Model Terdistribusi Pada Jaringan Sensor Nirkabel

MODEL TERDISTRIBUSI PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL
TESIS Oleh ATFAIYAH HARAHAP 117021034/MT
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
Universitas Sumatera Utara

MODEL TERDISTRIBUSI PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL
TESIS
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Magister Sains dalam
Program Studi Magister Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Sumatera Utara
Oleh ATFAIYAH HARAHAP
117021034/MT
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
Universitas Sumatera Utara

Judul Tesis
Nama Mahasiswa Nomor Pokok Program Studi

: MODEL TERDISTRIBUSI PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL
: Atfaiyah Harahap : 117021034 : Magister Matematika

Menyetujui, Komisi Pembimbing

(Prof. Dr. Opim Salim S, M.Sc) Ketua

(Dr. Sutarman, M.Sc) Anggota

Ketua Program Studi

Dekan

(Prof. Dr. Herman Mawengkang)

(Dr. Sutarman, M.Sc)

Tanggal lulus : 3 Juni 2013

Universitas Sumatera Utara

Telah diuji pada Tanggal : 3 Juni 2013
PANITIA PENGUJI TESIS Ketua : Prof. Dr. Opim Salim S, M.Sc Anggota : 1. Dr. Sutarman, M.Sc

2. Prof. Dr. Herman Mawengkang 3. Dr. Yulita Molliq, M.Sc
Universitas Sumatera Utara

PERNYATAAN
MODEL TERDISTRIBUSI PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL
TESIS
Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing dituliskan sumbernya
Medan, 3 Juni 2014 Penulis, Atfaiyah Harahap
i
Universitas Sumatera Utara

ABSTRAK Perkembangan dan penggunaan Wireless Sensor Network (WSN) saat ini sangat pesat khususnya bagi kehidupan manusia. Aplikasi WSN pada umumnya digunakan untuk kebutuhan-kebutuhan monitoring, tracking dan kontroling. Pada beberapa aplikasi, WSN menggunakan banyak sensor yang disebar secara acak dalam suatu area tertentu dalam rangka memperoleh informasi yang luas. Pada jaringan sensor nirkabel, sejumlah sensor disebar dalam suatu daerah tertentu untuk mendeteksi suatu target. Sensor mengumpulkan data dan membuat keputusan sementara berdasarkan data yang diperlukan. Tujuan dari tesis ini adalah untuk menggambarkan secara resmi optimisasi yang baru dari suatu model pada jaringan sensor nirkabel. Model ini menekankan pada diskusi pemodelan disekitar pergeseran yang terfokus pada pengolahan, aspek teknologi yang baru, dan bagaimana memanfaatkan eksibilitas untuk mengatasi ketidakpastian. Dengan peminimuman penolakan diharapkan dapat mengurangi penolakan pada pelayanan pengguna. Kata kunci : Jaringan terdistribusi, Jaringan sensor nirkabel, Program stokastik
ii
Universitas Sumatera Utara

ABSTRACT Nowadays the development and the use of Wireless Sensor Nirkabel (WSN) is very rapid, especially for human life. WSN applications are generally used for the needs of monitoring, tracking and controlling. In some applications, WSN uses many sensors which are distributed randomly in a certain area in order to obtain comprehensive information. On Wireless Sensor Network, a number of sensor are spread in an area detect the target. Sensor gather data and make temporary decisions based on the required data. The purpose of this thesis is formally describing a new optimization of a model in Wireless Sensor Network. This model emphasizes the modelling discussion around shifting which is focused on processing, aspects of the new technology, and how to take advantage of the former to cope the uncertainty. Keyword : Distributed network, Wireless sensor networks, Stochastic programs.
iii
Universitas Sumatera Utara

KATA PENGANTAR

Syukur Alhamdulillah kehadirat ALLAH SWT, penulis panjatkan atas limpahan Rahmat dan KaruniaNya yang telah diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis dengan judul: ”Model Terdistribusi Pada Jaringan Sensor Nirkabel”. Shalawat dan salam kepada junjungan Nabi Muhammad SAW beserta keluarga dan sahabat sekalian.
Tesis ini merupakan salah satu persyaratan penyelesaian studi pada Program Studi Magister Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih dan penghargaan yang sebesar-besarnya kepada:
Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM & H, M.Sc (CTM), Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara
Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam dan sebagai Pembimbing II yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk mengikuti Program Studi Magister Matematika di FMIPA Universitas Sumatera Utara
Prof. Dr. Herman Mawengkang selaku ketua Program Studi Magister Matematika FMIPA Universitas Sumatera Utara dan sebagai pembanding yang telah banyak memberikan bantuan dan dorongan dalam penulisan tesis ini hingga selesai.
Prof. Dr. Opim Salim S, M.Sc sebagai pembimbing I dalam penulisan tesis ini, atas saran dan bantuan dari beliau hingga penulisan ini dapat diselesaikan.
Dr. Yulita Molliq, M.Sc selaku pembanding atas saran dan bantuannya untuk kesempurnaan penulisan tesis ini.
Seluruh Staf Pengajar pada Program Studi Magister Matematika FMIPA Universitas Sumatera Utara yang telah banyak memberikan ilmu pengetahuan selama masa perkuliahan.
Ibu Misiani, S.Si selaku Staf Administrasi Program Studi Magister Matematika FMIPA Universitas Sumatera Utara yang telah memberikan pelayanan yang baik kepada penulis selama mengikuti perkuliahan.
iv
Universitas Sumatera Utara

Seluruh sahabat serta rekan-rekan seperjuangan mahasiswa angkatan 2011 ganjil atas kebersamaan dan bantuan dalam mengatasi masalah selama perkuliahan berlangsung.
Ucapan terima kasih yang tak terhingga dan penghargaan setinggitingginya penulis ucapkan kepada orang tua dan mertua, ayahanda Wisnu Harahap dan Ibunda Nirwana serta ayahanda M. isya dan ibunda Maryam yang telah mencurahkan kasih sayang dan dukungan kepada penulis. Terima kasih juga kepada suami tercinta Drs. Ahmad Suhaimi, M.A dan kedua anandaku tersayang Ahsanul Fuad Ma’sum dan Atifa Rizqina Akmalia dan buat seluruh keluarga yang telah membantu, memberikan semangat dan dorongan kepada penulis hingga penulisan tesis ini selesai.
Terima kasih juga kepada sahabat dan rekan-rekan lainnya yang tidak dapat disebutkan satu persatu, yang telah membantu dan memberikan semangat untuk penulis hingga tesis ini selesai.
Akhir kata penulis menyadari bahwa tesis ini masih jauh dari sempurna. Untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk penyempurnaan tesis ini. Semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi pembaca dan pihak-pihak lainnya yang memerlukannya.
Medan, Juni 2013 Penulis, Atfaiyah Harahap
v
Universitas Sumatera Utara

