## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Implementasi  Algoritma  Penjadwalan  Multilevel  Feedback  Queue  pada  Aplikasi Berbasis Flutter
Fransiska Artia 1* , I Gede Maha 2 , M. Rakhmat Dramaga 3 , Aqwam Rosadi Kardian 4
1,2,3 Program Studi Rekayasa Kriptografi Politeknik Siber dan Sandi, Jl. Raya H. Usa, Putat Nutug, Kec. Ciseeng, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
4 Sistem Informasi, STMIK Jakarta STI&K, Jl. Bri Radio Dalam No.17, RT.14/RW.3, Gandaria Utara, Kec. Kby. Baru, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta
*Penulis Korespondensi: E-mail: fransiska.artia@student.poltekssn.ac.id , Phone: +6281212743669
Article Info
Abstract  : Application  development  has  experienced  a  shift  towards  a cross-platform approach, where developers can write code once for multiple platforms. Flutter, as a fast-growing cross-platform framework with a wide community  is  one  of  the  most  popular  cross-platform  frameworks  today. However,  along  with  that,  there  is  an  increase  in  application  complexity which  makes  the  concept  of  multitasking  very  important.  This  article proposes  the  implementation  of  the  Multilevel  Feedback  Queue  (MLQ) scheduling algorithm in Flutter applications, which can help manage tasks and  improve  application  efficiency.  This  research  aims  to  examine  the changes in application efficiency after the implementation of MLQ, as well as  examine  whether  the  changes  remain  relevant  on  different  operating systems, namely Windows and Android. The implemented MLQ algorithm is an  algorithm  with  adjustments  to  the  calculation  of  time  quantum  and integration  with  the  Shortest  Job  First  (SJF)  algorithm  based  on  previous research.  Tests  were  conducted  using  the  Flutter  benchmarking  feature  to measure the application frame rate before and after MLQ implementation on Windows  and  Android.  The  results  of  this  study  found  that  the implementation  of  MLQ  increased  application  efficiency  by  269%  on  the Windows operating system and 155% on the Android operating system. Received : 03 Desember 2023 Revised : 16 Desember 2023
Accepted
: 19 Desember 2023
Abstrak  : Pengembangan  aplikasi  telah  mengalami  pergeseran  menuju pendekatan  cross-platform,  di  mana  pengembang  dapat  menulis  kode  satu kali  untuk  berbagai  platform.  Flutter,  sebagai  cross-platform  framework yang  berkembang  pesat  dengan  komunitas  yang  luas  menjadi  salah  satu cross-platform  framework  yang  cukup  populer  pada  masa  ini.  Namun, beriringan  dengan  itu  terdapat  peningkatan  kompleksitas  aplikasi  yang menyebabkan  konsep  multitasking  menjadi  sangat  penting.  Artikel  ini mengusulkan  implementasi  algoritma  penjadwalan  Multilevel  Feedback Queue (MLQ) pada aplikasi Flutter, yang dapat membantu mengelola tugas dan meningkatkan efisiensi aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menguji perubahan  efisiensi  aplikasi  setelah  penerapan  MLQ,  serta  memeriksa apakah perubahan tersebut tetap relevan pada sistem operasi yang berbeda, yaitu Windows dan Android. Adapun algoritma MLQ yang diimplementasikan merupakan algoritma dengan penyesuaian pada kalkulasi time quantum dan integrasi dengan algoritma Shortest Job First (SJF) yang berdasar  pada  penelitian  yang  terdahulu.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan fitur benchmarking Flutter untuk mengukur kecepatan frame rate  aplikasi  sebelum  dan  setelah  implementasi  MLQ  pada  Windows  dan Android.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  ditemukan  bahwa  implementasi MLQ  meningkatkan  efisiensi  aplikasi  sebesar  269%  pada  sistem  operasi Windows dan 155% pada sistem operasi Android.
Keyword : Scheduling Algorithm, Multilevel Feedback Queue, Dart, Flutter

