Vol. 1,  No. 2, Bulan April Tahun 2020 E-ISSN   : 2686-6102 P-ISSN   : 2721-4842

## Analisis Data Menggunakan Algoritma Pararel Matriks Shuffle Transpose Menggunakan Bahasa Pemrograman C#
Danang Aji Pangestu 1 , Mikhael Kristian 2 , Aldy Febriyandani 3 , Aris Gunaryati 4
Program Studi Informatika, Universitas Nasional Jakarta Email: 1 nangjipang@gmail.com, 2 kristianmikhael667@gmail.com, 3 aldyfebriyandani@gmail.com,
4 aris.gunaryati@civitas.unas.ac.id
Abstrak: Tak jarang kira dihadapkan dengan sebuah data, dalam menyelesaikan sebuah data kita harus memakai sebuah metode agar permasalahan dapat selesai dengan baik, salah satu metodenya yaitu  matriks  shuffle  transpose.  Transpose  Shuffle    adalah  digunakan  untuk  interkoneksi  perfect shuffle  dengan  n 2 pada tiap-tiap  processor  dan  akan  menghasilkan  data  berupa transpose  matriks yang akan merubah elemen baros dan kolom. Sama seperti transpose pada umumnya, lambang tanda seperti (A’) atau biasa digunakan  adalah (A T ).
Kata Kunci : Matrix, Transpose Method, Transpose Shuffle
Abstract: Not infrequently think faced with a data, in completing a data we must use a method so that  the  problem  can  be  solved  properly,  one  of  the  methods  is  the  shuffle  transpose  matrix. Transpose Shuffle is used to interconnect perfect shuffle with n2 on each processor and will produce data in the form of a transpose matrix that will change baros and column elements. Just like transpose in general, a symbol like (A’) or commonly used is (A T ).
Keywords : Matrix, Transpose Method, Transpose Shuffle

## PENDAHULUAN
Didalam  Kehidupan  Sehari-Hari  Kita  Tak Asing  Dengan  Yang  Namanya  Data,  Data Merupakan  Sebuah  Informasi  Mentah  Yang Belum Diolah. Data Biasanya Digunakan Untuk Menjabarkan  Sebuah  Permasalahan.  Penjabaran Data  Tersebut  Dapat  Digunakan  Dalam  Sebuah Matriks.  Matriks  Dapat  Digunakan  Untuk Menyelesaikan  Sebuah  Permasalahan  Secara Pararel  Digunakan  Untuk  Interkoneksi  Perfect Shuffle Dengan N 2 [1]. Penyelesaian algoritma tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan bahasa pemrograman  yaitu  C#.  C#  merupakan  bahasa yang  bersifat  oriented  programing  yang  dapat dijadikan  sebuah  aplikasi  mobile,  desktop,  dan lain sebagainya.
Penulisan  ini  bertujuan  membahas  algoritma pararel  tentang  metode  matriks  shufle  transpose dan  bagaimana  cara  penerapannya  dalam menggunakan bahasa pemrograman c#.
Penyelesaian  metode  ini  dapat  diselesaikan dengan  cara  membagi  dan  memindahakn  data kedalam  sebuah  prosesor  sebelum  dilakukan penukaran data atau transpose[5].
Pada umumnya Transpose Shuffle di anggap kecil karena  jumlah  prosesor  kuadratik,  Elemen  yang berbeda  dapat  mentranpose  sekumpulan  angka yang  disusun  secara  baris  atau  kolom.  Geometri yang  berbeda  dpt  men-transpose  sebuah  matriks dalam waktu logaritmik [2]..

## METODE PENYELESAIAN Shuffle Transpose
Kecepatan  dari  Mesh  transpose  hanya  linier, dianggap kecil karena jumlah prosesor kuadratik. geometri  yg  berbeda  dpt  men-transpose  matriks dalam waktu logaritmik.
Element  pangkat  q  merupakan  bilangan  akar kuadrat,  artinya  syarat  dari  matriks  transpose
n =  Element  pangkat  q merupakan bilangan
akar  kuadrat,  artinya syarat dari matriks transpose  shuffle  harus berordo  sama  antara
baris dan kolom.
2 q ; matrik A ( n x n) .
shuffle  harus  berordo  sama  antara  baris  dan kolom.
Dalam  menyelesaikan  Tranpose  Shuffle berdasarkan  data  yang  telah  kita  peroleh, memperoleh  dengan  digunakan  interkoneksi perfect shuffle dgn n 2 ; prosesor: 𝑝 0 , 𝑝 1,……, 𝑝 𝑛−1 .
𝑎 𝑖𝑗 disimpan  pada  awalnya  tersimpan  di prosesor 𝑃 𝑘 , dimana  k = 2q (i-1) + (j-1)
Gambar 1. Perpindahan elemen pada prosesor.
Indeks  prosesor  k  terdiri  dari  2q  bit.  q menunjukan  sebagian  besar  bit  menyatakan  i-1, dan q sebagian kecil bit menyatakan j-1. Setelah elemen  q  shufle  mengalami  pergeseran  ruas  ke kiri,  elemen  yang  sebelumnya  berada  pada  Pk akan  berada  diprosesor  yang  indeksnya  adalah:

