Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengujian yang dilakukan pada skripsi ini dilakukan untuk mengimplementasikan dan menganalisis sebuah algoritma navigasi otomatis untuk robot beroda yang juga ditunjang dengan algoritma untuk menghindari tabrakan. Algoritma ini bertujuan membuat robot yang dapat bergerak mengikuti jalur yang telah diberikan oleh sebuah aplikasi peta. Robot tersebut menggunakan smartphone Android sebagai unit pemrosesan utamanya dan IOIO sebagai perantara smartphone dengan sensor dan aktuatornya. Dalam menjalankan algoritma, digunakan GPS dan aplikasi peta dari smartphone. Skenario pengujian menggunakan tiga nilai akurasi posisi robot yang berbeda dan dilakukan sebanyak sepuluh pengujian per nilai akurasi. Nilai akurasi ini menentukan jarak dimana robot akan menganggap bahwa posisinya sudah berhasil mencapai suatu koordinat. Setelah dilakukan pengujian, hasil pengujian menunjukkan bahwa untuk akurasi posisi robot sebesar 3.145 m (perbedaan garis bujur dan lintang sebesar 0.00002), didapat nilai rata-rata jarak posisi robot dengan koordinat tertentu sebesar 2.003 m dengan rata-rata waktu tempuh selama tiga menit dua puluh satu detik. Untuk akurasi posisi robot sebesar 6.297 m (perbedaan garis bujur dan lintang sebesar 0.00004), didapat nilai rata-rata jarak 4.490 m dengan rata-rata waktu tempuh selama dua menit tiga puluh lima detik. Untuk akurasi posisi robot sebesar 10.22 m (perbedaan garis bujur dan lintang sebesar 0.000065), didapat nilai rata-rata jarak 6.720 m dengan rata-rata waktu tempuh selama dua menit tiga belas detik. Hal ini berarti algoritma tersebut memang dapat diimplementasikan ke robot beroda dengan tingkat akurasi tertentu. Tetapi, semakin tinggi tingkat akurasi, semakin lama waktu navigasi yang dibutuhkan. Kemampuan navigasi ini juga sangat dipengaruhi oleh sinyal GPS yang diterima oleh smartphone.

---

Trials in this final project are done to implement and analyze an automatic navigation algorithm for wheeled robot, with the support of collision avoidance algorithm. The purpose of this algorithm is to create a robot which can follow the route given by the map application. This robot uses smartphone Android as its main processor and IOIO as the link between this smartphone and the robot?s sensors and actuators. The built-in GPS and map application from smartphone are used in running the algorithm. The trial scenarios uses three different robot position accuracy and every scenario is done ten times. The accuracy determines the distance where the robot will assume that its position has reached certain coordinate. After the trials are done, the results show that when the robot position accuracy is 3.145 m (0.00002 difference in latitude and longitude), the average distance is 2.003 m with average travel time of three minutes and twenty one seconds. When the robot position accuracy is 6.297m (0.00004 difference in latitude and longitude), the average distance is 4.490m with average travel time of two minutes and thirty five seconds. When the robot position accuracy is 10.22 m (0.000065 difference in latitude and longitude), the average distance is 6.720m with average travel time of two minutes and thirteen seconds. It means that this algorithm is possible to be implemented in wheeled robot with certain accuracy. But, the more accurate it is, the longer it takes to navigate through the route. This ability to navigate is also very affected by GPS signal received by the smartphone."

"Dalam bioinformatika penelusuran basis data sekuens digunakan untuk mencari kemiripan antara sebuah sekuens dengan sekuens lainnya pada suatu basis data sekuens Salah satu algoritma untuk menghitung skor kemiripan yang optimal adalah algoritma Smith Waterman yang menggunakan pemrograman dinamik Algoritma ini memiliki kompleksitas waktu kuadratik yaitu O n2 sehingga untuk data yang berukuran besar membutuhkan waktu komputasi yang lama Komputasi paralel diperlukan dalam penelusuran basis data sekuens ini agar waktu yang dibutuhkan lebih cepat dan memiliki kinerja yang baik Dalam skripsi ini akan dibahas implementasi paralel untuk algoritma Smith Waterman menggunakan bahasa pemrograman CUDA C pada GPU dengan NVCC compiler pada Linux Selanjutnya dilakukan analisis kinerja untuk beberapa model paralelisasi tersebut yaitu Inter task Parallelization Intra task Parallelization dan gabungan keduanya Berdasarkan hasil simulasi yang dilakukan paralelisasi dengan gabungan kedua model menghasilkan kinerja yang lebih baik dari model lainnya Paralelisasi dengan model gabungan menghasilkan rata rata speed up sebesar 313x dan rata rata efisiensi sebesar 0 93

