Jurnal Teknologi Terkini

OPTIMASI PENGGUNAAN SUMBER DAYA KOMPUTASI PADA INFRASTRUKTUR CLOUD

Bayu Pratama — 2024-08-10

Optimasi penggunaan sumber daya komputasi pada infrastruktur cloud menjadi semakin penting seiring dengan pertumbuhan penggunaan layanan cloud dalam berbagai aplikasi dan industri. Infrastruktur cloud menyediakan fleksibilitas yang besar dalam menyediakan sumber daya komputasi sesuai kebutuhan, namun manajemen yang efisien dari sumber daya tersebut menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan untuk memahami dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya komputasi di lingkungan cloud agar dapat mengurangi biaya operasional, meningkatkan kinerja, dan memaksimalkan efisiensi penggunaan sumber daya. Metode-metode optimasi, seperti alokasi sumber daya dinamis, penjadwalan tugas yang cerdas, dan pemantauan kinerja secara real-time, digunakan untuk mencapai tujuan tersebut. Melalui pendekatan ini, diharapkan infrastruktur cloud dapat memberikan layanan yang lebih handal, skalabel, dan hemat biaya bagi pengguna, serta memberikan kontribusi positif dalam pengembangan teknologi informasi dan industri digital secara keseluruhan.

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKTIF UNTUK ANALISIS KEUANGAN BERBASIS DATA

Ayu Kusuma — 2024-08-10

Pengembangan Model Prediktif untuk Analisis Keuangan Berbasis Data adalah fokus utama penelitian dalam mengaplikasikan analisis data untuk memprediksi tren dan perilaku dalam konteks keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan model prediktif yang mampu melakukan analisis data keuangan dengan akurat dan efektif. Melalui penggunaan teknik-teknik statistik dan machine learning, model-model ini dapat memproses data historis dan variabel-variabel terkait untuk membuat perkiraan tentang kinerja keuangan di masa depan. Dengan menggunakan pendekatan ini, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat waktu dalam hal alokasi sumber daya, investasi, dan strategi bisnis. Abstrak ini menyoroti pentingnya penerapan analisis data dalam mengoptimalkan pengelolaan keuangan dan meningkatkan kinerja perusahaan.

PENERAPAN TEKNOLOGI WEARABLE DALAM KESEHATAN DAN KESEJAHTERAAN

Arif Kurniawan — 2024-08-10

Penerapan Teknologi Wearable dalam Kesehatan dan Kesejahteraan telah menjadi fokus utama dalam penelitian dan pengembangan di era modern. Teknologi ini menawarkan solusi inovatif untuk memantau dan memperbaiki kesehatan serta kesejahteraan individu secara real-time. Dengan menggunakan perangkat wearable seperti smartwatch, tracker kebugaran, dan sensor yang terintegrasi dalam pakaian, pengguna dapat memantau berbagai parameter kesehatan seperti detak jantung, tingkat aktivitas fisik, kualitas tidur, dan lain-lain. Informasi yang dikumpulkan ini kemudian dapat dianalisis untuk memberikan wawasan yang berharga tentang pola hidup dan kesehatan seseorang. Selain itu, teknologi wearable juga memungkinkan pemberian peringatan dini terhadap kondisi medis yang berpotensi membahayakan serta menyediakan sarana untuk melakukan intervensi cepat dan tepat. Dalam abstrak ini, akan dibahas pentingnya penerapan teknologi wearable dalam meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan, serta potensi dampaknya dalam menciptakan masyarakat yang lebih sehat dan aktif.

