Tugas Merangkum 5 Jurnal Komputasi Modern

Tugas 1 Merangkum 5 Jurnal Komputasi Modern

Oleh Catur Sapputro 51418507

Jurnal pertama :

FPGA Implementations for Data Encryption and Decryption via Concurrent and Parallel Computation: A Review

Implementasi FPGA untuk Enkripsi dan Dekripsi Data melalui Komputasi Serentak dan Paralel: Tinjauan

Dalam beberapa hari terakhir, peningkatan jumlah pengguna Internet dan jaringan nirkabel telah membantu mempercepat kebutuhan mekanisme enkripsi dan perangkat untuk melindungi berbagi data pengguna di jaringan yang tidak aman. Keamanan, integritas, dan verifikasi data dapat digunakan karena fitur-fitur ini. Dalam enkripsi lalu lintas internet, chip blok simetris memainkan peran penting. Data Encryption Standard (DES) dan Advanced Encryption Standard (AES) memastikan enkripsi privasi yang mendasari standar perlindungan data. DES dan AES menyediakan keamanan informasi. DES dan AES memiliki perbedaan yang diperkenalkan di kedua perangkat keras dan aplikasi. Implementasi perangkat keras DES dan AES memiliki banyak keuntungan, seperti peningkatan kinerja dan peningkatan keamanan. Makalah ini memberikan studi lengkap tentang implementasi oleh DES dan AES dari array gerbang pemrograman lapangan (FPGA) menggunakan DES dan AES. Karena FPGA dapat didefinisikan hanya sebagai satu misi, komputer lebih unggul dari mereka.

Makalah ini membahas pendekatan aktif untuk mengembangkan arsitektur FPGA Encryption/Decryption. Bergantung pada penelitian yang ditinjau, dapat disimpulkan bahwa berbagai mekanisme aktif memiliki peran penting dalam Implementasi FPGA untuk Enkripsi dan Implementasi Data. Bidang-bidang ini Pemecahan Kode, Enkripsi Aplikasi Telekomunikasi, Enkripsi Gambar, Enkripsi DATA, dan Proses Dekripsi dan Keamanan dalam Protokol TCP/IP. Ada juga teknik yang kuat di area ini, seperti Enkripsi Data Chaotic, RC6-Cascade, algoritma A5/3, (RLFSRL)Algorithms, (LUKS)Algorithms. Saat ini, para peneliti bekerja lebih ke bidang Enkripsi Gambar dan Enkripsi dan Dekripsi DATA. Oleh karena itu, bingkai atau sistem Keamanan FPGA yang efisien telah dikembangkan, seperti yang membuat Usulan dan mendemonstrasikan metode komunikasi enkripsi data yang andal dan aman, komputasi kinerja tinggi, dua sistem berdasarkan FPGAHPC, FPGA kecepatan tinggi yang baru, daya rendah memristor 4 dimensi kacau. sistem, berdasarkan Sistem Xilinx. Selain itu, dapat disimpulkan bahwa Algoritma AES merupakan teknik yang paling cocok untuk Enkripsi dan Dekripsi. Baik AlgoritmaChaotic-AESdan Runtime Linear Feedback Shift Register Logic(RLFSRL)Algoritma cocok untuk Enkripsi Gambar. Pada saat yang sama, algoritma A5/3 efisien untuk Enkripsi Aplikasi Jaringan Seluler.

Jurnal kedua :

Penerapan Algoritma Evolution Strategies Dalam Permasalahan Vrptw Pada Optimasi Pendistribusian Pupuk

Distribusi merupakan salah satu aspek yang sangat penting dalam kegiatan pemasaran. Distribusi adalah proses pemindahan barang yang dilakukan oleh pemasok barang menuju konsumen. Prosesdistribusi yang tidak terencana dapat menyebabkan kerugian bagi pihak distributor maupun pengecer. Untuk meminimalisir terjadinya kerugian, dibutuhkan suatu sistem yang dapat menentukan rute pengiriman dengan mempertimbangkan jarak tempuh dan waktu pelayanan dengan kapasitas angkut yang terbatas. Vehicle Routing Problem with Time Windows(VRPTW) merupakan jenis permasalahandalam penelitian ini. VRPTWmembutuhkan proses komputasi yang besar untuk menghasilkan kualitas solusi yang baik.Oleh karenaitu dibutuhkan metode dalam menyelesaikan permasalahan VRPTW. Algoritma Evolution Strategiesmerupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mencari solusi dari permasalahan tersebut.Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilaifitnesstertinggi yaitu 0,52421dengan parameter ukuranpopulasi sebesar 100, ukuran offspring sebesar 10, ukuran generasi sebesar 100, dan ukuran SP sebesar 5,00. Sedangkan nilai fitnessterendah yaitu 0,45145dengan ukuran populasi sebesar 100, ukuran offspringsebesar 1, ukuran generasi sebesar 50, dan ukuran SP sebesar 3,00.

