BIOINFORMATIKA

Tugas 4 Bioinformatika

Kelompok :

AKHMAD FAKHRUL

ARYO RAMADHANU W

BRILLIANT MAN E

DWIPA SHOLIHIN

NUR HERMANTONO

PRAYOGA WICAKSONO A

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.

Sejarah

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.

Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Perkembangan Bioinformatika

Studi Bioinformatika mulai tumbuh sebagai akibat dari perkembangan berbagai metode sekuens baru yang menghasilka data yang sangat banyak. Hal tersebut, secara kebetulan, didukung pula oleh teknologi penyimpanan, manajemen, dan pertukaran data melalui komputer. Inovasi dalam pemetaan dan sekuensing memiliki peran penting dalam proses pengambilan data biologis. Penggunaan Yeast Artificial Chromosome (YAC), sangat membantu dalam konstruksi peta fisik genom kompleks secara lengkap (Touchmann & Green, 1998). Untuk mengklon fragmen-fragmen DNA besar (sekitar 150.000 pasangan basa) digunakan bacterial Artificial Chromosome (BAC).

Kemungkinan, teknologi yang paling banyak kontribusinya adalah teknologi PCR. Walaupun tergolong tua (PCR ditemukan tahun 1985), meode ini sangat efektif, dan telah mengalami penyempurnaan selama bertahun-tahun.

Perkembangan teknologi sekuensing dimulai dan semi-automatic sequencer yang pertama pada tahun 1987, dilanjutkan dengan Taq Cycle sequencing pada tahun 1990. Pelabelan Flourescen fragmen DNA dengan Sanger dideoxy Chain Termination Method, merupakan dasar bagi proyek sekuensing skala besar (Venter et. al., 199).

Seluruh perkembangan tersebut sia-sia saja tanpa obyek yang diteliti, yang memiliki nilai komersil tinggi dan data yang berlimpah. Gampang ditebak, pasti Manusia melalui Human Genome Project.

Selain perkembangan dalam bidang Genomik, Bioinformatika sangat dipengaruhi oleh perkembangan di bidang teknologi informasi dan komputer. Pada fase awal (sekitar tahun 80-an) perkembangan yang paling signifikan adalah kapasitas penyimpanan data. Dari hanya baeberapa puluh byte (1980), hingga mencapai Terabyte (1 terabyte=1 trilyun byte),

Setelah pembuatan database, selanjutnya dimulai perkembangan pemuatan perangkat lunak untuk mengolah data. Awalnya, metode yang digunakan hanya pencariaan kata kunci, dan kalimat pendek. perkembangan selanjutnya berupa perangkat lunak dengan algoritma yang lebih kompleks, seperti penyandian nukleotida, menjadi asam-asam amino, kemudian membuat struktur proteinnya. Saat ini, perangkat lunak yang tersedia meliputi pembacaan sekuens nukleotida dari gel elektroforesis, prediksi kode protein, identifikasi primer, perbandingan sekuens, analisis kekerabatan, pengenalan pola dan prediksi struktur. Dengan perkembangan seperti diatas, ternyata masih belum cukup. Kurangnya pemahaman terhadap sistem biologis dan organisasi molekular membua analisis sekuens masih mengalami kesulitan. Perbandingan sekuens antar spesies masih sulit akibat variabilitas DNA.

Usaha yang dilakukan saat ini, baru mencoba mempelajari eori-teori tersebut melalui proses inferensi, penyesuaian model, dan belajar dari contoh yang tersedia (Baldi & Brunac, 1998). Perkembangan perangkat keras komputer juga berperan sangat penting. Kecepatan prosesor, kapasitas RAM, dan kartu grafik merupakan salah satu pendorong majunya bioinformatika. Terakhir perkembangan bioinformatika sangat dipengaruhi oleh pertumbuhan jaringan Internet. Mulai dari e-mail, FTP, Telnet (1980-an), Gopher, WAIS, hingga ditemukannya World Wide Web oleh Tim Berners-Lee pada tahun 1990, mendukung kemudahan transfer data yang cepat dan mudah. Saat ini, telah tersedia sekitar 400 database biologis yang dapat diakses melalui internet.

Bioinformatika di Indonesia

Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan di beberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah "Pengantar Bioinformatika" untuk program Sarjana dan mata kuliah "Bioinformatika" untuk program Pascasarjana. Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah "Pengantar Bioinformatika" sebagai mata kuliah wajib dan "Pemodelan Struktur Protein" sebagai mata kuliah pilihan untuk tingkat program Sarjana. Mata kuliah "Bioinformatika" diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah "Proteomik dan Bioinformatika" termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia,biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB.

Riset bioinformatika protein dilaksanakan sebagai bagian dari aktivitas riset rekayasa protein pada Laboratorium Rekayasa Protein, Pusat Penelitian Bioteknologi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), Cibinong, Bogor. Lembaga Biologi Molekul Eijkman, Jakarta, secara khusus memiliki laboratorium bioinformatika sebagai fasilitas penunjang kegiatan risetnya. Selain itu, basis data sekuens DNA mikroorganisme asli Indonesia sedang dikembangkan di UI.

Beberapa aplikasi bioinformatika

1.Transformasi sekuen menjadi informasi genetik.

Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut.

2.Pasien sebagai komoditas

Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya.

3.Mencari potensi gen

Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya.

Bidang – Bidang Bioinformatika

Dari pengertian Bioinformatika baik yang klasik maupun baru, terlihat banyak terdapat cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait dengan Bioinformatika --terutama karena Bioinformatika itu sendiri merupakan suatu bidang interdisipliner--. Hal tersebut menimbulkan banyak pilihan bagi orang yang ingin mendalami Bioinformatika. Di bawah ini akan disebutkan beberapa bidang yang terkait dengan 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 cara tersebut 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 pada level populasi—di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.

Cheminformatics Chem

informatics 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 obatobatan hingga sekarang --meskipun terlihat aneh--. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, disain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses uji dan gagal (trial-error process). Kemungkinan penggunaan TI untuk merencanakan secara cerdas dan dengan mengotomatiskan proses-proses yang terkait dengan sintesis kimiawi dari komponenkomponen pengobatan merupakan suatu prospek yang sangat menarik bagi ahli kimia dan ahli biokimia. Penghargaan untuk menghasilkan obat yang dapat dipasarkan secara lebih 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-D Structure 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 kelas umum 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

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 di dalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein, interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari proteinprotein dan kompleks-kompleks orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalah tersebut 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 dari ekspresi gen di level dari protein-protein fungsional itu sendiri". Yaitu: "sebuah antarmuka antara biokimia protein dengan biologi molekul".

Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipe sel yang diberikan pada waktu tertentu --apakah untuk mengukur berat molekul 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

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 yang ditemukan 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 diargumentasikan 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 pengaruh obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisi 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 metode genomik/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 di atas memperlihatkan bahwa Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luas dan mempunyai peran yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkan peningkatan pelayanan kesehatan.

Referensi

http://himbioui1.tripod.com/bioinformatika.html

http://lipi.go.id/berita/bioinformatika-menjelma-jadi-bisnis-besar/701

ftp://ftp.gunadarma.ac.id/pub/linux/docs/v06/Kuliah/SistemOperasi/2003/50/Bioinformatika.pdf

dinus.ac.id/repository/docs/ajar/BIOINFORMATIKA-pengantar1.pptx

Komputasi dan Parallel Processing

Komputasi dan Parallel Processing

Komputasi

    Setiap jenis perhitungan atau penggunaan teknologi komputer dalam pengolahan informasi. Perhitungan adalah proses setelah yang jelas model yang dipahami dan dinyatakan dalam suatu algoritma , protokol , topologi jaringan , dll Perhitungan juga merupakan subyek utama dari ilmu komputer : menyelidiki apa yang dapat atau tidak dapat dilakukan dengan cara komputasi.

