Secara umum, Bioinformatika dapat digambarkan sebagai: segala bentuk penggunaan computer dalam menangani informasi-informasi 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 komponenkomponen molekul dari makhluk hidup).
Definisi Bioinformatika menurut Fredj Tekaia dari Institut Pasteur [TEKAIA2004] adalah: "metode matematika, statistik dan komputasi yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah-masalah biologi dengan menggunakan sekuen DNA dan asam amino dan informasi-informasi yang terkait dengannya."
Cabang-cabang yang terkait dengan BioInformatika
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom yang representative.
- Mathematical Biology
Menurut Alex Kasman [KASMAN2004] Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang tidak perlu merupakan sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul.
- Proteomics
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".
- 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 diagnose (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).
- Pharmacogenetics
Pharmacogenetics adalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan pengembangan terapi pengobatan. Secara menakjubkan pendekatan tersebut telah digunakan untuk "menghidupkan kembali" obat-obatan yang sebelumnya dianggap tidak efektif, namun ternyata diketahui manjur pada sekelompok pasien tertentu. Disiplin ilmu ini juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan dosis kemoterapi pada pasien-pasien tertentu.
Sumber:
Dwi Astuti Aprijani, M. Abdushshomad Elfaizi. 2004. BIOINFORMATIKA: Perkembangan, Disiplin Ilmu dan Penerapannya di Indonesia.
ftp://ftp.gunadarma.ac.id/pub/linux/docs/v06/Kuliah/SistemOperasi/2003/50/Bioinformatika.pdf
Kamis, 01 Juni 2017
Parallel Processing
Jika komputer adalah manusia, maka unit pemrosesan pusatnya (CPU) akan menjadi otaknya. CPU adalah mikroprosesor - mesin komputasi pada sebuah chip. Sementara mikroprosesor modern berukuran kecil, mereka juga sangat hebat. Mereka bisa menafsirkan jutaan instruksi per detik. Meski begitu, ada beberapa masalah komputasi yang sangat rumit sehingga mikroprosesor yang kuat membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk menyelesaikannya.
Ilmuwan komputer menggunakan pendekatan yang berbeda untuk mengatasi masalah ini. Salah satu pendekatan potensial adalah mendorong mikroprosesor yang lebih kuat. Ini berarti menemukan cara untuk menyesuaikan lebih banyak transistor pada chip mikroprosesor. Computer Engineers sudah membangun mikroprosesor dengan transistor yang lebarnya hanya beberapa lusin nanometer. Seberapa kecil nanometer? Sepersejuta meter. Sel darah merah memiliki diameter 2.500 nanometer - lebar transistor modern adalah sebagian kecil dari ukuran itu.
Membangun mikroprosesor yang lebih kuat membutuhkan proses produksi yang intens dan mahal. Beberapa masalah komputasi membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk menyelesaikannya bahkan dengan keuntungan dari mikroprosesor yang lebih kuat. Sebagian karena faktor-faktor ini, ilmuwan komputer terkadang menggunakan pendekatan yang berbeda, yang disebut Parallel Processing(Pemrosesan Paralel).
Secara umum, Parallel Processing/Pemrosesan Paralel berarti setidaknya dua mikroprosesor menangani sebagian keseluruhan tugas. Konsepnya cukup sederhana: Seorang ilmuwan komputer membagi masalah yang kompleks menjadi bagian komponen dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang dirancang khusus untuk tugas itu. Dia kemudian memberikan masing-masing bagian komponen ke prosesor khusus. Setiap prosesor memecahkan sebagian dari keseluruhan masalah komputasi. Perangkat lunak ini menyusun kembali data untuk mencapai kesimpulan akhir dari masalah kompleks yang asli.
Arsitektur Komputer Parallel
1. Komputer SISD (Single Instruction, Single Data)
Semua instruksi dikerjakan terurut satu demi satu. Pada umumnya komputer terdiri atas satu buah pemroses (single processor).
