nolislisnawaticlaudia.blogspot.com: Maret 2022

Apa sih High Performance Computing (HPC) itu ?

Komputasi kinerja tinggi (HPC) adalah penggunaan komputer super dan teknik pemrosesan paralel untuk memecahkan masalah komputasi yang kompleks. Teknologi HPC berfokus pada pengembangan algoritma dan sistem pemrosesan paralel dengan menggabungkan teknik administrasi dan komputasi paralel. Komputasi berkinerja tinggi biasanya digunakan untuk memecahkan masalah tingkat lanjut dan melakukan kegiatan penelitian melalui pemodelan komputer, simulasi dan analisis. Sistem HPC memiliki kemampuan untuk memberikan kinerja yang berkelanjutan melalui penggunaan sumber daya komputasi secara bersamaan.

Sumber : medium.com

Teknologi HPC diimplementasikan dalam bidang multidisiplin termasuk:

Biosains
Data Geografis
Pemodelan Industri Minyak Gas
Otomasi Desain Elektronik
Pemodelan Iklim
Media dan Hiburan

Apa itu Parallel Computing ?
Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.

Sumber : teldat.com

Di dalam komputasi parallel ada yang dinamakan dengan pemrograman parallel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan (komputasi paralel), baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi (distributed computing).
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. Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan (serial). Atau waktu yg anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua.
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:

SISD (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 (Single Instruction, Multiple Data) 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 (Multiple Instruction, Single Data) 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 (Multiple Instruction, Multiple Data) 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 Alpha Server, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.
Apa sih Komputasi Terdistribusi ?

Dalam kehidupan sehari-hari, seseorang dapat menggunakan komputer untuk bekerja dengan aplikasi seperti Microsoft Word, Microsoft PowerPoint. Masalah yang kompleks mungkin tidak dapat diselesaikan dengan menggunakan satu komputer. Oleh karena itu, masalah tunggal dapat dibagi menjadi beberapa tugas dan didistribusikan ke banyak komputer. Komputer-komputer ini dapat berkomunikasi dengan komputer lain melalui jaringan. Mereka semua memiliki kinerja yang mirip dengan satu entitas. Proses membagi satu tugas di antara banyak komputer dikenal sebagai komputasi terdistribusi. Komputasi terdistribusi digunakan di banyak aplikasi saat ini. Beberapa contohnya adalah Facebook dan Google. Mereka terdiri dari jutaan dan jutaan pengguna. Semua pengguna berkomunikasi dengan orang lain, berbagi foto, dll. Data dalam jumlah besar ini disimpan menggunakan komputasi terdistribusi. Anjungan tunai mandiri di bank, jaringan telepon, jaringan seluler, database terdistribusi juga menggunakan komputasi terdistribusi.

Sumber : ridge.co

Keuntungan dari komputasi terdistribusi:

Skalabilitas : Karena sistem terdistribusi tidak memiliki masalah yang terkait dengan memori bersama, dengan meningkatnya jumlah prosesor, mereka jelas dianggap lebih skalabel daripada sistem paralel.

Keandalan : Dampak dari kegagalan subsistem tunggal atau komputer pada jaringan komputer menentukan keandalan sistem yang terhubung tersebut. Jelas, sistem terdistribusi menunjukkan aspek yang lebih baik di bidang ini dibandingkan dengan sistem paralel Berbagi data : Berbagi data yang disediakan oleh sistem terdistribusi mirip dengan berbagi data yang disediakan oleh database terdistribusi. Dengan demikian, beberapa organisasi dapat memiliki sistem terdistribusi dengan aplikasi terintegrasi untuk pertukaran data.

Berbagi sumber daya : Jika ada sumber daya atau prosesor yang mahal dan memiliki tujuan khusus, yang tidak dapat didedikasikan untuk setiap prosesor dalam sistem, sumber daya tersebut dapat dengan mudah dibagikan ke seluruh sistem terdistribusi.

Heterogenitas dan modularitas : Sebuah sistem harus cukup fleksibel untuk menerima prosesor heterogen baru untuk ditambahkan ke dalamnya dan salah satu prosesor yang akan diganti atau dihapus dari sistem tanpa mempengaruhi kemampuan pemrosesan sistem secara keseluruhan. Sistem terdistribusi diamati lebih fleksibel dalam hal ini.

