http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Optimasi Kecepatan
Continuous Integration/ Continuous Delivery pada Otomatisasi Jaringan berbasis Grey Wolf Optimizer

## Continuous Integration/ Continuous Delivery Optimization on Network
Automation using Gray Wolf Optimizer
Ronald Adrian*, Anni Karimatul Fauziyyah, Sahirul Alam Teknologi Rekayasa Internet, Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi,
Universitas Gadjah Mada
Sekip Unit III Blimbing Sari Caturtunggal Depok Sleman Yogyakarta 55281, Indonesia *e-mail: ronald.adr@ugm.ac.id
( received : 10 September 2022, revised : 22 September 2022, accepted : 22 September 2022)

## Abstrak
Continuous  Integration/  Continuous  Delivery merupakan  metode  terkini  yang  dipergunakan  dalam otomatisasi  jaringan.  Pemrograman  dalam  jaringan  telah  banyak  membantu  admin  jaringan  dalam mengelola semua perangkatnya. Salah satu kebutuhan jaringan yang bersifat real-rime , memaksa admin jaringan untuk dapat menyediakan data secara cepat. Kecepatan deployment dapat ditingkatkan dalam rangka untuk menyediakan data atau konfigurasi jaringan yang sesuai waktu terkini. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  mengusulkan  implementasi  algoritme  GWO  dalam  proses Continuous Integration/Continuous Delivery. Algoritme ini terbukti unggul dalam kecepatan pencarian nilai  fungsi  tujuan  dibandingkan  dengan  algoritme  lain  yang  sejenis.  Hasil  yang  didapatkan menunjukkan  bahwa  waktu  konvergensi  lebih  cepat  sebesar  74%.  Nilai  ini  berdampak  pada peningkatan kecepatan deployment program sebesar 41,2%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritme GWO  dapat  menjadi  alternatif  dalam  peningkatan  kecepatan Continuous  Integration/Continuous Delivery.
Kata kunci: algoritme, wolf, konvergensi, optimisasi, otomasi

## Abstract
Continuous  Integration/Continuous  Delivery  is  the  latest  method  used  in  network  automation.  In- network programming has helped network admins a lot in managing all their devices. One of the real- time networks needs to force network admins to be able to provide data quickly. Deployment speed can be increased to provide up-to-date data or network configuration. To tackle these problems, we propose implementing  the  GWO  algorithm  in  the  Continuous  Integration/Continuous  Delivery  process.  This algorithm is proven to be superior in the speed of finding the value of the objective function compared to other similar algorithms. The results obtained indicate that the convergence time is faster by 74%. This value has an impact on increasing program deployment speed by 41.2%. These results indicate that  the  GWO  algorithm  can  be  an  alternative  to  increasing  the  speed  of  Continuous  Integration/ Continuous Delivery.
Keywords: algorithm, wolf, convergence, optimization, automation

## 1 Pendahuluan
Pemrograman telah menjadi tren baru dalam pembuatan sistem otomatisasi pada jaringan internet [1].  Sistem  otomatisasi  ini  akan  mempermudah  admin  dalam  melakukan  proses  konfigurasi  dan pengawasan  jaringan.  Skema  permrograman,  penyebaran,  dan  pengujian  aplikasi  yang  umum digunakan adalah CI/CD [2]. Proses Continuous Integration (CI) memberikan sejumlah manfaat. Hal ini dikarenakan setiap pengiriman program dapat memberikan peluang bagi sistem untuk melakukan proses tambahan lainnya. Beberapa proses tambahan yang dapat dilakukan antara lain adalah kompilasi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kode program, pengujian unit program, analisis kode  program, dan pengujian integrasi. Continuous Delivery (CD) adalah proses pengembangan dalam rentang yang cukup pendek sehingga kode program selalu  dalam  kondisi deployable . Continuous  Integration (CI),  perubahan  kecil  pada  program  dapat terus diintegrasikan ke dalam kode program utama. Continuous Delivery (CD) berarti bahwa perubahan tersebut dapat direkayasa secara mandiri untuk mendapatkan fungsi tertentu pada waktu tertentu sesuai dengan keinginan admin [3].
