Struktur Navigasi

 Jenis-jenis Struktur Navigasi

• Struktur Navigasi Linier

Struktur navigasi linier hanya mempunyai satu rangkaian cerita yang   berurut, yang menampilkan satu demi satu tampilan layar  secara berurut menurut urutannya. Tampilan yang dapat ditampilkan pada sruktur jenis ini adalah satu halaman sebelumnya atau satu halaman sesudahnya, tidak dapat dua halaman sebelumnya atau dua halaman sesudahnya.

• Struktur Navigasi Non-linier

Struktur navigasi non-linier atau struktur tidak berurut merupakan pengembangan dari struktur navigasi linier. Pada struktur ini   diperkenankan   membuat navigasi bercabang. Percabangan yang dibuat pada struktur nonlinier ini berbeda dengan percabangan pada struktur hirarki, karena pada percabangan nonlinier ini walaupun terdapat percabangan, tetapi tiap-tiap tampilan mempunyai kedudukan yang sama yaitu tidak ada Master Page dan Slave Page.

• Struktur Navigasi Hirarki

Struktur navigasi hirarki biasa disebut struktur bercabang, merupakan suatu struktur yang mengandalkan  percabangan untuk menampilkan data berdasarkan kriteria tertentu. Tampilan pada menu pertama akan disebut sebagai Master Page (halaman utama pertama), halaman utama ini mempunyai halaman percabangan yang disebut Slave Page (halaman pendukung). Jika salah satu halaman pendukung dipilih atau diaktifkan, maka tampilan tersebut akan bernama Master Page (halaman utama kedua), dan seterusnya. Pada struktur navigasi ini tidak diperkenankan adanya tampilan secara linier.

• Struktur Navigasi Campuran

Struktur navigasi campuran merupakan gabungan dari ketiga struktur sebelumnya yaitu linier, non-linier dan hirarki. Struktur navigasi ini juga biasa disebut dengan struktur navigasi bebas. Struktur navigasi ini banyak digunakan dalam pembuatan website karena struktur ini dapat digunakan dalam pembuatan website sehingga dapat memberikan ke-interaksian yang lebih tinggi.

Penjelasan Tentang Bioinformatika

BIOINFORMATIKA

Istilah Bioinformatika ini berasal dari bahasa Inggris yaitu bioinformatics, yang artinya ilmu yang mempelajari tentang penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Akan tetapi kalau saya boleh sederhanakan menggunakan kata-kata sendiri, bioinformatika adalah segala bentuk penggunaan komputer dalam menangani masalah-masalah biologi. Dalam prakteknya, definisi yang digunakan oleh kebanyakan orang adalah satu sinonim dari komputasi biologi molekul (penggunaan komputer dalam menandai karakterisasi dari komponen-komponen molekul dari makhluk hidup). Sedangkan menurut Fredj Tekaia dari Institut Pasteur [TEKAIA 2004], Bioinformatika (Klasik) adalah “metode matematika, statistik dan komputasi yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah-masalah biologi dengan menggunakan sekuen DNA dan asam amino dan informasi-informasi yang terkait dengannya”.

Bioinformatika ini merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatika ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.
Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).


Sejarah Bioinformatika
Bioinformatika pertamakali dikemukakan pada pertengahan 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.
Kemajuan teknik biologi molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950an) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).
Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.
Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Contoh-contoh Penggunaan Bioinformatika :
- Bioinformatika dalam bidang klinis
Bioinformatika dalam bidang klinis sring juga disebut sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari informatika klinis ini berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical Medical Record(EMR) yang dikembangkan oleh Clement J. McDonald dari Indiana University School of Medicine pada tahun 1972. McDonald pertama kali mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR telah diaplikasikan pada berbagai macam penyakit seperti data analisa diagnosa laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto rontgen, ukuran detak jantung, dll.

- Bioinformatika untuk identifikasi Agent penyakit baru
Bioinformatika juga menyediakan tool yang sangat penting untuk identifikasi agent penyakit yang belum dikenal penyebabnya. Misalnya saja seperti SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) yang dulu pernah berkembang.

- Bioinformatika untuk diagnose penyakit baru
Untuk menangani penyakit baru diperlukan diagnosa yang akurat sehingga dapat dibedakan dengan penyakit lain. Diagnosa yang akurat ini sangat diperlukan untuk pemberian obat dan perawatan yang tepat bagi pasien. Ada beberapa cara untuk mendiagnosa suatu penyakit, antara lain: isolasi agent penyebab penyakit tersebut dan analisa morfologinya, deteksi antibodi yang dihasilkan dari infeksi dengan teknik enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), dan deteksi gen dari agent pembawa penyakit tersebut dengan Polymerase Chain Reaction (PCR).

