Komputasi Paralell - Pengantar Message Passing, OpenMP
1. Latarbelakang
Perkembangan teknologi informasi meliputi perkembangan
infrastruktur pendukungnya, yaitu hardware, software, teknologi komunikasi dan
teknologi penyimpanan data. Semakin berkembangnya teknologi akan berdampak pada
pertumbuhan data yang berlipat ganda dari waktu ke waktu. Data menjadi semakin
luas dan kompleks hingga melampaui batas kemampuan aplikasi pemroses ataupun
database manajemen tools yang ada, dilatarbelakangi hal tersebut munculah
istilah Big Data. Kemunculan big data seolah menjadi permasalahan yang cukup
kompleks dihadapi oleh organisasi pengguna sistem dengan tingkat pertumbuhan
data yang cepat dan pengolahan data yang besar.
Salah satu sistem yang memiliki jumlah dan jenis data yang
cukup besar adalah SIM RS. Berdasarkan ketentuan Pasal 52 ayat (1) Undang-
Undang Nomor 44 Tahun 2009 tentang Rumah Sakit, setiap rumah sakit wajib
melakukan pencatatan dan pelaporan semua kegiatan penyelenggaraan rumah sakit
dalam bentuk SIM RS. Pemanfaatan SIM RS yang telah berjalan optimal akan
menjadikan jumlah data semakin besar terutama data dengan jenis teks berupa
angka (nomor rekam medis pasien), dan huruf (biodata pasien). Untuk memunculkan
output dari data-data tersebut dibutuhkan proses komputasi dan pengolahan data
dalam jumlah besar, yang sudah barang tentu kinerja server akan sangat berat
sehingga tidak menutup kemungkinan terjadinya hang akibat kelebihan beban.
Pemanfaatan komputasi paralel banyak digunakan dalam
berbagai pemecahan masalah pada berbagai bidang ilmu. Pada melakukan penelitian
mengenai pengolahan gambar digital menggunakan komputasi paralel. Pendekatan
yang digunakan adalah menggunkan CUDA sebagai alat pemrograman paralel pada GPU
untuk mengambil resources dari semua core yang tersedia. Pada melakukan proses enkripsi citra menggunakan
algoritma Advanced Encryption Standard (AES).
2. Metode
Komputasi Paralel merupakan metode komputasi yang membagi
beban komputasi ke dalam beberapa bagian kecil sub proses komputasi, dimana sub
komputasi tersebut dijalankan pada processor yang berbeda secara bersamaan dan saling
berinteraksi satu sama lain dalam menyelesaikan satu permasalahan komputasi.
Salah satu protokol dalam pemrograman parallel adalah MPI yang dikembangkan
dalam skema distributed memory.
MPI mengijinkan pertukaran data (message) antara processor.
Dalam penelitian ini komputasi paralel difokuskan pada pengolahan/pencarian
data pasien pada data base SIM RS. Komputasi paralel didesain untuk mengurangi
waktu komputasi saat melakukan proses pengolahan data manajemen rumah sakit
pada SIM RS.
3. Analisa
Dalam tahap ini
dilakukan pengumpulan data berupa Proses/alur kerja SIM RS yang telah berjalan
dan Pengambilan data pasien yang ada pada data base SIM RS. Sesuai dengan hasil
analisis kebutuhan yang dilakukan bersama pihak administrator SIMRS, tabel
kunjungan_id dengan jumlah data sebanyak 40.036 digunakan sebagai tabel objek
pengolahan data menggunakan program MPI. Tabel kunjungan_id merupakan Primary
Key pada database his_db SIM RS, dimana semua tabel yang terdapat pada data
base his_db mengambil data dan mengirimkan data pada tabel tersebut. Data pada
tabel kunjungan_id akan dibagi menjadi beban kerja ke masing-masing
komputer/CPU slave sesuai jumlah komputer/CPU slave yang ditentukan dalam mengeksekusi
query pengolahan data.
4. Kesimpulan
Perancangan komputasi paralel
pada penelitian ini telah berhasil berjalan sesuai dengan tahapan-tahapan yang
telah direncanakan. Hasil yang didapat pada tahap pengujian menunjukan
pengolahan ata pasien menunjukan bahwa waktu
pengolahan data pasien menggunakan program paralel MPI lebih cepat dibandingkan
pengolahan data menggunakan topologi jaringan sekuensial/1 komputer/CPU.
Pengujian speed up menunjukan adanya peningkatan kecepatan sampai pada
penggunaan komputasi paralel pada 3 komputer/CPU. Sedangkan pada pengujian
efisiensi nilai efisiensi tertinggi terdapat pada penggunaan 2 dan 3
komputer/CPU. Hal ini menunjukan bahwa untuk mengolah data sebanyak 40.036 records
menggunakan program paralel MPI jumlah ideal komputer/CPU yang digunakan agar endapatkan kecepatan maksimal adalah sebanyak
2 sampai 3 komputer/CPU. Hal tersebut menunjukan bahwa komputasi paralel
menggunakan model Message Passing tidak serta merta dapat implementasikan pada
semua jenis data dan struktur database. Jenis data dan strusktur database pada
SIM RS dalam penelitian ini menunjukan bahwa semakin banyak komputer/CPU yang
ikut melakukan eksekusi data dan melewati titik idealnya (2 sampai 3
komputer/CPU) mengakibatkan waktu tunggu dalam malakukan proses komunikasi
semakin panjang, sehingga mempengaruhi panjang waktu eksekusi data secara
keseluruhan
5. Referensi
https://doi.org/10.24843/MITE.2018.v17i03.P20 (jurnal yang di buat oleh I Putu Adi Pradnyana Wibawa , I.A. Dwi Giriantari , Made Sudarma )
Komentar
Posting Komentar