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  tren  dalam framework pengembangan  aplikasi  mengalami  perubahan yang signifikan menuju pendekatan cross-platform . Cross-platform  framework memungkinkan  pengembang  untuk  menulis kode  aplikasi  satu  kali  dan  menjalankannya pada  berbagai  platform,  yang  kemudian mengurangi  kebutuhan  akan  kode  untuk platform  spesifik  dan  mengurangi  biaya pengembangan  (1).  Salah  satu cross-platform framework yang  berkembang  pesat  saat  ini adalah Flutter.
Keunggulan
Flutter sebagai cross-platform  framework disebabkan  oleh beberapa
faktor. Pertama, Flutter memungkinkan pengembangan aplikasi mobile dengan  kinerja  tinggi  yang  dapat  diandalkan untuk  berbagai  platform,  termasuk  iOS, Android,  Web,  dan  Desktop  (2).  Dukungan multi-platform ini memungkinkan pengembang untuk  menjangkau  pengguna  yang  lebih  luas dan  memastikan  pengalaman  pengguna  yang konsisten di berbagai perangkat yang berbeda  . Selain  itu,  perkembangan  yang  cepat  dan kemudahan pembelajaran Flutter menjadikannya pilihan yang menarik dibandingkan dengan cross-platform framework lainnya (3).
Namun, beriringan dengan berkembangnya beban  kerja  yang  harus  ditanggung  oleh aplikasi  yang  semakin  rumit,  muncul  suatu konsep  yang  disebut  dengan  multitasking. Multitasking  adalah  kemampuan  suatu  sistem untuk  mengerjakan  berbagai  tugas  dalam  satu waktu  atau  kemampuan  untuk  berpindah  dari satu tugas ke satu tugas yang lain dengan cepat yang memberikan kesan pengerjaan paralel (4). Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  solusi  yang dapat  membantu  aplikasi  untuk  mengelola beban  dan  tugas  tersebut  agar  aplikasi  tetap dapat  berjalan  dengan  baik.  Salah  satu solusinya  yaitu  algoritma  penjadwalan  atau scheduling algorithm .
Terdapat  berbagai  jenis  scheduling algorithm,  seperti  First  In  First  Out  (FIFO), Shortest  Job  First  (SJF),  dan  Round  Robin.
Dari  berbagai  scheduling  algorithm  yang  ada, Multilevel  Feedback  Queue  (MLQ)  dinilai lebih baik daripada algoritma yang lain karena kemampuannya untuk meminimalkan rata-rata flow  time  tugas,  sehingga  meningkatkan  daya tanggap sistem dan mengelola campuran proses dengan  karakteristik  eksekusi  yang  beragam secara  efisien  (5,6).  Tidak  hanya  itu,  karena terdapat  berbagai  campuran  proses  dan karakteristik eksekusi yang dapat dikembangkan  dengan  MLQ,  hingga  saat  ini banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengembangkan  algoritma  MLQ  yang  lebih efisien. Adapun algoritma MLQ yang digunakan  pada  penelitian  ini  berdasar  pada penelitian yang dilakukan oleh Thombare, dkk. yang  melakukan  pengembangan  terhadap kalkulasi  time  quantum  dan  integrasi  MLQ dengan SJF (7).
Penelitian
ini hendak mengimplementasikan  algoritma  Multilevel Feedback  Queue  (MLQ)  dalam  suatu  aplikasi yang  dikembangkan  menggunakan  framework Flutter.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk menguji  perubahan  tingkat  efisiensi  aplikasi setelah  penerapan  algoritma  MLQ.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  akan  menguji  apakah perubahan  efisiensi  tersebut  tetap  relevan ketika  aplikasi  dijalankan  pada  sistem  operasi yang berbeda, yakni Windows dan Android.