    Perhitungan dapat diklasifikasikan oleh setidaknya tiga kriteria ortogonal: digital vs analog , sekuensial vs paralel vs bersamaan , bets vs interaktif . Dalam prakteknya, perhitungan digital sering digunakan untuk mensimulasikan proses alam (misalnya, perhitungan Evolusi ), termasuk yang lebih alami dijelaskan oleh model analog perhitungan (misalnya, jaringan syaraf tiruan ).

Parallel Processing

    Dalam komputer, pemrosesan paralel merupakan pengolahan dari Program instruksi dengan membagi mereka di antara beberapa prosesor dengan tujuan untuk menjalankan program dalam waktu kurang. Dalam komputer paling awal, hanya satu program berlari pada suatu waktu. Sebuah program komputasi-intensif yang memakan waktu satu jam untuk menjalankan dan menyalin Program tape yang mengambil satu jam untuk menjalankan akan mengambil total dua jam untuk menjalankan. Bentuk awal dari pemrosesan paralel memungkinkan eksekusi interleaved kedua program bersama-sama. Komputer akan memulai operasi I / O, dan sementara itu sedang menunggu operasi untuk menyelesaikan, itu akan mengeksekusi program prosesor-intensif. Waktu eksekusi total untuk dua pekerjaan akan menjadi sedikit lebih dari satu jam.

    Peningkatan berikutnya multiprogramming . Dalam sistem multiprogramming, beberapa program telah dikirim pengguna yang masing-masing diperbolehkan untuk menggunakan prosesor untuk waktu yang singkat. Untuk pengguna tampak bahwa semua program yang melaksanakan pada saat yang sama. Masalah pertama muncul pertentangan sumber daya di sistem ini. Permintaan eksplisit untuk sumber daya menyebabkan masalah dari kebuntuan . Kompetisi untuk sumber daya pada mesin tanpa dasi-melanggar instruksi mengarah pada rutin critical section .

    Langkah berikutnya dalam pengolahan paralel adalah pengenalan multiprocessing . Dalam sistem ini, dua atau lebih prosesor berbagi pekerjaan yang akan dilakukan. Versi awal memiliki master / slave konfigurasi. Salah satu prosesor (master) diprogram untuk bertanggung jawab atas semua pekerjaan dalam sistem, yang lain (budak) dilakukan hanya tugas-tugas itu diberikan oleh master. Pengaturan ini diperlukan karena tidak kemudian mengerti bagaimana program mesin sehingga mereka bisa bekerja sama dalam pengelolaan sumber daya sistem.

Hubungan Komputasi Modern dengan Paralel Processing.

    Tujuan dari komputasi paralel adalah meningkatkan kinerja komputer dalam menyelesaikan berbagai masalah. Dengan membagi sebuah masalah besar ke dalam beberapa masalah kecil, membuat kinerja menjadi cepat.

Tujuan dari komputasi paralel adalah meningkatkan kinerja komputer dalam menyelesaikan berbagai masalah. Dengan membagi sebuah masalah besar ke dalam beberapa masalah kecil, membuat kinerja menjadi cepat.

Formula komputasi paralel yang diajukan pada hukum Amdahl

Dimana a adalah banyaknya paralel yang terjadi. Secara teori, artinya proses penyelesaian masalah menjadi lebih cepat dengan menggunakan komputasi paralel.

Salah satu jenis penggunaan komputasi paralel adalah:

PVM(Parallel Virtual Machine)

Merupakan sebuah perangkat lunak yang mampu mensimulasikan pemrosesan paralel pada jaringan.

Model komputasi Paralel.

