TELKOM NIKA , Vol.14, No .4, Dece mbe r  2016, pp. 15 98~160 7   ISSN: 1693-6 930,  accredited  A  by DIKTI, De cree No: 58/DIK T I/Kep/2013   DOI :  10.12928/TELKOMNIKA.v14i4.4521    1598      Re cei v ed Au gust 6, 201 6; Re vised Novem ber 15, 20 16; Accepted  No vem ber 3 0 ,  2016   The Strategies for Quorum Satisfaction in Host-to-Host  Meeting Scheduling Negotiation      Rani Meg asa ri* 1 , Kuspri y a nto 2 , Emir M. Husni 3 , Dw i   H. Widy antoro 4   1 Departem en P end idik an Ilmu  Komputer F P M I PA UPI, Jl. Setiabu dhi  229 B and un g, Indon esia   1,2, 3,4 ST EI Institut  T e knolo g i B and un g,  Jl. Ganeca 1 0  Ban d u ng, Indo nesi a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : megasar i@u p i.ed u 1 , kuspri yanto@ ya ho o.c o m 2 , ehusni @ y aho o.com 3 ,  d w i@stei.itb.ac.id 4       A b st r a ct   T h is p a p e r pr o poses  tw o stra tegies  for s a tis f yi ng th e  qu orum of tw o c o ll i d in g  me etin gs  throug h  host-to-host  n egoti a tio n  sch eme. T h e  stra tegy is  to   l e t a me mber attend   th e  other   me etin g u n d e r  the  cond ition th at the gro up d e cis i on re gar din g  the sche d u l e is  not chan ge d and  me etin g q uoru m  is fulfi l l ed,   na me ly the  un assig n m ent str a tegy. An ot her  strategy is to  s ubs titute  th e  a b sent perso nn el me mber in o r der   to kee p  th e  nu mb er  of atten d ees  ab ove t he  quor u m , n a mel y  the s ubstituti on strate gy. T h is p aper  a d a p ts  a   mec h a n is m d e sig n  ap proac h, w h ich is Clarke T a x  Me ch an i s m ,  in  o r d e r  to  im pl em en t i n ce n t i v e  compati b il ity a nd  ind i vid u a l  ra tiona lity pr inci p l e i n   m eetin g s c hed uli ng. By   usin g the  u nas sign ment strat egy   and s ubstituti o n  strategy, the  me et in gs can  still be  hel d si mu ltan eous ly a ccordi ng to the  sched ule w i th out   the nee d for resche dul in g. This pa per sho w s the simula t i on res u lt of using the strate gies w i thin so me   scenar ios. It d e monstrates  that th e  n u m be r of  me eting  failur e s c ause d  by  unsatisfi ed  qu oru m  c a n   b e   reduc ed w i th h o st-to-host ne g o tiatio n.               Ke y w ords :   me etin g sch ed ulin g, co nflict h and lin g, ne goti a tion strate gi e s ,  Clarke  Tax mec h a n is m, meetin g   quor u m     Copy right  ©  2016 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Meeting  sche duling i s  incl u ded un de r the are a   of pro b lem optimi z ation whi c h p e rtain s  to   uncertainty i n  sche dulin g p r oble m . An  o p timal me etin g sch edul e in fluences me e t ing value,  bu t it  may red u ce  some  co st s [1]. Instead of  focu sing  on  the use of m andato r y de ci sion to  sel e ct  a  timeslot fo r a  meeting  sch edule, m u ch  resea r ch h a s bee n d one   on n egotiatio n  of p e rson n e l   prefe r en ce s to rea c h an  optimal sche dule [2-4 ]. Negotiation i s  processe d throu gh several   iteration s  bet wee n  perso n nel or pe rson nel-to - pe rs on nel (P2P) in  orde r to find a mutual time for   all pe rsonnel . The ne goti a tion pe rmits perso nnel t o  upd ate th eir p r efe r en ces, but  with  no   guarantee  for their true  av ailability [2, 3] . The  un ce rta i nty of pe rson nel avail ability may lea d  to  a   meeting  sche duling fail ure   cau s e d  by th e veto po we r of a p e rson n e l memb er who is ab se nt  or  can c el s th e  meeting  [4]. In order to  manag e th e  confli ct cau s ed by  ne w  meeting  sch e dule s   whi c h ca n ap pear ove r  time, designi ng  negotiatio n  st rategie s  to avoid meeting sche duling fail ure   become s  a challen g ing ta sk.    Meeting  sche duling  ca n b e  viewe d  a s   a co mp lex d e ci sion m a ki ng proble m  i n  artificial   intelligen ce d o main, pa rticularly in me chani sm de sig n  pro b lem [5] .  Mecha n ism  desi gn ap pro a ch   has be en u s e d  in meeting sched uling to  optimize t he meeting of so cial welfa r e g oals [9-11]. Thi s   approa ch i s   based o n  two pri n cipl es,  namely in cen t ive comp atib ility and indiv i dual rationali t y.  