- Bioinformatika untuk penemuan obat
Cara untuk menemukan obat biasanya dilakukan dengan menemukan zat/senyawa yang dapat menekan perkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena perkembangbiakan agent tersebut dipengaruhi oleh banyak faktor, maka faktor-faktor inilah yang dijadikan target. Diantaranya adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent.

Trend Bioinformatika Dunia
Ledakan data/informasi biologi itu yang mendorong lahirnya Bioinformatika. Karena Bioinformatika adalah bidang yang relatif baru, masih banyak kesalahpahaman mengenai definisinya. Komputer sudah lama digunakan untuk menganalisa data biologi, misalnya terhadap data-data kristalografi sinar X dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam melakukan penghitungan transformasi Fourier, dsb. Bidang ini disebut sebagai Biologi Komputasi. Bioinformatika muncul atas desakan kebutuhan untuk mengumpulkan, menyimpan dan menganalisa data-data biologis dari database DNA, RNAmaupun protein tadi. Untuk mewadahinya beberapa jurnal baru bermunculan (misalnya Applied Bioinformatics), atau berubah nama seperti Computer Applications in the Biosciences (CABIOS) menjadi BIOInformatic yang menjadi official journal dari International Society for Computational Biology (ICSB) (nama himpunan tidak ikut berubah). Beberapa topik utama dalam Bioinformatika dijelaskan di bawah ini.

Keberadaan database adalah syarat utama dalam analisa Bioinformatika. Database informasi dasar telah tersedia saat ini. Untuk database DNA yang utama adalah GenBank di AS. Sementara itu bagi protein, databasenya dapat ditemukan di Swiss-Prot (Swiss) untuk sekuen asam aminonya dan di Protein Data Bank (PDB) (AS) untuk struktur 3D-nya. Data yang berada dalam database itu hanya kumpulan/arsip data yang biasanya dikoleksi secara sukarela oleh para peneliti, namun saat ini banyak jurnal atau lembaga pemberi dana penelitian mewajibkan penyimpanan dalam database. Trend yang ada dalam pembuatan database saat ini adalah isinya yang makin spesialis.

Setelah informasi terkumpul dalam database, langkah berikutnya adalah menganalisa data. Pencarian database umumnya berdasar hasil alignment/pensejajaran sekuen, baik sekuen DNA maupun protein. Metode ini digunakan berdasar kenyataan bahwa sekuen DNA/protein bisa berbeda sedikit tetapi memiliki fungsi yang sama. Misalnya protein hemoglobin dari manusia hanya sedikit berbeda dengan yang berasal dari ikan paus. Kegunaan dari pencarian ini adalah ketika mendapatkan suatu sekuen DNA/protein yang belum diketahui fungsinya maka dengan membandingkannya dengan yang ada dalam database bisa diperkirakan fungsi daripadanya. Algoritma untuk pattern recognition seperti Neural Network, Genetic Algorithm dll telah dipakai dengan sukses untuk pencarian database ini. Salah satu perangkat lunak pencari database yang paling berhasil dan bisa dikatakan menjadi standar sekarang adalah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool).


Bioinformatika di Indonesia
Di Indonesia Bioinformatika masih belum dikenal oleh masyarakat luas. Di kalangan peneliti sendiri, mungkin hanya para peneliti biologi molekuler yang sedikit banyak mengikuti perkembangannya karena keharusan menggunakan perangkat-perangkat Bioinformatika untuk analisa data. Sementara itu di kalangan TI masih kurang mendapat perhatian.


Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan di beberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati (http://www.sith.itb.ac.id) ITB menawarkan mata kuliah "Pengantar Bioinformatika" untuk program Sarjana dan mata kuliah "Bioinformatika" untuk program Pascasarjana. Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah "Pengantar Bioinformatika". Mata kuliah "Bioinformatika" diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah "Proteomik dan Bioinformatika" termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia,biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB.

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. Berikut bidang-bidang yang terkait dengan Bioinformatika:

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

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

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

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

• Genomics: 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 untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom yang representatif.

• Mathematical Biology: menangani masalah-masalah biologi, namun metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut tidak perlu secara numerik dan tidak perlu diimplementasikan dalam software maupun hardware. Menurut Alex Kasman [KASMAN2004] Secara umum mathematical biology melingkupi semua ketertarikan teoritis yang tidak perlu merupakan sesuatu yang beralgoritma, dan tidak perlu dalam bentuk molekul, dan tidak perlu berguna dalam menganalisis data yang terkumpul.

