Hey para blogger, kembali lagi nih kita. Rasanya sudah
lama sekali saya tidak menulis di blog ini, karena banyak sekali kesibukan
mahasiswa tingat akhir hehehe. Dan sekarang saya akan coba membahas tentang “Perkembangan
Teori Komputasi Modern Beserta Implementasinya”. Kalau kita mendengarkan kata komputasi modern, maka akan
terfikirkan akan dua hal, yang pertama adalah komputasi yang merupakan perhitungan
dengan menggunakan komputer dan modern yang artinya itu mengikuti perkembangan jaman.
Sekarang zaman semakin berkembang, perhitungan sudah
semakin kompleks saja. Sehingga perhitungan yang kompleks tersebut tidak bisa
hanya mengandalkan otak manusia saja dan dilakukan dengan manual. Ataupun menggunakan
bantuan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara
mental, dan bahkan kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Seperti yang kita
diketahui, otak manusia itu memiliki kemampuan yang terbatas. Maka dari itulah
terciptanya sebuah komputasi yang disebut dengan komputasi modern. Sejak saat
itu mulailah bermunculan alat-alat perhitungan yang sangat canggih, seperti
computer. Tapi lama kelamaan, computer tidak hanya melakukan perhitungan saja,
Tapi juga banyak fungsi-fungsi yang lainnya yang bisa dilakukan oleh computer.
Namun pada dasarnya computer tersebut hanya bisa mengerti dengan angka-angka
saja. Hal ini dapat dibuktikan dengan adanya angka-angka binary sebagai bahasa
yang dimengerti oleh computer. Jadi dapat disimpulkan bahwa komputasi tersebut
tidak bisa dipisahkan dengan hal yang berhubungan dengan angka-angka, walaupun
komputasi tersebut sudah dibilang komputasi modern.
SEJARAH
KOMPUTASI MODERN
Komputasi modern ini pertama kalinya digagaskan oleh
seorang ilmuan yang bernama John Von Neumann. Dialah
orang yang pertama kali menggagaskan konsep sebuah sistem yang menerima
intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory. Konsep inilah yang
menjadi dasar arsitektur komputer modern. John Von Neumann memberikan berbagai
sumbangsihnya dengan cara meningkat karya – karyanya dalam bidang matematika,
teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer. Selain itu, Von
Neumann juga merupakan seorang ilmuan yang sangat berperan penting dalam
pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II silam. Dan berkat
kepiawaian Neumann di bidang teori game inilah ia bisa melahirkan konsep
automata, teknologi bom atom dan komputasi modern yang akhirnya melahirkan
sebuah computer.
Sebenarnya kata “komputer” tersebut pertama kali
dipergunakan secara umum pada tahun 1613. Arti kata komputer itu sendiri
mengacu kepada perhitungan aritmatika dan kata tersebut masih dipergunakan
hingga pertengahan abad ke-20. Dan seiring dengan perkembangan jaman dari akhir
abad ke-19 hingga seterusnya, “computer” menjadi berubah makna jadi sebuah
mesin yang melakukan komputasi.
Kemudian sekitar tahun 1920an, kata “mesin komputasi”
mulai dikenal. Setiap mesin yang dapat membantu melakukan pekerjaan manusia
yaitunya menghitung dengan metode yang efektif, disebut dengan mesin komputasi.
Pada tahun 1940-1950 dengan munculnya mesin komputasi elektronik kata “mesin
komputasi” mulai berubah menjadi “komputer” yang biasanya diawali dengan
“elektronik” atau “digital”.
Sejak saat itu, Von Neumann menjadi seorang konsultan
pada pengembangan komputer ENIAC, Dia merancang konsep arsitektur komputer yang
masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah seperangkat komputer
dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan
pengendali pusat, I/O, dan memori. Konsep dasar arsitektur komputer modern
sendiri ialah konsep sebuah sistem yang menerima intruksi-intruksi dan
menyimpannya dalam sebuah memory.
MANFAAT
KOMPUTASI MODERN
Komputasi modern ini melakukan perhitungan dengan
menggunakan komputer yang canggih dimana pada computer tersebut tersimpan
sejumlah algoritma untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan
efisien.
Dari sana dapat terlihat bahwa komputasi modern dapat
dimanfaatkan untuk memecahkan masalah-masalah seperti dibawah ini:
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.
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.
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.
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.
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.
Manfaat lainnya dari
komputasi modern yang sering kita dengar sekarang ini adalah tentang pembacaan
sidik jari dan scan retina mata. itu dinamakan dengan teknik biometric.
Nah sekarang muncul lagi pertanyaan.
Memangnya teknik biometric itu apa sih??
Tapi sebelum membahas tentang teknik
biometric, sebaiknya kita perlu tau terlebih dahulu tentang computer biometric.
Baca terus yaawww….
Komputer Biometric
adalah komputer yang bekerja dengan pengukuran statistic analisa data biologi
yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa dan mendeteksi karakteristik
suatu tubuh / organ tubuh seorang individu. Jadi biometric ini menggambarkan
pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik seorang individu,
misalnya seperti pendeteksi organ tubuh manusia (sidik jari ataupun retina
mata). Dan kesimpulannya teknik biometric ini adalah suatu cara
untuk mendeteksi seorang individu berdasarkan organ tubuh yang dimilikinya.
Contoh teknik biometric adalah:
- Pembacaan sidik jari / telapak tangan
- Geometri tangan
- Pembacaan retina / iris
- Pengenalan suara
- Dinamika tanda tangan.
Implementasi teori komputasi di berbagai
bidang antara lain:
Biologi
Dalam implementasi komputasi
modern di bidang biologi terdapat Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya
yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu
teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai
aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan
data-data biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai
disiplin ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu
kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama
lainnya.
Istilah bioinformatics
mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan
komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam
bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk
analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.
Ilmu bioinformatika lahir
atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial intelligence.
Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa diuat secara
artificial melalui simulasi dari gejala-gejala tersebut. Untuk mewujudkan hal
ini diperlukan data-data yang yang menjadi kunci penentu tindak-tanduk gejala
alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika ini penting
untuk manajemen data-data dari dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat
utama Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh kesediaan
internet
Perkembangan teknologi DNA
rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi
DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika
organisme yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari
bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya
dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA
dan manipulasi DNA.
Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu
virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11
gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia
Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun
100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum
terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan
dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982. Bioinformatika
(bahasa Inggris: bioinformatics) 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, 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 (sequence alignment), prediksi
struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA,
analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bioinformatika ialah ilmu yang
mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati.
Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika,
statistika,
dan informatika
untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan
penggunaan sekuens DNA dan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data
untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment),
prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein
atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Bioinformatika pertama kali
dikemukakan pada pertengahan 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer
dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam
bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma
untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.
Membicarakan
bioinformatika, tak dapat lepas dari proses lahirnya bidang tersebut.
Sebagaimana diketahui, bioteknologi dan teknologi informasi merupakan dua di
antara berbagai teknologi penting yang mengalami perkembangan signifikan dalam
beberapa tahun terakhir ini. Bioteknologi berakar dari bidang biologi,
sedangkan perkembangan teknologi informasi tak dapat dilepaskan dari
matematika. Umumnya biologi dan matematika dianggap sebagai dua bidang yang
sangat berbeda, dan sulit untuk dipadukan. Tetapi perkembangan ilmu pengetahuan
terkini justru menunjukkan sebaliknya. Perpaduan antara biologi dan matematika,
menghasilkan embrio suatu cabang pengetahuan baru yang memiliki masa depan yang
menjanjikan di abad 21 ini. Embrio itulah yang bernama bioinformatika. Bioinformatika
merupakan perpaduan harmonis antara teknologi informasi dan bioteknologi, yang
dilatarbelakangi oleh ledakan data (data explosion) observasi biologi
sebagai hasil yang dicapai dari kemajuan bioteknologi. Contohnya adalah
pertumbuhan pesat database DNA pada GenBank. Genbank adalah database utama
dalam biologi molekuler, yang dikelola oleh NCBI (National Center for
Biotechnology Information) di AS.
Kemajuan teknik biologi
molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950an)
dan asam
nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan
teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai
dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat,
sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika
Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular
Biology Laboratory).
Penemuan teknik sekuensing
DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya
ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an.
Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang
meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya
menyebabkan lahirnya bioinformatika.
Perkembangan jaringan internet
juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang
terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil
sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi
sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui internet
memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian
memudahkan pengembangannya.
Fisika
Implementasi komputasi moderndi bidang fisika ada
Computational Physics yang mempelajari suatu gabungan antara
Fisika,Komputer Sain dan Matematika Terapan untuk memberikan solusi pada
“Kejadian dan masalah yang komplek pada dunia nyata” baik dengan menggunakan
simulasi juga penggunaan algoritma yang tepat.
Pemahaman fisika pada
teori, experimen, dan komputasi haruslah sebanding, agar dihasilkan solusi
numerik dan visualizasi /pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika.
Untuk melakukan perkerjaan seperti evaluasi integral,penyelesaian persamaan
differensial, penyelesaian persamaan simultans, mem-plot suatu fungsi/data,
membuat pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan bekerja
dengan bilangan komplek yang menjadi tujuan penerapan fisika komputasi.
Banyak perangkat lunak
ataupun bahasa yang digunakan, baik 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. Suatu yang menjadi fokus perhatian kita disini adalah penggunaan
visual basicsebagai alat bantu dalam pembelajaran dan pencarian solusi Fisika
komputasi.
Matematika
Implementasi komputasi
modern di bidang matematika ada numerical analysis yaitu sebuah algoritma
dipakai untuk menganalisa masalah - masalah matematika. Bidang analisis numerik
sudah sudah dikembangkan berabad-abad sebelum penemuan komputer modern. Interpolasi
linear sudah digunakan lebih dari 2000 tahun yang lalu. Banyak
matematikawan besar dari masa lalu disibukkan oleh analisis numerik, seperti
yang terlihat jelas dari nama algoritma penting seperti metode Newton, interpolasi
polinomial Lagrange, eliminasi Gauss,
atau metode Euler.
Buku-buku besar berisi
rumus dan tabel data seperti interpolasi titik dan koefisien fungsi diciptakan
untuk memudahkan perhitungan tangan. Dengan menggunakan tabel ini (seringkali
menampilkan perhitungan sampai 16 angka desimal atau lebih untuk beberapa
fungsi), kita bisa melihat nilai-nilai untuk diisikan ke dalam rumus yang
diberikan dan mencapai perkiraan numeris sangat baik untuk beberapa fungsi.
Karya utama dalam bidang ini adalah penerbitan NIST yang disunting
oleh Abramovich dan
Stegun, sebuah buku setebal 1000 halaman lebih. Buku ini berisi
banyak sekali rumus yang umum digunakan dan fungsi dan nilai-nilainya di banyak
titik. Nilai f-nilai fungsi tersebut tidak lagi terlalu berguna ketika komputer
tersedia, namun senarai rumus masih mungkin sangat berguna.
Kalkulator
mekanik juga dikembangkan sebagai alat untuk perhitungan tangan.
Kalkulator ini berevolusi menjadi komputer elektronik pada
tahun 1940. Kemudian ditemukan bahwa komputer juga berguna untuk tujuan
administratif. Tetapi penemuan komputer juga mempengaruhi bidang analisis
numerik, karena memungkinkan dilakukannya perhitungan yang lebih panjang dan
rumit.
Implementasi komputasi modern di bidang kimia ada
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.
Molekul terdiri atas inti dan elektron, sehingga diperlukan
metode mekanika kuantum. Kimiawan komputasi sering berusaha memecahkan
persamaan Schrödinger non-relativistik, dengan penambahan koreksi relativistik,
walaupun beberapa perkembangan telah dilakukan untuk memecahkan persamaan
Schrödinger yang sepenuhnya relativistik. Pada prinsipnya persamaan Schrödinger
mungkin diselesaikan, baik dalam bentuk bergantung-waktu atau
tak-bergantung-waktu, disesuaikan dengan masalah yang dikaji, tetapi pada
praktiknya tidak mungkin kecuali untuk sistem yang amat kecil. Karena itu,
sejumlah besar metode hampiran dikembangkan untuk mencapai kompromi terbaik
antara ketepatan perhitungan dan biaya komputasi.
Dalam kimia teori, kimiawan dan fisikawan secara bersama
mengembangkan algoritma dan program komputer untuk memungkinkan peramalan
sifat-sifat atom dan molekul, dan/atau lintasan reaksi untuk reaksi kimia,
serta simulasi sistem makroskopis. Kimiawan komputasi kebanyakan “sekedar”
menggunakan program komputer dan metodologi yang ada dan menerapkannya untuk
permasalahan kimia tertentu. Di antara sebagian besar waktu yang digunakan
untuk hal tersebut, kimiawan komputasi juga dapat terlibat dalam pengembangan
algoritma baru, maupun pemilihan teori kimia yang sesuai, agar diperoleh proses
komputasi yang paling efisien dan akurat.
Terdapat
beberapa pendekatan yang dapat dilakukan:Kajian
komputasi dapat dilakukan untuk menemukan titik awal untuk sintesis dalam
laboratorium.- Kajian komputasi dapat digunakan untuk menjelajahi mekanisme reaksi dan menjelaskan pengamatan pada reaksi di laboratorium.
- Kajian komputasi dapat digunakan untuk memahami sifat dan perubahan pada sistem makroskopis melalui simulasi yang berlandaskan hukum-hukum interaksi yang ada dalam sistem.
- Penyajian komputasi atom dan molekul
- Pendekatan dalam penyimpanan dan pencarian spesi kimia (Basisdata kimia)
- Pendekatan dalam penentuan pola dan hubungan antara struktur kimia dan sifat-sifatnya (QSPR, QSAR).
- Elusidasi struktur secara teoretis berdasarkan pada simulasi gaya-gaya
- Pendekatan komputasi untuk membantu sintesis senyawa yang efisien
- Pendekatan komputasi untuk merancang molekul yang berinteraksi lewat cara-cara yang khusus, khususnya dalam perancangan obat.
- Simulasi proses transisi fase
- Simulasi sifat-sifat bahan seperti polimer, logam, dan kristal (termasuk kristal cair).
- Gaussian
- Gamess
- Q-Chem
- ACES
- Dalton
- Spartan
- Psi
- PLATO (Package for Linear Combination of Atomic Orbitals)
- MOLCAS
- MOLPRO
- MPQC
- NWChem
- Psi3
- PC GAMESS
- Spartan
- TURBOMOLE
Geografi
Implementasi komputasi
modern di bidang geografi diterapkan pada GIS (Geographic Information System)
yang merupakan 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, GIS bisa membantu
perencana untuk secara cepat menghitung waktu tanggap darurat saat terjadi bencana alam, atau GIS dapat digunaan untuk mencari lahan basah (wetlands)
yang membutuhkan perlindungan dari polusi.
Komponen-komponen pendukung GIS terdiri dari
lima komponen yang bekerja secara terintegrasi yaitu perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), data, manusia, dan metode
yang dapat diuraikan sebagai berikut:
Perangkat Keras (hardware)
Perangkat
keras GIS adalah perangkat-perangkat fisik yang merupakan bagian dari sistem
komputer yang mendukung analisis goegrafi dan pemetaan. Perangkat keras GIS
mempunyai kemampuan untuk menyajikan citra dengan resolusi dan kecepatan yang
tinggi serta mendukung operasioperasi basis data dengan volume data yang besar
secara cepat. Perangkat keras GIS terdiri dari beberapa bagian untuk menginput
data, mengolah data, dan mencetak hasil proses. Berikut ini pembagian
berdasarkan proses :
- Input data: mouse, digitizer, scanner
- Olah data: harddisk, processor, RAM, VGA Card
- Output data: plotter, printer, screening.
Perangkat Lunak (software)
Perangkat
lunak digunakan untuk melakukan proses menyimpan, menganalisa, memvisualkan
data-data baik data spasial maupun non-spasial. Perangkat lunak yang harus
terdapat dalam komponen software SIG adalah:
- Alat untuk memasukkan dan memanipulasi data SIG
- Data Base Management System (DBMS)
- Alat untuk menganalisa data-data
- Alat untuk menampilkan data dan hasil analisa
Data
Pada
prinsipnya terdapat dua jenis data untuk mendukung GIS yaitu :
- Data Spasial
Data
spasial adalah gambaran nyata suatu wilayah yang terdapat di permukaan bumi.
Umumnya direpresentasikan berupa grafik, peta, gambar dengan format digital dan
disimpan dalam bentuk koordinat x,y (vektor) atau dalam bentuk image (raster)
yang memiliki nilai tertentu.
- Data Non Spasial (Atribut)
Data
non spasial adalah data berbentuk tabel dimana tabel tersebut berisi informasi-
informasi yang dimiliki oleh obyek dalam data spasial. Data tersebut berbentuk
data tabular yang saling terintegrasi dengan data spasial yang ada.
Manusia
Manusia
merupakan inti elemen dari GIS karena manusia adalah perencana dan pengguna
dari GIS. Pengguna GIS mempunyai tingkatan seperti pada sistem informasi
lainnya, dari tingkat spesialis teknis yang mendesain dan mengelola sistem
sampai pada pengguna yang menggunakan GIS untuk membantu pekerjaannya
sehari-hari.
Ekonomi
Terdapat
Computational Economics yang mempelajari titik pertemuan antara ilmu ekonomi
dan ilmu komputer mencakup komputasi keuangan, statistika, pemrograman yang di
desain khusus untuk komputasi ekonomi dan pengembangan alat bantu untuk
pendidikan ekonomi.
Sosiologi
Terdapat
Computational Sosiology yaitu penggunaan metode komputasi dalam menganalisa
fenomena sosial.
Referensi
http://id.wikipedia.org
http://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi
http://id.swewe.com/word_show.htm/?11943_2&Matematika%7CKomputasi
http://safemode.web.id/artikel/teknologi/perkembangan-komputasi-modern
http://himamia.mipa.uns.ac.id/2012/09/07/perkembangan-kimia-komputasi/
http://id.wikipedia.org/wiki/Fisika_komputasi
http://kaharuvany.blogspot.com/2012/06/komputasi-modern.html
http://luciferion-knight.blogspot.com/2013/04/teori-komputasi-dan-implementasinya.html
http://fiskomfmipaunpatti.blogspot.com/
http://fatchiyah.lecture.ub.ac.id/teaching-responsibility/bioinformatics/whats-bioinformatics/
0 komentar:
Posting Komentar