Incentive compatibility  repres ent s personnel prefer ences in bi dding m e chanism s, whil st  individual  rationality con s i ders the p o ssibility of per son nel ab se n c e an d calcul ates its effe ct on   grou p d e ci si on. Cla r ke T a x Mechani sm is o ne  sh ot voting me cha n ism  that  pro p o s e s  a n   equilibrium  strategy in bi dding  the value. The mechanism i s  no n-mani pulabl e. However,  si nce  the person nel  have no cont rol over thei r role in  the me eting afterwards, the mech anism n eed s  to   be improved.   Due to the p o ssibility of chang eable p e r so nnel p r efe r en ce s, this study employs a host- to-ho s t sche me to obtain  personn el a v ailabilit y information di re ctly.  Every perso nnel me m ber   can  only b e   sched uled  by one  ho st at  one time  an d  interp reted  b y  other  ho sts as  unavail a b l e  person nel  at  that time. Fu rtherm o re, thi s   schem e al so en able s   a  host to  ne got iate with  oth e r  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     The Strategie s  for Qu orum  Satisfaction i n  Ho st-to-Ho st Meeting Schedul i ng… (Rani Mega sa ri)    1599 host s  in  o r de r to  co ntinue  assig n ing  or una ssigni ng  the p e rso n n e l mem ber,   with o r   witho u t a   sub s titute, wh ich is expl ain ed in the next sectio n.    This  study d e termin es m eeting failure  by  measu r in g quorum satisfactio n . The  existing  meeting  sch edulin g ne go tiation is  co ndu cted in  several time s in o r de r to  gain  a me etin g   sched ule tha t  meets the quorum. Nev e rthele s s, the quorum co mplian c e do es not hap p en  onward s  be cause of the dynamic  of p e rsonal  sche dule. This p a per p r op ose s  two negotiat i on  strategi es in   host-to -h ost  scheme,  na mely un sche duled  meetin g ho st a n d  sche dule d  me etin g   host. The negotiation ai m s  to  deci de  who  will unassi gn or assign  per sonnel, in  orde r to keep the   sched ule bet wee n  two co nflicted meeti ngs. Th e  ne gotiation stra tegies a r e a dapted fro m  the  mech ani sm d e sig n  app roa c h, parti cula rl y Clarke Tax Mech ani sm (CTm ).       2. Adap ting Mecha n ism Design   Mech ani sm d e sig n  or  kno w n a s  reve rse game the o ry is con c e r ne d with the m e thod to   impleme n t a good sy ste m  in a wide  range of so lu tions that involve multiple self-inte r e s ted   agent s. In meeting sch e d u ling, me cha n ism d e si gn  attempts to  optimize g r oup de ci sion  in  sele cting  the  de sire d time  to hol d a  m eeting,   whe n  ea ch  pe rson nel me mbe r   has hi s/her o w n   prefe r en ce s.  Mech ani sm d e sig n  is  com m only used i n  au ction s , in  particula r to  bid an  outco me  by a value.  Assu ming th at outcome s are  po ssi ble times for person nel mem ber (  ) to  hold a  meeti ng in a  meeti ng pe riod   1 , 2 ,.. , the bid d ing v a lue that i s   called p e rson n e l  membe r  utility not only rep r esents  pe rso nnel p r efe r en ce s, but al so  their availa bili ty to attend the  meeting in  e a ch tim e slot.  High  utility denote s  pe rs o nnel’ s  hig h  p o ssibility to come; conversely,  lowe r utility in dicate s  so me  co nflicts with  pe rs onal  sch edule  that m a y cau s e  pe rsonnel  ab se nce.  By con s ide r i ng the  incen t ive comp atible p r in ci ple,  this  study t o talize s   personnel  memb er’ s   utilities which  are in th e ra nge of  zero t o  nine  with n i ne a s  the m o st p r eferabl e time and vi ce  versa. The total utility ( ), numbe r of person nel ( ), and personn el membe r ’s util ity in  timeslot  j   ( , ), is denoted  in (1).     ∑ ,                                   (1)    The  sele cted  timeslot i s  ba sed  on g r o u p  deci s io n o r  social  welfa r e.  The  sele cted  timeslot  ( j* ) o r   a meeting tim e  is the timesl ot which ha s the maximum  total utility defined in (2 ).     ∗ a r g ∑ ,                                  (2)    This  study  ca lculate s  th e p i vot value for  each me mbe r  by u s in g  CT m in o r d e r to   satisfy   the individual  rationality p r inci ple. CT m cal c ul ate s  the maximu m total utility with perso n nel  absen ce for e a ch me mbe r  and ea ch tim e slot, su ch a s  (3).      , ∑ ,                              (3)    Whe n  the me mber’ s  ab sen c e doe s not chang e  ∗  as a meeting time,  then the member’ s  pivot is  rep r e s ente d   by ze ro  valu e. Pivot valu e de scrib e s t he m e mbe r ’s pivotal p r e s ence in  a  me eting  whi c h influen ce s the su ccess of  the meeting or in  previou s  work calle d veto powe r  [6]. T h e   absen ce of a member  wh o has n o  ze ro pivot  value may cause the meeting  sched ule to be   delayed or canceled and resch eduli ng become s   n e cessary.  