Berfikir kompuatational(tematis ) pengetahuan dasar computational thingking

  Berfikir komputational (Tematis) Pengetahuan Dada Computational Thingking.

Berfikir komputasional (Computational    Thinking) adalah metode menyelesaikan  persoalan dengan menerapkan teknik  ilmu  komputer (informatika). Tantangan bebras menyajikan soal-soal yang mendorong siswa untuk berfikir  kreatif dan kritis dalam menyelesaikan persoalan dengan menerapkan konsep-konsep berfikir komputasional.

1.Sejarah komputasi Modern.

Dalam perkembangan komputasi modern, kita tidak bisa melupakan begitu saja orang dibalik perkembangan komputasi modern yang merubah semua pekerjaan jadi lebih mudah. Sejarah komputasi dimulai dari seseorang ilmuan yang ternama di bidang teknologi. Permulaan komputasi modern dimulai pada saat tahun 1926 oleh ilmuan yang berasal dari hungaria yang bernama John Von Neumann. Von Neumann seorang ilmuan yang belajar dari 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. Berkat keahlian dan kepiawaiannya Von Neumann dalam 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. berdasarkan beberapa definisi di atas, maka komputasi modern dapat diartikan sebagai suatu pemecahan masalah berdasarkan suatu inputan dengan menggunakan algoritma dimana penerapannya menggunakan berbagai teknologi yang telah berkembang seperti komputer.

Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

1. Akurasi (big, Floating point)
2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)
4. Modeling (NN & GA)
5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O)

2.Klarifikasi Komputasi Modern.

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.

Contoh Mobile Computing :

Setelah kita mengetahui mengapa kita membutuhkan mobile computing, kita bisa menyebutkan mobile applications yang sudah ada saat ini. Diantaranya adalah :

• Kendaraan(untuk pemantauan dan koordinasi, GPS)
• Peralatan Emergensi(akses kedunia luar)
• Akses web dalam keadaan bergerak
• Location aware services
• Information services
• Disconnected operations (mobile agents)
• Entertaintment(network game groups)

Jenis Mobile Computing :

• Laptop
• Wearable computer
• PDA
• Smart phone
• Carputer
• UMPC

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.

Contoh grid computing:

• Scientific Simulation: Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.
• Medical Images: Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-image. Contohnya adalah eDiaMoND project
• 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)
• Big Science: Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium yang disponsorioleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA
• e-Learning: Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid
• Visualization: Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan yang rumit.
• 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

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.
Contoh cloud computing:

• Email
• Data storage online
• kolaborasi, Penkolaborasian data sering kali diperlukan. Karena data yang ingin kita simpan bermacam-macam jenisnya dan fungsinya. ada banayk tools yang dapat digunakan. Contohnya adalah Spicebird, Mikogo, Stixy and Vyew
• Bekerja pada virtual office, Sering kita memerlukan office untuk memproses data-data. Saat ini kita dapat menggunakan office tidak hanya yang sudah terinstall namun kita juga dapat menggunakan office yang disediakan secara online. Contohnya antara lain Ajax13, ThinkFree and Microsoft’s Office Live.
• Kekuatan ekstra processing, Bila membutuhkan kekuatan untuk memproses secara cepat tanpa perlu membeli perangkat tambahan maka salah satu solusinya adalah Amazon’s EC2 virtual computing
• ini juga dapat diatur sesuai dengan kebutuhan individu masing -masing orang. contoh yang lain adalah AbiCloud, Elastichosts and NASA’s Nebula platform.

3.Persoalan Akurasi dalam Komputasi Modern 

Dalam memecahkan masalah, komputasi modern menghitung dan mencari solusi dengan menggunakan metode perhitungan sebagai berikut :
            1. Akurasi (big, Floating point)
Akurasi tentu merupakan masalah yang paling penting dalam memecahkan masalah. Karena itu pada komputasi modern dilakukan perhitungan bagaimana bisa menghasilkan suatu jawaban yang akurat dari sebuah masalah. Tentu kita pernah mendengar tipe data floating point yang biasa digunakan untuk menyimpan data numerik dalam bentuk pecahan. Tipe data tersebut memiliki range penyimpanan numerik yang besar, sehingga dapat digunakan oleh komputer untuk melakukan komputasi yang akurat.
           2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
Manusia pasti menginginkan masalah dapat diselesaikan dengan cepta. Karena itu perhitungan masalah kecepeatan adalah suatu hal yang penting. Komputasi harus dapat dilakukan dalam waktu yang cepat ketika mengolah suatu data. Sehingga perlu metode kecepatan untuk mengolah perhitungan dalam waktu singkat.
           3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau paralel)
Data yang besar tentu membutuhkan suatu cara penyelesaian yang khusus. Karena data yang besar dapat menjadi masalah jika ada yang terlewatkan. Oleh karena itu digunakan metode Down Sizzing atau paralel pada komputasi modern untuk menangani masalah volume yang besar. Dengan metode ini data yang besar diparalelkan dalam pengolahannya sehigga dapat diorganisir dengan baik.
           4. Modeling (NN & GA)
Modeling merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan suatu perhitungan yang rumit. Bayangkan saja jika kita dihadapi dalam suatu masalah perhitungan yang banyak dan kompleks, tetapi tidak ada model matematika yang kita miliki. Perhitungan akan berjalan berantakan dan tidak akan mendapatkan hasil yang akurat. Maka dari itu komputasi modern membutuhkan modeling sebelum melakukan perhitungan.
           5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O) Komputasi modern dirancang untuk menangani masalah yang kompleks, sehingga diterapkan pada komputer. Dengan menggunakan teori Big O, maka komputasi modern dapat melakukan perhitungan untuk memecahkan masalah kompleksitas yang kerap dihadapi.
Dampak adanya komputasi modern
Salah satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup.
Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:

•  Pembacaan sidik jari / telapak tangan

•  Geometri tangan

• Pembacaan retina / iris

•  Pengenalan suara

•  Dinamika tanda tangan.

4.Tujuan dan Hambatan Komputasi Paralel

  Tujuan komputasi paralel

Tujuan utama penggunaan komputasi paralel adalah untuk mempersingkat waktu eksekusi  program yang menggunakan komputasi serial. Beberapa alasan lain yang menjadikan su program menggunakan komputasi paralel antara lain :

1. Untuk permasalahan yang besar, terkadang sumber daya komputasi yang ada sekarang belum cukup mampu untuk mendukung penyelesaian terhadap permasalahan tersebut
2. Adanya sumber daya non-lokal yang dapat digunakan melalui jaringan atau internet
3. Penghematan biaya pengadaan perangkat keras, dengan menggunakan beberapa mesin yang murah sebagai alternatif penggunaan satu mesin yang bagus tapi mahal, walaupun menggunakan n buah prosesor
4. Adanya keterbatasan kapasitas memori pada mesin untuk komputasi serial.

 

Hambatan komputasi paralel.

 Penggunaan komputasi paralel sebagai solusi untuk mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk eksekusi program mempunyai beberapa hambatan. Hambatan-hambatan tersebut antara lain adalah :

1. Hukum Amdahl : percepatan waktu eksekusi program dengan menggunakan komputasi paralel tidak akan pernah mencapai kesempurnaan karena selalu ada bagian program yang harus dieksekusi secara serial.
2. Hambatan yang diakibatkan karena beban jaringan : dalam eksekusi program secara paralel, prosesor yang berada di mesin yang berbeda memerlukan pengiriman dan  penerimaan data (atau instruksi) melalui jaringan. Untuk program yang dibagi menjadi task-task yang sering membutuhkan sinkronisasi, network latency menjadi masalah utama. Permasalahan ini muncul karena ketika suatu task membutuhkan data dari task yang lain, state ini dikirimkan melalui jaringan di mana kecepatan transfer data kurang dari kecepatan prosesor yang mengeksekusi instruksi task   Hal ini menyebabkan task tersebut harus menunggu sampai data sampai terlebih dahulu, sebelum mengeksekusi instruksi selanjutnya. Jumlah waktu yang dibutuhkan untuk berkomunikasi melalui jaringan antar dua titik adalah jumlah dari startup time, per-hop time, dan per-word transfer time.
3. Hambatan yang terkait dengan beban waktu untuk inisiasi task, terminasi task, dan sinkronisasi.

5.Arsitektur Memori komputasi Paralel. 

Pada komputer paralel, arsitektur memori diklasifikasikan menjadi tiga kategori antara lain:

