH Protocol for  WSN,”  in International  Conference  on
Fuzzy  Systems  and  Knowledge  Discovery ,
2012, pp. 2174–2177.
[4] P.  Nayana  Prabha  and  A.  Ali,  “Energy Efficient  Threshold  Based  Cluster  Head Selection and Optimized Routing in LEACH,”  in Lecture  Notes  on  Data Engineering and Communications Technologies ,  vol.  26,  Springer  Science  and
Business  Media  Deutschland  GmbH,  2019, pp.  1475–1486.  doi:  10.1007/978-3-030- 03146-6_173.
[5] F. S. Mukti, A. Junikhah, P. M. A. Putra, A. Soetedjo,  and  A.  U.  Krismanto,  “A Clustering Optimization for Energy Consumption  Problems  in  Wireless  Sensor Networks using Modified K-Means++ Algorithm,” International Journal of Intelligent Engineering and Systems , vol. 15,
no.  3,  pp.  355–365,  Jun.  2022,  doi:
10.22266/ijies2022.0630.30.
[6] S. Nasr and M. Quwaider, “LEACH Protocol Enhancement for Increasing WSN Lifetime,” in 2020  11th  International  Conference  on Information  and  Communication  Systems,
ICICS  2020 ,  Apr.  2020,  pp.  102–107.  doi: 10.1109/ICICS49469.2020.239542.
[7] M.  K.  Sukma,  I.  D.  Irawati,  and  Hafidudin, “Analisa  Perbandingan  Kinerja  Routing
Protokol  pada  Wireless  Sensor  Network (WSN)  dengan  Metode  Gradient  Based Approach dan Geographic Based Approach,” in e-Proceeding  of  Engineering ,  2015,  pp. 169–176.
[8] T.  Pham,  T.  Quynh,  and  T.  Nguyen  Viet, “Improvement of LEACH based on K-means and Bat Algorithm,” International Journal of Advanced Engineering Research and Science (IJAERS) , vol. 8, no. 2, pp. 2456–1908, 2021,
doi: 10.22161/ijaers.
[9] U.  A.  Arrozaqi et  al. ,  “Simulasi  Routing
Protokol  pada  Jaringan  Sensor  Nirkabel dengan Menggunakan Metode Cluster
Based,” Surabaya, 2011.
[10] A.  Ridwan,  R.  Ferdian,  and  R.  Kurnia, “Optimasi Protokol LEACH untuk
Meningkatkan  Stabilitas  pada  Wireless Sensor  Network,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, Feb. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i1.1207.
[11] S. K. Singh, P. Kumar, and J. P. Singh, “A Survey on Successors of LEACH Protocol,” IEEE  Access ,  vol.  5,  pp.  4298–4328,  2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2666082.
[12] C.  Fu,  Z.  Jiang,  W.  Wei,  and  A.  Wei,  “An Energy  Balanced  Algorithm  of  LEACH Protocol in  WSN,” International  Journal  of
Computer Science Issues , vol. 10, no. 1, pp.
354–359, 2013, [Online]. Available: www.IJCSI.org
[13] M.  Radhika  and  P.  Sivakumar,  “Energy optimized  micro  genetic  algorithm  based LEACH  protocol  for  WSN,” Wireless Networks ,  vol.  27,  no.  1,  pp.  27–40,  Jan. 2021, doi: 10.1007/s11276-020-02435-8.
[14] Y. Li, L. Ding, and F. Liu, “The Improvement of  LEACH  Protocol  in  WSN,”  in International  Conference  on  Computer Science  and  Network  Technology ,  2011,  pp.
1345–1348.
[15] R. Sumiharto, R. Ilma, and R. Rif’Atunnisa, “Metode  Routing  Protokol  LEACH  pada Jaringan Sensor Nirkabel Studi Kasus Sistem
Pemantauan  Suhu  dan  Kelembaban  Udara,”
IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) , vol. 9, no. 1, p. 87, Apr. 2019, doi: 10.22146/ijeis.44449.
[16] H. Khan, M. N. Hayat, F. Khan, M. Y. Khan, and  M.  Shah,  “Review  of  Cluster-based Energy  Routing  Protocols  for  WSNs,”
International Journal of Advanced Research in  Computer  Engineering  &  Technology (IJARCET) ,  vol.  5,  no.  6,  2016,  [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/30 9557591
[17] W.  Cahyadi,  M.  A.  Wahyudi,  and  C.  S. Sarwono, “Analisis Perbandingan Konsumsi Energi  dan  Masa  Hidup  Jaringan  pada Protokol  LEACH,  HEED,  dan  PEGASIS  di
Wireless Sensor Network,” Jurnal Rekayasa Elektrika ,  vol.  14,  no.  2,  Aug.  2018,  doi: 10.17529/jre.v14i2.11063.
[18] A.  Fauzan,  A.  Y.  Badharudin,  and  F. Wibowo, “Sistem Klasterisasi Menggunakan Metode  K-Means  dalam  Menentukan  Posisi Access  Point  Berdasarkan  Posisi  Pengguna
HotSpot  di  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto,” JUITA , vol. III, no. 1, pp. 25– 29, 2014.
[19] M.  N.  Sutoyo,  “Algoritma  K-Means,” Kolaka, 2019.
[20] B.  Cahyono,  “Penggunaan  Software  Matrix Laboratory  (Matlab)  dalam  Pembelajaran Aljabar Linier,” Jurnal Phenomenon , vol. 1, no. 1, pp. 45–62, 2013.