UltimaComputing
Karyono
Perbandingan Simulator untuk Simulasi Wireless Sensor Network KARYONO*, IHAN MARTOYO**, DAN HENRI P URANUS** *Universitas Multimedia Nusantara,
[email protected] **Magister Teknik Elektro, Universitas Pelita Harapan
Abstrak Wireless Sensor Network (WSN) merupakan jaringan sensor berskala besar dengan sumber daya sangat terbatas. WSN digunakan pada aplikasi yang sifatnya spesifik seperti untuk militer, survey, industri, sampai pada pemakaian rumah tangga. Masalah yang dihadapi pada WSN adalah keterbatasan sumber daya dan jaringan yang selalu berubah, sehingga membutuhkan algoritma yang tepat. Salah satu cara pengembangan algoritma WSN adalah dengan simulasi komputer. Dalam penelitian ini akan dilaporkan hasil penelitian mengenai pemilihan jenis simulasi. Pemilihan jenis simulasi komputer berperan penting dan menjadi masalah tersendiri karena banyaknya sistem simulasi yang tersedia. Studi menunjukkan OMNeT++ lebih mudah digunakan daripada NS2 untuk mensimulasikan algoritma baru di WSN. Bila algoritma yang diimplementasikan merupakan modifikasi dari algoritma yang sudah ada, maka NS2 lebih cocok digunakan. Keywords— Wireless Sensor Network, WSN, Discrete event simulator, perbandingan simulator, NS2, OMNeT++
1. PENDAHULUAN Simulasi komputer memberikan banyak kemudahan dalam memodelkan sistem dan melihat proses kerja sistem dari sudut pandang yang lebih sederhana. Ada dua macam basis simulasi yaitu simulasi berbasis waktu dan simulasi berbasis kejadian (event). Pada simulasi berbasis waktu, parameter dimonitor setiap waktu, sedangkan pada simulasi berbasis kejadian, parameter diamati untuk tiap kejadian. Simulator berbasis kejadian diskret, banyak digunakan untuk WSN karena sumber daya yang digunakan lebih efisien. Di samping simulator juga tersedia emulator. Bila simulator melihat masalah dari pendekatan top-down, emulator lebih menekankan pada interaksi antar node, analisis basis waktu dan penyempurnaan algoritma. Umumnya simulator dipergunakan terlebih dahulu, kemudian model disempurnakan dengan menggunakan emulator. Penggunaan simulator membuat sistem bisa diukur unjuk kerjanya, model dapat dimodifikasi PerbandinganSimulatoruntukSimulasi
dan dites lagi tanpa harus mengeluarkan biaya yang besar seperti pada pendekatan prototyping. Pencarian kesalahan (debugging) dan monitoring juga lebih susah dilakukan pada pendekatan prototyping. Namun simulasi bukan tanpa risiko, karena bila model yang dikembangkan tidak cukup rinci dan banyak parameter yang disederhanakan, model tidak akan bisa melambangkan sistem di dunia nyata [2]. Banyaknya perangkat lunak simulasi, luasnya distribusi dan perangkat lunak yang makin mudah didapatkan, khususnya perangkat lunak open source menimbulkan kesulitan tersendiri dalam pemilihan sistem simulasi. Kesulitan ini sering dialami pengguna yang baru mulai menggunakan simulasi untuk aplikasi WSN. Belum tentu simulasi yang dipilih dapat mendukung model yang ingin diamati. Wireless Sensor Network (WSN) adalah jaringan sensor yang memiliki karakteristik unik yaitu daya, prosesor, penyimpanan dan transmisi yang dimiliki terbatas, sehingga memerlukan protokol hemat daya. Global ID dan alamat yang 35
Karyono unik tidak selalu ada, posisi penempatan node tidak ditentukan lebih dahulu dengan jumlah node banyak atau berskala besar dan terkonsentrasi pada area tertentu. Aplikasinya spesifik, lebih data-sentris dan content-oriented. Perkembangan WSN cukup pesat. Dari 3 juta unit pada tahun 2003, diramalkan akan mencapai 465 juta unit di tahun 2010 [1]. Masalah utama yang dihadapi dalam sistem WSN adalah komunikasi. Secara umum, tantangan yang dihadapi dalam perancangan WSN adalah perancangan harus cermat karena daya WSN kecil dan pengguna daya terbanyak adalah transceiver, komponen-komponen yang digunakan mungkin tidak presisi, jarak transmisi yang terbatas, sehingga digunakan routing multi-hop, penempatan node sensor bersifat acak dan rentan kegagalan. Topologi harus handal dan protokolnya fault-tolerant untuk mengatasi kegagalan. Harus memiliki kemampuan selforganizing dan scalable untuk node yang banyak. Sifat-sifat WSN dan kendala yang dihadapi menyebabkan terus dilakukannya penelitian di bidang ini dan simulator merupakan tools yang paling berperan.