---

In bioinformatics sequence database searches are applied to find the similarity between a sequence with other sequences in a sequence database One of the algorithms to compute the optimal similarity score is Smith Waterman algorithm that uses dynamic programming This algorithm has a quadratic time complexity O n2 which requires a long computation time for large sized data In this occasion parallel computing is essential to solve this sequence database searches in order to reduce the running time and to increase the performance In this mini thesis we discuss the parallel implementation of Smith Waterman algorithm using CUDA C programming language with NVCC compiler on Linux Furthermore we run the performance analysis using three parallelization models including Inter task Parallelization Intra task Parallelization and a combination of both models Based on the simulation results a combination of both models has better performance than the others In addition parallelization using combination of both models achieves an average speed up of 313x and an average efficiency with a factor of 0 93"

"Efisiensi prosedural kerja yang melibatkan relevansi antar data yang kompleks dan dalam kuantitas yang besar adalah sangat diperlukan. Salah satu solusi adalah dengan menggunakan fasilitas mesin database AS/400 yangmenyediakaii sarana untuk mengolah data kapasitas besar sesuai dengan keinginan pengguna dari operasi sistem yang tersedia. Dalam skripsi ini dibahas tentang dasar-dasar database relational, tujuannya adalah mempelajari fasilitas database relational yang terintegrasi pada AS/400. Database relational merupakan suatu cara untuk melihat data dengan model relational berkenaan dengan aspek data seperti struktur data, integritas data dan manipuiasi data. Pembahasan lebih jauh akan mengungkap seluk beluk tabel jamak, arsutektur database dan fasilitas database. Pada skripsi ini dibuat suatu rancangan aplikasi database untuk keperluan pembelian material menggunakan dasar-dasar database relational untuk membangun relasi antar data yang disediakan oleh AS/400. Algoritma yang dibangun mempertimbangkan mapping database relational dalam menuungkan kebutuhan pengolahan data yang diperlukan dalam proses pembelian. Selanjutnya program aplikasi ini dikembangkan dengan membangun program tambahan P/O error list sebagai sarana database material yang diabaakan dalam program aplikasi OSL supaya dapat dengan mudah diolah kembali jika diperlukan. Sistem AS/400 yang dipakai sebagai mesin database menyediakan fasilitas database relational tcrintegrasi akan mcmberikan data secara sama dan konsisten schingga dapat dibangun program aplikasi database yang cfisien. Respon waktu proses adalah salah situ sarana untuk mcngetahui parameter tersebut, mcskipun sistem dengan banyak pengguna seperti AS/400 akan bmariasi responnya sciring dengan beban data dan sistem. Dari hasil uji coba didapatkan bahwa program inti OSL akan menggunakan utilitas sistem 47 % dan memiliki efisiensi sekitar 20% dibandingkan dengan program aplikasi pembehan acuan."

