Update Artikelilmiah: 47548

ADHWA MOYAFI HARTOYO

NIM

Judul Artikel

Abstrak (Bhs. Indonesia)

Pengelolaan cache yang efisien pada edge networks merupakan kebutuhan mendesak dalam mendukung peningkatan data dari aplikasi IoT yang terus berkembang dan membutuhkan akses data secara real-time. Algoritma similar cache yang dikembangkan berdasarkan GDSF, menghadapi keterbatasan dalam menangani pola akses data anomali seperti lonjakan permintaan yang mendadak, sehingga secara signifikan menurunkan efisiensi cache. Lebih lanjut kondisi tersebut mengakibatkan peningkatan latency dan cache pollution, yang merupakan permasalahan utama yang harus dihindari dalam pengelolaan jaringan pendukung IoT. Penelitian ini mengusulkan modifikasi adaptif pada algoritma similar cache dengan mengintegrasikan deteksi anomali menggunakan DBSCAN serta switching mechanism untuk meningkatkan penyesuaian prioritas data secara dinamis. Algoritma yang dimodifikasi mampu menangani pola akses data normal dan anomali melalui strategi eviksi berbasis centroid serta fallback berbasis recency. Hasil evaluasi eksperimental menggunakan dataset IRCache menunjukkan peningkatan hit ratio sebesar 1,33% dan latency saving ratio sebesar 1,36%. Temuan ini menunjukkan kemampuan algoritma dalam mengoptimalkan kinerja cache pada skenario jaringan edge yang beragam dan tidak terduga, sehingga mendukung operasi IoT secara lebih efisien.

Abtrak (Bhs. Inggris)

Efficient cache management in edge networks is a critical requirement to support the increasing data demands of IoT applications, which continue to grow and necessitate real-time data access. The similar cache algorithm, developed based on GDSF, faces limitations in handling anomalous data access patterns, such as sudden surges in demand, significantly reducing cache efficiency. Furthermore, this condition leads to increased latency and cache pollution, which are primary challenges that must be avoided in managing IoT-supporting networks. This study proposes an adaptive modification to the similar cache algorithm by integrating anomaly detection using DBSCAN and a switching mechanism to dynamically adjust data prioritization. The modified algorithm can handle both normal and anomalous data access patterns through a centroid-based eviction strategy and a recency-based fallback mechanism. Experimental evaluations using the IRCache dataset demonstrated a 1.33% improvement in hit ratio and a 1.36% improvement in latency saving ratio. These findings highlight the algorithm’s capability to optimize cache performance in diverse and unpredictable edge network scenarios, thereby enhancing the efficiency of IoT operations.

Kata kunci

Pembimbing 1

Pembimbing 2

Pembimbing 3

Tahun

Jumlah Halaman