CI/CD membantu programmer untuk melakukan otomatisasi pengembangan perangkat lunak pada jaringan.  Proses  otomatisasi  ini  memerlukan  waktu  yang  tidak  sedikit.  Kecepatan  pemrosesan  pada CI/CD  dapat  ditingkatkan  agar  dapat  mempersingkat  waktu  penyebaran  aplikasi  [4].  Penelitian  ini berfokus pada optimasi kecepatan yang akan berdampak pada singkatnya waktu penyebaran aplikasi pada program.
Peningkatan optimasi dapat dilakukan dengan cara menambah katalis untuk dapat mempercepat proses tersebut. Penelitian ini mengusulkan metode optimasi kecepatan CI/CD dengan menggunakan algoritme Grey Wolf Optimizer (GWO) sebagai katalis untuk mempercepat penyebaran aplikasi pada program.  GWO  merupakan  salah  satu  algoritme  metaheuristik  terbaru  selain  algoritme moth  flame optimization (MFO),  dan  BAT.  Algoritme  GWO  memiliki  keunggulan  dalam  penyelesaian  masalah multi  variable  karena  memiliki  empat  hirarki  proses  pencarian  yang  bekerja  secara  bersama-sama. Empat hirarki tersebut adalah alfa , beta , gamma , dan omega [5].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu  admin  dalam  mempercepat  proses  penyebaran  kode program  dengan  menggunakan  metode  terkini  agar  pekerjaannya  menjadi  lebih  cepat.  Pemilihan algoritme GWO ini juga telah melewati beberapa tahap pengujian sehingga diperoleh bahwa algoritme GWO memiliki kecepatan penemuan nilai fungsi tujuan yang terbaik. Pengujian pembandingan metode ini melibatkan algoritme metaheuristik lainnya seperti algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) [6], BAT [7], Moth Flame Optimization (MFO) [8], dan Modified Moth Flame Optimization (MMFO) [9].

## 2 Tinjauan Literatur
Popularitas continuous  integration (CI)  meningkat  sebagai  solusi  untuk  mempermudah pembaharuan program. Kemampuan CI dalam memberikan kualitas dengan kecepatan bergantung pada otomatisasi pengujian  yang  andal [10].  Data  survei  [11]  menyajikan  studi  empiris  untuk  mengamati pengaruh kematangan otomatisasi uji pada kualitas otomatisasi pengujian dan siklus rilis dalam konteks CI  dari  aplikasi open-source .  Penelitian  tersebut  menekankan  pada  survei  kematangan  otomatisasi pengujian  dari  37  proyek open-source .  Hasil  utama  dari  analisis  regresi  yang  telah  dilakukan mengungkapkan  bahwa  tingkat  kematangan  otomatisasi  pengujian  lebih  tinggi  secara  positif  sejalan dengan  kualitas  produk  tinggi  (nilai  p=0,000624).  Siklus  rilis  yang  dilakukan  menjadi  lebih  pendek (nilai p=0,01891). Penelitian tersebut memiliki kesimpulan bahwa manfaat potensial dari peningkatan kematangan otomatisasi pengujian (menggunakan praktik standar terbaik) adalah peningkatan kualitas produk dan percepatan siklus rilis dalam konteks CI pada aplikasi open-source . Penelitian ini membuka peluang  dalam  memperluas  metode  yang  telah  dipergunakan  dengan  menambahkan  lebih  banyak kumpulan  data  dalam  bahasa  pemrograman  dan  perangkat  CI  yang  berbeda,  aplikasi  berbayar,  dan proyek industri dalam skala besar. Rekomendasi yang diberikan adalah menggunakan praktik terbaik yang sesuai dengan standar untuk meningkatkan kematangan otomatisasi pengujian [11]
