Teori Komputasi Modern dan Implementasi di bidang Fisika, Biologi, Matematika, Ekonomi

Teori Komputasi Modern dan Implementasi di bidang Fisika,
Biologi, Matematika, Ekonomi dan Geologi

Nama   : Himawan Pramono
Kelas   : 4IA17
NPM   : 53410320




1.1 Latar belakang

Sebuah komputasi bermula karena tidak ada alat hitung yang dapat
menghitung dalam jumlah besar pada zaman dahulu kala, namun seiring
perkembangan zaman fungsi dari sebuah komputasi bertambah bukan hanya
untuk menghitung namun juga untuk memperagakan simulasi, pemrosesan
data yang banyak, membantu manusia dalam membuat keputusan dan
lainnya.


1.2 Tujuan

Tujuan dari penulisan ini diharapkan dapat mengetahui bagaimana
proses komputasi bermula dan di manfaatkan untuk mempermudah manusia
dalam melakukan pekerjaan dibidang apapun.


2.1 Penjelasan Komputasi Modern

Karakteristik komputasi modern ada 3 macam, yaitu :
1. Komputer-komputer penyedia sumber daya bersifat heterogenous karena
terdiri dari berbagai jenis perangkat keras, sistem operasi, serta aplikasi yang
terpasang.

2. Komputer-komputer terhubung ke jaringan yang luas dengan kapasitas
bandwidth yang beragam.

3. Komputer maupun jaringan tidak terdedikasi, bisa hidup atau mati sewaktuwaktu
tanpa jadwal yang jelas.

Selanjutnya Menjelaskan Macam-macam Komputasi Modern

Komputasi modern terbagi tiga macam, yaitu komputasi mobile (bergerak),
komputasi grid dan komputasi cloud. Penjelasan lebih lanjut dari jenis-jenis
komputasi modern sebagai berikut:

Mobile Computing.
Mobile Computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan,
salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer
sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa 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 smartphone dan lain sebagainya.

Grid Computing
Komputasi Grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis,
didistribusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelesaikan masalah
komputasi skala besar. Ada beberapa daftar yang dapat digunakan untuk
mengenali sistem komputasi grid, yaitu:
a.Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali
pusat.
b.Sistem menggunakan standart dan protocol yang terbuka.
c.Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggi. yang lebih baik
diatas kualitas komponen individe pelayan komputasi grid.

Cloud Computing
Komputasi Cloudmerupakan gaya komputasi yang terukut dinamis dan
sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.
Komputasi Cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT
berbasi model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari
keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan
layanan melalui internet.
Komputasi modern dapat dimanfaakan untuk memecahkan masalah seperti
dibawah ini :

Modeling (NN&GA)
Modeling merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan suatu
perhitungan yang rumit.

Problem Volume Besar (Down Sizzing atau paralel)
Data yang besar tentu membutuhkan suatu cara penyelesaian yang khusus.
Karena data yang besar dapat menjadi masalah jika ada yang terlewatkan.
Dengan metode ini data yang besar diparalelkan dalam pengolahan sehingga
dapat diorganisir dengan baik.
Akurasi (big, Floating point)
Akurasi dibutuhkan dalam memecahkan masalah. Maka dari itu sebuah
komputasi modern digunakan untuk menemukan sebuah jawaban yang
akurat.

Kompleksitas
Untuk menangani masalah yang kompleks maka sebuah komputasi
diharapkan dapat melakukan perhitungan yang kompleks.

Kecepatan
Masalah diharapkan dapat diselesaikan dengan cepat maka kecepatan
menjadi sesuatu yang penting dalam mempersingkat waktu menjawab
masalah.



2.2 Implementasi Komputasi Modern pada Bidang Fisika
Implementasi komputasi moderndi bidang fisika ada
Computational Physics yang mempelajari suatu gabungan antara
Fisika,Komputer Sain dan Matematika Terapan untuk memberikan solusi
pada “Kejadian dan masalah yang komplek pada dunia nyata” baik dengan
menggunakan simulasi juga penggunaan algoritma yang tepat.
Pemahaman fisika pada teori, experimen, dan komputasi
haruslah sebanding, agar dihasilkan solusi numerik dan visualizasi
/pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika. Untuk melakukan
perkerjaan seperti evaluasi integral,penyelesaian persamaan differensial,
penyelesaian persamaan simultans, mem-plot suatu fungsi/data, membuat
pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan bekerja
dengan bilangan komplek yang menjadi tujuan penerapan fisika komputasi.
Banyak perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, baik
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. Suatu
yang menjadi fokus perhatian kita disini adalah penggunaan visual
basicsebagai alat bantu dalam pembelajaran dan pencarian solusi Fisika
komputasi.



2.3 Implementasi Komputasi Modern pada bidang Matematika
Implementasi komputasi modern di bidang matematika ada numerical
analysis yaitu sebuah algoritma dipakai untuk menganalisa masalah –
masalah matematika. Bidang analisis numerik sudah sudah dikembangkan
berabad-abad sebelum penemuan komputer modern. Interpolasi linear sudah
digunakan lebih dari 2000 tahun yang lalu. Banyak matematikawan besar dari
masa lalu disibukkan oleh analisis numerik, seperti yang terlihat jelas dari
nama algoritma penting seperti metode Newton,interpolasi polinomial
Lagrange, eliminasi Gauss, atau metode Euler. Buku-buku besar berisi rumus
dan tabel data seperti interpolasi titik dan koefisien fungsi diciptakan untuk
memudahkan perhitungan tangan. Dengan menggunakan tabel ini (seringkali
menampilkan perhitungan sampai 16 angka desimal atau lebih untuk
beberapa fungsi), kita bisa melihat nilai-nilai untuk diisikan ke dalam rumus
yang diberikan dan mencapai perkiraan numeris sangat baik untuk beberapa
fungsi. Karya utama dalam bidang ini adalah penerbitan NIST yang disunting
oleh Abramovich dan Stegun, sebuah buku setebal 1000 halaman lebih. Buku
ini berisi banyak sekali rumus yang umum digunakan dan fungsi dan nilainilainya
di banyak titik. Nilai f-nilai fungsi tersebut tidak lagi terlalu berguna
ketika komputer tersedia, namun senarai rumus masih mungkin sangat
berguna.Kalkulator mekanik juga dikembangkan sebagai alat untuk
perhitungan tangan. Kalkulator ini berevolusi menjadi komputer elektronik
pada tahun 1940. Kemudian ditemukan bahwa komputer juga berguna untuk
tujuan administratif. Tetapi penemuan komputer juga mempengaruhi bidang
analisis numerik, karena memungkinkan dilakukannya perhitungan yang lebih
panjang dan rumit.


2.4 Implementasi Komputasi Modern pada bidang Biologi
Dalam implementasi komputasi modern di bidang biologi
terdapat Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan
“informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi
(TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat
komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data
biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin
ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu
kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat
satu sama lainnya.
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 analisis sekuens biologis)
sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.
Ilmu bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer
berdasarkan artificial intelligence. Mereka berpikir bahwa semua gejala yang
ada di alam ini bisa diuat secara artificial melalui simulasi dari gejala-gejala
tersebut. Untuk mewujudkan hal ini diperlukan data-data yang yang menjadi
kunci penentu tindak-tanduk gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi
DNA atau RNA. Bioinformatika ini penting untuk manajemen data-data dari
dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat utama Bioinformatika adalah
program software dan didukung oleh kesediaan internet.







2.5 Implementasi Komputasi Modern pada bidang Ekonomi
Terdapat Computational Economics yang mempelajari titik
pertemuan antara ilmu ekonomi dan ilmu komputer mencakup komputasi
keuangan, statistika, pemrograman yang di desain khusus untuk komputasi
ekonomi dan pengembangan alat bantu untuk pendidikan ekonomi


2.6 Implementasi Komputasi Modern pada bidang Geologi
Pada bidang geologi teori komputasi biasanya digunakan
untuk pertambangan, sebuah sistem komputer digunakan untuk menganalisa
bahan-bahan mineral dan barang tambang yang terdapat di dalam tanah.



Kesimpulan
Berdasarkan penjelasan yang dipaparkan diatas perkembangan dunia
komputasi mengalami banyak peningkatan pada bidang manapun dan
diharapkan dapat membantu pekerjaan manusia dan menyelesaikan setiap
masalah yang di alami manusia.


Daftar Pustaka

http://livemakefun.blogspot.com/2014/03/perkembangan-teori-komputasimodern_16.html  

http://amoekinspirasi.wordpress.com/2014/03/16/perkembangan-teorikomputasi-  dan-implementasinya/

Distributed Computation dalam Cloud Computing

Distributed Computation dalam Cloud Computing
 

Nama         : Himawan Pramono

Kelas          : 4ia17

NPM           : 53410320

 

Latar Belakang

Cloud computing adalah model komputasi dimana sumber daya seperti daya komputasi, media penyimpanan, jaringan dan software dijalankan sebagai layanan melalui media jaringan, bahkan dapat diakses di tempat manapun selama terkoneksi dengan internet.

Kelebihan Cloud Computing:

a. Lebih efisien karena menggunakan anggaran rendah untuk resource nya.

b. Dapat berorientasi dengan mudah pada perkembangan yang cepat.

Kekurangan Cloud Computing:

a. Tidak dapat dilakukan jika tidak terhubung ke internet.

b. Jika koneksi internet lambat maka cloud computing tidak optimal digunakan

c. Fitur yang dihadirkan tidak selengkap aplikasi desktop

d.Data yang disimpan dalam awan tidak begitu aman karena diperbanyak dibeberapa mesin.

Penjelasan

Distributed Computing adalah ilmu yang memecahkan masalah besar dengan memberikan bagian kecil dari masalah untuk banyak komputer untuk memecahkan dan kemudian menggabungkan solusi untuk bagian-bagian menjadi solusi untuk masalah tersebut. Distributed computing terkait dengan system perangkat keras dan perangkat lunak yang memiliki lebih dari satu elemen pemrosesan atau storage element.

cloud computing

Pada cloud computing, penyimpanan data hanya dilakukan pada server utama, sehingga pengguna hanya dapat mengaksesnya tanpa harus mengetahui infrastruktur pembuatan aplikasinya. Hanya perlu interface software saja untuk mengakses server. Interface ini pada umumnya merupakan web browser yang tersedia dengan banyak pilihan dan tidak berbayar.

Cloud computing dipecah ke dalam beberapa kategori yang berbeda berdasarkan jenis layanan yang disediakan. SaaS (Software as a Service) adalah kategori komputasi awan di mana sumber daya utama yang tersedia sebagai layanan perangkat lunak aplikasi. PaaS (Platform as a Service) adalah kategori / penerapan komputasi awan di mana penyedia layanan memberikan platform komputasi atau solusi tumpukan untuk pelanggan mereka melalui internet. IaaS (Infrastructure as a Service) adalah kategori komputasi awan di mana sumber daya utama yang tersedia sebagai layanan yang infrastruktur perangkat keras. DaaS (Desktop sebagai Layanan), yang merupakan layanan muncul-Aas berkaitan dengan memberikan pengalaman seluruh desktop melalui internet. Ini kadang-kadang disebut sebagai virtualisasi desktop / virtual desktop atau desktop host.

Bidang ilmu komputer yang berkaitan dengan sistem terdistribusi disebut komputasi terdistribusi. Sebuah sistem terdistribusi terdiri dari lebih dari satu komputer self-directed berkomunikasi melalui jaringan. Komputer-komputer ini menggunakan memori lokal mereka sendiri. Semua komputer dalam sistem terdistribusi berbicara satu sama lain untuk mencapai tujuan bersama tertentu. Atau, pengguna yang berbeda pada setiap komputer mungkin memiliki kebutuhan individu yang berbeda dan sistem terdistribusi akan melakukan koordinasi sumber daya bersama (atau bantuan berkomunikasi dengan node lain) untuk mencapai tugas-tugas masing-masing. Node berkomunikasi menggunakan message passing. Komputasi terdistribusi juga dapat diidentifikasi sebagai menggunakan sistem terdistribusi untuk memecahkan masalah besar tunggal dengan melanggar itu dengan tugas, masing-masing yang dihitung masing-masing komputer dari sistem terdistribusi. Biasanya, mekanisme toleransi berada di tempat untuk mengatasi kegagalan komputer individu. Struktur (topologi, delay dan kardinalitas) dari sistem ini tidak dikenal di muka dan itu bersifat dinamis. Komputer individu tidak harus tahu segala sesuatu tentang seluruh sistem atau masukan lengkap (untuk masalah yang akan dipecahkan).

