## OPTIMASI TURN ARROUND TIME PADA PENJADWALAN ROUND ROBIN DENGAN MENCARI QUANTUM TIME OPTIMAL MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING
Asaziduhu Gea 1)
1 Fasilkom-TI Universitas Sumatera Utara, Medan
Email : 1 asaziduhugea@gmail.com

## ABSTRACT
A number of processes that are queuing need has managed by the operating system so that all processes can be served without any process that is in decline or too long. The duration of the response time results in a number of subsequent  process  failed  because  it  ran  Burst  Time  which  has  been  allocated  to  each  process.  One  of  the responsibilities  of  the  operating  system  is  managing  the  process  by  making  scheduling  and  expected  arround Turn Time is in getting smaller each time to execute a number of processes. Therefore, it is necessary to do the optimization of  Turn arround Time. Round Robin algorithm uses fair scheduling method by evenly dividing the execution time (quantum time) for each process but continue to serve all these processes sequentially. Allocation quantum  appropriate  time  greatly  affect  the  average  waiting  time  for  the  entire  process  of  the  Round  Robin. Because it is necessary to do an effort to get a proper quantum time can give a little time to execute a number of processes by implementing Simulated Annealing algorithms. Simulated Annealing is a heuristic algorithm that is oriented to  find  a  settlement    solution  of  a  problem  with  the  minimal  use  of  energy  (time),  but the  results  are quite large (number of processes that a lot). Tests carried out on the process by varying amounts. Every process has  a  different  burst time  and  tested  with  the  alpha  value  varies.  Tests  in  each  group  showed that  there  was  a decrease  in  the  average  waiting  time  is  quite  significant  in  the  early  iteration  until  the  final  iteration  thus obtained Turn arround Time fewer, but the number of processes are executed more.

## Keywords: Round Robin Scheduling, Quantum Time, Simulated annealing

## 1. Pendahuluan
Teknologi komputer pada saat ini, telah mendorong para vendor untuk  membuat evolusi sistem operasi dengan  menciptakan  sistem  operasi  yang  baru, ataupun  menyempurnakan  sistem  operasi  yang sudah  ada  sebelumnya.  Beragam  keunggulan  dan fitur  yang  tawarkan  pada  setiap  sistem  operasi, mulai  dari  tampilan  grafis  yang  memikat  sampai kemampuan  menjalankan  berbagai  aplikasi  dan kecepatan  mengeksekusi  sejumlah  proses  dalam waktu  yang  singkat,  menjadi    unggulan  sekaligus menjadi  fitur  tambahan  pada  sistem  operasi tersebut.
Menurut  Arfiyanti  (2012)    banyaknya  jumlah proses yang harus dieksekusi oleh CPU mengakibatkan  kerumitan  tersendiri  dikarenakan alokasi  waktu  yang  sangat  terbatas.  Kecepatan eksekusi  sejumlah  proses  akan  mempengaruhi efesiensi  penggunaan  waktu  yang  digunakan  oleh CPU  untuk  mengeksekusi  sejumlah  proses  yang sedang  menunggu..Pada  kasus  penjadwalan,  hasil yang  optimum  seringkali  ditemui  dengan  jalan menganalisis  dan  mencoba  aturan  prioritas  yang dinilai  dapat  memberikan  solusi  paling  baik.  Salah satunya menggunakan pendekatan komputasi dengan  memanfaatkan  modul  yang  tersedia  pada perangkat lunak penjadwalan (Asmuliardi, 2010)
Algoritma  Simulated  Anealing  adalah  salah  satu algoritma  yang  digunakan  untuk  teknik  optimasi. Algoritma ini berorientasi pada penggunaan sumber daya minimal.  Algoritma ini untuk bersifat generic, berbasiskan  probabilitas    dan  mekanika  statistik. Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  mencari pendekatan  terhadap  solusi  optimum  global  dari suatu permasalahan seperti optimisasi kombinatorial, di mana ruang pencarian solusi yang ada  terlalu  besar,  sehingga  hampir  tidak  mungkin ditemukan solusi eksak terhadap permasalahan itu.
Kemampuan sistem operasi mengatasi kompleksitas waktu    adalah  hal  utama  yang  perlu  di  perhatikan sehingga penggunaan waktu lebih efesien, sehingga CPU  perlu  memperbesar throughput .    Oleh  karena itu  diperlukan  sebuah  teknik  untuk  mengalokasi quantum time yang tepat per masing masing proses. Alokasi quantum time yang tepat sangat mempengaruhi  nilai throughput yang  di  dapatkan oleh CPU pada algoritma penjadwalan seperti pada penjadwalan Round  Robin yang  kinerjanya  sangat tergantung  pada quantum  time .  Menemukan  nilai quantum  yang  bisa  dialokasikan  secara  cepat  dan dalam  menyelesaikan  eksekusi  sejumlah  proses diperlukan  sebuah  metode  yang  sifatnya  heuristic search  .  Algoritma simulated  annealing adalah metode  yang  tepat  yang  bisa  menyelesaikan masalah ini, mengingat orientasi dari state yang dia
cari adalah state yang  terkecil nilai bobotnya tetapi mengupayakan hasil yang maksimal.