1. Shared Memory
Pada arsitektur jenis ini, prosesor dapat mengakses semua memori sebagai space alamat global. Shared momory dibagi menjadi dua kelas yaitu UMA (Uniform Memory Access) dan NUMA (Non-Uniform Memory Access).
2. Distributed Memory
Arsitektur jenis ini prosesornya mempunyai memori lokal sendiri, sehingga inter-prosesor memori membutuhkan networking.
3. Hybrid distributed-shared memory
Arsitektur ini menggabungkan tipe shared dan distributed.
UMA sendiri merupakan kelas dari shared memory dengan karakteristik semua prosesor dapat mengakses semua memori sebagai ruang alamat global. Multiprosesor pada jenis ini dapat beroperasi secara independen namun dapat saling berbagi memori. Karena hal tersebut membawa dampak perubahan di lokasi memori oleh satu prosesor dapat dilihat oleh prosesor yang lainnya (yang terhubung ke memori yang sama). Prosesor pada model UMA ini, mempunyai akses dan waktu akses yang sama ke mori di setiap prosesornya. Cache coheren menjadi problem utama pada model ini dikarenakan jika suatu prosesor update suatu lokasi di memori, semua prosesor mengetahui update tersebut, sehingga koherensi dilakukan di level hardware (lihat Gambar 1).
Gambar 1. Arsitektur UMA
NUMA memiliki karakteristik prosesor memiliki bank alamat memori sendiri, sehingga prosesor dapat mengakses memori lokal dengan cepat, sedangkan untuk memori remote lebih lambat. Pengaksesan pada data lokal dapat meningkatkan throughput memori pada jenis arsitektur ini. Sseringkali model ini digunakan untuk menghubungkan secara fisik dua atau lebih SMP, satu SMP dapat mengakses memori secara langsung ke SMP yang lainnya. Berbeda dengan tipe UMA, pada NUMA tidak semua prosesor mempunyai waktu akses yang sama ke memori. NUMA memiliki kelemahan yaitu akses memori lewat bus interconnect lebih lambat karena berada diluar jalur lokalnya (lihat Gambar 2).
 
Gambar 2. Arsitektur NUMA
Bila disimpulkan secara keseluruhan dua tipe pada jenis Shared Memory bahwa space alamat memori global menyediakan perspektif pemrograman user-friendly ke memori, selain itu sharing data antar task cepat dan uniform karena dekatnya memori ke CPU. Namun apabila dilihat dari kelemahan pada bangunan arsitektur ini adalah tidak scalable artinya menambah CPU dapat meningkatkan trafik di jalur shared memory--CPU. Kelemahan yang lainnya adalah programmer bertanggungjawab untuk sinkronisasi yang memastikan akses yang tepat ke memori global. Tentunya hal ini akan berdampak semakin kompleks dan mahal seiring semakin bertambahnya jumlah prosesor.
Pada Jenis yang kedua pada komputer paralel adalah distributed memory dimana tiap prosesor mempunyai memori lokal sendiri, sehingga prosesor dapat beroperasi secara independen. Perubahan yang terjadi pada sisi lokal memori tidak akan membawa efek ke memori lainnya. Pada arsitektur ini, jika memerlukan interprocessor, tugas programmer secara eksplisit mendefinisikan bagaimana dan kapan data akan dikomunikasikan (lihat Gambar 3).
Gambar 3. Distributed Memory Architecture
Kelebihan yang didapatkan dari jenis distributed ini adalah scalable jumlah prosesor dan ukuran memori dapat ditingkatkan. Tiap prosesornya dapat mengakses memorinya tanpa interferensi dan overhead, seperti dikoheren cache. Pada jenis ini menjadi cost effecitve apabila menggunakan PC komoditas, off the self processor. Tetapi kelemahan yang ditemukan pada arsitektur ini adalah tugas programmer akan semakin kompleks terkait dengan detail komunikasi datanya, selain itu mapping data struktur berbasis memori global bisa jadi susah.
Jenis yang ketiga adalah Hybrid Memory yang terdiri dari arsitektur memori shared dan distributed. Komponen memori shared biasanya mesin SMP koheren (prosesor di mesin SMP mempunyai akses global ke memori mesin tersebut), sedangkan komponen distributed adalah jaringan  SMP multiple (SMP hanya tahu memorinya saja). Komunikasi jaringan diperlukan untuk memindahkan data dari satu SMP ke lainnya.

  6.Realisasi dan dampak komputasi Modern.

Salah satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup.

Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:

·         Pembacaan sidik jari / telapak tangan

·         Geometri tangan8

·         Pembacaan retina / iris

·         Pengenalan suara

·         Dinamika tanda tangan.

 

Kelebihan:

Akses internet pada peralatan ini lambat jika dibandingkan dengan akses dengan kabel, akan tetapi dengan menggunakan teknologi GPRS, EDGE dan jaringan 3G, LAN Nirkabel berkecepatan tinggi tidak terlalu mahal tetapi memiliki bandwith terbatas. Konsumsi tenaga sangat bergantung pada daya tahan baterai.Gangguan Transmisi jarak dengan pemancar sinyal dan cuaca sangat mempengaruhi transimis data pada mobile computing. Potensi Terjadinya Kecelakaan