2. Komputer SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
Terdapat lebih dari satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuah unit pengendali yang sama.
3. Komputer MISD (Multiple Instruction, Single Data)
Memiliki n unit pemroses yang masing-masing menerima dan mengoperasikan instruksi yang berbeda terhadap aliran data yang sama.
4. Komputer MIMD(Multiple Instruction, Multiple Data)
Murni terdapat interaksi di antara n pemroses, bersifat tightly coupled jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan loosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.
Hubungan antara Komputasi Modern dengan Paralel Processing
Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih mudah menggunakan satu CPU saja.
Sumber:
http://computer.howstuffworks.com/parallel-processing1.htm
revida.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/48805/14+Parallel_Processing.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/SISD
https://en.wikipedia.org/wiki/SIMD
https://en.wikipedia.org/wiki/MISD
https://en.wikipedia.org/wiki/MIMD
http://57412627ug.blogspot.co.id/2016/05/hubungan-antara-komputasi-modern-dengan.html
Ilmuwan komputer menggunakan pendekatan yang berbeda untuk mengatasi masalah ini. Salah satu pendekatan potensial adalah mendorong mikroprosesor yang lebih kuat. Ini berarti menemukan cara untuk menyesuaikan lebih banyak transistor pada chip mikroprosesor. Computer Engineers sudah membangun mikroprosesor dengan transistor yang lebarnya hanya beberapa lusin nanometer. Seberapa kecil nanometer? Sepersejuta meter. Sel darah merah memiliki diameter 2.500 nanometer - lebar transistor modern adalah sebagian kecil dari ukuran itu.
Membangun mikroprosesor yang lebih kuat membutuhkan proses produksi yang intens dan mahal. Beberapa masalah komputasi membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk menyelesaikannya bahkan dengan keuntungan dari mikroprosesor yang lebih kuat. Sebagian karena faktor-faktor ini, ilmuwan komputer terkadang menggunakan pendekatan yang berbeda, yang disebut Parallel Processing(Pemrosesan Paralel).
Secara umum, Parallel Processing/Pemrosesan Paralel berarti setidaknya dua mikroprosesor menangani sebagian keseluruhan tugas. Konsepnya cukup sederhana: Seorang ilmuwan komputer membagi masalah yang kompleks menjadi bagian komponen dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang dirancang khusus untuk tugas itu. Dia kemudian memberikan masing-masing bagian komponen ke prosesor khusus. Setiap prosesor memecahkan sebagian dari keseluruhan masalah komputasi. Perangkat lunak ini menyusun kembali data untuk mencapai kesimpulan akhir dari masalah kompleks yang asli.
Arsitektur Komputer Parallel
1. Komputer SISD (Single Instruction, Single Data)
Semua instruksi dikerjakan terurut satu demi satu. Pada umumnya komputer terdiri atas satu buah pemroses (single processor).
2. Komputer SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
Terdapat lebih dari satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuah unit pengendali yang sama.
3. Komputer MISD (Multiple Instruction, Single Data)
Memiliki n unit pemroses yang masing-masing menerima dan mengoperasikan instruksi yang berbeda terhadap aliran data yang sama.
4. Komputer MIMD(Multiple Instruction, Multiple Data)
Murni terdapat interaksi di antara n pemroses, bersifat tightly coupled jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan loosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.
Hubungan antara Komputasi Modern dengan Paralel Processing
Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih mudah menggunakan satu CPU saja.
Sumber:
http://computer.howstuffworks.com/parallel-processing1.htm
revida.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/48805/14+Parallel_Processing.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/SISD
https://en.wikipedia.org/wiki/SIMD
https://en.wikipedia.org/wiki/MISD
https://en.wikipedia.org/wiki/MIMD
http://57412627ug.blogspot.co.id/2016/05/hubungan-antara-komputasi-modern-dengan.html
KOMPUTASI MODERN
Secara bahasa, komputasi modern tersusun dari 2 kata, yaitu Komputasi dan Modern.