Gray Wolf Optimizer (GWO) merupakan algoritme yang terinspirasi oleh serigala abu-abu ( Canis lupus ) [15]. Algoritme GWO ini meniru hirarki kepemimpinan dan mekanisme berburu dari serigala abu-abu.  Empat  jenis  serigala  abu-abu  yang  memiliki  identitas  sebagai alfa , beta , delta ,  dan omega dipergunakan  untuk  mensimulasikan  hirarki  kepemimpinan.  Selain  itu,  metode  ini  menerapkan  tiga langkah  utama  berburu    yaitu  pencarian  mangsa,  pelingkatan  mangsa,  dan  penyerangan  mangsa. Algoritme tersebut telah dilakukan pengujian dengan menggunakan 29 fungsi pengujian yang terkenal. Hasil  yang  didapatkan  telah  diverifikasi  melalui  studi  perbandingan  dengan Particle  Swarm Optimization (PSO), Gravitational  Search  Algorithm (GSA)  [12], Differential  Evolution (DE)  [13], Evolutionary Programming (EP) [14], dan Evolution Strategy (ES). Perbandingan pengujian tersebut menunjukkan bahwa algoritme GWO mampu memberikan hasil yang sangat kompetitif dibandingkan dengan  algortime  metaheuristik  lainnya.  Algoritme  ini  terbukti  dapat  menyelesaikan  permasalahan yang kompleks dengan sangat baik [15].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gray  Wolf  Optimizer (GWO)  adalah  salah  satu  algoritme  metaheuristik  berbasis Swarm Intelligence yang  mebggunakan  perilaku  serigala  dengan  mekanisme  kepemimpinan  dan  strategi berburu yang terencana dengan baik. Adhikary et al. (2022) telah memperkenalkan varian baru GWO yang disebut sebagai Randomized Balanced Grey Wolf Optimizer (RBGWO). Metode ini membantu serigala  menjelajahi  ruang  pencarian  dengan  cara  yang  efisien.  Algoritme  yang  diusulkan  dapat meningkatkan  efisiensi  secara  keseluruhan  dari  proses  pencarian  dengan  membangun  keseimbangan antara  eksploitasi  dan  kemampuan  eksplorasi  dengan  menggabungkan  tiga  strategi  peningkatan berturut-turut. Hal ini dilengkapi dengan mekanisme hierarki sosial dan cara pemilihan dari nomor yang terdistribusi secara acak. Varian RBGWO yang baru diusulkan ini telah mengungguli GWO dan varian sebelumnya (RW-GWO, EGWO+ dan EGWO ∗ ). Keunggulan ini terbukti dari pengujian sebagian besar kasus pada fungsi benchmark CEC 2014 dengan skala yang berbeda. Hasil dari varian yang diusulkan juga telah diverifikasi dengan algoritme metaheuristik lainnya seperti GSA, CS, TPHS, CL-PSO, LX- BBO,  B-BBO,  SOS,  DERand1Bin,  Firefly,  GWO,  RW-GWO,  EGWO+  dan  EGWO  pada  fungsi benchmark CEC  2014.  Analisis  statistik  hasil  menyajikan  efisiensi  yang  baik  dari  RBGWO  yang diusulkan dalam kinerja secara keseluruhan [16].
Penelitian yang dilakukan adalah mengimplementasikan algoritme GWO kedalam proses CI/CD. Berdasarkan dari penelitian-penelitian sebelumnya, algoritme GWO belum pernah diujicobakan dalam implementasi  CI/CD.  Implementasi  algoritme  GWO  ini  diharapkan  mampu  membuka  peluang  pada masa depan bahwa proses CI/CD dapat dipercepat agar esensi kecepatan dalam otomatisasi jaringan tidak terabaikan.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian ini memiliki rancangan diagram alir seperti yang ditampilkan pada Gambar 1. Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dari  penulisan  kode  program,  pembangunan  kode  program,  CI/CD dengan menggunakan algoritme Golf Wave Optimizer (GWO) dan diakhiri dengan penyebaran aplikasi yang telah lulus tes. GWO menjadi komponen utama dalam rangka  mempercepat proses pengetesan otomatis.