PENERAPAN TEKNOLOGI IOT DALAM TRANSPORTASI UMUM

Yulia Nuraini — 2024-08-10

Penelitian ini menganalisis penerapan teknologi Internet of Things (IoT) dalam sistem transportasi umum melalui studi kasus di kota X. Teknologi IoT diterapkan untuk meningkatkan efisiensi operasional, kenyamanan penumpang, dan pengelolaan armada. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan manajer transportasi, pengamatan lapangan, dan analisis dokumen internal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan sensor IoT pada kendaraan memungkinkan pemantauan real-time kondisi kendaraan, mengurangi waktu henti melalui pemeliharaan prediktif. Sistem tiket berbasis IoT meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyediakan pembayaran tanpa kontak dan informasi perjalanan yang akurat. Implementasi IoT juga meningkatkan pengelolaan armada dengan optimasi rute dan penjadwalan yang lebih baik. Meskipun ada tantangan seperti biaya awal yang tinggi dan kebutuhan akan infrastruktur yang canggih, manfaat yang diperoleh jauh melebihi hambatan tersebut. Penelitian ini menyimpulkan bahwa IoT memiliki potensi besar dalam merevolusi transportasi umum, menjadikannya lebih efisien dan responsif terhadap kebutuhan penumpang.

PENERAPAN TEKNOLOGI INTERNET OF THINGS DALAM PERTANIAN PINTAR

Hendra Wijaya — 2024-08-10

Penerapan Teknologi Internet of Things (IoT) dalam pertanian pintar telah menjadi fokus utama dalam meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan di sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki bagaimana IoT dapat digunakan dalam pengelolaan pertanian untuk memantau, mengontrol, dan mengoptimalkan berbagai aspek produksi pertanian. Dengan memanfaatkan sensor, perangkat terhubung, dan analisis data, teknologi IoT memungkinkan petani untuk memantau kondisi tanaman, suhu, kelembaban, dan kualitas tanah secara real-time. Selain itu, IoT juga memungkinkan otomatisasi proses pertanian, seperti irigasi cerdas, pemantauan hama dan penyakit, dan pengendalian lingkungan tumbuh. Melalui integrasi teknologi ini, pertanian dapat menjadi lebih efisien, produktif, dan ramah lingkungan. Dalam abstrak ini, akan diuraikan berbagai aplikasi dan manfaat teknologi IoT dalam konteks pertanian pintar.

PENERAPAN TEKNOLOGI BLOCKCHAIN DALAM SISTEM KESEHATAN ELEKTRONIK

Ratna Sari — 2024-08-10

Penerapan teknologi blockchain dalam sistem kesehatan elektronik telah menjadi fokus penelitian yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Blockchain menjanjikan potensi untuk meningkatkan keamanan, integritas, dan interoperabilitas data kesehatan. Abstrak ini mengeksplorasi bagaimana teknologi blockchain digunakan dalam memperbaiki sistem kesehatan elektronik, dengan penekanan pada aspek keamanan, privasi, dan transparansi data. Keunggulan blockchain dalam menyediakan bukti otentik, jejak transaksi yang tidak dapat diubah, dan model otorisasi yang terdesentralisasi menawarkan solusi bagi masalah keamanan data yang sering dihadapi dalam sistem kesehatan. Namun, tantangan tetap ada dalam mengintegrasikan teknologi ini dengan infrastruktur yang sudah ada dan menangani masalah regulasi serta privasi yang sensitif. Dengan demikian, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengatasi kendala teknis dan kebijakan guna mewujudkan potensi penuh penerapan blockchain dalam meningkatkan efisiensi dan keandalan sistem kesehatan elektronik.

PENERAPAN TEKNOLOGI BLOCKCHAIN DALAM INDUSTRI KEUANGAN

Eko Susanto — 2024-08-10

Studi kasus ini memperkenalkan penerapan teknologi blockchain dalam industri keuangan melalui pendekatan yang sistematis dan mendalam. Teknologi blockchain telah menjadi sorotan utama dalam industri keuangan karena kemampuannya untuk meningkatkan keamanan, transparansi, dan efisiensi operasional. Dalam studi kasus ini, kami mengeksplorasi implementasi teknologi blockchain dalam berbagai aplikasi keuangan, termasuk pembayaran, penyelesaian transaksi, identitas digital, dan manajemen risiko. Kami juga menganalisis manfaat dan tantangan yang terkait dengan penggunaan teknologi blockchain dalam konteks industri keuangan, serta implikasi jangka panjangnya terhadap transformasi industri. Melalui tinjauan yang komprehensif, studi kasus ini memberikan wawasan yang mendalam tentang bagaimana teknologi blockchain telah mengubah lanskap industri keuangan dan membuka peluang baru bagi inovasi dan pertumbuhan di masa depan.