## METODE
Adapun  metodologi  penelitian  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode kuantitatif yang menekankan pada pengumpulan  dan  analisis  data  numerik. Metode  ini  melibatkan  penggunaan  instrumen pengumpulan data terstruktur, seperti eksperimen,  dan  penerapan  analisis  statistik untuk  menarik  kesimpulan  dari  data  tersebut (8).
Algoritma penjadwalan pada CPU adalah metode  yang  digunakan  untuk  menentukan urutan  kerja  yang  akan  dieksekusi  oleh  CPU. Algoritma penjadwalan bertujuan untuk menata  sumber  daya  agar  dapat  beroperasi secara optimal meliputi beberapa proses dalam

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
sistem  operasi  yang  berhubungan  dengan susunan  operasi,  umumnya  terdapat  pada sebuah  sistem  komputer.  Menurut,  Slamet Riadi  &  Faruq  Ulum  (2021),  tujuan  utama penjadwalan adalah menentukan urutan operasi yang perlu dijalankan lebih dahulu, kapan, dan rentang waktu yang digunakan untuk mengoperasikan  prosedur  tersebut.  Tujuan lainnya  yaitu  untuk  meningkatkan  performa suatu  sistem  dengan  mempertimbangkan beberapa kriteria tertentu. Algoritma penjadwalan mengevaluasi sejumlah parameter, seperti fairness, waktu tunggu rata-rata, waktu respons  waktu  putar  rata-rata  dan  keluaran, agar mencapai hasil optimal (9).
Algoritma  Multilevel  Feedback  Queue adalah  salah  satu  metode  yang  menggunakan format  antrean  dengan  model  Multi  Channel Single Server. Keunggulan utama yang dimiliki oleh  algoritma  Multilevel  Feedback  Queue antara lain adanya potensi suatu proses beralih dari  suatu  jenjang  antrean  menuju  jenjang antrean  lain,  seperti  perpindahan  dengan preferensi  yang  lebih  rendah  atau  lebih  tinggi (10).
Seperti  yang  disiratkan  oleh  namanya, algoritma  Multilevel  Feedback  Queue  terdiri dari  seperangkat  dua  atau  lebih antrian  proses First  in  First  Out  (FIFO),  dan  suatu  aturan penjadwalan.  Terkait  dengan  setiap  tingkat dalam  Multilevel  Feedback  Queue  adalah sebuah  quantum  waktu  maksimum  yang dibatasi  setiap  proses  untuk  berjalan  sebelum harus  melepaskan  CPU.  Antrean  menyimpan Process Control Block, masing-masing merepresentasikan  suatu  proses  kepada  sistem operasi, menyimpan data status tentang proses terkait dan mempertahankan referensi ke lokasi memori.  Mulai  dari  titik  ini,  deskripsi  proses dalam  konteks  memasuki  dan  meninggalkan antrean  berkaitan  dengan  Process  Control Block terkait (11).
Flutter  adalah  salah  satu  Software Development  Kit  yang  dirancang  agar  dapat mengembangkan  program  mobile  dengan performa tinggi.  Program  yang  dikembangkan menggunakan  Flutter  dapat  dijalankan  pada
platform Android maupun iOS walaupun hanya menggunakan basis kode tunggal yang dikelola oleh  Google  dan  bersifat  open  source.  Tujuan utama  dari Flutter  adalah  memberikan kemampuan kepada pengembang untuk menciptakan  aplikasi  yang  memiliki  kinerja tinggi  dan  memberikan  pengalaman  pengguna yang alami, meskipun dijalankan pada platform yang berbeda (12). Menurut Austin D. Latture &  Grand  Valley  (2020),  Keunggulan  Flutter jelas  terlihat  karena  memungkinkan  tim pengembangan menggunakan satu kode sumber  untuk  aplikasi  seluler  sambil  tetap melayani pengguna pada kedua sistem operasi iOS dan Android (13).
Menurut Daniele Palumbo (2021), Flutter ditulis  dalam  Dart  dan  merupakan  sebuah cross-platform  framework  yang  didasarkan pada  pendekatan  terkompilasi.  Seluruh  jalur penggambaran Flutter diimplementasikan langsung oleh framework dan bersifat independen dari komponen asli sistem operasi yang  mendasarinya.  Oleh  karena  itu,  Flutter berbeda dari cross-platform framework lainnya seperti  React  Native  atau  Ionic.  Dart  adalah bahasa  prosedural  dengan  aspek  fungsional yang  dirilis  pada  tahun  2011.  Selain  itu,  Dart dapat dieksekusi baik dalam bentuk terkompilasi  maupun  diinterpretasi.  Hal  ini memungkinkan  Flutter  memiliki  lingkungan pengembangan  yang  cepat  dan  dinamis, menawarkan fitur seperti Hot Reload. Selanjutnya,  kode  dapat  dikompilasi  menjadi kode  mesin  dan  dieksekusi  tanpa  beban interpretasi (14).
Implementasi  algoritma  penjadwalan Multilevel  Feedback  Queue  pada  aplikasi berbasis Flutter dilakukan dengan urutan proses dan tingkat antrian dapat bertransisi dari tingkat antrean  awal  ke  tingkat  antrean  yang  lebih tinggi. Adapun algoritma MLQ yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma dari Thombare, dkk. yaitu prosedur dieksekusi dalam tiga antrean, yaitu q1, q2, dan q3. Time quantum dari antrean pertama, q1, dijaga agar tetap  pendek  sehingga  proses  yang  pendek dieksekusi  dalam  antrean  ini  sendiri.  Time