Konstruksi geografis : Penempatan geografis dari subsistem yang berbeda dari suatu aplikasi dapat ditempatkan secara inheren sebagai terdistribusi. Pemrosesan lokal dapat dipaksakan oleh bandwidth komunikasi yang rendah lebih khusus dalam jaringan nirkabel.

Ekonomis : Dengan evolusi komputer modern, jaringan dan workstation dengan bandwidth tinggi tersedia dengan biaya rendah, yang juga mendukung komputasi terdistribusi karena alasan ekonomi.

Studi Kasus Jupiter Notebook Sebagai Solusi Pembelajaran Menggunakan Super Komputer Dgx A100

Universitas Gunadarma dikenal luas sebagai universitas berbasis information technology (IT). Ciri khas tersebut memang sudah melekat sejak awal berdiri pada tahun 1981. Seluruh kurikulum yang diterapkan dan materi yang dikandung di Universitas Gunadarma selalu berbasis IT.

Kini, keunggulan tersebut sudah bertransformasi ke arah kesiapan Universitas Gunadarma dalam menghadapi Revolusi Industri 4.0 dan Society 5.0. Dijelaskannya, kurikulum di seluruh program studi di Universitas Gunadarma juga telah dikembangkan dengan muatan teknologi yang relevan dengan kebutuhan di era Revolusi Industri 4.0 dan Society 5.0.

Sarana dan prasarana terkini yang menerapkan Artificial Intelligence, Big Data Analytics, atau teknologi lain yang mendorong Revolusi Industri 4.0 dan Society 5.0 diterapkan untuk mendukung kekuatan dari basis TIK Universitas Gunadarma. Lalu salah satu infrastruktur yang belum lama dikenalkan untuk melengkapi pembelajaran civitas akademik di Universitas Gunadarma ialah Super Computer DGX A100.

Sumber : hpc-hub.gunadarma.ac.id

IMPLEMENTASI PARALLEL COMPUTING TERHADAP 3D RENDERING ANIMATION

Komputasi Paralel mempunyai prinsip yang bersesuaian dengan algoritma Divide and Conquer, yaitu membagi-bagi proses menjadi bagian-bagian yang cukup kecil dan memungkinkan untuk dikerjakan oleh sebuah unit komputasi. Terdapat 2 klasifikasi parallel computer yang penting, yaitu : Sebuah komputer dengan banyak unit komputasi internal, atau lebih dikenal sebagai Shared Memory Multiprocessor. Beberapa komputer yang terhubung melalui sebuah jaringan, atau lebih dikenal sebagai Distributed Memory Multicomputer.

3D Rendering merupakan salah satu proses yang sangat penting dalam melakukan pengolahan gambar 3D. Tanpa dirender suatu gambar yang diolah oleh perangkat lunak animasi 3D hanya akan tampil dalam bentuk kumpulan point dan wireframe sederhana. Proses render melakukan “pembungkusan” tekstur pada objek yang bersesuaian sesuai cahaya yang datang pada objek tersebut. Namun proses render membutuhkan daya komputasi yang sangat besar karena banyaknya titik koordinat yang harus dikomputasi, terutama jika data 3D yang diolah cukup rumit.

3D Rendering terdiri dari proses yang bertujuan untuk membentuk sebuah gambar dari sebuah model yang dibentuk oleh perangkat lunak animasi, model tersebut berisi data geometri, titik pandang, tekstur dan cahaya yang diperlukan untuk membuat gambar yang utuh.3D Rendering merupakan proses yang sangat penting dan telah digunakan untuk berbagai macam penggunaan, seperti program permainan komputer, efek spesial pada film dan program simulasi.

Salah satu cara untuk memecahkan masalah tersebut adalah dengan menggunakan algoritma Divide and Conquer yang diterapkan kedalam metode Komputasi Parallel. Divide and Conquer merupakan salah satu strategi algoritma yang memecah suatu masalah besar menjadi beberapa bagian untuk kemudian dikerjakan satu persatu. Dalam Komputasi Parallel tiap-tiap bagian dikerjakan oleh unit pemrosesannya masing-masing, sesuai dengan kesepakatan Divide pada awal komputasi. Komputasi Parallel terbukti jauh lebih efektif untuk melakukan rendering objek 3D dibanding hanya menggunakan sebuah unit komputasi. Sebagai contoh suatu perusahaan animasi asal Jepang, membutuhkan waktu 165 tahun jika proses render yang dilakukan untuk membuat animasi berdurasi 100 menit hanya menggunakan sebuah unit komputasi. Sedangkan ketika perusahaan tersebut menggunakan metode Komputasi Parallel, proses tersebut hanya membutuhkan waktu 1 tahun saja.

