## Analisis Kinerja Protokol Routing Social Aware Berbasis Konten Pada Opportunistic Network
Ricky Yonas 1 , Bambang Soelistijanto 2 1,2 Universitas Sanata Dharma
1,2 Jalan Afandi, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 INDONESIA rjonas34@gmail.com 1 , b.soelistijanto@usd.ac.id 2
Abstract — Opportunistic Networks  (OppNet) is  one  of  Delay Tolerant  Network  (DTN) application.It is a wireless communication that is not require any infrastrusture thus, the difference  between  OppNet  and  conventional  cellular  communication  is  obvious.  In OppNet,  nodes  are  communicating  via  other  node’s  radiowave  (in  this  case,  we  used Bluetooth). Messages are handed over node by node until it reaches its destination node. In  social  aware  routing  protocol,  social  weights  are  given  to  each  node.  Social  weights will  determine  node’s  movement  and  it’s  transitivity  or  even  it’s  community  to  help messages  reachs  it’s  destination  faster.  With  transitivity,  the  delivery  probability  can reach  an  optimum  number  of  80%,  that  means  in  every  10  messages,  8  messages  are successfully delivered.
Keywords —  Opportunistic  Networks,  Social  Weights,  Node  Movement,  Node Transitivity, Wireless Communication.

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  Internet  telah  menjadi  salah  satu    media  atau  sarana  penyaji  dan pertukaran  informasi  yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  di  seluruh  dunia. Dalam proses mengakses Internet, terkadang kita memiliki kendala. Kini kendala tersebut  dapat  diatasi  dengan  memanfaatkan  salah  satu  arsitektur  dan  protokol jaringan  yang  bernama  Opportunistic  Network.  Opportunistic  Network    adalah salah satu  evolusi  yang  paling menarik dari MANET (Mobile Ad-hoc Network). Dalam  Opportunistic  Network,  setiap  node  tetap  dapat  bertukar  informasi walaupun  tidak  ada  rute  yang  menghubungkan.  Dengan  Opportunistic  Network, layanan  Internet  dapat  diterapkan  dan  disajikan  untuk  suatu  area  yang  memiliki karakteristik  menantang  seperti  tingkat  delay  dan  packet  loss  yang  tinggi,  dan tingkat konektivitas yang rendah.
Pada  Opportunistic  Network,  perangkat  memiliki  mobilitas  yang  tinggi  dan resource yang sangat terbatas. Berbagai macam jenis protokol pada Opportunistic Network  mencoba  untuk  mencari  titik  optimal  pengiriman  pesan  dengan meminimalisir  performa  aspek  lainnya.  Berangkat  dari  sebuah    ide  tentang ketergantungan  manusia  dan  Internet  yang  telah  berubah,  kini  Opportunistic Network  terus  dikembangkan.  Dahulu,  manusia  harus  mencari  tempat  yang terhubung  dengan  Internet  jika  ingin  menggunakan  Internet.  Saat  ini  Internet dirancang  untuk  tidak  dicari  oleh  manusia,  melainkan  Internetlah  yang  akan mencari manusia. Oleh sebab itu pendekatan psikologis  juga turut terlibat dalam proses perkembangannya.
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “ E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.
A. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang,  maka  rumusan  masalah  utama  yang  akan  dibahas adalah  mengenai  analisa  unjuk  kerja  dari  protokol  social  aware  berbasis  konten pada Opportunistic Network.

## B. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  unjuk  kerja  protokol  social  aware, kelebihan, serta kekurangannya pada Opportunistic Network, yang diukur dengan beberapa parameter unjuk kerja, yaitu delivery ratio, latency, dan overhead ratio.