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
quantum dari q1 diatur ke 10, sehingga proses dengan  burst  time  10  atau  kurang  dapat dieksekusi,  dan  burst  time  ditambahkan  ke variabel  qc.  Variabel  qc  dibuat  untuk menghitung  time  quantum  antrean  kedua  dan ketiga. Jika burst time melebihi 10, proses-proses  ini  akan  berpindah  ke  antrean kedua.  Di  dalam  antrean  kedua,  proses-proses diatur menurut algoritma penjadwalan Shortest Job  First  (SJF)  dan  dieksekusi  dengan  tepat. Jika  burst  time  melebihi  time  quantum  yang dihitung,  proses  kemudian  memasuki  antrean ketiga (8).
Pseudocode  dari  algoritma  penjadwalan Multilevel  Feedback  Queue  yang  digunakan dalam  bentuk  flowchart  ditunjukkan  oleh Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Algoritma Penjadwalan

## Multilevel Feedback Queue
Berikut adalah spesifikasi perangkat yang digunakan  untuk  proses  implementasi  dan pengujian pada Tabel 1 dan Tabel 2.
a. Windows
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Windows Kategori Keterangan Prosesor Intel (R) Core i5-12450H ~2.0GHz RAM 16GB DDR4 Penyimpanan 500GB SSD SATA Sistem Operasi Windows 11 Home 64-bit

## b. Android
Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Android Kategori Keterangan Prosesor Mediatek MT6785V/CC Helio G90T (12nm) RAM 8GB RAM
Penyimpanan
64GB Sistem Operasi Android 9.0 (Pie) Pengujian benchmark adalah  proses membandingkan  dan  mengevaluasi  kinerja produk,  layanan,  atau  proses  terhadap  standar industri atau praktik terbaik untuk mengidentifikasi  area  yang  perlu  ditingkatkan dan mencapai kinerja yang unggul (15,16). Hal ini  melibatkan  identifikasi,  penyebaran,  dan implementasi  pengetahuan  dan  praktik  terbaik untuk  mencapai  peningkatan  dan  daya  saing yang  berkelanjutan  (17,18). Benchmarking dapat dilakukan dalam berbagai bentuk, seperti benchmarking kinerja, yang melibatkan perbandingan  data  kinerja  dari  proses  atau aktivitas  serupa,  dan benchmarking praktik terbaik,  yang  berfokus  pada  identifikasi, adaptasi,  dan  implementasi  praktik  yang menghasilkan hasil kinerja terbaik (16).
Pada  penelitian  ini,  uji benchmark yang akan  dilakukan  berupa benchmark kinerja dengan menggunakan fitur benchmarking yang ada  pada framework Flutter  yaitu  fitur Developer  Tools untuk  mencari  kecepatan frame  rate dair  aplikasi  sebelum  dan  sesudah menggunakan algoritma MLQ saat menggunakan Windows maupun Android.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi yang menjadi  target uji implementasi  algoritma  adalah  aplikasi  timer yang  menampilkan  tiga  timer  yang  bekerja