Kesimpulan

Cloud computing adalah teknologi yang memberikan berbagai jenis sumber daya sebagai layanan, terutama melalui internet, sedangkan komputasi terdistribusi adalah konsep menggunakan sistem terdistribusi terdiri dari banyak node diatur sendiri untuk memecahkan masalah yang sangat besar (yang biasanya sulit untuk diselesaikan dengan satu komputer). Cloud computing pada dasarnya adalah penjualan dan model distribusi untuk berbagai jenis sumber daya melalui internet, sedangkan komputasi terdistribusi dapat diidentifikasi sebagai jenis komputasi, yang menggunakan sekelompok mesin untuk bekerja sebagai satu kesatuan untuk memecahkan masalah skala besar. Komputasi terdistribusi mencapai hal ini dengan memecah masalah ke tugas sederhana, dan menugaskan tugas-tugas ke node individu.

 Daftar Pustaka

http://myblogisland.blogspot.com/2013/04/cloud-computing.html

http://simply-posting.blogspot.com/2014/05/pengantar-komputasi-cloud.html

http://seto.citravision.com/berita-38-pengantar-komputasi-cloud—distributed-computation-dalam-cloud-computing.html

Apa Itu Big Data ?

Apa itu Big Data?

Nama        : Himawan Pramono

Kelas        : 4IA17

NPM          : 53410320

Latar belakang

Akhir-akhir ini, istilah ‘big data’ menjadi topik yang dominan dan sangat sering dibahas dalam industri IT. Banyak pihak yang mungkin heran kenapa topik ini baru menjadi pusat perhatian padahal ledakan informasi telah terjadi secara berkelangsungan sejak dimulainya era informasi. Perkembangan volume dan jenis data yang terus meningkat secara berlipat-lipat dalam dunia maya Internet semenjak kelahirannya adalah fakta yang tak dapat dipungkiri. Mulai data yang hanya berupa teks, gambar atau foto, lalu data berupa video hingga data yang berasal system pengindraan. Lalu kenapa baru sekarang orang ramai-ramai membahas istilah big data? Apa sebenarnya ‘big data’ itu?

Hingga saat ini, definisi resmi dari istilah big data belum ada. Namun demikian, latar belakang dari munculnya istilah ini adalah fakta yang menunjukkan bahwa pertumbuhan data yang terus berlipat ganda dari waktu ke waktu telah melampaui batas kemampuan media penyimpanan maupun sistem database yang ada saat ini. Kemudian, McKinseyGlobal Institute (MGI), dalam laporannya yang dirilis pada Mei 2011, mendefinisikan bahwa big data adalah data yang sudah sangat sulit untuk dikoleksi, disimpan, dikelola maupun dianalisa dengan menggunakan sistem database biasa karena volumenya yang terus berlipat. Tentu saja definisi ini masih sangat relatif, tidak mendeskripsikan secara eksplisit sebesar apa big data itu. Tetapi, untuk saat sekarang ini, data dengan volume puluhan terabyte hingga beberapa petabyte kelihatannya dapat memenuhi definis MGI tersebut. Di lain pihak, berdasarkan definisi dari Gartner, big data itu memiliki tiga atribute yaitu : volume , variety , dan velocity. Ketiga atribute ini dipakai juga oleh IBM dalam mendifinisikan big data. Volume berkaitan dengan ukuran, dalam hal ini kurang lebih sama dengan definisi dari MGI. Sedangkan variety berarti tipe atau jenis data, yang meliputi berbagai jenis data baik data yang telah terstruktur dalam suatu database maupun data yang tidak terorganisir dalam suatu database seperti halnya data teks pada web pages, data suara, video, click stream, log file dan lain sebagainya. Yang terakhir, velocity dapat diartikan sebagai kecepatan dihasilkannya suatu data dan seberapa cepat data itu harus diproses agar dapat memenuhi permintaan pengguna.

Pembahasan

Definisi Big Data

Jika diterjemahkan secara mentah-mentah maka Big Data berarti suatu data dengan kapasitas yang besar. Sebagai contoh, saat ini kapasitas DWH yang digunakan oleh perusahaan-perusahaan di Jepang berkisar dalam skala terabyte. Namun, jika misalnya dalam suatu sistem terdapat 1000 terabyte (1 petabyte) data, apakah sistem tersebut bisa disebut Big Data?

