Senin, 19 Juni 2017

Tugas Softskill Ke-4 (Pengantar Komputasi Modern)

TUGAS

PENGANTAR KOMPUTASI MODERN

“BIO INFORMATIKA”
 Capture
Disusun Oleh :
  1. Alfath Zaid Kurnia
  2. Galih Pratiwi
  3. Kholili Ahmad Hidayat
  4. Lusi Trirahayu
  5. Renni Widyastuti Pratiwi
Kelas : 4IA21

TEKNIK INFORMATIKA
UNIVERSITAS GUNADARMA
2017



BIOINFORMATIKA
Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya.
Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.
Ilmu bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial intelligence. Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa diuat secara artificial melalui simulasi dari gejala-gejala tersebut. Untuk mewujudkan hal ini diperlukan data-data yang yang menjadi kunci penentu tindak-tanduk gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika ini penting untuk manajemen data-data dari dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat utama Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh kesediaan internet
Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi DNA.
Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11 gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun 100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982. Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens DNAdan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bioinformatika pertama kali dikemukakan pada pertengahan 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.
Kemajuan teknik biologi molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950an) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).
Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.
Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaranprogram-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.
Bidang-bidang terkait bioinformatika
  • Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics.  Biophysics adalah sebuah bidang interdisipliner yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi ( British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi di atas, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur membutuhkan penggunaan TI.
  • Computational Biology
Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam computational biology , namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal caratersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada fenomena biologi cukup sulit. Tidak semua dari computational biology merupakan Bioinformatika, seperti contohnya Model Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipun dikaitkan dengan masalah biologi.
  • Medical Informatics
Menurut Aamir Zakaria [ZAKARIA2004], Pengertian dari medical informatics adalah ” sebuah disiplin ilmu yang baru yang didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian dan manajemen informasi medis.”Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk  pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit” –yaitu informasi dari sistem-sistem superselular, tepat padalevel populasi—di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
  • Cheminformatics
Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat ( Cambridge Healthech Institute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan di atas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini.Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obat-obatan hingga sekarang –meskipun terlihat aneh–. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimiayang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, disain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses uji dan gagal. Kemungkinan penggunaan TI untuk merencanakan secara cerdas dan denganmengotomatiskan proses-proses yang terkait dengan sintesis kimiawi dari komponen-komponen pengobatan merupakan suatu prospek yang sangat menarik bagi ahli kimiadan ahli biokimia. Penghargaan untuk menghasilkan obat yang dapat dipasarkan secaralebih cepat sangatlah besar, sehingga target inilah yang merupakan inti dari Cheminformatics. Ruang lingkup akademis dari cheminformatics ini sangat luas.
Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-DStructure Retrieval, Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilities.
  • Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom,kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom yang representatif.
  • Mathematical Biology
Mathematical biology lebih mudah dibedakan dengan Bioinformatika daripada computational biology dengan Bioinformatika. Mathematical biology juga menangani masalah-masalah biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut tidak perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam software maupun hardware. Bahkan metode yang dipakai tidak perlu “menyelesaikan” masalah apapun; dalam mathematical biology bisa dianggap beralasan untuk mempublikasikan sebuah hasil yang hanya menyatakan bahwa suatu masalah biologi berada pada kelasumum tertentu.Menurut Alex Kasman [KASMAN2004] Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang tidak perlu merupakan sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul.
  • Proteomics
Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun ( encoded ) oleh genom. Ilmu yang mempelajari proteome,yang disebut proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein didalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein, interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari protein- protein dan kompleks-kompleks orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalahtersebut hampir semua pasca genom.Michael J. Dunn [DUNN2004], Pemimpin Redaksi dari Proteomics mendefiniskan kata ” proteome ” sebagai: ” The PROTEin complement of the genOME “.Dan mendefinisikan proteomics berkaitan dengan: “studi kuantitatif dan kualitatif dariekspresi gen di level dari protein-protein fungsional itu sendiri”. Yaitu: “sebuahantarmuka antara biokimia protein dengan biologi molekul”.Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalamsebuah tipe sel yang diberikan pada waktu tertentu –apakah untuk mengukur beratmolekul atau nilai-nilai isoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan dari data yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.
  • Pharmacogenomics
Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk  penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yangditemukan dalam tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker). Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk urusan yang lebih “trivial” tetapi dapat di argumentasikan lebih berguna dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database.
  • Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruhobat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak padakondisi mereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi.Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metodegenomik /Bioinformatika untuk mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan pengembangan terapi pengobatan. Secara menakjubkan pendekatan tersebut telah digunakan untuk “menghidupkan kembali” obat-obatan yang sebelumnya dianggap tidak efektif, namun ternyata diketahui manjur pada sekelompok pasien tertentu. Disiplin ilmu ini juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan dosis kemoterapi pada pasien-pasien tertentu.Gambaran dari sebagian bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika diatas memperlihatkan bahwa Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luasdan mempunyai peran yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkan peningkatan pelayanan kesehatan.