## 2. Penjadwalan  Proses
Menurut    Tanenbaum    (2001)  Penjadwalan  proses merupakan kumpulan kebijaksanaan dan mekanisme di sistem operasi yang berkaitan dengan urutan  kerja  yang  dilakukan  sistem  komputer. Adapun penjadwalan bertugas memutuskan :
a. Proses yang harus berjalan
b. Kapan dan selama berapa lama proses itu berjalan
Menurut Tarore ( 2012 ) pengaturan waktu atau penjadwalan  dari  kegiatan-kegiatan    yang    terlibat didalamnya  dimaksudkan    agar    suatu    proyek dapat berjalan  dengan  lancar  serta  efektif.  Oleh karena    itu,        pelaksana    dari    suatu  kegiatan biasanya    membuat    suatu    jadwal  waktu  kegiatan atau time schedule. Jadwal  waktu  kegiatan  adalah urutan urutan kerja yang berisi tentang :
a. Jenis pekerjaan yang akan diselesaikan
b. Waktu  bilamana  suatu  pekerjaan dimulai dan diakhiri.
Oleh  karena  itu  penjadwalan  yang  baik  harus memiliki ukuran  agar proses prose yang dijalankan lebih  optimal.  Untuk  mengukur  dan  optimasi kinerja  penjadwalan  menurut  Tarek  (2006)  bahwa ada beberapa hal yang perlu di perhatikan :
a. Adil (fairness) Adalah  proses-proses  yang  diperlakukan  sama, yaitu  mendapat  jatah  waktu    pemroses  yang sama  dan  tak  ada  proses  yang  tak  kebagian layanan pemroses sehingga mengalami kekurangan waktu.
b.  Efisiensi (eficiency) Efisiensi  atau  utilisasi  pemroses  dihitung dengan  perbandingan  (rasio)      waktu  sibuk pemroses.
c.  Waktu tanggap (response time) Waktu tanggap adalah waktu yang dibutuhkan untuk merespon atau menanggapi permintaan layanan eksekusi dari sebuah proses. Waktu tanggap dibedakan atas dua hal  yakni :
1).   Sistem interaktif
Didefinisikan sebagai waktu yang dihabiskan dari saat karakter  terakhir dari perintah dimasukkan atau transaksi sampai hasil      pertama  muncul  di  layar.  Waktu tanggap  ini  disebut  terminal  response time.
2).  Sistem  waktu  nyata      didefinisikan  sebagai waktu  dari  saat  kejadian  (internal  atau eksternal)  sampai  instruksi  pertama  rutin layanan yang dimaksud dieksekusi, disebut event response time . d. Turn around time
Adalah  waktu  yang  dihabiskan  dari  saat program  atau  job  mulai  masuk  ke  sistem sampai proses diselesaikan sistem. Waktu yang dimaksud  adalah  waktu      yang  dihabiskan  di dalam sistem, diekspresikan sebagai penjumlah
waktu        eksekusi  (waktu  pelayanan  job)  dan waktu menunggu, yaitu :
Turn  arround        time  =  waktu  eksekusi  + waktu menunggu.
e. Throughput
Adalah  jumlah  kerja  yang  dapat  diselesaikan dalam satu unit waktu. Cara untuk mengekspresikan  throughput  adalah  dengan jumlah  job  pemakai    yang  dapat  dieksekusi dalam satu unit/interval waktu.

## Tipe penjadwalan
Menurut  Hariyanto  (  2009),  terdapat  tiga  tipe penjadwalan  berada  secara  bersama-sama  pada sistem operasi yang kompleks, yaitu:
1. Penjadwal jangka pendek (short term scheduller)
2.  Penjadwal  jangka  menengah (medium  term scheduller)
3. Penjadwal jangka panjang (long term scheduller)
Sasaran penjadwalan berdasarkan tipe-tipe penjadwalan :
a. Memaksimumkan kinerja untuk memenuhi  satu  kumpulan  kriteria  yang diharapkan.
b. Mengendalikan  transisi  dari suspended  to ready (keadaan suspend ke ready )
c. dari proses-proses swapping .
d. Memberi keseimbangan job-job campuran.

## Strategi Penjadwalan
Menurut  Hariyanto  (2009)  Terdapat  dua  strategi penjadwalan, yaitu :
1. Penjadwalan non preemptive ( run to completion ) Proses  diberi  jatah  waktu  oleh  pemroses,  maka pemroses  tidak  dapat  diambil  alih  oleh  proses lain sampai proses itu selesai.
2. Penjadwalan preemptive Proses  diberi  jatah  waktu  oleh  pemroses,  maka pemroses  dapat  diambil  alih    proses  lain, sehingga  proses  disela  sebelum  selesai  dan harus  dilanjutkan  menunggu  jatah  waktu pemroses tiba kembali pada proses itu.

