give up!

Dari semua kekecewaan, hari inilah puncak dari semua kekecewaan. Melihat beberapa jejaring sosial account Ai. Ternyata dia sudah benar-benar berlabuh pada seorang gadis. Gadis cantik pada foto di suatu acara kelulusan S1. Dari semua kesakitan hari inilah yang paling sakit. Kesetiaan dan pengorbanan semua tak terbalas.

Ca : "Lihat saja nanti, siapa yang memiliki kekasih duluan. Dia yang mudah goyah. Tidak mencintai dengan tulus."
Ai : "Ok."
Percakapan dulu sewaktu kami mengakhiri semuanya.

ingin rasanya memberikan dia rasa sakit. Ingin memukul dan menghabisinya. Lalu seorang sahabat menenangkan "buat apa elo ngotorin tanganlo buat orang kayak dia". Suatu tamparan yang sakit sekali. Membuatku sadar, hukuman Tuhan jauh lebih sakit. Tinggal masalah waktu.

Sekarang jelas sudah. Kenapa selama ini dia mengacuhkanku. Tak peduli bagaimana keadaanku, bahkan saat2 kecelakaan dan saat2 tersulit bagiku. Mungkin Allah telah berkehendak. "Dia bukan orang yang patut dipertahankan". Ada orang lain yang akan menerima kekurangan, ketulusan dan kesetiaanmu ca. Menunggu sampai suatu saat itu tiba.



Terimakasih buat keluarga, sahabat, teman2 droida, buat teman2 barcode, semua teman2. Terimakasih support kalian.

mimpi

Jatuh

singkat

Akhirnya aku menangis

Saya gak tau kenapa,
Membaca whatsappnya membuat saya menangis.
Saya tak bisa menggambarkan kenapa atau bagaimana.
Saya senang, sedih bercampuraduk semua.
Walau saya sering munafik didepan orang.
Sebenarnya diam-diam saya merindukannya.
Tetap mengaguminya.
Saya tak tahu mengapa saya menangis saat ini...
Perasaan apa yang ada dihati data
Saya tak bisa menjelaskannya.
Saya hanya ingin menangis

whatsapp

Rasanya seneng banget  waktu diangkot jalan ke gelar jepang UI. Tiba-tiba handphone ada banyak whatsapp, bukan karena whatsapp yang banyak. Senang bukan kepalangnya adalah sewaktu dapet whatsapp dari seseorang yang benar-benar kita rindu. Meskipun malu ketawa-ketiwi sendiri waktu duduk di "bangku artis" diangkot, itulohh bangku cadangan yang tengah2 dekat pintu angkot. Tapi rasanya seneng banget sampai pen gen nangis rasanya. Seneng banget!

Mengingat "masih" dengan rasa yang terdahulu. Semuanya gak bisa diungkapkan kata-kata. Saya senang sekali hari ini. Walaupun saya gak tau makna dibalik semua ini, saya senang sekali. Berterimakasih sekali untuk anda hei seseorang yang masih ada dihati Dan pikiran saya. Atas whatsapp anda. Meski tak tau harus menjawab apa, saya bahagia sekali...

07/07/2013. Ay

PARALLEL COMPUTATION

A. Parallelism Concept

Komputasi paralel merupakan salah satu teknik komputasi, dimana proses komputasinya dilakukan oleh beberapa resources ( komputer ) yang independen, secara bersamaan. Komputasi paralel biasanya diperlukan pada saat terjadinya pengolahan data dalam jumlah besar ( di industri keuangan, bioinformatika, dll ) atau dalam memenuhi proses komputasi yang sangat banyak. Selanjutnya, komputasi paralel ini juga dapat ditemui dalam kasus kalkulasi numerik dalam penyelesaian persamaan matematis di bidang fisika ( fisika komputasi ), kimia ( kimia komputasi ), dll. Dalam menyelesaikan suatu masalah, komputasi paralel memerlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel.

Untuk itu diperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Tidak berarti dengan mesin paralel semua program yang dijalankan diatasnya otomatis akan diolah secara paralel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah / operasi secara bersamaan ( komputasi paralel ), baik dalam komputer dengan satu ( prosesor tunggal ) ataupun banyak ( prosesor ganda dengan mesin paralel ) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi ( distributed computing ). Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan ( dalam waktu yang sama ), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.

Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan ( serial ). Atau waktu yang anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua. Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan ( speed up ) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

B. Distributed Processing

Pemrosesan paralel adalah pendekatan komputasi untuk meningkatkan tingkat di mana satu set data diolah dengan pengolahan bagian yang berbeda dari data pada waktu yang sama secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer dan berfungsi memecah beban besar menjadi beberapa beban kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah. 

Didistribusikan pengolahan paralel menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Salah satu contoh dari hal ini adalah bagaimana beberapa komunitas memungkinkan pengguna untuk mendaftar dan mendedikasikan komputer mereka sendiri untuk memproses beberapa data set yang diberikan kepada mereka oleh server. Ketika ribuan pengguna mendaftar untuk ini, banyak data dapat diproses dalam jumlah yang sangat singkat.