"Passenger boarding merupakan proses masuknya para penumpang ke dalam pesawat. Passenger boarding perlu dikendalikan oleh maskapai penerbangan supaya interferences yang terjadi ketika passenger boarding berlangsung tidak semakin banyak. Interferences didefinisikan sebagai gangguan yang terjadi akibat adanya penumpang yang terhalang oleh penumpang lainnya ketika ia ingin mencapai tempat duduknya. Strategi terbaik dibutuhkan untuk dapat mengurangi interferences yang terjadi sehingga passenger boarding lebih terkendali. Strategi dilakukan dengan mengelompokkan penumpang ke dalam beberapa grup dan masing-masing grup akan masuk ke dalam pesawat dengan urutan tertentu. Pada skripsi ini masalah penentuan strategi passenger boarding akan dimodelkan ke dalam pemrograman non linier bilangan bulat campuran dan diselesaikan melalui algoritma genetik. Pesawat yang digunakan dalam skripsi ini adalah Airbus-320. Sementara untuk menerapkan algoritma genetik sebagai penyelesaian masalah ini digunakan metode seleksi deterministik, metode one cut point crossover dan metode mutasi dengan penggantian gen secara acak. Pada akhirnya diperoleh bahwa strategi terbaik adalah strategi dengan total interferences minimum berdasarkan nilai, dimana direpresentasikan sebagai persentase penumpang penyebab interferences yang berasal dari grup sebelumnya. Ketika nilai kecil, strategi cenderung mendekati strategi window to aisle. Sementara ketika nilai besar, strategi cenderung mendekati strategi back to front.

---

Passenger boarding is a process when the passengers get access to airplane. Passenger boarding have to be controlled by an airline company so that interferences of passenger boarding won't increased. Interferences are defined as an instance of passenger blocking another passenger's access to his (or her) seat. The best strategy is needed to reduce the interferences which happened so passenger boarding will be more controlled. The strategy is apllied by grouping the passenger in specific order to get access the airplane.

This skripsi tells about problem on how to choose a passenger boarding strategy will be represented as a model of mixed integer non linear programming and solved by genetic algorithm. Airbus-320 will be used in this skripsi. Deterministic selection, one cut point crossover and random gen replacement mutation will be used in genetic algorithm.

In conclusion, the best strategy is a strategy that has minimum number of total interferences based on, which is represented as a percentage of passenger who caused interferences from the previous group. When has a large value, the strategy aprroach to "window to aisle strategy". Meanwhile has a low value, the strategy approach to "back to front strategy"."

"Metode penyelesaian masalah komputasi swam paralel telah menjadi pemicu berkembangnya teknologi komputasi modern. Jaringan stasiun keda berkemampuan tinggi mempunyai peluang untuk dimanfaatkan sebagai sarana bagi aplikasi ilmiah komputasi paralel dan terdistribusi. Aplikasi ilmiah pads Tugas Akhir ini berdasarkan atas basil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, mengenai masalah dispersi polusi udara dengan sumber polutan cerobong dan jalan raya. Orde komputasi untuk aplikasi ilmiah ini memiliki granularitas tinggi. Aplikasi ilmiah ini merupakan gabungan dari 2 bush perhitungan komputasi polusi udara dengan cumber polutan yang berbeda, yaitu somber polutan cerobong dan somber polutan jalan raya. Konsentrasi polutan, karakteristik utama penyebaran polusi dikalkulasi menurut pantauan wilayah somber polutan Karena memilild fungsi-fungsi perhitungan utama yang berbeda, maka selain teknik penyelesaian masalah dengan partisi data, aplikasi ilmiah ini jugs dapat digunakan untuk menguji coba rancangan algoritma paralel dengan partisi fungsi. Alokasi fungsi dan pembebanan keda dengan pengolahan paralel dapat dilakukan dengan berbaga.i macam variasi namun intinya tetap mengacu pada percepatan proses pamlel secara menyeluruh. Pada Tugas Akhir ini dilakukan dua buah variasi aokasi fungsi dan penjadwalan proses pastel. Masing-messing variasi diusahakan untak mencapai percepatan optimal. Desain-desain tersebut akan dibandingkan satu sama lain dengan menekankan pertimbangan pada speed-up, pola penjadwalan proses dan karakteristik lain yang berpengaruh pada unjuk kerja sistem. Implementasi algoritma dilakukan dengan memanfaatkan jaringan stasiun keda LAN di PAU-11mu Komputer, dengan mesin 486 DX4-100, sistem operast L1NUX versi 1.28 dan perangkat lunak komputasi paralel berbasis jaringan (PVM). Perilaku komputasi paralel dan unjuk keda paralel dengan percepatan mendekati tinier adalab tujuan perbandingan algoritma partisi fungsi untuk model integrasi dispersi polusi udara."