PENELUSURAN INFORMASI BERBASIS KONTEN PADA WEB SEMANTIK

Indah Lestari — 2024-08-10

Penelusuran Informasi Berbasis Konten pada Web Semantik mengacu pada penggunaan teknologi Web Semantik untuk meningkatkan akurasi dan relevansi hasil pencarian informasi di web. Dengan memanfaatkan representasi semantik yang lebih kaya, seperti ontologi dan metadata, penelusuran konten berbasis Web Semantik memungkinkan sistem pencarian untuk memahami konteks dan hubungan antar informasi dengan lebih baik. Hal ini membantu pengguna untuk mendapatkan hasil yang lebih relevan dan berarti dalam pencarian mereka, meningkatkan efisiensi dan kepuasan pengguna. Dalam abstrak ini, akan dibahas pentingnya penelusuran konten berbasis Web Semantik, metode yang digunakan dalam pengembangan sistem penelusuran semantik, serta manfaat dan tantangan yang terkait dengan implementasi teknologi ini. Dengan terus berkembangnya Web Semantik, penelusuran informasi berbasis konten diharapkan akan menjadi lebih canggih dan efektif dalam menyediakan layanan informasi yang lebih baik bagi pengguna web.

PEMODELAN PREDIKTIF UNTUK ANALISIS RISIKO CYBERSECURITY

Rizki Firmansyah — 2024-08-10

Dalam era digital yang terus berkembang, ancaman keamanan cyber menjadi semakin kompleks dan meresahkan. Oleh karena itu, pemodelan prediktif telah menjadi pendekatan yang sangat penting dalam menganalisis risiko cybersecurity. Penelitian ini menyelidiki penerapan teknik pemodelan prediktif untuk menganalisis risiko cybersecurity dengan lebih efektif. Metode eksperimental melibatkan penggunaan data historis terkait serangan cyber, pola serangan yang telah terjadi, dan kerentanan sistem. Teknik pemodelan prediktif seperti machine learning, analisis statistik, dan algoritma prediktif lainnya digunakan untuk memprediksi kemungkinan serangan, kerugian yang mungkin timbul, dan mitigasi yang diperlukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan prediktif dapat memberikan wawasan yang berharga dalam mengidentifikasi dan menangani risiko cybersecurity dengan lebih proaktif. Dengan memanfaatkan data historis dan analisis yang cermat, organisasi dapat meningkatkan kemampuan mereka untuk mengantisipasi serangan, melindungi infrastruktur mereka, dan mengurangi dampak negatif dari ancaman cyber. Penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan strategi yang lebih efektif dalam menghadapi tantangan keamanan cyber yang terus berkembang

PEMODELAN DAN SIMULASI KEAMANAN JARINGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALAT OPEN SOURCE

Lestari Anggraini — 2024-08-10

Penelitian ini membahas pemodelan dan simulasi keamanan jaringan menggunakan alat open source untuk meningkatkan pemahaman dan mitigasi risiko keamanan siber. Pemodelan keamanan jaringan memungkinkan identifikasi potensi ancaman dan kerentanan, sementara simulasi membantu dalam pengujian respon terhadap berbagai skenario serangan. Alat open source seperti Wireshark, Snort, dan Metasploit digunakan untuk mengimplementasikan model dan mensimulasikan serangan. Studi kasus dilakukan pada jaringan perusahaan kecil untuk menguji efektivitas pendekatan ini. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan alat open source dapat memberikan wawasan mendalam tentang pola serangan dan respons yang diperlukan, serta membantu dalam pengembangan strategi keamanan yang lebih robust. Penelitian ini menyimpulkan bahwa alat open source merupakan alternatif yang efisien dan ekonomis untuk pemodelan dan simulasi keamanan jaringan, memberikan dukungan signifikan bagi profesional keamanan siber dalam melindungi infrastruktur jaringan dari ancaman yang semakin kompleks.