Re scheduli ng me e t ing ca used  by   the ab sen c e   of pivotal me mber is  a  co mmon  wa y,  but the d e ci sion is ba se d  on a  su bje c tive  value. CTm  sho w s the p e rspe ctive to explain t he pivot of a member th roug h  the pivot value.  Pivot  value is the difference of  maximum total utility except   in timeslot  and total   personnel’ s  utility except   in  ∗  as defined i n  (4).      Pi v o t  =  ∑  ,     , ∗ 0 ,  ∑  ,     , ∗                (4)    In this s t udy, pivot value desc rib e s the  i n fluen ce  of o ne m e mbe r ’ s   absen ce  on  a  group  de ci si on.  Therefore, th e meeting  scheduli ng ne e d s to up date   all person n e l’s pivot if the deci s io n is to   una ssi gn the  membe r . Tab l e 1 sho w s t he example of pivot calculati on.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 4, Dece mb er 201 6 :  1598 – 160 7   1600 Table 1. Pivot Calculation   Personnel        Personnel’s Utilit y  in    T o tal Utility   except     in      T o tal Utility   Except      in  ∗   Max i mum total utility   except   in    Pivot                            9 8  3  0  5  8  20  *22 20  9  20  22  2     0 5  8  5  7  17  *23 17  15  7  23  23  0     2 7  8  6  2  15  *21 17  14  12 21  21  0     6 8  6  9  0  11  *20 19  11  14 20  20  0  T o tal utility   in    17 *28  25  20  14             Game the o ry  tells abo ut the domin ant  strat egy of  each playe r ; therefo r e, n o  other  choi ce f r om o t her pl ayers can ma ke  one  player   get worse. Mea n while, me chani sm d e si gn  u s e s   the  syste m ’s perspe c tive, desi gning   a system  that  ca n ma ke pl aye r s  reveal th ei r true  valuati o n   as  a do mina nt strate gy [5 ]. Since p e rsonnel  ca n lie  or  manip u lat e  their utility value, this  st udy  use s  th e CT m to gath e r t he tru e  p e rso nnel p r ef e r en ce s. Howeve r, the utility up date may  persist   in some  con d i tions, su ch a s  the invitation of a hi gh pri o rity meeting  whi c h is requ ested late r.    Table 2 sho w s the mani pulation valu e in   by    by  updatin g 8 with 6. The  cal c ulatio n result sho w s  that the ma nipulati on  do es not  cha n ge or influ e n c e the pivot  of   . The out com e  de sired by  CTm i s  n o t c ontrolle d by p e rson to  pe rson but  depe n d s o n   the  so cial w e l f are . The red  numbe rs in Table 2 are up dated value s   from Table 1.         Table 2. Utility Update by Membe r  1   Personnel        Personnel’s Utilit y  in    T o tal Utility   except     in      T o tal Utility   Except      in  ∗   Max i mum total utility   except   in    Pivot                            9 6  3  0  5  8  20  *22 2 0 9   20  22  2     0 5  8  5  7  17  *21 17  15 7  21  21  0     2 7  8  6  2  15  *19 17  14 12 19  19  0     6 8  6  9  0  11  18  *19 1 1 1 4 18  19  1  T o tal utility  in    17 *26  25  20  14        This pa per a dapts tax val ue in  o r igin a l  CTm  in  o r der to d e si g n  pe rson nel’ s  pivotal  influen ce on   gro up de cision.  Fu rthermore, pivo t  values are u s ed  in  negot iation  strateg i e s   prop osed in t h is  study whi c h a r e  com p atible with  th e ho st-to-ho st sch eme. Th e strate gie s   are  defined  as t he un assig n m ent strateg y  and sub s titution strateg y . The de sig n  of neg otiation   strategi es ai ms to sati sfy meeting qu orum.        2.1. Unassig n ment Str a te g y   In the real meeting sche d u ling, a meeti ng can  still be held on schedul e, although it is  not attended  by all membe r s. Conve r sely, the negot ia tion made  by other  schem es i s  a cy cle  of   con s trai nts or prefere n ce relaxation s un til all t he me mbers meet a t  the same available time. This  study rai s e s  t he qu orum v a riabl e a s  the  con s e quen ce to determin e  meeting  su ccess d ue to  the  possibility of a conflict. In this stu d y, the amount  of perso nnel avail ability is nego tiable as lon g  as  it  sat i sf ie s t h e quo rum.  A c cor d ingly ,  b o t h  co lli ding  m eeting s , whi c h are sch edu led me eting  and   unsch edule d   meeting, ca n still be held  si multaneo usly .    