Bioinformatika adalah salah satu cabang baru ilmu biologi yang merupakan perpaduan antara biologi dan teknologi informasi. Menurut Durso (1997) bioinformatika adalah manajemen dan analisis informasi biologis yang disimpan dalam database.
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 DNA dan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan datauntuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan. Ilmu ini mengajarkan aplikasi, analisis, dan mengorganisir miliaran bit informasi genetik dalam sel mahluk hidup. Studi bioinformatika terutama didukung uleh studi genomik, biologi komputasi, dan teknologi komputer. Menurut Roderick (lihat Hieter & Boguski, 1997), genomik adalah studi yang berhubungan dengan pemetaan, sekuen, dan analisis genom. Walaupun belum jelas, secara umum Genomik bisa diartikan sebagai penggunaan informasi genom secara sistematis, dengan data eksperimental baru untuk menjawab permasalahan biologis, medis, maupun industri (Jordan, 1999).
Bioinformatika sendiri mencakup kajian yang lebih mendalam dari genomik. Dalam studi bioinformatika digunakan komputer yang mampu menyimpan data dalam jumlah yang sangat banyak dan didukung berbagai macam software untuk menganalisis jutaan data yang berasal dari mahluk hidup. Bioinformatika merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.
Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika.
Bidang-bidang terkait bioinformatika
Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang yang mengaplikasikan teknik- teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi tersebut, 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.
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
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 super selular, tepat pada level 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 HealthechInstitute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan diatas 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 kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, desain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses ujidan gagal (trial-error process). Ruang lingkup pembelajaran 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.
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 di dalam 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 ordetingkat tinggi dari protein. Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipesel yang diberikan pada waktu tertentu– apakah untuk mengukur berat molekul atau nilai-nilaiisoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan daridata 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 ekspresigen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh daripasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).
Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisimereka 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 mengidentifikasihubungan-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.
HUBUNGAN ANTARA KOMPUTASI DENGAN PARALLEL PROCESSING
Nama : Sri Woro Rengganis
Kelas : 4IA22
Mata Kuliah : Pengantar Komputasi Modern
Dosen : Rina Noviana
PENGERTIAN KOMPUTASI
Komputasi sebetulnya 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, kebanyakan komputasi telah
dilakukan dengan menggunakan komputer.
Secara umum iIlmu 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.
Bidang ini berbeda dengan ilmu komputer
(computer science), yang mengkaji komputasi, komputer dan pemrosesan informasi.
Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional
dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu alam, pendekatan ilmu komputasi dapat
memberikan berbagai pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematika
dalam program komputer berdasarkan landasan teori yang telah berkembang, untuk
menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut.
PENGERTIAN PARALLEL
PROCESSING
Pemrosesan paralel (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.
Komputasi paralel adalah salah satu
teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa
komputer secara bersamaan. Biasanyadiperlukan saat kapasitas yang diperlukan
sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karena
tuntutan proses komputasi yang banyak. 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.
Pemrograman paralel 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
paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang
bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak
pekerjaan yang bisa diselesaikan.
Komputasi
paralel membutuhkan:
-
algoritma
-
bahasa pemrograman
-
compiler
Sebagian besar komputer hanya mempunyai
satu CPU, namun ada yang mempunyai lebih dari satu. Bahkan juga ada komputer
dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapat melakukan parallel processing
dengan menghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Namun, parallel
processing ini memerlukan software canggih yang disebut distributed processing
software.
Parallel processing berbeda dengan
multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel
processing disebut juga parallel computing.
Contoh Struktur Pengiriman Permintaan dan Jawaban dari
Parallel Processing
Aristektur
Komputer Parallel
Taksonomi Flynn dan model pemrosesan parallel
Keempat
kelompok komputer tersebut adalah :
1.
Komputer SISD (Single Instruction stream-Single Data stream)
Pada komputer jenis ini semua instruksi
dikerjakan terurut satu demi satu, tetapi juga dimungkinkan adanya overlapping
dalam eksekusi setiap bagian instruksi (pipelining). Pada umumnya komputer SISD
berupa komputer yang terdiri atas satu buah pemroses (single processor). Namun
komputer SISD juga mungkin memiliki lebih dari satu unit fungsional (modul
memori, unit pemroses, dan lain-lain), selama seluruh unit fungsional tersebut
berada dalam kendali sebuah unit pengendali. Skema arsitektur global komputer
SISD dapat dilihat pada gambar .1 (a).
