Tugas Pengganti (No SQL)

NoSQL adalah istilah yang dikenal dalam teknologi komputasi untuk merujuk kepada kelas yang luas dari sistem manajemen basis data yang di identifikasikan dengan tidak mematuhi aturan pada model sistem manajemen basis data relasional yang banyak digunakan.

NoSQL tidak dibangun terutama dengan table dan umumnya tidak menggunakan SQL untuk memanipulasi data, sehingga sering ditafsirkan sebagai “tidak hanya SQL”.

Ketika kita berbicara tentang database, maka pikiran kita langsung tertuju ke perintah “select * from table”, atau Oracle, PostgreSQL, MySQL dan SQL server. Dua hal diatas adalah database Relasional yang cukup populer ditelinga programer atau mahasiswa IT. Namun Apa itu database NoSQL? Database NoSQL adalah database yang tidak menggunakan realasi antar tabel dan tidak menyimpan data dalam format tabel kaku (kolom yang fix) seperti layaknya Relasional Database.

A.    Pengelompokan database noSQL

Secara umum, database noSQL dibagi menurut format penyimpanan dokmentnya . Berikut ini adalah pengelompokan database noSQL berdasarkan model (penyimpanan) datanya

1.      Document Database contohnya MongoDB, seiap satu object data disimpan dalam satu dokumen. Dokumen sendiri bisa terdiri dari key-value, dan value sendiri bisa berupa array atau key-value bertingkat.

2.      Graph , Format penyimpanan data dalam struktur graph. Format ini sering dipakai untuk data yang saling berhubungan seperti jejaring social. Contoh database noSQL dengan format ini adalah Neo4J dan FlockDB. FlockDB dipakai oleh twitter.

3.      Key – Value,  contoh database jenis ini adalah Apache Cassandra.

4.      Object Database. Format database yang disimpan dalam object object, Object disini sama dengan pengertian object di Pemrograman beroreintasi object , Contoh databasenya adalah Db4o.

5.      Tipe lainnya adalah tabular, tuple store dan berbagai jenis lain yang tidak terlalu populer.

B.     Kelebihan NoSQL di banding Relasional Database

1.      NoSQL bisa menampung data yang terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstuktur secara efesien dalam skala besar (big data/cloud).

2.      Menggunakan OOP dalam pengaksesan atau manipulasi datanya.

3.      NoSQL tidak mengenal schema tabel yang kaku dengan format data yang kaku. NoSQL sangat cocok untuk data yang tidak terstruktur, istilah singkat untuk fitur ini adalah Dynamic Schema.

4.      Autosharding, istilah sederhananya, jika database noSQL di jalankandi cluster server (multiple server) maka data akan tersebar secara otomatis dan merata keseluruh server.

Kekurangan dari database NoSQL sendiri , minimal bagi saya adalah Hostingnya mahal. beberapa layanan di luar negeri mencharge biaya 100-200USD untuk hosting database noSQL. Selain itu, saya belum pernah menemukan hosting Cpanel yang mendukung database MongoDB atau database noSQL lainnya.

Selain itu, karena bervariasinya produk dan format penyimpanan, berpindah antar satu produk database ke produk noSQL lainnya perlu waktu untuk belajar. Contohnya ketika anda pindah dari MongoDB ke Cassandra, maka anda harus belajar lagi dari awal, berbeda dengan database RDMS.

Pengantar MongoDB

 

MongoDB adalah salah satu produk database noSQL  OPEN SOURCE yang menggunakan struktur data JSON untuk menyimpan datanya. MongoDB adalah salah satu database noSQL yang paling populer di internet. MongoDB sering dipakai untuk aplikasi berbasis Cloud, Grid Computing, atau Big Data.

A.    Format Dokumen /Struktur data di MongoDB

  

  

B.     Terminologi dan konsep MongoDB 

Berikut ini adalah terminologi dan konsep yang perlu anda tahu di MongoDB, untuk memudahkan anda, maka akan saya buat tabel perbandingan dengan konsep yang ada di SQL database.

