## ANALISIS PERFORMA SISTEM CLUSTER PADA PROSES DISTRIBUTED RENDERING MENGGUNAKAN OPEN SOURCE SOFTWARE

## Dian Prawira
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Program Studi Teknik Informatika Jln Merdeka No 372 Pontianak, Kalimantan Barat Email: wiradianxiv@mti.gadjahmada.edu
Abstract  : Animation  industry  in  Indonesia  seems  to  be  very  prosperous  as  can  be  seen from the big amount of animation production houses. However, these production houses are not supported by high end computer graphics as they require to render complex animation video  since  these  kind  of  computers  are  very  costly.  Therefore,  computer  system  which  is cheap  can  process  complex  animation  rendering  is  needed.  In  this  research,  we  need  to setup available PCs as cluster computer system doing the distributed rendering process and analyze  its  performance  for  many  kinds  of  rendering  tasks.  The  method  used  in  this research  is  laboratory  experiments  on  five  computer  units  connected  one  another  and clustering using DrQueue as middleware. This technique will lead to resources sharing and rendering  process  distribution.  The  results  shows  that,  the  tested  cluster  system  of distributed rendering process can perform the computation more efficiently when done the complex animation rendering. The results shows that the value of efficiency is higher when render complex animation.
Keyword: cluster, distributed rendering, paralel computing

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  komputer  saat  ini  merupakan  hal  yang  penting  dalam  menyokong perkembangan teknologi komputasi. Begitu pula dengan pada dunia animasi. Di negara- negara  maju,  perkembangan  industri  animasi  tiga  dimensi  berkembang  drastis dikarenakan  prasarana  komputer  yang  digunakan  sangat  memadai  untuk  membuat sebuah  animasi  yang  sangat  kompleks.  Sebab  animasi  yang  kompleks  memerlukan resource komputer  yang  besar,  sedangkan resource komputer  yang  besar  memerlukan biaya  yang  tidak  sedikit  pula.  Komputasi  paralel  merupakan  salah  satu  alternatif pemecahan  masalah  kurangnya resource untuk  melakukan  proses  tersebut.    Inti  dari komputasi paralel yaitu hardware , software , dan aplikasinya. Proses paralel merupakan suatu pemrosesan informasi  yang  mendekatkan  pada  manipulasi  rata-rata  dari  elemen data  terhadap  satu  atau  lebih  penyelesaian  proses  dari  sebuah  masalah(Laksono  dkk, 2004).  Penelitian  ini  membahas  mengenai  strategi  infrastruktur  dengan  memanfaatkan resource komputer  dengan  spesifikasi  yang  rendah  untuk  melakukan rendering yang kompleks, serta penggunaan sistem distributed rendering ini dalam mempercepat proses rendering yang terjadi

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada penelitian yang dilakukan oleh Laksono, dkk (2004), distributed rendering yang  dilakukan  menggunakan  dua  jenis middleware yaitu  Openmosix  dan  MPI.  Pada hasil  yang  mereka  dapatkan  bahwa distributed rendering bekerja  lebih  optimal  ketika menggunakan MPI dibandingkan dengan menggunakan Openmosix hal ini dikarenakan sistem cluster yang  digunakan  Openmosix  akan  terus  bekerja  selama server tersebut
belum sampai pada titik jenuh, dan baru akan pindah ke client jika sudah sampai pada titik  jenuh.  Sedangkan  pada  MPI  beban  kerja  langsung  didistribusikan  secara  merata pada client dan server .
Putri, dkk.(2004) pada penelitiannya menjalankan middleware Openmosix pada dua kondisi yang berbeda, yaitu dengan menggunakan disk ( hard disk drive ), dan tanpa menggunakan disk ( hard disk drive ). Software yang berjalan pada middleware tersebut menggunakan software POVRAY.  Dari  penelitian  mereka  didapat  hasil  bahwa  tidak terdapat  perbedaan  kecepatan  yang  signifikan  antara  proses rendering menggunakan komputer cluster yang menggunakan disk dan tanpa disk, namun dari segi penghematan penggunaan hardware , hal ini cukup menjadi bahan pertimbangan