Algoritma ES dapat diterapkan dalam permasalahan VRPTW dengan memperhitungkan aspek jarak, waktu, jumlah pemesanan, serta jumlah kendaraan yang tersedia. Algoritma ES merepresentasikan id sumber dan toko tujuan dengan representasi permutasi integer menjadi sebuah gen. Semakin besar parameterukuran populasi, offspring dan generasi yang diinputkan, maka semakin besar pula peluang keluarnya kualitas solusi yang lebih baik. Karena semakin banyak variasi solusi yang dihasilkan.Namun tidak menutup kemungkinan terjadinya kualitas solusi yang dihasilkan, dikarenakan oleh sifat randompada ES tersebut.

 

Jurnal ketiga :

An augmented self-adaptive parameter control in evolutionary computation: A case study for the berth scheduling problem

Kontrol parameter adaptif mandiri yang diperbesar dalam komputasi evolusioner: Studi kasus untuk masalah penjadwalan tempat berlabuh

Permintaan perdagangan lintas laut internasional telah meningkat secara substansial selama tiga dekade terakhir dan diperkirakan akan terus meningkat selama tahun-tahun mendatang. Terminal container laut, sebagai simpul penting dalam rantai pasokan, harus dapat berhasil mengatasi peningkatan volume permintaan. Penjadwalan berth dapat secara signifikan mempengaruhi throughput umum terminal container laut. Pada penelitian ini diusulkan model matematika mixed-integer linear programming untuk masalah penjadwalan dermaga, yang bertujuan untuk meminimalkan penjumlahan biaya tunggu, biaya penanganan, dan biaya keterlambatan keberangkatan kapal yang akan dilayani di terminal container laut. Algoritma Evolusi yang inovatif dirancang untuk memecahkan model matematika yang dikembangkan. Algoritme solusi yang diusulkan bergantung pada strategi kontrol parameter adaptif mandiri yang ditambah, yang dikembangkan untuk mengubah parameter algoritmik secara efektif selama proses pencarian. Kinerja algoritme yang dirancang dievaluasi terhadap sembilan algoritme alternatif berbasis metaheuristik, yang telah sering digunakan untuk penjadwalan dermaga dalam literatur operasi terminal container laut. Hasilnya menunjukkan bahwa semua algoritma yang dikembangkan memiliki tingkat stabilitas yang tinggi dan mengembalikan solusi kompetitif pada konvergensi. Eksperimen komputasi juga membuktikan keunggulan dari Algoritma Evolusi adaptif mandiri yang dirancang lebih dari algoritma alternatif dalam hal indikator kinerja yang berbeda.

 

Jurnal keempat :

Implementasi Komputasi Paralel GPU pada Algoritme Cellular Automata Menggunakan CUDA

Perkembangan industri videogamemodern ini berkembang dengan sangat cepat. Perkembangan industri ini juga harus diimbangi dengan peningkatan kualitas dan waktu produksi dari produsen videogame, mengingat kompetisi dalam industri ini akan semakin ketat. ProceduralContentGeneration(PCG) merupakan inovasi yang cukup cocok untuk situasi tersebut. Dalam dunia PCG banyak sekali algoritme yang dapat digunakan, salah satu contoh algoritmeyang sering digunakan adalah algoritme cellularautomata(CA). Namun CA memiliki masalah pada efisiensi, masalah tersebut dapat diatasi dengan menggunakan komputasi paralel. Dalam penulisan ini komputasi paraleldiimplementasikan menggunakan teknologi CUDA®. Namun muncul permasalahan lain, yaitu hasil map dari CA tidak selalu dapat dimainkan, permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan algoritme floodfill. Pada penelitian ini, implementasi dilakukan secara bertahap yaitu implementasi CA CPU, CAGPU, dan FloodFill. Kemudian implementasi dari CA akan diintegrasikan ke dalam gameengineUnity®, kemudian dilakukan implementasi permainan. Implementasi permainan dilakukan dalam gameengineUnity® menggunakan Bahasa pemrograman C#. Kecepatan waktu komputasi algoritme akan diuji untuk mengetahui performa baik CA CPU, CA GPU dan FloodFill. Berdasarkan dari hasil pengujian algoritme CA pada GPU memiliki performa hingga 227 kali lebih cepat dibandingkan CA CPU. Selain itu algoritme floodfillyang digunakan dalam penelitian ini memiliki waktu komputasi yang sangat tinggi, sehingga ukuran mapyang dapat diimplementasikan terbatas.