Tipe lain dari komputasi paralel yang kadang-kadang disebut "didistribusikan" adalah gagasan dari sebuah komputer paralel cluster. Sebuah cluster akan banyak CPU terhubung melalui kecepatan tinggi koneksi ethernet ke hub sentral (Server) yang memberi masing-masing beberapa pekerjaan yang harus dilakukan. Metode cluster mirip dengan metode yang dijelaskan dalam paragraf di atas, kecuali bahwa semua CPU secara langsung terhubung ke server, dan satu-satunya tujuan mereka adalah untuk melakukan perhitungan yang diberikan kepada mereka.

Parallel distributed computing dapat dibentuk dari :

- Ada : digunakan konsep pertemuan yang menggabungkan fitur RPC dan monitor.

- PVM (Parallel Virtual Machine) untuk mendukung workstation clusters

-  MPI (Message-Passing Interface) programming GUI untuk parallel computers.

C. Architectural Parallel Computer

SISD
Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

SIMD
Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).

MISD
Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

MIMD
Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa digambarkan pada gambar di bawah ini:

Gambar 1 Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal

Gambar 2 Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel

Dari perbedaan kedua gambar di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.

Dari penjelasan-penjelasan di atas, kita bisa mendapatkan jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah karena komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif ketika kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang ketika kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, karena data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif jika kita menggunakan komputasi tunggal.

D. Pengantar Thread Programming

Dalam pemrograman komputer, sebuah thread adalah informasi terkait dengan penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara bersamaan. Dari program point-of-view, sebuah thread adalah informasi yang dibutuhkan untuk melayani satu pengguna individu atau permintaan layanan tertentu. Jika beberapa pengguna menggunakan program atau permintaan bersamaan dari program lain yang sedang terjadi, thread yang dibuat dan dipelihara untuk masing-masing proses. Thread memungkinkan program untuk mengetahui user sedang masuk didalam program secara bergantian dan akan kembali masuk atas nama pengguna yang berbeda. Salah satu informasi thread disimpan dengan cara menyimpannya di daerah data khusus dan menempatkan alamat dari daerah data dalam register. Sistem operasi selalu menyimpan isi register saat program interrupted dan restores ketika memberikan program kontrol lagi.

Sebagian besar komputer hanya dapat mengeksekusi satu instruksi program pada satu waktu, tetapi karena mereka beroperasi begitu cepat, mereka muncul untuk menjalankan berbagai program dan melayani banyak pengguna secara bersamaan. Sistem operasi komputer memberikan setiap program "giliran" pada prosesnya, maka itu memerlukan untuk menunggu sementara program lain mendapat giliran. Masing-masing program dipandang oleh sistem operasi sebagai suatu tugas dimana sumber daya tertentu diidentifikasi dan terus berlangsung. Sistem operasi mengelola setiap program aplikasi dalam sistem PC (spreadsheet, pengolah kata, browser Web) sebagai tugas terpisah dan memungkinkan melihat dan mengontrol item pada daftar tugas. Jika program memulai permintaan I / O, seperti membaca file atau menulis ke printer, itu menciptakan thread. Data disimpan sebagai bagian dari thread yang memungkinkan program yang akan masuk kembali di tempat yang tepat pada saat operasi I / O selesai. Sementara itu, penggunaan bersamaan dari program diselenggarakan pada thread lainnya. Sebagian besar sistem operasi saat ini menyediakan dukungan untuk kedua multitasking dan multithreading. Mereka juga memungkinkan multithreading dalam proses program agar sistem tersebut disimpan dan  menciptakan proses baru untuk setiap thread.

Static Threading

Teknik ini biasa digunakan untuk komputer dengan chip multiprocessors dan jenis komputer shared-memory lainnya. Teknik ini memungkinkan thread berbagi memori yang tersedia, menggunakan program counter dan mengeksekusi program secara independen. Sistem operasi menempatkan satu thread pada prosesor dan menukarnya dengan thread lain yang hendak menggunakan prosesor itu.

Mekanisme ini terhitung lambat, karenanya disebut dengan static. Selain itu teknik ini tidak mudah diterapkan dan rentan kesalahan. Alasannya, pembagian pekerjaan yang dinamis di antara thread-thread menyebabkan load balancing-nya cukup rumit. Untuk memudahkannya programmer harus menggunakan protocol komunikasi yang kompleks untuk menerapkan scheduler load balancing. Kondisi ini mendorong pemunculan concurrency platforms yang menyediakan layer untuk mengkoordinasi, menjadwalkan, dan mengelola sumberdaya komputasi paralel.

Sebagian platform dibangun sebagai runtime libraries atau sebuah bahasa pemrograman paralel lengkap dengan compiler dan pendukung runtime-nya.

Dynamic Multithreading

Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik sebelumnya yang bertujuan untuk kemudahan karena dengannya programmer tidak harus pusing dengan protokol komunikasi, load balancing, dan kerumitan lain yang ada pada static threading. Concurrency platform ini menyediakan scheduler yang melakukan load balacing secara otomatis. Walaupun platformnya masih dalam pengembangan namun secara umum mendukung dua fitur : nested parallelism dan parallel loops. Nested parallelism memungkinkan sebuah subroutine di-spawned (ditelurkan dalam jumlah banyak seperti telur katak) sehingga program utama tetap berjalan sementara subroutine menghitung hasilnya. Sedangkan parallel loops seperti halnya fungsi for namun memungkinkan iterasi loop dilakukan secara bersamaan.

E. Pengantar Massage Passing dan OpenMP

OpenMP (Open Multi-Processing) adalah sebuah antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang mendukung multi processing shared memory pemrograman di C, C++ dan Fortran pada berbagai arsitektur, termasuk UNix dan Microsoft Windows platform. OpenMP Terdiri dari satu set perintah kompiler, perpustakaan rutinitas, dan variabel lingkungan yang mempengaruhi run-time. Banyak Aplikasi dibangun dengan model hibrida pemrograman paralel  dapat dijalankan pada komputer cluster dengan menggunakan OpenMP dan Message Passing Interface (MPI), atau lebih transparan dengan menggunakan ekstensi OpenMP non-shared memory systems.

Sejarah OpenMP dimulai dari diterbitkannya API pertama untuk Fotran 1.0 pada Oktober 1997 oleh OpenMP Architecture Review Board (ARB). Oktober tahun berikutnya OpenMP Architecture Review Board (ARB) merilis standart C / C++. Pada tahun 2000 mengeluarkan versi 2.0 untuk fotran dan poda tahun 2002 dirilis versi 2.0 untuk C / C++. Pada tahun 2005 dirilis versi 2.5 yang merupakan pengabungan fotran, C, dan C++/ pada mei 2008 versi 3.0 yang terdapat didalmnya konsept tasks dan task construct.

OpenMP mengimplementasi multithreading. Bagian kode yang akan dijalankan secara parallel ditandai sesuai dengan Preprocessor directif sehingga akan membuat thread-thread sebelum dijalnkan. Setiap thread memiliki id yang di buat menggunakan fungsi (omp_get_thread_num() pada C/C++ dan OMP_GET_THREAD_NUM() pada Fortran). Secara default, setiap thread mengeksekusi kode secara parallel dan independent. "Work-sharing constructs" dapat dapat digunakan untuk membagi tugas antar thread sehingga setiap thread menjalankan sesuai bagian alokasi kodenya. Fungsi OpenMP berada pada file header yang berlabel “omp.h” di C / C++.

F. Pengantar Pemrograman CUDA GPU

Sebuah GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.

penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.

CUDA merupakan teknologi anyar dari produsen kartu grafis Nvidia, dan mungkin belum banyak digunakan orang secara umum. Kartu grafis lebih banyak digunakan untuk menjalankan aplikasi game, namun dengan teknologi CUDA ini kartu grafis dapat digunakan lebih optimal ketika menjalankan sebuah software aplikasi. Fungsi kartu grafis Nvidia digunakan untuk membantu Processor (CPU) dalam melakukan kalkulasi dalam proses data.

CUDA merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture,didefinisikan sebagai sebuah arsitektur komputer parallel, dikembangkan oleh Nvidia. Teknologi ini dapat digunakan untuk menjalankan proses pengolahan gambar, video, rendering 3D, dan lain sebagainya. VGA – VGA dari Nvidia yang sudah menggunakan teknologi CUDA antara lain : Nvidia GeForce GTX 280, GTX 260,9800 GX2, 9800 GTX+,9800 GTX,9800 GT,9600 GSO, 9600 GT,9500 GT,9400 GT,9400 mGPU,9300 mGPU,8800 Ultra,8800 GTX,8800 GTS,8800 GT,8800 GS,8600 GTS,8600 GT,8500 GT,8400 GS, 8300 mGPU, 8200 mGPU, 8100 mGPU, dan seri sejenis untuk kelas mobile (VGA notebook).

Singkatnya, CUDA dapat memberikan proses dengan pendekatan bahasa C, sehingga programmer atau pengembang software dapat lebih cepat menyelesaikan perhitungan yang komplek. Bukan hanya aplikasi seperti teknologi ilmu pengetahuan yang spesifik. CUDA sekarang bisa dimanfaatkan untuk aplikasi multimedia.  Misalnya meng-edit film dan melakukan filter gambar. Sebagai contoh dengan aplikasi multimedia, sudah mengunakan teknologi CUDA. Software TMPGenc 4.0 misalnya membuat aplikasi editing dengan mengambil sebagian proces dari GPU dan CPU. VGA yang dapat memanfaatkan CUDA hanya versi 8000 atau lebih tinggi.

Keuntungan dengan CUDA sebenarnya tidak luput dari teknologi aplikasi yang ada. CUDA akan mempercepat proses aplikasi tertentu, tetapi tidak semua aplikasi yang ada akan lebih cepat walaupun sudah mengunakan fitur CUDA. Hal ini tergantung seberapa cepat procesor yang digunakan, dan seberapa kuat sebuah GPU yang dipakai. Dan bagian terpenting adalah aplikasi apa yang memang memanfaatkan penuh kemampuan GPU dengan teknologi CUDA. Kedepan seperti pengembang software Adobe akan ikut memanfaatkan fitur CUDA pada aplikasi mereka. Jawaban akhir adalah, untuk memanfaatkan CUDA kembali melihat aplikasi software yang ada. Apakah software yang ada memang mampu memanfaatkan CUDA dengan proses melalui GPU secara penuh. Hal tersebut akan berguna untuk mempercepat selesainya proses pada sebuah aplikasi. Dengan kecepatan proses GPU, aplikasi akan jauh lebih cepat. Khususnya teknologi ilmu pengetahuan dengan ramalan cuaca, simulator pertambangan atau perhitungan yang rumit dibidang keuangan. Sedangkan aplikasi umum sepertinya masih harus menunggu.

SUMBER

http://krustybrain.wordpress.com/2013/05/25/tugas-4-softskill-pengantar-komputasi-modern-sem-8/

http://dpamudji.wordpress.com/2011/04/01/komputasi-paralel/

http://seto.citravision.com/berita-47-parallel-computation--distributed-processing.html

http://seto.citravision.com/berita-49-parallel-computation---pengantar-thread-programming.html

http://afrilieya.blogspot.com/2013/04/parallel-computation_20.html

Sudah lama sejak saat itu.

Sudah lupa? Mana mungkin aku lupa.
Sudah tidak menyesal? Mana mungkin aku tidak menyesal!

Aku meradang. Meratapi hal yang sudah berakhir dan tidak dapat terulang kembali.
Tapi aku ingin berusaha, aku ingin berjuang untuk sesuatu yang benar-benar ingin aku perjuangkan. Sampai itu membuahkan hasil, seberapa manis ataupun seberapa pahitnya hasil dari sesuatu yang telah aku perjuangkan. Sampai aku benar-benar lelah. Sampai aku terjatuh, terjerembab, terbujur dan tak bisa bangkit lagi.

Meski sakit, kamu suatu hal yang ingin aku perjuangkan selain keluarga dan sahabatku.
Kamu hal terindah yang pernah aku miliki. Meski sakit dan tak terbalas...

Komputasi Awan

Pendahuluan

Komputasi awan (bahasa Inggris: cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer ('komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Awan (cloud) adalah metafora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer. Sebagaimana awan dalam diagram jaringan komputer tersebut, awan (cloud) dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya. Ia adalah suatu metoda komputasi di mana kapabilitas terkait teknologi informasi disajikan sebagai suatu layanan (as a service), sehingga pengguna dapat mengaksesnya lewat Internet ("di dalam awan") tanpa mengetahui apa yang ada didalamnya, ahli dengannya, atau memiliki kendali terhadap infrastruktur teknologi yang membantunya.

Menurut sebuah makalah tahun 2008 yang dipublikasi IEEE Internet Computing "Cloud Computing adalah suatu paradigma di mana informasi secara permanen tersimpan di server di internet dan tersimpan secara sementara di komputer pengguna (client) termasuk di dalamnya adalah desktop, komputer tablet, notebook, komputer tembok, handheld, sensor-sensor, monitor dan lain-lain."

Komputasi awan adalah suatu konsep umum yang mencakup SaaS, Web 2.0, dan tren teknologi terbaru lain yang dikenal luas, dengan tema umum berupa ketergantungan terhadap Internet untuk memberikan kebutuhan komputasi pengguna. Sebagai contoh, Google Apps menyediakan aplikasi bisnis umum secara daring yang diakses melalui suatu penjelajah web dengan perangkat lunak dan data yang tersimpan di server. Komputasi awan saat ini merupakan trend teknologi terbaru, dan contoh bentuk pengembangan dari teknologi Cloud Computing ini adalah iCloud.

Cloud Computing merupakan teknologi yang menggabungkan virtualisasi dan grid computing. Jadi selain ada proses virtualisasi,juga terdapat grid computing, dimana seluruh beban proses komputasi yang ada akan didistribusikan ke berbagai server yang saling terhubung di dalam cloud, sehingga prosesnya akan jauh lebih ringan.

Komputasi Grid

Komputasi grid atau grid computing adalah penggunaan sumber daya komputer secara bersama-sama dimana komputer tersebut terpisah secara geografis. Komputasi grid ini biasanya digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan berskala besar Berdasarkan tulisan dari Ian Foster (Bapak Grid Computing), terdapat 3 hal yang mengidentifikasi bahwa suatu sistem termasuk di dalam komputasi grid, yaitu:

·         Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap sumber daya 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.

·         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.

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

Virtualisasi

Virtualisasi adalah sebuah teknologi, yang memungkinkan Anda untuk membuat versi virtual dari sesuatu yang bersifat fisik, misalnya sistem operasi, storage data atau sumber daya jaringan. Proses tersebut dilakukan oleh sebuah software atau firmware bernama Hypervisor. Hypervisor inilah yang menjadi nyawanya virtualisasi, karena dialah layer yang "berpura-pura" menjadi sebuah infrastruktur untuk menjalankan beberapa virtual machine. Dalam prakteknya, dengan membeli dan memiliki satu buah mesin, Anda seolah-olah memiliki banyak server, sehingga Anda bisa mengurangi pengeluaran IT untuk pembelian server baru, komponen, storage, dan software pendukung lainnya.

Komputasi Terdistribusi Dalam Komputasi Awan

Tujuan dari komputasi terdistribusi adalah menyatukan kemampuan dari sumber daya (sumber komputasi atau sumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individual komponen-komponennya.

Tujuan lain yang ingin dicapai dalam komputasi terdistribusi adalah transparansi. Kenyataan bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut. Transparansi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem komputer tunggal, seperti yang biasa digunakannya.

Salah satu masalah yang dihadapi dalam usaha menyatukan sumber daya yang terpisah ini antara lain adalah skalabilitas, dapat atau tidaknya sistem tersebut dikembangkan lebih jauh untuk mencakup sumber daya komputasi yang lebih banyak.

Banyak arsitektur perangkat lunak dan keras yang bervariasi yang digunakan untuk komputasi terdistribusi. Pada tingkat yang lebih rendah, penghubungan beberapa [CPU] dengan menggunakan jaringan sangat dibutuhkan. Pada tingkat yang lebih tinggi menghubungkan proses yang berjalan dalam CPU tersebut dengan sistem komunikasi juga dibutuhkan.

MapReduce dan NoSQL  (Not Only SQL)

MapReduce adalah framework software yang diperkenalkan oleh Google dan digunakan untuk mendukung distributed computing yang dijalankan di atas data yang sangat besar dan dijalankan secara simultan dibanyak komputer. Framework ini terinspirasi oleh konsep fungsi map dan reduce yang biasa digunakan di functional programming. MapReduce memungkinkan programmer Google untuk melakukan komputasi yang sederhana dengan menyembunyikan kompleksitas dan detail dari paralelisasi, distribusi data, load balancing dan fault tolerance.

MapReduce memiliki dua tahap dalam memproses data yaitu map dan reduce. Tahap pertama dari MapReduce disebut map. Map melakukan transformasi setiap data elemen input menjadi data elemen output. Map dapat dicontohkan dengan suatu fungsi toUpper(str) yang akan mengubah setiap huruf kecil (lowercase) menjadi huruf besar (uppercase). Setiap data elemen huruf kecil (lowercase) yang menjadi input dari fungsi ini akan ditransformasi menjadi data output elemen yang berupa huruf besar (uppercase). Map memiliki fungsi yang dipanggil untuk setiap input yang menghasilkan output pasangan intermediate <key, value>.

Reduce adalah tahap yang dilakukan setelah mapping selesai. Reduce akan memeriksa semua value input dan mengelompokkannya menjadi satu value output. Reduce menghasilkan output pasangan intermediate . Sebelum memasuki tahap reduce, pasangan intermediate <key, value> dikelompokkan berdasarkan key, tahap ini dinamakan tahap shuffle.

Sedangkan NoSql adalah sistem menejemen database yang berbeda dari sistem menejemen database relasional yang klasik dalam beberapa hal. NoSQL mungkin tidak membutuhkan skema table dan umumnya menghindari operasi join dan berkembang secara horisontal. Akademisi menyebut database seperti ini sebagai structured storage, istilah yang didalamnya mencakup sistem menejemen database relasional.

NoSQL Database

Adanya database NoSQL seperti MongoDB yang mencoba untuk menyelesaikan permasalahan ini. Disini, Data tidak ditulis/dibaca dari database dengan menggunakan bahasa SQL, tetapi menggunakan metode object-oriented yang lebih disukai oleh developers. Kelebihan lainnya adalah adanya dukungan adanya banyaknya tipe index yang berbeda beda untuk lookupsterhadap data tertentu. Mereka juga memiliki kemampuan clustering secara default.

Setelah sekian lama muncul, database NoSQL tidak serta merta memiliki banyak penggemar. Untuk pastinya, banyak perusahaan besar yang menggunakan NoSQL database, tetapi secara umum mereka menggunakannya untuk kebutuhan kebutuhan yang spesial. Mereka perlu melihat apakah database ini bisa berkembang dengan kapasitas data yang sangat besar dan banyak dipergunakan di berbagai applikasi, jika tidak, mereka tidak melihat alasan untuk berpindah.

Komputasi Kuantum

Pendahuluan

Komputasi kuantum adalah bidang studi difokuskan pada teknologi komputer berkembang berdasarkan prinsip-prinsip teori kuantum , yang menjelaskan sifat dan perilaku energi dan materi pada kuantum (atom dan subatom) tingkat. Pengembangan komputer kuantum , jika praktis, akan menandai lompatan maju dalam kemampuan komputasi jauh lebih besar daripada yang dari sempoa ke modern superkomputer , dengan keuntungan kinerja di alam miliar kali lipat dan seterusnya.

Komputer kuantum, mengikuti hukum fisika kuantum, akan memperoleh kekuatan pengolahan yang besar melalui kemampuan untuk berada di beberapa negara, dan untuk melakukan tugas-tugas menggunakan semua kemungkinan permutasi secara bersamaa. Kini pusat penelitian di komputasi kuantum termasuk MIT, IBM, Oxford University, dan Los Alamos National Laboratory.

Entanglement

Entanglement merupakan keadaan dimana dua atom yang berbeda berhubungan sedemikian hingga satu atom mewarisi sifat atom pasangannya. “Entanglement adalah esensi komputasi kuantum karena ini adalah jalinan kualitas yang berhubungan dengan lebih banyak informasi dalam bit kuantum dibanding dengan bit komputing klasik,” demikian Andrew Berkley, salah satu peneliti.

Para ahli fisika dari University of Maryland telah satu langkah lebih dekat ke komputer kuantum dengan mendemonstrasikan eksistensi entanglement antara dua gurdi kuantum, masing-masing diciptakan dengan tipe sirkuit padat yang dikenal sebagai persimpangan Josephson. Temuan terbaru ini mendekatkan jalan menuju komputer kuantum dan mengindikasikan bahwa persimpangan Josephson pada akhirnya dapat digunakan untuk membangun komputer supercanggih.

Pengoperasian Data Qubit

Proses komputasi dilakukan pada partikel ukuran nano yang memiliki sifat mekanika quantum, maka satuan unit informasi pada Komputer Quantum disebut quantum bit, atau qubit. Berbeda dengan bit biasa, nilai sebuah qubit bisa 0, 1, atau superposisi dari keduanya. State dimana qubit diukur adalah sebagai vektor atau bilangan kompleks. Sesuai tradisi dengan quantum states lain, digunakan notasi bra-ket untuk merepresentasikannya.

Pure qubit state adalah superposisi liner dari kedua state tersebut. Lebih jelasnya, sebuah pure qubit state dapat direpresentasikan oleh kombinasi linear dari state|0> dan state |1> : Dengan α dan β adalah amplitudo probabilitas yan dapat berupa angka kompleks. State space dari sebuah qubit secara geometri dapat direpresentasikan Bloch sphere

Bloch sphere adalah ruang 2 dimensi yang merupakan geometri untuk permukaan bola. Dibandingkan bit konvensional yang hanya dapat beradai di salah satu kutub, Qubit dapat berada dimana saja dalam permukaan bola. Untuk penerapan fisiknya, semua sistem 2 level, selama ukurannya cukup kecil untuk hukum mekanika quantum berlaku. Berbagai jenis implementasi fisik telah dikemukakan, contohnya antara lain: polarisasi cahaya, spin elektron, muatan listrik, dll.

Superposisi quantum adalah inti perbedaan antara qubit dengan bit biasa. Dalam keadaan superposisi, sebuah qubit akan bernilai |0> dan |1> pada saat bersamaan. Menurut interpretasi Copenhagen, bila dilakukan pengukuran terhadap qubit, maka hanya akan muncul satu state saja. State lainnya “kolaps” dalam arti hancur dan tidak mungkin diambil kembali.

Pemanfaatan sifat superposisi qubit ini adalah Paralellisme Quantum. Paralelisme Quantum muncul dari kemampuan quantum register untuk menyimpan superposisi dari base state. Maka setiap operasi pada register berjalan pada semua kemungkinan dari superposisi secara simultan. Karena jumlah state yang mungkin adalah 2n, dengn n adalah jumlah qubit pada quantum register, kita dapat melakukan pada komputer quantum satu kali operasi yang membutuh kan waktu eksponensial pada komputer konvensional. Kelemahan dari metode ini adalah, semakin besar base state yang bersuperposisi, semakin kecil kemungkinan hasil pengukuran dari nilai hasil pengukuran tersebut benar. Kelemahan ini membuat pararellisme quantum tidak berguna bila operasi dilakukan pada nilai yang spesifik. Namun kelemahan ini tidak begitu berpengaruh pada fungsi yang memperhitungkan nilai dari semua input, bukan hanya satu. Sebagaimana ditunjukkan pada Algoritma Shor.

Quantum Gate

Dalam komputasi kuantum dan khusus kuantum sirkuit model komputasi, gerbang kuantum (atau Gerbang logika kuantum) adalah rangkaian dasar kuantum yang beroperasi di sejumlah kecil qubits. Mereka adalah blok bangunan dari kuantum sirkuit, seperti gerbang logik klasik sirkuit digital konvensional.

Tidak seperti logika klasik pintu gerbang pada umumnya, logika kuantum bersifat reversibel. Namun, komputasi klasik hanya dapat dilakukan dengan menggunakan gerbang reversibel. Sebagai contoh, gerbang Toffoli reversibel dapat melaksanakan semua fungsi Boolean. Gerbang ini memiliki penyetaraan kuantum secara langsung, menampilkan bahwa sirkuit kuantum dapat melakukan semua operasi yang dilakukan oleh sirkuit klasik.

Gerbang logik kuantum yang diwakili oleh kesatuan matriks. Gerbang kuantum yang paling umum beroperasi pada ruang dari satu atau dua qubits, seperti Gerbang logika klasik umum beroperasi pada satu atau dua bit. Ini berarti bahwa sebagai matriks, gerbang kuantum dapat dijelaskan oleh 2 × 2 atau 4 × 4 kesatuan matriks.

Algoritma Shor

Algoritma Shor merupakan sebuah metode yang dikembangkan tahun 1994 oleh ilmuwan AT&T  Peter Shor untuk menggunakan komputer kuantum yang futuristis untuk menemukan faktor-faktor dari sebuah bilangan. Bilangan-bilangan yang diperkalikan satu dengan yang lain  untuk  memperoleh  bilangan  asli.  Saat ini, pemfaktoran (factoring) sebuah bilangan besar masih terlalu sulit bagi komputer konvensional meskipun begitu mudah untuk  diverifikasi. Itulah sebabnya pemfaktoran bilangan besar ini banyak digunakan dalam metode kriptografi untuk melindungi data.

Teori Komputasi

Assalamualaikum Wr. Wb

Pada kesempatan kali ini saya akan membahas tentang Teori Komputasi beserta Implementasinya guna mengerjakan tugas mata kuliah Softskill Pengantar Komputasi Modern. 

Apa sih, Komputasi itu?

Komputasi sebetulnya bisa diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Lahirnya proses komputasi berasal dari kegiatan hitung menghitung yang dilakukan manusia sejak berabad-abad yang lalu sejak manusia mengenal angka dan perhitungan seperti melakukan perdagangan dengan sistem bertukar (barter), sistem kalender menghitung tanggal, hari, bulan dan tahun, dan perhitungan lainnya dengan menggunakan alat hitung seperti kayu, batu, pena dan lain-lain.

Seiring dengan perkembangan zaman, proses perhitungan tidak lagi se-simple bertahun-tahun yang lalu. Zaman berkembang begitu pula dengan perhitungan. Jika berbicara mengenai perhitungan, pastilah kita memerlukan data apa saja yang akan kita hitung. Dengan perkembangan zaman, data yang dihitung juga berkembang, tidak stack pada satu jenis data saja. Bisa lebih dari beberapa data, puluhan, ratusan bahkan ribuan.  Hal demikianlah yang membuat lahirnya sebuah cara yang disebut Komputasi Modern yang dapat digunakan unuk melakukan atau memecahkan perhitungan yang banyak dan rumit dengan alat menggunakan  komputasi modern yakni komputer. Namun bukan berarti komputer hanya bisa menyelesaikan proses perhitungan saja, komputer juga memiliki kemampuan untuk menyelesaikan banyak tugas manusia seperti menulis, mencari informasi, dan masih banyak lagi.

Komputasi juga sering diartikan sebagai sebuah komputer secara fisik. Sebagai contoh dari sistem fisik yaitu komputer digital, komputer quantum, komputer penganalisa DNA, dan komputer molekular. Sudut pandang ini dipelajari di cabang ilmu teori fisik yang disebut Physic of Computation. Bahkan ada sudut pandang yang lebih radikal berbasis dalil Digital Physic yang menyatakan bahwa evolusi alam semesta itu sendiri adalah sebuah proses komputasi – disebut Pancomputationalism.

Sejarah Komputasi

Ilmu atau sains berdasarkan obyek kajiannya dibedakan antara Fisika, Kimia, Biologi dan Geologi. Ilmu dapat pula digolongkan berdasarkan metodologi dominan yang digunakannya, yaitu ilmu pengamatan/percobaan (observational/experimental science), ilmu teori (theoretical science) dan ilmu komputasi (computational science). Yang terakhir ini bisa dianggap bentuk yang paling baru yang muncul bersamaan dengan perkembangan kekuatan pemrosesan dalam komputer dan perkembangan teknik-teknik metode numerik dan metode komputasi lainnya.

Dalam ilmu (sains) tradisional seperti Fisika, Kimia dan Biologi, penggolongan ilmu berdasarkan metodologi dominannya juga mewujud, yang ditunjukkan dengan munculnya bidang-bidang khusus berdasarkan penggolongan tsb. lengkap dengan jurnal-jurnal yang relevan untuk melaporkan hasil-hasil penelitiannya. Sebagai contoh dalam kimia, melengkapi kimia percobaan (experimental chemistry) dan kimia teori (theoretical chemistry), berkembang pula kimia komputasi (computational chemistry), seperti juga di bidang Biologi dikenal Biologi Teori (theoretical biology) serta Biologi Komputasi (computational biology), lengkap dengan jurnalnya seperti Journal of Computational Chemistry dan Journal of Computational Biology. Cara penggolongan yang digunakan berbeda dengan cara penggolongan lain berdasarkan obyek kajian, seperti penggolongan kimia atas Kimia Organik, Kimia Anorganik, dan Biokimia.

Walaupun dengan titik pandang yang berbeda, ilmu komputasi sebagai bentuk ketiga dari ilmu (sains) telah banyak disampaikan oleh berbagai pihak, antara lain Stephen Wolfram dengan bukunya yang terkenal: A New Kind of Science, dan Jurgen Schimhuber.

Implementasi Komputasi di Berbagai Bidang Ilmu Pengetahuan

• Fisika : menyelesaikan permasalahan medan magnet dengan menggunakan komputasi fisika, dalam hal ini menentukan besarnya medan magnet dan membandiangkan hubungan antara medan magnet dengan panjang kawat.
• Kimia : algoritma dan program komputer dapat digunakan untuk memungkinkan peramalan sifat-sifat atom dan molekul. Kajian komputasi juga dapat dilakukan untuk menjelajahi mekanisme reaksi dan menjelaskan pengamatan pada reaksi di laboratorium, serta memahami sifat dan perubahan pada sistem makroskopis melalui simulasi yang berlandaskan hukum-hukum interaksi yang ada dalam sistem.
• Matematika : penerapan teknik-teknik komputasi matematika meliputi metode numerik, scientific computing, metode elemen hingga, metode beda hingga, scientific data mining, scientific process control dan metode terkait lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah real yang berskala besar.
• Ekonomi : mempeljarai titik pertemuan antara ekonomi dan komputasi, meliputi agent-based computational modelling, computational econometrics dan statistika, komputasi keuangan, computational modelling of dynamic macroeconomic systems dan pengembangan alat bantu dalam pendidikan komputasi ekonomi.
• Biologi : merupakan penerapan berupa aplikasi dari teknologi informasi dan ilmu komputer terhadap bidang biologi molekuler.
• Geografi : komputasi awan didefinisikan sebagai sebuah model yang memungkinkan kenyamanan, akses on-demand terhadap kumpulan sumber daya komputasi (contohnya jaringan, server, media penyimpanan, aplikasi, dan layanan komputasi) yang konfigurasinya dapat dilakukan dengan cepat dan disertai sedikit usaha untuk mengelola dan berhubungan dengan penyedia layanannya.

Referensi:

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

http://vanish73.wordpress.com/2010/02/18/komputasi/

http://my.opera.com/aviciena/blog/show.dml/8170711

http://stobbrengga.blogspot.com/2012/06/komputasi-dan-penerapannya.html

Dear my blog,
Udah lama yah ga bercerita.
Kemarin, tepatnya tanggal 17 april 2013

Sekarang gue baru sadar ga semua yang kita inginkan itu bisa terkabul. Sama aja kayak cita dan cinta. Merelakan cinta yang kita cintai itu jauh lebih indah daripada membiarkan cinta tetap bersama dengan keterpaksaan. Awalnya memang sakit banget sampai sekarang juga masih sakit. Saat ingat kalo sesuatu yang terbaik yang pernah gue berikan ga menghasilkan apa-apa ataupun ga berarti apa-apa. Tapi bahagia kok, melihat seseorang yg kita sayang dan cintai itu bahagia. Walau perlu sedikit munafik dengan berpura-pura tidak peduli didepan semua.


Terimakasih I love you, I miss you...

5 MONTHS

Sekarang sudah lima bulan sejak berakhirnya hubungan kami. Namun, aku masih belum bisa menghilangkan semua perasaan ini, melupakan kenangan kami, melupakan dulu kami pernah merangkai mimpi bersama-sama. Berbeda dengannya yang dengan mudah melupakan perasaannya padaku, melupakan kenangan antara kami berdua, melupakan semuanya. Andaikan hidup se-magic harry potter, seindah komik atau film televisi. Kita dapat menghapus memori seseorang, melupakan semua yang kita ingat, kita dapat membuat suatu kebahagiaan hanya dengan menjentikkan tongkat ajaib. Hampir setengah tahun sudah lamanya aku menahan rasa sakit ini, rasa sesal yang sangat menyesakkan dada. Hanya karena sebuah kejutan ulang tahun yang kupikir akan menyatukan kami kembali, semuanya malah membuat kami jauh mungkin untuk selamanya. Bagai peribahasa “karena nila setitik rusak susu sebelangga”.  Ditambah lagi peribahasa “nasi telah menjadi bubur”. Sakit sekali rasanya menahan ini sendirian. Bahkan MEREKA pun tidak mengerti. Mereka hanya memandang sebelah mata, dan menyalahkanku akan segalanya.  

Aku lelah… benar-benar lelah!!! Hatiku sakit!!!

Allah, butuh berapa lama lagi untuk melupakannya???

Butuh berapa lama lagi untuk menahan semua rasa sakit ini?

AKU MASIH MENCINTAINYA!!!

Allah, aku mencintainya. Sangat mencintainya.
Allah, sulit untukku melupakannya.
Sampai kapanpun sungguh sulit

rejeki

dulu

Dulu aja, ngata-ngatain gue autism

take a look!

how to do it proudly

25 Desember 2012

wanita (bodoh)

dia percaya akan yang namanya kesetiaan
dia percaya akan yang namanya selamanya
dia percaya dengan janji manis seseorang yang mengucapkan "mana mungkin aku bosan", "aku mencintaimu" dan "kita selamanya".
dia tidak pernah tahu semua itu hanya kata-kata manis saat orang terlena dengan nafsu dunia.
dia itu apa? hanya seorang wanita yang dikecewakan, dibohongi dan ditelanjangi.
dia wanita bodoh! sangat bodoh!
dia tidak sadar cinta yang diinginkan seseorang tidak jauh dari sekedar kata "seks"!
dia tidak pernah berpikir bagaimana caranya menjadi wanita yang terhormat
dia wanita yang didalam hidupnya tak mengenal kata "habis manis sepah dibuang"
menyerahkan hidupnya hanya karena kata CINTA
cinta itu apa? Cinta memang berasal dari susunan huruf yang indah namun apa yang tersembunyi dari itu semua? hanya kesedihan dan kesengsaraan!
dia sangat bodoh!
sekarang dunia tertawa untuk dia. menertawakan kebodohannya
sekarang dunia berkata "kau hanyalah seonggok daging yang akan 'lapuk' dimakan waktu"
dunia berkata "tak akan ada lagi yang akan memandang mu, dengan meredupnya cahaya auramu"
dia tidak pernah sadar jika seseorang itu tertawa dibelakangmu
seseorang mengambil apa yang ada dari dirimu
merasa bangga atas apa yang pernah ia lakukan padamu
bangga atas semua yang kauserahkan kepadanya
menganggap seolah tidak terjadi apa-apa
dia, wanita itu tidak pernah sadar posisinya yang hanya jadi "objek"
dia sangat bodoh untuk satu kata "SETIA"

dia wanita bodoh! bodoh! bodoh! bodooooooooooooooooh!

jatuh (lagi)

jatuh bangun aku mengejarmu... serrr!!! hobaaah! (intermezzo dulu)


ibu sakit, tangannya susah untuk digerakkan.