## II. DASAR TEORI
Jaringan  wireless  adalah  jaringan  dengan  menggunakan  teknologi  nirkabel, dalam  hal  ini  adalah  hubungan  telekomunikasi  suara  maupun  data  dengan menggunakan  gelombang  elektromagnetik  sebagai  sarana  pengganti  kabel. Teknologi  nirkabel  ini  lebih  sering  disingkat  dengan  istilah  jaringan  wireless. Teknologi  wireless  juga  dapat  digunakan  untuk  komunikasi,  dikenal  dengan istilah  wireless  communication  atau  transfer  informasi  secara  jarak  jauh  tanpa batasan  penggunaan  kabel,  misalnya  telepon  seluler,  jaringan  komputer  wireless dan komunikasi satelit. Pengontrolan secara jarak jauh tanpa menggunakan kabel adalah  salah  satu  aplikasi  wireless.  Misalnya  penggunaan  remote  TV.  Sekarang ini  penggunaan  wireless  semakin  marak  sejak  masyarakat  menggunakan  ponsel atau  penggunaan  layanan  wifi  atau  hotspot.  Sebagai  contoh,  si  pengguna  bisa mengakses internet di dapur, bahkan di basement gedung-gedung. Pengguna bisa saja mentransfer file antara komputer melalui jaringan wireless. Jaringan wireless menggunakan  Standard  Institute  of  Electical  and  Electronics  Engineers  802.11 atau IEEE 802.11. IEEE merupakan organisasi yang mengatur Standard mengenai teknologi  wireless.  Frekuensi  kerja  jaringan  wireless  adalah  2,4  GHz,  3,7  GHz dan 5 GHz.
Topologi pada jaringan nirkabel ini dibagi menjadi dua, yaitu topologi nirkabel dengan  berbasis  infrastruktur  (access  point)  dan  topologi  nirkabel  tanpa memanfaatkan  infrastruktur.  Jaringan  wireless  infrastruktur  kebanyakan digunakan untuk memperluas jaringan jaringan LAN atau untuk berbagi jaringan agar  dapat  terkoneksi  ke  internet.  Untuk  membangun  jaringan  infrastruktur diperlukan  sebuah  perangkat  yaitu  wireless  access  point  untuk  menghubungkan client yang terhubung dan manajemen jaringan wireless.
A. Opportunistic Network
Opportunistic Network (OppNet) atau biasa disebut juga sebagai Delay-tolerant Network (DTN) adalah sebuah metode komunikasi dan pertukaran informasi pada perangkat  bergerak  tanpa  menggunakan  infrastruktur  seperti  access  point,  Base Transceiver  Station  (BTS),  maupun  satelit.  Berbeda  dengan  MANETs,  OppNet memungkinkan  perangkat  tetap  bisa  berkomunikasi  meskipun  terputus  dalam waktu  yang cenderung lama atau jarak  yang jauh. Dalam Opportunistic Network terdapat  sebuah  mekanisme  yang  disebut  sebagai  store,  carry,  and  forward. Mekanisme  ini  adalah  aspek  yang  sangat  penting  dalam  OppNet  karena
memungkinkan untuk menyampaikan pesan dari node pengirim (source) ke node tujuan (destination).
OppNet merupakan arsitektur yang cocok pada jaringan yang ekstrim. Maksud dari  ekstrim  adalah  jaringan  yang  penuh  dengan  tantangan,  seperti  delay  yang tinggi, koneksi yang sering terputus dan tingkat error yang tinggi
Perlu  diketahui  terciptanya  konsep  OppNet  adalah  untuk  komunikasi  luar angkasa. Komunikasi luar angkasa memiliki karakter delay pengiriman yang lama (akibat  jarak  yang  jauh)  dan  koneksi  end-to-end  yang  tidak  selalu  ada  (bahkan tidak ada). Misalkan pada pengiriman data dari stasiun bumi ke sebuah kendaraan di  Mars.  Pengiriman  ini  memerlukan  beberapa  satelit  dan  stasiun  luar  angkasa sebagai  router.  Koneksi  end-to-end  hampir  mustahil  dibangun  sehingga pengiriman  data  dengan  TCP/IP  tidak  mungkin  dilakukan.  Yang  memungkinkan adalah  mengirim  data  secara  bertahap  dari  satu  node  ke  node  berikutnya, kemudian  disimpan.  Selanjutnya  dapat  diteruskan  ke  nodeberikutnya  setelah  ada koneksi.  Dengan  DTN,  model  pengiriman  data  seperti  ini  sangat  mungkin  untuk dilakukan.
B. Store, Carry, Forward Fase  store,  carry,  and  forward  terjadi  pada  saat  pesan  baru  saja  dibuat  pada sebuah  node  (source),  sampai  pesan  disampaikan  kepada  destination.  Pada OppNet,  source  tidak  langsung  terhubung  dengan  destination,  oleh  karena  itu source  harus  menitipkan  pesannya  kepada  node  lain  yang  ada  pada  jangkauan radionya.  Node perantara  yang membawa pesan  titipan dari source biasa  disebut sebagai relay node. Relay akan menyimpan pesan yang dititipkan ke dalam buffer nya.  Relay  juga  bertugas  untuk  membawa  (carry)  atau  menyampaikan  pesan (forward) jika ternyata destination masuk ke jangkauan radionya.
Gambar 1. Proses store, carry, and forward pada Opportunistic NetworksMetodologi Penelitian
Gambar 1 menunjukkan proses pengiriman data dari source node dengan tujuan akhir destinationnode. Saat melewati node R2 data akan disimpan terlebih dahulu, kemudian  node  R2  akan  menyimpan  pesan  terdahulu  dan  kemudian  ia  akan mebawa pesan tersebut menuju node R3. R3 akan menyimpan pesan tersebut dan kemudiian  membawa  pesan  ke  destination.  Metode  store,  carry  and  forward berbeda dengan proses pengiriman data pada TCP/IP. Pada TCP/IP, router hanya menerima data dan langsung mem-forward. Akibatnya, jika koneksi putus di suatu tempat,  data  yang  sedang  dalam  proses  pengiriman  tersebut  akan  hilang  (drop). Metode  store,  carry  dan  forward  memiliki  konsekuensi  yaitu  setiap  node  harus memiliki  media  penyimpanan  (storage).  Storage  digunakan  untuk  menyimpan data  apabila  koneksi  dengan  node  berikutnya  belum  tersedia.  Oleh  karena  itu,
router  yang  hanya  terdiri  atas  routerboard  seperti  yang  biasa  dipakai  dalam jaringan  TCP/IP  tidak  dapat  digunakan  di  OppNet.  Router  pada  jaringanOppNet harus memiliki media penyimpan, contohnya pada router yang berupa PC. Dalam OppNet,  proses  store,  carry  and  forward  dilakukan  pada  sebuah  layer  tambahan yang  disebut  Bundle  layer,  dan  data  yang  tersimpan  sementara  disebut  dengan bundle.  Bundle  layer  adalah  sebuah  layer  tambahan  untuk  memodifikasi  paket data  dengan  fasilitas-fasilitas  yang  disediakan  OppNet.  Bundle  layer  terletak langsung  di  bawah  layer  aplikasi.  Dalam  bundle  layer,  data  dari  layer  aplikasi akan dipecah-pecah menjadi bundle. Bundle inilah yang akan dikirim ke transport layer untuk diproses lebih lanjut.