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

• Pharmacogenomics: adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresi gen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh dari pasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker). Istilah pharmacogenomics digunakan lebih untuk urusan yang lebih “trivial” — tetapi dapat diargumentasikan lebih berguna– dari aplikasi pendekatan Bioinformatika pada pengkatalogan dan pemrosesan informasi yang berkaitan dengan ilmu Farmasi dan Genetika, untuk contohnya adalah pengumpulan informasi pasien dalam database.

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

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


Sumber:
http://bioinformatika-q.blogspot.com/
http://ianspace.wordpress.com/2011/05/01/bioinformatika/
http://nindyastuti52.wordpress.com/2011/04/23/bioinformatika/
http://zaharaonly.blogspot.com/2011/04/sekilas-tentang-bioinformatika.html

PENGERTIAN PARALLEL PROCESSING

PARALLEL PROCESSING

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

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanyadiperlukan saat kapasitas yang diperlukan 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.

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

Komputasi paralel membutuhkan:

• algoritma
• bahasa pemrograman
• compiler

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

Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing. Contoh struktur pengiriman permintaan dan jawaban dari parallel processing yaitu: Aristektur Komputer Parallel, Taksonomi Flynn dan model pemrosesan parallel

Keempat kelompok komputer tersebut adalah :

1. Komputer SISD (Single Instruction stream-Single Data stream)
Pada komputer jenis ini semua instruksi dikerjakan terurut satu demi satu, tetapi juga dimungkinkan adanya overlapping 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 

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

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

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 coupled jika tingkat interaksi antara pemroses tinggi dan disebut loosely coupled jika tingkat interaksi antara pemroses rendah.

Skema arsitektur global komputer MIMD

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 :

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal

Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel

Message Passing Interface (MPI)

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

MPI ini merupakan standard yang dikembangkan untuk membuat aplikasi pengirim pesan secara portable. Sebuah komputasi paralel terdiri dari sejumlah proses, dimana masing-masing bekerja pada beberapa data lokal. Setiap proses mempunyai variabel lokal, dan tidak ada mekanisme suatu proses yang bisa mengakses secara langsung memori yang lain. Pembagian data antar proses dilakukan dengan message passing, yaitu dengan mengirim dan menerima pesan antar proses.

MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah:

menulis kode paralel secara portable,

mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan

menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak begitu cocok dengan model data paralel.

PVM (Parallel Virtual Machine)

Adalah paket software yang mendukung pengiriman pesan untuk komputasi parallel antar komputer. PVM dapat berjalan diberbagai macam variasi UNIX atau pun windows dan telah portable untuk banyak arsitektur seperti PC, workstation, multiprocessor dan superkomputer.

Sistem PVM terbagi menjadi dua. Pertama adalah daemon, pvmd, yang berjalan pada mesin virtual masing-masing komputer. Mesin virtual akan dibuat, ketika User mengeksekusi aplikasi PVM. PVM dapat dieksekusi melalui prompt UNIX disemua host. Bagian kedua adalah library interface rutin yang mempunyai banyak fungsi untuk komunikasi antar task . Library ini berisikan rutin yang dapat dipanggil untuk pengiriman pesan, membuat proses baru, koordinasi task dan konfigurasi mesin virtual.

Salah aturan main yang penting dalam PVM adalah adanya mekanisme program master dan slave/worker. Programmer harus membuat Kode master yang menjadi koordinator proses dan Kode slave yang menerima, menjalankan, dan mengembalikan hasil proses ke komputer master. Kode master dieksekusi paling awal dan kemudian melahirkan proses lain dari kode master. Masing-masing program ditulis menggunakan C atau Fortran dan dikompilasi dimasing-masing komputer. Jika arsitektur komputer untuk komputasi paralel semua sama, (misalnya pentium 4 semua), maka program cukup dikompilasi pada satu komputer saja. Selanjutnya hasil kompilasi didistribusikan kekomputer lain yang akan menjadi node komputasi parallel. Program master hanya berada pada satu node sedangkan program slave berada pada semua node.

Komunikasi dapat berlangsung bila masing-masing komputer mempunyai hak akses ke filesystem semua komputer. Akses kefile system dilakukan melalui protokol rsh yang berjalan di unix atau windows. Berikut adalah langkah pengaturan pada masing-masing komputer :

 Buat file hostfile yang berisi daftar node komputer dan nama user yang akan dipakai untuk komputasi parallel. Bila nama user pada semua komputer sama misalnya nama user riset pada komputer C1, C2,C3 dan C4, maka hostfile ini boleh tidak ada. Hostfile ini dapat digunakan bila nama user di masing-masing komputer berbeda.

Daftarkan IP masing-masing komputer pada file /etc/hosts/hosts.allow dan /etc/hosts/hosts.equiv.

Penambahan dan penghapusan host secara dinamis dapat dilakukan melalui konsole PVM. Bila IP tidak didefinisikan pada hostfile¸ cara ini dapat digunakan.