2. SIMULASI DAN MODEL Pembuatan model atau pendekatan simulasi banyak dilakukan untuk membantu penelitian atau pencarian solusi yang optimal. Karena sifat WSN yang spesifik dalam aplikasinya serta kompleksnya permasalahan yang dihadapi, maka simulasi, topologi atau model yang ada pada jaringan tradisional tidak dapat diaplikasikan pada WSN [7]. Simulator atau model juga banyak jumlahnya dan model tertentu belum tentu cocok bila diaplikasikan pada kondisi yang berbeda. Hal ini yang membuat penelitian di sisi simulasi dan model perlu dilakukan. Ada dua pendekatan dalam pembuatan model. Pendekatan pertama adalah pengembangan model berdasarkan komponen yang sudah ada atau library simulator. Pendekatan kedua dilakukan dengan membuat model yang murni baru. Model baru akan lebih sesuai dengan karakteristik sistem yang diamati namun memiliki konsekuensi waktu pembuatan yang lebih lama karena harus membuat simulasi mulai dari komponen yang paling dasar. Simulator yang digunakan dalam penelitian ini adalah NS2 dan OMNeT++. Alasan pemilihan simulator ini adalah karena NS2 dan OMNeT++ 36
UltimaComputing termasuk simulator yang paling populer. NS2 awalnya didesain untuk simulasi komunikasi wired, yang kemudian dimodifikasi sehingga mampu digunakan untuk simulasi komunikasi wireless. Simulator ini termasuk discrete event simulator, menggunakan pendekatan arsitektur berbasis objek dan menggunakan bahasa pemrograman C++ serta Tcl/Tk untuk implementasi model dan simulasi. OMNeT++ merupakan simulator yang didesain untuk komunikasi wireless, merupakan discrete event simulator, menggunakan pendekatan arsitektur berbasis komponen dan menggunakan bahasa pemrograman C++ serta Tcl/Tk untuk implementasi model dan simulasi. Bila pada NS2 terdapat modelmodel, template atau komponen yang siap untuk digunakan dalam library simulator; pada OMNeT++ hal ini tidak diberikan, melainkan hanya tersedia beberapa contoh aplikasi. A. Tahapan Implementasi Setelah melakukan pemilihan simulator, tahap pertama yang harus dilakukan adalah menginstal perangkat lunak di komputer pengguna. Sistem operasi yang digunakan harus diperhatikan dalam pemilihan versi perangkat lunak simulasi. Ada beberapa perangkat lunak simulasi yang mendukung sistem operasi yang berbeda. Ada pula yang bisa digunakan pada sistem operasi yang berbeda namun dengan tambahan program lain misalnya Cygwin atau MinGW agar simulator yang berbasis Unix atau Linux dapat berjalan di sistem operasi Windows. Pada tahap ini installation manual atau readme harus sudah dimiliki. Bila menghadapi kesulitan, komunitas atau mailing list sangat bermanfaat. Langkah berikutnya adalah memahami platform simulasi beserta tipe data dan metode implementasi model. Pada simulasi yang berbasis objek, pengetahuan mengenai pemrograman berbasis objek akan sangat membantu. Pada proses ini diperlukan banyak literatur sebagai referensi implementasi model. Literatur minimal yang harus dimiliki adalah fasilitas bantuan pada program dan manual perangkat lunak simulasi. Pengetahuan akan bahasa pemrograman atau sistem operasi yang digunakan akan sangat membantu kelancaran proses implementasi. Apabila model yang dikembangkan tidak seluruhnya baru, ada beberapa komponen yang bisa digunakan dari contoh atau library yang ada di program simulasi, atau dari penelitian sebelumnya. Apabila model yang dikembangkan seluruhnya baru, maka diperlukan pembuatan modul-modul PerbandinganSimulatoruntukSimulasi