## Algoritma-algoritma Penjadwalan
Ada  beberapa  jenis  jenis  algoritma  penjadwalan. algoritma  penjadwalan  dibagi  dalam  dua  konsep secara umum :
1. Nonpreemptive, menggunakan konsep :
a. FIFO (First In First Out ) atau FCFS (First Come First Serve)
b. SJF (Shortest Job First) c. HRN (Highest Ratio Next) d. MFQ (Multiple Feedback Queues) 2. Preemptive, menggunakan konsep :
a. RR (Round Robin)
b. SRF (Shortest Remaining First)
c. PS (Priority Schedulling)
d. GS (Guaranteed Schedulling)
Klasifikasi lain selain berdasarkan
dapat/tidaknya  suatu  proses  diambil  secara  paksa adalah  klasifikasi  berdasarkan  adanya  prioritas  di proses-proses, yaitu :
1. Algoritma penjadwalan tanpa berprioritas.
2. Algoritma penjadwalan berprioritas, terdiri dari : a. Berprioritas statik
b. Berprioritas dinamis

## 3. Algoritma  Round Robin
Konsep  dasar  dari  algoritma  Round  Robin    adalah dengan  menggunakan time-sharing .  Pada  dasarnya algoritma  ini  sama  dengan  FCFS,  hanya  saja bersifat  preemptive.  Setiap  proses  mendapatkan waktu  CPU  yang  disebut  dengan  waktu  quantum ( quantum  time) untuk  membatasi  waktu  proses, biasanya 1-100 milidetik.
Setelah  waktu  habis,  proses  ditunda  dan ditambahkan  pada ready  queue .  Jika  suatu  proses memiliki  CPU  burst  lebih  kecil  dibandingkan dengan  waktu quantum,  maka proses tersebut akan melepaskan  CPU  jika  telah  selesai  bekerja, sehingga  CPU  dapat  segera  digunakan  oleh  proses selanjutnya.
Sebaliknya,  jika  suatu  proses  memiliki  CPU burst yang  lebih  besar dibandingkan dengan waktu quantum,    maka  proses  tersebut  akan  dihentikan sementara jika sudah mencapai waktu quantum, dan selanjutnya mengantri kembali pada posisi ekor dari ready  queue ,  CPU  kemudian  menjalankan  proses berikutnya. Jika terdapat n proses pada ready queue dan  waktu  quantum q ,  maka  setiap  proses mendapatkan  1/ n dari  waktu  CPU  paling  banyak q unit  waktu  pada  sekali  penjadwalan  CPU.  Tidak ada  proses  yang  menunggu  lebih  dari  ( n -1) q unit waktu ( Tanenbaum, 2001) Waktu turnarround juga  tergantung  ukuran waktu quantum.  Rata-rata waktu turnarround tidak meningkat  bila  waktu  quantum  dinaikkan.  Secara umum, rata-rata waktu turnarround dapat ditingkatkan  jika  banyak  proses  menyelesaikan CPU burst berikutnya sebagai satu waktu quantum . Sebagai contoh, terdapat tiga proses masing-masing 10  unit  waktu  dan  waktu  quantum  1  unit  waktu, rata-rata  waktu turnarround adalah  29.  Jika  waktu quantum 10, sebaliknya, rata-rata waktu turnarround turun menjadi 20.

## 4. Simulated Annealing
Menurut  Mahlke  (2006)  Algoritma Simulated Annealing diperkenalkan  oleh  Metropolis et  al . Pada  tahun  1953,  dan  aplikasinya  dalam  masalah optimasi dilakukan pertama kali oleh Kirkpatrick et al .  Tahun  1983.  Algoritma  ini  beranalogi  dengan proses annealing (pendinginan)  yang  diterapkan dalam pembuatan  material glassy (terdiri dari  butir kristal).  Dari  sisi  ilmu  fisika,  tujuan  sistem  ini adalah untuk meminimasi energi potensial. Fluktuasi  kinematika  acak  menghalangi  sistem untuk  mencapai  energi  potensial  yang  minimum
global,  sehingga  sistem  dapat  terperangkap  dalam sebuah keadaan minimum lokal.
Dengan menurunkan temperatur sistem, menurut  Henry  (2012  )  diharapkan  energi  dapat dikurangi  ke  suatu  level  yang  relatif  rendah. Semakin  lambat  laju  pendinginan  ini,  semakin rendah  pula  energi  yang  dapat  dicapai  oleh  sistem pada akhirnya.
Algoritma  Simulated  Annealing  borientasi bagaimana  menyelesaikan  sebuah  pekerjaan  besar dengan  pemakain  energi  yang  kecil.  Berdasarkan teori  tersebut,  maka  dianalogikan  bahwa  algoritma Round  Robin  membutuhkan  sebuah  perhitungan nilai quantum  time yang  tepat  untuk  bisa menyelesaikan sejumlah proses dengan waktu yang sangat sedikit.
Algoritma  ini  penulis  analogikan  sebagai sebuah  algorima  yang  mampu  menyelesaikan eksekusi  jumlah  proses  yang  banyak  tetapi membutuhkan waktu yang lebih sedikit atau sedikit. Jika  temperatur    dalam  algortima  simulated annealing  sebagai  factor  penentu  keberhasilan pendinginan    maka  dalam  kasus  yang  penulis  teliti ini, penentuan quantum time yang menjadi penentu keberhasilan pencapaian waktu optimal.
Panggabean (2002) mengatakan bahwa algoritma  Simulated  Annealing  secara  umum adalah sebagai berikut:
A.  Pilih  sebuah  solusi  awal    x0  secara  acak  dan tetapkan  nilai  temperature    awal.  Pada  langkah ke -  i, solusi yang current disebut xi. Parameter kontrol adalah ci dan            fi= f(xi).
B. Ulangi langkah -langkah berikut :
1.    Buat  sebuah    neighbour  xp  dari  solusi current xi dan hitung nilai fungsi objektifnya. State x padalah sebuah kandidat potensial untuk state x(i+1)
2.    Set  x(i+1)  =  xp  dengan  probabilitas  min {1,exp((fi – fp )/cI )}. Jika tidak, set x i+1= xi  .  Turunkan  nilai  temperature  berdasarkan faktor d tertentu :
cI  =  cI  +  dcI  .  Tambahkan  1  pada  jumlah iterasi : i = i + 1.

## Parameter Simulated Annealing
Menurut  Pahwa  (  2004)  parameter  yang  di butuhkan  dalam  Simulated  Annealing  adalah sebagai Berikut :
1. Starting Temperature - t
2. Cooling Schedule - α
3. Final temperature / Stopping Rule - Sn()
4. Iterations at given Temperature - N
5. Initial (starting) configuration - S[a,b,c]
6. Transition rule  - Tr()
7. New configuration derivation rule - Ex (S[a,b,c])
Optimasi  nilai  quantum  time  pada  penjadwalan round  robin  dapat  di  lakukan  dengan  cara  memilih secara acak angka yang tepat yang digunakan untuk
menyelesaikan  sejumlah proses tersebut. Hasil  dari penyelesaian  proses  itu  nantinya  akan  di  jadikan sebagai  acuan  untuk  melaksanakan  eksekusi terhadap  proses  berikutnya,  sehingga  penggunaan quantum  time yang  sesuai  dapat  tepat  dapat  di temukan. (Tanenbaum, 2001)
Performans  algoritma  round  robin  dapat dijelaskan sebagai berikut, jika q besar, maka  yang digunakan  adalah  algoritma  FIFO,  tetapi  jika  q kecil  maka  sering  terjadi  context  switch.  Misalkan ada  3  proses: P1,  P2, dan P3 yang  meminta pelayanan  CPU  dengan quantum-time sebesar  4 milidetik.
Tabel 1 Antrian Proses Process Burst Time P1 24 P2 3 P3 3
Penjadwalan  proses  dengan  algoritma  round robin dapat dilihat pada gant chart berikut :
Gbr. 1 Ghant chart algoritma Round Robin
Waktu tunggu untuk P1 adalah 6, P2 adalah 4, dan P3 adalah 7 sehingga rata-rata waktu tunggu adalah (6  +  4  +  7)/3  =  5.66  milidetik.  Algoritma  Round- Robin  ini  di  satu  sisi  memiliki  keuntungan,  yaitu adanya  keseragaman  waktu.  Namun  di  sisi  lain, algoritma  ini  akan  terlalu  sering  melakukan switching s eperti yang terlihat pada Gambar 3.1. Semakin  besar quantum-time maka switching yang  terjadi  akan  semakin  sedikit.  Waktu turnarround juga tergantung ukuran waktu quantum .  Rata-rata  waktu turnarround tidak meningkat  bila  waktu  quantum  dinaikkan.  Secara umum, rata-rata waktu turnarround dapat ditingkatkan  jika  banyak  proses  menyelesaikan CPU burst berikutnya sebagai satu waktu quantum. Sebagai contoh, terdapat tiga proses masing-masing 10  unit  waktu  dan  waktu  quantum  1  unit  waktu, rata-rata  waktu turnarround adalah  29.  Jika  waktu quantum 10, sebaliknya, rata-rata waktu turnarround turun menjadi 20.
Oleh karena di perlukan suatu metode atau cara baru  untuk  bisa  memilih  atau  menentukan  nilai quantum  time  yang  tepat  untuk  menyelesaikan eksekusi  sejumlah  proses.  Dengan  asumsi  jumlah proses  yang  berhasil  di  eksekusi  banyak  tetapi waktu yang digunakan sedikit.
Menurut  Suwarjono  (  2013)  penggunaan Algoritma  simulated  annealing  dapat  memberikan nilai yang optimal untuk menyelesaikan kasus yang memiliki  urutan  jadwal  order  seperti  yang  terdapat di  dalam  penjadwalan  round  robin.  Algoritma Simulated Annealing adalah sebuah algoritma yang berorientasi  pada  pencapaian  hasil  yang  maksimal tetapi  menggunakan  waktu  yang  sedikit.  Metode penyelesaian masalah yang terdapat dalam
algoritma  simulated  annealing  memiliki  korelasi yang  baik  jika  di  terapkan  untuk  menyelesaikan masalah  waktu  yang  cukup  kompleks  pada penjadwalan  round-  robin  yakni  mencari  nilai Turnarround  Time  minimal .  Peranan  algorima Simulated  Annealing  dalam  hal  ini  adalah  mencari nilai  quantum  time  yang  mampu  meminimalkan average  waiting  time  untuk  keseluruhan  proses yang  sedang  mengantri  sehingga  di  dapatkan Turnarround Time yang minimal.
Pada  Penelitian  ini,  pengaruh  nilai  quantum time  optimal  akan  terlihat  pada  opitmasi  minimum variable  yang  mempengaruhi  waktu    pada penjadwalan, yaitu :
a. Average Waiting Time
b. Turnarround Time
c. Context Switching
Dengan  menggunakan  parameter    nilai  alpha yang digunakan pada simulated annealing dilakukan  penelusuran  pada  penelitian  ini  untuk membuktikan  bahwa  average  waiting  time,  Turn around  time,  dan  context  switching  bisa  menurun atau  waktu  yang  digunakan  lebih  sedikit.  Namun nilai  alpha  tersebut  akan  dipengaruhi  oleh  nilai quantum  time  yang  dipilih  secara  acak  untuk menentukan best solution.