Program PVM terdiri dari master dan slave, dimana program master dieksekusi paling awal dan kemudian melahirkan proses lain. PVM memanggil rutin pvm_spawn() untuk melahirkan satu atau dua proses lebih yang sama. Fungsi-fungsi untuk PVM versi bahasa C mempunyai rutin awalan pvm. Pengiriman dan penerimaan task diidentifikasi dengan TID (Task Identifier). TID ini bersifat unik dan digenerate oleh pvmd lokal. PVM berisi beberapa rutine yang mengembalikan nilai TID sehingga aplikasi user dapat mengidentifikasi task lain disistem.

Secara umum, langkah implementasi komputasi parallel sebagai berikut :

• Jalankan PVM daemon pada setiap mesin dalam cluster
• Jalankan program master pada master daemon
• Master daemon akan menjalankan proses slave.

HUBUNGAN ANTARA KOMPUTASI DENGAN PARALLEL PROCESSING

Komputasi Paralel merupakan teknik untuk melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer yang independen secara bersamaan. Biasanya digunakan untuk kapasitas yang pengolahan data yang sangat besar (lingkungan industri, bioinformatika dll) atau karena tuntutan komputasi yang banyak. Pada kasus yang kedua biasanya ditemukannya kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimai komputasi) dll. Untuk melakukan berbagai jenis komputasi paralel diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang nantinya dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan suatu masalah. Untuk itu maka digunakannya perangkat lunak pendukung yang biasa disebut middleware yang berperan untuk mengatur distribusi antar titik dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Salah satu middleware yang asli dikembangkan di Indonesia adalah OpenPC yang dipelopori oleh GFTK LIPI dan diimplementasikan di LIPI Public Center.

Komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Multitasking itu sendiri adalah komputer dengan processor tunggal yang dapat mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Sedangkan komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau komputer. Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von Neumann. Untuk lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan 1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka kita harus mengetahui 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:

SIMD

SIMD

MISD

MIMD

SISD

sumber :

http://gina-itsme.blogspot.com/2013/06/parallel-processing-dan-hubungan-dengan.html

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

http://elokputri.blogspot.co.id/2012/03/hubungan-antara-komputasi-modern-dengan.html

Pengertian & Sejarah Komputasi Modern

PENGERTIAN

Komputasi dapat diartikan 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 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

Alan Turing secara luas dianggap sebagai bapak ilmu komputer modern. pada tahun 1936 turing memberikan formalisasi berpengaruh konsep algoritma dan perhitungan dengan mesin turing. dari perannya dalam komputer modern, waktu turing majalah dalam penamaan salah satu dari 100 orang paling berpengaruh dari abad ke-20, menyatakan: “kenyataan tetap bahwa setiap orang yangkerandi keyboard, membuka spreadsheet atau program pengolah kata, aalah bekerja pada inkarnasi dari mesin turing. “

Karakteristik dari Komputasi Modern Karakteristik komputasi modern ada 3 macam, yaitu :

• Komputer-komputer penyedia sumber daya bersifat heterogenous karena terdiri dari berbagai jenis perangkat keras, sistem operasi, serta aplikasi yang terpasang.
• Komputer-komputer terhubung ke jaringan yang luas dengan kapasitas bandwidth yang beragam.
• Komputer maupun jaringan tidak terdedikasi, bisa hidup atau mati sewaktu-waktu tanpa jadwal yang jelas.

Jenis-Jenis Komputasi Modern Jenis-jenis komputasi modern ada 3 macam, yaitu :

• Mobile Computing atau Komputasi Bergerak Mobile computing (komputasi bergerak) merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel serta mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.
• Grid Computing Komputasi grid memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan.
• Cloud Computing atau Komputasi Awan Cloud computing adalah perluasan dari konsep pemrograman berorientasi objek abstraksi. Abstraksi, sebagaimana dijelaskan sebelumnya, menghapus rincian kerja yang kompleks dari visibilitas.

Sejarah

Pada abad 20, banyak kebutuhan komputasi ilmiah bertemu dengan semakin canggih komputer analog, yang menggunakan mekanis atau listrik langsung model masalah sebagai dasar perhitungan. Namun, ini tidak dapat diprogram dan umumnya tidak memiliki fleksibilitas dan keakuratan komputer digital modern.

George stibitz secara internasional diakui sebagai ayah dari komputer digital modern.

sementara bekerja di laboratorium bel di November 1937, stibitz menciptakan dan membangun sebuah relay berbasis kalkulator ia dijuluki sebagai “model k” (untuk “meja dapur”, di mana dia telah berkumpul itu), yang adalah orang pertama yang menggunakan sirkuit biner untuk melakukan operasi aritmatika. Kemudian model menambahkan kecanggihan yang lebih besar termasuk aritmatika

dan kemampuan pemrograman kompleks.