Komputasi paralel GPU menggunakan CUDA® dapat diimplementasikan untuk algoritme cellular automatadengan baik. Untuk mengimplementasikan komputasi paralel GPU pada cellular automatauntuk membuat mapleveldari permainan, langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan desain permainan yang cocok menggunakan hasil pembangkitan konten menggunakan algoritme cellular automata. Kemudian dilakukan implementasi algoritme cellular automatamenggunakan CPU, setelah diperoleh hasil yang sesuai maka dilakukan implementasi algoritme cellular automatamenggunakan CUDA®. Hasil akhir berupa data map dari level permainan. Data tersebut kemudian akan digunakan untuk membuat levelpada gameengineUnity®.

 

Jurnal kelima :

Implementasi Komputasi Paralel untuk Optimalisasi Komputasi pada Aplikasi Transliterasi Huruf Latin ke Aksara Jawa

Aksara jawa merupakan salah satu warisan leluhur bangsa Indonesia yang harus dilestarikan. Aksara jawa kini semakin ditinggalkan, karena tulisan latin lebih sering digunakan dalam kegiatan sehari-hari. Hal ini diperburuk oleh sulit diterimanya pembelajaran baca tulis aksara jawa dikarenakan metode pembelajaran yang kurang menarik contohnya pembelajaran yang terpusat pada guru. Salah satu solusi untuk untuk penyelesaian permasalahan ini adalah dengan aplikasi transliterasi aksara latin ke aksara jawa interaktif. Aplikasi dari hasil penelitian transliterasi huruf latin ke aksara jawa telahbanyak dihasilkan, antara lain JawaTex, Hanacaraka, dan Pandawa. Dari ketiga aplikasi tersebut ditunjukkan bahwa aplikasi Pandawa dengan metode decision treemempunyai tingkat keakurasian paling tinggi. Namun demikian, waktu komputasi yang dibutuhkan oleh metode dalam aplikasi ini juga paling tinggi daripadadua aplikasi lainnya. Hal ini berbanding lurus dengan banyaknya teks yang ditransliterasikan, semakin banyak teks yang ditransliterasikanmaka akan semakin lamapula waktu prosesnya. Penelitian ini bertujuan untuk mempersingkat waktu komputasi aplikasi Pandawa dengan metode komputasi paraleltanpa modifikasi algoritma decision tree. Komputasi paralel diimplementasikan dengan multithreadpada pemrograman javauntuk melakukan proses transliterasi huruf latin ke aksara jawa secara simultan. Dari pengujian diperoleh hasil bahwa implementasi multithread pada metode decicion treeuntuk transliterasi huruf latin ke aksara jawa ini berhasil dapat mengurangi waktu komputasi rata-rata hingga 97.05%.

Komputasi paralelmodel pemrograman multithreaddapat diterapkan untuk mempercepat waktu komputasi pada aplikasi transliterasi huruf latin ke aksara jawa. Implementasi komputasi paralel pada aplikasi transliterasi huruf latin ke aksara jawa ini dapat menghemat waktu proses sebesar 97,05%.

Sumber:

• Adil Yazdeen, A. ., Zeebaree , S. R. M. ., Mohammed Sadeeq, M., Kak, S. F. ., Ahmed, O. M. ., & Zebari, R. R. (2021). FPGA Implementations for Data Encryption and Decryption via Concurrent and Parallel Computation: A Review. Qubahan Academic Journal, 1(2), 8–16. https://doi.org/10.48161/qaj.v1n2a38

• Natania, L., Wihandika, R., & Suprapto, S. Penerapan Algoritma Evolution Strategies Dalam Permasalahan VRPTW Pada Optimasi Pendistribusian Pupuk. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 10, p. 3744-3750, peb. 2018. ISSN 2548-964X https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2722

• Masoud Kavoosi, Maxim A. Dulebenets, Olumide F. Abioye, Junayed Pasha, Hui Wang, Hongmei Chi, An augmented self-adaptive parameter control in evolutionary computation: A case study for the berth scheduling problem, Advanced Engineering Informatics, Volume 42, 2019, 100972, ISSN 1474-0346, https://doi.org/10.1016/j.aei.2019.100972.

• Ma'rufi, M., Cholissodin, I., & Jonemaro, E. Implementasi Komputasi Paralel GPU pada Algoritme Cellular Automata Menggunakan CUDA®. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 4, p. 3880-3887, jan. 2019. ISSN 2548-964X. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5053

• Syauqi, Ala & Hidayah, Anis. (2018). Implementasi Komputasi Paralel untuk Optimalisasi Komputasi Pada Aplikasi Transliterasi Huruf Latin ke Aksara Jawa. Jurnal Online Informatika. https://doi.org/10.15575/join.v3i1.179