Softskill 4: Komputasi Paralel di Bidang Ekonomi

Komputasi Paralel Untuk Proses Tabulasi Data Berbasis Arsitektur Shared Memory (Studi DataSensus Penduduk 2010)

THIO LUTFI HABIBI dan IMAM MACHDI

TAHUN 6, VOLUME 1, JUNI 2014

Pengertian Komputasi paralel

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.

Review Jurnal

Jurnal ini membahas mengenai komputasi paralel untuk proses tabulasi data pada sensus penduduk 2010. Untuk menghasilkan informasi kependudukan dari data SP2010, BPS mengolah 237.641.326 data individu yang dikelompokkan berdasarkan kategori tertentu. Untuk memproses data tersebut BPS didukung dengan multi computer dengan basis data terpusat dan setiap komputer yang terhubung dilengkapi oleh multicore processor untuk melakukan perhitungan secara cepat. Proses tabulasi dilakukan dengan membagi data menjadi 33 region untuk diolah di setiap komputer, kemudian hasil parsial dari masing-masing komputer akan disatukan secara manual.

Penerapan konsep paralel dalam lingkungan komputer yang sedang digunakan saat ini menjadi salah satu solusi untuk mengurangi waktu yang diperlukan dalam melaksanakan tabulasi. Konsep paralel shared memory merupakan metode paralel yang memanfaatkan thread sebagai media untuk memproses task di setiap core pada processor. Pada penelitian ini konsep paralel akan diterapkan pada strategi pengambilan data di basis data.

Penelitian ini membahas tentang algoritma pengeksekusian tabulasi secara paralel yang akan diimplementasikan pada multicore processor dengan menggunakan konsep shared memory. Tujuan utama dari penelitian ini untuk merancang penguraian masalah dan menyusun algoritma yang efisien untuk melakukan tabulasi agar proses tabulasi dapat dipercepat.

Implementasi paralel pada multicore processor

Pada penelitian ini proses eksekusi query secara paralel dapat dilakukan pada aspek query dan operator. Untuk intra query parallelism dilakukan eksekusi subquery yang didapatkan pada proses penguraian secara paralel.

Kecepatan shared memory parallelism

Perancangan ini diharapkan dapat memberikan perubahan pada strategi pemrosesan data terutama dalam kasus tabulasi, sehingga waktu yang diperlukan untuk memproses data dapat lebih singkat dengan memaksimalkan potensi sumber daya yang tersedia.

Sumber:

Komputasi Paralel

Jurnal:

JURNAL APLIKASI STATISTIK & KOMPUTASI STATISTIK