Sumber :

Selasa, 16 Mei 2017

Tugas Softskill Ke-3 (Pengantar Komputasi Modern)

KOMPUTASI DAN PARALEL PROCESSING

Komputasi

Komputasi secara umum Ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.

Sedangkan pada komputasi modern bisa diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Hal ini ialah apa yang disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Namun sekarang, kebanyakankomputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer.


Tokoh yang membawa pengaruh besar dalam perkembangan komutasi modern

John von Neumann

John von Neumann (1903-1957), Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann memberikan berbagai sumbangsih dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer yang di salurkan melalui karya-karyanya . Beliau juga merupakan salah satu ilmuwan yang terkait dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu.


Paralel Processing

Pemrosesan parallel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi dalam praktek,seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya

Sedangkan komputasi parallel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan denganmemanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanyadiperlukan saat kapasitas yangdiperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karenatuntutan proses komputasi yang banyak. Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkandengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itudiperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai Middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi

Pemrograman parallel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Tujuan utama dari pemrograman paraleladalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.

Untuk lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan 1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka kita harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi.
Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
·         SIMD
·         SIMD
·         MISD
·         MIMD

SISD merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

SIMD merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking 
Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).

MISD merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

MIMD merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

untuk memperjelas perbedaan , bisa digambarkan pada gambar di bawah:

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel


Hubungan Komputasi Modern dengan Parallel Processing

Pemrosesan paralel juga disebut komputasi paralel. Dalam upaya lebih murah pengolahan komputasi paralel menyediakan alternatif pilihan yang layak. Waktu idle siklus prosesor di seluruh jaringan dapat digunakan secara efektif oleh perangkat lunak komputasi terdistribusi yang canggih. Pengolahan paralel istilah digunakan untuk mewakili kelas besar teknik yang digunakan untuk memberikan tugas pengolahan simultan data untuk tujuan meningkatkan kecepatan komputasi dari sistem komputer. Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan satu CPU saja.

Kelebihan:
•waktu eksekusi lebih cepat.
•throughput jadi lebih tinggi.

Kerugian:
• perangkat keras lainnya yang dibutuhkan.
• kebutuhan daya juga lebih.
• Tidak baik untuk daya rendah dan perangkat mobile.
(parallel processing adalah salah satu teknik komputasi modern)

Sumber referensi:

Selasa, 18 April 2017

Tugas Softskill Ke-2 (Pengantar Komputasi Modern)

KOMPUTASI MODERN DAN KOMPUTER KUANTUM

Komputasi Modern

Pendahuluan

Komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Oleh karena pada saat ini kita melakukan komputasi menggunakan komputer maka bisa dibilang komputer merupakan sebuah komputasi modern. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann (1903-1957). Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann memberikan berbagai sumbangsih dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer yang di salurkan melalui karya-karyanya . Beliau juga merupakan salah satu ilmuwan yang terkait dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

            Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

1. Akurasi (big, Floating point)
2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)
4. Modeling (NN & GA)
5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O)


Jenis-jenis Komputasi Modern

            Komputasi modern terbagi tiga macam, yaitu komputasi mobile (bergerak), komputasi grid, dan komputasi cloud (awan). Penjelasan lebih lanjut dari jenis-jenis komputasi modern sebagai berikut :


1. Mobile computing



            Mobile computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan, salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel. Contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.


