TUGAS 4 PENGANTAR KOMPUTASI MODERN

Pembahasan Mengenai Jurnal Komputasi Paralel dan Komputasi Quantum

Jurnal Kedua (Komputasi Kuantum)

Judul Jurnal : APLIKASI PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) BERDASARKAN KOMPUTASI KLASIK DAN KUANTUM

Link Jurnal :  https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2014/(11).pdf

PENULIS : Dini Sundani, Fajar Ratih Anggraini, Dewi Agushinta R.

Pendahuluan

Citra merupakan bentuk informasi visual yang memiliki informasi lebih banyak dibandingkan dengan informasi yang diperoleh dalam bentuk teks.Pengolahan citra seringkali menghasilkan citra yang memiliki gangguan, sehingga perlu dilakukan proses perbaikan kualitas citra. Salah satu operasi perbaikan kualitas citra adalah pelembutan citra (image smoothing), yang bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada citra. Pengolahan citra saat ini dilakukan dengan komputasi klasik, yanghanya dapat menyatakan keadaan dalam dua kondisi yang dinyatakan dalam bit (0 dan 1).Saat ini model komputasi telah berkembang dengan menggunakan prinsip kuantum. Pada komputasi kuantum digunakan qubit yang mampu menyatakan tak hingga keadaan yang merupakan kombinasi dari keadaan 0 dan 1 yang disebut dengan superposisi dan merepresentasikan warna hitam dan putih. Perhitungan pada komputasi klasik dilakukan secara paralel, sedangkan komputasi kuantum memiliki sifat untuk berada dalam berbagai macam keadaan (multiple states) sehingga komputasi kuantum dapat melaksanakan berbagai perhitungan secara simultan dan akan menghasilkan banyak kemungkinan perhitungan.Untuk mengetahui hasil perhitungan maka harus dilakukan pengukuran terhadap qubit, yang memaksa sistem untuk memilih salah satu dari semua kemungkinan jawaban yang ada. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi smoothing yang akan diproses secara klasik dan kuantum untuk mendapatkan informasi kualitas citra dan waktu yang diperoleh dari masing-masing proses. Hasil citra dari komputasi klasik berupa citra smoothing dan biner, sedangkan hasil komputasi kuantum adalah citra smoothing kuantum.

KESIMPULAN

Tulisan ini telah behasil membuat aplikasi pelembutan citra (image smoothing) yang diolah berdasarkan komputasi klasik dan komputasi kuantum.Aplikasi telah diujicoba dan diimplementasikan pada beberapa citra uji.Berdasarkan hasil aplikasi diperoleh informasi mengenai kualitas citra dan waktu proses dari citra smoothing klasik,smoothing biner dan smoothing kuantum. Aplikasi masih dapat dikembangkan lagi dengan menambahkan fungsi-fungsi lain yaitu fungsi simpan citra, cetak citra dan zoom citra.Selain itu dapat dilakukan untuk operasi-operasi pengolahan citra yang lainnya seperti penajaman, deteksi tepi dan lain sebagainya.

REFERENSI

Yonina Chana Eldar . 2001. Quantum Signal Processing. Department Of Electrical Engineering And Computer ScienceMassachusetts Institute Of Technology

Chien-Chien Tseng and Tsung-Ming Hwang.2003. Quantum Digital Image Processing Algorithm.Conference on Computer Vision, Graphic and Image Processing.

Rinaldi Munir.2004.  Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik.PenerbitInformatika. Bandung.

Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins. 2004. Digital Image Processing Using Matlab.

Pearson Education, Inc. Rafael C. Gonzalez, Richard E Woods.2008. Digital Image Processing. Pearson Education, Inc.

Xiaowei Fu, Mingyue Ding, Yangguang Sun,Shaobin Chen. 2009. A New Quantum EdgeDetection Algorithm For Medical Images. Proc of SPIE Vol. 7497 749724-6.

TUGAS 3 PENGANTAR KOMPUTASI MODERN

Pembahasan Mengenai Jurnal Komputasi Paralel dan Komputasi Quantum

Jurnal Pertama (Komputasi Paralel)

Judul Jurnal : Perancangan Arsitektur Pemaralelan untuk Mencari Shortest Path dengan Algoritma Dijkstra

Link Jurnal :  http://eprints.undip.ac.id/2107/1/Naskah_3_Eko_adi_s_.doc

PENULIS : Eko Adi Sarwoko, Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

Pendahuluan

Perancangan arsitektur pemaralelan merupakan salah satu tahap penting dalam komputasi paralel. Tahap ini bertujuan agar kompleksitas komputasi dan komunikasi dapat efisien. Tulisan ini merupakan kajian perancangan arsitektur pemaralelan mencari Shortest Path dengan Algoritma Dijkstra. Rancangan ini ditinjau berdasarkan aspek analisis algoritma baik kompleksitas komputasi maupun  komunikasi.

