Text
Protokol perutean AODV berbasis learning automata untuk meningkatkan kualitas layanan komunikasi V2V dalam simulasi lalu lintas perkotaan
Penelitian ini mengatasi tidak efisienan dalam protokol Ad-hoc On-Demand Distance Vector (AODV) di dalam Jaringan Ad-Hoc Kendaraan (VANET), yang meliputi tantangan seperti kepadatan jaringan, kehilangan paket, latensi, dan pernilihan node relay. Tantangan-tantangan ini secara negatif mempengaruhi keandalan dan efisiensi komunikasi kendaraan-ke-kendaraan (V2V), yang krusial untuk sistem transportasi cerdas. Karena sifat dinamis VANET, AODV kesulitan untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi jaringan, mengakibatkan Quality of Service (QoS) yang suboptimal. Oleh karena itu, ada kebutuhan penting untuk mengoptimalkan AODV untuk meningkatkan tingkat transfer data, rasio pengiriman paket, dan kinerja komunikasi secara keseluruhan. Studi ini menyarankan implementasi protokol Learning Automata- Ad-hoc On-Demand Distance Vector (LA-AODV) untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut dan meningkatkan efektivitas komunikasi V2V. Protokol LA-AODV muncul sebagai solusi yang unik, menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam keandalan pengiriman data. Protokol ini mencapai Packet Delivery Ratio (PDR) maksimum sebesar 4.0% sambil menjaga throughput yang konsisten dan stabil, mencapai hingga 56.50 kbps. Di sisi lain, AODV memprioritaskan latensi dan jitter rendah, menjadikannya cocok untuk aplikasi real-time. Selain itu, protokol DSDV meminimalkan overhead pesan kontrol namun mengalami PDR yang rendah sebesar 1.0%. Kontribusi penelitian ini terletak pada potensinya untuk mengoptimalkan komunikasi V2V dalam sistem transportasi cerdas, menawarkan solusi yang baru dan efektif dalam komunikasi V2V.
TI24/027 | TI 24/027 | Prodi Teknik Informatika (Ruang Skripsi dan Tesis) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain