Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini meneliti bagaimana penggunaan konteks, kolokasi, serta makna satire yang ditimbulkan pada status akun Twitter Liputan9. Tujuan penelitian ini adalah untuk menjelaskan dan mendeskripsikan penggunaan konteks dan kolokasi pada tiap unggahan status akun Twitter Liputan9. Kemudian melihat makna satire yang ditimbulkan dari gabungan kedua faktor tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif. Teori yang digunakan dalam penelitian ini adalah teori konteks dari Joan Cutting, teori kolokasi dari Halliday dan Hasan, serta pengertian satire dari Gorys Keraf. Hasil penelitian ini adalah aspek kelucuan menjadi formula yang harus ada pada tiap pengunggahan status Twitter Liputan9 mengingat akun tersebut adalah akun berisi parodi atas kejadian-kejadian yang sudah maupun sedang terjadi, baik di dalam maupun luar negeri. Kesimpulannya, dari temuan konteks, kolokasi, satire, serta pola pembentuk kelucuan, empat temuan tersebut saling mendukung dan berkaitan dalam penginterpretasian makna di balik status Twitter Liputan9.

---

The focus of this study is about the use of context, collocation, and the meaning of satire inflicted on the status of Liputan9 Twitter account. The purpose of this study was to explain and describe the usage context and collocation of each status of Liputan9 Twitter account. Then, examining the meaning of satire arising from the combination of both factors. The research method used was a qualitative method. The theory used in this research is the theory of context by Joan Cutting, collocation theory of Halliday and Hasan, and Gorys Keraf theory about satire. The results of this research are: aspects of humor became a formula that must exist on each status of Liputan9 Twitter account, because its account contains a parody about the events that have been and is going on, both at home and abroad. In conclusion, the findings of the context, collocation, satire, and humor-forming pattern, all of it are making connection to each other and became the ways to interpret the meaning of behind the status of Liputan9 Twitter account."

"Penelitian ini membahas persebaran dan fungsi makna dan tanda dalam iklan berbahasa Jerman BVG-Arie dari perusahaan Berliner Verkehrsbetriebe (BVG) terkait penyampaian iklan yang dilihat dari perspektif ilmu semiotika. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode penelitian deskriptif analisis dengan menggunakan teori tanda dari Charles S. Peirce dan juga teori keterkaitan gambar dan teks dalam iklan dari Hartmut Stöckl, untuk mengidentifikasi tanda dan makna yang ingin disampaikan oleh pembuat iklan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat makna konotatif dan unsur komedi ironi dalam unsur-unsur iklan yang berperan penting dalam pembuatan makna baru yang menunjukkan kesatuan makna dalam iklan. Hal tersebut menunjukkan bahwa dalam iklan, berbagai jenis paduan makna dapat digunakan untuk membangun citra iklan yang tidak selalu memberikan kesan positif kepada konsumen.

---

The focus of this study is the distribution and the function of signs and meaning in a german advertisement BVG-Arie from Berliner Verkehrsbetriebe (BVG) related to the communicative form through semiotic perspective. This research was conducted using descriptive analitic method using the theory of signs by Charles S. Peirce and the theory of picture relation type by Hartmut Stöckl. The results show that there are connotative meaning and ironic humour elements in this advertisement’s structure, that have an important role to make a new meaning that shows the real meaning of the advertisement. It indicates that there could be many more combinations of signs and meanings to build up the imagery of the products or companies that does not always give postive impressions to the consumers."

