Penelitian bidang rekayasa semakin kompleks. berbagai model matematika telah digunakan. salah satunya adalah matriks, yang merupakan model yang paling sering digunakan bidang rekayasa. komputasi matriks memiliki salah satu karakteristik, yaitu semakin besar dimensinya maka dibutuhkan waktu dan sistem komputer yang besar untuk menyelesaikannya. salah satu solusi yang paling murah adalah menggunakan komputasi paralel. mapreduce merupakan sebuah model pemogramam paralel yang melakukan komputasi secara terdistribusi dengan memanfaatkan processor yang idle, sehingga perhitungan matriks menjadi lebih efisien. dalam penelitian ini perkalian matriks dijalankan dengan beberapa metode (single processor, threads, dan mapreduce) untuk dilihat performansi yang lebih baik dalam hal execution time, cpu usage, dan ram usage. dari hasil simulasi dengan bebagai macam dimensi matriks ternyata didapat performansi mapreduce lebih handal dari pada dua sisten komputasi yang lainnya. kata kunci : mapreduce, matriks, komputasi paralel.
Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
EFISIENSI KOMPUTASI DALAM PENYELESAIAN 0PERASI MATRIKS: PERBEDAAN DALAM MESIN TUNGGAL DAN CLUSTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAPREDUCE. Banda Aceh Fakultas Teknik,2011
Baca Juga : PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORK UNTUK AKSELERASI SIMULASI KOROSI (MUAMMAR MUFID, 2025)
Abstract
Baca Juga : PENGUJIAN DISTRIBUSI BEBAN PADA SERVER APACHE MENGGUNAKAN SISTEM NETWORK LOAD BALANCING (Juhri, 2020)