2. Grid computing



            Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar.


3. Cloud computing


           Komputasi cloud merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.



Komputer Kuantum
Pendahuluan

Komputasi kuantum adalah bidang studi difokuskan pada teknologi komputer berkembang berdasarkan prinsip-prinsip teori kuantum , yang menjelaskan sifat dan perilaku energi dan materi pada kuantum (atom dan subatom) tingkat. Pengembangan komputer kuantum , jika praktis, akan menandai lompatan maju dalam kemampuan komputasi jauh lebih besar daripada yang dari sempoa ke modern superkomputer , dengan keuntungan kinerja di alam miliar kali lipat dan seterusnya.
Komputer kuantum, mengikuti hukum fisika kuantum, akan memperoleh kekuatan pengolahan yang besar melalui kemampuan untuk berada di beberapa negara, dan untuk melakukan tugas-tugas menggunakan semua kemungkinan permutasi secara bersamaa. Kini pusat penelitian di komputasi kuantum termasuk MIT, IBM, Oxford University, dan Los Alamos National Laboratory.

Entanglement
Entanglement merupakan keadaan dimana dua atom yang berbeda berhubungan sedemikian hingga satu atom mewarisi sifat atom pasangannya. “Entanglement adalah esensi komputasi kuantum karena ini adalah jalinan kualitas yang berhubungan dengan lebih banyak informasi dalam bit kuantum dibanding dengan bit komputing klasik,” demikian Andrew Berkley, salah satu peneliti.
Para ahli fisika dari University of Maryland telah satu langkah lebih dekat ke komputer kuantum dengan mendemonstrasikan eksistensi entanglement antara dua gurdi kuantum, masing-masing diciptakan dengan tipe sirkuit padat yang dikenal sebagai persimpangan Josephson. Temuan terbaru ini mendekatkan jalan menuju komputer kuantum dan mengindikasikan bahwa persimpangan Josephson pada akhirnya dapat digunakan untuk membangun komputer supercanggih.

Pengoperasian Data Qubit
Proses komputasi dilakukan pada partikel ukuran nano yang memiliki sifat mekanika quantum, maka satuan unit informasi pada Komputer Quantum disebut quantum bit, atau qubit. Berbeda dengan bit biasa, nilai sebuah qubit bisa 0, 1, atau superposisi dari keduanya. State dimana qubit diukur adalah sebagai vektor atau bilangan kompleks. Sesuai tradisi dengan quantum states lain, digunakan notasi bra-ket untuk merepresentasikannya.
Pure qubit state adalah superposisi liner dari kedua state tersebut. Lebih jelasnya, sebuah pure qubit state dapat direpresentasikan oleh kombinasi linear dari state|0> dan state |1> : Dengan α dan β adalah amplitudo probabilitas yan dapat berupa angka kompleks. State space dari sebuah qubit secara geometri dapat direpresentasikan Bloch sphere
Bloch sphere adalah ruang 2 dimensi yang merupakan geometri untuk permukaan bola. Dibandingkan bit konvensional yang hanya dapat beradai di salah satu kutub, Qubit dapat berada dimana saja dalam permukaan bola. Untuk penerapan fisiknya, semua sistem 2 level, selama ukurannya cukup kecil untuk hukum mekanika quantum berlaku. Berbagai jenis implementasi fisik telah dikemukakan, contohnya antara lain: polarisasi cahaya, spin elektron, muatan listrik, dll.
Superposisi quantum adalah inti perbedaan antara qubit dengan bit biasa. Dalam keadaan superposisi, sebuah qubit akan bernilai |0> dan |1> pada saat bersamaan. Menurut interpretasi Copenhagen, bila dilakukan pengukuran terhadap qubit, maka hanya akan muncul satu state saja. State lainnya “kolaps” dalam arti hancur dan tidak mungkin diambil kembali.
Pemanfaatan sifat superposisi qubit ini adalah Paralellisme Quantum. Paralelisme Quantum muncul dari kemampuan quantum register untuk menyimpan superposisi dari base state. Maka setiap operasi pada register berjalan pada semua kemungkinan dari superposisi secara simultan. Karena jumlah state yang mungkin adalah 2n, dengn n adalah jumlah qubit pada quantum register, kita dapat melakukan pada komputer quantum satu kali operasi yang membutuh kan waktu eksponensial pada komputer konvensional. Kelemahan dari metode ini adalah, semakin besar base state yang bersuperposisi, semakin kecil kemungkinan hasil pengukuran dari nilai hasil pengukuran tersebut benar. Kelemahan ini membuat pararellisme quantum tidak berguna bila operasi dilakukan pada nilai yang spesifik. Namun kelemahan ini tidak begitu berpengaruh pada fungsi yang memperhitungkan nilai dari semua input, bukan hanya satu. Sebagaimana ditunjukkan pada Algoritma Shor.