1. Embarasingly Parallel adalah pemrograman paralel yang digunakan pada masalah-masalah yang bisa diparalelkan tanpa membutuhkan komunikasi satu sama lain. Sebenarnya pemrograman ini bisa dibilang sebagai pemrograman paralel yang ideal, karena tanpa biaya komunikasi, lebih banyak peningkatan kecepatan yang bisa dicapai.

2. Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan alur instruksi dan alur data yang digunakan:

– SISD (Single Instruction Single Datapath) merupakan prosesor tunggal, yang bukan paralel.

– SIMD (Single Instruction Multiple Datapath) alur instruksi yang sama dijalankan terhadap banyak alur data yang berbeda. Alur instruksi di sini kalau tidak salah maksudnya ya program komputer itu. trus datapath itu paling ya inputnya, jadi inputnya lain-lain tapi program yang digunakan sama.

– MIMD (Multiple Instruction Multiple Datapath)alur instruksinya banyak, alur datanya juga banyak, tapi masing-masing bisa berinteraksi.

– MISD (Multiple Instruction Single Datapath)alur instruksinya banyak tapi beroperasi pada data yang sama.

    Formula komputasi paralel yang diajukan pada hukum Amdahl. Dimana a adalah banyaknya paralel yang terjadi. Secara teori, artinya proses penyelesaian masalah menjadi lebih cepat dengan menggunakan komputasi paralel.

    Jadi, sudah jelas tertera bahwa hubungan dari Komputasi Modern dan Pemrosesan Parallel adalah penggunaan komputer dengan pemrosesan paralel sangat mempercepat kinerja dibandingkan dengan penyelesaian masalah dengan satu CPU. Oleh sebab itu, peningkatan kinerja atau proses komputasi semakin diterapkan, salah satunya adalah dengan cara meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan banyak processor) agar kinerja computer semakin cepat.

    Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya.

Sumber :

https://niamoraa.wordpress.com/softskill-project-2/hubungan-pemoresan-paralel-dan-komputasi-modern/

http://jokofirmantoro.blogspot.co.id/2015/06/hubungan-antara-komputasi-modern-dan.html

(TUGAS) MACAM - MACAM KOMPUTASI MODERN DAN QUANTUM COMPUTAT

Macam-macam Komputasi Modern dan Quantum Computat

1. 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 di bilang 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 dapat menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

• Akurasi (big, Floating point)
• Kecepatan (dalam satuan Hz)
• Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)
• Modeling (NN & GA)
• Kompleksitas (Menggunakan Teori big O)

2. Macam-macam Komputasi Modern

A. 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. Dan berdasarkan penjelasan tersebut, untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan perubahan dari sisi manusia maupun alat. Dan dapat dilihat contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.

B. Grid Computing

Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar. Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :

• Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.
• Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.
• Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.

C. 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.

Contoh cloud computing pada sebuah inovasi dimana segala aktifitas komputerisasi dilakukan melalui jalur internet. Adapun perbedaan antara komputasi mobile, komputasi grid dan komputasi cloud, dapat dilihat penjelasannya dibawah ini :

• Komputasi mobile menggunakan teknologi komputer yang bekerja seperti handphone, sedangkan komputasi grid dan cloud menggunakan komputer.
• Biaya untuk tenaga komputasi mobile lebih mahal dibandingkan dengan komputasi grid dan cloud.
• Komputasi mobile tidak membutuhkan tempat dan mudah dibawa kemana-mana, sedangkan grid dan cloud membutuhkan tempat yang khusus.
• 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.

Dan ada juga persamaan antara komputasi mobile, komputasi grid, dan komputasi cloud, penjelasanya sebagai berikut :

• Ketiganya merupakan metode untuk melakukan komputasi, pemecahan masalah, dan pencarian solusi.
• Ketiganya memerlukan alat proses data yang modern seperti komputer, laptop atau telepon genggam untuk menjalankannya.

