welcome to selvi's blog!

Selasa, 10 April 2012

BIOINFORMATIKA

PENGERTIAN BIOINFORMATIKA

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.

BIDANG-BIDANG YANG TERKAIT DGN BIOINFORMATIKA

Basis data sekuens biologis

Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya, basis data sekuens biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat.Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing basis data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi langsung dari periset individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam basis data sekuens asam nukleat umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.

Sementara itu, contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat). Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.

BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. Penelusuran BLAST (BLAST search) pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.

PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) adalah basis data tunggal yang menyimpan model struktural tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein ataupun asam nukleat.

2. Penyejajaran sekuens

Penyejajaran sekuens (sequence alignment) adalah proses penyusunan/pengaturan dua atau lebih sekuens sehingga persamaan sekuens-sekuens tersebut tampak nyata. Hasil dari proses tersebut juga disebut sebagai sequence alignment atau alignment saja. Baris sekuens dalam suatu alignment diberi sisipan (umumnya dengan tanda "–") sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama di antara sekuens-sekuens tersebut. Berikut adalah contoh alignment DNA dari dua sekuens pendek DNA yang berbeda, "ccatcaac" dan "caatgggcaac" (tanda "|" menunjukkan kecocokan atau match di antara kedua sekuens).

Sequence alignment merupakan metode dasar dalam analisis sekuens. Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari leluhur yang sama (common ancestor). Ketidakcocokan (mismatch) dalam alignment diasosiasikan dengan proses mutasi, sedangkan kesenjangan (gap, tanda "–") diasosiasikan dengan proses insersi atau delesi. Sequence alignment memberikan hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens tersebut. Misalnya, kedua sekuens dalam contoh alignment di atas bisa jadi berevolusi dari sekuens yang sama "ccatgggcaac". Dalam kaitannya dengan hal ini, alignment juga dapat menunjukkan posisi-posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein, yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut bisa jadi penting bagi struktur atau fungsi protein tersebut.

Selain itu, sequence alignment juga digunakan untuk mencari sekuens yang mirip atau sama dalam basis data sekuens. BLAST adalah salah satu metode alignment yang sering digunakan dalam penelusuran basis data sekuens. BLAST menggunakan algoritma heuristik dalam penyusunan alignment.

Beberapa metode alignment lain yang merupakan pendahulu BLAST adalah metode "Needleman-Wunsch" dan "Smith-Waterman". Metode Needleman-Wunsch digunakan untuk menyusun alignment global di antara dua atau lebih sekuens, yaitu alignment atas keseluruhan panjang sekuens tersebut. Metode Smith-Waterman menghasilkan alignment lokal, yaitu alignment atas bagian-bagian dalam sekuens. Kedua metode tersebut menerapkan pemrograman dinamik (dynamic programming) dan hanya efektif untuk alignment dua sekuens (pairwise alignment)

Clustal adalah program bioinformatika untuk alignment multipel (multiple alignment), yaitu alignment beberapa sekuens sekaligus. Dua varian utama Clustal adalah ClustalW dan ClustalX.

Metode lain yang dapat diterapkan untuk alignment sekuens adalah metode yang berhubungan dengan Hidden Markov Model ("Model Markov Tersembunyi", HMM). HMM merupakan model statistika yang mulanya digunakan dalam ilmu komputer untuk mengenali pembicaraan manusia (speech recognition). Selain digunakan untuk alignment, HMM juga digunakan dalam metode-metode analisis sekuens lainnya, seperti prediksi daerah pengkode protein dalam genom dan prediksi struktur sekunder protein.

3. Prediksi struktur protein

Model protein hemaglutinin dari virus influensa.Secara kimia/fisika, bentuk struktur protein diungkap dengan kristalografi sinar-X ataupun spektroskopi NMR, namun kedua metode tersebut sangat memakan waktu dan relatif mahal. Sementara itu, metode sekuensing protein relatif lebih mudah mengungkapkan sekuens asam amino protein. Prediksi struktur protein berusaha meramalkan struktur tiga dimensi protein berdasarkan sekuens asam aminonya (dengan kata lain, meramalkan struktur tersier dan struktur sekunder berdasarkan struktur primer protein). Secara umum, metode prediksi struktur protein yang ada saat ini dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu metode pemodelan protein komparatif dan metode pemodelan de novo.