Gambar 1. Diagram Alir Impelementasi CI/CD berbasis GWO
Algoritme Grey Wolf Optimizer (GWO) memiliki tahapan sebagai berikut:
1. Hirarki Sosial
GWO memiliki hirarki sosial dengan analogi n untuk memodelkan hierarki sosial dari serigala secara  matematis  saat  inisiasi  GWO.  Algoritme  ini  menganggap  solusi  yang  paling  cocok sebagai alfa ( α ). Akibatnya, solusi terbaik kedua dan ketiga masing-masing diberikan nama beta ( β )  dan delta ( δ ).  Sisa  dari  kandidat  solusi  tersebut  diasumsikan  sebagai omega ( ω ). Dalam algoritme GWO, perburuan (optimasi) dipandu oleh α , β , dan δ . Kandidat solusi omega ( ω ) akan mengikuti pergerakan hasil dari ketiga kandidat tersebut seperti yang tertampil pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hirarki Algoritme GWO
2. Pengepungan Mangsa
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, serigala abu-abu mengelilingi mangsanya selama melakukan perburuan. Untuk memodelkan perilaku pengepungan ini secara matematis, maka diusulkan pemodelan persamaan 1 dan 2 berikut:
𝐷 ⃗⃗  = |𝐶  ∙ 𝑋 𝑝 (𝑡) − 𝑋 (𝑡)| (1) 𝑋 (𝑡 + 1) = |𝑋 𝑝 (𝑡) − 𝐴  ∙ 𝐷 ⃗⃗ | (2)
Variabel t menunjukkan iterasi saat ini. 𝐴 dan 𝐶 merupakan koefisien vektor. 𝑋 𝑝 merupakan vektor posisi dari target/mangsa. 𝑋 merupakan vector posisi dari serigala abu-abu. Vektor 𝐴 dan 𝐶 dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 3 dan 4 berikut:
𝐴  = 2𝑎  ∙   𝑟 1 −   𝑎 (3) 𝐶  = 2 ∙ 𝑟 2 (4)
Selama proses iterasi, komponen 𝑎 akan menurun secara linier dari 2 ke 0. Komponen 𝑟 1 dan 𝑟 2 adalah  vektor  acak  dalam  rentang  [0,1].  Proses  pengepungan  mangsa  ini  dilakukan  pada area dua dimensi dengan koordinat X dan Y . Tidak menutup kemungkinan juga bahwa proses pencarian dapat dilakukan secara tiga dimensi atau multi dimensi untuk mempercepat proses pencariannya.
3. Perburuan Mangsa
Serigala  abu-abu  memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  lokasi  mangsa  dan  mengepung mereka. Perburuan biasanya dipandu oleh komponen alfa . Komponen lainnya seperti beta dan delta sesekali berpartisipasi dalam proses perburuan ini. Akan tetapi, dalam ruang pencarian
e-ISSN:2540-9719
yang  abstrak,  serigala abu-abu tidak  mengetahui tentang  letak lokasi  mangsa  yang  optimal. Untuk  mensimulasikan  perilaku  berburu  serigala  abu-abu  secara  matematis,  algoritme  ini menganggap  bahwa alfa merupakan  solusi  kandidat  terbaik,  sedangkan  beta  dan  delta memiliki  pengetahuan  yang  lebih  baik  tentang lokasi  potensial  mangsa.  Dalam konteks  ini, posisi  mangsa  bersifat  dinamis.  Oleh  karena  itu,  algoritme  ini dapat  menyimpan  tiga  solusi terbaik  pertama  yang  telah  diperolehnya.  Langkah  selanjutnya  adalah  mewajibkan  agen pencari lainnya (termasuk omega) untuk memperbarui posisi mereka sesuai dengan posisi agen pencarian terbaik. Analogi tersebut diusulkan dalam persamaan 5 dan 6.
