Pemodelan Prediktif Waktu Eksekusi Tugas di Lingkungan Cloud Menggunakan Metrik Pemanfaatan Sumber Daya
Keywords:
Komputasi awan, Regresi linier, PrediktifAbstract
Fluktuasi beban kerja dan kompleksitas dalam pemanfaatan sumber daya membuat prediksi waktu eksekusi menjadi sulit dan memerlukan pendekatan yang tepat untuk meningkatkan efisiensi dan performa sistem cloud. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan model prediktif menggunakan regresi linear untuk memperkirakan waktu eksekusi tugas di lingkungan cloud berdasarkan metrik pemanfaatan sumber daya seperti penggunaan CPU, memori, Disk I/O, dan latensi jaringan. Data dikumpulkan dari metrik pemanfaatan sumber daya di lingkungan cloud dan dibagi menjadi dua subset 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian model. Model regresi linear dibangun menggunakan pustaka scikit-learn untuk memprediksi waktu eksekusi tugas berdasarkan metrik tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear yang dibangun memiliki akurasi tinggi dengan Mean Squared Error (MSE) sebesar 10.335 dan R-squared (R²) sebesar 0.971. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa penggunaan CPU, memori, Disk I/O, dan latensi jaringan memiliki pengaruh signifikan terhadap waktu eksekusi tugas. Dengan hasil ini, penelitian ini memberikan wawasan berharga untuk mengembangkan strategi pengelolaan sumber daya yang lebih baik dan efisien di lingkungan cloud.
References
S. Kosasi, S. Millah, N. Puji, and L. Santoso, “Manajemen dalam Konsep dan Prinsip Pengelolaan Pendidikan menggunakan Komputasi Awan,” vol. 1, no. 1, 2022, [Online]. Available: https://journal.pandawan.id/mentari/article/view/137
N. Apriliani, A. R. Indra Pratama, and A. S. Yuda Irawan, “Perbandingan antara Teknologi dan Peforma pada Komputasi Awan (Cloud Computing),” Infotek?: Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 5, no. 2, pp. 219–229, Jul. 2022, doi: 10.29408/jit.v5i2.5672.
M. Abouelyazid, “Forecasting Resource Usage in Cloud Environments Using Temporal Convolutional Networks.”
E. N. Ilahi et al., “Mengungkap Potensi Luar Biasa dan Tantangan Menantang Cloud Computing di Era Digital,” 2024.
T. Penulis et al., SISTEM TERDISTRIBUSI. [Online]. Available: www.freepik.com
A. Supriyadi Sunge and A. Turmudi Zy, “ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN DENGAN METODE REGRESI LINEAR DI PT. EAGLE INDUSTRY INDONESIA,” 2023.
P. E. Mujahid, J. Yudistira, S. Meliala, and A. P. Sembiring, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI INFLASI LISTRIK DAN BAHAN BAKAR RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR,” Jurnal TEKINKOM, vol. 6, no. 2, p. 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.931.
A. Adnan Rusdy, “Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Penerapan Metode Regresi Linear pada Prediksi Penawaran dan Permintaan Obat Studi Kasus Aplikasi Point of Sales INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK,” vol. 3, no. 2, pp. 121–126, 2022.
“MEMAHAMI R SQUARE (KOEFISIEN DETERMINASI) DALAM PENELITIAN ILMIAH,” https://accounting.binus.ac.id/2021/08/12/memahami-r-square-koefisien-determinasi-dalam-penelitian-ilmiah/.
“Apa itu R-Squared (R2),” https://bisariset.id/apa-itu-r-squared-r2/#google_vignette.