Pemodelan protein komparatif (comparative protein modelling) meramalkan struktur suatu protein berdasarkan struktur protein lain yang sudah diketahui. Salah satu penerapan metode ini adalah pemodelan homologi (homology modelling), yaitu prediksi struktur tersier protein berdasarkan kesamaan struktur primer protein. Pemodelan homologi didasarkan pada teori bahwa dua protein yang homolog memiliki struktur yang sangat mirip satu sama lain. Pada metode ini, struktur suatu protein (disebut protein target) ditentukan berdasarkan struktur protein lain (protein templat) yang sudah diketahui dan memiliki kemiripan sekuens dengan protein target tersebut. Selain itu, penerapan lain pemodelan komparatif adalah protein threading yang didasarkan pada kemiripan struktur tanpa kemiripan sekuens primer. Latar belakang protein threading adalah bahwa struktur protein lebih dikonservasi daripada sekuens protein selama evolusi; daerah-daerah yang penting bagi fungsi protein dipertahankan strukturnya. Pada pendekatan ini, struktur yang paling kompatibel untuk suatu sekuens asam amino dipilih dari semua jenis struktur tiga dimensi protein yang ada. Metode-metode yang tergolong dalam protein threading berusaha menentukan tingkat kompatibilitas tersebut.

Dalam pendekatan de novo atau ab initio, struktur protein ditentukan dari sekuens primernya tanpa membandingkan dengan struktur protein lain. Terdapat banyak kemungkinan dalam pendekatan ini, misalnya dengan menirukan proses pelipatan (folding) protein dari sekuens primernya menjadi struktur tersiernya (misalnya dengan simulasi dinamika molekular), atau dengan optimisasi global fungsi energi protein. Prosedur-prosedur ini cenderung membutuhkan proses komputasi yang intens, sehingga saat ini hanya digunakan dalam menentukan struktur protein-protein kecil. Beberapa usaha telah dilakukan untuk mengatasi kekurangan sumber daya komputasi tersebut, misalnya dengan superkomputer (misalnya superkomputer Blue Gene [1] dari IBM) atau komputasi terdistribusi (distributed computing, misalnya proyek Folding@home) maupun komputasi grid.

4. Analisis ekspresi gen

Analisis klastering ekspresi gen pada kanker payudara.Ekspresi gen dapat ditentukan dengan mengukur kadar mRNA dengan berbagai macam teknik (misalnya dengan microarray ataupun Serial Analysis of Gene Expression ["Analisis Serial Ekspresi Gen", SAGE]). Teknik-teknik tersebut umumnya diterapkan pada analisis ekspresi gen skala besar yang mengukur ekspresi banyak gen (bahkan genom) dan menghasilkan data skala besar. Metode-metode penggalian data (data mining) diterapkan pada data tersebut untuk memperoleh pola-pola informatif. Sebagai contoh, metode-metode komparasi digunakan untuk membandingkan ekspresi di antara gen-gen, sementara metode-metode klastering (clustering) digunakan untuk mempartisi data tersebut berdasarkan kesamaan ekspresi gen.

refrensi : http://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika

Minggu, 01 April 2012

PARALLEL PROCESSING

PENGERTIAN PARALLEL PROCESSING

Pengolahan paralel adalah kemampuan untuk melaksanakan beberapa operasi atau tugas secara bersamaan. Istilah ini digunakan dalam konteks dari kedua kognisi manusia, terutama dalam kemampuan otak untuk secara bersamaan memproses rangsangan yang masuk, dan dalam komputasi paralel oleh mesin.

HUBUNGAN KOMPUTASI MODERN DENGAN PARALLEL PROCESSING

Hubungan komputasi moderen dengan parallel processing adalah

Komputasi parallel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Biasanya digunakan untuk kapasitas yang pengolahan data yang sangat besar (lingkungan industri, bioinformatika dll) atau karena tuntutan komputasi yang banyak. Kasus kedua biasanya ditemukan di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimai komputasi) dll.

Untuk melakukan berbagai jenis komputasi paralel diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk digunakan perangkat lunak pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan mengatur distribusi antar titik dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Salah satu middleware yang asli dikembangkan di Indonesia adalah OpenPC yang dipelopori oleh GFTK LIPI dan diimplementasikan di LIPI Public Center.