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.
Modern biasanya merujuk pada sesuatu yang "terkini", "baru", dsb.
Jadi, bisa disimpulkan komputasi modern ialah cara terkini atau cara yang paling baru untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma.
Jenis-jenis komputasi modern ada 3 macam, yaitu :
1. Mobile Computing atau Komputasi Bergerak Mobile computing (komputasi bergerak)
Merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel serta mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.
2. Grid Computing Komputasi grid
Memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan.
3. Cloud Computing atau Komputasi Awan Cloud computing
Adalah perluasan dari konsep pemrograman berorientasi objek abstraksi. Abstraksi, sebagaimana dijelaskan sebelumnya, menghapus rincian kerja yang kompleks dari visibilitas.
Manfaat Komputasi Modern
Banyak manfaat yang terjadi dengan adanya komputasi modern, diantaranya adalah:
Perhitungan-perhitungan kompleks yang bisa mencapai ribuan data dapat dengan mudah dikerjakan manusia dengan bantuan komputer. Hal ini tentunya dapat mengurangi waktu, biaya dan lain sebagainya.
Lahirnya komputer dapat membantu pekerjaan manusia, dalam berbagai bidang. Misalnya pada bidang kedokteran, pertanian, astronomi, teknologi, ekonomi dan lainnya. Bahkan komputer sekarang telah ada dalam hampir semua bidang di dunia ini.
Sejarah Komputasi Modern
John von Neumann (1903-1957) adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Dalam hidupnya yang singkat, Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann meningkatkan karya-karyanya dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer. Beliau juga merupakan salah seorang ilmuwan yang sangat berpengaruh dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu.
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. Di sana, 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 terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.
Von Neumann juga belajar di 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. 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 matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.
Setelah mengajar di Berlin dan Hamburg, Von Neumann pindah ke Amerika pada tahun 1930 dan bekerja di Universitas Princeton serta menjadi salah satu pendiri Institute for Advanced Studies.
Dipicu ketertarikannya pada hidrodinamika dan kesulitan penyelesaian persamaan diferensial parsial nonlinier yang digunakan, Von Neumann kemudian beralih dalam bidang komputasi. Sebagai konsultan pada pengembangan ENIAC, dia merancang konsep arsitektur komputer yang masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah komputer dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan pengendali pusat, I/O, dan memori. (dna)
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.
Modern biasanya merujuk pada sesuatu yang "terkini", "baru", dsb.
Jadi, bisa disimpulkan komputasi modern ialah cara terkini atau cara yang paling baru untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma.
Jenis-jenis komputasi modern ada 3 macam, yaitu :
1. Mobile Computing atau Komputasi Bergerak Mobile computing (komputasi bergerak)
Merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel serta mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.
2. Grid Computing Komputasi grid
Memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan.
3. Cloud Computing atau Komputasi Awan Cloud computing
Adalah perluasan dari konsep pemrograman berorientasi objek abstraksi. Abstraksi, sebagaimana dijelaskan sebelumnya, menghapus rincian kerja yang kompleks dari visibilitas.
Manfaat Komputasi Modern
Banyak manfaat yang terjadi dengan adanya komputasi modern, diantaranya adalah:
Perhitungan-perhitungan kompleks yang bisa mencapai ribuan data dapat dengan mudah dikerjakan manusia dengan bantuan komputer. Hal ini tentunya dapat mengurangi waktu, biaya dan lain sebagainya.
Lahirnya komputer dapat membantu pekerjaan manusia, dalam berbagai bidang. Misalnya pada bidang kedokteran, pertanian, astronomi, teknologi, ekonomi dan lainnya. Bahkan komputer sekarang telah ada dalam hampir semua bidang di dunia ini.
Sejarah Komputasi Modern
John von Neumann (1903-1957) adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Dalam hidupnya yang singkat, Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann meningkatkan karya-karyanya dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer. Beliau juga merupakan salah seorang ilmuwan yang sangat berpengaruh dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu.