2.
Komputer SIMD (Single Instruction stream-Multiple Data stream)
Pada komputer SIMD terdapat lebih dari
satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuah unit pengendali yang sama.
Seluruh elemen pemrosesan menerima dan menjalankan instruksi yang sama yang
dikirimkan unit pengendali, namun melakukan operasi terhadap himpunan data yang
berbeda yang berasal dari aliran data yang berbeda pula. Skema arsitektur
global komputer SIMD dapat dilihat pada gambar .1 (b).
3.
Komputer MISD (Multiple Instruction stream-Single Data stream)
Komputer jenis ini memiliki n unit
pemroses yang masing-masing menerima dan mengoperasikan instruksi yang berbeda
terhadap aliran data yang sama, dikarenakan setiap unit pemroses memiliki unit
pengendali yang berbeda. Keluaran dari satu pemroses menjadi masukan bagi
pemroses berikutnya. Belum ada perwujudan nyata dari komputer jenis ini kecuali
dalam bentuk prototipe untuk penelitian. Skema arsitektur global komputer MISD
dapat dilihat pada gambar .1 (c).
4.
Komputer MIMD (Multiple Instruction stream-Multiple Data stream)
Pada sistem komputer MIMD murni
terdapat interaksi di antara n pemroses. Hal ini disebabkan seluruh aliran dari
dan ke memori berasal dari space data yang sama bagi semua pemroses. Komputer
MIMD bersifat tightly coupled jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan
disebut loosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.
Paralel prosessing komputasi adalah
proses atau pekerjaan komputasi di komputer dengan memakai suatu bahasa
pemrograman yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan. Secara umum
komputasi paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi bila
dibandingkan dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal.
MPI
(Message Passing Interface).
MPI adalah sebuah standard pemrograman
yang memungkinkan pemrogram untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat dijalankan
secara paralel. Proses yang dijalankan oleh sebuah aplikasi dapat dibagi untuk
dikirimkan ke masing – masing compute node yang kemudian masing – masing
compute node tersebut mengolah dan mengembalikan hasilnya ke komputer head
node. Untuk merancang aplikasi paralel tentu membutuhkan banyak pertimbangan –
pertimbangan diantaranya adalah latensi dari jaringan dan lama sebuah tugas
dieksekusi oleh prosesor.
MPI ini merupakan standard yang
dikembangkan untuk membuat aplikasi pengirim pesan secara portable. Sebuah
komputasi paralel terdiri dari sejumlah proses, dimana masing-masing bekerja
pada beberapa data lokal. Setiap proses mempunyai variabel lokal, dan tidak ada
mekanisme suatu proses yang bisa mengakses secara langsung memori yang lain.
Pembagian data antar proses dilakukan dengan message passing, yaitu dengan
mengirim dan menerima pesan antar proses.
MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk
menukarkan antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah
1.
menulis kode paralel secara portable,
2.
mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan
3.
menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis
yang tidak begitu cocok dengan model data paralel.
PVM
(Parallel Virtual Machine)
Adalah paket software yang mendukung
pengiriman pesan untuk komputasi parallel antar komputer. PVM dapat berjalan
diberbagai macam variasi UNIX atau pun windows dan telah portable untuk banyak
arsitektur seperti PC, workstation, multiprocessor dan superkomputer.
Sistem PVM terbagi menjadi dua. Pertama
adalah daemon, pvmd, yang berjalan pada mesin virtual masing-masing komputer.
Mesin virtual akan dibuat, ketika User mengeksekusi aplikasi PVM. PVM dapat
dieksekusi melalui prompt UNIX disemua host. Bagian kedua adalah library
interface rutin yang mempunyai banyak fungsi untuk komunikasi antar task .
Library ini berisikan rutin yang dapat dipanggil untuk pengiriman pesan,
membuat proses baru, koordinasi task dan konfigurasi mesin virtual.