  

Untuk primary key, walaupun penamaan istilahnya sama, namun dalam sisi implementasi sangat berbeda. Primary key di RDBMS adalah kolom unik di tabel yang didefinisikan sendiri oleh user . MongoDB secara otomatis membuatkan primary key di field _id dan akan terisi secara otomatis

C.     Pemakai MongoDB

MongoDB telah dipakai oleh perusahaan besar seperti SourceForge.net, CodeAcademy, FourSquare dan Craiglist.

Berikut adalah tutorial penginstallan Mongo DB

Sumber :

http://www.candra.web.id/pengantar-database-nosql-dan-mongodb/

Read More

Pengantar Komputasi Cloud

A.    Pendahuluan

Perkembangan teknologi di era ini menggunakan konsep – konsep seperti social networking, open, share, colaborations, mobile, easy maintenance, one click, terdistribusi, scalability, concurency, dan transparan. Sampai saat ini trend teknologi Cloud Computing masih terus diteliti dalam penelitian – penelitian para pakar IT dunia. Dengan berbagai kelebihan dan kekurangan, Cloud Computing hadir dengan memudahkan akses data dari mana saja dan kapan saja, karena dengan memanfaatkan internet dan menggunakan perangkat fixed atau mobile device menggunakan internet cloud sebagai tempat penyimpanan data, aplikasi dan lainya. Cloud Computing atau bisa disebut juga Komputasi awan adalah suatu penggabungan antara teknologi komputer yang telah berkembang dengan basis internet yang juga telah berkembang. Mengapa disebut sebagai komputasi awan karena komputasi kita anggap sebagai komputer dan internet sebagai awan dimana bekerja tidak kelihatan oleh mata manusia.
Teknologi ini akan memberikan banyak keuntungan baik dari sisi pemberi layanan (provider) atau dari sisi user. Penerapan teknologi ini memberikan dampak yang sangat signifikan bagi pengembangan teknologi itu sendiri, baik dari sisi pengguna maupun dari sisi industri. Pengguna diuntungkan dengan semakin mudahnya memperoleh atau mengunduh data secara cepat dan mudah karena banyak layanan yang dibuka oleh pihak industri. Keuntungan bagi pihak industri pun tidak kalah besar dengan kemudahan yang didapat oleh pengguna, karena dengan semakin majunya teknologi cloud computing akan semakin memudahkan industri untuk memasarkan produk dan menyebarkan informasi secara meluas keseluruh penjuru dunia. Cloud computing adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer dan pengembangan berbasis internet.

B.     Distributed Computation dalam Cloud Computing 

Distributed Computing adalah ilmu yang memecahkan masalah besar dengan memberikan bagian kecil dari masalah untuk banyak komputer untuk memecahkan dan kemudian menggabungkan solusi untuk bagian-bagian menjadi solusi untuk masalah tersebut. Distributed computing terkait dengan system perangkat keras dan perangkat lunak yang memiliki lebih dari satu elemen pemrosesan atau storage element.

Pada cloud computing, penyimpanan data hanya dilakukan pada server utama, sehingga pengguna hanya dapat mengaksesnya tanpa harus mengetahui infrastruktur pembuatan aplikasinya. Hanya perlu interface software saja untuk mengakses server. Interface ini pada umumnya merupakan web browser yang tersedia dengan banyak pilihan dan tidak berbayar.

Cloud computing dipecah ke dalam beberapa kategori yang berbeda berdasarkan jenis layanan yang disediakan. SaaS (Software as a Service) adalah kategori komputasi awan di mana sumber daya utama yang tersedia sebagai layanan perangkat lunak aplikasi. PaaS (Platform as a Service) adalah kategori / penerapan komputasi awan di mana penyedia layanan memberikan platform komputasi atau solusi tumpukan untuk pelanggan mereka melalui internet. IaaS (Infrastructure as a Service) adalah kategori komputasi awan di mana sumber daya utama yang tersedia sebagai layanan yang infrastruktur perangkat keras. DaaS (Desktop sebagai Layanan), yang merupakan layanan muncul-Aas berkaitan dengan memberikan pengalaman seluruh desktop melalui internet. Ini kadang-kadang disebut sebagai virtualisasi desktop / virtual desktop atau desktop host.

