Ashleenha

Bioinformatika

Pada artikel kali ini kita akan mengenal tentang ‘Bioinformatika’. Apa sih itu bioinformatika? Memang sudah begitu banyak artikel yang membahas tentang istilah ini, akan tetapi tidak ada salahnya kalau saya mencoba mengulas kembali dari sisi yang sedikit berbeda. Istilah ini berasal dari bahasa Inggris yaitu bioinformatics, yang artinya ilmu yang mempelajari tentang penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis (kalau kata wikipedia ^^). Akan tetapi kalau saya boleh sederhanakan menggunakan kata-kata sendiri, bioinformatika adalah segala bentuk penggunaan komputer dalam menangani masalah-masalah biologi. Dalam prakteknya, definisi yang digunakan oleh kebanyakan orang adalah satu sinonim dari komputasi biologi molekul (penggunaan komputer dalam menandai karakterisasi dari komponen-komponen molekul dari makhluk hidup). Sedangkan menurut Fredj Tekaia dari Institut Pasteur [TEKAIA 2004], Bioinformatika (Klasik) adalah “metode matematika, statistik dan komputasi yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah-masalah biologi dengan menggunakan sekuen DNA dan asam amino dan informasi-informasi yang terkait dengannya”.

Jadi, Bioinformatika ini merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatika 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).

SEJARAH

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.

CABANG-CABANG YANG TERKAIT DENGAN BIOINFORMATIKA

Dari pengertian Bioinformatika yang telah dijelaskan, kita dapat menemukan banyak terdapat banyak cabang-cabang disiplin ilmu yang terkait dengan Bioinformatika, terutama karena bioinformatika itu sendiri merupakan suatu bidang interdisipliner. Hal tersebut menimbulkan banyak pilihan bagi orang yang ingin mendalami Bioinformatika.

Biophysics

Adalah sebuah bidang interdisipliner yang mengalikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur membutuhkan penggunaan TI.

Computational Biology

Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel.

Medical Informatics

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

Cheminformatics

Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge Healthech Institute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Kemungkinan penggunaan TI untuk merencanakan secara cerdas dan dengan mengotomatiskan proses-proses yang terkait dengan sintesis kimiawi dari komponenkomponen pengobatan merupakan suatu prospek yang sangat menarik bagi ahli kimia dan ahli biokimia.

Genomics

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

Mathematical Biology

Mathematical biology juga menangani masalah-masalah biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut tidak perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam software maupun hardware.

Menurut Alex Kasman [KASMAN2004] Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang tidak perlu merupakan sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul.

Proteomics

Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun (encoded) oleh genom. Michael J. Dunn [DUNN2004], mendefiniskan kata “proteome” sebagai: “The PROTEin complement of the genOME“. Dan mendefinisikan proteomics berkaitan dengan: “studi kuantitatif dan kualitatif dari ekspresi gen di level dari protein-protein fungsional itu sendiri”. Yaitu: “sebuah antarmuka antara biokimia protein dengan biologi molekul”.

Pharmacogenomics

Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).

Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk urusan yang lebih “trivial” — tetapi dapat diargumentasikan lebih berguna– dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database.

Pharmacogenetics

Pharmacogenetics adalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk mengidentifikasi hubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan pengembangan terapi pengobatan.

Gambaran dari sebagian bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika di atas memperlihatkan bahwa Bioinformatika mempunyai ruang lingkup yang sangat luas dan mempunyai peran yang sangat besar dalam bidangnya. Bahkan pada bidang pelayanan kesehatan Bioinformatika menimbulkan disiplin ilmu baru yang menyebabkan peningkatan pelayanan kesehatan.

Sumber : http://ianspace.wordpress.com/2011/05/01/bioinformatika/

PARALLEL PROCESSING

Pengertian Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi dalam praktek,seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbea-beda tanpa berkaitan di antaranya.

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan denganmemanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanyadiperlukan saat kapasitas yangdiperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karenatuntutan proses komputasi yang banyak. Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel inidiperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkandengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itudiperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai

middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi.

Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Tujuan utama dari pemrograman paraleladalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.
Komputasi paralel membutuhkan:
· algoritma
· bahasa pemrograman
· compiler

Sebagai besar komputer hanya mempunyai satu CPU, namun ada yang mempunyai lebih darisatu. Bahkan juga ada komputer dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapatmelakukan parallel processing dengan menghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Namun, parallel processing ini memerlukan software canggih yang disebut distributed processing software.Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing.

Contoh struktur pengiriman permintaan dan jawaban dari parallel processing

Aristektur Komputer Parallel

Taksonomi Flynn dan model pemrosesan parallel

Keempat kelompok komputer tersebut adalah :

1. Komputer SISD (Single Instruction stream-Single Data stream)

Pada komputer jenis ini semua instruksi dikerjakan terurut satu demi satu, tetapi jugadimungkinkan adanya

overlapping

dalam eksekusi setiap bagian instruksi (

pipelining

). Padaumumnya komputer SISD berupa komputer yang terdiri atas satu buah pemroses (

single processor

). Namun komputer SISD juga mungkin memiliki lebih dari satu unit fungsional(modul memori, unit pemroses, dan lain-lain), selama seluruh unit fungsional tersebut beradadalam kendali sebuah unit pengendali. Skema arsitektur global komputer SISD dapat dilihat padagambar .1 (a).

2. Komputer SIMD (Single Instruction stream-Multiple Data stream)

Pada komputer SIMD terdapat lebih dari satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuahunit pengendali yang sama. Seluruh elemen pemrosesan menerima dan menjalankan instruksiyang sama yang dikirimkan unit pengendali, namun melakukan operasi terhadap himpunan datayang berbeda yang berasal dari aliran data yang berbeda pula. Skema arsitektur global komputer SIMD dapat dilihat pada gambar .1 (b).

3. Komputer MISD (Multiple Instruction stream-Single Data stream)

Komputer jenis ini memiliki

n

unit pemroses yang masing-masing menerima danmengoperasikan instruksi yang berbeda terhadap aliran data yang sama, dikarenakan setiap unit pemroses memiliki unit pengendali yang berbeda. Keluaran dari satu pemroses menjadi masukan bagi pemroses berikutnya. Belum ada perwujudan nyata dari komputer jenis ini kecuali dalam bentuk prototipe untuk penelitian. Skema arsitektur global komputer MISD dapat dilihat padagambar .1 (c).

4. Komputer MIMD (Multiple Instruction stream-Multiple Data stream)

Pada sistem komputer MIMD murni terdapat interaksi di antara

n

pemroses. Hal ini disebabkanseluruh aliran dari dan ke memori berasal dari

space

data yang sama bagi semua pemroses.Komputer MIMD bersifat

tightly coupled

jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dandisebut

loosely coupled

jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.

Paralel prosessing komputasi adalah proses atau pekerjaan komputasi di komputer denganmemakai suatu bahasa pemrograman yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan. Secara

umum komputasi paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi biladibandingkan dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal.Berikut ini adalah gambar perbedaan antara komputasi tunggal dengan parallel komputasi :

a)Komputasi Tunggal / serial b)Komputasi Paralel

Message Passing Interface (MPI).

MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram untuk membuatsebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel. Proses yang dijalankan oleh sebuah aplikasidapat dibagi untuk dikirimkan ke masing - masing compute node yang kemudian masing -masing compute node tersebut mengolah dan mengembalikan hasilnya ke komputer head node.Untuk merancang aplikasi paralel tentu membutuhkan banyak pertimbangan - pertimbangandiantaranya adalah latensi dari jaringan dan lama sebuah tugas dieksekusi oleh prosesor

MPI ini merupakan standard yang dikembangkan untuk membuat aplikasi pengirim pesan secara portable. Sebuah komputasi paralel terdiri dari sejumlah proses, dimana masing-masing bekerja pada beberapa data lokal. Setiap proses mempunyai variabel lokal, dan tidak ada mekanismesuatu proses yang bisa mengakses secara langsung memori yang lain. Pembagian data antar proses dilakukan dengan message passing, yaitu dengan mengirim dan menerima pesan antar proses.MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah1. menulis kode paralel secara portable,2. mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan3. menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak begitu cocok dengan model data paralel.