𝐷 ⃗⃗ 𝛼 =   |𝐶 1 ∙ 𝑋 𝛼 − 𝑋 | , 𝐷 ⃗⃗ 𝛽 =   |𝐶 2 ∙ 𝑋 𝛽 − 𝑋 | , 𝐷 ⃗⃗ 𝛿 =   |𝐶 3 ∙ 𝑋 𝛿 − 𝑋 | (5)
𝑋 1 =   |𝑋 𝛼 − 𝐴 1 ∙ (𝐷 ⃗⃗ 𝛼 )| , 𝑋 2 =   |𝑋 𝛽 − 𝐴 2 ∙ (𝐷 ⃗⃗ 𝛽 )| , 𝑋 3 =   |𝑋 𝛿 − 𝐴 3 ∙ (𝐷 ⃗⃗ 𝛿 )| (6)
Persamaan  tersebut  menunjukkan  bagaimana  agen  pencarian  memperbarui  posisinya berdasarkan alfa , beta , dan delta dalam ruang pencarian dua dimensi. Dapat diamati bahwa posisi  akhir  dalam  ruang  pencarian  akan  berada  di  tempat  acak  dalam  lingkaran  yang ditentukan  oleh  posisi alfa , beta ,  dan delta .  Dengan  kata  lain, alfa , beta ,  dan delta dapat memperkirakan posisi mangsa. Serigala lainnya dapat memperbarui posisi mereka secara acak di sekitar posisi mangsa.
4. Penyerangan (Eksploitasi)
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  tahapan  sebelumnya,  serigala  abu-abu  menyelesaikan perburuan dengan menyerang mangsanya ketika berhenti bergerak. Untuk memodelkan secara matematis proses pendekatan ke mangsa, algoritme ini menurunkan nilai 𝑎 . Nilai ini juga akan mempengaruhi fluktuasi penguragan nilai 𝐴 . Dengan kata lain, nilai 𝐴 dalam interval [-2 a ,2 a ] akan menurun dari 2 ke 0 selama iterasi. Ketika nilai 𝐴 berada pada rentang [-1,1], posisi agen pencarian berikutnya dapat berada pada posisi mana saja antara posisinya saat ini dan posisi mangsa.Gbr.  Dengan  menggunakan  komponen-komponen  pencarian  yang  telah  dibahas sebelumnya, algoritme GWO memungkinkan agen pencariannya memperbarui posisi mereka berdasarkan  lokasi alfa , beta ,  dan delta .  Akan  tetapi,  algoritme  GWO  juga  memiliki kelemahan terhadap stagnasi dalam solusi lokal dengan menggunakan komponen-komponen tersebut.  Kondisi  ini  diperkuat  dengan  adanya  mekanisme  melingkar  pada  GWO  yang menunjukkan  eksplorasi  sampai  batas  tertentu.  Oleh  karena  itu,  GWO  membutuhkan  lebih banyak  komponen-komponen  pencarian  tambahan  untuk  menekankan  proses  eksplorasi menjadi lebih baik.
5. Pencarian (Eksplorasi)
Proses pencarian yang dilakukan oleh serigala abu-abu menggunakan posisi alfa , beta , dan delta .  Semua  komponen  tersebut  menyebar  untuk  mencari  mangsa  dan  melakukan pengepungan  dengan  berkumpul  untuk  menyerang  mangsa.  Untuk  memodelkan  secara matematis, algoritme ini menggunakan 𝐴 dengan nilai acak lebih besar dari 1 atau kurang dari -1 untuk mewajibkan agen pencari memiliki keleluasaan bergerak dari mangsanya. Kondisi ini  menekankan  pada  eksplorasi  dan  memungkinkan  algoritme  GWO  untuk  dapat  bekerja dalam pencarian secara global. Proses seperti ini akan terus berulang dalam pencarian mangsa terbaik.
