Bioinformatika

Definisi dan Sejarah Bioinformatika

Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah (ilmu yang mempelajari) penerapan teknikkomputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bioinformatika adalah ilmu yang mempelajari penerapan tekhnik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologi. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statiska, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino (www.id.wikipedia.org)

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 datauntuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999. ).

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisissekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999. ).

Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an diAmerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi MolekularEropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999. ).

Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)

Penerapan Utama Bioinformatika

Basis data sekuens biologis

Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya, basis data sekuens biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat (Krane, D.E., dan M.L. Raymer. 2003)

Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah Gen Bank (Amerika Serikat),EMBL (Eropa) dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing basis data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi langsung dari periset individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam basis data sekuens asam nukleat umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut(Krane, D.E., dan M.L. Raymer. 2003)

Sementara itu, contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL(Eropa). Ketiga basis 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 umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut (Krane, D.E., dan M.L. Raymer. 2003)

Cabang-cabang Bioninformatika

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.

1.         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.

2.         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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)

3.         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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)

4.         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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999

5.         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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)

6.         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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)

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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999)

7.         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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)

8.      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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)

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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)

9.         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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)

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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.)

Kesimpulan

Bioinformatika ternyata sangat berperan dalam kehidupan di era modern ini. Dengan hadirnya Bioinformatika, masyarakat semakin dipermudah dalam proses pengumpulan data serta pengambilan data yang berhubungan dengan segala informasi khususnya dibidang biologi. Ditambah lagi dengan akses internet yang dirasa sudah cukup membantu masyarakat untuk mendapati pelbagai informasi. Para ilmuwan juga merasa dibantu dengan proses sekuensing ke dalam basis data untuk memproses analisis di bidang biologi itu. Komputer meningkatkan efensiensi dan memudahkan para ilmuwan dalam proses penelitiannya.

Sumber :

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

http://bagusonthespot.blogspot.com/2012/06/bioinformatika.html 

Komputasi dan Paralel beserta hubunganya

Komputasi

Komputasi sebetulnya bisa diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Hal ini ialah apa yang 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 menggunakankomputer.

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.

Parallel Processing

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanya diperlukan kapasitas yang sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itu diperlukan 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. 

Komputasi paralel membutuhkan: 

· algoritma

· bahasa pemrograman

· compiler 

Paralel processing komputasi adalah proses atau pekerjaan komputasi di komputer dengan memakai suatu bahasa pemrograman yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan. Secara umum komputasi paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi bila dibandingkan dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal. Penggunaan komputasi parallel prosessing merupakan pilihan yang cukup handal untuk saat ini untuk pengolahan data yang besar dan banyak. Yang mempunyai tujuan untuk dapat mempercepat dalam hal mengatasi suatu permasalahan. Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing.

Terdapat beberapa konfigurasi yang harus dilakukan dalam penggunaan parallel processing yaitu : 

• Perangkat keras komputer diharuskan melakukan penyetinggan dengan sistem shared memory. 
• Melakukan penyetinggan processor yang memiliki memory masing-masing. 
• Melakukan beberapa / banyak processor yang terhubung ke dalam suatu jaringan untuk melakukan pekerjaan yang sama dengan cara simultan yaitu bersama-sama. 

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. Didalam makalah ini akan memamparkan bagaimana sistem komputasi parallel ini pada suatu PC Cluster sehingga menjadi suatu sistem komputasi yang aman sehingga dapat meningkatkan performa dari komputasi. 

Implementasi untuk parallel komputasi ini telah dilakukan di lab dengan PC Clutster dengan menggunakan 1 buah master node dan 7 buah slave node, dimana system yang digunakan adalah diskless dengan menggunakan switch hub 1Gbps sebagai konsentrator dan dengan menerapkan aspek keamanan. 

Setelah ditemukannya teknik parallel processing, komputasi pun berkembang ke sebuah proses komputasi baru yaitu proses komputasi parallel.

Perbedaan Komputasi Tunggal & Parallel 

Terlihat pada gambar diatas bahwa komputasi tunggal hanya menggunakan 1 CPU atau processor, sehingga dalam hal ini, jika instruksi yang dilakukan banyak, processor akan memprosesnya satu persatu. Hal ini menimbulkan antrian yang akhirnya akan memperlambat hasil yang diperoleh (waktunya lama). 

Namun jika kita lihat pada gambar komputasi paralel, instruksi akan dibagi menjadi beberapa instruksi sesuai dengan banyaknya processor. Hal ini tentunya akan mempercepat kerja komputer dan mempercepat waktu untuk mendapatkan hasil.

Hubungan Komputasi Modern dengan Parallel Processing

Hubungan antara komputasi modern dan parallel processing sangat berkaitan, karena penggunaan komputer saat ini atau komputasi dianggap lebih cepat dibandingkan dengan penyelesaian masalah secara manual. Dengan begitu peningkatan kinerja atau proses komputasi semakin diterapkan, dan salah satu caranya adalah dengan meningkatkan kecepatan perangkat keras. Dimana komponen utama dalam perangkat keras komputer adalah processor. Sedangkan parallel processing adalah penggunaan beberapa processor (multiprocessor atau arsitektur komputer dengan banyak processor) agar kinerja computer semakin cepat.

Kinerja komputasi dengan menggunakan 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. Komputasi dengan paralel processing akan menggabungkan beberapa CPU, dan membagi-bagi tugas untuk masing-masing CPU tersebut. Jadi, satu masalah terbagi-bagi penyelesaiannya. Tetapi ini untuk masalah yang besar saja, komputasi yang masalah kecil, lebih murah menggunakan satu CPU saja.
 

Kesimpulan : 

Bahwa parallel processing merupakan salah satu bagian dari komputasi. Dapat terlihat dari pengertian parallel processing yang melakukan secara bersamaan melalui beberapa komputer. Terdapat dua tipe komputasi dilihat dari banyaknya prosessor, yaitu komputasi tunggal dan komputasi parallel. 

Kelebihan dari parallel processing adalah mempercepat proses komputasi dan throughput yang lebih tinggi. 

Namun, parallel processing ini juga memiliki berbagai kelemahan yaitu untuk memiliki banyak prosessor tentunya memerlukan biaya yang tidak sedikit. Selain itu membutuhkan daya yang tinggi, tidak baik untuk yang berdaya rendah seperti perangkat mobile. 

Sumber : 

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

http://www.scribd.com/doc/40938360/Makalah-Arkom-Paralel-Processing 

http://oktober-1989-24.blogspot.com/2012/06/komputasi-modern-parallel-processing.html