"Penggunaan komputer sebagai alat komputasi yang menyangkut aplikasi-aplikasi yang bersifat kritis memerlukan kemampuan fault-tolerance, karena jika terjadi suatu kerusakan akan berakibat kerugian yang sangat besar. Untuk meningkatkan kehandalan dan keberadaan suatu sistem komputer, disediakan sumber daya tambahan (redundant resources) yang mampu mengambil alih proses jika terjadi kegagalan. Penambahan ini akan menaikkan biaya (cost), namun biaya tersebut akan menjadi murah jika dibandingkan dengan terjadinya kegagalan. Sistem komputasi fault-tolerant yang dirancang dengan menggunakan metode tertentu harus mampu meminimasi waktu yang terbuang saat terjadinya recovery sistem (rollback recovery). Metode optimasi checkpointing merupakan metode yang handal mengingat biaya dan waktu yang terbuang saat terjadinya recovery sistem. Metode tersebut menggunakan sejumlah checkpoint (keadaan proses yang dibutuhkan untuk melanjutkan komputasi) (yang optimal, sehingga dapat meminimasi waktu yang terbuang yang diperlukan untuk recovery. Penyisipan sejumlah checkpoint dalam proses komputasi tersebut berguna untuk mencegah terjadinya komputasi dari awal pada pelayan cadangan (redundant resources), bila terjadi kegagalan pada pelayan utama. Prosedur pembuatan checkpoint perlu dibuat secara efisien mengingat aplikasi-aplikasi yang diterapkan pada sistem ini membutuhkan kecepatan yang tinggi. Pada Penelitian ini dibahas implementasi sistem komputasi fault-tolerant dengan menggunakan metode optimasi checkpointing dan rollback recovery yang diterapkan pada sistem jaringan (distributed system). Penentuan jumlah checkpoint yang optimal dilakukan melalui analisa matematis dan uji coba hasil rancangan sistem dengan mengubah-ubah jumlah checkpoint tersebut."

"Knowledge discovery in databases (KDD) merupakan proses pencarian pengetahuan bermanfaat dari data menggunakan teknik komputasi. Salah satu langkah khusus dalam KDD adalah data mining , yaitu aplikasi algoritma spesifik untuk mengekstrak pola/model dari data...."

"ABSTRAKDalam sistem basis data terdistribusi, replikasi dilakukan untuk tujuan meningkatkan ketersediaan data yakni mengatasi masalah kegagalan data pada beberapa site serta ' memperbaiki kinerja sistem dengan melibatkan replika seminimal mungkin dalam setiap transaksi. Penelitian ini bertujuan membuat suatu algoritma yang mempunyai kinerja lebih baik dibandingkan dengan algoritma-algoritma berbasis Konsensus Kuorum dan algoritma ini mempunyai kinerja yang lebih baik untuk transaksi-transaksi tertentu dibandingkan dengan algoritma Read One Write All. Algoritma ini dibuat dengan asumsi kebaruan data tidaklah menjadi prasyarat. Penelitian ini menghasilkan algoritma Penghitungan Konsistensi yang transaksi tulisnya cukup melibatkan sejumlah kuorum tulis replika dan transaksi bacanya cukup melibatkan sebuah replika pertama dari pasangan partisi data yang saling konsisten. Pembuktian terhadap algoritma Penghitungan Konsistensi dilakukan secara induksi. Untuk melihat kinerja algoritma ini, dibuat suatu program simulasi yang membandingkan ketiga algoritma: Penghitungan Konsistensi, Konsensus Kuorum dan Read One Write All. Simulasi dilakukan dengan mengeksekusi ketiga algoritma terhadap transaksi-transaksi yang jenisnya bervariasi. Dari hasil simulasi ini, lama waktu komputasi konsistensi menunjukkan bahwa algoritma Penghitungan Konsistensi umumnya lebih baik daripada kedua algoritma lainnya; kecuali bila persentase transaksi baca tinggi sekali (di atas 78% transaksi baca), maka algoritma Read One Write All lebih baik. Jumlah replika yang terlibat transaksi menunjukkan bahwa algoritma Penghitungan Konsistensi umumnya lebih baik dibandingkan kedua algoritma lainnya (sekitar 85% bare tersusul oleh algoritma Read One Write All)."