RIWAYAT HIDUP Penulis di lahirkan di Medan pada tanggal 26 Mei 1979 dan merupakan anak kedua dari enam bersaudara. Dari ayahanda Wisnu Harahap dan ibunda Nirwana. Penulis menamatkan Sekolah Dasar (SD), SD Negeri 060826 Medan, Lulus tahun 1989. Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama (SLTP), MTsS TPI Jl. Pelajar, Lulus tahun 1995. Sekolah Menengah Atas (SMA), MAN 2 Model Medan, Lulus tahun 1998. Pada tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan sarjana di Universitas Islam Sumatera Utara Pada Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Jurusan Pendidikan Matematika dan Lulus pada tahun 2002. Tahun 2011, penulis berkesempatan untuk melanjutkan Program Master pada Program Studi Magister Matematika Universitas Sumatera Utara Medan.
vi
Universitas Sumatera Utara

DAFTAR ISI

PERNYATAAN ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR RIWAYAT HIDUP DAFTAR ISI
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah 1.3 Tujuan Penelitian 1.4 Manfaat Penelitian 1.5 Metode Penelitian
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Halaman i ii
iii iv vi vii
1
1 2 3 3 3
4

BAB 3 LANDASAN TEORI

6

3.1 Jaringan Terdistribusi 3.2 Model Jaringan Terdistribusi 3.3 Transparansi Distribusi 3.4 Jaringan Sensor Nirkabel 3.5 Proses Stokastik 3.6 Perbedaan Jaringan Nirkabel dan Kabel

6 7 8 9 13 14

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

15

4.1 Mutu Pelayanan, Transparansi dan Lokasi Permintaan

15

vii
Universitas Sumatera Utara

4.2 Model Penyedia Layanan Deterministik 4.3 Pengaturan Subservis di Bawah Ketidakpastian 4.4 Model Node Lokasi 4.5 Analisa Model Penyedia Layanan (Tomasgard, 1997)
BAB 5 KESIMPULAN
DAFTAR PUSTAKA

16 18 19 20
22
23

viii
Universitas Sumatera Utara

ABSTRAK Perkembangan dan penggunaan Wireless Sensor Network (WSN) saat ini sangat pesat khususnya bagi kehidupan manusia. Aplikasi WSN pada umumnya digunakan untuk kebutuhan-kebutuhan monitoring, tracking dan kontroling. Pada beberapa aplikasi, WSN menggunakan banyak sensor yang disebar secara acak dalam suatu area tertentu dalam rangka memperoleh informasi yang luas. Pada jaringan sensor nirkabel, sejumlah sensor disebar dalam suatu daerah tertentu untuk mendeteksi suatu target. Sensor mengumpulkan data dan membuat keputusan sementara berdasarkan data yang diperlukan. Tujuan dari tesis ini adalah untuk menggambarkan secara resmi optimisasi yang baru dari suatu model pada jaringan sensor nirkabel. Model ini menekankan pada diskusi pemodelan disekitar pergeseran yang terfokus pada pengolahan, aspek teknologi yang baru, dan bagaimana memanfaatkan eksibilitas untuk mengatasi ketidakpastian. Dengan peminimuman penolakan diharapkan dapat mengurangi penolakan pada pelayanan pengguna. Kata kunci : Jaringan terdistribusi, Jaringan sensor nirkabel, Program stokastik
ii
Universitas Sumatera Utara

ABSTRACT Nowadays the development and the use of Wireless Sensor Nirkabel (WSN) is very rapid, especially for human life. WSN applications are generally used for the needs of monitoring, tracking and controlling. In some applications, WSN uses many sensors which are distributed randomly in a certain area in order to obtain comprehensive information. On Wireless Sensor Network, a number of sensor are spread in an area detect the target. Sensor gather data and make temporary decisions based on the required data. The purpose of this thesis is formally describing a new optimization of a model in Wireless Sensor Network. This model emphasizes the modelling discussion around shifting which is focused on processing, aspects of the new technology, and how to take advantage of the former to cope the uncertainty. Keyword : Distributed network, Wireless sensor networks, Stochastic programs.
iii
Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Jaringan terdistribusi merupakan suatu jaringan yang memiliki komponen-komponen pendukung dan tergabung dalam sebuah jaringan komputer. Komputer tersebut berkomunikasi satu sama lain dengan cara pengiriman pesan, dengan letak komputer tersebut dalam sebuah jaringan dapat berjauhan. Adapun jaringan terdistribusi tersebut meliputi internet, intranet, dan mobile computing. Pada kenyataannya, setiap jaringan terdistribusi mengandalkan suatu layanan yang disediakan oleh jaringan komputer.
Jaringan telekomunikasi juga merupakan salah satu contoh dari jaringan terdistribusi, sehingga sering juga disebut sebagai jaringan telekomunikasi terdistribusi. Jaringan ini muncul sebagai konsekuensi dari dua perkembangan, yaitu kemajuan teknologi dan pengenalan persaingan bebas di pasar telekomunikasi. Hal ini memberikan kontribusi untuk perubahan aturan main dalam industri telekomunikasi. Inovasi teknologi merupakan landasan untuk pendekatan pemodelan yang mendukung pengambilan keputusan dalam sistem telekomunikasi terdistribusi (Tomasgard,et.al 1997).

Permasalahan jaringan telekomunikasi terdistribusi yaitu membutuhkan suatu sistem khusus yang menghubungkan banyak mesin devices dengan jaringan komunikasi dan peralatan-peralatan. Hubungan antara mesin atau komputer tersebut dapat terhubung dengan suatu sistem yang disebut dengan jaringan nirkabel. Oleh karena itu jaringan nirkabel juga merupakan salah satu bagian dari jaringan telekomunikasi. Jaringan nirkabel sering juga disebut sebagai wireless sensor network (WSN) yang terdiri dari kumpulan node sensor yang tersebar di suatu area tertentu (sensorfield). Tiap node sensor memiliki kemampuan untuk mengumpulkan data dan berkomunikasi dengan node sensor lainnya.
Adapun kemajuan teknologi WSN yang pesat tidak lepas dari fakta bahwa sekitar 98% prosesor bukan hanya berada didalam sebuah PC/Laptop, namun juga sudah terdapat di dalam beberapa aplikasi lainnya seperti di dalam aplikasi militer, kesehatan,
1
Universitas Sumatera Utara

