Optimasi Task Scheduling dengan Enhanced Whale Optimization pada Cloud dan MEC

Abstract

Studi ini berdasarkan metode Enhanced Whale Optimization Algorithm (EWOA). Serangkaian simulasi dengan berbagai skenario pengujian dilakukan untuk mengetahui seberapa efektif algoritma tersebut. Selama tahap implementasi, peneliti membuat prototipe media uji berbasis web. Dengan menggunakan prototipe ini, peneliti dapat melihat bagaimana algoritma membagi beban kerja di antara berbagai server. Selama pengujian, parameter seperti throughput, packet loss, dan latency dinilai. Hasilnya menunjukkan bahwa versi EWOA sederhana dapat menyalurkan beban secara merata, yang menghasilkan throughput 100% dan packet loss nol. Metode ini menunjukkan kinerja yang lebih efisien dan stabil dibandingkan dengan metode lain seperti alokasi acak, Round Robin, dan alokasi statis. Hasil menunjukkan bahwa penerapan logika EWOA adalah salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk meningkatkan pemanfaatan sumber daya sambil meningkatkan kinerja sistem dalam lingkungan Cloud dan MEC.