## C. Protokol Routing pada Opportunistic Network
OppNet  adalah  jaringan  nirkabel  di  mana  pemutusan  dan  delay  sangat  sering terjadi  karena  mobility  node,  terputusnya  aliran  listrik  dan  sebagainya.  OppNet berperan  penting  ketika  delay  dalam  jaringan  mulai  diamati.  Salah  satu penyebabnya  adalah  karena  gerakan  node  perantara  bergerak  secara  acak  yang bekerja  sebagai  pembawa  data  dari  source  ke  destination.  Untuk  mencapai pengiriman  data,  akan  dilakukan  mekanisme  “store,  carry,  and  forward”. Mekanisme ini diambil di mana data secara bertahap disimpan terlebih dahulu di seluruh  jaringan  dan  diharapkan  pesan  yang  dikirim  bisa  sampai  ke  destination. Routing  merupakan  perpindahan  informasi  di  seluruh  jaringan  dari  node  sumber ke  node  tujuan  dengan  minimal  satu  yang  berperan  sebagai  perantara.  Strategi routing di OppNet:
1. Strategi Flooding
Setiap  node  dibanjiri  oleh  pesan  sehingga  nodedestination  menerima pesan  tersebut.  Beberapa  duplikat  dari  pesan  yang  sama  akan  dibuat  dan dikirim  ke  satu  set  node  yang  disebut  relay  node.  Node  tersebut  akan menyimpan pesan sampai ia dapat menghubungi node tujuan.
Keuntungan:
 Kemungkinan yang besar agarsource terhubung dengan destination.
 Tingkat keberhasilan yang tinggi pada pengiriman pesan.
2. Strategi Forwarding Menggunakan  pengetahuan    jaringan  untuk  memilih  jalur  terbaik
(shortest one) ke destination serta membuat penggunaan topologi jaringan dan  pengetahuan  lokal/global  untuk  menemukan  rute  terbaik  dalam menyampaikan pesan ke tujuan.
Keuntungan:
 Tidak ada replikasi (lebih sedikit bandwidth).
 Lebih cepat karena menggunakan jalur routingyang terbaik