2
remote control, chip robotic, alat komunikasi, dan mesin-mesin industri yang telah terintegrasi dengan sensor. Dengan adanya teknologi WSN, dapat memonitor dan mengontrol temperatur, kelembaban, kondisi cahaya, level derau, pergerakan suatu objek dan sebagainya.
Pada saat ini jaringan sensor nirkabel berkembang sangat pesat, hal ini dikarenakan jaringan sensor nirkabel mempunyai aplikasi yang sangat luas diberbagai bidang kehidupan, seperti bidang militer, kesehatan, perumahan, industri, transportasi dan lingkungan. Pada bidang militer contohnya, penyebaran yang cepat dan dinamis serta self − organization dari jaringan sensor membuat sistem ini menjadi suatu sistem penginderaan yang sangat menjanjikan untuk keperluan militer diantaranya dalam memberi aba-aba, sistem kontrol, dan intelijen. Pada bidang kesehatan, jaringan sensor dapat digunakan untuk memonitor kondisi pasien, dimana data psikologis pasien dapat diakses dengan menggunakan remote oleh dokter. Jaringan sensor juga dapat digunakan untuk mendeteksi penyebaran polutan/bahan kimia asing pada udara dan air, dapat membantu mengindentifikasi jenis, kadar dan lokasi dari polutan (Akydilz, et.al 2002).
Salah satu ciri dari jaringan sensor nirkabel yang harus diperhatikan adalah keterbatasan energi dan bandwidth (jumlah besaran data yang melewati kapasitas jaringan) dari jaringan nirkabel tersebut. Hal ini disebabkan karena rata-rata sensor dicatu oleh baterai yang memiliki lif etime sangat terbatas. Selain itu, bandwidth komunikasi pada jaringan sensor nirkabel juga sangat terbatas. Oleh sebab itu, dalam tesis ini akan dibahas mengenai model pendekatan stokastis pada jaringan sensor nirkabel terdistribusi, dengan hal ini pendekatan stokastik mengatasi adanya penolakan pada pelayanan jaringan terdistribusi.
1.2 Perumusan Masalah
Dari latar belakang yang dikemukakan, maka yang menjadi rumusan masalah adalah menganalisis apakah dengan meminimumkan penolakan layanan akan mempengaruhi pemuasan layanan pada pengguna jaringan.
Universitas Sumatera Utara

3 1.3 Tujuan Penelitian Adapun yang menjadi tujuan adalah untuk mengetahui pengaruh peminimuman pada pendekatan stokastik yang digunakan pada masalah pelayanan.
1.4 Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh peminimuman penolakan layanan pada pendekatan stokastik terhadap pelayanan jaringan sensor nirkabel terdistribusi yang banyak terdapat dikehidupan sehari-hari.
1.5 Metode Penelitian Penelitian ini bersifat studi literatur ataupun studi kepustakaan dengan mengacu pada jurnal-jurnal internasional yang berhubungan dengan jaringan terdistribusi dan jaringan sensor nirkabel. Selain itu, untuk membahas suatu model terdistribusi dalam jaringan sensor nirkabel dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Mencari dan mengumpulkan referensi-referensi yang berhubungan dengan jaringan terdistribusi dan jaringan sensor nirkabel,
2. Menampilkan literatur-literatur yang berhubungan dengan jaringan terdistribusi, jaringan sensor nirkabel dan pemodelan stokastik,
3. Membahas model jaringan terdistribusi pada sensor nirkabel faktor ketidakpastian dengan menggunakan pendekatan stokastik,
4. Menampilkan model jaringan terdistribusi dalam sensor nirkabel dengan pemodelan stokastik.

Universitas Sumatera Utara

BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
Pada bagian ini akan memberikan beberapa penelitian yang telah dilakukan terdahulu yang berhubungan dengan jaringan terdistribusi. Pertama dapat dilihat penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yakni memberikan teknologi digital packet switched modern yang merupakan suatu jaringan berkecepatan tinggi, bersama-sama dengan standarisasi perangkat lunak, peralatan, dan interface antar objek yang ada dalam jaringan. Hal itu merupakan beberapa faktor utama dalam mendorong teknologi yang memungkinkan untuk jaringan telekomunikasi terdistribusi. Salah satu perbedaan antara komunikasi jaringan terdistribusi baru dengan jaringan terpusat tradisional adalah sejumlah besar layanan yang dapat disediakan dan meningkatkan fleksibilitas dalam alokasi sumber daya.
Kemudian dalam penelitian yang telah dilakukan oleh Tomasgard (1997) juga, terdapat suatu teknologi baru yang berarti bahwa ada kebutuhan untuk memperkenalkan model optimisasi pada lapisan yang lebih tinggi dalam jaringan komunikasi. Selanjutnya memberikan contoh-contoh model yang meliputi aspek-aspek strategis dan operasional perencanaan. Sehingga sebagai akibat dari distribusi dan perubahan yang berfokus terhadap pengolahan informasi. Penekanan ditempatkan pada model di mana layanan dan pengolahan informasi pada node komputasi diperlakukan dalam referensi untuk yang berhubungan dengan transportasi dan routing informasi. Hal ini jelas bahwa model harus mampu mengatasi ketidakpastian yang awalnya memicu persyaratan untuk lebih flexible pada jaringan komunikasi.
Selanjutnya peningkatan fleksibilitas jaringan telekomunikasi modern memberikan alokasi sumber daya yang sangat baik untuk mekanisme kesepakatan dengan ketidakpastian. Terdapat beberapa ketidakpastian yang diperoleh dalam investasi dan pengoperasian jaringan.
Menurut Gavish (1992) sejumlah besar model optimisasi dengan aplikasi dalam telekomunikasi yang ada, dan teori antrian jaringan telah diterapkan pada aspek transportasi jaringan komunikasi. Kemudian, beberapa pendekatan pemrograman stokastik dirancang untuk mengatasi ketidakpastian. Sebuah fitur umum dari semua kasus di
4
Universitas Sumatera Utara

5 atas adalah bahwa fokus utama pada informasi data dan sumber daya yang terkait dengan telekomunikasi.
Kunal dan Angelia (2011), meneliti dua masalah yang sering terjadi di nirkabel senor jaringan, yang pertama masalah mencari nilai variabel lokal dalam agen jaringan komputasi, Selanjutnya yang kedua masalah penyelesaian cooperative pada optimisasi konvek dengan fungsi tujuannya adalah menjumlahkan fungsi konveks lokal.
Akydilz (2002) juga menyebutkan bahwa sebuah jaringan sensor nirkabel terdiri dari sejumlah sensor yang disebar pada suatu daerah tertentu yang disebut sebagai sensor field/medan sensor. Penyebaran sensor ini dapat dilakukan secara acak atau mengikuti suatu pola tertentu. Masing-masing sensor dilengkapi dengan beberapa komponen utama yaitu sensor memori dan peralatan komunikasi.
Universitas Sumatera Utara

BAB 3 LANDASAN TEORI
3.1 Jaringan Terdistribusi
Jaringan terdistribusi merupakan suatu jaringan yang komponennya berada pada jaringan komputer. Komponen tersebut saling berkomunikasi dan melakukan koordinasi hanya dengan pengiriman pesan (message passing). Sistem terdistribusi merupakan kebalikan dari Sistem Operasi Prosesor Jamak. Pada sistem tersebut, setiap prosesor memiliki memori lokal tersendiri. Kumpulan prosesornya saling berinteraksi melalui saluran komunikasi seperti Local Area Network (LAN) dan Wide Area Network (WAN) menggunakan protokol standar seperti TCP/IP. Karena saling berkomunikasi, kumpulan prosesor tersebut mampu saling berbagi beban kerja, data, serta sumber daya lainnya. Sistem terdistribusi dapat dikatakan sebagai suatu keberadaan beberapa komputer yang bersifat transparan dan secara normal, sehingga setiap sistem terdistribusi mengandalkan layanan yang disediakan oleh jaringan komputer.
Pendistribusian alat-alat dalam sebuah jaringan dapat menjadi sulit dikarenakan adanya persaingan dalam penyedia layanan. Yang diharapkan tidak adanya kekecewaan pada pelanggan , sehingga permintaan terpenuhi. Setidaknya satu diantara sepuluh ada yang tidak terpenuhi.