ANALISIS DAN PERBANDINGAN FRAMEWORK PENGEMBANGAN APLIKASI WEB

Andika Saputra — 2024-08-10

Analisis dan perbandingan framework pengembangan aplikasi web telah menjadi topik penting dalam industri pengembangan perangkat lunak. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi beberapa framework populer seperti Angular, React, dan Vue.js dalam hal fitur, kinerja, dan kemudahan penggunaan. Hasil analisis mengungkapkan kelebihan dan kekurangan masing-masing framework, serta perbedaan signifikan dalam pendekatan pengembangan dan arsitektur yang mereka tawarkan. Faktor-faktor seperti kurva pembelajaran, dukungan komunitas, dan integrasi dengan alat-alat pengembangan lainnya juga menjadi pertimbangan penting dalam pemilihan framework yang sesuai dengan kebutuhan proyek. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik dan kemampuan setiap framework, pengembang dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dalam memilih platform pengembangan yang paling sesuai untuk proyek aplikasi web mereka.

INTEGRASI TEKNOLOGI KECERDASAN BUATAN DALAM SISTEM OTOMATISASI INDUSTRI

Fitriani Dewi — 2024-08-10

Integrasi teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam sistem otomatisasi industri telah mengubah cara operasional dan efisiensi di berbagai sektor manufaktur. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan AI untuk meningkatkan otomatisasi, termasuk penggunaan pembelajaran mesin (machine learning), visi komputer (computer vision), dan analisis data besar (big data analytics). Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI dapat meningkatkan produktivitas dengan mengoptimalkan proses produksi, memprediksi kegagalan peralatan, dan meningkatkan kontrol kualitas. Selain itu, integrasi AI memungkinkan adaptasi cepat terhadap perubahan pasar dan permintaan konsumen melalui sistem yang lebih responsif dan fleksibel. Tantangan dalam penerapan AI, seperti kebutuhan akan data berkualitas tinggi dan perubahan dalam struktur organisasi, juga dibahas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun ada hambatan, manfaat potensial dari AI dalam sistem otomatisasi industri sangat signifikan, menawarkan peluang besar untuk inovasi dan peningkatan efisiensi operasional.

STUDI KASUS: IMPLEMENTASI TEKNOLOGI BLOCKCHAIN DALAM LOGISTIK

Rudi Hartono — 2024-08-10

Penerapan Teknologi Blockchain dalam logistik telah menarik perhatian sebagai solusi inovatif untuk meningkatkan transparansi, keamanan, dan efisiensi dalam rantai pasokan. Studi ini menganalisis kasus implementasi Teknologi Blockchain dalam industri logistik dengan fokus pada pemantauan dan pelacakan barang dari sumber hingga tujuan akhir. Melalui studi kasus ini, kami mengevaluasi manfaat Teknologi Blockchain dalam memastikan integritas data, mengurangi biaya administrasi, dan meningkatkan kepercayaan di antara pihak-pihak yang terlibat dalam proses logistik. Kami juga menyoroti tantangan yang dihadapi, seperti standarisasi data dan integrasi dengan infrastruktur yang ada. Hasilnya menunjukkan bahwa implementasi Teknologi Blockchain dapat memberikan nilai tambah yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi operasional dan memperkuat kolaborasi antarmitra bisnis dalam rantai pasokan logistik. Studi ini memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan logistik yang ingin menjelajahi potensi Teknologi Blockchain dalam menghadapi tantangan industri logistik.

