Quiz Softskill..

* Komputasi Modern *

  1. Apa yang kamu ketahui tentang komputasi modern ?
  2. Jelaskan sejarah komputasi modern !
  3. Sebutkan macam-macam komputasi modern ?

 Jawab #

1. Komputasi Modern

Komputasi modern terdiri dari dua kata yaitu komputasi dan modernKomputasi dapat diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan permasalahan dari data input dengan suatu algoritma. Komputasi merupakan subbagian dari matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental dan kadang-kadang menggunakan tabel. disebut modern karena menggunakan alat canggih saat menyelesaian masalah. Maka dapat di simpulkan Komputasi modern adalah perhitungan yang menggunakan computer canggih dimana pada computer tersebut tersimpan sejumlah algoritma untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan efisien. Komputasi modern digunakan untuk memecahkan masalah antara lain untuk menghitung:

  • Akurasi (bit, floating point)
  • Kecepatan (dalam satuanHz)
  • Problem volume besar (paralel)
  • Modeling (NN dan GA)
  • Kompleksitas (menggunakan Teori Bog O)

Secara umum ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.
Bidang ini berbeda dengan ilmu komputer (computer science), yang mengkaji komputasi, komputer dan pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu alam, pendekatan ilmu komputasi dapat memberikan berbagai pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan landasan teori yang telah berkembang, untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut.

Model Komputasi

Komputasi memiliki 3 model, yaitu

  1. Mesin Mealy
  2. Mesin Moore
  3. Petri net

Karakteristik komputasi modern ada 3 macam, yaitu :

  1. Komputer-komputer penyedia sumber daya bersifat heterogenous karena terdiri dari berbagai jenis perangkat keras, sistem operasi, serta aplikasi yang terpasang.
  2. Komputer-komputer terhubung ke jaringan yang luas dengan kapasitas bandwidth yang beragam.
  3. Komputer maupun jaringan tidak terdedikasi, bisa hidup atau mati sewaktu-waktu tanpa jadwal yang jelas.

Dampak adanya komputasi modern

Dampak dari adanya komputasi modern ialah semakin mempermudah manusia dalam menyelesaikan masalah-masalah perhitungan yang sangat kompleks dengan menggunakan komputer dan juga merupakan sebuah pengembangan dari sistem yang ada yang terus di perbarui hingga sekarang.

2. Sejarah Komputasi Modern

Konsep dasar arsitektur komputer modern adalah konsep sebuah sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann. Beliau di lahirkan di Budapest, ibukota Hungaria pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos. Karya – karya yang dihasilkan adalah karya dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer. Beliau juga merupakan salah seorang ilmuwan yang sangat berpengaruh dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu. Kepiawaian John Von Neumann teletak pada bidang teori game yang melahirkan konsep automata, teknologi bom atom dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer. Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann juga ahli dalam bidang komputasi. 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.

Komputasi sebenarnya telah dilakukan manusia sejak berabad-abad yang lalu. Komputasi berawal dari pehitungan angka. Hal tersebut dilihat dari manusia yang telah dapat menghitung, menghitung berbagai hal. Zaman dahulu, manusia telah bisa melakukan perhitungan sederhana untuk sisitem barter barang. Sistem kalender dan rasi bintang bahkan telah dilakukan manusia sejak zaman romawi. Manusia telah memilki akal untuk melakukan perhitungan-perhitungan tersebut. Namun, dikarenakan setiap manusia mempunyai keterbatasan, tak semua perhitungan bisa dilakukan otak manusia. Apalagi jika perhitungan tersebut memiliki banyak angka. Oleh sebab itu, manusia membuat suatu alat perhitungan yang bisa membantu pekerjaannya.

3. Macam-Macam Komputasi Modern

Jenis-jenis komputasi modern ada 3 macam, yaitu :

1. Mobile Computing atau Komputasi Bergerak

Mobile computing (komputasi bergerak) merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel serta mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel. Berdasarkan penjelasan tersebut, untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan  perubahan dari sisi manusia maupun alat. Contoh dari mobile computing adalah GPS, smart phone, dan sebagainya.

2. Grid Computing

Komputasi grid memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan. Pekerjaan itu sendiri dikontrol oleh satu komputer utama, dan dipecah menjadi beberapa tugas yang dapat dilaksanakan secara bersamaan pada komputer yang berbeda. Tugas-tugas ini tidak perlu saling eksklusif, meskipun itu adalah skenario yang ideal. Sebagai tugas lengkap pada berbagai unit komputasi, hasil dikirim kembali ke unit pengendali, yang kemudian collates itu membentuk keluaran kohesif. omputasi 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.

Keuntungan dari komputasi grid adalah dua kali lipat: pertama, kekuatan pemrosesan yang tidak digunakan secara efektif digunakan, memaksimalkan sumber daya yang tersedia dan, kedua, waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan besar berkurang secara signifikan.

Idealnya kode sumber harus direstrukturisasi untuk membuat tugas-tugas yang saling eksklusif adalah sebagai mungkin. Itu tidak berarti bahwa mereka tidak bisa saling bergantung, tetapi pesan yang dikirim antara tugas-tugas meningkatkan faktor waktu. Satu pertimbangan penting saat membuat pekerjaan komputasi grid adalah bahwa apakah kode dijalankan serial atau paralel tugas, hasil dari keduanya harus selalu sama di setiap situasi.

3. Cloud Computing atau Komputasi Awan

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.

Cloud computing adalah perluasan dari konsep pemrograman berorientasi objek abstraksi. Abstraksi, sebagaimana dijelaskan sebelumnya, menghapus rincian kerja yang kompleks dari visibilitas. Semua yang terlihat adalah sebuah antarmuka, yang menerima masukan dan memberikan output. Bagaimana output ini dihitung benar-benar tersembunyi.

Perbedaan komputasi mobile, komputasi grid dan komputasi cloud :

  • Komputasi mobile menggunakan teknologi komputer yang bekerja seperti handphone, sedangkan komputasi grid dan cloud menggunakan komputer.
  • Biaya untuk tenaga komputasi mobile lebih mahal dibandingkan dengan komputasi grid dan cloud.
  • Komputasi mobile tidak membutuhkan tempat dan mudah dibawa kemana-mana, sedangkan grid dan cloud membutuhkan tempat yang khusus.
  • Untuk komputasi mobile proses tergantung si pengguna, komputasi grid proses tergantung pengguna mendapatkan server atau tidak, dan komputasi cloud prosesnya membutuhkan jaringan internet sebagai penghubungnya.

Persamaan komputasi mobile, komputasi grid dan komputasi cloud :

  • Ketiganya merupakan metode untuk melakukan komputasi, pemecahan masalah, dan pencarian solusi.
  • Ketiganya memerlukan alat proses data yang modern seperti komputer, laptop atau telepon genggam untuk menjalankannya.

# Paralel Processing #

  1. Apa yang kamu ketahui tentang komputasi ?
  2. Apa yang kamu ketahui tentang paralel processing ?
  3. Jelaskan hubungan antara komputasi modern dengan paralel processing !

 Jawab #

 1. Komputasi

Komputasi dapat diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan permasalahan dari data input dengan suatu algoritma. Komputasi merupakan subbagian dari matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental dan kadang-kadang menggunakan tabel. disebut modern karena menggunakan alat canggih saat menyelesaian masalah. Maka dapat di simpulkan Komputasi modern adalah perhitungan yang menggunakan computer canggih dimana pada computer tersebut tersimpan sejumlah algoritma untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan efisien. Komputasi modern digunakan untuk memecahkan masalah antara lain untuk menghitung:

  • Akurasi (bit, floating point)
  • Kecepatan (dalam satuanHz)
  • Problem volume besar (paralel)
  • Modeling (NN dan GA)
  • Kompleksitas (menggunakan Teori Bog O)

Secara umum ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.
Bidang ini berbeda dengan ilmu komputer (computer science), yang mengkaji komputasi, komputer dan pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu alam, pendekatan ilmu komputasi dapat memberikan berbagai pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan landasan teori yang telah berkembang, untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut.

Model Komputasi

Komputasi memiliki 3 model, yaitu

  1. Mesin Mealy
  2. Mesin Moore
  3. Petri net
2. Paralel Processing

Paralel processing komputasi adalah proses atau pekerjaan komputasi di komputer dengan memakai suatu bahasa pemrograman yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan. Secara umum komputasi paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi bila dibandingkan dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal. Penggunaan komputasi parallel prosessing merupakan pilihan yang cukup handal untuk saat ini untuk pengolahan data yang besar dan banyak. Yang mempunyai tujuan untuk dapat mempercepat dalam hal mengatasi suatu permasalahan. Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing.

Terdapat beberapa konfigurasi yang harus dilakukan dalam penggunaan parallel processing yaitu :

  • Perangkat keras komputer diharuskan melakukan penyetinggan dengan sistem shared memory.
  • Melakukan penyetinggan processor yang memiliki memory masing-masing.
  • Melakukan beberapa / banyak processor yang terhubung ke dalam suatu jaringan untuk melakukan pekerjaan yang sama dengan cara simultan yaitu bersama-sama.