Adapun penggunaan sistem terdistribusi sangat diperlukan karena hal-hal berikut ini yaitu :
1. Performance : Sekumpulan prosesor dapat menyediakan kinerja yang lebih tinggi daripada komputer yang terpusat,
2. Distribution : Banyak aplikasi yang terlibat, sehingga lebih baik jika dipisah dalam mesin yang berbeda (contoh : aplikasi perbankan, komersial),
3. Reliability : Jika terjadi kerusakan pada salah satu mesin, tidak akan mempengaruhi kinerja system secara keseluruhan,
4. Incremental Growth : Mesin baru dapat ditambahkan jika kebutuhan proses meningkat,
6
Universitas Sumatera Utara

7
5. Sharing Data/Resource : Segala hal yang dapat digunakan bersama dalam jaringan computer, meliputi hardware (seperti disk, printer, scanner), juga software (seperti berkas, basis data, objek data),
6 Communication : Menyediakan fasilitas komunikasi antar manusia.
Internet merupakan salah satu contoh dari sistem terdistribusi yang merupakan suatu bentuk jaringan global yang menghubungkan komputer dengan satu sama lainnya, yang dapat berkomunikasi dengan media Internet Protokol (IP) sebagai protokol. Selain internet, juga terdapat intranet yang merupakan contoh sistem terdistribusi. Jaringan ini merupakan jaringan yang teradministrasi secara local, proprietary, terhubung ke internet (melalui firewall), dan menyediakan layanan internal dan eksternal. Sistem terdistribusi multimedia biasanya digunakan pada infrastruktur internet dengan karakteristik sumber data yang heterogen dan memerlukan sinkronisasi secara real time. Mobile dan sistem komputasi ubiquitous yang juga merupakan jaringan terdistribusi yang sering dijumpai pada sistem telepon Cellular (seperti GSM), komputer laptop, ubiquitous computing, handheld devices, PDA, dan lain-lain. World wide web merupakan suatu arsitektur client/server tebuka yang diterapkan di atas infrastruktur internet dan Shared resources (melalui URL) juga merupakan jaringan terdistribusi. Adapun contoh distribusi yang lainnya yaitu sistem telepon seperti Integrated Servis Digital Network (ISDN) dan PSTN, manajemen jaringan seperti administrasi sumber jaringan, dan Network File System (NFS) seperti Arsitektur untuk mengakses sistem file melalui jaringan.
3.2 Model Jaringan Terdistribusi
Dalam pelaksanaan jaringan terdistribusi memiliki berbagai bentuk (model) yaitu:
1. Jaringan client - server Merupakan bagian dari model dari jaringan terdistribusi yang membagi jaringan berdasarkan pemberi dan penerima jasa layanan. Pada sebuah jaringan akan didapatkan: file server, time server, directory server, printer server, dan seterusnya,
2. Jaringan point to point Merupakan bagian dari model jaringan terdistribusi dimana sistem dapat sekaligus berfungsi sebagai client maupun server,
Universitas Sumatera Utara

8
3. Jaringan tercluster adalah gabungan dari beberapa sistem individual (komputer) yang dikumpulkan pada suatu lokasi, saling berbagi tempat penyimpanan data (storage), dan saling terhubung dalam jaringan lokal (Local Area Network). Sistem cluster memiliki persamaan dengan sistem paralel dalam hal menggabungkan beberapa CPU untuk meningkatkan kinerja komputasi. Jika salah satu mesin mengalami masalah dalam menjalankan tugas maka mesin lain dapat mengambil alih pelaksanaan tugas itu. Dengan demikian, sistem akan lebih handal dan fault tolerant dalam melakukan komputasi. Dalam suatu jaringan, jaringan cluster mirip dengan sistem terdistribusi (distributed system). Perbedaannya jika jaringan pada sistem terdistribusi melingkupi komputer-komputer yang lokasinya tersebar maka jaringan pada sistem cluster menghubungkan banyak komputer yang dikumpulkan dalam satu tempat.

Dalam sebuah sistem, tentunya ditemukan beberapa macam kendala. Hal tersebut juga terjadi dalam sistem terdistribusi. Meskipun dapat dijumpai di mana-mana, sistem ini tetap saja memiliki beberapa tantangan yang harus dihadapi untuk menghasilkan sebuah sistem yang jauh lebih baik dan memuaskan pengguna. Adapun hal-hal yang harus diperhatikan dalam membangun sistem jaringan terdistribusi yaitu transparency (kejelasan), communication (komunikasi), performance dan scalability (kinerja dan ruang lingkup), heterogenity (keanekaragaman), openess (keterbukaan), reliability dan fault tolerancy (kehandalan dan toleransi kegagalan), serta Security (kemanan). Jaringan telekomunikasi modern terdistribusi yang mendasari jaringan transportasi tradisional dengan node yang dapat melakukan routing dan mengubah data (Anderson dan Natarajan, 1993).
3.3 Transparansi Distribusi
Transparansi dalam model jaringan terdistribusi yang dijelaskan dalam (Audestad ; 1995, Balachandrandan Jain ; 1976, dan Bar-Noy dan Garay ; 1995) adalah sebagai berikut :
a. Access transparency. Setiap aplikasi mengungkapkan secara langsung standar untuk aplikasi lain, terlepas dimana aplikasi bekerja dan ditempatkan. Aplikasi ini bersama-sama merupakan layanan sehingga dapat ditempatkan pada computer
Universitas Sumatera Utara