Bidang ilmu komputer yang berkaitan dengan sistem terdistribusi disebut komputasi terdistribusi. Sebuah sistem terdistribusi terdiri dari lebih dari satu komputer self-directed berkomunikasi melalui jaringan. Komputer-komputer ini menggunakan memori lokal mereka sendiri. Semua komputer dalam sistem terdistribusi berbicara satu sama lain untuk mencapai tujuan bersama tertentu. Atau, pengguna yang berbeda pada setiap komputer mungkin memiliki kebutuhan individu yang berbeda dan sistem terdistribusi akan melakukan koordinasi sumber daya bersama (atau bantuan berkomunikasi dengan node lain) untuk mencapai tugas-tugas masing-masing. Node berkomunikasi menggunakan message passing. Komputasi terdistribusi juga dapat diidentifikasi sebagai menggunakan sistem terdistribusi untuk memecahkan masalah besar tunggal dengan melanggar itu dengan tugas, masing-masing yang dihitung masing-masing komputer dari sistem terdistribusi. Biasanya, mekanisme toleransi berada di tempat untuk mengatasi kegagalan komputer individu. Struktur (topologi, delay dan kardinalitas) dari sistem ini tidak dikenal di muka dan itu bersifat dinamis. Komputer individu tidak harus tahu segala sesuatu tentang seluruh sistem atau masukan lengkap (untuk masalah yang akan dipecahkan).

Sumber:

http://robbyfahlevi.blogspot.co.id/2016/04/distributed-computation-dalam-cloud.html

http://bassmotion-blog.tumblr.com/post/143726735908/pengantar-komputasi-cloud

Read More

Pengantar Komputasi Grid

Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar.

Komputasi Grid atau Grid Computing merupakan salah satu dari tipe Komputasi Paralel, adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer terpisah secara geografis namun tersambung via jalur komunikasi (termasuk Internet) untuk memecahkan persoalan komputasi skala besar. Semakin cepat jalur komunikasi terbuka, maka peluang untuk menggabungkan kinerja komputasi dari sumber-sumber komputasi yang terpisah menjadi semakin meningkat. Dengan demikian, skala komputasi terdistribusi dapat ditingkatkan secara geografis lebih jauh lagi, melintasi batas-batas domain administrasi yang ada.

Tiga hal yang di-sharing dalam sebuah sistem grid, antara lain : Resource, Network dan Proses. Kegunaan / layanan dari sistem grid sendiri adalah untuk melakukan high throughput computing dibidang penelitian, ataupun proses komputasi lain yang memerlukan banyak resource komputer.

A.    Latar Belakang

Perkembangan kecepatan prosesor berkembang sesuai dengan Hukum Moore, meskipun demikian bandwith jaringan komputer berkembang jauh lebih pesat. Semakin cepatnya jalur komunikasi ini membuka peluang untuk menggabungkan kekuatan komputasi dari sumber-sumber komputasi yang terpisah. Perkembangan ini memungkinkan skala komputasi terdistribusi ditingkatkan lebih jauh lagi secara geografis, melintasi batas-batas domain administrasi yang sudah ada.

Pesatnya perkembangan teknologi komputer di negara-negara maju, membuat para penelitinya semakin haus akan tenaga komputasi yang dapat menjawab tantangan dan permasalahan yang mereka hadapi. Walaupun sudah memiliki supercomputer dengan kapasitas yang sangat tinggi , apa yang sudah ada ini pun dirasa tetap kurang, karena mereka berusaha memecahkan permasalahan yang lebih besar lagi. Setelah semua komputer yg dimiliki seorang "peneliti haus tenaga komputasi" dipergunakan habis-habisan untuk memecahkan masalahnya, setelah berbagai cara untuk memecahkan masalah dicoba, dan dipilih yang paling efisien, tetapi tetap masalahnya belum bisa dipecahkan juga, apa yang harus dia lakukan? Komputasi grid adalah salah satu jawaban dari pertanyaan ini.

B.     Alasan suatu sistem melakukan komputasi grid

1.     Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap sumberdaya komputasi yang tidak berada dibawah suatu kendali terpusat. Seandainya sumber daya yang digunakan berada dalam satu cakupan domain administratif, maka komputasi tersebut belum dapat dikatakan komputasi grid.

