Komparasi Kinerja dan Toleransi Kesalahan antara Cloud dan Fog Computing dalam Aplikasi IoT Terdistribusi

Refi Riduan  Achmad; Muhammad  Abil; Muhammad Raihan  Fadhilah; Sandi Sandi

doi:10.33395/jmp.v14i2.15576

Authors

Refi Riduan Achmad Universitas Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur
Muhammad Abil Universitas Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur
Muhammad Raihan Fadhilah Universitas Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur
Sandi Sandi Universitas Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur

DOI:

10.33395/jmp.v14i2.15576

Keywords:

Internet of Things, Fog Computing, Cloud Computing, Latency.

Abstract

Perkembangan Internet of Things (IoT) menuntut sistem komputasi yang mampu memproses data secara cepat dan andal. Komputasi awan (Cloud Computing) selama ini menjadi solusi utama dalam pengelolaan data IoT, namun arsitekturnya yang terpusat menyebabkan latensi tinggi dan ketergantungan pada jaringan. Untuk mengatasi hal tersebut, komputasi kabut (Fog Computing) dikembangkan dengan mendistribusikan proses lebih dekat ke sumber data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dan toleransi kesalahan antara arsitektur Cloud Computing dan Fog Computing dalam lingkungan IoT terdistribusi. Pengujian dilakukan dengan mensimulasikan sistem publisher–broker–consumer menggunakan protokol MQTT di lingkungan Docker. Parameter yang diuji meliputi rata-rata latency, maksimum, minimum, jitter, serta toleransi kesalahan saat terjadi gangguan broker. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Fog Computing memiliki rata-rata latency sebesar 0.0019 detik, lebih rendah dibandingkan Cloud Computing sebesar 0.0022 detik. Namun, pada uji toleransi kesalahan, Cloud Computing menunjukkan stabilitas yang sedikit lebih tinggi dengan tingkat kehilangan pesan 55% dibanding Fog sebesar 56.67%. Temuan ini mengindikasikan bahwa Fog Computing lebih unggul untuk aplikasi IoT real-time karena latensi rendah dan pemulihan cepat, sedangkan Cloud lebih sesuai untuk pengolahan data berskala besar dan berkelanjutan. Penelitian selanjutnya dapat memperluas pengujian terhadap parameter bandwidth dan konsumsi energi untuk mendapatkan gambaran performa sistem yang lebih komprehensif.

GS Cited Analysis

References

Al-dulaimy, A., Jansen, M., Johansson, B., Trivedi, A., Iosup, A., Ashjaei, M., … Papadopoulos, A. V. (2024). Internet of Things The computing continuum : From IoT to the cloud. Internet of Things, 27(January), 101272. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101272

Daharmi, R. R., Bhawiyuga, A., & Basuki, A. (2022). Pengembangan IoT Cloud Platform berbasis pada Layanan Serverless Computing. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 6(12), 5905–5914.

Elektro, F. T., & Telkom, U. (2020). Migrasi Mikroservis pada Fog Computing untuk Mendukung Kinerja Komputasi Robot dengan Cakupan Pergerakan yang Luas.

Elgazzar, K., Khalil, H., Alghamdi, T., Badr, A., Abdelkader, G., Elewah, A., & Buyya, R. (2022). Revisiting the internet of things : New trends , opportunities and grand challenges. (November), 1–18. https://doi.org/10.3389/friot.2022.1073780

Farhan, N. M., & Setiaji, B. (2023). Indonesian Journal of Computer Science. Indonesian Journal of Computer Science, 12(2), 284–301. Retrieved from http://ijcs.stmikindonesia.ac.id/ijcs/index.php/ijcs/article/view/3135

Ilahi, E. N., Saripudin, M., Nughraha, M. A., Dwight, G., Cardinsyah, A., Hikmatullo, M. F., & Encep, M. (2024). Mengungkap Potensi Luar Biasa dan Tantangan Menantang Cloud Computing di Era Digital. 3, 2197–2206.

Islam, I. N., Setiawan, A. D., Jaenul, A., Mulyono, S., Hertin, D., Wibowo, A. S., … Wibisono, S. K. (2025). Analisis AWS , Microsoft Azure , dan GCP terhadap Latency , Throughput , IAM , dan Firewall. 6(2), 93–97.

Kalaskar, C., & Thangam, S. (2023). Fault Tolerance of Cloud Infrastructure with Machine Learning. Cybernetics and Information Technologies, 23(4), 26–50. https://doi.org/10.2478/cait-2023-0034

Kim, T., Yoo, S. E., & Kim, Y. (2023). Edge/Fog Computing Technologies for IoT Infrastructure II. Sensors, 23(8), 2–4. https://doi.org/10.3390/s23083953

Mulyana, A., Haryanti, T., Pradipta, R. F., Terapan, F. I., & Telkom, U. (2021). ANALISIS KOMPARASI FOG COMPUTING - CLOUD COMPUTING DALAM IMPLEMENTASI PENGOLAHAN DATA CUACA BERBASIS IOT COMPARISON ANALYSIS OF FOG COMPUTING AND CLOUD COMPUTING IN CONCERN DATA PROCESSING OF WEATHER. 8(2), 1127–1137.

Nurcahya, D., Karimah, S. A., & Mugitama, S. A. (2023). Performance Analysis of Scheduling Algorithms on Fog Computing using YAFS. 7(3), 1677–1686.

Reyana, A., Kautish, S., Alnowibet, K. A., Zawbaa, H. M., & Wagdy Mohamed, A. (2023). Opportunities of IoT in Fog Computing for High Fault Tolerance and Sustainable Energy Optimization. Sustainability (Switzerland), 15(11). https://doi.org/10.3390/su15118702

Selay, A., Andgha, G. D., Alfarizi, M. A., Bintang, M. I., Falah, M. N., Khaira, M., & Encep, M. (2022). Karimah Tauhid, Volume 1 Nomor 6 (2022), e-ISSN 2963-590X. 1, 860–868.

Singh, N., & Buyya, R. (2025). Securing Cloud-Based Internet of Things : Challenges and Mitigations. 1–45.

Srirama, S. N. (2024). A decade of research in fog computing: Relevance, challenges, and future directions. Software - Practice and Experience, 54(1), 3–23. https://doi.org/10.1002/spe.3243

Suryadi, D., Octiva, C. S., Fajri, T. I., Nuryanto, U. W., & Hakim, M. L. (2024). Optimasi Kinerja Sistem IoT Menggunakan Teknik Edge Computing. Jurnal Minfo Polgan, 13(2), 1456–1461. https://doi.org/10.33395/jmp.v13i2.14102

Zainudin, A., Anisah, I., & Gulo, M. M. (2021). IMPLEMENTASI FOG COMPUTING PADA APLIKASI SMART HOME BERBASIS INTERNET OF THINGS. 6(1), 127–132.