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
secara  paralel.  Tampilan  aplikasi  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan awal aplikasi
Perubahan  pada  kode  program  untuk melakukan  implementasi  algoritma  terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Implementasi Algoritma pada Program
Pengujian  yang  dilakukan  terhadap aplikasi dilakukan menggunakan Flutter Developer  Tools  pada  Flutter.  Dart  DevTools menyediakan  alat  untuk  memahami  kinerja aplikasi  dan  memecahkan  masalah,  termasuk pemantauan  kinerja,  analisis  memori,  dan  alat debugging. Hot Reload adalah fitur yang sangat berguna, memungkinkan pengembang mengganti  kode  sumber  tanpa  memulai  ulang aplikasi,  mempercepat  siklus  pengembangan. Command Line Tools Flutter menyederhanakan  tugas-tugas  pengembangan melalui  perintah  baris  perintah  untuk  instalasi paket,  menjalankan  tes,  dan  membuat  proyek baru.  Pengintegrasian  Flutter  DevTools  di Visual  Studio  Code  dan  Android  Studio memberikan  antarmuka  pengguna  terpadu dalam  lingkungan  pengembangan  terintegrasi, memungkinkan  akses  mudah  dan  penggunaan alat  pengembangan  tanpa  harus  meninggalkan IDE.

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Tabel 3. Hasil Uji Benchmark Aplikasi Desktop

## Tanpa Algoritma MLFQ
Frame Frame Rate (ms) 1 20.6 2 24.8 3 22.2 4 24.4 5 17.1 6 22.8 7 19.6 8 19.3 9 23.0 10
11 12 13 14 15 24.0 22.2 21.6 23.0 17.6 24.8
Berikut  ditampilkan  hasil  pengujian benchmark pada  aplikasi  Desktop  dengan sistem  operasi  Windows  sebanyak  15  frame dengan  algoritma  Multilevel  Feedback  Queue pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Benchmark Aplikasi Desktop
dengan Algoritma MLFQ Frame Frame Rate (ms) 1 2.2 2 8.0 3 5.1 4 6.4 5 8.8 6 8.2 7 8.8 8 8.9 9 7.5 10 11
12 13 14 15 11.0 10.7 9.0
11.8
8.7
6.1 Berikut ditampilkan hasil pengujian benchmark pada aplikasi yang dijalankan pada sistem  operasi  berbasis  Android  sebanyak  15 frame  tanpa  algoritma  Multilevel  Feedback Queue pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Benchmark Aplikasi Androin Tanpa Algoritma MLFQ Frame  Frame Rate (ms) 1 14.0 2 12.7 3 10.4 4 10.2 5 15.6 6 9.9 7 26.0 8 10.2 9 10.2 10 11
12 13 14 15 20.5 16.3 9.8
18.7 12.5
10.9
Berikut  ditampilkan  hasil  pengujian benchmark pada aplikasi yang dijalankan pada sistem  operasi  berbasis  Android  sebanyak  15 frame  dengan  algoritma  Multilevel  Feedback Queue pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Benchmark Aplikasi Androin dengan Algoritma MLFQ Frame Frame Rate (ms) 1 6.2 2 8.9 3 7.6 4 21.1 5 6.9 6 7.8 7 13.9 8 8.8 9 6.4 10 11
12
13 14 15 8.5
8.7 6.0 7.6
8.5
8.5