## D. Social Aware Opportunistic Network
Seiring  dengan  perkembangannya,  OppNet  berusaha  untuk  lebih  mendekati beragam  pergerakan  manusia,  khususnya  dari  segi  psikologis.  Pada  mulanya, pergerakan  manusia  diasumsikan  sebagai  sebuah  gerakan  acak  (random)  dengan probabilitas  pertemuan  satu  manusia  dan  satu  manusia  lainnya  yang  cenderung sama. Tetapi dalam penerapannya, ternyata pergerakan manusia tidaklah random.
Pergerakan  manusia  ditentukan  oleh  beberapa  faktor  seperti  tempat  favoritnya, siapa  teman-temannya,  dimana  komunitasnya  berada  dan  lain-lain.  Pemilihan relay  terbaik  sangatlah  berbeda-beda  menurut  setiap  protokol.  Relay  terbaik adalah node yang dianggap memiliki probabilitas tertinggi untuk bertemu dengan destination dengan delay yang relatif cepat.
Social  Aware  berbasis  konten  pada  Opportunistic  Network  adalah  salah  satu metode  routing  yang  bersifat  multicast  (satu  source  dengan  banyak  destination). Protokol  jenis  ini  mengadopsi  cara  kerja  dari  protokol  berbasis  konten sebelumnya yaitu Publish-subscribe (Pub-sub), hanya saja jika pada jaringan Pub- sub  sebuah  node  harus  mengetahui  seluruh  topologi  jaringan  (karena  biasanya jaringan  Pub-sub  diimplementasi  pada  jaringan  wired),  pada  jaringan  Social- aware  ini  sebuah  node  sumber  informasi  hanya  perlu  mengenal  node  satu  hop disekitarnya  dan  node  tersebut  dapat  mengenali  node  tetangganya  dengan memanfaatkan node transitivity.
Pada  protokol  ini,  ada  sebuah  aspek  yang  melekat  pada  setiap  node  yang disebut  sebagai  interest.  Interest  adalah  sebuah  parameter  bawaan  pada  setiap node  yang  menentukan  minat  akses  dari  node  tersebut.  Sebagai  contoh,  terdapat node dengan interest A, dengan demikian node tersebut hanya menghasilkan atau menerima  konten  ber-interest  A  juga.  Tetapi,  node  dengan  interest  A  dapat berfungsi  sebagai  relay  untuk  node  dengan  interest  lainnya  tergantung  dari  hasil kalkulasi transitivity kedua node yang  saling kontak.
Transitivity  pada  protokol  ini  menggunakan  model  encounters  frequency transitivity,  yaitu  intensitas  sebuah  node  bertemu  dengan  node  lainnya.  Kedua node  yang  saling  kontak  akan  mengukur  frekuensi  pertemuannya  dan  node dengan  frekuensi  pertemuan  yang  sudah  mencapai  treshold  akan  dianggap memiliki transitivity yang kuat dan dianggap baik untuk menjadi relay node.
Gambar 2. Message Forwarding dengan model Multicast
Gambar  2  menunjukkan  proses  forwarding  pesan  pada  protokol  content-based social  aware.  Node  dengan  interest  A  akan  menyebarkan  atau  melakukan forwarding ke node yang memiliki interst yang sama. Pada gambar 2b dijelaskan bahwa  node  dengan  interest  A  dapat  juga  melakukan  forwarding  pesan  kepada node  dengan  interest  yang  berbeda  dengan  catatan  node  yang  akan  menerima pesan  harus  memiliki  transitivity  yang  kuat  dengan  node  destination.  Node transitivity pada protokol routing content-based social aware diukur dengan model encounters frequency.
E. Node  Transitivity
Setiap pertemuan antar node akan dicatat dan diukur intensitas pertemuannya. Dalam  protokol  content-based  social  aware,  dua  buah  node  yang  memiliki intensitas  pertemuan  (encounters)  yang  tinggi  akan  dianggap  saling  memiliki transitivity  yang kuat pula. Jika kedua node sangat jarang bertemu, berarti kedua node tersebut bukan merupakan node yang baik untuk saling forward satu dengan lainnya. Transitivity adalah hal yang terpenting bagi sebuah node untuk membuat keputusan  apakah  node  yang  dijumpainnya  cocok  untuk  menjadi  relay  node dimana  jika  node  A  sering  bertemu  dengan  node  B,  dan  node  B  juga  sering bertemu dengan node C, maka node C menjadi relay node yang baik bagi node A.

## Gambar 3. Transitivity 3 buah node
Saat  dua  buah  node  bertemu,  ada  dua  hal  yang  saling  dipertukarkan,  yaitu message  summary  vectors  yang  digunakan  untuk  meminta  pesan  yang  unik (belum  pernah  diterima  sebelumnya),  dan  delivery  predictability  vectors,  yaitu vektor yang digunakan untuk mengidentifikasi manakah dari kedua node tersebut yang lebih baik untuk menyampaikan pesan ke destination. Encounters Frequency Transitivity dapat diukur dengan persamaan sebagai berikut : P( 𝑎 ,b) = P( 𝑎 , 𝑏 ) 𝑜𝑙𝑑 + (1 − 𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 ) 𝑜𝑙𝑑 ) × 𝑃𝑖𝑛𝑖𝑡 dimana 𝑃𝑖𝑛𝑖𝑡 merepresentasikan sebuah bilangan awal.