9
yang berbeda, sehingga dapat mempengaruhi interaksi antara aplikasi dan aksesnya satu sama lain,
b. Location transparency. Aplikasi ini dapat berinteraksi sementara lokasi yang ada berubah dari waktu ke waktu. Sistem ini mendukung mekanisme untuk mencari aplikasi pada sebuah kasus, dan ini memungkinkan penempatan aplikasi yang fleksibel dari waktu ke waktu,
c. Migration transparency. Ini merupakan perluasan dari lokasi dan akses transparansi yang memungkinkan relokasi yang dinamis sebagai contoh aplikasi. Relokasi dapat berlangsung sementara layanan yang berinteraksi satu sama lain. Transparansi ini memberi kita kemungkinan untuk benar-benar memindahkan aplikasi sementara sedang dipakai dan berinteraksi dengan aplikasi lain. Penyerahan dalam telekomunikasi mobile adalah contoh yang paling sering muncul,
d. Concurrency transparency. Transparansi ini memungkinkan beberapa aplikasi untuk berinteraksi dengan contoh yang sama dari aplikasi lain pada waktu yang sama. Itu fakta bahwa aplikasi lain menggunakan contoh yang sama tersembunyi,
e. Failure transparency. Hal ini memastikan bahwa kesalahan yang dihasilkan oleh satu contoh aplikasi tersembunyi dari aplikasi lain dan pengguna,
f. Replication transparency. Ini menyembunyikan replikasi dari satu aplikasi ke aplikasi lainnya pada komputer. Ini berarti bahwa tidak mungkin untuk mengetahui contoh dari aplikasi tersebut benar-benar untuk digunakan.
3.4 Jaringan Sensor Nirkabel
Wireless Sensor Network atau jaringan sensor nirkabel adalah kumpulan sejumlah node yang diatur dalam sebuah jaringan kerjasama. Setiap node memiliki kemampuan pemrosesan (satu atau lebih mikrokontroler, CPU atau chip DSP), mungkin berisi beberapa jenis memori (memori untuk program, data dan flash), memiliki transceiver RF (biasanya dengan single omni-antena directional), memiliki sumber daya (misalnya baterai dan sel surya), serta mengakomodasi berbagai sensor dan aktuator. Node berkomunikasi secara nirkabel dan bisa mengorganisir diri setelah digunakan dalam ad hocfashion. Sistem dengan 1000 atau bahkan 10.000 node telah diantisipasi. Sistem
Universitas Sumatera Utara

10
tersebut dapat merevolusi cara kita hidup dan bekerja. Jaringan ini juga sering disebut sebagai jaringan yang menghubungkan perangkat-perangkat seperti sensor node, router dan sink node. Perangkat ini terhubung secara ad-hoc dan mendukung komunikasi multi-hop. Istilah ad-hoc dapat diartikan sebagai kemampuan perangkat untuk berkomunikasi satu sama lain secara langsung tanpa memerlukan infrastruktur jaringan seperti router atau akses point. Sedangkan multi-hop merupakan suatu istilah yang diartikan sebagai komunikasi beberapa perangkat yang melibatkan perangkat antara (intermediate), multi-hop melibatkan perangkat antara seperti router untuk meneruskan sebuah paket dari satu node ke node lain dalam jaringan.
Banyak aplikasi yang bisa dilakukan menggunakan jaringan sensor nirkabel, misalnya pengumpulan data kondisi lingkungan, security monitoring, dan node tracking scenarios. Sebuah aplikasi pengumpulan data lingkungan kanonik adalah salah satu penelitian dimana ilmuwan ingin mengumpulkan pembacaan beberapa sensor dari satu set poin dalam suatu lingkungan selama periode waktu tertentu untuk mendeteksi tren dan saling ketergantungan. Para ilmuwan ini ingin mengumpulkan data dari ratusan titik yang tersebar di seluruh daerah dan kemudian menganalisis data secara offline.

Jaringan sensor nirkabel merupakan salah satu bagian dari jaringan telekomunikasi. Jaringan sensor nirkabel merupakan generasi baru dari sistem sensor yang mempunyai keterbatasan energi, pemrosesan data yang lambat, kapasitas penyimpan data yang kecil serta dioperasikan dalam suatu lingkungan dalam waktu yang lama. Para peneliti telah mencoba mengembangkan beberapa protokol baru yang khusus didesain untuk jaringan sensor nirkabel, yang bersifat energyawareness. Fokus penelitian lebih kepada protokol routing, karena adanya perbedaan yang mendasar antara jaringan biasa dibandingkan dengan jaringan sensor (baik arsitekrur jaringan maupun aplikasi). Gambar berikut menunjukan model protokol generik yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan jalur komunikasi didalam Jaringan sensor nirkabel (Karl dan Willig, 2005).
Peningkatan jumlah aplikasi Wireless Sensor Network membutuhkan delay jaringan yang rendah. Penelitian saat ini di bidang WSN terutama terkonsentrasi pada bagaimana mengoptimalkan efisiensi energi dengan kurang memperhatikan masalah delay jaringan. Beberapa rancangan WSN baru ditargetkan pada aplikasi yang memerlukan delay transfer data yang rendah dan keandalan yang tinggi. WSN termasuk jaringan
Universitas Sumatera Utara

11
transfer data multihop dengan delay rendah dan hemat energi. Usianya bisa mencapai beberapa tahun dengan baterai kecil. Node-node saling berkomunikasi menggunakan biaya dan daya yang rendah pada frekuensi radio. Jaringan ini telah diterapkan pada aplikasi sistem keamanan di rumah sakit.
Adapun perkembangan teknologi semakin mengarah kepada konektivitas lingkungan fisik. Kebanyakan observasi yang dilakukan di lapangan melibatkan banyak faktor dan parameter-parameter untuk mendapatkan hasil yang maksimal dan akurat. Jika peneliti hendak mengambil informasi langsung di lapangan, maka kendalanya adalah biaya yang besar dan waktu yang lama untuk mendeteksi fenomena yang muncul sehingga menyebabkan performansi yang tidak efisien dan tidak praktis. Dengan adanya teknologi WSN, memungkinkan peneliti untuk mendapat informasi yang maksimal tanpa harus berada di area sensor. Informasi dapat diakses dari jarak jauh melalui gadget seperti laptop, remote control, server dan sebagainya.
Berikut adalah beberapa keuntungan yang bisa diperoleh dari teknologi WSN:
1. Praktis dan ringkas karena tidak perlu ada instalasi kabel yang rumit dan dalam kondisi geografi tertentu sangat menguntungkan dibanding Wired Sensor.
2. Sensor menjadi bersifat mobile, artinya pada suatu saat dimungkinkan untuk memindahkan sensor untuk mendapat pengukuran yang lebih tepat tanpa harus khawatir mengubah disain ruangan maupun susunan kabel ruangan.
3. Meningkatkan efisiensi secara operasional. 4. Mengurangi total biaya sistem secara signifikan.
5. Dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar. 6. Konfigurasi software mudah.
7. Memungkinkan komunikasi digital 2 arah. 8. Menyediakan konektivitas internet yang secara global, kapanpun dimanapun in-
formasi tersebut dapat diakses melalui server, laptop, dan sebagainya.
Universitas Sumatera Utara