UltimaComputing baru atau bahkan komponen simulator yang baru. Ada beberapa hambatan dalam mengimplementasikan algoritma baru yaitu keterbatasan dokumentasi atau penjelasan mengenai komponen atau objek yang sudah diimplementasikan dalam library dan proses modifikasi komponen atau objek bisa cukup kompleks. Pada tahap ini, contoh yang ada atau penelitian yang telah dilakukan sebelumnya akan banyak membantu. Bagi pengguna awal simulasi, yang menjadi kendala adalah proses implementasi yaitu mulai dari konsep model ke implementasi model dalam simulasi. Walaupun contoh program tersedia, namun tidak mudah untuk memodifikasi atau membuat modul baru karena objek yang terlibat banyak atau rumit, dan dibutuhkan pengetahuan akan simulator itu sendiri. B. NS2 NS2 (Network Simulator generation 2) adalah simulator kejadian diskret yang dikembangkan oleh proyek VINT (Virtual Inter Network Testbed) [23, 24]. Karena sistem operasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Windows Vista, maka dalam instalasi NS2 dibutuhkan instalasi emulator Cygwin. Instalasi Cygwin tidak bisa mengandalkan konfigurasi standar. Ada beberapa komponen yang diperlukan NS2, maka komponen yang diperlukan tersebut harus dipilih ulang atau dapat juga dilakukan dengan instalasi Cygwin secara lengkap. NS2 yang digunakan adalah versi allinone 2.33, yang merupakan gabungan komponen, sehingga tidak perlu menginstal komponen satu demi satu. Hal yang harus dilakukan adalah instalasi patch karena masih terdapat kesalahan pada modul instalasi Network Animator (NAM) dari versi NS2 yang digunakan. Hal ini baru akan diperbaiki pada versi berikutnya yaitu versi 2.34. Bahasa pemrograman yang digunakan oleh NS2 adalah Tcl/Tk, tetapi untuk pengembangan model dilakukan dengan objek dan bahasa pemrograman C++. Di samping itu harus dibuat pula antarmuka untuk menghubungkan model yang dibuat dalam C++ dengan rutin simulasi yang dibuat dalam Tcl/Tk. Pada NS2 sudah terdapat contoh atau library untuk algoritma Flooding yang akan dibandingkan. Khusus untuk WSN, pada versi 2.31 sudah terdapat modul tambahan yang mendukung untuk simulasi IEEE 802.15.4, termasuk energy model. NS2 lebih bersifat text based, tetapi sudah
PerbandinganSimulatoruntukSimulasi
Karyono dilengkapi dengan fasilitas animasi hasil simulasi. Karena sudah populer, NS2 memiliki banyak pengguna sehingga lebih banyak modul atau komponen yang tersedia. C. OMNeT++ OMNeT++ merupakan simulator kejadian diskret yang dibuat oleh András Varga dari Technical University of Budapest, Department of Telecommunications (BME-HIT) [25 - 29]. Versi OMNeT++ yang digunakan dalam penelitian ini adalah versi 4.0. Karena sistem operasi yang digunakan dalam penelitian adalah Windows Vista, maka dibutuhkan instalasi emulator Cygwin atau MinGW (penelitian ini menggunakan MinGW). Instalasi OMNeT++ cukup mudah, namun bila ada perubahan konfigurasi harus dilakukan compile ulang dengan eksekusi perintah “make”. Bahasa pemrograman simulasi untuk OMNeT++ memanfaatkan bahasa NED, yaitu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang digunakan untuk mendeskripsikan topologi jaringan. Dengan menggunakan NED, deskripsi jaringan dapat berisi deskripsi komponen penyusun jaringan yang bersifat moduler. Untuk pengembangan model dilakukan dengan objek dan bahasa pemrograman C++. Pada simulator ini dimungkinkan pula penggunaan Java, namun untuk ini harus menggunakan komponen tambahan. Pemrograman antarmuka OMNeT++ cukup mudah karena menggunakan Eclipse. Basis antar muka grafis juga tersedia untuk memrogram NED. Pengguna Eclipse dapat memilih pemrograman secara tekstual atau grafis (dapat berpindah antara basis teks dan grafis). OMNeT++ juga menyediakan contoh algoritma tertentu untuk pengiriman data antar node. Khusus untuk WSN, terdapat modul tambahan khusus yaitu Mobility Framework, Pawis, dan Castalia. Namun modul ini tidak dapat digunakan pada OMNeT++ versi 4.0. Versi baru yang mendukung versi OMNeT++ di atas 3.4 belum tersedia.
3. PERBANDINGAN SIMULATOR Mengapa perbandingan simulator diperlukan terutama untuk implementasi WSN? Pemilihan simulator adalah pertanyaan yang selalu dimiliki setiap implementator WSN yang baru pertama kali 37
Karyono mengimplementasikan model ke dalam simulator. Hal ini muncul karena banyak simulator yang tersedia dan mudah didapatkan. Kendala perbedaan sistem operasi komputer yang digunakan juga semakin menghilang karena tersedianya emulator dan perkembangan bahasa pemrograman lintas sistem operasi. Perbandingan simulator akan membantu peneliti dalam menentukan simulator apa yang cocok untuk kasus tertentu. Perbandingan dilakukan untuk simulator NS2 dan OMNeT++ pada beberapa aspek implementasi model WSN. Kedua simulator ini sama-sama merupakan simulator kejadian diskret yang open source, sehingga dari sisi kemudahan mendapatkan simulator ini, tidak ada perbedaan. Dari sisi dokumentasi, NS2 memiliki dokumentasi yang lengkap dan sudah ada buku panduan yang diterbitkan selain dari petunjuk pengguna. OMNeT++ juga memiliki dokumentasi lengkap, namun belum ada buku yang diterbitkan selain dari petunjuk pengguna. Hal ini disebabkan NS2 sudah lebih lama dan lebih populer. Hal ini pulalah yang membuat mailing list NS2 lebih aktif atau memiliki lebih banyak pengguna. Hal yang sebaliknya terjadi untuk dokumentasi komponen atau model yang telah dikembangkan sebelumnya. Pada NS2 dokumentasi ini terbatas namun pada OMNeT++, dokumentasi ini tersedia karena dibantu oleh lingkungan pengembangan program terintegrasi yang disediakan oleh Eclipse. Tahapan pemasangan perangkat lunak secara standar di antara kedua simulator tersebut adalah sama dan dengan tingkat kesulitan instalasi yang juga sama. Masalah yang dihadapi adalah karena terdapat kesalahan pada program NS2 sehingga dibutuhkan pemasangan program perbaikan patch sehingga instalasi memakan waktu lebih lama daripada OMNeT++. Karena kedua simulator sebenarnya dirancang untuk sistem operasi Unix/Linux maka kedua simulator ini sama-sama membutuhkan pemasangan program pendukung agar dapat digunakan pada sistem operasi Microsoft Windows. Kedua simulator ini memiliki paket-paket program yang lengkap sehingga bagi pengguna program yang baru pertama kali memasang program, tinggal melakukan pengunduhan paket tersebut untuk kemudian dipasang, tanpa harus mengumpulkan komponen-komponen secara terpisah. Selain menampilkan hasil simulasi dalam bentuk data atau berkas data, kedua simulator juga mampu menampilkan hasil simulasi dalam bentuk 38