Salah satu masalah kompleks yang hingga kini masih membutuhkan kemampuan komputasi yang besar adalah melakukan proses render terhadap objek 3D. Proses render objek 3D sendiri membutuhkan waktu yang cukup lama, terlebih jika objek yang diberikan cukup rumit.Sebenarnya operasi render objek 3D hanya merupakan kumpulan dari beberapa operasi primitif, namun operasi primitif yang dilakukan pada proses render sangatlah banyak. Untuk itu digunakan metode Komputasi Parallel sehingga tiap-tiap operasi primitif yang dilakukan dapat dikerjakan dengan menggunakan algoritma Divide and Conquer agar tiap bagian dari operasi Divide pada perhitungan yang dilakukan dapat dikerjakan oleh masing-masing unit komputasi.

Beberapa operasi primitif yang digunakan dalam 3D Rendering adalah operasi penghitungan jarak antara 2 titik,operasi perkalian bilangan bulat yang besar. Tentunya hampir kesemua operasi primitif tersebut dapat dipecahkan dengan menggunakan algoritma Divide and Conquer sehingga menjadikan proses 3D Rendering sangat cocok untuk diselesaikan dengan algoritma Divide and Conquer.

References :

https://id.theastrologypage.com/high-performance-computing

https://ichi.pro/id/komputasi-paralel-vs-terdistribusi-157843820157375

http://lipi.go.id/berita/single/Komputasi-Berkinerja-Tinggi/7904

https://id.strephonsays.com/parallel-and-vs-distributed-computing-2413

https://inet.detik.com/advertorial-news-block/d-5505121/gunadarma-punya-super-computer-canggih-ini-manfaatnya-buat-mahasiswa

https://biz.kompas.com/read/2021/03/24/165347628/datangkan-superkomputer-dgx-a100-upaya-gunadarma-siapkan-sdm-unggul-cakap

https://www.hpc-hub.gunadarma.ac.id/

https://www.mahadisuta.net/2012/12/implementasi-komputasi-paralel-dalam.html?m=1

1 komentar

Pengertian Komputasi

Komputasi dapat digambarkan sebagai suatu cara dalam memecahkan suatu persoalan atau masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Komputasi biasanya dapat dilakukan dengan menggunakan pena atau kertas dengan bantuan suatu table. Namun dizaman yang semakin modern ini, kini komputas telah banyak dilakukan oleh masyarakat dengan menggunakan computer.

Pengertian komputasi secara umum merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk memecahkan suatu masalah dari sebuah input data. Data input yang dimagsud adalah suatu data yang berasal dari luar lingkungan dari system. Komputasi juga merupakan bagian dari ilmu matematika dan teknik penyelesaian numeric serta penggunaan computer untuk menganalisis dan memecahkan berbagai permasalahan ilmu (sains).

Sejarah Komputasi Modern

Awal mula dari komputasi adalah adanya perhitungan-perhitungan angka yang dilakukan manusia. Manusia telah mengenal angka dan perhitungan sejak berabad-abad yang lalu. Bangsa romawi pun telah dapat menghitung sistem kalender dan rasi bintang. Seiring dengan perkembangan zaman manusia pun melakukan perhitungan-perhitungan yang lebih kompleks. Otak manusia juga mengalami keterbatasan dalam menghitung angka yang jumlahnya bisa berdigit-digit, kemudian diciptakan alat sempoa untuk menghitung, kemudian dikembangkan menjadi kalkulator, Karena semakin berkembangnya alat dan kebutuhan semakin banyak pula data-data yang ingin dihitung, dan mulailah ide pembuatan untuk membuat komputer sebagai alat hitung dengan konsep komputasi modern. Tidak hanya itu, komputer yang diciptakan hingga sekarang ini bukan menjadi sebuah alat yang digunakan untuk menghitung, tapi juga bisa menyimpan, mengedit dan mengolah kata serta masih banyak lagi kegunaan dan kelebihan yang dimiliki oleh komputer.Sejarah perkembangan komputasi modern dimulai dari seseorang ilmuan yang ternama dari hungaria bernama John Von Neumann (1903-1957).