## 2.1 Cluster
Definisi cluster dalam  dunia    teknologi    informasi  dapat  memiliki  beberapa pengertian.  Secara  umum  definisi cluster adalah  sejumlah  komputer  (PC  ataupun workstation ) yang digabungkan sebagai satu kesatuan dengan bantuan  piranti lunak dan jaringan komputer(Jamal & Sistha, 2006).
Kegunaan  dari  PC cluster dapat  dibedakan  dalam  tiga  jenis,  yaitu:  1)  untuk meningkatkan ketersediaan dari sistem yang handal ( reliable ) atau dikenal dengan High Availability (HA).  Hal  ini  diperlukan  untuk  sistem  yang  menjalankan mission - critical yang  memiliki  kontinuitas  dari  fungsi  sangat  kritis;  2) Load Balancing Clusters ,  yang umumnya digunakan pada web-server yang sangat sibuk seperti search engine Google. Disini  beberapa computer node menjadi host dari website yang  sama,  dan  jika  ada permintaan untuk mengkakses ke halaman web ini, maka akan diarahkan ke computer node yang  bebannya  lebih  rendah;  dan  3)  untuk  komputasi  kinerja  tinggi  atau High Performance Cluster (HPC), yang merupakan tujuan dari pengguna tradisional dari  PC cluster ,  seperti  peneliti,  industri  riset  dan  pengembangan.  Dalam  hal  ini cluster digunakan dengan cara menjalankan program secara paralel untuk aplikasi yang sangat banyak memakan waktu ( time consuming ).
Ada  dua  macam  tipe cluster yang  dominan,  yaitu  : 1)  High  Performance Computing  (HPC): Secara  umum,  tipe cluster HPC  ditujukan  pada  bagaimana  suatu proses  komputasi  diakselerasi,  dengan  demikian  task  bisa  diselesaikan  lebih  cepat contoh clustering jenis  ini  adalah  openMosix;  dan 2)  High  Availability  (HA).  Secara umum, tipe cluster ini  ditujukan  agar  program  yang  dijadikan  di  atasnya  bisa  terus berjalan, sekalipun salah satu node hang atau down . Contoh yang paling mudah adalah web server Apache yang diatur dengan suatu redirector , sehingga jika salah satu server down , server lain bisa mengambil alih.
Setiap node di  dalam  komputer cluster yang  dibangun  di  dalam  penelitian  ini adalah  komputer cluster yang  menggunakan  sistem  operasi  Linux  dan  perangkat- perangkat input dan output yang  mirip  serta  menggunakan  konsep High Performance Computing (HPC).

## 2.2 Ukuran Kinerja Komputasi Paralel
Banyak parameter yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja sistem paralel, diantaranya  adalah speedup komputasi  paralel,  efisiensi  dan  waktu  komputasi(Eager, 1989).  Pada  penelitian  ini  parameter-parameter  yang  akan  diambil  untuk  dijadikan sebuah  penilaian  dari  kinerja  komputasi  paralel  menggunakan  sistem distributed rendering ini yaitu:

## 1) Speedup Komputasi Paralel
Parameter  yang  sangat  penting  untuk  mengukur  kinerja  suatu  program  paralel adalah  waktu  eksekusi  dan speedup .  Waktu  eksekusi  dapat  diartikan  sebagai  waktu berlangsungnya ( running ) program paralel pada arsitektur komputer paralel yang dituju. Waktu eksekusi sekuensial didefinisikan sebagai waktu running algoritma yang sama yang dieksekusi oleh satu prosesor. Speedup dari suatu program paralel adalah waktu eksekusi sekuensial dibagi dengan waktu eksekusi paralel. Speedup dapat didefinisikan seperti pada persamaan berikut ini:
........................................................................ (1)
*S(n) = speedup, T(1) = waktu eksekusi operasi pada sistem satu prosesor, T(n) = waktu eksekusi pada sistem n prosesor
2) Efisiensi
Dalam  mengukur  kinerja  suatu  sistem  paralel  efisiensi  tidak  dapat  dipisahkan dari speedup .  Efisiensi  didefinisikan  sebagai  rata-rata  penggunaan  n  prosesor  yang dialokasikan untuk  suatu proses  komputasi  paralel  (Eager,1989). Dari  definisi speedup tersebut,  lahir  nilai  efisiensi,  E(n),  untuk  sistem  dengan  n  prosesor.  Efisiensi didefinisikan seperti pada persamaan berikut ini:
.............................................................. (2)
**S(n)  =  speedup,  T(1)  =  waktu  eksekusi  operasi  pada  sistem  satu  prosesor,  T(n)  = waktu eksekusi pada sistem n prosesor, E(n) = nilai efisiensi n prosesor