## 5.  Data Yang Digunakan
Pada  penelitian  ini,  penulis  membutuhkan beberapa data input yang terdiri dari:
1. Jumlah proses Jumlah  proses  dalam  hal  ini  adalah banyaknya  jumlah  proses  yang  sedang mengantri dalam satu tumpukan.
2. Arrival Time Adalah  urutan  kedatangan  sebuah  proses yang akan menunggu untuk di eksekusi
3. Quantum Time Adalah nilai yang di berikan atau lamanya waktu  eksekusi  yang  di  alokasikan  oleh sistem operasi pada  masing  masing proses secara  keseluruhan.  dimana  setiap  proses akan  berganti  dengan  proses  berikutnya apabila quantum time-nya habis.
4. Burst Time Adalah  alokasi  lamanya    waktu  eksekusi yang  telah  di  alokasikan  kepada  masing masing proses sejak proses itu di buat.
5. Time Slice Adalah    jumlah  iterasi  waktu  yang  di gunakan  untuk  mencari  nilai  quantum yang mampu memberikan nilai turnaround time minimal.  Jumlah  time  slice  yang optimal adalah maksimal 100.
6. Context Switching Adalah  nilai  peralihan  waktu  antar  proses ketika  di  ekseskusi  lalu  di  tunda  dengan proses  berikutnya.    Semakin  sedikit  nilai context Switching semakin banyak jumlah
proses  yang  bisa  disedikit  rata  rata  waktu tunggu untuk masing masing proses

## 6.  Optimasi  Quantum  Time  Dengan  Simulated Annealing
Prosedur  penyelesaian  masalah  optimasi  quantum time  dengan  simulated  annealing  dapat  dijelaskan dengan menggunakan diagram alir 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Optimasi Quantum Time Dengan Simulated Annealing

## Mengeset Nilai Parameter
Langkah  awal  dalam  penyelesaian  masalah  untuk mencari  nilai  quantum  time    dengan  algorima Simulated  annealing  adalah  dengan  menentukan parameter yang meliputi :
1. Penentuan Jumlah Proses  (t1) Dalam  penelitian  ini,  jumlah  proses  yang akan  di  diesksekusi  terlebih  dahulu  diset sebagai  standar  ukuran  proses  yang mempengaruhi  waktu  eksekusi.  Semakin
banyak jumlah proses maka semakin lama waktu  yang  akan  di  gunakan  untuk menyelesaiakan  eksekusi  proses  secara keseluruhan.
2. Burst Time   (α)
Burst  Time    digunakan  sebagai    jumlah waktu  yang  di  alokasikan  pada  masing masing proses sebelum di eksekusi.
3. Time Slice ( Sn)
Adalah  batasan  atau  waktu  toleransi  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  sebuah proses. 4. Quantum Time  (N ) Adalah  nilai  quantum  time  awal  yang diberikan  dan  nilai  ini  akan  di  ganti dengan  nilai  yang  lain  jika  hasil  yang  di dapatkan belum maksimal. 5. Initial (starting) configuration  (S[a,b,c]) adalah  nilai  array  yang  digunakan  untuk dipilih  secara  acak  oleh  sistem  untuk menentukan nilai quantum time yang akan di pilih berikutnya. 6. Transition rule  ( Tr) Adalah  aturan  transisi  nilai  dari  quantum time yang akan digunakan. 7. Current Solution  (Ex (S[a,b,c])) Adalah  konfigurasi  alternatif    yang  lain yang digunakan jika nilai turnarround time yang di dapatkan tidak minimal. 8. Nilai Alpha Adalah  nilai  yang  mempengaruhi  ruang pencarian solusi yang terbaik 9. Context Switching Adalah  rata  rata  peralihan  waktu  antar proses  ketika  quantum  time  telah  di alokasikan  pada  masing  masing  proses.
Nilai  Context  Switching  semakin  kecil semakin bagus.

## Menginput Data Problem.
Input  data  Problem  adalah  penentuan  nilai  dari setiap  variable  yang  akan  mempengaruhi  eksekusi proses  seperti  jumlah  proses, burst  time,  arrival time dan nilai quantum time.

