BIOINFORMATIKA

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.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

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 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 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 adalah GenBank (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-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

BIOINFORMATIKA

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.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

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 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 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 adalah GenBank (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-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

BIOINFORMATIKA

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.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

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 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 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 adalah GenBank (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-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

BIOINFORMATIKA

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.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

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 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 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 adalah GenBank (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-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

BIOINFORMATIKA

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.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

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 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 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 adalah GenBank (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-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

ALGORITMA PARALEL

Pada Tugas kali ini saya akan membahas tentang Algoritma Paralel yang saya ketahui. yang dimana di bawah ini adalah beberapa penjelasan tentang teknik dan komputasi Algoritma Paralel.

Teknik pembangunan algoritma paralel dapat dibedakan sebagai berikut :

Paralelisme Data
Teknik paralelisme data merupakan teknik yang paling banyak digunakan dalam program paralel. Teknik ini lahir dari penelitian bahwa aplikasi utama komputasi paralel adalah dalam bidang sain dan engineer, yang umumnya melibatkan array multi-dimensi yang sangat besar. Dalam program sekuensial biasa, array ini dimanipulasi dengan mempergunakan perulangan bersarang untuk mendapatkan hasil. Kebanyakan program paralel dibentuk dengan mengatur ulang algoritma sekuensial agar perulangan bersarang tersebut dapat dilaksanakan secara paralel. Paralelisme data menunjukkan bahwa basis data dipergunakan sebagai dasar untuk membentuk aktifitas paralel, dimana bagian yang berbeda dari basis data akan diproses secara paralel. Dengan kata lain paralelisme dalam program ini dibentuk dari penerapan operasi-operasi yang sama ke bagian array data yang berbeda. Prinsip paralelisme data ini berlaku untuk pemrograman multiprosesor dan multikomputer.

Partisi Data
Merupakan teknik khusus dari Paralelisme Data, dimana data disebar ke dalam memori-memori lokal multikomputer. Sebuah proses paralel kemudian ditugaskan untuk mengoperasikan masingmasing bagian data. Proses tersebut harus terdapat dalam lokal memori yang sama dengan bagian data, karena itu proses dapat mengakses data tersebut secara lokal. Untuk memperoleh kinerja yang baik, setiap proses harus memperhatikan variabel-variabel dan data-data lokalnya masing-masing. Jika suatu proses membutuhkan akses data yang terdapat dalam remote memori, maka hal ini dapat dilakukan melalui jaringan message passing yang menghubungkan prosesor-prosesor. Karena komunikasi antar prosesor ini menyebabkan terjadinya waktu tunda, maka messsage passing ini sebaiknya dilakukan dalam frekuensi yang relatif kecil. Dapat disimpulkan bahwa tujuan dari partisi data adalah untuk mereduksi waktu tunda yang diakibatkan komunikasi messsage passing antar prosesor. Algoritma paralel mengatur agar setiap proses dapat melakukan komputasi dengan lokal data masing-masing.

Algoritma Relaksasi
Pada algoritma ini, setiap proses tidak membutuhkan sinkronisasi dan komunikasi antar proses. Meskipun prosesor mengakses data yang sama, setiap prosesor dapat melakukan komputasi sendiri tanpa tergantung pada data antara yang dihasilkan oleh proses lain. Contoh algoritma relaksasi adalah algoritma perkalian matrik, pengurutan dengan mengunakan metode ranksort dan lain sebagainya.

Paralelisme Sinkron
Aplikasi praktis dari komputasi paralel adalah untuk problem yang melibatkan array multi-dimensi yang sangat besar. Problem tersebut mempunyai peluang yang baik untuk paralelisme data karena elemen yang berbeda dalam array dapat diproses secara paralel. Teknik komputasi numerik pada array ini biasanya iteratif, dan setiap iterasi akan mempengaruhi iterasi berikutnya untuk menuju solusi akhir. Misalnya saja untuk solusi persamaan numerik pada sistem yang besar. 

Pola Pemrograman Paralel pada PVM

Komputasi paralel dapat didekati dengan 3 tinjauan dasar yaitu :

a. Crowd Computation

Adalah model paling umum dan terdiri dari kumpulan proses yang saling berhubungan sangat erat. Melakukan komputasi pada bagian-bagian yang berbeda dari workload. Contoh untuk pola ini adalah Model Master-Slave. Program master bertugas penyebaran proses (spawn proses), inisialisasi, collection, display hasil dan mungkin display fungsi-fungsi waktu. Sedang program slave bertugas melaksanakan komputasi yang sebenarnya, menerima alokasi task/workload dari master baik secara statis maupun dinamis dan melakukan komputasi task-task dari alokasi dirinya sendiri.

b. Tree Computation

Adalah pola pemrograman dimana proses disebar secara dinamis seperti tree. Hubungan antar node sebagai hubungan parent-child. Cocok untuk aplikasi dimana total proses yang akan terbentuk tidak diketahui sebelumnya. Biasanya tree computation ini dipakai urituk algoritma-algoritma branch and bound, alpa beta search dan algoritma recursive divide and conquer.

c. Hybrid Computation

Adalah model komputasi yang merupakan kombinasi model tree dan model crowd. Model ini memiliki struktur penyebaran proses yang lebih bebas.

Jenis - Jenis Komputasi Modern

Komputasi modern terbagi tiga macam, yaitu komputasi mobile (bergerak), komputasi grid, dan komputasi cloud (awan). Penjelasan lebih lanjut dari jenis-jenis komputasi modern sebagai berikut :

1. Mobile computing

Mobile computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan, salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel. Contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.

Beberapa keterbatasan dan resiko dari mobile computing:

-Kurangnya Bandwith

Akses internet pada peralatan ini umumnya lebih lambat dibandingkan dengan koneksi kabel.

- Gangguan Transmisi

Banyak faktor yang bisa menyebabkan gangguan sinyal pada mobile computing seperti cuaca, medan dan jarak alat mobile computing dengan titik pemancar sinyal terdekat.

2. Grid computing

Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar. Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :

- Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.

- Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.

- Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.

3. Cloud computing

Komputasi cloud merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.

Adapun perbedaan antara komputasi mobile, komputasi grid dan komputasi cloud, dapat dilihat penjelasannya dibawah ini :

- 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.

PEMROGRAMAN JARINGAN

MENGETAHUI NAMA KOMPUTER YANG DIGUNAKAN DENGAN MEMASUKAN IP ADDRESS

diberikan sebuah source code untuk mengetahui nama komputer (PC) yang anda gunakan dengan memasukan (input) IP address.

ketikkan source code dibawah ini pada notepad dengan nama file IPtoName.java :

import java.net.*;
public class IPtoName{
public static void main(String args[]){
if (args.length == 0){
System.out.println("Pemakaian : java IPtoName ");
System.exit(0);
}
String host = args[0] ;
InetAddress address = null ;
try{
address = InetAddress.getByName(host);
}catch(UnknownHostException e){
System.out.println("invalid IP");
System.exit(0);
}
System.out.println(address.getHostName());
}
}

Jalankan dengan argumen IP komputer lokal dan komputer lain.
$ javac IPtoName.java
$ java IPtoName
$ java IPtoName
$ java IPtoName

hasilnya seperti ini

MENGETAHUI ALAMAT IP DARI SEBUAH SITUS


masukkan misal www.detik.com maka akan ditampilkan Alamat IP dari www.detik.com. Masukkan host name : java.sun.com, berapakah Alamat IPnya?

import java.net.*;
import java.io.*;
public class IPFinder{
public static void main(String args[]) throws IOException{
String host;
BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
System.out.println("Enter host name : ");
host = input.readLine();
try{
InetAddress address = InetAddress.getByName(host);
System.out.println("IP Address : " + address);
}catch(UnknownHostException e){
System.out.println("Could not find " + host);
}
}
}

hasilnya

MENGETAHUI NAMA KOMPUTER LOKAL /SENDIRI

Program di bawah ini untuk mengetahui nama komputer lokal.


import java.net.*;
public class getName{
public static void main(String args[]) throws Exception{
InetAddress host = null ;
host = InetAddress.getLocalHost();
System.out.println("Nama komputer Anda :" + host.getHostName());
}
}

hasilnya

MASALAH KOMPUTASI MODERN (AKURASI)

Pengertian dari Akurasi adalah Akurasi sebagai beda atau kedekatan antara nilai yang terbaca dari alat ukur dengan nilai sebenarnya.

Komputasi modern merupakan suatu perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan algoritma tertentu dalam menyelesaikan masalah dimana pada saat ini sudah dilakukan dengan menggunakan komuputer. Secara umum iIlmu 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.

