Bioinformatika

Bioinformatika 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 masalahmasalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya.

Secara umum, Bioinformatika dapat digambarkan sebagai: segala bentuk penggunaan komputer dalam menangani informasiinformasi biologi. Dalam prakteknya, definisi yang digunakan oleh kebanyakan orang bersifat lebih terperinci. Bioinformatika menurut kebanyakan orang adalah satu sinonim dari komputasi biologi molekul (penggunaan komputer dalam menandai karakterisasi dari komponen-komponen molekul dari makhluk hidup).

Sejarah
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.

Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa).

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

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

Bidang yang Terkait dengan Bioinformatika
Dari pengertian bioinformatika baik yang klasik maupun baru, terlihat banyak terdapat cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait dengan bioinformatika terutama karena bioinformatika itu sendiri merupakan suatu bidang interdisipliner. Hal tersebut menimbulkan banyak pilihan bagi orang yang ingin mendalami bioinformatika. Berikut ini akan disebutkan beberapa bidang yang terkait dengan bioinformatika. Diantaranya :

1. Biophysics

Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang interdisipliner yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi di atas, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur membutuhkan penggunaan TI.

2. 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.

Tidak 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.

3. Medical Informatics

Menurut Aamir Zakaria [ZAKARIA2004] Pengertian dari medical informatics adalah "sebuah disiplin ilmu yang baru yang didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian dan manajemen informasi medis."

Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih "rumit" yaitu informasi dari sistem-sistem superselular, tepat pada level populasi di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.

4. Cheminformatics

Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge Healthech Institute's Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan di atas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini.

Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obat-obatan hingga sekarang. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, disain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses uji dan gagal (trial-error process).

Kemungkinan penggunaan TI untuk merencanakan secara cerdas dan dengan mengotomatiskan proses-proses yang terkait dengan sintesis kimiawi dari komponen-komponen pengobatan merupakan suatu prospek yang sangat menarik bagi ahli kimia dan ahli biokimia. Penghargaan untuk menghasilkan obat yang dapat dipasarkan secara lebih cepat sangatlah besar, sehingga target inilah yang merupakan inti dari cheminformatics. Ruang lingkup akademis dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure Retrieval, Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilities.

5. Mathematical Biology

Mathematical biology lebih mudah dibedakan dengan Bioinformatika daripada computational biology dengan Bioinformatika. Mathematical biology juga menangani masalah-masalah biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut tidak perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam software maupun hardware. Bahkan metode yang dipakai tidak perlu "menyelesaikan" masalah apapun; dalam mathematical biology bisa dianggap beralasan untuk mempublikasikan sebuah hasil yang hanya menyatakan bahwa suatu masalah biologi berada pada kelas umum tertentu.


6. 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 proteinprotein dan kompleks-kompleks orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalah tersebut hampir semua pasca genom.

Michael J. Dunn [DUNN2004], Pemimpin Redaksi dari Proteomics mendefiniskan kata "proteome" sebagai: "The PROTEin complement of the genOME" Dan mendefinisikan proteomics berkaitan dengan: "studi kuantitatif dan kualitatif dari ekspresi gen di level dari protein-protein fungsional itu sendiri". Yaitu: "sebuah antarmuka antara biokimia protein dengan biologi molekul". Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipe sel yang diberikan pada waktu tertentu --apakah untuk mengukur berat molekul atau nilai-nilai isoelektrik protein-protein tersebut-- melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan dari data yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.

7. 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 ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker). Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk urusan yang lebih "trivial" tetapi dapat diargumentasikan lebih berguna dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database.

Referensi :
http://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika
http://fatchiyah.lecture.ub.ac.id/teaching-responsibility/bioinformatics/whats-bioinformatics/
http://thesis.binus.ac.id/eColls/Asli/Bab2/2010-1-00265-IF-Bab%202.pdf

Paralel Processing

Seiring berkembang sangat pesatnya teknologi prosesor, komputer sekuensial tetap akan mengalami keterbatasan dalam hal kecepatan pemrosesannya. Hal ini menyebabkan lahirnya konsep keparalelan (paralelism) untuk menangani masalah dan aplikasi yang membutuhkan kecepatan pemrosesan yang sangat tinggi.