Since the piv o t value in CTm indicat e s  person nel infl uen ce on g r o up deci s io n, the use  of this metho d  in meeting  sched uling e nable s   a p e rsonnel m e mbe r ’s a b sen c e whose pivot valu e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     The Strategie s  for Qu orum  Satisfaction i n  Ho st-to-Ho st Meeting Schedul i ng… (Rani Mega sa ri)    1601 is  zero. The  strategy is call ed the  una ssi gnment  strategy. This pa p e r d e fine s m eeting failu re   as  the co ndition  whe n  a m e eting do es n o t meet  qu orum an d ne e d s to  be  re sche dule d . Firstly,  meeting failure is caused by the pi votal  personnel unavailability; t herefore, the social  welfare or  grou p de ci sio n  sh ould b e   moved to an o t her time slot. Secon d ly, it is cau s ed by t he un availabi lity  of person nel  with ze ro pi vot but cau s i ng t he num b e r of attende es to not me et the quoru m .  Based  on  Ta ble 1, if pe rsonnel      is in  confli ct ca used by   a ne w meeting assi gnment,  then his/ her absence in  the sc hed u l ed meetin g  will ca use  sched uling  meeting fai l ure.  Mean while, whe n   pe rson nel     is in  conflict, the sy stem  will  check the quorum before  una ssi gning t he memb er.     2.2. Substitu tion Stra tegy   The utilizatio n of pivot val ue in CTm p r ompt s this  st udy to propo se an other n egotiatio n   strategy, whi c h is the su bst i tution strateg y . T he idea comes from a dding p e rson nel scen ario s as  descri bed in  Table 3.   is an  additional m e mbe r  to sub s titute   , thus the utility in   sele ct ed t i me  ( ) take s the same value a s  that of   .          Table 3. Pivot Recalculatio n for Addition al Membe r   Personnel        Personnel’s Utilit y  in    T o tal Utility   except     in    T o tal Utility   Except      in  ∗   Max i mum total utility   except   in    Pivot                            9 8  3  0  5  8  *28 22  20 9  28  28  0     0 5  8  5  7  17  *31 17  15 7  31  31  0     2 7  8  6  2  15  *29 17  14 12 29  29  0        6 8  6  9  0  11  *28 19  11 14 28  28  0     0 8  0  0  0  17  *28 25  20 14 28  28  0  T o tal utility  in    17 *36  25  20  14        I n  case of    conflict, the system sug g e s ts to add personn el   . CTm  recalculation sho w s  that   wi ll be free b e cause of the zero pivot an d  accordingly  can b e   una ssi gned  to attend  oth e r m eeting.  This  stra tegy  is  used in  o r de r to  hold t he  schedul e  and   avoid re sche duling. Sub s t i tution strate gy is su ch  a  sec ond -tier  strategy  to p r event meeti n g s   from failure. Finding  a proper  su bstitu te is t he ne xt challeng e, beginni ng  with re se arch i n   comm unity detection p r obl em [7] and si milarity  detection probl em [8] about personnel p r ofile.        3. Host-to-Host-Objec tiv e s       The personnel’s utility is gathered by using  host -to-host scheme.  Th is part expl ains the  use of  CTm i n  a ho st-to-h o st meetin g sche duling  ne gotiation, whi c h in clud es in put, pro c e ss,  and   output. There  are thre e intention s  of assemb li ng me eting sche dul ing in a cent ralized man n e r  and exe c utin g host-t o -h ost  negotiation t o  handl e mee t ing confli cts.        3.1. Complete Information  Meeting  sch edulin g re se arch is  relate d to resea r ch on Group ware  Cale nda r System  (G CS) [14 - 1 6 ]. GCS  coll ects pe rsonn el sche dul e s  in orde r to  arrang e ev ery ne w m e eting  without a n y conflict. Ho we ver, GCS d e velopme n t  had  a usability problem. Thi s   study examine s   the probl em by using thre e perspe c tive s, namel y pe rso nnel a s  in dividual s, meeting host wit h   so cial focus,  and technol o g y [9], as illustrated in Figu re 1.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 4, Dece mb er 201 6 :  1598 – 160 7   1602   Figure 1. GCS’ Problem       1.  To avoid  sch edule  confli ct, each m e mb er of  the p e rsonnel m u st  share  his  or h e r sch edul e to   the meetin g  host th rou g h  GCS,  whi c h  unfortu natel y raises priv acy i s sue  (e dge 1 ) . Thi s   probl em ha s  been me ntion ed by previou s  re sea r ch [5, 6].  2.  In a so cially-centere d  pe rspective, a ho st meet ing  ha s a difficulty i n  determining  prio rity level   of personn el attendan ce b e ca use the utility  val ue wh ich re pre s e n ts perso nnel  prefe r en ce i s   cryptic  (ed ge  2) [10]. In addition, person nel  availabilit y can ch ang e  any time due to a higher  prio rity of afte r meeting  sch edule.    3.  Every organi zation may h a ve its own  GCS.  