Parameter Optimization Supports Vector Machine Using Genetic Algorithms to Improve the Efficiency of Data Transfer Prediction on Google Cloud
Abstract
Efisiensi transfer data merupakan elemen kunci dalam infrastruktur cloud seperti Google Cloud. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi efisiensi transfer data menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang dioptimasi dengan Algoritma Genetika (GA). Dataset berisi informasi tentang ukuran file, latensi jaringan, utilisasi server, dan waktu transfer data. Algoritma Genetika diterapkan untuk mencari parameter optimal, yaitu nilai C dan gamma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi parameter menggunakan GA mampu meningkatkan akurasi prediksi hingga 90%, dibandingkan metode tradisional Grid Search yang mencapai akurasi maksimal sebesar 88%.
References
A. Antu, A. W., Abdussamad, S., & Z. Nasibu, I. (2020). Rancang Bangun Running Text pada Dot Matrix 16X160 Berbasis Arduino Uno Dengan Update Data System Menggunakan Perangkat Android Via Bluetooth. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, 2(1), 8–13. https://doi.org/10.37905/jjeee.v2i1.4321
Arka, I. G. P. (2021). Oleh : I Gede Suputra Widharma I Gusti Putu Arka Team Mikrokontroler VATO. September 2020.
Farhan, N. M., & Setiaji, B. (2023). Indonesian Journal of Computer Science. Indonesian Journal of Computer Science, 12(2), 284–301. http://ijcs.stmikindonesia.ac.id/ijcs/index.php/ijcs/article/view/3135
Feronica, E., Nasution, Y. N., & Purnamasari, I. (2022). Optimasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Memprediksi Kelulusan. Eksponensial, 13(2), 147. https://doi.org/10.30872/eksponensial.v13i2.1057
Fikriansyah, M., Wahyu Wiriasto, G., & Rachman, A. S. (2023). Non-Player Character in Fire Fighter Games Using Genetic Algorithm. Jurnal Mnemonic, 6(1), 11–19. https://doi.org/10.36040/mnemonic.v6i1.5757
Hatta, P. (2011). Optimalisasi Utilisasi Server Menggunakan Virtualisasi Server (Studi Kasus Di Ict Center Fkip Uns). Jurusan Informatika, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret.
Iput Kasianto. (2021). Disain Pengendali Prediktif pada Sistem HVAC Berbasis Model Hammerstein Bilinear (Design of Hammerstein-Bilinear Model Based Predictive Controller for HVAC Systems). August. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.21656.88325
Isai, A., & Nugroho, A. (2024). Pencarian Rute Terpendek menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus : Pengoptimalan Mobilitas Kota Salatiga Terhadap Kota-Kota Tetangga). Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 5(1), 681–692. https://doi.org/10.35870/jimik.v5i1.538
MARGARITA, D. (2024). Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Support Vector Machine Berdasarkan Fitur Mendalam (Deep Feature). 9(4), 1–21.
Mukhlis, I. R. (2024). ALGORITMA PEMBELAJARAN MESIN ( Dasar , Teknik , dan Aplikasi ) (Issue April).
Pratama, R. R. (2020). Penyelesaian Travelling Salesman Problem Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 2(1), 10–18. https://doi.org/10.52005/jursistekni.v2i1.35
Pratama, Y. (2021). Optimalisasi Penjadwalan Karyawan Paruh Waktu Berdasarkan Nilai Fitness Terbaik Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Nasional Informatika, 2(2), 114–142.
Qisthan, A. H. (2023). Analisis performa metode convolutional neural network dengan arsitektur convnext dalam klasifikasi spesies ular berbisa dan tidak berbisa di indonesia. Repository.Uinjkt.Ac.Id. https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/77034%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/77034/1/ALIFIAR HAZAZI QISTHAN-FST.pdf
Qulub, M. S., & Agustin, S. (2024). INDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN KLASIFIKASI CITRA FOTO FUNDUS MENGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ). 8(5), 11034–11039.
Safii, M., S, W., Pasaribu, J. S., Bau, R. T. R. ., Munawar, Z., A, H., Harto, B., Joshua, S. R., Putri, N. I., Safii, M., Amna, Sophian, S., Rukmana, A. Y., & Hariyadi. (2023). Layanan Digital di Era 5.0 (Issue June).
Saputro, H. A., Mahmudy, W. F., & Dewi, C. (2015). Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penggunaan Lahan Pertanian. Jurnal Mahasiswa PTIIK, 5(12), 12.
Sulartopo, S., Kholifah, S., Danang, D., & Santoso, J. T. (2023). Transformasi Proyek Melalui Keajaiban Kecerdasan Buatan: Mengeksplorasi Potensi AI Dalam Project Management. Jurnal Publikasi Ilmu Manajemen (JUPIMAN), 2(2), 363–392. https://doi.org/10.55606/jupiman.v2i2.2477
Sutomo, F., Hidayat, T. P., & Bachri, K. O. (2022). Perbaikan Kondisi Keseimbangan Lintasan Produksi Dengan Penerapan Metode Genetic Algorithm Pada Lintasan Produksi Muffler K-59J PT XYZ. Jurnal METRIS, 23(01), 15–22. https://doi.org/10.25170/metris.v23i01.2961
Wijaya, W., Panjaitan, F., Rizal, S., & Ulfa, M. (2024). Perbandingan Kinerja Sistem Operasi Network Attached Storage: Studi Kasus Truenas dan Xigmanas. Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 5(1), 255–261. https://doi.org/10.35870/jimik.v5i1.468
Yunita, Y., Miraswan, K. J., & Andini, D. (2023). Penerapan Algoritma Genetika Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran pada SMA Bina Jaya Palembang. Teknomatika, 13(02). http://ojs.palcomtech.ac.id/index.php/teknomatika/article/view/617%0Ahttp://ojs.palcomtech.ac.id/index.php/teknomatika/article/view/617/434
Yusron Mubarok, A., & Chotijah, U. (2021). Penerapan Algoritma Genetika Untuk Mencari Optimasi Kombinasi Jalur Terpendek Dalam Kasus Travelling Salesman Problem. Jurnal Teknologi Terpadu, 7(2), 77–82. https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.424