Satu lagi, Big Data sering dikaitkan dengan SNS (Social Network Service), contohnya Facebook. Memang benar Facebook memiliki lebih dari 800 juta orang anggota, dan dikatakan bahwa dalam satu hari Facebook memproses sekitar 10 terabyte data. Pada umumnya, SNS seperti Facebook tidak menggunakan RDBMS(Relational DataBase Management System) sebagai software pengolah data, melainkan lebih banyak menggunakan NoSQL. Lalu, apa kita bisa menyebut sistem NoSQL sebagaiBig Data?

Dengan mengkombinasikan kedua uraian diatas, dapat ditarik sebuah definisi bahwa Big Data adalah “suatu sistem yang menggunakan NoSQL dalam memproses atau mengolah data yang berukuran sangat besar, misalnya dalam skala petabyte“. Apakah definisi ini tepat? Boleh dikatakan masih setengah benar. Definisi tersebut masih belum menggambarkan Big Data secara menyeluruh. Big Datatidak sesederhana itu,

Big Data memuat arti yang lebih kompleks sehingga perlu definisi yang sedikit lebih kompleks pula demi mendeskripsikannya secara keseluruhan.

Mengapa butuh definisi yang lebih kompleks? Fakta menunjukkan bahwa bukan hanya NoSQL saja yang mampu mengolah data dalam skala raksasa (petabyte). Beberapa perusahaan telah menggunakan RDBMS untuk memberdayakan data dalam kapasitas yang sangat besar. Sebagai contoh, Bank of America memiliki DWH dengan kapasitas lebih dari 1,5 petabyte, Wallmart Stores yang bergerak dalam bisnis retail (supermarket) berskala dunia telah mengelola data berkapasitas lebih dari 2,5 petabyte, dan bahkan situs auction (lelang) eBay memiliki DWH yang menyimpan lebih dari 6petabyte data. Oleh karena itu, hanya karena telah berskala petabyte saja, suatu data belum bisa disebut Big Data. Sekedar referensi, DWH dengan kapasitas sangat besar seperti beberapa contoh diatas disebut EDW(Enterprise Data Warehouse) dan database yang digunakannya disebut VLDB(Very Large Database).

Memang benar, NoSQL dikenal memiliki potensi dan kapabilitas Scale Up (peningkatan kemampuan mengolah data dengan menambah jumlah server atau storage) yang lebih unggul daripada RDBMS. Tetapi, bukan berarti RDBMS tak diperlukan. NoSQL memang lebih tepat untuk mengolah data yang sifatnya tak berstruktur seperti data teks dan gambar, namun NoSQL kurang tepat bila digunakan untuk mengolah data yang sifatnya berstruktur seperti data-data numerik, juga kurang sesuai untuk memproses data secara lebih detail demi menghasilkan akurasi yang tinggi. Pada kenyataannya, Facebook juga tak hanya menggunakan NoSQL untuk memproses data-datanya, Facebook juga tetap menggunakan RDBMS. Lain kata, penggunaan RDBMS dan NoSQL mesti disesuaikan dengan jenis data yang hendak diproses dan proses macam apa yang dibutuhkan guna mendapat hasil yang optimal.

Kembali ke pertanyaan awal, apakah sebenarnya Big Data itu? Sayang sekali, hingga saat ini masih belum ada definisi baku yang disepakati secara umum. Ada yang mendeskripsikan Big Data sebagai fenomena yang lahir dari meluasnya penggunaan internet dan kemajuan teknologi informasi yang diikuti dengan terjadinya pertumbuhan data yang luar biasa cepat, yang dikenal dengan istilah ledakan informasi (Information Explosion) maupun banjir data (Data Deluge). Hal ini mengakibatkan terbentuknya aliran data yang super besar dan terus-menerus sehingga sangat sulit untuk dikelola, diproses, maupun dianalisa dengan menggunakan teknologi pengolahan data yang selama ini digunakan (RDBMS). Definisi ini dipertegas lagi dengan menyebutkan bahwa Big Data memiliki tiga karakteristik yang dikenal dengan istilah 3V: Volume, Variety, Velocity. Dalam hal ini, Volumemenggambarkan ukuran yang superbesar, Variety menggambarkan jenis yang sangat beragam, danVelocity menggambarkan laju pertumbuhan maupun perubahannya. Namun demikian, definisi ini tentu masih sulit untuk dipahami. Oleh karena itu, uraian berikut mencoba memberikan gambaran yang lebih jelas dan nyata berkaitan dengan maksud definisi Big Data tersebut.