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. Di sana, 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 terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.
Von Neumann juga belajar di 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. 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 matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.
Setelah mengajar di Berlin dan Hamburg, Von Neumann pindah ke Amerika pada tahun 1930 dan bekerja di Universitas Princeton serta menjadi salah satu pendiri Institute for Advanced Studies.
Dipicu ketertarikannya pada hidrodinamika dan kesulitan penyelesaian persamaan diferensial parsial nonlinier yang digunakan, Von Neumann kemudian beralih dalam bidang komputasi. Sebagai konsultan pada pengembangan ENIAC, dia merancang konsep arsitektur komputer yang masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah komputer dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan pengendali pusat, I/O, dan memori. (dna)
Senin, 01 Mei 2017
Pengantar Komputasi Modern di bidang kesehatan
Komputasi Modern
Komputasi Modern merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan suatu masalah. Dalam komputasi modern terdapat perhitungan dan pencarian solusi dari masalah. Perhitungan dari komputasi modern adalah akurasi, kecepatan, problem, volume dan besar kompleksitas.
Sejarah Komputasi Modern
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 penadan 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.
Paralel Prosesing
Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat programberjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi dalam praktek,seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya.
Hubungan Paralel dan Komputasi Modern
Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan satu CPU saja.
BioInformatika
Bio informatika adalah 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, prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bidang Bidang Terkait BioInformatika
Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang yang mengaplikasikan teknik- teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi tersebut, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur.
Computational Biology
Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam computational biology, namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada fenomena biologi cukup sulit. Tidak semua dari computational biology merupakan Bioinformatika, seperti contohnya Model Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipun dikaitkan dengan masalah biologi.
Medical Informatics
Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit” – yaitu informasi dari sistem-sistem super selular, tepat pada level populasi— di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
Cheminformatics
Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge HealthechInstitute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan diatas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini. Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obat-obatan hingga sekarang meskipun terlihat aneh. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, desain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses ujidan gagal (trial-error process). Ruang lingkup pembelajaran dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure Retrieval,Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilities.
Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom.
Proteomics
Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun (encoded) oleh genom. Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein,interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari protein-protein dan kompleks-kompleks ordetingkat tinggi dari protein. Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipesel yang diberikan pada waktu tertentu– apakah untuk mengukur berat molekul atau nilai-nilaiisoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan daridata yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.
Pharmacogenomics
Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresigen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh daripasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).
Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisimereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk mengidentifikasihubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan pengembangan terapi pengobatan
Sumber :
https://guntaraachmad.wordpress.com/2016/06/15/bioinformatika-bidang-bidang-yang-terkait/
https://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika
http://shara9128.blogspot.com/2012/03/komputasi-dan-parallel -processing.html
Komputasi Modern merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan suatu masalah. Dalam komputasi modern terdapat perhitungan dan pencarian solusi dari masalah. Perhitungan dari komputasi modern adalah akurasi, kecepatan, problem, volume dan besar kompleksitas.
Sejarah Komputasi Modern
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 penadan 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.
Paralel Prosesing
Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat programberjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi dalam praktek,seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya.
Hubungan Paralel dan Komputasi Modern
Kinerja komputasi dengan menggunakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan satu CPU saja.
BioInformatika
Bio informatika adalah 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, prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bidang Bidang Terkait BioInformatika
Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang yang mengaplikasikan teknik- teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi tersebut, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur.
Computational Biology
Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam computational biology, namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada fenomena biologi cukup sulit. Tidak semua dari computational biology merupakan Bioinformatika, seperti contohnya Model Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipun dikaitkan dengan masalah biologi.
Medical Informatics
Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit” – yaitu informasi dari sistem-sistem super selular, tepat pada level populasi— di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
Cheminformatics
Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge HealthechInstitute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan diatas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini. Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obat-obatan hingga sekarang meskipun terlihat aneh. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, desain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses ujidan gagal (trial-error process). Ruang lingkup pembelajaran dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure Retrieval,Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilities.
Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom.
Proteomics
Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun (encoded) oleh genom. Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein,interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari protein-protein dan kompleks-kompleks ordetingkat tinggi dari protein. Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipesel yang diberikan pada waktu tertentu– apakah untuk mengukur berat molekul atau nilai-nilaiisoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan daridata yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.
Pharmacogenomics
Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresigen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh daripasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).
Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisimereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk mengidentifikasihubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan pengembangan terapi pengobatan
Sumber :
https://guntaraachmad.wordpress.com/2016/06/15/bioinformatika-bidang-bidang-yang-terkait/
https://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika
http://shara9128.blogspot.com/2012/03/komputasi-dan-parallel -processing.html
Kamis, 17 November 2016
TUGAS 2 PENGANTAR BISNIS INFROMATIKA
Bussiness Model Canvas
Bussiness Model Canvas adalah sebuah framework yang
sederhana dan mudah dimengerti untuk menggambarkan suatu bisnis. Ada sembilan kotak
yang merepresentasikan elemen-elemen kunci yang secara umum ada pada semua
model bisnis yaitu :
1. Customer Segment : kelompok target konsumen yang akan atau
sedang
kita bidik untuk menjadi pelanggan kita.
2. Value Proposition : nilai atau value yang kita tawarkan untuk pelanggan.
3. Channels : cara yang digunakan untuk memberikan value
proposition kita ke konsumer.
4. Customer Relationship : cara untuk mendapatkan, menambah jumlah
konsumen dan untuk mempertahankan
konsumen agar terus setia dengan kita.
5. Revenue Stream : berbagai cara untuk menghasilkan keuntungan dari
kita bidik untuk menjadi pelanggan kita.
2. Value Proposition : nilai atau value yang kita tawarkan untuk pelanggan.
3. Channels : cara yang digunakan untuk memberikan value
proposition kita ke konsumer.
4. Customer Relationship : cara untuk mendapatkan, menambah jumlah
konsumen dan untuk mempertahankan
konsumen agar terus setia dengan kita.
5. Revenue Stream : berbagai cara untuk menghasilkan keuntungan dari
value proposition kita.
6. Key Resource : hal-hal yang paling penting yang harus dimiliki
agar key activities bisa dijalankan.
7. Key Activities : kegiatan yang wajib dilakukan oleh perusahaan
untuk menghasilkan value proposition yang
ditawarkan.
8. Key Partners : pihak-pihak yang bias diajak kerjasama.
9. Cost Structure : rincian biaya-biaya terbesar yang harus dikeluarkan
untuk melakukan key activities dan menghasilkan
value proposition.
6. Key Resource : hal-hal yang paling penting yang harus dimiliki
agar key activities bisa dijalankan.
7. Key Activities : kegiatan yang wajib dilakukan oleh perusahaan
untuk menghasilkan value proposition yang
ditawarkan.
8. Key Partners : pihak-pihak yang bias diajak kerjasama.
9. Cost Structure : rincian biaya-biaya terbesar yang harus dikeluarkan
untuk melakukan key activities dan menghasilkan
value proposition.
