Rancang Bangun Penjadwalan Sumber Daya dalam Komputasi Paralel menggunakan Metode Conservative Time Optimization guna Mendistribusikan Task Berbasis Multi Agent

ABSTRAK

Kebutuhan komputasi pararel saat ini sudah menjadi hal yang paling utama. Karena seiring dengan perkembangan zaman, data yang diolah berkapasitas besar dan membutuhkan komputasi yang tinggi. Akan tetapi pengolahan komputasi tingkat tinggi seperti ini tidak dapat hanya dengan menggunakan computer pribadi saja. Hal itu terjadi karena komputer pribadi mempunyai kemampuan komputasi yang relatif rendah. Komputasi berkemampuan tinggi harus menggunakan super computer yang harganya relatif mahal. Oleh karena itu perlu diadakan suatu terobosan baru untuk menciptakan komputasi berkemampuan tinggi akan tetapi dengan harga yang terjangkau. Salah satu solusinya adalah menerapkan system komputasi paralel dengan memanfaatkan agent untuk penyebaran task nya.

Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode Conservative Time Optimization dalam algoritma penjadwalan. Algoritma penjadwalan dibutuhkan untuk mengeksekusi job dan mendistribusikan task ke dalam node. Conservative Time Optimization merupakan algoritma yang memaksimalkan waktu eksekusi sehingga seminimal mungkin dengan dibatasi oleh sumber daya yang ada. Hal ini dilakukan dengan mengelompokkan job dan sumber daya berdasarkan kemampuan masing-masing.

Data yang digunakan untuk pengujian berupa corpus berita yang akan diambilkan dari surat kabar berbahasa Indonesia on-line. Hasil pengolahan data corpus ini nantinya akan berupa pengklasifikasian berita menurut jenisnya. Adapun hasil uji coba menunjukkan bahwa pemrosesan klasifikasi berita menggunakan komputasi berbasis paralel dengan penjadwalan berbasis Conservative Time Optimization akan lebih menghemat waktu sebanyak 32.29% dibanding dengan pemrosesan dengan menggunakan prosesor tunggal.

ABSTRACT

The need of current parallel computing has become the main issue because over time, the data need to be processed with high computing. However, high level of computational processes cannot be simply done by using a personal computer due to the personal computer has a relatively low computational capacity. High capacity computing must use a super computer that has relatively expensive cost. Therefore, it is necessary to develop a new calculation step forward to create high-capacity computing, but with at an affordable price. One solution is to apply the system of parallel computing using its agent for the task distribution.

The research was done by using the method of Conservative Time Optimization implemented for scheduling algorithm. Scheduling algorithm is needed to execute the job and to distribute the tasks to each node. Conservative Time Optimization is an algorithm that maximizes the minimum execution time so that the limited resources available. This is done by job of grouping and resources based on the capabilities of each node.

The data used for the testing are corpus of news which would be taken from the online Indonesian language newspaper. The results of this corpus data processing will be news classification based on its category. The results of the testing showed that treatment of news classification using parallel computing with a Conservative Time Optimization scheduling method will be more time-saving both as 32,29% compared with treatment through the use of a single processor.