Kini jelas bahwa Big Data bukan hanya masalah ukuran yang besar, terlebih yang menjadi ciri khasnya adalah jenis datanya yang sangat beragam dan laju pertumbuhan maupun frekwensi perubahannya yang tinggi. Dalam hal ragam data, Big Data tidak hanya terdiri dari data berstruktur seperti halnya data angka-angka maupun deretan huruf-huruf yang berasal dari sistem database mendasar seperti halnya sistem database keuangan, tetapi juga terdiri atas data multimedia seperti data teks, data suara dan video yang dikenal dengan istilah data tak berstruktur. Terlebih lagi, Big Data juga mencakup data setengah berstruktur seperti halnya data e-mail maupun XML. Dalam hal kecepatan pertumbuhan maupun frekwensi perubahannya, Big Data mencakup data-data yang berasal dari berbagai jenis sensor, mesin-mesin, maupun data log komunikasi yang terus menerus mengalir. Bahkan, juga mencakup data-data yang tak hanya data yang berada di internal perusahaan, tetapi juga data-data di luar perusahaan seperti data-data di Internet. Begitu beragamnya jenis data yang dicakup dalam Big Data inilah yang kiranya dapat dijadikan patokan untuk membedakan Big Data dengan sistem manajemen data pada umumnya.

Fokus pada Trend per-Individu, Kecepatan Lebih Utama daripada Ketepatan

Hingga saat ini, pendayagunaan Big Data didominasi oleh perusahaan-perusahaan jasa berbasis Internet seperti halnya Google dan Facebook. Data yang mereka berdayakan pun bukanlah data-data internal perusahaan seperti halnya data-data penjualan maupun data pelanggan, lebih menitik beratkan pada pengolahan data-data teks dan gambar yang berada di Internet. Bila kita melihat gaya pemberdayaan data yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan pada umumnya, yang dicari adalahtrend yang didapat dari pengolahan data secara keseluruhan. Misalnya, dari data konsumen akan didapat informasi tentang trend konsumen dengan memproses data konsumen secara keseluruhan, bukan memproses data per-konsumen untuk mendapatkan trend per-konsumen. Dilain pihak, perusahaan-perusahaan jasa berbasis Internet yang memanfaatkan Big Data justru memfokuskan pemberdayaan data untuk mendapatkan informasi trend per-konsumen dengan memanfaatkan atribut-atribut yang melekat pada pribadi tiap konsumen. Sebut saja toko online Amazon yang memanfaatkan informasi maupun atribut yang melekat pada diri per-konsumen, untuk memberikan rekomendasi yang sesuai kepada tiap konsumen. Satu lagi, pemberdayaan data ala Big Data ini dapat dikatakan lebih berfokus pada kecepatan ketimbang ketepatan.

MapReduce

MapReduce adalah model pemrograman rilisan Google yang ditujukan untuk memproses data berukuran raksasa secara terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri atas ribuan komputer. Dalam memproses data, secara garis besar MapReduce dapat dibagi dalam dua proses yaitu proses Map dan proses Reduce. Kedua jenis proses ini didistribusikan atau dibagi-bagikan ke setiap komputer dalam suatu cluster (kelompok komputer yang salih terhubung) dan berjalan secara paralel tanpa saling bergantung satu dengan yang lainnya. Proses Map bertugas untuk mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terdistribusi dalam tiap komputer dalam cluster. Hasilnya diserahkan kepada proses Reduce untuk diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim ke pengguna.

Dari definisinya, MapReduce mungkin terkesan sangat ribet. Untuk memproses sebuah data raksasa, data itu harus dipotong-potong kemudian dibagi-bagikan ke tiap komputer dalam suatu cluster. Lalu proses Map dan proses Reduce pun harus dibagi-bagikan ke tiap komputer dan dijalankan secara paralel. Terus hasil akhirnya juga disimpan secara terdistribusi. Benar-benar terkesan merepotkan.