UltimaComputing animasi. NS2 menampilkan simulasi dengan membangkitkan berkas animasi jaringan (NAM) yang berupa berkas teks yang berisi data untuk menggambar jaringan dan node serta menampilkan animasi dari pesan yang dikirimkan atau diterima node. OMNeT++ memanfaatkan lingkungan pengembangan terintegrasi untuk menampilkan animasi. Dari sisi tampilan dan antar muka dengan pengguna, tentu saja OMNeT++ lebih unggul dari NS2 karena sekaligus dapat melakukan pelacakan terhadap isi variabel dan isi pesan yang dikirimkan pada tiap node sehingga memudahkan proses pengamatan dan pelacakan kesalahan. Secara standar, animasi OMNeT++ bisa membingungkan karena untuk tiap satuan waktu, animasi dilambangkan untuk tiap-tiap node dan dilakukan bergantian, tidak seperti pada NS yang dilakukan secara serempak untuk semua node yang melakukan aktifitas pada waktu yang sama. Jadi pengguna OMNeT++ harus memahami bahwa dua atau lebih kejadian dapat berlangsung pada waktu yang sama, namun dianimasikan tidak secara serentak oleh OMNeT++. Konsep simulator antara NS2 dan OMNeT++ berbeda dalam hal pendekatan penyediaan komponen atau modul. NS2 berusaha menyediakan komponen atau library yang lengkap, termasuk untuk WSN. OMNeT++ lebih berkonsentrasi pada penyediaan komponen untuk jalannya simulasi dan tidak menyediakan library yang lengkap untuk pembuatan model. Dalam OMNeT++, komponen semacam ini disediakan oleh pihak ketiga. Konsep semacam ini membuat NS lebih cocok digunakan untuk mengembangkan model WSN yang merupakan modifikasi dari konsep atau library yang telah ada sehingga model bisa dikembangkan dengan lebih cepat dan akurat. Apabila model WSN merupakan model baru yang belum memiliki komponen untuk dipergunakan maka direkomendasikan menggunakan OMNeT++ karena model lebih mudah diimplementasikan, struktur objek lebih sederhana, hubungan antarkomponen model atau komponen pendukung simulasi lebih sederhana dan model lebih mudah dipahami. Di samping itu, dokumentasi model akan lebih mudah dilaksanakan. Penggunaan OMNeT++ memungkinkan satu modul bahkan satu berkas dikerjakan secara bersama-sama oleh seluruh anggota pengembang. Fungsi ini didapatkan dari penggunaan perangkat lunak Eclipse dalam lingkungan pengembangan terintegrasi. Keunggulan lain yang didapatkan PerbandinganSimulatoruntukSimulasi
UltimaComputing
adalah proyek pengembangan model terintegrasi, lingkungan pemrograman, simulasi model, animasi hasil, serta penyajian hasil sehingga mempercepat pengembangan. Perbandingan pengukuran kedua simulator akan dibahas pada bagian berikut. A. Hasil dari NS2 Pengukuran yang dilakukan terhadap metode Flooding pada NS2 menunjukkan penggunaan memori yang cukup besar. Program yang digunakan adalah program Flooding yang terdapat pada direktori contoh (Flooding.tcl, University of California). Dengan memori sebesar 1.5GB (digunakan oleh sistem operasi sebesar 720MB) memungkinkan simulasi dilakukan untuk 4000 node. Perbandingan waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan (membentuk simulasi) model tampak pada Gambar 3.1. Topologi dengan jumlah di atas 4000 node, tidak dapat disimulasikan karena keterbatasan memori. Terlihat bahwa peningkatan waktu simulasi sejalan dengan pertambahan jumlah node. Sebenarnya ada beberapa langkah yang bisa dilakukan untuk mengoptimalkan unjuk kerja simulasi pada node yang berjumlah besar, terutama dalam manajemen memori, tetapi hal ini tidak dilakukan karena percobaan dilakukan dengan program standar. NS2 and OMNeT++ Time Comparison 40
