Dalam beberapa tahun terakhir, permintaan untuk pemrosesan data secara real-time dan pengelolaan sumber daya dalam lingkungan komputasi terdistribusi telah menjadikan komputasi edge semakin penting. Seiring dengan berkembangnya Internet of Things (IoT), kebutuhan akan teknologi komunikasi yang efisien dan infrastruktur ICT yang kuat semakin mendesak. Salah satu tantangan utama dalam pengelolaan sumber daya di dalam komputasi edge adalah penjadwalan dan optimalisasi, terutama terkait dengan konsumsi energi dan waktu tunda (latency).
Proposal penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan tersebut dengan mengembangkan model untuk optimasi energi dan latency menggunakan algoritme optimasi metaheuristik, khususnya Bacterial Foraging Optimization (BFO). Algoritme BFO akan ditingkatkan dengan mengintegrasikan sistem fuzzy untuk meningkatkan kinerjanya, membantu konvergensi BFO dalam kaitannya dengan efisiensi penjadwalan sambil mengurangi latency dan konsumsi energi.
Tujuan utama dari usulan penelitian ini adalah untuk memenuhi persyaratan Quality of Service (QoS), seperti konsumsi energi dan delay end-to-end, dengan memanfaatkan Fuzzy BFO. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini termasuk efisiensi energi yang lebih baik dan waktu pemrosesan yang lebih singkat dibandingkan dengan metode mainstream seperti Round-Robin, Threshold Based, dan Random Offloading.
Pendekatan yang diusulkan dirancang untuk lebih scalable, mampu menangani sejumlah besar tugas dan node komputasi edge sambil mempertahankan QoS yang tinggi, bahkan dalam lingkungan dengan sumber daya terbatas. Skalabilitas ini sangat penting karena jumlah perangkat yang terhubung ke internet terus meningkat, memerlukan solusi inovatif untuk mengelola beban data yang semakin besar secara efektif.
Dalam konteks Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), penelitian ini sejalan dengan tujuan mempromosikan industrialisasi yang berkelanjutan dan mendorong inovasi. Dengan meningkatkan efisiensi energi dalam komputasi edge, proyek ini berkontribusi pada pola konsumsi dan produksi yang bertanggung jawab, yang sangat penting untuk pembangunan berkelanjutan.
Penelitian ini akan dilakukan di Laboratorium Teknologi dan Aplikasi Jaringan di UGM dari Mei hingga Oktober 2025. Selama periode ini, tim akan fokus pada pengembangan model Fuzzy BFO, melakukan simulasi, dan menganalisis hasil untuk memvalidasi efektivitas pendekatan yang diusulkan.
Kolaborasi dengan mitra industri juga akan dicari untuk memastikan bahwa temuan dapat diterjemahkan ke dalam aplikasi praktis. Kemitraan ini akan memfasilitasi penerapan model yang dioptimalkan dalam skenario dunia nyata, lebih meningkatkan dampak penelitian terhadap efisiensi energi dan pengurangan latency dalam komputasi edge.
Sebagai kesimpulan, penelitian yang diusulkan tentang optimasi energi dan latency dalam komputasi edge menggunakan Bacterial Foraging Optimization berbasis Fuzzy merupakan langkah signifikan menuju pengatasi tantangan pengelolaan sumber daya dalam lingkungan komputasi terdistribusi. Dengan fokus pada efisiensi energi dan pengurangan latency, proyek ini bertujuan untuk berkontribusi pada tujuan pembangunan berkelanjutan dan kemajuan teknologi yang lebih luas.