Big Data, Map Reduce, dan NoSQL

Nama : Ichsan Fauzi

Kelas : 4IA17

NPM : 53410368

Big data, Map Reduce dan NoSQL

Pendahuluan

Latar Belakang

                Beberapa tahun belakangan ini, jika ditanyakan tentang apa yang sedang menjadi trend dalam dunia Teknologi Informasi (TI), mungkin banyak yang akan menjawab "Cloud Computing". Tetapi, sejak awal tahun 2011 muncul istilah "Big Data" yang kemudian menarik perhatian banyak profesional maupun pemerhati Teknologi Informasi. Sejauh ini, perusahaan-perusahaan terkemuka telah memberdayakan infomasi dan data dengan beragam teknologi manajemen data guna menunjang kemajuan bisnisnya. Sebagian besar telah menggunakan tools seperti Data Warehouse (DWH) maupun Business Intelligence (BI) serta aplikasi manajemen harga dan penjualan lainnya sebagai alat pengolah data yang mereka perlukan dalam aktifitas bisnis.

Tujuan

Tujuan Big Data adalah suatu sistem yang berfungsi untuk memproses atau mengolah data yang berukuran sangat besar, misalnya dalam skala petabyte.

Isi

Big Data

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

                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 6 petabyte 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.

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.

NoSQL

                NoSQL adalah istilah yang dikenal dalam teknologi komputasi untuk merujuk kepada kelas yang luas dari sistem manajemen basis data yang di identifikasikan dengan tidak mematuhi aturan pada model sistem manajemen basis data relasional yang banyak digunakan. NoSQL tidak seperti sistem basis data pada umumnya yang menggunakan syntax SQL dalam pengoperasian  nya dalam mengakses sebuah database. Pada konsep NoSQL, untuk mengakses data pada database dapat menggunakan object-oriented programming yang banyak digunakan oleh developer pada saat ini.

                Namun begitu, metode ini masih kalah populer dengan metode SQL biasa. Hanya untuk kebutuhan yang khusus ada perusahaan yang menggunakannya. Walaupun begitu NoSQL dapat menjadi alternatif lain untuk pengaksesan sebuah database. Salah satu produk yang menyediakan NoSQL yang saya ketahui adalah MongoDB. Saya rasa produk ini populer di kalangan depelover yang menggunakan NoSQL.

Kesimpulan

                Dari uraian diatas, dapat disimpulkan 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. Lalu Map Reduce danNoSQL (Not Only SQL) adalah sebuah pemogramaan framework guna untuk membantu user mengembangankan sebuah data yang ukuran besar dapat terdistribusi satu sama lain.

Daftar Pustaka

• http://romydjuniardi.blogspot.com/2013/05/map-reduce-dan-nosql.html
•  http://vijjam.blogspot.com/2013/12/memahami-definisi-big-data.html
•  http://www.komputasiawan.com/python/map-reduce
• http://vijjam.blogspot.jp/2013/02/mapreduce-besar-dan-powerful-tapi-tidak.html
• http://dhenyx.blogspot.com

Distributed Computation dalam Cloud Computing

Nama : Ichsan Fauzi

Kelas : 4IA17

NPM : 53410368

Distributed Computation dalam Cloud Computing

Pendahuluan

Latar Belakang

                Komputasi awan adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer ('komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Cloud adalah metafora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer. Sebagaimana awan dalam diagram jaringan komputer tersebut, Cloud dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya.

Tujuan

                Cloud computing merupakan teknologi yang berkembang saat ini, komputasi terdistribusi merupakan salah satu tujuan dari adanya cloud computing itu sendiri. Dengan adanya cloud computing, maka pengaksesan sumber daya secara paralel, para pengguna juga bisa memanfaatkannya secara bersamaan, terdiri dari banyak sistem sehingga jika salah satu sistem crash, sistem lain tidak akan terpengaruh dan juga dapat menghemat biaya operasional karena tidak membutuhkan sumber daya.