Since  every memb er of the person nel can  b e   invited  by  several org ani zat i ons, s/he mu st  s hare h e r/ his  sched ule  repe atedly, which  ca use s   relu ctan ce  of usi ng  GCS  (edge  3).  The n , to get  pe rson nel  sche d u le  compl e tel y , a meetin g   host d uplicates oth e r h o st s to its  syste m  and n egot i a te with its p e rsonn el [11]. Ho wever, th i s   method i s  n o t  effective be cau s e  perso n nel utilit y in meeting i s   still fluctuating  until the du e   time.   The thre e poi nts mentio ne d in Figu re 1  descr i b e s  the main p r obl em of GCS,  whi c h i s   incom p lete in formation. T h e inform ation  about p e rso nnel  sched ul e may be lef t  blank  or  n o t  blan k but cry p tic. Blank uti lities are eith er be cau s e o f  the perso nn el relu ctan ce to share or th eir  unknown situations  regardi ng the future  sched ule. On the other hand,  crypti c utility comes from   their  difficulties to reveal t heir convenient utility.  Without complete  inform ation, optimal  schedule  is difficult to achieve.     This   s t udy at tempts  to find the s o lution  of inco mpl e te inform ation problem i n  meeting   scheduling.  When personnel utilit y deli v ered  by each member  of  the personnel is  suspected to  be the ro ot proble m , assig n ment inform ation from  ea ch me eting h o st ca n be g a there d  as  a n   alternative scheme to get  the personnel member’ s  utility information. This  scheme is named   host-to -h ost schem e and   h a s bee n  m ent ioned   in pr evi ous work [1 2, 13]. Th e p e rson nel m e mb er  become s  p a ssive  by onl y receiving t he me eting  i n vitation, whi l st a m eeting  host i nput s  the  meeting  re qu ests which a r e d e livere d   by syst em  a s  p e rson al  sche dule s  if  GCS m eets  the  approp riate timeslot.    Ho st-to-ho st  meeting  sche duli ng involves multiple  meetings  from multiple  organizations  su ch a s   sho w n by the  previous   wo rk  [14, 15]. GCS detect s  m eeting  confli cts if the invited   person nel ha ve been sch e duled by a p r evious me et ing. Assuming  that every meeting tend s  to  invite person nel u s ing thi s  G C S sche me, meeting  sched uling  can  use com p lete informa t ion   without th e ri sk of p e rson nel relu ctan ce to  u s e  G C S. Theref ore,  perso nnel  o n ly get me eting   invitation that is free f r om  confli ct. By the  time the  new m eetin gs em erge,  every ho st can  comm uni cate  to each othe r to handle an y conflict and  negotiate thei r con s traints.      3.2. Stable Scheduling  Personn el p r eferen ce  of  meeting  dep end s o n  the   existing  situa t ion. The  con f lict may   come  over ti me and influ e n ce the  pe rso nnel ava ila bili ty in meeting sched uling. E v en though th e  CTm  has been proved to be a  non-manipul able mechani sm  [ 16 ], utility is not only  about  person nel preferen ce, bu t also perso nnel ava ilabi lity or conflict. Since the prob ability of   schedule  conflicts emerges in un certainty, a meeting schedule  w ill never be fixed until the  due  time.     This stu d y d e sig n s a m e eting  sched u ling  to pro d u c e a  m o re   stable sched u ling  by  adaptin g piv o t value fro m  the CT m  in a ho st-t o-ho st ne got iation. The  aim is to  a v oid   resch eduli ng  whe n  confli cts occu r after a meet ing ha s bee n sched uled and p ubl ishe d. There  are   some  strategi es introdu ce d  in this p ape r that  can  be  cho s e n  for eit her u n sch edu led meetin g o r   sched uled m eeting.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     The Strategie s  for Qu orum  Satisfaction i n  Ho st-to-Ho st Meeting Schedul i ng… (Rani Mega sa ri)    1603 3.3. Win- w i n  Solution   The ne gotiati on strategie s  prop osed in  this  pap er a r e inspi r e d  by the confli ct handli n g   mode [12]. To implement the strate gie s , this pape r ra ise s  a variabl e in meeting sched uling wi t h   the ho st-to-h o st ne gotiatio n  sc hem e, n a mely quo ru m. This vari a b le is atta ch ed to a me eting  role, whi c h i s  defined b e lo w:                         (5)         Quorum o r   minimum  nu mber  of atte ndee s i s  u s u a lly use d  to  define m eeti ng succe s s  whe n  a  meeti ng h a s  bee n  held. Q uorum  is n o t u s ed  to define  a m eeting  sched ule which i s   not   su ccessful ye t. In a host - to -ho s t sch e me , quorum vari able  can  be  use d  in m eet ing sch eduli n g  negotiatio n  proce s s to rea c h a win-win  solution w hen  a confli ct occurs a s   sho w n  in Figure 2.            