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanya diperlukan 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.

Penggunaan komputasi paralel prosessing merupakan pilihan yang cukup handal untuk saat ini untuk pengolahan data yang besar dan banyak, hal ini apabila dibandingkan dengan membeli suatu super komputer yang harganya sangat mahal maka penggunaan komputasi paralel prosessing merupakan pilihan yang sangat tepat untuk pengolahan data tersebut.

Komputasi paralel adalah melakukan perhitungan komputasi dengan menggunakan 2 atau lebih CPU/Processor dalam suatu komputer yang sama atau komputer yang berbeda dimana dalam hal ini setiap instruksi dibagi kedalam beberapa instruksi kemudian dikirim ke processor yang terlibat komputasi dan dilakukan secara bersamaan. Untuk proses pembagian proses komputasi tersebut dilakukan oleh suatu software yang betugas untuk mengatur komputasi.

Menurut M.J. Flynn model Komputasi paralel berdasarkan alur instruksi dan alur data yang digunakan dibedakan menjadi 4 :

1) SISD (Single Instruction stream Single Data stream), ini prosesor tunggal, yang bukan paralel.

SISD merupakan Komputer tunggal yang mempunyai satu unit kontrol, satu unit prosesor dan satu unit memori.


2) SIMD (Single Instruction stream Multiple Data stream), alur instruksi yang sama dijalankan terhadap banyak alur data yang berbeda.

SIMD merupakan Komputer yang mempunyai beberapa unit prosesor di bawah satu supervisi satu unit common control. Setiap prosesor menerima instruksi yang sama dari unit kontrol, tetapi beroperasi pada data yang berbeda.


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

MIMD adalah Organisasi komputer yang memiliki kemampuan untuk memproses beberapa program dalam waktu yang sama. Pada umumnya multiprosesor dan multikomputer termasuk dalam kategori ini.


4) MISD (Multiple Instruction stream Single Data stream), alur instruksinya banyak tapi beroperasi pada data yang sama.

Sampai saat ini struktur ini masih merupakan struktur teoritis dan belum ada komputer dengan model ini.

Hubungan antara Komputasi Modern dengan Parallel Processing

Terus berkembangnya komputasi, tentunya akan berpengaruh terhadap penggunaan hardware dan software yang digunakan untuk komputasi tersebut. Sehingga hal ini membuat adanya sebuah evolusi mesin yang digunakan untuk pemrosesan tersebut untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan efisien.

Hubungannya adalah penggunaan komputer saat ini / komputasi dianggap lebih cepat dibandingkan dengan penyelesaian masalah secara manual. Oleh sebab itu, peningkatan kinerja atau proses komputasi semakin diterapkan, salah satunya adalah dengan cara meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan banyak processor) agar kinerja komputer semakin cepat.

Contoh perusahaan yang menggunakan Paralel Processing
PayPal Inc. adalah perusahaan dalam jaringan yang menyediakan jasa transfer uang melalui surat elektronik, menggantikan metode lama yang masih menggunakan kertas, seperti cek dan wesel pos. PayPal juga menyediakan jasa untuk para pemilik situs e-commerce, lelangan, dan jenis usaha lain. Markas perusahaan ini terletak di San Jose, California, Amerika Serikat.

"Andal PayMaster 2014 menggunakan parallel processing yang mampu menghadirkan proses 80% lebih cepat dari solusi sebelumnya. Didukung oleh software pendukung seperti Andal Kiosk dan Andal Linkage, solusi terbaru dari Andal Software tersebut tentu saja akan mampu meningkatkan efisiensi bisnis, baik dari segi waktu maupun biaya.
Sebagai solusi penggajian terbaru, Andal PayMaster 2014 disiapkan untuk mengatasi permasalahan utama dari sistem penggajian dalam perusahaan yang ada saat ini. Andal PayMaster 2014, dengan dukungan Andal Kiosk dan Andal Linkage, mampu memecahkan masalah penggajian seperti pencatatan penggantian shift, lembur, dan pendataan absensi pegawai melalui sistem terintegrasi yang juga dilengkapi dengan kemampuan parallel processing untuk memberikan efisiensi pengolahan data."

