Bio Informatika

DEFINISI

Bioinformatika (bahasa Inggris : bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari atau penerapan tehnik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penarapoan 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.

SEJARAH

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-anuntuk mengacu padapenerapan komputerdalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika(seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritmauntuk analisis sekuens biologis) sudahdilakukan sejak tahun 1960-an. Kemajuan teknik biologi molekulardalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat(sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuensbiologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikatdan Jerman(pada European Molecular Biology Laboratory , Laboratorium Biologi Molekular Eropa).Penemuan teknik sekuensingDNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasanterjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadisalah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akanpengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

BIDANG YANG TERKAIT BIOINFORMATIKA

1. Biophysics

Merupakan sebuah bidang interdisiplier yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur dan ilmu biologi. Ilmu ini terkait dengan bioinformatika karena untuk mengenal teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur tersebut membutuhkan penggunaan TI.

2.  Computational Biology

Bidang ini merupakan bagian dari bioinformatika 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. Pada penerapan bidang ini model-model statistika untuk fenomena biologi lebih di pakai dibandingkan dengan model sebenarnya.

3. Medical Informatics

Merupakan sebuah disiplin ilmu yang baru yang didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian, dan manajemen informasi medis. Disiplin ilmu ini, berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit”, dimana sebagian besar bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan seluler.

4. Proteomics

Pertama kali digunakan utnuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun oleh genom. Mengkarakterisasi banyaknya puluhan ribu protein yang dinyatakan dalam sebuah tipe sel yang diberikan pada waktu tertentu melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan dari data yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan bioinformatika.

5. Genomics

Adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingakna seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih.

PENERAPAN UTAMA BIOINFORMATIKA

Basis data sekuens biologis

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. Basis data utama untuk asam nukleat adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ (Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerjasama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keleluasaan 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.Contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer 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.BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. Penelusuran BLAST pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.PDB (Protein Data Bank) adalah basis data tunggal yang menyimpan model struktural 3D protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental dengan kristalografi sinar X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron. PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat 3D yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein maupun asam nukleat.

Bioinformatika dalam Dunia Kedokteran

1.      Bioinformatika dalam bidang klinis

Perananan Bioinformatika dalam bidang klinis ini sering juga disebut sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari clinical informatics ini adalah berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical Medical Record (EMR) yang dikembangkan oleh Clement J. 

2.      Bioinformatika untuk penemuan obat

Penemuan obat yang efektif adalah penemuan senyawa yang berinteraksi dengan asam amino yang berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut. Karena itu analisa struktur dan fungsi enzim ini biasanya difokuskan pada analisa asam amino yang berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut.. Dengan adanya Bioinformatika, data-data protein yang sudah dianalisa bebas diakses oleh siapapun, baik data sekuen asam amino-nya seperti yang ada di SWISS-PROT (http://www.ebi.ac.uk/swissprot/) maupun struktur 3D-nya yang tersedia di Protein Data Bank (PDB) (http://www.rcsb.org/pdb/). Dengan database yang tersedia ini, enzim yang baru ditemukan bisa dibandingkan sekuen asam amino-nya, sehingga bisa diperkirakan asam amino yang berperan untuk active site dan kestabilan enzim tersebut. Hasil perkiraan kemudian diuji di laboratorium. Dengan demikian, akan lebih menghemat waktu dari pada analisa secara random.

Bioinformatika dalam  Sistem Informasi Geografi (SIG)

1.  SIG adalah Pengintegrasian data sistem informasi geografi (SIG) seperti peta, sistem cuaca, dengan hasil kesehatan dan data genotipe, akan membantu kita untuk memprediksi hasil sukses dari penelitian agrikultural.Dengan adanya bioinformatika yang sudah menjalar pada beberapa bidang membuat kita lebih dimudahkan dalam menyelesaikan masalah.  Ini membuktikan bahwa setiap waktunya teknologi berkembang sangat pesat dan kita sangat membutuhkannya untuk mempermudah hidup. Tentu diharapkan kemajuan ini tidak hanya berhenti sampai disini, melainkan ada inovasi-inovasi baru  dalam bioinformatika yang dapat dibuat dibidang lain.

