Analisis Jurnal dengan Tema Komputasi Kuantum

Saya akan menganalisis sebuah jurnal mengenai algoritma komputasi kuantum. Jurnal ini berjudul “Algoritma Pencarian dalam Daftar Tak Terurut pada Komputasi Kuantum (Algoritma Grover)”.

    1.   Latar Belakang

Algoritma pencarian dalam suatu daftar merupakan algoritma pencarian paling dasar. Tujuannya adalah mencari sebuah elemen dari sebuah himpunan dengan suatu kunci (kemungkinan memuat informasi yang terkait dengan kunci). Algoritma pencarian yang paling sederhana adalah pencarian linear, yang mencari item secara berurutan. Kompleksitas algoritma pencarian linear ini adalah O(n), dengan n adalah banyaknya item dalam daftar.

Algoritma Grover merupakan algoritma pencarian kuantum yang memungkinkan percepatan kuadrat dibandingkan dengan algoritma pencarian linear klasik untuk daftar tak terurut. Dengan demikian, algoritma Grover memungkinkan untuk dapat mencari suatu nama pada buku telepon yang berisi 1000.000 nama dengan 1000 kali percobaan saja, alih-alih 500 ribu percobaan.

     2.   Metode

Pada jurnal ini, peneliti membedakan antara pencarian dengan probabilitas pada komputer klasik dan pencarian dengan algoritma pencarian uantum (algoritma Grover). Perbedaan paling mendasar antara pencarian probabilitas klasik dan algoritma pencarian kuantum adalah bahwa pencarian probabilitas klasik menggunakan nilai peluang yang harus bernilai positif, sedangkan pencarian kuantum menggunakan amplitudo, yang dapat bernilai positif atau negatif. Berdasarkan prinsip mekanika kuantum, nilai amplitudo adalah sebesar akar dari peluang, sehingga amplitudo untuk setiap status menjadi sebesar akar dari 1/N, yaitu 1/√N. Pada algoritma pencarian kuantum juga terdapat fungsi qrandom(N,r) yang merupakan fungsi pembangkit bilangan random.

.

     3.   Analisis

Pada jurnal ini peneliti melakukan contoh penerapan algoritma Grover pada kasus ingin menemukan suatu nama dalam buku telepon yang hanya memiliki empat aran (entri), maka N = 4. Pada umumnya, eta (jumlah iterasi pada algoritma pencarian kuantum), berkisar antara 0.5√N and 0.8√N. Untuk N = 4, maka eta bernilai 1 sehingga iterasi hanya berlangsung satu kali. Fungsi qrandom(4,r) akan membangkitkan bilangan q antara 0 sampai 3 dengan amplitudo bernilai ±1/√4 atau ±0.5. Berikut ini adalah daftar nilai amplitudo untuk bilangan q dan r dengan tanda sesuai dengan perhitungan yang telah dijelaskan sebelumnya:

Pada awalnya dengan fungsi qrandom(4,0) amplitudo yang terbentuk untuk setiap nilai r adalah +0.5, sehingga himpunan amplitudonya v = [0.5, 0.5, 0.5, 0.5]. Diasumsikan nilai r yang dihasilkan pada langkah sebelumnya adalah 2, maka fungsi invert_phase() tereksekusi, dan v[2] menjadi -0.5. Pada langkah ini diperoleh v = [0.5, 0.5, - 0.5, 0.5].

qrandom(4,r) tidak hanya membangkitkan bilangan acak antara 0 sampai 3, tetapi juga menghitung amplitudo sesuai dengan amplitudo sebelumnya. Bilangan yang dibangkitkan oleh qrandom(4,r), misalnya q, bernilai antara 0 sampai 3. Maka untuk q = 0, amplitudonya adalah 0.25 + 0.25 - 0.25 + 0.25 = 0.5. Dengan melakukan perhitungan yang sama untuk q = 1, q = 2, dan q = 3, diperoleh amplitudonya adalah -0.5, 0.5 dan 0.5. Sehingga diperoleh v = [0.5, -0.5, 0.5, 0.5]. Diasumsikan nilai r yang dihasilkan pada langkah sebelumnya adalah 0, maka fungsi invert_phase() tereksekusi, dan v[0] menjadi -0.5. Pada langkah ini diperoleh v = [-0.5, -0.5, 0.5, 0.5].

kemudian menghitung kembali amplitudo untuk semua kemungkinan bilangan yang dibangkitkan oleh fungsi qrandom(4,r). Sehingga diperoleh v = [0.0, 0.0, -1.0, 0.0].

Dari himpunan amplitudo v yang diperoleh pada langkah sebelumnya dapat diketahui peluang untuk:

Dari peluang di atas dapat dilihat bahwa aran yang dicari terletak pada indeks ke-2.