EKSPLORASI TEKNOLOGI QUANTUM COMPUTING DALAM PEMECAHAN MASALAH KOMPLEKS

Maya Sari — 2024-08-10

Eksplorasi Teknologi Quantum Computing dalam Pemecahan Masalah Kompleks menjadi fokus penelitian yang menarik dalam ilmu komputer dan sains. Quantum Computing menjanjikan kemampuan untuk mengatasi masalah-masalah kompleks yang sulit atau bahkan tidak mungkin diselesaikan oleh komputer klasik saat ini. Abstrak ini membahas potensi revolusioner Quantum Computing dalam menangani tantangan-tantangan seperti optimisasi, kriptografi, dan simulasi molekuler dengan memanfaatkan prinsip-prinsip kuantum seperti superposisi dan entanglement. Kemajuan dalam teknologi ini membuka peluang besar untuk inovasi di berbagai bidang, termasuk ilmu pengetahuan, teknologi, dan bisnis. Dengan memahami potensi dan batasan Quantum Computing, kita dapat merintis jalan menuju solusi yang lebih efisien untuk masalah-masalah kompleks yang ada.

EKSPLORASI TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY DALAM PENGALAMAN PENGGUNA

Fajar Nugraha — 2024-08-10

Eksplorasi teknologi Augmented Reality (AR) telah menjadi topik yang menarik dalam pengembangan aplikasi digital, dengan fokus pada meningkatkan pengalaman pengguna. Abstrak ini menyelidiki berbagai aplikasi dan potensi teknologi AR dalam mengubah cara pengguna berinteraksi dengan dunia digital dan fisik mereka. Melalui analisis literatur dan studi kasus, kami mengungkap bagaimana AR telah digunakan dalam berbagai konteks, termasuk e-commerce, pendidikan, permainan, dan pariwisata. Teknologi AR memungkinkan pengguna untuk melihat dunia di sekitar mereka dengan lapisan digital tambahan, meningkatkan keterlibatan dan interaksi dengan lingkungan sekitar. Namun, tantangan seperti integrasi yang mulus dengan perangkat keras, kebutuhan akan konten yang relevan dan menarik, serta masalah privasi, tetap menjadi perhatian. Dengan pemahaman yang lebih dalam tentang potensi dan tantangannya, eksplorasi teknologi AR menjanjikan untuk membawa pengalaman pengguna ke tingkat baru yang menarik dan bermakna.

DESAIN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM PENGENALAN SUARA

Dian Puspitasari — 2024-08-10

Penelitian ini mengeksplorasi desain dan evaluasi kinerja algoritma machine learning dalam konteks pengenalan suara. Pengenalan suara merupakan bidang yang semakin penting dalam aplikasi teknologi modern, termasuk sistem pengenal ucapan, asisten virtual, dan aplikasi otomatisasi. Dalam penelitian ini, beberapa algoritma machine learning, termasuk deep learning neural networks, Support Vector Machines (SVM), dan k-Nearest Neighbors (k-NN), digunakan dan dievaluasi untuk tugas pengenalan suara. Metode eksperimental melibatkan penggunaan dataset besar yang mencakup berbagai jenis suara dan lingkungan akustik. Evaluasi dilakukan melalui berbagai metrik kinerja, termasuk akurasi, waktu komputasi, dan kebutuhan sumber daya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa deep learning neural networks, khususnya Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN), cenderung memberikan hasil yang superior dalam pengenalan suara dibandingkan dengan metode lainnya. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga tentang desain dan evaluasi kinerja algoritma machine learning dalam konteks pengenalan suara, serta menyoroti potensi dan tantangan dalam menerapkan teknik-teknik ini dalam aplikasi praktis.

DESAIN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK PENGENALAN POLA DALAM CITRA MEDIS

Agus Setiawan — 2024-08-10

Penelitian ini membahas tentang desain algoritma machine learning untuk pengenalan pola dalam citra medis, sebuah bidang yang kritis dalam diagnosis dan pengobatan penyakit. Algoritma machine learning telah menunjukkan kemampuan untuk mengidentifikasi pola-pola penting dalam citra medis, membantu dokter dalam membuat keputusan yang lebih akurat dan cepat. Fokus utama penelitian ini adalah mengembangkan algoritma yang dapat memproses citra medis dengan efisien dan akurat, memungkinkan deteksi dini penyakit dan pemantauan respons terhadap pengobatan. Metode yang digunakan termasuk pembelajaran terawasi dan tak terawasi, termasuk penggunaan jaringan saraf tiruan, pohon keputusan, dan metode clustering. Studi kasus dilakukan menggunakan dataset citra medis yang luas untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang diusulkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain algoritma machine learning dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pengenalan pola dalam citra medis, memberikan kontribusi yang signifikan dalam diagnosis penyakit dan perawatan pasien.