Time Needed for Simulation (second)
35
Flooding NS2
30
Flooding OMNeT++
25
20
15
10
5
0
100
200
300
400 500 600 Number of Nodes
700
800
900
1000
Gambar 3.1. Perbandingan waktu simulasi terhadap jumlah node pada NS2 dan OMNeT++ B. Hasil dari OMNeT++ Pengukuran yang dilakukan terhadap metode Flooding pada OMNeT ++ menunjukkan penggunaan memori yang cukup besar pula. Program yang digunakan pada percobaan ini adalah Flooding sederhana yang tidak serumit model dalam NS2. Konsumsi memori akan bertambah untuk proses animasi hasil simulasi. Dari percobaan yang dilakukan, untuk 1000 node, waktu yang dibutuhkan jauh lebih banyak dibandingkan dengan NS2 dengan pengggunaan memori yang cukup PerbandinganSimulatoruntukSimulasi
Karyono besar, terutama untuk representasi kejadian yang berupa animasi. Tampilan animasi pada OMNeT++ berbeda dengan NS2. Tinjauan simulasi NS2 adalah pada seluruh node secara bersamaan pada waktu tertentu. Animasi pada OMNeT++ secara default menampilkan seluruh node secara bergantian pada waktu tertentu. Salah satu fasilitas lain yang diberikan oleh OMNeT++ adalah kemampuan untuk memetakan kejadian, sehingga pesan yang dikirimkan dapat terpetakan dengan jelas antar node. Dari percobaan, konfigurasi simulasi maksimal adalah sebanyak 3000 node tanpa animasi, tetapi program simulator sudah tidak berfungsi normal karena penggunaan memori juga rata-rata sudah hampir mencapai 100% dari memori sebesar 1.5GB (digunakan oleh sistem operasi sebesar 720MB). Dari penelitian sebelumnya disebutkan bahwa pendekatan berbasis objek seperti pada NS2 memiliki beban komputasi yang lebih berat karena masing-masing objek harus diciptakan [18]. Dari percobaan ini NS2 malah menghasilkan unjuk kerja yang lebih baik untuk mensimulasikan jumlah node yang lebih banyak. Proses implementasi model dan inisialisasi jaringan yang lebih kompleks pada OMNeT++ mungkin memengaruhi waktu simulasinya, sehingga lebih buruk daripada NS2. Lingkungan pengembangan yang terintegrasi pada OMNeT++ mungkin juga berpengaruh pada simulasi dengan jumlah node yang besar. Pada NS2, animasi terpisah dengan simulasi sehingga simulasi bisa dilakukan untuk lebih banyak node. Perbedaan rutin (proses) yang sedang berjalan dalam sistem operasi pada saat simulasi sedang berjalan juga dapat berpengaruh terhadap jumlah node yang bisa disimulasikan. Rangkuman perbandingan NS2 dan OMNeT++ dapat dilihat dalam Tabel I. C. Masukan untuk Pengembang Simulator Baru Simulator baru terus dikembangkan karena banyak aplikasi khusus yang membutuhkan komponen atau simulator yang khusus. Simulator baru dapat juga digunakan untuk menggantikan simulator lama yang sudah tidak populer, tidak dikembangkan lagi karena masalah teknis atau bahasa pemrograman yang sudah tidak mendukung. Agar dapat populer, selain kemampuan-kemampuan baru yang khusus, simulator baru ini harus mudah digunakan, mudah dipelajari dan mudah dipasang pada komputer walaupun dengan sistem operasi yang berbeda. Keterbatasan kompatibilitas dengan sistem operasi akan mengurangi jumlah pengguna. 39
Karyono
UltimaComputing TABEL I PERBANDINGA AN ANTARA NS2 DAN D OMNET++
Kem mudahan pem masangan padaa komputer juga akan meemiliki damppak pada penngguna. Apabbila komponeen perangkat lunak simulassi tersebut terrdiri dari gabbungan beberapa perangkkat lunak yang y bekerja bersama, sebaiknya s diisediakan paaket perangkaat lunak yang cocok digunaakan untuk sisttem operasi tertentu taanpa harus mengumpullkan perangkaat lunak terseebut secara teerpisah. Instruuksi untuk peemasangan perangkat p lunnak di kompuuter juga haruus jelas dan mencakup m kesalahan-kesalaahan yang dappat terjadi. Dokumentasi D harus memaadai mulai daari penjelasann singkat menngenai peranggkat lunak simulasi, s paanduan penggguna, pandduan implemenntasi model dan penjelasan mengeenai komponeen atau objjek-objek yaang digunakkan. Contoh-ccontoh proggram atau model yang y menunjukkkan cara peenggunaan atau implemenntasi model mulai m dari yaang paling seederhana sam mpai yang kom mpleks akan sangat s membaantu pemaham man dan pengggunaan peranngkat lunak sim mulasi.
4. KESIIMPULAN DAN D PENGEM MBANGAN Pem milihan simulaator cukup peenting dan cukkup sulit karrena simulatoor banyak terrsedia dan tiidak semua simulator dapat digunakann dengan muudah untuk mengimplem mentasikan model WSN. 40
Im mplementasi model WSN N yang merupakan m mo odifikasi dari konsep atau library yang telah ada leb bih cocok menggunakaan simulato or NS2. Im mplementasi model m WSN N baru yang belum meemiliki komponen uuntuk dipeergunakan dirrekomendasikaan menggunaakan OMNeT+ ++ karena leb bih mudah diiimplementasiikan dan lebiih mudah dip pahami.
DA AFTAR PUST TAKA
2005. [1]] Niculescu, Dragos. March ”Communiccation Paraadigms for Sensor Networks”, IEEE Comm munications Magazine, M pp. 116-1222. [2]] Renyi, Xiaao, Guozhengg, Wu. “A Survey S on Routing inn Wireless Sensor Networks”, N Progress inn Natural Sccience, Vol. 17 1 No. 3 March 20077, pp. 261 - 269 [3]] Karl, Holger, Willigg, Andreass. 2005. “Protocols and Archittectures for Wireless Sensor Nettworks”, Johnn Wiley & Sons S Ltd., Chapter 11.. [4]] VINT project,”The NS Manual”, November N 2008. [5]] Issariyakul, Teerawat, H Hossain Ekraam. 2009. “Introductioon to Network Simulato or NS2”, Springer. mulatoruntukSimulasi PerrbandinganSim
UltimaComputing
Karyono
[6] Varga, Andras. 2005. “OMNeT++ User Manual”. [7] -----------------, “OMNeT++ User Guide”, 2005 [8] -----------------, “INET Framework for OMNEST/OMNeT++”, 2005 [9] -----------------, “A Quick Overview of the OMNeT++/OMNEST 4.0 IDE”, 2005 [10]-----------------, “OMNeT++ in a Nutshell”, 2005 [11]Curren, David. “A Survey of Simulation in Sensor Networks”, University of Binghamton [12]Junita, et. Al. 2009. “Gravity: A Distributed Routing Protocol for Wireless Sensor Networks”. Korea. [13] Sohraby, Kazem, Minoli, Daniel, Znati, Taieb. 2007. “ Wireless Sensor Networks Technology, Protocols, and Applications”, John Wiley & Sons Ltd., Chapter 3, 11.
PerbandinganSimulatoruntukSimulasi
41