Beruntunglah, MapReduce telah didesain sangat sederhana alias simple. Untuk menggunakan MapReduce, seorang programer cukup membuat dua program yaitu program yang memuat kalkulasi atau prosedur yang akan dilakukan oleh proses Map dan Reduce. Jadi tidak perlu pusing memikirkan bagaimana memotong-motong data untuk dibagi-bagikan kepada tiap komputer, dan memprosesnya secara paralel kemudian mengumpulkannya kembali. Semua proses ini akan dikerjakan secara otomatis oleh MapReduce yang dijalankan diatas Google File System

Program yang memuat kalkulasi yang akan dilakukan dalam proses Map disebut Fungsi Map, dan yang memuat kalkulasi yang akan dikerjakan oleh proses Reduce disebut Fungsi Reduce. Jadi, seorang programmer yang akan menjalankan MapReduce harus membuat program Fungsi Map dan Fungsi Reduce. Fungsi Map bertugas untuk membaca input dalam bentuk pasangan Key/Value, lalu menghasilkan output berupa pasangan Key/Value juga. Pasangan Key/Value hasil fungsi Map ini disebut pasangan Key/Value intermediate. Kemudian, fungsi Reduce akan membaca pasangan Key/Value intermediate hasil fungsi Map, dan menggabungkan atau mengelompokkannya berdasarkan Key tersebut. Lain katanya, tiap Value yang memiliki Key yang sama akan digabungkan dalam satu kelompok. Fungsi Reduce juga menghasilkan output berupa pasangan Key/Value. Untuk memperdalam pemahaman, mari kita simak satu contoh. Taruhlah kita akan membuat program MapReduce untuk menghitung jumlah tiap kata dalam beberapa file teks yang berukuran besar.Dalam program ini, fungsi Map dan fungsi Reduce dapat didefinisikan sebagai berikut:

map(String key, String value):

//key : nama file teks.

//value: isi file teks tersebut.

for each word W in value:

emitIntermediate(W,”1″);

reduce(String key, Iterator values):

//key : sebuah kata.

//values : daftar yang berisi hasil hitungan.

int result = 0;

for each v in values:

result+=ParseInt(v);

emit(AsString(result));

 Dari segi teknologi, dipublikasikannya GoogleBigtable pada 2006 telah menjadi moment muncul dan meluasnya kesadaran akan pentingnya kemampuan untuk memproses ‘big data’. Berbagai layanan yang disediakan Google, yang melibatkan pengolahan data dalam skala besar termasuk search engine-nya, dapat beroperasi secara optimal berkat adanya Bigtable yang merupakan sistem database berskala besar dan cepat. Semenjak itu, teknik akses dan penyimpanan data KVS (Key-Value Store) dan teknik komputasi paralel yang disebutMapReduce mulai menyedot banyak perhatian. Lalu, terinspirasi oleh konsep dalam GoogleFile System dan MapReduce yang menjadi pondasi Google Bigtable, seorang karyawan Yahoo! bernama Doug Cutting kemudian mengembangkan software untuk komputasi paralel terdistribusi (distributed paralel computing) yang ditulis dengan menggunakan Java dan diberi nama Hadoop. Saat ini Hadoop telah menjadi project open source-nyaApache Software. Salah satu pengguna Hadoop adalah Facebook, SNS (Social Network Service) terbesar dunia dengan jumlah pengguna yang mencapai 800 juta lebih. Facebook menggunakan Hadoop dalam memproses big data seperti halnya content sharing, analisa access log, layanan message / pesan dan layanan lainnya yang melibatkan pemrosesan big data.

Kesimpulan

Berdasar uraian diatas, dapat ditarik kesimpulan bahwa yang dimaksud dengan ‘big data’ bukanlah semata-mata hanya soal ukuran, bukan hanya tentang data yang berukuran raksasa. Big data adalah data berukuran raksasa yang volumenya terus bertambah, terdiri dari berbagai jenis atau varietas data, terbentuk secara terus menerus dengan kecepatan tertentu dan harus diproses dengan kecepatan tertentu pula. Momen awal ketenaran istilah ‘big data’ adalah kesuksesan Google dalam memberdayakan ‘big data’ dengan menggunakan teknologi canggihnya yang disebut Bigtable beserta teknologi-teknologi pendukungnya

Daftar Pustaka

http://vijjam.blogspot.com/2013/03/apa-itu-big-data.html

http://vijjam.blogspot.com/2013/12/memahami-definisi-big-data.html

http://vijjam.blogspot.jp/2013/02/mapreduce-besar-dan-powerful-tapi-tidak.html