(0721) 8030188    [email protected]   

ANALISIS PENGARUH PENERAPAN PEMROSESAN PARALEL TERHADAP WAKTU KOMPUTASI ALGORITMA K-MEANS KLASTERING PADA HARGA SAHAM


Algoritma K-Means adalah salah satu metode klastering yang paling populer dan dapat digunakan untuk melakukan pengelompokkan. Penelitian ini akan membandingkan waktu eksekusi yang diproses menggunakan pemrosesan serial dengan pemrosesan paralel pada saat melakukan pengklasteran data menggunakan data uji saham dengan jumlah baris data sebanyak 568.496 baris. Uji pemrosesan dibedakan berdasarkan jumlah core, jumlah k, parameter dalam pustaka joblib dan jumlah baris data. Hasil dari setiap pengujian menunjukkan bahwa pemrosesan paralel pada setiap pengujian memiliki waktu eksekusi lebih kecil dari pemrosesan serial. Optimasi dengan menambahan core tidak serta merta mempercepat eksekusi, perlu disesuaikan dengan data, parameter dan jumlah core. Hasil dari optimasi yang diperoleh cukup signifikan mencapai speedup 3-8,2 kali dengan efisiensi 70-90%.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2505240008

Keyword
Pemrosesan Paralel K-Means Klastering Waktu Eksekusi Parallel Processing K-Means Clustering Execution Time