Pemrograman Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI (Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).

Yang perlu diingat adalah komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Pengertian multitasking adalah komputer dengan processor tunggal mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Walaupun beberapa orang yang bergelut di bidang sistem operasi beranggapan bahwa komputer tunggal tidak bisa melakukan beberapa pekerjaan sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem operasi membuat komputer seperti mengerjakan tugas secara bersamaan. Sedangkan komputasi paralel sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau komputer. Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von Neumann.

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
Yang 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
Yang 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
Yang 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
Yang 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.

Referensi:

http://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_processing

http://blog.rian.web.id/komputasi_dengan_parallel_processing.html

Sabtu, 24 Maret 2012

KOMPUTASI MODERN

Sejarah Komputasi Modern

Pada paruh pertama abad 20, banyak kebutuhan komputasi ilmiah bertemu dengan semakin canggih komputer analog, yang menggunakan mekanis atau listrik langsung model masalah sebagai dasar perhitungan. Namun, ini tidak dapat diprogram dan umumnya tidak memiliki fleksibilitas dan keakuratan komputer digital modern.

George stibitz secara internasional diakui sebagai ayah dari komputer digital modern.
sementara bekerja di laboratorium bel di November 1937, stibitz menciptakan dan membangun sebuah relay berbasis kalkulator ia dijuluki sebagai “model k” (untuk “meja dapur”, di mana dia telah berkumpul itu), yang adalah orang pertama yang menggunakan sirkuit biner untuk melakukan operasi aritmatika. Kemudian model menambahkan kecanggihan yang lebih besar termasuk aritmatika
dan kemampuan pemrograman kompleks.
Salah satu tokoh yang sangat mempengaruhi perkembangan komputasi modern adalah 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.
Von Neumann dilahirkan di Budapest, ibu kota Hungaria, pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos. Dia adalah anak pertama dari pasangan Neumann Miksa dan Kann Margit. Di sana, nama keluarga diletakkan di depan nama asli. Sehingga dalam bahasa Inggris, nama orang tuanya menjadi Max Neumann dan Margaret Kann. Max Neumann memperoleh gelar dan namanya berubah menjadi Von Neumann. Max Neumann adalah seorang Yahudi Hungaria yang bergelar doktor dalam ilmu hukum. Dia juga seorang pengacara untuk sebuah bank. Pada tahun 1903, Budapest terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.
Di tahun 1926 pada umur 22 tahun, Von Neuman lulus dengan dua gelar yaitu gelar S1 pada bidang teknik kimia dari ETH dan gelar doktor (Ph.D) pada bidang matematika dari Universitas Budapest.
Von Neumann sangat tertarik pada hidrodinamika dan kesulitan penyelesaian persamaan diferensial parsial nonlinier yang digunakan, Von Neumann kemudian beralih dalam bidang komputasi. Von Neumann menjadi seorang konsultan pada pengembangan komputer ENIAC, dia merancang konsep arsitektur komputer yang masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah seperangkat komputer dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan pengendali pusat, I/O, dan memori.

Komputasi modern.

Tentunya kita sudah akrab dengan istilah ‘komputer’ atau ‘ilmu komputer’. Hal ini disebabkan karena dalam kehidupan sehari-hari kita sudah sering menggunakan komputer untuk melakukan suatu atau beberapa pekerjaan yang dapat meringankan beban kita. Penggunaan tersebut atau cara yang dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan dan menemukan suatu solusi dari data yang telah kita input dengan algoritma dan menggunakan komputer, disebut dengan ‘komputasi’. Dewasa ini, teknologi—terutama di bidang komputer –mengalami kemajuan pesat, sehingga proses pengolahan dengan menggunakan teknologi komputer terbaru mendapat sebutan sebagai ‘Komputasi Modern’.

Secara lengkap, pengertian dari komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory—dalam hal ini, yang dimaksud adalah memory komputer. Komputasi modern tentunya jauh lebih baik dari komputasi tradisonal, baik dari segi ukuran, kecepatan proses maupun daya tampung data.

