3D Teknologi

3D Teknologi

Pengertian 3D

3D singkatan dari tiga-dimensi. Hal tersebut berarti bahwa semua hal yang memiliki lebar, tinggi, dan kedalaman adalah tiga dimensi. Jika melihat sekeliling ruangan, semua yang dilihat adalah tiga dimensi dan dapat dilihat dari sisi manapun, kursi, meja, bangunan, halaman, binatang, semuanya.

Definisi Camera Tracking

Kamera Traking adalah proses mengambil sebuah objek yang bergerak atau ( multiple objek ) dari waktu ke waktu menggunakan kamera. Teknik ini memiliki berbagai kegunaan, beberapa diantaranya adalah: Interaksi manusia dengan komputer, keamanan dan pengawasan, komunikasi video, kontrol lalu lintas, pencitraan medis dan video editing. Video dapat menjadi proses yang memakan waktu karena jumlah data yang terdapat dalam video. Menambahkan lebih lanjut untuk kompleksitas objek adalah kebutuhan yang mungkin menggunakan teknik pengenalan objek untuk pelacakan.

Pengertian Augmented Reality

Menurut penjelasan Haller, Billinghurst, dan Thomas (2007), riset Augmented Reality bertujuan untuk mengembangkan teknologi yang memperbolehkan penggabungan secara real-time terhadap digital content yang dibuat oleh komputer dengan dunia nyata. Augmented Reality memperbolehkan pengguna melihat objek maya dua dimensi atau tiga dimensi yang diproyeksikan terhadap dunia nyata. (Emerging Technologies of Augmented Reality: Interfaces and Design).

Teknologi AR ini dapat menyisipkan suatu informasi tertentu ke dalam dunia maya dan menampilkannya di dunia nyata dengan bantuan perlengkapan seperti webcam, komputer, HP Android, maupun kacamata khusus. User ataupun pengguna didalam dunia nyata tidak dapat melihat objek maya dengan mata telanjang, untuk mengidentifikasi objek dibutuhkan perantara berupa komputer dan kamera yang nantinya akan menyisipkan objek maya ke dalam dunia nyata.

Metode Augmented Reality 

Metode yang dikembangkan pada Augmented Reality saat ini terbagi menjadi dua metode, yaitu Marker Based Tracking dan Markless Augmented Reality.

  1.     Marker Augmented Reality (Marker Based Tracking)

Marker biasanya merupakan ilustrasi hitam dan putih persegi dengan batas hitam tebal dan latar belakang putih. Komputer akan mengenali posisi dan orientasi marker dan menciptakan dunia virtual 3D yaitu titik (0,0,0) dan tiga sumbu yaitu X, Y, dan Z. Marker Based Tracking ini sudah lama dikembangkan sejak 1980-an dan pada awal 1990-an mulai dikembangkan untuk penggunaan Augmented Reality.

  2.     Markerless Augmented Reality

Salah satu metode Augmented Reality yang saat ini sedang berkembang adalah metode “Markerless Augmented Reality”, dengan metode ini pengguna tidak perlu lagi menggunakan sebuah marker untuk menampilkan elemen-elemen digital, dengan tool yang disediakan Qualcomm untuk pengembangan Augmented Reality berbasis mobile device, mempermudah pengembang untuk membuat aplikasi yang markerless (Qualcomm, 2012). Seperti yang saat ini dikembangkan oleh perusahaan Augmented Reality terbesar di dunia Total Immersion dan Qualcomm, mereka telah membuat berbagai macam teknik Markerless Tracking sebagai teknologi andalan mereka, seperti Face Tracking, 3D Object Tracking, dan Motion Tracking.

     a.     Face Tracking

     Algoritma pada computer terus dikembangkan, hal ini membuat komputer dapat mengenali wajah manusia secara umum dengan cara mengenali posisi mata, hidung, dan mulut manusia, kemudian akan mengabaikan objek-objek lain di sekitarnya seperti pohon, rumah, dan lain – lain. Teknik ini pernah digunakan di Indonesia pada Pekan Raya Jakarta 2010 dan Toy Story 3 Event (Widiansyah, Firman, 2014).  

     b.     3D Object Tracking

Berbeda dengan Face Tracking yang hanya mengenali wajah manusia secara umum, teknik 3D Object Tracking dapat mengenali semua bentuk benda yang ada disekitar, seperti mobil, meja, televisi, dan lain-lain.

     c.      Motion Tracking

Komputer dapat menangkap gerakan, Motion Tracking telah mulai digunakan secara ekstensif untuk memproduksi film-film yang mencoba mensimulasikan gerakan.

     d.     GPS Based Tracking

Teknik GPS Based Tracking saat ini mulai populer dan banyak dikembangkan pada aplikasi smartphone (iPhone dan Android), dengan memanfaatkan fitur GPS dan kompas yang ada didalam smartphone, aplikasi akan mengambil data dari GPS dan kompas kemudian menampilkannya dalam bentuk arah yang kita inginkan secara realtime, bahkan ada beberapa aplikasi menampikannya dalam bentuk 3D.

