PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMISASI PENJADWALAN TUGAS PADA CLOUD COMPUTING
Main Article Content
Abstract
Penjadwalan tugas dalam cloud computing merupakan tantangan utama dalam mengelola sumber daya secara efisien. Sistem cloud yang memiliki sumber daya terbatas dan tugas yang sangat beragam memerlukan mekanisme penjadwalan yang dapat mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya serta meminimalkan waktu pemrosesan. Permasalahan ini menjadi semakin kompleks seiring dengan berkembangnya teknologi komputasi awan yang mendukung pengolahan data dalam jumlah besar dan waktu nyata. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan Algoritma Genetika dalam mengoptimalkan penjadwalan tugas pada cloud computing, dengan fokus pada pengurangan waktu pemrosesan dan penggunaan sumber daya secara efisien. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem berbasis Algoritma Genetika untuk menyusun jadwal tugas secara otomatis dengan mempertimbangkan beberapa parameter, seperti kapasitas sumber daya, prioritas tugas, dan waktu pemrosesan. Penjadwalan yang dihasilkan kemudian diuji dan dibandingkan dengan metode penjadwalan konvensional seperti FIFO (First In First Out). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Algoritma Genetika mampu menghasilkan jadwal tugas yang lebih efisien dibandingkan dengan penjadwalan konvensional, dengan waktu pemrosesan yang lebih cepat dan pemanfaatan sumber daya yang lebih optimal. Selain itu, Algoritma Genetika juga dapat mengurangi kemungkinan terjadinya pemborosan sumber daya pada sistem cloud.
Downloads
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
References
[2] A. Saputra, D. F.-J. Optimalisasi, and undefined 2024, “Optimasi Jalur Distribusi Menggunakan Pendekatan Algoritma Genetika,” jurnal.utu.ac.id, vol. 10, no. 2, 2024.
[3] A. Putri, “Optimasi Multi-obyektif NSGA-II Pada Penjadwalan Produksi untuk minimalisasi Makespan dan Biaya Keterlambatan,” 2024.
[4] P. M. B. B. Butar and M. Yamin, “ANALISA RANTAI PASOK UNTUK PEMULA,” 2024.
[5] N. Iriasyah, “PENERAPAN ALGORITMA SPIDER-MONKEY OPTIMIZATION UNTUK PENYELESAIAN SOFTWARE PROJECT SCHEDULING PROBLEM,” 2023.
[6] E. Erwin, A. Pasaribu, N. Novel, and A. Thaha, “Transformasi Digital,” 2023.
[7] S. Saputra, E. P.-J. T. I. (Jutif), and undefined 2023, “Development of Scheduling System With Genetic Algorithm in Website-Based Smk Negeri 1 Sine,” core.ac.uk, vol. 4, no. 4, pp. 797–806, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.4.784.
[8] M. Fitrah and F. Fathurrahman, “MATEMATIKA DISKRIT: Berbasis Hasil Penelitian Pada Ilmu Komputer,” 2023.
[9] A. Saputra, D. F.-J. Optimalisasi, and undefined 2024, “Optimasi Jalur Distribusi Menggunakan Pendekatan Algoritma Genetika,” jurnal.utu.ac.id.
[10] D. FITRI, “PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENYELESAIAN MASALAH TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA PENDISTRIBUSIAN BARANG,” 2024.
[11] M. Daffa, M. Arrasyid, G. Sumilar, D. A. Nugraha, and E. Rilvani, “Tren Algoritma Penjadwalan Tugas Pada Cloud Computing: Systematic Review Literature,” journal.aptii.or.id, pp. 106–113, 2025, doi: 10.62951/modem.v3i1.362.
[12] M. A.-J. N. T. E. dan Teknologi and undefined 2017, “Klasifikasi Data pada Sistem Penjurusan dengan Preferensi Standar Simple Additive Weighting (PS-SAW),” journal.ugm.ac.idM AssidiqJurnal Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Informasi, 2017•journal.ugm.ac.id, vol. 6, no. 4, 2017.