## Algoritma Penyelesaian
for i=1 to q do for k=1 to 2 𝑞 -2 do in parallel P k sends the element of A it currently holds to P2 kmod (2 𝑞 -1) end for end for.
Analisis:
a. Iterasi: q waktu konstan
b. Waktu: t(n) = O(log n)
c. p(n)= n 2 ; c(n) = O(n 2 log n) → tidak optimal
d. Tetapi interkoneksi shuffle lebih cepat jika dibadingkan dengan m
Flowchart
Gambar 2. Flowchart Algoritma shuffle transpose.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Studi Kasus
Diberikan sebuah data sebanyak 16. Dimana data tersebut yaitu [1, 3, 5, 8, 7, 9, 4, 1, 2, 3, 4, 4, 1, 1, 5, 3]. Dimana data tersebut dilakukan secara matriks shuffle transpose.
Penyajian data : Before Transpormation : 1   3   5   8 p0  p1 p2    p3 7   9   4   1 p4  p5 p6    p7 2   3   4   4 p8  p9   p10  p11 1   1   5   3 p12  p13   p14  p15 (data) (Prosesor)
s = 2q (j-1) + (i-1)
Jalannya proses : a11: P0 → P0 → P0
= 1 a12: P1 → P2 → P4
= 7
a13: P2 → P4 → P8
= 2
a14: P3 → P6 → P12
= 1 a21: P4 → P8 → P1 = 3
a22: P5 → P10 → P5
= 9
a23: P6 → P12 → P9
= 3 a24: P7 → P14 → P13 = 1 a31: P8 → P1 → P2 = 5
a32: P9 → P3 → P6
= 4 a33: P10 → P5 → P10 = 4 a34: P11 → P7 → P14 = 5
a41: P12 → P9 → P3 = 8
a42: P13 → P11 → P7 = 1 a43: P14 → P13 → P11  = 4 a44: P15 → P15 → P15  = 3
After Transformation : p0     p1   p2  p3 1    7   2   1
p4     p5   p6  p7 3    9   3   1 p8     p9   p10   p11 5    4   4   5 p12   p13   p14   p15 8  1   4   3 (Prosesor) (Data)
Dapat  dilihat  dari  penyelesaian  tersebut,  data tersebut mengalami pertukaran antara 𝑎 𝑖𝑗 dengan
𝑎 𝑗𝑖 .

## Implementasi Dalam Program
Gambar 3.  Input Data Kedalam Matriks
Gambar  4.  Input  Data  Kedalam  Matriks  dan Matriks sebelum ditranspose
Gambar 5. Jalannya Elemen proses

## KESIMPULAN
Jadi dalam menentukan metode shuffle transpose matriks hal  yang  harus  dilakukan adalah dengan cara menjumlahkan tiap prosesor pada kuadratik tersebut,  kemudian  elemen  yang  berbeda  dari setiap  baris  maupun  kolom  dapat  dilakukan dengan  cara  mentranpose  sekumpulan  angka yang  disusun  secara  baris  atau  kolom.  Geometri yang  berbeda  dapat  men-transpose  sebuah matriks dalam waktu logaritmik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Admin. (2018, September 10). Matriks . Retrieved from wikibooks.org: https://id.wikibooks.org/wiki/Subjek:M atematika/Materi:Matriks [2] Budiono, S. (2018). Pengolahan Paralel . Retrieved from docplayer: https://docplayer.info/47708723- Pengolahan-paralel-pengolahan-paralel- ernastuti-1-58-ernastuti.html [3] Damayanti, R. (2018). Jurnal matriks . Retrieved from docplayer.info: https://docplayer.info/111922011- Jurnal-matriks-vol-1-no-2-2018.html [4] Gunaryati, A. (2012, 12 12). Operasi
Matriks . Retrieved from wordpress:
https://arisgunaryati.files.wordpress.co m/2012/12/kuliah1011.pdf [5] Rahim, R. (2010). S.kom. Simplified memory bounded A*pada proses penyelesaian operasi matriks , 1. [6] Subaeki, B. (2017). S.Kom. Implementasi
Algoritma Fisher-Yates Shuffle Pada
Aplikasi Multimedia Interaktif Untuk
Pembelajaran Tenses Bahasa Inggris , 2.