Komputansi modern mempunyai karakteristik tertentu yang terdiri atas 3 macam, yaitu :

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

Komputasi modern bekerja dengan menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, meliputi :

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

Komputasi modern dibagi menjadi tiga jenis, yaitu :

1. Mobile computing

Mobile computing atau komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer yang memungkinkan untuk berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat (tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel). Contoh dari perangkat komputasi bergerak adalah GPS dan smartphone.

2. 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 digunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, yaitu:

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.

3. Cloud computing

Cloud Computing merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. Cloud Computing ini 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. Dalam istilah yang lebih populer, Cloud Computing adalah sebuah trend teknologi dengan media internet sebagai tempat menyimpan data, applications dan lainnya yang dapat dengan mudah mengambil data, download applikasi dan berpindah ke cloud lainnya, Hal ini memungkinkan kita dapat memberikan layanan secara mobile di masa depan. Trend ini akan memberikan banyak keuntungan baik dari sisi pemberi layanan (provider) ataupun dari sisi user. Penggunaan istilah Cloud (awan) mengacu kepada ‘internet’ yang digunakan sebagai media untuk menampung data. Cloud Computing menerapkan konsep abstraksi dalam lingkungan komputasi fisik, dengan menyembunyikan proses yang benar dari pengguna. Dalam lingkungan komputasi awan, data bisa berada pada beberapa server, rincian koneksi jaringan yang tersembunyi dan pengguna tidak ada yang tahu.

Titik-titik komputer/server pada ilustrasi di atas adalah sebagai gabungan dari sumber daya yang akan dimanfaatkan. Lingkaran-lingkaran sebagai media aplikasi yang menjembatani sumber daya dan cloud-nya adalah internet. Semuanya tergabung menjadi satu kesatuan dan inilah yang dinamakan cloud computing.

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. Hal ini tentu saja dipengaruhi device fisik yang lebih kecil ukurannya.
Komputasi mobile tidak membutuhkan tempat dan mudah dibawa kemana-mana, sedangkan grid dan cloud membutuhkan tempat yang khusus.
Untuk masalah pengaksesan, komputasi mobile proses tergantung si pengguna, komputasi grid proses tergantung pengguna mendapatkan server atau tidak, dan komputasi cloud prosesnya

Cloud computing mempunyai 3 tingkatan layanan yang diberikan kepada pengguna, yaitu:

Infrastructure as service, hal ini meliputi Grid untuk virtualized server, storage & network. Contohnya seperti Amazon Elastic Compute Cloud dan Simple Storage Service.
Platform as a service, hal ini memfokuskan pada aplikasi dimana dalam hal ini seorang developer tidak perlu memikirkan hardware dan tetap fokus pada pembuatan aplikasi tanpa harus mengkhawatirkan sistem operasi, infrastructure scaling, load balancing dan lain-lain. Contohnya yang sudah mengimplementasikan ini adalah Force.com dan Microsoft Azure investment.
Software as a service: Hal ini memfokuskan pada aplikasi dengan Web-based interface yang diakses melalui Web Service dan Web 2.0. Contohnya adalah Google Apps, SalesForce.com dan aplikasi jejaring sosial seperti FaceBook.

Kelebihan Cloud Computing

Menghemat biaya investasi awal untuk pembelian sumber daya.
Bisa menghemat waktu sehingga perusahaan bisa langsung fokus ke profit dan berkembang dengan cepat.
Membuat operasional dan manajemen lebih mudah karena sistem pribadi/perusahaan yang tersambung dalam satu cloud dapat dimonitor dan diatur dengan mudah.
Menjadikan kolaborasi yang terpercaya dan lebih ramping.
Mengehemat biaya operasional pada saat realibilitas ingin ditingkatkan dan kritikal sistem informasi yang dibangun.

Kekurangan Cloud Computing

Data yang kita upload ke database tempat kita melakukan cloud computing, bila terjadi maintenance dan tidak bisa di perbaiki, kemungkinan besar data-data kita akan hilang dan tidak bisa kembali;
Membutukan koneksi internet yang lumayan cepat;
Masalah keamanan data yang rawan di hack.