Komponen lain dari GWO yang mendukung eksplorasi adalah 𝐶 yang berisi nilai acak dalam rentang [0,2]. Komponen ini memberikan bobot acak kepada mangsa yang dijadikan sebagai target  utama,  dimana  dapat  dipergunakan  untuk  memprioritaskan  ( C >1)  atau  mengurangi prioritasnya ( C <1) secara stokastik. Ini membantu GWO untuk menunjukkan perilaku yang lebih acak selama pengoptimalan, mendukung eksplorasi, dan penghindaran nilai optimal local karena yang diprioritaskan adalah optimal global.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Komponen 𝐶 tidak menurun secara linier seperti yang dialamai oleh komponen A . Komponen 𝐶 ini diharuskan untuk memberikan nilai acak setiap saat dalam rangka untuk menekankan eksplorasi  tidak  hanya  selama  iterasi  awal  tetapi  juga  iterasi  akhir.  Komponen  ini  sangat membantu jika terjadi stagnasi optimal lokak, terutama pada iterasi akhir. Nilai dari komponen tersebut juga dapat dianggap sebagai hambatan untuk mendekati mangsa yang ada di alam. Secara umum, rintangan alami muncul di jalur berburu serigala dan sebenarnya dipergunakan untuk  mencegah  mereka  mendekati  mangsa  dengan  cepat  dan  nyaman.  Proses  inilah  yang dilakukan oleh komponen 𝐶 . Sebenarnya semua ini tergantung pada posisi serigala, komponen 𝐶 dapat secara acak memberi mangsa bobot dan membuatnya menjadi lebih sulit dan lebih jauh untuk dapat diterkam oleh serigala, atau sebaliknya.
Singkatnya  dalam  algoritme  GWO,  proses  pencarian  mangsa  dimulai  dengan  membuat populasi secara acak  dari  serigala  abu-abu  (kandidat  solusi).  Selama  proses iterasi,  serigala alfa , beta , dan delta akan memperkirakan kemungkinan posisi mangsa. Setiap solusi kandidat akan  memperbarui  jaraknya  dari  mangsanya  dan  membuatnya  menjadi  lebih  dekat. Komponen-komponen  tersebut  diturunkan  dari  2  ke  0  untuk  memprioritaskan  proses eksplorasi  dan  eksploitasi.  Solusi  kandidat  yang  muncul  akan  cenderung  menyimpang  dari mangsa  saat  nilai 𝐴 >1  dan  menyatu  ke  arah  mangsa  saat 𝐴 <1.  Akhir  prosesnya,  algoritme GWO diakhiri dengan nilai akhir yang terbaik yang mendekat ke mangsa.
Proses  selanjutnya  adaah  mengintegrasikan  algoritme  GWO  ke  dalam  sistem  CI/CD  dengan menggunakan  Jenkins  seperti  terlihat  pada  Gambar  3.  Proses  integrasi  dilakukan  secara  tersetruktur dengan menggunakan bahasa pemrograman python yang dapat dieksekusi secara otomatis oleh Jenkins ini.  Waktu  eksekusi  proses  ini  akan  dibandingkan  dengan  waktu  eksekusi  program  dari  algoritme metaheuristik lainnya untuk melihat performa yang terbaik.

## Gambar 3. Tampilan Jenkins
Program  yang  diintegrasikan  ini  digunakan  untuk  sistem  otomatisasi  jaringan.  Seorang  admin jaringan  diharapkan  tidak  perlu  untuk  banyak  melakukan  pemrograman  yang  berulang-ulang  karena dapat dikerjakan secara otomatis dengan menggunakan Jenkins dan algoritme katalisnya, yang dalam penelitian ini menggunakan algoritme GWO.
e-ISSN:2540-9719

## 4 Hasil dan Pembahasan
Performa  Algoritme  GWO  yang  terlihat  pada  Gambar  4  terbukti  yang  paling  cepat  dalam penemuan nilai fungsi tujuannya (fitnes). Ada kenaikan kecepatan penemuan nilai fungsi tujuan terbaik yang  didapatkan  oleh  algoritme  GWO.  Hal  ini  disebabkan  oleh  banyaknya  dimensi  pencarian  yang dilakukan  oleh  GWO.  Komponen-komponen  pencarian  seperti alfa , beta ,  dan delta yang  bergerak untuk mencari mangsa dari koordinat yang berbeda-beda membuat pengepungan nilai tujuan menjadi lebih terarah. Semakin banyak dimensi yang digunakan maka akan semakin cepat juga dalam pencarian nilai terbaiknya. Nilai fungsi tujuan ini dipergunakan sebagai penentu kecepatan penyebaran aplikasi pada  CI/CD.  Kecepatan  pengujian ini  akan  dibandingkan  dengan  metode-metode  lainnya  yang  akan dipergunakan sebagai benchmark hasil akhir.