John von Neumann (1903-1957) adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Dalam hidupnya yang singkat, Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann meningkatkan karya-karyanya dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer. Beliau juga merupakan salah seorang ilmuwan yang sangat berpengaruh dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu.

Von Neumann dilahirkan di Budapest, Hungaria pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos. Dia adalah anak pertama dari pasangan Neumann Miksa dan Kann Margit. Di sana, nama keluarga diletakkan di depan nama asli. Sehingga dalam bahasa Inggris, nama orang tuanya menjadi Max Neumann. Pada saat Max Neumann memperoleh gelar, maka namanya berubah menjadi Von Neumann. Setelah bergelar doktor dalam ilmu hukum, dia menjadi pengacara untuk sebuah bank. Pada tahun 1903, Budapest terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.

Von Neumann juga belajar di Berlin dan Zurich dan mendapatkan diploma pada bidang teknik kimia pada tahun 1926. Pada tahun yang sama dia mendapatkan gelar doktor pada bidang matematika dari Universitas Budapest. Keahlian Von Neumann terletak pada bidang teori game yang melahirkan konsep seluler automata, teknologi bom atom, dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

Setelah mengajar di Berlin dan Hamburg, Von Neumann pindah ke Amerika pada tahun 1930 dan bekerja di Universitas Princeton serta menjadi salah satu pendiri Institute for Advanced Studies.

Dipicu ketertarikannya pada hidrodinamika dan kesulitan penyelesaian persamaan diferensial parsial nonlinier yang digunakan, Von Neumann kemudian beralih dalam bidang komputasi.  Sebagai konsultan pada pengembangan ENIAC, dia merancang konsep arsitektur komputer yang masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah komputer dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan pengendali pusat, I/O, dan memori. (dna)

SUMBER:

http://kiki1111.wordpress.com/2011/02/28/sejarah-komputasi-modern/

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

http://en.wikipedia.org/wiki/History_of_computing

http://rikardo-game.blogspot.com/

http://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi2011/04/sejarah-komputasi-modern.html

KOMPUTASI MODERN

KOMPUTASI MODERN DIBIDANG KESEHATAN

Komputasi Modern merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan suatu masalah.  Dalam komputasi modern terdapat perhitungan dan pencarian solusi dari masalah. Perhitungan dari komputasi modern adalah akurasi, kecepatan, problem, volume dan besar kompleksitas.

Komputasi modern tidak hanya berguna pada bidang teknologi, beberapa bidang lainnya juga memanfaatkan komputasi modern ini. Salah satunya yaitu pada dunia kesehatan modern, yang tak luput dari perkembangan teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi serta efektivitas di dunia kesehatan, lalu pada bidang kimia membantu manusia dalam menghasilkan suatu produk kimia, pada bidang biologi, membantu manusia dalam menghasilkan berbagai alat bantu untuk digunakan merekayasa suatu produk biologi.

Salah satu contoh pengaplikasian komputasi modern di dunia kesehatan adalah penggunaan alat-alat kedokteran yang mempergunakan aplikasi komputer. Komputer mempermudah dokter, perawat, dan petugas rumah sakit dalam memonitor kesehatan pasien, monitor detak jantung pasien lewat monitor komputer, aliran darah, memeriksa organ dalam pasien dengan sinar X.

Berikut Komputasi Modern yang digunakan dalam kesehatan :

• CT Scan : Teknologi informasi diterapkan pada peralatan medis misal CT Scan (Computer Tomography). CT Scan adalah peralatan yang mampu memotret bagian dalam tubuh seseorang tanpa harus dilakukan pembedahan.
  

• Sistem Informasi : Untuk mencari informasi tentang seorang pasien, pengunjung dapat berinteraksi secara langsung dengan terminal yang disediakan untuk keperluan itu. Dengan mengetikkan sepenggal nama, system informasi akan segera menyajikan informasi tentang pasien yang memenuhi criteria pencarian. Dalam bidang jasa pelayanan kesehatan teknologi informasi berguna untuk memberikan pelayanan secara terpadu dari pendaftaran pasien sampai kepada system penagihan yang bisa dilihat melalui internet. 

• Rekaman Medis : Sebagai alat bantu untuk Rekam medis berbasis komputer (Computer based patient record) yang digunakan untuk mencatat semua data medis seperti catatan pasien, dll. Gambar disamping adalah contoh halam aplikasi yang dapat membantu merekam data medis dari seorang pasien.
  
  
    
  
• Pencarian Letak dan Informasi Obat Pencarian, Peletakan dan Informasi Obat-obatan.