Kesimpulan:

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. 

Paralel Processing adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Pada saat ini kita melakukan komputasi menggunakan komputer maka bisa dibilang komputer merupakan sebuah komputasi modern. Sehingga dapat disimpulkan bahwa computer yang menggunakan parallel processing di dalamnya merupakan salah satu komputasi modern. Parallel processing biasanya menggunakan ukuran memory dalam jumlah yang besar. Sudah jelas bahwa parallel processing merupakan bagian dari komputasi modern.

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 dengan waktu yang lebih singkat dibanding komputasi tunggal.

Referensi :

http://www.scribd.com/doc/32982265/Parallel-Processing

http://staffsite.gunadarma.ac.id/ernas/index.php?stateid=files&xcat_id=0.1

http://jo-ardianto.blogspot.com/2013/05/komputasi-modern-parallel-processing.html

http://www.jagatreview.com/2013/08/andal-software-siap-hadirkan-solusi-dengan-dukungan-parallel-processing/
http://id.wikipedia.org/wiki/PayPal
http://ghani.gxrg.org/2011/04/01/kinerja-komputasi-dengan-parallel-processing/

Komputasi Modern

Pengertian Komputasi Modern

     Komputasi modern adalah perhitungan yang menggunakan komputer canggih dimana pada komputer tersebut tersimpan sejumlah algoritma untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan efisien. Komputasi modern digunakan untuk memecahkan suatu masalah yang ada, perhitungan komputasi modern yaitu seperti :

• Akurasi (bit, floating point)
• Kecepatan (dalam satuan Hertz - Hz.)
• Problem volume besar (paralel)
• Modeling (NN dan GA), dan
• Kompleksitas (menggunakan Teori Bog O)

Seiring dengan terus berkembangnya komputasi, tentunya akan berpengaruh terhadap penggunaan hardware dan software yang digunakan untuk komputasi tersebut. Sehingga hal ini membuat adanya sebuah evolusi mesin yang digunakan untuk pemrosesan tersebut.

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. Dia adalah anak pertama dari pasangan Neumann Miksa dan Kann Margit.Nama keluarga diletakkan di depan nama asli. Sehingga dalam bahasa Inggris, nama orang tuanya menjadi Max Neumann. Pada saat Max Neumann memperoleh gelar, maka namanya berubah menjadi Von Neumann. Setelah bergelar doktor dalam ilmu hukum, dia menjadi pengacara untuk sebuah bank. Pada tahun 1903, Budapest merupakan tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.

     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.

     Beliau pernah mengajar di Berlin dan Hamburg, Von Neumann pindah ke Amerika pada tahun 1930 dan bekerja di Universitas Princeton pada saat yang bersamaan Von Neumann menjadi salah satu pendiri Institute for Advanced Studies.

    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).

Seiring perkembangan zaman dan pesatnya perkembangan teknologi, muncul sebuah konsep baru dalam komputasi modern, yaitu  Ubiquitous Computing.

Ubiquitous Computing : atau Ubicomp menjadi inspirasi dari pengembangan komputasi yang bersifat “off the desktop”, di mana interaksi antara manusia dengan komputer bersifat natural dan secara perlahan meninggalkan paradigmakeyboard/mouse/display dari generasi PC. 

Kita memahami bahwa jika seorang manusia bergerak, berbicara atau menulis hal tersebut akan diterima sebagai input dari suatu bentuk komunikasi oleh manusia lainnya. Ubicomp menggunakan konsep yang sama, yaitu menggunakan gerakan, pembicaraan, ataupun tulisan tadi sebagai bentuk input baik secara eksplisit maupun implisit ke komputer. Salah satu efek positif dari ubicomp adalah orang-orang yang tidak mempunyai keterampilan menggunakan komputer dan juga orang-orang dengan kekurangan fisik (cacat) dapat tetap menggunakan komputer untuk segala keperluan.