Isi

Cloud Computing

                Cloud computing adalah penggunaan sumber daya komputasi (hardware dan software) yang diwujudkan dalam bentuk layanan yang bisa diakses melalui jaringan (biasanya internet). Asal kata “cloud” diambil dari penggunaan simbol berbentuk awan yang sering digunakan sebagai abstraksi penggambaran infrastruktur kompleks yang dikandungnya dalam sebuah sistem. “

                Namun definisi yang diberikan wikipedia tersebut tidak sejalan dengan layanan yang saat ini diberikan oleh Cloud Computing Service Provider (atau lebih akrab disapa CCSP) atau sering tidak sejalan dengan pemahaman dari perspektif perusahaan yang mengakses layanan cloud computing. Sebagai contoh; pada bulan Juni 2009, Verizon mengumumkan layanan barunya untuk delivery cloud computing services yang bisa diakses melalui jaringan MPLS.  Dalam hal ini metode pengaksesan cloud computing tidak melalui internet namun melalui layanan WAN dari Verizon. Dengan pengaksesan layanan melalui WAN maka user dari cloud computing tersebut bisa mendapatkan tingkatan delay dan paket loss yang lebih kecil, terukur dan bisa lebih digaransi. Pendekatan pada case verizon ini merefer pada salah satu tipe arsitektur yang disupport oleh cloud computing yakni private cloud computing.

                Definisi lain, Komputasi awan adalah suatu konsep umum yang mencakup SaaS, Web 2.0, dan tren teknologi terbaru lain yang dikenal luas, dengan tema umum berupa ketergantungan terhadap Internet untuk memberikan kebutuhan komputasi pengguna. Sebagai contoh, Google Apps menyediakan aplikasi bisnis umum secara daring yang diakses melalui suatu penjelajah web dengan perangkat lunak dan data yang tersimpan di server. Komputasi awan saat ini merupakan trend teknologi terbaru, dan contoh bentuk pengembangan dari teknologi Cloud Computing ini adalah iCloud. 

Kelebihan Cloud Computing

• Menghemat biaya investasi awal untuk pembelian sumber daya.
• Bisa menghemat waktu sehingga perusahaan bisa langsung fokus ke profit dan berkembang dengan cepat.
• Membuat operasional dan manajemen lebih mudah karena sistem pribadi/perusahaan yang tersambung dalam satu cloud dapat dimonitor dan diatur dengan mudah.
•  Menjadikan kolaborasi yang terpercaya dan lebih ramping.

• Menghemat biaya operasional pada saat realibilitas ingin ditingkatkan dan kritikal sistem informasi yang dibangun.    

Kekurangan Cloud Computing

• Komputasi awan tidak dapat dilakukan jika tidak dapat terhubung ke Internet.
• Apabila koneksi internet yang lambat, maka cloud computing tidak lagi optimal untuk digunakan.
•  Fitur yang ditawarkan tidak selengkap aplikasi desktop.
•  Data yang disimpan dalam awan secara umum tidaklah aman karena diperbanyak di beberapa mesin.
• Satu Pusat Serangan. Penempatan semua server dalam satu komputer akan menjadikannya sebagai target serangan.

Distributed Computation Dalam Cloud Computing

                Secara sederhana, distributed computing dapat diartikan sebagai suatu teknologi yang dapat memecahkan suatu masalah besar ke dalam proses-proses kecil ke banyak komputer untuk kemudian proses kecil itu dipecahkan secara simultan dan apabila sudah didapatkan solusi-solusi kecil maka disatukan kembali dalam satu solusi yang besar dan terintegrasi. Dari tujuannya, distributed computing menghubungkan banyak user dan resource yang bekerjasama memecahkan permasalahan dalam sistem yang terbuka, transparan dan memiliki skalabilitas yang tinggi. Distributed computing mengacu pada penggunaan sistem terdistribusi untuk memecahkan masalah komputasi. Dalam distributed computing, masalah dibagi menjadi banyak tugas, masing-masing yang diselesaikan oleh satu komputer. Komputer yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan bersama. Sebuah sistem terdistribusi terdiri dari beberapa komputer otonom yang berkomunikasi melalui jaringan komputer.

Kesimpulan

Cloud Computing merupakan teknologi yang diperlukan saat ini, karena dengan adanya cloud computing ini maka akan memudahkan para pengguna internet dalam menyimpan data mereka.