3. Quantum Computation

Pengertian  Quantum Computing

Merupakan alat hitung yang menggunakan mekanika kuantum seperti superposisi dan keterkaitan, yang digunakan untuk peng-operasi-an data. Perhitungan jumlah data pada komputasi klasik dihitung dengan bit, sedangkan perhitungan jumlah data pada komputer kuantum dilakukan dengan qubit. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip kuantum.

A. Entanglement

Entanglement adalah efek mekanik kuantum yang mengaburkan jarak antara partikel individual sehingga sulit menggambarkan partikel tersebut terpisah meski Anda berusaha  memindahkan mereka. Contoh dari quantum entanglement: kaitan antara penentuan jam sholat dan quantum entanglement. Mohon maaf bagi yang beragama lain saya hanya bermaksud memberi contoh saja. Mengapa jam sholat dibuat seragam? Karena dengan demikian secara massal banyak manusia di beberapa wilayah secara serentak masuk ke zona entanglement bersamaan.

B. Pengoperasian Data Qubit

Komputer kuantum memelihara urutan qubit. Sebuah qubit tunggal dapat mewakili satu,   nol, atau, penting, setiap superposisi quantum ini, apalagi sepasang qubit dapat dalam superposisi kuantum dari 4 negara, dan tiga qubit dalam superposisi dari 8. Secara umum komputer kuantum dengan qubit n bisa dalam superposisi sewenang-wenang hingga 2 negara bagian yang berbeda secara bersamaan (ini dibandingkan dengan komputer normal yang hanya dapat di salah satu negara n 2 pada satu waktu). Komputer kuantum yang beroperasi dengan memanipulasi qubit dengan urutan tetap gerbang logika

quantum. Urutan gerbang untuk diterapkan disebut algoritma quantum.

Sebuah contoh dari implementasi qubit untuk komputer kuantum bisa mulai dengan menggunakan partikel dengan dua putaran menyatakan: “down” dan “up”. Namun pada kenyataannya sistem yang memiliki suatu diamati dalam jumlah yang akan kekal dalam waktu evolusi dan seperti bahwa A memiliki setidaknya dua diskrit dan cukup spasi berturut-turut eigen nilai , adalah kandidat yang cocok untuk menerapkan sebuah qubit. Hal ini benar karena setiap sistem tersebut dapat dipetakan ke yang efektif spin -1/2 sistem.

C. Algortitma Pada Quantum Computing

Para ilmuwan mulai melakukan riset mengenai sistem kuantum tersebut, mereka juga berusaha untuk menemukan logika yang sesuai dengan sistem tersebut. Sampai saat ini telah dikemukaan dua algoritma baru yang bisa digunakan dalam sistem kuantum yaitu algoritma shor dan algoritma grover.

D. Algortima Shor

Algoritma yang ditemukan oleh Peter Shor pada tahun 1995. Dengan menggunakan algoritma ini, sebuah komputer kuantum dapat memecahkan sebuah kode rahasia yang saat ini secara umum digunakan untuk mengamankan pengiriman data. Kode yang   disebut kode RSA ini, jika disandikan melalui kode RSA, data yang dikirimkan akan aman karena kode RSA tidak dapat dipecahkan dalam waktu yang singkat. Selain itu, pemecahan kode RSA membutuhkan kerja ribuan komputer secara paralel sehingga kerja   pemecahan ini tidaklah efektif.

E. Algoritma Grover

Algoritma Grover adalah sebuah algoritma kuantum yang menawarkan percepatan kuadrat dibandingkan pencarian linear klasik untuk list tak terurut. Algoritma Grover menggambarkan bahwa dengan menggunakan pencarian model kuantum, pencarian dapat dilakukan lebih cepat dari model komputasi klasik. Dari banyaknya algoritma kuantum, algoritma grover akan memberikan jawaban yang benar dengan probabilitas yang tinggi. Kemungkinan kegagalan dapat dikurangi dengan mengulangi algoritma. Algoritma Grover juga dapat digunakan untuk memperkirakan rata-rata dan mencari median dari serangkaian angka, dan untuk memecahkan masalah Collision.