Solusi untuk mencari Shortest Path dengan Algoritma Dijkstra secara sekuensial telah banyak diteliti para pakar [McHugh, 1990]. Seperti diketahui aspek programming sekuensial mengalami kendala yang mencakup keterbatasan tranfer data, dan keterbatasan kecepatan perhitungan [Lewis, 1992]. Dengan perkembangan teknologi hardware dan software saat ini, alternatif yang saat ini dikembangkan adalah penyelesaian masalah dengan pendekatan proses secara paralel. Secara umum diharapkan dapat meningkatkan kinerja dan efisiensi dalam menangani suatu masalah. Apalagi dipihak user juga menginginkan adanya sistem penyelesaian masalah yang cepat dan dapat mengatasi masalah yang jauh lebih besar dan komplikated [Lewis, 1992],[Kumar,1994].

Demikian pula untuk solusi masalah shortest path dengan Algoritma Dijkstra memerlukan penyelesaian masalah dengan pendekatan proses secara paralel, apabila pendekatan solusi secara sekuensial belum mampu memberikan solusi yang cepat serta dihadapkan dengan jumlah vertek yang jauh lebih besar dan komplikated.

Dalam pemrograman paralel yang melibatkan banyak prosesor, selanjutnya beban masalah didistribusikan ke berbagai prosesor. Dengan melibatkan banyak prosesor hal ini akan berdampak pada aspek komunikasi. Isue penting yang harus diperhatikan adalah proses komunikasi tetap low-overhead.

Isue tersebut akan berdampak pada berbagai hal, antara lain mencakup  pengaturan dan sinkronisasi arsitektur komputernya, proses komunikasi dan transfer data, dan metode keparalelan [Lewis, 1992],[Kumar,1994].

Tulisan ini mengkaji desain arsitektur keparalelan untuk masalah shortest path dengan Algoritma Dijkstra, agar diperoleh efisiensi dan peningkatan speedup dibandingkan dengan cara sekuensial.

KESIMPULAN

Arsitektur untuk Algoritma Dijkstra Single-Source Shortest Paths ini memerlukan masing-masing p prosesor ditugaskan secara berurut n/p kolom dari matriks matriks adjacent berbobot, dan menghitung nilai n/p pada array l. Pada algoritma single Source-Parallel Formulation dieksekusi pada arsitektur dimana setiap submesh, maka waktu eksekusi paralel adalah jumlahan waktu komputasinya q(n³/p) dengan waktu komunikasinya q(Ö(np)), yaitu T_p=q(n³/p)+ q(Ö(np)). Ini juga menunjukkan fungsi isoefisiensi untuk komunikasi adalah q(p^1.8), dengan isoefisiensi untuk proses yang konkuren adalah q(p^1.5).

Speedup untuk arsitektur model Source-Partitoned Formulation adalah q(n³)/q(n²) dan efisiensinya adalah q(1), dimana tidak ada overhead komunikasi. Hal ini bukan merupakan formulasi paralel yang ekselen, karena bila menggunakan n prosesor, diperoleh fungsi isoefisiensi untuk proses konkurensi sebesar q(p³).

            Pada dua model arsitektur paralel untuk semua pasangan, untuk formulasi source partitioned tidak ada komunikasi, bila menggunakan prosesor yang jumlahnya tidak lebih dari n prosesor, dan menyelesaikan masalah dalam waktu q(n²). Sedangkan pada formulasi source parallel menggunakan sampai n^1,66 prosesor, memiliki waktu (overhead) komunikasi, dan menyelesaikan problem dalam waktu q(n^1.33) bila digunakan prosesor sebanyak n^1,66.

REFERENSI

1.    Akl, Selim G., The Design and Analysis of Parallel Algorithm, Prentice-Hall International, Inc.,London, 1989

2.    Brassard, G., dan Bratley, P., Fundamentals of Algorithmics, Prentice Hall International, Inc., Singapore, 1996

3.    Chaudhuri, P., Parallel Algorithms : Design and Analysis, Prentice  Hall Advances in Computer Science Series, 1992

4.    Kumar, V., Grama, A., Gupta, A., dan Karypis, G., Introduction to Parallel Computing : Design and Analysis of Algorithms, The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., California, 1994

5.    Lewis, Ted G., dan El-Rewini, H., Introduction to Parallel Computing, Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ, 1992

6.    McHugh, JA., Algorithmic Graph Theory, Prentice Hall International, Inc., Englewood Cliffs, NJ., 1990

7.    Quinn, NJ., Designing Efficient Algorithms for Parallel Computers, Mc Graw Hill, International Editions, Singapore, 1987