Sumber :

http://kiki1111.wordpress.com/2011/02/28/sejarah-komputasi-modern/

wartawarga.gunadarma.ac.id/2012/03/komputasi-modern-35/

Sabtu, 10 Maret 2012

Pengantar Komputasi Modern (softskill)

SOAL

Komputasi Modern

Apa yang kamu ketahui tentang komputasi modern ?
Jelaskan sejarah komputasi modern !
Sebutkan macam-macam komputasi modern !

Paralel Processing

Apa yang kamu ketahui tentang komputasi ?
Apa yang kamu ketahui tentang paralel processing ?
Jelaskan hubungan antara komputasi modern dengan paralel processing !

BioInformatika

Apa yang dimaksud dengan BioInformatika ?
Sebutkan bidang-bidang yang terkait dengan BioInformatika !

JAWAB :

- Komputasi Modern

1.Pengertian dari komputasi modern ialah sebuah cara untuk menyelesaikan sebuah masalah yang berkaitan dengan sistem matematis, namun dalam pengertian yang akan dibahas dalam pembahasan komputasi modern ini merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan masalah manusia.

2.Sejarah komputasi modern:
Alan Turing secara luas dianggap sebagai bapak ilmu komputer modern. pada tahun 1936 turing memberikan formalisasi berpengaruh konsep algoritma dan perhitungan dengan mesin turing. dari perannya dalam komputer modern, waktu turing majalah dalam penamaan salah satu dari 100 orang paling berpengaruh dari abad ke-20, menyatakan: “kenyataan tetap bahwa setiap orang yangkerandi keyboard, membuka spreadsheet atau program pengolah kata, aalah bekerja pada inkarnasi dari mesin turing. “
Penemu program komputer yang dikendalikan Konrad Zuse, yang membangun komputer kerja pertama pada tahun 1941 dan kemudian pada tahun 1955 komputer pertama berdasarkan penyimpan yang bersifat magnetis.

George stibitz secara internasional diakui sebagai ayah dari komputer digital modern.
sementara bekerja di laboratorium bel di November 1937, stibitz menciptakan dan membangun sebuah relay berbasis kalkulator ia dijuluki sebagai “model k” (untuk “meja dapur”, di mana dia telah berkumpul itu), yang adalah orang pertama yang menggunakan sirkuit biner untuk melakukan operasi aritmatika. Kemudian model menambahkan kecanggihan yang lebih besar termasuk aritmatika
dan kemampuan pemrograman kompleks.
Namun jIKA berbicara siapakah tokoh yang paling berpengaruh terhadap perkembangan ilmu komputer dan komputasi modern, John Von Neumann-lah orangnya.

John Von Neumann adalah salah satu ahli matematika terbesar abad ini. Beliaulah yang pertama kali menggagas konsep sebuah sistem yang menerima instruksi-instruksi dan menyimpannya dalam sebuah memori. Konsep inilah yang menjadi dasar arsitektur komputer hingga saat ini. Beliau juga salah seorang ilmuwan yang sangat berpengaruh dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu.
Kepiawaian Von Neumann terletak pada bidang teori game yang melahirkan konsep seluler automata, teknologi bom atom, dan komputasi modern yang melahirkan komputer. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

Von Neumann dilahirkan di Budapest, ibu kota Hungaria, pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos. Dia adalah anak pertama dari pasangan Neumann Miksa dan Kann Margit. Di sana, nama keluarga diletakkan di depan nama asli. Sehingga dalam bahasa Inggris, nama orang tuanya menjadi Max Neumann dan Margaret Kann. Max Neumann memperoleh gelar dan namanya berubah menjadi Von Neumann. Max Neumann adalah seorang Yahudi Hungaria yang bergelar doktor dalam ilmu hukum. Dia juga seorang pengacara untuk sebuah bank. Pada tahun 1903, Budapest terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.

3. Macam-macam 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.

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.

-paralel processing

1. komputasi paralel adalah salah satu teknik untuk melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan.

2. konsep dari pemrosesan paralel (parallel processing), yaitu penggunaan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan.

3. hubungan antara komputasi modern dengan paralel processing:
Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itu diperlukan 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.

-bioinformatika

1.pengertianbioinformatika: berasal dari bahasa Inggris yaitu bioinformatics, yang artinya ilmu yang mempelajari tentang penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis

2. Bioinformatika ini merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatika ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.