Quantum Gate
Dalam komputasi kuantum dan khusus kuantum sirkuit model komputasi, gerbang kuantum (atau Gerbang logika kuantum) adalah rangkaian dasar kuantum yang beroperasi di sejumlah kecil qubits. Mereka adalah blok bangunan dari kuantum sirkuit, seperti gerbang logik klasik sirkuit digital konvensional.
Tidak seperti logika klasik pintu gerbang pada umumnya, logika kuantum bersifat reversibel. Namun, komputasi klasik hanya dapat dilakukan dengan menggunakan gerbang reversibel. Sebagai contoh, gerbang Toffoli reversibel dapat melaksanakan semua fungsi Boolean. Gerbang ini memiliki penyetaraan kuantum secara langsung, menampilkan bahwa sirkuit kuantum dapat melakukan semua operasi yang dilakukan oleh sirkuit klasik.
Gerbang logik kuantum yang diwakili oleh kesatuan matriks. Gerbang kuantum yang paling umum beroperasi pada ruang dari satu atau dua qubits, seperti Gerbang logika klasik umum beroperasi pada satu atau dua bit. Ini berarti bahwa sebagai matriks, gerbang kuantum dapat dijelaskan oleh 2 × 2 atau 4 × 4 kesatuan matriks.

Algoritma Shor
Algoritma Shor merupakan sebuah metode yang dikembangkan tahun 1994 oleh ilmuwan AT&T  Peter Shor untuk menggunakan komputer kuantum yang futuristis untuk menemukan faktor-faktor dari sebuah bilangan. Bilangan-bilangan yang diperkalikan satu dengan yang lain  untuk  memperoleh  bilangan  asli.  Saat ini, pemfaktoran (factoring) sebuah bilangan besar masih terlalu sulit bagi komputer konvensional meskipun begitu mudah untuk  diverifikasi. Itulah sebabnya pemfaktoran bilangan besar ini banyak digunakan dalam metode kriptografi untuk melindungi data.



Sumber :



Senin, 27 Maret 2017

Tugas Softskill Ke-1 (Pengantar Komputasi Modern)

PENERAPAN KOMPUTASI MODERN
PADA PERUSAHAAN SEPHORA INDONESIA

Pengertian Komputasi Modern
Komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Oleh karena pada saat ini kita melakukan komputasi menggunakan komputer maka bisa dibilang komputer merupakan sebuah komputasi modern. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann (1903-1957). Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann memberikan berbagai sumbangsih dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer yang di salurkan melalui karya-karyanya . Beliau juga merupakan salah satu ilmuwan yang terkait dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:
1. Akurasi (big, Floating point)
2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)
4. Modeling (NN & GA)
5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O)

Karakteristik Komputasi Modern
1. Komputer-komputer penyedia sumber daya bersifat heterogenous karena terdiri dari berbagai jenis perangkat keras, sistem operasi, serta aplikasi yang terpasang.
2. Komputer-komputer terhubung ke jaringan yang luas dengan kapasitas bandwidth yang beragam.
3. Komputer maupun jaringan tidak terdedikasi, bisa hidup atau mati sewaktu-waktu tanpa jadwal yang jelas.