## Gambar 4. Perbandingan Waktu Konvergensi
Sebelum dilakukan penentuan algoritme terbaik yang akan diimplementasikan pada CI/CD maka dilakukan  terlebih  dahulu  berkaitan  dengan  perbandingan  performa  algoritme  heuristik  yang  ada. Algoritme-algoritme  heuristik  yang  dipergunakan  dalam  pengujian  ini  antara  lain particle  swarm optimization (PSO), Bat , Moth  Flame  Optimization (MFO), Modified  Moth  Flame  Optimization (MMFO), dan Grey Wolf Optimizer (GWO). Pada gambar 4 terlihat bahwa GWO jauh lebih unggul dalam  kasus  penggunaan  di  CI/CD.  Waktu  konvergensinya  unggul  74,1%  dibandingkan  dengan algoritme metaheuristik lainnya.
Implementasi  algoritme  GWO  dalam  CI/CD  terbukti  memiliki  peningkatan  kecepatan  sebesar 41,2%  dibandingkan  dengan  rata-rata  waktu  yang  dimiliki  oleh  algoritme  lainnya  seperti  yang ditampilkan  pada  Gambar  5.  Peningkatan  ini  disebabkan  oleh  kecepatan  waktu  konvergensi  yang unggul  dari  GWO  dibandingkan  dengan  algoritme  lainnya.  Hal  ini  berdampak  langsung  dalam kecepatan komputasi dalam penyebaran aplikasi pada Jenkins. Secara  umum, proses pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan beberapa ukuran program yang bertahap mulai dari 100 KB sampai 1000 KB.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Perbandingan Kecepatan Komputasi

## 5 Kesimpulan
Algoritme  heuristik  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  melakukan  komputasi  yang  sangat kompleks dengan cepat. Kemampuan ini sering dipergunakan untuk melakukan optimasi pada berbagai bidang.  Sistem  optimasi  pada  penelitian  ini  menekankan  pada  penyebaran  aplikasi  melalui  CI/CD berbasis algoritme GWO. Algoritme ini terbukti mampu meningkatkan kecepatan penyebaran aplikasi sebesar  41,2%.  Peningkatan  kecepatan  ini  disebabkan  oleh  kemampuan  algoritme  GWO  dalam mempercepat proses penemuan nilai tujuan. Penelitian ini membuka peluang pengembangan metode pada  masa  depan  tentang  otomatisasi  di  pemrograman  jaringan.  Tidak  menutup  kemungkinan  juga untuk dapat dikembangkan lebih lanjut pada bidang lainnya. Pengembangan yang sangat terbuka pada optimasi penggunaan CI/CD dengan berbagai algoritme metaheuristik lainnya. Optimasi ini memiliki dampak yang sangat besar terutama dalam hal peningkatan kecepatan dan akurasi penyebaran aplikasi.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian ini dibiayai oleh Hibah Penelitian Dana Masyarakat Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada Tahun 2022.

## Referensi
[1] O.  Arouk  and  N.  Nikaein,  “5G  Cloud-Native:  Network  Management  &  Automation,” Proceedings  of  IEEE/IFIP  Network  Operations  and  Management  Symposium  2020: Management in the Age of Softwarization and Artificial Intelligence, NOMS 2020 , Apr. 2020, doi: 10.1109/NOMS47738.2020.9110392.
[2] X. Jin and F. Servant, “CIBench: A Dataset and Collection of Techniques for Build and Test Selection and Prioritization in Continuous Integration,” Proceedings - International Conference on Software Engineering , pp. 166–167, May 2021, doi: 10.1109/ICSE-
COMPANION52605.2021.00070.
[3] A.  Poth,  M.  Werner,  and  X.  Lei,  “How  to  Deliver  Faster  with  CI/CD  Integrated  Testing Services?,” Communications  in  Computer  and  Information  Science ,  vol.  896,  pp.  401–409, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-97925-0_33/COVER.