Aspek keamanan merupakan suatu aspek penting dalam sistem parallel prosessing komputasi ini, karena didalam sistem akan banyak berkaitan dengan akses data, hak pengguna, keamanan data, keamanan jaringan terhadap peyerangan sesorang atau bahkan virus sehingga akan menghambat kinerja dari system komputasi ini. Didalam makalah ini akan memamparkan bagaimana sistem komputasi parallel ini pada  suatu PC Cluster sehingga menjadi suatu sistem komputasi yang aman sehingga dapat meningkatkan performa dari komputasi.

Implementasi untuk parallel komputasi ini telah dilakukan di lab dengan PC Clutster  dengan menggunakan 1 buah master node dan 7 buah slave node, dimana system yang digunakan adalah diskless dengan menggunakan switch hub 1Gbps sebagai konsentrator dan dengan menerapkan aspek keamanan.

Setelah ditemukannya teknik parallel processing, komputasi pun berkembang ke sebuah proses komputasi baru yaitu proses komputasi parallel.

3. Hubungan Antara Komputasi Modern Dengan Paralel Processing

Penggunaan Komputer untuk menyelesaikan suatu permasalahan dalam berbagai bidang sekarang ini banyak dilakukan karena lebih  cepat dibandingkan penyelesaian secara manual. Oleh karena hal tersebut, perlu adanya peningkatan proses komputasi yang dapat ditempuh dengan 2 cara, yaitu:

Peningkatan Kecepatan Hardware : peningkatan kecepatan prosesor komputer dengan menggunakan multiprosesor. Perubahan arsitektur komputer menjadi multiprosesor memang dapat mengerjakan banyak proses dalam 1 waktu, namun tidak dapat mempercapat kinerja proses. Hal ini dapat diatasi dengan peningkatan kecepatan software.

Peningkatan Kecepatan Software : mencari suatu algoritma untuk mempercepat kinerja proses. Algoritma tersebut tidaklah mudah tuk ditemukan, namun berkat adanya komputer multiprosesor, hal tersebut dapat dirancang dengan memparalelkan proses komputasinya.

Komputer multiprosesor masihlah memerlukan biaya yang cukup besar sehingga menyebabkan beberapa algoritma paralel sulit diimplementasikan. Untuk mengatasinya dirancanglah mesin paralel semu. Mesin paralel semu ini sebenarnya adalah jaringan komputer yang dikendalikan oleh sebuah perangkat lunak yang mampu mengatur pengalokasian proses-proses komputasi kepada processor-processor yang tersebar dalam  jaringan tersebut. Jadi kesimpulannya, dengan adanya paralel processing mempercepat waktu penyelesaian masalah komputasi karena proses dijalankan secara paralel dg beberapa processor/komputer dengan tujuan/algoritma yang sama. Banyaknya jumlah komputer/prosessor untuk paralel processing, proses komputasi menjadi lebih cepat.

# BioInformatika #

1. Jelaskan pengertian dan sejarah dari BioInformatika !

2. Jelaskan cabang-cabang disiplin ilmu  yang terkait dengan BioInformatika !

 Jawab #

1. Pengertian & Sejarah BioInformatika

Pengertian

Bioinformatika terdiri dari kata “bio” dan “informatika” yang merupakan gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informatika. 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. Selain itu pengertian lain bioinformatika yaitu ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.

Bioinformatika adalah (ilmu yang mempelajari) penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematikastatistika, 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 proteinmaupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.

Sejarah

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.

Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Bioinformatika pertamakali 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.

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.

Pangkalan Data sekuens biologi dapat berupa pangkalan data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat dan protein, pangkalan data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan pangkalan data struktur untuk menyimpan data struktur protein dan asam nukleat.

Pangkalan data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalahGenBank (Amerika Serikat), EMBL (the European Molecular Biology Laboratory, Eropa), dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga pangkalan data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing pangkalan data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi (pengumpulan) langsung dari peneliti individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam pangkalan data sekuens asam nukleat pada umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan segala sesuatu yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.

Selain asam nukleat, beberapa contoh pangkalan data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga pangkalan data tersebut telah digabungkan dalam UniProt, yang didanai terutama oleh Amerika Serikat. Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang pada umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.

Perangkat bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan pangkalan data sekuens Biologi ialah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). Penelusuran BLAST (BLAST search) pada pangkalan data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens baik asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing atau untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing.Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.

PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) ialah pangkalan data tunggal yang menyimpan model struktur tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-Xspektroskopi NMR, danmikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensiyang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

2. Cabang-Cabang Disiplin Ilmu  Yang Terkait Dengan BioInformatika

Terdapat cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait dengan Bioinformatika. Terutama karena Bioinformatika itu sendiri merupakan suatu bidang interdisipliner. Hal tersebut menimbulkan banyak pilihan bagi orang yang ingin mendalami Bioinformatika. Di bawah ini akan disebutkan beberapa bidang yang terkait dengan Bioinformatika.

– Biophysics
Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics.Biophysics adalah sebuah bidang interdisipliner yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi di atas, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karenapenggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur membutuhkanpenggunaan TI.

– Computational Biology
Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam computational biology, namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada fenomena 
biologi cukup sulit. Tidak semua dari computational biology merupakan Bioinformatika, seperti 
contohnya Model Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipundikaitkan dengan masalah biologi.

– Medical Informatics 
Menurut Aamir Zakaria [ZAKARIA2004] Pengertian dari medical informatics adalah “sebuah disiplin ilmu yang baru yang didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian dan manajemen informasi medis.” Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit”  yaitu informasi dari sistem-sistem superselular, tepat pada level populasi—di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.

– Cheminformatics 
Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, danpendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat(Cambridge Healthech Institute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan di atas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini. Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obatobatan hingga sekarang –meskipun terlihat aneh. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, disain obat dianggap harus 
selalu menggunakan kerja yang intensif, proses uji dan gagal (trial-error process). Kemungkinan penggunaan TI untuk merencanakan secara cerdas dan dengan mengotomatiskan proses-proses yang terkait dengan sintesis kimiawi dari komponenkomponen pengobatan merupakan suatu prospek yang sangat menarik bagi ahli kimia dan ahli biokimia. Penghargaan untuk menghasilkan obat yang dapat dipasarkan secara lebih cepat sangatlah besar, sehingga target inilah yang merupakan inti dari cheminformatics. Ruang lingkup akademis dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure Retrieval, Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilitie.

– Genomics
Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom denganmembandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom yang representatif.

– Mathematical Biology
Mathematical biology lebih mudah dibedakan dengan Bioinformatika daripadacomputational biology dengan Bioinformatika. Mathematical biology juga menanganimasalah-masalah biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalahtersebut tidak perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam software maupun hardware. Bahkan metode yang dipakai tidak perlu “menyelesaikan” masalah apapun dalam mathematical biology bisa dianggap beralasan untuk mempublikasikan sebuah hasil yang hanya menyatakan bahwa suatu masalah biologi berada pada kelas umum tertentu. Menurut Alex Kasman [KASMAN2004] Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang tidak perlu merupakan sesuatu yang  beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul.

– Proteomics
Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dariprotein-protein yang tersusun (encoded) oleh genom. Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein, interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari proteinprotein dan kompleks-kompleks orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalah tersebut hampir semua pasca genom. Michael J. Dunn [DUNN2004], Pemimpin Redaksi dari Proteomics mendefiniskan kata “proteome” sebagai: “The PROTEin complement of the genOME”. Dan mendefinisikan proteomics berkaitan dengan: “studi kuantitatif dan kualitatif dari ekspresi gen di level dari protein-protein fungsional itu sendiri”. Yaitu: “sebuah 
antarmuka antara biokimia protein dengan biologi molekul”. Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipe sel yang diberikan pada waktu tertentu apakah untuk mengukur berat molekul atau nilai-nilai isoelektrik protein-protein tersebut melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan dari data yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.

– Pharmacogenomics 
Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi padaidentifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker). Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk urusan yang lebih “trivial”  tetapi dapat diargumentasikan lebih berguna– dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi danGenetika, untuk contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database.

– Pharmacogenetics 
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruhobat sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisi mereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogeneticsadalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metodegenomik/Bioinformatika untuk mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik,contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu 
administrasi dan pengembangan terapi pengobatan. Secara menakjubkan pendekatantersebut telah digunakan untuk “menghidupkan kembali” obat-obatan yang sebelumnya dianggap tidak efektif, namun ternyata diketahui manjur pada sekelompok pasien tertentu. Disiplin ilmu ini juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan dosis kemoterapi pada pasien-pasien tertentu. Gambaran dari sebagian bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika di atas memperlihatkan bahwa Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luas dan mempunyai peran yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkanpeningkatan pelayanan.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: