Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permasalahan penjadwalan pekerjaan (job) terhadap beberapa (resource) mesin (scheduling jobs on multiple machineslSJMM) merupakan salah satu permasalahan peojadwalao klasik yang dapat ditemui pada proses komputasi terlebih jika komputasi dilakukao seeara terdistribusi. Beberapa metode penyelesaiao permasalahan tersebut telah dikembangkan baik dengao pendekatan eksak maupun heuristiklmetaheuristik. Tabu Search sebagai salah satu metode metaheuristik yang relatif baru dapat menjadi alternatif metode untuk mendapatkan pendekatao peoyelesaiao permasalahao tersebut. Tujuan dari peoelitian ioi mengembaogkan dan mengimplementasikan algoritma integrasi genetika dan Tabu Search (Integration Genetic-Tabu Search Algorithm IIGTS) dalam permasalahan SJMM pada komputasi grid. Sehingga dengan algoritma penjadwalan integrasi GA dan TS dapat memperbaiki performance pemrosesao Job dalam Iingkungao komputasi grid. Hasil yang dieapai dari algoritma yang diraneaog (IGTS) untuk menjadwalkan pemrosesan bebao terhadap cluster adalah meniogkatnya performance beberapa nilai yang eukup memuaskan dibanding dengao tidak menggunakao tabu search diantaranya: makes pan = 3,07%, waiting time = 19,39%, dan jumlah generasi lebih keeil."

"Sejumlah permintaan akses resource dari user mengakibatkan proses scheduling WiMAX dengan algoritma yang memberikan fairness bagi semua user dibutuhkan. Penelitian ini mengusulkan suatu algoritma penjadwalan mSIR (maximum Signal to Interference Ratio) yang diterapkan dalam scheduling jaringan WiMAX sebagai skenario simulasi dijalankan dengan menambah jumlah SS. Perancangan simulasi jaringan WiMAX dalam penelitian ini menggunakan Network Simulator 2 (NS2). Selanjutnya, guna melihat kinerja penjadwalan WiMAX menggunakan algoritma tersebut, dianalisis terhadap tiga kelas QoS, yaitu UGS, rtPS, dan BE dengan parameter ukur throughput, packet loss, delay rata-rata, jitter, dan fairness. Hasil simulasi menunjukkan bahwa throughput pada kelas layanan UGS dan rtPS mengalami peningkatan ketika jumlah SS naik. Nilai throughput terbesar untuk kelas layanan UGS adalah 1107,84 kbps dan rtPS adalah 2377,68 kbps dengan kondisi jumlah SS total yaitu 25. Sedangkan nilai throughput terbesar untuk BE adalah 2654,96 kbps dengan kondisi jumlah SS total yaitu 10. Rata- rata delay pada kelas layanan UGS, rtPS, dan BE mengalami peningkatan terhadap pertambahan jumlah SS. Rata-rata delay terbesar dicapai pada kelas layanan UGS adalah 69,7028 ms, rtPS adalah 67,6726 ms, dan BE adalah 65,6649 ms. Nilaipacket loss kelas layanan UGS, rtPS, dan BE juga mengalami penigkatan terhadap pertambahan jumlah SS. Packet loss terbesar pada kelas layanan UGS adalah 1,26907 %, rtPS adalah 1,92707 %, dan BE adalah 5,74304 % dengan kondisi jumlah SS total yaitu 25. Nilai jitter pada kelas layanan UGS terbesar adalah 12,2768 ms dan rtPS adalah 5,6168 ms. Nilaifairness rata-rata untuk algoritma penjadwalan mSIR adalah 0,8176"

"Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh jadwal operasi pasien elektif pada sebuah rumah sakit dengan sejumlah ruang operasi sehingga kendala ketersediaan dokter, kapasitas ruangan, dan keterdesakan waktu operasi bisa dipenuhi sebaik mungkin. Optimasi pernjadwalan dilakukan dengan algoritma genetika. Penelitian ini menghasilkan jadwal penggunaan kamar operasi yang cukup baik dalam memenuhi kendala. algoritma yang dihasilkan juga bisa menampung fleksibilitas data pasien, ruang operasi, rentang hari penjadwalan, ketersediaan dokter.

---

Thus research aims to obtain optimum surgery schedule for elective patient for a hospital having several operating rooms so as to satisfy the constraints of surgeon availability, room capacity, and the urgency of some patient. Schedule optimization is achieved by usinf genetic algorithm.

Resulting schedule is satisfactort in satisfying the constraints. the proposed alogrithm can alson accommodate flexibility in number of patients to be operated on, number of operating rooms used, the day spans of scheduling, and availability of the surgeons."

"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. "

"Masalah penjadwalan bus sekolah merupakan masalah penentuan rute dalam melayani semua trip oleh sejumlah bus, untuk mengantarkan sejumlah siswa ke sekolah mereka masing-masing. Dengan trip terdiri dari sederetan halte bus dan sekolah tujuan dari masing-masing trip tersebut. Setiap bus dapat melayani lebih dari satu trip. dimana armada bus yang berada di depot adalah heterogen, yaitu kapasitas dari bus yang tersedia berbeda-beda. Dengan menganggap trip sebagai virtual stop, maka masalah penjadwalan bus sekolah dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan construction algorithm untuk membangun solusi awal. Setelah itu solusi tersebut diperbaiki dengan menggunakan improvement algorithm.

---

The school bus scheduling problem is a problem to assign some buses to serve all trips. A trip consists of a sequence of bus stops and their designated school. Each bus can serve more than one trip. The bus fleet is assumed heterogen or the capacity for each bus is different. A school bus scheduling problem can be modeled as a vehicle routing problem with time windows (VRPTW) by considering trips as virtual stops. The initial solution can be generated by construction algorithm and it will be improved by improvement algorithm."

"Kompresi citra adalah proses mengurangi ukuran dari citra dengan mengurangi kualitas dari citra tersebut. Metode Fraktal yang digunakan bekerja dengan mencari kemiripan pada piksel-piksel citra dan mengelompokkannya dalam beberapa cluster. Semakin tinggi tingkat kemiripan pada citra, rasio kompresi akan semakin baik. Pada citra berwarna (RGB) metode tersebut diulang sebanyak tiga kali, masing-masing untuk satu elemen warna. Hasil akhir dari proses kompresi adalah tiga virtual codebook, masing-masing untuk satu elemen warna, yang menyimpan nilai dari brightness, contrast, dan tipe transformasi affine yang digunakan untuk tiap cluster. Proses dekompresi dari metode ini adalah dengan membentuk citra kosong dengan resolusi yang sama dengan citra asli dan mengisikan nilai RGB pada tiap piksel yang bersangkutan dengan menghitung nilai yang tersimpan pada virtual codebook. Dengan menggunakan nilai Coefficient of Variation (CV) sebagai penyesuaian nilai standar deviasi dan 57 citra BMP24-bit, hasil pengujian menunjukkan rasio kompresi rata-rata sebesar 41.79%. Dengan metode paralel yang digunakan, proses kompresi citra berwarna menunjukkan rata-rata nilai speed-up sebesar 1.69 dan nilai efisiensi prosesor sebesar 56.34%.Image compression is a process of reducing the size of the image by reducing the quality of the image. Fractal method is used to work by searching for similarities in the image pixels, and group them in clusters. The higher the degree of resemblance to the image, the better the compression ratio. In the color image (RGB) the method is repeated three times, each for one color element.The end result of the compression process is a three virtual codebook, each for one color element, which stores the value of the brightness, contrast, and the type of affine transformation are used for each cluster. Decompression process of this method is to form a blank image with the same resolution with the original image and fill in the RGB values at each pixel corresponding to the count value stored in the virtual codebook.By using the Coefficient of Variation (CV) as an adjustment value and standard deviation of 57 pieces of 24-bit BMP images, test results showed an average compression ratio of 41.79%. With the parallel method is used, the compression process of color image shows the average speed-up values of 1.69 and the processor efficiency of 56.34%."

"Algoritma Diffie-Hellman adalah algoritma yang menggunakan kunci publik dalam proses pembentukkan kunci rahasia. Pada tugas akhir ini akan dipelajari pembentukkan kunci rahasia dengan algoritma Diffie-Hellman berdasarkan fungsi polinomial Chebyshev.

---

Diffie-Hellman algorithm is used to obtain a secret key by using a public key. This final project will study how to obtain a secret key by Diffie-Hellman algorithm based on Chebyshev polynomial."

"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."