## Membangkitkan Solusi Awal.
Solusi  awal  dalam  penyelesaian  kasus  dalam algoritma  round  robin  adalah  penentuan  nilai quantum  ti me  yang  akan  di  gunakan  untuk mengesekusi sejumlah proses yang sedang mengantri  serta  menghitung  berapa  nilai  average waiting time awal. Kemudian nilai average waiting time yang di didapatkan di awal iterasi ( time slice) di uji pada iterasi yang kedua dengan membangkitkan nilai quantum time secara acak.
Menampilkan  Solusi Yang Terbaik.
Setelah nilai quantum time di tentukan dan eksekusi di  jalankan,  akan  ditampilkan    berapa  lama  waktu yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  sejumlah
proses  tadi  dengan  harapan  nilai  yang  didapatkan adalah nilai yang terbaik saat itu ( current solution ).

## Kriteria Terpenuhi
Jika  hasil  yang  di  dapatkan  adalah  nilai  yang optimal  maka  tujuan  tercapai  dan  pencarian  solusi terbaik di hentikan.

## 7. Pengujian
Penerapan  Algoritma  Simulated  Annealing  pada penjadwalan  round  robin  terdiri  dari  beberapa tahapan. Salah satu tahapan yang pada penelitian ini adalah    penentuan  jumlah  proses  dan  alokasi  burst time  pada  masing  masing  proses  tersebut.  Pada penelitian  ini    optimasi  nilai turnaround  time yang dipengaruhi secara  langsung oleh penggunaan  nilai quantum  time  yang  tepat  menggunakan  beberapa variable yaitu
1. Nilai alpha ( 0,90 dan 0,99 )
2. Inisial  Context Switching (  nilai  awal 110 dan nilai akhir 0,5 )
3. Jumlah Proses
4. Burst Time
5. Iterasi
8. Hasil Uji Coba
Pada  penelitian  ini,  penentuan Quantum  time yang optimal ditentukan dengan menggunakan algoritma Simulated  annealing.  Pengujian  dilakukan  dengan menerapkan  dua  jenis  parameter  yang  berbeda  dan masing-masing  parameter  diuji  pada  tiga  jenis proses yang berbeda yaitu 100, 150 dan 200 proses.

## 9.  Uji Coba Pada 100 Proses

## Parameter 1
Pada  pengujian  ini,  parameter  yang  diterapkan adalah  koefisien alpha atau  factor  pendinginan sebesar  0.90,  jumlah  proses  sebesar  100,  initial Context  Switching  atau  nilai  Context  Switching awal  sebesar  110, final  Context  Switching atau Context  Switching  akhir  sebesar  0,5  dan  iterasi bernilai satu. Parameter-parameter tersebut ditampilkan pada table 1 berikut ini :
Tabel 2.   Parameter 1 100 proses Alpha Jumlah Proses Context Switching max Context Switching Min Iterasi 0,90 100 110 0,5 1

## Hasil Pengujian
Tabel 3.   Hasil Pengujian Parameter 1 dengan 100 proses Atribut Hasil Quantum time AWT awal Context Switching 314 3663.88 110
Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 100 3441.09 3371.00 3371.00 8.77 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 56 3512.73 3371.00 3371.00 7.90 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 14 3329.47 3329.47 3329.47 7.11 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 171 3717.14 3329.47 3329.47 6.40 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 99 3496.07 3329.47 3329.47 0.57 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 64 3571.84 3329.47 3329.47 0.51 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 40 3415.50 3329.47 3329.47 0.46

## Best seeking
Best  seeking adalah  proses  penelusuran  solusi terbaik  mulai  dari  iterasi  /  Context  Switching  awal sampai iterasi/Context Switching (CS) akhir.
Tabel 4. Turnarround Time Parameter 1 dengan 100 proses Ite rasi CS TT Ite rasi CS TT 1 110 3663.88 29 5.76 3329.47 2 99 3586.58 30 5.18 3329.47 3 89.1 3586.58 31 4.66 3329.47 4 80.2 3586.58 32 4.2 3329.47 5 72.2 3586.58 33 3.78 3329.47 6 65 3586.58 34 3.4 3329.47 7 58.5 3586.58 35 3.06 3329.47
8 52.6 3371 36 2.75 3329.47 9 47.4 3371 37 2.48 3329.47 10 42.6 3371 38 2.23 3329.47 20 14.9 3371 45 1.07 3329.47 28 6.4 3329.47 53 0.46 3329.47
Pada  tabel  4.4  di  atas  ditampilkan  bahwa  pada iterasi  awal  diperoleh Turnarround  Time sebesar 3663.88. Namun  pada  iterasi  ke  dua  didapatkan Turnarround  Time lebih  kecil  dari  hasil  iterasi pertama yakni sebesar 3586.58. Hasil ini juga di uji pada  iterasi  ketiga,  dan  di  dapatkan  nilai Turnarround  Time yang  sama  pada  iterasi  yang  ke tujuh.   Pada  iterasi delapan diperoleh  nilai  average waiting    time  yang  lebih  kecil    yaitu  sebesa 3371 nilai  tersebut  dipertahankan  sampai  pada  iterasi  ke 27.  Pada  iterasi  yang  ke  28  di  dapatkan  hasil pengujian sebesar 3329.47. nilai ini terus di uji coba pada sampai iterasi ke 53 di dapatkan nilai 3329.47. Pengujian  terhenti  sampai  pada  iterasi  yang  ke  53 karena  nilai  Context  Switching  akhir  sudah terpenuhi yakni 0,46
Proses penelusuran atau best seeking pada tabel 4.4 di atas dapat ditampilkan pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Grafik Penelusuran Nilai quantum time pada parameter 1 dengan 100 proses
Gambar 4. Grafik Penurunan Context Switching dengan alpha 0.90 pada 100 proses