## PEMBAHASAN
Berikut  adalah  grafik  hasil  uji  aplikasi Desktop  tanpa  dan  dengan  algoritma  MLQ pada Gambar 4.

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Vol. 8 No. 2, Desember 2023, Hal. 55 - 63
Gambar 4. Grafik Hasil Uji Aplikasi Desktop
Berdasarkan  hasil  uji  yang  sudah dilakukan, ditemukan bahwa rata-rata kecepatan frame  rate dari  aplikasi  Desktop tanpa  menggunakan  algoritma  MLQ  adalah 21,8ms dan 8,08ms dengan  menggunakan algoritma MLQ. Terdapat peningkatan kecepatan frame  rate aplikasi  sebesar 269% dengan menggunakan algoritma MLQ.
Berikut  adalah  grafik  hasil  uji  aplikasi Android  tanpa  dan  dengan  algoritma  MLQ pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Hasil Uji Aplikasi Android
Berdasarkan  hasil  uji  yang  sudah dilakukan, ditemukan bahwa rata-rata kecepatan frame  rate dari  aplikasi  Android tanpa  menggunakan  algoritma  MLQ  adalah 13,86ms dan 8,89ms dengan  menggunakan algoritma MLQ. Terdapat peningkatan kecepatan frame  rate aplikasi  sebesar 155%
dengan menggunakan algoritma MLQ.
Terdapat lonjakan frame rate pada frame ke-4 di aplikasi yang menggunakan algoritma MLQ.  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya frame drop pada saat aplikasi dijalankan. Frame drop sendiri  dapat  disebabkan  oleh  banyak  faktor, seperti kesalahan bit pada frame yang diterima, keterbatasan  perangkat  keras  selama  kondisi beban tinggi, dan masalah terminal tersembunyi (18).

## KESIMPULAN DAN  SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan,  dengan  hasil  peningkatan  sebesar 269%  dan  155%  untuk  aplikasi  Windows  dan Android,  terlihat  jelas  bahwa  penggunaan algoritma  penjadwalan  Multilevel  Feedback Queue  yang  dalam  hal  ini  berupa  algoritma yang  diajukan  oleh  Thombare,  dkk.  dapat meningkatkan efisiensi aplikasi yang dibangun menggunakan  framework  Flutter.  Perbedaan persentase  peningkatan  frame  rate  antara aplikasi  Windows  dan  Android  disebabkan oleh  kemampuan  algoritma  untuk  beradaptasi dengan  karakteristik  spesifik  dan  alokasi sumber daya masing-masing platform. Kemampuan algoritma MFQ untuk
mengurangi masalah seperti process starvation dan  mengoptimalkan  pemanfaatan  sumber daya dapat menghasilkan kinerja yang berbeda dalam hal frame rate pada kedua platform (19).
Penelitian  berikutnya  dapat  mencoba menerapkan  modifikasi  lain  dari  algoritma Multilevel  Feedback  Queue  yang  lebih  baik serta menerapkan algoritma pada aplikasi yang lebih kompleks. Selain itu, aplikasi juga dapat diuji  pada  lingkungan  platform  sistem  operasi lain seperti Linux dan iOS.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Biørn-Hansen A, Rieger C, Grønli T-M, Majchrzak TA, Ghinea G. An empirical investigation  of  performance  overhead in  cross-platform  mobile  development frameworks. Empir Softw Eng. 2020 Jul 9;25(4):2997–3040.