## III. METODE PENELIAN
A. Studi Literatur
Mencari  dan  mengumpulkan  referensi  serta  mempelajari  teori  yang  mendukung tugas akhir ini, seperti:
1. Teori jaringan opportunistic
2. Teori protokol social-aware\
3. Teori protokol social-aware (content-based)
4. Teori delivery probability, overhead ratio, latency, dan buffer occupancy.
5. Teori ONE simulator
6. Tahap-tahap dalam membangun simulasi
B. Perancangan
Dalam tahap ini penulis merancang skenario sebagai berikut:
1. Luas jaringan tetap
2. Penambahan jumlah node (density)
3. Penambahan TTL (time-to-live)
4. Penambahan kapasitas penyimpanan (buffersize)
5. Pergerakan node berdasarkan random waypoint
6. Pergerakan node berdasarkan working day movement
7. Pergerakan node berdasarkan real-human trace
C. Pembangunan Simulasi dan Pengumpulan Data
Simulasi  jaringanopportunistic  pada  tugas  akhir  ini  menggunakan  ONE simulator (discret-event simulator) berbasis java.
D. Analisis Data Simulasi
Dalam  tahap  ini  penulis  menganalisa  hasil  pengukuran  yang  diperoleh  pada proses simulasi. Analisa dihasilkan dengan melakukan pengamatan dari beberapa kali pengukuran yang menggunakan parameter simulasi yang berbeda.
E. Penarikan Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  didasarkan  pada  beberapa  parameter  unjuk  kerja  yang diperoleh pada proses analisis data.

## IV. RANCANGAN SKENARIO SIMULASI
Simulasi yang akan dilakukan menggunakan beberapa skenario dan parameter pengujian  guna  mendapatkan  hasil  yang  paling  akurat.  Beberapa  parameter  akan diubah  seperti  jumlah  node,  TTL,  dan  buffersize.  Simulasi  juga  dilakukan  di beberapa model pergerakan node (node movement) yang berbeda.

## A. Node Movement
Simulasi pada OppNet dapat menggunakan bermacam-macam jenis pergerakan. Jenis  pergerakan pada simulasi  OppNet  kebanyakan merupakan jenis pergerakan yang terdapat pada teori graph. Tetapi seiring dengan perkembangannya simulasi OppNet  kini  telah  menyediakan  berbagai  macam  pergerakan  yang  terjadi  pada dunia nyata seperti pergerakan manusia (real-human trace), pergerakan kendaraan, dan lain-lain. Dalam simulasi kali ini, model pergerakan yang digunakan meliputi random  waypoint,  workingday  movement,  dan  real-human  trace  versi  MIT  serta Haggle4 (Cambridge) sebagai pembanding.
1. Random Waypoint
Dalam teori  pergerakan  mobile node, model pergerakan random waypoint adalah  sebuah  gerakan  pada  node  bergerak  dimana  kecepatan,  akselerasi dan  arah  gerak  berubah  seiring  dengan  berjalannya  waktu.  Pergerakan random  waypoint  banyak  digunakan  untuk  mensimulasikan  pergerakan mobile  node  pada  Mobile  Ad-hoc  Networks  (MANET)  dan  Opportunistic Networks karena dianggap memiliki kompleksitas yang rendah tetapi tetap efektif.  Dalam  simulasi  yang  berbasis  pergerakan  random,  setiap  node
bergerak  tanpa  batasan.  Dengan  kata  lain,  tujuan,  kecepatan,  dan  arah semuanya ditentukan secara random tanpa pengaruh dari node lainnya.
2. Stationary Movement (Workingday)
Kegiatan  utama  node  pada  pergerakan  ini  adalah  di  rumah,  bekerja,  dan aktivitas bersama teman-teman di malam hari. Hal seperti ini akan diulang setiap  harinya  hingga  simulasi  berakhir.  Hubungan  sosial  akan  terbentuk ketika  beberapa  node  melakukan  kegiatan  yang  sama.  Misalnya  node dengan lokasi kantor yang sama adalah rekan-rekan kerja. Aktivitas setiap node akan dimulai di pagi hari dari dalam rumah. Waktu untuk bangun pagi di  dalam  simulasi  dirancang  berbeda  dari  kehidupan  nyata.  Pada  saat bangun, node akan meninggalkan rumah menggunakan transportasi  dalam melakukan perjalanan ke tempat kerja. Setelah jam kerja selesai, node akan memutuskan untuk pergi mengikuti kegiatan malam atau pulang ke rumah.
3. Real-human Trace
Jenis  pergerakan  Real-human  Trace  adalah  sebuah  model  pergerakan yang  ditemukan  oleh  beberapa  Universitas  dan  pusat  penelitian  besar diseluruh  dunia  seperti  Reality  Mining  dari  Massachusetts  Institute  of Technology (MIT), Haggle dari Cambridge University, dan lain-lain.
Reality  Mining  (MIT)  adalah  sebuah  penambangan  data  riil  yang dilakukan  oleh  Massachusetts  Institute  of  Technology.  Reality  Mining berisi  koleksi  dan  analisis  tentang  pergerakan  sekelompok  manusia  yang diambil dengan perangkat wireless yang terkoneksi dengan GPS.
Jenis  pergerakan  Real-human  Trace  mengimitasi  aspek-aspek  penting pada kehidupan sosial manusia di dunia nyata yang kemudian dimodelkan ke  dalam  simulasi.  Salah  satu  aspek  yang  terpenting  adalah  bobot  sosial (social weights) pada setiap node. Bobot sosial pada kehidupan manusia di dunia  nyata  dapat  berupa  banyak  sekali  hal  seperti  tingkat  popularitas, komunitas kegemaran atau hobi, tempat favorit, komunitas formal (sekolah, kampus, kantor), dan hal lainnya  yang dapat  membuat sebuah node untuk menemukan cluster nya.
Permodelan  pergerakan  Real-human  Trace  didapatkan  dari  sekelompok manusia  yang  masing-masing  dibekali  sebuah  perangkat  yang  dapat menginformasikan  gerakan  dari  tiap-tiap  manusia  itu  selama  beberapa minggu, bulan, bahkan tahun. Perangkat tersebut akan mengetahui tempat- tempat  yang  dituju,  orang-orang  yang  ditemui,  bahkan  konten  apa  saja yang disukai.
B. Skenario Simulasi
Simulasi  ini  menggunakan  tiga  jenis  pergerakan  yaitu  RandomWaypoint, WorkingDay  Movement,dan  Real  Human  Trace  (MIT).  Beberapa  parameter untuk  simulasi  akan  diubah  mengikuti  interval  tertentu.  Khusus  untuk  model pergerakan  workingday  movement  dan  real  human  trace,  data  yang  diambil masing-masing berjumlah dua. Data pertama berisi hasil simulasi dengan node yang di kelompokkan ke dalam interest tertentu, lalu simulasi kedua berisi data
dengan kelompok node dan interest yang telah diacak (randomize). Perubahan untuk beberapa parameter simulasi dijelaskan dalam tabel-tabel berikut ini :