Setelah memahami
Bussiness Model Canvas dan sembilan kotak yang merepresentasikan elemen-elemen
kunci model bisnis, kami kelompok 2 Pengantar Bisnis Informatika 4IA15 membuat
sebuah Bussiness Model Canvas dimana model bisnis ini dibuat oleh kami kelompok
2 dan didesign untuk sebuah usaha yang kami beri nama Manna. Berikut adalah
gambar Bussiness Model Canvas yang telah kami buat :
Kamis, 20 Oktober 2016
TUGAS PENGANTAR BISNIS INFORMATIKA ALTERATION STUDIO
TUGAS PENGANTAR BISNIS INFORMATIKA
ALTERATION STUDIO
Alteration Studio yang berlokasi di JL. Kapuk No.26 Depok Jawa Barat, dibangun oleh 4 orang founder yaitu Muhammad Putra Dermawan sebagai CEO, Febrian Reza sebagai CFO, Alberto Juan sebagai CTO dan Dani Simanjuntak sebagai CMO. Berdiri sejak 8 Desember 2015, perusahaan ini berskala kecil. Alteration Studio memiliki arti Studio Perubahan dan diharapkan setiap orang yang belajar di Alteration Studio mendapatkan perubahan yang lebih baik untuk dirinya sendiri. Your Trust is Our Asset adalah motto dari perusahaan tersebut. Alteration Studio yang memang konsen dalam pengembangan SDM dan infrastruktur teknologi informasi menyelenggarakan program-program yang sejatinya akan turut membantu masyarakat Indonesia meningkatkan mutu dan daya saing dalam menghadapi MEA.
Program-program yang ditawarkan Alteration Studio diantaranya:
IT Training : bertujuan untuk melatih peserta hingga bias membuat sebuah system dengan menggunakan bahasa pemrograman WEB atau membuat Game di platform Android.
IT Development : membantu konsumen/klien yang membutuhkan jasa Konsultasi IT, membuat infrastructure building, sofwtare development, Security System, dan Software License.
Game Development : membuat game-game inovasi terbaru yang diantaranya sebagai pembelajaran, hiburan, serta meningkatkan kreatifitas dalam memenuhi program "Industri Kreatif" yang digemporkan oleh presiden Joko Widodo.
Tenaga pengajar di Alteration Studio ada 7 oarang yaitu 4 Founder dan 3 orang yang dipekerjakan (pengajar). Sistem pembagian hasil Alteration Studio dari kursus privat dan reguler adalah founder setiap kedatangannya ke Alteration Studio mendapatkan nominal (fee) sedangkan pengajar mendaatkan nominal (fee) per mengajar per orang dengan pembagian 60% untuk pengajar dan 40% untuk founder IT Training. Untuk sebuah project pembagiannya adalah orang yang di pekerjakan (membantu project) dan pm (personal management) di bayar terlebih dahulu sesuai dengan kesepakatan awal kemudian sisa uang project dijadikan 100% lalu di bagi per orang yang menjalankan project tersebut sesuai aturan dan ketentuan yang sudah ditetapkan.
Untuk omset perusahaan di bidang IT Training dari bulan Maret – September sekitar 60 juta – 80 juta, IT Development diperkirakan diatas 100 juta, dan Game Development masih dalam proses pengerjaan project. Alteration Studio masih menyewa tempat usahanya per tahun dan izin usahanya pun masih dalam proses. Promosi yang dilakukan juga masih dari mulut ke mulut dan yang melewati tempat kursus saja. Namun baru di coba beberapa hari kemarin ke kelas-kelas di Universitas Gunadarma dan responnya cukup baik.
Harapan Alteration Studio kedepannya bias mencakup pasar yang lebih luas bukan hanya di bidang IT saja dan tentunya perubahan yang lebih baik untuk setiap orang yang dating belajar ke Alteration Studio. Para Founder ingin menjadi Pionir Gunadarma menunjukan kepada banyak orang terutama adik-adik kelas bahwa mereka memulai semuanya dari sesuatu yang kecil ini namanya proses supaya orang menghargai proses, tidak hanya melihat hasil akhirnya saja.
ALTERATION STUDIO
Alteration Studio yang berlokasi di JL. Kapuk No.26 Depok Jawa Barat, dibangun oleh 4 orang founder yaitu Muhammad Putra Dermawan sebagai CEO, Febrian Reza sebagai CFO, Alberto Juan sebagai CTO dan Dani Simanjuntak sebagai CMO. Berdiri sejak 8 Desember 2015, perusahaan ini berskala kecil. Alteration Studio memiliki arti Studio Perubahan dan diharapkan setiap orang yang belajar di Alteration Studio mendapatkan perubahan yang lebih baik untuk dirinya sendiri. Your Trust is Our Asset adalah motto dari perusahaan tersebut. Alteration Studio yang memang konsen dalam pengembangan SDM dan infrastruktur teknologi informasi menyelenggarakan program-program yang sejatinya akan turut membantu masyarakat Indonesia meningkatkan mutu dan daya saing dalam menghadapi MEA.
