Alokasi Sumber Daya Pada Model Jaringan CRN-D2D Menggunakan Algoritma Improved Grey Wolf Optimizer

Nisa Intan Kumalasari, Dr. I Wayan Mustika, S.T., M.Eng.; Widyawan, S.T., M.Sc., Ph.D.

2025 | Tesis | S2 Teknologi Informasi

Penelitian ini membahas optimasi alokasi kanal pada jaringan Cognitive Radio Network berbasis Device-to-Device (CRN-D2D) menggunakan algoritma Improved Grey Wolf Optimizer (I-GWO). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memaksimalkan total throughput jaringan dengan tetap memperhatikan batasan interferensi dan efisiensi distribusi kanal. Simulasi dilakukan dengan membandingkan performa I-GWO terhadap algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO) dan metode acak pada berbagai konfigurasi population size dan parameter penalti. Hasil pengujian menunjukkan bahwa I-GWO secara konsisten unggul dalam mencapai konvergensi lebih cepat, nilai throughput yang lebih tinggi, serta distribusi alokasi pasangan Secondary User (SU) yang lebih merata. Implementasi penalty factor sebesar 0.4 terbukti efektif dalam menghasilkan solusi yang optimal dan sesuai dengan batasan sistem. Dengan demikian, I-GWO dinilai sebagai pendekatan yang efisien dan adaptif untuk permasalahan alokasi kanal pada jaringan CRN-D2D.

This study focuses on optimizing channel allocation in a Cognitive Radio Network with Device-to-Device (CRN-D2D) communication using the Improved Grey Wolf Optimizer (I-GWO) algorithm. The primary objective is to maximize total network throughput while adhering to system constraints such as interference limits and efficient channel utilization. Simulations were conducted to compare the performance of I-GWO with the standard Grey Wolf Optimizer (GWO) and a random allocation method across various population size configurations and penalty factor values. The results show that I-GWO consistently outperforms the other methods in terms of faster convergence, higher throughput, and more balanced distribution of Secondary User (SU) pairs across channels. The implementation of a 0.4 penalty factor was found to be effective in guiding the algorithm toward optimal and constraint-compliant solutions. Overall, I-GWO proves to be an efficient and adaptive approach for solving the channel allocation problem in CRN-D2D environments.

Kata Kunci : Jaringan Radio Kognitif, Komunikasi Device-to-Device, I-GWO, Alokasi Kanal, Optimasi Throughput