peningkatan kinerja sistem multi agen dengan optimalisasi alokasi beban (studi kasus enkripsi data dengan algoritma aes)

Clicks: 27
ID: 228085
2015
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality Improving Quality
0.0 /100
Combines engagement data with AI-assessed academic quality
AI Quality Assessment
Not analyzed
Abstract
Sistem multi agen merupakan sekumpulan agen yang saling berinteraksi dan berkomunikasi untuk melaksanakan suatu tujuan tertentu. Dalam mewujudkan sistem multi agen yang skalabel dan efisien maka agen-agen dalam sistem multi agen harus dapat bersifat autonomous, proactive dan flexible terhadap lingkungan dalam keadaan tertentu. Dalam menangani job yang didistribusikan oleh sistem ke setiap agen dapat saja terjadi ketidakseimbangan workload diantara agen-agen. Load balancing merupakan salah satu solusi ketika ketidakseimbangan workload terjadi dalam sistem multi agen. Sistem multi agen yang penulis usulkan yaitu menerapkan load balancing dalam pengalokasikan workload ke setiap agen secara dinamis. Sistem multi agen yang dibangun terdiri dari agent worker yang bertugas dalam melakukan eksekusi job dan agent monitor yang bertanggung jawab dalam mengawasi kondisi agent worker dan mengalokasikan job kesetiap agent worker. Load balancing system dilakukan dengan pertimbangan tiga parameter yaitu kondisi load agent worker, antrian job dan resource komputasi komputer dimana agen-agen tersebut berada. Studi kasus yang diterapkan pada penelitian ini adalah enkripsi data dengan algoritma AES (Advanced Encryption Standard). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode usulan dapat meningkatkan kinerja sistem multi agen dalam melakukan proses enkripsi job hingga mencapai 30,99 % dibandingkan dengan Distribusi Uniform (DU).
Reference Key
rizka2015lontarpeningkatan Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Muhammad Rizka;Waskitho Wibisono;Tohari Ahmad
Journal proceedings - 17th ieee/acis international conference on computer and information science, icis 2018
Year 2015
DOI
DOI not found
URL
Keywords

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

No comments yet. Be the first to comment on this article.