Figure 2. Meeting Sche dul ing with Host -to-Ho st Ne go tiation Schem e Flowcha r t       Neg o tiation i s  tri gge red  b y  perso nal  sche dul e  confl i ct. The  confl i ct is dete c te d after  meeting schedule is selected.  The syst em will check the pers onnel availabilit y based on t heir  person a l cale ndar to d e termine the me mber  w ho m a y not attend the meetin g. Furthe rmo r e ,   confli ct handli ng is called n egotiation  wh ose p r o c ed ure is explain e d  below:                   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 4, Dece mb er 201 6 :  1598 – 160 7   1604 Procedur e  Host-to - Host Negotiation    Input:  m a yNotAttend, unsche dule d Mee t ing, sch edul edMeetin g   Outpu t:  atten dee_ um , atte ndee _sm   nm  gets nu mbers of  m a yNotAttend  pe rso nnel   na_um  get s numb e rs of attendee s in  unsch edule d M eeting   attendee _um  gets a li st of attendee s in  unsch edul e d Meeting   na_ sm  gets numb e rs of attendee s in  sched uledM e e ting   attendee _sm  gets a li st of attendee s in  sched uled Meeting   quo_ um  gets   unsch edul edMeetin g  qu orum   quo_ sm  gets   sched uled Meeting  qu orum  for  i=1, i < = nm ,  i++          pivot_um   get s pivot  may N otAttend(i)  in  u n sch e duledM eeting       if   pivot_um   = 0 and  n a_u m   - 1 >  quo_ um              attendee _um   u p d a te attendee,  una ssi gn me mber  m a yNot Attend  (i)                                                  in  un sched uledM e e ting               na_um     na_um -1;                else                     pivot _ sm   gets pi vot  m a yNotAttend(i )   in  sch edule d Meetin g                     if  pivot_sm  = 0 an d  na_ sm   - 1 >  quo _sm                             a ttendee_ sm    update att ende e, una ssign  m a yNotAt tend  (i)                                                                in  sche dule d Meeting                             n a_sm     na_ sm -1;                     else                             subtituted_um   find subtituted  m a yNotAttend(i )   in  un sche dule d Mee t ing                            i f   subtituted _u m    exis ts                                     attendee _ um    update attendee _um,  subtitute  m a yNotAttend  (i)                                                                       with oth e r personnel                                    else                                             subtituted_sm   fin d  subtituted  may N otAttend(i)  in  sched u l edMeetin g                                              if  subti t uted_sm  exis ts                                                    atte ndee _ sm    update atten d ee_ sm, sub s t i tute member                                                                                         may N otAttend  (i) with oth e r perso nnel                                              end                            e nd                   end     end  end     Neg o tiation strategie s  sele cted by un schedul ed meet ing or  sched u l ed meeting i s  ba sed   on the  meeti ng’s statu s . T he  strategi es  are  de si gn ed  to keep  the  numbe r  of m eeting  attend ees  satisfying the  meeting qu orum.       4. Simulation Resul t s   Since  this st udy u s e s  a  differe nt schem e  of n e gotiation, a   new me asu r ement i s   proposed to  define meeting sch eduling success. T he objective  is to fulfill meeting quorum;  otherwise, the meeting wil l  fail and need to be resch edule d  as a  new me eting requ est. Mee t ing   failure (F ) is d e fined a s  (2 ).         ∈ ,    if   numberof att endees q uorum   , if   numberof at t endees                                                       (6)        Meeting failu re measurem ent simulatio n  in this stud y takes 4 sce nario s, whi c h  are the   combi nation  of  different calend ar den si ties  a nd  quo rums  as de picted in Fi gu re  3.a., 3.b., 3.c.,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     The Strategie s  for Qu orum  Satisfaction i n  Ho st-to-Ho st Meeting Schedul i ng… (Rani Mega sa ri)    1605 and 3.d.  