Salah aturan main yang penting dalam
PVM adalah adanya mekanisme program master dan slave/worker. Programmer harus
membuat Kode master yang menjadi koordinator proses dan Kode slave yang
menerima, menjalankan, dan mengembalikan hasil proses ke komputer master. Kode
master dieksekusi paling awal dan kemudian melahirkan proses lain dari kode
master. Masing-masing program ditulis menggunakan C atau Fortran dan
dikompilasi dimasing-masing komputer. Jika arsitektur komputer untuk komputasi
paralel semua sama, (misalnya pentium 4 semua), maka program cukup dikompilasi
pada satu komputer saja. Selanjutnya hasil kompilasi didistribusikan kekomputer
lain yang akan menjadi node komputasi parallel. Program master hanya berada
pada satu node sedangkan program slave berada pada semua node.
Komunikasi dapat berlangsung bila
masing-masing komputer mempunyai hak akses ke filesystem semua komputer. Akses
kefile system dilakukan melalui protokol rsh yang berjalan di unix atau
windows. Berikut adalah langkah pengaturan pada masing-masing komputer :
1.
Buat file hostfile yang berisi daftar node komputer dan nama user yang akan
dipakai untuk komputasi parallel. Bila nama user pada semua komputer sama
misalnya nama user riset pada komputer C1, C2,C3 dan C4, maka hostfile ini
boleh tidak ada. Hostfile ini dapat digunakan bila nama user di masing-masing
komputer berbeda.
2.
Daftarkan IP masing-masing komputer pada file /etc/hosts/hosts.allow dan
/etc/hosts/hosts.equiv.
3.
Penambahan dan penghapusan host secara dinamis dapat dilakukan melalui konsole
PVM. Bila IP tidak didefinisikan pada hostfile¸ cara ini dapat digunakan.
Program PVM terdiri dari master dan
slave, dimana program master dieksekusi paling awal dan kemudian melahirkan
proses lain. PVM memanggil rutin pvm_spawn() untuk melahirkan satu atau dua
proses lebih yang sama. Fungsi-fungsi untuk PVM versi bahasa C mempunyai rutin
awalan pvm. Pengiriman dan penerimaan task diidentifikasi dengan TID (Task
Identifier). TID ini bersifat unik dan digenerate oleh pvmd lokal. PVM berisi
beberapa rutine yang mengembalikan nilai TID sehingga aplikasi user dapat
mengidentifikasi task lain disistem.
Secara umum, langkah implementasi
komputasi parallel sebagai berikut :
1.
Jalankan PVM daemon pada setiap mesin dalam cluster
2.
Jalankan program master pada master daemon
3.
Master daemon akan menjalankan proses slave.
HUBUNGAN ANTARA KOMPUTASI DENGAN PARALLEL PROCESSING
Komputasi Paralel merupakan teknik
untuk melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa
komputer yang independen secara bersamaan. Biasanya digunakan untuk kapasitas
yang pengolahan data yang sangat besar (lingkungan industri, bioinformatika
dll) atau karena tuntutan komputasi yang banyak. Pada kasus yang kedua biasanya
ditemukannya 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 nantinya dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja
secara paralel untuk menyelesaikan suatu masalah. Untuk itu maka digunakannya
perangkat lunak pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan untuk
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.
Komputasi paralel berbeda dengan
multitasking. Multitasking itu sendiri adalah komputer dengan processor tunggal
yang dapat mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Sedangkan 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
4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
Komputasi
diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan
menggunakan suatu algoritma. 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.
Pada zaman sekarang ini, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan
menggunakan komputer.
B.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)
C.Jenis-jenis Komputasi Modern dan contoh
penerapannya
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.
Dan berdasarkan penjelasan tersebut,
untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan perubahan dari
sisi manusia maupun alat.
Contoh Mobile Computing :
Kendaraan(untuk
pemantauan dan koordinasi, GPS)
Peralatan
Emergensi(akses kedunia luar)
Akses
web dalam keadaan bergerak
Location
aware services
Information
services
Disconnected
operations (mobile agents)
Entertaintment(network
game groups)
Jenis Mobile Computing :
Laptop
Wearable computer
PDA
Smart phone
Carputer
UMPC
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
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.
Contoh grid computing:
Scientific Simulation: Komputasi grid diimplementasikan
di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap
proses yang kompleks.