PVM (Parallel Virtual Machine)

Adalah paket software yang mendukung pengiriman pesan untuk komputasi parallel antar komputer. PVM dapat berjalan diberbagai macam variasi UNIX atau pun windows dan telah portable untuk banyak arsitektur seperti PC, workstation, multiprocessor dan superkomputer.Sistem PVM terbagi menjadi dua. Pertama adalah daemon, pvmd, yang berjalan pada mesinvirtual masing-masing komputer. Mesin virtual akan dibuat, ketika User mengeksekusi aplikasiPVM. PVM dapat dieksekusi melalui prompt UNIX disemua host. Bagian kedua adalah libraryinterface rutin yang mempunyai banyak fungsi untuk komunikasi antar task . Library ini berisikan rutin yang dapat dipanggil untuk pengiriman pesan, membuat proses baru, koordinasitask dan konfigurasi mesin virtual.Salah aturan main yang penting dalam PVM adalah adanya mekanisme program master danslave/worker. Programmer harus membuat Kode master yang menjadi koordinator proses danKode slave yang menerima, menjalankan, dan mengembalikan hasil proses ke komputer master.Kode master dieksekusi paling awal dan kemudian melahirkan proses lain dari kode master.Masing-masing program ditulis menggunakan C atau Fortran dan dikompilasi dimasing-masingkomputer. Jika arsitektur komputer untuk komputasi paralel semua sama,
(misalnya pentium 4 semua), maka program cukup dikompilasi pada satu komputer saja. Selanjutnya hasil kompilasididistribusikan kekomputer lain yang akan menjadi node komputasi parallel. Program master hanya berada pada satu node sedangkan program slave berada pada semua node.Komunikasi dapat berlangsung bila masing-masing komputer mempunyai hak akses kefilesystem semua komputer. Akses kefile system dilakukan melalui protokol rsh yang berjalan diunix atau windows. Berikut adalah langkah pengaturan pada masing-masing komputer :1. Buat file hostfile yang berisi daftar node komputer dan nama user yang akan dipakai untuk komputasi parallel. Bila nama user pada semua komputer sama misalnya nama user riset padakomputer C1, C2,C3 dan C4, maka hostfile ini boleh tidak ada. Hostfile ini dapat digunakan bilanama user di masing-masing komputer berbeda.2. Daftarkan IP masing-masing komputer pada file /etc/hosts/hosts.allow dan/etc/hosts/hosts.equiv.3. Penambahan dan penghapusan host secara dinamis dapat dilakukan melalui konsole PVM.Bila IP tidak didefinisikan pada hostfile¸ cara ini dapat digunakan.Program PVM terdiri dari master dan slave, dimana program master dieksekusi paling awal dankemudian melahirkan proses lain. PVM memanggil rutin pvm_spawn() untuk melahirkan satuatau dua proses lebih yang sama. Fungsi-fungsi untuk PVM versi bahasa C mempunyai rutinawalan pvm. Pengiriman dan penerimaan task diidentifikasi dengan TID (Task Identifier). TIDini bersifat unik dan digenerate oleh pvmd lokal. PVM berisi beberapa rutine yangmengembalikan nilai TID sehingga aplikasi user dapat mengidentifikasi task lain disistem.

Secara umum, langkah implementasi komputasi parallel sebagai berikut :1. Jalankan PVM daemon pada setiap mesin dalam cluster 2. Jalankan program master pada master daemon3. Master daemon akan menjalankan proses slave.

9

Sumber : http://www.scribd.com/doc/32982265/Parallel-Processing

Pengertian Komputasi

http://www.beritanet.com/Tugas3(KomputasiModern)Bioinformatika«hiko88'sBlog.htm

KOMPUTASI MODERN

1. Pengertian Komputasi Modern

komputasi modern ialah sebuah cara untuk menyelesaikan sebuah masalah yang berkaitan dengan sistem 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.