• Smart Card: Sistem berbasis kartu cerdas (smart card) dapat digunakan juru medis untuk mengetahui riwayat penyakit pasien yang datang ke rumah sakit karena dalam kartu tersebut para juru medis dapat mengetahui riwayat penyakit pasien.

• Mycin : merupakan contoh system pakar yang digunakan untuk membantu juru medis mendiagnosis penyakit darah yang cepat menular dan kemudian dapat memberikan saran berupa penggunaan antibiotic yang sesuai. (system pakar adalah perangkat lunak yang ditujukan untuk meniru keahlian seseorang dalam bidang tertentu).

• USG (Ultra Sonografi) : Penggunaan alat-alat kedokteran yang mempergunakan aplikasi komputer, salah satunya adalah USG (Ultra sonografi). USG adalah suatu alat dalam dunia kedokteran yang memanfaatkan gelombang ultrasonik, yaitu gelombang suara yang memiliki frekuensi yang tinggi (250 kHz – 2000 kHz) yang kemudian hasilnya ditampilkan dalam layar monitor.8. Penggunaan komputer hasil pencitraan tiga dimensi untuk menunjukkan letak tumor dalam tubuh pasien.
  

• Biosensor : merupakan suatu alat Instrumen elektronik yang bekerja untuk mendektesi sample biokimia. Contoh paling sederhana adalah alat uji diabetes.
  

Sumber:

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

http://fakeworldofus.blogspot.com/2014/05/komputasi-modern-di-bidang- kesehatan.html

https://andikaferianblog.wordpress.com/penerapan-komputer-dalam-bidang-kesehatan/

Pengantar Bisnis Informatika

Business Model Canvas Of Six Cloud Hosting And Data Center

Business Model Canvas atau yang biasa disingkat dengan BMC mulai mendapatkan ketenaran di Indonesia. Mulai banyak universitas yang mengajarkan BMC, menjadikannya sebuah alternatif dari business plan tradisional. Sembilan blok business model canvas ciptaan Alexander Osterwalder dari awal dibuat untuk mempermudah pebisnis dalam menulis business plan. Secara singkat, BMC adalah blueprint perusahaan startup Anda.

Kenapa Harus BMC?

BMC sangat cocok diterapkan di startup teknologi yang butuh perubahan sangat cepat, tapi tetap juga bisa digunakan untuk bisnis non-teknologi. Kalau Anda menulis business plan 50 halaman, kemudian setelah menjalankannya ada sesuatu yang salah, Anda harus menulis 50 halaman lagi. Sedangkan dalam BMC, kalau ada yang salah, Anda bisa menggantinya lebih cepat. BMC membuat entrepreneur mempunyai waktu lebih lama dalam mengeksekusi bisnisnya, tidak buang waktu dalam membuat rencana.

Bagaimana Cara Mengisi Bisnis Model Canvas?

Pada dasarnya, BMC berisi 9 blok yang akan diterangkan lebih lanjut di bawah. Cara mengisinya sendiri tergantung dengan kebutuhan bisnis Anda. Tiap bisnis, bisa beda cara urutan mengisinya. Penulisan business model canvas bisa dimulai dari penawaran (offer-led), resources yang kita punya (resource-led), customer yang sudah kita kenal (customer-led), dana yang kita punyai (finance-led), atau benar-benar random (multiple centre-led).

Untuk mempermudah pemahaman  terhadap BMC, Saya dan kelompok saya menciptakan sebuah perusahaan  yang BMC-nya dibuat bersama-sama. disini kelompok 6 akan membuat perusahaan Cloud Hosting dan Data Center. Anggap saja kita mendirikan “Six Cloud Hosting And Data Center”, sebuah perusahaan teknologi yang menawarkan cloud hosting dan data center untuk perusahaan dibidang teknologi dan sejenisnya. Melihat jenis bisnisnya, kita akan memberikan contoh business model canvas.

1. Customer Segment

Customer segment adalah kelompok target konsumen yang akan atau sedang kita bidik untuk menjadi pelanggan kita. Hal yang harus diperhatikan dalam segmentasi pelanggan yaitu harus benar-benar bisa mendefinisikan secara spesifik siapa segment target pelanggan kita.

Kategori di dalam customer segments

• Mass Market : segmen pasar luas dengan jenis kebutuhan dan masalah yang sama.
• Niche Market : segmen pasar yang spesifik.
• Segmented: segmen pasar yang memiliki kebutuhan berbeda tetapi dalam satu kategori.
• Diversified : segmen pasar yang memiliki kebutuhan atau masalah yang sangat berbeda.
• Multi-sided Platform : melayani 2 atau lebih pasar segmen pasar yang saling tergantung.