Program-program yang ditawarkan Alteration Studio diantaranya:
IT Training : bertujuan untuk melatih peserta hingga bias membuat sebuah system dengan menggunakan bahasa pemrograman WEB atau membuat Game di platform Android.
IT Development : membantu konsumen/klien yang membutuhkan jasa Konsultasi IT, membuat infrastructure building, sofwtare development, Security System, dan Software License.
Game Development : membuat game-game inovasi terbaru yang diantaranya sebagai pembelajaran, hiburan, serta meningkatkan kreatifitas dalam memenuhi program "Industri Kreatif" yang digemporkan oleh presiden Joko Widodo.
Tenaga pengajar di Alteration Studio ada 7 oarang yaitu 4 Founder dan 3 orang yang dipekerjakan (pengajar). Sistem pembagian hasil Alteration Studio dari kursus privat dan reguler adalah founder setiap kedatangannya ke Alteration Studio mendapatkan nominal (fee) sedangkan pengajar mendaatkan nominal (fee) per mengajar per orang dengan pembagian 60% untuk pengajar dan 40% untuk founder IT Training. Untuk sebuah project pembagiannya adalah orang yang di pekerjakan (membantu project) dan pm (personal management) di bayar terlebih dahulu sesuai dengan kesepakatan awal kemudian sisa uang project dijadikan 100% lalu di bagi per orang yang menjalankan project tersebut sesuai aturan dan ketentuan yang sudah ditetapkan.
Untuk omset perusahaan di bidang IT Training dari bulan Maret – September sekitar 60 juta – 80 juta, IT Development diperkirakan diatas 100 juta, dan Game Development masih dalam proses pengerjaan project. Alteration Studio masih menyewa tempat usahanya per tahun dan izin usahanya pun masih dalam proses. Promosi yang dilakukan juga masih dari mulut ke mulut dan yang melewati tempat kursus saja. Namun baru di coba beberapa hari kemarin ke kelas-kelas di Universitas Gunadarma dan responnya cukup baik.
Harapan Alteration Studio kedepannya bias mencakup pasar yang lebih luas bukan hanya di bidang IT saja dan tentunya perubahan yang lebih baik untuk setiap orang yang dating belajar ke Alteration Studio. Para Founder ingin menjadi Pionir Gunadarma menunjukan kepada banyak orang terutama adik-adik kelas bahwa mereka memulai semuanya dari sesuatu yang kecil ini namanya proses supaya orang menghargai proses, tidak hanya melihat hasil akhirnya saja.
Senin, 09 Mei 2016
ANALISA TUJUAN DAN PENGGUNAAN ALGORITMA PADA GAME
Pada Tugas kali ini saya akan menjelakan tentang tujuan dan
pengguna algoritma pada game, langsung saja berikut penjelasan pada
masisng-masing game :
- - OTHELO
Pada game othelo ini adalah suatu game yang mengguanakan
sebuah papan sebagai arenanya, dan pada
game, untuk algoritma yang digunakkan pada game ini adalah DFS (depth first
search) yang dimna dalam pemebuatan pohon dinamis pada DFS ini mengunakan
bantuan algoritma Minimax.
- - Matches
Game matches ini adalah pemainan menggunakan
object berbentik korek api dengan rules bagaimana player tidak boleh mengambil
korek itu terakhir dalam melawajn AI yang telah di program,untuk algoritma yang
di gunakan pada game ini adalah DFS (depth first search).
- - Tic Tac
Game
tic tac ini adalah game yang menggunakan
algoritma DFS (depth first search), pada game ini menggunakan sebuah symbol
lingkaran dan symbol X.
Langganan:
Postingan (Atom)