## 9.3  Parameter 2
Pada  pengujian  ini,  parameter  yang  diterapkan adalah  koefisien alpha atau  factor  pendinginan sebesar  0.99,  jumlah  proses  sebesar  100,  initial Context  Switching  atau  nilai  Context  Switching awal  sebesar  110, final  Context  Switching atau Context  Switching  akhir  sebesar  0,5  dan  iterasi
bernilai satu. Parameter-parameter tersebut ditampilkan pada table 4 berikut ini :
Tabel 5 Parameter dua 100 proses dengan alpha 0,99 Alpha Jumlah proses Context Switching max Context Switching Min Iterasi 0,99 100 110 0,5 1

## Hasil Pengujian Parameter 2
Tabel 6.  Hasil Pengujian Parameter 2 dengan 100 proses Quantum time AWT awal 330 3674.29 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 306 3658.69 3658.69 3658.69 108.90 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 11 3292.57 3292.57 3292.57 62.66 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 62 3591.78 3292.57 3292.57 62.03
3000 3200 3400 3600 3800 1 11 21 31 41 51 A ve ra ge W ai tng T im e Iterasi Grafik Best Seeking 0 200 1 11 21 31 41 51 C ont ext S w it chi ng Iterasi Grafik Cooling Iterasi CS TT Iterasi CS TT 1 110.00 3674.29 51 66.55 3365.72 2 108.90 3658.69 52 65.89 3365.72 3 107.81 3606.38 53 65.23 3365.72 4 106.73 3606.38 54 64.57 3365.72 5 105.67 3606.38 55 63.93 3365.72 10 100.49 3606.38 60 60.80 3292.57 20 90.88 3579.19 70 54.98 3292.57 30 82.19 3371 80 49.72 3292.57 40 74.33 3365.72 90 44.97 3292.57 50 67.22 3365.72 100 40.67 3292.57 230 11.01 3292.57 280 6.66 3292.57 240 9.96 3292.57 290 6.03 3292.57 250 9.01 3292.57 300 5.45 3292.57 320 4.46 3292.57 370 2.70 3292.57 330 4.03 3292.57 380 2.44 3292.57 340 3.65 3292.57 390 2.21 3292.57 350 3.30 3292.57 400 1.99 3292.57 510 0.66 3292.57 529 0.55 3292.57 516 0.62 3292.57 535 0.51 3292.57 517 0.62 3292.57 536 0.51 3292.57 518 0.61 3292.57 537 0.50 3292.57
Quantum time
AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 152 3760.13 3293.66 3292.57 0.51 Quantum time AWT Current Solution Turnarround Time Context Switching 195 3649.52 3293.66 3292.57 0.50
Pada  tabel  5  di  atas  ditampilkan  sebagian    data bahwa pada awal iterasi, nilai average waiting time awal adalah sebesar 3674.29 ms, nilai ini diperoleh dari  Quantum  time  sebesar  330  pada  Context Switching 110
Pada  tabel  6  berikut  ini  ditampilkan  hasil penelusuran Turnarround  Time untuk  100  proses menggunakan  parameter  2  dan  burst  time  yang berbeda-beda.

## Best Seeking
Pada tabel 6 di atas ditampilkan bahwa pada iterasi awal diperoleh Turnarround Time sebesar  3674.29 . Namun pada iterasi ke dua didapatkan Turnarround Time lebih  kecil  dari  hasil  iterasi  pertama  yakni sebesar  3658.69 . Hasil  ini  juga  di  uji  pada  iterasi ketiga,  dan  di  dapatkan  nilai Turnarround  Time yakni 3606.38. Nilai ini terus bertahan sampai pada iterasi yang ke 11.
Proses penelusuran terhadap best seeking dapat dilihat pada gambar 4.3  di bawah ini :
Pada  pengujian  ini,  nilai  Context  Switching awal  adalah  110  dan  nilai  Context  Switching  ini akan  diturunkan  dengan  factor  0.99  sampai diperoleh  nilai  Context  Switching  akhir.  Grafik penurunan  Context  Switching  dapat  ditampilkan pada gambar 5 berikut ini.
Gambar 5 Grafik  Penurunan nilai Context Switching dengan nilai alpha 0,99 pada 100 proses