Von Neumann seorang ilmuan yang belajar dari Berlin dan Zurich dan mendapatkan diploma pada bidang teknik kimia pada tahun 1926. Pada tahun yang sama dia mendapatkan gelar doktor pada bidang matematika dari Universitas Budapest. Berkat keahlian dan kepiawaiannya Von Neumann dalam bidang teori game yang melahirkan konsep seluler automata, teknologi bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II , dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer.
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)

Karakteristik Komputasi Modern

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.

Jenis-jenis komputasi modern

Mobile computing

Mobile computing atau 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.
Macam-macam komputasi modern
Sebelumnya jenis -jenis 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:
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.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.
d.  Perbedaan antara komputasi mobile, grid, dan cloud:
·    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.
e.   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.

       Teori Komputasi
Teori komputasi merupakan bagian dari cabang ilmu komputer dan matematika yang membahas mengenai solusi untuk penyelesaian suatu masalah yang dapat dipecahkan dengan model komputasi dengan menggunakan algoritma. Secara umum, terori komputasi dapat diibaratkan sebagai suatu cara untuk dapat menyelesaikan suatu permasalahan yang berasal dari data input dengan menggunakan suatu algoritma.
Agar lebih jelas lagi mengenai komputasi, ada beberapa contoh komputasi pada bidangnya masing-masing. Diantaranya yaitu :

A.    Teori Komputasi Di Bidang Ilmu Fisika
Komputasi digunakan dalam ilmu fisika sebagai alat menyelesaikan permasalahan medan magnet menggunakan komputasi fisika dengan menentukan besarnya medan magnet dan membandingkannya dengan panjang kawat.

B.     Teori Komputasi Di Bidang Ilmu Kimia
Komputasi memungkinkan digunakan untuk peramalan sifat-sifat atom dan molekul. Komputasi juga dapat dilakukan untuk menjelajahi mekanisme reaksi dan menjelaskan pengamatan pada reaksi di laboratorium serta memahami sifat dan perubahan pada sistem mikroskopis melalui simulasi yang berlandaskan hukum interaksi yang ada pada sistem.

C.     Teori Komputasi Di Bidang Ilmu Matematika
Penerapan teknik-teknik komputasi matematika meliputi metode numerik, scientifik computing, metode ielemen hingga metode beda, scientific data mining, scientific process control dan metode terkait lainnya untuk menyelesaikan masalah nyata berskala besar.

D.    Teori Komputasi Di Bidang Ilmu Ekonomi
Mempelajari titik pertemuan antara ekonomi dan komputasi meliputi agent-based computational modelling, computational econometrics, dan statistic, komputasi keuangan, computational modelling of dynamic macroeconomic systems dan pengembangan alat bantu dalam pendidikan komputasi ekonomi.

E.     Teori Komputasi Di Bidang Ilmu Biologi
Merupakan penerapan berupa aplikasi dari teknologi informasi dan ilmu komputer terhadap bidang biologi molekuler.

F.      Teori Komputasi Di Bidang Ilmu Geografi

Komputasi awan didefinisikan sebagai sebuah model yang memungkinkan kenyamanan, akses on-demand terhadapa kumpulan sumber daya komputasi (contohnya jaringan, server, media penyimpanan, aplikasi dan layanan komputasi) yang konfigurasinya dapat dilakukan dengan cepat dan disertai sedikit usaha untuk mengelola dan berhubungan dengan penyedia layanan.