Medical Images: Penggunaan data grid dan komputasi grid
untuk menyimpan medical-image. Contohnya adalah eDiaMoND project
Computer-Aided Drug Discovery (CADD): Komputasi grid
digunakan untuk membantu penemuan obat. Salah satu contohnya adalah:
Molecular Modeling Laboratory (MML) di University of North Carolina (UNC)
Big Science: Data grid dan komputasi grid digunakan
untuk membantu proyek laboratorium yang disponsorioleh
pemerintah Contohnya terdapat di DEISA
e-Learning: Komputasi grid membantu membangun
infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang
pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid
Visualization: Komputasi grid digunakan untuk membantu
proses visualisasi perhitungan yang rumit.
Microprocessor design: komputasi grid membantu untuk
mengurangi microprocessor design cycle dan memudahkan design center untuk
membagikan resource lebih efisien. Contohnya ada diMicroprocessor Design
Group at IBM Austin
3.Cloud computing
Komputasi cloud merupakan gaya
komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan
layanan melalui internet.
Contoh cloud computing:
Email
Data storage online
kolaborasi, Penkolaborasian data sering kali
diperlukan. Karena data yang ingin kita simpan bermacam-macam jenisnya dan
fungsinya. ada banayk tools yang dapat digunakan. Contohnya adalah
Spicebird, Mikogo, Stixy and Vyew
Bekerja pada virtual office, Sering kita
memerlukan office untuk memproses data-data. Saat ini kita dapat
menggunakan office tidak hanya yang sudah terinstall namun kita juga dapat
menggunakan office yang disediakan secara online. Contohnya antara lain
Ajax13, ThinkFree and Microsoft’s Office Live.
Kekuatan ekstra processing, Bila membutuhkan
kekuatan untuk memproses secara cepat tanpa perlu membeli perangkat
tambahan maka salah satu solusinya adalah Amazon’s EC2 virtual
computing
ini juga dapat diatur sesuai dengan kebutuhan individu
masing -masing orang. contoh yang lain adalah AbiCloud, Elastichosts and
NASA’s Nebula platform.
D.Karakteristik
Komputasi Modern
Karakteristik komputasi modern ada 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
E.Sejarah Komputasi
Modern
Sejarah
komputer modern dimulai dengan dua teknologi yang
terpisah- perhitungan otomatis dan dapat di program-tapi tidak ada
satu perangkat pun yang dapat dikatakan sebagai komputer,
karena sebagian penerapan yang tidak konsisten istilah tersebut.
Contoh-contoh awal perangkat penghitung mekanis termasuk sempoa (yang berasal
dari sekitar 150-100 SM). Seorang pahlawan dari Alexandria (sekitar 10-70
AD) membangun sebuah teater mekanis yang diadakan bermain berlangsung 10 menit
dan dioperasikan oleh sebuah sistem yang kompleks dengan tali dan drum yang
dipakai sebagai sarana untuk memutuskan bagian dari mekanisme. Ini adalah inti
dari programmability.
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.
Sejarah
singkat dari perjalanan hidup dari Von Neumann , dilahirkan di Budapest,
Hungaria pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos.
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.
Berikut ini beberapa
contoh komputasi modern sampai dengan lahirnya ENIAC :
Konrad
Zuse’s electromechanical “Z mesin”.Z3 (1941) sebuah mesin pertama
menampilkan biner aritmatika, termasuk aritmatika floating point dan ukuran
programmability. Pada tahun 1998, Z3 operasional pertama di dunia komputer
itu di anggap sebagai Turing lengkap.
Berikutnya
Non-programmable Atanasoff-Berry Computer yang di temukan pada tahun
1941 alat ini menggunakan tabung hampa berdasarkan perhitungan, angka
biner, dan regeneratif memori kapasitor.Penggunaan memori regeneratif
diperbolehkan untuk menjadi jauh lebih seragam (berukuran meja besar atau
meja kerja).
Selanjutnya
komputer Colossus ditemukan pada tahun 1943, berkemampuan untuk membatasi
kemampuan program pada alat ini menunjukkan bahwa perangkat menggunakan
ribuan tabung dapat digunakan lebih baik dan elektronik
reprogrammable.Komputer ini digunakan untuk memecahkan kode perang Jerman.
The
Harvard Mark I ditemukan pada 1944, mempunyai skala besar, merupakan
komputer elektromekanis dengan programmability terbatas.
Lalu
lahirlah US Army’s Ballistic Research Laboratory ENIAC ditemukan pada
tahun 1946, komputer ini digunakan unutk menghitung desimal aritmatika dan
biasanya disebut sebagai tujuan umum pertama komputer elektronik
(ENIAC merupaka generasi yang sudah sangat berkembang di zamannya sejak
komputer pertama Konrad Zuse ’s Z3 yang ditemukan padatahun 1941).