PENYAJARAN SEKUENS

Penyejajaran sekuens (sequence alignment) adalah proses penyusunan/pengaturan dua atau lebih sekuens sehingga persamaan sekuens-sekuens tersebut tampak nyata. Hasil dari proses tersebut juga disebut sebagai sequence alignment atau alignment saja. Baris sekuens dalam suatu alignment diberi sisipan (umumnya dengan tanda “–”) sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama di antara sekuens-sekuens tersebut. Berikut adalah contoh alignment DNA dari dua sekuens pendek DNA yang berbeda, “ccatcaac” dan “caatgggcaac” (tanda “|” menunjukkan kecocokan atau match di antara kedua sekuens) (Krane, D.E., dan M.L. Raymer. 2003)

Sequence alignment merupakan metode dasar dalam analisis sekuens. Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari leluhur yang sama (common ancestor). Ketidakcocokan (mismatch) dalam alignment diasosiasikan dengan proses mutasi, sedangkan kesenjangan (gap, tanda “–”) diasosiasikan dengan proses insersi atau delesi. Sequence alignment memberikanhipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens tersebut. Misalnya, kedua sekuens dalam contoh alignment di atas bisa jadi berevolusi dari sekuens yang sama “ccatgggcaac”. Dalam kaitannya dengan hal ini, alignment juga dapat menunjukkan posisi-posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein, yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut bisa jadi penting bagi struktur atau fungsi protein tersebut (Krane, D.E., dan M.L. Raymer. 2003). Selain itu, sequence alignment juga digunakan untuk mencari sekuens yang mirip atau sama dalam basis data sekuens. BLAST adalah salah satu metode alignment yang sering digunakan dalam penelusuran basis data  sekuens. BLAST menggunakan algoritma heuristik dalam penyusunanalignme (Mount, D.W. 2001). 

Beberapa metode alignment lain yang merupakan pendahulu BLAST adalah metode “Needleman-Wunsch” dan “Smith-Waterman”. Metode Needleman-Wunsch digunakan untuk menyusun alignmentglobal di antara dua atau lebih sekuens, yaitu alignment atas keseluruhan panjang sekuens tersebut. Metode Smith-Waterman menghasilkan alignment lokal, yaitu alignment atas bagian-bagian dalam sekuens. Kedua metode tersebut menerapkan pemrograman dinamik (dynamic programming) dan hanya efektif untuk alignment dua sekuens (pairwise alignment) (Mount, D.W. 2001). Clustal adalah program bioinformatika untuk alignment multipel (multiple alignment), yaitu alignment beberapa sekuens sekaligus. Dua varian utama Clustal adalah ClustalW dan ClustalX. (Mount, D.W. 2001). Metode lain yang dapat diterapkan untuk alignment sekuens adalah metode yang berhubungan dengan Hidden Markov Model (“Model Markov Tersembunyi”, HMM). HMM merupakan model statistika yang mulanya digunakan dalam ilmu komputer untuk mengenali pembicaraan manusia (speech recognition). Selain digunakan untuk alignment, HMM juga digunakan dalam metode-metode analisis sekuens lainnya, seperti prediksi daerah pengkode protein dalam genom dan prediksi struktur sekunder protein (Mount, D.W. 2001)

sumber : 1. Definisi Bioinformatika

               2. Sejaraah Bioinformatik

               3. Bidang yang Terkait Bioinformatika

               4. Penerapan Bioinformatika

               5. Penyajaran Sekuens

Hubungan Antara Komputasi Modern Dengan Parallel Processing

Parallel processing adalah penggunaan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, paralel 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 berbeda-beda tanpa ada keterkaitan diantaranya.

Sebagian besar komputer hanya mempunyai satu CPU, namun ada yang mempunyai lebih dari satu. Bahkan juga ada komputer dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapat melakukan parallel processing dengan mneghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Namun, parallel processing ini memerlukan software canggih yang disebut distributed processing software.

Paralel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Paralel processing disebut juga parallel computing. Parallel computing adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan. Biasanya digunakan saat kapasitas yang dibutuhkan 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 berbagai perangkat lunak pendukung yang disebut middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi.

