Pada tugas akhir ini dilakukan penelitian untuk mengakselerasi kecepatan
penjawaban kueri k-Nearest Neighbor (k-NN) pada algoritma Product Quantization
(PQ). Product Quantization adalah algoritma similarity search aproksimasi untuk
data set berukuran besar dan berdimensi tinggi. Ide utama algoritma PQ adalah
mendekomposisi dimensi data menjadi beberapa subdimensi kecil, untuk kemudian
dikuantisasi secara terpisah. Saat penjawaban kueri, hasil kuantisasi data digunakan
untuk mengaproksimasi jarak kueri ke tiap-tiap data point.
Akselerasi terhadap PQ dilakukan dengan memanfaatkan teorema ketaksamaan
segitiga atau triangle inequality guna memotong kalkulasi jarak yang tidak
diperlukan. Akselerasi bertujuan untuk menunjukkan bahwa kecepatan penjawaban
kueri k-NN algoritma PQ dapat ditingkatkan dengan tanpa mengurangi kualitas
nearest neighbor hasil pencarian dan tanpa bergantung pada instruksi spesifik CPU
jenis tertentu seperti yang terjadi pada metode lain yang bergantung pada instruksi
SIMD. Teknik triangle inequality pruning dipilih sebagai teknik akselerasi karena
keberhasilannya dalam mengakselerasi algoritma k-NN brute-force dengan tetap
mempertahankan kualitas nearest neighbor dan tanpa memerlukan instruksi SIMD.
Pada tugas akhir ini dilakukan analisis mengenai cara mengadaptasikan teknik
triangle inequality pruning pada algoritma Product Quantization.
Hasil eksperimen menggunakan beberapa data set menunjukkan bahwa teknik ini
berhasil mengakselerasi waktu kueri 6-7 kali lebih cepat dengan sedikit atau tidak
sama sekali mengorbankan kualitas nearest neighbor apabila digunakan nilai
parameter yang tepat. Selain itu, teknik triangle inequality pruning cukup
kompetitif dibandingkan dengan metode akselerasi lain yang bergantung pada
instruksi SIMD dari segi waktu kueri dan akurasi pencarian. Tak hanya itu,
penggunaan teknik triangle inequality pruning juga tidak membatasi fleksibilitas
konfigurasi PQ dan tidak bergantung pada instruksi SIMD seperti yang dilakukan
metode yang kunci akselerasinya terletak pada SIMD.