Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPengurutan merupakan proses penting yang banyakdigunakan untuk membantu pembuatan laporan sehinggadiperoleh data urut dan mudah dibaca, disamping itu jugadigunakan sebagai sarana (tools) untuk eksekusi algoritmeyang lebih kompleks. Kebutuhan pengolahan data dan informasi yang lebihcepat semakin dirasakan perlu. Penggunaan prosesor cepatpun kadang-kadang masih belum cukup. Untuk memenuhikebutuhan tersebut, implementasi pada komputer paraleldilakukan. Tesis ini bertujuan untuk mengkaji implementasipengurutan eksternal paralel pada jaringan komputerdengan sarana perangkat lunak PVM (Parallel VirtualMachine). Keuntungan implementasi pada PVM adalah tidakperlu mengadakan perangkat keras paralel, karena PVMmampu memanfaatkan jaringan komputer heterogen yang sudahada sebagai suatu sistem komputer paralel. Jaringankomputer yang dipakai terdiri dari lima stasiun kerja SUNSPARC Station 1+ yang dihubungkan melalui protokol TCP/IPEthernet dengan topologi jaringan bus. Lambatnya message passing pada jaringan komputer yangdipakai berhasil dikurangi pengaruhnya dengan mengaturukuran paket yang dikirim. Keserialan jalur I/O diatasidengan menghubungkan tiap prosesor dengan satu cakramnyasendiri, sehingga akses bersama terhadap satu cakramdikurang i. Dengan perbaikan tersebut, speedup maksimumyang diperoleh dengan konfigurasi lima prosesor danvariasi data antara 5000 sampai dengan 25000 rekor adalah3,6 dan efisiensinya 71,12 %. Data yang digunakanberstruktur rekor, yang terdiri dari tiga field alphanumerik dengan panjang 50 bytes/rekor."

"ABSTRAKPengurutan merupakan proses penting yang banyak digunakan untuk membantu pembuatan laporan sehingga diperoleh data urut dan mudah dibaca, disamping itu juga digunakan sebagai sarana (tools) untuk eksekusi algoritme yang lebih kompleks. Kebutuhan pengolahan data dan informasi yang lebih cepat semakin dirasakan perlu. Penggunaan prosesor cepat pun kadang-kadang masih belum cukup. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, implementasi pada komputer paralel dilakukan. Tesis ini bertujuan untuk mengkaji implementasi pengurutan eksternal paralel pada jaringan komputer dengan sarana perangkat lunak PVM (Parallel Virtual Machine). Keuntungan implementasi pada PVM adalah tidak perlu mengadakan perangkat keras paralel, karena PVM mampu memanfaatkan jaringan komputer heterogen yang sudah ada sebagai suatu sistem komputer paralel. Jaringan komputer yang dipakai terdiri dari lima stasiun kerja SUN SPARC Station 1+ yang dihubungkan melalui protokol TCP/IP Ethernet dengan topologi jaringan bus. Lambatnya message passing pada jaringan komputer yang dipakai berhasil dikurangi pengaruhnya dengan mengatur ukuran paket yang dikirim. Keserialan jalur I/O diatasi dengan menghubungkan tiap pro~esor dengan satu cakramnya sendiri, sehingga akses bersama terhadap satu cakram dikurangi. Dengan perbaikan tersebut, speedup maksimum yang diperoleh dengan konfigurasi lima prosesor dan variasi data antara 5000 sampai dengan 25000 rekor adalah 3,6 dan efisiensinya 71,12 %. Data yang digunakan berstruktur rekor, yang terdiri dari tiga field alpha numerik dengan panjang 50 bytes/rekor."

"ABSTRAKGeometri Fraktal adalah metode untuk merepresentasikan objek-objek yang muncul di alam. Untuk lebih memahami geometri fraktal, dipelajari beberapa pola fraktal. Pola fraktal selain banyak ditemukan di alam, juga muncul di dalam ekspresi fenomena matematik antara lain pada batas-batas daerah konvergensi pada metode iterasi Newton. Himpunan Julia adalah fraktal yang muncul dari suatu iterasi fungsi analitik dan pada himpunan Julia inilah kelakuan kaotik atau Chaos sering muncul.Pada tulisan in i, dibahas tentang prinsip-prinsip dasar himpunan Julia dan Chaos, yang kemudian digunakan dalam penelitian grafika komputer untuk menyelidiki cekungan atraksi ( basins of attraction ) dan himpunan Julia serta chaos dari transformasi Newton untuk beberapa fungsi polinomial berharga kompleks. Juga diberikan beberapa metode dan hasil penggambaran himpunan Julia dari transformasi Newton untuk fungsi polinomial tersebut."