     4.   Kesimpulan/tanggapan

Berdasarkan jurnal di atas dapat diambil kesimpulan bahwa Karena kecepatan dan kemampuannya, algoritma pencarian Grover sangat mungkin menjadi komponen kunci dalam peranti lunak masa depan. Dengan kompleksitas algoritma sebesar O(√N), jelas algoritma pencarian Grover yang merupakan algoritma kuantum jauh lebih baik daripada algoritma pencarian klasik dalam daftar tak terurut, dengan kompleksitas algoritma O(N).

     5.   Referensi

http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Stmik/2005-2006/Makalah2006/MakalahStmik2006-04.pdf

ANALISIS 2 JURNAL DENGAN TEMA KOMPUTASI PARALEL

Saya akan menganalisis dua buah jurnal mengenai distributed processing pada komputasi paralel. Jurnal pertama berjudul “Model Distributed Data Processing Berbasis Open Source untuk Pengolahan Data Kependudukan dalam Rangka Implementasi E-Gov Indonesia”. Sedangkan jurnal kedua berjudul “Sistem Terdistribusi untuk Sistem Informasi Administrasi Kependudukan dengan Web Service”.

    1.   Latar Belakang

Pada jurnal pertama, peneliti menyampaikan sebuah model distributed data processing yang difokuskan pada fungsi verifikasi penduduk dengan memanfaatkan teknologi biometric utamanya sidik jari. Peneliti menyelidiki apakah proses verifikasi akan lebih cepat bila menggunakan teknologi parallel processing.

Sedangkan pada jurnal kedua, peneliti mengimplementasikan sistem terdistribusi untuk Sistem Informasi Administrasi Penduduk dengan menggunakan layanan web. Layanan web yang digunakan untuk memperluas lagi data penduduk.

     2.   Metode

Pada jurnal pertama, peneliti mencoba membangun sebuah sistem parallel processing menggunakan embedded system SH4 yang dijajar sebanyak empat buah untuk skala laboratorium.

Sedangkan pada jurnal kedua, metode yang digunakan yaitu Prototype Model. Yang bertujuan melakukan interaksi dengan pengguna untuk mengetahui tujuan pembuatan aplikasi, kebutuhan, dan keadaan sesungguhnya.

     3.   Analisis

Sistem parallel processing pada jurnal pertama dievaluasi kinerjanya menggunakan Pallas MPI Benchmark utamanya pada kemampuan komunikasi antar CPU itu untuk melakukan kerja parallel. Dua item yang dievaluasi adalah ping-pong dan broadcast test. Ping-pong test dilakukan untuk mengukur delay-time pada saat transfer data diantara dua prosesor dan broadcast test adalah untuk mengetahui delay-time terbesar pada saat node#0 mentransfer data kepada node yang lain. Pada uji komunikasi ping-pong, diperoleh hasil bahwa kemampuan transfer paling tinggi adalah sekitar 70 Mbps yang mana ini dianggap cukup baik bekerja pada ethernet 100 Mbps. Dari broadcast-test ini diperoleh hasil bahwa kemampuan komunikasi broadcast tertinggi adalah 36 Mbps yang mana hal ini juga dianggap cukup baik untuk sistem yang menggunakan HUB yang biasa.

Arsitektur sistem terdistribusi pada jurnal kedua yang diterapkan pada SIAK akan dibagi menjadi tiga bagian utama, yaitu komputer yang berfungsi sebagai server SIAK service dan basis data, computer IBM WASCE yang menyediakan web SIAK dan layanan web service, dan computer client. Pada arsitektur tersebut terdapat beberapa lapisan sehingga dapat dilakukan pembagian kerja. Computer IBM Wasce dengan computer SIAK service terhubung melalui RMI untuk pembagian kinerja system. Sedangkan dari web SIAK akan terhubung ke computer kelurahan atau Disdukcapil kota lain dengan menggunakan Web Service.

     4.   Kesimpulan/tanggapan

Berdasarkan jurnal di atas dapat diambil kesimpulan bahwa distributed processing pada komputasi paralel siap diaplikasikan untuk menjalankan program verifikasi biometric sidik jari, pengenalan suara, pengenalan wajah, atau pun yang lain. Karena proses verifikasi akan lebih cepat bila digunakan teknologi parallel-processing.