Arsitektur Komputer Parallel  
Michael J. Flynn membagi komputer dalam 4 kategori yaitu :

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

• Pada komputer jenis ini semua instruksi dikerjakan terurut satu demi satu, tetapi juga dimungkinkan adanyaoverlapping dalam eksekusi setiap bagian instruksi (pipelining). Pada umumnya 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 berada dalam kendali sebuah unit pengendali. Skema arsitektur global komputer SISD dapat dilihat pada gambar 3.1

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

• Pada komputer SIMD terdapat lebih dari satu elemen pemrosesan yang dikendalikan oleh sebuah unit pengendali yang sama. Seluruh elemen pemrosesan menerima dan menjalankan instruksi yang sama yang dikirimkan unit pengendali, namun melakukan operasi terhadap himpunan data yang berbeda yang berasal dari aliran data yang berbeda pula. Skema arsitektur global komputer SIMD dapat dilihat pada gambar 3.2

 

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

• Komputer jenis ini memiliki n unit pemroses yang masing-masing menerima dan mengoperasikan 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 pada gambar 3.3

 

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

• Pada sistem komputer MIMD murni terdapat interaksi di antara n pemroses. Hal ini disebabkan seluruh aliran dari dan ke memori berasal dari space data yang sama bagi semua pemroses. Komputer MIMD bersifat tightly coupledjika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan disebutloosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.  Skema arsitektur global komputer MISD dapat dilihat pada gambar 3.4

Paralel prosessing 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.

Berikut ini adalah gambar perbedaan antara komputasi tunggal dengan parallel komputasi :

 

Sumber : http://bagusonthespot.blogspot.com/2012/04/parallel-processing.html

http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/download/1607/1382

https://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_computing

http://yuliadi1994.blogspot.co.id/2016/04/hubungan-antara-komputasi-modern-dengan.html

PENGERTIAN DAN PENERAPAN KOMPUTASI MODERN

1. PENGERTIAN KOMPUTASI MODERN

a. Pengertian Komputasi

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

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.

b. Pengertian Komputasi Modern

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

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. PENERAPAN KOMPUTASI MODERN

Komputasi modern tak hanya berguna pada bidang teknologi, beberapa bidang lainnya juga memanfaatkan komputasi modern ini seperti pada pendidikan, industri, kesehatan, bisnis, sains, kemanan, dan lainnya. Disini saya akan membahas tentang "Penerapan Komputasi Modern pada bidang Sains". Berikut ini contoh penerapan di bidang Sains, yaitu Fisika, Kimia, Biologi dan Matematika :

a.       Pada bidang Fisika

Dalam fisika, berbagai teori yang berdasarkan permodelan matematika menyediakan prediksi yang akurat mengenai bagaimana sebuah sistem bergerak. Namun seringkali penggunaan permodelam matematika untuk sebuah sistem khusus yang bertujuan untuk menghasilkan prediksi yang bermanfaat tidak bisa dilakukan ketika itu. Hal ini terjadi karena solusi permasalahan tidak memiliki ekspresi bentuk tertutup (closed-form expression) atau terlalu rumit. Dalam banyak kasus, perkiraan numerik dibutuhkan. Fisika Komputasi adalah subjek yang berhubungan dengan berbagai perkiraan numerik; perkiraan solusi yang ditulis sebagai sejumlah besar bilangan terbatas (finite) dari operasi matematika sederhana (algoritma), dan komputer digunakan untuk melakukan operasi tersebut dan menghitung solusi dan errornya. Fisika komputasi adalah studi implementasi numerik algoritma untuk memecahkan masalah di bidang fisika di mana teori kuantitatif sudah ada. Dalam sejarah, fisika komputasi adalah aplikasi ilmu komputer modern pertama di bidang sains, dan sekarang menjadi subbagian dari sains komputasi.

b.       Pada bidang Kimia

Kimia komputasi adalah cabang kimia yang menggunakan hasil kimia teori yang diterjemahkan ke dalam program komputer untuk menghitung sifat-sifat molekul dan perubahannya maupun melakukan simulasi terhadap sistem-sistem besar (makromolekul seperti protein atau sistem banyak molekul seperti gas, cairan, padatan, dan kristal cair), dan menerapkan program tersebut pada sistem kimia nyata. Contoh sifat-sifat molekul yang dihitung antara lain struktur (yaitu letak atom-atom penyusunnya), energi dan selisih energi, muatan, momen dipol, kereaktifan, frekuensi getaran dan besaran spektroskopi lainnya. Simulasi terhadap makromolekul (seperti protein dan asam nukleat) dan sistem besar bisa mencakup kajian konformasi molekul dan perubahannya (mis. proses denaturasi protein), perubahan fase, serta peramalan sifat-sifat makroskopik (seperti kalor jenis) berdasarkan perilaku di tingkat atom dan molekul. Istilah kimia komputasi kadang-kadang digunakan juga untuk bidang-bidang tumpang-tindah antara ilmu komputer dan kimia.

