MAKALAH

PENGANTAR KOMPUTASI MODERN

DISUSUN OLEH:

1. Daniel Rio Christian (51416703)

2. Muhammad Reza Tri Hariyanto (55416050)

3. Kal Kausar (53416803)

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS GUNADARMA

2020

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR...............................................................................................................................3

BAB I........................................................................................................................................................4

PENDAHULUAN.................................................................................................................................4

BAB 2........................................................................................................................................................5

PEMBAHASAN....................................................................................................................................5

Pengantar Komputasi Cloud..................................................................................................................7

Pengantar Quantum Computing..........................................................................................................11

Parallel Computation...........................................................................................................................14

BAB 3......................................................................................................................................................23

PENUTUP...........................................................................................................................................23

1. Kesimpulan....................................................................................................................................23

DAFTAR PUSTAKA..........................................................................................................................24

KATA PENGANTARPuji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmatNYA sehingga makalah ini

dapat tersusun hingga selesai . Tidak lupa kami juga mengucapkan banyak terimakasih atas

bantuan dari pihak yang telah berkontribusi dengan memberikan sumbangan baik materi maupun

pikirannya.

Dan harapan kami semoga makalah ini dapat menambah pengetahuan dan pengalaman bagi

para pembaca, Untuk ke depannya dapat memperbaiki bentuk maupun menambah isi makalah agar

menjadi lebih baik lagi.

Karena keterbatasan pengetahuan maupun pengalaman kami, Kami yakin masih banyak

kekurangan dalam makalah ini, Oleh karena itu kami sangat mengharapkan saran dan kritik yang

membangun dari pembaca demi kesempurnaan makalah ini.

Depok, 15 Maret 2020

Penyusun

BAB I

PENDAHULUANA. Latar belakang

Untuk melakukan studi komputasi dengan ketat, ilmuwan komputer bekerja dengan

abstraksi matematika dari komputer yang dinamakan model komputasi. Ada beberapa model

yang digunakan, namun yang paling umum dipelajari adalah Mesin Turing. Sebuah mesin

Turing dapat dipikirkan sebagai komputer pribadi meja dengan kapasitas memori yang tak

terhingga, namun hanya dapat diakses dalam bagian-bagian terpisah dan diskret. Ilmuwan

komputer mempelajari mesin Turing karena mudah dirumuskan, dianalisis dan digunakan

untuk pembuktian, dan karena mesin ini mewakili model komputasi yang dianggap sebagai

model paling masuk akal yang paling ampuh yang dimungkinkan. Kapasitas memori tidak

terbatas mungkin terlihat sebagai sifat yang tidak mungkin terwujudkan, namun setiap

permasalahan yang "terputuskan" (decidable) yang dipecahkan oleh mesin Turing selalu hanya

akan memerlukan jumlah memori terhingga. Jadi pada dasarnya setiap masalah yang dapat

dipecahkan (diputuskan) oleh mesin Turing dapat dipecahkan oleh komputer yang memiliki

jumlah memori terbatas.

BAB 2

PEMBAHASAN

Komputasi adalah urutan langkah-langkah sederhana dan jelas itu mengarah pada solusi

dari suatu masalah. Masalahnya sendiri harus didefinisikan dengan tepat dan jelas, dan setiap

langkah dalam perhitungan yang memecahkan masalah harus dijelaskan dalam istilah yang sangat

spesifik. (John S. Conery, 2010)

Teori komputasi adalah cabang ilmu komputer dan matematika yang membahas apakah

dan bagaimanakah suatu masalah dapat dipecahkan pada model komputasi, menggunakan

algoritma. Bidang ini dibagi menjadi dua cabang: teori komputabilitas dan teori kompleksitas,

namun kedua cabang berurusan dengan model formal komputasi.

Implementasi Komputasi

Implementasi adalah kegiatan yang dilakukan untuk menguji data dan menerapkan sistem yang

diperoleh dari kegiatan seleksi. Implementasi merupakan salah satu pertahanan dari keseluruhan

pembangunan sistem komputerisasi dan unsur yang harus dipertimbangkan dalam pembangunan

sistem komputerisasi yaitu masalah perangkat lunak, karena perangkat lunak yang digunakan

haruslah sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan disamping masalah perangkat keras.

A. Bidang Fisika

Implementasi komputasi modern di bidang Fisika adalah Computational Physics yang

mempelajari suatu gabungan antara Fisika, Komputer Sains dan Matematika Terapan untuk

memberikan solusi pada “Kejadian dan masalah yang kompleks pada dunia nyata” baik dengan

menggunakan simulasi juga penggunaan Algoritma yang tepat. Pemahaman Fisika pada teori,

eksperimen dan komputasi haruslah sebanding. Agar dihasilkan solusi numerik dan visualisasi atau

pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika. Untuk melakukan pekerjaan seperti

evaluasi integral, penyelesaian persamaan differensial, penyelesaian persamaan simultan, mem-plot

suatu fungsi/data, membuat pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan

bekerja dengan bilangan kompleks yang menjadi tujuan penerapan Fisika komputasi. Banyak

perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, seperti : MatLab, Visual Basic, Fortran, Open

Source Physics (OSP), Labview, Mathematica, dan lain sebagainya digunakan untuk pemahaman

dan pencarian solusi numerik dari masalah-masalah pada Fisika komputasi.

B. Bidang Kimia

Implementasi komputasi modern di bidang Kimia adalah Computational Chemistry yaitu

penggunaan ilmu komputer untuk membantu menyelesaikan masalah Kimia. Contohnya

penggunaan super komputer untuk menghitung struktur dan sifat molekul. Istilah Kimia teori dapat

didefinisikan sebagai deskripsi Matematika untuk Kimia, sedangkan Kimia komputasi biasanya

digunakan ketika metode Matematika dikembangkan dengan cukup baik untuk dapat digunakan

dalam program komputer. Perlu dicatat bahwa kata “tepat” atau “sempurna” tidak muncul di sini,

karena sedikit sekali aspek Kimia yang dapat dihitung secara tepat. Hampir semua aspek kimia

dapat digambarkan dalam skema komputasi kualitatif atau kuantitatif hampiran.

C. Bidang Matematika

Menyelesaikan sebuah masalah yang berkaitan dengan perhitungan Matematis, namun

dalam pengertian yang akan dibahas dalam pembahasan komputasi modern ini merupakan sebuah

sistem yang akan menyelesaikan masalah Matematis menggunakan komputer dengan cara

menyusun Algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan

masalah manusia.

D. Bidang Ekonomi

Pemrograman yang didesain khusus untuk komputasi Ekonomi dan pengembangan alat

bantu dalam pendidikan komputasi Ekonomi. Karena dibidang Ekonomi pasti memiliki

permasalahan yang harus dipecahkan oleh Algoritma. Contohnya adalah memecahkan teori

statistika untuk memecahkan permasalahan keuangan. Salah satu contoh komputasi di bidang

Ekonomi adalah komputasi statistik. Komputasi statistik adalah jurusan yang mempelajari teknik

pengolahan data, membuat program dan analisis data serta teknik penyusunan sistem informasi

statistik, seperti : penyusunan basis data, komunikasi data, sistem jaringan, dan diseminasi data

statistik.

E. Bidang Geografi

Geografi adalah ilmu yang mempelajari tentang lokasi serta persamaan dan perbedaan

(variasi) keruangan atas fenomena fisik dan manusia di atas permukaan bumi. Komputasi dalam

bidang Geografi biasanya di gunakan untuk peramalan cuaca, di Indonesia khususnya ada salah

satu instansi Negara dengan nama BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) yakni

instansi negara yang meneliti mengamati tentang Metereologi, Klimatologi kualitas udara dan

Geofisika supaya tetap sesuai dengan perundang undangan yang berlaku di Indonesia.

F. Bidang Geologi

Geologi merupakan cabang Ilmu sains yang mempelajari tentang Bumi. Yakni komposisi,

struktur , sifat-sifat, sejarah dan proses, komputasi Geologi umumnya digunakan dibidang

pertambangan sebuah sistem komputer digunakan untuk menganalisa bahan-bahan mineral dan

barang tambang yang terdapat didalam tanah. Implementasi pada bidang ini untuk memetakan letak

sumber daya dan kontur dari permukaan bumi yang terdapat hasil tambang.

Pengantar Komputasi CloudPendahuluan

Cloud Computing yang dalam pengertian bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi

komputasi awan, beberapa tahun terakhir ini telah menjadi ― Hot word di dunia teknologi

informasi (TI). Seluruh nama besar seperti IBM, Microsoft, Google, dan Apple, saat ini sedang

terlibat dalam peperang an untuk menjadi penguasa terbesar terhadap awan ini. Tentu saja masing –

masing mengeluarkan jurusnya sendiri- sendiri IBM di paruh akhir tahun 2009 kemarin telah

meluncurkan LotusLive, layanan kolaborasi berbasis cloud. Microsoft, yang sekarang di perkuat

oleh Ray Ozzie sebagai Chief Software Architect pengganti Bill Gates, nggadang Windows Azure,

sistem operasi berbasis cloud yang akan menjadi masa depan Windows OS.