## 10. Kesimpulan Dan Saran 10.1 Kesimpulan
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan  oleh untuk  mengoptimalkan  penjadwalan round  robin dengan  mencari  nilai quantum  time yang  optimal dengan menggunakan algoritma simulated annealing di dapat kesimpulan sebagai berikut :
1. Untuk  mencari  nilai  quantum  time  yang optimal pada algoritma simulated annealing membutuhkan  nilai  alpha  yang
lebih besar. 2. Penggunaan Algoritma simulated annealing  untuk  membangkitkan  nilai quantum time secara acak mampu mempersingkat  waktu  pencarian  quantum time optimum
3. Penggunaan  penjadwalan round  robin untuk mengeksekusi sejumlah proses yang mengantri    akan  lebih  optimal  jika    nilai quantum  time yang  digunakan  lebih  tepat karena dapat memperkecil Average Waiting Time .
4. Turnarround Time yang dibutuhkan untuk mengeksekusi sejumlah proses yang mengantri di dalam CPU akan lebih sedikit jika  nilai  quantum  time  yang  digunakan lebih dioptimalkan.
5. Terdapat perbedaan yang signifikan  antara Average  Waiting  Time Sebelum  di terapkan Simulated  Annealing dengan Average  Waiting  Time sesudah  digunakan Algoritma Simulated Annealing. 6. Penerapan Algoritma Simulated Annealing untuk  mencari  nilai  quantum time pada penjadwalan round robin sangat mempengaruhi  kinerja  CPU  dan  Sistem Operasi,  sehingga  proses  yang  banyak dapat  di  eksekusi  dengan  menggunakan waktu yang sangat sedikit.
7. Context  Switching  akan  semakin  sedikit jika  nilai  quantum  time  yang  digunakan lebih optimal

## 10.2 Saran
1. Pada penelitian lain yang berkaitan dengan penjadwalan  CPU  yang  berkaitan  dengan penjadwalan round robin  perlu di optimasi lagi dengan menggunakan berbagai algoritma  lain  yang  bersifat  heuristic seperti  algoritma  simulated  annealing, tetapi  dengan  jumlah  proses  yang  lebih banyak    sehingga  waktu  yang  dibutuhkan untuk  menjalankan  proses  lebih  sedikit sementara  jumlah  proses  yang  dijalankan lebih banyak.
2. Diharapkan  algoritma  simulated annealing bisa  diterapkan  pada  teknik  penjadwalan sehingga  ada  efesiensi  penggunaan  waktu yang lebih optimal.
0.00 100.00 200.00 1 78 1 5 5 2 3 2 3 0 9 3 8 6 4 6 3 C on te xt S w it ch in g Iterasi Grafik Cooling

## 11. DAFTAR PUSTAKA
Benny,  R.Joshi.  Simulated  Annealing  untuk mencari  rute  jalan  terpendek  dengan  biaya minimal. Jurnal vol 1 No 2.2010 Budi,  S.  Gregorius.  Activity  Based  Costing  dan Simulated  Annealing  Untuk  Pencarian  Rute Pada  Flexible  Manufacturing  System.  Jurnal vol  4  No  1.2003.  Teknik  Informatika. Universitas Kristen Petra. Dunham, M.2003. Operating System : Introductory And Advanced Topics. Prentice Hall International: New Jersey.
Danish,  M.  2011.  Virtual  CPU  Scheduling  In  The Quest  Operating  System.  Computer  Science. Jurnal. Boston  University. Hariyanto,  B.  2009.  Sistem  Operasi.  Edisi  I. Informatika: Bandung Jogiyanto.2010.  Desain  dan  Praktek  Sistem Operasi. Gramedia. Jakarta Kanagaraj, G. Adaptive Load Balancing Algorithm Using  Service  Queue.  Jurnal.  ICCSIT  2012. Singapore. Kusumadewi,  S.  2004.    Aplikasi  Simulated Annealing  Untuk  Penentuan  Tata  Letak Mesin.  Teknik  Industri.  Jurnal.  Universitas
Islam Indonesia
Muluk, Asmuliardi. Penjadwalan Job Shop Dengan
Kriteria  Minimasi  Maskepan.  Jurnal.  2010. Teknik Industri. Universitas Andalas.
Panggabean,  H.P.  2002.  Penjadwalan    job  shop statik  dengan  algoritma  simulated  annealing. Master Tesis.Universitas Parhyangan.
Pahwa , M. 2004.  A simulated annealing  model  of optimal  hub-and-spoke  airline  networks.  Ph.
D Dissertation . University of  Delaware Santoso,  B.H.  2005.  Perancangan  Sistem  Operasi.
Edisi I. Andi : Yogyakarta
Suwarjono,  W.  2013.  Penjadwalan    Produksi  Pada Unit  Produksi  PT  X    Dengan  Menggunakan Algoritma  Simulated    Annealing  Untuk
Meminimasi Waktu Makespan. Teknik Industri. Jurnal. Universitas Sumatera Utara.
Tanenbaum,  A.  2001. Operating  System  and Design . Prentice Hall : New York Tarek,  M.Sobh.  2006.  Parametric  Optimization  Of Some  Critical  Operating  System  Functions – An  Alternative  Approach  To  The  Study  Of Operating Systems Design. Jurnal.  University of Bridgeport Tarore,  H.2012.  Analisis  Optimalisasi  Waktu    Dan Biaya  Dengan    Program  Primavera  6.0. Teknik Sipil. Jurnal. Universitas Sam Ratulangi.
Yasan, H. 2012. Aplikasi Pembelajaran Dan Sistem Operasi  Dalam  Materi  Proses  Penjadwalan FCFS,  SJF  dan  Round  Robin.  Teknik Informatika.  Jurnal  Vol  1.  STMIK  Budi Dharma. Medan.