Gambar 26. Grafik pengaruh populasi AG terhadap waktu total untuk mode pelatihan: a mode 1, b mode 2, c mode 3, d mode 4,
e mode 5, f mode 6, g mode 7, h mode 8, i mode 9.
D. Peningkatan Kecepatan dan Peningkatan Akurasi
Peningkatan kecepatan pada dasarnya menyatakan perubahan nilai waktu antara komputasi paralel dan komputasi sekuensial. Dengan demikian
peningkatan kecepatan merupakan turunan dari variabel waktu total. Peningkatan kecepatan menunjukkan seberapa cepat waktu yang diperlukan
komputasi paralel dibandingkan dengan komputasi sekuensial. Dengan konsep yang sama, perubahan nilai akurasi antara komputasi paralel dan komputasi
sekuensial dapat dinyatakan sebagai peningkatan akurasi. Mengikuti konsep peningkatan kecepatan, maka peningkatan akurasi dirumuskan sebagai
berikut: Peningkatan Akurasi
100 Paralel
Komputasi Akurasi
Sekuensial Komputasi
Akurasi ×
= Berdasarkan perhitungan statistika deskriptif terhadap peningkatan akurasi
dan peningkatan kecepatan seperti yang ditampilkan pada Tabel 11, tampak bahwa rata-rata peningkatan akurasi komputasi paralel adalah sebesar
100.018 dengan median 100, dan nilai yang paling banyak muncul adalah 100. Untuk peningkatan kecepatan komputasi paralel, rata-ratanya adalah
sebesar 128.857 dengan median 125.912 dan modus 125.6. Standar deviasi peningkatan akurasi adalah 0.8 sedangkan standar deviasi
peningkatan kecepatan adalah 14.7. Tabel
11. Hasil statistika deskriptif peningkatan
akurasi dan kecepatan
Variansi peningkatan akurasi komputasi paralel adalah 0.648 sedangkan variansi peningkatan kecepatan komputasi paralel adalah 218.253.
Berdasarkan nilai standar deviasi dan variansi tersebut, secara umum dapat dilihat bahwa data peningkatan akurasi memiliki sebaran yang sangat kecil
jika dibandingkan dengan sebaran data peningkatan kecepatan. Hal ini menunjukkan bahwa akurasi komputasi paralel relatif sama dengan komputasi
sekuensial. Sedangkan kecepatan pemrosesan paralel lebih tinggi dibandingkan dengan pemrosesan secara sekuensial. Diagram kotak plot pada
Gambar 27 menunjukkan secara jelas perbandingan antara peningkatan akurasi dan peningkatan kecepatan komputasi paralel.
Berdasarkan hasil tersebut, secara umum dapat disimpulkan bahwa komputasi paralel menghasilkan peningkatan kecepatan yang cukup signifikan namun
tidak menyebabkan perubahan yang berarti terhadap akurasi klasifikasi.
Gambar 27. Diagram plot kotak peningkatan akurasi dan kecepatan. Dalam kaitannya dengan sistem sortasi secara keseluruhan, peningkatan
kecepatan yang dihasilkan karena penerapan komputasi paralel akan memberikan kontribusi peningkatan kecepatan bagi sistem sortasi secara
keseluruhan dengan asumsi bagian lain seperti bagian instrumen pengindra dan bagian aktuator menggunakan teknik atau metode yang sama dengan
sistem sortasi secara sekuensial. Dengan demikian, penerapan komputasi paralel pada bagian prosesor untuk mengolah dan mengklasifikasi objek
sortasi dapat meningkatkan kecepatan sistem sortasi tersebut. Namun, kecepatan sistem sortasi juga masih dipengaruhi oleh faktor lain, seperti
kecepatan respon bagian instrumen pengindra dalam mengukur parameter objek yang disortasi ataupun kecepatan bagian aktuator dalam
mengaktualisasikan rekomendasi atau keputusan yang dihasilkan bagian prosesor.
Penerapan komputasi paralel pada bagian prosesor dari sistem sortasi perlu diimbangi dengan pemilihan teknikmetode yang tepat pada bagian lainnya
sehingga peningkatan kecepatan yang dihasilkan menjadi optimal.
E. Efisiensi Sistem Paralel