Daftar Pustaka

• http://duniatelekomunikasi.wordpress.com/2012/09/17/definisi-cloud-computing/
•  http://mynewsworthy99.blogspot.com/2013/05/pengantar-komputasi-cloud.html
• http://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_awan
• http://dhenyx.blogspot.com/

Komputasi Modern dan Implementasinya

Nama : Ichsan Fauzi

Kelas : 4IA17

NPM : 53410368

Komputasi Modern dan Implementasinya

Pendahuluan

Latar Belakang

        Komputasi bisa diartikan sebagai proses perhitungan atau pemecahan masalah menggunakan algoritma komputer. Asal muasal lahirnya proses komputasi berasal dari kegiatan hitung menghitung yang dilakukan manusia sejak berabad-abad silam. Manusia mulai mengenal angka dan cara menghitung, misalnya menghitung barang hasil barter, sistem kalender dan rasi bintang. Alat-alat yang digunakan pada masa itu juga masih sangat sederhana seperti pena, kertas dan batu. 

         Zaman semakin berkembang, proses perhitungan sudah semakin sulit dan kompleks. Sehingga tidak bisa mengandalkan otak manusia saja serta alat-alat yang tidak mendukung. Berdasarkan hal-hal tersebut diciptakanlah sebuah cara yang disebutKomputasi Modern untuk memecahkan perhitungan yang lebih rumit. Alat-alat baru pun bermunculan untuk mendukung komputasi modern, contohnya komputer. Namun komputer tidak hanya bisa menyelesaikan proses hitung menghitung, komputer juga memiliki kemampuan untuk menyelesaikan banyak tugas manusia. 

Tujuan

                Komputasi yang digunakan saat ini telah berkembang pesat, dalam penggunaannya saat ini mempunyai tujuan-tujuan tertentu seperti untuk penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian masalah numerik serta penggunaan komputer untuk memecahkan masalah-masalah yang ada.

Isi

Komputasi Modern.

                Komputasi modern terdiri dari dua kata yaitu komputasi dan modern untuk Komputasi dapat diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Dan disebut modern karena menggunakan alat canggih saat menyelesaian masalah. Pengertian Komputasi Modern itu sendiri adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann (1903-1957). 

                Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann memberikan berbagai sumbangsih dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer yang di salurkan melalui karya-karyanya. Beliau juga merupakan salah satu ilmuwan yang terkait dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya. Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

·         Akurasi (bit, floating point)

Akurasi tentu merupakan masalah yang paling penting dalam memecahkan masalah. Karena itu pada komputasi modern dilakukan perhitungan bagaimana bisa menghasilkan suatu jawaban yang akurat dari sebuah masalah. Tentu kita pernah mendengar tipe data floating point yang biasa digunakan untuk menyimpan data numerik dalam bentuk pecahan. Tipe data tersebut memiliki range penyimpanan numerik yang besar, sehingga dapat digunakan oleh komputer untuk melakukan komputasi yang akurat.

·         Kecepatan (dalam satuan Hz)

Manusia pasti menginginkan masalah dapat diselesaikan dengan cepta. Karena itu perhitungan masalah kecepeatan adalah suatu hal yang penting. Komputasi harus dapat dilakukan dalam waktu yang cepat ketika mengolah suatu data. Sehingga perlu metode kecepatan untuk mengolah perhitungan dalam waktu singkat.

·         Problem volume besar (paralel)

Data yang besar tentu membutuhkan suatu cara penyelesaian yang khusus. Karena data yang besar dapat menjadi masalah jika ada yang terlewatkan. Oleh karena itu digunakan metode Down Sizzing atau paralel pada komputasi modern untuk menangani masalah volume yang besar. Dengan metode ini data yang besar diparalelkan dalam pengolahannya sehigga dapat diorganisir dengan baik.

·         Modeling (NN dan GA)

Modeling merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan suatu perhitungan yang rumit. Bayangkan saja jika kita dihadapi dalam suatu masalah perhitungan yang banyak dan kompleks, tetapi tidak ada model matematika yang kita miliki. Perhitungan akan berjalan berantakan dan tidak akan mendapatkan hasil yang akurat. Maka dari itu komputasi modern membutuhkan modeling sebelum melakukan perhitungan.

·         Kompleksitas (menggunakan Teori Big O)

Komputasi modern dirancang untuk menangani masalah yang kompleks, sehingga diterapkan pada komputer. Dengan menggunakan teori Big O, maka komputasi modern dapat melakukan perhitungan untuk memecahkan masalah kompleksitas yang kerap dihadapi.

Karakteristik 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 sewaktu-waktu tanpa jadwal yang jelas.

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:

1.       Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat

2.       Sistem menggunakan standart dan protocol yang terbuka

3.       Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggi. yang lebih baik diatas kualitas komponen individe pelayan komputasi grid.

