Sabtu, 08 Mei 2010

Komputasi Modern

Komputasi

Komputasi merupakan cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Hal ini disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Namun sekarang, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer.

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.

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.

Komputasi Modern

Menurut sejarah sebagian besar komputer modern dimulai dengan Analytical Engine yang diusulkan oleh Charles Babbage mengikuti ide-ide matematika George Boole, matematikawan yang pertama kali menyatakan prinsip-prinsip logika yang melekat dalam komputer digital saat ini. Asisten Babbage dan kolaborator, Ada Lovelace, dikatakan telah memperkenalkan ide loop program dan subrutin dan kadang-kadang dianggap sebagai programmer pertama. Selain kalkulator mekanik, komputer benar-benar useable pertama dimulai dengan tabung vakum, dipercepat dengan penemuan transistor, yang kemudian menjadi tertanam dalam jumlah besar di sirkuit terpadu, akhirnya yang memungkinkan komputer pribadi yang relatif murah.

Komputer modern mengikuti ide-ide dari program yang tersimpan diungkapkan oleh John von Neumann pada tahun 1945. Pada dasarnya, program ini dibaca oleh komputer satu instruksi pada satu waktu, operasi dilakukan, dan komputer kemudian membaca dalam instruksi berikutnya, dan seterusnya. Baru-baru ini, komputer dan program telah dirancang yang memungkinkan beberapa program (dan komputer) untuk bekerja pada masalah yang sama pada saat yang sama secara paralel. Dengan munculnya Internet dan transmisi data bandwidth yang lebih tinggi, program dan data yang merupakan bagian dari keseluruhan proyek yang sama dapat didistribusikan melalui jaringan.

John Von Neumann, Sang Penggagas Komputasi Modern

John von Neumann (1903-1957) adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Dalam hidupnya yang singkat, Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann meningkatkan karya-karyanya 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.

Von Neumann dilahirkan di Budapest, Hungaria pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos. Dia adalah anak pertama dari pasangan Neumann Miksa dan Kann Margit. Di sana, nama keluarga diletakkan di depan nama asli. Sehingga dalam bahasa Inggris, nama orang tuanya menjadi Max Neumann. Pada saat Max Neumann memperoleh gelar, maka namanya berubah menjadi Von Neumann. Setelah bergelar doktor dalam ilmu hukum, dia menjadi pengacara untuk sebuah bank. Pada tahun 1903, Budapest terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.

Von Neumann juga belajar di Berlin dan Zurich dan mendapatkan diploma pada bidang teknik kimia pada tahun 1926. Pada tahun yang sama dia mendapatkan gelar doktor pada bidang matematika dari Universitas Budapest. Keahlian Von Neumann terletak pada bidang teori game yang melahirkan konsep seluler automata, teknologi bom atom, dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

Setelah mengajar di Berlin dan Hamburg, Von Neumann pindah ke Amerika pada tahun 1930 dan bekerja di Universitas Princeton serta menjadi salah satu pendiri Institute for Advanced Studies. Dipicu ketertarikannya pada hidrodinamika dan kesulitan penyelesaian persamaan diferensial parsial nonlinier yang digunakan, Von Neumann kemudian beralih dalam bidang komputasi. Sebagai konsultan pada pengembangan ENIAC, dia merancang konsep arsitektur komputer yang masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah komputer dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan pengendali pusat, I/O, dan memori.

Sumber :

http://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_computing

http://www.komputasi.lipi.go.id/utama.cgi?artikel&1209393042&5

http://searchwinit.techtarget.com/sDefinition/0,,sid1_gci211829,00.html

Senin, 12 April 2010

Belajar...Belajar...Mw uTs Ney

Hahay bentar lagi mw uts...wah kudu study hard ne...jgn sks(sistem kebut semalam...


Mulai hari ne aquw harus belajar...CmangaT yuwh DepOy...moga aja uts nanti dapat nilai yg buangus...wokeyyy....

Minggu, 11 April 2010

Algoritma Genetika

Apakah Algoritma Genetika (Genetic Algorithm, GA)?

Algoritma Genetika pada dasarnya adalah program komputer yang mensimulasikan proses evolusi. Dalam hal ini populasi dari kromosom dihasilkan secara random dan memungkinkan untuk berkembang biak sesuai dengan hukum-hukum evolusi dengan harapan akan menghasilkan individu kromosom yang prima. Kromosom ini pada kenyataannya adalah kandidat penyelesaian dari masalah, sehingga bila kromosom yang baik berkembang, solusi yang baik terhadap masalah diharapkan akan dihasilkan.

Algoritma Genetika ini banyak dipakai pada aplikasi bisnis, teknik maupun pada bidang keilmuan. Algoritma ini dapat dipakai untuk mendapatkan solusi yang tepat untuk masalah optimal dari satu variabel atau multi variabel. Sebelum algoritma ini dijalankan, masalah apa yang ingin dioptimalkan itu harus dinyatakan dalam fungsi tujuan, yang dikenal dengan fungsi fitness. Jika nilai fitness semakin besar, maka sistem yang dihasilkan semakin baik. Walaupun pada awalnya semua nilai fitness kemungkinan sangat kecil (karena algoritma ini menghasilkannya secara random), sebagian akan lebih tinggi dari yang lain. Kromosom dengan nilai fitness yang tinggi ini akan memberikan probabilitas yang tinggi untuk bereproduksi pada generasi selanjutnya. Sehingga untuk setiap generasi pada proses evolusi, fungsi fitness yang mensimulasikan seleksi alam, akan menekan populasi kearah fitness yang meningkat.

Algoritma genetika sangat tepat digunakan untuk penyelesaian masalah optimasi yang kompleks dan sukar diselesaikan dengan menggunakan metode yang konvensional. Sebagaimana halnya proses evolusi di alam, suatu algoritma genetika yang sederhana umumnya terdiri dari tiga operator yaitu: operator reproduksi, operator crossover (persilangan) dan operator mutasi. Struktur umum dari suatu algoritma genetika dapat didefinisikan dengan langkah-langkah sebagai berikut:

  1. Membangkitkan populasi awal, Populasi awal ini dibangkitkan secara random sehingga didapatkan solusi awal. Populasi itu sendiri terdiri dari sejumlah kromosom yang merepresentasikan solusi yang diinginkan.
  2. Membentuk generasi baru, Dalam membentuk digunakan tiga operator yang telah disebut di atas yaitu operator reproduksi/seleksi, crossover dan mutasi. Proses ini dilakukan berulang-ulang sehingga didapatkan jumlah kromosom yang cukup untuk membentuk generasi baru dimana generasi baru ini merupakan representasi dari solusi baru.
  3. Evaluasi solusi, Proses ini akan mengevaluasi setiap populasi dengan menghitung nilai fitness setiap kromosom dan mengevaluasinya sampai terpenuhi kriteria berhenti. Bila kriteria berhenti belum terpenuhi maka akan dibentuk lagi generasi baru dengan mengulangi langkah 2. Beberapa kriteria berhenti yang sering digunakan antara lain:
  • Berhenti pada generasi tertentu.
  • Berhenti setelah dalam beberapa generasi berturut-turut didapatkan nilai fitness tertinggi tidak berubah.
  • Berhenti bila dalam n generasi berikut tidak didapatkan nilai fitness yang lebih tinggi.