SUMBER :

https://faris6593.blogspot.co.id/2015/04/softskill-pengertian-komputasi-modern-dan-jenisnya.html

https://tantyniieezz.wordpress.com/2011/02/23/pengantar-komputasi-modern/

http://www.komputasi.lipi.go.id/utama.cgi?artikel&1152643054

http://wayansuryaadi.blogspot.com/2014/05/quantum-computing.html

http://quantumstudyclub.blogspot.com/2008/03/quantum-computer.html

(TUGAS) KOMPUTASI MODERN DAN PENERAPANNYA PADA SUATU WEBSITE

• Pengertian Komputasi Modern

Komputasi modern terbagi menjadi 2 kata yaitu komputasi dan modern, komputasi sendiri memiliki arti sebuah algoritma yang digunakan unuk memecahkan masalah dari sebuah data yang ingin diolah menjadi informasi. Komputasi sendiri merupakan cabang ilmu matematika dan ilmu komputasi. Pada dasarnya ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang menfokuskan pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta pengguna computer untuk menganalisis serta memecahkan masalah-masalah. Bidang ilmu komputasi berbeda dengan bidang ilmu computer yang mengkaji komputasi computer dan pemoresesan informasi. Pedekatan ilmu komputasi dapat memberikan banyak pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematik dalam computer berdasarkan landasan teori yang sudah ada untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut. Modern sendiri memiliki terbarukan

• Jenis-jenis Komputasi Modern

Pengertian Komputasi Modern

Komputasi modern terbagi menjadi 2 kata yaitu komputasi dan modern, komputasi sendiri memiliki arti sebuah algoritma yang digunakan unuk memecahkan masalah dari sebuah data yang ingin diolah menjadi informasi. Komputasi sendiri merupakan cabang ilmu matematika dan ilmu komputasi. Pada dasarnya ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang menfokuskan pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta pengguna computer untuk menganalisis serta memecahkan masalah-masalah. Bidang ilmu komputasi berbeda dengan bidang ilmu computer yang mengkaji komputasi computer dan pemoresesan informasi. Pedekatan ilmu komputasi dapat memberikan banyak pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematik dalam computer berdasarkan landasan teori yang sudah ada untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut. Modern sendiri memiliki terbarukan

• Jenis-jenis Komputasi Modern

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.

• Penerapan Komputasi Modern

Untuk penerapan komputasi modern di dunia nyata, saya akan membahas salah satu website perusahaan yang sudah sering didengar dan digunakan jasanya, yaitu JNE (http://www.jne.co.id).

JNE merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang pengiriman dan logistik yang bermarkas di Jakarta, Indonesia. Nama resminya adalah Tiki Jalur Nugraha Ekakurir (Tiki JNE). Perusahaan ini dirintis sebagai sebuah divisi dari PT Citra van Titipan Kilat (TiKi) untuk mengurusi jaringan kurir internasional. Karena persaingannya di pasar domestik, JNE juga memusatkan memperluas jaringan domestik. Dengan jaringan domestiknya TiKi dan namanya, JNE mendapat keuntungan persaingan dalam pasar domestik. JNE juga memperluas pelayanannya dengan logistik dan distribusi. Saat ini kantor pusat PT TikiJNE berada di Tomang Raya No 9 & 11 Jakarta Barat.

Gambar 1. Tampilan depan website JNE.

Pada halaman depan terdapat fitur Lacak Kiriman, Tarif Kiriman, dan Titik Layanan. Menurut saya, ketiga fitur tersebut sudah termasuk penerapan komputasi modern pada suatu website.

"Lacak Kiriman" merupakan fitur yang dapat digunakan konsumen untuk melacak pengiriman barang, sehingga konsumen dapat mengetahui lebih jelas kondisi dan lokasi barang mereka. Cara penggunaannya cukup mudah, yaitu dengan memasukkan nomor resi yang didapat saat melakukan proses pendaftaran pengiriman di kantor JNE.

