Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada penelitian ini, penerapan dari komputasi paralel dan komputasi awan dilakukan dalam sistem pendeteksi plagiarisme menggunakan algoritma winnowing dengan tujuan untuk mempersingkat waktu eksekusi program. Paralelisasi dilakukan pada bagian pemrosesan data paragraf dari dokumen referensi. Program dijalankan pada sistem komputasi awan OpenStack yang berada di Departemen Teknik Elektro, Universitas Indonesia agar dapat dilakukan paralelisasi secara optimal dengan mengutilisasi inti prosesor pada sistem. Didapatkan hasil bahwa waktu eksekusi dengan komputasi paralel berhasil menjadi lebih cepat sebesar 1,07 sampai dengan 3,52 kali dibandingkan waktu eksekusi dengan komputasi serial.

---

In this research, impementation of parallel computing and cloud computing was done within the plagiarism detection system using the winnowing algorithm with an objective to decrease the execution time of the program. Parallelization was done on the portion of the program where the paragraphs of reference documents are processed. The program was then executed on the OpenStack cloud computing system in the Department of Electrical Engineering, Universitas Indonesia in order for the parallelization to be optimal by utilizing the cores on the system. The results were that the execution time with the paralel computation was successfully sped up by 1.07 to 3.52 times compared to the execution time with serial computing."

"Pada penelitian ini, dikembangkan HPC yang menerapkan multicore processing pada program Sistem Pendeteksi Plagiarisme dengan memanfaatkan infrastruktur komputasi awan berbasis OpenStack. Sistem Pendeteksi Plagiarisme merupakan program yang dikembangkan untuk mendeteksi tingkat plagiarisme dari suatu karya ilmiah. Algoritma program yang digunakan untuk penelitian kali ini adalah latent semantic analysis (LSA). Implementasi HPC dilakukan dengan bantuan library OpenMP yang didesain untuk bahasa pemrograman C. Diterapkan dua jenis paralelisme pada program, yaitu paralelisme fungsi dan paralelisme data. Setelah dilakukan pengujian, didapati hasil bahwa kedua metode paralelisme ini mempercepat eksekusi program. Paralelisme fungsi mempercepat waktu eksekusi hingga sebesar 1,03 kali waktu eksekusi serial dan paralelisme data mempercepat waktu eksekusi hingga 1,34 kali waktu eksekusi serial.

---

In this research, HPC with multicore processing is developed on Plagiarism Detection System using OpenStack based cloud computing infrastructure. Plagiarism Detection System is a software developed to detect plagiarism level of a scientific papers. The algorithm used in this program is latent semantic analysis (LSA). HPC implementation is done using OpenMP library which is designed to be used in C programming language. There are two types of paralelism in this program, which are function paralelism and data paralelism, both accelerate the execution time. Function paralelism accelerates program by up to 1,03 times of serial execution while data paralelism decreases the execution time by up to 1,34 times serial execution time."