Implementasi Algoritma Replacement Policy Lirs (Low Inter-Reference Recency Set).

Wibisono, Sultan Baney (2022) Implementasi Algoritma Replacement Policy Lirs (Low Inter-Reference Recency Set). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111840000040-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Saat ini kita berada pada era persebaran informasi yang sangat mudah. Dengan kemudahan persebaran informasi tersebut, volume data yang dikirim dan diterima juga meningkat secara bersamaan. Peningkatan volume data ini membuat para ahli melakukan banyak cara untuk mengefisienkan pengiriman data. Salah satu cara yang digunakan adalah dengan cache. Cache memanfaatkan fakta bahwa beberapa data diakses lebih sering dari data lainnya. Ketika data berada dalam cache, data tersebut dapat diterima lebih cepat. Penggunaan cache terdapat pada level hardware dan software. Pada kedua level penggunaannya ini memiliki masalah yang sama, yaitu ukurannya yang relatif kecil. Dengan ukuran cache yang terbatas ini, tidak dimungkinkan untuk menaruh seluruh data pada cache. Keterbatasan ini diatasi dengan mengisi cache dengan data yang lebih mungkin akan diakses. Apabila terdapat data yang dianggap lebih pantas berada dalam cache, maka akan dilakukan pertukaran antar data yang biasa disebut replacement policy. Karena terdapat berbagai macam pola pengaksesan data bergantung dengan kasus penggunaannya, para ahli banyak mengembangkan algoritma replacement policy untuk berbagai kebutuhan. Beberapa contoh di antaranya seperti LRU (Least Recently Used) dan LFU (Least Frequently Used). Terdapat pula algoritma yang dikembangkan untuk menutupi kekurangan yang dimiliki oleh LRU, yaitu LIRS (Least Inter-reference Recency Set). Pada Tugas Akhir ini dilakukan implementasi algoritma LIRS untuk diuji performa dibandingkan dengan algoritma replacement policy LRU dan LFU. Pengujian performa dilakukan terhadap riwayat pengaksesan memori dengan berbagai pola pengaksesan. Perbandingan dilakukan menggunakan metrik hit rate. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa performa dari algoritma LIRS dapat bersaing dengan performa cache replacement policy LRU dan LFU di banyak kasus. Algoritma LIRS dapat beradaptasi dengan pola akses data uji trace dari search engine dan aplikasi database dengan performa yang mengimbangi dan bahkan mengungguli performa LRU dan LFU pada beberapa kasus.
=================================================================================================================================
We are currently in an era where we can easily get information. With the ease of spreading information, the volume of data sent and received also increases simultaneously. This increase in the volume of data makes experts do many ways to streamline data delivery. One way that is used is the cache. Cache takes advantage of the fact that some data is accessed more frequently than others. When data is in cache, it can be received more quickly. The use of cache is at the hardware and software level. At both level of use it has the same problem, namely its relatively small size. With this limited cache size, it is not possible to use all the data in the cache. This limitation is overcome by filling the cache with more likely accessed data. If there is data that is considered more appropriate to be in the cache, an exchange between data will be carried out which is called a cache replacement policy. Because there are various data access patterns depending on the use case, experts have developed many replacement algorithms for various needs. Some examples are LRU (Least Recently Used) and LFU (Least Frequently Used). There is also an algorithm developed to cover the shortcomings of the LRU, namely LIRS (Least Inter-reference Recency Set). In this Final Project, the implementation of the LIRS algorithm is carried out to test its performance compared to the replacement policy of the LRU and LFU algorithms. Performance testing is carried out on the history of memory accesses with various access patterns. Comparisons are made using the hit rate metric. The results obtained indicate that the performance of the LIRS algorithm can compete with the performance of the LRU and LFU cache replacement policies in many cases. The LIRS algorithm can adapt to the various access patterns data from search engines and database applications with good performance and in some cases even outperform the performance of LRU and LFU.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 005.1 Wib i 2022
Uncontrolled Keywords:	cache, hit rate, recency, memory. cache, hit rate, recency, memory.
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q325 GMDH algorithms.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	25 May 2026 06:08
Last Modified:	25 May 2026 06:08
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133395

Actions (login required)

View Item