"Penelitian ini menganalisis dampak dari penggunaan Virtual Machine (VM), container, dan bare-metal terhadap performa Graphics Processing Unit (GPU) dengan memanfaatkan VM pada OpenStack Nova, container pada OpenStack Zun, dan bare-metal pada OpenStack Ironic. Metode virtualisasi GPU yang digunakan pada penelitian ini adalah GPU passthrough. Pengukuran performa GPU dilakukan dengan menggunakan aplikasi Glmark2 untuk menguji performa graphic rendering, Phoronix NAMD untuk menguji performa simulasi molekuler, dan Phoronix PyTorch untuk menguji performa training model. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan VM pada OpenStack Nova mengakibatkan penurunan performa GPU sebesar 15.5% pada Glmark2, 44.0% pada Phoronix NAMD, dan 8.4% pada Phoronix PyTorch. Penggunaan container pada Open Stack Zun mengakibatkan penurunan performa GPU sebesar 5.8% pada Glmark2 dan 19.7% pada Phoronix NAMD, tetapi tak ada perbedaan signifikan pada Phoronix PyTorch jika dibandingkan dengan physical machine (α = 0.05). Penggunaan bare-metal pada OpenStack Ironic mengakibatkan penurunan performa sebesar 1.5% pada Phoronix NAMD dan peningkatan tak signifikan sebesar -6.2% pada Phoronix PyTorch. Pengujian Glmark2 pada OpenStack Ironic dengan perlakuan yang sama seperti benchmark lainnya menunjukkan adanya penurunan performa sebesar 8.7%. Namun, perlakuan khusus pada Glmark2 OpenStack Ironic menunjukkan peningkatan performa sebesar -1.0% pada resolusi 1920x1080 jika dibandingkan dengan physical machine. Perlakuan khusus ini berupa menjalankan dummy Glmark2 dengan resolusi yang sangat rendah dan Glmark2 utama secara bersamaan. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa urutan computing resource dengan penurunan performa GPU yang paling minimal adalah penggunaan bare-metal OpenStack Ironic, diikuti dengan penggunaan container OpenStack Zun, dan diikuti dengan penggunaan VM OpenStack Nova.

---

This research analyzes the effects of Virtual Machine (VM), containers, and bare-metal usage on Graphics Processing Unit (GPU) performance, using VMs provided by OpenStack Nova, containers provided by OpenStack Zun, and bare-metal provided by OpenStack Ironic. The GPU virtualization method employed in this paper is GPU passthrough. GPU performance is measured using multiple benchmark applications, those being Glmark2 to measure graphic rendering performance, Phoronix NAMD to measure molecular simulation performance, and Phoronix PyTorch to measure training model performance. The results of our analysis shows that the usage of OpenStack Nova’s VMs causes GPU performance slowdown of up to 15.5% on Glmark2, 44.0% on Phoronix NAMD and 8.4% on Phoronix PyTorch. Using OpenStack Zun’s containers also causes GPU performance slowdowns of up to 5.8% on Glmark2 and 19.7% on Phoronix NAMD, with no significant changes on GPU performance with Phoronix PyTorch compared to the physical machine (α = 0.05). In contrast, using OpenStack Ironic’s bare-metal causes GPU performance slowdown of 1.5% on Phoronix NAMD and an insignificant increase in performance on Phoronix PyTorch by 6.2%. Meanwhile the results of the Glmark2 benchmark on OpenStack Ironic following the normal procedures shows GPU performance slowdown of up to 8.7%. However, the same Glmark2 OpenStack Ironic benchmark with a special procedure shows an increase in GPU performance of up to 1.0% on the 1920x1080 resolution compared to the physical machine. This special procedure involves running a dummy Glmark2 process with a tiny resolution in parallel with the main Glmark2 process. Based on the results, we can conclude that the hierarchy of computing resources in terms of minimal GPU performance slowdown starts with the usage of OpenStack Ironic’s bare-metal, followed by the usage of OpenStack Zun’s containers, and lastly the usage of OpenStack Nova’s VMs."