Jenis-Jenis Komputasi Modern
Jenis-jenis komputasi modern ada 3 macam, yaitu :
1. Mobile Computing atau Komputasi Bergerak Mobile computing (komputasi bergerak) merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel serta mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.
2. Grid Computing Komputasi grid memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan.
3. Cloud Computing atau Komputasi Awan Cloud computing adalah perluasan dari konsep pemrograman berorientasi objek abstraksi. Abstraksi, sebagaimana dijelaskan sebelumnya, menghapus rincian kerja yang kompleks dari visibilitas.

Adapun perbedaan antara komputasi mobile, komputasi grid dan komputasi cloud, dapat dilihat penjelasannya di bawah ini:
1. Komputasi mobile menggunakan teknologi komputer yang bekerja seperti handphone, sedangkan komputasi grid dan cloud menggunakan komputer.
2. Biaya untuk tenaga komputasi mobile lebih mahal dibandingkan dengan komputasi grid dan cloud.
3. Komputasi mobile tidak membutuhkan tempat dan mudah dibawa kemana-mana, sedangkan grid dan cloud membutuhkan tempat yang khusus.
4. Untuk komputasi mobile proses tergantung si pengguna, komputasi grid proses tergantung pengguna mendapatkan server atau tidak, dan komputasi cloud prosesnya membutuhkan jaringan internet sebagai penghubungnya.

Penerapan Komputasi Modern
Untuk penerapan komputasi modern disini saya mengambil contoh situs belanja online www.sephora.co.id .
Apa itu Sephora.co.id ?
Sephora.co.id adalah tempat kita bisa membeli produk kosmetik secara online dari segala produsen, baik itu dari Asia maupun Eropa dan Amerika. Di Sephora sendiri, ada beberapa produk kosmetik yang penjualannya lebih banyak dibanding produk-produk kosmetik lainnya. Sephora menawarkan beragam kemudahan untuk bertransaksi, seperti transfer antar bank, kartu kredit,  paypal, ecash, COD(Cash On Delivery), dan metode lainnya.
            Pada tampilan utama website Sephora.co.id pengguna dipermudah dengan tampilan pilihan berbagai kaegori produk, brand, sale, stores, sign in dan berbegai informasi lain mengenai Sephora yang disampaikan melalui website tersebut. Dibawah ini tampilan menu utama website Sephora.co.id.


            Pada website Sephora user dipermudah dengan menu kategori yang ada di tampilan utama. Disini terdapat semua kategori produk yang ditawarkan di Sephora. Berikut ini adalah tampilan pilihan kategori pada website Sephora.

            Hanya dengan mengklik gambar barang atau produk yang diinginkan, pengguna dapat dengan mudah memesan produk tersebut dan proses kerja pemesanan ini diproses oleh komputer. Tampilan ini untuk mengetahui informasi mengenai suatu barang atau produk. Dengan mengklik “Beli Sekarang” maka produk akan masuk ke dalam bag dan keluar rincian harga dan barangnya seperti gambar dibawah ini.

Untuk mengkonfirmasi pemesanan apakah akan melanjutkan ke pembayaran maka inilah tampilan halaman konfirmasi pemesanan dengan mengisikan form shipping details.

            Setelah memasukkan data pengiriman selanjutnya masuk ke pemilihan metode pembayaran. Berikut adalah pemilihan metode pembayaran pada website Sephora.



Kelebihan Website Sephora :
1.      Website Sephora mempermudah pengguna dengan membagi kategori produk sesuai fungi, kebutuhan, jenis, serta brand produk.
2.      Website Sephora relative user friendly.
3.      Website Sephora mudah untuk diakses.

Kekurangan Website Sephora :
Banyak pilihan produk kosmetik dari brand-brand dunia mulai dari brand Asia, Eropa, hingga Amerika. Namun untuk produk dari brand Indonesia sendiri tidaklah lengkap. Hanya ada beberapa Brand kosmetik dari Indonesia yang ada dalam webite ini.

Kesimpulan :
Menurut penulis website Sephora.co.id sudah menerapkan konsep komputasi modern dimana terdaoat fitur layanan pemesanan secara online yang interaktif. Tampilan yang menarik dan simple juga membantu pengguna dalam menggunakan website ini. System layanan pada website Sephora sudah mengandung unsur-unsur penerapan komputasi modern, proses pada layanan diproses oleh kemampuan komputer.


Sumber :