Terdapat beberapa bidang utama dalam topik ini, antara lain:

-        Penyajian komputasi atom dan molekul.

-        Pendekatan dalam penyimpanan dan pencarian spesi kimia (Basisdata kimia).

-        Pendekatan dalam penentuan pola dan hubungan antara struktur kimia dan sifat-sifatnya (QSPR, QSAR).

-        Elusidasi struktur secara teoretis berdasarkan pada simulasi gaya-gaya.

-        Pendekatan komputasi untuk membantu sintesis senyawa yang efisien.

-        Pendekatan komputasi untuk merancang molekul yang berinteraksi lewat cara-cara yang khusus, khususnya dalam perancangan obat.

-        Simulasi proses transisi fase.

-        Simulasi sifat-sifat bahan seperti polimer, logam, dan kristal (termasuk kristal cair).

Agar diperoleh proses komputasi yang paling efisien dan akurat dapat dilakukan beberapa pendekatan, seperti :

• Kajian komputasi dapat dilakukan untuk menemukan titik awal untuk sintesis dalam laboratorium.
• Kajian komputasi dapat digunakan untuk menjelajahi mekanisme reaksi dan menjelaskan pengamatan pada reaksi di laboratorium.
• Kajian komputasi dapat digunakan untuk memahami sifat dan perubahan pada sistem makroskopis melalui simulasi yang berlandaskan hukum-hukum interaksi yang ada dalam sistem.

c.       Pada bidang Biologi

Bioinformatika adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional 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. Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan di beberapa perguruan tinggi di Indonesia. Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan, seperti :

Riset bioinformatika protein dilaksanakan sebagai bagian dari aktivitas riset rekayasa protein pada Laboratorium Rekayasa Protein, Pusat Penelitian Bioteknologi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), Cibinong, Bogor.

Lembaga Biologi Molekul Eijkman, Jakarta, secara khusus memiliki laboratorium bioinformatika sebagai fasilitas penunjang kegiatan risetnya.

Basis data sekuens DNA mikroorganisme asli Indonesia sedang dikembangkan di UI.

Dengan demikian, akan semakin mudah para peneliti dapat mengembangkan obat mau pun vaksin untuk berbagai penyakit yang ada serta mencegah kelainan gen pada manusia.

d.       Pada bidang Matematika

Matematika Komputasi adalah ilmu yang mengintegrasikan matematika terapan dan ilmu komputer. Banyak masalah industri, juga masalah dalam bidang teknik, kesehatan, sains, bisnis, dan ekonomi dapat dimodelkan secara matematika dan disimulasikan dengan bantuan komputer, dengan tujuan untuk mendapatkan solusi dari masalah tersebut. Karena itu, sangat diperlukan orang-orang yang memiliki pengetahuan dan keahlian dalam simulasi komputer dari model matematika, dan mampu menganalisa dan mengkomunikasikan hasil simulasinya kepada orang lain.

Mengenal Teknologi SSD (Solid State Disk)

Kini sudah hadir perangkat penyimpan data pengganti hardisk. Lebih cepat, kinerja tinggi dan konsumsi daya yang rendah. Fungsinya sama dengan hardisk yang selama ini kita kenal namun dilihat dari konstruksi sangat berbeda jauh. Namanya SSD, Solid State Drive. Saat ini jika kita membeli laptop atau ultrabook yang terbaru, mungkin kita akan ditawarkan mau yang menggunakan hardisk biasa (HDD) atau pakai SSD. Mungkin tulisan berikut ini bisa sedikit membantu anda mengambil keputusan saat diberi pilihan antara SSD dan HDD.

Apa itu SSD?
SSD singkatan dari Solid State Drive atau Solid State Disk, adalah perangkat penyimpan data yang menggunakan serangkaian IC sebagai memori yang digunakan untuk menyimpan data atau informasi.