## 2.3 DrQueue
Untuk melakukan implementasi dari distributed rendering pada sistem ini maka digunakanlah  middleware  DrQueue  yang  merupakan  middleware  open  source.  Prinsip kerja  DrQueue  adalah  membagi  tugas  rendering  pada  beberapa  komputer  slave  yang diperintahkan  oleh  master  (Gambar  1).  Komputer  client  yang  merupakan  pengguna yang  bermaksud  melakukan  rendering  terhadap  suatu  file mengirimkan  file  yang  akan dilakukan proses render pada komputer master.
Dari komputer master memecah tugas rendering tersebut menjadi beberapa task yang  dipetakan  pada  tiap-tiap slave .  Setelah  terjadinya  pemetaan,  maka  task  tersebut ditempatkan  pada shared storage yang  akan  diambil sendiri  oleh komputer slave pada posisi idle ,  untuk  dilakukan  proses rendering pada  masing-masing  komputer slave sesuai  dengan  pemetaan  task  yang  dilakukan  pada  komputer  master.    Apabila  proses rendering yang dilakukan oleh komputer slave telah selesai, maka hasil render disimpan pada shared storage ,  dan  komputer slave yang  melakukan  proses rendering tadi memberitahu  pada  komputer  master  bahwa  proses rendering telah  selesai  dilakukan. Secara otomatis komputer master akan melakukan  penggabungan hasil-hasil rendering menjadi satu sesuai pemetaan yang telah dilakukan sebelumnya.
Gambar 1. Konsep dasar sistem distributed rendering pada DrQueue

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini merupakan sebuah penelitian eksperimental dengan mengimplementasikan  sistem cluster dengan middleware Dr.  Queue.  Penelitian  ini menggunakan  metode  analisis  deskriptif  yang  dilakukan  dengan  proses  pengamatan langsung dan mempelajari dari hasil observasi atas hasil yang terjadi dari analisis sistem ini.  Data  Primer  yang  digunakan  yaitu  waktu rendering yang  didapat  pada  beberapa kondisi  infrastruktur  dan  animasi  dalam  eksperimen  di  laboratorium.  Animasi  yang diujikan pada penelitian ini sebanyak 3 buah yang dibuat dengan software Blender dan memiliki spesifikasi seperti terlihat pada tabel 1.
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  alat  bantu DrQueue  dengan  melakukan distributed rendering di  dalam  sistem cluster yang rancangan arsitekturnya dapat dilihat pada Gambar 2. Sedangkan spesifikasi perangkat keras  dan  sistem  operasi  yang  digunakan  yaitu  sebagai  berikut:  1) 5  buah  Personal Computer  (PC)  dengan  spesifikasi: Intel  Core  2  Duo;  Memory  2  GB  DDR2  RAM; Hardisk 60 GB; LAN Card; 2) Sistem operasi: Linux Ubuntu v.10.04   Lucid Lynx; 3) Switch 100Mbps (24  Port)  ;  4) Software  yang  digunakan: SSH  (Secured  Shell),  NFS (Network File System), DrQueue, Blender, tcsh, scons, libgtk2.0-dev, g++, python, gcc
Tabel 1 Spesifikasi Animasi yang diujikan Spesifikasi Animasi Animasi Kubus Sederhana Animasi MTI Animasi Ruang Keluarga Jumlah Frame 100 300 100 Kecepatan Animasi 25 25 25 Resolusi Setiap Frame 800 x 600 800 x 600 800 x 600 Jumlah Vertex 8 40032 885809 Cahaya 1 4 6 Kamera 1 1 1 Kompresi Citra JPEG JPEG JPEG
Gambar 2. Rancangan Arsitektur Sistem distributed rendering
Penelitian  yang  dilakukan  melalui  tahapan-tahapan  seperti  dijelaskan  sebagai berikut:  a)  Identifikasi  permasalahan  yang  terjadi  pada  sistem rendering yang  hanya menggunakan satu buah  komputer;  b)Membangun  sebuah sistem distributed rendering yang  terdiri  dari:  Instalasi  sistem  operasi  Ubuntu  10.04  dalam  kondisi fresh install ; Instalasi  dan  konfigurasi  NFS  dan  SSH  sebagai  penunjang  komunikasi  Komputer master node dan slave node ;  Instalasi  dan  konfigurasi  Dr.  Queue;  Instalasi  dan konfigurasi  Blender;  c)  melakukan rendering 3  buah file film  animasi  menggunakan DrQueue  dan  Blender  pada  5  kondisi,  yaitu  1  Komputer  master node ;  1  Komputer master node dan 1 slave node ; 1 Komputer master node dan 2 slave node ; 1 Komputer master node dan 3 slave node ; 1 Komputer master node dan 4 slave node; d) pengujian dengan  menggunakan  1  PC  Quadcore  stand  alone;  e)  dokumentasi  dari  setiap  proses inisialisasi  terhadap  objek  penelitian  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  setiap permasalahan; dan f) analisis hasil penelitian.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Sistem Cluster Distributed Rendering ini  dibuat  menggunakan  lima  buah komputer  dengan  salah  satu  komputer  digunakan  sebagai master node dan  empat komputer  lainnya  sebagai slave node .  Masing-masing node menggunakan  sistem operasi  Linux  Ubuntu  10.04  (Lucid  Lynx)  dalam  kondisi fresh install sehingga  dapat dipastikan bahwa dalam sistem operasi  yang digunakan tidak terdapat aplikasi-aplikasi yang tidak dibutuhkan dalam sistem distributed rendering ini.

