PENERAPAN KOMPUTASI MODERN PADA WEBSITE

Pengertian Komputasi Modern

Komputasi merupakan suatu cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Maka itulah yang disebut dengan teori komputasi, yaitu 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. Modern merupakan suatu keadaan dimana masyarakat telah menghasilkan produk-produk secara masal guna memenuhi kebutuhan sehingga kehidupan menjadi lebih mudah.

Jadi, Komputasi Modern yaitu suatu pemecahan masalah menggunakan komputer untuk menghasilkan informasi-informasi yang bermanfaat bagi pengguna dalam kehidupan sehari-sehari. Secara umum, iIlmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu / sains. 

Bidang Komputasi Modern berbeda dengan ilmu komputer karena 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.

Berikut ini jenis-jenis Komputasi Modern

1. Mobile computing

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

Penerapan komputasi modern pada website

Pada artikel kali ini saya akan membahas tentang website KFC . Untuk dapat melihat website tersebut dapat membuka link http://www.kfcku.com/ . Setelah itu akan menampilkan halaman awal (Home) dari website tersebut.

Tampilan Awal website terdapat pilihan menu "LAYANAN", "MENU", "KIDS", "HITTEREMAGZ", "INFO KORPORAT", dan "HUBUNGI KAMI"

Tampilan kedua kita akan memilih menu "LAYANAN" dan jika kita memilih sub menu KFC Breakfast, maka akan menampilkan gambar seperti dibawah ini :

Tampilan ketiga kita akan memilih menu "MENU", maka akan menampilkan daftar makanan-makanan yang dijual di KFC.

Tampilan ke empat kita akan memilih menu "KIDS" maka akan menampilkan halaman Birthday Thematic. Seperti inilah gambarnya:

Tampilan ke lima kita akan memilih menu "HITTEREMAGZ", maka akan menampilkan gambar seperti dibawah ini :

Tampilan ke enam kita akan memilih menu "INFO KORPORAT" , maka akan menampilkan gambar seperti dibawah ini :

Dan tampilan terakhir yang akan kita pilih ada menu "HUBUNGI KAMI" , maka akan menampilkan gambar seperti dibawah ini :

Komentar mengenai website:

Menurut saya baik secara konten maupun visual web ini sangatlah baik, navigasi yang jelas dan terarah sangat membantu bagi user umum yang baru pertama kali mengunjungi web ini. informasi yang di jabarkan serta di tunjukan pada web ini pun jelas seperti contoh informasi tentang menu makanan dan daftar harganya sangat terperinci dan detail, dengan begitu user dapat dengan mudah memahaminya. Dan menurut saya web ini sudah menggunakan proses komputasional di dalamnya.

http://thaajah.blogspot.com/2013/04/penerapan-komputasi-modern-pada.html

Read more »

KOMPUTASI MODERN

Pengertian Komputasi

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.

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

Pengertian Komputasi Modern

Komputasi modern terdiri dari dua kata yaitu komputasi dan modern untuk Komputasi dapat diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Dan disebut modern karena menggunakan alat canggih saat menyelesaian masalah. Maka dapat di simpulkan Komputasi modern adalah perhitungan yang menggunakan computer canggih dimana pada computer tersebut tersimpan sejumlah algoritma untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan efisien.

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.

Von Neumann belajar berbagai tempat dan beberapa tempatnya di Berlin dan Zurich. Di tempat itu beliau mendapatkan diploma pada bidang teknik kimia pada tahun 1926. Pada tahun yang sama dia mendapatkan gelar doktor pada bidang matematika dari Universitas Budapest. Keahlian Von Neumann terletak pada bidang teori game yang melahirkan konsep seluler automata, teknologi bom atom, dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer. Kegeniusannya dalam bidang matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

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.

D. Jenis-jenis Komputasi Modern

Mobile Computing

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

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.

Adapun perbedaan antara komputasi mobile, komputasi grid dan komputasi cloud, dapat dilihat penjelasannya dibawah ini :

·         Komputasi mobile menggunakan teknologi komputer yang bekerja seperti handphone, sedangkan komputasi grid dan cloud menggunakan komputer.