## T ABEL I T ABEL SKENARIO PENAMBAHAN JUMLAH NODE
T ABEL II T ABEL SKENARIO PENAMBAHAN TTL \ T ABEL III T ABEL SKENARIO PENAMBAHAN KAPASITAS BUFFER
Tiga parameter yang dipakai dalam penelitian ini adalah :

## 1. Delivery Probability
Delivery probability  adalah rasio antara pesan  yang sampai ke destination dan  jumlah  pesan  yang  dikirim.  Jaringan  memiliki  kinerja  yang  baik apabila  memiliki  delivery  probability  yang  tinggi.  Delivery  Ratio direpresentasikan dengan persamaan :

## 2. Delay atau Latency
Delay yang dimaksud adalah rata-rata waktu antara pesan dibuat dan pesan diterima  oleh  destination.  Jaringan  opportunistic  memiliki  rata-rata  delay
No Node TTL (Menit) Buffer (MB) 1 180 300 25 2 180 720 25 3 180 1440 25 4 180 2880 25 5 180 5760 25 No  Node TTL (Menit) Buffer (MB) 1 60 1440 25 2 90 1440 25 3 120 1440 25 4 150 1440 25 5 180 1440 25 No Node TTL (Menit) Buffer (MB) 1 180 1440 5 2 180 1440 10 3 180 1440 15 4 180 1440 20 5 180 1440 25
yang tinggi karena sifat dari jaringan itu sendiri. Jaringan memiliki kinerja yang  baik  apabila  memiliki  rata-rata  delay  yang  rendah.  Delay direpresentasikan dengan persamaan :

## 3. Overhead
Overhead adalah metrik yang digunakan untuk memperkirakan copy pesan dari  original  pesan  yang  disebarkan  di  dalam  jaringan.  Jaringan  dikatakan memiliki kinerja yang baik apabila memiliki overhead yang rendah.Overhead ratio direpresentasikan dengan persamaan :

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  sub-bab  sebelumnya,  data  telah  terkumpul  dari  simulasi.  Dengan demikian,  pada  sub-bab  ini  akan  dijelaskan  lebih  lanjut  mengenai  dampak pengubahan  nilai  parameter  terhadap  hasil  simulasi.  Pada  sub-bab  ini  juga  akan dijelaskan  tentang  perbandingan  unjuk  kerja  protokol  social-aware  berbasis konten pada jenis pergerakan random waypoint, workingday movement, dan real- human trace. Pada model pergerakan workingday movement dan real human trace, data  yang  diambil  masing-masing  berjumlah  dua.  Data  pertama  berisi  hasil simulasi  dengan  node  yang  di  kelompokkan  ke  dalam  interest  tertentu,  lalu simulasi  kedua berisi  data dengan kelompok node dan interest  yang telah diacak (randomize).
Gambar 4. Hasil pengujian delivery probability terhadap perubahan node
Grafik  1  diatas  menunjukkan  dampak  yang  terjadi  pada  penambahan  jumlah node  terhadap  delivery  probability.  Terlihat  angka  delivery  probability  yang sangat optimal dari kedua jenis pergerakan yang disimulasikan (random waypoint, dan workingday movement). Seiring dengan bertambahnya jumlah node, delivery probability  semakin  meningkat  dikarenakan  semakin  banyaknya  node  yang membantu  me-relay-kan  setiap  pesan  yang  akan  didistribusikan.  Seperti  terlihat pada grafik diatas, angka delivery probability berada di bawah 20% pada jumlah node 60, dan naik menjadi 79-80% pada jumlah node 180 yang dibagi menjadi 3 interest.  Pada  model  pergerakan  random  waypoint,  rata-rata  latency  dapat dikatakan lebih baik dibandingkan pada model pergerakan workingday movement.
Hal  ini  dikarenakan  pada  model  pergerakan  random  waypoint  setiap  node bergerak  secara  random  (kecepatan,  dan  arah)  sehingga  probabilitas  pertemuan setiap node dengan node lainnya sama. Hal ini sangat ideal dalam proses relaying pesan.  Latency  pada  pergerakan  workingday  wovement  lebih  besar  karena  node pada  jenis  pergerakan  ini  cenderung  berkumpul  (di  kantor)  dan  akan  mulai berpencar saat jam pulang kerja.
Gambar 5. Hasil pengujian delivery probability terhadap perubahan TTL
Grafik  2  menunjukkan  dampak  perubahan  durasi  TTL  (time-to-live)  yang terjadi  pada  delivery  probability.  Dapat  dilihat  pada  grafik  tersebut  bahwa  titik optimal  durasi  TTL  pada  random  waypoint  berada  pada  2880  menit  yang menghasilkan angka delivery probability yang sangat baik yaitu 80%. Pada model pergerakan workingday  movement,  titik optimal dari durasi  TTL adalah  3-4 hari yang  mengakibatkan  delivery  probability  meningkat  menjadi  diatas  80%. Delivery  probability  akan  kembali  menurun  pesat  jika  durasi  TTL  ditambah karena  akan  menyebabkan  buffer  overflow.  Pada  model  pergerakan  Random Waypoint,  latency  cenderung  naik  karena  TTL  juga  semakin  tinggi  yang menyebabkan  semakin  banyaknya  pesan  yang  disimpan.  Sedangkan  pada  jenis pergerakan  Workingday  Movement,  latency  sempat  menurun  pada  saat  durasi TTL berkisar antara 7-10 jam dikarenakan pada  saat  itu adalah jam pulang kerja dan banyak node yang melanjutkan distribusi pesan.
Gambar 6. Hasil pengujian delivery probability terhadap perubahan Buffersize
Grafik  3  menunjukkan  dampak  penambahan  buffersize  terhadap  delivery probability.  Dengan  bertambambahnya  kapasitas  penyimpanan  (buffer),  delivery probability  juga  mengalami  kenaikan  karena  semakin  banyak  juga  pesan  yang ditampung  (tidak  mengalami  drop)  untuk  didistribusikan.  Tetapi  pertambahan kapasitas  buffer juga memiliki  dampak negatif  yaitu overhead  yang tinggi.  Hasil
pengujian  juga  menunjukkan  latency  pada  model  pergerakan  randomway  point lebih  rendah  dibandingkan  model  pergerakan  workingday  movement.  hal  ini disebabkan  karena  distribusi  pesan  pada  model  pergerakan  random  waypoint berjalan secara terus menerus yang mengakibatkan penyampaian pesan lebih cepat dibandingkan  model  pergerakan  workingday  movement.  latency  pada  model pergerakan  random  waypoint  tidak  melebihi  2000s.  jauh  berbeda  dengan  model pergerakan workingday movement yang mencapai diatas 7000s.
Gambar 7. Hasil pengujian delivery probability pada jenis pergerakan Real- human trace
Grafik 4 menunjukkan hasil simulasi protokol content-based social aware pada dua  jenis  pergerakan  manusia  yaitu  Haggle4  (Cambridge)  dan  Reality  Mining (MIT). Terlihat  jelas angka delivery probability  yang sangat  jauh berbeda antara kedua  versi  pergerakan  manusia  diatas.  Pada  versi  Reality  Mining,  delivery probability jauh lebih besar karena pada versi tersebut node yang digunakan untuk simulasi  berjumlah lebih banyak dibandingkan dengan versi pergerakan  manusia Haggle4 (97:36). Grafik diatas menunjukkan latency pada kedua versi pergerakan manusia  yaitu  Haggle4  (Cambridge)  dan  Reality  Mining  (MIT).  Pada  versi Haggle4,  angka  latency  lebih  tinggi  dibandingkan  Reality  Mining.  Hal  ini disebabkan  karena  pada  versi  Reality  Mining  jumlah  node  lebih  banyak dibandingkan  versi  Haggle4  sehingga  semakin  banyaknya  node  yang  menjadi relay  untuk  node  lainnya,  hal  itu  akan  menurunkan  angka  latency  secara signifikan.
Grafik diatas menunjukkan latency pada kedua versi pergerakan manusia yaitu Haggle4  (Cambridge)  dan  Reality  Mining  (MIT).  Pada  versi  Haggle4,  angka latency lebih tinggi dibandingkan Reality Mining. Hal ini disebabkan karena pada versi  Reality  Mining  jumlah  node  lebih  banyak  dibandingkan  versi  Haggle4 sehingga semakin banyaknya node yang menjadi relay untuk node lainnya, hal itu akan menurunkan angka latency secara signifikan.

## VI. SARAN DAN K ESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Protokol  social-aware  berbasis  konten  memberikan  unjuk  kerja  yang  baik pada  area  simulasi  dengan  density  yang  tinggi.  Hal  ini  dibuktikan  dengan angka  delivery  probability  yang  bisa  dibilang  sangat  baik  pada  skenario simulasi dengan density tinggi.
2. Tingkat density pada protokol ini juga mempengaruhi angka latency. Pada simulasi  yang  melibatkan  180  node  (density  tinggi),  latency  menurun secara signifikan karena jumlah next-hop berkurang  yang disebabkan oleh semakin banyaknya node yang membantu me-relay kan pesan.
3. Pada  pergerakan  manusia,  protokol  ini  menunjukkan  angka  delivery probability  yang  cukup  tinggi,  terutama  pada  pergerakan  versi  Reality Mining (MIT).
Penelitian  lebih  lanjut  tentang  protokol  social-aware  pada  OppNet  perlu dikembangkan  mengingat  banyaknya  aspek  bobot  sosial  yang  mungkin  belum diterapkan pada protokol ini.

## R EFERENSI
[1] P.  Costa,  C.  Mascolo,  M.  Musolesi,  G.  P.  Picco,  Socially-aware  routing  for publishsubscribe  in  delay-tolerant  mobile  ad  hoc  networks,  IEEE  J.Sel.  A. Commun. 26 (5) (2008) 748–760. doi:10.1109/JSAC.2008.080602.
[2] C.  Boldrini,  M.  Conti,  A.  Passarella,  Design  and  performance  evaluation  of contentplace,  a  social-aware  data  dissemination  system  for  opportunistic networks, Comput. Netw. 54 (4) (2010) 589–604.
doi:10.1016/j.comnet.2009.09.001.
[3] P.  Hui,  J.  Crowcroft,  E.  Yoneki,  Bubble  rap:  Social-based  forwarding  in delaytolerant  networks,  IEEE  Transactions  on  Mobile  Computing  10  (11) (2011) 1576– 1589. doi:10.1109/TMC.2010.246.
[4] W.  Moreira,  P.  Mendes,  S.  Sargento,  Opportunistic  routing  based  on  daily routines, in: Proceedings of the IEEE International Symposium on a World of Wireless,  Mobile  and  Multimedia  Networks  (WoWMoM),  2012,  pp.  1–6. doi:10.1109/WoWMoM.2012.6263749.
[5] H. A. Nguyen, S. Giordano, Context information  prediction  for social-based routing  in  opportunistic  networks,  Ad  Hoc  Netw.  10  (8)  (2012)  1557–1569. doi:10.1016/j.adhoc.2011.05.007.
[6] W. Moreira, P. Mendes, Social-aware Opportunistic Routing: The New Trend, in:  I.  Woungang,  S.  Dhurandher,  A.  Anpalagan,  A.  V.  Vasilakos  (Eds.), Routing in Opportunistic Networks, Springer Verlag, 2013.
[7] A.  Mtibaa,  M.  May,  C.  Diot,  M.  Ammar,  Peoplerank:  Social  opportunistic forwarding,  in:  Proceedings  of  the  IEEE  INFOCOM,  2010,  pp.  1–5. doi:10.1109/INFCOM.2010.5462261.
[8] T. Spyropoulos, K. Psounis, C. S. Raghavendra, Spray and wait: an efficient routing scheme for Intermittently connected mobile networks, in: Proceedings of  the  2005  ACM  SIGCOMM  workshop  on  Delay-tolerant  networking, WDTN  ’05,  ACM,  New  York,  NY,  USA,  2005,  pp.  252–259. doi:10.1145/1080139.1080143.
[9] W. Moreira, P. Mendes, R. Ferreira, D. Cirqueira, E. Cerqueira, Opportunistic routing based on users daily life routine, Internet Draft, draft-moreira- dlife-
02,  work  in  progress,  2013.  URL  http://www.ietf.org/id/draft-moreira-dlife- 02.txt
[10] A.  Ker¨anen,  J.  Ott,  T.  K¨arkk¨ainen,  The  one  simulator  for  dtn  protocol evaluation, in: Proceedings of the 2nd International Conference on Simulation Tools and Techniques, Simutools ’09, ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics  and  Telecommunications  Engineering),  ICST,  Brussels, Belgium, Belgium, 2009, pp.55:1–55:10. doi:10.4108/ICST.SIMUTOOLS2009.5674.