Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan komputasi dan alokasi space yang besar terkadang menjadikan suatu ma- salah tidak dapat diselesaikan dengan single computer. Arsitektur grid menawarkan solusi komputasi yang tersebar dengan memanfaatkan resource yang ada pada setiap komputer yang terhubung pada jaringan Internet. Dengan adanya konsep komputasitersebar, setiap pihak yang mempunyai resource dapat saling membantu dalam mela- kukan grid computing. Salah satu kesempatan dalam membuat arsitektur grid pada bidang ilmu kompu- ter adalah information retrieval (GridIR). Banyak keuntungan yang dapat ditawarkan grid pada information retrieval, beberapa diantaranya adalah mendistribusikan koleksi dokumen, proses indexing atau query kepada banyak node, dapat digunakan algorit- ma yang kompleks yang mungkin tidak dapat diimplementasikan pada sistem non- grid karena keterbatasan sumber daya, ataupun memberikan tingkat hak akses kontrol kepada pengguna dalam mengakses dokumen. Pengerjaan tugas akhir ini terdiri dari dua bagian. Yang pertama adalah perancang- an dan implementasi GridIR yang dilakukan dengan memakai Globus Toolkit 4. Kedua, diadakan pengujian untuk membandingkan kecepatan pada sistem dengan kuantitas node yang berbeda pada saat memasukkan dokumen dan melakukan query. Selainkecepatan, juga diamati perubahan dokumen yang diterima oleh multiple nodes diban- dingkan dengan single node. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dua node berjalan lebih cepat daripada sistemsatu node pada saat memasukkan dokumen dan melakukan query. Akan tetapi, hal ini tidak berlaku bagi sistem tiga node, karena ada node yang kemampuan komputasinya lebih rendah yang mendapat bagian beban komputasi yang kurang lebih sama dengan node lainnya yang kemampuan komputasinya lebih tinggi. Selain itu, dibandingkan dengan perolehan dokumen pada node tunggal, perubahan dokumen yang diterima oleh sistem multiple nodes akan semakin besar seiring dengan penambahan node pada sistem."

"Machine Learning (ML) algorithms have opened up new possibilitiesfor the acquisition and processing of documents in InformationRetrieval (IR) systems. Indeed, it is now possible to automate severallabor-intensive tasks related to documents such as categorization andentity extraction. Consequently, the application of machine learning techniquesfor various large-scale IR tasks has gathered significant researchinterest in both the ML and IR communities. This tutorial provides areference summary of our research in applying machine learning techniquesto diverse tasks in Digital Libraries (DL). Digital library portalsare specialized IR systems that work on collections of documentsrelated to particular domains. We focus on open-access, scientific digitallibraries such as CiteSeerx, which involve several crawling, ranking,content analysis, and metadata extraction tasks. We elaborate on thechallenges involved in these tasks and highlight how machine learningmethods can successfully address these challenges."

"Visualisasi kondisi suatu lokasi dapat diwujudkan dalam bentuk tiga dimensi melalui virtual reality. Kekompleksan bentuk dan tingkat komputasi yang tinggi memerlukan suatu sistem tangguh yang dapat menanganinya. Grid Computing merupakan salah satu pemecahannya. Sistem ini merupakan sistem yang mampu mengintegrasikan beberapa mesin dan melakukan distribusi sumber daya untuk memperoleh kekuatan komputasi yang tinggi. Pada skripsi ini dirancang suatu program virtual reality menggunakan bahasa standar tiga dimensi, yaitu Virtual Reality Modeling Language {VRML), yang menggambarkan suatu danau yang dikelilingi pegunungan dengan beberapa indikator yang menunjukkan ketidakpastian (uncertainty) kuaUtas air danau. File VRML yang tersebut kemudian akan dishare dalam suatu sistem Grid Computing, yaitu Access Grid (AG) yang dapat melakukan kolaborasi antar grup dalam sharing aplikasi, data, dan layanan. Konsep dasar Grid Computing, virtual reality, dan Access Grid akan dibahas pada bagian awal skripsi ini. Selanjulnya akan dijelaskan mengenai alasan penggunaan Access Grid sebagal sistem data sharing file VRM4 evaluasi unjuk kerja (performance evaluation) proses data sharing file VRML pada Access Grid, hubungan antara Grid Computing, Access Grid, dan VRML beserta dengan analisis program yang dibuat Dari skripsi ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi VRML yang di-share pada Access Grid dapat berjalan dengan balk dengan memanfaatkan sumber daya komputasi terdistribusi di dalam Access Grid. Dari evaluasi unjuk kerja dapat diketahui bahwa jumlah paket rata-rata yang dikirimkan tiap detik adalah antara 8.979518 < p. < 9.298282 untuk proses uploading dan 25.16244 < p. < 28.78776 untuk downloading (perhitungan confidence interval)."

"VRML merupakan suatu pemograman aplikasi tiga dimensi (3D) berbasiskan web. Ini merupakan perbedaan yang mendasar pada program 3D yang lain. Dengan kemampuan ini, memudahkan perancangan melalui data sharing melalui jaringan Internet. Grid computing merupakan teknologi yang memungkinkan sharing power komputasi dari beberapa computer. Sharing ini antara lain power komputasi, hard disk, software, database memori serta sumber daya lain yang mampu meningkatkan kinerja komputasi. Percobaan yang dilakukan dalam skripsi difokuskan untuk meneliti integrasi VRML dengan grid computing. Cara yang dilakukan untuk mengintegrasikan dua sistem ini digunakan dengan dua cara, yaitu pertama optimasi perancangan VRML dan kedua integrasi VRML dengan Access Grid dengan objek yang akan dibuat, yaitu bangunan-bangunan di FTUI. Optimasi perancangan VRML meliputi keseluruhan pembuatan objek VRML dan optimasi perhitungan dengan menggunakan Alchemi. Integrasikan VRML dengan Access grid, dilakukan dengan dua metode, yaitu share browser dan share data. Hasil yang didapatkan pada percobaan dapat disimpulkan peningkatan komputasi yang dibutuhkan dalam perancangan dengan menggunakan Alchemi. Hasil peningkatan ini dipengaruhi konfigurasi jaringan dan banyaknya node. Dari hasil penelitian yang dilakukan, didapat penambahan banyaknya node mempercepat proses komputasi dalam orde eksponensial. Hasil mencapai saturasi pada jumlah node 3, yaitu sebesar 35 detik. Untuk percobaan integrasi VRML dengan menggunakan Access grid, didapatkan peningktan transfer data yang tinggi. Dari hasil ini, menunjukan bahwa performa jaringan AG cukup baik untuk transfer data data aplikasi 3D."