     5.   Referensi

http://dhoto.lecturer.pens.ac.id/publications/conference/2006/4-KonferensiNasionale-IndonesiaInitiatives2005-bandung/P01a.pdf

https://www.academia.edu/11986209/PAPER_JURNAL_SISTEM_TERDISTRIBUSI_UNTUK_SISTEM_INFORMASI_ADMINISTRASI_KEPENDUDUKAN_DENGAN_WEB_SERVICE?auto=download

Review Komputasi Grid

Makalah : Grid Computing

1.    Latar Belakang

Komputasi grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar. Grid komputing erat kaitannya dengan metode komputasi paralel. Metode ini dapat membagi kerja komputer menjadi beberapa bagian sehingga, tidak memberatkan kerja komputer itu sendiri dan mempercepat kerja komputer.

Salah satu komponen yang terpenting juga dalam grid computing adalah konektifitas atau jaringan. Tidak akan membentuk sebuah grid computing kalau tidak ada jaringan. Di dalam sebuah jaringan, tidak asing lagi dengan penggunaan IP Address. Lebih dari 20 tahun manusia menggunakan IPv4 sebagai protokol jaringan. Namun, jumlah IPv4 yang mencapai 4,3 milyar sudah habis tanggal 15 April 2011. Muncullah protokol jaringan baru yang merupakan pengganti dari IPv4 yang sudah habis yaitu IPv6. Dengan protokol ini, pengguna internet tidak perlu khawatir lagi akan kebutuhan penggunaan IP Address.

2.    Metode

Metode yang digunakan oleh penulis yaitu mengimplementasikan grid computing dengan menggunakan pengalamatan IPv6. Berikut ini adalah desain grid computing dengan IPv6.

Desain di atas diimplementasikan pada jaringan EEPIS yang sudah ada sehingga terbentuk topologi seperti gambar di bawah ini.

3.    Analisis

Berikut adalah beberapa analisa yang didapatkan adalah :

1. Implementasi IPv6 pada openmpi telah berhasil dilakukan dan mampu membentuk komputasi parallel.

2.    Portal PHP bisa menggantikan peran globus untuk menjalankan aplikasi prime sum dan perkalian matrik.

3.   Condor belum bisa diimplementasikan karena versi 7.6.1 yang sekarang rilis stabil belum support IPv6. Sedangkan versi yang support IPv6 adalah 7.7.x akan mulai dikembangkan pada musim panas. Disarankan untuk menggunakan paket job scheduler lain seperti oracle grid engine, dll.

4.  MPICH2 versi 1.3 masih terdapat bug sehingga tidak bisa digunakan untuk membentuk komputasi parallel dan sebagai alternatif pengganti openmpi.

5.  Integrasi Globus dan openmpi tidak bisa diimplementasikan sehingga tidak terbentuk lingkungan grid.

4.    Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisa penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan tentang Grid Computing. Adapun kesimpulan – kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :

1.    Ada berbagai macam kelompok di masyarakat yang dapat keuntungan dari Komputasi Grid. Komunitas seperti pemerintah, lembaga kesehatan, kolaborasi ilmu dan lain lain semuanya membutuhkan kemampuan untuk berbagi data dan CPU power. Karena ada banyak area yang dapat mempergunakan grid.

2.    Komputasi grid adalah solusi untuk semua masalah ini dan banyak lagi. Mereka menawarkan cara yang nyaman untuk menghubungkan banyak perangkat (misalnya;prosesor, memori dan perangkat I/O) sehingga pengguna akhir dapat, jika diizinkan, menggunakan semua perangkat komputasi gabungan untuk jumlah waktu tertentu.

3.    Implementasi Grid Computing menggunakan pengalamatan IPv6 belum berhasil karena beberapa faktor yang sudah disebutkan pada bab sebelumnya. Sedangkan Implementasi Grid Computing menggunakan pengalamatan IPv4 berhasil sesuai dengan hasil yang didapat dari bab IV.

4.    Pada Implementasi menggunakan IPv6, penggunaan globus digantikan oleh web php yang digunakan untuk administrasi job berbasis web.

5.    Disain grid yang terdiri atas banyak cluster mempunyai kelebihan dalam hal biaya serta kemudahan dalam penambahan ataupun pengurangan node-node eksekusinya.

6.    Eksekusi program di lingkungan yang berbeda memberikan hasil seperti yang diharapkan, sehingga penambahan cluster ataupun node-node eksekusi pada lingkungan komputasi bisa dilakukan tanpa mengganggu jalannya proses eksekusi.

7.    Globus toolkit dapat diandalkan, memberikan lingkungan yang aman, serta bagus pada sisi layanan dan dukungan terhadap local job scheduler, juga adaptif merespon kebutuhan pengembangan sistem aplikasi grid yang bersifat open source.

Perbandingan :

Implementasi grid computing menggunakan pengalamatan IPv4 berhasil dilakukan. Namun implementasi grid computing menggunakan pengalamatan IPv6 ini belum berhasil. Oleh karena itu mungkin kedepannya dapat diperbaiki, agar pengimplementasian berhasil. Mengingat komputasi grid memberikan keuntungan kepada berbagai macam kelompok masyarakat. Karena melalui komputasi grid dapat menghubungkan banyak perangkat, juga mempercepat dan memperingan kerja komputer.