2.    Sistem tersebut menggunakan standard dan protokol yang bersifat terbuka (tidak terpaut pada suatu implementasi atau produk tertentu). Komputasi grid disusun dari kesepakatan-kesepakatan terhadap masalah yang fundamental, dibutuhkan untuk mewujudkan komputasi bersama dalam skala besar. Kesepakatan dan standar yang dibutuhkan adalah dalam bidang autentikasi, otorisasi, pencarian sumberdaya, dan akses terhadap sumber daya, misalnya TCP/IP.

3.   Sistem tersebut berusaha untuk mencapai kualitas layanan yang canggih, (nontrivial quality of service) yang jauh diatas kualitas layanan komponen individu dari komputasi grid tersebut.

C.     Konsep dasar dari Komputasi Grid

1.      Sumber daya dikelola dan dikendalikan secara lokal.

2.  Sumber daya berbeda dapat mempunyai kebijakan dan mekanisme berbeda, mencakup Sumber daya komputasi dikelola oleh sistem batch berbeda, Sistem storage berbeda pada node berbeda, Kebijakan berbeda dipercayakan kepada user yang sama pada sumber daya berbeda pada Grid.

3.      Sifat alami dinamis: Sumber daya dan pengguna dapat sering berubah.

4.      Lingkungan kolaboratif bagi e-community (komunitas elektronik, di internet).

D.    Keuntungan dasar dari penerapan komputasi Grid

Secara generik, keuntungan dasar dari penerapan komputasi Grid, yaitu:

1.      Perkalian dari sumber daya: Resource pool dari CPU dan storage tersedia ketika idle

2.    Lebih cepat dan lebih besar: Komputasi simulasi dan penyelesaian masalah apat berjalan lebih cepat dan mencakup domain yang lebih luas

3.     Software dan aplikasi: Pool dari aplikasi dan pustaka standard, Akses terhadap model dan perangkat berbeda, Metodologi penelitian yang lebih baik

4.      Data: Akses terhadap sumber data global, dan Hasil penelitian lebih baik

E.     Contoh Grid Computing

1.      Scientific Simulation

Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.

2.      Medical Images

Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-image. Contohnya adalah eDiaMoND project.

3.      Computer-Aided Drug Discovery (CADD)

Komputasi grid digunakan untuk membantu penemuan obat. Salah satu contohnya adalah: Molecular Modeling Laboratory (MML) di University of North Carolina (UNC).

4.      Big Science

Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium yang disponsori oleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA.

5.      E-Learning

Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid.

6.      Visualization

Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan yang rumit.

7.      Microprocessor design

Komputasi grid membantu untuk mengurangi microprocessor design cycle dan memudahkan design center untuk membagikan resource lebih efisien. Contohnya ada diMicroprocessor Design Group at IBM Austin.

Sumber :

http://fahrezamaulana.blogspot.co.id/2013/07/pengantar-komputasi-grid.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_grid

http://gustavsri.blogspot.co.id/2016/03/pengantar-komputasi-grid.html

Read More

Contoh Kasus Implementasi Komputasi dalam bidang Ekonomi dan Geografi

Contoh Kasus Implementasi Komputasi dalam Bidang Ekonomi

Implementasi pada ilmu pengetahuan ekonomi adalah mempelajari agent-based computational modeling, computational econometrics dan statistika, komputasi keuangan, computational modeling of dynamic macroeconomic system, pemrograman yang didesain khusus untuk komputasi ekonomi, dan pengembangan alat bantu dalam pendidikan komputasi ekonomi. Karena dibidang ekonomi pasti memiliki permasalahan yang harus dipecahkan oleh algoritma contohnya adalah memecahkan teori statistika untuk memecahkan permasalahan keuangan.

Contoh yang akan saya ambil dari komputasi ekonomi adalah komputasi statistik. Komputasi statistic adalah jurusan yang mempelajari teknik pengolahan data, membuat program dan analisis data serta teknik penyusunan sistem informasi statistic seperti : penyusunan basis data, komunikasi data, sistem jaringan dan diseminasi data statistic.