3. Implementasi teori komputasi di berbagai bidang antara lain:
a) Biologi
Dalam implementasi komputasi modern di bidang biologi terdapat Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya.
Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.
Ilmu bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial intelligence. Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa diuat secara artificial melalui simulasi dari gejala-gejala tersebut. Untuk mewujudkan hal ini diperlukan data-data yang yang menjadi kunci penentu tindak-tanduk gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika ini penting untuk manajemen data-data dari dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat utama Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh kesediaan internet.
Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi DNA.
Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11 gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun 100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982. Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika,statistika dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens DNA dan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bioinformatika pertama kali dikemukakan pada pertengahan 1980 untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.
Membicarakan bioinformatika, tak dapat lepas dari proses lahirnya bidang tersebut. Sebagaimana diketahui, bioteknologi dan teknologi informasi merupakan dua di antara berbagai teknologi penting yang mengalami perkembangan signifikan dalam beberapa tahun terakhir ini. Bioteknologi berakar dari bidang biologi, sedangkan perkembangan teknologi informasi tak dapat dilepaskan dari matematika. Umumnya biologi dan matematika dianggap sebagai dua bidang yang sangat berbeda, dan sulit untuk dipadukan. Tetapi perkembangan ilmu pengetahuan terkini justru menunjukkan sebaliknya. Perpaduan antara biologi dan matematika, menghasilkan embrio suatu cabang pengetahuan baru yang memiliki masa depan yang menjanjikan di abad 21 ini. Embrio itulah yang bernama bioinformatika. Bioinformatika merupakan perpaduan harmonis antara teknologi informasi dan bioteknologi, yang dilatarbelakangi oleh ledakan data (data explosion) observasi biologi sebagai hasil yang dicapai dari kemajuan bioteknologi. Contohnya adalah pertumbuhan pesat database DNA pada GenBank. Genbank adalah database utama dalam biologi molekuler, yang dikelola oleh NCBI (National Center for Biotechnology Information) di AS.
Kemajuan teknik biologi molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).
Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.
b) Fisika
Implementasi komputasi moderndi bidang fisika ada Computational Physics yang mempelajari suatu gabungan antara Fisika,Komputer Sain dan Matematika Terapan untuk memberikan solusi pada “Kejadian dan masalah yang komplek pada dunia nyata” baik dengan menggunakan simulasi juga penggunaan algoritma yang tepat.
Pemahaman fisika pada teori, experimen, dan komputasi haruslah sebanding, agar dihasilkan solusi numerik dan visualizasi /pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika. Untuk melakukan perkerjaan seperti evaluasi integral,penyelesaian persamaan differensial, penyelesaian persamaan simultans, mem-plot suatu fungsi/data, membuat pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan bekerja dengan bilangan komplek yang menjadi tujuan penerapan fisika komputasi.
Banyak perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, baik MatLab, Visual Basic, Fortran,Open Source Physics (OSP), Labview, Mathematica, dan lain sebagainya digunakan untuk pemahaman dan pencarian solusi numerik dari masalah-masalah pada Fisika komputasi. Suatu yang menjadi fokus perhatian kita disini adalah penggunaan visual basicsebagai alat bantu dalam pembelajaran dan pencarian solusi Fisika komputasi.

c) Matematika
Implementasi komputasi modern di bidang matematika ada numerical analysis yaitu sebuah algoritma dipakai untuk menganalisa masalah - masalah matematika. Bidang analisis numerik sudah sudah dikembangkan berabad-abad sebelum penemuan komputer modern. Interpolasi Linier sudah digunakan lebih dari 2000 tahun yang lalu. Banyak matematikawan besar dari masa lalu disibukkan oleh analisis numerik, seperti yang terlihat jelas dari nama algoritma penting seperti metode newton, interpolasi polinomial Lagrange, eliminasi Gauss dan metode Euler.
Buku-buku besar berisi rumus dan tabel data seperti interpolasi titik dan koefisien fungsi diciptakan untuk memudahkan perhitungan tangan. Dengan menggunakan tabel ini (seringkali menampilkan perhitungan sampai 16 angka desimal atau lebih untuk beberapa fungsi), kita bisa melihat nilai-nilai untuk diisikan ke dalam rumus yang diberikan dan mencapai perkiraan numeris sangat baik untuk beberapa fungsi. Karya utama dalam bidang ini adalah penerbitan NIST yang disunting oleh Abramovich dan Stegun, sebuah buku setebal 1000 halaman lebih. Buku ini berisi banyak sekali rumus yang umum digunakan dan fungsi dan nilai-nilainya di banyak titik. Nilai f-nilai fungsi tersebut tidak lagi terlalu berguna ketika komputer tersedia, namun senarai rumus masih mungkin sangat berguna.
Kalkulator Mekanik juga dikembangkan sebagai alat untuk perhitungan tangan. Kalkulator ini berevolusi menjadi komputer elektronik pada tahun 1940. Kemudian ditemukan bahwa komputer juga berguna untuk tujuan administratif. Tetapi penemuan komputer juga mempengaruhi bidang analisis numerik, karena memungkinkan dilakukannya perhitungan yang lebih panjang dan rumit.

d)      Kimia
Implementasi komputasi modern di bidang kimia ada Computational Chemistry yaitu penggunaan ilmu komputer untuk membantu menyelesaikan masalah kimia, contohnya penggunaan super komputer untuk menghitung struktur dan sifat molekul. Istilah kimia teori dapat didefinisikan sebagai deskripsi matematika untuk kimia, sedangkan kimia komputasi biasanya digunakan ketika metode matematika dikembangkan dengan cukup baik untuk dapat digunakan dalam program komputer. Perlu dicatat bahwa kata "tepat" atau "sempurna" tidak muncul di sini, karena sedikit sekali aspek kimia yang dapat dihitung secara tepat. Hampir semua aspek kimia dapat digambarkan dalam skema komputasi kualitatif atau kuantitatif hampiran.
Molekul terdiri atas inti dan elektron, sehingga diperlukan metode mekanika kuantum. Kimiawan komputasi sering berusaha memecahkan persamaan Schrödinger non-relativistik, dengan penambahan koreksi relativistik, walaupun beberapa perkembangan telah dilakukan untuk memecahkan persamaan Schrödinger yang sepenuhnya relativistik. Pada prinsipnya persamaan Schrödinger mungkin diselesaikan, baik dalam bentuk bergantung-waktu atau tak-bergantung-waktu, disesuaikan dengan masalah yang dikaji, tetapi pada praktiknya tidak mungkin kecuali untuk sistem yang amat kecil. Karena itu, sejumlah besar metode hampiran dikembangkan untuk mencapai kompromi terbaik antara ketepatan perhitungan dan biaya komputasi.
Dalam kimia teori, kimiawan dan fisikawan secara bersama mengembangkan algoritma dan program komputer untuk memungkinkan peramalan sifat-sifat atom dan molekul, dan/atau lintasan reaksi untuk reaksi kimia, serta simulasi sistem makroskopis. Kimiawan komputasi kebanyakan “sekedar” menggunakan program komputer dan metodologi yang ada dan menerapkannya untuk permasalahan kimia tertentu. Di antara sebagian besar waktu yang digunakan untuk hal tersebut, kimiawan komputasi juga dapat terlibat dalam pengembangan algoritma baru, maupun pemilihan teori kimia yang sesuai, agar diperoleh proses komputasi yang paling efisien dan akurat.
Terdapat beberapa pendekatan yang dapat dilakukan:Kajian komputasi dapat dilakukan untuk menemukan titik awal untuk sintesis dalam laboratorium.
1.      Kajian komputasi dapat digunakan untuk menjelajahi mekanisme reaksi dan menjelaskan pengamatan pada reaksi di laboratorium.
2.      Kajian komputasi dapat digunakan untuk memahami sifat dan perubahan pada sistem makroskopis melalui simulasi yang berlandaskan hukum-hukum interaksi yang ada dalam sistem.

Terdapat beberapa bidang utama dalam topik ini, antara lain:
·         Penyajian komputasi atom dan molekul
·         Pendekatan dalam penyimpanan dan pencarian spesi kimia (Basisdata kimia)
·         Pendekatan dalam penentuan pola dan hubungan antara struktur kimia dan sifat-sifatnya (QSPR, QSAR).
·         Elusidasi struktur secara teoretis berdasarkan pada simulasi gaya-gaya
·         Pendekatan komputasi untuk membantu sintesis senyawa yang efisien
·         Pendekatan komputasi untuk merancang molekul yang berinteraksi lewat cara-cara yang khusus, khususnya dalam perancangan obat.

·         Simulasi proses transisi fase
·         Simulasi sifat-sifat bahan seperti polimer, logam, dan kristal (termasuk kristal cair).
Sejumlah paket perangkat lunak menyediakan berbagai metode kimia-kuantum. Di antara yang luas digunakan adalah:
·         Gaussian
·         Gamess
·         Q-Chem
·         ACES
·         Dalton
·         Spartan
·         Psi
·         PLATO (Package for Linear Combination of Atomic Orbitals)

e)      Geografi
Implementasi komputasi modern di bidang geografi diterapkan pada GIS (Geographic Information System) yang merupakan sistem informasi khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan). Atau dalam arti yang lebih sempit, adalah sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola dan menampilkan informasi berefrensi geografis, misalnya data yang diidentifikasi menurut lokasinya, dalam sebuah database. Para praktisi juga memasukkan orang yang membangun dan mengoperasikannya dan data sebagai bagian dari sistem ini.
Teknologi Sistem Informasi Geografis dapat digunakan untuk investigasi dan perencanaan rute. Misalnya, GIS bisa membantu perencana untuk secara cepat menghitung waktu tanggap darurat saat terjadi bencana alam, atau GIS dapat digunaan untuk mencari lahan basah (wetlands) yang membutuhkan perlindungan dari polusi.
Komponen-komponen pendukung GIS terdiri dari lima komponen yang bekerja secara terintegrasi yaitu perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), data, manusia, dan metode yang dapat diuraikan sebagai berikut:

f)       Perangkat Keras (hardware)
Perangkat keras GIS adalah perangkat-perangkat fisik yang merupakan bagian dari sistem komputer yang mendukung analisis goegrafi dan pemetaan. Perangkat keras GIS mempunyai kemampuan untuk menyajikan citra dengan resolusi dan kecepatan yang tinggi serta mendukung operasioperasi basis data dengan volume data yang besar secara cepat. Perangkat keras GIS terdiri dari beberapa bagian untuk menginput data, mengolah data, dan mencetak hasil proses. Berikut ini pembagian berdasarkan proses :
·         Input data: mouse, digitizer, scanner
·         Olah data: harddisk, processor, RAM, VGA Card
·         Output data: plotter, printer, screening.

g)      Perangkat Lunak (software)
Perangkat lunak digunakan untuk melakukan proses menyimpan, menganalisa, memvisualkan data-data baik data spasial maupun non-spasial. Perangkat lunak yang harus terdapat dalam komponen software SIG adalah:
·         Alat untuk memasukkan dan memanipulasi data SIG
·         Data Base Management System (DBMS)
·         Alat untuk menganalisa data-data
·         Alat untuk menampilkan data dan hasil analisa

h)      Data
Pada prinsipnya terdapat dua jenis data untuk mendukung GIS yaitu :
·         Data Spasial
Data spasial adalah gambaran nyata suatu wilayah yang terdapat di permukaan bumi. Umumnya direpresentasikan berupa grafik, peta, gambar dengan format digital dan disimpan dalam bentuk koordinat x,y (vektor) atau dalam bentuk image (raster) yang memiliki nilai tertentu.
·         Data Non Spasial (Atribut)
Data non spasial adalah data berbentuk tabel dimana tabel tersebut berisi informasi- informasi yang dimiliki oleh obyek dalam data spasial. Data tersebut berbentuk data tabular yang saling terintegrasi dengan data spasial yang ada.

i)       Manusia
Manusia merupakan inti elemen dari GIS karena manusia adalah perencana dan pengguna dari GIS. Pengguna GIS mempunyai tingkatan seperti pada sistem informasi lainnya, dari tingkat spesialis teknis yang mendesain dan mengelola sistem sampai pada pengguna yang menggunakan GIS untuk membantu pekerjaannya sehari-hari.

j)       Ekonomi
Terdapat Computational Economics yang mempelajari titik pertemuan antara ilmu ekonomi dan ilmu komputer mencakup komputasi keuangan, statistika, pemrograman yang di desain khusus untuk komputasi ekonomi dan pengembangan alat bantu untuk pendidikan ekonomi.
Referensi:
http://muhammadridhof.blogspot.com/2017/04/teori-komputasi-implementasi-contoh.html
https://rizki08.wordpress.com/2014/05/09/teori-komputasi-modern-dan-implementasi-di-bidang-fisika-biologi-matematika-ekonomi-dan-geologi/
http://dsianturip.blogspot.com/2019/04/jenis-jenis-komputasi-modern.html
https://dedesyana.wordpress.com/2016/04/03/komputasi-modern-dan-implementasinya/

No komentar

nolislisnawaticlaudia.blogspot.com

About me

recent posts

Sponsor

Blog Archive