·         Cloud Computing

 

Komputasi Cloud merupakan 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.

Sejarah Komputasi

                Ilmu atau sains berdasarkan obyek kajiannya dibedakan antara Fisika, Kimia, Biologi dan Geologi. Ilmu dapat pula digolongkan berdasarkan metodologi dominan yang digunakannya, yaitu ilmu pengamatan/percobaan (observational/experimental science), ilmu teori (theoretical science) dan ilmu komputasi (computational science). Yang terakhir ini bisa dianggap bentuk yang paling baru yang muncul bersamaan dengan perkembangan kekuatan pemrosesan dalam komputer dan perkembangan teknik-teknik metode numerik dan metode komputasi lainnya.

            Dalam ilmu (sains) tradisional seperti Fisika, Kimia dan Biologi, penggolongan ilmu berdasarkan metodologi dominannya juga mewujud, yang ditunjukkan dengan munculnya bidang-bidang khusus berdasarkan penggolongan tsb. lengkap dengan jurnal-jurnal yang relevan untuk melaporkan hasil-hasil penelitiannya. Sebagai contoh dalam kimia, melengkapi kimia percobaan (experimental chemistry) dan kimia teori (theoretical chemistry), berkembang pula kimia komputasi (computational chemistry), seperti juga di bidang Biologi dikenal Biologi Teori (theoretical biology) serta Biologi Komputasi (computational biology), lengkap dengan jurnalnya seperti Journal of Computational Chemistry dan Journal of Computational Biology. Cara penggolongan yang digunakan berbeda dengan cara penggolongan lain berdasarkan obyek kajian, seperti penggolongan kimia atas Kimia Organik, Kimia Anorganik, dan Biokimia.

Walaupun dengan titik pandang yang berbeda, ilmu komputasi sebagai bentuk ketiga dari ilmu (sains) telah banyak disampaikan oleh berbagai pihak, antara lain Stephen Wolfram dengan bukunya yang terkenal: A New Kind of Science, dan Jurgen Schimhuber.

Implementasi komputasi Modern dalam bidang ilmu Sains :

·         Pada bidang Matematika

Terdapat numerical analysis yaitu sebuah algoritma dipakai untuk menganalisa masalah - masalah matematika.

·         Pada bidang Fisika

Terdapat Computational Physics yang mempelajari algoritma numerik untuk memecah kan teori kuantitatif fisika yang ada

·         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.

·         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.

·         Pada bidang  Biologi

Terdapat Bioinformatics merupakan aplikasi dari teknologi informasi dan   ilmu komputer dalam penelitian bidang biologi molekuler.

Manfaat adanya komputasi modern.

Banyak manfaat yang terjadi dengan adanya komputasi modern, diantaranya adalah:

·         Perhitungan-perhitungan kompleks yang bisa mencapai ribuan data dapat dengan mudah dikerjakan manuisa dengan bantuan komputer. Hal ini tentunya dapat mengurangi waktu, biaya dan lain sebagainya.

·         Lahirnya komputer dapat membantu pekerjaan manusia, dalam berbagai bidang. Misalnya pada bidang kedokteran, pertanian, astronomi, teknologi, ekonomi dan lainnya. Bahkan komputer sekarang telah ada dalam hampir semua bidang di dunia ini.

Kesimpulan

       Penggunaan komputasi modern saat ini sangatlah berguna, tidak seperti dulu yang masih menggunakan cara-cara sederhana. Dengan adanya penggunaan komputasi modern dalam bidang-bidang ilmu pengetahuan saat ini, akan memudahkan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang ada juga akan meningkatkan efisiensi waktu yang ada.

Daftar Pustaka

•  http://id.wikipedia.org
• http://www.indraug.blogspot.com/2014/03/perkembangan-teori-komputasi-dan.html
•  http://restupamujitriatmoko.blogspot.com/2013/04/perkembangan-komputasi-modern-grid.html
•  http://safemode.web.id/artikel/teknologi/perkembangan-komputasi-modern
• http://ansyahh.blogspot.com/2013/04/perkembangan-komputasi-modern.html
•  http://dunianewbie.blogspot.com/2013/04/perkembangan-komputasi-modern.html
•  http://zulfikaranwaraziiz.blogspot.com/2014/03/perkembangan-teori-komputasi-modern-dan.html
• http://flashintata.blogspot.com/2013/04/komputasi-modern-teori-dan-implementasi.html