Dalam bisnis kami customer segmentnya atau sasaran pelanggannya ada 3 yaitu:

Perusahaan-perusahaan yang berbasis IT
Perusahaan yang Berjalan di Media Digital
orang-orang yang membutuhkan sebuah penyimpanan.

2. Value Proposition 

Value Proposition merupakan nilai atau value yang kita tawarkan untuk pelanggan. Kelebihan dan keunggulan produk kita dibanding pesaing adalah hal yang harus dituliskan di value proposition.

Kategori di dalam value proposition

Lalu, standardnya, value proposition bisa diisi sesuai kategori:

• Newness : produk / jasa yang baru yang belum pernah ditawarkan sebelumnya biasanya banyak ditemukan di dunia teknologi.
• Performance: produk / jasa yang ditawarkan meningkatkan kinerja customer agar menjadi lebih efisien / lebih efektif.
• Customization: produk / jasa yang ditawarkan berbeda / ada pilihan untuk setiap segmen yang memiliki kebutuhan yang beragam/berbeda.
• Getting the Job Done : dengan membeli brg tersebut akan membantu customer menyelesaikan sesuatu.
• Desain (Design) : menawarkan nilai artistik lebih dr sekedar fungsional.
• Status (Brand) : merk yang high class memberi social status kepada pembelinya.
• Harga (Price) : menawarkan harga yang bersaing atau sesuai dengan ciri customer segmennya.
• Hemat (Cost reduction) : produk / jasa yang ditawarkan membantu customer mengefisienkan biaya pemakaian.
• Meminimasi Resiko (Risk reduction) : menawarkan produk /  jasa yang meminimalkan risiko yang ditanggung customer seperti garansi.
• Akses (Accessibility) : mempermudah akses customer terhadap produk /  jasa yang ditawarkan.
• Kenyamanan (Convenience/usability) : menawarkan produk /  jasa yang nyaman dan cenderung mempermudah customer.

bisnis kami menawarkan cloud hosting dan data center dimana pada cloud hosting memiliki layanan dengan layanan self-service yang lebih cepat dan lengkap. sedangkan untuk data center kita menggunakan algoritma kompresi untuk memperkecil ukuran data yang disimpan.

3. Channels

channels adalah cara Anda menjangkau customer. Tidak terbatas pada distribusi, tapi juga hal lainnya yang menyebabkan bisnis Anda dan customer bisa bersentuhan.

Kategori di dalam channels

• Direct : sales force, web sales, own stores.
• Indirect : partner stores, wholesaler.
• Awareness : tahap awal menginformasikan ke customer.
• Evaluation : cara membantu customer mengevaluasi value proposition yang ditawarkan.
• Purchase : cara-cara customer melakukan pembelian.
• Delivery : cara menyampaikan value proposition (produk/jasa) kepada customer.
• After Sales : customer support setelah terjadi transaksi.

cara bisnis kami untuk dapat bersentuhan dengan para pelanggan dengan cara self-service dimana kami memberikan  pelanggan lebih banyak kontrol penuh di tangan mereka sendiri. Kami juga membuat sebuah API agar pelanggan kami dapat memakai sekumpulan perintah, fungsi, dan protokol yang dapat digunakan. Email Marketing dan social media marketing digunakan untuk memberikan informasi produk dan diskon untuk pelanggan.

4. Customer Relationship

Customer relationship adalah cara-cara yang bisa Anda gunakan untuk berkomunikasi dengan customer segments. Biasanya, banyak orang yang bingung membedakan antara customer relationship atau channels. Kata kuncinya adalah relationship. Customer relationship soal hubungan, kalau channel soal cara Anda menjangkau customer segments.

Kategori di dalam customer relationship

• Transactional: beli putus saat itu juga.
• Long-term: hubungan jangka panjang antara Anda dengan pelanggan.
• Personal Assistance: Ada sales-rep yang melayani pelanggan Anda.
• Self Service: Pelanggan melayani dirinya sendiri, biasanya di bisnis retail.
• Automated Service: Pelanggan bahkan tidak perlu ke toko Anda, biasanya di bisnis SaaS.
• Community: Anda menciptakan komunitas untuk pelanggan.
• Co-Creation: Anda mengajak pelanggan menciptakan sesuatu untuk bisnis Anda.

Kami selalu memelihara segment dengan para pelanggan kami dengan cara melakukan conference setiap tahunnya. kami juga memiliki online support yang senantiasa memberikan respon apabila ada pertanyaan. Agar pala pelanggan lebih dekat dengan pelanggan lain dan tentu dengan kami, kami memiliki forum untuk bertanya dan lain-lain.

5. Revenue Stream

Revenue stream dalam BMC adalah berbagai cara untuk menghasilkan keuntungan dari value proposition kita. Bahasa kasarnya: cara kita mendapatkan duit.