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
2. AL-atraqchi  OMA.  A  Proposed  Model for  Build  a  Secure  Restful  API  to Connect  between  Server  Side  and Mobile  Application  Using  Laravel Framework with Flutter Toolkits. Cihan Univ Sci J. 2022 Aug 20;6(2):28–35.
3. mohammed  ahmed  O.  Backend  as  a Service  Cloud  Computing  Integrated with Cross-platform Mobile Development  Framework  to  Create  an E-learning  application  that  works  in
Mobile and Web with a single codebase. In:  4th  International  Conference  on
Communication Engineering and
Computer Science (CIC-COCOS’2022).
Cihan University; 2022. p. 50–7.
4. Setiawan  A,  Sebastian  D,  Adi  Nugraha
K.  Implementasi  Fitur  Sinkronisasi Basis  Data  Pada  Aplikasi  Monitoring Keuangan Pada Wilayah Dengan
Keterbatasan  Jaringan  Internet.  J  Terap Teknol Inf. 2022 Apr 30;6(1):63–74.
5. Adler RF, Benbunan-Fich R. The Effects of  Task  Difficulty  and  Multitasking  on Performance.  Interact  Comput.  2015 Jul;27(4):430–9.
6. Becchetti L, Leonardi S. Nonclairvoyant scheduling  to  minimize  the  total  flow time  on  single  and  parallel  machines.  J ACM. 2004 Jul;51(4):517–39.
7. Van Houdt B, Van Velthoven J, Blondia C. QBD Markov chains on binomial-like trees  and  its  application  to  multilevel feedback  queues.  Ann  Oper  Res.  2008 Apr 29;160(1):3–18.
8. Thombare  M,  Sukhwani  R,  Shah  P, Chaudhari  S,  Raundale  P.  Efficient implementation  of  Multilevel  Feedback Queue Scheduling. In: 2016 International  Conference  on  Wireless Communications, Signal Processing and Networking (WiSPNET). IEEE; 2016. p.
1950–4.
9. Creswell  JW,  Creswell  JD.  Research
Design:  Qualitative,  Quantitative,  and Mixed  Methods  Approaches.  5th  ed. SAGE Publications, Inc; 2018.
10. Riadi S, Ulum F. ANALISIS PENERAPAN  ALGORITMA  FIRST COME FIRST SERVED (FCFS) DALAM  PROSES  PESANAN  PADA APLIKASI  GOJEK.  J  Inform  dan Rekayasa Perangkat Lunak. 2021;2(2):268–75. 11. Verawati I, Sulistiyono M. PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJADWALAN PROGRAM  KERJA  PENJAMINAN MUTU UNIVERSITAS AMIKOM
DENGAN  METODE  MULTILEVEL FEEDBACK QUEUE. In 2018. Available from: https://api.semanticscholar.org/CorpusI D:196157330 12. Brown  J.  On  Intelligent  Mitigation  of Process Starvation In Multilevel
Feedback Queue Scheduling. 2017 Dec;
13. Tjandra  S,  Chandra  GS.  Pemanfaatan Flutter  dan  Electron  Framework  pada Aplikasi  Inventori  dan  Pengaturan Pengiriman  Barang.  J  Inf  Syst  Hosp Technol. 2020 Dec 10;2(02):76–81.
14. Scholarworks@gvsu  S,  Latture  AD.
Backdrop:  An  Exploration  of  Flutter [Internet]. Available from: https://scholarworks.gvsu.edu/cistechlib 15. Malik  R,  Mann  R,  Knapman  R.  Rapid benchmarking: the case of a multinational dairy company.
Benchmarking  An  Int  J.  2021  Mar 29;28(3):1031–58.
16. Wahyudi  H.  Values  Adoption  of
Benchmarking to Best Practice. In 2021.
17. Beretta S, Dossi A, Grove H. Methodological strategies for benchmarking  accounting  processes.
Benchmarking  Qual  Manag  Technol. 1998 Sep 1;5(3):165–83.
18. Jardosh AP, Ramachandran KN,
Almeroth  KC,  Belding-Royer  EM. Understanding  Congestion  in  IEEE 802.11b Wireless Networks. In: Proceedings of the 5th ACM SIGCOMM  Conference  on  Internet

## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Measurement - IMC ’05. 2005. 19. Andrian Ginting Student D, Dwi Endah
O. Implementation of Multilevel Feedback Queue Algorithm in Restaurant  Order  Food  Application Development  for  Android  and  iOS Platforms. Vol. 80, International Journal of Computer Applications. 2013.