Daftar Pustaka

http://www.totaltren.com/2016/11/mengenal-camera-tracking.html?m=0

https://www.it-jurnal.com/pengertian-augmented-realityar/

Tugas Softskill: Arbi Pramana

Data Mining

Definisi Data Mining

Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar.

Data mining dapat juga didefinisikan sebagai “pemodelan dan penemuan polapola yang tersembunyi dengan memanfaatkan data dalam volume yang besar”1. Data mining menggunakan pendekatan discovery-based dimana pencocokan pola (pattern-matching) dan algoritmaalgoritma yang lain digunakan untuk menentukan relasi-relasi kunci di dalam data yang diekplorasi. Data mining merupakan komponen baru pada arsitektur sistem pendukung keputusan (DSS) di perusahaan-perusahaan. Ruang Lingkup Data Mining.

Data mining (penambangan data), sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar. Usaha pencarian yang dilakukan dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya. Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang memadai.

Fungsi dan Tujuan Data Mining

Data Mining mengidentifikasi fakta- fakta atau kesimpulan-kesimpulan yang di sarankan berdasarkan penyaringan melalui data untuk menjelajahi pola-pola atau anomali-anomali data. Data Mining mempunyai 5 fungsi:

  a.     Classification

Classification, yaitu menyimpulkan definisi-definisi karakteristik sebuah grup. Contoh: pelanggan-pelanggan perusahaan yang telah berpindah kesaingan perusahaan yang lain.

  b.    Clustering

Clustering, yaitu mengindentifikasikan kelompok-kelompok dari barang-barang atau produk-produk yang mempunyai karakteristik khusus(clustering berbeda dengan classification, dimana pada clustering tidak terdapat definisi-definisi karakteristik awak yang di berikan pada waktu classification.)

  c.      Association

Association, yaitu mengidentifikasikan hubungan antara kejadian-kejadian yang terjadi pada suatu waktu, seperti isi-isi dari keranjang belanja.

  d.    Sequencing

Hampir sama dengan association, sequencing mengidentifikasikan hubungan-hubungan yang berbeda pada suatu periode waktu tertentu, seperti pelanggan-pelanggan yang mengunjungi supermarket secara berulang-ulang.

  e.      Forecasting

Forecasting memperkirakan nilai pada masa yang akan datang berdasarkan pola-pola dengan sekumpulan data yang besar, seperti peramalan permintaan pasar.

Tujuan data mining antara lain:

  a.     Explanatory

Untuk menjelaskan beberapa kondisi penelitian, seperti mengapa penjualan truk pick up meningkat di colorado.

  b.    Confirmatory

Untuk mempertegas hipotesis, seperti halnya 2 kali pendapatan keluarga lebih suka di pakai untuk membeli peralatan keluarga, di bandingkan dengan satu kali pendapatan keluarga.

  c.      Exploratory

Menganalisis data untuk hubungan yang baru yang tidak di harapkan, seperti halnya pola apa yang cocok untuk kasus penggelapan kartu kredit.

Proses Data Mining

Fase-fase dimulai dari data mentah dan berakhir dengan pengetahuan atau informasi yang telah diolah, yang didapatkan sebagai hasil dari tahapan-tahapan berikut:

1.     Data Cleansing, juga dikenal sebagai data cleansing, ini adalah sebuah fase dimana data-data tidak lengkap, mengndung error dan tidk konsisten dibuang dari koleksi data, sehingga data yang telah bersih relevan dapat digunakan untuk diproses ulang untuk penggalian pengetahuan(discovery knowledge)

2.     Data Integration, pada tahap ini terjadi integrasi data,dimana sumber-sumber data yang berulang(multiple data), file-file yang berulang(multiple file), dapat dikombinasikan dan digabungkan kedalam suatu sumber.

3.     Data Selection, pada langkah ini, data yang relevan terhadap analisis dapat dipilih dan diterima dari koleksi data yang ada.

