Komputasi Modern

Komputasi bisa diartikan sebagai cara  pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritme. Hal ini inilah yang disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika.

Teori komputasi adalah cabang ilmu komputer dan matematika yang membahas apakah dan bagaimanakah suatu masalah dapat dipecahkan pada model komputasi, menggunakan algoritma.

Bidang ini dibagi menjadi dua cabang yaitu :

1. Teori komputabilitas dan

2. Teori kompleksitas,

kedua cabang ini berurusan dengan model formal komputasi.

Komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memori , memori disini bisa juga dari memori komputer.

Komputasi Modern juga dapat diartikan sebagai sebuah konsep sistem yang menerima instruksi-instruksi yang kemudian disimpan dalam sebuah memori komputer.

Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann yang terkait dengan komputasi modern :

1. Akurasi : yang berhubungan dengan bit dan floating point

2. Kecepatan : dalam satuan hertz (processor tunggal, pipeline, parallel processing)

3. Problem volume besar : down sizing, parallel

4. Modelling : NN, GA

5. Kompleksitas : menggunakan teori big O

Sejarah Singkat Komputasi Modern

Komputasi Modern pertama kali digagasi oleh John von Neumann (Neumann János) beliau adalah seorang matematikawan dari Hungaria-Jerman yang memberikan kontribusi penting di bidang fisika kuantum, analisis fungsional, teori himpunan, ilmu komputer, ekonomi dan bidang lainnya yang berkaitan dengan matematika. Von Neumann adalah pionir komputer digital modern dan penerapan teori operator di bidang mekanika kuantum.

PENERAPAN KOMPUTASI MODERN

Komputasi modern tidak hanya berguna pada bidang teknologi saja, beberapa bidang lainnya juga memanfaatkan komputasi modern ini seperti pada pendidikan, industri, kesehatan, bisnis, sains, kemanan, dan lainnya.

1. Bidang Fisika 

Fisika komputasi adalah studi implementasi numerik algoritma untuk memecahkan masalah di bidang fisika di mana teori kuantitatif sudah ada. Dalam sejarah, fisika komputasi adalah aplikasi ilmu komputer modern pertama di bidang sains, dan sekarang menjadi subbagian dari sains komputasi.

2. Bidang Kimia

Kimia komputasi adalah cabang kimia yang menggunakan hasil kimia teori yang diterjemahkan ke dalam program komputer untuk menghitung sifat-sifat molekul dan perubahannya maupun melakukan simulasi terhadap sistem-sistem besar dan menerapkan program tersebut pada sistem kimia nyata.

Istilah kimia komputasi kadang digunakan juga untuk bidang-bidang tumpang-tindah antara ilmu komputer dan kimia.

3. Bidang Biologi 

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 masalah-masalah biologis.

4. Bidang Matematika

Matematika Komputasi adalah ilmu yang mengintegrasikan matematika terapan dan ilmu komputer.

Banyak masalah industri, juga masalah dalam bidang teknik, kesehatan, sains, bisnis, dan ekonomi dapat dimodelkan secara matematika dan disimulasikan dengan bantuan komputer, dengan tujuan untuk mendapatkan solusi dari masalah tersebut.

Aspek Komputasi

1. Green Computing

Green computing (komputasi hijau atau hijau IT) mengacu mengacu pada lingkungan komputasi yang berkelanjutan . Ini adalah “studi dan praktek merancang, membuat, menggunakan, dan membuang komputer, server, dan subsistem yang terkait-seperti monitor, printer, perangkat penyimpanan, jaringan dan komunikasi dan sistem-efisien dan efektif dengan minimal atau tidak berdampak terhadap Hijau lingkungan TI.

2. Utility Computing

Utility computing atau dapat disebut dengan utilitas computer lebih ke sumber daya komputasi itu sendiri. Seperti perhitungan dan penyimpanan, sebagai layanan meteran mirip dengan utilitas publik tradisional (seperti listrik, air, gas alam, atau jaringan telepon). Sistem ini memiliki keuntungan yang rendah atau tidak ada biaya awal untuk mendapatkan perangkat keras, melainkan sumber daya komputasi pada dasarnya sewaan.

3. Cloud Computing 

Cloud computing merupakan komputasi yang berbasis jaringan computer lebih khususnya pada jaringan internet. Dimana berbagi sumber daya, perangkat lunak dan informasi yang diberikan kepada komputer dan perangkat lain on-demand, seperti utilitas public.

Ini adalah perubahan paradigma setelah beralih dari mainframe ke client-server yang mendahuluinya dalam era 80-an awal.

DAFTAR PUSTAKA

http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2011/03/komputasi-modern-adalah%E2%80%A6/

https://studylibid.com/doc/438992/komputasi-modern

https://adoc.site/download/pengertian-dan-penerapan-komputasi-modern-a5b31b19d6dd22

http://teknohere.com/pengantar-komputasi-modern/

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

http://dinus.ac.id/repository/docs/ajar/Komputasi_dan_Pemrograman.pptx

BIG DATA

Big Data adalah sebuah teknologi yang mulai sering digunakan di dunia TI yang merupakan  data dengan volume yang besar , berstruktur ataupun tidak berstruktur. Dari bermacam" definisi Big Data kita dapat menyimpulkan bahwa data dengan volume yang besar tidak bisa di proses dengan cara lama dan harus dengan cara yang baru.