Aspek-aspek yang mendukung pengembangan dari ubiquitous computing diantaranya :

1. Natural Interfaces: penggunaan aspek-aspek alami sebagai cara untuk memanipulasi data, contohnya teknologi semacam voice recognizer ataupun pen computing.
2. Context Aware Computing: memandang suatu proses komputasi tidak hanya menitikberatkan perhatian pada satu buah obyek yang menjadi fokus utama dari proses tersebut tetapi juga pada aspek di sekitar obyek tersebut, contohnya komputasi konvensional.
3.  Micro-Nano Technology: Teknologi yang memanfaatkan berbagai microchip dalam ukuran luar biasa kecil semacam T-Engine ataupun Radio Frequency Identification (RFID) diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari dalam bentuk smart cardatau tag. Contohnya, seseorang yang mempunyai karcis bis berlangganan dalam bentuk kartu cukup melewatkan kartunya tersebut di atas sensor saat masuk dan keluar dari bis setelah itu saldonya akan langsung didebet sesuai jarak yang dia tempuh.

Macam-macam Komputasi Modern

     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 :

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. Dan dapat dilihat contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.

2. Grid computing
Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar.
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.

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.

Manfaat Cloud Computing

• Manfaat utama layanan ini adalah meningkatkan produktivitas perusahaan anda melalui kolaborasi antar staf dan manajemen sesuai kebutuhan, dengan tetap mengedepankan pengendalian biaya IT dan komunikasi perusahaan anda.
• Tidak membutuhkan investasi, tetapi penggunaan IT dikompensasi dalam biaya rutin.
• Aman karena sistem ditempatkan di data center dengan tingkat keamanan yang tinggi.
• Menghemat biaya (tidak membutuhkan unit pengelolaan khusus).
• Tidak membutuhkan pembayaran lisensi terhadap software yang dipergunakan.
• Menggunakan hardware, software sesuai dengan kebutuhan.
• Mempercepat proses peningkatan kapasitas sistem.
• Mengintegrasikan aplikasi-aplikasi e-commerce, email, instant messaging, dan *share document kedalam satu portal.

Kelebihan dan Kekurangan Cloud Computing

a.) Kelebihan Cloud Computing

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

b.) Kekurangan Cloud Computing

Komputer akan menjadi lambat atau tidak bisa dipakai sama sekali jika internet bermasalah atau kelebihan beban. Dan juga perusahaan yang menyewa layanan dari cloud computing tidak punya akses langsung ke sumber daya. Jadi, semua tergantung dari kondisi vendor/penyedia layanan cloud computing. Jika server vendor rusak atau punya layanan back-up yang buruk, maka perusahaan akan mengalami kerugian besar.

Perbedaan antara komputasi Mobile, Grid, dan Cloud :

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

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

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

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

Kesimpulan :

      Jauh sebelum dikenalnya mesin untuk melakukan proses komputasi (dalam hal ini seperti kalkulator, komputer, dan gadget lainnya), orang dahulu telah memanfaatkan benda - benda sekitar bahkan benda - benda langit untuk melakukan sebuah perhitungan. Sebagai contoh, bangsa suku Maya yang hidup sekitar 1000 tahun yang lalu telah memanfaatkan benda langit untuk digunakan sebagai navigasi dan sistem penanggalan dan ketelitiannya pun sangat akurat.

     Seiring dengan terus berkembangnya komputasi, tentunya akan berpengaruh terhadap penggunaan hardware dan software yang digunakan untuk komputasi tersebut. Sehingga hal ini membuat adanya sebuah evolusi mesin yang digunakan untuk pemrosesan tersebut.

Referensi :

http://herman-tempatbacaansantai.blogspot.com/2013/04/macam-macam-komputasi-modern.html

http://hellisfun.wordpress.com/2011/05/04/jurnal-komputasi-modern-ubiquitous-computing/

http://andrepramanap.blogspot.com/2014/03/komputasi-modern.html

http://lautansemesta.blogdetik.com/donwload/perkembangan-komputasi-modern/