Sumber : http://vanillabluse.blogspot.com/2017/04/makalah-grid-komputasi.html

Pengantar Komputasi Modern

Pengertian Komputasi

Komputasi diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Pada zaman sekarang ini, kebanyakan komputasi telah  dilakukan dengan menggunakan komputer.

Pengertian Komputasi Modern

Komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Oleh karena pada saat ini kita melakukan komputasi menggunakan komputer maka bisa dibilang komputer merupakan sebuah komputasi modern. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann.

Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

1.    Akurasi (Floating point)

2.    Kecepatan (dalam satuan Hz)

3.    Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)

4.    Modeling (NN & GA)

5.    Kompleksitas

Jenis-jenis Komputasi Modern

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.

2.    Grid Computing

Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar. Ada beberapa hal yang dapat digunakan 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 di atas 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.

Contoh Website

Website yang di dalamnya terdapat penerapan komputasi modern di bidang ekonomi dan transportasi yaitu website PT Kereta Api Indonesia (KAI). Berikut ini adalah halaman utama dari www.kai.id. Di halaman utama ini terdapat pemesanan tiket serta layanan yang diberikan oleh PT. KAI.

Untuk pemesanan tiket, layanan ini menerapkan komputasi modern untuk menghitung total yang harus dibayar oleh user. Berikut ini adalah tampilan pemesanan tiket kereta. Untuk melakukan pemesanan tiket yaitu mengisi stasiun keberangkatan, stasiun tujuan, tanggal keberangkatan, jumlah penumpang dewasa (minimal berumur 3 tahun), dan jumlah infant (berumur di bawah 3 tahun). Selanjutnya yaitu menekan tombol pesan & cari kereta.

Kemudian user akan diarahkan ke halaman yang berisi berbagai macam kereta api dengan keberangkat pada hari dan tujuan yang sama dengan pilihan user. User dapat memilih kereta yang sesuai dengan waktu keberangkatan atau budget yang dimiliki.

Selanjutnya user akan diarahkan ke tahap-tahap berikutnya hingga proses pemesanan tiket berhasil dilakukan.

Sumber :

https://indraspamungkas.wordpress.com/2015/06/17/penerapan-komputasi-modern-di-bidang-geografi/

https://kai.id/

Perbandingan Lapak Mandor dengan Fajar Sanubari Travel

Pada pertemuan terakhir mata kuliah Pengantar Bisnis Informatika, kelompok 1 mempresentasikan perusahaan yang mereka buat yaitu Lapak Mandor. Dilanjutkan dengan presentasi perusahaan dari kelompok 2 yaitu Fajar Sanubari Travel. Keduanya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang IT. Berikut ini adalah perbandingan dari kedua perusahaan tersebut :

• Perusahaan Lapak Mandor merupakan sebuah perusahaan penyedia tukang bangunan di Indonesia berbasis teknologi. Sedangkan Fajar Sanubari Travel merupakan perusahaan penyedia jasa untuk berlibur ke suatu tempat. Di sini, perusahaan Lapak Mandor memiliki ide yang lebih unik.
• Dari segi struktur organisasinya, Lapak Mandor jabatan tertingginya yaitu CEO. Sedangkan Fajar Sanubari Travel jabatan tertingginya yaitu BOD. Namun saat presentasi, kelompok Lapak Mandor menampilkannya secara deskripsi. Sedangkan kelompok Fajar Sanubari Travel menampilkannya dengan diagram sehingga lebih mudah dipahami tingkat organisasinya.
• Dari segi aplikasi, Lapor Mandor tidak menjelaskan bagaimana cara mengakses perusahaan tersebut. Sedangkan Fajar Sanubari Travel dapat diakses menggunakan Android maupun IOS. Selain itu, untuk maps dan pembayarannya Fajar Sanubari Travel membuatnya sendiri. Itulah yang mereka unggulkan dari perusahaan travel lain.

Di sini saya juga akan membahas bagaimana perusahaan yang baik. Perusahaan yang baik yaitu :

1. Mempunyai visi dan misi yang jelas, karena merupakan nilai yang anda percaya serta tujuan yang ingin dicapai.
2. Mempunyai hubungan komunikasi yang baik antar partner kerja.
3. Melakukan pelatihan bagi semua karyawan.
4. Memberikan reward dan konsekuensi.
5. Melakukan review kinerja karyawan.

Sumber : https://www.karyaone.co.id/blog/membangun-budaya-perusahaan/