Komputasi GRID

Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang

terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala

besar. Grid computing merupakan cabang dari distributed computing.Grid komputer memiliki

perbedaan yang lebih menonjol dan di terapakan pada sisi infrastruktur dari penyelesaian suatu

proses. Grid computing adalah suatu bentuk cluster (gabungan) komputer-komputer yang

cenderung tak terikat batasan geografi. Di sisi lain, cluster selalu diimplementasikan dalam satu

tempat dengan menggabungkan banyak komputer lewat jaringan.

KONSEP GRID COMPUTING

Beberapa konsep dasar dari grid computing :

Sumber daya dikelola dan dikendalikan secara lokal.

Sumber daya berbeda dapat mempunyai kebijakan dan mekanisme berbeda, mencakup

Sumber daya komputasi dikelola oleh sistem batch berbeda, Sistem storage berbeda pada

node berbeda, Kebijakan berbeda dipercayakan kepada user yang sama pada sumber daya

berbeda pada Grid.

Sifat alami dinamis: Sumber daya dan pengguna dapat sering berubah

Lingkungan kolaboratif bagi e-community (komunitas elektronik, di internet)

Tiga hal yang di-,sharing dalam sebuah sistem grid, antara lain : Resource, Network dan

Proses. Kegunaan / layanan dari sistem grid sendiri adalah untuk melakukan high

throughput computing dibidang penelitian, ataupun proses komputasi lain yang

memerlukan banyak resource komputer.

Contoh Grid Computing

Scientific Simulation. Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan

biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.

Medical Image. Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-

image. Contohnya adalah eDiaMoND project

Computer-Aided Drug Discovery (CADD)Komputasi grid digunakan untuk membantu

penemuan obat. Salah satu contohnya adalah: Molecular Modeling Laboratory (MML) di

University of North Carolina (UNC).

Big Science. Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium

yang disponsori oleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA.

E-Learning. Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi

kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid.

Visualization. Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan

yang rumit.

Microprocessor design. Komputasi grid membantu untuk mengurangi microprocessor

design cycle dan memudahkan design center untuk membagikan resource lebih efisien.

Contohnya ada diMicroprocessor Design Group at IBM Austin.

Manfaat Komputasi Grid

Penggunaan Grid Computing System untuk perusahaan-perusahaan akan banyak

memberikan manfaat, baik manfaat secara langsung maupun tidak langsung. Beberapa

manfaat tersebut antara lain :

Grid computing menjanjikan peningkatan utilitas, dan fleksibilitas yang lebih besar untuk

sumberdaya infrastruktur, aplikasi dan informasi. Dan juga menjanjikan peningkatan

produktivitas kerja perusahaan.

Grid computing bisa memberi penghematan uang, baik dari sisi investasi modal maupun

operating cost–nya

Manajemen institusi yang terlalu birokratis menyebabkan mereka enggan untuk merelakan

fasilitas yang dimiliki untuk digunakan secara bersama agar mendapatkan manfaat yan

lebih besar bagi masyarakat luas.

Masih sedikitnya Sumber Daya Manusia yang kompeten dalam mengelola grid computing.

Contonhya kurangnya pengetahuan yang mencukupi bagi teknisi IT maupun user non

teknisi mengenai manfaat dari grid computing itu sendiri.

Virtualisasi

Virtualisasi adalah membuat versi maya (virtual) dari suatu sumber daya (resource)

sehingga pada satu sumber daya fisik dapat dijalankan atau disimpan beberapa sumber daya maya

sekaligus, dengan syarat unjuk kerja masing-masing sumber daya maya itu tidak berbeda signifikan

dengan sumber daya fisiknya.

Hingga saat ini sumber daya yang terlah dapat divirtualisasikan antara lain adalah perangkat keras

komputer (hardware), media penyimpan data (storage), operating system (os), layanan jaringan

(networking) dan daftar ini masih bertambah terus.