Dalam memecahkan masalah, komputasi modern menghitung dan mencari solusi dengan menggunakan metode perhitungan sebagai berikut :

            1. Akurasi (big, Floating point)
Akurasi tentu merupakan masalah yang paling penting dalam memecahkan masalah. Karena itu pada komputasi modern dilakukan perhitungan bagaimana bisa menghasilkan suatu jawaban yang akurat dari sebuah masalah. Tentu kita pernah mendengar tipe data floating point yang biasa digunakan untuk menyimpan data numerik dalam bentuk pecahan. Tipe data tersebut memiliki range penyimpanan numerik yang besar, sehingga dapat digunakan oleh komputer untuk melakukan komputasi yang akurat.
           2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
Manusia pasti menginginkan masalah dapat diselesaikan dengan cepta. Karena itu perhitungan masalah kecepeatan adalah suatu hal yang penting. Komputasi harus dapat dilakukan dalam waktu yang cepat ketika mengolah suatu data. Sehingga perlu metode kecepatan untuk mengolah perhitungan dalam waktu singkat.
           3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau paralel)
Data yang besar tentu membutuhkan suatu cara penyelesaian yang khusus. Karena data yang besar dapat menjadi masalah jika ada yang terlewatkan. Oleh karena itu digunakan metode Down Sizzing atau paralel pada komputasi modern untuk menangani masalah volume yang besar. Dengan metode ini data yang besar diparalelkan dalam pengolahannya sehigga dapat diorganisir dengan baik.
           4. Modeling (NN & GA)
Modeling merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan suatu perhitungan yang rumit. Bayangkan saja jika kita dihadapi dalam suatu masalah perhitungan yang banyak dan kompleks, tetapi tidak ada model matematika yang kita miliki. Perhitungan akan berjalan berantakan dan tidak akan mendapatkan hasil yang akurat. Maka dari itu komputasi modern membutuhkan modeling sebelum melakukan perhitungan.
           5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O) Komputasi modern dirancang untuk menangani masalah yang kompleks, sehingga diterapkan pada komputer. Dengan menggunakan teori Big O, maka komputasi modern dapat melakukan perhitungan untuk memecahkan masalah kompleksitas yang kerap dihadapi.

Dampak adanya komputasi modern
Salah satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup.
Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:

•  Pembacaan sidik jari / telapak tangan

•  Geometri tangan

• Pembacaan retina / iris

•  Pengenalan suara

•  Dinamika tanda tangan.

Masalah Komputasi Modern (AKURASI)

Pengertian dari Akurasi adalah Akurasi sebagai beda atau kedekatan antara nilai yang terbaca dari alat ukur dengan nilai sebenarnya.

Komputasi modern merupakan suatu perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan algoritma tertentu dalam menyelesaikan masalah dimana pada saat ini sudah dilakukan dengan menggunakan komuputer. Secara umum iIlmu 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.

Dalam memecahkan masalah, komputasi modern menghitung dan mencari solusi dengan menggunakan metode perhitungan sebagai berikut :

            1. Akurasi (big, Floating point)
Akurasi tentu merupakan masalah yang paling penting dalam memecahkan masalah. Karena itu pada komputasi modern dilakukan perhitungan bagaimana bisa menghasilkan suatu jawaban yang akurat dari sebuah masalah. Tentu kita pernah mendengar tipe data floating point yang biasa digunakan untuk menyimpan data numerik dalam bentuk pecahan. Tipe data tersebut memiliki range penyimpanan numerik yang besar, sehingga dapat digunakan oleh komputer untuk melakukan komputasi yang akurat.
           2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
Manusia pasti menginginkan masalah dapat diselesaikan dengan cepta. Karena itu perhitungan masalah kecepeatan adalah suatu hal yang penting. Komputasi harus dapat dilakukan dalam waktu yang cepat ketika mengolah suatu data. Sehingga perlu metode kecepatan untuk mengolah perhitungan dalam waktu singkat.
           3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau paralel)
Data yang besar tentu membutuhkan suatu cara penyelesaian yang khusus. Karena data yang besar dapat menjadi masalah jika ada yang terlewatkan. Oleh karena itu digunakan metode Down Sizzing atau paralel pada komputasi modern untuk menangani masalah volume yang besar. Dengan metode ini data yang besar diparalelkan dalam pengolahannya sehigga dapat diorganisir dengan baik.
           4. Modeling (NN & GA)
Modeling merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan suatu perhitungan yang rumit. Bayangkan saja jika kita dihadapi dalam suatu masalah perhitungan yang banyak dan kompleks, tetapi tidak ada model matematika yang kita miliki. Perhitungan akan berjalan berantakan dan tidak akan mendapatkan hasil yang akurat. Maka dari itu komputasi modern membutuhkan modeling sebelum melakukan perhitungan.
           5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O) Komputasi modern dirancang untuk menangani masalah yang kompleks, sehingga diterapkan pada komputer. Dengan menggunakan teori Big O, maka komputasi modern dapat melakukan perhitungan untuk memecahkan masalah kompleksitas yang kerap dihadapi.

Dampak adanya komputasi modern
Salah satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup.
Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:

•  Pembacaan sidik jari / telapak tangan

•  Geometri tangan

• Pembacaan retina / iris

•  Pengenalan suara

•  Dinamika tanda tangan.