Optimasi Protokol Routing AODV Pada Jaringan Flying Ad-Hoc Network Dengan Pendekatan Hybrid Particle Swarm Optimization - Genetic Algorithm
Unmanned Aerial Vehicles (UAV) banyak digunakan dalam skenario kolaboratif yang membutuhkan komunikasi data antarnode udara. Namun, mobilitas tinggi dan perubahan topologi yang cepat menyebabkan Flying Ad-Hoc Network (FANET) menghadapi penurunan stabilitas rute. Protokol Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) bersifat reaktif dan umum digunakan pada jaringan ad-hoc, tetapi pada FANET diperlukan evaluasi terhadap kinerja end-to-end pada kondisi mobilitas tinggi. Penelitian ini menganalisis kinerja routing AODV yang dibandingkan dengan varian optimasi PSO, GA, dan PSO–GA pada FANET. Metode penelitian meliputi simulasi pada Network Simulator 3 (NS-3) veris 3.44 dan pengujian lapangan menggunakan Raspberry Pi dan ESP32. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Received Signal Strength Indicator (RSSI), end-to-end delay, dan Packet Delivery Ratio (PDR) pada dua model mobilitas, yaitu Random Waypoint dan Gauss–Markov, dengan skenario 100 UAV dan kecepatan 38,9–44,4 meter per detik. Pada simulasi RWP, AODV menghasilkan RSSI −68,8 desibel miliwatt, end-to-end delay 0,98 milidetik, dan PDR 83,7 persen; PSO–GA menghasilkan RSSI −89,3 desibel miliwatt, end-to-end delay 0,09 milidetik, dan PDR 32,3 persen. Pada simulasi Gauss–Markov, AODV menghasilkan RSSI −77,5 desibel miliwatt, end-to-end delay 0,94 milidetik, dan PDR 57,3 persen; PSO–GA menghasilkan RSSI −87,9 desibel miliwatt, end-to-end delay 0,08 milidetik, dan PDR 39,6 persen. Pada pengujian lapangan multi-hop, AODV tidak menghasilkan paket yang diterima pada node tujuan sehingga PDR tercatat 0 persen dan end-to-end delay tidak dapat dihitung. Pada pengujian lapangan menggunakan PSO–GA, PDR tercatat 73,11 persen pada kondisi statis dan 73,74 persen pada kondisi dinamis. Hasil tersebut menunjukkan perbedaan karakter kinerja antar pendekatan routing pada FANET, terutama pada metrik end-to-end delay dan PDR, dengan pengaruh yang bergantung pada model mobilitas dan kondisi pengujian.
Detail Information
Citation
APA Style
. (2026).Optimasi Protokol Routing AODV Pada Jaringan Flying Ad-Hoc Network Dengan Pendekatan Hybrid Particle Swarm Optimization - Genetic Algorithm ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.Optimasi Protokol Routing AODV Pada Jaringan Flying Ad-Hoc Network Dengan Pendekatan Hybrid Particle Swarm Optimization - Genetic Algorithm ().Teknik Informatika:FTI,2026.Text
MLA Style
.Optimasi Protokol Routing AODV Pada Jaringan Flying Ad-Hoc Network Dengan Pendekatan Hybrid Particle Swarm Optimization - Genetic Algorithm ().Teknik Informatika:FTI,2026.Text
Turabian Style
.Optimasi Protokol Routing AODV Pada Jaringan Flying Ad-Hoc Network Dengan Pendekatan Hybrid Particle Swarm Optimization - Genetic Algorithm ().Teknik Informatika:FTI,2026.Text