2. Sejarah Komputasi Modern

Awal mula dari komputasi adalah adanya perhitungan-perhitungan angka yang dilakukan manusia. Manusia telah mengenal angka dan perhitungan sejak berabad-abad yang lalu. Bangsa romawi pun telah dapat menghitung sistem kalender dan rasi bintang. Seiring dengan perkembangan zaman manusia pun melakukan perhitungan-perhitungan yang lebih kompleks. Otak manusia juga mengalami keterbatasan dalam menghitung angka yang jumlahnya bisa berdigit-digit, kemudian diciptakan alat sempoa untuk menghitung, kemudian dekembangkan menjadi kalkulator, Karena semakin berkembangnya alat dan kebutuhan semakin banyak pula data-data yang ingin dihitung, dan mulailah ide pembuatan untuk membuat komputer sebagai alat hitung dengan konsep komputasi modern. Tidak hanya itu, komputer yang diciptakan hingga sekarang ini bukan menjadi sebuah alat yang digunakan untuk menghitung, tapi juga bisa menyimpan,mengedit dan mengolah kata serta masih banyak lagi kegunaan dan kelebihan yang dimiliki oleh komputer.

3. Macam-macam komputasi modern ada 3 macam, yaitu :

· Mobile Computing atau Komputasi Bergerak : Mobile computing (komputasi bergerak) merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel serta mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.

· Grid Computing : Komputasi grid memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan.

· Cloud Computing atau Komputasi Awan : Cloud computing adalah perluasan dari konsep pemrograman berorientasi objek abstraksi. Abstraksi, sebagaimana dijelaskan sebelumnya, menghapus rincian kerja yang kompleks dari visibilitas.

PARALEL PROCESSING

1. PENGERTIAN KOMPUTASI

Komputasi adalah cara untuk menyelesaikan sebuah masalah dari inputan data dengan menggunakan algoritma. Secara umum ilmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). 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. Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:
1. Akurasi (big, Floating point)
2. Kecepatan (dalam satuan Hz)
3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)
4. Modeling (NN & GA)
5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O)

2. PENGERTIAN PARALEL PROCESSING

Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunaan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan maka akan semakin cepat. Tetapi pada saat dalam praktek, seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbeda-beda tanpa berkaitan di antaranya.

Kebanyakan sebagian besar komputer hanya mempunyai satu CPU, namun ada juga yang mempunyai lebih dari satu CPU. Bahkan juga ada komputer dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapat melakukan parallel processing dengan menghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Tetapi, parallel processing ini memerlukan software yang canggih, software yang digunakan disebut distributed processing software. Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu hanya satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga dengan parallel computing.

3. HUBUNGAN ANTARA KOMPUTASI MODERN DENGANPArALEL PROCESSING

Hubungan antara komputasi modern dengan paralel processing yaitu dengan menggunakan paralel processing maka kinerja dari komputasi modern menjadi lebih cepat dan efisien dari segi waktu dan biaya. Ini dikarenakan paralel processing itu menggunakan dan memanfaatkan beberapa komputer atau CPU untuk menemukan suatu pemecahan masalah dari masalah yang ada. Sehingga dapat diselesaikan dengan cepat daripada menggunakan satu komputer saja dikarenakan adanya pembagian masalah pada masing-masing CPU.

BIOINFORMATIKA

1. PENGERTIAN BIOINFORMATIKA

Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah (ilmu yang mempelajari) penerapan teknikkomputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

2. BIDANG-BIDANG YANG TERKAIT DENGAN BIOINFORMATIKA

Sebagai kajian yang masih baru, Indonesia seharusnya berperan aktif dalam mengembangkan Bio Informatika ini. Paling tidak, sebagai tempat tinggal lebih dari 300 suku bangsa yang berbeda akan menjadi sumber genom, karena besarnya variasi genetiknya. Belum lagi variasi species flora maupun fauna yang berlimpah. Memang ada sejumlah pakar yang telah mengikuti perkembangan Bio Informatika ini, misalnya para peneliti dalam Lembaga Biologi Molekul Eijkman. Mereka cukup berperan aktif dalam memanfaatkan kajian Bio Informatika. Bahkan, lembaga ini telah memberikan beberapa sumbangan cukup berarti, antara lain:
1. Deteksi Kelainan Janin
2. Pengembangan Vaksin Hepatitis B Rekombinan
3. Meringankan Kelumpuhan dengan Rekayasa RNA

SUMBER :

http://wbarie.blogspot.com/2011/03/sejarah-komputasi-modern.html

http://dhika.gxrg.org/v1/wordpress/?p=57

http://ninakhoerunisa.blogspot.com/2011/03/paralel-processing.html

http://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika

http://crystalforest.wordpress.com/2011/05/20/kuis-softskill-mei-2011/