Cal enda r de nsity  is the o c cup ancy of  p e rsonnel  sche du le in the  ran g e s of 2 0 %-5 0 %   and 20%-80. Mean while, q uoru m  or the  numbe r of mi nimum attend ees in ea ch  role used in this  study i s  bet ween  50% a n d  80%. Every  meeting  i n vites between 5 - 25 pe rso nnel   memb ers  a n d   a  perio d take s  14 days  with 8 times a day . This simu l a tion aims to show the pe rfo r man c e of ho st- to-ho s t negoti a tion (H2H) compa r ed to p e rsonn el-t o - p e rsonn el neg otiation (P2P) which d o e s  not  use q uorum a nd req u ires m eeti ng a c cept ance by all personn el.  Figure 3 ( a)  a nd Fig u re  3(c) sho w  almo st t he sam e  n u mbe r  of fail ed me eting s   by usin g  P2P negotiati on ca used by the same ca lenda r den sit y  setting of 20%-50%. Similar rate i s  also  sho w n  in Fi g u re  3(b)  and   Figure 3 ( d ) , b u t with  a  hig h e r  n u mb er of failed  me etin gs ca used by  a   den ser calen dar,  50%-8 0 % . Since th e  neg otiation  doe s n o t u s e  the q u o r um,  the  re sult of  P2P  negotiatio n  i s  n o t influe nce d  by  qu orum  setting . In anoth e r ca se,  H2 H neg otiation  ha s  decrea s e d  th e num be r of  failed me etin gs i n  P2P  ne gotiation. Th e re sult  of  H2H  neg otiatio n  is  influen ced m o re by cal end ar den sity an d followe d by quorum setting.             Figure 3(a ) . Numb er of fai l ed meeting s   with  20%-5 0% cal enda r den sity and 50% qu orum   Figure 3(b ) . Numb er of fai l ed meeting s   with  20%-8 0% cal enda r den sity and 50% qu orum           Figure 3(c). Numbe r  of failed meeting s  wi th  20%-5 0% cal enda r den sity and 80% qu orum   Figure 3(d ) . Numb er of fai l ed meeting s   with  20%-8 0% cal enda r den sity and 80% qu orum       The si mulation is built for  multiple meeti ngs from diff erent o r g ani zation environ ments.  The n u mbe r   of meeting  failure s in crea ses a s  th e  n u m ber  of me etings incre a se s. Figu re  4  sh ows  the simulatio n  results wit h  the additio nal cate gory  of 50-80%  calend ar de nsity. The meeting  failure  i s   an a v erage of  30 iteration simu lations.  Th e simulation aim s  to qu antify the influe nce  of  different co m p lexity of the  environ ment  by ca len dar d ensity and q u o rum  setting.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 4, Dece mb er 201 6 :  1598 – 160 7   1606     Figure 4. Meeting Failu re  with Some Scenari o s      Based  on  Fi gure  4, the  meeting  sch edulin g with  H2 H ne gotiat i on ha s fe we r failed   meeting s . Its number of  meeting failures is a ffecte d  by meeting quorum  with increa se s  bel ow  30% for three  sce nari o s. O n  the other h and, meet ing  failure s incre a se for a ppro x imately 30% for   different cale ndar  den sity scena rio s . Since q u o r um   setting relate s to the una ssignm ent stra tegy  and calen dar  den sity relate s to the sub s titution  strate g y , acco rdin gly the H2 H neg otiation ca n b e   optimize d  by  setting the i n vited person n e l memb er  o r  by optimizin g the search  for su bstitute d  person nel.   Since q u o r u m  is set by a ho st, meeting failure ca n be avoi de d by usi ng t he loo s e   quorum. Ho wever,  cale n dar d e n s ity whi c h si gnifi cantly influen ce s the failu re of a mee t ing  depe nd s on  other m eetin gs. The r efo r e, negotiatio n  strate gie s   are im porta nt to manag e  the  confli ct. This study descri bes the u s e  of negotia tio n  strate gie s  to examine their u s ability  in  different scal ability. Meeting sche dulin g without  ne gotiation in simulation ref e rs to the ot her  scheme n e g o tiations. Since this  stu d y uses  th e host-to -ho s t negotiatio n  sch eme, the   comp ari s o n  to other  sch e m es mu st be  elabo rated.  T he future works  will explain  about it.             5. Conclusio n   T h is s t ud y e x p l a i ns  th e use  o f  th e un ass i g n m ent  stra tegy and  sub s titution  strat egy in  a  host-to -h ost  negotiatio n  scheme for sche dulin g  a meeting. The variab le of quoru m  is  con s e que ntly propo sed  to  gain  wi n-wi n solution  be tween  conflicted me etings; therefo r e, n o t   every co nflict  can  cau s e  meeting failu re. Based o n  the sim u lation  results, cale ndar  den sity has  signifi cant inf l uen ce on  b o th meeting  scheduli ng  without ne go tiation and  with neg otiation.  