MODIFIKASI PEMILIHAN CLUSTER HEAD MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING DAN PARTICLE SWARN OPTIMATION UNTUK EFISIENSI ENERGI PADA PROSES DATA GATHERING DI LINGKUNGAN WIRELESS SENSOR NETWORK

Ahsana, Muhammad Awwib (2020) MODIFIKASI PEMILIHAN CLUSTER HEAD MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING DAN PARTICLE SWARN OPTIMATION UNTUK EFISIENSI ENERGI PADA PROSES DATA GATHERING DI LINGKUNGAN WIRELESS SENSOR NETWORK. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 05111850010006-Master_Thesis.pdf]
Preview
Text
05111850010006-Master_Thesis.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Proses pengumpulan data (Data Gathering) akan berpengaruh terhadap masa hidup jaringan dan konsumsi energi. Pengumpulan data dilakukan oleh setiap node secara berkala dalam jaringan sensor dan kemudian meneruskan informasi ke sink. Salah satu permasalah yang sering terjadi adalah konsumsi energi dan masa hidup jaringan, dimana energi yang dimiliki pada suatu protokol Wireless Sensor Network sangat terbatas, sedangkan proses pengambilan data dilakukan secara berulang-ulang. Sehingga diperlukan suatu metode penghematan energi agar energi yang dikonsumsi menjadi rendah dan masa hidup jaringan lebih lama. Penelitian ini diusulkan optimasi Pemilihan Cluster Head menggunakan Fuzzy c-means dan Particle Swarn Optimation untuk efisiensi nnergi pada Wireless Sensor Network. Perbandingan masa hidup jaringan menunjukan bahwa strategi usulan memiliki tingkat hidup yang lebih panjang yaitu 9549 round atau 2,06 kali lipat dari protokol Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) pada sink (50,50) dengan rata-rata energi per transmisi 0.00032676 joule per transmission dan 7644 round atau 1,6 kali lipat dari protokol LEACH pada sink (50,100) dengan rata-rata energi per transmisi 0.000486052 joule per transmission. Hal ini mempertegas bahwa dengan melakukan optimasi data gathering dengan konsep multi hop pada wireless sensor network mampu meningkatkan masa hidup jaringan dan konsumsi energi yang rendah
==================================================================================================================
The process of collecting data (Data Gathering) will affect the life span of the network and energy consumption. Data collection is carried out by each node periodically in the sensor network and then forwards the information to the sink. One of the problems that often occurs is energy consumption and network life span, where the energy possessed in a WSN protocol is very limited, while the data collection process is carried out repeatedly. So, we need an energy saving method so that the energy consumed is low and the network life is longer. This study focused on optimizing data gathering with the concept of multi-hop on a wireless sensor network. Comparison of network life span shows that the proposed strategy has a longer life rate of 9549 rounds or 2.06 times than the Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol on sinks (50.50) with an average energy per transmission is 0.00032676 joules per transmission and 7644 rounds or 1.6 times than the LEACH protocol on sinks (50,100) with an average energy per transmission is 0.000486052 joules per transmission. This confirms that by optimizing data gathering with the concept of multi-hop on a wireless sensor network can increase the life span of the network and low energy consumption.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Data Gathering, LEACH, PSO, WSN, Data Gathering, LEACH, PSO, WSN
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA158.7 Computer network resources
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5103.2 Wireless communication systems. Two way wireless communication
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User: M awwib Ahsana
Date Deposited: 12 Aug 2020 04:05
Last Modified: 04 Jun 2023 15:54
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/77616

Actions (login required)

View Item View Item