Virtualisasi ini dimungkinkan karena perkembangan teknologi hardware yang sedemikian pesat

sehingga kemampuan sebuah sumber daya fisik berada jauh di atas tuntutan penggunaannya

sehinga sebagian besar waktu atau kapasitasnya tidak terpakai (idle).

Kapasitas atau kemampuan lebih ini didayagunakan dengan menjalankan atau menyimpan

beberapa sumber daya maya (tergantung pada kemampuan dan kapasitas sumber daya tersebut dan

beban kerjanya) sehingga dapat menghasilkan efisiensi yang lebih tinggi.

Distributed Computation dalam Cloud Computing

Kegiatan ini merupakan kumpulan beberapa computer yang terhubung untuk melakukan

pendistribusian, seperti mengirim dan menerima data serta melakukan interaksi lain antar computer

yang dimana membutuhkan sebuah jaringan agar computer satu dan lainnya bisa saling berhubung

dan melakukan interaksi. Hal ini semua dilakukan dengan cloud computing yang seperti kita

ketahui memberikan layanan dimana informasinya disimpan di server secara permanen dan

disimpan di computer client secara temporary.

Komputasi Terdistribusi merupakan salah satu tujuan dari Cloud Computing, karena

menawarkan pengaksesan sumber daya secara parallel, para pengguna juga bisa memanfaatkannya

secara bersamaan (tidak harus menunggu dalam antrian untuk mendapatkan pelayanan), terdiri dari

banyak sistem sehingga jika salah satu sistem crash, sistem lain tidak akan terpengaruh, dapat

menghemat biaya operasional karena tidak membutuhkan sumber daya (resourches).

Distribusi komputasi ini memiliki definisi mempelajari penggunaan terkoordinasi dari

computer secara fisik terpisah atau terdistribusi. Pada distributed computing ini, program dipisah

menjadi beberapa bagian yang dijalankan secara bersamaan pada banyak computer yang terhubung

melalui jaringan internet.

Map Reduce dan NoSQL (Not Only SQL)

Map Reduce danNoSQL (Not Only SQL) adalah sebuah pemogramaan framework guna

untuk membantu user mengembangankan sebuah data yang ukuran besar dapat terdistribusi satu

sama lain. Map-Reduce adalah salah satu konsep teknis yang sangat penting di dalam teknologi

cloud terutama karena dapat diterapkannya dalam lingkungan distributed computing. Dengan

demikian akan menjamin skalabilitas aplikasi kita.

Salah satu contoh penerapan nyata map-reduce ini dalam suatu produk adalah yang

dilakukan Google. Dengan inspirasi dari functional programming map dan reduce Google bisa

menghasilkan filesystem distributed yang sangat scalable, Google Big Table. Dan juga terinspirasi

dari Google, pada ranah open source terlihat percepatan pengembangan framework lainnya yang

juga bersifat terdistribusi dan menggunakan konsep yang sama, project open source tersebut

bernama Apache Hadoop.

NoSQL Database

NoSQL adalah sebuah database yang bersifat non SQL atau non relasional, dengan kata lain

tidak mengenal relasi antar tabel. Perbedaan mendasar dengan SQL adalah tidak mengenal relasi

antar tabel dan tidak memerlukan struktur yang sama untuk setiap recordnya. Penggunaan Nosql

pada saat sekarang ini sudah mengalami peningkatan yang signifikan.

Pengantar Quantum ComputingPengertian

Quantum Computing merupakan alat hitung yang menggunakan mekanika kuantum seperti

superposisi dan keterkaitan, yang digunakan untuk peng-operasi-an data. Perhitungan jumlah data

pada komputasi klasik dihitung dengan bit, sedangkan perhitungan jumlah data pada komputer

kuantum dilakukan dengan qubit. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari

partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum

dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan

komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip

kuantum.

Sejarah Quantum Computing

Ide mengenai computer kuantum pertama kali muncul pada tahun 1970-an olehpara fisikawan dan

ilmuwan komputer, seperti Charles H. Bennett dari IBM, Paul A. Benioffdari Argonne National

Laboratory, Illinois, David Deutsch dari University of Oxford, dan Richard P. Feynman dari

California Institute of Technology (Caltech).

Di antara para ilmuwan tersebut, Feynman lah yang pertama kali mengajukan model yang

menunjukkan bahwa sebuah system kuantum dapat digunakan untuk melakukan komputasi.

Lebihjauh, Feynman juga menunjukkan bagaimana system tersebut dapat menjadi simulator bagi

fisika kuantum. Dengan kata lain, fisikawan dapat melakukan eksperimen fisika kuantum melalui

computer kuantum.