12
Jaringan Sensor Nirkabel atau sering disebut sebagai Wireless Sensor Network (WSN) adalah sebuah jaringan yang menghubungkan perangkat-perangkat seperti sensor node, router dan sink node. Perangkat ini terhubung secara ad-hoc dan mendukung komunikasi multi-hop. Istilah ad-hoc dapat diartikan sebagai kemampuan perangkat untuk berkomunikasi satu sama lain secara langsung tanpa memerlukan infrastruktur jaringan seperti router atau akses point. Sedangkan multi-hop merupakan suatu istilah yang diartikan sebagai komunikasi beberapa perangkat yang melibatkan perangkat antara (intermediate), multi-hop melibatkan perangkat antara seperti router untuk meneruskan sebuah paket dari satu node ke node lain dalam jaringan.
Jaringan sensor nirkabel merupakan salah satu bagian dari jaringan telekomunikasi. Jaringan sensor nirkabel merupakan generasi baru dari sistem sensor yang mempunyai keterbatasan energi, pemrosesan data yang lambat, kapasitas penyimpan data yang kecil serta dioperasikan dalam suatu lingkungan dalam waktu yang lama. Para peneliti telah mencoba mengembangkan beberapa protokol baru yang khusus didesain untuk jaringan sensor nirkabel, yang bersifat energyawareness. Fokus penelitian lebih kepada protokol routing, karena adanya perbedaan yang mendasar antara jaringan biasa dibandingkan dengan jaringan sensor ( baik arsitektur jaringan maupun aplikasi ). Gambar 3.1 berikut menunjukkan model protokol generik yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan jalur komunikasi didalam Jaringan sensor nirkabel (Karl dan Willig, 2005).
Gambar 3.1 Jaringan sensor nirkabel
Jika pada awal-awal pengembangan teknologi, WSN secara khusus digunakan dalam bidang militer, tetapi saat ini WSN telah digunakan diberbagai bidang serta untuk beragam keperluan. Beberapa keperluan yang digunakan yaitu untuk peman-
Universitas Sumatera Utara

13
tauan lingkungan, pemantauan jembatan, pemantauan aktivitas gunung api, komponen pendukung dalam rangka menuju smart city, pemantauan dan kontrol aktivitas di bidang pertanian, dan sebagainya. Aktivitas utama aplikasi WSN yaitu pemantauan, sedangkan untuk kebutuhan kontrol dapat melibatkan perangkat seperti aktuator.
3.5 Proses Stokastik
Program stokastik adalah sebuah nama yang menyatakan program matematika yang dapat berupa linier, cacah, cacah campuran, non linier tetapi dengan menampilkan elemen stokastik pada data. Oleh sebab itu dalam program stokastik dapat dinyatakan bahwa :
a. Pada program matematik deterministik, data (koefisien) yang merupakan bilanganbilangan yang diketahui (tertentu),
b. Pada program stokastik, data (koefisien) yang merupakan bilangan yang tidak diketahui (tidak pasti) yang disajikan sebagai distribusi peluang.
Program stokastik merupakan program matematik dengan situasi yang mengandung ketidakpastian. Program stokastik adalah merupakan program matematik, dimana beberapa data yang termuat pada tujuan atau kendala mengandung ketidakpastian, ketidakpastian biasanya dicirikan oleh distribusi peluang pada parameter. Walaupun ketidakpastian didefinisikan dengan tepat tetapi pada prakteknya diberikan beberapa skenario (hasil yang mungkin dari data) yang spesifik dan distribusi peluang gabungan yang cepat. Hasil-hasil secara umum digambarkan pada elemen w ∈ W . Ketika beberapa data acak, maka penyelesaian dan nilai tujuan optimal untuk masalah optimisasi juga acak.
Menurut Ross M. Sheldon (1980), sebuah proses stokastik didefinisikan sebagai koleksi dari beberapa peubah acak (Xt) dimana indeks t berada pada himpunan T . Nilai T berupa himpunan bilangan bulat non negatif, dan Xt menyatakan sebuah karakteristik yang dicari dan dapat diukur pada waktu t. Pengamatan terhadap perilaku sebuah sistem yang beroperasi pada periode waktu tertentu sering menuju pada analisis dari sebuah proses stokastik dengan struktur yang demikian. Pada waktu tertentu yang ditandai dengan 0, 1, ..., sistem berada pada keadaan (state) yang ditandai dengan
Universitas Sumatera Utara

14
0, 1..., M . Rentang antar waktu dapat sama atau berbeda-beda sesuai dengan perilaku sistem yang diamati. Keadaan (state) dari sebuah sistem dapat berarti secara kualitatif maupun kuantitatif, dan dapat digunakan untuk menyatakan jumlah keadaan yang ada pada suatu sistem. Representasi matematika dari sistem tersebut adalah sebuah proses stokastik (Xt), dimana peubah acak diukur pada waktu t = 0, 1, 2, ... dan setiap peubah acak dapat berada pada keadaan 0, 1, ...M. Nilai ini merupakan karakterisasi dari (M + 1) keadaan dari proses.
3.6 Perbedaan Jaringan Nirkabel dan Kabel Jaringan Nirkabel dan jaringan kabel adalah jaringan yang menghubungkan antara server dan node-node. Jaringan ini memiliki kelebihan dan kelemahan satu sama lainnya. Pada jaringan nirkabel mampu melayani banyak node dengan jarak yang tidak tak terbatas sepanjang terdapat signal pada tempat atau wilayah yang dijangkau. Sedangkan jaringan kabel hanya mampu melayani node terbatas dengan biaya distribusi yang besar sepanjang kabel yang dipergunakan tersedia ada demikian sebaliknya.
Pada jaringan nirkabel sering terdapat penolakan atau penundaan layanan saat digunakan, mengakibatkan kekecewaan pada pengguna layanan atau pelanggan. Sementara jaringan kabel jarang terjadi penolakan asal fasilitas atau keadaan kabel pada saat penggunaan dalam keadaan baik.
Penggunaan jaringan nirkabel banyak digunakan orang dari pada jaringan kabel. Itu dikarenakan keefisienan biaya (cost) maupun waktu. Jaringan nirkabel dipakai untuk sistem alat-alat yang canggih. Seperti radar, remote kontrol dan lain-lain. Sedangkan jaringan kabel hanya digunakan untuk alat tradisional seperti, listrik rumah, bahan-bahan elektronik rumahan yang semua ini dikenal dengan jaringan telekomunikasi tradisional.
Universitas Sumatera Utara

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Mutu Pelayanan, Transparansi dan Lokasi Permintaan
Pelanggan diharuskan mengetahui konsep layanan Quality of service(QoS), dimana QoS merupakan aplikasi atau sub layanan yang dapat dilihat dan difahami atribut-atribut yang diinginkan pada layanan ketika adanya tawaran, apakah itu berupa contoh, penolakan atau penundaan, kenyataan atau kepastian, mutu, ukuran, keamanan dan lainlain. Parameter QoS untuk sebuah jaringan juga memiliki level yang lebih rendah diantaranya: bandwidth, penundaan, kemungkinan pemblokiran, rugi, dan lain-lain. Tampilan QoS untuk Subservis, karena adanya persoalan masalah persediaan layanan. Untuk kemungkinan lebih umumnya tidak akan ada kekhususan parameter yang lebih spesifik. Pendistribusian transparansi diasumsikan bahwa QoS pada sub layanannya tidak berdampak lebih khusus oleh node sensor nirkabel pada saat terprogram.
Distribusi transparansi diindikasikan bahwa lokasi sub layanan digunakan untuk menemukan permintaan yang tidak penting dari yang lain. Pelanggan tidak mempunyai pilihan ketika datang untuk meminta layanan yang instan, yang mana tidak diasumsikan pada dampak oleh perbedaan di node. Distribusi transparansi ada juga banyak diberikan ketika datang ke sumber lokasi jaringan.
Lokasi jaringan jelas tidak ada masalah informasi yang menghasilkan transfortasi pokok ke transfortasi jaringan. Bahkan jika diambil semua tanda yang telah diakui memiliki kemampuan yang sama untuk melanjuti pada pelayanan. Transfortasi boleh mempengaruhi QoS untuk berbagi pengalaman pada pelanggan, contohnya melalui waktu penundaan, sebagai akibat jaringan yang padat. Ini biasa terjadi pada penyediaan jaringan untuk memutuskan daerah pelanggan. Hal ini bertujuan untuk meminimumkan biaya transfortasi.
Pertanyaan penting apakah pengaturan, pemberian dan penerimaan yang pantas kedalam model yang digambarkan pada pokok pengoperasian dan aliran informasi. Bahkan jika informasi sampai ketetapan model layanan mungkin pertama dilihat dari kebutuhan. Ada beberapa alasan mengapa terjadi kesalahpahaman informasi, pertama
15
Universitas Sumatera Utara

16
tempat dimana penyediaan layanan tidak merupakan penyediaan layanan, agen yang menawarkan layanan mungkin tidak tahu tentang lokasi pemeriksaan layanan sendiri, perpindahan tempat dan transparansi.
4.2 Model Penyedia Layanan Deterministik
Untuk mengkhususkan suatu masalah penyedia sublayanan mempunyai satu set ketersediaan komputer dimana akan dapat menginstal sublayanan. Demikian pula pada jaringan sensor nirkabel dalam memprogram layanan. Dapat ditentukan lokasi sub layanan pada node untuk mengorder permintaan layanan. Pemrograman menurut sub layanan node tidak melayani permintaan pelanggan dikarenakan persediaan sedikit. Jika strategi alokasi melewati di atas batas permintaan kapasitas node karena tidak mencukupi untuk memenuhi semua permintaan. Ada beberapa cara untuk menafsirkan penolakan, karena adanya persaingan pasar pada sublayanan. Sublayanan akan ditolak ketika semua persediaan biaya ditolak.
Harga dibawah angka pasar diasumsikan dengan persediaan servis yang tidak tersedia. Biaya penolakan harus sepadan dengan pasar. Ketika pasar sub layanan digunakan sebagai fungsi dagang, bisa diadakan layanan dari tempat lain. Tidak ada perbedaan penolakan antara perbedaan aktivitas terhadap pelanggan tetap. Ini semua diasumsikan bahwa penolakan sama dengan kelengkapan dalam model.
Model yang dianalisis dilihat dari proses pendistribusian suatu layanan dengan tujuan pencapaian pemuasan pelanggan.
Pada bagian ini akan diberikan suatu model penyedia layanan deterministik, yang berarti bahwa dalam model penyedia layanan tersebut terdapat suatu nilai, atau mengandung unsur kepastian. Model ini memberikan secara detail mengenai masalah service provider. Servis provider tersebut terdiri dari seperangkat komputer yang dapat memprogramkan ke dalam subservis. Subservis tersebut dapat dialokasikan pada node komputer dalam perintahnya ke demand untuk servis. Andaikan digambarkan suatu model statis dengan asumsi bahwa permintaan deterministik dan ketidakpastian waktu untuk memprogram subservis. Penyedia layanan memiliki seperangkat komputer yang tersedia yang dapat memprogram subservis. Permasalahan dalam membangun model adalah bagaimana mengalokasikan subservis ke node komputasi. Hal ini dilakukan un-
Universitas Sumatera Utara

17
tuk memanfaatkan sumber daya penyedia layanan terbaik yang telah tersedia dalam rangka untuk memenuhi permintaan. Permasalahan ini dapat dimodelkan sebagai masalah linier mixed integer programming (MIP). Adapun tujuannya adalah untuk memberikan subservis pada node komputasi untuk meminimumkan nilai penolakan.
Misalnya I merupakan himpunan node komputasi dan J merupakan himpunan subservis, maka variabel 0-1 z(i, j) menunjukkan apakah ada atau tidak node i yang mengandung subservis j dalam memprogram. Variabel x(i, j) dinotasikan sebagai jumlah dari permintaan untuk memproses kapasitas yang dibangkitkan oleh subservis j dan bertemu node i. Dalam prakteknya, x(i, j) bernilai integer, biarpun relaxing integrality menjadi syarat tetapi tidak mempengaruhi solusi optimal karena akan memiliki nilai optimal antara lain 0 atau secara relatif besar. Andaikan demand untuk proses pembangkit kapasitas oleh subservis j menjadi d(j). Nilai permintaan untuk subservis j yang digunakan dari lain tempat dinotasikan dengan π(j). Sumber yang ditetapkan digunakan untuk subservis j pada node i yang dinotasikan r(i, j). S(i) merupakan total kapasitas dari node i. Oleh sebab itu akan meminimumkan permintaan subservis J pada daerah atau tempat lain yang sebanding dengan demand subservis itu sendiri. Sehingga jumlah dari permintaan untuk memproses kapasitas yang ditawarkan oleh subservis J akan bernilai minimum.(Tomasgard et.al 1997) mengatakan Daerah layak dari syarat masalah subservis deterministik tanpa penolakan yaitu usaha mencari nilai minimum dari jumlah hasil perkalian antara nilai permintaan dengan hubungan node i dan subservis j dikurang jumlah dari permintaan untuk proses kapasitas subservis j bertemu node i dapat di formulasikan dalam model matematika berikut:
min j∈J π(j) (d(j) − i∈I x(i, j))
kendala j∈J r(i, j)z(i, j) + j∈J x(i, j) ≤ s(i), i ∈ I i∈I x(i, j) ≤ d(j), j ∈ J
M(i, j)z(i, j) − x(i, j) ≥ 0, (i, j) ∈ IxJ z(i, j) ∈ {0, 1}, x(i, j) ≥ 0, (i, j) ∈ IxJ
Universitas Sumatera Utara

dimana:

18

I = Himpunan notasi komputasi J = Himpunan subservis d(j) = Demand pada servis π(j) = Nilai permintaan untuk subservis j yang digunakan dari lain tempat r(i, j) = Sumber yang ditetapkan untuk subservis j pada node i S(i) = Total kapasitas dari node i x(i, j) = Jumlah dari permintaan untuk memproses kapasitas yang dibangkitkan
oleh subservis j dan bertemu node i z(i, j) = Hubungan antara node i dengan subservis j dalam memprogram M(i, j) = Nilai batas atas untuk variabel

d(j)− i∈x x(i, j) dalam fungsi objektif merupakan bagian dari demand untuk subservis j. M(i, j) dalam fungsi kendala merupakan nilai batas atas untuk variabel x(i, j) yang sesuai, dan nilai paling rendah M(i, j) yang diambil adalah min {s(i) − r(i, j), d(j)}.

