Optimasi Turn Arround Time pada Penjadwalan Round Robin dengan Mencari Quantum Time Optimal menggunakan Algoritma Simulated Annealing

Abstract

Scheduling processes 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 for response, resulting in the time allotted to the process. The duration of the response time results in subsequent processes fail due to running out of Burst Time process that has been allocated to each such process. One of the responsibilities of the operating system is the Manging process by making the scheduling process. Scheduling algorithm used not merely to overcome the problem Turn arround Time. Expected Time Turn arround in getting smaller each time to execute a number of processes. Therefore, it is necessary to do the optimization of Turn arround Time. One of the scheduling algorithm is used to serve a number of processes is Round Robin. The algorithm uses Round Robin scheduling method that is fair to evenly divide the execution time (time quantum) for each process but continue to serve all processes sequentially. The allocation of the corresponding quantum time greatly affect the average waiting time for the entire process. Because it is necessary to do an effort to obtain the optimal time quantum values are able to give a little time to execute a number of processes that a lot. In this study, Simulated Annealing algorithm applied applied. Simulated Annealing is a heuristic algorithm that is oriented to finding solution for a problem with using little energy, but the results are quite large. Tests performed on the process with varying amounts of 100, 150, and 200 Each process has a different burst time, tested by the variation of alpha of 0.90 and 0.99 and the initial temperature rated at 110 and the value of the final temperature 0, 46 and 0.5. Testing in each group showed that there was a decrease in the average waiting time is quite significant in the early iterations until the last iteration.

Penjadwalan proses yang sedang mengantri perlu dimanajemen oleh sistem operasi agar semua proses bisa terlayani tanpa ada proses yang di tolak atau terlalu lama untuk di respon sehingga berakibat pada waktu yang dialokasikan pada proses tersebut. Lamanya waktu respon mengakibatkan proses proses berikutnya mengalami kegagalan proses karena kehabisan Burst Time yang telah dialokasikan pada masing masing proses tersebut. Salah satu tanggung jawab dari sistem operasi adalah memanjemen proses proses tersebut dengan membuat penjadwalan. Algoritma penjadwalan yang digunakan tidak semata mata mampu mengatasi masalah Turn arround Time. Diharapkan Turn Arround Time yang di dapatkan lebih kecil setiap kali mengeksekusi sejumlah proses. Oleh karena itu perlu di lakukan optimasi terhadap Turn Arround Time. Salah satu algoritma penjadwalan yang digunakan untuk melayani sejumlah proses adalah Round Robin. Algoritma Round Robin menggunakan metode penjadwalan yang adil dengan membagi waktu eksekusi secara merata ( quantum time ) untuk masing masing proses tetapi tetap melayani semua proses secara berurutan. Alokasi quantum time yang sesuai sangat mempengaruhi average waiting time untuk keseluruhan proses. Karena itu perlu di lakukan sebuah upaya untuk mendapatkan nilai quantum time yang optimal yang mampu memberi waktu sedikit untuk mengeksekusi jumlah proses yang banyak. Pada penelitian ini diterapkan diterapkan algoritma Simulated Annealing. Simulated Annealing adalah sebuah Algoritma yang bersifat heuristik yang berorientasi untuk menukan solusi penyelesaian sebuah masalah dengan menggunakan energi yang sedikit tetapi dengan hasil yang cukup besar. Pengujian dilakukan pada proses dengan jumlah yang bervariasi yaitu 100, 150, dan 200. Setiap proses memiliki burst time yang berbeda, diuji dengan dengan variasi alpha sebesar 0,90 dan 0,99 dan diberi nilai temperatur awal sebesar 110 dan nilai temperatur akhir 0,46 dan 0.5. Pengujian pada masing masing kelompok proses menunjukkan bahwa ada penurunan average waiting time yang cukup signifikan pada awal iterasi sampai pada iterasi terakhir.