Pada tahun 1985, Deutsch menyadari esensi dari komputasi oleh sebuah computer kuantum dan

menunjukkan bahwa semua proses fisika, secara prinsipil, dapat dimodelkan melalui computer

kuantum. Dengan demikian, computer kuantum memiliki kemampuan yang melebihi computer

klasik.

Setelah Deutsch mengeluarkan tulisannya mengenai computer kuantum, para ilmuwan mulai

melakukan riset dibidang ini. Mereka mulai mencari kemungkinan penggunaan dari sebuah

computer kuantum. Pada tahun 1995, Peter Shor merumuskan sebuah algoritma yang

memungkinkan penggunaan computer kuantum untuk memecahkan masalah faktorisasi dalam teori

bilangan.

Hingga saat ini, riset di bidang komputer kuantum terus dijalankan di seluruh dunia.Beberapa

kendala terus dicari pernyelesaiannya. Berbagai metode dikembangkan untuk memungkinkan

terwujudnya sebuah komputer yang memilki kemampuan yang luar biasa ini. Sejauh ini, sebuah

computer kuantum yang telah dibangun hanya dapat mencapai kemampuan untuk memfaktorkan

dua digit bilangan. Komputer kuantum ini dibangun pada tahun 1998 di Los Alamos, Amerika

Serikat, menggunakan NMR (Nuclear Magnetic Resonance).

Keunggulan Quantum Computing

Komputer kuantum memanfaatkan sebuah fenomena yang dinamakan super posisi yaitu dalam

mekanika kuantum, suatu partikel bias berada dalam dua keadaan sekaligus. Komputer kuantum

juga menggunakan Qubits yaitu kemampuan untuk berada di berbagai macam keadaan. Komputer

kuantum memiliki potensi untuk melaksanakan berbagai perhitungan secara simultan atau lebih

rinci sehingga jauh lebih cepat dari komputer digital. Jadi intinya komputer kuantum lebihbaik

kemampuannya dan lebih cepat dibandingkan dengan komputer digital.

Implementasi Quantum Computing

Seen ad many times

Not relevant

Offensive

Covers content

Broken

REPORT THIS AD

Pada 19 Nov 2013 Lockheed Martin, NASA dan Google semua memiliki satu misi yang sama

yaitu mereka semua membuat komputer kuantum sendiri. Komputer kuantum ini adalah

superkonduktor chip yang dirancang oleh sistem D – gelombang dan yang dibuat di NASA Jet

Propulsion Laboratories.

NASA dan Google berbagi sebuah komputer kuantum untuk digunakan di Quantum Artificial

Intelligence Lab menggunakan 512 qubit D -Wave Two yang akan digunakan untuk penelitian

pembelajaran mesin yang membantu dalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mencari set

data astronomi planet ekstrasurya dan untuk meningkatkan efisiensi searchs internet dengan

menggunakan AI metaheuristik di search engine heuristical.

A.I. seperti metaheuristik dapat menyerupai masalah optimisasi global mirip dengan masalah klasik

seperti pedagang keliling, koloni semut atau optimasi swarm, yang dapat menavigasi melalui

database seperti labirin. Menggunakan partikel terjerat sebagai qubit, algoritma ini bisa dinavigasi

jauh lebih cepat daripada komputer konvensional dan dengan lebih banyak variabel.

Penggunaan metaheuristik canggih pada fungsi heuristical lebih rendah dapat melihat simulasi

komputer yang dapat memilih sub rutinitas tertentu pada komputer sendiri untuk memecahkan

masalah dengan cara yang benar-benar cerdas . Dengan cara ini mesin akan jauh lebih mudah

beradaptasi terhadap perubahan data indrawi dan akan mampu berfungsi dengan jauh lebih

otomatisasi daripada yang mungkin dengan komputer normal.

Perbandingan Dengan Komputer Konvensional

Quantum Computer dapat memproses jauh lebih cepat daripada komputer konvensional. Pada

dasarnya, quantum computer dapat memproses secara paralel, sehingga berkomputasi jauh lebih

cepat.

