OPTIMASI PENEMPATAN ROADSIDE UNIT PADA JARINGAN VANET DI KOTA MAKASSAR MENGGUNAKAN ALGORITMA AQUILA OPTIMIZER

Latar Belakang. Peningkatan jumlah kendaraan yang signifikan setiap tahunnya di Kota Makassar memicu tantangan serius terkait kemacetan dan angka kecelakaan lalu lintas. Hal ini mendorong urgensi penerapan Intelligent Transportation System (ITS), di mana Vehicular Ad-hoc Networks (VANET) menjadi komponen fundamental yang mengandalkan Roadside Units (RSU) untuk menjamin konektivitas antar kendaraan. Namun, optimasi penyebaran RSU di lingkungan perkotaan yang kompleks menghadapi kendala trade-off antara coverage area dan kualitas layanan. Tujuan. Penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma metaheuristik Aquila Optimizer (AO) untuk mengoptimalkan penempatan RSU dengan tujuan meminimalkan jumlah unit RSU aktif sekaligus memaksimalkan metrik Quality of Service (QoS). Metode: Evaluasi kinerja dilakukan melalui simulasi integratif menggunakan SUMO untuk mobilitas kendaraan dan NS-2 untuk komunikasi jaringan. Pengujian dilakukan pada tiga durasi waktu simulasi, yaitu 60, 300, dan 600 detik, dengan membandingkan AO terhadap skenario tanpa RSU, penempatan manual (85 RSU), Particle Swarm Optimization (PSO), dan Virus Optimization Algorithm (VOA). Hasil. Hasil simulasi menunjukkan keunggulan signifikan algoritma AO yang mampu mencapai cakupan layanan optimal hanya dengan 10 RSU aktif. Pada seluruh variasi durasi simulasi, AO secara konsisten menghasilkan Packet Delivery Ratio (PDR) tertinggi pada rentang 93,83% hingga 100%, mempertahankan throughput stabil antara 4,01 kbps hingga 4,40 kbps, serta menekan end-to-end delay secara efektif. Kesimpulan. Algoritma AO terbukti sebagai solusi yang paling efektif dan efisien secara biaya untuk perencanaan infrastruktur Smart City, karena mampu meminimalkan kebutuhan unit RSU secara drastis tanpa mengurangi kualitas pengiriman paket data dalam jaringan.