Sebagai analogi, kita mungkin tidak asing lagi dengan USB Flash Drive atau USB Thumb Drive atau USB memory stick. Sebuah alat elektronik yang kita gunakan untuk menyiman data, yang sering kita bawa ke mana-mana, yang dicolokkan pada terminal USB komputer saat ingin mengambil atau menyimpan data.

SSD bisa dianggap sebagai versi canggih dari USB Flash drive dengan kapasitas yang jauh lebih besar dan berfungsi sebagai pengganti Hardisk yang selama ini digunakan pada perangkat komputer.
Jadi SSD adalah perangkat elektronik yang berfungsi menyimpan data seperti hardisk (HDD : Hard Disk Drive) namun konstruksinya seperti USB Flash Drive, yang tersusun dari beberapa IC sebagai memori.

Seperti halnya USB Flash Drive, SSD pun tidak memiliki komponen yang bergerak di dalamnya. Data atau informasi hanya disimpan di dalam microchips. Berbeda dengan Hardisk yang memiliki lengan mekanik yang bergerak ke sana ke mari untuk menulis dan membaca data di atas piringan magnetik. Perbedaan ini membuat SSD bekerja jauh lebih cepat dari pada Hardisk.

Hardisk (HDD) bergerak secara mekanik untuk mangambil dan menyimpan data atau Informasi, sedangkan SSD bergerak secara elektrik untuk menyimpan dan mengambil data atau informasi. Tentu SSD bekerja lebih cepat dibandingkan dengan HDD.

Komponen SSD

Umumnya SSD menggunakan apa yang disebut flash memori berbasis NAND. Ini merupakan jenis memori Non-Volatile. Sederhananya, Non-Volatile berarti memori tersebut tetap bisa menyimpan data walaupun tegangan suplai nya dimatikan. Ini merupakan prinsip dasar dari sebuah memori permanen seperti halnnya USB Flash drive.

Pada awalnya, banyak yang meragukan ketahanan data yang tersimpan di dalam memori jenis ini. Mereka beranggapan data hanya bisa tersimpan untuk beberapa tahun saja. Data akan lenyap jika disimpan lebih lama lagi. Namun kenyataannya tidak demikian apalagi dengan teknologi yang terkini. Bahkan data bisa tersimpan dengan aman hingga 200 tahun. Berikut contoh SSD merek Samsung.

Perbandingan SSD dan HDD.
Berikut tabel perbandingan antara SSD dan HDD.

Komponen	SSD (Solid State Drive)	HDD (Hard Disk Drive)
Daya	2 - 3 watt	6 - 7 watt
Harga	Masih Mahal	Masih lebih murah
Kapasitas	Notebook: kurang dari 1TB Desktop: Max 1TB	Notebook: 500GB - 2 TB Desktop: 6 TB
Waktu booting	10 - 13 detik	30 - 40 detik
Noise (kebisingan)	Tidak memiliki komponen yang bergerak sehingga tidak menghasilkan suara bising	Terdapat komponen bergerak sehingga menghasilkan suara bising
Getaran	Tidak ada getaran	Ada getaran
Panas	Tidak ada menghasilkan panas	Menghasilkan panas
Failure Rate	2.0 juta jam	1,5 juta jam
Kecepatan baca / tulis	Umumnya 200 MB/s, bahkan 550 MB/s untuk SSD yang tercanggih.	Antara 50 – 120 MB/s
Enkripsi (kode sandi)	FDE (Full Disk Encryption)	FDE (Full Disk Encryption)
Kecepatan buka file	30% lebih cepat dari HDD	Lebih lambat
Imbas Gaya Magnet	SSD aman terhadap imbas gaya magnet	Gaya magnet dapat menghapus data.

Kesimpulan

Dari tabel di atas terlihat kelebihan yang dimiliki oleh SSD terhadap HDD. Namun demikian semua berpulang kepada anda. Untuk mudahnya, kami berikan kesimpulan berikut.

Pilih yang menggunakan HDD jika:
• Membutuhkan lebih banyak kapasitas, hingga 6 TB
• Tak ingin keluar biaya lebih
• Tidak begitu menghiraukan masalah kecepatan booting dan buka file.

Pilih yang menggunakan SSD jika:
• Anda rela membayar untuk mendapatkan kinerja yang lebih cepat
• Tidak begitu menghiraukan kapasitas.