Quantum Computer dapat jauh lebih cepat dari komputer konvensional pada banyak masalah, salah

satunya yaitu masalah yang memiliki sifat berikut:

Satu-satunya cara adalah menebak dan mengecek jawabannya berkali-kali

Terdapat n jumlah jawaban yang mungkin

Setiap kemungkinan jawaban membutuhkan waktu yang sama untuk mengeceknya

Tidak ada petunjuk jawaban mana yang kemungkinan benarnya lebih besar: memberi

jawaban dengan asal tidak berbeda dengan mengeceknya dengan urutan tertentu.

Parallel ComputationPendahuluan

Penggunaan komputasi parallel prosessing merupakan pilihan yang cukup handal untuk

saat ini untuk pengolahan data yang besar dan banyak, hal ini apabila dibandingkan dengan

membeli suatu super komputer yang harganya sangat mahal maka penggunaan komputasi parallel

prosessing merupakan pilihan yang sangat tepat untuk pengolahan data tersebut. 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. Parallel komputasi adalah melakukan perhitungan komputasi dengan

menggunakan 2 atau lebih CPU/Processor dalam suatu komputer yang sama atau komputer yang

berbeda dimana dalam hal ini setiap instruksi dibagi kedalam beberapa instruksi kemudian

dikirim ke processor yang terlibat komputasi dan dilakukan secara bersamaan. Untuk proses

pembagian proses komputasi tersebut dilakukan oleh suatu software yang betugas untuk mengatur

komputasi. Pada sistem komputasi parallel terdiri dari beberapa unit prosesor dan beberapa unit

memori. Ada dua teknik yang berbeda untuk mengakses data di unit memori, yaitu shared

memory address dan message passing. Program komputer paralel lebih susah untuk dibangun

dibandingkan dengan program komputer serial, hal ini disebabkan keserempakan menimbulkan

masalah yang potensial di dalam membagi pekerjaan menjadi subpekerjaan dan menggabungkan

kembali subpekerjaan tersebut menjadi hasil oleh perangkat lunak, diantaranya kondisi berebut

(race condition). Komunikasi dan sinkronisasi diantara unit pemroses (processing unit) menjadi

satu diantara tantangan terbesar untuk menghasilkan program paralel dengan performa yang baik.

Sejarah singkat

Pada tahun 1958, peneliti IBM, yang bernama John Cocke dan Daniel Slotnick membahas

tentang pemanfaatan paralelisme di dalam komputasi numerik untuk pertama kalinya. Burroughs

Coporation memperkenalkan D825 pada tahun 1962, sebuah komputer dengan empat buah

prosessor yang mengakses 16 modul memori dengan bantuan skalar bar-silang (cossbar switch).

Latar Belakang

Komputasi paralel memanfaatkan beberapa elemen pemroses secara berkesinambungan

untuk menyelesaikan permasalahan, dengan cara menyelesaikan permasalahan, dengan cara

memecah masalah menjadi bagian-bagian independen, kemudian masing-masing bagian tersebut

diselesaikan oleh masing-masing elemen pemroses sesuai dengan algoritma secara serempak.

elemen pemroses dapat terdiri dari unit pemroses yang heterogen dan dapat pula terdiri dari unit

pemroses yang homogen. elemen pemroses dapat berupa komputer tunggal dengan banyak

prosessor, beberapa komputer yang terhubung dalam suatu jaringan, perangkat keras yang

dikhususkan untuk melakukan komputasi paralel, ataupun kombinasi dari perangkat-perangkat

yang lainnya.

Konsep komputasi Parallel Processing

Paralel Processing adalah kemampuan menjalankan tugas atau aplikasi lebih dari satu

aplikasi dan dijalankan secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer. Secara umum, ini

adalah sebuah teknik dimana sebuah masalah dibagi dalam beberapa masalah kecil untuk

mempercepat proses penyelesaian masalah.

Terdapat dua hukum yang berlaku dalam sebuah parallel processing. yaitu:

Hukum Amdahl

Amdahl berpendapat, “Peningkatan kecepatan secara paralel akan menjadi linear,

melipatgandakan kemampuan proses sebuah komputer dan mengurangi separuh dari

waktu proses yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah masalah.”

Hukum Gustafson

Pendapat yang dikemukakan Gustafson hampir sama dengan Amdahl, tetapi dalam

pemikiran Gustafson, sebuah komputasi paralel berjalan dengan menggunakan dua atau

lebih mesin untuk mempercepat penyelesaian masalah dengan memperhatikan faktor

eksternal, seperti kemampuan mesin dan kecepatan proses tiap-tiap mesin yang

digunakan.