4.     Data Transformation, juga dikenal sebagai data consolidation. Pada tahap ini, dimana data-data yang telah terpilih, ditransformasikan kedalam bentuk-bentuk yang cocok untuk prosedur penggalian (meaning proedure) dengan cara melakukan normalisasi dan agregasi data.

5.     Data Mining, tahap ini adalah tahap yang paling penting, dengan menggunakan teknik-teknik yang diaplikasikan untuk mengekstrak pola-pola potensial yang berguna.

6.     Pattern Evaluation, pada tahap ini, pola-pola menarik dengan jelas mempresentasikan pengetahuan telah diidentifikasi berdasarkan measure yang telah diberikan.

7.     Knowledge Representation, ini merupakan tahap terakhir dimana pengetahuan yang telah ditemukan secara visual ditampilkan kepada user.Tahap penting ini menggunakan teknik visualisasi untuk membantu user dalam mengerti dan menginterpresentasikan hasil dari data mining.

Implementasi (Penerapan)
Dalam bidang apa saja data mining dapat diterapkan? Berikut beberapa contoh bidang penerapan data mining:

·         Analisa pasar dan manajemen.
Solusi yang dapat diselesaikan dengan data mining, diantaranya: Menembak target pasar, Melihat pola beli pemakai dari waktu ke waktu, Cross-Market analysis, Profil Customer, Identifikasi kebutuhan Customer, Menilai loyalitas Customer, Informasi Summary.

·         Analisa Perusahaan dan Manajemen resiko.
Solusi yang dapat diselesaikan dengan data mining, diantaranya: Perencanaan keuangan dan Evaluasi aset, Perencanaan sumber daya (Resource Planning), Persaingan (Competition).

·         Telekomunikasi.
Sebuah perusahaan telekomunikasi menerapkan data mining untuk melihat dari jutaan transaksi yang masuk, transaksi mana sajakah yang masih harus ditangani secara manual.

·         Keuangan.
Financial Crimes Enforcement Network di Amerika Serikat baru-baru ini menggunakan data mining untuk me-nambang trilyunan dari berbagai subyek seperti property, rekening bank dan transaksi keuangan lainnya untuk mendeteksi transaksi-transaksi keuangan yang mencurigakan (seperti money laundry) .

·         Asuransi.
Australian Health Insurance Commision menggunakan data mining untuk mengidentifikasi layanan kesehatan yang sebenarnya tidak perlu tetapi tetap dilakukan oleh peserta asuransi .

·         Olahraga.
IBM Advanced Scout menggunakan data mining untuk menganalisis statistik permainan NBA (jumlah shots blocked, assists dan fouls) dalam rangka mencapai keunggulan bersaing (competitive advantage) untuk tim New York Knicks dan Miami Heat.

·         Astronomi.
Jet Propulsion Laboratory (JPL) di Pasadena, California dan Palomar Observatory berhasil menemukan 22 quasar dengan bantuan data mining. Hal ini merupakan salah satu kesuksesan penerapan data mining di bidang astronomi dan ilmu ruang angkasa.

·         Internet Web surf-aid
IBM Surf-Aid menggunakan algoritma data mining untuk mendata akses halaman Web khususnya yang berkaitan dengan pemasaran guna melihat prilaku dan minat customer serta melihat ke- efektif-an pemasaran melalui Web.
Contoh kasus penerapan: Implementasi data mining dengan teknik Clustering untuk melakukanCompetitive Intelligence perusahaan.

Pembangunan perangkat lunak data mining dengan metode clustering menggunakan algoritma hirarki divisive untuk pengelompokan customer dalam studi kasus ini, fungsi – fungsi yang dipakai adalah fungsi untuk menentukan titik-titik pusat yang berguna sebagai pusat-pusat kelompok customer.

Daftar Pustaka

https://pobersonaibaho.wordpress.com/2011/05/15/definisi-data-mining-tugas-utama-data-mining-proses-dan-cara-kerja-data-miningmetodologi-data-mining/

http://hasanxch.blogspot.co.id/2015/12/fungsi-data-mining.html

http://hasanxch.blogspot.co.id/2015/12/proses-data-mining.html

http://dhiyudhi.blogspot.co.id/2012/03/konsep-data-mining-dan-penerapannya.html

Tugas Softskill: Arbi Pramana

Internet of Things

Pengertian Internet of Things

Internet of things atau dikenal juga dengan singkatan' IoT, merupakan sebuah konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat dari konektivitas internet yang tersambung secara terus-menerus. Adapun kemampuan seperti berbagi data, remote control, dan sebagainya, termasuk juga pada benda di dunia nyata. Contohnya bahan pangan, elektronik, koleksi, peralatan apa saja, termasuk benda hidup yang semuanya tersambung ke jaringan lokal dan global melalui sensor yang tertanam dan selalu aktif.