"Jaringan komputer berunjuk kerja tinggi mempunyai peluang besar untuk dimanfaatkan dengan berbagai aphkasi ilmiah komputasi paralel dan terdistribusi. Aplikasi ilmiab pada skripsi ini diarahkan pads aphkasi jaringan syaraf tiruan (neural network) yang berguna untuk pengenalau citra. Aplikasi ini menggumkan metode pengenalan pola (pattern recognition) dengan algoritma Kohonen self-mgad2ing map. Waktu komputasi yang besar untnk mengemh suatu citra diharapkan dapat dikurangi dengam komputasi paralel. Hal ini dapat dilakukan dengan strategi pembagian data (data partitioning). Pembagian kerja ke beberapa prosesor inilah yang diharapkan dapat mempersingkat waktu komputasi. Unjuk kerja dengan percepatan (speed up) yang maksimal adalah tujuan Bari rau=gan algadtma pengenalan pola (pattem recognition) dengan metode pengenalan Kohooen self-organizing map pada jaringan paralel berbasis PVM (Parallel Virtual Machine). Peugujian dilakukan pada jaringan komputer paralel di PAU Kompnter Universitas Indonesia, Depok. Pengujian dilakukan pada jaringan homogen dan heterogen. Dan hash up coba rancangan diperoleh bahwa peroepatan proses pengenalan pola meningkat sehingga waktu komputasi menjadi lebih kecil. Metodepembagian data menghaaalkan percepatan yang sangat baik yaitu 3,$6 pada smnber daya komputasi bomogen dengan 3 prosesor dan 6,92 pads sumber daya komputasi heterogen dengan 3 prosesor."

"Software-Defined Network (SDN) merupakan sebuah teknologi baru pada jaringan komputer. Teknologi ini memungkinkan user untuk mengontrol alur data pada jaringan yang dibangunnya. Isu keamanan jaringan saat ini menjadi isu penting terutama untuk melindungi sistem dari berbagai serangan pada jaringan. Serangan ping flood merupakan salah satu dari jenis serangan Distributed Denial of Service yang banyak terjadi dan berkembang dengan cepat di dunia jaringan komputer. Untuk memproteksi sistem itu sendiri dapat dilakukan dengan berbagai cara seperti dengan menggunakan firewall dan IDS. Namun, meskipun firewall didesain untuk memproteksi sebuah sistem, akan tetapi firewall tidak dapat memitigasi serangan dengan kategori Distributed Denial of Service karena memang perangkat tersebut tidak didesain untuk jenis serangan ini. Untuk dapat meningkatkan kinerja dalam memproteksi sebuah sistem terutama untuk memitigasi serangan DDoS, maka dapat digunakan teknologi SDN dengan membangun suatu mekanisme mitigasi yang memanfaatkan OpenFlow dan sFlow. Dengan pemanfaatan teknologi ini, didapatkan sistem deteksi dan mitigasi serangan ping flood yang cukup akurat dengan rata-rata waktu akses normal sebesar 0,26636 ms dan waktu mitigasi dan deteksi sebesar 10,5 detik. Sistem mitigasi dan deteksi ini juga tidak akan menggunakan sumber daya yang banyak dan mampu menurunkan penggunaan CPU sistem yang terkena serangan ping flood dengan selisih kenaikan dan penurunan penggunaan CPU sebesar 0,001% yang berarti sistem ini mampu mendeteksi dan memitigasi serangan ping flood dengan cukup efisien.

---

Software-Defined Network (SDN) is a new technology in computer network which is make an users can control data flow in network that build by users. At this time, network security issues be more important issue especially for protect the systems from any attackers in the computer network. Ping flood attack is one of Distributed Denial of Service attacks type that happened more than other network computer attacks and this attack growth fastest in computer network area. There are many methods to protects the system from attacker, i.e. using firewall and IDS. However, although firewall designed for protect the system, but firewall cannot mitigating the Distributed Denial of Service attack type because it not designed for that case. So, to improve performance of DDoS mitigation, we can use SDN technology with build a mitigation mechanism using OpenFlow and sFlow. Using this technology, we can get a ping flood attack mitigation and detection system more accurate with time average for normal access 0,26636 ms and time for mitigation and detection 10,5 second. This mitigation and detection system is not going to use much CPU resources and have ability for decrease CPU resources from attacks with difference 0,001%. It means, this system is more efficient for mitigation and detection ping flood attacks."