Gambar diatas merupakan contoh dari sebuah komputasi paralel, dimana pada gambar

diatas terdapat sebuah masalah, dari masalah tersebut dibagi lagi menjadi beberapa bagian

agar sebuah masalah dapat dengan cepat diatasi.

Tujuan Komputasi Paralel

Tujuan dari komputasi paralel adalah meningkatkan kinerja komputer dalam

menyelesaikan berbagai masalah. Dengan membagi sebuah masalah besar ke dalam

beberapa masalah kecil, membuat kinerja menjadi cepat.

Formula komputasi paralel yang diajukan pada hukum Amdahl

Dimana a adalah banyaknya paralel yang terjadi. Secara teori, artinya proses penyelesaian

masalah menjadi lebih cepat dengan menggunakan komputasi paralel.

Pemrograman parallel teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi

perintah atau operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosessor

tunggal) ataupun banyak (prosessor ganda dengan mesin paralel) CPU. bahasa

pemrograman yang digunakan pada pemrograman paralel :

1. MPI (Message Passing Interface) yaitu sebuah standard pemrograman yang

memungkinkan pemrogram untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat

dijalankan secara paralel. kegunaan MPI :

menyediakan fungsi-fungsi untuk menukar pesan

menulis kode paralel secara portable

mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman parallel

menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis

yang tidak begitu cocok dengan model data parallel

Implementasi MPI :

MPICH (MPI/Chameleon) MPICH2 adalah implementasi Message Passing

Interface (MPI), yang merupakan standar spesifikasi library untuk program

message-passing, yang diajukan sebagai standar oleh vendor, implementor dan

user.

2. PVM (Parallel Virtual Machine) suatu standar protokol yang digunakan untuk

pemrograman paralel dan terdistribusi, proses pertukaran pesan atau data antar

proses adalah dengan mengirimkan pesan melalui media komunikasi. model ini

juga dapat diimplementasikan pada bermacam-macam plattform seperti shared

memory.

19

Distributed Processing

Kata didistribusikan dalam istilah seperti "sistem terdistribusi", "didistribusikan

pemrograman", dan "algoritma terdistribusi" awalnya merujuk pada jaringan komputer

dimana setiap komputer yang didistribusikan secara fisik dalam beberapa wilayah geografis.

Istilah yang saat ini digunakan dalam lebih luas akal, bahkan mengacu pada proses otonom

yang dijalankan pada komputer fisik yang sama dan berinteraksi satu sama lain dengan

pesan.

Model komputasi Paralel

Embarasingly Parallel adalah pemrograman paralel yang digunakan pada masalah

masalah yang bisa diparalelkan tanpa membutuhkan komunikasi satu sama lain.

Sebenarnya pemrograman ini bisa dibilang sebagai pemrograman paralel yang ideal,

karena tanpa biaya komunikasi, lebih banyak peningkatan kecepatan yang bisa

dicapai.

Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan alur instruksi dan alur

data yang digunakan:

1. SISD

Single Instruction – Single Data. Komputer jenis ini hanya memiliki satu prosesor

( single processor ). Dimana semua instruksi di eksekusi secara serial ( terurut satu

demi satu ) dan memungkinkan adanya overlapping di setiap bagian instruksi

dalam pelaksanaan eksekusi. Komputer ini adalah tipe komputer konvensional.

Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1,

IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP.

2. SIMD

Single Instruction – Multiple Data. Komputer jenis ini hanya dapat mengeksekusi

satu instruksi dan memiliki lebih dari satu prosesor. Satu eksekusi dilakukan

secara paralel pada data yang berbeda pada level lock- step. Komputer vektor

adalah salah satu komputer paralel yang menggunakan arsitektur ini. 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 ).

3. MISD

Multiple Instructions – Single Data. Belum ada perwujudan nyata dari komputer

jenis ini kecuali dalam bentuk prototipe untuk penelitian. Teorinya komputer ini

20

memiliki satu prosesor dan mengeksekusi beberapa instruksi secara paralel tetapi

praktiknya tidak ada komputer yang dibangun dengan arsitektur ini karena

sistemnya tidak mudah dipahami.