Pada dasarnya, Internet of Things mengacu pada benda yang dapat diidentifikasikan secara unik sebagai representasi virtual dalam struktur berbasis Internet. Istilah Internet of Things awalnya disarankan oleh Kevin Ashton pada tahun 1999 dan mulai terkenal melalui Auto-ID Center di MIT.Dan kini IoT menjadi salah satu tugas bagi seorang mahasiswa di sebuah perguruan tinggi.

Pengertian Pengendalian

Pengendalian adalah proses memantau kegiatan untuk memastikan bahwa kegiatan tersebut diselesaikan seperti yang telah direncanakan dan proses mengkoreksi setiap penyimpangan yang berarti.

Dasar pengendalian dapat dilihat dari fungsi pengawasan. Fungsi ini diperlukan untuk menjamin telaksananya berbagai kegiatan dalam rangka pencapaian tujuan organisasi, sesuai dengan apa yang telah direncanakan.

           

 Dengan memahami pengawasan sebagai salah satu fungsi manajemen akan memberikan kejelasan bahwa pengawasan diperlukan terutama untuk menjawab pertanyaan apakah kegiatan-kegiatan yang sedang berjalan dalam organisasi sudah sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Dan apabila terdapat penyimpangan perlulah selanjutnya diadakan perbaikan atau Corrective, dan kesemuanya ini akan juga menjadi umpan balik bagi perencanaan selanjutnya.

William G. Ouchi mengemukakan

3 Tipe Pendekatan Perancangan Pengendalian :

  1.     Pengendalian Pasar Adalah Pendekatan pengendalian yang menekankan penggunaan mekanisme pasar ekternal untuk mendapatkan standard yang digunakan dalam sistem pengendalian.

  2.     Pengendalian Birokratis Adalah sebuah pendekatan terhadap rancangan  sistem pengendalian yang menekankan wewenang organisasi dan mengandalkan peraturan-peraturan administrasi, prosedur, kebijakan, pembakuan kegiatan, dan mekanisme administratif lain untuk menjamin agar karyawan menampilkan perilaku yang sesuai dan memenuhi pedoman-pedoman kerja.

  3.     Pengendalian Klan (kelompok) Adalah suatu pendekatan terhadap perancangan sistem-sistem pengendalian dimana perilaku-perilaku karyawan diatur dengan nilai-nilai bersama, norma-norma dan tradisi serta upacara/seremonial organisasi tersebut.

Monetisasi merupakan proses konversi sesuatu yang tidak mempunyai nilai menjadi sesuatu yang mempunyai nilai jual yang lebih.  Dilihat dari namanya pengertian singkat tentang blog monetisasi adalah sebuah blog yang difungsikan sedemikian rupa sehingga dapat menghasilkan uang kepada penggunanya. Para blogger memposisikan mereka sebagai broker atau calo. Biasanya para blogger bekerja sama dengan perusahaan affiliasi dan Adsense.

Konsep dan Cara Kerja Internet of Things

Konsep IoT ini sebetulnya cukup sederhana dengan cara kerja mengacu pada 3 elemen utama pada arsitektur IoT, yakni: Barang Fisik yang dilengkapi modul IoT, Perangkat Koneksi ke Internet seperti Modem dan Router Wirless Speedy seperti di rumah anda, dan Cloud Data Center tempat untuk menyimpan aplikasi beserta data base.

Seluruh penggunaan barang yang terhubung ke internet akan menyimpan data, data tersebut terkumpul sebagai ‘big data’ yang kemudian dapat di olah untuk di analisa baik oleh pemerintah, perusahaan, maupun negara asing untuk kemudian di manfaatkan bagi kepentingan masing-masing. Disinilah peran penting pemerintah Republik Indonesia dalam menjaga ketahanan negara dari sisi sistem informasi.

Fungsi Internet of Things

Dengan prinsip tujuan utama dari IoT sebagai sarana yang memudahkan untuk pengawasan dan pengendalian barang fisik maka konsep IoT ini sangat memungkinkan untuk digunakan hampir pada seluruh kegiatan sehari-hari, mulai dari penggunaan perorangan, perkantoran, rumah sakit, pariwisat, industri, transportasi, konserverasi hewan, pertanian dan peternakan, sampai ke pemerintahan.