## 4.1 Implementasi Sistem cluster distributed rendering
Pada  dasarnya  untuk  dapat  menjalankan  sistem cluster distributed rendering , semua  node  yang  terhubung  pada  sistem  cluster  harus  dapat berkomunikasi dengan baik. Oleh karena itu, yang harus dilakukan adalah memastikan konektivitas antar node sangat baik.
Seperti  telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  sistem  operasi  yang  digunakan adalah  Ubuntu  Lucid  Lynx  dalam  keadaan fresh install .  Selain  kondisi  sistem  operasi
yang fresh install semua service yang tidak dibutuhkan sebaiknya dibuang. Selanjutnya, tahapan yang harus dilalui seperti dijelaskan berikut ini:
1) Identifikasi Hostname
Agar  setiap node dapat  saling  mengenali,  maka  setiap  node  harus  diberikan identitas  berupa IP Address dan Hostname . Hostname didefinisikan  pada master node dengan  melakukan  konfigurasi  pada  /etc/hosts,  sedangkan  pada slave  node hostname yang didefinisikan cukup hostname master node dan hostname slave node tersebut.
Konfigurasi  IP  Address  dilakukan  dengan  melakukan  konfigurasi  pada /etc/network/interfaces.  Konfigurasi  ini  dilakukan  pada  semua node ,  baik  master node maupun slave node dengan menyesuaikan pada IP Address masing-masing node .
2) Konfigurasi Shared Directory NFS (Network File System) NFS  merupakan  sistem shared directory yang  memungkinkan  setiap node yang terhubung pada jaringan tersebut membagi ( share ) directory pada komputer yang telah ditentukan. Semua node di dalam jaringan yang mengaplikasikan NFS dapat mengakses shared directory pada NFS server dengan cara melakukan mounting NFS tersebut pada NFS client .  NFS  yang  telah  dilakukan  proses mounting ,  dianggap  oleh  NFS client sebagai local file system.
Pada sistem cluster distributed rendering , NFS berfungsi untuk melakukan shared directory yang  akan  ditempatkan middleware DrQueue  dan storage directory yang merupakan  tempat file hasil rendering .  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  NFS,  instalasi DrQueue nantinya cukup dilakukan hanya pada master node .
Konfigurasi  NFS  yang  dilakukan  pada  master node ada  pada  tiga  lokasi file konfigurasi yaitu: /etc/exports  yang akan melakukan identifikasi shared directory yang diizinkan  untuk  diakses;  /etc/hosts.allow  yang  akan  melakukan  identifikasi  hosts  yang diizinkan  untuk  melakukan sharing ;  dan  /etc/hosts.deny  untuk  mengidentifikasi hosts yang  tidak  diizinkan  untuk  melakukan sharing directory .    Pada slave node file konfigurasi  NFS  terdapat  pada file /etc/fstab,  yang  didalamnya  dilakukan  konfigurasi untuk  mendefinisikan directory lokal  yang  digunakan  untuk  melakukan mounting dari directory server .
Directory yang perlu dilakukan sharing pada sistem distributed rendering ini yaitu directory yang  digunakan  untuk  meletakkan  hasil rendering dan directory instalasi middleware DrQueue.

## Gambar 1: Script sinkronisasi pada slave node

## 4.2 Pengujian dan Analisis
Tujuan  perancangan  pengujian cluster distributed  rendering ini  untuk  menguji kemampuan  dalam  melakukan  proses  komputasi.  Parameter  yang  digunakan  adalah s peedup , efisiensi dan waktu rendering . Pengujian cluster menggunakan tool DrQman
#!/bin/bash
Export DRQUEUE_ROOT = /usr/share/drqueue Export DRQUEUE_TMP = /usr/share/drqueue/tmp Export DRQUEUE_MASTER = 172.24.14.184 /usr/share/drqueue/bin/slave 1> /dev/null 2> & 1 &
yang juga merupakan GUI untuk melakukan penugasan pada middleware DrQueue. Pengujian pada setiap animasi dilakukan dengan melakukan rendering dari awal hingga  akhir frame dan  sesuai  dengan  resolusi  yang  telah  diberikan. Rendering yang dilakukan  pertama  dengan  satu  buah node yang  kemudian  ditambah  satu  buah node pada setiap pengujian.
Dari  pengujian  terhadap  ketiga  animasi  tersebut  didapatkan  waktu rendering yang dihasilkan dari sistem distributed rendering ini pada ketiga animasi yang diujikan. Setelah  didapatkan  hasil  berupa  waktu rendering setiap  kenaikan  jumlah node waktu tadi  kemudian  dihitung  besar speedup -nya  dengan  cara  membagi  waktu  eksekusi sekuensial dengan waktu eksekusi paralel yang didapat dari waktu rendering . Dari hasil perhitungan speedup tersebut  kemudian  dihitung  besarnya  efisiensi  komputasi  pada sistem distributed rendering ini  dengan  cara  membagi  nilai speedup yang  didapat dengan banyaknya node, seperti telah dibahas pada Persamaan (2). Hasil dari pengujian ketiga parameter ini dapat dilihat pada Tabel II.
Tabel 2

## Data Hasil Pengujian Sistem Distributed Rendering
Parameter Pengujian Animasi Kubus Sederhana MTI Ruang Keluarga Waktu Rendering (detik) 1 node distributed rendering 51 1522 87975 2 node distributed rendering 27 758 45632 3 node distributed rendering 20 505 30182 4 node distributed rendering 14 397 22946 5 node distributed rendering 13 315 17720 Speedup 2 node distributed rendering 1,899 2,008 1,928 3 node distributed rendering 2,550 3,014 2,915 4 node distributed rendering 3,643 3,834 3,834 5 node distributed rendering 3,923 4,832 4,970 Efisiensi (x 100%) 2 node distributed rendering 0,944 1,004 0,964 3 node distributed rendering 0,850 1,005 0,972 4 node distributed rendering 0,911 0,958 0,959 5 node distributed rendering 0,785 0,966 0,990
Dari Tabel 2 dibuat grafik untuk melakukan analisis  sistem distributed rendering ini seperti terlihat pada Gambar 4 dan Gambar 5, yang kemudian dapat dilakukan analisis sebagai berikut:
1. Pada  animasi  Kubus  Sederhana,  penambahan  node  sebanyak  2  node memberikan nilai speedup sebesar 1,899; ketika jumlah node ditambah menjadi 3  maka  nilai  speedup  meningkat  menjadi  2,550;  begitu  pula  ketika  dilakukan penambahan  menjadi  4  node,  nilai  speedup  yang  dihasilkan  adalah  sebesar 3,643;  dan  ketika  ditambahkan  menjad  5  node  nilai  speedup  yang  dihasilkan sebesar  3,923.  Dari  percobaan  tersebut  terlihat  bahwa  dengan  penambahan
jumlah node, maka nilai speedup juga akan meningkat.
2. Pada  animasi  MTI,  penambahan  node  sebanyak  2  node  memberikan  nilai speedup  sebesar  2,008;  ketika  jumlah  node  ditambah  menjadi  3  maka  nilai speedup  meningkat  menjadi  3,014;  begitu  pula  ketika  dilakukan  penambahan menjadi 4 node, nilai speedup yang dihasilkan adalah sebesar 3,834; dan ketika ditambahkan menjadi 5 node nilai speedup yang dihasilkan sebesar 4,832. Dari percobaan tersebut terlihat bahwa dengan penambahan jumlah node, maka nilai speedup juga akan meningkat.
3. Pada animasi Ruang Keluarga, penambahan node sebanyak 2 node memberikan nilai speedup sebesar 1,928; ketika dilakukan penambahan menjadi 4 node, nilai speedup yang dihasilkan adalah sebesar 3,834; dan ketika ditambahkan menjadi 5  node  nilai  speedup  yang  dihasilkan  sebesar  4,970.  Dari  percobaan  tersebut terlihat bahwa dengan penambahan jumlah node, maka nilai speedup juga akan meningkat.
4. Kenaikan  kecepatan  terjadi  cukup  signifikan  ketika  terjadi  penambahan  dari  1 node  menjadi  2  node.  Namun  ketika  node  bertambah  dari  2  node  menjadi  3 node,  4  node,  hingga  5  node  pertambahan  kecepatan  yang  terjadi  tidak  terlalu signifikan.  Hal  ini dikarenakan  dari  setiap  node  yang  bekerja  tersebut  terdapat komunikasi  data  dari  slave  node  ke  master  node  yang  memenuhi  traffic jaringan.
5. Dari  grafik  yang  terlihat  pada  Gambar  4.18,  ketika  penambahan  node  dari  4 node ke 5 node terjadi kenaikan speedup pada animasi Ruang Keluarga, hal ini tentunya  berpengaruh  kepada  persentase  efisiensi  seperti  terlihat  pada  Gambar 4.19.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  semakin  kompleks  animasi  dan  node yang bekerja persentase efisiensi akan bertambah.
Gambar 4. Grafik nilai Speedup Pada Keempat Animasi yang Diujikan
Gambar 5. Grafik nilai Efisiensi Pada Keempat Animasi yang Diujikan

## 1. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan,  diantaranya:  1) dalam merancang sistem distributed rendering ini diperlukan beberapa PC yang saling terhubung dalam suatu jaringan  yang didedikasikan untuk sistem distributed rendering ini.  Hal  ini  dikarenakan  sistem distributed  rendering yang  menggunakan middleware DrQueue  ini  membutuhkan permission yang  memungkinkan  PC  lain  melakukan full access pada directory tertentu pada suatu PC, untuk kepentingan storage directory hasil rendering . Selain itu sistem akan lebih optimal ketika pada slave node dan master node , middleware DrQueue diatur agar menjadi aplikasi startup . Hal ini untuk mengantisipasi agar  DrQueue  dapat  melanjutkan  tugasnya  ketika node yang  bersangkutan  mengalami restart secara tiba-tiba; 2) Pada ketiga animasi yang diujikan, kenaikan speedup terjadi cukup signifikan ketika terjadi penambahan dari  1 node menjadi 2 node yaitu rata-rata sebesar 89%. Namun, ketika node bertambah  dari 4 node , hingga 5 node pertambahan speedup  yang  terjadi  tidak  terlalu  signifikan  yaitu  rata-rata  sebesar  21%.  Hal  ini dikarenakan dari setiap node yang bekerja tersebut terdapat komunikasi data dari slave node ke master node yang memenuhi traffic jaringan sehingga berakibat pada terjadinya titik jenuh pada kenaikan speedup

## DAFTAR PUSTAKA
Eager,  D.  L;  Zoharjan,  J;  &  Lazowska,  E.  D.  1989.  Speedup  Versus  Efficiency  in Parallel System. IEEE Transaction On Computer , Vol. 38, No. 3, March 1989. Grama,  A;  Gupta,  A.L;  Karypis,  G;  &  Kumar,  V.  2003.
to  Parallel . London: Addison Wesley.
Jamal,  A  &  Sistha,  P.  2006.  Kinerja  Komunikasi  Data  Kolektif  Broadcast  pada  PC cluster, Risalah  Lokakarya  Komputasi  dalam  Sains  dan  Teknologi  Nuklir  XVII , Jakarta, Indonesia
Laksono,  A.  D.;  Mutiara,  A.  B.;  Heruseto,  Brahmantyo.  2004.  Analisis  perbandingan antara  cluster  openmosix  dengan  MPI  terhadap  aplikasi  rendering  POV-RAY , Proceedings Komputer dan Sistem Intelijen . Depok: Universitas Gunadarma Putri,  D.  F.  M.;  Jatmiko,  S;  Mutiara,  A.  B.  2004.  Perbandingan  Kinerja  cluster OpenMosix  dengan  Disk  dan  Tanpa  Disk , Proceedings  Komputer  dan  Sistem Intelijen . Depok: Universitas Gunadarma