4. MIMD

Multiple Instructions – Multiple Data. Komputer jenis ini dapat mengeksekusi

lebih dari satu instruksi secara paralel dengan lebih dari satu prosesor. Tipe

komputer ini yang paling banyak digunakan untuk membangun komputer paralel,

bahkan banyak supercomputer yang menerapkan arsitektur ini. Beberapa komputer

yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq

AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Jenis-Jenis Komputer Paralel

Berdasarkan tingkatan perangkat keras yang mendukung paralelisme, secara umum

komputer- komputer paralel dapat diklasifikasikan:

1. Multicore processing

Merupakan prosesor yang memiliki beberapa unit pengeksekusi. Sebuah prosesor

multicore dapat melakukan beberapa instruksi per siklus dari beberapa aliran

instruksi.

2. Symmetric multiprocessing

Merupakan sebuah sistem komputer dengan beberapa prosesor yang identik, dapat

menggunakan struktur berbagi memori atau memori tersendiri yang saling

terhubung melalui bus.

3. Distributed computing

Merupakan sebuah sistem komputer dengan memori terdistribusi, dimana masing-

masing elemen pemrosesan dihubungkan oleh jaringan.

4. Cluster computing

Merupakan sekumpulan komputer yang bekerja sama,dihubungkan oleh jaringan,

sehingga dapat dipandang sebagai sebuah kesatuan, cluster komputer ini

dikoordinasi oleh sebuah komputer induk yang bertugas untuk mendistribusikan

pekerjaan kepada masing-masing komputer lainnya.

21

5. Massive parallel processing

Merupakan sebuah komputer tunggal dengan banyak prosesor yang terhubung

dalam sebuah jaringan. Di dalam MPP, tiap CPU mempunyai memory tersendiri,

sistem operasi dan aplikasi yang sama. Tiap subsistem berkomunikasi satu dengan

yang lainnya melalui interkoneksi berkecepatan tinggi.

6. Grid computing

Merupakan bentuk pemrosesan paralel yang paling terdistribusi. Grid computing

memanfaatkan Internet sebagai saluran komunikasi antar komputer untuk

menyelesaikan suatu permasalahan.

7. Specialized parallel computer

Komputer paralel yang dikhususkan untuk menyelesaikan tugas khusus.

22

Pertanyaan

1. Bagaimana bentuk implementasi komputasi dalam kehidupan nyata?

2. Tuliskan dan jelaskan 3 ranting dalam teori komputasi?

3. Tuliskan 5 konsep dasar dari komputasi grid?

4. Jelaskan manfaat visualization dalam komputasi grid?

5. Jelaskan contoh komputasi terdistribusi dalam cloud computing?

6. Bagaimana pengoperasian data qubit?

7. Tuliskan dan jelaskan 2 bagian dari algoritma shor?

8. Jelaskan pengertian quantum gates?

9. Tuliskan karateristik dalam perancangan message passing?

10. Jelaskan pemrograman CUDA GPU?

23

BAB 3

PENUTUP

1. Kesimpulan

Melakukan 3D Rendering tentu akan merupakan masalah yang sangat merepotkan

jika tidak menggunakan algoritma memadai, dikarenakan banyaknya point dan

polygon yang harus dikalkulasi setiap proses. Penggunaan algoritma Divide and

Conquer tentu sangat membantu agar pekerjaan penghitungan yang sangat banyak

dalam proses render dapat dikerjakan oleh beberapa unit komputasi sekaligus secara

bersamaan. Hal ini juga telah dibuktikan dengan banyaknya perusahaan animasi dan

film yang sering melakukan pekerjaan proses render menggunaan sistem komputasi

paralel di dalam perusahaan mereka.

2. Saran

Mungkin dalam penulisan makalah ini masih jauh dari kesempurnaan, untuk itu

penulis mengharapkan, kritik dan saran yang sifatnya membangun demi

kesempurnaan makalah ini. Agar dalam penulisan makalah kedepannya bisa lebih

baik.

24

DAFTAR PUSTAKA

1. Nielsen, Michael A., and Isaac L. Chuang. Quantum Computation and Quantum

Information. Cambridge, UK: Cambridge University Press, September 2000. ISBN:

9780521635035.

2. Peres, Asher. Quantum Theory: Concepts and Methods. New York, NY: Springer,

1993. ISBN: 9780792325499

3. RajkumarBuyya, James Broberg, Andrzej M. Goscinski, Cloud Computing:

Principles and Paradigms,John Wiley & Sons, 17 Des 2010

4. http://openmp.org/wp/resources/

5. Bill Lewis, SunSoft Press, Daniel J. Berg, Threads Primer: A Guide to Multithreaded

Programming,

6. Kirk and Hwu, Programming Massively Parallel Processors, Morgan Kaufmann

(February 5, 2010)

25