         Gambar 2. Fitur Lacak Kiriman pada website JNE.

Jika anda sudah memasukkan nomor resi, klik pada tombol Tracking untuk melihat detail barang yang dikirim. Website tersebut akan memproses nomor resi dan mecocokkan dengan data yang ada di pusat dan isikan no resi dengan benar.

Gambar 3. Tampilan Tracking Details pada website JNE.

Jika nomor resi yang dimasukkan cocok, maka akan tampil halaman "Tracking Details" yang menampilkan beberapa data yang dimiliki nomor resi tersebut seperti lokasi awal, lokasi tujuan, nama pengirim, nama penerima, dan history perjalanan barang yang dikirim.

Selain fitur Lacak Kiriman, terdapat jug fitur lainnya yaitu "Tarif Kiriman". Fitur ini akan memberikan estimasi harga pengiriman berdasarkan jarak dan berat barang.

Gambar 4. Fitur "Tarif Kiriman" pada website JNE.

Cara penggunaannya adalah dengan memasukkan alamat awal, alamat tujuan, dan berat barang. Jika tombol check di-klik, maka website akan melakukan perhitungan harga berdasarkan jarak dan berat barang.

Gambar 5. Tampilan hasil dari perhitungan tarif kiriman pada website JNE.

Pada gambar diatas adalah hasil dari perhitungan tarif kiriman yang berdasarkan informasi yang sudah dimasukkan sebelumnya. Terlihat terdapat beberapa informasi seperti jenis layanan, jenis kiriman, tarif, dan perkiraan lama pengiriman. Hasil perhitungan ini dapat menentukan keputusan konsumen untuk memilih jenis layanan.

Fitur terakhir pada website JNE yang menerapkan komputasi modern adalah "Titik Layanan". Fitur ini akan memberikan informasi pada konsumen tentang lokasi kantor JNE terdekat berdasarkan lokasi yang dimasukkan.

Gambar 6. Fitur "Titik Layanan" pada website JNE.

Fitur ini dapat memproses dengan lokasi sampai tingkat kelurahan. Tekan tombol search, maka website akan memproses lokasi yang dimasukkan dan menampilkannya dengan Google Maps.

Gambar 7. Tampilan hasil pencarian titik layanan pada website JNE.

Nah sayangnya saat saya menggunakan fitur ini terdapat kekurangan karena sama sekali tidak menampilkan lokasi kantor JNE terdekat pada tampilan Google Maps. Akan sangat baik apabila jika pihak JNE dapat memperbaiki kekurangan ini.

Kesimpulan dari website JNE telah menggunakan komputasi modern pada website-nya sehingga dapat meningkatkan layanan dan memudahkan konsumen dalam memantau dan menggunakan layanan JNE. Terdapat beberapa kelebihan dan kekurangan pada website ini :

Kelebihan dari Website JNE :

1. Tampilan website yang menarik, responsif, dan user-friendly.
2. Fitur-fitur yang sangat memudahkan konsumen.
3. Informasi website yang cukup baik.

Kekurangan dari Website JNE :

1. Terdapat beberapa masalah pada fitur tertentu.

Begitulah ulasan saya tentang Komputasi Modern dan penerapannya dalam suatu website. Semoga pembaca dapat menambah wawasan baru dari artikel ini. Terima Kasih salam olahraga.

Referensi :

1. http://www.jne.co.id/id/beranda
2. https://faris6593.blogspot.co.id/2015/04/softskill-pengertian-komputasi-modern-dan-jenisnya.html
3. http://belajar-pemrograman2.blogspot.co.id/2013/03/komputasi-modern.html
4. http://halimah3010.blogspot.co.id/2017/03/web-perusahaan-dengan-menggunakan.html
5. http://stevensimanullang.blogspot.co.id/2014/03/komputasi-modern-pada-website.html