Komputasi dapat digunakan untuk memecahkan masalah ekonomi, contohnya seperti : Data Mining, dengan data mining sebuah perusahaan dapat memecahkan maslah dengan cara yang seefektif mungkin. Manfaat yang terjadi dengan adanya komputasi ini yaitu, 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.

Contoh Kasus Implementasi Komputasi dalam bidang Geografi

Sistem Informasi Geografis (Geographic Information System disingkat GIS) adalah sistem informasi khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan). Atau dalam arti yang lebih sempit, adalah sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola dan menampilkan informasi berefrensi geografis, misalnya data yang diidentifikasi menurut lokasinya, dalam sebuah database. Para praktisi juga memasukkan orang yang membangun dan mengoperasikannya dan data sebagai bagian dari sistem ini.

Teknologi Sistem Informasi Geografis dapat digunakan untuk investigasi ilmiah, pengelolaan sumber daya, perencanaan pembangunan, kartografi dan perencanaan rute. Misalnya, SIG bisa membantu perencana untuk secara cepat menghitung waktu tanggap darurat saat terjadi bencana alam, atau SIG dapat digunaan untuk mencari lahan basah(wetlands) yang membutuhkan perlindungan dari polusi.

1.      Manajemen tata guna lahan

Pemanfaatan dan penggunaan lahan merupakan bagian kajian geografi yang perlu dilakukan dengan penuh pertimbangan dari berbagai segi. Tujuannya adalah untuk menentukan zonifikasi lahan yang sesuai dengan karakteristik lahan yang ada. Misalnya, wilayah pemanfaatan lahan di kota biasanya dibagi menjadi daerah pemukiman, industri, perdagangan, perkantoran, fasilitas umum,dan jalur hijau. SIG dapat membantu pembuatan perencanaan masing-masing wilayah tersebut dan hasilnya dapat digunakan sebagai acuan untuk pembangunanutilitas-utilitas yang diperlukan. Lokasi dari utilitas-utilitas yang akan dibangun di daerah perkotaan (urban) perlu dipertimbangkan agar efektif dan tidak melanggar kriteria-kriteria tertentuyang bisa menyebabkan ketidakselarasan. Contohnya, pembangunan tempat sampah. Kriteria-kriteria yang bisa dijadikan parameter antara lain: di luar area pemukiman, berada dalam radius 10 meter dari genangan air, berjarak 5 meter dari jalan raya, dan sebagainya. Dengan kemampuan SIG yang bisa memetakan apa yang ada di luar dan di dalam suatu area, kriteria-kriteriaini nanti digabungkan sehingga memunculkan irisan daerah yang tidak sesuai, agak sesuai, dan sangat sesuai dengan seluruh kriteria. Di daerah pedesaan (rural) manajemen tata guna lahan lebih banyak mengarah ke sektor pertanian. Dengan terpetakannya curah hujan, iklim, kondisitanah, ketinggian, dan keadaan alam, akan membantu penentuan lokasi tanaman, pupuk yang dipakai, dan bagaimana proses pengolahan lahannya. Pembangunan saluran irigasi agar dapat merata dan minimal biayanya dapat dibantu dengan peta sawah ladang, peta pemukiman penduduk, ketinggian masing-masing tempat dan peta kondisi tanah. Penentuan lokasi gudang dan pemasaran hasil pertanian dapat terbantu dengan memanfaatkan peta produksi pangan, penyebarankonsumen, dan peta jaringan transportasi. Selain untuk manajemen pemanfaatan lahan, SIG juga dapat membantu dalam hal penataan ruang. Tujuannya adalah agar penentuan pola pemanfaatan ruang disesuaikan dengan kondisi fisik dan sosial yang ada, sehingga lebih efektif dan efisien. Misalnya penataan ruang perkotaan, pedesaan, permukiman,kawasan industri, dan lainnya.

2.      Inventarisasi sumber daya alam

Secara sederhana manfaat SIG dalam data kekayaan sumber daya alamiah sebagai berikut:

-         Untuk mengetahui persebaran berbagai sumber daya alam,

-         Untuk mengetahui persebaran kawasan lahan, misalnya: Kawasan lahan potensial dan lahan kritis, Kawasan hutan yang masih baik dan hutan rusak, Kawasan lahan pertanian dan perkebunan,  Pemanfaatan perubahan penggunaan lahan, Rehabilitasi dan konservasi lahan.