4.3 Pengaturan Subservis di Bawah Ketidakpastian
Masalah stokastik merupakan masalah ketidakpastian seperti halnya demand. Andaikan π¯(j) merupakan nilai acak dari rejecting demand untuk membuat sumber subservis j. Demand acak untuk subservice j dinotasikan dengan δ¯(j). Berikut diberikan formulasi 2-stage dari masalah stokastik service provision:
min Q(Z)

kendala j∈J r(i, j)z(i, j) ≤ s(i), i ∈ I z(i, j) ∈ {0, 1}, (i, j) ∈ IxJ

Dimana fungsi kendala menunjukkan batas kapasitas node dari banyaknya subservices yang dapat menginstal dalam sebuah node,
Q(Z) = E[q(z, π, δ)]

Universitas Sumatera Utara

Ekspektasi parameter stokastik dari π¯ dan δ¯ adalah:
q(z, π, δ) = min j∈J π(j)[δ(j) − i∈x x(i, j)]
kendala j∈J x(i, j) ≤ s(i) − j∈J r(i, j)z(i, j) = sz∗(i), i ∈ I i∈I x(i, j) ≤ δ(j), j ∈ J
x(i, j) ≤ M(i, j)z(i, j), (i, j) ∈ IxJ x(i, j) ≥ 0, (i, j) ∈ IxJ

19

4.4 Model Node Lokasi
Dalam permasalahan ini dapat diformulasikan dari berbagai macam model capacitated facility location. Dari berbagai sumber yang telah diamati, maka akan diberikan perluasan bentuk untuk permasalahan ini. Andaikan y(i) bernilai 1 jika suatu komputer i dapat diprogram dan 0 sebaliknya. Nilai corresponding fixed investment adalah f(i). Secara natural diasumsikan kapasitas komputer terbatas, S(i) merupakan kapasitas komputer i. Hal ini juga diasumsikan bahwa permintaan penolakan juga mungkin untuk subservis. Oleh karena itu, hal ini diasumsikan layak pada jaringan provider dari sekumpulan total minimum kapasitas dari komputer dalam suatu daerah, yang mana dinotasikan dengan sl. Himpunan kapasitas maksimum dalam suatu daerah yang dianjurkan dinotasikan dengan su yang bernilai maksimum.
Variabel x(i, e) merupakan demand untuk proses kapasitas pada lokasi demand e yang mana dapat memenuhi node i. Himpunan dari lokasi demand (links) adalah ε. Demand untuk proses kapasitas pada link e adalah δ¯(e). Nilai stokastik yang mungkin pada demand dari suatu lokasi dinotasikan dengan e pada node i seperti α¯(i, e). Parameter ini akan memasukkan nilai operasi dari installing atau renting inf rastructure dalam jaringan nirkabel. Formulasi ini diasumsikan bernilai linier dalam proses kapasitas yang digunakan.
Variabel t(e) mendeskripsikan bagaimana sumber unit demand pada daerah e yang dipilih. Nilai penolakan diberikan oleh k¯(e). Terdapat 2 langkah Model stokastik yang sesuai untuk permasalahan ini, yaitu pada langkah pertama dapat dinyatakan sebagai:
min i∈I f (i)y(i) + Q(y)
Universitas Sumatera Utara

kendala sl ≤ i∈I s(i)y(i) ≤ su y(i) ∈ {0, 1}, ∀i ∈ I

20

Dimana kendala kapasitas terbatas dapat diprogram kedalam suatu daerah Q(y) = E[q(y, α, k, δ)]. Dengan ekspektasi dari parameter stokastik adalah α¯, k¯, dan δ¯. Sedangkan untuk permasalahan pada langkah kedua dapat dinyatakan sebagai:
q(y, α, k, δ) = min i∈I e∈ε α(i, e)x(i, e) + e∈ε k(e)t(e)
kendala i∈I x(i, e) + t(e) = δ(e), ∀e ∈ ε, i∈I x(i, e) ≤ s(i)y(i), ∀i ∈ I,
x(i, e), t(e) ≥ 0, ∀(i, e) ∈ Ixε

Dimana:
δ¯(j) = Demand acak untuk subservis j δ¯(e) = Demand untuk proses kapasitas link e f(i) = Nilai koresponding fixed investment x(i, e) = Demand untuk proses kapasitas pada lokasi demand e untuk memenuhi node i α¯(i, e) = Nilai stokastik yang mungkin ε = Himpunan dari lokasi demand (links) e = Merupakan demand e
Dengan kendala pada stage pertama memerlukan demand pada tiap lokasi yang memenuhi atau penolakan. Sedangkan kendala pada langkah kedua dapat dipastikan demand hanya memenuhi pada suatu node.

4.5 Analisa Model Penyedia Layanan (Tomasgard, 1997)
Dalam masalah jaringan sensor nirkabel terdapat masalah yang sering ditemui antara lain kapasitas input dan output yang tidak sebanding. Hal ini sering terjadi misalnya dalam jaringan wifi disuatu tempat. Sebagai contoh pada jaringan wifi di Departemen Matematika lantai 2 USU. Pada waktu-waktu tertentu jaringan wifi tersebut dapat

Universitas Sumatera Utara

21
diakses dengan cepat dan ada kalanya aksesnya lambat atau sulit untuk diakses. Hal ini dikarenakan pada waktu-waktu tertentu pengguna layanan melebihi kapasitas yang tersedia sehingga menyebabkan terjadinya penundaan terhadap layanan tersebut.
Selain masalah waktu, terdapat beberapa penyebab atau kendala yang sering terjadi pada masalah penundaan pada layanan jaringan wifi tersebut, antara lain kapasitas bandwith, cuaca, kesalahan id address dan jarak pengguna dengan pusat server. Dari kendala diatas, penelitian ini terfokus pada masalah penyediaan kapasitas bandwith dengan pengguna layanan.
Pada penelitian sebelumnya (Tomasgard, 1997)tidak ditemukan adanya pemecahan masalah jika ditinjau dari penambahan jumlah kapasitas Si jaringan dan penaksiran jumlah kemungkinan pengguna terhadap persediaan kapasitas yang ada. Agar tidak ada lagi terjadi penolakan layanan pada pengguna layanan, kalaupun ada tidak menjadi suatu permasalahan yang urgen.
Disini penulis memecahkan masalah dengan menggunakan model yang telah dibahas sebelumnya. Dari parameter yang telah disebutkan dengan d(j) ≤ S(i). Kapasitas tambahan node i adalah N(i). Dengan demikian untuk meminimumkan penolakan saat layanan diformulasikan secara matematika sebagai berikut:

min j∈J π(j) (d(j) − i∈I x(i, j))

kendala

j∈J r(i, j)z(i, j) + j∈J x(i, j) ≤ s(i) + N (i), i ∈ I i∈I x(i, j) ≤ d(j), j ∈ J
M(i, j)z(i, j) − x(i, j) ≥ 0, (i, j) ∈ IxJ
z(i, j) ∈ {0,