Dalam tujuan tersebut, IoT memiliki peran penting dalam pengendalian pemakaian listrik, sehingga pemakaian listrik dapat lebih hemat sesuai kebutuhan mulai dari tingkat pemakaian pribadi sampai ke industri. Tentunya selain untuk tujuan penghematan IoT juga dapat dipakai sebagai sarana kemajuan usaha, dengan sistem monitoring maka kebutuhan usaha dapat lebih terukur.

IoT juga sangat berguna dalam otomatisasi seluruh perangkat yang terhubung ke internet dimana konfigurasi otomatisasi tersebut dapat di sesuaikan dengan mudah tanpa harus datang ke lokasi perangkat tersebut. Baik untuk alasan keamanan untuk wilayah yang tidak mungkin dimasuki manusia, maupun untuk alasan jangkauan terhadap perangkat yang akan di kendalikan tersebut.

Perluasan

Perluasan dibagi menjadi 3, yaitu :

  1.     Chaer : gejala yang terjadi pada sebuah kata atau leksem yang pada mulanya hanya memiliki sebuah makna, tetapi kemudian karena berbagai faktor menjadi memiliki makna-makna lain.

  2.     Tarigan : suatu proses perubahan makna kata dari yang lebih khusus kepada yang lebih umum, atau dari yang lebih sempit kepada yang lebih luas.

  3.     Sudaryat : proses perubahan makna kata dari makna yang khusus menjadi makna yang luas.

Daftar Pustaka

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

http://carrepairsindy.blogspot.co.id/2013/02/pengertian-pengendalian.html

https://brainly.co.id/tugas/1973997

http://www.mobnasesemka.com/internet-of-things/

http://rsofwanhadi.blogspot.co.id/2016/12/internet-of-things.html

Tugas Softskill: Arbi Pramana

Komputasi Parallel

Hukum Amdahl (Pemrograman Parallel)

·         Pemrograman Paralel

Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan (komputasi paralel), baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi (distributed computing).

·         Motivasi

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. Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan (serial). Atau waktu yg anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua.
Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan(speed up) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

·         Peningkatan Kecepatan

Peningkatan kecepatan dapat diformulasikan dalam persamaan berikut ini

Dimana T1 adalah waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan (program komputer) bila dijalankan dalam satu komputer. Dan Tj adalah waktu yang dibutuhkan jika pekerjaan dikerjakan bersamaan oleh beberapa komputer.
Ada limitasi dalam usaha membuat suatu program komputer berjalan lebih efisien melalui peningkatan kecepatan, hukum yang menetapkan batasan ini dikenal sebagai Hukum Amdahl. Ide dari hukum amdahl ini adalah bahwa anda hanya akan bisa meningkatkan efisiensi program komputer anda, sebatas pada bagian tertentu dari program tersebut yang dapat di paralelkan. Sementara bagian yang memang harus dilaksanakan secara berurutan, akan menjadi penentu performa akhir.
Kembali ke analogi memasak tadi, bila anda harus menggunakan sarung tangan sebelum menyalakan kompor ataupun memotong bawang, maka waktu yang anda butuhkan untuk memakai sarung tangan ini adalah waktu serial, yang tidak dapat dihindari. Sementara waktu untuk memasak dan memotong bawang tadi adalah bagian yang bisa diparalelkan.

·         Hukum Amdahl

Telah dijelaskan bahwa dari T1 (waktu yg dibutuhkan menjalankan pekerjaan dalam satu komputer) tadi, ada sebagian yg tidak bisa diparalelkan. Untuk menyatakan ini kita gunakan notasi α dimana  

menunjukkan berapa bagian dari T1 yang tidak bisa dijadikan paralel (atau bagian serial dari program ini).
Maka kita ketahui α * T1 adalah waktu yg tidak akan terpengaruh oleh bertambahnya komputer yg digunakan (a).
Sisanya (1 − α) * T1 adalah waktu yang akan berkurang menjadi

 

bila kita menggunakan N komputer tambahan {b) .