-         Untuk pengawasan daerah bencana alam, Kemampuan SIG untuk pengawasan daerah bencana alam, misalnya: Memantau luas wilayah bencana alam dan pencegahan terjadinya bencana alam pada masa datang.

3.      Bagi perencanaan Wilayah dan Kota

-  Untuk bidang sumber daya, seperti kesesuaian lahan pemukiman, pertanian, perkebunan, tata guna lahan, pertambangan dan energi, analisis daerah rawan bencana.

-  Untuk bidang perencanaan ruang, seperti perencanaan tata ruang wilayah, perencanaan kawasan industri, pasar, kawasan permukiman, penataan sistem dan status pertahanan.

-     Untuk bidang manajemen atau sarana-prasarana suatu wilayah, seperti manajemen sistem informasi jaringan air bersih, perencanaan dan perluasan jaringan listrik.

-     Untuk bidang pariwisata, seperti inventarisasi pariwisata dan analisis potensi pariwisata suatu daerah.

-     Untuk bidang transportasi, seperti inventarisasi jaringan transportasi publik, kesesuaian rute alternatif, perencanaan perluasan sistem jaringan jalan, analisis kawasan rawan kemacetan dan kecelakaaan.

-          Untuk bidang sosial dan budaya, seperti untuk mengetahui luas dan persebaran penduduk suatu wilayah, mengetahui luas dan persebaran lahan pertanian serta kemungkinan pola drainasenya, pendataan dan pengembangan pusat-pusat pertumbuhan dan pembangunan pada suatu kawasan, pendataan dan pengembangan pemukiman penduduk, kawasan industri, sekolah, rumah sakit, sarana hiburan dan perkantoran.

Sumber :

http://reyhanalcatraz.blogspot.co.id/2016/03/tugas-softskill-1-implementasi-komputasi.html

https://dhozkiii24.wordpress.com/2015/03/31/implementasi-komputasi/

Read More

Implementasi Komputasi Dalam Berbagai Bidang

Ø  Bidang Fisika

Implementasi komputasi modern di bidang Fisika adalah Computational Physics yang mempelajari suatu gabungan antara Fisika, Komputer Sains dan Matematika Terapan untuk memberikan solusi pada “Kejadian dan masalah yang kompleks pada dunia nyata” baik dengan menggunakan simulasi juga penggunaan Algoritma yang tepat. Pemahaman Fisika pada teori, eksperimen dan komputasi haruslah sebanding. Agar dihasilkan solusi numerik dan visualisasi atau pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika. Untuk melakukan pekerjaan seperti evaluasi integral, penyelesaian persamaan differensial, penyelesaian persamaan simultan, mem-plot suatu fungsi/data, membuat pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan bekerja dengan bilangan kompleks yang menjadi tujuan penerapan Fisika komputasi. Banyak perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, seperti : MatLab, Visual Basic, Fortran, Open Source Physics (OSP), Labview, Mathematica, dan lain sebagainya digunakan untuk pemahaman dan pencarian solusi numerik dari masalah-masalah pada Fisika komputasi.

Ø  Bidang Kimia

Implementasi komputasi modern di bidang Kimia adalah Computational Chemistry yaitu penggunaan ilmu komputer untuk membantu menyelesaikan masalah Kimia. Contohnya penggunaan super komputer untuk menghitung struktur dan sifat molekul. Istilah Kimia teori dapat didefinisikan sebagai deskripsi Matematika untuk Kimia, sedangkan Kimia komputasi biasanya digunakan ketika metode Matematika dikembangkan dengan cukup baik untuk dapat digunakan dalam program komputer. Perlu dicatat bahwa kata “tepat” atau “sempurna” tidak muncul di sini, karena sedikit sekali aspek Kimia yang dapat dihitung secara tepat. Hampir semua aspek kimia dapat digambarkan dalam skema komputasi kualitatif atau kuantitatif hampiran.

Ø  Bidang Matematika

Menyelesaikan sebuah masalah yang berkaitan dengan perhitungan Matematis, namun dalam pengertian yang akan dibahas dalam pembahasan komputasi modern ini merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah Matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun Algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan masalah manusia.