Data diciptakan dari berbagai sumber dan tipenya juga bermacam" baik itu gambar digital, video, dan lain lain. Sekumpulan data itu lah yang kita sebut sebagai big data.

Big Data Mempunyai banyak kegunaan, diantaranya adalah kegunaan pada bidang bisnis.

Pentingnya Big data untuk bisnis yaitu :

1. Membantu operasional bisnis Anda menjadi lebih efisien

2. Meningkatkan experience pengguna smartphone

3. Mendorong inovasi

4. Mengurangi biaya

5. Pengurangan waktu

6. Optimalisasi penawaran produk

Perkembangan Big Data

Pada awal abad 21, orang mulai sadar banyaknya data yang telah dihasilkan pengguna sosial media. open source software seperti Hadoop dan NoSQL yang digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisa data pada tahun yang sama mulai ramai digunakan.

Pengembangan open source software mempunya peran penting dalam pertumbuhan big data karena membuat data yang besar lebih mudah digunakan dan di simpan.

Seorang analisis indrustri Doug Laney menyampaikan 3 bagian penting dari konsep Big Data, diantaranya adalah :

Volume

Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk transaksi bisnis, media sosial dan informasi dari sensor atau mesin. Di masa lalu, aktivitas semacam ini menjadi masalah, namun dengan adanya teknologi baru (seperti Hadoop) bisa meredakan masalah ini.

Kecepatan

Aliran data harus ditangani dengan secara cepat dan tepat bisa melalui hardware maupun software. Teknologi hardware seperti tag RFID, sensor pintar lainnya juga dibutuhkan untuk menangani data yang real-time.

Variasi

Data yang dikumpulkan mempunyai format yang berbeda-beda. Mulai dari yang terstruktur, data numerik dalam database tradisional, data dokumen terstruktur teks, email, video, audio, transaksi keuangan dan lain-lain.

Selain tiga bagian penting tersebut, para peneliti Big Data juga menambah bagian yang termasuk penting lainnya seperti variabilitas dan kompleksitas.

Variabilitas

Selain kecepatan pengumpulan data yang meningkat dan variasi data yang semakin beraneka ragam, arus data kadang tidak konsisten dalam periode tertentu. Salah satu contohnya adalah hal yang sedang tren di media sosial. Periodenya bisa harian, musiman, dipicu peristiwa dadakan dan lain-lain. Beban puncak data dapat menantang untuk analis Big Data, bahkan dengan data yang tidak terstruktur.

Kompleksitas

Hari ini, data berasal dari berbagai sumber sehingga cukup sulit untuk menghubungkan, mencocokan, membersihkan dan mengubah data di seluruh sistem. Namun, Big Data sangat dibutuhkan untuk memiliki korelasi antar data, hierarki dan beberapa keterkaitan data lainnya atau data yang acak.

Ada 2 Jenis Big Data yaitu :

1. Big Data operasional adalah sistem yang memiliki kapabilitas operasional untuk pekerjaan-pekerjaan bersifat interaktif dan real time dimana data pada umumnya diserap dan disimpan 

2. Big Data operasional adalah sistem yang memiliki kapabilitas operasional untuk pekerjaan-pekerjaan bersifat interaktif dan real time dimana data pada umumnya diserap dan disimpan

Algoritma / Metode Big Data

Big Data mempunyai beberapa Tahapan Implementasi salah satunya adalah sistem.

Ada banyak cara dan algoritma yang dapat dipergunakan untuk menganalisa teks, tergantung pada hasil yang diharapkan.

Salah satu metode yang bisa digunakan dalam menganalisis isu tersebut ialah dengan menggunakan kombinasi antara Social Network Analysis untuk melihat jaringan dari isu tersebut dan metode Sentiment Analysis, yang merupakan studi analisis opini, sentimen, evaluasi, pujian, sikap, serta emosi orang terhadap suatu entitas atau objek yang bisa berupa produk, jasa, individu, organisasi, kejadian, maupun sebuah topik.

Social Network Analysis (SNA) Penggunaan Social Network Analysis dapat diterapkan untuk melihat jaringan (network) yang tercipta antar aktor yang terlibat dalam suatu isu

Social Network Analysis juga dapat mempresentasikan hal-hal kompleks, seperti berbagai peran aktor dalam jejaring sosial, konteks, komunitas, dan lain-lain. Penerapannya dalam Monitoring Media akan memungkinkan untuk melihat jaringan sosial yang terlibat dalam suatu isu tertentu.

Demikian adalah beberapa hal yang bisa diketahui tentang apa itu Big Data dan apa peran Big Data pada era teknologi masa kini

DAFTAR PUSTAKA

https://media.neliti.com/media/publications/233736-studi-implementasi-sistem-big-data-untuk-857db2bd.pdf

https://www.kompasiana.com/wmwijaya/56a38803a423bd831546e6e3/apa-itu-big-data-menyimak-kembali-definisi-big-data-jenis-teknologi-big-data-dan-manfaat-pemberdayaan-big-data

https://medium.com/skyshidigital/berkenalan-dengan-big-data-15fd941122f8

https://www.codepolitan.com/mengenal-big-data

https://openbigdata.wordpress.com/2014/08/25/apa-itu-big-data/

https://www.dewaweb.com/blog/big-data/