·         Biaya untuk tenaga komputasi mobile lebih mahal dibandingkan dengan komputasi grid dan cloud. 

·         Komputasi mobile tidak membutuhkan tempat dan mudah dibawa kemana-mana, sedangkan grid dan cloud membutuhkan tempat yang khusus.

·         Untuk komputasi mobile proses tergantung si pengguna, komputasi grid proses tergantung pengguna mendapatkan server atau tidak, dan komputasi cloud prosesnya membutuhkan jaringan internet sebagai penghubungnya.

·         http://id.wikipedia.org/wiki/Teknologi_komputasi

·         http://safemode.web.id/artikel/teknologi/perkembangan-komputasi-modern

Read more »

BIOINFORMATIKA

Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya.

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

Ilmu bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial intelligence.

Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa diuat secara artificial melalui simulasi dari gejala-gejala tersebut. Untuk mewujudkan hal ini diperlukan data-data yang yang menjadi kunci penentu tindak-tanduk gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika ini penting untuk manajemen data-data dari dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat utama Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh kesediaan internet

Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi DNA.

Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11 gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun 100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982. Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens 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 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.

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 1950an) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).

Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Penerapan utama 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.

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).

 ccat---caac
 | ||   ||||
 caatgggcaac

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.

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.

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.

(Sumber: Fatchiyah, 2009, Pengantar Bioinformatika Kedokteran)
(Sumber: http://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika)

Read more »

PARALEL PROCESSING

A. 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.




B. Pemrosesan paralel(paralel processing)

Paralel Processing adalah kemampuan menjalankan tugas atau aplikasi lebih dari satu aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer. Secara umum, ini adalah sebuah teknik dimana sebuah masalah dibagi dalam beberapa masalah kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah.

Terdapat dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel processing. yaitu:

• Hukum Amdahl

              Amdahl berpendapat, “Peningkatan kecepatan secara paralel akan menjadi linear, melipatgandakan        kemampuan proses sebuah komputer dan mengurangi separuh dari waktu proses yang diperlukan untuk        menyelesaikan sebuah masalah.”

• Hukum Gustafson

             Pendapat yang dikemukakan Gustafson hampir sama dengan Amdahl, tetapi dalam pemikiran                 Gustafson, sebuah komputasi paralel berjalan dengan menggunakan dua atau lebih mesin untuk                     mempercepat penyelesaian masalah dengan memperhatikan faktor eksternal, seperti kemampuan mesin         dan  kecepatan proses tiap-tiap mesin yang digunakan.

Gambar diatas merupakan contoh dari sebuah komputasi paralel, dimana pada gambar diatas terdapat sebuah masalah, dari masalah tersebut dibagi lagi menjadi beberapa bagian agar sebuah masalah dapat dengan cepat diatasi.

Tujuan Komputasi Paralel

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

Formula komputasi paralel yang diajukan pada hukum Amdahl

S = \frac{1}{\alpha}

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

Salah satu jenis penggunaan komputasi paralel adalah:

PVM(Parallel Virtual Machine)

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

Model komputasi Paralel.

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

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

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

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

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

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

C. Hubungan Komputasi Modern dengan Pemrosesan paralel

Dengan semakin majunya tingkat pengetahuan serta kebutuhan masyarakat terhadap komputer maka meningkat pula lah tingkat kompleksitas masalah-masalah atau kasus-kasus yang harus ditangani oleh komputer, hal ini yang mendorong meningkatnya ukuran komputasi sebuah komputer. Banyaknya masalah dan model kasus yang di tangani suatu komputer akan berimbas pada meningkatnya kebutuhan komputasi serta waktu yang dibutuhkan untuk komputasi sebuah masalah maka dari itu pemrograman paralel akan sangat di butuhkan karena dengan menggunakan metode ini kita dapat mempercepat atau meningkatkan kemampuan komputasi sebuah komputer.

Referensi:
http://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi
http://andri102.wordpress.com/game/soft-skill/konsep-komputasi-parallel-processing/

Read more »