<![CDATA[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.]]>
Copyrights © 2025