Kategori di dalam revenue stream

• Asset Sale: penjualan pro]duk secara fisik.
• Usage Fee: customer membayar sesuai lamanya menggunakan produk/jasa.
• Subscription Fees: biaya berlangganan.
• Lending/renting/leasing: biaya peminjaman/pemakaian/penggunaan sementara.
• Licensing: biaya ijin pakai jasa / produk.

Bisnis kita dalam hal mendapatkan keuntungan di dapat dari dua kategori, yang pertama usage fee artinya customer membayar sesuai lamanya menggunakan produk/jasa. sedangkan subscriptions fees didapat dari biaya berlangganan para customer.

6. Key Resource

Key resources adalah hal-hal paling penting yang harus Anda punyai agar key activities bisa dijalankan dan value proposition bisa diberikan pada customer.

Kategori di dalam key resources

• Physical asset : fasilitas pabrik, gedung-gedung, kendaraan, mesin-mesin.
• Intellectual : brand, hak paten, copyright, database customer dan database partnership, informasi rahasia perusahaan
• Human : tenaga kerja
• Financial : sumber daya keuangan perusahaan cash, credit, obligasi, saham

Dalam menjalankan operasional bisnisnya kita mempunyai banyak komponen utama yaitu ada tenaga kerja dan fisikal aset. dimana dalam tenaga kerja ada analyst system, network engineer, dan programmer. sedangkan di dalam fisikal aset ada komputer, hardware, software compressi, dan kantor.

7. Key Activities

Kolom key activities harus diisi dengan kegiatan wajib yang dilakukan oleh perusahaan untuk menghasilkan value proposition yang ditawarkan.

Kategori di dalam key activities

• Production : aktivitas merancang, membuat, mengirimkan produk.
• Problem Solving : aktivitas operasi yang biasanya muncul pada perusahaan konsultan, rumah sakit, organisasi penyedia jasa.
• Platform  Network : menjadi tempat atau wadah bertemunya dua atau lebih segmen pasar untuk saling berinteraksi/transaksi atau membangun network.

kegiatan bisnis kita ada optimasi software dan hardware sama maintenance software dan hardware. optimasi dan maintenance software dan hardware sangat penting bagi bisnis yang seperti ini karena menuntut untuk terus berjalannya sistem secara 24 jam penuh.

8.  Key Partners

Key partners adalah pihak-pihak yang bisa Anda ajak kerjasama dengan tujuan:

• Optimization and Economy: motivasi berpartner untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya dan aktivitas mengingat sebuah perusahaan tidak perlu memiliki semua sumber daya dan melakukan kegiatannya sendirian.
• Reduction of Risk and Uncertainty: mengurangi risiko dan ketidakpastian dalam lingkungan persaingan.
• Acquisition of particular resources and activities: mengakuisisi perusahaan lain untuk meningkatkan kemampuan kinerja perusahaan.

Kategori di dalam key partners

• Strategic Alliance between non-competitors: kerjasama dengan perusahaan yg tidak sejenis.
• Coopetition: kerjasama dengan perusahaan kompetitor.
• Joint ventures to develop new business: kerjasama untuk membentuk usaha baru.
• Buyer supplier relationship: hubungan hanya sebagai pembeli dan penjual biasanya terjadi pada motif optimization and economy of scale.

bisnis yang kami bangun akan bekerja sama dengan Software as a service (SAAS) untuk keperluan software, Platform as a service (PAAS) , hardware vendors untuk pensyuplai hardware-hardware, dan juga open source dan GNU sebagai system operasi yang kami gunakan.

9. Cost Structure

Cost structure adalah rincian biaya-biaya terbesar yang harus Anda keluarkan untuk melakukan key activities dan menghasilkan value proposition.

Kategori di dalam cost structure

• Cost-driven: sensitif terhadap harga bahan baku.
• Value-driven: perusahaan tidak terlalu memikirkan harga produksi/bahan baku karena yang dijual adalah nilai/seni/status/gaya hidup.
• Fixed cost: biaya-biaya tetap yang muncul yang tidak tergantung pada jumlah produksi
• Variable cost: biaya-biaya yang muncul bervariasi sesuai jumlah yang diproduksi

Rincian biaya yang kami keluarkan untuk bisnis ada 3 yaitu assets as service and data centers yaitu keperluan untuk membeli aset server dan data center. services as electrical power yaitu membayar tagihan listrik. dan yang terakhir membayar karyawan.


Business Model Canvas Kelompok 6

Daftar Pustaka

https://studentpreneur.co/blog/bmc-101-cara-mengisi-dan-contoh-business-model-canvas-yang-benar/