Sehingga waktu total yang dibutuhkan untuk menjalankan pekerjaan dalam N komputer adalah (a) + (b) alias :

Peningkatan kecepatan yang kita peroleh dari persamaan ini adalah :

 

Mungkin anda akan mendapati persamaan speed up yang terlihat berbeda tapi pada dasarnya sama. Persamaan dibawah, bisa didapat dari persamaan diatas, dengan mengeliminasi komponen T1 (pada bagian atas dan bawah persamaan), lalu mengatur N dan α

Bila anda cermati persamaan di atas, bisa dilihat bahwa jika kita menggunakan komputer yang amat banyak  komponen (b) akan dapat diabaikan, menyisakan persamaan :

Inilah batas maksimum peningkatan kecepatan yang bisa dicapai menurut hukum Amdahl yaitu perbandingan terbalik dari seberapa banyak bagian serial dari suatu pekerjaan.
Dalam sistem terdistribusi dimana anda berusaha menggunakan lebih banyak prosesor untuk menyelesaikan masalah, akan ada imbal balik. Menggunakan komputer tambahan dari lokasi yang berbeda memberikan anda sumber komputasi baru, tapi juga melibatkan biaya komunikasi tambahan, saat anda harus memberikan pekerjaan tersebut pada komputer yg terpisah.


 KESIMPULAN

Pemrograman parallel memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Peningkatan kecepatan dapat diformulasikan dalam persamaan berikut ini


Hukum Amdahl berperan dalam menetapkan batasan limitasi dalam usaha membuat suatu program komputer berjalan lebih efisien melalui peningkatan kecepatan. Berisikan bahwa peningkatan efisiensi program komputer sebatas pada bagian tertentu dari program yang dapat di paralelkan, sedangkan bagian yang memang harus dilaksanakan secara berurutan, akan menjadi penentu performa akhir.
Jika kita menggunakan komputer yang amat banyak (N → ∞ ) komponen (b) akan dapat diabaikan, menyisakan persamaan :

Batas maksimum peningkatan kecepatan yang mampu dicapai menurut hukum Amdahl yaitu perbandingan terbalik dari seberapa banyak bagian serial dari suatu pekerjaan.

HUKUM GUSTAFON

Pendapat yang dikemukakan Gustafson hampir sama dengan Amdahl, tetapi dalam pemikiran Gustafson, sebuah komputasi paralel berjalan dengan menggunakan dua atau lebih mesin untuk mempercepat penyelesaian masalah dengan memperhatikan faktor eksternal, seperti kemampuan mesin dan kecepatan proses tiap-tiap mesin yang digunakan.

TUJUAN KOMPUTASI PARALEL

Tujuan dari komputasi paralel adalah meningkatkan kinerja komputer dalam menyelesaikan berbagai masalah. Dengan membagi sebuah masalah besar ke dalam beberapa masalah kecil, membuat kinerja menjadi cepat.

Formula komputasi paralel yang diajukan pada hukum Amdahl

Dimana a adalah banyaknya paralel yang terjadi. Secara teori, artinya proses penyelesaian masalah menjadi lebih cepat dengan menggunakan komputasi paralel.

MODEL KOMPUTASI PARALEL

1.      Embarasingly Parallel adalah pemrograman paralel yang digunakan pada masalah-masalah yang bisa diparalelkan tanpa membutuhkan komunikasi satu sama lain. Sebenarnya pemrograman ini bisa dibilang sebagai pemrograman paralel yang ideal, karena tanpa biaya komunikasi, lebih banyak peningkatan kecepatan yang bisa dicapai.

2.      Taksonomi dari model pemrosesan paralel dibuat berdasarkan alur instruksi dan alur data yang digunakan:

ü  SISD (Single Instruction Single Datapath) merupakan prosesor tunggal, yang bukan paralel.

ü  SIMD (Single Instruction Multiple Datapath)alur instruksi yang sama dijalankan terhadap banyak alur data yang berbeda. Alur instruksi di sini kalau tidak salah maksudnya ya program komputer itu. trus datapath itu paling ya inputnya, jadi inputnya lain-lain tapi program yang digunakan sama.

ü  MIMD (Multiple Instruction Multiple Datapath)alur instruksinya banyak, alur datanya juga banyak, tapi masing-masing bisa berinteraksi.

ü  MISD (Multiple Instruction Single Datapath)alur instruksinya banyak tapi beroperasi pada data yang sama.

CONTOH PENGGUNAAN KOMPUTASI PARALEL

Salah satu jenis penggunaan komputasi paralel adalah:

ü  PVM(Parallel Virtual Machine)

Merupakan sebuah perangkat lunak yang mampu mensimulasikan pemrosesan paralel pada jaringan.

Daftar Pustaka

http://and-dk.blogspot.co.id/2010/05/hukum-amdahl-pemrograman-parallel.html

http://salmare-unravel69.blogspot.co.id/2016/10/komputasi-paralel.html

Tugas Softskill: Arbi Pramana