F.Dampak Komputasi
Modern
Salah
satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk
menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah
satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric.
Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric
juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan
biometric berarti pengukuran hidup.
Tapi
secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data
biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh
( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric
menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat
banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:
Pembacaan
sidik jari / telapak tangan
Geometri
tangan
Pembacaan
retina / iris
Pengenalan
suara
Dinamika
tanda tangan.
Quantum
Computation
A.Sejarah Quantum Computation
Pada tahun 1970-an
pencetusan atau ide tentang komputer kuantum pertama kali muncul oleh para
fisikawan dan ilmuwan komputer, seperti Charles H. Bennett dari IBM, Paul A.
Benioff dari Argonne National Laboratory, Illinois, David Deutsch dari
University of Oxford, dan Richard P. Feynman dari California Institute of
Technology (Caltech).
Feynman dari
California Institute of Technology yang pertama kali mengajukan dan menunjukkan
model bahwa sebuah sistem kuantum dapat digunakan untuk melakukan komputasi.
Feynman juga menunjukkan bagaimana sistem tersebut dapat menjadi simulator bagi
fisika kuantum.
Pada tahun 1985,
Deutsch menyadari esensi dari komputasi oleh sebuah komputer kuantum dan
menunjukkan bahwa semua proses fisika, secara prinsipil, dapat dimodelkan
melalui komputer kuantum. Dengan demikian, komputer kuantum memiliki kemampuan
yang melebihi komputer klasik.
Pada tahun 1995,
Peter Shor merumuskan sebuah algoritma yang memungkinkan penggunaan komputer
kuantum untuk memecahkan masalah faktorisasi dalam teori bilangan.
Sampai saat ini,
riset dan eksperimen pada bidang komputer kuantum masih terus dilakukan di
seluruh dunia. Berbagai metode dikembangkan untuk memungkinkan terwujudnya
sebuah komputer yang memilki kemampuan yang luar biasa ini. Sejauh ini, sebuah
komputer kuantum yang telah dibangun hanya dapat mencapai kemampuan untuk
memfaktorkan dua digit bilangan. Komputer kuantum ini dibangun pada tahun 1998
di Los Alamos, Amerika Serikat, menggunakan NMR (Nuclear Magnetic Resonance).
B.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.
C.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.
D.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 n 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.
E.Algoritma 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.
F.Algoritma 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.
G.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.
H.Implementasi Quantum Computing
Pada 19 Nov 2013
Lockheed Martin, NASA dan Google semua memiliki satu misi yang sama yaitu
mereka semua membuat komputer kuantum sendiri. Komputer kuantum ini adalah
superkonduktor chip yang dirancang oleh sistem D – gelombang dan yang dibuat di
NASA Jet Propulsion Laboratories.
NASA dan Google
berbagi sebuah komputer kuantum untuk digunakan di Quantum Artificial
Intelligence Lab menggunakan 512 qubit D -Wave Two yang akan digunakan untuk
penelitian pembelajaran mesin yang membantu dalam menggunakan jaringan syaraf
tiruan untuk mencari set data astronomi planet ekstrasurya dan untuk
meningkatkan efisiensi searchs internet dengan menggunakan AI metaheuristik di
search engine heuristical.
A.I. seperti metaheuristik
dapat menyerupai masalah optimisasi global mirip dengan masalah klasik seperti
pedagang keliling, koloni semut atau optimasi swarm, yang dapat menavigasi
melalui database seperti labirin. Menggunakan partikel terjerat sebagai qubit,
algoritma ini bisa dinavigasi jauh lebih cepat daripada komputer konvensional
dan dengan lebih banyak variabel.
Penggunaan
metaheuristik canggih pada fungsi heuristical lebih rendah dapat melihat
simulasi komputer yang dapat memilih sub rutinitas tertentu pada komputer
sendiri untuk memecahkan masalah dengan cara yang benar-benar cerdas . Dengan
cara ini mesin akan jauh lebih mudah beradaptasi terhadap perubahan data
indrawi dan akan mampu berfungsi dengan jauh lebih otomatisasi daripada yang
mungkin dengan komputer normal.