"Penelitian ini menganalisis dampak dari penggunaan Virtual Machine (VM), container, dan bare-metal terhadap performa Graphics Processing Unit (GPU) dengan memanfaatkan VM pada OpenStack Nova, container pada OpenStack Zun, dan bare-metal pada OpenStack Ironic. Metode virtualisasi GPU yang digunakan pada penelitian ini adalah GPU passthrough. Pengukuran performa GPU dilakukan dengan menggunakan aplikasi Glmark2 untuk menguji performa graphic rendering, Phoronix NAMD untuk menguji performa simulasi molekuler, dan Phoronix PyTorch untuk menguji performa training model. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan VM pada OpenStack Nova mengakibatkan penurunan performa GPU sebesar 15.5% pada Glmark2, 44.0% pada Phoronix NAMD, dan 8.4% pada Phoronix PyTorch. Penggunaan container pada Open Stack Zun mengakibatkan penurunan performa GPU sebesar 5.8% pada Glmark2 dan 19.7% pada Phoronix NAMD, tetapi tak ada perbedaan signifikan pada Phoronix PyTorch jika dibandingkan dengan physical machine (α = 0.05). Penggunaan bare-metal pada OpenStack Ironic mengakibatkan penurunan performa sebesar 1.5% pada Phoronix NAMD dan peningkatan tak signifikan sebesar -6.2% pada Phoronix PyTorch. Pengujian Glmark2 pada OpenStack Ironic dengan perlakuan yang sama seperti benchmark lainnya menunjukkan adanya penurunan performa sebesar 8.7%. Namun, perlakuan khusus pada Glmark2 OpenStack Ironic menunjukkan peningkatan performa sebesar -1.0% pada resolusi 1920x1080 jika dibandingkan dengan physical machine. Perlakuan khusus ini berupa menjalankan dummy Glmark2 dengan resolusi yang sangat rendah dan Glmark2 utama secara bersamaan. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa urutan computing resource dengan penurunan performa GPU yang paling minimal adalah penggunaan bare-metal OpenStack Ironic, diikuti dengan penggunaan container OpenStack Zun, dan diikuti dengan penggunaan VM OpenStack Nova.

---

This research analyzes the effects of Virtual Machine (VM), containers, and bare-metal usage on Graphics Processing Unit (GPU) performance, using VMs provided by OpenStack Nova, containers provided by OpenStack Zun, and bare-metal provided by OpenStack Ironic. The GPU virtualization method employed in this paper is GPU passthrough. GPU performance is measured using multiple benchmark applications, those being Glmark2 to measure graphic rendering performance, Phoronix NAMD to measure molecular simulation performance, and Phoronix PyTorch to measure training model performance. The results of our analysis shows that the usage of OpenStack Nova’s VMs causes GPU performance slowdown of up to 15.5% on Glmark2, 44.0% on Phoronix NAMD and 8.4% on Phoronix PyTorch. Using OpenStack Zun’s containers also causes GPU performance slowdowns of up to 5.8% on Glmark2 and 19.7% on Phoronix NAMD, with no significant changes on GPU performance with Phoronix PyTorch compared to the physical machine (α = 0.05). In contrast, using OpenStack Ironic’s bare-metal causes GPU performance slowdown of 1.5% on Phoronix NAMD and an insignificant increase in performance on Phoronix PyTorch by 6.2%. Meanwhile the results of the Glmark2 benchmark on OpenStack Ironic following the normal procedures shows GPU performance slowdown of up to 8.7%. However, the same Glmark2 OpenStack Ironic benchmark with a special procedure shows an increase in GPU performance of up to 1.0% on the 1920x1080 resolution compared to the physical machine. This special procedure involves running a dummy Glmark2 process with a tiny resolution in parallel with the main Glmark2 process. Based on the results, we can conclude that the hierarchy of computing resources in terms of minimal GPU performance slowdown starts with the usage of OpenStack Ironic’s bare-metal, followed by the usage of OpenStack Zun’s containers, and lastly the usage of OpenStack Nova’s VMs."