ANALISIS KUALITAS LAYANAN DALAM SISTEM KOMUNIKASI TERDISTRIBUSI

Siti Rahmawati — 2024-08-10

Analisis kualitas layanan (Quality of Service/QoS) dalam sistem komunikasi terdistribusi merupakan aspek penting dalam memastikan kinerja dan pengalaman pengguna yang optimal. Dalam konteks infrastruktur komunikasi terdistribusi, QoS mencakup berbagai parameter, seperti kecepatan transmisi data, latensi, reliabilitas, dan ketersediaan layanan. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis mendalam terhadap kualitas layanan dalam sistem komunikasi terdistribusi, dengan fokus pada identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi QoS, pengukuran dan pemantauan kinerja sistem, serta pengembangan strategi perbaikan dan pengoptimalan. Melalui pendekatan analisis yang komprehensif, penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang tantangan dan peluang dalam meningkatkan kualitas layanan dalam lingkungan komunikasi terdistribusi. Temuan dan rekomendasi dari studi ini diharapkan dapat menjadi panduan bagi organisasi dan penyedia layanan untuk meningkatkan kinerja sistem komunikasi terdistribusi dan meningkatkan kepuasan pengguna

Analisis Kinerja Sistem Penyimpanan Data Terdistribusi dalam Lingkungan Cloud

Budi Santoso — 2024-08-10

Penelitian ini menganalisis kinerja sistem penyimpanan data terdistribusi dalam lingkungan cloud, yang menjadi solusi penting untuk kebutuhan penyimpanan data yang besar dan aksesibilitas tinggi. Studi ini mengevaluasi beberapa parameter kinerja utama, termasuk latensi, throughput, skalabilitas, dan konsistensi data. Sistem penyimpanan yang diteliti meliputi teknologi seperti Amazon S3, Google Cloud Storage, dan Microsoft Azure Blob Storage. Pengujian dilakukan menggunakan skenario beban kerja yang bervariasi untuk mensimulasikan kondisi operasional yang berbeda. Hasil analisis menunjukkan bahwa setiap platform memiliki keunggulan dan keterbatasan masing-masing dalam hal kecepatan akses data, efisiensi penanganan beban kerja, dan kemampuan skala. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi organisasi dalam memilih solusi penyimpanan cloud yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka, serta menyoroti pentingnya pertimbangan kinerja dalam perencanaan dan pengelolaan infrastruktur penyimpanan data terdistribusi di lingkungan cloud.

ANALISIS KINERJA ALGORITMA PEMROSESAN PARALEL DALAM KOMPUTASI TINGKAT TINGGI

Rani Permata — 2024-08-10

Analisis kinerja algoritma pemrosesan paralel dalam komputasi tingkat tinggi menjadi fokus utama dalam penelitian ini. Dalam era di mana pemrosesan data besar menjadi semakin umum, penting untuk memahami bagaimana algoritma paralel berkinerja dalam konteks komputasi tingkat tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas dan efisiensi algoritma pemrosesan paralel dalam menangani tugas komputasi yang kompleks. Metode penelitian akan melibatkan pengumpulan data kinerja dari berbagai algoritma paralel yang berbeda dan menganalisisnya untuk menentukan kecepatan, skalabilitas, dan overhead yang terlibat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga tentang kinerja algoritma pemrosesan paralel dalam komputasi tingkat tinggi, yang dapat digunakan untuk meningkatkan desain dan implementasi sistem komputasi paralel di masa depan.