Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDi Indonesia, jalan nasional mempunyai peran penting untuk meningkatkan perekonomian daerah, jaringan jalan juga berfungsi untuk menghubungkan antar satu provinsi dengan provinsi lainnnya atau antar provinsi dengan kabupaten / kota. Jaringan jalan di Indonesia memiliki panjang yang cukup signifikan, yaitu sekitar 516.239 kilometer, sebagian besar masih banyak kekurangn informasi terkait dengan data pemantauan dan evaluasi, sehingga pemeliharaan jalan belum dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Tujuan dari studi ini adalah melakukan pengembangan Algoritma Genetika GA berdasarkan multi objective perkerasan guna mendapatkan opsi strategi optimasi pemeliharaan yang dapat diterapkan sebagai fungsi kondisi kerusakan jalan dan keterbatasan biaya. Studi ini mengambil data dari database yang ada pada Interurban Road Management System IRMS dengan mempertimbangkan kondisi jalan dan biaya pemeliharaan. Strategi optimasi ini menggunakan model software yang dikembangkan untuk menyelesaikan masalah keterbatasan biaya dihadapi penanggung oleh pengelola jalan; yaiu meminimalkan biaya dan memaksimalkan pelayanan jalan.

---

ABSTRACTIn Indonesia, the national road has an important role to increase the region rsquo;s economy, the road has the function to preserve inter- provincial or inter-provincial and regencies/cities. Road network in Indonesia has a significant length, of approximately 516,239 kilometers, where the majority presents lack of information related to monitoring data and evaluation. As a consequence, road maintenance is not appropriated. The objective of this paper is to describe the development of a Genetic Algorithm GA based on multi objectives programming of pavement and to investigate the optimal maintenance strategy options applied as function of road surface distress conditions. This is supported by database of an Integrated Road Management System IRMS and taking into account of both road network condition and agency costs. The optimization strategies provided by the developed soft computing tool can help solving agency problems; minimizing costs and maximizing road services. "

"Pada mode infrastruktur, ketika setiap kali node wired dan node wireless hendak mengirimkan paket data ke node wireless lainnya, data harus dulu dikirimkan ke access point (AP). Kemudian access point (AP) akan memforward paket data ke node coresponden. Oleh karena itu AP adalah tempat yang bagus untuk menambahkan mekanisme FEC untuk improve delivery video yang berkualitas. Jumlah redundant data yang ada pada mekanisme FEC statis adalah tetap. Dalam Mekanisme EAFEC redundant data ditentukan oleh access point (AP) berdasarkan beban traffic jaringan dan wireless channel state. Algoritma EAFEC menentukan berapa jumlah paket redundant yang harus di-generate berdasarkan panjang antrian yang mengindikasikan beban traffic jaringan dan times retransmisi paket yang mengindikasikan wireless channel state. Layanan video streaming tidak pernah lepas dari throughput, delay, jitter dan packet loss. Pada penelitian ini penulis membangun simulasi optimalisasi streaming video pada jaringan wireless. Penulis juga melakukan studi literatur dalam merancang simulasi ini. Dalam membangun simulasi penulis menggunakan aplikasi NS2 (network simulator) versi 2.28 yang berjalan diatas sistem operasi Microsoft Windows Xp Sp2 dengan aplikasi Cygwin. Hasil output akhir pada NS-2 divisualisasikan berupa grafik dan tabel yang kemudian dianalisa lebih lanjut yaitu berupa pengukuran throughput, delay, jitter, packet error dan dengan menggunakan script AWK beserta beberapa tambahan modifikasinya. Dari thesis ini diperoleh performance dari penggunaan mekanisme EAFEC dapat mengurangi kemacetan pada jaringan (congestion) sehingga berdampak pula berkurangnya jumlah packet loss.

---

In the infrastructure mode, when a wired and wireless node wants to send data packets to other wireless nodes, data must first be sent to the Access Point (AP). The AP then forwards packets to the corresponding node. Therefore, AP is a good place for adding the FEC mechanism for improving video delivery quality. The number of redundant FEC data in a fixed number.