"Penelitian ini menganalisis dampak dari penggunaan Virtual Machine (VM), container, dan bare-metal terhadap performa Graphics Processing Unit (GPU) dengan memanfaatkan VM pada OpenStack Nova, container pada OpenStack Zun, dan bare-metal pada OpenStack Ironic. Metode virtualisasi GPU yang digunakan pada penelitian ini adalah GPU passthrough. Pengukuran performa GPU dilakukan dengan menggunakan aplikasi Glmark2 untuk menguji performa graphic rendering, Phoronix NAMD untuk menguji performa simulasi molekuler, dan Phoronix PyTorch untuk menguji performa training model. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan VM pada OpenStack Nova mengakibatkan penurunan performa GPU sebesar 15.5% pada Glmark2, 44.0% pada Phoronix NAMD, dan 8.4% pada Phoronix PyTorch. Penggunaan container pada Open Stack Zun mengakibatkan penurunan performa GPU sebesar 5.8% pada Glmark2 dan 19.7% pada Phoronix NAMD, tetapi tak ada perbedaan signifikan pada Phoronix PyTorch jika dibandingkan dengan physical machine (α = 0.05). Penggunaan bare-metal pada OpenStack Ironic mengakibatkan penurunan performa sebesar 1.5% pada Phoronix NAMD dan peningkatan tak signifikan sebesar -6.2% pada Phoronix PyTorch. Pengujian Glmark2 pada OpenStack Ironic dengan perlakuan yang sama seperti benchmark lainnya menunjukkan adanya penurunan performa sebesar 8.7%. Namun, perlakuan khusus pada Glmark2 OpenStack Ironic menunjukkan peningkatan performa sebesar -1.0% pada resolusi 1920x1080 jika dibandingkan dengan physical machine. Perlakuan khusus ini berupa menjalankan dummy Glmark2 dengan resolusi yang sangat rendah dan Glmark2 utama secara bersamaan. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa urutan computing resource dengan penurunan performa GPU yang paling minimal adalah penggunaan bare-metal OpenStack Ironic, diikuti dengan penggunaan container OpenStack Zun, dan diikuti dengan penggunaan VM OpenStack Nova.

---

This research analyzes the effects of Virtual Machine (VM), containers, and bare-metal usage on Graphics Processing Unit (GPU) performance, using VMs provided by OpenStack Nova, containers provided by OpenStack Zun, and bare-metal provided by OpenStack Ironic. The GPU virtualization method employed in this paper is GPU passthrough. GPU performance is measured using multiple benchmark applications, those being Glmark2 to measure graphic rendering performance, Phoronix NAMD to measure molecular simulation performance, and Phoronix PyTorch to measure training model performance. The results of our analysis shows that the usage of OpenStack Nova’s VMs causes GPU performance slowdown of up to 15.5% on Glmark2, 44.0% on Phoronix NAMD and 8.4% on Phoronix PyTorch. Using OpenStack Zun’s containers also causes GPU performance slowdowns of up to 5.8% on Glmark2 and 19.7% on Phoronix NAMD, with no significant changes on GPU performance with Phoronix PyTorch compared to the physical machine (α = 0.05). In contrast, using OpenStack Ironic’s bare-metal causes GPU performance slowdown of 1.5% on Phoronix NAMD and an insignificant increase in performance on Phoronix PyTorch by 6.2%. Meanwhile the results of the Glmark2 benchmark on OpenStack Ironic following the normal procedures shows GPU performance slowdown of up to 8.7%. However, the same Glmark2 OpenStack Ironic benchmark with a special procedure shows an increase in GPU performance of up to 1.0% on the 1920x1080 resolution compared to the physical machine. This special procedure involves running a dummy Glmark2 process with a tiny resolution in parallel with the main Glmark2 process. Based on the results, we can conclude that the hierarchy of computing resources in terms of minimal GPU performance slowdown starts with the usage of OpenStack Ironic’s bare-metal, followed by the usage of OpenStack Zun’s containers, and lastly the usage of OpenStack Nova’s VMs."

"Mamalia makhluk berdarah panas dan menyusui, adalah hewan yang paling populer diantara semua hewan. Seri terbaru dari David Attenborough menyajikan pemandangan yang tidak lazim pada kelompok hewan yang luar biasa ini. Film ini menyajikan beberapa spesies yang paling mengagumkan di planet ini, termasuk diri kita sendiri, dan melukiskan bagaimana mamalia menjadi amat berbeda dan berhasil."