Ø  Bidang Ekonomi

Pemrograman yang didesain khusus untuk komputasi Ekonomi dan pengembangan alat bantu dalam pendidikan komputasi Ekonomi. Karena dibidang Ekonomi pasti memiliki permasalahan yang harus dipecahkan oleh Algoritma. Contohnya adalah memecahkan teori statistika untuk memecahkan permasalahan keuangan. Salah satu contoh komputasi di bidang Ekonomi adalah komputasi statistik. Komputasi statistik adalah jurusan yang mempelajari teknik pengolahan data, membuat program dan analisis data serta teknik penyusunan sistem informasi statistik, seperti : penyusunan basis data, komunikasi data, sistem jaringan, dan diseminasi data statistik.

Ø  Bidang Geografi

Geografi adalah ilmu yang mempelajari tentang lokasi serta persamaan dan perbedaan (variasi) keruangan atas fenomena fisik dan manusia di atas permukaan bumi. Komputasi dalam bidang Geografi biasanya di gunakan untuk peramalan cuaca, di Indonesia khususnya ada salah satu instansi Negara dengan nama BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) yakni instansi negara yang meneliti mengamati tentang Metereologi, Klimatologi kualitas udara dan Geofisika supaya tetap sesuai dengan perundang undangan yang berlaku di Indonesia.

Ø  Bidang Geologi

Geologi merupakan cabang Ilmu sains yang mempelajari tentang Bumi. Yakni komposisi, struktur , sifat-sifat, sejarah dan proses, komputasi Geologi umumnya digunakan dibidang pertambangan sebuah sistem komputer digunakan untuk menganalisa bahan-bahan mineral dan barang tambang yang terdapat didalam tanah. Implementasi pada bidang ini untuk memetakan letak sumber daya dan kontur dari permukaan bumi yang terdapat hasil tambang.

Sumber :

https://rayenmaulana.wordpress.com/2016/03/27/pengantar-komputasi-modern-pengertian-dan-implementasi-komputasi-modern/

Read More

Teori Komputasi

         Sesuai tugas softskill yang di berikan pada mata kuliah Pengantar Komputasi modern yaitu mengenai teori komputasi, disini saya akan menjelaskan pengertian dari komputasi itu sendiri serta beberapa model komputasi.

Teori komputasi adalah cabang ilmu komputer dan matematika yang membahas apakah dan bagaimanakah suatu masalah dapat dipecahkan pada model komputasi, menggunakan algoritma. Algoritma yang digunakan yaitu untuk menemukan suatu cara dalam memecahkan masalah dari sebuah data input. Data input disini adalah sebuah masukan yang berasal dari luar lingkungan sistem. Komputasi ini merupakan bagian dari ilmu komputer berpadu dengan ilmu matematika. 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 secara umum, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar terhadap bidang ilmu yang mendasari teori ini.

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.

Beberapa model komputasi :

1. Finite State Automata (FSA)/Finite State Machine (FSM). Finite State Automata (FSA) adalah mesin abstrak berupa sistem model matematika dengan masukan dan keluaran diskrit yang dapat mengenali bahasa paling sederhana (bahasa reguler) dan dapat diimplementasikan secara nyata.
2. Push Down Automata (PDA). Pushdown automata adalah automata yang mempunyai kendali terhadap tape masukan dan stack yang berdisplin LIFO (Last In, First Out). Push Down automata adalah recognizer nondeterministik satu arah yang memiliki penyimpanan sementara tak berhingga berisi pushdown list. 
3. Mesin Turing (Turing Machine) atau TM. Mesin Turing adalah model komputasi teoretis yang ditemukan oleh Alan Turing, berfungsi sebagai model ideal untuk melakukan perhitungan matematis. Walaupun model ideal ini diperkenalkan sebelum komputer nyata dibangun, model ini tetap diterima kalangan ilmu komputer sebagai model komputer yang sesuai untuk menentukan apakah suatu fungsi dapat selesaikan oleh komputer atau tidak (menentukan computable function)

Sumber :

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi

https://id.wikipedia.org/wiki/Teori_komputasi

http://oolish.blog.uns.ac.id/komputasi/

Read More