Mean while, changi ng the q uoru m  co nst r aint only in fluences m eetin g sched uling  with neg otiation   becau se in  meeting  sch edulin g with o u t negotiati o n  one  co nflict immediately  cau s e s  m e e t ing  failure.       Ackn o w l e dg ement    This research  is funded by  Ministry of Re sea r ch, Tech nology an d Hi gher Ed ucation of  the Rep ubli c  of Indone sia. The autho rs woul d  like to than k them for providing the  funding.       Referen ces   [1]    P Marshal l, RI W h itfield, A Du ffy , M Haffe y ,   S W a ter. A new   mo de l for hig h  valu e meeti n gs. 2015.   [2]    S Junuzovic, P  De w a n.  Towar d s self-optim i z i ng c o llaborativ e system s . Pro c eed ing  of th e   ACM 2 0 1 2   confere n ce o n  Comp uter Sup ported C o o per ative W o rk. 20 12.   [3]    B Marcino w s k i.  F l exi b l e  meeti ng sche d u lin g. 201 4.  [4]    EM Shakshuk i ,  SM Hossain . A persona l meetin g sche duli ng  age nt.  Person al a n d  ubiq u ito u s   computi ng.  20 14;   18(4): 9 09- 922.   [5]    H Le e. Yo ur ti me a nd m y  tim e : a tem pora l   appr oach  to  gr oup w a re  cal e n dar s y stems.  I n formation &  Mana ge me nt.  200 3;   40(3):1 5 9 -16 4 .  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     The Strategie s  for Qu orum  Satisfaction i n  Ho st-to-Ho st Meeting Schedul i ng… (Rani Mega sa ri)    1607 [6]    G Leshe d, P Seng ers.  I lie to myse lf that i h a ve free do m in   my ow n sche dul e: prod uctivi ty tools an d   exper ienc es of  busyn ess . Pro c eed ings  of th e SIGCHI Con f er ence  on  Hu man F a ctors i n  Comp uting   S y stems. 20 11 .  [7]    E Cra w f o rd, M Veloso.  Mecha n is m des i gn for mu lti-a gent meeti n g  schedu lin g i n clu d in g time   prefere n ces, a v aila bi lit y, and  valu e of prese n ce . IEEE/WIC / ACM Inter national Conf erenc e .  2004.   [8]    SJ Russe ll, P  Norvig, JF C a nn y, JM Mal i k, DD Ed w a rds.  Artificial i n tel lig ence: a m o d e r n  ap proac h.  Ne w  Jers e y : Pr entice h a ll. 2 0 0 3 : 679-6 88.   [9]    E Ephrati, G Zlotkin, JS Ros ensch ein.  A non-manipulable  m e eting scheduling system . Procee din g s   of the 13th inte rnatio nal  w o rks hop o n  dist ri bu ted artificia l  int e lli ge nce. 19 94 .  [10]   J Cook. Mecha n ism Desi gn a nd Veto Mec h a n isms for Sequ entia l Meetin g  Sched uli ng. 20 07.   [11]    A Grubshtei n, A Meise l s.  Cost of coo p e ratio n  for sc hed uli ng  meet ings . Intelligent Distributed  Computing III.  Sprin ger. 2009: 227-236.  [12]   QW  Lishuo  Zhang.  A  Communit y  Detection Algor ithm Based on NSGA-II.  TELKOMNIKA  T e leco mmunic a tion C o mputi n g Electron ics a nd Co ntrol.  20 16; 14(3A): 2 8 8 -29 6 .  [13]    YHYN Ju n Li.  A Similar i t y   Detectio n Met hod B a se d on  Distanc e Mat r ix M ode l  w i th  Ro w - C o lum n   Order pen alt y   F a ctor.  Bulletin  of Electrical E ngi neer in g and  Informatics.  2 014; 3(4).   [14]    J Grudin. Grou p w ar e an d soc i al  d y nam ics: e i ght ch all e n ges  for deve l o pers .   Commun i cati ons of th e   ACM.  1994; 3 7 ( 1): 92-10 5.  [15]    SP McKech nie ,  JE Beatt y ,  et  al. C ontemp o r a r y  ca len dar  mana geme n t: E x plori n g  the  inte rsections  o f   grou p w ar e an d  person a l c a le ndars.  Ma nag e m e n t revu e, Socio- econ o m ic  Studies.  2 0 1 5 ; 26(3): 18 5- 202.   [16]   L  Pal en.  Soc i al, indiv i dual  and te chnological issues for gr oupware calendar system s . Pro c eed ings  o f   the SIGCHI conferenc e on H u man  factors in computing s ystems:  the CHI is the limit. 19 99.   [17]    F  W ang. Adap tive meetin g s c hed uli ng for l a rge-sc ale  dist ribute d  gro u p w are.  BT  techno logy j our nal.   200 3; 21(4): 13 8-14 5.  [18]   B Marcino w s k i.  F l exi b l e  meeti ng sche d u lin g. 201 4.  [19]    R Meg a sari, K  Kuspri ya nto,  EM Husni,  DH   W i d y antor o. T o w a rds  host-to-host me etin g  sched uli n g   neg otiati on.  Internati ona l Jour nal of Adva nc es in Intelligent Informatics.  20 15; 1(1): 23-2 9 .   [20]    PJ Modi, M V e los o .  Bu mpi n g strategi es fo r the  multi a g e n t agre e m e n t prob le m . Proc eed ings  of the   fourth intern ati ona l joi n t confe r ence o n  Auto n o mous a g e n ts and mu ltiag ent  s y stems. 200 5 .   [21]    O Korjus, et al.  Meetin g sche d u lin g ass i stan t, automatic sch edu lin g bet w e e n  heter oge ne o u s cale nd ar   s y stems. 20 12.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.