EAFEC redundant data is determined by AP which is based on both network traffic load and wireless channel state. EAFEC Algorithm determines number FEC redundant generated based on queue length indicating network traffic load and packet retransmisi times indicating wireless channel state. Streaming video services are usually related to throughput, delay, jitter and packet loss.

In this thesis, the author develops a simulation study of streaming video service on wireless network. The research method is performed studying and developing simulation using Network simulator (NS-2) application version 2.28. The application running at Microsoft Windows Xp SP2 operating sistem, with CYGWIN aplication.

The result of simulation are graphics and measurement such us throughput, delay, jitter and packet error. The measurements are conducted using AWK script with some modifications. From this thesis obtained performance usage of mechanism EAFEC can lessen traffic jam on network ( congestion ) also causing affects the lessen amounts of packet loss."

"ABSTRAKSupercomputer, yang pada dekade delapan puluhan merupakan sarana komputasi berkinerja tinggi saat ini semakin kurang diminati oleh kalangan akademisi di universitas karena perbandingan biaya dan kinerjanya yang semakin menurun. Pilihan lain yang tersedia adalah jaringan komputer, terutama setelah berkembangnya programming tools yang mendukung implementasi algoritma komputasi paralel pada sarana tersebut. Kecenderungan pemanfaatan jaringan komputer sebagai sarana komputasi berkinerja tinggi sejalan dengan perkembangan jaringan komputer itu sendiri, yang pada masa kini ditandai dengan : meningkatnya kinerja prosesor disertai dengan penurunan harga yang tajam, meningkatnya kapasitas transfer jalur komunikasi antar prosesor secara drastis dan tersedianya sarana bantu pemrograman yang semakin mendukung. Akibatnya, jaringan komputer yang banyak terdapat di lembaga pendidikan tinggi, dapat dimanfaatkan sesuai dengan kemampuannya sebagai sarana komputasi berkinerja tinggi. Penelitian ini I bertujuan untuk mengkaji kemampuan jaringan komputer dalam mendukung komputasi paralel.Metode pengujian yang dilakukan adalah metode pengujian empiris. Dilakukan serangkaian ujicoba dengan program penguji yang dirancang khusus, atau benchmark programs, baik dalam bentuk synthetic benchmark maupun application benchmark. Program-program uji tersebut dirancang untuk menggali potensi kemampuan jaringan komputer, ditinjau dari : kinerja prosesornya, efektifitasnya dalam mendukung berbagai jenis penjadwalan beban kerja, kemampuan sarana pertukaran pesan antar prosesnya dan kemungkinan penerapan mekanisme untuk menghindari kegagalan proses komputasi (fault tolerant computing). Juga dilakukan penelitian terhadap faktor-faktor lain yang berpengaruh terhadap kinerja algoritma komputasi paralel, seperti : pemanfaatan prosesor heterogen dan pemanfaatan prosesor · dengan berbagai ukuran memori. Pengujian dilakukan secara berulang, untuk setiap jenis program penguji; agar didapatkan data statistik yang relatif konvergen.Sebagai sarana uji coba, digunakan dua jenis computing platforms, yaitu Jaringan komputer homogen berbasis stasiun kerja SUN dan jaringan komputer heterogen berbasis komputer pribadi jenis terakhir.Dari hasil uji coba dan analisa data yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa jaringan komputer memiliki potensi yang besar untuk dapat dimanfaatkan sebagai sarana penerapan algoritma komputasi paralel. Semakin banyak prosesor yang digunakan, semakin cepat proses dapat diselesaikan. Walaupun demikian, pengguna sarana jenis ini harus memperhatikan keterbatasan yang ditemukan pada penelitian : pertukaran pesan antar proses harus dilakukan dengan perhitungan cermat, karena relatif rendahnya kemampuan transfer data dari saluran komunikasi dan kurang efisien-nya protokol pendukung. Kinerja jaringan akan optimal bila algoritma paralel dapat dijadwalkan dengan membagi beban secara seimbang keseluruh prosesor yang berpartisipasi dan membatasi pertukaran pesan seminimal mungkin. Semakin tinggi kompleksitas beban kerja prosesor, semakin baik kinerja jaringan yang diperoleh, ditinjau dari perolehan percepatan proses (speed-up). Pada jaringan ho111ogen, penyei1nbangan be ban kerja paralel relatif mudah untuk dilakukan, karena kemampuan olah prosesor yang setara. Pada jaringan heterogen, penyeirnbangan beban lebih sulit untuk dilakukan, karena kemampuan prosesor yang berbeda. Pendekatan yang dilakukan pada jaringan jenis ini adalah, menjadwalkan beban dengan mengusahakan agar kompleksitas beban kerja setara dengan kemampuan olah prosesor yang dituju (heuristic). Ukuran memory, berpengaruh terhadap kinerja program. Program dengan ukuran relatif besar, yang melebihi kapasitas memory yang ada, menimbulkan terjadinya proses paging antara memori utama dan memori maya, yang memperlambat waktu olah program secara keseluruhan. "

"Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) merupakan masalah penjadwalan produksi beberapa item pada mesin tunggal sehingga tingkat permintaan dapat tercapai tanpa adanya backorder dan total biaya (jumlah dari biaya penyimpanan inventori dan biaya setup) dapat diminimumkan. Tujuan dari penyelesaian ELSP adalah menentukan lamanya pemrosesan item yang sejenis yang disebut dengan panjang run atau ukuran lot dan menentukan urutan lot (sekuens produksi) yang meminimumkan total biaya. Salah satu jenis pendekatan ELSP adalah Time-varying Lot Sizes Approach, yaitu pendekatan yang memungkinkan ukuran lot yang berbeda bagi setiap item yang berbeda. Time-varying Lot Sizes ELSP dikenal sebagai masalah NP-hard sehingga banyak dilakukan penelitian menggunakan metode heuristik untuk menyelesaikan masalah ini. Pada skripsi ini, digunakan Algoritma Genetika Hibrida (Algoritma Genetika yang digabungkan dengan algoritma lain) untuk menyelesaikan Time-varying Lot Sizes ELSP sehingga diperoleh sekuens produksi yang meminimumkan total biaya.

---

Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) is a problem of scheduling several items on a single machine in order to meet the demand without any backorder, so as to minimize the total cost (sum of inventory holding cost and setup cost). The purpose of solving ELSP is to determine the duration of processing the same item (called as run length or lot size) and determine the sequence of the lots (called as production sequence) that can minimize the total cost. One of the ELSP approaches is Time-varying Lot Sizes Approach, that is an approach which different lot sizes is possible to be produced for any item in the production sequence. Time-varying Lot Sizes ELSP is known as NP-hard problem and there are numerous research on heuristic algorithms to solve this problem. In this skripsi, Hybrid Genetic Algorithm (combination of Genetic Algorithm with another algorithm) is used to solve Time-varying Lot Sizes ELSP in order to get the production sequence which minimizes the total cost."

"Tugas akhir ini membahas 2 algoritma untuk menentukan himpunan bebas maksimum pada graph busur sirkular. Algoritma tersebut adalab algoritma dari LEUNG dan algoritma dari MASUDA NAKAJIMA. Kemudian dilakukan perbandingan pada kedua algonitma tersebut untuk menentukan algoritma yang terbaik ditinjau dari sudut kompleksitas waktu."

"Dibahas pembentukan algoritma paralel perhitungan perkalian matriks pada komputer SIMD dengan model jaringan keterhubungan elemen prosesor berbentuk pohon, mesh dimensi 2 dan hiperkubus. Masing-masing model tersebut terdiri dari O(n), O(n2) dan O(n3) elemen prosesor. Kompleksitas waktu dari algoritma paralel perhitungan perkalian matriks adalah O(n2 + log2n) pada model keterhubungan pohon, O(n) pada model keterhubungan mesh dimensi 2 dan O(log2n) pada model keterhubungan hiperkubus."

"Odd-even-transposition adalah suatu algoritma paralel yang merupakan pengembangan dari algoritma sekuensial ―bubble sort‖. Algoritma odd-even-transposition ini didesain khusus untuk model jaringan array linier (homogen). Untuk n elemen data, kompleksitas waktu dari algoritma bubble sort adalah O(n2), sedangkan pada odd-even-transposition yang bekerja di atas n prosesor adalah (n). Ada peningkatan kecepatan waktu pada kinerja algoritma paralel ini sebesar n kali dibanding algoritma sekuensialnya. Hypercube dimensi k adalah model jaringan non-linier (non-homogen) terdiri dari n = 2k prosesor, di mana setiap prosesor berderajat k. Model jaringan Fibonacci cube dan extended Lucas cube masing-masing merupakan model subjaringan hypercube dengan jumlah prosesor < 2k prosesor dan maksimum derajat prosesornya adalah k. Pada paper ini, diperlihatkan bagaimana algoritma odd-even-transposition dapat dijalankan juga pada model jaringan komputer cluster non-linier hypercube, Fibonacci cube, dan extended Lucas cube dengan kompleksitas waktu O(n).Odd-even-transposition is a parallel algorithm which is the development of sequential algorithm ―bubble sort‖. Odd-even transposition algorithm is specially designed for linear array network model (homogeneous). For n data elements, the time complexity of bubble sort algorithm is O(n2), while the odd-even-transposition that works with n processor is (n). There in an increase in the speed of time on the performance of this parallel algorithms for n times than its sequential algorithm. K-dimensional hypercube is a non-linear network model (non-homogeneous) consists of n = 2k processors, where each processor has k degree . Network model of Fibonacci cube and extended Lucas cube are the hypercube sub-network model with the number of processors <2k processors and maximum processor degree is k. In this paper, it is shown how the odd-even-transposition algorithm can also be run on non-linear hypercube cluster, Fibonacci cube, and extended Lucas cube computer network model with time complexity O(n)."

"ABSTRAKSecara keseluruhan sistem distribusi memerlukan biaya total 30 % hingga 50 % dari biaya sistem tenaga listrik. Oleh karena itu sistem distribusi harus direncanakan seoptimum mungkin untuk dapat melayani permintaan beban sesuai dengan persyaratan-persyaratan teknis dan ekonornis. Algoritrna adalah salah satii alat kerja yang bersifat konseptual dan merupakan prosedur operasional standar (pos) untuk mengambil keputusan guna mencapai tiijuan utama dari suatu aktifitas. Dalam perencaan pengembangan sistem distribusi algoritma atau pos ini memegang peranan yang sangat penting. Sebab dengan mengikuti prosedur-prosedur sesuai dengan algoritma atau pos, keputusan yang diambil menjadi tepat dan pekerjaan perencanaan pun mencapai hasil yang optimum pula. Jadi secara umum dikatakan bahwa algoritma dalam hal ini adalah alat kerja bantu untuk mengoptimalkan perencanaan pengembangan sistem distribusi."

"Tugas akhir ini membahas algoritma sistolik untuk Perkalian Matriks Bujur Sangkar dalam 2 versi dengan kompleksitas waktu O(n). Algoritma tersebut adalah algoritma Sistolik Perkalian Matriks 1 (Systolic Matrix Multiplicatian 1) disingkat dengan SPM-1 dan algoritma Sistolik Perkalian Matriks 2 (SysioLic Matrix Multiplication 2) disingkat dengan SPM-2. Diberikan juga algoritma Sistolik untuk Penutup Transitif-Ref1eksif (Systolic Transitive Closure) disingkat dengan STC dari Guibas-Kung-Thornpson dengan kompleksitas waktu O(n)."