[4] A. Alnafessah, A. U. Gias, R. Wang, L. Zhu, G. Casale, and A. Filieri, “Quality-Aware DevOps Research:  Where  Do  We  Stand?,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  44476–44489,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3064867.
[5] M. H. Nadimi-Shahraki, S. Taghian, S. Mirjalili, H. Zamani, and A. Bahreininejad, “GGWO: Gaze Cues Learning-Based Grey Wolf Optimizer and Its Applications for Solving Engineering
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Kec ep atan Ko m p u tasi ( m s) Ukuran Program (KB)
PSO BAT
MFO MMFO GWO
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Problems,” Journal  of  Computational  Science ,  vol.  61,  p.  101636,  May  2022,  doi: 10.1016/j.jocs.2022.101636.
[6] J.  Kennedy  and  R.  Eberhart,  “Particle  Swarm  Optimization,”  in Proceedings  of  ICNN’95  - International Conference on Neural Networks , Nov. 1995, vol. 4, no. 6, pp. 1942–1948. doi: 10.1109/ICNN.1995.488968.
[7] X.-S.  Yang,  “A  New  Metaheuristic  Bat-Inspired  Algorithm,”  in Studies  in  Computational Intelligence , vol. 284, J. R. González, D. A. Pelta, C. Cruz, G. Terrazas, and N. Krasnogor, Eds. Berlin,  Heidelberg:  Springer  Berlin  Heidelberg,  2010,  pp.  65–74.  doi:  10.1007/978-3-642- 12538-6_6.
[8] S. Mirjalili, “Moth-flame optimization algorithm: A novel Nature-inspired Heuristic Paradigm,” Knowledge-Based Systems, vol. 89, pp. 228–249, 2015, doi: 10.1016/j.knosys.2015.07.006.
[9] R. Adrian, S. Sulistyo, I. W. Mustika, and S. Alam, “A Controllable RSU and Vampire Moth to Support  the  Cluster  Stability  in  VANET,” International  Journal  of  Computer  Networks  & Communications , vol. 13, no. 3, pp. 79–95, May 2021, doi: 10.5121/ijcnc.2021.13305.
[10] M.  R.  Pratama  and  D.  Sulistiyo  Kusumo,  “Implementation  of  Continuous  Integration  and Continuous  Delivery  (CI/CD)  on  Automatic  Performance  Testing,” 2021  9th  International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2021 , pp. 230–235, Aug. 2021, doi: 10.1109/ICOICT52021.2021.9527496.
[11] Y. Wang, M. v. Mäntylä, Z. Liu, and J. Markkula, “Test Automation Maturity Improves Product Quality—Quantitative Study of Open Source Projects using Continuous Integration,” Journal of Systems and Software , vol. 188, p. 111259, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.jss.2022.111259.
[12] W.  Zhang,  X.  Fei,  and  B.  Wang,  “Research  on  Specific  Harmonic  Elimination  Technology Based  on  Improved  Gravity  Search  Algorithm,”  pp.  1499–1504,  Aug.  2022,  doi: 10.1109/ICMA54519.2022.9855983.
[13] W.  W.  Koczkodaj et  al. ,  “Combating  Harmful  Internet  Use  with  Peer  Assessment  and Differential  Evolution,” 2022  International  Conference  on  Electrical,  Computer  and  Energy Technologies (ICECET) , pp. 1–6, Jul. 2022, doi: 10.1109/ICECET55527.2022.9873437.
[14] D. Sobania, D. Schweim, and F. Rothlauf, “A Comprehensive Survey on Program Synthesis with  Evolutionary  Algorithms,” IEEE  Transactions  on  Evolutionary  Computation ,  pp.  1–1, Mar. 2022, doi: 10.1109/TEVC.2022.3162324.
[15] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey Wolf Optimizer,” Advances in Engineering Software , vol. 69, pp. 46–61, Mar. 2014, doi: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007.
[16] J.  Adhikary  and  S.  Acharyya,  “Randomized  Balanced  Grey  Wolf  Optimizer  (RBGWO)  for Solving Real Life Optimization Problems,” Applied Soft Computing , vol. 117, p. 108429, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.asoc.2022.108429.